AEKF-simulink_SOC与SOH

### AEKF在Simulink中用于SOC和SOH估计的方法

#### 建立AEKF模型
为了在Simulink环境中实现自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)，首先需要构建一个能够模拟电池行为的基础模型。该模型应能接收输入信号（如充电/放电电流），并输出相应的电压响应以及其他感兴趣的参数。

对于状态变量的选择，在此情况下通常会考虑两个主要的状态量：荷电状态(SOC)以及健康状态(SOH)[^1]。这些状态可以通过定义系统的动态方程来描述其随时间的变化规律，而观测方程则用来表示可以直接测量到的物理量与内部不可测状态之间的关系。

% 定义系统矩阵A, B 和 C
A = [0 0; 0 -alpha]; % alpha 是老化速率常数
B = [1/Cnominal; beta]; % Cnominal 额定容量；beta 老化影响因子
C = eye(2);           % 单位阵作为观测矩阵

#### 设计AEKF算法框图
接下来是在Simulink内创建AEKF的具体结构。这涉及到几个关键部分：

- **过程噪声协方差Q** 和 **测量噪声协方差R**: 这些反映了对不确定性的假设；
- **初始误差协方差P0**: 表达了对起始条件的知识水平；
- **预测更新阶段**: 利用当前的最佳估计值及其不确定性来进行下一步预测；
- **校正更新阶段**: 结合新的测量数据调整之前的预测结果。

通过合理设置上述各环节，并将其连接成完整的反馈回路形式，即可完成整个AEKF的设计工作[^2]。

#### 数据处理与验证
最后一步是对所提出的方案进行全面测试。这意味着要准备一组代表实际应用场景的数据集——既可以是从实验设备获取的真实记录，也可以是由仿真工具产生的合成序列。利用这部分资料评估不同条件下AEKF的表现效果，比如准确性、鲁棒性和计算效率等方面特性。