使用KF对锂电池SOC估计代码
时间: 2023-12-03 20:43:45 浏览: 35
以下是一个简单的基于卡尔曼滤波(KF)的锂电池 SOC 估计代码示例:
```python
import numpy as np
# 状态转移矩阵
A = np.array([[1]])
# 状态方程噪声
Q = np.array([[0.01]])
# 观测矩阵
H = np.array([[1]])
# 观测噪声
R = np.array([[0.05]])
# 初始状态
x0 = np.array([[0.5]])
# 初始协方差矩阵
P0 = np.array([[0.1]])
class BatterySOC:
def __init__(self, A, Q, H, R, x0, P0):
self.A = A
self.Q = Q
self.H = H
self.R = R
self.x = x0
self.P = P0
def update(self, z):
# 预测
x_pred = np.dot(self.A, self.x)
P_pred = np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T) + self.Q
# 更新
y = z - np.dot(self.H, x_pred)
S = np.dot(np.dot(self.H, P_pred), self.H.T) + self.R
K = np.dot(np.dot(P_pred, self.H.T), np.linalg.inv(S))
self.x = x_pred + np.dot(K, y)
self.P = np.dot((np.eye(len(self.x)) - np.dot(K, self.H)), P_pred)
def get_soc(self):
return self.x
# 测试
if __name__ == '__main__':
battery = BatterySOC(A, Q, H, R, x0, P0)
# 生成虚假数据
true_soc = np.array([[0.6], [0.7], [0.8], [0.9], [1.0], [0.9], [0.8], [0.7], [0.6], [0.5]])
measurements = true_soc + np.random.normal(0, 0.05, size=(10, 1))
# 估计 SOC
for z in measurements:
battery.update(z)
print("True SOC: ", true_soc.T)
print("Estimated SOC: ", battery.get_soc().T)
```
在这个例子中,我们定义了一个 `BatterySOC` 类,它包含状态转移矩阵 `A`、状态方程噪声 `Q`、观测矩阵 `H`、观测噪声 `R`、初始状态 `x0` 和初始协方差矩阵 `P0`。在 `update` 方法中,我们首先进行预测,然后更新状态和协方差矩阵。在 `get_soc` 方法中,我们返回当前估计的 SOC 值。在测试中,我们生成了一些虚假的 SOC 数据,并使用 KF 对其进行估计。