扩展卡尔曼滤波算法

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波算法

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在锂离子电池的荷电状态（SOC）估计中展现出显著优势，其核心思想是通过线性化处理非线性系统来实现状态估计。该算法在电池管理系统中具有广泛应用，主要因其能够有效处理系统的非线性特性，同时保持较高的估计精度和算法稳定性。

EKF算法通过泰勒展开对非线性系统进行一阶近似，将非线性问题转化为线性问题进行处理。在电池SOC估计中，算法利用电压、电流等测量数据，结合电池模型进行状态预测和更新。这种方法的鲁棒性体现在对模型误差和测量噪声的适应能力上，即使在存在不确定性的情况下仍能保持较好的估计性能。

相比于传统方法，EKF算法具有实现简单、计算效率高的特点，使其非常适合嵌入式系统应用。此外，该算法还能与其他优化方法结合，进一步提升SOC估计的准确性，为电池管理系统提供可靠的状态信息。