C语言实现无迹及容积卡尔曼滤波算法用于锂电池SOC估计

资源摘要信息: "无迹卡尔曼滤波UKF和容积卡尔曼滤波CKF是两种先进的状态估计技术，它们在处理非线性系统状态估计问题上表现出色。UKF通过一组精心选择的sigma点来逼近非线性函数的概率分布，进而实现对系统状态的估计。CKF则利用数值积分理论来处理非线性系统状态的估计。本文介绍的是这两种算法在锂电池状态估计（State of Charge, SOC）中的应用，并提供C语言版本的实现代码。 锂电池SOC估计是电池管理系统中的关键问题，它能准确反映电池的剩余能量，对于电动车、便携式电子设备等领域的性能和安全至关重要。在实现过程中，定参（固定参数）和FFRLS（遗忘因子递推最小二乘法）是两种常用的参数调整方法。定参方法参数设置固定，适用于电池参数变化不大的情况；而FFRLS方法能够根据电池工作状态的变化动态调整参数，更好地适应电池老化和环境变化的影响。 C语言版本的UKF和CKF算法不仅需要处理算法本身的计算逻辑，还需要考虑与硬件接口、实时性能以及代码的可移植性等因素。在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功，说明这些代码在不同的操作系统和编译环境下都能良好地工作。输出文件数据通过在origin软件中绘图来展现UKF和CKF算法的估计效果，图2、3展示了算法估计结果的图表。 文件名称列表中的'语言版无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼.html'可能是整个项目或算法实现的详细说明文档，而'.txt'文件则可能是源代码的纯文本版本，方便用户查阅和编辑。图片文件'4.jpg', '3.jpg', '2.jpg', '1.jpg'很可能是对应的算法效果图，用于展示UKF和CKF在SOC估计中的应用效果。 本文档不仅为工程师和研究人员提供了锂电池SOC估计的实用工具，也为其他需要进行复杂非线性系统状态估计的领域提供了两种有效的算法参考。同时，通过在多个平台的测试，证明了C语言在性能和跨平台方面的重要性。"