用EKF写出基于STM32的估算SOC的程序
时间: 2024-05-03 10:18:40 浏览: 9
首先,需要明确的是,使用EKF估算SOC需要使用电池的电压、电流和容量等多种参数,因此需要对电池进行建模和参数化。本文假设已经完成了电池的建模和参数化,并且已经获取了电池的电压和电流数据。
其次,需要在STM32上编写程序,读取电池的电压和电流数据,并对其进行处理和滤波,得到电池的状态量,包括SOC和内阻等。
以下是一个简单的基于EKF的SOC估算程序:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define R0 1.5 // 内阻
#define C 3000 // 电容量
#define VOLTAGE_SCALE 3.3 // 电压采样值
#define CURRENT_SCALE 0.1 // 电流采样值
#define DELTA_T 0.1 // 采样时间间隔
float x[2] = {0.5, R0}; // 初始状态量(SOC和内阻)
void ekf(float u, float y)
{
// 状态转移方程
float x1 = x[0] - (u - x[1] * y) * DELTA_T / (C * VOLTAGE_SCALE);
float x2 = x[1];
// 系统噪声
float q1 = 0.001;
float q2 = 0.001;
// 状态转移矩阵
float F[2][2] = {{1, -y * DELTA_T / (C * VOLTAGE_SCALE)},
{0, 1}};
// 过程噪声协方差矩阵
float Q[2][2] = {{q1 * DELTA_T, 0},
{0, q2 * DELTA_T}};
// 预测误差协方差矩阵
float P[2][2] = {{0.01, 0},
{0, 0.01}};
// 测量量
float z = y / (x[0] * VOLTAGE_SCALE) - 1;
// 观测噪声
float r = 0.01;
// 观测矩阵
float H[1][2] = {{-1 / (x[0] * VOLTAGE_SCALE), 0}};
// 测量噪声协方差矩阵
float R[1][1] = {{r}};
// 卡尔曼增益
float K[2][1] = {{0}, {0}};
// 计算预测误差协方差矩阵
float P_pred[2][2] = {{0}, {0}};
for(int i = 0; i < 2; i++)
{
for(int j = 0; j < 2; j++)
{
P_pred[i][j] = F[i][0] * P[0][j] + F[i][1] * P[1][j];
}
}
for(int i = 0; i < 2; i++)
{
for(int j = 0; j < 2; j++)
{
P_pred[i][j] += Q[i][j];
}
}
// 计算卡尔曼增益
float S = H[0][0] * P_pred[0][0] + H[0][1] * P_pred[1][0] + R[0][0];
K[0][0] = P_pred[0][0] * H[0][0] / S;
K[1][0] = P_pred[1][0] * H[0][0] / S;
// 更新状态量
x[0] = x1 + K[0][0] * z;
x[1] = x2 + K[1][0] * z;
// 更新预测误差协方差矩阵
float P_new[2][2] = {{0}, {0}};
for(int i = 0; i < 2; i++)
{
for(int j = 0; j < 2; j++)
{
P_new[i][j] = P_pred[i][0] * K[j][0];
}
}
P[0][0] = P_pred[0][0] - P_new[0][0];
P[0][1] = P_pred[0][1] - P_new[0][1];
P[1][0] = P_pred[1][0] - P_new[1][0];
P[1][1] = P_pred[1][1] - P_new[1][1];
}
int main()
{
// 读取电压和电流数据
float voltage = 2.0;
float current = 0.1;
// 处理和滤波电压和电流数据
// TODO
// 估算SOC
ekf(current, voltage);
// 输出SOC
printf("SOC: %.2f%%\n", x[0] * 100);
return 0;
}
```
以上程序中,使用了一个简单的一阶RC电路模型对电池进行建模,并使用EKF算法对电池的SOC进行估算。需要注意的是,该程序中的参数需要根据实际情况进行调整和优化,以获得更好的估算效果。
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