使用 Bar-Delta 滤波估计电池荷电状态
自 R2025a 起
本例演示了如何通过条形三角滤波估计电池电芯的荷电状态 (SOC)。电池包由五个串联的电芯组成。每个电池电芯的初始 SOC 值在 0.45 至 0.65 之间。该估计技术采用电池组状态电量 (SOC) 估计器来获取电池组平均状态电量。电芯 SOC 估计器利用电池组平均 SOC 值来估计电芯的 SOC。电池持续充放电六小时。该估计器在不到 10 分钟内收敛至 SOC 的真实值，随后持续跟踪真实 SOC 值。bar-delta 滤波在计算上高效，因为它使用一个完整的卡尔曼滤波器和 Ns 个单状态卡尔曼滤波器，其中 Ns 表示串联电芯的数量。
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查看来自 Simscape 记录的仿真结果
该图显示了电芯 1 的估计和实际土壤有机碳值，以及所有电芯的估计误差。
实时仿真结果
此示例已在以下平台上进行了测试：
配备 Intel® 3.5 GHz i7 多核 CPU 和 4 GB RAM 的 Speedgoat™ Performance 实时目标计算机。
配备 Intel® Core XEON E3-1275v3 3.5 GHz 处理器和 4 GB RAM 的 dSPACE® SCALEXIO LabBox。
您可以使用 Simscape 局部求解器，以 70 微秒的步长实时运行此模型。采样率较低时，由于缓存未预热，在初始任务执行期间可能会发生任务超限。为避免此类超限，如果所选平台支持相关选项，请通过指定有限次数的任务超限或增加实时应用程序启动阶段的周期性任务采样时间来放宽启动行为。
另请参阅
Cell Delta SOC Estimator (Kalman Filter) | Pack Bar SOC Estimator (Kalman Filter)
