MATLAB基于卡尔曼滤波的锂蓄电池SOC设计 用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态 （SOC）。 采用基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法估计电池SOC时，?一般假定噪声为零均值白噪声，且噪声方差已知。 在噪声确定的情况下，基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法的估计效果很好，但实际上白噪声不存在。 重述： 使用自适应卡尔曼滤波方法，MATLAB基于锂离子动力电池的等效电路模型设计了一种在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态（SOC）的方法，以解决未知干扰噪声的环境下的问题。 在估计电池SOC时，采用了基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法。通常假设噪声为零均值白噪声且噪声方差已知。虽然基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法在噪声方差确定的情况下有很好的估计效果，但实际情况下不存在白噪声。 涉及的 - 锂蓄电池 - 卡尔曼滤波 - SOC（State of Charge，荷电状态） - 锂离子动力电池 - 等效电路模型 相关 1. 锂蓄电池：锂蓄电池是一种充电电池，利用锂离子在正负极之间移动，并在充放电

锂电池等效电路模型二阶RC模型二阶戴维南模型

在本文中，我们提出了一种改进的单光子雪崩二极管电路模型，没有任何收敛问题。 设备仿真基于Orcad PSpice，所有采用的组件均可在软件的标准库中找到。 特别地，采用直觉和简单的压控电流源来表征静态行为，与传统模型相比，它可以更好地表示电压-电流关系，并降低了仿真的计算复杂性。 派生工具可以实现SPAD的自我维持，自我抑制和恢复过程。 仿真结果表明该模型可以很好地模拟SPAD的雪崩过程。

电工电子技术基础

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).7z

电工基础

经典buck电路模型搭建，电压电流双闭环控制。达到了实现的结果

内容概要：感应电机-稳态等效电路 该模型使用相量模拟方法模拟稳态感应电机的等效电路模型。在模拟过程中计算气隙功率、机械功率、电功率、转子铜损耗等。 适用人群：Matlab编程人员或者相关研究人员 关键词：Matlab、算法、源代码

由此得无损非全耦合变压器的电路模型： * * nM + – + – n : 1 全耦合变压器 L1S L2S i1 u1 u2 i2 + – u1' + – u2'

参考《基于二阶EKF的锂离子电池SOC估计的建模与仿真》，将HPPC实验数据当作模型输入，还原电压曲线以验证模型辨识参数的精度