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
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
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