随着一次能源的逐渐枯竭、环境污染的日益加剧,锂离子电池作为新能源的一种,因其在多方面的优点,如环保、比能高等,在日常生活以及工业应用中使用广泛,电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统功能实现的基础,因此准确的估计荷电状态对于电池的高效安全使用具有重要意义。本文探讨了磷酸铁锂电池的一些基本充放电特性、基于斯特林插值滤波器(DD1、DD2)的SOC估计,同时初步搭建了一个硬件系统用于算法的运行验证。电池的开路电压、容量和直流内阻等性能参数受电流、SOC等因子的影响很大。本文通过恒流脉冲放电实验,探讨了开路电压、直流内阻与SOC之间的关系;通过不同倍率下的恒流放电实验,研究了容量与电流之间的关系。为了克服扩展卡尔曼滤波(EKF)的各种应用缺陷,如需计算雅可比矩阵、要求非线性系统系统函数可微等,本文探讨了基于斯特林插值滤波算法的SOC估计,它采用差分式代替泰勒展开中的微分式,并且比泰勒展开更接近系统的非线性特性,并无需计算雅可比矩阵。最后在电池脉冲放电实验的基础上,应用DD2、DD1、EKF三种算法估计SOC,仿真结果表明斯特林插值滤波算法具有更高的估计精度。本文在最后一部分初步设计了一个硬件系统用于算法运行验证,整个硬件系统分为电池主控功能单元和测控功能单元。测控单元主要负责对电池的工作状态参数进行监控显示,并将状态信息上传至主控单元;主控单元通过采集到的状态信息用算法估计电池SOC,估计算法采用基于模块的方法编写。