基于二阶RC模型，联合使用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，其中EKF在线辨识欧姆内阻、极化电阻电容等参数，UKF估计荷电状态（SOC）。提供Matlab脚本程序和相关参考文献。
暂无评论
本代码采用UKF算法估计锂电池SOC，有注释，能跑出图，
EKF-PF-UKF filtering algorithm
matlab程序运行效果很好有需要的可以一起用
电池荷电状态(SOC)是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池(LiFePQ4)的特性,选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型,提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF
基于EKF算法的扩展卡尔曼滤波方法被用于锂电池SOC估测。该方法利用simulink模型对电池SOC参数进行辨识，考虑充放电倍率和环境温度，并结合传统安时积分法，对锂电池SOC进行动态估算。
锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF)
特种锂电池-引信电池-TADIRAN锂电池-仪表电池 特点： 1、电压无滞后现象，快速电压响应； 2、超小型大功率； 3、自放电率低，20年存储期； 4、抗冲击能力强。
锂离子电池建模与仿真，电压，SOC，电流，温度，容量，内阻
锂电池充电器电路图
本文分享了一份锂电池SOC算法的代码，其中包含了该算法的实现原理和方法，有助于需要进行SOC估算的工程师们进行参考和借鉴。
暂无评论