传统的燃油汽车带来的环境污染和能源危机问题已成为当今世界各国面临的难题，而电动汽车以其清洁无污染、稳定低噪声等优点，广泛得到国内外关注。但电池的精确模型、SOC的高精度估算以及对电池的高效管理都是BMS中的重点和难点，因此，对BMS相关技术的研究有重大意义。本文以实际项目需求为主、国内外相关文献为辅，按照分散采集，集中处理的方案将BMS分成电池管理单元、数据采集单元和主动均衡单元。着重分析本文研究的电池管理单元及SOC估算算法，本论文主要完成工作如下：　　（1）通过分析对比常见电池模型优缺点，选择二阶RC等效电池模型，利用HPPC循环充放电试验，通过MATLAB/Curve Fitting工具对数据进行参数拟合，辨识模型参数。并在MATLAB/Simulink中建立电池模型，利用拟合数据对电池模型端电压进行仿真验证，结果表明最大误差不超过0.015V，能够准确反映电池工作特性。　　（2）通过分析对比常见电池SOC估算算法的优缺点，以二阶RC等效电路为模型，分别利用EKF和CDKF算法对电池模型进行估算。CDKF算法虽然解决了EKF算法中对非线性方程只精确到泰勒一阶展开以及复杂雅可比矩阵计算的问题，但在观测信息更新误差较大。因此，结合迭代滤波理论，本文提出一种改进的LM-ICDKF算法，以Levenberg-Marquardt算法优化观测迭代过程，从而提高算法精度以及算法的稳定性。　　（3）根据电池管理单元的主要功能，完成各个功能模块硬件设计。主要包含MCU模块、电源模块、CAN通信模块、总电流检测模块、总电压检测模块以及数据存储模块。其中，MCU选用的是Freescale系列的MPC5604BMLL芯片。软件部分，利用C语言对系统主程序以及功能子程序进行设计。　　（4）完成对电池管理单元的测试台架搭建，完成功能模块测试。分别对电池的总电压、总电流采集精度进行测试，结果表明总电压、总电流采集误差均低于0.5%，然后对电池SOC估算精度测试，结果表明SOC估算误差小于5%。