随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其低排放、噪声低等优点而受到世界各国的高度重视,电动汽车的关键技术之一的动力电池及其能量管理系统是电动车产业化的关键,电池管理系统需要准确的电池荷电状态(SOC)估计,这对提高电池使用寿命和整车性能都具有重要意义。由于磷酸铁锂电池在高比能量方面的突出性能,它在电动汽车领域的应用已经越来越广泛。本文以磷酸铁锂离子电池为研究对象,根据电池非线性特性以及磷酸铁锂离子电池的差异性,对其进行了改进的PNGV模型建模,应用最小二乘拟合方法对模型参数进行了辨识,再将两种不同的卡尔曼滤波(EKF、 AUKF)方法应用于电池SOC估计,最后对两种算法的估计误差进行比较分析,实现了磷酸铁锂离子电池的较准确建模及SOC的准确估计。在上述研究基础上,为了克服卡尔曼滤波法在电池建模和SOC估计中存在计算量大、耗时长且无法判断系统稳定性的缺点,对线性变参数(LPV)系统状态子空间方法进行电池建模及SOC估计问题进行了研究探讨,通过LPV系统理论在磷酸铁锂电池建模与SOC估计方向的创新性应用为面向控制的电池建模及SOC估计提供了解决问题的新思路。