随着能源危机和环境问题的日益严重，世界各国政府及汽车企业越来越重视电动汽车的研发。蓄电池技术是制约电动汽车发展的重要因素，磷酸铁锂电池是一种极具发展前景的动力电池，研究磷酸铁锂电池及其管理系统(BMS)的实现是对于电动汽车的发展具有重要的意义。
　　 本文以磷酸铁锂电池为研究对象，在相关试验基础上，从磷酸铁锂电池的充放电特性、温度特性和循环特性三个方面总结了磷酸铁锂电池的主要特点。在分析现有多种等效电路模型特点的基础上，根据磷酸铁锂电池的电压特性，建立了磷酸铁锂电池的等效电路模型。根据电池模型推导辨识参数的计算公式，采用改进的HPPC循环试验，分不同的SOC点和充放电方向，用最小二乘方法拟合得到电池模型的参数。利用获得的电池模型参数，在Matlab中建立相应的仿真模型。仿真结果表明，该等效电路模型具有较高的精度，能够准确模拟磷酸铁锂电池的动态特性。
　　 本文基于扩展的Kalman滤波器原理研究磷酸铁锂电池SOC估算算法。基于建立的磷酸铁锂电池等效电路模型，考虑到影响电池容量的因素，最终确定基于EKF的SOC估算算法的计算流程。为了提高SOC估算的精度，对上述推导的基于EKF的SOC估算算法进行了三个方面的改进：增加电池内阻作为新的状态变量，对观测误差方差进行动态修正，引入控制收敛速度的增益因子。仿真结果表明，基于EKF的SOC估算算法方法可以很快收敛到SOC真值附近，可以解决安时积分法初值难以确定的问题；与改进前的SOC估算算法相比，采用改进的SOC估算方法可以有效的提高SOC估算的精度。
　　 磷酸铁锂电池组电池管理系统采用分布式结构，基于LTC6802-1芯片设计了单体电池电压的集成测量方案。利用Matlab软件提供的RTW工具将SOC估算算法模型进行自动代码生成，集成到电池管理系统当中，对SOC估算算法模型进行硬件在环测试和台架试验。台架试验结果表明，磷酸铁锂电池管理系统能够较为准确的测量单体电池电压；与改进前的SOC估算算法相比，改进后的SOC估算算法模型的SOC估算精度得到明显提高：改进后的SOC估算算法模型在台架试验中同样能较为准确的估计磷酸铁锂电池的SOC。本文研究针对磷酸铁锂电池的SOC估算算法在电池管理系统中具有一定的实用价值。