电动汽车由于其高能源利用率和低污染排放成为未来汽车的发展方向,电池管理系统作为电动汽车的重要组成部分,在国际范围内得到了广泛研究。在此背景下,本文围绕锂离子电池SOC估算策略和电池管理系统方案设计展开研究。针对锂离子电池的SOC估算问题,提出了一种综合型卡尔曼滤波算法。首先采用递推最小二乘算法(RLS)对锂离子电池模型参数进行实时在线辨识;其次,用综合型卡尔曼滤波算法估算电池SOC,即针对模型状态空间方程中的线性部分和非线性部分,分别使用线性卡尔曼滤波器(KF)和平方根高阶容积卡尔曼滤波器(SHCKF)。两种卡尔曼滤波算法结合的综合型策略在理论上可以提高估算精度,同时减小算法复杂性。其中,SHCKF结合了五阶球面–径向容积法则和平方根滤波技术,较EKF、UKF、CKF等传统非线性滤波算法滤波精度更高,数值稳定性更强。实验结果证明了该综合型算法的可行性和有效性。另外,为卡丁车设计了一套电池管理系统,设计方案包括硬件电路、软件程序、上位机平台三部分,实现了电池组信息采集、CAN通信、SOC估算、故障报警、继电器控制等功能。