为了响应环境保护和应对化石能源的日渐枯竭，以电能作为驱动能源的新能源汽车广泛发展。电池作为新能源汽车的核心部件之一，受到行业的广泛关注。为了能够准确地向用户反馈电池状态，减小里程焦虑，对动力电池进行状态估计一直是一个热门的研究方向。本文以超声相控阵技术为检测手段，提取电池充放电过程中的数据，训练了一个全连接神经网络模型，实现了对动力电池状态的准确估计。电池荷电状态估计误差优于4%。此外，本文还通过超声相控阵检测技术实现了对电池多层结构的成像，对电池故障情况进行检测。本文研究为动力电池状态估计提供了一种新思路和新方法。