基于 Simulink 的电池管理系统（BMS）SOC/SOH 估算算

目录

🎯 一、 核心目标与系统架构

系统整体架构图

🛠️ 二、 手把手建模步骤

第一步：搭建高保真电池模型 (Thevenin 模型)

第二步：SOC 估算——扩展卡尔曼滤波 (EKF)

第三步：SOH 估算——基于 RLS 的参数辨识

第四步：温度补偿 (关键加分项)

📊 三、 仿真结果分析指南

💡 四、 进阶拓展：AI 赋能 BMS

⚠️ 五、 避坑指南

这是一份基于 Simulink 的电池管理系统（BMS）SOC/SOH 估算算法实战教程。

在新能源汽车和储能系统中，BMS 被称为电池的“大脑”，而SOC（荷电状态）和SOH（健康状态）则是大

脑中最核心的两个指标。

• SOC：告诉用户“还能跑多远”（类似于油表的百分比）。
• SOH：告诉用户“电池还能用多久”（电池老化程度，100%为全新，<80%通常视为寿命终止）。

本教程将带你从等效电路建模开始，深入讲解工业界最主流的EKF（扩展卡尔曼滤波）SOC 估算和RLS（递推最小二乘法）SOH 估算。

🎯 一、 核心目标与系统架构

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