摘要：在充电式混合动力电动汽车（plug-in hybrid electricvehicle，PHEV）和电动汽车（electric vehicle，EV）中，对电池进行精确、可靠的荷电状态估计（state of charge，SOC）非常重要。传统估计方法存在计算量大、估计不精确等缺点，提出一种平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter，SRUKF）算法对SOC进行实时估计及更新。利用无迹变换（unscented transformation，UT）精确估计系统方程的均值和协方差，使估算值达到二阶精度。利用平方根算法保证状态协方差的半正定性，提高数字计算的稳定性。通过实验对比，验证了该算法的有效性。结果表明，该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性，满足了SOC估计的实际需求。

关键词：锂电池 荷电状态 平方根无迹卡尔曼滤波 无迹 变换 

单位：武汉理工大学自动化学院; 湖北省武汉市430070; 东风汽车公司技术中心; 湖北省武汉市430058