<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_65270708的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_65270708</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_65270708]]></copyright><item><title><![CDATA[Matlab实现EKF拓展卡尔曼滤波算法估算锂电池SOC]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_65270708/article/details/136742109</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_65270708/article/details/136742109</guid><author>m0_65270708</author><pubDate>Fri, 15 Mar 2024 22:44:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[在这种电池的荷电状态（State of Charge,简称SOC）代表电池剩余可用电量占总容量的百分比。在电池管理系统中，电池SOC的准确估算具有重要的地位。由于电池SOC是不可直接测量的，其实时值的精确估计成为防止由于电池过充或过放引起的潜在问题和爆炸风险的关键问题之一。估算SOC的方法有很多，安时积分法，开路电压法，神经网络法等等。感兴趣的可自行了解，这里不再赘述。电池SOC估算的流程如上图所示，首先对电池进行建模和参数识别，然后用EKF算法计算电池的SOC。]]></description><category></category></item></channel></rss>