随着全球能源短缺和环境污染问题的日益严峻，大力发展电动汽车已成为汽车工业实现可持续发展的重要措施。电池管理系统(BMS)作为电动汽车的重要组成部分，通过对车载动力电池的有效控制和管理，保障了电动汽车安全可靠的运行，但电池管理技术远未发展成熟，如何提高电池荷电状态(SOC)的估算精度一直是BMS研究的重点和难点。本文以磷酸铁锂电池为研究对象，分别对影响SOC估算精度的电池模型和SOC估算方法进行了深入研究。首先介绍了磷酸铁锂电池的内部结构和工作原理，分析了影响电池性能的主要因素，并对电池的电压、内阻、容量等基本特性进行了实验研究。在此基础上，结合常用等效电路模型的分析，提出了考虑电压滞回特性的二阶RC等效电路模型，采用指数拟合的方法离线估计出模型参数初值。为了适应电池的时变特性，还研究了参数在线估计算法，采用改进的递推最小二乘算法实现了模型参数在线估计。然后分析了经典SOC估算方法，根据二阶RC等效电路模型建立了磷酸铁锂电池的状态空间方程，并基于扩展卡尔曼滤波算法和电池模型对SOC进行估算。接着为进一步提高SOC估算精度，对电池SOC与模型参数联合估算方法及实现过程进行了研究。最后利用设计的BMS实验平台和MATLAB仿真相结合对本文提出的理论进行了验证。脉冲放电实验表明二阶RC等效电路模型具有较高精度，能够跟踪电压变化，而利用改进的递推最小二乘算法在线估计模型参数进一步提高了模型精度；模拟城市道路工况实验则表明基于扩展卡尔曼滤波算法和电池模型的SOC估算方法是正确和有效的，并通过三种SOC估算方法的对比，验证了电池SOC与模型参数联合估算方法提高SOC估算精度的实际效果。