能源紧缺和环境污染问题日益严重，因此电池的研究受到高度重视。目前，对于锂电池的检测技术发展并不成熟，特别是对于锂电池内阻的测量存在很大的不足。而锂电池的内阻又是荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计的关键参数。针对提高锂电池内阻测量精度的目的，采用四线法的原理设计了锂电池内阻测量的实际电路，通过在交流阻抗法的基础上根据同步积分法的原理对锂电池的内阻进行测量。并利用Simulink的DSP builder模块建模仿真得到同步积分法在加入20 dB高斯噪声的干扰下，具有很好的去噪声效果，通过取样积分法的幅度取值可知测量误差能够达到4%以内，甚至更小。

为了实现对电池参数的实时监测和SOC的预测，中文以单片机和LabVIEW平台开发出一套电池管理系统。采用LM算法，建立了基于BP神经网络的锂电池SOC预测模型，利用样本数据进行模型实验。通过不断的学习，BP神经网络预测的SOC逐渐逼近实际的SOC。结果表明，该系统能实时显示电池参数，实现数据存储；该预测模型实现了锂电池SOC预测中输入与输出之间的高度非线性映射，预测精度高，具有可行性。

基于研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态估计和监测中应用效果的目的，本文通过建立Thevenin电池模型，结合锂电池恒定电流充放电实验数据，有效模拟出电池实际工作特性，并分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对锂电池荷电状态（SOC）进行估测。得出如下结论：采用基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均可以快速精准地估测锂电池荷电状态。EKF对于初值的敏感度相较KF明显低，当初值为80%时参数适应性较好。此外，在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压估测时发现其收敛值总会与真实值产生一个约为0.05 V的恒定偏差值。

针对串、并联电池组中的各单体电池存在不一致性的问题，提出了DC/DC变换器均衡拓扑下基于SOC的电池均衡控制策略，该方法用Rint-组合电化学模型对单体电池电压进行建模，用粒子滤波算法对单体电池的荷电状态进行实时估计，最后通过优先电池组向低SOC单体电池充电模式或优先高SOC单体电池向电池组充电模式采取均衡，通过实验和仿真结果表明，该方法均衡时间短、能量效率高。

针对单体电池的差异而引起的电池效率及寿命等问题，提出了一种基于磷酸铁锂电池的主动均衡电路设计及其控制策略。采用恒流源充电式主动均衡方式，设计了基于Buck电路的DC/DC恒流源，使用DSP数字PI控制PWM波来实现恒流源充电电流稳定，DSP通过CAN通信控制继电器闭合来实现对欠电压电池充电。继电器作为开关器件并设计了继电器粘连检测电路。针对均衡模型采用MATLAB/Simulink进行仿真分析，验证均衡控制原理的可行性。在车载实验中，成功地实现了对105节磷酸铁锂电池的均衡控制，保证了较好的一致性，从而提高了电池组的续航能力，达到了高效准确的均衡效果。