在节能环保的时代背景下,电动汽车成为汽车行业发展的必然趋势,电池的荷电状态(State of Charge)和电池容量是电动汽车能量管理中重要的两个参数,其估算方法是电池管理系统中的关键技术。本文以电动汽车车用锂离子电池为对象,对其老化状态下的SOC估计和电容衰减的估计进行了研究,并设计了带自适应的多时间尺度双无迹Kalman算法(AMSUKF)来同时估计SOC和电容衰减。首先,本文以SONY18650倍率型锂离子电池为对象,分析了温度、充放电倍率等因素对电池SOC的影响,并使用循环充放电的方法测试电池的老化并分析老化情形下容量衰减和内阻的变化。其次,针对锂离子电池的老化现象,建立了考虑容量衰减的一阶RC等效电路模型,并使用脉冲充放电测试的方法获得实验数据,结合最小二乘递归法辨识出电池模型参数,使用脉冲测试和UDDS工况验证了电池模型,模型具有较好的精确度。最后,对于电池老化状态下的SOC估算问题,设计了自适应多时间尺度双UKF算法,使用两个UKF滤波器,一个用于估计电池状态变量,另一个用于估计电池参数,两个UKF滤波器相互交换参数实现了电池参数的实时更新,并以微UKF估算出的SOC输出作为宏UKF测量输入来估算电池容量衰减,使用两个时间尺度来减少计算量,加入自适应环节来处理测量噪声和系统噪声获得更精确的估计精度。在MATLAB/Simulink对算法进行仿真并实测数据的进行分析对比,结果表明,算法能够获得较高的SOC估计精度,并能较快的追踪到电容衰减变化。