卡尔曼SOC算法源代码_soc算法c语言资源-CSDN文库

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3星 · 超过75%的资源需积分: 48 191 浏览量 2018-07-21 11:23:50 上传评论 31 收藏 17KB RAR 举报

**卡尔曼滤波在电池状态估计中的应用** 卡尔曼滤波是一种广泛应用的估计理论，它在许多领域，尤其是信号处理和控制工程中占有重要地位。在电池管理系统（BMS）中，卡尔曼滤波被用来估计电池的荷电状态（State of Charge, SOC），这是电池健康监控和性能评估的关键参数。电池SOC的精确估算对于电动汽车、储能系统等应用至关重要，因为错误的SOC读数可能导致过充或过放，从而影响电池寿命和安全性。传统的电池模型如开路电压法、安时积分法等在某些条件下可能不够准确，尤其是在复杂的工况下。这时，卡尔曼滤波算法的引入，通过融合实时测量数据和动态模型，能够提供更准确的估计。卡尔曼滤波的基本思想是利用系统模型和观测数据，通过最小化预测误差的期望值来更新状态估计。在电池SOC的估计中，系统模型通常是一个描述电池内部物理过程的动态模型，如等效电路模型（ECM）或多阶微分方程模型。观测数据可能包括电池的电压、电流和温度等。 **卡尔曼滤波步骤：** 1. **初始化**：设定初始的SOC估计值和误差协方差矩阵。 2. **预测**：根据电池模型和上一时刻的状态，预测下一时刻的SOC和其预测误差的协方差。 3. **更新**：结合实际观测数据，通过卡尔曼增益计算出当前状态的修正值，更新SOC估计和误差协方差。 4. 循环进行预测和更新，直到达到指定的迭代次数或满足停止条件。在提供的"卡尔曼滤波估测电池SOC"源代码中，开发者可能已经实现了上述流程，并可能包含了以下关键部分： - **状态转移函数**：描述电池状态随时间的变化。 - **观测函数**：将电池的物理量转换为可用于卡尔曼滤波的观测值。 - **卡尔曼增益计算**：根据预测误差和观测误差的协方差计算增益，以决定如何结合预测和观测。 - **状态更新**：利用卡尔曼增益调整状态估计。 - **误差协方差更新**：根据卡尔曼增益和状态更新规则更新误差协方差。源代码的可自由改写性意味着可以根据具体应用场景调整参数，优化滤波效果，或者与其他算法如滑模控制、粒子滤波等结合，以进一步提升电池状态估计的性能。总结来说，卡尔曼滤波是电池SOC估计的先进方法，通过结合数学模型和实际测量，能够提供动态且准确的电池状态信息。理解和应用这样的源代码，对于电池管理系统的开发和优化具有重要意义。

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kalman_soc.rar （2个子文件）

卡尔曼滤波估测电池SOC

kalman.m 2KB

batterysoc.mdl 96KB

function [sys,x0,str,ts]=kalman(t,x,u,flag,k) switch flag, case 0 %初始化设置 [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 3 sys=mdlOutputs(t,x,u,k); case {1,2,4,9} sys=[]; otherwise error(['Unhandled flag=',num2str(flag)]); end %===================================================== % mdlInitializeSizes进行初始化,设置系统变量的大小 %===================================================== function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes=simsizes; sizes.NumContStates=0; sizes.NumDiscStates=0; sizes.NumOutputs=2; sizes.NumInputs=3; sizes.DirFeedthrough=1; sizes.NumSampleTimes=1; sys=simsizes(sizes); x0=[0 0 0 0 0]'; str=[]; ts=[-1,0]; %===================================================== % 当flag=3时,计算系统的输出变量:返回三个状态 %===================================================== function sys=kalman(t,x,u,k) R=1; L=0.02; M=-0.0067; Ls=L-M; % J=0.005; k=0.382; T=0.002;%T=0&x5-per=pi/3&x5-per=2*pi/3&x5-per=pi&x5-per=4*pi/3&x5-per=5*pi/3&x5-per<2*pi q=5*pi/3; a11=-2/3;a12=4/pi; a21=-2/3;a22=-2/pi; a31=4/3;a32=-2/pi; end A=[1-R*T/Ls 0 0 k*T*(a11+a12*(x5-q-per))/Ls 0;0 1-R*T/Ls 0 k*T*(a21+a22*(x5-q-per))/Ls0;...001-R*T/Ls k*T*(a31+a32*(x5-q-per))/Ls 0;0 0 0 1 0;0 0 0 T 1]; A1=Jacobian(A*X,X'); B=[T/(3*Ls) -T/(3*Ls) 0 0 0;0 T/(3*Ls) -T/(3*Ls) 0 0;... -T/(3*Ls) 0 T/(3*Ls) 0 0]'; C=[1 0 0 0 0;0 1 0 0 0;0 0 1 0 0]; P=[0.01 0.01 0.01 10 1]; R=diag([0.02 0.02 0.02]); Q=diag([0.04 0.04 0.04 0.05 0.02]); Xhat1=A*x+B*u; Phat1=A1*P*A1'+Q; K=Phat1*C'*inv,[C*Phat1*C'+R]; xhat=[eye(5)-K*C]*(A*X+H*u)+K*X,[[1:3],;]; Phat=[eye(5)-K*C]*Phat1; sys(1,1)=x4; sys(2,1)=x5;

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