随着人们生活水平的提高,汽车已成为必不可少的交通工具,但是汽车在给人们生活带来便利的同时,也造成了严重的环境污染、交通堵塞、石油资源枯竭等难题。因此,大力发展和推广新能源汽车成为国家的重大战略方向。新能源汽车的典型代表是零油耗零排放的纯电动汽车,但其目前受制于动力电池相关技术的瓶颈,还尚未取得实质性突破。在这种情况下,兼顾纯电动汽车低油耗低排放特性及传统内燃汽车无里程限制特性的增程式电动汽车成为主流发展方向之一。增程式电动汽车研发过程中共包含三个关键技术,即：电池技术、能量管理技术和电机及其控制技术。本文针对电池技术和能量管理等相关技术对增程式电动汽车的动力电池SOC (State Of Charge)估算策略及BMS (Battery Manager System)电池管理系统进行研究,提出一种基于小波变换的卡尔曼滤波动力电池SOC估算策略并基于该估算策略设计了一款BMS电池管理系统。本文的主要工作如下：首先在研究常用动力锂电池等效电路模型的基础上,结合增程式电动汽车的实际应用情况,提出了适用于本文的Thevenin电池等效电路模型,并通过恒流放电工况和恒流脉冲放电工况对基于Thevenin模型的各项参数进行验证。然后针对广泛应用的磷酸铁锂电池的组成结构及工作原理,并结合锂电池SOC的定义和常见SOC估算策略的优缺点确定适用于增程式电动汽车的基于小波变换的卡尔曼滤波SOC估算策略,并通过ADVISOR软件搭建整车仿真模型选用UDDS工况对本文应用的SOC估算策略进行了仿真验证。最后设计了由主控模块和采样模块组成的分布式网络拓扑结构的BMS电池管理系统,其中主控模块采用MC9S12XEP100作为主控芯片,负责数据的处理以及通信；采集模块采用AD7280A作为主控芯片,主要负责采集动力电池的单体电池电压、单体电池温度和总输入输出电流。