能源危机与生态污染日益挑战人类的生存环境,能源产业结构转型迫在眉睫,以动力电池作为动力源的新能源电动汽车应运而生。荷电状态SoC（即剩余电量）是衡量电池管理系统优劣的重要指标,精确的剩余电量评估可有效掌控电动汽车充电时间、减轻续航里程不准所引起的司乘人员忧虑,因此,针对电动汽车电池剩余电量精确评估成为当下研究热点。论文以动力电池为研究对象开展以下研究工作:为直观反应电池内部极化现象,确定电池的输入电流和输出电压之间的关系,建立二阶电阻-电容等效电路以表征电池外特性。建立间歇放电、标准放电等实验对电池电压、内阻等特性参数进行分析。建立可表征电池内部化学反应过程的开路电压-剩余电量理论模型,以描述开路电压与剩余电量之间数学关系。在此基础上,进行混合动力脉冲能力特性实验,采用离线辨识方法对等效电路模型欧姆内阻、极化内阻和极化电容等参数进行辨识。建立间歇放电实验,将所得数据进行拟合,拟合结果表明:所建开路电压-剩余电量模型与常用多项式模型相比,其精度提高了70%。针对电动汽车实际运行中会受到如温度、路况、速度等多种影响,导致电池一直工作在交变载荷冲击下的问题,对电池参数进行实时在线辨识,使其更好地适应复杂多变的实车工况。为解决在线辨识过程中会出现数据饱和、环境复杂等问题,采用含遗忘因子递推最小二乘法完成等效电路参数在线辨识过程。将放电实验数据进行拟合,验证算法的正确性和合理性。针对电池的高度非线性及扩展卡尔曼滤波存在的局限性,采用扩展卡尔曼滤波与含遗忘因子递推最小二乘法相结合的联合算法,在此基础上运用所建立开路电压-剩余电量理论模型,通过算法迭代更新获取剩余电量预测值,以此对电池剩余电量进行实时评估。利用间歇放电实验对算法有效性进行验证,结果表明:联合算法评估误差始终保持在±0.5%以内,算法精度高、响应快。根据《Freedom CAR电池实验手册》标准,提出一种改进后联合充、放电方案:将大、小电流充放电过程相结合。使用电池测试仪和恒温箱等设备进行实验采集电压、电流等数据,将所得数据作为输入,利用开路电压-剩余电量理论模型,获取开路电压-剩余电量数学关系,并将所得关系运用至联合算法中,对电池剩余电量进行评估。同样,将动态工况下电压、电流作为输入,以上述流程对动态工况下剩余电量进行实时评估,结果表明:动态工况下SoC评估误差保持在±2%以内,证明所建评估方法能够满足电动汽车实际运行条件下电池管理系统工作要求。