锂电池寿命预测 | Matlab基于拓展卡尔曼滤波算法的电池寿命预测模型

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一、锂电池寿命预测的核心问题与定义

锂电池剩余使用寿命（RUL）定义为电池容量衰减至额定容量80%时的剩余充放电循环次数（失效阈值）。预测RUL的关键在于准确建模容量衰减过程，并结合实时状态参数（如电压、电流、温度）进行动态修正。

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二、拓展卡尔曼滤波（EKF）在锂电池寿命预测中的原理

1. EKF的基本思想

• 非线性系统处理：通过一阶泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，近似处理电池退化过程中的非线性特征。
• 双滤波机制：部分研究采用双扩展卡尔曼滤波（DEKF），将电池状态变量（如容量）与模型参数（如衰减系数）解耦，分别进行跟踪和更新，提高精度。

2. 核心方程设计

• 状态方程：描述容量衰减的非线性过程。例如，使用经验模型：