当前,社会经济的快速发展使得我国出现能源短缺、环境污染等问题。在汽车新能源方面,纯电动汽车作为以其环境污染小、能源利用率高等一系列优点受到了广泛的重视和应用。在电动汽车的发展中,最关键的部分是电池及其电池管理系统。锂离子电池以其质量轻,体积小,密度大,绿色环保等一系列优点被广泛应用在纯电动汽车上。本文为了提高电池管理系统的安全性和可靠性,对电池管理系统的硬件和软件进行了设计,并对故障诊断系统进行了研究。故障诊断在电池管理技术中是最核心和最重要的部分。故障诊断技术是最近几年发展起来的一门新技术,通过诊断,系统能实现对电池故障和隐患的早期预报,能及时检测和分离出电池的故障,使维护工作量降到最低,由此保证了电动汽车的安全可靠运行。本文从锂电池的基本特性和工作原理出发,分析锂电池会出现的主要故障,并介绍了采集锂电池各电池参数的电池管理系统。电池管理系统的应用可有效地改善电池在使用中的安全、效率以及寿命问题,用于数据通讯的CAN网络系统及数据接收的上位机数据采集软件。建立故障诊断模型,并提出了基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的方法。故障隶属度是求解电池组故障诊断的关键,本文主要采用的是模糊神经网络故障诊断专家系统的方法,确定症状隶属度求解故障隶属度,确定电池故障诊断规则,进行电池故障的预测和判断。通过基于元正SEV400能源电池管理系统,进行大量研究和实验,建立电池历史数据库,并将实验数据输入到故障诊断模型中进行验证,实验结果一致,证明了该系统的可行性。最后,实验结果表明,系统的诊断结果基本符合实际,对故障的预测诊断基本达到要求。