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MATLAB实现基于卡尔曼滤波与最小二乘法的电池管理系统仿真模型

本项目使用MATLAB实现了线性及扩展卡尔曼滤波算法，结合最小二乘法进行电池SOC与SOH的实时状态估计。通过引入噪声模型模拟真实传感器误差，并提供状态估计误差收敛过程的可视化分析，为电池管理系统设计提供有效的仿真平台。

本项目实现了基于卡尔曼滤波与最小二乘法的电池管理系统建模与仿真。通过卡尔曼滤波算法进行电池状态（如SOC、SOH）的实时估计，采用最小二乘法进行电池等效电路模型参数辨识，并搭建了完整的电池管理系统Simulink仿真平台，用于验证算法在不同工况下的性能表现。

- 实现线性及扩展卡尔曼滤波算法，用于电池状态（如SOC、SOH）的实时估计 - 加入噪声模型模拟实际传感器测量误差 - 可视化状态估计误差收敛过程

- 基于实验数据采用批量/递推最小二乘法辨识电池等效电路模型参数 - 分析参数随温度、老化程度的变化规律 - 评估参数估计精度与收敛速度

- 搭建包含电池模型、热管理、充放电控制、故障诊断的完整BMS架构 - 集成卡尔曼滤波状态估计模块与参数在线辨识模块 - 仿真典型工况（如UDDS、NEDC循环）下的系统动态响应

主程序文件集成了核心算法仿真功能，包括卡尔曼滤波状态估计的实现、最小二乘参数辨识算法的执行以及仿真环境的配置与结果可视化。该文件负责加载实验数据，初始化系统参数，调用各项算法模块进行状态估计和参数辨识，并生成性能分析图表和仿真报告。