随着人们绿色环保意识的加强和人类命运共同体理念的推进,动力离子电池,因能在功率容量、能量密度、环境影响和寿命成本之间取得良好的均衡而在全球汽车电气化趋势中扮演了愈加重要的角色。为了保证使用锂离子电池的过程更加安全,对电池系统进行管理十分重要。本文主要研究电池管理系统（Battery management system,BMS）中的荷电状态（State of charge,SOC）、健康状态（State of health,SOH）和剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）问题,为电动汽车的正常运行提供依据。以18650动力离子电池为研究对象,分析了电池的工作原理和基本特性,完成基于卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）算法下的电池SOC估计、基于数据驱动下的电池SOH估计和基于粒子滤波（Particle filter,PF）下的电池RUL预测。首先,在电池管理系统中,实时估计SOC可以防止锂离子电池（Lithium-ion battery,LIB）的过充和过放电。为此,本研究提出了一种基于戴维南等效电路模型和带遗忘因子的递推最小二乘（Recursive least squares,RLS）算法的电池建模和在线参数辨识方法。等效电路模型端电压值与实际值之间的误差基本上在±0.1V之间波动。基于该模型,采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter,EKF）算法和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter,UKF）算法对电池的荷电状态进行估计。仿真结果证明,基于UKF估计电池SOC的方法在不同工况下具有更高的精度和更好的适用性。其次,针对电池容量再生导致电池SOH估计不准确的现象,提出了一种基于集成经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）、皮尔逊相关分析（Pearson correlation analysis,PCA）、改进的长短时记忆（Long short-term memory,LSTM）网络和高斯函数信赖域（Gaussian function-trust region,GS-TR）算法来对电池SOH进行预测。该融合方法避免了混合神经网络模型的复杂性,提高了预测效率。基于NASA三个数据集的仿真结果,表明该融合算法具有较高的适用性和预测精度。最后,为了解决预测电池非线性老化轨迹的难题,提出了用粒子滤波算法地对电池RUL进行动态预测。设计了相同起初预测点和不同起初预测点的仿真实验,结果表明PF算法的预测曲线比较贴合真实的容量退化数据,能较好地捕获电池容量再生来预测电池非线性老化轨迹,且受起初预测点的选择影响不大,验证了PF算法预测电池RUL具有更高的预测精度和稳定性。