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现如今,环境污染和能源紧缺的问题日益严重,新能源汽车特别是电动汽车受到越来越多的关注,在国内外掀起了电动车研发的热潮,而作为电动车核心的动力锂电池却限制了这一趋势的发展。为了更好的管理锂电池,电池组管理系统应运而生,成为了现阶段的研究热门。论文的主要工作包括:锂离子电池模型的建模与仿真、荷电状态(SOC)估算算法的研究与优化、锂电池组信息采集单元的软件及硬件的设计。首先对比现阶段锂电池各种模型的优势及不足之处,根据实际需求最终选用Thevenin等效电路作为电池模型,之后对电池进行充放电试验,结合试验数据在MATLAB的Curve Fitting工具中进行曲线拟合,进而对Thevenin等效电路模型的各参数完成辨识,并得到了这些辨识参数与SOC的拟合曲线及多项式函数关系。接着选用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算SOC,针对该算法的不足之处对其进行了优化修正,提出了一种优化扩展卡尔曼滤波算法(OEKF)。通过仿真试验对比EKF与OEKF两种算法,在采样电压、电流混有噪声和误差时,OEKF仍能保持较高的估算精度,改善了算法的抗干扰性,提高了SOC估算精度。设计了电池管理系统BMS中的锂电池组信息采集单元BIAU,选取Freescale的16位单片机S912XET256J2MAA作为采集单元的主控芯片,硬件部分主要由电源模块(LM2596)、主控制器模块、电池单体电压采集(LTC6804-2)模块、温度采集(DS18B20)模块、SPI通信模块、CAN通信模块组成。采集单元采用SPI通信与电池状态检测芯片LTC6804进行数据传输,采用CAN通信完成采集单元与电池管理单元BMU之间的数据交换。设计了信息采集单元BIAU的软件,软件部分实现了实时动态的单体电压巡检、温度测量以及CAN通信。检测到的电池单体电压和温度定时的上传,根据电池单体电压值设计了被动均衡策略,防止电池单体过充;设计了CAN通信程序,有效完成了信息采集单元BIAU与BMU的通信。最后,在SOC估算算法确定及采集单元的实物制作完成以后,与整个电池管理系统BMS联调。试验结果证明,采集单元运行稳定可靠,电池单体电压测量的平均误差不大于0.5%,温度测量误差不大于0.5~?C,CAN通信功能正常,优化后的OEKF算法能够有效对荷电状态SOC进行估算,满足设计要求。