基于电池模型的参数辨识结果，使用无迹卡尔曼滤波（UKF）完成SOC的估计，使用MATLAB的simulink建立仿真模型，在SOC初始值不精确的情况下该算法依然能够快速收敛，相比于扩展卡尔曼滤波精度更高。

扩展卡尔曼滤波估计SOC的MATLAB代码，基于锂离子电池二阶RC模型，通过导入电流、电压、SOC，并且设置好参数P、Q、R的值来完成SOC的估计

使用RBF神经网络训练参数用以锂离子电池SOC估计。

深度学习模型的准备和使用手册，LSTM用于锂电池SOH预测（附Python的jypter源代码）

使用RBF神经网络训练数据集，并用训练后的结果应用到UKF算法上,经过验证，当SOC的初始值不准确的时候，UKF算法仍能迅速收敛到真实SOC，证明该算法的鲁棒性较好，SOC估计的平均误差小于0.6%，具有较高的估计精度。

使用LSTM神经网络预测锂离子电池健康状态SOH，预测的均方根误差RMSE=0.006097，误差的绝对值MAE=0.05406，具有较高的估计精度。

各种常见的电池放电工况

详细介绍了考虑温度影响的二阶RC模型的建模过程及注意事项，最后给出了仿真误差，平均误差小于0.2%，说明辨识的参数具有较高的精度。需要模型的留下邮箱。

在电池管理系统(BMS)中，等效电路模型(ECM)是模拟电池动力学的常用方法。然而，模型的简单性和准确性之间总是存在着矛盾。简单的模型通常无法反映电池的所有动态效应，这可能会给参数识别带来误差。然而，一个复杂的模型总是有太多的参数需要识别，并可能存在参数发散问题。本篇文章介绍了RC模型的原理及组，并且使用最小二乘法辨识模型中的参数。

卡尔曼滤波原理介绍，以及如何通过扩展卡尔曼滤波算法完成锂离子SOC的估计，手撕代码并详细介绍了代码里需要更改的地方，适合刚接触锂离子电池建模以及SOC估计的小伙伴们，最后将扩展卡尔曼滤波与实验数据进行对比，最大误差小于0.8%，满足精度要求。如果没有实验数据可以找我要。