CN110462414B

CN110462414B - 用于估计电池电阻的装置和方法

Info

Publication number: CN110462414B
Application number: CN201880019674.2A
Authority: CN
Inventors: 徐甫京
Original assignee: LG Chem Ltd
Current assignee: LG Energy Solution Ltd
Priority date: 2017-11-17
Filing date: 2018-11-15
Publication date: 2021-08-06
Anticipated expiration: 2038-11-15
Also published as: US11105861B2; KR102296993B1; CN110462414A; EP3605127B1; WO2019098722A1; JP6863560B2; KR20190056743A; US20210103001A1; EP3605127A1; JP2020514757A; EP3605127A4

Abstract

公开了一种电池电阻估计装置。根据本公开的电池电阻估计装置包括用于保存电阻查找表的存储器单元，在电阻查找表中根据电池的充电状态‑温度(SOC‑T)条件来记录电阻数据，以及控制单元，其中控制单元包括：电阻累积计算单元，其用于在电池被充电/放电时测量I‑V数据，在周期性基础上重复地通过dV/dI计算电阻，并将电阻保存在存储器单元中，其中电阻通过SOC‑T条件累积和保存；以及电阻数据更新单元，其用于计算新电阻数据和先前保存的电阻数据的加权平均值，并将与对应SOC‑T条件相对应的电阻数据更新为加权平均值，其中新电阻数据是通过SOC‑T条件保存在存储器单元中的电阻数据的平均值、最大值和最小值的平均值、以及最大值中的一个。

Description

用于估计电池电阻的装置和方法

技术领域

本公开涉及用于估计作为指示电池的健康状态(SOH)的因素之一的电阻的装置和方法。本申请要求于2017年11月17日在韩国提交的韩国专利申请No.10-2017-0154009的优先权，其公开内容通过引用并入本文。

背景技术

电池能够被重复地再次充电，作为燃料能源的替代品，它们正在得到关注。它们已经主要用于诸如移动电话、摄像机和电动工具的传统手持设备。最近，应用的范围趋向于逐渐扩展到电动车辆(EV、HEV、PHEV)、大容量能量保存系统(ESS)和不间断电力系统(UPS)。

电池包括正电极、负电极、介于电极之间的隔板、以及与涂覆在正电极和负电极上的活性材料发生电化学反应的电解质，并且随着充电/放电循环次数增加，容量降低。容量降低可能是由涂覆在电极上的活性材料的劣化、电解质的副反应、隔板的孔隙降低等引起的。

当电池容量降低时，电阻增加并且电能随热量增加而损失。因此，当电池容量降低到阈值以下时，电池性能显着降低并且产生的热量的量增加，因此需要调查或更换电池。

在电池技术领域中，电池容量降低的程度可以通过诸如健康状态(SOH)的因素来定量地指示。

SOH能够通过许多方法计算，其中一种方法通过量化当前时刻的电池电阻与寿命开始(BOL)时的电阻相比增加的程度来计算SOH。例如，当电池电阻与BOL时的电阻相比增加20％时，SOH可估计为80％。

电池在较低的充电状态(SOC)下可能具有较高的电阻，在较高的温度下可能具有较低的电阻。这是因为当电池的SOC降低时，能够与工作离子反应的活性材料的量降低并且活性材料中的工作离子的扩散电阻增加，并且当电池的温度增加时，工作离子的迁移率增加。作为参考，工作离子取决于电池中的化学物质的类型而改变，并且在锂基电池的情况下，锂离子对应于工作离子。

可以通过基于SOH控制最大允许电流来延长电池寿命。为此，必需准确地检测电池电阻。电池电阻是用于计算电池的充电输出或放电输出所必需的非常重要的参数。

传统上，基于预测量的电阻数据计算电阻劣化率、或者在特定温度和特定SOC条件下提取的电阻数据与BOL时的电阻相比增加的程度。在假设电池在其他温度和SOC条件下以相同水平劣化的情况下，电阻劣化率应用于所有条件，并且这用于估计SOH和输出。即，在基于SOC和温度测量电池电阻之后，构建查找表并统一地应用电阻劣化率，然后在实时使用环境中基于SOC和温度查找电阻。

然而，该方法不可能实时估计电阻，并且因为统一地应用电阻劣化率，所以它不适合于高温或低温，导致电池寿命的预测误差。为了克服基于电池的测试数据的电池的电阻劣化率的限制，已经提出了基于动态改变的I-V数据通过递推最小二乘法(RLS)实时计算电阻以便估计SOH和输出的建议。即，通过实时计算dV/dI来估计电阻。然而，当输入I-V数据改变小的稳定输入时，不可能使用RLS。例如，当电压存在改变但电流没有改变时，不可能计算电阻。在这种情况下，数据保持在最新的估计电阻，并且当电流再次改变时，为了找到实际电阻，发生电阻误差。

发明内容

技术问题

本公开旨在提供一种使用简单算法可靠地估计电池的电阻的装置。

本公开还旨在提供一种使用简单算法可靠地估计电池的电阻的方法。

技术解决方案

为了解决上述问题，根据本公开的电池电阻估计装置包括用于保存电阻查找表的存储器单元，其中根据电池的充电状态-温度(SOC-T)条件来记录电阻数据，以及控制单元。控制单元包括电阻累积计算单元，其用于在电池被充电/放电时测量I-V数据，以周期性基础重复地通过dV/dI计算电阻，并将电阻保存在存储器单元中，其中电阻通过SOC-T条件累积和保存，以及电阻数据更新单元，其用于计算新电阻数据和先前保存的电阻数据的加权平均值并将与对应SOC-T条件相对应的电阻数据更新为加权平均值，其中新电阻数据是通过SOC-T条件保存在存储器单元中的电阻数据的平均值、最大值和最小值的平均值、以及最大值中的一个。

优选地，电阻数据更新单元可以被配置为：使用在与用于计算加权平均值的电阻数据未被收集的SOC-T条件相邻的SOC-T条件下计算的电阻数据的加权平均值，通过内插或外推方法来更新电阻数据。

更优选地，电阻数据更新单元可以通过SOC-T条件分配和保存标记值，其中标记值用于识别通过SOC-T条件保存的电阻数据是实时计算的电阻数据还是通过内插或外推方法估计的电阻数据。

优选地，随着新电阻数据和先前保存的电阻数据之间的差异增加，指配给新电阻数据以计算加权平均值的权重可以增加。权重随着Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异的增加而增加。Pre R是就SOC-T而言先前保存的电阻，R@BOL是电池初始状态时的电阻，并且New R是新电阻数据。

优选地，根据本公开的电池电阻估计装置还可包括电压测量单元，其用于测量电池的电压；电流测量单元，其用于测量电池的电流；以及温度测量单元，其用于测量电池的温度，并且控制单元可以被配置为将测量的电压、测量的电流、和测量的温度保存在存储器单元中。

在这种情况下，控制单元可以被配置为通过对保存在存储器单元中的测量的电流进行积分来确定电池的SOC。

在根据本公开的电池电阻估计装置中，控制单元可以被配置为使用更新的电阻数据确定电池的输出，或者将更新的电阻数据发送到外部设备。

为了解决另一问题，根据本公开的电池电阻估计方法包括：(a)将电阻查找表保存在存储器单元中，其中电阻查找表根据电池的SOC-T条件来记录电阻数据，(b)在电池被充电/放电时测量I-V数据，以周期性基础重复地通过dV/dI计算电阻并将电阻保存在存储器单元中，其中电阻通过SOC-T条件累积和保存，(c)计算新电阻数据和先前保存的电阻数据之间的加权平均值，其中新电阻数据是由SOC-T条件保存在存储器单元中的电阻数据的平均值、最大值和最小值的平均值以及最大值中的一个，以及(d)将通过SOC-T条件保存在存储器单元中的电阻数据更新为加权平均值。

本公开的目的还可以通过包括电池电阻估计装置的电池管理系统和其上保存有用于执行电池电阻估计方法的程序的计算机可读记录介质来实现。

有益效果

根据本公开，根据电池的初始数据计算适合于环境条件的电阻，并且保存累积数据，因此，在没有输入条件限制的情况下(在不可能实时估计电阻的环境条件下)，可以使用在每个充电状态-温度(SOC-T)条件下累积的电阻或电阻相对于寿命开始(BOL)时的电阻的增加来估计健康状态(SOH)和输出。

根据本公开，由于考虑了对于每个SOC-T条件的不同电阻劣化率，因此可以精确地估计电阻并提高估计电池的状态和寿命的准确度。另外，即使输入I-V数据改变很小的稳定输入，也可以使用与实时电阻类似的电阻。

特别地，根据本公开，当改变用于估计电池的电阻的电阻查找表时，指配给新电阻数据的权重被反映为保守方法以确保考虑到电池劣化的稳定性。因此，可以始终可靠地估计与电池的劣化水平对应的电池的电阻。

附图说明

以下附图说明了本公开的优选实施例，并且与以下详细描述一起用于提供对本公开的技术方面的进一步理解，因此，本公开不应被解释为限于附图。

图1是示出根据本公开的实施例的电池电阻估计装置的配置的示意性框图。

图2是示出根据本公开的实施例的具有不同劣化条件的电池中的测量的电阻与充电状态的曲线图。

图3是示出根据本公开的实施例的电池电阻估计方法的流程图。

具体实施方式

在下文中，将参考以下附图描述本公开的实施例。在描述之前，应当理解，说明书和所附权利要求中使用的术语或词语不应被解释为限于一般和词典含义，而是基于发明人为了最佳解释而被允许以合适地限定术语的原则，基于对应于本公开的技术方面的含义和概念来解释。因此，这里描述的实施例和附图中示出的图示仅仅是本公开的实施例，但是并不旨在完全描述本公开的技术方面，因此应该理解的是，在进行发明时可以对其进行各种其他的等同和修改。

在下面描述的实施例中，电池意指锂电池。这里，锂电池统一指其中锂离子在充电和放电期间充当工作离子，引起在正电极和负电极处的电化学反应的电池。

同时，应该解释为即使电池的名称取决于锂电池中使用的电解质或隔板的类型、用于封装电池的封装类型、和锂电池的内部或外部结构而改变，锂电池覆盖使用锂离子作为工作离子的任何电池。

本公开还可以应用于锂电池以外的电池。因此，应当解释为本公开覆盖尽管工作离子不是锂离子但可以应用本公开的技术方面的任何类型的电池。

另外，电池不限于部件的数量。因此，电池应该被解释为包括包含在封装材料中的正电极/隔板/负电极和电解质的组合的单元单体以及单元单体的组合、包括串联和/或并联连接的该组合的模块、包括串联和/或并联连接的该模块的电池组、以及包括串联和/或并联连接的该电池组的电池系统。

参考图1，根据本公开的电池电阻估计装置100是用于估计电池B的电阻的装置，并且至少包括存储器单元110和控制单元120。

控制单元120包括用于执行逻辑运算的处理器，并且用于根据下面描述的控制逻辑估计与电池B的充电状态(SOC)和温度相对应的电阻。

存储器单元110是能够电、磁、光或量子机械地记录或擦除数据的保存介质，并且作为非限制性示例，可以是RAM、ROM或寄存器。

优选地，存储器单元110可以例如通过数据总线连接到控制单元120，以允许控制单元120访问它。

存储器单元110可以保存和/或更新和/或擦除包括由控制单元120执行的各种类型的控制逻辑、预定义的参数和/或在执行控制逻辑时创建的数据的程序。

存储器单元110可以在逻辑上分成两个或更多个，并且可以被包括在控制单元120中，但是不限于此。

优选地，存储器单元110保存其中根据电池B的充电状态-温度(SOC-T)条件来记录电阻数据的电阻查找表。优选地，电阻查找表包括其中电阻通过SOC(或电压)和T映射的数据结构。即，电阻数据形成m[SOC(或电压)]×n[温度]矩阵。

表1示出了电阻查找表的示例。

[表1]

<电阻查找表的示例>

在表1中，行包含SOC(％)的列表，列包含温度(T，℃)的列表。每个单体中的电阻单位是mΩ。表1举例说明了针对每个条件保存的电阻，但是在电阻查找表中保存的电阻数据可以指示电阻相对于寿命开始(BOL)时的电阻的增加(无单位)。另外，尽管用根据SOC-T条件映射电阻的结构作为示例，但是数据结构可以是其中电阻通过电压-T映射的结构。

可以通过电池B的充电/放电实验来测量电阻查找表中的数据。

例如，图2是示出在正电极和负电极中分别包括LiMnO₂和石墨的锂电池中电阻如何根据SOC改变的曲线图。

在图2中，实线是在锂电池处于BOL时测量的电阻曲线，虚线是在锂电池的容量劣化约20％的寿命中期(MOL)时测量的电阻曲线。

每个电阻曲线通过混合动力脉冲能力特性(HPPC)放电测试获得，在HPPC测试中，放电时间设置为10秒，放电脉冲大小设置为5C速率，并且在HPPC测试期间锂电池的温度保持在25℃。

如图2中所示的，能够看出，锂电池的电阻随着SOC的降低而增加，并且当SOC在40％和80％之间的范围内时电阻的改变相对不大。另外，能够看出，当锂电池的容量劣化时，与BOL时的电阻相比电阻增加。

在表1的电阻查找表中，25℃电阻数据反映了图2的实验结果中的BOL。在许多温度下实验地测量和收集如图2所示的电阻曲线，以构建如表1所示的电阻查找表。

优选地，控制单元120可以电耦合到电压测量单元130、电流测量单元140、和温度测量单元150以确定电池B的SOC和电阻。

电压测量单元130包括已知的电压测量电路，并且在控制单元120的控制下以时间间隔周期性地测量电池B的电压，并将测量的电压输出到控制单元120。然后，控制单元120将周期性输入的测量的电压保存在存储器单元110中。

电流测量单元140包括感测电阻器或霍尔传感器，并且在控制单元120的控制下以时间间隔测量电池B的充电或放电电流的大小，并将测量的电流输出到控制单元120。然后，控制单元120将周期性输入的测量的电流保存在存储器单元110中。

温度测量单元150包括作为一种类型的温度传感器的热电偶，并且在控制单元120的控制下以时间间隔周期性地测量电池B的温度，并将测量的温度输出到控制单元120。然后，控制单元120将周期性输入的测量的温度保存在存储器单元110中。

优选地，控制单元120可以通过参考保存在存储器单元110中的测量的电流，通过电流积分方法周期性地确定电池B的SOC。

详细地，当电池B的充电或放电开始时，控制单元120可以通过控制电压测量单元130来测量电池B的开路电压(OCV)，通过参考保存在存储器单元110中的“OCV-SOC查找表”来确定与测量的OVC对应的初始SOC SOC0，通过在充电或放电期间将积分的充电电流和放电电流加到初始SOC SOC0来确定当前SOC，并将确定的SOC保存在存储器单元110中。

当然，电池B的SOC可以通过除电流积分方法之外的方法来确定。在示例中，控制单元120可以通过周期性地将测量的电压、测量的电流、和测量的温度输入到例如扩展卡尔曼滤波器的自适应滤波器中来自适应地确定电池B的SOC。

控制单元120的电阻累积计算单元122在电池B被充电/放电时——即，在操作循环期间，例如在车辆行驶时——根据对每个SOC和温度测量的并且保存在存储器单元110中的I-V数据通过dV/dI来周期性地计算和累积电阻数据。

表2举例说明了其中由根据本公开的电池估计装置100的电阻累积计算单元122以周期性基础重复地计算的电阻通过SOC-T条件累积并保存的表。

[表2]

<其中以周期性基础重复地计算的电阻通过SOC-T条件累积并保存的表的示例>

参考表2，通过SOC-T条件保存以周期性基础重复地计算的电阻。

控制单元120的电阻数据更新单元124通过加权将在电池B的充电/放电期间累积的数据反映在通过SOC-T条件保存的现有电阻数据上。当电池B的充电/放电结束时，例如，当车辆的点火开关关断时，可以执行电阻数据更新。

在这种情况下，电阻数据更新单元124计算新电阻数据——即，针对每个SOC-T条件保存在存储器单元110中的电阻数据的平均值、最大值和最小值的平均值、以及最大值中的一个——和先前保存的电阻数据的加权平均值，并将与对应SOC-T条件相对应的电阻数据更新为加权平均值。

加权平均值意指对对象的重要性进行分级使得重要对象对平均值具有较大影响，并为重要对象指配权重并对对象进行平均的方法。即，它是通过乘以与获得N的平均值时的重要性或影响相对应的每个权重而获得的平均值。

例如，可以通过M＝(x₁+x₂+…+x_n)/N来获得x₁，x₂，...，x_n的算术平均值M。当在N当中，x₁的数量是f₁，x₂的数量是f₂，...，并且x_n的数量是f_n，f₁+f₂+…+f_n＝N时，总和是f₁x₁+f₂x₂+…+f_nx_n，并且M＝(f₁x₁+f₂x₂+…+f_nx_n)/N。当权重f₁，f₂，...，fn分别被指配给n个不同数量的x₁，x₂，...，x_n时，公式M是加权平均值。可以理解，x₁，x₂，...，x_n具有重要性或影响f₁，f₂，...，f_n。

本公开计算新电阻数据与先前保存的电阻数据之间的加权平均值。当A是先前保存的电阻，B是新电阻数据并且权重是α时，使用权重α的A和B的加权平均值是(1-α)×A+α×B。将权重指配给新电阻数据以使用电阻估计。

这里，存在许多方法来以权重(α)将新电阻数据反映在现有电阻数据上。

在第一实施例中，可以计算在操作循环期间计算的电阻数据的平均值，并且使用该平均值作为新电阻数据，可以将对应平均值与先前保存的电阻之间的加权平均值保存为对应SOC-T的电阻数据。α被设置以随着Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异增加而增加。该标准表示采用保守方法，因为电阻估计与电池的劣化和稳定性直接相关。即，这意味着最新计算的电阻数据更可靠。例如，根据Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异预先设置α。

表3示出了在计算新电阻数据与先前保存的电阻数据之间的加权平均值时应用于新电阻数据的权重的示例，并且示出了根据Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异预先设置α的示例。这里，Pre R是在SOC-T下先前保存的电阻，R@BOL是电池的初始状态下的电阻，且New R是新电阻数据。这些值都保存在存储器单元110中。

[表3]

<应用于新电阻数据的权重的示例>

在表3中给出的示例中，α具有0.5和1之间的值。根据该示例，使用诸如表2的累积表和表3的权重将表1的查找表更新为加权平均值之后的SOC-T电阻数据如表4中所示。

[表4]

<根据第一实施例将表1更新为加权平均值之后的SOC-T电阻数据>

描述如表4所示的更新，例如，在表2中，在10％-15℃的SOC-T下的操作循环期间计算的电阻数据的平均值为(1.58+1.6+1.61+1.64)/4，其计算结果为1.608。1.608是在10％-15℃的SOC-T下的New R。参考表1，在10％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.58。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.017，并且参考表3，对应于差异值的α为0.6。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是0.4×1.58+0.6×1.608，并且该值是1.6。加权平均值1.6被更新并保存为在10％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

同样地，再次参考表2，在20％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的平均值是(1.5+1.53+1.57+1.62)/4，等于1.555。1.555是在20％-15℃的SOC-T下的NewR。参考表1，在20％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.5。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异计算为约0.037，并且根据表3，在这种情况下，α为0.8。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是作为计算0.2×1.5+0.8×1.555的结果的1.54。加权平均值1.54被更新并保存为在20％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据，如表4所示。

在另一示例中，返回参考表2，在20％-25℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的平均值是(1.48+1.49)/2，等于1.485。1.485是在20％-25℃的SOC-T下的New R。参考表1，在20％-25℃的SOC-T下的Pre R为1.48。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.003，参考表3，对应的α为0.5。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0.5×1.48+0.5×1.485，其被计算并四舍五入为1.48。加权平均值1.48被更新并保存为在20％-25℃的SOC-T下的估计的电阻数据，如表4所示。

对于此处未举例说明的其他SOC-T条件，可以如上所述执行计算、更新和保存，并且可以最终获得如表4所示的新电阻数据表。估计的电阻数据可以用于估计SOH和输出。

在第二实施例中，计算在操作循环期间计算的电阻数据的最大值和最小值的平均值，并且使用该平均值作为新电阻数据，可以将对应平均值与先前保存的电阻之间的加权平均值保存为对应SOC-T的电阻数据。除了在操作循环期间计算的电阻数据的最大值和最小值的平均值是新电阻数据之外，将电阻数据更新为加权平均值与先前的第一实施例相同。

根据该第二实施例，在使用表2的累积表和表3的权重更新表1的查找表之后的SOC-T电阻数据如表5所示。

[表5]

<根据第二实施例的将表1更新为加权平均值之后的SOC-T电阻数据>

表5如下所述：

参考表2，在10％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的最大值和最小值的平均值是(1.58+1.64)/2，等于1.61。1.61是在10％-15℃的SOC-T下的New R。参考表1，在10％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.58。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.019，参考表3，α为0.6。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是0.4×1.58+0.6×1.61，其被计算为1.6。加权平均值1.6被更新并保存为在10％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

同样地，在20％-15℃的SOC-T下，参考表2，在操作循环期间计算的电阻数据的最大值和最小值的平均值是(1.5+1.62)/2，等于1.56。1.56是在20％-15℃的SOC-T下的NewR。参考表1，在20％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.5。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.04，参考表3，对应α为0.9。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是0.1×1.5+0.9×1.56，其被计算为1.55。加权平均值1.55被更新并保存为在20％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据，如表5所示。

在另一示例中，在20％-25℃的SOC-T下，参考表2，在操作循环期间计算的电阻数据的最大值和最小值的平均值是(1.48+1.49)/2，其被计算为1.485。1.485是在20％-25℃的SOC-T下的New R。参考表1，在20％-25℃的SOC-T下的Pre R为1.48。Pre R/R@BOL和NewR/R@BOL之间的差异约为0.003，参考表3，α为0.5。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0.5×1.48+0.5×1.485，其被计算并四舍五入为1.48。加权平均值1.48被更新并保存为在20％-25℃的SOC-T下的估计的电阻数据，如表5所示。

对于其他SOC-T条件，可以如上所述执行计算、更新和保存以获得如表5中所示的新电阻数据表。能够看出，第一实施例和第二实施例之间改变的用于选择新电阻数据的标准的改变导致表4和5之间的小的差异。

在第三实施例中，使用在操作循环期间计算的最大电阻数据作为新电阻数据，可以将对应最大值和先前保存的电阻之间的加权平均值保存为对应SOC-T的电阻数据。除了在操作循环期间计算的电阻数据的最大值是新电阻数据之外，将电阻数据更新为加权平均值与先前的第一实施例和第二实施例相同。

根据该第三实施例，在使用表2的累积表和表3的权重更新表1的查找表之后的SOC-T电阻数据如表6所示。

[表6]

<根据第三实施例的将表1更新为加权平均值之后的SOC-T电阻数据>

参考表2，在10％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的最大值为1.64。根据该示例，1.64是在10％-15℃的SOC-T下的New R。参考表1，在10％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.58。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.038，参考表3，α为0.8。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是0.2×1.58+0.8×1.64，其被计算为1.63。加权平均值1.63被更新并保存为在10％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

同样地，参考表2，在20％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的最大值为1.62。1.62是在20％-15℃的SOC-T下的New R。参考表1，在20％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.5。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.08，参考表3，α为1。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0×1.5+1×1.62，其被计算为1.62。加权平均值为1.62被更新并保存为在20％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

在另一示例中，看到表2中的20％-25℃的SOC-T，在操作循环期间计算出的电阻数据的最大值为1.49。1.49是在20％-25℃的SOC-T下的New R。参考表1，在20％-25℃的SOC-T下的Pre R为1.48。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.007，参考表3，α为0.5。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值是0.5×1.48+0.5×1.49，其被计算为1.49。加权平均值1.49被更新并保存为在20％-25℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

对于其他SOC-T条件，可以如上所述执行计算、更新和保存，并且可以如表6所示最终获得电阻数据表。当比较第一实施例至第三实施例时，能够看出，选择新电阻数据的标准的改变导致表4至6之间的小的差异。最保守的方法是使用最大值的第三实施例。

如上所述，更新的电阻数据用于估计SOH和输出。同时，在如表4至6所示的更新之后，当再次使用电池B时，通过再次执行累积电阻数据——例如，根据在电池B的充电/放电期间针对每个SOC和温度再次测量的I-V数据通过dV/dI周期性地计算和累积电阻数据——并保存在存储器单元110中的步骤，和在电池B的开关关断(key off)期间更新电阻数据的步骤来更新电阻数据。

例如，假设在对具有如表4所示的更新的电阻数据的电池进行再充电之后在使用期间以周期性基础重复地计算的电阻再次通过SOC-T条件被累积和保存，可以获得如表7所示的表。

[表7]

<其中基于表4以周期性基础重复地计算的电阻通过SOC-T条件被累积并保存的表的示例>

保存在表4的查找表中的电阻数据是Pre R。当根据其中使用表7的累积表和表3的权重选择电阻数据的平均值作为新电阻数据的先前的第一实施例更新表4的查找表时，更新后的SOC-T电阻数据如表8所示。

[表8]

<根据第一实施例将表4更新为加权平均值之后的SOC-T电阻数据>

例如，参考表7，在10％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的平均值是(1.6+1.62)/2，其等于1.61。1.61是在10％-15℃的SOC-T下的New R。参考表4，在10％-15℃的SOC-T下的Pre R是1.6，并且参考表1，R@BOL是1.58。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.006，参考表3，α为0.5。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0.5×1.6+0.5×1.61，其被计算为1.61。加权平均值1.61被更新并保存为在10％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

同样地，在表7中，在20％-15℃的SOC-T下，在操作循环期间计算的电阻数据的平均值是(1.54+1.55+1.56)/3，其等于1.55。1.55是在20％-15℃的SOC-T下的New R。参考表4，在20％-15℃的SOC-T下的Pre R为1.54，参考表1，R@BOL为1.5。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异约为0.007，参考表3，α为0.5。因此，新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0.5×1.54+0.5×1.55，其等于1.55。加权平均值1.55被更新并保存为在20％-15℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

在另一示例中，在20％-25℃的SOC-T下，根据表7，在操作循环期间计算的电阻数据的平均值是(1.48+1.5+1.51)/3，其等于1.5。1.5是在20％-25℃的SOC-T下的New R。参考表4，在20％-25℃的SOC-T下的Pre R为1.48，并且根据表1，R@BOL也是1.48。Pre R/R@BOL和New R/R@BOL之间的差异为0.01，参考表3，α为0.6。新电阻数据与先前保存的电阻之间的加权平均值为0.4×1.48+0.6×1.5，其等于1.49。加权平均值1.49被更新并保存为在20％-25℃的SOC-T下的估计的电阻数据。

对于其他SOC-T条件，如上所述执行计算、更新和保存以获得如表8所示的新电阻数据表。

在再次充电之后通过使用电池在使用中累积的电阻数据重复执行未使用电池时的加权和更新过程直到更换电池为止，以始终保持最可靠的电阻数据。

在某些情况下，当输入I-V数据中变化很小的稳定输入时，可能无法收集电阻累积数据。另外，对于未使用电池B的SOC条件，未收集累积数据。因此，对于其中未收集电阻累积数据的特定SOC-T条件，基于在其中收集了电阻数据的另一SOC-T条件下的估计的电阻数据来执行扩散估计。即，用于使用与相邻SOC-T条件对应的新估计的电阻数据来计算通过SOC和T的电阻R的函数被计算，并且通过基于对应函数的插值方法或外推方法来更新并保存其中未收集电阻数据的SOC-T条件下的电阻数据。

例如，表9示出与表2相比，对于某些SOC-T条件未收集电阻累积数据。

[表9]

<在对于一些SOC-T条件未收集电阻累积数据的情况下的电阻数据>

如所说明的，在表9中，在10％-25℃的SOC-T和30％-25℃的SOC-T下，以与表2相同的方式收集电阻累积数据，而在20％-25℃的SOC–T下，未收集电阻累积数据(以粗体表示仅保存先前的电阻数据)。在这种情况下，用于使用邻近于20％-25℃的SOC-T的10％-25℃和30％-25℃下的更新的电阻数据计算通过SOC和T的R的函数被计算，并且20％-25℃的电阻数据通过基于对应函数的插值方法来更新。

首先，对于收集了电阻累积数据的SOC-T条件，通过如上参考表1至表4所述的过程更新和保存电阻数据。然后，对于收集了电阻累积数据的SOC-T条件，如表10所示，将获得中间步骤的新估计的电阻值。

[表10]

<对于在表9中收集了电阻累积数据的SOC-T条件，更新的电阻数据>

参考表10，在25℃，在10％SOC处的更新的电阻数据是1.57，并且在30％SOC处的更新的电阻数据是1.45。在这两个条件中，最简单的是，可以获得电阻(R)＝1.63-0.006×SOC。在未收集累积数据的20％SOC的情况下，根据该公式通过将20代入SOC来将电阻计算为1.51。因此，如表1所示保存的在20％-25℃的SOC-T下的紧接的先前的电阻1.48被更新为扩散估计的新电阻1.51，得到表11。

[表11]

<对于表9中未收集电阻累积数据的SOC-T条件，通过扩散估计更新的电阻数据>

另外，再次参考表9，在35℃，在10％SOC和20％SOC的情况下，收集了电阻累积数据，而在SOC 30％的情况下，未收集电阻累积数据。在这种情况下，用于使用相邻于30％SOC的10％SOC和20％SOC下的更新的电阻数据计算通过SOC和T的R的函数被计算，并且30％SOC处的电阻数据基于对应函数的插值方法来更新。

参考表10，在35℃，10％SOC下的更新的电阻数据为1.55，并且20％SOC下的更新的电阻数据为1.47。在这两个条件下，可以获得电阻(R)＝1.63-0.008×SOC。在30％SOC下，根据该公式电阻被计算为1.39。因此，如表1所示保存的在30％-35℃的SOC-T下的紧接的先前的电阻1.44被更新为新的电阻1.39，得到表11。

如上所述，表11示出了使用表9的累积表和表3的权重以及通过上述方法的扩散估计来更新表1的查找表之后的SOC-T电阻数据。在该实例中，为了使实时估计的电阻优先于扩散估计的数据，期望通过设置标记值以识别扩散估计的数据或实时估计的数据来保存电阻数据。与标记值保存相关的标记寄存器可以由本领域技术人员实现，并且在此省略其详细描述。

根据本公开，根据电池的初始数据计算适合于环境条件的电阻，并且保存累积数据，因此，在没有输入条件限制的情况下(在不可能实时估计电阻的环境条件下)，可以使用在每个SOC-T条件中累积的电阻和电阻相对于BOL时的电阻的增加来估计SOH和输出。

根据本公开，考虑到电阻劣化率在每个SOC-T条件下变化，可以通过电阻估计来提高估计电池的状态和寿命的准确度。另外，即使在输入I-V数据变化小的稳定输入时，即使在不可能获得电阻数据的情况下也可以使用与实时电阻类似的电阻。

具体地，根据本公开，当改变用于估计电池的电阻的电阻查找表时，指配给新电阻数据的权重被反映为保守方法以确保考虑到电池劣化的稳定性。因此，可以可靠地估计与电池的劣化水平相对应的电池的电阻。

控制单元120可以使用如上所述估计和更新的电池B的电阻来确定电池B的输出，并将确定的输出信息保存在存储器单元110中。

在示例中，可以使用以下等式计算电池B的输出。

在上面的等式中，I表示电池B的充电电流或放电电流的大小。OCV@SOC是对应于电池B的当前SOC的OCV，并且可以从保存在存储器单元110中的“OCV-SOC查找表”参考。Vcut_off是电池的充电或放电被切断的电压，并且表示当电池B充电时的最大充电电压Vmax，以及当电池B放电时的最小放电电压Vmin。R@SOC,T表示与电池B的当前SOC和温度相对应的电阻，并且通过本公开估计，即，更新为新电阻数据和先前保存的电阻数据的加权平均值。

控制单元120可以使用电池B的估计的电阻来定量地估计电池B的SOH。

在示例中，可以使用以下等式计算电池B的SOH(％)。

SOH＝100×(R@BOL/R@SOC,T)

在上面的等式中，R@SOC,T是与电池B的当前SOC和温度相对应的电池B的电阻，并且通过本公开估计，即，更新为新电阻数据和先前保存的电阻数据的加权平均值。

根据另一方面，控制单元120可以与通信接口(I/F)160组合，以通过通信接口160将估计的电阻、输出和SOH值中的至少一个输出到外部设备(未示出)。

优选地，外部设备可以是供应有来自电池B的电能的设备负载的控制器，但是本公开不限于此。

同时，控制单元120可以选择性地包括处理器、专用集成电路(ASIC)、芯片组、逻辑电路、寄存器、通信调制解调器和本领域已知的数据处理设备以执行各种本文公开的各种控制逻辑。

另外，当控制逻辑以软件实现时，控制单元120可以被实现为程序模块集合。在这种情况下，程序模块可以保存在存储器单元110中，并由处理器执行。存储器单元110可以在处理器的内部或外部，并且可以用各种公知的方式连接到处理器。

在下文中，将基于上述配置参考图3详细描述根据本公开的电池电阻估计方法。

首先，控制单元120通过参考保存在存储器单元110中的电池B的测量的电流来检查电池B的充电/放电是否开始(S10)。

当充电/放电开始时，控制单元120通过控制电压测量单元130、电流测量单元140、和温度测量单元150来测量电池B的电压、电流和温度，并在存储器单元110中保存测量的电压、测量的电流和测量的温度(S20)。存储器单元110可以保存电阻查找表，其中根据电池B的SOC-T条件记录电阻数据。

随后，控制单元120的电阻累积计算单元122根据保存在存储器单元110中的值计算SOC和电阻，并且通过SOC-T条件累积并保存在存储器单元110中(S30)。控制单元120可以通过参考保存在存储器单元110中的测量的电流，通过电流积分方法周期性地确定电池B的SOC。可以从dV/dI计算电阻。

随后，控制单元120检查电池B的充电/放电是否继续(S40)。控制单元120可以通过电流测量单元140通过测量电池B的充电或放电电流的大小来确定电池B的充电/放电是否继续。

在电池B的充电/放电继续的同时，以周期性基础重复地执行S20和S30。

相反，当电池B的充电/放电停止时，例如，在电池的开关关断的情况下，电阻数据更新单元124计算新电阻数据——即，针对每个SOC-T条件保存在存储器单元110中的电阻数据的平均值、最大值和最小值的平均值以及最大值中的一个——和先前保存的电阻数据之间的加权平均值(S60)。加权平均值计算的详细描述与前面的描述相同，并且这里使用的权重预先保存在存储器单元110中。在该实例中，其中未收集用于计算加权平均值的电阻数据的SOC-T条件被跳过。即，预先确定是否是未收集用于计算加权平均值的电阻数据的SOC-T条件(S50)，并且仅在收集了电阻数据的SOC-T条件下执行S60。

随后，电阻数据更新单元124将针对每个SOC-T条件保存在存储器单元110中的电阻数据更新为加权平均值(S70)。对于在S50中被确定为未收集电阻数据的SOC-T条件的条件，通过使用插值方法或外推方法根据在S60中获得的相邻条件的估计的电阻的扩散估计来执行更新(S80)。

控制单元120可以将在S60、S70和S80中估计的电阻保存在存储器单元110中，通过通信接口160将它发送到外部设备，或者使用估计的电阻估计诸如电池B的输出或SOH的其他参数。

控制单元120确定是否对所有SOC-T条件执行上述电阻数据更新(S90)，并且当确定对所有条件完成更新时，终止根据本公开的电阻估计过程。

可以组合图3中所说明的控制逻辑中的至少一个，并且可以将组合的控制逻辑写入计算机可读编码系统中并保存在计算机可读记录介质中。记录介质不限于特定类型，并且包括能够由计算机中包括的处理器访问的任何类型。例如，记录介质包括从由ROM、RAM、寄存器、CD-ROM、磁带、硬盘、软盘和光学数据记录设备组成的组中选择的至少一个。另外，编码系统可以被调制为载波信号并且在特定时间点被包括在通信载波中，并且可以以分布式方式在经由网络连接的计算机中保存和执行。另外，用于实现组合的控制逻辑的功能程序、代码和段可以由本公开属于的技术领域中的程序员容易地推断。

可以将根据本公开的电池电阻估计装置包括为被称为BMS的系统的部分。另外，BMS可以安置在能够通过从电池B供应的电能来操作的各种类型的电驱动设备中。

根据一个方面，电驱动设备可以是移动电话、诸如膝上型计算机和平板计算机的移动计算机设备、或者包括数码相机、摄像机和音频/视频播放器的手持多媒体设备。

根据另一方面，电驱动设备可以是能够通过电力移动的电动设备，诸如电动车辆、混合动力电动车辆、电动自行车、电动摩托车、电动机车、电动船舶、电动飞机、或包括诸如电钻和电动研磨机的电动机的电动工具。

根据又一方面，电驱动设备可以是安装在电网中以保存可再生能源或冗余电力的大容量能量保存系统，或者是用于在诸如停电的紧急情况下，向包括服务器计算机或移动通信设备的各种类型的信息通信设备供应电力的不间断电力系统。

在描述本公开的各种实施例时，由

指定的组件应当被理解为在功能上而不是在物理上分类的元件。因此，每个组件可以选择性地与其他组件组合，或者可以被划分成子组件以有效地执行(一个或多个)控制逻辑。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，即使组合或划分组件，如果能够确认功能的相同性，则组合或划分的组件应当被解释为在本公开的范围内。

虽然已经关于有限数量的实施例和附图在上文中描述了本公开，但是本公开不限于此，并且应当理解，本领域技术人员可以在本公开的技术方面和所附权利要求的等同范围内进行各种修改和改变。

Claims

1.一种电池电阻估计装置，包括：

存储器单元，所述存储器单元保存电阻查找表，在所述电阻查找表中根据电池的充电状态-温度(SOC-T)条件来记录电阻数据；以及

控制单元，

其中，所述控制单元包括：

电阻累积计算单元，所述电阻累积计算单元在所述电池被充电/放电时测量I-V数据，以周期性基础重复地通过dV/dI计算电阻，并将所述电阻保存在所述存储器单元中，其中通过所述SOC-T条件累积和保存所述电阻；以及

电阻数据更新单元，所述电阻数据更新单元计算新电阻数据和先前保存的电阻数据的加权平均值，并将与对应SOC-T条件相对应的电阻数据更新为所述加权平均值，其中所述新电阻数据是以下值中的一个：(i)通过所述SOC-T条件保存在所述存储器单元中的所述电阻数据的平均值、(ii)最大值和最小值的平均值、以及(iii)最大值。

2.根据权利要求1所述的电池电阻估计装置，其中，所述电阻数据更新单元被配置为：使用在与用于计算加权平均值的电阻数据未被收集的SOC-T条件相邻的SOC-T条件下计算的电阻数据的加权平均值，通过内插或外推方法来更新所述电阻数据。

3.根据权利要求2所述的电池电阻估计装置，其中，所述电阻数据更新单元通过所述SOC-T条件分配并保存标记值，其中所述标记值用于识别通过所述SOC-T条件保存的所述电阻数据是实时计算的电阻数据还是通过所述内插或外推方法估计的电阻数据。

4.根据权利要求1所述的电池电阻估计装置，其中，随着所述新电阻数据和所述先前保存的电阻数据之间的差异增加，指配给所述新电阻数据以计算所述加权平均值的权重增加。

5.一种电池电阻估计方法，包括：

(a)将电阻查找表保存在存储器单元中，其中所述电阻查找表根据电池的充电状态-温度(SOC-T)条件来记录电阻数据；

(b)在所述电池被充电/放电时测量I-V数据，以周期性基础重复地通过dV/dI计算电阻，并将所述电阻保存在所述存储器单元中，其中通过所述SOC-T条件累积和保存所述电阻；

(c)计算新电阻数据和先前保存的电阻数据之间的加权平均值，其中所述新电阻数据是以下值中的一个：(i)通过所述SOC-T条件保存在所述存储器单元中的所述电阻数据的平均值、(ii)最大值和最小值的平均值、以及(iii)最大值；以及

(d)将通过所述SOC-T条件保存在所述存储器单元中的所述电阻数据更新为所述加权平均值。

6.根据权利要求5所述的电池电阻估计方法，其中步骤(d)包括：使用在与用于计算加权平均值的电阻数据未被收集的SOC-T条件相邻的SOC-T条件下计算的电阻数据的加权平均值，通过内插或外推方法来更新所述电阻数据。

7.根据权利要求6所述的电池电阻估计方法，其中步骤(d)包括：通过所述SOC-T条件分配并保存标记值，其中所述标记值用于识别通过所述SOC-T条件保存的所述电阻数据是实时计算的电阻数据还是通过所述内插或外推方法估计的电阻数据。

8.根据权利要求5所述的电池电阻估计方法，其中在步骤(c)中，随着所述新电阻数据和所述先前保存的电阻数据之间的差异增加，指配给所述新电阻数据以计算所述加权平均值的权重增加。

9.一种包括根据权利要求1至4中任一项所述的电池电阻估计装置的电池管理系统。

10.一种具有保存在其上的用于执行根据权利要求5至8中任一项所述的电池电阻估计方法的程序的计算机可读记录介质。