锂离子电池由于其自身体积小、循环寿命长、能量密度高、工作温度范围宽、开路电压高等特点,在无人机、笔记本电脑、电动汽车等实际产品中均得到广泛应用。但当其串并联形成电池组走向应用时,电池组的健康状态估计、电池组均衡等问题没有得到有效解决。本文针对目前现有的电池管理系统(BMS)电池剩余电量(SOC)估计不准,电池组均衡效率低下等关键技术存在的问题,设计了精确、快速的SOC估计算法,并设计了基于SOC的高效、高精度的电池管理系统。本文的具体工作如下:介绍了目标锂离子电池及锂离子电池测试平台,确立了适合本文的锂离子电池等效电路模型,通过参数辨识实验获取锂离子电池等效电路模型的参数,在此基础上在MATLAB/Simulink中搭建EKF算法对锂离子电池SOC进行实时估计,利用实验数据对SOC估计算法进行仿真验证。在精准估计锂离子电池SOC的基础上,本文利用能量分配与模型预测控制算法对锂离子电池组进行实时能量优化输出管理,在满足稳定功率输出的同时实现电池组SOC快速高效率均衡。在SOC算法与BMS算法的仿真验证均满足本文所需的要求后,设计基于DSP的半实物平台对锂离子电池SOC算法与锂离子电池组BMS算法进行快速实验测试。测试结果表明,在实验平台上由于误差的引入会导致均衡效率略微降低,但在不同的工况下,本文所设计的SOC估计算法的误差仍然在2%以下,BMS均衡算法能使7块电池的SOC初值分别相差0.02左右的条件下在700秒内实现均衡,均衡后的电池组各个单体电池电压误差不超过0.006V。本文在MATLAB/Simulink中搭建精准的SOC估计算法与高效BMS算法模型,在此基础上,设计基于DSP的半实物平台快速对其测试的方法,对实际BMS系统的开发以及复杂算法的快速测试提供了一种新的参考方案。