MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型：递推最小二乘法参数辨识及其应用
# MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型之递推最小二乘法参数辨识
在电池研究领域，准确的模型参数对于理解电池性能至关重要。今天咱就唠唠MATLAB下锂离子电池
二阶RC等效电路模型，以及用递推最小二乘法（RLS）来进行参数辨识。
## 数据读取
咱先得有数据，一般要读取电流、电压和SOC（State of Charge，荷电状态）数据。这里以NASA官方电
池数据为例，数据可在[NASA官方电池数据下载地址](具体地址需去NASA官网查找对应电池数据集板块)
获取。
在MATLAB里读取数据可以这么干：
```matlab
% 假设数据保存在一个.csv文件中，文件名为data.csv
data = readtable('data.csv');
current = data.Current; % 读取电流数据
voltage = data.Voltage; % 读取电压数据
soc = data.SOC; % 读取SOC数据
```
这里通过`readtable`函数读取表格数据，然后分别提取出电流、电压和SOC数据，存放在相应变量
里。
## 递推最小二乘法参数辨识
递推最小二乘法是一种高效的参数估计方法，特别适用于实时处理数据。对于锂离子电池二阶RC等
效电路模型，其参数辨识可以通过RLS实现。
基本原理就是不断更新估计值，使得模型输出与实际测量值之间的误差平方和最小。
MATLAB代码实现大概是这样：
```matlab
% 初始化参数
theta_hat = zeros(5,1); % 初始参数估计值
P = 10000*eye(5); % 初始协方差矩阵
lambda = 0.98; % 遗忘因子
for k = 1:length(current)
% 构建回归向量
