探索锂电池 SOC 的深邃之谜：双卡尔曼估算与在线参数辨识
摘要：
本文将探索一种基于双卡尔曼估算和在线参数辨识的锂电池 SOC 估计方法。我们将会介绍
如何通过二阶 RC 模型进行 SOC 和电池参数的联合估算，并详细阐述其背后的原理和实现
过程。此外，我们还将通过示例代码来展示整个算法的运作方式。
一、引言
在电动汽车、移动设备等众多领域中，锂电池因其高能量密度、长寿命和环保特性而备受青
睐。然而，电池的荷电状态（SOC）估计一直是电池管理系统的核心问题。准确的 SOC 估
计对于延长电池寿命、提高电池使用效率以及预防电池过充过放等安全问题具有重要意义。
本文将介绍一种基于双卡尔曼估算和在线参数辨识的 SOC 估计方法。
二、双卡尔曼估算的魅力
双卡尔曼滤波器（Dual Extended Kalman Filter）是一种结合了扩展卡尔曼滤波器（Extended
Kalman Filter）和卡尔曼滤波器（Kalman Filter）优点的算法。它既可以处理非线性问题，
又具有较好的鲁棒性。在锂电池 SOC 估计中，双卡尔曼滤波器可以同时估算 SOC 值和电池
参数，从而更准确地反映电池的实时状态。
三、二阶 RC 模型的运用
二阶 RC 模型是一种用于描述锂电池电化学特性的模型。通过该模型，我们可以对电池的电
压、电流等关键参数进行精确描述。在双卡尔曼估算中，我们利用二阶 RC 模型来描述电池
的动态特性，从而实现对 SOC 和电池参数的联合估算。
四、在线参数辨识的重要性
在线参数辨识是指在运行过程中实时更新模型参数的方法。通过在线参数辨识，我们可以根
据电池的实际使用情况，动态调整模型参数，从而提高 SOC 估计的准确性。在双卡尔曼估
算中，我们采用在线参数辨识技术来实时更新电池模型参数，以适应不同工况下的电池状态。
五、实现过程与示例代码
在实际应用中，我们首先需要建立二阶 RC 模型和双卡尔曼估算的数学模型。然后，通过编
程实现算法，并进行反复的调试和优化。下面是一段示例代码，展示了如何实现双卡尔曼估
算和在线参数辨识：
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
# ...（省略其他库和模型建立代码）
