在当今世界,能源与环境问题逐渐引起世界各国的关注与重视。目前,我国的政策导向与各车企发展方向都明显表现出车辆去燃油化的趋势。随着电动交通时代的到来,不可避免地促进了电动汽车动力电池系统的快速发展。对动力电池高效管理不仅是保证整车安全和动力电池长寿命高效工作的关键,同时也是突破动力电池系统发展障碍的重要因素。本文以电动汽车动力电池管理系统为研究对象,主要对动力电池的关键状态参数的估计方法与电池管理系统的设计展开了研究。动力电池关键状态参数的估计主要包括电池荷电状态（State of Charge,SOC）、电池健康状态（State of Health,SOH）、电池内部温度状态（Stata of Temperature,SOT）的估计。对SOC的估计是利用二阶RC等效电路模型,首先采用带遗忘因子递推最小二乘法实现模型参数的在线辨识,再利用模型参数辨识结果联合扩展卡尔曼滤波实现对电池SOC的估计,而由于模型参数时变的原因导致该方法SOC估计稳定性较低,因此本文在此基础上提出引入安时积分结合加权数据融合的方法增强SOC估计的稳定性。该SOC估计的方法具有兼顾估计精度的同时增强估计稳定性的特点。最后使用MATLAB/Simulink建立仿真模型验证了该估计方法的误差小于2%,且能有效增强SOC估计结果的稳定性。SOH估计是以SOC的估计值为基础,结合安时积分法,利用带遗忘因子递推加权总体最小二乘法迭代计算电池当前可用容量,进而估计SOH值。最后使用MATLAB验证了该SOH估计方法的误差小于1.58%。SOT估计是通过建立动力电池集总参数等效热模型为基础,采用离线与在线相结合的模型参数辨识方法,再利用联合卡尔曼滤波实现SOT的自适应估计。最后使用MATLAB/Simulink建立仿真模型验证了该方法估计误差不超过5%。电池管理系统设计主要包括硬件设计和软件设计。硬件设计以系统功能需求为基础设计了一款兼容性较强的模块式硬件系统,主要包括了电压、电流与温度采集电路的设计,以及通讯、绝缘检测、均衡等系列功能电路的设计。软件设计以系统的功能需求为导向,以硬件电路为基础,主要包括了电压、电流与温度采集,充放电控制,绝缘检测,电池保护,状态参数估计、电池均衡等子程序的设计,以及利用中国物联网One Net云平台实现电池云端数据的可视化。最后通过搭建电池管理系统测试平台,对电池物理参数采集精度与各项功能做了测试,进一步验证了该电池管理系统的有效性与可靠性。