MATLAB不宣传这个你糊涂啊||Simulink如何识别电池等效电路参数
电池等效模型
电池等效电路模型广泛应用于电池功率预测、发热量计算等，另外可以耦合电池老化模型、电池热阻网络模型等实现控制系统仿真、电池延寿和热管理策略优化等等。
下图为典型的等效电路模型架构，该电路包含电压源Em（ ），串联欧姆电阻 ，加上一个或多个RC并联。
由于电池的非线性特性，主要跟温度和SOC强相关，所以电路的参数往往采用查表的方式来实现，数据来源就是各SOC点的脉冲放电和充电电流下的电压特性。
下图的Em就是当前SOC下的 ， 的电压降可以快速的计算出 ，比较麻烦的是RC瞬态电压变化段，需要自动化工具进行参数拟合。
Matlab电池参数识别
整个满电到低SOC的放电过程一般包含多段脉冲电压，那么算上充电方向的，考虑不同温度的，更甚至于考虑不同倍率的电压特性，海量的数据处理起来头都大了，直到我在sumulink里发现了下面这俩个神器（在simulink单元库里搜索network battery）。 其中一个就是电池等效电路模型，可以自由定义RC阶数，最高5阶。
今天重点是旁边的等效电路识别工具，结合matlab的Parameter Estimator的app就可以很方面进行参数识别了。
首先搭建下参数识别的模型，需求的参数是以时间序列的电流与电压数据，给等效电路电流计算相应的电压，同时导入测试电压用于拟合与对比。
、 和 的维度与SOC保持一致，SOC断点与测试的脉冲SOC保持一致就可以了，至于数列的定义输入之类的在matlab里真是太方便了，毕竟是数据处理的天花板。
然后在matlab界面用spe('modelname')调用Parameter Estimator工具,建立一个新的exp，选好仿真与测试曲线，然后选取需要拟合的参数就可以开始拟合了。
辨识结果探讨
在参数识别的时候matlab会自动替代原先参数，并且plot电压仿真结果，以及一些参数值的变化，等达成容差要求后会自动停止，若是觉得电压精度符合要求的话，电池模型的新参数就可以直接用于仿真计算了。
等效电路参数识别的逻辑是先识别OCV，其次是欧姆内阻 ，只要前两者能很好的匹配，RC电路精度一般不会太差。OCV与 本身是可以手算的，所以也可以只识别RC段，2阶若是精度不高，可以用3阶RC尝试下。如下图显示，某些倍率下3阶RC精度能提高10mV。
通过调整SOC断点，OCV和 等，然后让matlab不停地优化参数结果，高频率采样数据可以匹配出非常完美的RC电路（＜2mV）。
结束语
最后总结下Matlab的参数识别工具的几个好用的地方：
从数据导入到参数优化与验证，一体化解决了电池等效电路参数复杂的难题； 识别过程中的自定义程度比较高，断点、阶数和想优化的参数都可自由选择与定义； 生成的参数模型可无缝对接simulink模型，直接用于物理模型仿真或者控制策略的优化等等。
