针对非线性系统状态估计滤波，有很好的植入性，希望可以帮助到你。

Simulink 模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF 估计算法的SOC仿真，毕设。 另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。 谨供BMS爱好者学习使用，请勿商用。

UKF无迹卡尔曼滤波算法用于状态参数估计，测试可用

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压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。

卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE

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将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法，本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法．该算法分为学习和估计两部分：学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习，得到系统回归模型及噪声协方差；估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程，相应的噪声协方差实时自适应调整．该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题，仿真结果验证了算法的有效性．

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KF.m UKF.m UKF和KF例程.pdf