基于MATLAB/Simulink的电池管理系统状态估计与参数辨识仿真平台

资 源 简 介

本项目构建了完整的电池管理仿真系统，包含卡尔曼滤波SOC估计模块，通过状态空间模型实现实时状态估计与动态校正，支持参数辨识和噪声处理。

详 情 说 明

电池管理系统（BMS）状态估计与参数辨识的Simulink仿真平台

项目介绍

本项目基于Simulink环境构建了一套完整的电池管理系统仿真平台，专注于电池状态的实时估计和内部参数的动态辨识。系统通过扩展卡尔曼滤波算法实现对电池荷电状态（SOC）的精确估计，并采用递推最小二乘法在线辨识电池关键参数。平台集成了电池电热耦合模型、充放电控制逻辑以及故障检测功能，为BMS算法的验证与开发提供了可靠的仿真环境。

功能特性

• 卡尔曼滤波状态估计：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，实时估计电池SOC，有效处理系统噪声和测量噪声
• 在线参数辨识：基于递推最小二乘法（RLS）动态辨识电池内阻、容量等关键参数
• 多物理场耦合仿真：集成电池电热模型，模拟真实工况下的电池热分布特性
• 智能故障诊断：内置电压、温度异常检测算法，实现电池健康状态监测
• 可视化分析界面：提供丰富的图形化结果显示与性能评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：在指定路径配置电池测试数据文件，设置初始参数和噪声统计特性
2. 调整模型参数：根据电池类型修改模型初始参数，包括额定容量、初始SOC等

• 运行仿真：启动主程序文件，选择仿真工况模式
• 查看结果：在输出目录查看状态估计曲线、参数收敛分析和系统性能报告

系统要求

• MATLAB/Simulink：版本R2018a或更高
• 附加工具箱：Simulink Control Design, Signal Processing Toolbox
• 最低配置：4核CPU，8GB内存，5GB可用硬盘空间
• 推荐配置：8核CPU，16GB内存，固态硬盘

文件说明

主程序文件实现了项目的核心控制逻辑与数据处理流程，具体包括：初始化系统参数、载入实验测试数据、配置扩展卡尔曼滤波器与递推最小二乘法辨识器的参数设置、协调各个仿真模块的执行顺序、启动Simulink仿真模型并进行循环计算，同时负责结果数据的采集整理、误差统计分析以及生成可视化的性能评估图表。