电池SOC估算软件开发：基于TargetLink的实现与验证

本文主要探讨了基于TargetLink的电池荷电状态（SOC）估算软件的开发方法，涉及电池管理系统中的SOC估算策略、扩展卡尔曼滤波算法以及dSPACE的TargetLink工具的应用。 在电池管理系统（BMS）中，准确估计电池的SOC对于电动汽车和储能系统等应用至关重要。文章首先介绍了SOC估算的重要性，它直接影响电池的性能表现和寿命。SOC是衡量电池剩余电量的一个关键参数，但因电池内部复杂的非线性动态特性，其估算具有挑战性。 作者采用了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法来解决这一问题。EKF是一种用于非线性系统的滤波算法，能有效处理电池SOC估算中的非线性问题。在Matlab Simulink/Stateflow环境中，作者构建了电池模型和EKF算法的仿真模型，通过仿真验证了算法的正确性和有效性。 接下来，文章重点介绍了如何利用dSPACE的TargetLink工具将Simulink模型转换为实时可执行代码。TargetLink是一款强大的自动代码生成工具，它能将模型直接转换为嵌入式系统的C/C++代码，大大简化了软件开发流程。通过TargetLink，作者完成了模型转换、在环仿真（ILF）和代码生成，确保了模型在实际硬件上的正确运行。 文章提到，生成的代码被下载到一个具有Freescale EVB9S12XEP100 CPU的电路板上进行调试。经过测试，实际测试结果与理论计算的误差在可接受范围内，表明代码的精度和稳定性达到了预期。同时，代码的尺寸和堆栈使用情况符合芯片的处理能力和内存限制，确保了软件的稳定运行。 关键词：SOC估算，扩展卡尔曼滤波，TargetLink 总结：该文详细阐述了基于TargetLink的电池SOC估算软件开发流程，从算法设计到模型验证，再到代码生成和硬件实现，为电池管理系统的开发提供了一种有效的方法。通过使用EKF和TargetLink，能够实现精确且高效的电池SOC估算，对电动汽车和储能系统的电池健康管理具有重要的实践意义。