锂电池二阶rc参数最小二乘法在线辨识和EKFSOC估计MATLAB代码

以下是锂电池二阶RC参数最小二乘法在线辨识和EKFSOC估计的MATLAB代码示例：

%% 二阶RC参数最小二乘法在线辨识与EKFSOC估计

clear all; close all; clc;

%% 读取锂电池测试数据
load('Li-ion battery data.mat');
I = I(1:length(V)); % 电流
V = V - mean(V); % 电压

%% 参数初始化
R1 = 0.5; % 基准电阻
R2 = 0.5; % 二阶电阻
C1 = 3600; % 基准电容
C2 = 3600; % 二阶电容

%% 最小二乘法在线辨识
dt = 1; % 采样周期
alpha = exp(-dt/(R1*C1)); % 一阶RC滤波器系数
beta = exp(-dt/(R2*C2)); % 二阶RC滤波器系数

% 状态变量初始化
xk = [0; 0];
Pk = eye(2);

% 循环计算
for k = 1:length(V)-1
    % 状态方程
    Ak = [alpha, 0; 0, beta];
    Bk = [(1-alpha)*dt/C1; 0];
    xk = Ak*xk + Bk*I(k);
    
    % 测量方程
    Hk = [1, 0];
    Vk = 10^(-4); % 测量噪声方差
    
    % 卡尔曼滤波
    Kk = Pk*Hk'/(Hk*Pk*Hk' + Vk);
    xk = xk + Kk*(V(k+1)-xk(1));
    Pk = (eye(2)-Kk*Hk)*Pk;
    
    % 记录结果
    R1(k+1) = -dt/I(k+1)*(xk(1)-V(k+1)); % 实时计算基准电阻
    C1(k+1) = dt/(R1(k+1)*(-log(alpha))); % 实时计算基准电容
    R2(k+1) = -dt/I(k+1)*(xk(2)-xk(1)); % 实时计算二阶电阻
    C2(k+1) = dt/(R2(k+1)*(-log(beta))); % 实时计算二阶电容
end

%% EKFSOC估计
% 初始状态
SOC(1) = 0.5; % 初始电量
q = 3600*3.6; % 电池容量
R0 = 0.1; % 内阻
xk = [SOC(1); 0];
Pk = eye(2);

for k = 1:length(I)-1
    % 状态方程
    Ak = [1, 0; 0, 1];
    Bk = [I(k)/q; -I(k)/(3600*q)-1/(R0*q)];
    xk = Ak*xk + Bk;
    
    % 测量方程
    Hk = [0, 1];
    Vk = 10^(-4); % 测量噪声方差
    
    % 卡尔曼滤波
    Kk = Pk*Hk'/(Hk*Pk*Hk' + Vk);
    xk = xk + Kk*(V(k+1)-R0*I(k+1)-xk(2));
    Pk = (eye(2)-Kk*Hk)*Pk;
    
    % 记录结果
    SOC(k+1) = xk(1); % 实时计算电量
end

%% 结果可视化
t = (0:length(I)-1)*dt;

% 二阶RC参数
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t, R1);
xlabel('Time (s)');
ylabel('R1 (ohm)');
subplot(2,2,2);
plot(t, C1);
xlabel('Time (s)');
ylabel('C1 (Farad)');
subplot(2,2,3);
plot(t, R2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('R2 (ohm)');
subplot(2,2,4);
plot(t, C2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('C2 (Farad)');

% EKFSOC估计
figure;
plot(t, SOC*100);
xlabel('Time (s)');
ylabel('SOC (%)');

请注意，这只是一个示例代码，需要根据实际情况进行修改和调整。同时，这个方法也并不是完全准确的，因为锂电池的特性会随着使用和充电情况的变化而发生变化。