随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其零排放越来越受到世界各国的广泛关注。电池管理系统是电动汽车发展的关键技术之一,而准确的估算出电池的SOC(State of Charge)便成为电池管理系统良好运行的前提和关键。本文在研究电池等效电路模型及其参数辨识的基础上,致力于纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的研究。文章首先简单介绍了选题背景,介绍了国内外电动汽车的发展状况,介绍了SOC的定义并列举了目前常用的SOC估算方法；之后,综述了本论文的重点研究内容。接着,对磷酸铁锂电池的发展史、结构以及工作原理作了简单介绍,指出了磷酸铁锂电池是目前较为理想的电动汽车用动力电池；综述了几种常用的电池等效电路模型,并从电池电化学角度出发,对Thevenin等效电路模型进行了改进,作为本文所采用的磷酸铁锂电池等效电路模型。然后,介绍了实验室测得磷酸铁锂电池EOC与SOC的关系的实验方法和步骤；利用电路分析的方法得到电池等效电路模型参数的计算公式,并通过脉冲实验得到电池等效电路模型的参数,验证了所用模型的准确性和有效性,以便对参数有种感性的认识；利用渐消记忆的递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识；接着,利用实验得到的EOC与SOC的函数关系作为卡尔曼滤波的数学模型；利用卡尔曼滤波算法来计算电池SOC的初始值,仿真结果与实验结果相比较可知,该方法能有效的估算电池初始SOC值,并且精度相对较高,为提高在线估算电池SOC的精度提供了铺垫；最后,采用参数辨识与卡尔曼滤波的联合算法(先进行参数辨识,再将辨识的结果应用到SOC估算中)来对磷酸铁锂电池进行SOC估算,将该方法与安时计量法、常参数下的卡尔曼滤波法进行比较,仿真结果表明该算法可以大大提高SOC的估算精度。