新能源BMS佬大-优快云博客

原创使用EKF扩展卡尔曼滤波进行二阶RC模型的参数辨识

这次来写一篇使用EKF扩展卡尔曼滤波进行二阶RC模型的参数辨识的程序及讲解，目前使用的比较多的参数辨识方法是离线参数辨识（指数拟合HPPC工况端电压数据）、遗忘因子最小二乘法这两种算法，而EKF用的多的地方是在参数辨识完成后的后续SOC估计中，下面就来介绍一下EKF算法进行参数辨识与最小二乘法的一些核心区别：EKF是一种针对非线性系统的状态估计算法，通过泰勒展开对非线性模型进行局部线性化，结合卡尔曼滤波框架实现参数和状态的联合估计。

2025-03-11 18:02:17 531

原创小型锂电池管理系统的设计与实现：电压监控、温度监控、SOC计算、高压上下电流程与故障处理策略

本文详细介绍了一个小型锂电池管理系统的设计、实现及其关键功能。管理系统主要包括电池电压监控、电池温度监控、电池SOC计算、高压上下电控制策略、电池故障检测及报警等。通过对电池过压、欠压、超温、低温等故障的有效监测和处理，本文提出了一种保障锂电池安全运行的管理策略。旨在为锂电池管理系统的研发和应用提供参考。

2025-02-10 14:03:39 1228

原创为什么在仿真里都使用安时积分法可以作为理论的soc值？

刚入门BMS的同学估计会有这样的一个疑惑，就是往往会觉得安时积分法原理简单，而卡尔曼滤波算法相比于安时积分法来说很复杂，潜意识会认为越复杂的算法精度会越高，但其实不是这样的，下面就分析一下为什么在MATLAB仿真里电流积分法可以作为理论参考值，注意这句话的前提是仿真里而不是实际中，这就需要从引起安时积分法的两个误差来说起了，第一个误差就是初始值不准确所造成的，安时积分法的公式如下式所示。获取同款模型关注公众号：新能源BMS佬大。获取可关注公众号：新能源BMS佬大。

2024-11-20 21:41:03 590

原创基于初始运行数据的电池循环寿命预测

使用基于物理的建模方法预测锂离子电池的循环寿命是非常复杂的，因为不同的操作条件和显著的设备可变性，即使是来自同一制造商的电池。该数据集包含来自124个锂离子电池的测量值，这些电池的额定容量为1.1Ah，额定电压为3.3V，具有各种充电和放电配置文件。完整的数据集可以在这里访问[2]这里有详细的描述[11.对于此示例，数据仅包含与提取的特征相关的子集测量值。训练数据包含来自 41 个细胞的测量值，验证数据包含来自43 个细胞的测量值，测试数据包含来自 40 个细胞的测量值。

2024-08-25 21:25:16 789 1

原创电池管理系统SOC算法资料优化目录2024.8.26

这篇文章主要写一下这一次更新的几个地方，有对原来的代码及模型进行优化的部分，也有新增加的代码和模型，我就把几个比较典型的给列了出来。但是还有好多的更新没有在下面展示出来，因为一个个展示出来太复杂了。如果你对更新的内容不太感兴趣，想直接获取最新的代码。请移步到文章的末尾即可。

2024-08-25 21:14:46 1710 1

原创燃料电池混合电源的能量管理系统

给出了基于燃料电池的多电动飞机应急动力系统的仿真模型。随着MEA中起落架和飞控系统的电气化程度的提高，常规应急电源系统(冲压式空气涡轮或空气驱动发电机)的峰值电力负荷增加。因此，在较低的飞机速度下，产生的功率几乎为零，冲压空气涡轮(RAT)/空气驱动发电机(ADG)存在过载的潜在风险。为了确保MEA的安全着陆，需要一个更强大的应急电源系统。该模型提出了一种基于燃料电池、锂离子电池和超级电容器的备用应急电源系统。该演示还为燃料电池混合电源提供了不同的能量管理系统。

2024-07-02 22:47:28 1425

原创如何找BMS算法、BMS软件的实习

如何找到BMS算法、BMS软件的实习，以及需要具备哪些条件

2024-07-02 22:32:31 1373 2

原创使用自定义函数拟合辨识HPPC工况下的电池数据（适用于一阶RC、二阶RC等电池模型）

该程序可以离线辨识HPPC工况下的电池数据，只需要批量导入不同SOC所对应的脉冲电流电压数据，就可以瞬间获得SOC为[100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%]的所有电池参数,迅速得到参数辨识的结果并具有更高的精度，可以很大程度上降低参数辨识的时间，提高参数辨识效率。

2023-11-05 13:04:32 3741 11

原创锂电池组冷却模型

这个模型是汽车电池组的热管理模型。电池组（PACK）由好几个电池模块组成，这些电池模块通过串联和并联的方式形成PACK。每个电池单元都使用battery (Table-Based) Simscape electric模块建模。在这个模型中，所有电池的初始温度和荷电状态（SOC）都是一样的。四个电池模块，三个相似，一个不同，串联起来模拟一个电池组。本例中的结果假设初始环境温度等于25摄氏度。冷却剂控制子系统用于确定电池组冷却剂流量。

2023-07-06 16:59:46 1154 1

原创双卡尔曼滤波（KF-UKF）用于考虑电池老化的SOC估计

双卡尔曼滤波（KF-UKF）用于考虑电池老化的SOC估计。介绍了如何使用Simulink来完成无迹卡尔曼滤波的搭建以估计锂电池非线性系统的SOC。（1）KF估计电池老化。电池的容量会随着每次充放电循环而下降，从而导致SOC估计不准确。当电池在充电和放电之间转换时，使用基于事件的线性卡尔曼滤波器来估计电池容量。然后使用估计容量来反映电池的健康状况。（2）UKF估计电池SOC。基于二阶RC模型所辨识的参数，使用UKF来实时估计电池的SOC。

2023-07-05 16:03:11 2691 4

原创基于simulink的四节串联锂电池的主动均衡算法（PID控制）

使用PID控制算法来完成四节串联锂电池的均衡仿真，并详解了均衡的过程，在仿真环境下该均衡电路和均衡策略能够有效解决电池间电量不均衡问题，且误差满足设计要求。

2023-06-27 15:04:03 3310 8

原创使用粒子群优化算法（PSO）辨识锂电池二阶RC模型参数（附MATLAB代码）

使用粒子群优化算法来辨识锂离子电池二阶RC模型的参数。将粒子群优化算法寻找到的最优参数代入二阶RC模型进行仿真，经过验证，端电压的估计误差小于0.1%，说明粒子群优化算法辨识得到的参数具有较高的精度，为锂离子电池SOC的估计做铺垫。

2023-06-07 16:24:55 4971 10

原创使用CNN-LSTM来预测锂离子电池健康状态SOH（附代码）

使用LSTM神经网络预测锂离子电池健康状态SOH，预测的均方根误差RMSE=0.006097，误差的绝对值MAE=0.05406，具有较高的估计精度。

2023-05-26 17:54:00 12873 28

原创 RBF-UKF径向基神经网络结合无迹卡尔曼滤波估计锂离子电池SOC（附MATLAB代码）RBF神经网络训练部分

使用RBF神经网络训练参数用以锂离子电池SOC估计。

2023-04-18 11:00:20 2037 5

原创 RBF-UKF径向基神经网络结合无迹卡尔曼滤波估计锂离子电池SOC（附MATLAB代码）

使用RBF神经网络训练数据集，并用训练后的结果应用到UKF算法上,经过验证，当SOC的初始值不准确的时候，UKF算法仍能迅速收敛到真实SOC，证明该算法的鲁棒性较好，SOC估计的平均误差小于0.6%，具有较高的估计精度。

2023-04-07 11:18:40 1914 16

原创深度学习模型的准备和使用教程，LSTM用于锂电池SOH预测（第二节）（附Python的jypter源代码）

使用LSTM估计电池的RUL

2023-03-14 15:56:32 4675 1

原创深度学习模型的准备和使用教程，LSTM用于锂电池SOH预测（第一节）（附Python的jypter源代码）

深度学习模型的准备和使用手册，LSTM用于锂电池SOH预测（附Python的jypter源代码）

2023-03-13 20:17:40 6299 7

原创扩展卡尔曼滤波（EKF）原理分析并使用Python程序估计锂离子电池SOC

使用扩展卡尔曼滤波来估计电池SOC，并给出Python代码及仿真结果分析。

2023-03-01 10:46:59 4021 6

原创考虑温度影响的自适应扩展卡尔曼滤波估计电池SOC

自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）估计电池SOC的simulink模型，使用simcape搭建锂离子电池热模型，该模型考虑了温度因素，通过查表模块来寻找当前温度以及SOC下的电池参数，并结合扩展卡尔曼滤波以实现SOC的自适应估计。

2023-01-19 19:51:24 2667 6

原创使用遗忘因子最小二乘法（FFRLS）的锂离子电池二阶RC参数辨识

基于锂离子电池的放电实验数据，使用带遗忘因子的最小二乘法（FFRLS）辨识得到二阶RC模型的参数，并结合扩展卡尔曼滤波算法在线估计SOC，经过验证，SOC的平均误差小于1%，具有较高的估计精度。

2023-01-05 19:56:57 13837 10

原创基于等效电路模型（RC）的锂离子电池参数在线辨识

在电池管理系统(BMS)中，等效电路模型(ECM)是模拟电池动力学的常用方法。然而，模型的简单性和准确性之间总是存在着矛盾。简单的模型通常无法反映电池的所有动态效应，这可能会给参数识别带来误差。然而，一个复杂的模型总是有太多的参数需要识别，并可能存在参数发散问题。本篇文章介绍了RC模型的原理及组，并且使用最小二乘法辨识模型中的参数。

2022-12-21 20:01:34 14331 17

原创使用扩展卡尔曼滤波（EKF）估计电池SOC（附MATLAB程序及详解）part1主函数篇

本篇博客介绍了脚本的主函数部分，通过给定实验测量的电池时间、电压、电流和温度数据，通过EKF_SOC_Estimation Function来分析计算电池在使用中的SOC和端电压（Vt），并将Function输出的数据进行分析，绘制出测量端电压与估计端电压的对比图、端电压误差图、真实SOC与EKF估计的SOC对比图、SOC误差图。并计算端电压（Vt）和SOC的均方根误差（RMSE）和最大误差（MAX）。

2022-12-15 13:18:01 5029 5

原创 10种软件滤波方法

软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用，这10种方法各有优劣，根据自己的需要选择。同时提供了C语言的参考代码，希望对各位能有帮助。

2022-12-01 15:47:57 1733

原创无迹卡尔曼滤波估计SOC（附MATLAB程序详解）

使用无迹卡尔曼滤波完成锂离子电池SOC的估计，经过验证，采用无迹卡尔曼滤波算法要优于扩展卡尔曼滤波。

2022-11-30 21:11:29 4418 8

原创扩展卡尔曼滤波（EKF）估计SOC代码2详解，基于二阶RC模型（附MATLAB代码）

扩展卡尔曼滤波估计SOC的MATLAB代码，基于锂离子电池二阶RC模型，通过导入电流、电压、SOC，并且设置好参数P、Q、R的值来完成SOC的估计

2022-11-29 22:15:24 6377 27

原创锂离子电池相关知识答疑篇（前几天发了博客之后，有好多小伙伴提出了一些问题，我就将比较有代表性的问题解答一下，刚入门的也可以看懂）

锂离子电池相关知识答疑篇（前几天发了博客之后，有好多小伙伴提出了一些问题，我就将比较有代表性的问题解答一下，纯小白也可以看懂）

2022-11-28 18:50:23 1585 1

原创基于自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）的锂离子电池SOC估计（附MATLAB代码）

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）估计电池的端子电压（Vt）和充电状态（SOC）。

2022-11-16 19:48:59 8347 7

原创手把手教你如何建立考虑温度影响的锂离子电池二阶RC模型

详细介绍了考虑温度影响的二阶RC模型的建模过程及注意事项，最后给出了仿真误差，平均误差小于0.2%，说明辨识的参数具有较高的精度。需要模型的留下邮箱。

2022-11-10 16:54:43 5897 13

原创无迹卡尔曼滤波估计SOC的simulink模型详解

基于电池模型的参数辨识结果，使用无迹卡尔曼滤波（UKF）完成SOC的估计，使用MATLAB的simulink建立仿真模型，在SOC初始值不精确的情况下该算法依然能够快速收敛，相比于扩展卡尔曼滤波精度更高。

2022-11-09 16:49:08 5235 11

原创基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计（附MATLAB代码）

卡尔曼滤波原理介绍，以及如何通过扩展卡尔曼滤波算法完成锂离子SOC的估计，手撕代码并详细介绍了代码里需要更改的地方，适合刚接触锂离子电池建模以及SOC估计的小伙伴们，最后将扩展卡尔曼滤波与实验数据进行对比，最大误差小于0.8%，满足精度要求。如果没有实验数据可以找我要。

2022-11-07 16:36:29 16946 221

原创锂离子电池离线参数辨识（基于二阶RC电池模型）

锂离子电池二阶RC模型参数辨识及MATLAB指数拟合

2022-11-06 18:42:57 20658 43

原创锂离子电池放电数据

各种常见的电池放电工况

2022-11-05 15:58:55 8692 22

四节主动均衡-均值算法（使用PID控制PWM波形）

四节电池的均衡拓扑结构如图1所示，四节电池通过串联形成完整的回路，相邻的两节电池之间分配有开关管与二极管用来控制电流的流向，电感L1、L2与L3作为储能元件，原理是以磁场的方式来存储能量，在该模型中电感会吸收高SOC的电池能量，并将该能量转移给低SOC的电池以实现均衡。在图1中可以通过双击battery来设置电池的参数，如图2所示。由于我们均衡的依据是SOC均衡，因此讲四节电池的初始SOC都设置不同的值，从上到下的SOC初始值依次设置为：65%、60%、50%、40%。

2024-10-28

基于自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）的锂离子电池SOC估计

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）。

2023-07-14

日本锂电技术研究进展-第1辑.pdf

虽然我们总说在锂电池领域中日韩三足鼎立，但那只体现在产业方面，在技术研究方面，日本领先中国很多，是不争的事实。所以，本资料所述及的锂电技术虽然是几年之前的事，但我认为，对今天我们的研究人员来说，仍具有极高的参考价值。

2022-11-29

FreedomCAR混合动力电动汽车电池测试手册

基于FreedomCAR储能开发的目标，与之前的新一代汽车伙伴关系（PNGV）计划手册类似（有一些重要变化）。制定具体程序主要是为了表征与FreedomCAR要求相关的储能设备的性能。然而，预计这些程序对于表征混合储能装置的一般行为具有一定的实用性。预计将继续需要改进这些程序。本手册的第一个发布版本定义了全尺寸储能系统的测试方法，以及对电池、模块或其他小型设备进行测试的规定。

2022-11-29

无迹卡尔曼滤波器（UKF），用于电池健康管理（BHM）

无味卡尔曼滤波器（UKF），用于电池健康管理（BHM）该项目的主要目标是开发BHM软件，该软件使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）例程来估计电池电压，并在偶尔出现测量误差的情况下估计电池电压和充电。向量 UKF 例程被写入 Matlab 函数。

2022-11-05

使用matlab的simcape完成BMS（电池管理系统）的搭建

1. 电池组热管理展示了如何为热管理任务建模一个汽车电池组。 2. 整车热管理 *展示了BEV全车热管理和详细的电池模型。 3.从模块设计到完整包装的工作流程 *演示了从详细的电池模块设计的工作流程到一个实时的包装工厂模型 4. 电池电量状态估计管理系统 *展示如何使用卡尔曼滤波器(EKF)和预测电池的电荷状态。 5. 基于神经网络的电池温度估计 *演示如何使用神经网络消除电池组中的传感器。演示了为神经网络生成训练数据的工作流程，训练网络，验证它并用于时间序列预测，以及为硬件部署生成代码。

2022-08-02

基于matlab的自适应萤火虫算法

基于matlab的自适应萤火虫算法，可以正常运行，有需要的小伙伴可以下载学习。

2022-07-09

锂离子电池放电实验数据

7组锂离子电池放电数据，包括DST工况、UDDS工况、HPPC工况、NASA锂电池测试数据等。测试的参数有电流、电压、温度。

2022-07-09

基于双扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计的matlab代码

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。

2022-07-06

基于循环神经网络CNN+长短期记忆网络的锂离子电池SOC估计方法

使用python来完成锂电池SOC的估计，使用CNN和LSTM来训练和测试数据，代码中有详细的注释，有助于对代码的理解。

2022-07-05

考虑温度因素的锂离子电池二阶RCsimulink模型

温度对锂离子电池的影响不可忽略，该模型的输入为电流和温度，输出为端电压。需要有电流数据和温度数据，可以提高锂离子建模精度，模型简单易懂适合初学者。

2022-06-21

基于自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）、粒子滤波(PF)算法估算锂离子电池SOC

采用二阶RC模型，需要代入自己的数据的地方： R0 = @(x)(-0.07495*(x(4))^4+0.2187*(x(4))^3-0.1729*(x(4))^2+0.01904*(x(4))+0.1973); R1 = @(x)(0.07826*(x(4))^4-0.2208*(x(4))^3+0.217*(x(4))^2-0.08761*(x(4))+0.01664); R2 = @(x)(0.1248*(x(4))^4-0.2545*(x(4))^3+0.1254*(x(4))^2-0.03868*(x(4))+0.05978); C1 = @(x)(2431*(x(4))^4-4606*(x(4))^3+3084*(x(4))^2-589*(x(4))+209.8); C2 = @(x)(681.1*(x(4))^4-3197*(x(4))^3+4595*(x(4))^2-3114*(x(4))+1444);

2022-06-14

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的锂离子电池SOC估计

压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。

2022-05-26

erjiedaiweinanmoxing.slx

二阶戴维南等效电路模型

2021-10-29

空空如也

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