【滤波估算】利用MATLAB实现双卡尔曼滤波SOC与SOH的联合估算【附带Matlab源码 2335期】.mp4-ITADN社区

【滤波估算】利用MATLAB实现双卡尔曼滤波SOC与SOH的联合估算【附带Matlab源码 2335期】.mp4

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本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行双卡尔曼滤波算法，以实现对电池状态-of-charge (SOC)和state-of-health (SOH)的同时估计。内容包括理论介绍、代码演示及源码分享（2335期）。佛怒唐莲上传的视频均配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数：main.m；其他调用函数为m文件形式；无需额外配置或效果图展示。 2. 使用Matlab版本应为2019b。如遇问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 若需进一步帮助或服务（如代码复现、定制化需求等），请直接与博主联系。

双重卡尔曼滤波SOC估算

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本研究提出了一种基于双重卡尔曼滤波算法的SOC（荷电状态）估算方法，提高了电池管理系统中电量预测精度与稳定性。双卡尔曼滤波算法是一种基于卡尔曼滤波的二级结构方法。首先应用卡尔曼滤波法利用电池电压修正SOC值，然后将这个修正后的SOC作为第二个卡尔曼滤波过程中的输入数据，对安时积分法得到的SOC进行进一步调整和优化，最终获得更稳定、精确的双卡尔曼滤波算法下的SOC估计结果。这种方法结合了EKF（扩展卡尔曼滤波）算法与安时积分法的优点。

SOC估算的卡尔曼滤波模型.rar

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这段资料包含了一个关于电池管理系统中SOC（荷电状态）估算的卡尔曼滤波算法的模型。它提供了详细的理论分析和实际应用案例，旨在提高SOC估计精度与稳定性。卡尔曼滤波估计电池SOC的Simulink模型包括了所有必要的电池参数，并能够正常运行。该模型旨在通过卡尔曼滤波技术准确地估算电池的状态荷电（State of Charge, SOC）。

【滤波定位】MATLAB实现卡尔曼滤波结合GPS与IMU的融合定位【附带Matlab源码 3604期】.mp4

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本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行卡尔曼滤波，将GPS和IMU数据融合以提高定位精度。内容包括原理讲解及代码实现，适合研究学习参考。佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可以运行，并且已经亲测可用，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数：其他m文件。无需手动操作运行结果效果图部分。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行相应的修改。 3. 代码的运行步骤如下：步骤一：将所有文件放在Matlab当前工作目录下；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果。 4. 如果有仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主或者查看博客文章底部的联系方式。具体的服务包括： - 提供博客或资源完整代码； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。

基于双扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估算MATLAB代码

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本简介提供了一段基于双扩展卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态（SOC）估计方法的MATLAB实现代码。该方法能够有效提高电池管理系统中SOC估算的准确性，适用于电动汽车等应用场景。这段文字描述了一个MATLAB代码文件的内容及其特点。该代码包含了锂离子电池的实验数据，并使用了两个卡尔曼滤波器来估计SOC（荷电状态），同时与单个卡尔曼滤波器的方法进行了对比。对于没有实际实验数据的用户来说，这个代码非常友好；它不仅包括了SOC-OCV曲线的数据，还有实验室测量得到的电流和电压信息。代码中包含详细的中文注释，这有助于读者理解其工作原理，并为进一步开发提供便利。为了使程序能够正常运行，请确保先将文件中的实验数据导入MATLAB的工作空间。如果有任何问题或疑问，可以通过评论或其他方式联系作者寻求帮助。

基于卡尔曼滤波的SOC估算程序

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本程序采用卡尔曼滤波算法对电池荷电状态（SOC）进行精确估计，适用于各种电池管理系统，确保电池性能和延长使用寿命。一份基于Simulink的实用EKF估计SOC程序。

【SOC估算】利用MATLAB中的EKF滤波和二阶RC电池模型进行SOC估算仿真【附带MATLAB源码 2767期】.mp4

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本视频讲解了如何使用MATLAB中的扩展卡尔曼滤波（EKF）及二阶RC电池模型来实现高效的电池状态-of-charge (SOC)估算，并提供相关MATLAB源代码。佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行，并经过测试确认可用，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数：main.m；调用函数为其他m文件；无需额外操作以显示运行结果的效果图。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码的执行。如果在运行过程中遇到错误，请根据提示信息进行相应的修改，如需进一步帮助可以联系博主。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完成以获取结果。 4. 仿真咨询如果需要其他服务，可以联系博主或通过博客文章底部提供的信息进行沟通。 - 博客资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制化开发 - 科研合作以上为简化后的说明文本。

【姿态解算】利用MATLAB的误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）进行姿态估算【附带MATLAB源码 7362期】.mp4

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本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)进行姿态解算，并提供相关代码，适合工程技术和科研人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持的Matlab版本为2019b。若遇到问题，请根据错误提示进行修改，或向博主求助。 3. 运行操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果； 4. 如需更多服务或支持，请联系博主。 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序开发 4.4 科研合作项目

卡尔曼程序与Simulink_估算_卡尔曼滤波Simulink代码_卡尔曼滤波

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本资源深入探讨了卡尔曼滤波原理及其在Simulink中的应用，提供了详细的卡尔曼滤波器设计教程和实用代码示例，适合研究者和技术爱好者学习。卡尔曼滤波算法结合画图与Simulink工具的使用是一种非常有效的估计算法。

基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估算MATLAB代码

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这段MATLAB代码采用扩展卡尔曼滤波算法，旨在提高锂离子电池荷电状态（SOC）的估计精度和稳定性，适用于电池管理系统的研究与开发。 EKF（扩展卡尔曼滤波）是一种经典的状态估计方法，在非线性系统中的应用广泛。它通过将系统的状态方程和观测方程进行线性化处理来实现对状态的准确估算。在电池SOC（荷电状态）估计中，EKF利用电池的电化学模型以及电压、电流等数据来进行精确预测。通常情况下，电池模型分为两部分： 1. **电化学模型**：这部分描述了电池内部发生的复杂物理和化学过程，但直接应用较为困难。 2. **等效电路模型**：这种简化方式使用电阻与电容元件来模拟电池的动态行为。其中Thevenin模型和RC网络是常用的类型。在实际操作中，基于EKF的方法通常会结合上述提到的等效电路模型（如Thevenin模型）来进行SOC估计。这种方法能够在广泛的运行条件下提供精确的结果，并且需要对模型参数进行辨识及算法调整以适应不同种类电池的应用场景。总的来说，使用扩展卡尔曼滤波技术来估算电池荷电状态是一种成熟而有效的手段，在电动汽车和储能系统等领域得到了广泛的应用。通过持续优化相关模型与算法设计，可以进一步提高其精度以及实时性能。

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