这篇文章主要写一下这一次更新的几个地方，有对原来的代码及模型进行优化的部分，也有新增加的代码和模型，我就把几个比较典型的给列了出来。但是还有好多的更新没有在下面展示出来，因为一个个展示出来太复杂了。如果你对更新的内容不太感兴趣，想直接获取最新的代码。请移步到文章的末尾即可。
1.对原打包文件的bug进行优化，
将原文件名为：UKF估计SOC脚本（带UDDS工况数据）的文件夹移动到新文件夹：CSDN文章对应模型中的子文件夹：CSDN文章8对应模型及程序:无迹卡尔曼滤波估计SOC(附MATLAB程序详解），并做如下优化，之前运行偶尔会报输入参数过多的错误，如下图所示。
优化后的脚本可以直接运行，不会报错，直接运行即可得到SOC估计结果，如下图所示：
2. 修复了algrithum_soc-main文件夹不能运行的bug，修改后的新文件夹重新命名为：EKF_AEKF_HIF_PF_EKPF SOC estimate，该代码分别对比五种算法（扩展卡尔曼滤波EKF、自适应扩展卡尔曼滤波AEKF、HIF/H∞、粒子滤波PF、卡尔曼粒子滤波EKPF）在BJDST动态工况下的SOC估计效果。估计结果以及部分代码。如下图所示。
3.串联电池组短路故障诊断和状态估计研究文件夹以前是空的，现在该文件夹之下新建了一个文本文档，之前没有放进去是因为文件太大了，一个多G的容量，现在使用百度网盘链接，该链接长期有效。
4.增加一个名为：安时积分法求理论SOC的脚本及simulink模型，并对新人经常会问到的问题：“为什么可以用安时积分法作为理论值/真实值，安时积分法不是精度很差吗？”做了解答具体的解答以存储在该目录下的word文档里。计算出的SOC结果如下图所示，分别是脚本计算出来的SOC结果与模型估计出的SOC结果。
5.新增加神经网络估计SOC（MATLAB）使用四种不同神经网络/注意力机制（CNN_BILSTM_Attention CNN_GRU_Attention、CNN_LSTM、CNN LSTM Attention）来完成模型的训练用于估计SOC，文件夹命名为四种不同神经网络/注意力机制的SOC估计方法。
训练的过程及SOC的估计结果如下图所示。
6.将原文件名为卡尔曼滤波估测电池SOC重命名为：考虑温度补偿电池容量与库伦效率的卡尔曼滤波估测电池SOC。
7.对文件夹：扩展卡尔曼滤波估算SOC模型优化，使用signal builder代替之前的from file，解决了部分小白不知道如何切换路径而导模型报错的问题。
8.将文件夹：卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型，重命名为：次要学习资料(本人入门时流传的资料，比较老了，可以参考里面部分代码有bug，建议次要学习，主要学习与B站视频和CSDN文章对应的两个文件夹）
后续会将电池充放电数据进行重新整理，会对每个数据使用安时积分法来求得理论SOC值。
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