[0004] 電池等效電路模型的參數辨識壹般采用離線方法，即在電池箱裝車之前對電池進 行標準的充放電脈沖實驗獲取相關電池參數，在使用EKF估算SOC的過程中，電池參數將 作為固定不變的常數進行計算。然而隨著電動汽車長時間的使用，電池老化會引起電池模 型參數的變化以及電池容量的非線性衰減，如果EKF在計算過程中依然沿用初始的電池參 數，則會給估算帶來嚴重誤差。離線參數辨識方法需要將電池箱從整車上拆卸下來利用外 部設備對電池進行充放電實驗來重新標定電池參數，拆裝過程相當繁瑣、操作難度大。
[0005] 綜上所述，動力電池是壹個非線性、時變性較強的系統，如果擴展卡爾曼濾波算法 始終使用固定不變的電池模型參數作為狀態變量來估算S0C，隨著電池老化估算的誤差會 越來越大，無法滿足整車的使用需求；若通過離線的充放電實驗重新標定電池模型參數及 電池容量，則需拆卸整車的電池箱。