CN112986826A - 用于识别车辆部件的由负荷决定的状态的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于识别机动车中的至少一个部件、尤其能量存储器(12，32)的由负荷决定的状态的方法，其中，至少一个传感器(14，34)感测所述部件(12，32)的至少一个测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)，其中，为了识别所述部件(12，32)的状态而使用至少两种不同的诊断(40，50)，其特征在于，在其中一种诊断(40)中使用负荷‑负荷能力模型(42)，并且在另一种诊断(50)中求取关于所述部件(12，32)的功率能力的结论。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于识别机动车中的至少一个部件、尤其能量存储器的由负荷决定的状态的方法。
背景技术
由DE 1271170 B1已知一种用于识别电池状态的方法和设备。借助于第一电池状态识别系统获得关于电池状态的结论，其中，在第一电池状态识别系统有故障地运行或者其失效的情况下借助于第二电池状态识别系统获得关于电池状态的结论，其中，第一电池状态识别系统在使用电流测量的情况下并且在附加地使用温度测量的情况下求取关于电池状态的结论。
车辆车载电网具有这样的任务：为电消耗装置供给能量。如果能量供给由于在现今车辆中的车载电网中或车载电网部件中的故障或老化而失效，则省去如助力转向这样的重要功能。车辆的转向能力没有被妨碍，而是仅变得困难，所以车载电网的失效在现今处于批量生产的车辆中一般能被接受，因为驾驶员作为回退层可供使用。为了提高可用性，提出了例如在WO 2015/135729 A1中这种双通道的车辆车载电网结构。这些车载电网结构是必需的，以便允许故障地供给用于高度自动的或者全自动的行驶运行的系统。
由WO 2009/004007 A1已知一种用于求取机动车电池的与电池状态相关联的状态参量的方法和设备，在所述方法和设备中，在使用自学习的电池模型的情况下求取与电池充电状态相关联的状态参量。与电池充电状态相关联的状态参量尤其是机动车电池的开路电压。
发明内容
本发明基于以下任务：进一步提高整体系统的可靠性。该任务通过本发明的方法来解决。
这些部件、尤其能量存储器是发生损耗的部件，所以必须安全地避免由损耗决定的故障导致尤其对与安全性相关的消耗装置的能量供给的损失。然而，借助于唯一的传感器不足以监测能量存储器，因为通常尤其对由损耗决定的故障不能实现足够高的诊断覆盖度或者说传感器中的系统故障提供错误的结果。通过使用至少两种不同的诊断可以提高诊断覆盖或信号的可用性，而不引起附加的成本。根据本发明，在此设置，在其中一种诊断中使用负荷-负荷能力模型，并且在另一种诊断中求取关于部件的功率能力
的结论。因此，尤其能按照较高标准对所提供的信号进行较高质量的评定。这根据本发明能通过使用多个不同的模型与所配属的用于提高对车载电网部件、尤其能量存储器中的由损耗决定的故障的诊断覆盖(故障发现概率)的方法来实现，以便能够以相应的质量确保安全的能量供给。可以省去附加的措施，例如对提高车载电网的其它部分网络的安全性要求方面的评定。
在一种符合目的的扩展方案中设置，在负荷-负荷能力模型的范畴内根据测量参量求取负荷，其方式是，将在能量存储器充电或放电时的电压和/或电流和/或电流梯度和/或在能量存储器处的温度和/或能量存储器的作用持续时长和/或这些信息的组合用作所述测量参量。这些参量可以相对简单地被感测并且可以例如在简单模型的范畴内被考虑用于求取部件或能量存储器的负荷。
在一种符合目的的扩展方案中设置，在使用部件的物理模型的情况下实施诊断中的至少一种诊断，其方式是，在呈现出特定负载曲线时预测特定的特征参量并且将所预测的特征参量与极限值相比较。例如，借助于模型所求取的、未来出现的车载电网电压适合作为特征参量。因此可以特别可靠且精确地求取功能能力。通过相应变化地选择负载曲线可以灵活地检查特定的应用情况。
在一种符合目的的扩展方案中设置，在使用部件的物理模型的情况下实施诊断中的至少一种诊断，其中，求取模型的特定参数、尤其是内电阻作为部件的功率能力的量度并且将该参数与极限值相比较。在此，以特别简单的方式实现对功能能力的第一估测，尤其，能量存储器的内电阻为功率能力的第一指标，所述内阻可以快速地被求取。
在一种符合目的的扩展方案中设置，根据特定的故障情景、尤其(有效的)物质损失、腐蚀、能量存储器的电池短路或类似故障情景来实施诊断。由此，可以有针对性地根据分别预计的故障情景进行诊断的选择，使得减少可能的错误探测或不探测。
在一种符合目的的扩展方案中设置，在负荷-负荷能力模型的范畴内通过在充电范畴内供应给能量存储器的电荷量或在放电范畴内从能量存储器提取的电荷量来求取负荷，和/或，以至少一个负担因数(Stressfaktor)，尤其是温度、充电状态或者作用持续时长，对所供应的或所提取的电荷量进行加权。在利用相应的合适模型的情况下能良好地求取部件具有相应失效概率的负荷。
在一种符合目的的扩展方案中设置，根据温度变化曲线或者充电状态的变化曲线来求取能量存储器的负荷。通常，尤其在使用这种变化曲线的情况下就能与求取特定进程(Hübe)的数量有关地良好地作出在部件的可能的失效概率方面的结论。
在一种符合目的的扩展方案中设置，使负荷达到参考水平，和/或将负荷和/或参考水平与负荷能力模型相比较，和/或根据与至少一个从负荷能力模型推导出的极限值的比较来引发措施。由此，提高在多个不同应用情况下的可比较性，由此，进一步提高灵活性。
特别符合目的地，设置一个传感器用于感测测量参量。这可以是本来就存在的传感器，所述传感器布置在能量存储器上并且在所述传感器中可以示例性地实现所述诊断中的至少一种诊断。
在一种符合目的的扩展方案中设置，设置至少一个负载分配器，通过所述负载分配器给多个消耗装置供给能量，并且所述部件连接在所述负载分配器上，其中，负载分配装置求取所述部件的至少一个测量参量。在负载分配器中也可以实现所述诊断中的至少一种诊断，使得不进一步提高布置方式的复杂性。
在一种符合目的的扩展方案中设置，所述另一种诊断可以基于物理模型、以机器学习为基础的模型、表格或查找表、回归法或样条外插法。由此，可以进一步提高诊断覆盖度，因为这些算法基于多个不同的作用方式。
在一种符合目的的扩展方案中设置，分别在部件的多个不同运行点实施多个不同的诊断。由此，一种诊断的对应弱点可以通过使用合适的另一诊断目标精确地被补偿，使得达到足够的诊断覆盖度。
附图说明
由另外的优选实施方式并且由说明得出另外符合目的的扩展方案。附图示出：
图1能量供给系统的一种可能的拓扑结构，以及
图2多个不同的诊断的示意性概要。
具体实施方式
借助在附图中示意性地示出的实施方式并且下面参照附图详细地说明本发明。
图1示出能量供给系统的一种可能的拓扑结构，该能量供给系统包括基本车载电网10，所述基本车载电网具有安全性相关的通道11并且可选地具有另一安全性相关的通道30，这些安全性相关的通道相互连接。能量存储器12、尤其具有配属的电池传感器14的电池12以及由电负载分配器18保障或操控的多个消耗装置16与安全性相关的通道11连接。能量存储器12也连接在负载分配器18上。负载分配器18能求取消耗装置16的相应特征参量如电压Uv、电流Iv。此外，负载分配器18也能求取能量存储器12的相应特征参量如电压Ub和/或电流Ib和/或温度Tb。为此，负载分配器18包括相应的传感器装置。负载分配器18也具有相应的处理器件来存储或分析评价所感测的参量。替代地，该分析评价也可以在其他控制器中进行。此外，负载分配器18能根据能量存储器12的状态提供用于过渡到安全状态中的信号。然后，例如上级控制器引发例如车辆的安全停止(驶向下一个停车场、在路肩处立即停止等)并且离开自主行驶运行。替代地，在手动驾驶的情况下也可以引发相应的应对措施或警告提示。
由负载分配器18供给的消耗装置16例如可以包括安全性相关的车辆功能，例如制动和转向。
此外，车载电网10可以包括另外的安全性相关的通道30，在所述安全性相关的通道上也连接用于操控或保障另外的消耗装置36的另外的负载分配器38以及至少一个另外的能量存储器32，所述另外的能量存储器带有另外的传感器34。这些消耗装置36可以功能冗余地由不同的安全性相关的通道11，30供给。此外，另外的电子负载分配器38能感测流过消耗装置的电流。这些实施方式可以针对可用性高的设计方式、例如针对自主行驶设置为用于提高安全性。
不同的通道11，30的消耗装置16，36可以优选设计为功能冗余的。因此，安全性相关的消耗装置16，36，例如制动装置、转向装置、环境识别装置、轨迹规划装置等，功能冗余地存在于两个通道中。以此确保，在一个通道11，30失效时，所述功能仍可以由另一通道11，30实施。这尤其对于自主的行驶运行来说特别重要，使得现在确保，在故障情况下，尽管一个通道11，30失效而仍能够可靠地引发紧急停车或类似措施。
基本车载电网10具有相对于高压车载电网20较低的电压水平U1，该基本车载电网例如可以是14V车载电网。在基本车载电网10和高压车载电网20之间布置有直流变压器22。高压车载电网20示例性地包括：能量存储器24，例如高压电池，可能带有集成的电池管理系统；示例性示出的负载26，例如舒适性消耗装置，如以提高的电压水平供给的空调设备等；以及电机28。在这方面，高压理解为比基本车载电网10的电压水平U1高的电压水平U2。该高压车载电网例如可以是48V车载电网。替代地，在具有电驱动装置的车辆中还可能是更高的电压水平。替代地，可以完全省去高压车载电网20。发电机就起到电压源的作用。
示例性地，在该实施例中，将电池或蓄电池作为可能的能量存储器12，24，34来说明。然而，替代地，同样可以使用对所提出的任务来说合适的、例如基于电感或者电容的其它能量存储器，燃料电池、电容器或类似构件。
传感器14，34、尤其是电池传感器，感测在能量存储器12，32处的电压Ubatt和/或电流Ibatt和/或能量存储器12，32的温度Tbatt。将所测量的参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt)转发给优选集成在传感器14，34中的状态识别装置、尤其是电池状态识别装置。在使用所馈给的测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt)和能量存储器12，32的所保存的模型的情况下确定能量存储器12的所求取的相关特征参量，例如内电阻Ri(尤其电池内电阻)和/或充电状态(SOC)和/或健康状态(SOH)和/或功能状态(SOF)和可能的其它参量。因而，根据对应的负荷场景求取和评估能量存储器12的状态，通常是在特定机动动作之后的电压Ubatt。
为了提高可靠性，仅借助于传感器14，34来监测能量存储器12，32是不足够的。通过现在所提出的由多个不同的诊断方法或分析方法进行扩展可以提高对尤其能量存储器12，32的由损耗决定的故障的诊断覆盖度。在此，尤其在电子负载分配器18，38或电子功率分配器中接收决定损耗的参数例如U，I，T，ti。根据在电子负载分配器18，38中所求取的测量参量，基于能量存储器12的不同损耗机制的特定模型来求取能量存储器12，32的实际状态。正是通过使用(基于多个不同处理方法的)多个不同算法可以提高对由损耗决定的故障的诊断覆盖度(故障发现概率)并且因此可以在没有附加措施的情况下实现对能量存储器12，32提出的“安全地供给尤其安全性相关的消耗装置16，36”的安全性要求。
在此，使用多个不同方法来诊断特定车载电网部件、尤其是能量存储器12的损耗效果。尤其，根据能量存储器12，32的运行状态来选择不同的诊断方法。以此可以在一种方法中识别能量存储器12，32的其它算法不能识别出的故障。
因此，例如，仅在能量存储器12的充电状态小的情况下，在传感器14，34中可以通过另外的诊断50(在所谓的SOH检验的范畴内)可靠地识别能量存储器12，32的有效物质损失(所谓的Loss of Active Mass，LAM)。而其它诊断40、即所谓的负荷-负荷能力模型可以与运行点无关地确定能量存储器12的容量损失。
至少一个能量存储器12，32连接在负载分配器18，38上，在所述负载分配器中，在相应的输入端接收或感测并且必要时如后面所说明的那样进一步处理测量参量，如电压U、电流I、温度T、作用持续时长ti。
为了提高诊断覆盖度，使用多个不同的诊断方法或诊断40，50。
作为诊断40的示例的负荷或负荷能力模型分析可以针对故障情景特定地实施，例如针对故障情景“有效物质损失(LAM)”来实施。为此，尤其根据能量存储器12，32在充电/放电时的电流I和/或电流梯度和/或能量存储器12，32的温度T，必要时包括各个参量的对应作用持续时长ti在内，来求取能量存储器12，32的负荷。例如在加权的安培-小时模型的范畴中可以求取在充电时所提取的或在放电时所供应的安培小时(Ah)，作为能量存储器12，32的负荷的量度。所提取的或所供应的电荷量又可以用确定的负担因数来加权。因此，例如在温度Tbatt较高的情况下预期具有较高的负荷等。相应地，也可以考虑将充电状态SOC作为负担因数。能量存储器12，32的负荷根据参考水平进行换算并且将其与针对故障情景特定的负荷能力模型相比较。该负荷能力模型可以在准备阶段已经根据经验求取出。以这种方式可以确定能量存储器12的损耗。
如所提到地，诊断40可以基于负荷或负荷能力模型。在此，可以或者由传感器14，34或者由负载分配器18，38求取电压U、电流I、必要时求取温度T或者对应的作用持续时长ti作为输入参量。在此，对应的作用持续时长ti表明，负担因数中的哪一个负担因数对应地作用了多长时间，以便推断出能量存储器12，32的负荷。因此，示例性地，可以监测SOC变化曲线。在此，可以借助于雨流法给SOC-进程计数。接下来，反推出相应的负担因数。接下来，根据参考水平进行换算。然后，求取失效概率。所述计数例如可以借助于雨流计数法来实施。在此，将负荷-时间序列转换为经分类的逆转点的序列并且接下来对迟滞进行计数以将各个水平的损害量化。与换算模型一起得出输入到负荷能力模型中和单位时间损害中的损害。由负荷能力模型得出当前失效概率。然后，与所限定的允许失效概率相比较。在此，如果达到或超过确定的极限值，则引发例如将车辆移交给驾驶员这样的措施。替代地，借助于负荷能力模型和单位时间损害由允许失效概率得出剩余使用寿命。根据这些特征参量例如可以防止功能的断卡或者可以尽可能早地触发向驾驶员的移交。
为此，在传感器14，34中，在诊断50，52的范畴内求取能量存储器12，32的功能状态(State of Funktion，SOF)。由此，可以得出关于能量存储器12，32的功率能力的结论。能量存储器12，32的所谓的SOF计算基于能量存储器12，32的物理模型。为了评估SOF，实施预测性模拟。在此，检验：在呈现出特定电流曲线(所述特定电流曲线例如在例如用于使车辆到达安全状态的特定典型机动动作中出现)时是否低于确定的(预测的)电压Up并且因此不再得到
能量存储器12的功率能力。替代地，作为由损耗决定的诊断50，在能量存储器12，32的可供使用模型的范畴内也可以求取特定参数、例如能量存储器12，32的内电阻Ri或者类似参数，这些特定参数提供关于车载电网或能量存储器12，32的部件的损耗的结论。
如果算法40，50之一报告了能量存储器12的功率能力存在损失，则引发例如过渡到安全状态下这样的措施。附加地，可以借助于各个算法引发另外的措施，如例如借助于负荷-负荷能力模型分析引发能量存储器12的前瞻性更换。
基于超过先前所限定的阈值或者通过特定功能的失效来确定部件、尤其是能量存储器12，32的不可用性。利用负荷-负荷能力模型和/或物理模型和/或基于机器学习的模型和/或查找表，作为用于识别尤其能量存储器12，32的功率能力损失的算法。在此，可以评估针对故障情景特定的失效行为。替代地，故障识别可以基于物理参量。特别优选地，对至少一个限定负荷的参量使用独立测量来提高诊断质量。此外，多种不同的方法可以在多个不同的诊断单元中实现。然而，替代地，多种不同的方法也可以例如在传感器14，34中进行。此外，考虑多个不同的诊断单元的结果以进行可信性检验。引发在识别出故障之后的故障反应。例如断开、降级或者禁阻行驶功能或运行模式和/或引发驾驶员接管或过渡到安全状态中，作为这种用于避免不安全车辆的措施。也可以触发部件更换，例如更换能量存储器12，作为可能的故障反应。
替代地，也可以如下修改安全性要求：例如通过电源和能量存储器对安全性相关的消耗装置16，36进行供给降低了对能量存储器本身的安全性要求。
冗余地供给的示例可能在于设置能量存储器12，32以及附加地
-发电机(电机28)和另外的措施，以便可以供给动态机动动作，
-另外的能量存储器24，例如高压电池，优选锂离子电池，以及包括高压车载电网20的无反馈作用(Rückwirkungsfreiheit)在内的直流变压器22，以及包括安全性非关键的消耗装置26。
与能量存储器12，32的安全性要求无关地，必须确保：识别出由损耗决定的、导致能量存储器12，32无功率能力
的所有故障。为了可以实现足够的诊断覆盖度，适用所说明的方法。
被不同地使用的诊断40，50与能量存储器12，32的待诊断故障情景有关。对于能量存储器12，32的每个故障情景，视需求而定地使用基于不同作用方式的不同诊断40，50。不同的作用方式例如基于能量存储器12，32的(例如与求取SOF或求取合适的参数Ri相关联的)模型、基于机器学习或者基于负荷-负荷能力模型。为了降低基本故障率，使用负荷-负荷能力模型，通过所述负荷-负荷能力模型可以覆盖最大失效率或者说最大失效概率。为了通过诊断滑移(Diagnoseschlupf)进一步降低故障，使用基于其它作用方式的另外的诊断50，这种另外的诊断的诊断覆盖度被应用于降低的基本故障率。
现在，根据图2示出用于求取特定失效率或特定故障情况的诊断40以及另一诊断50。诊断40例如可以是预测性诊断，所述预测性诊断基于多个不同的模型。因此，设置例如负荷-负荷能力模型42，所述负荷-负荷能力模型适用于求取特定故障情况的失效率或损耗效果、例如物质损失(LAM)、腐蚀(COR)或类似情况的失效率。此外，在诊断40中设置放电求取装置44。该放电求取装置适用于求取特定故障情况的失效率或损耗效果，例如在电池作为可能的能量存储器12，32的情况下求取电池短路(CS)的失效率。
现在，在另外的诊断50中对特定故障情况的相应失效率或者损耗效果进行可信性检验。在另外的诊断50中，也可以在必要时设置多个不同的模型。因此，例如设置用于根据内电阻Ri求取SOF(State of Function，功能状态)的模型52。模型52用于对LAM，COR，CS的失效率或损耗效果进行可信性检验。
所说明的方法尤其适用于提高尤其是用于自主行驶的整体系统的可靠性，对所述自主行驶提出特别严格的安全性要求。然而，其应用方式不限于此。
其中，λLAM，物质损失失效率；
λCOR，腐蚀失效率；
λCS，电池短路失效率；
λLAM,res1，由诊断40所求取的物质损失失效率；
λCOR,res1，由诊断40所求取的腐蚀失效率；
λCS,res1，由诊断40所求取的电池短路失效率；
λLAM,res2，由另一种诊断50所求取的物质损失失效率；
λLCOR,res2，由另一种诊断50所求取的腐蚀失效率；
λCS,res2，由另一种诊断50所求取的电池短路失效率。
Claims (15)
1.一种用于识别机动车中的至少一个部件、尤其能量存储器(12，32)的由负荷决定的状态的方法，其中，感测所述部件(12，32)的至少一个测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)，其中，为了识别所述部件(12，32)的状态而使用至少两种不同的诊断(40，50)，其特征在于，在其中一种诊断(40)中使用负荷-负荷能力模型(42)，并且在另一种诊断(50)中求取关于所述部件(12，32)的功率能力的结论。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述负荷-负荷能力模型(42)的范畴内根据所述测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)求取负荷，其方式是，将在所述能量存储器(12，32)充电或者放电时的电压(Ubatt)和/或电流(Ibatt)和/或电流梯度和/或在所述能量存储器(12，32)上的温度(Tbatt)和/或对应的作用持续时长(ti)用作所述测量参量。
3.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在使用所述部件(12，32)的物理模型的情况下实施所述诊断(40，50)中的至少一种诊断，其方式是，在呈现出特定负载曲线时预测特定的特征参量(Up)并且将所预测的特征参量(Up)与极限值相比较。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在使用所述部件(12，32)的物理模型的情况下实施所述诊断(40，50)中的至少一种诊断，其中，求取所述模型的特定参数、尤其是内电阻(Ri)作为所述部件(12，32)的功率能力的量度并且将所述参数与极限值相比较。
5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据特定的故障情景，尤其所述能量存储器(12，32)的物质损失(LAM)、腐蚀(COR)、电池短路(CS)或者类似故障情景，来实施所述诊断(40，50)。
6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据特定的故障情景，尤其所述能量存储器(12，32)的物质损失(LAM)、腐蚀(COR)、电池短路(CS)或者类似故障情景，来选择所述负荷能力模型。
7.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在所述负荷-负荷能力模型(42)的范畴内通过在充电范畴内供应给所述能量存储器(12，32)的电荷量或在放电范畴内从所述能量存储器提取的电荷量来求取所述负荷，和/或以至少一个负担因数(Tbatt，SOC，ti)，尤其温度、充电状态或者作用持续时长(ti)，对所供应的或所提取的电荷量进行加权。
8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在所述负荷-负荷能力模型(42)的范畴内通过借助于所述测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)来求取负荷，和/或根据所述能量存储器(12，32)的温度(T)的变化曲线或者充电状态(SOC)的变化曲线来求取所述能量存储器(12，32)的负荷，和/或从温度(T)的变化曲线或者充电状态(SOC)的变化曲线求取进程数量作为负荷的量度。
9.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，使所述负荷达到参考水平，和/或将所述负荷和/或所述参考水平与负荷能力模型相比较，和/或根据与至少一个从所述负荷能力模型推导出的极限值的比较来引发措施。
10.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，设置至少一个传感器(14，34)用于感测所述测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)。
11.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，设置至少一个负载分配器(18，38)，通过所述负载分配器给多个消耗装置(16，36)供给能量，并且所述部件(12，32)连接在所述负载分配器上，其中，所述负载分配装置(52)求取所述部件(12，32)的至少一个测量参量(Ubatt，Ibatt，Tbatt，ti)。
12.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述诊断(40，50)由所述传感器(14，34)和/或由所述负载分配装置(52)来实施。
13.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，断开、降级或者禁阻行驶功能或运行模式和/或引发驾驶员接管或过渡到安全状态下，作为用于避免车辆不安全的措施；触发部件更换，作为故障反应。
14.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述另一种诊断(50)能够基于物理模型、以机器学习为基础的模型、表格或查找表、回归法或者样条外插法。
15.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，分别在所述部件(12，32)的多个不同运行点实施不同的诊断(40，50)。
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