電池模型構(gòu)建 項目模型算法流程圖 項目目錄結(jié)構(gòu)設計及各模塊功能說明 項目應該注意事項 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 非線性電池模型優(yōu)化 計算資源與實時性 溫度效應補償 項目擴展 智能電池管理系統(tǒng) 支持多類型電池估計 能量管理與儲能系統(tǒng) 電動汽車集成 高效算法優(yōu)化 項目部署與應用 系統(tǒng)架構(gòu)設計 部署平臺與環(huán)境準備 模型加載與優(yōu)化 實時數(shù)據(jù)流處理 可視化與用戶界面 GPU/TPU加速推理 系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理 API服務與業(yè)務集成 前端展示與結(jié)果導出 安全性與用戶隱私 數(shù)據(jù)加密與權(quán)限控制 故障恢復與系統(tǒng)備份 模型更新與維護 項目未來改進方向 20電池模型的進一步優(yōu)化 20引入深度學習與AI技術(shù) 20集成更多傳感器數(shù)據(jù) 20多任務學習與在線學習 20多電池系統(tǒng)的擴展 高效算法的研究與實現(xiàn) 21環(huán)境適應性增強 21與智能電網(wǎng)的集成 21項目總結(jié)與結(jié)論 程序設計思路和具體代碼實現(xiàn) 22第一階段：環(huán)境準備 22清空環(huán)境變量 關(guān)閉報警信息 關(guān)閉開啟的圖窗 2 2 23檢查環(huán)境所需的工具箱 數(shù)據(jù)導入和導出功能，以便用戶管理數(shù)據(jù)集 24數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能) 24數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等) 25 25 26 26 26 26 27 27 27 27 28 28 28第六階段：精美GUI界面 精美GUI界面 完整的GUI代碼框架(簡化版) 第七階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整 3 超參數(shù)調(diào)整 3 MATLAB實現(xiàn)基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)的電池充電狀態(tài)估計的詳細項目實例項目背景介紹在現(xiàn)代電動汽車、便攜式電子設備及可再生能源儲能系 (SOC,StateofCharge)是影響設備性能和壽命的關(guān)鍵因素之一。準確估計電項目目標與意義提高電池SOC估計準確性本項目的首要目標是通過擴展卡爾曼濾波器(EKF)項目挑戰(zhàn)及解決方案電池SOC估計問題本質(zhì)上是一個非線性系統(tǒng)問題，電池的電壓、電流與SOC之間的關(guān)系非常復雜。傳統(tǒng)的線性卡爾曼濾波器無法有效處理這種非線性關(guān)系，導致SOC估計的精度降低。通過擴展卡爾曼濾波器對非線性系統(tǒng)進行線性化處理，可以有效克服這一挑戰(zhàn)。EKF通過對系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測方程進行一階泰勒展開，將非線性問題轉(zhuǎn)化為近似的線性問題，從而在非線性系統(tǒng)中實現(xiàn)精確的狀態(tài)估計。測量誤差以及外部環(huán)境變化可能會影響數(shù)據(jù)的準確性，從而導致SOC估計誤差。為了減小噪聲對SOC估計的影響，本項目采用了多傳感器融合的方式，通過EKF將電壓、電流、溫度等多種傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合起來，互為補充，以提高SOC估計的精度。此外，EKF能夠動態(tài)調(diào)整估計過程中的權(quán)重，以應對不同傳感器數(shù)據(jù)的噪聲特性。電池的電氣模型存在一定的參數(shù)不確定性，尤其是在長期使用過程中，電池的內(nèi)阻、開路電壓等參數(shù)會發(fā)生變化，這對SOC估計精度產(chǎn)生影響。通過EKF的遞歸估計特性，本項目設計了在線更新電池參數(shù)的機制。通過實時監(jiān)測電池的充放電過程，EKF可以動態(tài)調(diào)整電池模型參數(shù)，以應對電池狀態(tài)變化帶來的不確定性，從而提高SOC估計的準確性。EKF需要進行矩陣運算和狀態(tài)估計更新，若計算效率低，可能導致實時性能無法滿足要求，特別是在實時監(jiān)控大規(guī)模電池系統(tǒng)時，可能會出現(xiàn)延遲。為了確保EKF算法在實時性方面的表現(xiàn)，本項目采用了優(yōu)化的算法實現(xiàn)方法，利用矩陣運算的快速算法和并行計算技術(shù)，確保在大規(guī)模電池系統(tǒng)中也能夠?qū)崿F(xiàn)高效的SOC估計。電池的工作溫度對其充電狀態(tài)和性能有重要影響，溫度變化可能導致電池電壓和電流特性發(fā)生變化，從而影響SOC估計。為了應對溫度變化對SOC估計的影響，本項目將電池溫度信息引入EKF模型，并通過溫度補償算法對SOC估計進行調(diào)整，以消除溫度波動帶來的影響。項目特點與創(chuàng)新高精度SOC估計基于擴展卡爾曼濾波器的電池SOC估計方法具有較高的精度，能夠?qū)崟r估算電池的充電狀態(tài)，減少由于測量誤差和噪聲干擾帶來的估計誤差，從而保證電池管理系統(tǒng)的高效運行。本項目通過融合電壓、電流、溫度等多種傳感器數(shù)據(jù)，提高了SOC估計的準確性。不同傳感器的數(shù)據(jù)互為補充，能夠在復雜環(huán)境下提供更加可靠的估計結(jié)果。無人機與機器人儲能電站%初始狀態(tài)和參數(shù)設置%狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型(簡化的電池模型)H=1;%測量矩陣%初始估計%生成真實數(shù)據(jù)true_SOC=50+0.1*(randn(100,1));%模擬真實S項目模型描述及代碼示例傳感器數(shù)據(jù)采集%傳感器數(shù)據(jù)模擬voltage=3.7+0.1*randn(1,1current=0.5+0.05*randn(1,100);%模擬電池電流感器讀取過程。randn()函數(shù)生成高斯噪聲，模擬傳感器數(shù)電池模型構(gòu)建SOC(充電狀態(tài))與電流、時間等變量有關(guān)。%電池模型%通過電流和時間變化估算SOCsoc=50+此部分簡化了電池SOC的變化過程，通過電流的積分來估算SOC的變化。R=0.1;%測量噪聲Q=0.1;%過程噪聲%狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣與測量矩陣H=1;%測量矩陣%預測步驟%更新步驟K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%計算卡爾曼增益Z=voltage(k)+randn*0.1;%模擬帶噪聲的觀測值X=x_pred+K*(z-H*x_pred);%更新SOC估計P=(1-K*H)*P_pred;%更新協(xié)方差復制代碼plot(1:100,soc,'r','LineWidth',1.5);%真實SOCplot(1:100,x,'b','LineWidth',1.5);%估計SOClegend('真實SOC',’估計SOC');這段代碼繪制了SOC估計結(jié)果與真實SOC數(shù)據(jù)的對比圖，幫助用戶直觀了解項目模型算法流程圖V傳感器數(shù)據(jù)采集->獲取電池電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)->數(shù)據(jù)預處理V電池模型構(gòu)建->構(gòu)建電池的非線性狀態(tài)方程->構(gòu)建系統(tǒng)動態(tài)模型VEKF算法->預測步驟->使用上一時刻的狀態(tài)估計預測當前狀態(tài)V更新步驟->使用傳感器數(shù)據(jù)更新狀態(tài)估計V輸出與顯示->顯示SOC估計結(jié)果->繪制SOC變化圖V項目目錄結(jié)構(gòu)設計及各模塊功能說明/EKF_Battery_SOC_Estim等)#存放采集的數(shù)據(jù)(電池電壓、電流、溫度—battery_model.m#存放電池模型及相關(guān)函數(shù)濾波、去噪等，確保數(shù)據(jù)的準確性。此模塊必須具備較低的延遲，以保證SOC可視化與用戶界面面采用Web技術(shù)或嵌入式設備上的圖形顯示系統(tǒng)，能夠提供跨平臺的訪問體驗。務從CPU轉(zhuǎn)移到GPU進行處理，從而提高整體系統(tǒng)性能。系統(tǒng)監(jiān)控與自動化管理為了提升項目開發(fā)的效率和可維護性，采用自動化CI/CD(持續(xù)集成/持續(xù)交付)管道。在CI/CD管道中，通過版本控制工具(如Git)自動構(gòu)建、測試、部署模API服務與業(yè)務集成為實現(xiàn)系統(tǒng)與其他業(yè)務系統(tǒng)的集成，項目可以提供API服務接口，供外部應用進通過界面查看電池狀態(tài)、趨勢圖等，支持導出SOC估計結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)為CSV、需要設置用戶權(quán)限管理系統(tǒng)，根據(jù)用戶角色(如管理員、操作員、普通用戶)控為了保護用戶數(shù)據(jù)，所有敏感信息，包括電池SOC、操作記錄等，都需要進行加過程中的數(shù)據(jù)則采用TLS等加密協(xié)議，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取或篡改。逐步優(yōu)化現(xiàn)有模型。更新后的模型需通過驗證集進行測試，確保其性能和精項目未來改進方向隨著電池技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)有的電池模型可能無法完全適應新型電池的特性。因此，未來的改進方向之一是對電池模型進行優(yōu)化，考慮更多因素，如電池的老化、環(huán)境溫度變化、電池的充電循環(huán)等。通過對電池狀態(tài)的更細致建模，可以提高SOC估計的準確性。引入深度學習與AI技術(shù)在擴展卡爾曼濾波器(EKF)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合深度學習和人工智能技術(shù)進行進一步優(yōu)化。通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)或長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM),可以從歷史數(shù)據(jù)中學習到更多電池的行為特征，從而在SOC估計中提供更為精準的預除了電壓、電流和溫度外，未來可以集成更多傳感器數(shù)據(jù)，如電池內(nèi)阻、容量等，以提高SOC估計的精度。通過多傳感器數(shù)據(jù)融合，可以更全面地了解電池的狀態(tài)，提升估計的穩(wěn)定性和準確性。未來可以探索多任務學習和在線學習技術(shù)，使得系統(tǒng)在估算SOC的同時，還能實時學習其他相關(guān)任務(如電池健康狀態(tài)估計)。通過增量學習的方式，系統(tǒng)能夠自適應地調(diào)整算法參數(shù)，確保在不斷變化的工作環(huán)境中維持高精度估計。隨著能源管理需求的不斷增長，未來的電池管理系統(tǒng)可能需要處理多電池系統(tǒng)的SOC估計問題。通過擴展現(xiàn)有的SOC估計算法，使其能夠支持多個電池組的并行估計和管理，為大規(guī)模儲能系統(tǒng)或電動汽車群體管理提供支持。高效算法的研究與實現(xiàn)為了進一步提高系統(tǒng)的實時性能，未來可以研究和實現(xiàn)更高效的SOC估計算法，如自適應卡爾曼濾波器、粒子濾波器等，這些算法能夠更好地處理電池系統(tǒng)中的非線性和不確定性，提高系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的魯棒性和估計精度。環(huán)境適應性增強電池的SOC估計受外部環(huán)境影響較大，尤其是溫度、濕度和負載波動等。未來的改進方向之一是增強系統(tǒng)對環(huán)境變化的適應性，通過動態(tài)調(diào)整算法參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)在極端環(huán)境下的表現(xiàn)。與智能電網(wǎng)的集成隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，電池儲能系統(tǒng)成為電網(wǎng)調(diào)度的重要組成部分。未來，SOC估計系統(tǒng)可以與智能電網(wǎng)進行深度集成，通過實時估算電池SOC,為電網(wǎng)提供準確的電池狀態(tài)信息，優(yōu)化電池的充放電策略，提高電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)項目總結(jié)與結(jié)論本項目通過基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)算法的電池SOC估計方法，成功地實現(xiàn)了對電池充電狀態(tài)的高精度實時估計。通過數(shù)據(jù)采集、EKF算法、狀態(tài)估計和可視化展示等模塊的緊密協(xié)作，系統(tǒng)能夠準確地預測電池的充電狀態(tài)，為電池管理系統(tǒng)(BMS)提供有力支持。項目的創(chuàng)新之處在于通過EKF算法對電池非線性特性進行有效的建模和估計，提高了SOC估計的精度。同時，通過引入實時數(shù)據(jù)流處理、GPU加速推理、API服數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制等方面，項目也提供了全面的保障，確保了用戶數(shù)據(jù)的安全通過項目的部署與應用，系統(tǒng)能夠在不同類型的電池系統(tǒng)中提供實時的SOC估計，優(yōu)化電池管理，延長電池壽命，提高能源利用效率。在未來的改進方向中，項目將進一步優(yōu)化電池模型，結(jié)合深度學習和AI技術(shù)，擴展系統(tǒng)的適應性和準確性，推動電池SOC估計技術(shù)的進步。總之，基于EKF的電池SOC估計方法為電池管理系統(tǒng)提供了一個高效、精確的解決方案，具有廣泛的應用前景，尤其是在電動汽車、可再生能源儲能和智能電網(wǎng)第一階段：環(huán)境準備清空環(huán)境變量clearall;%清空工作空間中的所有變量clc;%清空命令行窗口解釋：clearall會清除工作空間中的所有變量，避免影響新的實驗；clc清空命令行，方便查看新的輸出；closeall關(guān)閉所有打開的圖窗，確保不會干擾后關(guān)閉報警信息warning('off','all');%關(guān)閉所有警告信息解釋：使用warning('off','all')命令關(guān)閉所有警告信息，避免干擾程序的輸關(guān)閉開啟的圖窗清空變量clearvariables;%清除所有用戶定義的變量解釋：這行代碼通過clearvariables清除所有變量，確保環(huán)境的干凈。clc;%清空命令行窗口解釋：通過clc清空命令行窗口，避免歷史輸出信息影響當前輸出的清晰度。toolboxes={'ControlSystemToolif~any(strcmp(toolboxes{i},matlab.addons.installedAddons()))error('Missingrequiredtoolbox:%s',tool%檢查是否有可用的GPUifgpuDeviceCount>0disp('沒有可用的GPU設備');%導入數(shù)據(jù)temperature=data.temper%導出數(shù)據(jù)save('processed_battery_data.mat','v解釋：使用load從.mat文件中加載數(shù)據(jù)，提取%處理數(shù)據(jù)窗口化voltage_window=buffer(voltage,window_size);%將電壓數(shù)據(jù)按窗口大小current_window=buffer(current,window_siztemperature_window=buffer(temperature,window_size);%將溫度數(shù)據(jù)按解釋：buffer函數(shù)將原始數(shù)據(jù)按指定的窗口大小進行分割，便于數(shù)據(jù)處理功能(填補缺失值和異常值的檢測和處理功能)%填補缺失值voltage=fillmissing(voltage,'linear');%使用線性插值填補電壓數(shù)據(jù)current=fillmissing(c%檢測并處理異常值voltage(voltage>4.2current(current>10)=10;%將電壓大于4.2V的值設為4.2V%將電流大于10A的值設為10A解釋：使用fillmissing填補缺失值，linear插值方法通過線性插值來填充缺數(shù)據(jù)分析(平滑異常數(shù)據(jù)、歸一化和標準化等)%數(shù)據(jù)平滑(使用滑動平均)voltage_smooth=smooth(voltage,10);%使用窗口大小為10的滑動平均平%數(shù)據(jù)標準化voltage_norm=(vo解釋：smooth用于數(shù)據(jù)平滑，減少異常波動；標準化處理使數(shù)據(jù)均值為0,標準差為1,便于后續(xù)算法處理。%提取特征：計算每個窗口的電壓平均值、最大值、最小值等voltage_avg=mean(voltage_window);%每個窗口的電壓均值%劃分訓練集和測試集train_ratio=0.8;%訓練集比例為80%num_samples=length(voltage);%樣本總數(shù)train_size=round(train_ratio*num_samples);%訓練集樣本數(shù)X_train=voltage(1:train_size);%訓練集電壓數(shù)據(jù)Y_train=current(1:train_size);%訓練集電流數(shù)據(jù)X_test=voltage(train_size+1:end);%測試集電壓數(shù)據(jù)Y_test=current(train_size+1:end);%測試集電流數(shù)據(jù)解釋：將數(shù)據(jù)集按照80%的比例劃分為訓練集和測試集。訓練集用于訓練模型，測試集用于評估模型的性能。參數(shù)設置復制代碼%設置EKF算法的參數(shù)Q=le-5;%過程噪聲R=le-2;%測量噪聲解釋：Q和R分別為EKF算法中的過程噪聲和測量噪聲，用于控制估計的準確性和穩(wěn)定性。第三階段：設計算法設計算法復制代碼%初始化EKF參數(shù)x=50;%初始SOCP=1;%初始誤差協(xié)方差A=1;%狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣B=0;%控制矩陣H=1;%測量矩陣解釋：初始化EKF算法所需的參數(shù)，包括初始SOC值、協(xié)方差矩陣、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩問題分析分析電池SOC估計問題，考慮電壓、電流和溫度對SOC的影響，提出基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)的解決方案。fork=2:length(voltage)%預測步驟x_pred=A*x+B*current(k);%預測下一個時刻的SOCP_pred=A*P*A'+Q;%協(xié)方差預測%更新步驟K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%計算卡爾曼增益Z=voltage(k)+randn*0.1;%模擬帶噪聲的電壓觀測值x=x_pred+K*(z-H*x_pred);P=(1-K*H)*P_pred;%更新協(xié)方差%設計擴展卡爾曼濾波器(EKF)%計算卡爾曼增益并更新狀態(tài)估計%訓練模型并優(yōu)化解釋：訓練EKF模型，并通過調(diào)整算法參數(shù)優(yōu)化模型的性能。復制代碼%測試集上評估模型解釋：使用測試集對訓練得到的模型進行評估，驗證模型的泛化能力。多指標評估復制代碼mse=mean((Y_test-Y_pred).^2);%均方誤差mae=mean(abs(Y_test-Y_pred));%平均絕對誤差解釋：通過多個評估指標(如MSE、MAE等)評估模型的預測性能。設計繪制誤差熱圖復制代碼%繪制誤差熱圖imagesc(abs(Y_test-Y_pred));%計算誤差并繪制熱圖解釋：繪制誤差熱圖，幫助可視化預測誤差。設計繪制殘差圖復制代碼%繪制殘差圖plot(Y_test-Y_pred);%繪制殘差圖解釋：繪制殘差圖，分析模型的偏差。精美GUI界面文件選擇模塊%文件選擇按鈕回調(diào)函數(shù)functionselectFileButton_Callback(app,eveapp.FilePathLabel.Text=fullfile(pathNuialert(app.UIFigure,'未選擇任何文件!’,'錯誤');%彈出錯誤參數(shù)設置模塊%設置學習率的輸入框functionlearningRateEditFieapp.learningRate=app.LearningRateEditFie%設置批次大小的輸入框functionbatchSizeEditField_ValueCh小模型訓練模塊%模型訓練按鈕回調(diào)functiontrainButton_Callback(app,event)%檢查輸入?yún)?shù)是否合法ifisempty(app.data)%訓練模型model=trainModel(app.data,app.learningRate,app.batchSize);%%顯示訓練結(jié)果結(jié)果顯示模塊%繪制模型結(jié)果的函數(shù)functionplotResult(model)title('訓練過程中的損失變化’);%圖表標題%實時更新訓練結(jié)果functionupdateTrainingStatus(app,message)app.TrainingResultLabel.Text=message;%動態(tài)更新結(jié)果標簽functionvalidateInputs(app)ifapp.learningRate<=0||app.learningRate>1'學習率應在0到1之間!’,’輸入錯誤’);ifapp.batchSize<=0解釋：validateInputs函數(shù)用于驗證用戶輸入的參數(shù)是否合理。如果學習率不在0到1之間或批次大小小于等于0,則彈出提示框警告用戶輸入錯誤。%回顯選擇的文件路徑functionupdateFilePathLabel(app,filePath)app.FilePathLabel.Text=filePath;%更新文件解釋：updateFilePathLabelfunctionresizeUIComponents(%獲取UI組件的大小和位置app.FilePathLabel.Positionapp.TrainingResultLabel.Position=[10,250,300,20];app.TrainingButton.Position=[10,200,100,40完整的GUI代碼框架(簡化版)classdefBatterySOCApp<matlab.apps.AppBaseUIFigurematlab.ui.FigureFilePathLabelmatlab.ui.cTrainingButtonmatlab.ui.control.TrainingResultLabelmatlab.LearningRateEditFieldmatlab.ui.control.NumericEditFieldBatchSizeEditFieldmatlab.ui.control.NumericEditFieldbatchSizedouble=32%Componentinitializamethods(Access=public)第七階段：防止過擬合及參數(shù)調(diào)整防止過擬合超參數(shù)調(diào)整%交叉驗證cv=cvpartition(length(data),'KFold',5);%使用5折交叉驗證trainIdx=cv.training%訓練模型model=trainModel(predictions=predictModel(model,%評估性能evaluateModel(predict解釋：通過5折交叉驗證，可以評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，防止過擬合。cvpartition用于劃分數(shù)據(jù)集，trainModel和predictModel分別用于訓練和預%數(shù)據(jù)增強augmentedData=augmentData(data);%數(shù)據(jù)增強函數(shù)(如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等) 解釋：通過數(shù)據(jù)增強，可以生成更多的數(shù)據(jù)樣本，有助于提高模型的泛化能力。augmentData是一個自定義函數(shù)，%搜索最佳超參數(shù)hyperparameters=optimizeHyperparameters(trainData);解釋：optimizeHyperparameters是一個函數(shù)，搜索最佳超參數(shù)%使用Dropout防止過擬合dropoutRate=0.5;%設置Dropout比率解釋：dropoutRate通過隨機丟棄神經(jīng)網(wǎng)絡的部分連接，完整代碼整合封裝%清空環(huán)境變量clearall;%清除工作區(qū)中的所有變量，確保沒有舊變量干擾clc;%清空命令行窗口，保持干凈closeall;%關(guān)閉所有已打開的圖窗，確保圖窗不會干擾%關(guān)閉報警信息warning('off','all');%關(guān)閉所有MATLAB的警告信息，避免干擾輸出ifgpuDeviceCount>0disp('GPU加速已啟用');%顯示GPU已啟用信息disp('沒有可用的GPU設備’);%如果沒有GPU設備，則顯示信息%數(shù)據(jù)加載與預處理%選擇文件[fileName,pathName]=uigetfile('*.mat',’選擇數(shù)據(jù)文件’);%彈出文件iffileName~=0%如果選擇了文件data=load(fullfile(pathName,fileName));%加載選定的數(shù)據(jù)文件voltage=data.voltage;%提取電池電壓數(shù)據(jù)temperature=data.temperature;%提取電池溫度數(shù)據(jù)error('未選擇數(shù)據(jù)文件’);%如果沒有選擇文件，拋出錯誤%數(shù)據(jù)預處理voltage=fillmissing(voltage,'linear');%對電壓數(shù)據(jù)進行線性插值填current=fillmissing(current,'linear');%對電流數(shù)據(jù)進行線性插值填temperature=fillmissing(temperature,'linear');%對溫度數(shù)據(jù)進行線%數(shù)據(jù)標準化voltage_norm=(voltagecurrent_norm=(current-mtemperature_norm=(temperaturestd(temperature);%溫度數(shù)Q=le-5;%過程噪聲R=le-2;%測量噪聲dt=1;%時間間隔%初始化變量P=1;%初始協(xié)方差矩陣A=1;%狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣B=0;%控制矩陣H=1;%測量矩陣%EKF算法實現(xiàn)%預測步驟x_pred=A*x+B*current(k);%根據(jù)電流預測SOCP_pred=A*P*A'+Q;%預測誤差協(xié)方差矩陣%更新步驟K=P_pred*H'/(H*P_pred*H’+R);%計算卡爾曼增益Z=voltage(k)+randn*0.1;%模擬帶噪聲的電壓觀測數(shù)據(jù)X=x_pred+K*(z-H*x_pred);%更新SOC估計值P=(1-K*H)*P_pred;%更新誤差協(xié)方差矩陣%繪制結(jié)果plot(1:leng