内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB/Simulink构建电动汽车动力电池健康状态（SOH）估计模型的方法。模型分为三个主要部分：电池等效电路、SOC估算器和SOH计算模块。核心算法采用扩展卡尔曼滤波器进行SOC修正，并通过监测满充阶段的电压变化来计算SOH。文中提供了详细的代码实现，包括参数在线更新、温度补偿、以及模型验证方法。此外，还讨论了常见的调参技巧和注意事项，如SOC初始值敏感性和噪声注入等。 适合人群：从事电动汽车电池管理系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对电池健康管理感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于电动汽车电池健康状态评估、电池管理系统优化、电池老化特性研究等领域。目标是提高电池健康状态估算的准确性，延长电池使用寿命，确保车辆安全可靠运行。 其他说明：建议读者在理解和掌握基本原理的基础上，逐步深入调优模型参数，避免盲目增加复杂度。同时，推荐使用公开数据集进行模型验证，确保结果的可靠性。

NASA锂离子电池数据包。包括其中估算SOH常用的5、6、7、18号电池测试数据，还有例25、26、27等各种型号电池的充电放电以及阻抗测试等数据

适合做锂电池寿命预测和老化、soc

牛津电池退化数据集1包含了8个小锂离子袋电池的电池老化数据的测量。所有的电池都在40℃的热室中进行测试。里面有详细的电压电流温度时间以及容量的数据，如需要数据处理代码私聊我。

IEEE的40+篇论文，主要是电池的SOH预测相关论文，也有电池动车电池预警相关的论文，并且附带CSV总纲文件描述论文，带摘要。可以私信加我微信，聊一下毕设。