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传感器数据融合与状态估计卡尔曼滤波设计.docx
资料介绍
STM32G474逆变器系统中传感器数据融合与状态估计卡尔曼滤波设计
1 概述
卡尔曼滤波是一种最优状态估计算法，在含有噪声的测量数据中估计系统的真实状态，广泛应用于导航、控制和信号处理领域。在电源系统中，卡尔曼滤波可用于SOC估计、温度估计和负载预测等场景。本章基于STM32G474微控制器，设计面向电源系统的卡尔曼滤波状态估计方案。
2 卡尔曼滤波原理
2.1 算法步骤
· 预测：X(k|k-1) = A×X(k-1) + B×U(k)
· 预测协方差：P(k|k-1) = A×P(k-1)×Aᵀ + Q
· 卡尔曼增益：K(k) = P(k|k-1)×Hᵀ/(H×P(k|k-1)×Hᵀ + R)
· 更新：X(k) = X(k|k-1) + K(k)×(Z(k) - H×X(k|k-1))
· 更新协方差：P(k) = (I - K(k)×H)×P(k|k-1)
2.2 参数说明
· Q：过程噪声协方差
· R：测量噪声协方差
· A：状态转移矩阵
· H：观测矩阵
3 电池SOC估计
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| STM32G474逆变器_技术文件_927_传感器数据融合与状态估计卡尔曼滤波设计.docx | 37K |
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