基于滑模观测器的电池 SOC 估计 Simulink 仿真模型分析
一、引言
随着电动汽车的日益普及，电池状态的有效估计显得尤为重要。电池的荷电状态（SOC）是评估电池
性能的关键参数，其准确性直接影响到电动汽车的能效、安全性以及驾驶体验。本文基于滑模观测器
（SMO）理论，在 Simulink 环境下构建了电池 SOC 估计仿真模型，旨在深入探讨不同滑模观测器在
电池 SOC 估计中的应用及其性能表现。
二、Simulink 模型构建
在本研究中，我们主要构建了锂铅电池模型以及三种滑模观测器模型，包括 Luemberguer 观测器、
经典滑模观测器和 Super twisting 滑模观测器。
1. 锂铅电池模型
锂铅电池模型是仿真分析的基础。该模型能够模拟电池在充放电过程中的电化学行为，为滑模观测器
的设计和优化提供了重要依据。
2. 滑模观测器模型
滑模观测器作为一种有效的非线性控制工具，在电池 SOC 估计中发挥着重要作用。在本研究中，我们
分别实现了 Luemberguer 观测器、经典滑模观测器和 Super twisting 滑模观测器，并对比分析
了它们在电池 SOC 估计中的性能表现。
三、估计参数与性能比较
本研究中，我们主要估计了以下参数：当前工况下的电池电流 I、电池 SOC、电池终端电压 Vt、电池
极化电压 Vp 以及车速。同时，我们还对比了三种滑模观测器对 Vt 与 SOC 的估计效果。
1. 估计参数
在 Simulink 仿真模型中，我们通过对电池模型的输入和输出数据进行实时监测和计算，得到了上述
估计参数。这些参数能够全面反映电池的工作状态，为电池管理和控制提供了重要依据。
2. 性能比较
通过对三种滑模观测器的对比分析，我们发现不同观测器在电池 SOC 估计中的性能表现有所差异。
Luemberguer 观测器具有较快的响应速度，但误差较大；经典滑模观测器具有较好的稳定性，但响
