（C语言版）扩展卡尔曼滤波EKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现_锂电池数学模型c语言

（C语言版）扩展卡尔曼滤波EKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现，和matlab版本一样包含定参和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2，3所示

扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种常用的非线性滤波算法，它能够对非线性系统进行有效的估计。在电池管理系统中，对锂电池的状态进行准确估计是非常重要的。而电池的SOC(电池剩余容量)是评估电池状态的重要指标之一，因此对SOC的估计具有重要意义。本文将介绍如何使用C语言实现扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池SOC估计，并且在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功。

首先，我们需要了解EKF的原理。扩展卡尔曼滤波是对卡尔曼滤波进行扩展，可以应用于非线性系统的状态估计。其基本思想是通过泰勒级数展开来线性化非线性方程，然后使用卡尔曼滤波进行线性状态估计。在电池SOC估计中，我们可以使用嵌套式的EKF进行非线性状态估计。在本文中，我们使用的是C语言实现的EKF算法。

锂电池SOC估计可以使用定参法和自适应法。定参法是通过电池的放电性能测试来获取电池的特性参数，并通过此参数估计SOC。自适应法则是使用在放电期间测量的电池电流和电压信号来估计SOC，并将反馈的SOC结果用于校正估计误差。本文中，我们实现了定参法和自适应法的EKF算法，并在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中进行了成功的运行。

在实现EKF算法时，我们需要定义状态向量和观测向量。电池SOC估计的状态向量可以包括电池内部参数、电池容量、SOC等状态参数。观测向量包括电池电压和电流等观测量。通过对状态向量和观测向量进行组合，我们可以得到EKF算法的数学模型，从而进行状态估计。

经过我们的实验测试，我们发现，通过嵌套式EKF算法进行电池SOC估计，可以取得较为准确的估计结果。同时，我们也发现在使用定参法和自适应法时，EKF算法都具有较好的适用性。

总之，本文介绍了如何使用C语言实现扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池SOC估计，并在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中进行了成功的运行。通过本文的介绍，读者可以了解到EKF算法在电池SOC估计中的应用，并了解到定参法和自适应法在EKF算法中的适用性。

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