随着能源和环境问题的日益凸显，电动汽车(EV)以其节能环保的巨大优势迅速获得各国汽车业的重视，这几年发展十分迅猛。动力电池技术是制约电动汽车发展的关键因素之一，通过对动力电池的管理可以延长电池的使用寿命，提高电池组的利用效率。而电池管理的依据则是电池的荷电状态（（state of charge，SOC），电池的SOC用来描述电池的剩余电量，这是电池最为重要的参数之一。但是由于电池使用过程中受到各种内部和外部的不确定性因素的影响，使得准确的估算电池的SOC存在很大困难，因此估算电池SOC一直是电池技术的一个重点以及难点。
　　本文以磷酸铁锂动力电池为研究对象，主要做了如下工作：首先，对磷酸铁锂电池进行充放电实验研究，将所得到的电压、电流、温度以及容量数据进行分析处理储存，重点对磷酸铁锂的电压特性做了详细的研究分析，并通过实验获得了OCV-SOC曲线。其次，分析了如今常用的电池模型的优缺点，本文采用电压跟随性更好的二阶RC模型，并对电池等效模型中的参数通过实验进行了辨识，并运用MATLAB对其进了仿真研究，通过对比应用最为广泛的Thevenin等效模型表明二阶RC模型能更好的模拟电池的动静态特性。再次，对目前主流的估算电池SOC的方法进行了分析，得出其中的优缺点，重点分析了使用扩展卡尔曼滤波进行电池SOC估算的不足。针对使用扩展卡尔曼滤波法对动力电池进行估算SOC时，由于噪声特性未知而造成发散现象的问题，本文采用自适应卡尔曼滤波法来估算电池SOC，并在二阶RC模型的基础上，使用MATLAB进行仿真分析。将扩展卡尔曼滤波法和自适应卡尔曼滤波法估算电池SOC进行对比发现，自适应卡尔曼在噪声特性未知情况下有更好的精度。最后，为实时估算磷酸铁锂电池SOC搭建了硬件平台。提高电池SOC估算精度对电池管理系统乃至电动汽车的发展都有重要意义。