动力电池组作为电动汽车的驱动源,其良好的性能参数和运行状况对保障车辆的安全和可靠运行至关重要。这就需要对电池组的工作过程进行实时监测、状态评估和控制。这也是一个电池管理系统的最基本,也是最核心的任务。其中,对电池的状态估计则常以相关模型和算法为依据,监测和控制则以硬件结构为基础。目前应用最广泛的电池模型是等效电路模型。这种方法从物理角度出发对电池反应机理进行理论近似,但往往面临精度和复杂度的两难选择。常用的估计算法中,扩展卡尔曼滤波(EKF)以较小运算量和较高的效率而得到了广泛应用,但存在着非线性近似能力有限的缺陷。对于管理系统的硬件基础,电池检测的难点在于串联电池组的高共模电压的影响,充放电控制的难点在于消除电池不一致性的同时提高能量利用率。国外目前设计的专用的集成电路芯片以其便利和高效得以广泛应用,但其均衡方式会造成电能的无用耗散。本文主要针对电池管理系统的这些研究手段或硬件组成方案中存在的问题,提出新的解决办法。首先从电化学角度做理论近似,提出并验证了一种基于能斯特方程的电池极化模型。该模型具有精度高、阶数低、求导方便等优点。并以此为基础,分别运用EKF和UKF算法完成了电池荷电状态(SOC)的估计,验证了UKF比EKF具有更好非线性近似能力。随后,以一款AD芯片为核心构建了检测单元,编写嵌入式软件,完成对电池的数据采集。并依靠二线制载波通信技术克服了高共模电压影响,从而实现在电源总线上的数据通信。在此基础上,对通信协议和机制进行一系列时间优化,提高了系统的实时性。最后运用汲富济贫的思想,搭建了反激式开关电源的主动均衡电路模块,用于控制电池工作工程中的不一致性,达到了满意效果。