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1.3 电流测量
电流信号的采集由高精度的电流传感器完成，可以选择霍尔传感器，其抗干扰能力强、响应时间短、 精度高。 另外， 虽然电压、 电流测量被分开说明，但它们被集中于同一个模块中。
因为蓄电池串联连接，整体电流与每块蓄电池电流相等，所以只需测蓄电池的输出电流，即电动机的输入电流即可。
经电流传感器转换后电流信号变为正负电压信号，将这个电压信号经过一个加法器进行适当处理后输入给反相比例放大器，将功率放大后送入A ／ D芯片进行处理，此时完成了电流采集任务，其电路如图6所示。
1.4 温度信号采集
具体测量方案如下：为节省空间、合理布局，蓄电池将被装在电池箱中，为保证温度测量的准确性, 根据需要在每个电池箱内设置若干个测温点 ,温度传感器均匀分布在电池单体上， 传感器适时进行温度数据的巡检。
温度的采集通道由温度传感器、 低通滤波器以及A/D转换电路组成。 温度传感器可采用热敏电阻，经RC低通滤波器后的温度信号经由模拟多路开关送给A/D实现模数转换， 温度检测电路如图7所示。
2 SOC估算实现
2.1 SOC的定义
蓄电池的荷电状态SOC (state of charge) 是蓄电池中最重要的一个概念， 被用来反映电池剩余电量。 对于蓄电池， SOC在数值上等于电池剩余容量和电池总容量的一个相对量， 通常把一定温度下，蓄电池充电到不能再吸收电量时的电量状态定义为SOC=100%， 而将蓄电池再不能放出电量时的电量状态定义SOC=0。 如下式所示
式中： Cr———电池的剩余电量； Cn———电池的额定容量。
蓄电池荷电状态SOC是不能直接测量到的， 只能通过对电池外特性参数(U、 I、 T、 R) 的检测 ，然后运用一定的关系推断得到。
2.2 SOC的计算方法
目前国内外主要采用的计算方法有开路电压法、安时累积法、内阻法、放电测试法、神经网络及卡尔曼滤波等。 但这些方法单独使用时都存在不同程度的缺陷。神经网络法需要对其模型进行训练以得到大量的所需数据；而卡尔曼滤波法计算量太大；放电测试法需要较长时间，并且需停止电池工作，一般用于电池维修；开路电压与初始电量有一个明确的关系， 具体关系可以通过实测来确定， 所以开路电压法在充电初期和末期系统稳定时SOC估计效果好。内阻与电池SOC的对应关系并非完全线性，具体关系需要通过大量试验来获取，导致SOC系统设计复杂， 所以内阻法实现起来也有一定的难度。
相较而言，安时累积法更简单可靠且易于实现，综合分析，我们采用开路电压法与修正的安时累积法相结合实现SOC的估算， 因为电池容量与蓄电池开路电压有较确定的关系，所以配合使用开路电压法，通过测量电池的开路电压来预测蓄电池的初始容量， 之后用实时的检测电流对时间进行积分运算， 此外加上充放电次数、 自放电、 充放电倍率及温度这些因素的修正， 从而求出SOC值。
