目前我国面临着严峻的环境问题和能源问题,发展新能源汽车是解决这两个问题的主要手段。新能源汽车以动力电池为动力装置,能够实现汽车的零污染、零排放。动力电池的能量密度决定了新能源汽车的续航里程。NCM电池具有非常高的能量密度。电池的荷电状态（State of Charge,SOC）是电池中非常重要的一个状态量,它和电动汽车的剩余行驶里程息息相关。准确的估算出动力电池的SOC是困扰新能源汽车发展的一个重点和难点。本文首先选用具有市场发展前景的NCM电池作为研究对象,叙述了它的组成结构和工作原理。基于电池的性能,搭建试验台架,设计NCM电池的试验方案,对NCM电池的容量特性、内阻特性、混合动力脉冲特性、OCV-SOC映射关系等进行了详细的研究。依据NCM电池的特性,分析了几种电路模型,最终确立等效二阶RC电路模型作为NCM电池的电路模型。采取离线辨识的方式对二阶RC电路模型的参数进行辨识。提出了曲线拟合的方式对离散的辨识参数进行多项式拟合,然后对模型参数采用离散方式和模型参数采用曲线拟合的方式进行模型验证对比。基于电池模型的参数的时变性,提出了改进的最小二乘法对电池模型参数在线辨识。并详细地介绍了最小二乘法和改进后带有遗忘因子的递推最小二乘法的算法原理,然后对在线辨识参数的模型进行验证。最后介绍了双卡尔曼滤波算法的原理,并详细介绍了它的三个分部算法:扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法、线性卡尔曼滤波算法。结合二阶RC等效电路模型通过电池的NEDC工况进行NCM电池的SOC估算算法验证,对模型参数离线辨识方式和在线辨识估算结果进行对比,得到了双卡尔曼滤波算法的估算SOC精度最高,然后通过恒流放电工况验证双卡尔曼滤波算法的鲁棒性。