卡尔曼滤波在电池管理系统中的应用——Simulink模型及源码分享

卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，广泛应用于各种领域，包括电池管理系统。本文将介绍在Simulink环境下使用卡尔曼滤波进行电池状态估计的模型，并分享相应的源代码。

电池管理系统是电动汽车和可再生能源系统等领域的关键组成部分。准确估计电池的状态（如电压、电流、容量等）对系统的性能和安全至关重要。卡尔曼滤波作为一种优秀的状态估计方法，能够根据测量值和系统模型的先验知识，通过迭代计算得到更加准确的状态估计结果。

首先，我们需要建立一个Simulink模型来实现基于卡尔曼滤波的电池状态估计。以下是一个简单的示例模型：

% 开始建模
model = 'KalmanFilterBattery';
open_system(model);

% 添加输入端口
inports =