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

使用无迹卡尔曼滤波完成锂离子电池SOC的估计，经过验证，采用无迹卡尔曼滤波算法要优于扩展卡尔曼滤波。

这次来写一篇使用EKF扩展卡尔曼滤波进行二阶RC模型的参数辨识的程序及讲解，目前使用的比较多的参数辨识方法是离线参数辨识（指数拟合HPPC工况端电压数据）、遗忘因子最小二乘法这两种算法，而EKF用的多的地方是在参数辨识完成后的后续SOC估计中，下面就来介绍一下EKF算法进行参数辨识与最小二乘法的一些核心区别：EKF是一种针对非线性系统的状态估计算法，通过泰勒展开对非线性模型进行局部线性化，结合卡尔

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。

本篇博客介绍了脚本的主函数部分，通过给定实验测量的电池时间、电压、电流和温度数据，通过EKF_SOC_Estimation Function来分析计算电池在使用中的SOC和端电压（Vt），并将Function输出的数据进行分析，绘制出测量端电压与估计端电压的对比图、端电压误差图、真实SOC与EKF估计的SOC对比图、SOC误差图。并计算端电压（Vt）和SOC的均方根误差（RMSE）和最大误差（MA

使用LSTM估计电池的RUL

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。