打开模型并获得实验数据

该示例估计简单可充电电池模型的参数，sdobattery.。模型输入是电池电流和型号输出，电池端电压，由电池充电计算。

open_system (“sdoBattery”）

这个模型是基于这个方程的

在方程:

$\mathit{E.}$电池端子电压是否在伏特。

$\mathit{V.}$电池恒定电压是否在伏特中。

$\mathit{K.}$是电池偏振电阻在欧姆中。

${\mathit{问：}}_{\mathrm{马克斯}}$为以安培小时为单位的最大电池容量。

$\mathit{S.}$为电池充电状态，1为充满，0为放电。电池的充电状态是由电池电流的积分计算出来的，电池的正电流指示放电，负电流指示充电。电池初始充电状态为 ${\mathit{问：}}_{0.}$在安时。

$\mathrm{损失}$充电时电压降是否表示为电池恒压的一部分。当电池放电时，该值为零。

V.那K.那Qmax那Q0处,损失是模型工作区中定义的变量。

评估实验数据

将1.2V（6500mAh）电池进行放电和充电实验。该实验数据已加载到预配置的估计会话中。

使用以下命令加载预配置的估计会话。

加载sdobattery_spessession.spetool (SDOSessionData)

加载并绘制测量的电荷和放电实验数据。点击看法选项卡布局打包，以便实验情节：充电_exp和实验绘图：DCHARGE_EXP都是可见的。点击图模型反应要查看模型模拟与测量的实验数据匹配的程度如何。

该地图显示电池初始充电Q0处是否设置正确Charge_Exp实验和模型V.那K.,损失需要估计参数。

设置实验参数值

前面的图表明Charge_Exp电池初始充电，Q0处，未正确设置。将初始充电添加到两个实验中。右键点击Charge_Exp并选择编辑。将打开编辑实验的对话框。

点击选择参数打开对话框，向实验中添加模型参数。选择损失和Q0处添加到实验中。选择损失因为我们需要估计这个参数只使用Charge_Exp实验。点击好吧添加Q0处和损失参数到实验。

设置电池初始充电Q0处在Charge_Exp到0，即没有初始费用。

同样添加电池初始充电Q0处到DCharge_Exp实验并将初始充电设置为6.5。，即，对于本实验，有初始费用。

既然实验会用正确的初始电池充电更新，请单击图模型反应模拟模型并比较测量和模拟数据。

实验图表明，实验初始条件匹配，但电池响应不匹配。下一步是估算K.和V.模型参数。

选择估计参数

之前的图显示模型响应与实测数据不匹配，我们需要对模型进行估计V.和K.参数。

点击选择参数打开一个对话框来选择模型参数。

选择参数对话框的上部有一个部分是使用所有实验调优的参数。点击选择参数并添加V.和K.模型参数改为估计参数。设置V.最小值为0，最大值为2，类似地设置K.最小到1E-6，最大到0.1。

该对话框的下部具有用于使用单个实验调谐的初始状态和参数的部分。

为了Charge_Exp我们调整了损失参数，并将其最小值设置为0，最大值设置为0.5。电池初始充电Q0处固定为0，不应估计;取消选中估计。

选择DCharge_Exp从实验combobox要查看参数设置DCharge_Exp实验。电池初始充电Q0处固定为6.5，不应估计;取消选中估计。

估计参数值

实验和估计参数已配置好，我们准备运行估计。首先创建一个plot来监控评估的进展。点击添加图并选择参数轨迹。这会创建一个绘图，该曲线显示估计在估计期间的估计参数值。点击看法选项卡以布局绘图，以便实验和参数轨迹图都是可见的。

点击估计按钮开始估计。您可以通过设置估算选项来修改估算选项成本函数combobox和点击更多选择。

当估算运行时，绘图更新和显示估算进展的对话框会出现。进度对话框显示了评估迭代，模型被评估的次数(F-count)，以及每次迭代的估计成本。

经过多次迭代后，估计收敛并终止。实验地块表明，实测数据与模拟数据吻合良好。的估计仙人掌图显示了V.那K.,损失参数在估计过程中的变化;的规模V.那K.,损失是不同的，右键点击情节和选择显示比例值来查看所有参数是如何从它们的初始值变化的。

相关例子

学习如何使用该实验估计参数SDO.Optimize.命令，参见每次实验估计模型参数(代码)。

关闭模式

bdclose（“sdoBattery”）