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利用卡尔曼滤波器的充电状态评估模块:EKF_SOC_Estimation函数通过二阶RC等效电路,对电池的端电压及充电状况进行估算。

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简介:
EKF_SOC_Estimation函数通过构建二阶RC等效电路模型,对电池的端电压(Vt)以及充电状态(SOC)进行精确估算。该功能具备强大的性能,可以利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)或自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)来实现。用户可以灵活地设定估算的SOC范围,具体为-20摄氏度至40摄氏度之间。为了验证该功能的有效性,包含在一个样品LA92行驶周期内的测试数据被纳入其中,这些数据包括电池的各项参数,特别是内部电阻值,以及Turnigy电池提供的SOC-OCV曲线。为了方便使用,用户只需下载所有必要的项目文件后即可运行main.mlx程序,从而得以顺利地执行示例。

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客服
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  • 基于方法:EKF_SOC_EstimationRC
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    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和二阶RC模型的方法,通过EKF_SOC_Estimation函数精确估算电池的端电压与充电状态(SOC),提高了电池管理系统中的状态估计精度。 EKF_SOC_Estimation函数利用二阶RC等效电路模型来估算电池的端电压(Vt)和充电状态(SOC)。此功能支持使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)或自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)。用户可以选择从-20C到40C范围内进行SOC估计。该函数包含一个LA92行驶周期样本、电池参数(包括内部电阻),以及Turnigy电池的SOC-OCV曲线数据。要运行此示例,只需下载所有文件并执行main.mlx文件即可。
  • Battery_SOC_Estimation:Matlab中
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    本项目运用MATLAB平台,采用卡尔曼滤波算法对电池充电状态(SOC)进行精准估计,提升电池管理系统性能与安全性。 Battery_SOC_Estimation:在Matlab中使用卡尔曼滤波器估算电池的充电状态。
  • SOC方法.rar_锂_SOC计__
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    本资源介绍了一种基于卡尔曼滤波技术的电池荷电状态(SOC)估算方法,特别适用于锂电池。通过精确建模和优化算法参数,提高电池管理系统的性能与准确性。 利用卡尔曼滤波估计锂离子电池的SOC状态可以取得很好的效果,并且误差很小。
  • soh.rar_SOH_SOH_健康
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    本项目探讨了利用卡尔曼滤波技术评估SOH(State of Health)以优化电池健康管理的方法,旨在提高电池系统的可靠性和延长使用寿命。 用C语言实现扩展卡尔曼滤波算法来估算电池的健康状态(SOH)。
  • 计中
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    本文探讨了在锂电池管理系统中应用卡尔曼滤波算法进行荷电状态(SOC)估计的方法,分析其准确性与适用性。 本段落旨在研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态(SOC)估计与监测中的应用效果。通过构建Thevenin电池模型,并结合实际的恒定电流充放电实验数据,模拟了电池的工作特性。文章分别采用传统卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)两种方法对锂电池的荷电状态进行估测。 研究结果表明:基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均能够快速、准确地估计出锂电池的荷电状态;在初始值设定为80%时,EKF算法显示出更好的参数适应性。此外,在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压进行估测的过程中发现,其估算结果相对于真实值存在一个大约0.05V的恒定偏差。
  • 【赠送给您】UKFSOC_计__管理_源码.zip
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    本资源提供一套基于UKF算法的电池SOC估算源代码,适用于电池管理系统。通过卡尔曼滤波技术优化电池状态监测与预测精度。 【赠送您】UKF 电池SOC估计_SOC估计_soc卡尔曼_电池估计_电池SOC估算_电池_源码.zip
  • MATLAB中RC型和扩展SOC
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    本文探讨了在MATLAB环境下运用二阶RC模型结合扩展卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状态(SOC)进行精准估计的方法,旨在提高电池管理系统中的性能与可靠性。 基于锂电池的二阶RC模型,采用扩展卡尔曼滤波算法实现锂电池的SOC估计。
  • 法源代码
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    该段落介绍了一套实现卡尔曼滤波算法的源代码,专门用于锂离子电池的状态估计。此代码能够精确预测和估算电池内部状态参数,如荷电状态(SOC)及健康状态(SOH),为电池管理系统提供关键数据支持。 基于卡尔曼滤波的电池状态估计(SOC)算法源代码实现过程可以自由改写。
  • 无迹(UKF)SOC
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    本研究采用无迹卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状态(SOC)进行精确估计,通过优化电池管理系统中的状态监测和预测能力,提高电动汽车的能源效率与续航性能。 本段落基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法对锂电池的荷电状态(SOC)进行估计,并使用自己实验所得的数据来确定二阶RC等效电路模型的各项参数。通过UDDS工况仿真验证了UKF算法的精度,包括各种误差图以展示结果准确性。可以自行修改代码以便进一步分析和研究。