基于卡尔曼的soc估算matlab代码
时间: 2023-12-17 11:01:18 浏览: 32
基于卡尔曼滤波的SOC(State of Charge)估算是一种常用的电池容量估算方法,适用于电池管理系统中对电池SOC的实时估算。下面是一个基于卡尔曼滤波的SOC估算的MATLAB代码示例:
```matlab
% 基于卡尔曼滤波的SOC估算
% 输入参数:
% voltage: 电池电压数据,单位为伏特
% current: 电池电流数据,单位为安培
% capacity: 电池额定容量,单位为安时
% R: 观测噪声的协方差矩阵
% Q: 系统过程噪声的协方差矩阵
% initialSOC: 初始SOC估计值
function SOC_estimate = kalman_SOC_estimation(voltage, current, capacity, R, Q, initialSOC)
n = length(voltage); % 数据点个数
SOC_estimate = zeros(1, n); % 估算的SOC值
% 初始化卡尔曼滤波器的参数
x_hat = initialSOC; % 状态估计
P = 1; % 状态估计协方差
H = 1; % 观测模型
% 开始卡尔曼滤波迭代
for k = 1:n
x_hat_minus = x_hat + capacity * current(k) / 3600; % 状态预测
P_minus = P + Q; % 状态协方差预测
K = P_minus * H' / (H * P_minus * H' + R); % 卡尔曼增益
x_hat = x_hat_minus + K * (voltage(k) - x_hat_minus); % 状态更新
P = (1 - K * H) * P_minus; % 状态协方差更新
SOC_estimate(k) = x_hat; % 保存估算的SOC值
end
end
```
上述代码实现了基于卡尔曼滤波的SOC估算,根据输入的电池电压和电流数据,以及电池的额定容量、观测噪声的协方差矩阵和系统过程噪声的协方差矩阵,利用卡尔曼滤波算法实时估算电池的SOC值。初始的SOC估计值作为算法的初始状态估计,并通过循环迭代逐步更新估计值。