由于燃油车的尾气排放及化石燃料消耗对地球环境和资源的影响,电动汽车开始走进人们的生活。电动汽车的优点主要有:减少人们对化石能源的依赖、减少尾气排放、运行成本低、加速响应快等。电动汽车必将在未来的汽车市场上拥有显赫的地位。作为电池管理系统的核心,电池电量的精确估算,对于延长电动汽车的续航能力及使用寿命、预防电池单体的过充电过放电等问题有着重要的作用。而在电池组中,由于电池每个单体之间存在不一致性,个别单体会因为不一致性在经历多次充放电循环后出现过度充放电。因此,准确的对过充电、过放电故障电池进行识别,对于保证电动汽车的安全运行至关重要。本文将结合以上两个重点内容,对电动汽车锂电池展开荷电状态的准确估算以及过充过放故障电池的识别。首先对比了几种锂电池的优缺点,并以磷酸铁锂电池为例介绍了电池在充放电时内部反应原理。介绍并分析锂电池的主要特性。其次,对所选锂电池进行离线参数辨识,根据选取的二阶Thevenin等效模型的状态方程与观测方程在Simulink中建立仿真模型,通过多种工况验证了模型的准确性。根据卡尔曼、扩展卡尔曼、双重卡尔曼滤波算法,结合前文的电池模型搭建扩展卡尔曼估算SOC、双卡尔曼估算SOC仿真模型,通过多种动态与非动态工况验证了两个模型的准确性与收敛性,并证明双卡尔曼在估算SOC的精度上要优于扩展卡尔曼算法。最后,提取过充电、过放电电池的参数,并将参数带入到所建立的卡尔曼滤波器中构建多模型估计仿真模型,利用表征不同电池故障状态的模型输出的残差与权值判断当前电池与该模型的匹配程度,完成锂电池过充电、过放电的故障识别。