双扩展卡尔曼滤波（Dual Extended Kalman Filter，DEKF）算法是一种高效的数据处理方法，尤其适用于解决非线性系统状态估计问题。在电池管理系统中，DEKF算法的应用主要集中在对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）和电池健康状况（State of Health, SOH）的联合估计上。SOC指的是电池当前的剩余电量，而SOH则是指电池的退化程度和性能状态。准确估计这两项指标对于确保电池的高效运行以及延长其使用寿命具有至关重要的作用。 电池的状态估计是一个典型的非线性问题，因为电池的电化学模型复杂，涉及的变量多且关系非线性。DEKF通过在传统卡尔曼滤波的基础上引入泰勒级数展开，对非线性函数进行线性化处理，从而能够较好地适应电池模型的非线性特性。此外，DEKF算法通过状态空间模型来描述电池的动态行为，能够基于历史数据和当前测量值，递归地估计系统状态并修正其预测值。 除了DEKF算法，还可采用其他先进的滤波算法来实现SOC和SOH的联合估计。例如，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）通过选择一组精心挑选的采样点来近似非线性变换的统计特性，能够更精确地处理非线性问题。而粒子滤波（Particle Filter，PF）则通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，并利用重采样技术来改善对非线性和非高斯噪声的处理能力。这些算法都可以根据具体的电池系统模型和应用场景需求来选择和应用。 在电池系统与联合估计的研究中，深度技术解析至关重要。电池的动态行为不仅受到内部化学反应的影响，还与外界环境条件和操作条件有关，因此在研究中需要深入分析电池的内部结构和反应机理。通过精确的数学模型来描述电池的物理化学过程，并结合先进的滤波算法，可以实现对电池状态的精确估计和预测。 在车辆工程领域，电池作为电动车辆的核心部件，其性能直接影响车辆的运行效率和安全。利用双扩展卡尔曼滤波算法对电池进行状态估计，可以实时监控电池的健康状况和剩余电量，为电池管理系统提供关键数据支持，从而优化电池的充放电策略，避免过充或过放，延长电池的使用寿命，同时保障电动汽车的安全性与可靠性。 DEKF算法在电池状态估计中的应用，为电动汽车和可再生能源存储系统的发展提供了强有力的技术支持。通过对电池状态的准确预测和健康状况的评估，不仅可以提升电池的性能和使用寿命，还可以有效降低成本，推动电动汽车和相关产业的技术进步和可持续发展。

matlab代码，该代码包括锂离子电池实验数据，对于没有实验数据的用户十分友好，实验数据里有SOC-OCV曲线，以及实验室测量的电流电压。本代码采用了两个卡尔曼滤波器来完成SOC的估计，并与单独的卡尔曼滤波做了对比。代码的中文注释比较详细，帮助读者理解以及进行二次开发。程序可以完美运行，需要注意的点是先将文件里的数据导入matlab的工作空间，如有问题可在该页面下方进行评论或者私信我。

该包实现了双扩展卡尔曼滤波器功能，用于时变 MVAR 参数估计的应用。 它还包括一个示例脚本，该脚本显示了该函数在具有时变参数的模拟 MVAR 模型上的使用。 要查看 DEKF 在 EEG 信号处理中的应用，请参阅我们的研究： A. Omidvarnia、M. Mesbah、MS Khlif 等人，“新生儿脑电图的基于卡尔曼滤波器的时变皮质连通性分析”，Int。 会议。 IEEE 医学和生物学工程学会 (EMBC2011)，美国波士顿，2011 年，第 1423-1426 页