随着能源危机和环境污染的持续加重,汽车工业中清洁能源的发展已经提上日程,尤其是以锂离子电池为代表的动力电池。为了确保锂离子电池工作过程中安全、稳定以及高效准确的要求,研究其电池管理系统(BMS)在新能源汽车领域尤其重要,而电池荷电状态(SOC)估计的精度和实时性又是BMS研究中的重点和难点。因此,本文以Sony公司一款型号为VTC6的18650型锂离子电池为研究对象,以二阶等效电路为电池的数学模型,以新威尔充放电测试仪、德国DSPACE1104等设备为锂离子搭建电池估算平台,研究SOC实时准确的估计方法。论文主要内容包括:首先,介绍锂离子电池内部的工作原理和主要电池性能参数,并结合相关试验数据,研究三元锂离子电池的电流、电压以及内阻等实验特性,分析SOC估算过程中上述因素的影响。然后,分析现有电化学、等效电路和神经网络等模型的特点,建立锂离子电池的2RC等效电路模型。在HPPC循环工况下,结合递推最小二乘法(RLS)来辨识模型参数,并通过电池的Simulink模型验证在静态和动态测试工况下辨识参数的准确性。分析和探讨锂离子电池SOC常见估算算法的利弊,研究扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和改进的中心差分卡尔曼(SRCDKF)的原理和具体递归步骤。最后,根据锂离子电池SOC实时估算实验的具体要求,搭建锂离子电池估算实验平台,并选择电流采集模块。在脉冲放电工况和UDDS工况下,通过dSPACE的RTI软件和ControlDesk实验环境,实现实时估算锂离子电池SOC以及在线校正和标定参数的功能。结果表明,本文提出的SRCDKF实时估算SOC比EKF和UKF具有更高的精度、更快的收敛速度和更好的稳定性。