CN105277892A - 通过脉冲注入辨识电池系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及通过脉冲注入的辨识电池系统。车辆系统和方法可以包括牵引电池和控制器，所述控制器根据电池模型的电流限制来操作牵引电池，其中，从对于当所述电池没有正在被放电以推进车辆或没有正在被充电时注入所述电池的电流脉冲的响应来辨识所述电池模型。脉冲具有采样时间和幅值。所述响应是在设定持续时间期间在每个采样时间的电池端电压测量值。控制器可以实现状态估计器，所述状态估计器被配置为使用电池脉冲响应输出电池状态。进入电池的脉冲输入可以是电流信号，并且测量的电池响应可以是电压。控制器可以将用于脉冲输入和电池测量响应的时间段选择为当控制器没有正在对电池充电或没有正在从电池吸取电流以推进车辆的时间。

Description

通过脉冲注入辨识电池系统

技术领域

各种实施例涉及一种电动车辆和一种用于确定电池状态的方法，具体地讲，所述方法使用脉冲注入来估计电池状态，并且使用电池估计基于电池状态来控制车辆系统。

背景技术

混合动力电动车辆(HEV)采用内燃发动机和电动马达的组合来提供动力。这种配置提供提高的燃料经济性超过只有内燃发动机的车辆。一种在HEV中提高燃料经济性的方法是在发动机运行低效并且不需要推进车辆期间关闭发动机。在这些情况下，电动马达用于提供推进车辆的全部动力。当驾驶员动力需求增加从而导致电动马达不再能够提供充足的动力以满足需求时，或者在其它情况下(比如当电池荷电状态(SOC)下降到低于某一水平时)，发动机为车辆提供动力。

HEV包括估计表征电池组和/或电池单元当前运行状态的数值的电池管理系统。电池组和/或电池单元运行状态包括电池SOC、功率衰减、容量衰减和瞬时可用功率。在由于电池单元在电池组的寿命期间老化而导致电池单元特性改变的过程中，电池管理系统应该能够估计所述数值。一些数值的准确估计可以提高性能和稳健性，并且可以最终延长电池组的有效寿命。

发明内容

一种车辆可包括牵引电池和至少一个控制器，所述至少一个控制器被配置为：根据电池模型的电池电流限制来操作牵引电池，其中，从对于当所述电池没有正在被放电以推进车辆或没有正在被充电时注入电池的电流脉冲的响应辨识所述电池模型。在示例中，脉冲具有相关联的设定采样时间和幅值。所述响应可以是在设定持续时间期间在每个采样时间测量的电池端电压的集合。在示例中，设定持续时间足够长，以收集用于辨识电池模型的多个电压测量值。

在示例中，控制器被配置为产生牵引电池的离散空间模型并将所述离散空间模型转换为连续状态空间模型。电池电流限制是基于连续状态空间模型的。控制器可以被配置为：使用特征分解变换连续状态空间模型，以推导数学表达式，从而估计电池电流限制。

在示例中，控制器可以被配置为：使用所述响应构建汉克尔矩阵，将汉克尔矩阵分解为奇异值，从所述奇异值辨识离散状态空间矩阵，将离散空间矩阵转换为连续状态空间矩阵，对连续状态空间矩阵执行特征分解以推导数学表达式，使用所述数学表达式计算电池电流限制。

一种车辆可以包括牵引电池和至少一个控制器，所述至少一个控制器被配置为：当控制器没有正在对所述电池充电或者没有正在从所述电池吸取电流以推进车辆时并且当牵引电池的输出电压稳定时，将具有一定持续时间和幅度的电流脉冲注入到牵引电池，测量在一个时间段期间在设定时间步长的电压输出的脉冲响应，从脉冲响应辨识电池动态特性模型，将电池动态特性模型变换为状态空间模型，基于状态空间模型估计电池电流限制和可用功率限制，并且根据电池电流限制和可用功率限制操作牵引电池。

一种车辆可以包括牵引电池和至少一个控制器，牵引电池包括多个电池单元，所述至少一个控制器被配置为：当控制器没有正在对所述电池充电或者没有正在从所述电池吸取电流以推进车辆时并且当牵引电池的输出电压稳定时，将具有一定持续时间和幅度的电流脉冲注入到牵引电池，测量在一个时间段期间在设定时间步长的电压输出的脉冲响应，从脉冲响应辨识电池动态特性模型，将电池动态特性模型变换为状态空间模型，基于状态空间模型估计电池电流限制和可用功率限制，并且根据电池电流限制和可用功率限制操作牵引电池。

在示例中，可在离散状态空间模型中辨识电池动态特性模型，并且离散状态空间模型被转换为连续状态空间模型。

在示例中，状态空间模型可以包括对角系统矩阵，对角系统矩阵包括系统特征值，并且其中，通过特征分解来变换电池动态特性模型。

在示例中，所述设定时间步长可以足够短，以解析电池系统动态特性信息。

在示例中，所述时间段可以足够长，以辨识电池系统动态特性信息。

在示例中，控制器被配置为：从脉冲响应构建汉克尔矩阵，将汉克尔矩阵分解为奇异值，基于所述奇异值辨识状态空间矩阵，将状态空间矩阵转换为状态矩阵的连续形式，对状态矩阵的连续形式执行特征分解，使用状态矩阵的特征分解形式或它们的组合计算电池电流限制。

一种电池状态估计方法可包括：当电池没有正在被放电以推进车辆或没有正在被充电时将信号脉冲注入到牵引电池；感测牵引电池对于所述脉冲的响应；并且根据从所述响应辨识的电池模型的电池电流限制来操作牵引电池。

感测所述响应可包括：测量在一个时间段期间的每个时间步长的电压输出的脉冲响应；从测量的脉冲响应辨识电池动态特性模型；通过特征分解将电池动态特性模型变换为具有包括统特征值的对角系统矩阵的状态空间模型；从变换所得的系统动态特征模型估计电池电流限制和可用功率限制。

感测所述响应可包括：测量在一个时间段期间的每个时间步长的电压输出的脉冲响应；从测量的脉冲响应辨识电池动态特性模型；通过特征分解将电池动态特性模型变换为具有包括统特征值的对角系统矩阵的状态空间模型；从变换所得的系统动态特征模型估计电池电流限制和可用功率限制；并且根据估计的电池电流限制和可用功率限制或它们的组合操作牵引电池。

牵引电池可包括多个电池单元，所述多个电池单元可储存电能，并且可受到这里所描述的脉冲注入、测量和控制。

附图说明

图1是可使用描述的系统和方法的混合动力电动车辆；

图2是混合动力电动车辆的电池的详细示图；

图3是根据各种示例的方法的流程图；

图4是根据各种示例的方法的流程图；

图5是根据示例的脉冲注入和响应的时间对齐的曲线图；

图6A至图6B是根据示例的电池输入电流和电池端电压的各种曲线图；

图7A至图7B是根据示例的电池输入电流和电池端电压的各种曲线图；

图8A至图8B是根据示例的电池最大放电电流和电池最大充电电流的各种曲线图；

图9是用于车辆的计算装置的示意图。

具体实施方式

在此描述本公开的实施例。然而，应理解的是，所公开的实施例仅为示例，并且其它实施例可采用各种可替代形式。附图不必按比例绘制；可夸大或最小化一些特征以示出特定部件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅为用于教导本领域技术人员以多种形式利用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参考任一附图说明和描述的各种特征可与一个或更多个其它附图中说明的特征组合以产生未明确说明或描述的实施例。说明的特征的组合提供用于典型应用的代表实施例。然而，与本公开的教导一致的特征的多种组合和变型可被期望用于特定应用或实施方式。

本公开的实施例总体上提供了多个电路或其它电子装置。当提及所述电路和其它电子装置以及由它们中的每一个提供的功能时，都不意在限于仅涵盖在此示出和描述的内容。虽然特定标号可被分配给公开的各种电路或其它电子装置，但是这样的标号不意在限制所述电路和其它电子装置的操作范围。可基于所期望的特定类型的电实现方式，按照任何方式将所述电路和其它电子装置彼此组合和/或分离。应该认识到，在此公开的任何电路或其它电子装置可包括任意数量的微处理器、集成电路、存储装置(例如，闪存、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或上述项的其它适当变型)和软件，它们彼此协作以执行在此公开的操作。此外，任意一个或更多个电子装置可被配置为执行在非暂时性计算机可读介质中实现的计算机程序，其中，计算机程序被编写为用于执行公开的任意数量的功能。

总的来说，本公开描述了用于确定牵引电池的参数和控制车辆的系统和方法。电池模型辨识在电气化车辆(诸如电动车辆(EV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)和全混合动力电动车辆(FHEV))的应用中，对于电池管理系统(BMS)的开发是重要的。在电气化车辆应用中，实时功率能力预测用于防止由过充电和过放电引起的电池损坏和故障模式。然而，电池模型辨识不需要总被执行，这是因为电池模型参数变化不会那么快被实时更新。因此，如果辨识可以按需执行，则对于大多数目的来说是足够的。辨识过程应该在短时间段内完成；因此，用于辨识电池的更简单和更方便的处理是有益的。本公开描述了通过将脉冲注入到电池系统来辨识电池系统的方法以及来自电池系统的脉冲响应的随后处理。如果电池系统是可观测的和可控制的，那么电池系统可以从输入和相应的输出来被辨识。在离散时间域内的脉冲响应可以表示为“马尔科夫参数”，并且系统状态空间表达式可以根据马尔科夫参数确定。所获得的离散状态空间模型可以变换为连续状态空间模型，以推导用于电池电流限制计算的表达式。随后，利用特征分解来处理连续状态空间模型，并且推导用于电池电流限制预测参数的一般表达式。相比于现有方法，所提出的方法由于其简单性和短的辨识时间，可以容易地应用于电池系统。

图1描绘了混合动力电动车辆(例如，插电式混合动力电动车辆)102的示例，插电式混合动力电动车辆102可包括机械连接至混合动力传动装置106的一个或更多个电动马达104。此外，混合动力传动装置106机械连接至发动机108。混合动力传动装置106还可以机械连接至驱动轴110，驱动轴110机械连接至车轮112。当发动机108开启时电动马达104能向车轮提供扭矩。电动马达104消耗电能(例如，来自电池114的电能)以提供用于推进车辆102的扭矩。当发动机108关闭时电动马达104能提供减速能力。电动马达104可被构造为发电机并且能通过回收在摩擦制动系统中通常将作为热量损失掉的能量而提供燃料经济性效益。由于在特定条件下混合动力电动车辆102可以以电动模式运转，因此电动马达104还可以减少污染排放。

牵引电池或电池组114储存电动马达104可以使用的能量。车辆电池组114通常可提供高电压DC输出。响应于电池功率需求而产生电池输出，其中，可根据作为驾驶员功率需求和发动机功率需求的函数的前馈电池功率值来计算电池功率需求，其中，驾驶员功率需求和发动机功率需求可相应地基于转速和扭矩被确定。电池组114电连接至电力电子模块116。电力电子模块116还电连接至电动马达104并且在电池组114和电动马达104之间提供双向传输能量的能力。例如，示例性的电池组114可以提供DC电压而电动马达104可能需要三相AC电来运转。电力电子模块116可以将DC电压转换为电动马达104需要的三相AC电。在再生模式下，电力电子模块116将来自作为发电机的电动马达104的三相AC电转换为电池组114所需要的DC电压。在此描述的方法同样适用于纯电动车辆或者使用电池组的任何其它装置。电池114可在车辆的特定使用期间经历退化。一种发生退化的使用是在高的荷电状态(SOC)下存放。温度也可能是退化的因素。电池退化针对特定类型的电池而被个体化。电池退化可包括电池114无法保持一定量的电荷(例如，在电池114中存储较少的千瓦小时或安培小时的电荷量)。在示例中，电力电子模块116包括处理器、存储器、传感器和其它电路，以将电脉冲施加到电池组114并且测量电池组114对于电脉冲的响应，从而辨识电池和推导出与电池相关的有意义的参数。参见图5和对于输入脉冲及响应信号的示例的相关描述。这些电池参数随后被车辆控制装置(比如，电力电子模块116、动力传动系统控制模块128或其它装置)使用，以控制车辆的功能。

电池(或电池组)114除了提供用于推进的能量之外，还可以提供用于其它车辆电子系统的能量。示例性系统可以包括DC/DC转换器模块118，DC/DC转换器模块118将电池组114的高电压DC输出转换为与其它车辆负载兼容的低电压DC供应。其它高电压负载(诸如压缩机和电加热器)可以直接连接至从电池组114引出的高电压总线。在示例性车辆中，低电压系统可电连接至12V电池120。全电动车辆可以具有类似的配置，而只是没有发动机108。

电池组114可通过外部电源126进行再充电。电池电荷存储状态可作为荷电状态而被测量。外部电源126可以经由充电端口124通过电连接向车辆102提供AC或DC电力。充电端口124可以是被配置为从外部电源126向车辆102传输电力的任何类型的端口。充电端口124可以电连接至电力转换模块122。电力转换模块可以调节来自外部电源126的电力，以向电池组114提供适合的电压和电流水平。在一些应用中，外部电源126可以配置为向电池组114提供适合的电压和电流水平，因此，电力转换模块122可能不是必需的。在一些应用中，电力转换模块122的功能可以设置在外部电源126中。车辆发动机、变速器、电动马达、电池、电力转换器件以及电力电子器件可由动力传动系统控制模块(PCM)128控制。

除了示出插电式混合动力车辆之外，如果去除组件108，则图1可示出电池电动车辆(BEV)。同样，如果去除组件122、124和126，则图1可示出传统的混合动力电动车辆(HEV)或动力分流式混合动力电动车辆。图1还示出包括电动马达、电力电子模块116、DC/DC转换器模块118、电力转换模块122和电池组114的高电压系统。高电压系统和电池组包括高电压组件，高电压组件包括汇流条、连接器、高电压线以及电路中断装置。

车辆100还包括显示器130，显示器130可显示关于车辆状态(例如，电子系统和电池114的状态)的数据以及车辆使用/未使用的数据。数据产生器135可连接至显示器以计算并组织用于显示器130的数据。在示例中，显示器130可以显示如上所述而估计或确定的电池状态。

可以通过多种化学配方构建电池组中的独立电池单元。典型的电池组化学物质可包括但不限于铅酸、镍镉(NiCd)、镍金属氢化物(NIMH)、锂离子或锂离子聚合物。图2示出了N个电池单元模块202简单串联配置的示例电池组200。电池单元模块202可包含单个电池单元或并联电连接的多个电池单元。然而，电池组可以由串联、并联或它们的特定组合连接的电池单元模块以及任意数量的独立电池单元组成。示例系统可以具有监测并控制电池组200的性能的一个或更多个控制器，例如，电池控制模块(BCM)208。BCM208可以监测多个电池组水平特性，诸如由电流传感器206测量的电池组电流、电池组电压210以及电池组温度212。为了构建可靠的电池监测系统，在特定布置中，电流传感器206的性能可能是关键的。电流传感器的准确度对于估计电池荷电状态和容量可以是有用的。电流传感器可利用基于物理原理的多种方法来检测电流，电流传感器包括霍尔效应IC传感器、变压器或电流钳、电阻器(在电阻器中，电压与经过其的电流成正比)、利用干涉仪来测量由磁场产生的光的相位变化的光纤或罗氏线圈(Rogowskicoil)。在电池单元正在充电或放电使得进入或流出电池单元的电流超过阈值的事件中，电池控制模块可通过使用诸如熔断器或断路器的电路中断装置而使电池单元断开连接。

除了电池组的水平特性外，还可存在需要测量和监测的电池单元的水平特性。例如，可以测量每个电池单元的端电压、电流和温度。系统可利用传感器模块204来测量一个或更多个电池单元模块202的特性。该特性可包括电池单元电压、温度、寿命、充电/放电循环的次数等。典型地，传感器模块将测量电池单元电压。电池单元电压可以是单个电池的电压或者并联或串联电连接的一组电池的电压。电池组200可利用多达Nc个传感器模块204来测量所有电池单元202的特性。每个传感器模块204可以将测量结果传输至BCM208以进一步处理和协调。传感器模块204可以将模拟或数字形式的信号传输至BCM208。电池组200还可包含电池配电模块(batterydistributionmodule,BDM)214，BDM214控制电流流入电池组200和从电池组200流出。

在示例中，电池控制模块208包括处理器、存储器、传感器和其它电路，以将电脉冲施加到电池202并且测量电池202对于电脉冲的响应，从而辨识电池并推导与电池相关的有意义的参数。在示例中，传感器模块204可以感测电池对于输入脉冲的响应。参见图5以及对于输入脉冲和响应信号的示例的相关描述。辨识的电池参数(或模型)随后被车辆控制装置(比如，电池控制模块208、电力电子模块116、动力传动系统控制模块128或其它控制装置)使用，以控制车辆的功能。

图3示出使用注入信号确定电池状态的方法300。在301，具有预定义持续时间和幅值的脉冲信号被注入电池。信号可以在电池的平静期(也就是说，电池响应处于稳定或准稳定状态)注入电池。平静期是指电池未通过任何再生源或外部电源被充电并且电池没有将电力提供给车辆的时间段。在示例中，注入信号的预定义持续时间可以是0.1秒。持续时间可以短到足以表现主导的电池动态特性。在示例中，电流的幅值可以是1安培+/-0.5安培。在另一个示例中，注入信号的最大电流是5安培。

在303，感测电池对于注入的输入信号的响应，并将电池响应存储在BCM的存储器中。感测周期可以足够长，以测量足够量的测量值用于辨识电池模型。在示例中，感测周期的持续时间是20秒，感测周期可以足够长，以收集充足的测量值。可以在电池的端子由电压传感器执行感测电池响应。随着将电流信号注入电池，会有对于该电流信号的电压响应。

在305，可从一组感测的电池响应(比如，一组电池电压响应)来辨识电池模型。辨识的模型可以被表示为状态空间形式，状态空间形式被表示为：

x(k+1)＝A_dx(k)+B_du(k)(1a)

y(k)＝C_dx(k)+D_du(k)(1b)

在307，执行可选步骤，所述步骤使用辨识的电池模型和从所述模型估计的电池响应来控制车辆。

图4示出了电池参数估计的实施例的方法流程图400。在401，在电池端子或电池单元，将具有预定义持续时间和幅值的脉冲电流注入电池。在电池没有将电力提供给车辆的电动马达或者电池正在通过电动马达或其它电源被充电的时间期间，注入信号。即，当脉冲信号施加到电池端子时，电池端子处的电信号实质上是中性的或接地的。

在403，测量一组由注入脉冲产生的电池响应，并将电池响应存储在BCM的存储器中。在时间t＝t_i处测量的响应为H_i-1，t_i是第i个离散采样时间，被表示为：

t_i＝t₀+iΔt(2)

其中，Δt是预定采样时间，所述预定采样时间足够小以解析主导的电池动态特性。

一组基于等式(1a)和等式(1b)的电池响应被表示为：

$\begin{array}{cc}y=\[H_0,H_1,H_2,...H_{2N-1}\]& \left(3a\right)\\ =\[D_d,C_d{B}_d,C_d{A}_d{B}_d,...C_d{A}_d^{2N-2}{B}_d\]& \left(3b\right)\end{array}$

测量值的总数为2N。

在405，矩阵H(例如，汉克尔矩阵(Hankelmatrix)由等式(3a)中一组测量的电池响应构建而成，被表示为：

在407，矩阵被分解(例如，使用奇异值分解来将矩阵进行分解)，以确定电池系统的主导动态特性。一个示例为：

$H={\mathrm{U\ΣV}}^{*}=\[U_1,U_2\]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\Σ}}_1& 0\\ 0& {\mathrm{\Σ}}_2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{V}_1^{*}\\ V_2^{*}\end{array}\right]---\left(5\right)$

其中，Σ₁被设定为n乘n矩阵，n乘n矩阵包括前n个最大特征值。U₁被确定为N乘n矩阵。V₁被确定为n乘N矩阵。在电池模型中，输入的数量为1，并且输出的数量为1。因此，U₁和V₁可以被设定为如下：

$U_1=\left[\begin{array}{c}{U}_{11}\\ U_{12}\\ U_{13}\end{array}\right]---\left(6\right)$

V₁＝[V₁₁V₁₂V₁₃](7)

其中，U₁₁和U₁₃被设定为1乘n矩阵，V₁₁和V₁₃被设定为n乘1矩阵。现在这可以用在汉克尔矩阵中，如下：

Σ₂是足够小的值，以允许Σ₂在计算中被设定为0。其结果是，矩阵H简化为：

$\begin{array}{c}H=U_1{\mathrm{\Σ}}_1{V}_1^{*}=\left(U_1{{\mathrm{\Σ}}_1}^{1/2}\right)\left({{\mathrm{\Σ}}_1}^{1/2}{V_1}^{*}\right)\\ =\left(\left[\begin{array}{c}{U}_{11}\\ U_{12}\\ U_{13}\end{array}\right]{{\mathrm{\Σ}}_1}^{1/2}\right)\left({{\mathrm{\Σ}}_1}^{1/2}\left[\begin{array}{ccc}{V_{11}}^{*}& {V_{12}}^{*}& {V_{12}}^{*}\end{array}\right]\right)\\ =O_N{C}_N\end{array}---\left(9\right)$

H矩阵定义如下：

在409，电池的状态空间矩阵A_d、B_d、C_d和D_d可以被辨识。在车辆模块或车辆控制装置中，这些电池参数可以被确定。上面的等式H_A可以简化以将A_d定义为如下：

$A_d={\mathrm{\Σ}}_1^{-1/2}{\left[\begin{array}{c}{U}_{11}\\ U_{12}\end{array}\right]}^{*}\left[\begin{array}{c}{U}_{12}\\ U_{13}\end{array}\right]{\mathrm{\Σ}}_1^{1/2}---\left(11\right)$

依上所述，B_d、C_d和D_d可以如下定义：

$B_d={\mathrm{\Σ}}_1^{1/2}{V}_{11}^{*}---\left(12\right)$

$C_d=U_{11}{\mathrm{\Σ}}_1^{1/2}---\left(13\right)$

D_d＝H₀(14)

因此，现在状态空间矩阵A_d、B_d、C_d和D_d被辨识。

由此可以确定电池的电流限制的表达式。在411，离散状态空间矩阵被转换成连续矩阵。

依据连续状态空间表达式：

$\begin{array}{c}\stackrel{\·}{x}=Ax+Bu\\ y=Cx+Du\end{array}---\left(15\right)$

离散模型被表示为：

$\begin{array}{c}{x}_{k+1}=(I+A\mathrm{\Δ}t)x_k+{\mathrm{B\Δtu}}_k\\ =A_d{x}_k+B_d{u}_k\\ y_k={\mathrm{Cx}}_k+{\mathrm{Du}}_k\\ =C_d{x}_k+D_d{u}_k\end{array}---\left(16\right)$

依据被辨识的A_d、B_d、C_d和D_d，连续状态空间模型可以被推导为：

A＝(A_d-I)/Δt，B＝B_d/Δt，C＝C_d，D＝D_d。

一旦准换成连续形式，则在413进行特征分解。特征分解的等式可以是：

A＝QΛQ^-1，(17)

其中，Q是n乘n矩阵，所述矩阵的第i列是基础特征向量q_i。Λ是对角矩阵，所述对角矩阵的对角线元素为相应的特征值。

通过计算由特征向量表示的变换的状态向量。

在415，变换的状态空间矩阵由下式确定：

$\tilde{A}=\mathrm{\Λ}---\left(18a\right)$

$\tilde{B}=Q^{-1}B---\left(18b\right)$

$\tilde{C}=CQ---\left(18c\right)$

$\tilde{D}=D---\left(18d\right)$

其中，

例如在415，由于变换的状态空间矩阵已被设定，因此电池模型被辨识，。这可以用以下等式得到：

${\stackrel{\·}{\tilde{x}}}_i=-{\mathrm{\λ}}_i{\tilde{x}}_i+{\tilde{B}}_{i,1}u---\left(20a\right)$

$y=\underset{i}{\Σ}{\tilde{C}}_{1,i}{\tilde{x}}_i+\tilde{D}u---\left(20b\right)$

其中，y＝v_oc-v_t＝v₁+v₂，u＝i。

在实际应用中，内电阻R₀可以被如下计算：

$H_0=R_0=D=\frac{1}{T}{\∫}_{t_0}^{t_0+T}ydt/\frac{1}{T}{\∫}_{t_0}^{t_0+T}idt---\left(21\right)$

在417，该等式可以用于确定在t＝t_d时间段期间的电池电流限制。结果是：

$i=\frac{v_{OC}-v_{\lim }-\underset{i}{\overset{n}{\Σ}}{\tilde{C}}_{1,i}{\tilde{x}}_{i,0}{e}^{-{\mathrm{\λ}}_i{t}_d}}{R_0-\underset{i}{\overset{n}{\Σ}}{\tilde{C}}_{1,i}(1-e^{-{\mathrm{\λ}}_i{t}_d})\frac{{\tilde{B}}_{i,1}}{{\mathrm{\λ}}_i}}---\left(22\right)$

其中，v_lim是电池电压限制。

当n＝2时，该等式可以被表示为：

$i=\frac{v_{OC}-v_{\lim }-{\tilde{C}}_{1,1}{\tilde{x}}_{1,0}{e}^{-{\mathrm{\λ}}_1{t}_d}-{\tilde{C}}_{1,2}{\tilde{x}}_{2,0}{e}^{-{\mathrm{\λ}}_2{t}_d}}{R_0-{\tilde{C}}_{1,1}(1-e^{-{\mathrm{\λ}}_1{t}_d})\frac{{\tilde{B}}_{1,1}}{{\mathrm{\λ}}_i}-{\tilde{C}}_{1,2}(1-e^{-{\mathrm{\λ}}_2{t}_d})\frac{{\tilde{B}}_{2,1}}{{\mathrm{\λ}}_2}}---\left(23\right)$

针对电池充电状态和放电状态，可以通过下式计算功率限制：

P_lim＝|i_min|v_ub(24a)

P_lim＝|i_max|v_lb，(24b)

其中，P_lim是功率容量，v_ub是电池电压上限，v_lb是电池电压下限，i_min是绝对最小电流。在放电状态下，i_max是可从电池引出的最大电流。这样，所述系统可计算在充电事件或放电事件期间的电池瞬时功率容量。

在419，确定电池模型参数是否需要被更新。该确定可基于自上一更新起的时间而被触发。在另一示例中，车辆状况或使用可用于触发更新。更新时间可以被设定为车辆运行时间中的一个或两个小时。在示例中，更新每天发生一次。在另一个示例中，更新时间可以基于电池的存在时间，例如，随着电池的老化，更新时间会缩短。

图5示出脉冲注入输入和响应的曲线图。在时间段501期间，电池既不被命令将电能供应到马达，也不从再生源或外部电源进行充电。所示的时间段501包括在其开始阶段的非测量时间段，在非测量时间段内信号包括一些瞬变。在瞬变平息之后，电流脉冲注入时间段503发生(i＝δ)。在电流脉冲注入时间段503发生的同时，电压响应测量时间段505发生。在电流脉冲注入时间段503中施加到电池的脉冲电流信号具有预定的持续时间，所述预定的持续时间等于测量值的采样时间。在示例中，注入脉冲的持续时间为0.1秒，并且测量值的采样的时间为0.1秒。注入电流信号可具有高的电流(图5中未示出)，以获得对测量噪声较不敏感的电池响应，并在更接近电流脉冲注入时间段503的开始处被注入，以允许在电压响应测量时间段505内有足够的或最大的时间来测量响应。

图6A示出可以输入到电池中的输入的注入信号601的曲线图。该曲线图是一个示例。注入脉冲持续时间为0.1秒，并且其幅值为1安培。每0.1秒测量电池端电压，直到测量值的数量足以辨识电池模型。

图6B示出由注入电流脉冲信号601引起的感测到的电池端电压603的曲线图。在该示例中，当输入的注入信号601施加到电池时，电池端电压起始于277.1伏。电池端电压(v_t)上升到略低于277.2伏，并且，例如如上面所描述的，一组测量的电压信号可以用于辨识电池模型。电池端电压603可以被这样感测，使得测量值的数量足够大，以按照所要求的精度辨识电池模型。

图7A示出作为时间的函数的电池输入电流的曲线图。x轴表示以秒为单位的时间，y轴表示以安培为单位的电流。具有多个频率分量的电流分布可以施加于电池系统。

图7B示出作为时间的函数的电池电压的曲线图，该曲线图将通过参考电池模型计算的v_ref与通过辨识的模型计算的模型电压进行比较。x轴表示以秒为单位的时间，y轴表示被表达为v_oc-v_t-R₀i的电压响应。如图所示，以虚线示出的模型电压紧密跟随参考电压v_ref。例如，Y轴比例不足够大以示出辨识的电池模型与参考信号不同。

图8A示出示例性实施例的计算出的电池最大放电电流(作为时间的函数)的曲线图。使用在此描述的结构和方法来执行所述计算。该曲线图及其底层数据可用于控制车辆(例如，HEV102)的操作。

图8B示出示例性实施例的计算出的电池最大充电电流(作为时间的函数)的曲线图。使用在此描述的结构和方法来执行所述计算。该曲线图及其底层数据可用于控制车辆(例如，HEV102)的操作。

图9示出以计算机系统900的示例形式的机器的图示，在计算机系统900中，指令集可被执行以使机器执行在此讨论的方法、处理、操作或方法论中的任何一个或更多个。HEV102可在一个或更多个计算机系统900上运转。HEV102可包括一个或更多个计算机系统900或计算机系统900的某部分的功能。

在示例性实施例中，机器操作为独立装置或可以连接(联网)到其它机器。在联网部署中，机器可在服务器-客户端网络环境下操作为具有服务器或客户机的能力，或者可在对等(或分布式)网络环境下操作为对等机器。机器可以是类似于或者包括以下机器的组件：服务器计算机、客户端计算机、个人计算机(PC)、平板PC、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、web应用、网络路由器、交换机或桥接器、或者任何能够(按顺序或不按顺序)执行指定将由机器执行的动作的指令集的机器。此外，虽然仅示出了一个机器，但是术语“机器”还应包括独立或联合地执行一个或多个指令集来执行在此讨论的任何一个或更多个方法的机器的任何集合。

示例性计算机系统900包括至少一个处理器902(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、辅助处理器或它们的组合)、主存储器908和静态存储器914，它们都通过总线928相互进行通信。计算机系统900还可包括视频显示器906(例如，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)或阴极射线管(CRT))。显示器906可位于车辆驾驶员仪表板上或者安装在车辆中。计算机系统900还包括字母数字输入装置912(例如，键盘或呈现键盘的触摸板)、游标控制装置916(例如，鼠标、触摸屏、控制杆、跟踪板等)、驱动单元920、信号产生装置926(例如，扬声器、喇叭或音频发生器)和网络接口装置918。

驱动单元920包括机器可读介质922，在机器可读介质922上存储有实现在此描述的一个或更多个方法或功能的一个或更多个指令集910(例如，软件)。在计算机系统900执行指令910期间，指令910还可完全或至少部分地驻留在主存储器908和/或处理器902中。主存储器908和处理器902也构成机器可读介质。

还可经由网络接口装置918通过可对数据进行编码和解码以用于传输的通信协议在网络924上发送或接收软件(例如，指令910)。软件指令910也可通过总线928来传送。

虽然在示例实施例中，机器可读介质(例如，元件922)被示出为单个介质，但是术语“机器可读介质”应包括存储所述一个或更多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读介质”还应包括任何能够对用于机器执行并使机器执行本发明实施例的任何一个或更多个方法的指令集进行存储、编码或运载的介质。这样的介质可包括有形介质。术语“机器可读介质”应相应地包括但不限于总线、有形载波信号、固态存储器以及光学介质和磁介质。

在电气化车辆应用中，对于防止因过度充电和过度放电而导致的电池损坏和故障模式，实时预测功率容量是重要的。电池可被建模以允许电池管理系统(例如，车辆处理器、电路、模块或控制器)减小损坏或故障的可能性。在电气化车辆应用(诸如，电动车辆(EV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)和全电动车辆(FHEV))中的电池管理系统可使用电池模型辨识。然而，由于模型参数变化并非持续地如此快速，因此，电池模型辨识无需被持续执行。因此，电池模型辨识可根据需要而被执行。然而，辨识处理一旦开始就应在短时间段内被实时执行，使得随着所述处理在车辆中实施而使用更简单而高效的计算方案。本公开描述了用于通过子空间辨识方法来辨识电池系统的方法。

在此所描述的电池模型辨识使用电流注入方法。如这里所描述的，可以在没有电流的通量(throughput)的情况下表示电池系统动态特性。只需要将电流信号注入电池。电池系统可以被建模为包括内电阻R₀(通常表示为D矩阵)。通过从对于注入信号的系统响应中提取内电阻R₀，相信可利用更简单的形式和提高的准确性来辨识系统模型。作为结果，辨识问题分为两部分：R₀估计和系统动态特性估计。

虽然上面描述了示例性实施例，但并不意味着这些实施例描述本发明的所有可能形式。更确切地，说明书中使用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应理解的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可做出各种改变。此外，可将各种实现的实施例的特征进行组合以形成本发明的进一步的实施例。

Claims (7)

1.一种车辆，包括：

牵引电池，包括多个电池单元；以及

至少一个控制器，被配置为根据电池模型的电池电流限制来操作牵引电池，其中，从对于当所述电池没有正在被放电以推进车辆或没有正在被充电时注入所述电池的电流脉冲的响应来辨识所述电池模型。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述脉冲具有相关联的预定采样时间和幅值，并且所述响应为在设定持续时间期间在每个采样时间测量的电池端电压的集合。

3.根据权利要求2所述的车辆，其中，所述设定持续时间足够长，以收集用于辨识所述电池模型的多个电压测量值。

4.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器被配置为：产生所述牵引电池的离散空间模型，并将所述离散空间模型转换为连续状态空间模型。

5.根据权利要求4所述的车辆，其中，所述电流限制是基于所述连续状态空间模型的。

6.根据权利要求5所述的车辆，其中，所述控制器被配置为：使用特征值分解来变换所述连续状态空间模型，以推导数学表达式，从而估计所述电池电流限制。

7.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述控制器被配置为：使用所述响应构建汉克尔矩阵，将汉克尔矩阵分解为奇异值，从所述奇异值辨识离散状态空间矩阵，将离散状态空间矩阵转换为连续状态空间矩阵，对连续状态空间矩阵执行特征分解以推导数学表达式，并且使用所述数学表达式计算所述电池电流限制。