新能源电动汽车相比于传统汽车,具有可以缓解化石能源短缺、避免环境和噪声污染等显著优势,得到了世界各国的大力推广,我国更是将电动汽车的研发和推广写进了国家科技规划,制定多项专门方案促进电动汽车产业布局。随着电动汽车相关技术研发的不断深入,需要解决关于汽车续航里程、使用安全性稳定性等方面的问题,由此对于动力来源锂电池的研究愈发受到重视,其中电池管理系统(BMS,Battery Management System)作为系统的核心和中枢,可以保障系统工作的安全稳定性,减少能力损耗和电池性能衰减,提高动力系统整体效能,更是研究的重中之重,而BMS技术的关键核心就是对于锂电池荷电状态SOC(State of Charge)的估算。本文以电动汽车锂电池作为研究对象,分析其基本特性,建立在线二阶MC等效电路模型,研究模型基本参数辨识算法和拟合方法,应用UKF(Unscented Kalman Filter)、Sage-Husa滤波、SR(Square Root)平方根滤波三种算法相结合的ASRUKF(Adaptive Square-root Unscented Kalman Filter)算法估算SOC,并进行了实验分析和仿真验证。首先,结合当前汽车产业的发展情况,分析进行能源转型的必要性,阐述电动汽车技术的诸多优点和发展现状,根据车用动力电池的性能要求,对比各类动力电池特点说明选用锂电池展开研究的原因。通过对电池管理系统的介绍,分析本文关于构建精准稳定的电池模型、提高模型参数辨识精度和研究SOC估算方法的重要意义,并介绍相关技术的研究现状。其次,介绍锂电池的工作机理和主要技术参数,具体阐述电压、电流、温度等内外部因素对于锂电池性能产生影响的原理,分析仿真工具中的电池模型。进行关系特性实验,根据实验结果详细分析锂电池的容量、动态阻抗、SOC等参数的基本特性,为之后的建模和SOC估算提供理论和数据支撑。再次,分析锂电池常用的等效电路模型,通过对比决定选取二阶MC模型展开建模。详细介绍模型指数拟合离线辨识算法和LS在线辨识算法,并采用升级的递归RLS算法进行参数辨识。接下来,探究环境温度和荷电状态对于锂电池动态阻抗的影响,通过建立分段三维拟合模型获取各项动态阻抗的数学表达式。分别建立离线与在线的二阶MC等效电路模型,统计参数辨识结果,得到等效电路模型仿真误差,通过误差对比验证本文建立模型的精准性。最后,解释剩余电量与SOC的关系和定义,简要分析七种常用的SOC估算方法并提出使用ASRUKF算法估算锂电池SOC,详细介绍算法的原理,并通过System函数植入仿真模型中,实现对SOC的估算。根据估算结果,对比分析EKF、UKF和ASRUKF三种算法的估算结果,证实ASRUKF算法在充电、放电、极端初始误差以及城市道路驾驶等各种工况下,都具有更高的估算精度和更好的系统稳定性。