【扩展卡尔曼滤波算法EKF估计SOC】 基于二阶RC锂电池模型，利用扩展卡尔曼滤波器EKF在线估计HPPC工况和复杂电流工况下SOC变化，EKF滤波器估计效果比较理想。 【仿真模型、配套理论视频、配套相关文献、word文档解释说明】 【纯simulink基础模块】
锂电池SOC估计这事吧，搞BMS的兄弟们都懂有多头疼。今天咱们用Simulink基础模块搭个二阶RC模型，手把手整活EKF在线估计SOC。别被那些复杂的公式吓到，实操起来真没想象中难。
先看模型结构（掏出Simulink界面截图）。电池端电压模型直接拿基础模块拼的：电压源串两个RC回路，后面接个hysteresis模块处理迟滞效应。参数辨识直接调workspace里的数据，SOC-OCV曲线用1D查表模块搞定。别看这模型简单，跑HPPC工况电压误差能压在15mV以内。
【扩展卡尔曼滤波算法EKF估计SOC】 基于二阶RC锂电池模型，利用扩展卡尔曼滤波器EKF在线估计HPPC工况和复杂电流工况下SOC变化，EKF滤波器估计效果比较理想。 【仿真模型、配套理论视频、配套相关文献、word文档解释说明】 【纯simulink基础模块】
重点说说EKF的实现（突然插入黄色高亮的MATLAB Function模块）。状态方程写成这样：
function [x_pre, V_pre] = ekf_predict(x, current, P, Q) tau1 = 30; tau2 = 500; % RC时间常数 a1 = exp(-1/(tau1*0.1)); % 0.1秒步长 a2 = exp(-1/(tau2*0.1)); A = diag([1, a1, a2]); B = [-0.1/36000; (1-a1)*0.1; (1-a2)*0.1]; % 36000是电池容量 x_pre = A*x + B*current; V_pre = A*P*A' + Q; end雅可比矩阵更新才是精髓部分。观测方程的偏导数直接在代码里硬算：
J = [-diff(OCV_table, soc_current)/delta, -1, -1, -sign(current)]; % OCV对SOC的导数用查表差值近似这里有个坑要注意：OCV-SOC曲线的斜率对估计精度影响巨大。建议先用高精度电流源做充放电实验，把OCV曲线采密集点，别直接用厂家给的粗略数据。
跑个动态应力测试工况看看效果（切到仿真结果图）。蓝色真实SOC和红色估计曲线几乎重合，最大偏差不到0.8%。特别是大电流脉冲时，EKF的预测值能快速跟踪突变，比安时积分法强太多了。不过要当心电流采样噪声，建议在EKF前面加个移动平均滤波。
最后奉劝各位：别在Simulink里用S函数！用基础模块搭的模型兼容性好，生成代码也方便。想要完整模型文件的兄弟，评论区留邮箱我挨个发。下期教你们整容积卡尔曼滤波，那玩意儿抗非线性更强...
