BMS电池管理系统中的SOC估计模型与卡尔曼滤波算法研究：基于Simulink的锂电池参数辨识与SOC估算,BMS电池管理系统SOC估计模型 电池管理系统simulink SOC电池参数辨识模型10个； 卡尔曼滤波算法锂电池SOC估算估算模型15个；SOC估算卡尔曼滤波估算 卡尔曼滤波31个； ,BMS电池管理系统;SOC估计模型;电池参数辨识模型;Simulink;卡尔曼滤波算法;锂电池SOC估算;SOC估算方法;卡尔曼滤波应用;电池管理,基于BMS的SOC估计模型研究：卡尔曼滤波算法与电池参数辨识模型的应用分析

使用simulink对锂电池进行建模，电池的参数随SOC的变化而变化，精度很高

电池组的SOC估算方法程序，采用安时积分法

单体电池的DST工况电流设置，可用于电池测试以及SOC鲁棒性验证

本模型包括： 锂离子电池测试数据 锂离子电池等效电路模型参数辨识数据 等效电路模型 UKF SOC估计算法 老化估计算法 电池参数库 本模型适合对锂离子电池建模和状态估计的学习

一种电池状态估计装置，包括存储单元和参数计算单元。存储单元与温度相关联地存储关于与扩散电阻模型的电阻分量有关的电阻参数、与扩散电阻模型的时间常数有关的时间常数参数和电荷转移电阻模型的电荷参数的信息二次电池的信息。参数计算单元基于二次电池的检测温度值和存储在存储单元中的信息计算与检测温度值对应的每个参数。参数计算单元依次识别用于使用卡尔曼滤波器估计状态的参数和计算的参数作为初始值。

扩展卡尔曼滤波估计电池SOC，电池采用二阶RC等效电路模型，内容包括MATLAB程序代码和SIMULINK仿真 含有电流电压等实验数据，包括电压和SOC的关系曲线。程序能完整的运行。