扩展卡尔曼滤波估算soc MATLAB代码
时间: 2024-06-18 18:05:28 浏览: 198
卡尔曼滤波估算SOC模型及代码
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扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种常用的非线性系统状态估计方法,可以用于估算电池的SOC(State of Charge)。在MATLAB中,实现EKF估算SOC的代码通常需要以下步骤:
1. 定义电池模型和状态方程:通常使用RC模型或其他等效电路模型来描述电池行为,并利用离散化的状态方程来表示电池的SOC随时间的变化。
2. 初始化滤波器:在估算SOC之前,需要对EKF滤波器进行初始化,包括定义状态向量、状态协方差矩阵、观测向量、观测协方差矩阵等参数。
3. 实现预测步骤:利用上一时刻的状态和控制输入,预测当前时刻的状态和状态协方差矩阵,并计算卡尔曼增益。
4. 实现更新步骤:利用当前时刻的观测数据,更新当前时刻的状态和状态协方差矩阵,并计算新的卡尔曼增益。
5. 循环迭代:重复步骤3和步骤4直到所有观测数据都被处理完毕。
具体的MATLAB代码实现可以参考以下链接:https://www.mathworks.com/help/control/ug/state-estimation-of-a-battery-using-extended-kalman-filter.html
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