自适应卡尔曼滤波估计soc的matlab代码

自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filter, AKF）是一种利用卡尔曼滤波算法对状态变量进行估计的方法，能够适应系统模型和测量误差的变化。以下是一段MATLAB代码实现AKF估计SOC的示例：

% 输入测量数据和系统模型参数
% 假设SOC是连续变化的信号，battery_soc为测量得到的SOC值
battery_soc = [0.2 0.4 0.6 0.8 1];
% 系统模型参数，包括状态转移矩阵A、观测矩阵C和噪声协方差矩阵Q、R
A = 0.95;
C = 0.5;
Q = 0.01;
R = 0.1;

% 初始化卡尔曼滤波器参数
x = battery_soc(1);  % 初始状态
P = 0.1;  % 初始协方差矩阵

% 开始进行自适应卡尔曼滤波估计
estimated_soc = zeros(1,length(battery_soc));
for i = 2:length(battery_soc)
    % 预测步骤
    x_pred = A * x;  % 状态预测
    P_pred = A * P * A + Q;  % 协方差矩阵预测

    % 更新步骤
    K = P_pred * C' / (C * P_pred * C' + R);  % 卡尔曼增益
    x = x_pred + K * (battery_soc(i) - C * x_pred);  % 更新状态估计
    P = (eye(size(A)) - K * C) * P_pred;  % 更新协方差矩阵

    % 保存估计的SOC值
    estimated_soc(i) = x;
end

% 绘制估计结果与真实SOC值的比较
plot(1:length(battery_soc), battery_soc, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(1:length(estimated_soc), estimated_soc, 'r--', 'LineWidth', 2);
legend('真实SOC', '估计SOC');
xlabel('时间');
ylabel('SOC');
title('自适应卡尔曼滤波估计SOC');

以上代码首先定义了输入的测量数据battery_soc和系统模型参数A、C、Q、R。然后根据AKF的步骤，设置初始状态和协方差矩阵，然后进行预测与更新步骤，并保存估计的SOC值。最后，绘制估计结果与真实SOC值的比较图。请根据自己具体的SOC估计问题进行参数的调整和优化。