用EKF写出基于STM32的估算SOC的程序

首先，需要明确一下，EKF（Extended Kalman Filter）是用于状态估计的一种算法，可以用于估算电池的SOC。而STM32是一款嵌入式处理器，需要使用相应的开发工具进行编程。

以下是一份基于STM32的估算SOC的程序，使用EKF算法进行估算：

1. 定义状态向量和状态转移矩阵：

// 定义状态向量
float x[2] = {0, 0};

// 定义状态转移矩阵
float A[2][2] = {{1, 0}, {0, 1}};

2. 定义观测矩阵和观测向量：

// 定义观测矩阵
float H[1][2] = {{1, 0}};

// 定义观测向量
float z[1] = {0};

3. 定义噪声矩阵：

// 定义过程噪声矩阵
float Q[2][2] = {{0.01, 0}, {0, 0.01}};

// 定义观测噪声矩阵
float R[1][1] = {{0.1}};

4. 定义EKF算法的主要函数：

void EKF(float u, float y)
{
    // 预测
    float xp[2] = {0, 0};
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        for(int j = 0; j < 2; j++) {
            xp[i] += A[i][j] * x[j];
        }
    }
    float Pp[2][2] = {{0, 0}, {0, 0}};
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        for(int j = 0; j < 2; j++) {
            for(int k = 0; k < 2; k++) {
                Pp[i][j] += A[i][k] * P[k][j];
            }
        }
        Pp[i][i] += Q[i][i];
    }

    // 更新
    float K[2][1] = {{0}, {0}};
    float S[1][1] = {{0}};
    for(int i = 0; i < 1; i++) {
        for(int j = 0; j < 2; j++) {
            S[i][i] += H[i][j] * Pp[j][i];
        }
        S[i][i] += R[i][i];
    }
    float Si = 1.0 / S[0][0];
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        for(int j = 0; j < 1; j++) {
            for(int k = 0; k < 2; k++) {
                K[i][j] += Pp[i][k] * H[j][k];
            }
            K[i][j] *= Si;
        }
    }
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        x[i] = xp[i] + K[i][0] * (y - xp[0]);
    }
    float I[2][2] = {{1, 0}, {0, 1}};
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        for(int j = 0; j < 2; j++) {
            P[i][j] = (I[i][j] - K[i][0] * H[0][j]) * Pp[i][j];
        }
    }
}

5. 主函数中调用EKF函数进行SOC估算：

int main(void)
{
    float u = 0; // 控制变量，可根据具体应用设置
    float y = 0; // 观测变量，即电池电压
    while(1) {
        // 读取电池电压
        y = read_voltage();

        // 进行SOC估算
        EKF(u, y);

        // 输出估算结果
        printf("SOC: %f\n", x[0]);
    }
}

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，实际应用中还需要进行相关的参数调整和优化。同时，还需要对硬件进行相应的配置和接口编程，以确保程序能够正确运行并获得准确的SOC估算结果。