基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计：联合EKF与扩展卡尔曼滤波实现精准估计,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计与EKF+EKF联合估计方法研究：动态工况下的准确性与仿真验证,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计 具体思路：采用第一个卡尔曼ekf来估计电池参数，并将辨识结果导入到扩展卡尔曼滤波EKF算法中，实现EKF+EKF的联合估计，基于动态工况 能保证运行，simulink模型和仿真结果可见展示图片，估计效果能完全跟随soc的变化 内容：纯simulink模型，非代码搭建的 ,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计; EKF+EKF联合估计; 动态工况; Simulink模型; 估计效果跟随SOC变化。,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计模型

BMS电池管理系统中的SOC估计模型与卡尔曼滤波算法研究：基于Simulink的锂电池参数辨识与SOC估算,BMS电池管理系统SOC估计模型 电池管理系统simulink SOC电池参数辨识模型10个； 卡尔曼滤波算法锂电池SOC估算估算模型15个；SOC估算卡尔曼滤波估算 卡尔曼滤波31个； ,BMS电池管理系统;SOC估计模型;电池参数辨识模型;Simulink;卡尔曼滤波算法;锂电池SOC估算;SOC估算方法;卡尔曼滤波应用;电池管理,基于BMS的SOC估计模型研究：卡尔曼滤波算法与电池参数辨识模型的应用分析

基于二阶卡尔曼滤波算法的锂电池SOC精准估计研究——赵佳美模型复现及仿真验证,二阶EKF锂电池SOC估计技术的研究与复现——基于建模与仿真的优化策略,基于二阶EKF的锂电池SOC估计研究--赵佳美---lunwen复现。 参考了基于二阶EKF的锂离子电池soc估计的建模与仿真，构建了simulink仿真模型、一阶EKF和二阶EKF。 二阶卡尔曼滤波效果优异 ,基于二阶EKF的锂电池SOC估计; 一阶EKF与二阶EKF; Simulink仿真模型; 锂离子电池SOC估计建模与仿真; 二阶卡尔曼滤波效果。,二阶卡尔曼滤波在锂离子电池SOC估计中的应用研究

共有144节锂离子电池，包含三种不同的SOC(0%SOC，50%SOC和100%SOC)，在4种不同的温度(-40℃，-5℃，25℃，50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃，-5℃，25℃，50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中，0%SOC，50%SOC和100%SOC，每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组，每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如：电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后，在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中，通过将累积容量计算到最大容量的一半，将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后，取出电池进行容量和阻抗测试。

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

经过深入的分析和试验研究，选择了一种综合的电量估计模型。我们称之为四元模型：它以精确的安时计量为基础；充分考虑各种影响因素进行补偿；考虑电池不一致性对电量估计造成的偏差；对长期的积累误差考虑进行自整定。

SOC估计常用的算法 （1）开路电压法 随着放电电池容量的增加，电池的开路电压降低。可以根据一定的充放电倍率时电池组的开路电压和SOC的对应曲线，通过测量电池组开路电压的大小，插值估算出电池SOC的值

锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF).7z

采用开路电压法和安时积分法相结合的算法，对soc进行估计

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。