车用锂离子动力电池是电动汽车的核心动力源,动力电池的应用技术影响着电动汽车的发展。锂离子动力电池运行状态受多种因素制约,难以观测。精确的电池等效模型与荷电状态（SOC）估计有助于监测动力电池的工作状态,保证电池安全稳定的运行。电池SOC估计同样有助于动力电池系统的管理与整车控制策略的制定,对动力电池的应用有重要意义。本课题以车用磷酸铁锂动力电池为实验对象,研究了车用锂离子动力电池的分数阶建模与状态估计,主要研究内容如下:分析了车用锂离子动力电池建模和状态估计的相关原理与研究方法,利用车用磷酸铁锂动力电池、电池测试系统、恒温箱和上位机等设备建立了动力电池实验测试台架。设置了不同的充放电条件,对单体磷酸铁锂电池进行了静态容量测试、开路电压测试和脉冲特性测试等多项测试实验,分析了磷酸铁锂电池的工作特性。分析了典型等效电路模型的建模原理,基于分数阶微积分理论与磷酸铁锂电池的阻抗响应分析,建立了优化的分数阶等效电路模型,推导了分数阶等效模型的状态空间表达式,使用脉冲特性测试的数据与遗传算法辨识了分数阶模型的参数,测量单体磷酸铁锂电池在工况放电下的端电压,与分数阶模型的仿真端电压进行误差分析,在动态工况下分数阶模型仿真电压的均方根误差为7.093m V。通过分数阶等效电路模型建立了电池SOC估计的数学模型,使用分数阶无迹卡尔曼滤波（FOUKF）算法建立了分数阶电池SOC估计的方法。使用磷酸铁锂电池工况放电下的端电压与电流,在MATLAB中进行了电池SOC估计的仿真实验。仿真实验中,SOC估计值能够快速准确地跟随SOC真实值,SOC估计值的误差小于1%,验证了FOUKF算法能有效地估计电池SOC。对磷酸铁锂电池进行不同工况的放电测试,通过设置多种不同的条件进行电池SOC估计仿真,对SOC估计结果进行误差分析,验证了FOUKF算法估计电池SOC的性能。利用分布式电池管理系统（BMS）和电池实验台架对磷酸铁锂电池进行放电实验,在BMS中进行SOC实时估计。实验表明,在具有测量误差的情况下,FOUKF算法能够准确地估计电池SOC。