锂电池SOC估计模型基于卡尔曼滤波的12种算法与优化技巧BMS开发指南
锂电池 BMS 开发的老大难问题，SOC 估计的精度一直挺让人头疼的。卡尔曼滤波就挺常用，但怎么用好、怎么调参才靠谱？这篇指南就值得一看，直接上来就是 12 种不同算法的实战模型，覆盖了你碰到的各种温度和工况。
每种算法都不是光说不练，搭配了优化技巧和适配建议。比如你想搞扩展卡尔曼滤波（EKF），文中有用马里兰数据集做的多温区，还顺手贴了调参经验，挺接地气的。
代码方面，结构清晰不啰嗦，变量命名也比较易懂，拿来就能改。比如估算 SOC 的函数，用kalman_predict()那段逻辑分层挺合理，注释也挺友好：
def kalman_predict(x, P, A, Q):
x = A @ x
P = A @ P @ A.T + Q
return x, P
调试过程中也给了不少建议，比如Q 值过大会导致估计不稳定，R 值过小容易过拟合。嗯，蛮适合边学边用。
如果你刚上手 BMS 系统开发，或者之前用的 SOC 估计总觉得不准，这篇可以帮你少走多弯路。文章里还附了一个相关参考：扩展卡尔曼滤波与马里兰数据的多温度多工况，有空也可以一起看。
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