CN105102998B - 用于电池状况度量的分数耗减估计 - Google Patents

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Abstract

电池状态的评估包括：将电池上的负载的基于时间的历史变换成该历史在负载域(例如，电流域)中的谱表示。该方法还包括：将该谱表示与由该谱中的每条线代表的负载的预期电池能力进行比较，以及计算在每条谱线使用的预期能力的分数。该方法还包括：将计算的分数聚合成总分数，该总分数代表与该特定时间历史关联的预期电池能力的估计分数。

Description

用于电池状况度量的分数耗减估计
技术领域
本公开一般地涉及电池管理，并且具体地讲，涉及基于分数(fractional)耗减估计的电池状态的评估。
背景技术
工业电池代表工业车队的操作人员的显著操作成本。在这个方面，在维修电池(例如，对电池进行再充电、对电池执行维护等)和在替换废旧电池这两方面实现操作成本。
铅酸电池代表主要类型的工业电池，尤其是对于电动车辆(诸如，叉车)。然而，尽管存在一百年的证实的使用的可靠性和相对较低的每千瓦小时的取得成本，但像所有电池一样，铅酸电池仍然需要维修和最终替换。
发明内容
根据本公开的各方面，提供一种评估电池状态的方法。该方法包括：收集用于为电气负载供电的电池的工作状况的样本。例如，可按照周期间隔对从电池消耗的电流的幅度进行采样。该方法还包括：确定收集的样本对电池的状态的分数耗减贡献。此外，该方法包括基于分数耗减贡献的积累产生与电池的状态关联的耗减估计。作为例子，在电池的寿命期间，通过监测由于使用导致的积累的分数耗减贡献能够估计电池状态(诸如，健康状态(SOH))。
根据本公开的另外的方面，提供一种评估电池状态的方法。该方法包括：收集电池电流的样本以产生用于为电气负载供电的电池的电流样本。该方法还包括：根据电流样本的各个值将电流样本分类至多个箱子中。另外，该方法包括：评估所述多个箱子中的至少一些箱子以例如基于评估的多个箱子中的积累的电流样本确定对电池的状态的箱子分数耗减贡献。在这个方面，该评估基于将积累的样本与描绘作为电流的函数的电池寿命安培小时的曲线进行比较。例如，该方法可通过针对每个箱子对该箱子中所包含的每个电流样本的分数贡献进行求和来确定每个箱子对电池的状态的分数耗减贡献。此外，该方法包括：将评估的箱子分数耗减贡献组合成耗减估计以评估电池的状态。
根据本公开的另外的方面，提供一种评估电池状态的方法。该方法包括：将电池上的负载的基于时间的历史变换成该历史在负载域中的谱表示。例如，该谱表示可具有包括代表负载的多个谱线的谱。该方法还包括：将该谱表示与由该谱中的谱线代表的负载的预期电池能力进行比较，并且计算在该比较中使用的谱线处使用的预期能力的分数(fraction)。该方法还包括：将计算的分数聚合成总分数，该总分数代表与基于时间的历史关联的预期电池能力的估计分数。
附图说明
图1是可实施这里的公开的各方面的说明性工作环境的示意图；
图2是根据本公开的各方面的工业车辆中的操作人员的视图，其中该工业车辆包括电池、电池管理系统和用于以无线方式与计算环境通信的信息连接装置；
图3是根据本公开的各方面的用于执行分数耗减估计的方法的流程图；
图4是根据本公开的各方面的可被用于计算分数耗减估计的示例性负载历史的表示；
图5是根据本公开的各方面的可被用于计算分数耗减估计的示例性电流域谱的表示；
图6是根据本公开的各方面的可被用于计算分数耗减估计的示例性曲线的表示；和
图7是用于实现这里更充分地描述的方法和处理的示例性计算机处理系统的示图。
具体实施方式
根据本公开的各种方面，提供用于评估电池状态(例如，用于估计放电负载历史对识别的电池状况度量的影响(诸如，损害或耗减影响))的方案。在这个方面，这里描述的方案有助于估计电池的基于健康的方面。特别地，这里的方案很适合评估通常用于工业车辆的铅酸电池的电池状态。
如这里将更详细所述，通过将电池上的负载的基于时间的历史(例如，电流消耗对时间)变换成该历史在“负载”域中的谱表示，可针对正被评估的电池估计电池度量。例如，在电流消耗对时间的例子中，可在描绘电流(例如，电流对放电的安培小时)的负载域中实现该谱表示。在负载历史被变换至负载域的情况下，该评估包括将该谱表示与预期电池能力(例如，电池状况的度量)进行比较。对于离散谱，针对由该谱中的每条线代表的负载实现该比较。每条线的个体贡献能够被求和以计算总体测量值。
例如，能够将在给定电流消耗大小的耗减安培小时的测量值与曲线(诸如，寿命安培小时吞吐量预期对放电速率的图表)进行比较。该评估随后计算在每条谱线使用的预期能力的分数，并且将这些分数聚合成代表由该特定时间历史“消耗”、“耗减”或以其它方式与该特定时间历史关联的预期能力的估计的总分数。以这种方式，提供用于评价与电池关联的累积影响(例如，损害、耗减、消耗或其它可测量的度量)的技术。例如，确定的对工业车辆的电池的累积影响能够被用于估计寿命、剩余预期寿命、消耗或以其它方式耗减的电池量等。
系统架构
本公开的各方面包括使工业车辆能够以无线方式与部署在企业计算环境中的应用进行通信的系统。如这里所使用，工业车辆是能够在工作场所周围移动或以其它方式移动的任何装备。示例性工业车辆包括材料搬运车辆，诸如叉车、前伸式叉车、转叉式堆高机、堆高车、牵引车、手动叉式托盘车等。
现在参照附图并且特别地参照图1，示出示例性计算环境10，计算环境10包括支持无线通信能力的部件。示出多个工业车辆12，诸如材料搬运车辆(为了说明的方便，示出为叉车)，每个工业车辆12包括通信装置，该通信装置使工业车辆12能够以无线方式与处理装置(诸如，工业车辆应用服务器14)通信。工业车辆应用服务器14还可与数据资源16(例如，一个或多个数据库、数据仓库或其它信息源)交互，以方便与工业车辆12的交互，将在这里对此进行更详细的描述。
计算环境10还可支持另外的处理装置18，处理装置18可包括例如服务器、个人计算机等。一个或多个处理装置18也可与计算环境10上的工业车辆12和/或工业车辆应用服务器14通信。
无线通信架构可基于标准无线保真(WiFi)基础设施，诸如可使用用于通信协议的标准802.11.xx无线网络来部署该无线通信架构。然而，可替代地实现任何其它合适的协议。在示例性WiFi实现方式中，一个或多个无线接入点20可被用于在每个工业车辆12的无线收发器和计算环境10的一个或多个有线装置(例如，工业车辆应用服务器14)之间中继数据。
此外，可由一个或多个集线器22和/或将各种硬件和/或软件处理装置互连的其它联网部件(包括例如路由器、防火墙、网络接口和对应互连件)支持计算环境10。可因此选择在计算环境10中提供的特定联网部件以支持一个或多个内联网、外联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线网络(WiFi)、互联网(包括万维网)、和/或能够实时地或以其它方式(例如，经时移、批量处理等)实现跨越计算环境10的通信的其它布置。
此外，一个或多个计算装置还可诸如跨越网络32(诸如，互联网)与远程服务器30通信。远程服务器30可包括例如与(一个或多个)计算环境10/(一个或多个)计算企业26的工业车辆12、工业车辆应用服务器14和/或其它处理装置18交互的第三方服务器(例如，由工业车辆制造商操作)。远程服务器30还可与数据资源34(例如，一个或多个数据库、数据仓库或其它信息源)交互。
工业车辆数据收集
参照图2，工业车辆12包括：通信装置，在这里被称为信息连接装置38；电池40，包括多个电池基元42；和电池监测器44，允许监测电池特性(例如，电流、电压、电阻、温度、水位等)。
信息连接装置38和工业车辆12的其它方面、以及对应计算机环境(诸如，参照图1描述的计算机环境)能够包括如标题为“Fleet Management System”的Wellman的第8,060,400号美国专利(其公开的全部内容通过引用包含于此)中所阐述的任何特征和结构。
显然，如标题为“Fleet Management System”的Wellman的第8,060,400号美国专利中更充分所述，信息连接装置38能够包括：显示器；收发器，用于例如与应用服务器14的无线通信；I/O；处理器；存储器，用于存储收集的关于对应工业车辆的数据等。
在示例性实现方式中，信息连接装置38经合适的工业车辆网络系统(例如，车辆网络总线)耦合到其它工业车辆系统部件和/或与其它工业车辆系统部件通信。工业车辆网络系统是允许工业车辆12的电子部件彼此通信的任何有线或无线网络、总线或其它通信能力。作为例子，工业车辆网络系统可包括控制器区域网路(CAN)总线、ZigBee、蓝牙、局部互连网络(LIN)、时间触发数据总线协议(TTP)或其它合适的通信策略。如这里更充分所述，工业车辆网络系统的使用使得能够将工业车辆信息连接装置的部件无缝集成到固有电子设备(包括工业车辆12的控制器，并且可选地包括与该网络系统集成并且能够在该网络系统上通信的与工业车辆12关联的任何电子外围设备)中。
电池监测器44与信息连接装置38、信息服务器14或二者通信。此外，电池监测器44可以被连线到信息连接装置38，或者电池监测器44可使用无线技术(诸如，蓝牙等)与信息连接装置38通信。电池监测器44可包括处理器、存储器和用于实现电池监测的其它电气结构。此外，电池监测器44可与各种传感器(诸如，电流传感器、一个或多个温度传感器、水位传感器、电压传感器等)对接，以对感兴趣的电池特性进行采样。结果能够被存储在电池监测器自身，或者样本能够被传送给信息连接装置38以便处理、存储、转发给信息服务器14等。
电池监测
电池监测器44可实现如这里所阐述的分数耗减估计技术。在替代实现方式中，电池监测器44与信息连接装置38协作以实现如这里所阐述的分数耗减估计技术。这里，电池监测器44可提供样本，并且信息连接装置38可执行存储和分析。共享电池监测器44和信息连接装置38之间的样本收集、存储和处理的责任的其它结构也落在本文的公开的精神内。在另外的替代实现方式中，电池监测器44、信息连接装置38、信息服务器14或其组合协作以实现如这里所阐述的分数耗减估计技术。例如，电池监测器44可直接将信息发送给服务器计算机(诸如，信息服务器计算机14)以便存储、处理和分析。在另一说明性例子中，信息连接装置38用作用于将电池信息从电池监测器44传送给信息服务器计算机14的中间设备，以在将操纵的信息转发给服务器14等之前操纵来自电池监测器44的信息。
分数耗减估计
能够参照图3理解这里的分数耗减方案，图3表示评估电池状态(诸如，电池特性的电流状态)的方法300。电池的状态可包括例如电池健康状态。在这个方面，方法300能够被用于确定电池状态的耗减容量(例如，作为说明性例子的关于健康状态的电池的耗减容量)。
该方法包括：在302收集用于为电气负载供电的电池的工作状况的样本。例如，该方法可实现从用于为电气负载供电的电池(例如，安装在如参照图1和2所述的工业车辆中的电池)采样电池电流。在302的采样提供电池上的负载的基于时间的历史(例如，电流消耗对时间)。
例如，如参照图1和2更充分所述，工业车辆12可包括电池监测器44，电池监测器44允许随着时间过去对由工业车辆电池40消耗的电流进行采样。在这个方面，收集的样本能够被存储在电池监测器44上或存储在信息连接装置38上。作为另一例子，信息连接装置38或电池监测器44能够被用于以无线方式将收集的样本数据传送给工业服务器14以便储存和处理。
可基于许多因素(诸如，由电池供电电气装置、可用于存储样本的存储器、预期采样分辨率等)选择用于从电池监测器44收集样本的采样频率。作为说明性例子，对于工业车辆的电池，1Hz-10Hz之间的采样速率可被用于测量从电池消耗的电流。当然，可使用其它采样速率。
方法300还包括：在304确定收集的样本对电池的状态的分数耗减贡献。例如，通过评估每个样本以确定与每个样本关联的电池的状态的对应分数耗减，可执行该确定。
作为例子，在304的确定可将样本从电池上的负载的基于时间的历史变换为该历史在“负载”域中的“谱”表示。在对电流消耗进行采样的情况下，该域被指定为“电流”域。在离散实现方式中，谱表示可具有包括代表负载的多条谱线的谱，例如，每条谱线可对应于电流消耗的值(或值的范围)。
如这里将更详细所述，这些谱线能够定义用于分类积累的样本的箱子。在说明性实现方式中，该变换能够“在运行中”发生。例如，每次收集样本时，可基于该样本的值(例如，幅度)将该样本放入箱子中。因此，存储器随着时间过去将样本值积累到箱子中，基于值分类样本。如上所述，这个存储器可位于电池监测器44、信息连接装置38、服务器计算机14(或希望存储数据的任何别的地方)中。替代地，该样本可被收集为在以后时间固定的时间系列值。
在304的确定还可将谱表示(变换到负载域中的样本)与由谱中的谱线代表的负载的预期电池能力(例如，寿命安培小时)进行比较。例如，可将谱表示与谱表示中的每条线的电池的某个度量(例如，电流)的预期电池能力进行比较。如这里更详细所述，预期能力(例如，寿命安培小时)可被表示为曲线。在304的确定因此将每条负载线的样本贡献与该曲线进行比较，以计算在每条谱线使用的预期能力的分数。例如，该确定可计算在该比较中在谱线使用的预期电池能力的分数。
方法300还包括：在306基于分数耗减贡献的积累产生与电池的状态关联的耗减估计。例如，该方法可将计算的各分数聚合成代表与特定时间历史关联的消耗、耗减、剩余等的预期电池能力的估计的总分数。
按照以上例子，在说明性实现方式中，该方法积累每条谱线(例如，放入箱子中的样本数据)的分数耗减贡献，以导出总体分数耗减估计，该总体分数耗减估计被用于评估电池的状态。
在说明性实现方式中，在电池的寿命期间，采样的电池数据被聚合成随着时间过去而增加的负载历史(例如，一组箱子)。在这种情况下，所获得的总分数耗减代表在电池的寿命期间的历史使用。在其它例子中，能够在离散负载历史中捕捉电池使用，其中各种负载历史被聚合以代表在电池的寿命期间的历史使用。
在其它示例性实现方式中，保存收集的样本的时间信息，使得能够运行进一步的或替代的分析。例如，能够在个体的时间有限的负载历史期间运行分析。这可例如有助于评估特定情况，例如，跟踪给定操作或一组操作的耗减。
方法300还可包括：在308基于积累的分数贡献进行预测或估计作为电池的状态。
例如，通过评估耗减估计并且基于耗减估计的评估输出电池容量的多少已被耗减的预测，可识别电池的状态。例如，该预测可简单地识别在306计算的积累的耗减估计。因此，该耗减估计能够被用于预测例如“总能力的多少已被使用”。作为使用健康状态的例子，在308的预测可指示预期电池寿命的X％已被耗减。
作为另一例子，通过评估耗减估计并且基于耗减估计的评估输出剩下电池容量的多少的预测，可识别电池的状态。也就是说，该耗减估计能够被用于预测例如“剩下总能力的多少”。这里，该计算可以是(1-X＝Y)，其中X是在306计算的分数耗减估计。按照使用健康状态的例子，在308的预测可指示剩下预期电池寿命的Y％。在替代例子中，可达成业务决策以在预期寿命结束之前更换电池(例如，在95％预期寿命处，因此进行预测(0.95-X)，其中X是在306计算的耗减估计)。因此，基于剩余容量的预测不限于将计算的耗减估计与该容量的100％耗减进行比较。
作为另一例子，通过评估耗减估计并且基于耗减估计的评估输出直到发生与电池状态(诸如，健康状态、电量状态等)相关的感兴趣的事件为止的间隔的预测，可识别电池的状态。这种估计是在电池能力已被耗尽并且需要电池再充电等之前“还能够完成多少工作”。可基于时间、使用的能量或任何其它可测量的参数确定该间隔。按照以上健康状态的例子，在308的预测可指示：该电池在电池被耗尽之前剩下Y个月寿命。作为另一例子，在308的预测可指示：“在移动结束之前”、“在接下来两个小时内”、“在接下来五次拾取之后”等将会需要电池充电。在这个方面，该预测将会可能需要能够从聚合的历史数据导出的另外的信息(例如，典型电池在间隔期间完成多少工作)。替代地，当进行预测时，可考虑与正在考虑的特定电池的使用相关的历史数据。例如，如果历史账目指示给定电池在使用的每个月耗减它的寿命的大约1.667％，则该系统可推断该电池将会每五年需要被替换。在这个例子中，如果电池年龄为四年并且耗减估计计算为耗减80％，则该系统能够预测该电池将会在一年内需要被替换。
以上预测不限于健康状态确定。此外，在304计算的分数耗减估计的其它操纵落在本发明的精神内。
如这里所使用，健康状态(SOH)通常表示电池的磨损、老化等。因此，SOH能够被用作电池中剩下的使用寿命的测量。显然，本公开的各种方面并不意图局限于SOH确定。相反地，这里的方案能够被更一般地应用于各种电池度量。
对电流消耗进行采样
根据这里的本公开的说明性方面，可通过对从电池消耗的电流进行采样以积累多个电流样本来实现收集电池的工作状况的样本。
在说明性实现方式中，所述多个电流样本被收集到箱子中以基于样本值对样本进行分组。例如，样本可通过下述操作而被收集到箱子中：在负载历史期间收集所述多个电流样本；定义多个箱子，其中每个箱子对应于至少一个电流值(例如，电流的幅度)；以及将样本积累在箱子中，使得负载历史的每个电流样本基于电流样本的值而被积累在单个箱子中。
可通过设置最小箱子值、最大箱子值、箱子数量、箱子分辨率等的箱子分配处理来分派箱子。在替代实现方式中，箱子数量、大小等被预先确定并且预先配置。箱子数量、大小、间隔和其它属性的确定可基于许多因素。例如，可定义箱子，使得每个箱子对应于至少一个电流值(但每个箱子可代表电流值的范围)，使得负载历史的每个电流样本基于它的数据值而被积累到单个箱子中。也就是说，每个箱子能够是狭窄的以便诸如仅保存单个电流值(例如，400安培)的样本。替代地，箱子能够保存落在电流值的范围(例如，400-410安培)内的样本。此外，当使用相当大的历史执行评估时，数据值自身能够被评估以设置箱子最小值、箱子最大值、箱子分辨率/间隔等。
替代地，可存在某个水平的域知识，该领域知识应该允许实现方式大致正确而不依赖于详细历史。另外，箱子分配可在电池的寿命期间是固定的，或者箱子分配可不时地改变。例如，可能希望使用历史数据对箱子选择处理进行调节/加权(可能作为电流的函数的不同分辨率等)以按照预期方式分配数据。
在说明性实现方式中，将要确定电池健康状态。在这个方面，方法300将要确定已发生于电池的累积损害/疲劳，以估计/预测剩余电池寿命、预测已经消耗的寿命的量或二者。为了实现这一点，该方法通过积累收集到每个箱子中的样本的分数贡献来确定每个箱子的分数耗减贡献并且将分数耗减贡献积累成耗减估计。
例如，可通过变换积累的电流样本以导出每个箱子的使用估计来实现在304的确定。可通过跨越每个箱子进行积分以确定由箱子代表的放电安培小时来实现这一点。可通过将选择的箱子中的样本的数量的计数乘以与该箱子关联的电流值乘以用于收集电流样本的样本间隔来执行该积分。
这个实现方式还包括：识别描绘作为电流的函数的电池寿命安培小时的曲线。例如，通过基于针对每个箱子计算的放电安培小时和与识别该箱子的寿命安培小时的曲线上的点关联的幅度对该箱子计算商，该实现方式还将针对该箱子计算的放电安培小时与识别的曲线进行比较。每个计算的商被积累，并且积累的总值(耗减估计)被用于预测由负载历史耗尽的电池的寿命的量。
可“在运行中”或“离线”执行在308的预测。例如，可“离线”执行(例如，不实时地执行)该预测。作为例子，与存储在服务器14上的数据交互的操作人员可基于例如通过信息连接装置在工业车辆上收集并且以无线方式发送给远程服务器的数据来运行历史报告。作为另一说明性例子，当样本由运行中的材料搬运车辆的处理器记录时，可在该材料搬运车辆上执行该预测。另外，可直接在电池监测器44上实现该运行中处理。
在电流样本被以无线方式发送给远程服务器之后，某些实现方式可从箱子清除电流样本。替代配置可组合在电池的寿命期间收集的电流样本的评估的箱子分数贡献以评估电池的状态。
示例性分数耗减估计技术概述
可通过收集电池电流的样本以产生用于为电气负载供电的电池的电流样本来实现评估电池状态的说明性方法。这个说明性方法还包括：根据电流样本的相应值将电流样本分类至多个箱子中，以及针对箱子中所包含的样本确定对电池的状态的分数贡献。例如，可通过评估所述所述多个箱子中的至少一些箱子以确定由评估的多个箱子中的积累的电流样本做出的对电池的状态的箱子分数耗减贡献来实现该确定。其中该评估基于将积累的样本与描绘作为电流的函数的电池寿命安培小时的曲线进行比较。
这个说明性方法还包括：评估每个箱子以确定由该箱子中所包含的任何电流样本做出的对电池的状态的箱子分数贡献，以及将评估的箱子分数耗减贡献组合成耗减估计以评估电池的状态。
例子
本发明的一个方面涉及根据对由于放电事件而发生于电池的损害的估计或预测，评估电池状态的方法(例如，根据图3的方法)。基于放电的电池寿命的分数耗减估计能够基于图3的方法而被概括为下面的处理。
该处理收集用于为电气负载供电的电池的工作状况的样本(例如，类似于图3的302)。在这个例子中，该工作状况是流入和/或流出电池(例如，工业车辆电池)的电流的测量。
该处理还确定收集的样本对电池的状态的分数耗减贡献(例如，类似于图3的304)。在这个示例性实现方式中，样本被收集到“负载历史”中。负载历史能够被定义为收集样本的任何时间间隔。在例子中，在单个负载历史中描绘电池的寿命。替代地，能够收集和存储连续负载历史。在这个实现方式中，每个负载历史不需要具有相同长度或间隔。此外，可将负载历史简化为单个样本的普通情况。
一个或多个负载历史的使用方便基于负载历史的耗减估计或基于负载历史以及以前收集并且聚合的负载历史的分数耗减估计预测与电池状态相关的容量的积累的耗减。
如这里更详细所述，采样速率能够是任何合理的采样速率。示例性采样速率在1Hz-10Hz之间。
该处理随后确定收集的样本对电池的状态的对应分数耗减贡献。例如，参照图4，示出示例性负载历史400。示例性负载历史400包括根据时间以安培为单位记录DC总线电流的多个样本402。
该(基于时间的)负载历史被变换成“电流域”中的谱表示。为了将负载历史变换成样本数据的谱表示，在负载历史中采样的测量的电流的范围被划分为几个谱带(箱子)。这能够被概念化为样本的直方图，并且电流位于横坐标轴上。
如上所述，可基于预期结果的分辨率并且基于正在评估的度量的性质确定最小箱子值和最大箱子值、范围、箱子分辨率、箱子的数量、箱子大小等。当设置处理参数时考虑的其它因素包括来自车辆的电流要求/需要的可能的动态范围、电池的大小和动态采样系统约束。在示例性情况下，箱子大小被选择为电池的1C率的2.5％，并且该范围被选择为电池的1C率的0至120％，针对这个例子中的1000Ahr电池导致25安培箱子大小和0至1200安培的范围。根据应用，可接受其它箱子大小和范围。
该处理随后变换积累的电流样本以导出每个箱子的使用估计。在说明性例子中，“频率计数”被汇集，即每个谱带中的样本的数量的计数。该处理诸如通过在每个谱带(箱子)上执行某种形式的积分来将在每个箱子水平的“频率计数”转换成在该水平放电的安培数小时(Ahr)，导致Ahr放电对放电速率的“谱图”。
使用估计可包括例如放电的谱带安培小时(Ahr)的测量。因此，在一个例子中，简单地讲，在每个箱子水平的积分值是：
Ahr＝(计数的#)x(箱子电流)x(采样间隔)
例如，基于特定应用和积分方法(矩形、梯形等)的偏好以及由正在使用特定频率计数或直方图算法使用的数值技术，可调整这个公式。
参照图5，谱500表示在直方图中标绘的使用估计502。在以上例子中，在纵坐标轴上标绘在每个箱子放电的谱带安培小时(Ahr)。表示为每100安培小时的以安培为单位的电流的放电速率被标绘在横坐标轴上。
该处理随后将每个计算的使用估计(例如，谱带安培小时(Ahr))与对应电池特性(例如，基于电池曲线的能力)进行比较。示例性曲线代表作为电流的函数的电池特性，例如，作为放电安培的函数的寿命Ahr。该处理可随后基于与在曲线中表示的电池特性的比较计算电流域中的每个谱带的分数耗减(例如，总谱带贡献)。
例如，考虑数据的图表诸如可由电池制造商提供，该图表将预期电池寿命(表示为寿命Ahr吞吐量)表示为在与谱负载历史图表相同的负载“域”中表示的电池状况的度量。也能够考虑电池状况的其它度量。该处理计算在每条谱线使用的预期能力的分数。
该处理还基于分数耗减贡献的积累产生与电池的状态关联的耗减估计(例如，类似于图3的306)。例如，该处理将在每条谱线的计算的分数聚合成代表由该特定时间历史“消耗”或“耗减”的预期能力的估计分数的总分数。
在示例性实现方式中，在每条谱线的分数是该谱线的幅度(按照电荷的某种单位，在这个情况下为Ahr)除以处于与该谱线相同的放电速率的预期的幅度(表示为电荷的某种单位，在这个情况下为Ahr)的商。
也就是说，该处理针对每个箱子将该箱子的对应使用估计与该曲线上的对应点进行比较，并且由此计算估计由该箱子中的电流样本耗减的电池的预期特性的分数的分数耗减估计。
参照图6，示出示例性曲线600。该曲线将寿命安培/小时602标绘为放电安培的函数。该处理在本质上将每个箱子与图6的横坐标上的它的对应放电安培值进行匹配。将用于该箱子的能力与图6的寿命安培小时进行比较以确定分数耗减。
例如，对于SOH确定，每个分数耗减值对应于在每条谱线使用的预期能力的分数，例如通过将使用估计(例如，在这个情况下为谱带安培小时)除以该曲线上的对应点(例如，在这个例子中为来自电池特性的寿命Ahr测量值)来计算的商。
针对每条谱线计算的分数随后被求和。总分数代表已被耗减的预期能力的估计分数。例如，如果预期能力以寿命Ahr吞吐量为单位并且该分数是0.25，则估计寿命的25％已被评估的特定负载历史耗减。
在广泛意义上，能够通过工作记录的时间历史来“离线”实施本公开的各方面，或者能够通过在车辆上发生电流时对电流进行采样并且随后将计数“放入箱子”并且使谱线递增并且执行“分数耗减”估计计算来“在线”(或“在运行中”)实施本公开的各方面。这允许例如使用服务器14的报告程序在工业车辆上显示结果或离线处理结果的机会。
对于将要“在线”使用的技术，不需要保存时域负载历史。然而，该处理仍然需要将每个点放入箱子并且保存累积直方图。这能够被视为负载历史的长度仅为一个(最后一个)电流样本的情况。如此，该“在线”方案可替代地被视为“递归方法”。这个实现方式被称为“递归方法”，因为在运行中处理的情况下，该直方图连续地建立在自身上。
该处理随后聚合计算的分数耗减值以导出负载历史贡献。这是对应负载历史的样本的耗减贡献的测量。可选地，该处理能够进一步将负载历史贡献聚合成以前确定的负载历史贡献以确定累积(例如，寿命聚合值)。
在替代实现方式中，在电池的寿命期间保持单个直方图，其中新的样本被聚合到以上定义的计算中。此外，为了解释的方便而提供箱子的使用。实际上，箱子的使用能够被解析成算法，以使得实现公式方案。然而，该概念类似于上述概念。
根据本公开的各方面，可独立地保存每个样本。在这种配置中，该系统保持许多灵活性以用于离线处理。例如，信息服务器14能够在任何给定时间以自组织方式定义负载历史以用于“离线”分析。也就是说，服务器14能够返回并且运行根据特定历史时期、事件等观察损害的历史报告。服务器14甚至能够动态地重新定义箱子宽度的定义，因为当查询指示时，该处理能够重新建立该直方图。然而，这种方案将会在存储要求方面耗费成本。
根据本公开的另外的方面，该系统能够仅保存累积直方图。这允许总体历史被非常节约地保存在存储器中，但限制能够对该数据运行的查询，并且可能需要在电池的寿命期间预先定义并且固定箱子的数量和每个箱子的大小。
什么数据、多少数据以及在哪里存储数据的问题是当在工业车辆上以实际的可负担的方式定义对实现方式的要求时出现的问题。当选择特定实现方式时，应该考虑电池模块中的数据存储约束和当跨越无线网络传输数据时的带宽约束。
根据说明性实现方式，在电池模块上执行递归方法，并且累积直方图和聚合SOH结果被存储在电池模块(例如，参照图2描述的电池模块44)上。替代地，能够在“事件触发”基础上存储数据，其中聚合结果和直方图的带有时间戳的“快照”被捕捉，缓冲在该模块中，然后经信息连接装置38被发送给服务器14以持久存储。由电池模块感测或计算的许多其它数据元素也能够被包括在记录(例如，电池温度、液面、电压、电阻、电解质警告、计算的电量状态等)中。
“事件”可包括例如从充电状态(当电池连接到充电器时)到放电状态(当电池连接到卡车时)的转变，反之亦然。这使存储大小和数据传输保持最小。因此，通过查询该模块或服务器上的记录的云能够获得电流SOH和累积负载历史。还能够基于带有时间戳的直方图记录和一些“差量”计算从服务器获得任何特定充电或放电“事件”的“谱”(直方图)历史。
根据本公开的另外的方面，该系统可仅保存聚合结果。这个方案将多数数据保持在数据存储器中，但明显地减少能够针对该数据运行的查询的类型。如果不保存累积直方图，则在本质上将该方案减小为算法。
虽然这里通常参照二维数据集(例如，电流和时间)进行描述，但本公开不限于此。相反地，可使用这里阐述的技术实现任何多维数据分析。作为说明性例子，在先前例子中，通过基于电池的曲线(例如，寿命安培小时对时间)确定对电池的状态的对应分数贡献来实现评估每个电流样本。然而，可使用由电池的环境参数(诸如，温度、年龄等)确定的调整因子来修改对电池的状态的对应分数贡献。替代地，该曲线可以是例如标绘寿命安培小时对时间对温度的多维曲线。
参照图7，示出具有用于执行这里参照前面附图描述的各方面的计算机可读程序代码的示例性计算机系统的示意图。该计算机系统能够位于服务器计算机14、信息连接装置38、电池监测器44、其组合等中。
计算机系统700包括经系统总线730连接到存储器720的一个或多个微处理器710。桥740将系统总线730连接到I/O总线750，I/O总线750将外围装置链接到(一个或多个)微处理器710。外围设备可包括存储装置760(诸如，硬盘驱动器)、可移除介质存储器770(例如，软盘、闪存、CD和/或DVD驱动器)、(一个或多个)I/O装置780(诸如，键盘、鼠标等)和网络适配器790。存储器720、存储装置760、可插入到可移除介质存储装置770中的可移除介质或其组合实现存储用于实现这里阐述和描述的方法、配置、接口和其它方面的机器可执行程序代码的计算机可读硬件。
另外，该示例性计算机系统可被实现为用于评估电池状态的设备，该设备可包括耦合到存储器(例如，存储器720、存储装置760、可插入到可移除介质存储装置770中的可移除介质或其组合)的处理器(例如，微处理器710)，其中处理器被编程为通过执行程序代码以执行这里阐述的一个或多个方法来评估电池状态。
本发明可以是一种系统、方法和/或计算机程序产品。该计算机程序产品可包括计算机可读存储介质(或多个介质)，该计算机可读存储介质上面具有用于使处理器执行本发明的各方面的计算机可读程序指令。
该计算机可读存储介质能够是能够保留和存储由指令执行装置(例如，参照图7描述的系统)使用的指令的有形装置。因此，如这里所使用，计算机可读存储介质不应该被解释为暂态信号自身(诸如，无线电波或其它通过传输介质自由传播的电磁波)。
这里描述的计算机可读程序指令能够被从计算机可读存储介质下载至各计算/处理装置或经网络(例如，互联网、局域网、广域网和/或无线网络)下载至外部计算机或外部存储装置。
这里参照流程图和/或方框图描述本公开的各方面。流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中的方框的组合能够由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备的处理器以产生机器，使得经计算机或其它可编程指令执行设备的处理器执行的指令创建用于实现流程图和/或方框图的一个或多个方框中规定的功能/动作的机构。还应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，事实上，根据涉及的功能，连续示出的两个方框在实际中可基本上同时执行，或者这些方框有时可按照相反的次序执行。还应该注意的是，方框图和/或流程图中的每个方框以及方框图和/或流程图中的方框的组合能够由执行规定的功能或动作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合实现。
这些计算机程序指令还可被存储在计算机可读介质中，该计算机程序指令能够在被执行时指示计算机、其它可编程数据处理设备或其它装置按照特定方式工作，使得当该指令被存储在计算机可读介质中时产生包括当被执行时使计算机实现流程图和/或方框图的一个或多个方框中规定的功能/动作的指令的制造产品。
这里使用的术语仅用于描述特定方面的目的，并且不应该限制本公开。如这里所使用，单数形式“一”和“该”旨在还包括复数形式，除非上下文清楚地指示不同情况。将会进一步理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或其组合的存在或添加。
以下权利要求中的任何装置或步骤加功能元件的对应结构、材料、动作和等同物旨在包括用于结合具体要求保护的其它要求保护的元件执行功能的任何公开的结构、材料或动作。本公开的描述用于说明和描述的目的，而非是穷尽的或者局限于公开的形式的本公开。在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对于本领域普通技术人员而言，许多修改和变化将会是清楚的。在这里选择并且描述本公开的各方面以便最好地解释本公开的原理和实际应用，并且使本领域其他普通技术人员能够理解具有适合设想的特定用途的各种修改的本公开。
已通过参照其实施例详细地如此描述本申请的公开，将会清楚的是，在不脱离所附权利要求中定义的本公开的范围的情况下，修改和变化是可能的。

Claims (19)

1.一种评估电池状态的方法，包括：
以采样间隔收集在放电事件期间从为电气负载供电的电池放电的电流的幅度的样本，从而创建在相应工业车辆的操作期间电池上的负载的基于时间的历史；
将收集的样本分类至箱子中，每个箱子具有基于采样的电流的幅度的值；
对于每个箱子，将该箱子中的电流样本积分，以基于分类至该箱子的样本的数量、该箱子的值和采样间隔创建电池使用估计；
对于每个箱子，基于该箱子的电池使用估计和寿命预期估计，确定电池的分数耗减贡献；以及
基于分数耗减贡献的积累产生与电池的状态关联的耗减估计。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
通过评估耗减估计并且基于对耗减估计的评估输出对电池容量的多少已被耗减的预测，来识别电池的状态。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：
通过评估耗减估计并且基于对耗减估计的评估输出对电池容量的多少被剩下的预测，来识别电池的状态。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
通过评估耗减估计并且基于对耗减估计的评估输出对直到发生与电池状态相关的感兴趣的事件为止的间隔的预测，来识别电池的状态。
5.如权利要求1所述的方法，其中：
对从电池消耗的电流进行采样包括：
在负载历史期间收集电流样本；并且
将电流样本收集到箱子中包括：
基于电流样本的值将负载历史的每个电流样本积累到单个箱子中。
6.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于对负载历史的耗减估计，预测与电池状态相关的容量的积累耗减。
7.如权利要求6所述的方法，其中：
预测与电池状态相关的容量的积累耗减还包括：
基于对负载历史的耗减估计以及对以前收集并且聚合的负载历史的分数耗减估计，预测容量的积累耗减。
8.如权利要求1所述的方法，其中：
确定每个箱子的分数耗减贡献包括：
计算每个箱子的使用估计；
识别代表作为电流的函数的电池特性的曲线；以及
将每个使用估计与该曲线上的关联点进行比较，并且由此计算估计由对应箱子中的电流样本耗减的电池的预期特性的分数的分数耗减估计。
9.如权利要求8所述的方法，其中：
计算每个箱子的使用估计还包括：
跨越每个箱子进行积分，以确定由该箱子代表的放电安培小时。
10.如权利要求9所述的方法，其中：
跨越每个箱子进行积分以确定由该箱子代表的放电安培小时包括：
针对每个箱子，将该箱子中的样本的数量的计数乘以与该箱子关联的样本值乘以用于收集电流样本的样本间隔。
11.如权利要求9所述的方法，其中：
识别代表电池特性的曲线包括：
识别描绘作为电流的函数的电池寿命安培小时的曲线；并且将每个使用估计与该曲线上的关联点进行比较包括：
将针对每个箱子计算的放电安培小时与识别该箱子的寿命安培小时的曲线上的关联点进行比较。
12.如权利要求11所述的方法，其中：
比较针对每个箱子计算的安培小时包括：
基于针对每个箱子计算的放电安培小时和与识别该箱子的寿命安培小时的曲线上的点关联的幅度，对该箱子计算商。
13.如权利要求12所述的方法，其中：
基于分数耗减贡献的积累产生与电池的状态关联的耗减估计包括：
积累每个计算的商以预测由负载历史耗尽的电池的寿命的量。
14.如前述任一权利要求所述的方法，还包括：
通过在样本已在工业车辆上被收集并且以无线方式发送给远程服务器之后离线执行预测，来预测与电池状态相关的容量的积累耗减。
15.如权利要求1-13中任一项所述的方法，还包括：
通过在样本由材料搬运车辆的处理器记录时在运行中的工业车辆上执行预测，来预测与电池状态相关的容量的积累耗减。
16.一种评估电池状态的方法，包括：
收集电池电流的样本，以产生在放电事件期间用于为电气负载供电的电池的电流样本，从而创建在相应工业车辆的操作期间电池上的负载的基于时间的历史；
根据电流样本的各个值将电流样本分类至多个箱子中；
对于每个箱子，将该箱子中的电流样本积分，以基于分类至该箱子的样本的数量、该箱子的值和采样间隔创建电池使用估计；
评估所述多个箱子中的至少一些箱子，以确定由评估的多个箱子中的积累的电流样本做出的对电池的状态的箱子分数耗减贡献，其中该评估是基于积累的样本与描绘作为电流的函数的电池寿命安培小时的曲线的比较；以及
将评估的箱子分数耗减贡献组合成耗减估计，以评估电池的状态。
17.如权利要求16所述的方法，还包括：
在电流样本被以无线方式发送给远程服务器之后，从箱子中清除电流样本。
18.如权利要求16或17所述的方法，还包括：
组合在电池的寿命期间收集的电流样本的评估的箱子分数贡献，以评估电池的状态。
19.如权利要求16所述的方法，其中：
根据电流样本的各个值将电流样本分类至多个箱子中包括：
将电池上的负载的基于时间的历史变换成该历史在负载域中的谱表示，该谱表示具有包括代表该负载的多条谱线的谱；
评估所述多个箱子中的至少一些箱子以确定由评估的多个箱子中的积累的电流样本做出的对电池的状态的箱子分数耗减贡献包括：
将该谱表示与由该谱中的谱线代表的负载的预期电池能力进行比较；
计算该比较中的谱线处使用的预期电池能力的分数；以及
将评估的箱子分数耗减贡献组合成耗减估计以评估电池的状态包括：
将计算的分数聚合成总分数，该总分数代表与基于时间的历史关联的预期电池能力的估计分数。
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