面对当前化石能源危机和全球环境污染,电动汽车的快速发展与应用可缓解或部分解决上述严峻问题,作为电动汽车技术中最为关键的技术之一,电池管理系统对于保障车载电池的安全高效稳定运行至关重要,而电池状态的精确估计是实现高效电池管理的前提。传统电池状态估计策略大多依赖于外特性参数,无法反应电池内部根本属性,因而其电池状态估计的准确性受到限制,进而影响电池运行的安全等级。电化学阻抗谱(Electrochemical impedance spectroscopy)作为研究电化学系统物理化学特性的有力工具,可通过对EIS的解读实现对电池内部根本属性的探索和研究,将EIS应用于电池状态的监测呈现出良好的前景。因测试速度慢、价格昂贵等特点,传统阻抗谱测试技术不适用于电池状态实时监控,因而发展快速阻抗谱测试技术甚为迫切。快速阻抗谱测试技术主要涉及创新的宽频激励信号和高级的估计算法两个核心内容。以创新的激励信号和高级的估计算法为线索,本文首先对当前快速阻抗谱测试的研究现状进行了详细的讨论。因为伪随机二进制序列(pseudo-random binary sequence)易生成,且相比其他宽频信号具有更为平坦的频谱特性,所以PRBS表现出极佳的应用前景,引起了诸多研究人员的重视。因此,上述讨论的重点放在了PRBS类型激励信号上。本文还对基于小波变换的快速阻抗谱测试技术进行了深入的研究。不仅详细阐述了EIS与等效电路模型(Equivalent Circuit Model)间的对应关系、基于复morlet小波变换(Complex Morlet wavelet transform)快速阻抗谱测试原理、CMWT中各参数的作用及其对EIS测试的影响;而且,基于不确定原理分析了小波参数对于时频分辨率的影响,并进行了参数优化,进而实现了精度更高和频带更宽的快速阻抗谱测试。基于小波变换的快速阻抗谱测试技术的研究证明了快速、实时的EIS测试的可行性,随着基于EIS的电池状态监测理论的完备,快速阻抗谱测试在电动汽车领域必将得到愈发广泛的应用。