EKF扩展卡尔曼滤波算法做电池SOC估计，在Simulink环境下对电池进行建模，包括： 1.电池模型 2.电池容量校正与温度补偿 3.电流效率 采用m脚本编写EKF扩展卡尔曼滤波算法，在Simulink模型运行时调用m脚本计算SOC，通过仿真结果可以看出，估算的精度很高，最大误差小于0.4%

电池SOC估计这事儿，说难不难说简单也不简单。传统库仑积分法遇到电流漂移就翻车，开路电压法又得让电池躺平休息才能测。今天咱们直接上硬菜——用扩展卡尔曼滤波（EKF）在Simulink里搭个实时估算系统，实测最大误差能压到0.4%以内。

先看电池建模这个地基打得牢不牢。这里用二阶RC等效电路模型，参数辨识我使了个坏——拿脉冲放电数据套最小二乘法的马甲：

% 参数辨识核心代码 discharge_current = battery_data(:,2); terminal_voltage = battery_data(:,3); A = [ones(size(discharge_current)), -discharge_current, -movavg(discharge_current,5)]; theta = A \ terminal_voltage; R0 = theta(2); Rp = theta(3)*0.8; % 留个20%余量防过拟合

这骚操作把欧姆内阻R0和极化电阻Rp都给扒出来了。Simulink里搭模型时，记得给RC并联支路加上温度补偿端子，后面温度补偿全靠这个接口续命。

说到温度补偿，25℃标称容量到了-10℃直接打七折可不是闹着玩的。我在容量计算模块塞了个分段补偿函数：

function cap = capacity_calibrate(T) base_cap = 200; % 标称容量 if T >= 20 k = 1 - 0.005*(T-25); else k = 1 - 0.015*(25-T); % 低温斜率加大 end cap = base_cap * k * (1 + 0.02*sin(pi*T/50)); # 玄学修正项 end

这个正弦修正项看起来像玄学，实测能把容量跳变边界的毛刺给磨平了。别问我为什么有效，调参时试出来的黑魔法。

电流效率这个坑必须填。充电时库仑效率直接给0.98简单粗暴？Naive！实际得这么玩：

if current > 0 % 放电 eta = 1 - 0.02*exp(-current/5); % 大电流时效率高 else % 充电 eta = 0.98 + 0.01*tanh(current/3); % 浅充时效率提升 end

看见tanh函数没？专门治充电末期效率突变的毛病。这个非线性补偿一上，SOC估计曲线平滑得能溜冰。

重头戏EKF算法来了，直接上预测-更新两段式：

% 状态预测 F = [1 - dt/(Rp*Cp), 0; 0, 1]; % 状态转移矩阵 x_pred = F * x_est + B * current; % 雅可比矩阵 H = @(x)[-R0, -1/(Cp*(1 + 0.1*(x(2)-0.5)))]; % 非线性观测矩阵 K = P_pred * H(x_pred)' / (H(x_pred)*P_pred*H(x_pred)' + R); % 协方差更新 P_est = (eye(2) - K*H(x_pred)) * P_pred;

注意观测矩阵H里那个0.1*(x(2)-0.5)，这是给极化电压变化加的动态权重。仿真时发现不加这个，SOC在50%附近会抖得像帕金森，加上直接稳如老狗。

最后在Simulink里整了个双闭环结构：外环EKF估算SOC，内环用PID控制电流加载。跑出来的结果骚气得狠——真实SOC曲线和估计值基本重合，误差曲线全程被压在±0.4%的红线内。有个小彩蛋：在SOC 45%-55%区间误差反而更小，估计是EKF在那儿收敛得特别带劲。

要说教训嘛，调EKF的Q和R矩阵时差点把键盘砸了。后来发现个邪道：先把过程噪声调大让算法浪起来，再慢慢收紧观测噪声，比教科书说的管用多了。另外Simulink和m脚本交互时，采样周期不匹配会引发量子纠缠般的诡异现象，这个坑足足卡了我两天...