自适应扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter）是一种用于电池SOC（State of Charge，电池电量状态）估算的方法。该方法结合了卡尔曼滤波（Kalman Filter）和最小二乘法（Least Squares Method）。下面将对其进行详细讲解。
1. 首先，我们需要获取电池的一系列测量值，例如电压、电流和温度等。这些测量值作为观测数据。 2. 利用卡尔曼滤波的思想，构建电池SOC的状态空间模型。该模型包括状态方程和观测方程。 - 状态方程描述了电池SOC的演化规律，可以基于电池的电过程模型进行建模。状态方程通常包括电池内部参数和外部影响因素的影响。
- 观测方程将状态方程的输出与测量值建立联系，反映了测量值与SOC之间的关系。
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二次革命论 3. 基于最小二乘法，计算对观测方程进行线性化时所需的雅可比矩阵。这个矩阵描述了状态变量和观测变量之间的线性关系。 4. 利用递推的方式，通过更新步骤来实现SOC的估算。
- 在预测步骤中，利用状态方程和上一时刻的估计值，预测当前时刻的SOC估计值。
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- 在更新步骤中，利用观测方程和当前时刻的测量值，更新SOC的估计值。同时，利用雅可比矩阵对观测方程进行线性化，用于计算估计值的协方差矩阵。
5. 根据实际情况，可以对卡尔曼滤波进行自适应调整。例如，根据测量数据的准确性调整协方差矩阵的权重。
通过以上步骤，可以实现对电池SOC的准确估算。自适应扩展卡尔曼滤波结合了卡尔曼滤波和最小二乘法的优点，能够提高估算精度，并适应不同的观测数据。移动万花筒
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