进入21世纪,随着环境污染和能源紧缺问题变得日益严重,作为新能源汽车产业中的主力军—电动车得到了迅速的发展,但是电动车的发展随之带来了许多技术难题,其中电动车用动力电池组的管理便是难题之一。本文从动力电池组管理的作用和功能出发,着重研究电池组的监测和电池剩余电量SOC(State of Charge)的估算。根据应用在电动车中的电池组的布局,本文提出一种集中分布式的结构实现电池组的监测,该结构分为两个部分:一部分是数据采集模块,主要实现电池的电压采集和温度采集,电压采集采用线性光耦隔离的方法降低了电池工作过程中由大电流、高电压产生的串扰。温度采集充分利用DS18B20的1-wire总线特点,设计搜索算法实现单线多点的温度采集,从而尽量减少电池箱内由于较多布线引起的电磁干扰;另一部分是主控模块,主控模块主要是实现和各个数据采集模块的CAN通信,本文CAN通信采用扩展远程帧和扩展数据帧相结合的方式保证数据通信的可靠性。分析影响电池SOC估算的因素,并对其中的放电倍率因素做了深入的研究,提出通过计算电池内阻功率损耗实现放电倍率因数补偿的方法。研究比较常用的电池模型,确立线性电池模型作为电池SOC估算的数学模型,同时线性电池模型的内阻运用递推最小二乘法实现在线辨识。最后对比分析常用电池SOC估算方法的优缺点,提出基于最低电压和扩展卡尔曼滤波(Vmin-EXF)算法相结合的电池SOC估算方法。通过实验验证了本文设计的数据采集模块在进行电压温度采集时的精度和抗干扰能力,以及数据采集模块和主控模块之间数据通信的可靠性。采用Vmin-EXF算法消除了初始误差对电池SOC估算的影响,与传统的SOC估算方法相比提高了SOC估算的精度,满足动力汽车对SOC估算误差8%的要求。