随着社会的发展,能源危机和环境污染问题日趋严重,电动汽车的研发越来越受关注。电池能量管理系统作为电动汽车极为重要的组成部分,它的主要功能是对电池的荷电状态(state of charge,SOC)做出合理估计。准确的判断出电池SOC,对于加长电动汽车的行驶距离和增大对电池的管理有着重要的意义。本文以锰酸锂电池作为主要的研究对象,着重说明了锂离子电池SOC估算方法,其具体步骤如下:首先介绍了电动汽车的发展背景和电池的发展概括,阐明了电池能量管理系统在电动汽车中占据着极为重要的地位,然后分析锰酸锂电池的工作原理,对锰酸锂电池的电压特性、内阻特性、效率特性和循环特性对电池的影响作了详细的说明;之后对SOC定义进行了修正,同时介绍了几种影响电池SOC的重要因素;并分析几种电路模型,考虑了温度、充放电倍率、循环寿命和自放电等因素,同时建立锰酸锂电池的等效电路模型PNGV模型;最后通过HPPC循环实验,在MATLAB中建立仿真模型,对该模型的精度得以肯定。本文SOC估算利用的无色卡尔曼滤波(Unsvented Kalman Filtering,UKF)算法是以标准卡尔曼滤波法为基础,在其预测阶段进行改进,并对UKF算法中UT变换来研究锰酸锂电池SOC估算算法。并提出一种可以自适应的调整Sigma点之间比重的比例因子,采用比例最小偏差采样,进而提高了UKF的计算精度。基于建立的电池等效电路模型,在MATLAB中进行仿真,通过仿真试验表明:UKF估计误差小于6%,有较高的使用价值。