【状态估计】健康状态 SOH采用平均加权最小二乘法（AWTLS）进行估计，并对比了加权最小二乘（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）算法附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

健康状态（State of Health，SOH）的准确估计在电池管理、设备维护等领域至关重要。SOH 能够反映设备或电池性能的衰退程度，为制定合理的维护策略、预测使用寿命提供关键依据。平均加权最小二乘法（AWTLS）、加权最小二乘法（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）是状态估计中常用的方法，通过对比研究它们在 SOH 估计中的表现，有助于筛选出更优的估计算法，提升 SOH 估计的准确性和可靠性。

二、算法原理概述

三、基于不同算法的 SOH 估计模型构建

（一）数据采集与预处理

在 SOH 估计研究中，首先需采集与设备或电池健康状态相关的数据，如电池的电压、电流、温度、充放电循环次数等，或设备的振动、温度、压力等参数。采集到的数据不可避免地包含噪声和异常值，通过滤波、去噪等预处理手段，如采用高斯滤波、中值滤波等方法，去除噪声干扰，确保数据的有效性和可靠性，为后续估计模型提供高质量的数据基础。

（二）模型建立

四、算法对比分析

（一）估计精度对比

通过仿真实验或实际数据测试，对比四种算法的估计精度。在数据噪声较小且自变量误差可忽略的情况下，WLS 凭借合理的权重设置，能够实现较高的估计精度；随着噪声增大或自变量存在明显误差，TLS 由于考虑了自变量误差，估计精度逐渐优于 WLS；WTLS 结合权重和全面误差处理，在数据存在不等精度噪声时精度表现最佳；AWTLS 通过平均加权策略，在一定程度上平衡数据影响，估计精度较为稳定，虽在某些理想条件下略逊于 WTLS，但在数据存在异常值时表现出更好的鲁棒性。

（二）计算复杂度对比

从算法的计算流程和涉及的运算来看，WLS 主要进行加权求和与参数优化，计算复杂度相对较低；TLS 需处理数据矩阵的误差，涉及矩阵分解等运算，计算复杂度较高；WTLS 结合了两者的运算，计算量进一步增加；AWTLS 在 WLS 基础上增加分组处理，计算复杂度略有提升，但仍低于 WTLS。在对计算资源有限的场景中，WLS 和 AWTLS 更具优势；而在对精度要求极高且计算资源充足的情况下，WTLS 可能是更好的选择。

（三）鲁棒性对比

通过人为添加异常数据或改变噪声特性，测试各算法的鲁棒性。WLS 对异常数据较为敏感，个别异常值可能严重影响估计结果；TLS 在处理数据误差方面有一定优势，但对异常值的抵抗能力有限；WTLS 在处理不等精度噪声时表现良好，但异常值仍会对其产生较大干扰；AWTLS 由于平均加权策略，能够有效降低异常数据的影响，在数据存在波动或异常时，保持相对稳定的估计性能，鲁棒性表现突出。

五、结论与展望

本研究对 AWTLS、WLS、TLS 和 WTLS 在健康状态 SOH 估计中的应用进行了对比分析。结果表明，不同算法在估计精度、计算复杂度和鲁棒性方面各有优劣。WTLS 在处理复杂噪声数据时精度最高，但计算复杂度大；AWTLS 在保证一定精度的同时，具有较好的鲁棒性和适中的计算复杂度。在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的算法，如对实时性要求高且数据相对稳定的场景，可优先考虑 WLS 或 AWTLS；对精度要求苛刻且计算资源充足的场景，WTLS 更为合适。未来研究可进一步探索算法的改进方向，如优化 AWTLS 的加权策略，结合机器学习方法提升算法性能，以满足更复杂多变的应用需求。