**AUKF 电池 SOC 估计：多种工况实验验证的深入解析**
一、引言
电池荷电状态（SOC）的准确估计是电池管理系统（BMS）的核心任务之一。本文将详细介绍一种基
于自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的电池电量估计方法，并围绕其 MATLAB 程序进行技术层面的分析
。该程序针对多种工况进行了实验验证，旨在为电池管理系统提供更为精确的 SOC 估计。
二、AUKF 电池 SOC 估计原理
AUKF 是一种基于卡尔曼滤波的电池 SOC 估计方法，它通过自适应调整滤波器的参数来提高估计的准
确性。无迹卡尔曼滤波在处理非线性系统时具有较好的性能，而自适应调节则可以根据电池的实际工
作状态进行参数调整，从而更好地适应不同的工况。
三、二阶 RC 模型的应用
程序中采用了二阶 RC 模型来描述电池的行为。这种模型能够更准确地反映电池的电化学特性，从而
提高 SOC 估计的精度。二阶 RC 模型相较于一阶模型，能够更好地捕捉电池电压和电流的动态变化。
四、误差窗口统计的自适应调节方法
程序中还采用了基于误差窗口统计的自适应调节方法。这种方法可以根据过去的估计误差来调整滤波
器的参数，从而实现对未来估计的优化。这种方法在电池工作状态变化较大的情况下，能够有效地提
高 SOC 估计的准确性。
五、实验验证及结果分析
程序通过三项实验数据对 AUKF 进行了验证。这些实验包括 Z 客户 21700 型锂电池在 DST 工况、
FUDS 工况下的实验，以及 18650 锂电池知名开源电池数据的实验。附图展示了这些实验的估计结果
及误差。从结果可以看出，AUKF 在多种工况下均表现出较好的估计性能，误差较小。
六、程序及参考文献
本文提供的 MATLAB 程序包含了 AUKF-SOC 算法，并附有详细的注释，使得用户可以方便地理解和使
用。同时，程序中的算法公式可参考文献，为用户提供了进一步学习和研究的资源。
七、程序功能及局限性
本文所提供的程序主要实现了基于 AUKF 的电池 SOC 估计功能。然而，程序并未包含电池参数辨识和
OCV-soc 曲线拟合功能，这些功能需要根据具体的电池特性和需求进行二次开发。此外，虽然 AUKF
