基于 卡尔曼滤波算法电池参数辨识

基于卡尔曼滤波算法的电池参数辨识是一种用于估计锂电池状态的方法。它通过测量更新方程和卡尔曼增益来实现参数辨识。

测量更新方程用于更新状态估计值和协方差矩阵。其中，卡尔曼增益是滤波增益矩阵，用于根据测量值和模型预测值之间的差异来调整状态估计值和协方差矩阵。

具体的计算公式如下：
K = P1 * H' * inv(H * P1 * H' + R)

其中，K为卡尔曼增益矩阵，P1为先验估计误差协方差矩阵，H为测量矩阵，R为测量噪声协方差矩阵。

通过使用卡尔曼滤波算法进行电池参数辨识，可以准确估计锂电池的荷电状态（SOC），从而提高电池的使用效率和寿命。