卡尔曼 电压暂降matlab

卡尔曼滤波在电压暂降的实现方面可以使用Matlab代码来完成。首先，你可以定义一个函数来表示SOC-OCV曲线的拟合多项式，例如：

fn = @(x) -189.5*x^6 + 696.7*x^5 - 1007*x^4 + 727.8*x^3 - 275.4*x^2 + 51.63*x + 9.562;

然后，你可以计算SOC对OCV的偏导数，这可以通过对拟合函数求导来实现：

syms t1;
g = fn(t1);
g = matlabFunction(diff(g));

接下来，你需要定义一个状态转移矩阵A和一个输入矩阵B，这将用于卡尔曼滤波中的状态更新。假设你已经定义了一些相关的参数，例如电阻(rp1,rp2)和电容(cp1,cp2)，以及一个时间间隔(delta_t)：

A = [1, 0, 0; 0, rp1*cp1/(delta_t*rp1*cp1), 0; 0,＊＊＊

最后，你可以使用一个时间序列来进行仿真：

t = 0:delta_t:14000;

这样，你就可以利用定义好的函数和参数，通过卡尔曼滤波算法来进行电压暂降的模拟和处理了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计（附MATLAB代码）](https://blog.csdn.net/m0_60354177/article/details/127727565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【信号处理】卡尔曼滤波（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/127911292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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