为保证电动汽车运行的安全性、可靠性、长久性,准确检测动力电池的性能变得刻不容缓。容量是检测电池性能的主要参数之一,对其研究具有重要意义。针对传统电池容量检测方法复杂且耗时长的问题,本文基于充电数据段与完整充电数据段关系以及不同循环老化曲线间差异性,提出了扩展卡尔曼滤波估算方法,可以方便快捷地估算出电池容量。论文对电池特性与充电曲线特性进行详细研究,以容量衰减程度为判据,设计了电池特性提取方案,并对老化特性下各拐点变化趋势进行分析。通过比较电池同一工况下不同老化充电曲线,得出了充电曲线走势与老化无关,且随着充电曲线平行上移充电截止时间缩短,并基于此提出了利用充电曲线平行上移更新曲线模型的方法。本文充分考虑充电倍率、采样间隔以及温度对充电曲线影响,通过对曲线拐点准确性分析,设计了估算条件测试方案。同时探究了充电曲线段与完整充电曲线内在关系,得出充电曲线段为完整充电曲线的小片段。此外,对高斯拟合与多项式拟合作进行了对比,选择高斯模型作为充电曲线模型,在此基础上提出了基于充电曲线模型的扩展卡尔曼滤波估算方法。基于电池性能测试仪对三元锂电池进行长循环充放电测试,并对实验数据进行容量估算。通过容量估算误差图,得出当实际容量大于额定容量的90%时,估算误差可控制在5%以内;真实值与估算值在充电曲线平台区的电压差可控制在0.01 V,对在线估算电池容量也具有一定的参考意义。