當然BMS同時需滿足相關標準法規要求。BMS基本的硬件架構如下圖：
4、電池參數檢測：包括總壓、總電流、單體電壓檢測、溫度檢測、絕緣檢測、碰撞檢測、阻抗檢測、煙霧檢測等等。
5、電池狀態建立：包括SOC、SOH、SOF。
6、在線診斷：故障包括傳感器故障、網絡故障、電池故障、電池過充、過放。過流，絕緣故障等等。
7、電池安全保護和告警：包括溫控系統控制和高壓控制，當診斷出故障、BMS上報故障給整車控制器和充電機，同時切斷高壓來保護電池不受到損害、包括漏電保護等。
8、充電控制：BMS慢充和快充控制。
9、電池一致性控制：BMS采集單體電壓信息、采用均衡方式使電池達到一致性、電池的均衡方式有耗散式和非耗散式。
10、熱管理功能：電池包各點的采集溫度，在充電和放電過中，BMS決定是否開啟加熱和冷卻。
11、網絡功能：包括在線標定和健康，在線程序下載。通常采用CAN網絡。
12、信息存儲：BMS需要存儲關鍵數據如SOC、SOH、充放電安時數、故障碼等。
BMS關鍵技術
BMS的關鍵技術有電池單體電壓的精確測量、電池狀態的建立、電池的一致性均衡、電池的故障診斷技術等。
1、單體電壓測量
單體電壓測量的難點：
a、電池系統中有很多電池串聯在一起，需要多通道對電池電壓進行采集。每個電池的電壓可能不同，這給硬件電路設計帶來困難。
b、電芯電壓的測量需要有很高的采集精度，特別是建立電池的SOC狀態需要有很高的采集精度要求。
下面以C/LPF和C/NCM為例：圖3反應了不同的開路電壓與SOC的對應關系，從圖中可以看出C/NCM的OCV取消斜率比較抖，最大每mv電壓對應的soc變化率為0.4%（除了60~70%），如果電池的測量精度在10mv，那么SOC根據OCV的對應關系建立的狀態誤差不會超過4%。對于C/NCM電池，電芯的測量精度在10mv以內，但是對于C/LFP的OCV曲線比較平坦，電壓對應的soc變化率為都超過了4%，所以需要單體電壓的采集精度要很高，然而大多數采集芯片的精度只能達到5%左右。目前單體電壓采集主要采用集成芯片的方式進行采集，在表2中列出了一些集成芯片。
不同開路電壓與SOC關系以及每mv電壓對SOC的影響（實驗溫度在25℃，靜置3h）
不同單體電壓采集芯片及其采集精度
2、電池狀態建立
電池狀態包括SOC、SOF、SOH。它們之間的關系如下圖：
BMS狀態建立算法框架
3、Soc算法有：
1) 放電測試法；
2) 累積安時法；
3) 開路電壓法，根據OCV與SOC一一對應的關系，精度比較高，但是需要有電池較長時間的靜置（同時需考慮電壓遲滯現象，如圖5）；
磷酸鐵鋰充放電OCV曲線（測量溫度為25℃，靜置3h）
4、電池模型建模：
開路電壓法需要有很長的時間進行靜置，在線等到電池的開路電壓需要采用電池模型。通常采用的電池模型有等效電路模型、電化學模型，其中等效電路模型可以用下面進行表示：
其中：
如果電池模型參數是已知，很容易得到電池的開路電壓，根據OCV-SOC曲線表，查詢得到電池的SOC狀態。通常電池模型采用Rint模型，一階RC模型、二階模型，其中二階模型SOC最大誤差為4.3%，最小誤差為1.4%采用電池模型方法，精度和模型復雜度是需要考慮的重點，目前等效電路模型有12種，電池模型可以用于動態進行建立SOC，SOC的精度取決與模型的精度和信號采集的精度。根據相關文獻對12種等效電路模型進行參數識別、模型的精度和復雜程度比較發現一階模型加入遲滯比較適合磷酸鐵鋰電池，模型簡單同時精度比較高。
電化學模型建立在物質傳遞的基礎上，涉及化學熱力學理論和電化學理論。跟電池內部很多材料的參數息息相關很難進行精確的表達，通常用于電池性能分析以及電池設計中。
5、神經網絡模型：
通過神經網絡模型的非線性映射特性、不考慮電池的詳細信息，并且具有普遍適用性，適合建立不同電池的SOC狀態。然而需要大量的訓練樣本數據以及訓練數據和訓練方法大大影響電池SOC的精度。神經網絡模型需要進行大量的數據計算，需要有高性能的CPU芯片。
6、模糊算法：
需要對電池有足夠的認知和理解，同時計算量比較大。
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