反激式开关电源全套（包括PCB+原理图+计算公式）

在电池管理系统（Battery Management System，BMS）中，准确估计电池的状态-of-charge（SOC）是至关重要的。这里提到的"EKF源码_soc卡尔曼_SOC_BMSSOC_EKFSOC_bms"是一个关于电池管理系统中使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）来估算SOC的源代码实现。扩展卡尔曼滤波是一种适用于非线性系统的状态估计方法，它结合了卡尔曼滤波的优化特性，并能够处理非线性问题。 我们需要理解卡尔曼滤波的基本概念。卡尔曼滤波是一种递归的最优估计方法，用于在线处理动态系统的不确定性。它基于贝叶斯理论，通过融合先验估计（预测）和测量更新来不断优化状态估计。在电池管理系统的上下文中，卡尔曼滤波可以利用电池模型和实时测量来估计电池的SOC，从而提供连续、准确的电池状态信息。 然后，由于电池模型通常包含非线性因素，如电池电压、电流和温度之间的复杂关系，扩展卡尔曼滤波应运而生。EKF通过将非线性系统线性化，然后应用标准卡尔曼滤波算法，使得我们可以在非线性环境中保持估计的最优性。在EKF过程中，非线性函数的雅可比矩阵被计算出来，

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基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现：高效算法C代码移植于DSP芯片，SVPWM调制与S-Function仿真模型,基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现：快速响应、高精度转速估算及SVPWM优化,基于SMO滑模观测器算法的永磁同步电机无传感器矢量控制的仿真模型+C代码： 1. 完整的SMO滑模观测器算法的C代码，本人已经成功移植到DSP（TMS320F28335）芯片中，在一台额定功率为45kW的永磁同步电机的变频器中加以应用，响应速度快，转速估算精度高，抗负载扰动性能强，波形见下图； 2. SVPWM空间电压矢量调制，提高了直流母线电压的利用率，定子电流THD小； 3. 仿真模型采用S-Function调用的方式，把算法C代码直接在Simulink下进行仿真，所见即所得 这不同于直接拖拽模块那种仿真方法 4. 有详细的算法原理讲解。 大厂成熟的无感FOC代码。,关键词：SMO滑模观测器算法；C代码；DSP（TMS320F28335）；永磁同步电机；无传感器矢量控制；仿真模型；SVPWM空间电压矢量调制；算法原理讲解；大