C语言版锂电池SoC计算仿真模型：扩展卡尔曼滤波器EKF与容积卡尔曼滤波CKF的实现及验证

张开发
• 2026/4/10 17:24:12 • 15 分钟阅读

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C语言版锂电池SoC计算仿真模型：扩展卡尔曼滤波器EKF与容积卡尔曼滤波CKF的实现及验证
C语言版扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型 容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现包含定参和FFRLS两种情况已在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功根据输出文件数据在origin中绘图如图23所示该代码实现了基于扩展卡尔曼滤波EKF和遗忘因子递归最小二乘FFRLS算法的电池荷电状态SOC估算功能主要用于电池管理系统中对电池剩余电量的精准估计。核心功能模块1. 电池模型相关函数OCVfromSOC函数通过9阶多项式SOC-OCV多项式拟合公式根据当前SOC值计算电池开路电压OCV。dOCVfromSOC函数计算OCV对SOC的导数用于EKF算法中的观测矩阵更新。2. 矩阵运算工具函数实现了矩阵的基本运算为EKF和FFRLS算法提供数学支持矩阵加法Madd、减法Msubstract矩阵乘法Mmultiple、数乘MxN、数除MdivN矩阵转置Mtranspose3. 扩展卡尔曼滤波EKF模块EKF函数实现SOC估算的核心算法包括时间更新根据系统模型预测当前状态和协方差矩阵测量更新利用电池端电压观测值修正预测结果得到最优SOC估计状态矩阵和协方差矩阵的迭代更新4. 参数辨识模块FFRLS函数采用遗忘因子递归最小二乘算法在线辨识电池模型参数xita2RC函数将辨识得到的参数转换为电池等效电路模型中的电阻R0、R1、R2和电容C1、C2参数5. 主程序FFRLSEKF读取输入数据SOC真实值、电流、电压初始化EKF和FFRLS算法的参数协方差矩阵、初始状态等迭代执行参数辨识和SOC估算利用FFRLS算法实时更新电池模型参数基于更新后的参数通过EKF算法估算SOC将估算结果写入输出文件同时计算并显示程序运行时间算法流程从CSV文件读取电池测试数据SOC真实值、电流、电压初始化系统参数和状态变量对于每一组数据- 构建FFRLS算法的回归向量H- 调用FFRLS算法更新模型参数- 将辨识参数转换为等效电路参数R0、R1、C1、R2、C2- 更新EKF的状态转移矩阵A和输入矩阵B- 调用EKF算法估算当前SOC- 保存估算结果并更新历史数据输出运行时间和完成信息应用场景该代码可应用于电池管理系统BMS中通过融合电流、电压等可测量信息实现对电池荷电状态SOC的精准估算为电池充放电管理、剩余续航预测等提供关键依据。C语言版扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型 容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现包含定参和FFRLS两种情况已在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功根据输出文件数据在origin中绘图如图23所示

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