新能源电动汽车的发展与应用,使得能源紧张和环境污染的问题得到了一定程度的缓解,但其产业化进程中仍然存在诸多亟待解决技术问题,如提高续航里程、增加电池寿命、改进整车性能等。解决上述问题的主要方法有:发展电池技术以寻求合适的动力电池技术方案、改良电池管理系统(BMS)以发挥动力电池的最佳性能。而电池的荷电状态(SOC)估计则是BMS的核心与关键技术。为了研究准确的SOC估计方法,本文以能量密度较高的三元锂离子电池为研究对象,提出了应用2RC-Thevenin等效电路模型和ASRUKF算法的SOC估计方法,并进行了相应的仿真和实验,具体研究内容如下:首先简单介绍了电动汽车的发展现状,分析了锂离子电池的工作原理和相关技术参数,对选用的三元锂离子电池进行了充放电特性、倍率特性、温度特性、循环特性等相关测试实验。然后对比了常用的电池模型,综合考虑精度、复杂程度以及计算量等因素,选取了2RC-Thevenin等效电路模型作为三元锂离子电池的研究模型。通过脉冲放电实验对电路模型的参数及OCV-SOC曲线进行了辨识和拟合,并在Matlab/Simulink的电池仿真中验证了参数辨识的精度。为了改善UKF算法出现协方差负定的问题,以及降低SOC估计过程中不定噪声的干扰,在UKF算法的基础上引入了Sage-Husa自适应算法和平方根滤波的思路,组成了自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法,并将温度、循环次数等修正因子加入到SOC估计算法中。在恒流放电、恒流充电、脉冲放电、DST四种不同工况下对EKF、UKF、ASRUKF三种算法进行了仿真对比分析,仿真结果表明ASRUKF算法具有更高的精度、更好的稳定性以及更快的收敛速度。为了验证基于2RC-Thevenin等效电路模型的ASRUKF算法的估算精度,利用dSPACE MicroLabBox实验箱搭建了SOC估计的实验平台,分别在恒流放电和恒压充电状态下对三元锂离子单体电池进行了SOC估计的实验验证,实验结果表明,ASRUKF算法能够稳定、快速收敛,误差在1.5%以内。