摘要：基于卡尔曼滤波法的电池组荷电状态（State of charge，SOC）估计方法适合于电流变化比较剧烈的混合动力汽车中电池组的SOC估计，但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性，容易引起滤波发散。研究联邦城市行驶工况，并对电池组进行充放电试验，建立单变量的镍氢电池组的状态空间模型。将SOC作为系统的状态，由于自适应滤波算法可以抑制滤波发散，基于自适应滤波算法研究镍氢电池组的SOC估计方法。台架试验表明该方法具有较高的估计精度和可靠性，计算量小，更适用于实际应用。

关键词：镍氢电池组 荷电状态 自适应滤波 

单位：西安交通大学机械工程学院 西安710049 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 北京100084