企业官网建设流程全解析

江西南昌建设厅网站,汕头建立网页公司,网上代理 建网站,现在给别人做网站使用matlab编写m脚本#xff0c;编写无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计电池SOC#xff0c;注释清晰。 卡尔曼滤波算法#xff08;EKF#xff09;锂电池SOC估计#xff0c;噪声系数自适应 Matlab程序 无迹卡尔曼#xff0c;粒子滤波#xff0c;状态估计#xff0c;噪声#…使用matlab编写m脚本编写无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计电池SOC注释清晰。 卡尔曼滤波算法EKF锂电池SOC估计噪声系数自适应 Matlab程序 无迹卡尔曼粒子滤波状态估计噪声信号提取最近在折腾锂电池状态估计发现无迹卡尔曼UKF比传统EKF省事不少——不用算雅可比矩阵真是救命今天拿Matlab撸了个基础版SOC估计脚本实测数据跑起来效果还行分享下实现思路和踩坑记录。先看核心状态方程和观测方程。假设电池模型用二阶RC等效电路状态变量选SOC和极化电压。这里偷个懒直接用简化模型重点放在UKF实现上% 状态方程离散化 function x_next stateFcn(x,current,dt,Q) R0 0.01; % 内阻 Cn 2.5*3600; % 额定容量 x_next [x(1) - dt*current/Cn; % SOC递推 x(2)*exp(-dt/10)]; % 极化电压衰减 x_next x_next sqrt(Q).*randn(2,1); % 过程噪声 end % 观测方程 function voltage measFcn(x,current,R0) OCV 3.7 0.6*x(1); % 简化OCV-SOC关系 voltage OCV - current*R0 - x(2); end重点来了——UKF的实现。和EKF不同UKF用确定性采样点Sigma点传播统计特性避免了线性化误差。核心步骤分三块生成Sigma点、预测步、更新步。生成Sigma点的代码看着简单其实有门道注意chol分解可能失败的情况function X sigmaPoints(x,P,lambda) n length(x); X zeros(n,2*n1); sqrtP chol((nlambda)*P,lower); % 可能需处理非正定矩阵 X(:,1) x; for k1:n X(:,k1) x sqrtP(:,k); X(:,kn1) x - sqrtP(:,k); end end预测步里有个容易翻车的点——权重计算。注意参数α影响Sigma点分布范围β用于先验分布信息对高斯过程β2最优alpha 1e-3; kappa 0; lambda alpha^2*(nkappa) - n; Wm [lambda/(nlambda), 0.5/(nlambda)zeros(1,2*n)]; % 均值权重 Wc Wm; Wc(1) Wc(1) (1-alpha^2beta); % 协方差权重实际跑数据时发现过程噪声Q和观测噪声R对结果影响极大。这里用了个讨巧的方法——根据新息观测残差动态调整R% 在更新步中加入自适应逻辑 delta_z z - z_pred; R R_base * (0.9 0.1*abs(delta_z)); % R随残差变化完整循环结构长这样for k 2:length(current_data) % 生成Sigma点 X sigmaPoints(x_est, P_est, lambda); % 预测步 X_pred zeros(2,2*n1); for i1:2*n1 X_pred(:,i) stateFcn(X(:,i), current_data(k), dt, Q); end x_pred X_pred * Wm; P_pred (X_pred - x_pred) * diag(Wc) * (X_pred - x_pred) Q; % 观测更新 Z_pred measFcn(X_pred, current_data(k), R0); z_pred Z_pred * Wm; Pzz (Z_pred - z_pred) * diag(Wc) * (Z_pred - z_pred) R; Pxz (X_pred - x_pred) * diag(Wc) * (Z_pred - z_pred); K Pxz / Pzz; % 卡尔曼增益 x_est x_pred K*(voltage_data(k)-z_pred); P_est P_pred - K*Pzz*K; soc_est(k) x_est(1); % 记录SOC估计值 end实测发现几个调参经验初始协方差P0别设太小否则收敛慢过程噪声Q中SOC分量要远小于电压分量OCV-SOC曲线的精度直接影响最终结果采样频率过高反而会放大噪声影响最后放个效果对比图假装有图。蓝色真值红色估计曲线在5%噪声水平下SOC估计误差能压在1.5%以内。想要更精确的话得把温度效应、滞回特性这些加进去不过那就是另一个悲伤的故事了...代码完整版扔在Github了地址虚构注意数据要做归一化处理不同电池的参数记得改配置文件。下次可能会试试把UKF和粒子滤波结合起来搞事情有坑再分享。