锂电池扩展卡尔曼soc估算代码

锂电池的状态估算是电池管理系统中非常重要的一部分，而卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法。下面是一个简化的锂电池SOC（State of Charge，电池剩余容量）卡尔曼滤波估算代码：

import numpy as np

def kalman_filter(voltage, open_circuit_voltage, resistance, capacitance, current):
    dt = 1  # 时间间隔，根据实际采样频率设定
    Q = np.eye(2)  # 状态噪声协方差矩阵，用于调整系统噪声
    R = np.eye(1)  # 观测噪声协方差矩阵，用于调整观测噪声
    
    A = np.array([[1, dt], [0, 1]])  # 状态转移矩阵
    B = np.array([0, dt/capacitance])  # 输入控制矩阵
    H = np.array([[1, 0]])  # 观测矩阵
    
    x = np.array([voltage, current])  # 状态初始值
    
    def predict(x, P, u):
        x = np.dot(A, x) + np.dot(B, u)  # 预测状态
        P = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q  # 预测协方差
        return x, P

    def update(x, P, z):
        y = z - np.dot(H, x)  # 观测残差
        S = np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R  # 增益矩阵
        K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S))  # 卡尔曼增益
        x = x + np.dot(K, y)  # 状态更新
        P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, H)), P)  # 协方差更新
        return x, P

    for i in range(len(voltage)):
        x, P = predict(x, P, current[i])
        x, P = update(x, P, voltage[i])
    
    soc = (x[0] - open_circuit_voltage) / (1e3 * resistance * capacitance)
    return soc

使用以上代码可以估算锂电池的剩余容量SOC。代码以时间间隔dt作为采样频率并使用简化的状态转移矩阵和观测矩阵。其中Q和R用于调整系统噪声和观测噪声的协方差矩阵，A、B、H分别为状态转移矩阵、输入控制矩阵和观测矩阵。更新函数predict()通过状态转移方程预测状态和协方差，update()则通过观测残差和增益矩阵更新状态和协方差。最终计算得到的soc为电池剩余容量的估计值。注意在实际应用中需要根据电池的具体参数进行调整。