锂电池soh估计代码matlab

在MATLAB中，State of Health (SOH) 估计通常是针对锂电池管理系统（BMS）的一部分，用于监控电池剩余容量。SOH是电池健康状况的一个重要指标，通过监测电压、电流、温度等变量，可以估算出电池还能提供多少能量。以下是一个简单的SOH估计代码示例，这通常涉及到数据分析和模型预测：

% 导入电池数据
data = readmatrix('battery_data.mat'); % 假设数据存储在一个MAT文件中

% 数据预处理
voltage = data(:,1); % 电池电压序列
current = data(:,2); % 电池电流序列
temperature = data(:,3); % 温度序列
coulomb_count = cumsum(current .* dt); % 计算累计库仑数 (假设dt是时间间隔)

% 特征提取
features = [voltage; current; temperature; coulomb_count]; % 创建特征矩阵

% 建立SOH模型
model = fitlm(features, 'Soc ~ .'); % 使用线性回归模型，Soc是假设的目标状态量(如剩余容量百分比)

% SOH估计
new_features = ... % 新的数据点
estimated_soc = predict(model, new_features);

% 更新电池状态
update_bms(estimated_soc);

%