基于三阶RC的卡尔曼滤波SOC估算模型.zip

卡尔曼滤波估计电池SOC 电池采用三阶模型，最小二乘法辨识模型参数 包括simulink仿真和MATLAB程序代码 能够正常运行

%% Mybatterymodel: A 1-input 1-output 4-state system with non-zero D
C0=110; %Ah
SOC0=0.97;
Temp=[0 1.7 4.4 5.0 7.2 10 12.8 15.6 18.3 18.9 19.4 20 20.6 21.1 21.7 22.2 22.8 23.4 23.9 24.5 25 25.6 26.1 26.7 27.2 27.8 28.3 28.9 29.4 30 30.6 31.1 31.6 32.2 35 37.8 40 40.6 43.3 45];
Temp_eff=[1.398 1.35 1.3 1.289 1.25 1.19 1.15 1.11 1.08 1.072 1.064 1.056 1.048 1.04 1.034 1.029 1.023 1.017 1.011 1.006 1 0.994 0.987 0.98 0.976 0.972 0.968 0.964 0.96 0.956 0.952 0.948 0.944 0.94 0.93 0.91 0.894 0.89 0.88 0.872];
R0=[0.00113 0.00114 0.00115 0.00112 0.00106 0.00111 0.00092 0.00095 0.00099 0.00094];
R1=[0.0088 0.0086 0.0083 0.0081 0.0077 0.0078 0.0075 0.0071 0.0067 0.0064];
C1=[53800 53820 53830 53840 53840 53850 53860 53860 53870 53880];
R2=[0.0005 0.0008 0.0012 0.0013 0.0015 0.0017 0.0018 0.0023 0.0025 0.0024];
C2=[5700 5718 5723 5738 5749 5757 5782 5794 5812 5826];
R3=[0.0012 0.0023 0.0045 0.0054 0.0074 0.0083 0.0094 0.0089 0.0012 0.0028];
C3=[3737.6 3925.9 3028 3113.4 3203 3400.4 3438.8 3628 3849.8 3537.9];
for i=1:10
     A = [1-1/（R1（i）*C1（i）） 0 0 0
        0 1-1/（R2（i）*C2（i）） 0 0
        0 0 1-1/（R3（i）*C3（i）） 0
        0 0 0 1];
    B = [1/C1（i）
        1/C2（i）
        1/C3（i）
        0];
C = [-1 -1 -1 1];
D =-R0（i）;
% process noise variance
Q=diag（[0.05^2 0.02^2 0.03^2 0.05^2]）;
% measurement noise variance
R=0.05;
% random initial state
x0 = [0 0 0 0.97]‘;
% Kalman filter set up
% The same model
A_ =A;
B_ = B;
C_ = C;
D_ = D;
Q_ = Q;
R_ = R;
% However zeros initial state
x1 = [0 0 0 0.97]‘;
% Initial state covariance
P1 = eye（4）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       78492  2013-11-17 09:56  bat_110_pulse.mdl
     文件       79317  2013-11-23 22:41  bat_ECE15.mdl
     文件       80782  2013-11-12 11:08  bat_last.mdl
     文件       67848  2013-11-15 16:05  kalmanfilter123.mdl
     文件        1600  2013-11-15 16:04  para.m
     文件       78321  2013-11-17 09:58  bat_110_constant.mdl