参数辨识.zip_rc identification_参数辨识电池_电池 RC_电池 二阶_辨识 电池

%%%----------------离线递推最小二乘法(带遗忘因子)----------------% % % 递推最小二乘法（RLS）辨识模型参数 % 等效电路模型：二阶等效电路模型 % 额定容量3000mAH，实际容量2987.1mAH，截止电压2.5V % 编程人：a往南向北，日期：2018/05/20 close all;clear all;clc; %1.输入输出信号 num=xlsread('1-3-25HPPC5a.xls','Detail_94_1_3','F15057:G62677'); %代入你自己数据 ts= ; %总的采样时间 x=num(1:ts,1)'; %实际电流 y=num(1:ts,2)'; %实际电压 soc=[]; ocv=[]; %代入你自己ocv-soc数据 p=polyfit(soc,ocv,8); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% soc(1)=; ocv(1)=; %你自己初始ocv-soc数据 for i=2:ts; soc(i)=soc(i-1)+x(i)*1/(2.9871*3600); ocv(i)=polyval(p,soc(i)); end %2.RLS递推最小二乘辨识 %%%y(k)=h1'*cs(k); %%%%2.1直接给出被辨识参数的初始值,即一个充分小的实向量以及直接给出初始状态P0，即一个充分大的实数单位矩阵 cs0=[]'; %代入你自己的初始值 p0=10^(3)*eye(5,5); E=10^(-20); %相对误差E cs=[cs0,cs0,zeros(5,ts-2)]; %被辨识参数矩阵的初始值及大小 e=zeros(5,ts); %相对误差的初始值及大小 ff=1; %遗忘因子 T=1; %采样时间 %2.2计算增益矩阵以及求辨识参数 for k=3:ts; %开始求K ev(k)=ocv(k)-y(k); h1=[ev(k-1),ev(k-2),-x(k),-x(k-1),-x(k-2)]'; q=h1'*p0*h1+ff; %遗忘因子1 q1=inv(q); %开始求K(k) k1=p0*h1*q1; %求出K(k)的值 error1(k)=ev(k)-h1'*cs0; %求电压实验值和理论值误差 cs1=cs0+k1*error1(k); e1=cs1-cs0; %求参数当前值与上一次的值的差值 e2=e1./cs0 ; %求参数的相对变化 e(:,k)=e2; %把当前相对变化的列向量加入误差矩阵的最后一列 cs0=cs1; %新获得的参数作为下一次递推的旧参数 cs(:,k)=cs1; %把辨识参数c 列向量加入辨识参数矩阵的最后一列 p1=(p0-k1*h1'*p0)/ff; %求出 p(k)的值 p0=p1; %递推 if abs(e2)<=E break; %若参数收敛满足要求，终止计算 end %小循环结束 end %大循环结束 cs; %显示被辨识参数 e; %显示辨识结果的收敛情况 e2; %%3.分离参数 a1=cs(1,1:ts); a2=cs(2,1:ts); a3=cs(3,1:ts); a4=cs(4,1:ts); a5=cs(5,1:ts); ea1=e(1,:); ea2=e(2,:); ea3=e(3,:); ea4=e(4,:); ea5=e(5,:); %%4.代入逆变方程求最终参数 % R=(a3-a4+a5)/(1+a1-a2); ts*tp=T^2*(1+a1-a2)/(4*(1-a1-a2)); ts+tp=T*(1+a2)/(1-a1-a2); R+Rs+Rp=(a3+a4+a5)/(1-a1-a2); R*ts+R*tp+Rp*ts+Rs*tp=T*(a3-a5)/(1-a1-a2); % T为采样时间; %%%%%%%%%%%%%%%% b0=(a3-a4+a5)./(1+a1-a2); b1=T*T*(1+a1-a2)./(4*(1-a1-a2)); b2=T*(1+a2)./(1-a1-a2); b3=(a3+a4+a5)./(1-a1-a2); b4=T*(a3-a5)./(1-a1-a2); dd=b2.*b2-4*b1; tsp=[(b2+sqrt(dd))/2;(b2-sqrt(dd))/2]; R0=b0; t2=tsp(1,:); t1=tsp(2,:); R2=(b4-R0.*t1-b3.*t2)./(t1-t2); R1=b3-R0-R2; C2=t2./R2; C1=t1./R1; %%%%%%%% %预处理，这里取段平均值 R00=mean(R0,2); R11=mean(R1,2); R22=mean(R2,2); C11=mean(C1); C22=mean(C2); %%%%%%%%%%% %%% %%5.画出辨识参数曲线以及误差曲线 %这部分不给出了，出图多少看你自己需求