面对资源短缺和环境污染双重问题的日益严峻,国家倡导大力发展新能源发电和电动汽车领域。磷酸铁锂电池在这些领域起着十分重要的作用,具有安全性强、能量密度较高、寿命长等优点。电池管理系统作为动力电池组稳定工作的核心部分,也制约着新能源产业的快速发展。其中,健康状态估算是电池管理系统的重要内容之一,准确的健康状态估计能够有效发挥电池的工作性能,使电池组得以充分利用。本文以某18650型磷酸铁锂电池为研究对象,开展全寿命周期加速老化实验,充分考虑倍率因素,在常规应力加速老化的基础上,增加多倍率充电特性测试。根据加速老化实验流程,直至电池寿命终结,获取其在变应力条件下的全寿命周期原始外特性,为后续电池健康状态估算提供数据支持。基于全寿命周期加速老化实验获取的原始数据,开展数据挖掘,定量分析了容量衰减差异特性和多倍率充电特性。并从电化学机理的微观角度详细分析了特性成因,总结提炼了磷酸铁锂电池老化差异特性和多倍率充电特性的一般性规律。本文着重介绍了具有强适应性的健康状态估算方法。不同充电倍率下,分别以概率密度函数曲线峰值附近的电压范围视为特征区间,采用动态滑动窗口扫描寻优方法确定特征电压区间,对该区间的各电压出现频数进行累积作为特征参数P_f,采用多项式拟合方法得到特征参数P_f和健康状态之间的关系,由此可得不同倍率下的老化特征表,而后应用待测电池的恒流不完全充电特性即可定位其健康状态。该估算方案可以适应实际充电站或充电设备不同的充电倍率,同时还能适应电池老化差异,并配合一种动态滑窗扫描寻优策略实现高精度健康状态估算。为验证本文所提出的健康状态估算方案的准确性和有效性,以Freescale MC9S12XEG128为控制核心,搭建电池管理系统实验平台,Linear公司的LTC6804、AMS公司的AS8510分别用于电池电压、电流采样,并基于此硬件平台编写程序,完成了相关的实验平台测试,并从多角度实验验证了本文提出的健康状态估算方法的有效性和准确性。