本文在已建立的電池荷電狀態（State ofCharge．SOC）估計算法體系的基礎上，以鋰離子電池為研究對象，著重就目前SOC估計中存在的且影響SOC估計結果準確性的幾方面問題進行研究。

　　對電池進行SoC估計的前提是對SOC有準確定義，同時，算法涉及很多電池的特性參數，因此有必要定義標準的實驗流程及實驗條件以獲得可靠的一致的電池參數。此外，Soc估計的數據來源于電池管理系統（Battery Manangement System—BMS）采集的物理量，因此物理量采集的精度對算法結果的影響程度也值得關注。在對算法、算法參數及數據來源充分考慮之后，SOC估計結果是否準確是我們關心的問題，因此需要一套標定的方法來評定整個工作過程中的SOC 估計精度。

　　針對以上問題，本文從理論和實驗角度，結合算法提出適于不同工況的SOC 定義及標定依據。對電池的測試流程及與算法相關的參數如容量、SOC．OCV等定義了標準的測試方法。在算法理論基礎上，對BMS的電流、電壓檢測誤差對 SOC估計精度的影響進行獨立仿真。針對電池標定及BMS精度標定設計了一整套標定系統，并結合虛擬儀器的誤差校正理論，建立整個標定測試系統的誤差構成體系并提出了測試系統典型電路環節的誤差校正思想，充分利用虛擬儀器軟件對硬件電路的誤差進行校正。

　　在多種實驗制度下對電池的特性進行了大量的實驗，驗證了應用于混合動力（Hybrid Electric Vehicles．HEV）及純電動（Electric Vehicles．EV）工況的SOC 定義的合理性。此外，仿真實驗表明電壓電流檢測的偏置誤差直接影響SOC估計結果而噪聲對整體估計結果無影響，這對BMS物理量采集的分辨率、電路噪聲及偏置誤差的指標設計提供了定量的依據。基于虛擬儀器的標定系統利用 CCP實現對電池參數的在線標定，理論分析及實驗結果表明系統的精度指標可確保電池參數的精密檢測及電池SOC標定的實現。綜合以上工作，本文對從電池實驗到管理系統精度設計的整個過程進行了規范，為SOC估計精度的保證奠定了基礎。最后，就本文尚待完善及值得進一步分析和解決的問題進行了簡要討論。