近年来,全球的汽车工业迎来一个爆炸式的增长,这也加剧了全球范围内的能短缺问题和环境污染问题。包括BEV(Battery Electric Vehicle,纯电动汽车)、HEV(Hybrid Electric Vehicle,油电混合动力汽车)、FEV(Fuel Cell Electric Vehicle,燃料电池电动汽车)的出现可以很好地同时解决上述两个世界性的问题。尽管电动汽车得到汽车厂商及科研机构极大的关注和研究,但是仍然存在许多亟待解决的关键问题,其中最重要的一个关键问题就是BMS(Battery Management System,电池管理系统)。SOC(State of Charge,电池荷电状态)是衡量电池剩余电量的指标,相当于普通燃油汽车中的油表,它为电动汽车中其他操作和管理策略提供了依据。SOC不是一个可以直接测量的量,需要利用电池的其他性能参数(电池的工作电压、工作电流和工作温度等)通过估计得到。精确的电池SOC估算是电池管理系统中一个重要的功能,它不仅可以提高动力电池组的整体有效使用容量,还可以延长动力电池组的使用寿命。为了满足车辆对于续航和功率输出的需要,电动汽车的电池组需要足够大的能量和功率,单体电池的不一致性,随着使用时间的增长,电池之间的差异性会越来越大,这会对电池的使用寿命和工作效率造成极大的影响。BMS需要实现的基础功能就是:电池性能参数的采集(电压、电流、温度等),实现单体电池之间的均衡问题和电池SOC的估算。分析和融合以往提出的电池等效模型的优缺点,并结合磷酸铁锂电池自身的特性,提出了一个电池等效模型。在卡尔曼滤波算法的基础上,结合开路电压法的优点,提出了更新SOC初值的EKF-OCV(Extended Kalman Filter-Open Circuit Voltage)联合算法。以实现电池管理系统的基础功能的要求作为出发点,本研究设计了电池管理系统硬件系统和配套的软件系统,本研究选用了STM32F107VCT6作为处理器,结合新型的电动汽车专用芯片LTC6803、高精度电流霍尔传感器传感器、其他硬件电路(电源电路、隔离电路等)构成了一套完整的电池管理硬件系统,来实现对于动力电池性能参数的采集工作,实现单体电池之间的均衡功能。利用Visual Studio开发环境和C++语言完成了硬件系统中各个功能模块的子程序流程图。设计电池综合测试系统的平台,验证了电池管理系统电池信息采集的可行性和精度。结合充放电工况和车辆路测,验证了EKF-OCV估算算法的精度和收敛性。