用C语言通过无迹卡尔曼滤波算法编写一套电池SOC计算函数,其中电池的容量使用Peukert常数n=1.357来计算并加上UKF算法的实现部分
时间: 2023-07-16 11:15:34 浏览: 215
以下是使用C语言通过无迹卡尔曼滤波算法编写的电池SOC计算函数,其中包含Peukert常数n=1.357和UKF算法的实现部分:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 6 // 状态量维度
#define M 2 // 测量值维度
#define alpha 0.001 // 过程噪声标准差
#define beta 2 // 测量噪声标准差
#define lambda (alpha*alpha*(N+beta*beta)) // UKF参数
#define k 0.5 // Peukert常数
#define Q 3600 // 电池容量,单位:C
typedef struct {
double x[N]; // 状态量
double P[N][N]; // 状态协方差矩阵
double R[M][M]; // 测量协方差矩阵
double K[N][M]; // 卡尔曼增益
double y[M]; // 测量偏差
double S[M][M]; // 测量协方差矩阵
double X[N][2*N+1]; // UKF sigma点
double Y[M][2*N+1]; // 测量值sigma点
double mean_x[N]; // sigma点均值
double mean_y[M]; // 测量值sigma点均值
double Pxy[N][M]; // 状态与测量协方差矩阵
} kalman;
// 状态方程
void f(double x[N], double u, double dt) {
x[0] += dt * (1 - k * pow(fabs(u), 1.357)) * u / Q;
}
// 测量方程
void h(double x[N], double y[M]) {
y[0] = x[0];
y[1] = x[1];
}
// 计算UKF sigma点
void compute_sigma_points(kalman *kf) {
int i, j;
double d;
double sqrt_n_lambda = sqrt(N + lambda);
// 计算sigma点
for (i = 0; i < N; i++) {
kf->X[i][0] = kf->x[i];
kf->Y[0][0] = kf->x[0];
kf->Y[1][0] = kf->x[1];
for (j = 1; j <= N; j++) {
d = sqrt_n_lambda * sqrt(kf->P[i][i]);
kf->X[i][j] = kf->x[i] + d;
kf->X[i][j+N] = kf->x[i] - d;
}
}
}
// 计算UKF sigma点均值
void compute_mean(kalman *kf) {
int i, j;
for (i = 0; i < N; i++) {
kf->mean_x[i] = 0;
for (j = 0; j < 2*N+1; j++) {
kf->mean_x[i] += kf->X[i][j] / (2*N+1);
}
}
for (i = 0; i < M; i++) {
kf->mean_y[i] = 0;
for (j = 0; j < 2*N+1; j++) {
kf->mean_y[i] += kf->Y[i][j] / (2*N+1);
}
}
}
// 计算UKF sigma点方差
void compute_covariance(kalman *kf) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
kf->P[i][j] = 0;
for (k = 0; k < 2*N+1; k++) {
kf->P[i][j] += (kf->X[i][k] - kf->mean_x[i]) * (kf->X[j][k] - kf->mean_x[j]) / (2*N+1);
}
}
}
}
// 计算卡尔曼增益
void compute_kalman_gain(kalman *kf) {
int i, j;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < M; j++) {
kf->Pxy[i][j] = 0;
kf->K[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < 2*N+1; k++) {
kf->Pxy[i][j] += (kf->X[i][k] - kf->mean_x[i]) * (kf->Y[j][k] - kf->mean_y[j]) / (2*N+1);
kf->K[i][j] += kf->Pxy[i][j] / (kf->S[j][j] + beta*beta);
}
}
}
}
// 更新状态量
void update_state(kalman *kf) {
int i, j;
// 更新状态量
for (i = 0; i < N; i++) {
kf->x[i] = kf->mean_x[i];
for (j = 0; j < M; j++) {
kf->x[i] += kf->K[i][j] * kf->y[j];
}
}
// 更新状态协方差矩阵
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
kf->P[i][j] -= kf->K[i][0] * kf->S[0][0] * kf->K[j][0];
kf->P[i][j] -= kf->K[i][1] * kf->S[1][1] * kf->K[j][1];
}
}
}
// 电池SOC计算函数
double battery_soc(double voltage, double current, kalman *kf, double dt) {
double u = voltage - Q * current / 3600;
double soc;
// UKF预测状态量
compute_sigma_points(kf);
for (int i = 0; i < 2*N+1; i++) {
f(kf->X[0], u, dt);
}
compute_mean(kf);
compute_covariance(kf);
// UKF预测测量值
compute_sigma_points(kf);
for (int i = 0; i < 2*N+1; i++) {
h(kf->X, kf->Y[0]);
kf->Y[1][i] = kf->Y[0][1];
}
compute_mean(kf);
compute_covariance(kf);
// 计算卡尔曼增益
kf->S[0][0] = kf->R[0][0] + beta*beta;
kf->S[1][1] = kf->R[1][1] + beta*beta;
kf->S[0][1] = kf->R[0][1];
kf->S[1][0] = kf->R[1][0];
compute_kalman_gain(kf);
// 更新状态量与状态协方差矩阵
kf->y[0] = voltage;
kf->y[1] = current;
update_state(kf);
// 计算电池SOC值
soc = kf->x[0] * Q;
if (soc < 0) soc = 0;
if (soc > Q) soc = Q;
return soc;
}
int main() {
double voltage, current, soc;
kalman kf = {0};
// 初始化状态量与状态协方差矩阵
kf.x[0] = 1; // SOC初始值
kf.P[0][0] = 0.01; // SOC初始方差
kf.P[1][1] = 0.01; // 电流初始方差
kf.R[0][0] = 0.01; // 电池电压测量噪声方差
kf.R[1][1] = 0.01; // 电池电流测量噪声方差
while (1) {
// 获取电池电压与电流
voltage = get_voltage();
current = get_current();
// 计算电池SOC值
soc = battery_soc(voltage, current, &kf, 1);
// 输出电池SOC值
printf("Battery SOC: %.2lf%%\n", soc / Q * 100);
}
return 0;
}
```
在上述代码中,我们使用了无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来实现电池SOC的计算。UKF是一种基于sigma点的卡尔曼滤波算法,相比传统的卡尔曼滤波算法,UKF更适合非线性系统的估计问题。在电池SOC计算中,我们使用UKF来估计电池的状态量(即电池的SOC值),同时也使用UKF来预测电池的测量值(即电池的电压和电流值)。最后,我们使用卡尔曼滤波算法来对估计值进行修正,得到最终的电池SOC值。
在实际使用中,我们需要根据电池的具体参数来选择合适的Peukert常数n和电池容量Q。同时,我们也需要根据实际情况来调整过程噪声标准差alpha和测量噪声标准差beta的值,以获得更准确的电池SOC估计结果。
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