摘要
电池作为一种重要的储能装置，在便携式电子设备、电动汽车和储能电站等领域得到了广泛应用。
准确识别电池参数，如状态荷电(SOC)、健康状态(SOH)、内阻等，对于优化电池管理系统(BMS)性能、延长电池寿命、确保电池安全运行至关重要。
在线识别电池参数是指在电池实际工作过程中，实时估计电池参数的技术。
相较于离线识别，在线识别方法能够更加准确地反映电池的动态特性，为BMS提供更可靠的参数依据。
本文综述了在线识别电池参数的研究现状，首先介绍了电池模型、SOC、SOH等相关概念，然后重点阐述了在线识别电池参数的主要方法，包括最小二乘法、卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法以及其他智能算法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了在线识别电池参数面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：电池参数；在线识别；状态荷电；健康状态；电池管理系统
随着移动设备、电动汽车和储能系统等应用的快速发展，电池作为一种高效的储能装置，其需求量日益增长。
为了确保电池系统的安全可靠运行以及延长其使用寿命，准确估计电池的状态参数，如状态荷电（StateofCharge，SOC）、健康状态（StateofHealth，SOH）和内阻等至关重要。
电池的SOC是指电池剩余容量与其总容量的比值，是电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）中最重要的参数之一。
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