基于Matlab的EKF锂电池SOC估计实现

这个代码库包含用于预测锂离子电池在电动汽车应用中充电状态（SOC）的数据驱动框架。代码开发于芝加哥伊利诺伊大学的机器学习项目，结果展示于2020年发表在《电源》期刊上的论文。通过汽车仿真和多物理场建模，该方法提供了重要信息。我们还受邀在FiME 2020 ECS会议的交通运输应用中介绍了该项目。如果使用我们的代码，请引用：Ragone M., Yurkiv V., Ramasubramanian A., Kashir B., Mashayek F.

CW1056：3~5串锂电池保护芯片 CW1056是一款高度集成的3~5串锂电池或锂聚合物电池保护芯片，广泛应用于电动工具、电动自行车、后备电源等需要锂电池保护的电子设备中。CW1056提供了过充、过放、过流、过温保护功能，并具备均衡功能，能够消除电池包中电池的容量差异，提升电池组的效率，延长寿命。 关键功能与设置 过充保护：通过设置过充阈值（4.175V~4.350V，25mV步进，±30mV精度）和过充延时来实现，确保电池安全。 过放保护：过放电保护依赖过放阈值（2.300V~3.000V，100mV步进，±80mV精度）。 短路保护：短路阈值可选为0.500V或0.800V，精度±50

Rodney Tan (PhD)开发的锂电池充电器模块1.00版（2019年8月）包含两个阶段的锂离子电池充电过程。该充电器首先以恒定电流（CC）模式接收充电电流（A），当电池达到设定的恒定电压时，转换至饱和充电（CV）恒定电压模式。

HPPC 工况下锂电池端电压的分段拟合和参数辨识这块，用 BayesGA 来优化，思路还挺巧的，尤其是在模型精度和收敛速度之间做了个不错的平衡。如果你平时搞电池建模或者 SOC 估计，拿这个思路来参考一下还挺有价值的，尤其是用在 Matlab 仿真里，直接能跑出效果。对了，文章里误差也做得比较细，有点意思。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高效的递归滤波器，被广泛应用于估算电池的状态-of-charge（SOC）。这里提供了其在matlab中的实现。

精心编写的 MATLAB 程序，包含： 电池模拟算法 参数估计工具 经过严格测试，保证可靠运行，欢迎交流使用问题。

对无迹卡尔曼滤波（UKF）、容积卡尔曼滤波（CKF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）三种卡尔曼滤波算法在Matlab中的实现进行了比较分析。

Simulink 和 CarSim 联合仿真在车辆状态估计方面了不少，是结合 EKF、UKF 和 CKF 滤波算法。这些算法可以精确地进行动态系统的状态估计，提升了仿真和控制系统的精度。想了解如何利用这些算法，可以参考一些实用的资源，比如 MATLAB 实现 UKF 与 EKF 算法的对比、CarSim 与 Simulink 联合仿真 ABS 系统的案例。使用这些资源，你可以快速掌握这类技术，并轻松应用到自己的项目中，提升你的仿真和控制能力。

随着电池技术的发展，基于H_观测器的电池荷电状态估计方法逐步优化和完善，为电动车辆和可再生能源存储系统提供了更精准的电池状态监测。