基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOH与剩余寿命预测入门指南

基于扩展卡尔曼滤波的电池健康管理代码，结构清晰，注释也比较详细，适合刚入门或者打算优化预测模型的你。代码用的是 Matlab，仿真部分的配置也不复杂，数据预那块也有现成的文件支持。

SOH 预测的流程做得挺完整，从模型构建到状态估计都有覆盖。你只要跟着跑一遍，就能基本摸清楚 EKF 在电池场景下是怎么落地的。整体来说，比较适合做课题、毕设或者产品原型的初始方案。

顺手推荐几个你用得上的相关资源：

• 用来搞清楚SOC 估计的：Matlab 基于扩展卡尔曼滤波的锂电池 SOC 估计.zip
• 想自己动手试试训练模型的话，可以看下这个：锂电池剩余寿命预测数据提取.rar
• 对卡尔曼+粒子滤波感兴趣的，这篇 PDF 比较直观：基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的锂电池 SOC 估计.pdf

哦对了，代码里用的是标准的 EKF 流程，如果你对矩阵推导不太熟，建议先了解下状态空间模型和线性化这块，后面跑模拟会顺手多。

如果你正好在做电池寿命预测，或者想入个门看看卡尔曼滤波怎么和工程结合，可以直接拿这套代码练手，效率还蛮高的。