用matlab写一个粒子群优化算法结合扩展卡尔曼滤波估计电池SOC的程序

以下是一个简单的粒子群算法结合扩展卡尔曼滤波估计电池SOC的 MATLAB 代码：

% 设置初始参数
N = 50; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 个体学习因子
c2 = 2; % 群体学习因子
dt = 1; % 采样时间

% 读取电池数据
data = xlsread('battery_data.xlsx');
voltage = data(:,1);
current = data(:,2);

% 初始化粒子位置和速度
x = rand(N,1);
v = rand(N,1);

% 初始化权重矩阵
W = diag([0.01, 0.01]);

% 初始化估计值和协方差矩阵
x_hat = [0;0];
P = diag([1,1]);

% 循环迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个粒子的适应度值
    fitness = abs(voltage - current.*x);
    
    % 找到最优解
    [best_fitness, best_idx] = min(fitness);
    best_x = x(best_idx);
    
    % 更新每个粒子的速度和位置
    for i = 1:N
        v(i) = w*v(i) + c1*rand*(best_x - x(i)) + c2*rand*(best_x - x(i));
        x(i) = x(i) + v(i);
    end
    
    % 执行扩展卡尔曼滤波估计
    A = exp(-1/(3600*3.9));
    B = 1-exp(-1/(3600*3.9));
    C = 1;
    D = 0;
    u = current(iter);
    y = voltage(iter);
    x_hat = A*x_hat + B*u;
    P = A*P*A' + W;
    K = P*C'*inv(C*P*C'+1);
    x_hat = x_hat + K*(y-C*x_hat);
    P = (eye(2)-K*C)*P;
    
    % 输出估计的SOC值
    soc = x_hat(1);
    fprintf('Iteration %d, SOC = %f\n', iter, soc);
end

这个程序使用粒子群算法优化电池的SOC估计，然后使用扩展卡尔曼滤波器对估计值进行修正。每次迭代后都会输出当前的SOC估计值。注意，此代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。