卡尔曼滤波matlab实现.zip

基于STM32F105VC芯片,设计了一款锂电池电池管理系统。该设计包括电池管理系统的硬件电路、软件程序以及SOC算法。硬件内容包括电源转换电路、拓展CAN模块、RS232模块。使用KEIL MDK软件开发电池管理系统的主控程序。SOC算法采用拓展卡尔曼滤波方法。最终的样品验证测试表明,文中设计的电池管理系统主控单元能够准确计算SOC,及时准确与整车控制器(VCU)通信。文中设计的输入电压为19~32 V,电源抗干扰能力强,可直接连接电动车电源进行供电,作为电动汽车的电池管理系统。

EKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型估算电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。 该功能可以使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）。 用户还可以选择估算-20C至40C的SOC。 其中包括一个样品LA92行驶周期，电池参数（包括内部电阻）和Turnigy电池的SOC-OCV曲线。 要运行该示例，只需下载所有文件并运行main.mlx。

卡尔曼滤波详解，内部培训PPT，非常详细

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卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法已广泛应用于变形监测数据处理中,而自适应卡尔曼滤波能更好地解决滤波发散的问题。本文利用已有的多次沉降监测数据,通过MATLAB编程实现,建立模型,模拟建(构)筑物沉降的变化规律,为建(构)筑的安全提供可靠的分析数据。

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