EKF源码_soc卡尔曼_SOC_BMSSOC_EKFSOC_bms

资源内容介绍

在电池管理系统（Battery Management System，BMS）中，准确估计电池的状态-of-charge（SOC）是至关重要的。这里提到的"EKF源码_soc卡尔曼_SOC_BMSSOC_EKFSOC_bms"是一个关于电池管理系统中使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）来估算SOC的源代码实现。扩展卡尔曼滤波是一种适用于非线性系统的状态估计方法，它结合了卡尔曼滤波的优化特性，并能够处理非线性问题。 我们需要理解卡尔曼滤波的基本概念。卡尔曼滤波是一种递归的最优估计方法，用于在线处理动态系统的不确定性。它基于贝叶斯理论，通过融合先验估计（预测）和测量更新来不断优化状态估计。在电池管理系统的上下文中，卡尔曼滤波可以利用电池模型和实时测量来估计电池的SOC，从而提供连续、准确的电池状态信息。 然后，由于电池模型通常包含非线性因素，如电池电压、电流和温度之间的复杂关系，扩展卡尔曼滤波应运而生。EKF通过将非线性系统线性化，然后应用标准卡尔曼滤波算法，使得我们可以在非线性环境中保持估计的最优性。在EKF过程中，非线性函数的雅可比矩阵被计算出来，