**基于二阶 RC 模型的自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）在锂电池 SOC 估计中的应用**
一、引言
随着电动汽车和移动设备的普及，锂电池因其高能量密度和长寿命等优点被广泛使用。然而，
锂电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）的准确估计，对于电池的优化管理和安全使用
至关重要。本文旨在探讨基于二阶 RC 模型的自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）在锂电池
SOC 估计中的应用，并分析其性能。
二、二阶 RC 模型
二阶 RC 模型是一种用于描述锂电池动态行为的电化学模型。它通过两个 RC 并联电路来模
拟电池的电压和电流响应，能够更准确地反映电池的实际工作状态。
三、自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）
卡尔曼滤波是一种递归的滤波算法，适用于多状态的估计问题。AUKF 是在标准无迹卡尔曼
滤波（UKF）的基础上发展而来，具有更好的自适应性和鲁棒性。AUKF 能够根据系统的动
态特性和噪声系数进行实时调整，提高 SOC 估计的准确性。
四、AUKF 在锂电池 SOC 估计中的应用
在锂电池 SOC 估计中，AUKF 通过二阶 RC 模型获取系统的状态方程和观测方程，然后根据
电池的电压、电流等实时数据，结合 AUKF 算法进行 SOC 的估计。AUKF 的适应性使其能够
根据不同的噪声系数进行自适应调整，从而提高 SOC 估计的准确性。
五、Matlab 程序实现
AUKF 算法的 Matlab 程序实现包括模型的建立、数据的仿真以及算法的实现等步骤。首先，
需要建立基于二阶 RC 模型的仿真模型；然后，生成仿真数据；最后，实现 AUKF 算法并进
行 SOC 估计。
六、仿真模型建模与数据 mat
为了验证 AUKF 算法的性能，需要建立仿真模型并生成相应的 mat 数据文件。仿真模型应包
括电池的二阶 RC 模型、AUKF 算法的实现以及 SOC 估计的输出等部分。生成的 mat 数据文
件可以用于分析 AUKF 算法的性能和准确性。
七、参考文献
[此处列出相关的 Sci 参考文献，包括作者、题目、期刊、发表时间等信息]
八、结论
