锂离子动力电池状态估算是电池管理系统的核心功能之一,主要包括荷电状态估算和功率状态估算两个方面,电池状态估算不仅可以为电池系统安全提供重要依据,还可以提高电池利用率。因此,对电池状态估算开展研究极具价值。针对电池状态估算,本文主要做了以下工作:首先,针对电池模型误差过大的问题,设计了一种考虑滞后特性下的二阶Thevenin电路模型,该模型可以反馈电池在使用时电压滞后的现象;并采用最优定界椭球算法进行参数辨识,该辨识方法可以在噪声不确定时具有较好的辨识效果。设计实验对比,结果表明:在面对电流突变时,最优定界椭球算法比最小二乘算法的精度更高;滞后模型输比电压与非滞后模型输出电压误差要小0.07V。然后,针对电池在使用过程中因传感器测量误差而导致的荷电状态测量不准问题,提出了一种基于混沌向日葵算法的荷电状态估算。该算法是将向日葵算法中的趋化步引进混沌因子,改变趋化步的长度,并在寻找全局最优的过程中添加收缩策略和高斯变异,提高了全局寻优的效率。实验部分选取了脉冲工况进行测试,在荷电状态初始值分别为1和0.68时,进行两种算法效果对比,实验结果表明混沌向日葵算法的收敛性更快,且在荷电状态估算上精度也更高。其次,针对传统粒子滤波算法中粒子易退化的现象,提出了一种改进型粒子滤波算法,对传统粒子滤波算法中的重要性采样技术引入混沌向日葵算法,并将传统粒子滤波算法中的重采样技术进行改进,提高粒子滤波算法的精度。然后将改进粒子滤波算法与安时积分进行融合,以解决安时积分算法在估算电池荷电状态时因初始值不精确而导致误差过大的问题,实验结果表明:相对于传统的安时积分算法,融合算法在电池荷电状态估算上精度提高了1.21%。同时,针对电池在运用过程中功率状态动态变化的问题,利用改进粒子滤波算法估算电池荷电状态,在荷电状态、电压、电流三个约束条件下进行充放电功率状态估算。实验结果表明:在10s、30s内改进粒子滤波算法功率状态估算效果优良。最后,根据实际应用设计了以MC9S12GRMV1为处理器的电池管理系统,并在平台上测试了电池管理系统的荷电状态估算和功率状态估算功能。结果表明,本文所设计的电池管理系统可以很好的对荷电状态和功率状态进行估算。