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锂离子电池组作为电动汽车的主要动力能源，对荷电状态（state of charge，SOC）的准确估计是电动汽车的关键技术之一。准确的SOC估计，对锂离子电池组的寿命维持及电动汽车的行车安全，具有十分重要的意义。由此设计了一种神经网络与无迹卡尔曼滤波器（UKF）相结合的SOC估算方法，既克服了UKF需要等效电池组电路模型的缺点，也能显著减小神经网络估算方法的最大误差。实验数据来源于高级车辆仿真器（ADVISOR2002）基于实际工况的仿真结果，经实验数据证明，上述方法具有有效性和实用性。