随着全球能源危机日益严峻,环境污染问题日益突出,全球整车厂和零部件供应商将更多目光投注于新能源汽车产业。电池管理系统（Battery Management System,BMS）作为新能源汽车三电核心技术之一,有着较为重要的技术发展地位。BMS发展水平直接影响纯电动汽车性能与安全。传统BMS控制器开发流程开发周期长、代码编程复杂,科研工作者无法将工作重心放到算法开发工作。基于以上背景,本文以Simulink软件和RTW代码生成工具进行快速原型控制器的软件开发工作,对BMS控制策略进行开发验证。BMS的荷电状态（State of Charge,SOC）算法是其核心状态估计算法之一,本文对SOC算法进行Simulink仿真研究。本文将汽车行业V字型开发流程和规范应用于电池管理系统功能开发中,完成了BMS的快速原型控制器软件开发与部分功能验证。通过将双极化（Dual Polarization,DP）等效模型与带遗忘因子递推最小二乘（Forgetting Factor Least Recursive Square,FFRLS）在线参数辨识算法和自适应扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter,AEKF）算法结合,完成对BMS的SOC估计算法仿真研究。本文主要完成了以下工作:（1）对BMS系统架构选型,针对集成式系统架构与分布式系统架构特点,选择分布式系统架构作为本文BMS系统架构。基于BMS使用需求对BMS进行功能需求定义,在Simulink中对BMS软件进行应用层控制策略开发。（2）搭建DP等效电路仿真模型,利用FFRLS在线参数辨识算法对DP模型进行参数辨识,采用HPPC、UUDS、US06实验数据,通过DP模型端电压仿真结果验证电池模型仿真精度。（3）采用AEKF算法与FFRLS算法结合仿真估算SOC值,提高了SOC估算精度和鲁棒性,满足了BMS的SOC估算精度要求。（4）对BMS软件各模块功能进行策略模型测试验证,通过对电池箱体结构设计和电池模组连接方式设计以及高低压回路电气元件选型安装完成对电池箱硬件测试平台的搭建。通过标定实验对BMS软件进行功能验证,将应用层软件通过RTW生成嵌入式C代码,借助CCP标定协议以及Me Ca测量标定上位机工具,搭建了测量标定实验系统,对软件的各功能模块进行硬件标定验证与观测。