C语言版：容积卡尔曼滤波(CKF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂电池SOC计算仿真模型及实现

（C语言版）扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型 容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现，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

一、程序核心目标

该程序旨在通过容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）算法实现电池荷电状态（State of Charge, SOC）的精准估计，并结合快速遗忘递归最小二乘（FFRLS）算法进行电池模型参数的在线辨识，以应对电池老化、温度变化等因素对SOC估计精度的影响，为电池管理系统（BMS）提供可靠的状态监测依据。

二、核心功能模块详解

1. 电池模型基础模块

• OCV与SOC映射：通过OCVfromSOC函数实现SOC到开路电压（OCV）的转换，采用9阶多项式拟合两者的非线性关系，这是电池等效电路模型的核心基础，直接影响状态估计的基准准确性。
• 参数转换：xita2RC函数负责将FFRLS算法辨识得到的参数向量xita，转换为电池二阶RC等效电路模型的具体参数（包括欧姆内阻R0、极化电阻R1/R2、极化电容C1/C2），为滤波算法提供实时更新的模型参数。

2. 数学工具模块

提供矩阵运算的基础支持，保障滤波和参数辨识算法的数学运算需求，主要包括：

• 矩阵基本运算：加减（Madd、Msubstract）、乘法（Mmultiple）、标量乘除（MxN、MdivN）、转置（Mtranspose）、拼接（Mjoint）等；
• 关键分解运算：cholesky函数实现矩阵的乔列斯基分解，是CKF算法中生成容积点、处理协方差矩阵的核心步骤。

3. 容积卡尔曼滤波（CKF）模块

CKF函数是SOC估计的核心执行单元，通过以下步骤完成状态估计：

• 时间更新：基于电池状态方程，结合当前电流等输入量，预测下一时刻的状态（包括SOC和极化电压）及协方差矩阵；
• 容积点处理：根据状态维度生成容积点（sigma点），并通过状态方程和测量方程进行传播；
• 测量更新：结合电池端电压等实测数据，修正预测状态，得到最优SOC估计值，并更新协方差矩阵以保障下一时刻的滤波精度。

4. 参数辨识模块

FFRLS函数实现电池模型参数的在线动态调整，通过引入遗忘因子增强对参数时变特性的跟踪能力，最小化电压预测误差，实时更新模型参数向量xita，使电池模型能够适应不同工况和老化程度下的特性变化。

5. 主控制模块（main函数）

• 数据交互：读取data.csv中的电池测试数据（包含真实SOC、电流、电压等），将SOC估计结果及误差写入result.csv；
• 初始化配置：设定CKF的初始状态（如初始SOC、协方差矩阵）、FFRLS的初始参数（如遗忘因子、初始权重）等；
• 迭代流程：按时间步循环处理数据，交替执行FFRLS参数辨识与CKF状态估计，实现“参数更新-模型修正-状态估计”的闭环；
• 性能评估：统计程序运行时间，为算法效率分析提供数据支持。

三、整体流程概述

1. 读取电池测试数据并完成算法参数初始化；
2. 逐时刻迭代：
   - 构建FFRLS的回归向量，调用参数辨识函数更新模型参数；
   - 将辨识参数转换为等效电路参数，更新CKF所需的状态方程矩阵；
   - 调用CKF算法，结合电流、电压测量值计算当前SOC估计；
   - 保存估计结果并更新历史数据用于下一时刻运算；
3. 输出运行时间，保存估计结果至文件。

该程序通过融合先进的滤波算法与在线参数辨识技术，有效提升了复杂工况下电池SOC估计的精度和鲁棒性，可直接应用于电动汽车、储能系统等领域的电池管理系统中。

（C语言版）扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型 容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现，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