动力电池是电动汽车必不可少的一部分，其中磷酸铁锂电池因其可靠性高、循环寿命长等优势而被广泛应用。动力电池之于电动汽车，犹如心脏之于躯体。动力电池荷电状态(State of Charge，SOC)的估算作为电动汽车的关键技术之一，不仅有助于提高电动汽车整车的行驶性能，而且有助于延长动力电池的循环使用寿命。　　为了建立合理的电池等效模型，本文分析了磷酸铁锂电池的主要特性，探讨了磷酸铁锂电池SOC估算的影响因素以及修正方法，从而在此基础上设计了一阶和二阶RC等效电路模型。因发现扩展卡尔曼滤波最适用于大电流、电流剧烈波动复杂工况下，故本文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的整体方案。　　电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算系统的硬件部分以32位的STM32F407微控制器为核心，以AD7280A为电压、温度复用传感器，分别设计了磷酸铁锂单体电池电压、温度的采样电路以及锂电池组电压、电流和内阻的采样电路。　　最后，基于扩展卡尔曼滤波原理，在MA TLAB/Simulink中建立了SOC估算控制系统，而在AMESim中建立了电动汽车整车模型，以接口函数的方式链接到Simulink环境下，从而实现了联合仿真。AMESim与MATLAB/Simulink联合仿真，既发挥了AMESim电动汽车建模仿真的强大优势，又使得MATLAB强大的数据处理能力得到了淋漓地发挥。基于AMESim和MATLAB/Simulink的联合仿真实验分别在ECE+ EUDC和UDDS循环工况下验证了基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算系统的可行性。