环境污染与能源安全等问题促使全球推动新能源的开发与利用。推动混合动力和纯电动等新能源汽车的发展是实现这一目标的有效手段。动力电池是新能源汽车动力系统的核心部件之一,能量储存与释放主要通过化学反应完成,其安全性和动力性能受电池荷电状态(State of Charge,SOC)和健康状态(State of Health,SOH)等诸多因素的影响。因此,SOC估计成为广泛关注与研究热点问题。与目前广泛采用的基于等效电路模型估计方法不同,本文考虑了电池模型的特征,从新的分数阶锂离子电池建模和分析入手,主要探索基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计方法,以提高SOC估计精度,且给出一类分数阶系统状态观测器的设计方法。本文的构成和具体研究内容如下首先阐述分数阶理论和电池相关原理,探索锂离子电池的分数阶建模与参数辨识方法,为基于分数阶模型的SOC估计研究提供基础。本文给出一种具有自由阶次参数的分数阶模型来描述锂离子电池的时域动态,并分析了上述分数阶模型与整数阶模型之间的关系。应用一种粒子群优化方法和电池实验数据,实现了包括分数阶阶次在内的阻抗模型参数辨识。基于多种不同工况实验数据的对比分析表明,本文给出的分数阶模型与等效电路模型相比具有更高的精度。为在频域描述锂离子电池阻抗特性,基于电化学相关理论和分数阶理论,建立了一种频域分数阶模型。大量实验数据的验证表明,本文的频域分数阶模型能够更好描述锂离子电池阻抗特性。其次研究了基于锂离子电池名义分数阶模型进行SOC估计的方法。本文将SOC估计问题描述为非线性非同元次分数阶系统状态观测器的设计问题,通过引入连续频率分布模型方法,等价的将分数阶模型转换为频域积分形式。在此基础上,应用Lyapunov稳定性理论和LMI技术,证明并给出了保证SOC估计误差动态方程在0平衡点渐近稳定的充分条件。基于锂离子电池实验数据的验证结果表明,本文的方法具有较高的SOC估计精度。为了表明本文方法实际应用的可行性,本文将给出的估计方法进行了嵌入式系统中的应用实验。实验结果表明本文的方法可满足实际嵌入式系统的应用要求。电池老化等因素会导致分数阶模型的参数变化。针对上述现象,本文提出了一种鲁棒H∞非线性分数阶状态观测器设计方法,以抑制电池老化引起的模型参数变化对SOC估计的影响。本文首先将电池老化现象描述为带有不确定性的非线性非同元次分数阶模型,并将SOC估计问题转化为相应分数阶状态观测器设计问题。其次,通过引入one-sided Lipschitz条件和quadratically inner-bounded条件处理非线性,以降低观测器设计保守性、扩大增益的可调整范围。最后结合Lyapunov稳定性理论和LMI技术,给出了鲁棒H∞分数阶状态观测器的设计方法。应用电池实验数据,在不同条件下对设计的观测器性能进行了检验。结果表明,在电池严重老化情况下,本文设计的观测器仍能保证较高的估计精度。针对开路电压与SOC存在非线性关系问题,本文将非线性非同元次分数阶模型进行分段处理,将SOC估计问题转化为分段仿射非同元次分数阶系统的异步状态观测器设计问题。通过引入分段后系统和观测器的作用域信息,以及分数阶电池模型状态约束,来降低观测器设计保守性。基于Lyapunov稳定性理论和LMI技术,本文给出并证明了此类异步观测器稳定的充分条件。基于实验数据的验证结果表明,本文方法能够在异步情况下确保基于分段仿射模型的SOC估计误差逐步收敛到0附近,同时可以得到较高精度的SOC估计结果。