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bms卡尔曼滤波算法

   bms卡尔曼滤波算法是一种公认的可以用来估算动态线性系统的内部状态的技术。基本上，KF 是一组递归方程，它由两部分组成：

1，预测步骤：用于预测系统的输出；

2，系统状态、误差和修正步骤：基于系统的输出来修正当前状态的估算值。

     为了使用KF 来估算电池SOC，电池的状态空间模型使用ECM 来搭建。考虑到系统噪声和观察噪声，搭建了离散状态空间模型。由于OCV（由二阶RC ECM中的电压源来表示）和电池的SOC 具有非线性关系，并且KF 算法只适用于线性系统，所以线性化的方法作为辅助部分应该具有可以接受的精度。作为线性化过程的结果，我们可以把离散的状态空间模型方程简化为更简单的条件。

无迹卡尔曼滤波原理

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种非线性滤波器，它结合了卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的优点，能够有效地处理非线性系统。其原理可以简单概括为以下几个步骤：

1. 状态预测：通过状态转移方程，根据上一个时刻的状态估计值和当前时刻的控制输入，预测当前时刻的状态估计值。

2. 状态估计：利用测量模型，将预测值转化为测量空间的估计值，即对当前时刻的状态进行估计。

3. 卡尔曼增益计算：通过卡尔曼增益来调整预测值和测量值之间的权重，以得到更准确的状态估计。

4. 状态更新：将卡尔曼增益应用到状态估计值中，得到修正后的状态估计值，并根据估计值更新协方差矩阵。

5. 求解：重复以上步骤，直到达到收敛或者满足停止条件。

无迹卡尔曼滤波通过引入sigma点来近似非线性系统的分布，从而避免了传统卡尔曼滤波中对非线性函数进行线性化的问题。同时，无迹卡尔曼滤波的计算复杂度也比粒子滤波低，因此在实际应用中具有很高的效率和精度。

原理：

假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。

无迹卡尔曼滤波是一种对于非线性系统进行状态估计的方法。
无迹卡尔曼滤波的主要原理是先将非线性的系统状态方程和观测方程通过选取一些适当的采样点进行线性化处理，然后通过卡尔曼滤波的方式预测和更新系统状态。
相比于其他的非线性滤波算法，无迹卡尔曼滤波在估计精度和计算效率上都具有很好的表现。
除此之外，无迹卡尔曼滤波还可以被应用于多种领域，比如目标跟踪、机器人导航等等。
这是因为无迹卡尔曼滤波不仅在非线性系统中表现出色，也具有对高斯噪声和非高斯噪声都能很好地适应的特性。
因此，无迹卡尔曼滤波在理论和实践中都有着很广泛的应用前景。

无迹卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，其原理是通过将高斯分布的采样点映射到非线性的系统中进行状态估计。
具体来说，通过选取一些高斯分布采样点并将它们传递给非线性函数进行映射，可以得到一个新的高斯分布，这个新的高斯分布可以更好地描述非线性系统的状态，从而实现对系统状态的估计。
因此，相比于传统的卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波在非线性系统中具有更好的适应性和精度。
值得注意的是，无迹卡尔曼滤波的实现需要针对具体的系统进行选取合适的采样点和非线性函数进行映射，这是需要认真考虑和设计的一个环节。