摘要：纯电类新能源汽车发展迅速，研究新能源汽车地电池检测系统搭建问题，电池作为新能源汽车的核心零部件由于其高能量密度和使用寿命长等特点，已经成为了新能源汽车的储能首选。通过分析新能源汽车行业发展现状与未来发展展望，提出借鉴国内外发展技术的研究成果，结合传统技术先完善包括电源电压温度采集模块、电量剩余状态估算和优化、电池电压电流泄漏保护、车载电池的安全管理与用户的信息反馈等几个传统方向。再结合新时代新技术，提出了包括机器视觉、神经网络算法、卡尔曼滤波在电池管理系统（BMS）和SOC估计中的应用。SOH电池的剩余生命估算也在未来发展中有重要意义，因此向量机、粒子群算法所构成的经验预测、滤波预测、时间序列预测法在未来的电池管理系统中会有重要的应用意义。

关键词：电池检测;人工神经网络;节能环保

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随着汽车行业的不断崛起，新能源汽车的发展日渐迅速，技术的未来化，重在产品技术，信息智能，复合能源上，为增强汽车行业的竞争力，本文立足低碳经济，对新能源汽车的核心部件电池技术进行了一系列的讨论。新能源电池带来了一系列的社会问题，如环境污染和能源消耗，本文重点关注了国内外新能源汽车的电池检测与管理问题和相关的系统研究。希望借此讨论出一套有效的技术手段可以及时检测发现电池的缺陷，保证新能源汽车的运行安全提高能源的使用效率。……