随着我国电动汽车市场的发展,近年来对电动汽车性能及安全的要求越来越高。动力电池作为电动汽车的主要能源,是影响电池汽车的动力特性及安全的重要因素。为最大限度发挥电池的性能和提高安全性,需要准确地获取电池的荷电状态、健康状态及功率状态。电池的状态无法实测且相互影响,本文以磷酸铁锂电池为研究对象,研究可准确获取其荷电状态、健康状态、功率状态的联合估计算法。论文根据已有研究成果和实验室条件设计了测试实验,分析了电池的开路电压、欧姆内阻、极化内阻、极化电容在不同荷电状态、健康状态的变化特征,分析了不同电流对欧姆内阻、极化内阻、极化电容的影响。选用一阶Thevenin模型对电池进行建模,通过最小二乘法辨识模型参数,并利用不同工况的实验数据对模型进行验证。论文分别对电池荷电状态、健康状态、功率状态的估计算法进行研究。其中荷电状态估计采用无迹卡尔曼滤波算法,通过分析电池模型参数对估计精度的影响,提出简化的估计方案;健康状态估计基于建立的容量损失率与电池累计放电容量关系的老化模型;功率状态则是通过分别拟合电池等效模型中欧姆内阻、极化内阻、时间常数与电流的关系式并最终带入电池模型进行估计。论文还分析不同健康状态下电池模型参数对荷电状态估计精度的影响,并以此为依据结合电池模型参数与容量损失率的关系提出根据电池的容量损失率更新模型参数的荷电状态估计算法。最终设计电池状态联合估计算法并验证了其可行性。