CN115004047A - 用于可再充电电池电量计量的基于模型的容量和电阻校正 - Google Patents

Abstract

在一些实例中，一种主机装置包括电池容量和/或电池电阻预测模型。所述主机装置可预测可再充电电池的电池容量值和/或电池电阻值，且将所述所预测的电池容量和/或所述所预测的电池电阻与存储在电量计中的电池容量值和/或电池电阻值进行比较。如果所述差大于最大误差阈值，那么主机装置可用所述所预测的电池容量值和/或所述所预测的电池电阻值覆写存储在所述电量计中的所述电池容量值和/或所述电池电阻值。

Description

用于可再充电电池电量计量的基于模型的容量和电阻校正

技术领域

本公开涉及电池，且更确切地说，涉及校正可再充电电池的容量和电阻值。

背景技术

许多装置，包括可植入医疗装置、膝上型计算机、平板计算机和蜂窝电话等均利用可再充电电池。这些装置还通常包括电池管理系统，其向装置的用户提供电池状态的图示，诸如电池可以充满电的程度。

发明内容

在一些方面，本公开涉及利用可再充电电池的主机装置，诸如例如可植入医疗装置、膝上型计算机、平板计算机或蜂窝电话。

在一个实例中，本公开涉及一种主机装置，其包括存储器；和一个或多个处理器，其耦合到存储器，所述一个或多个处理器配置成：每次预测可再充电电池的电池容量值或电池电阻值中的至少一个，可再充电电池为主机装置供电；计算所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值中的至少一个之间的差；确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及基于所述差超出预定最大误差阈值，用所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个替换电量计的存储器中的所存储的电池容量值或电池电阻值中的至少一个。

在一个实例中，本公开涉及一种方法，其包括：通过主机装置每次预测可再充电电池的电池容量或电池电阻值中的至少一个，可再充电电池为主机装置供电；通过主机装置来计算所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值中的至少一个之间的差；通过所述主机装置来确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及基于所述差超出预定最大误差阈值，通过所述主机装置用所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个替换电量计的存储器中的所存储的电池容量值或电池电阻值中的至少一个。

在一个实例中，本公开涉及一种非暂时性存储媒体，其包含指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器进行以下操作：每次预测可再充电电池的电池容量值或电池电阻值中的至少一个，可再充电电池为主机装置供电；计算所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值之间的差；确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及基于差超出预定最大误差阈值，用所预测的电池容量值或所预测的电池电阻值中的至少一个替换电量计的存储器中的所存储的电池容量值或电池电阻值中的至少一个。

在下文的附图和描述中阐述本公开的一个或多个实例的细节。本公开的其它特征、目标和优点将从描述和图式以及从权利要求书显而易见。

附图说明

图1为根据本公开的技术的电池管理系统的框图。

图2为说明电池容量随时间的变化的曲线。

图3为说明根据本公开的技术的改变所预测的电池容量的曲线。

图4为说明用于根据本公开的技术的用于改变电池管理系统中的所预测的电池容量或电池电阻的技术的流程图。

具体实施方式

各种装置可利用可再充电电池作为用于操作电力的电源。举例来说，向患者提供心节律管理疗法、监测患者的一个或多个生理参数或向患者提供神经刺激疗法的可植入医疗装置(IMD)可包括为电疗法的产生或IMD的其它功能供电的可再充电电池。作为另一实例，左心室辅助装置(LVAD)可包括为泵和LVAD的其它功能供电的可再充电电池。可再充电电池通常具有集成电路，诸如电量计，其用于监测电池且向主机装置(诸如IMD、膝上型计算机、平板计算机或蜂窝电话)提供关于电池状态的信息。举例来说，这类信息可为充电水平。电量计可具有存储在存储器中的电池容量值和/或电池电阻值，所述存储器可能在其部署之前已放置在此处。这些值可由电量计在电池管理系统中用于向主机装置的用户呈现关于电池状态的信息。然而，随着时间推移，可再充电电池的充电容量下降，且内阻增加。因此，随着电池老化，电量计的存储器中的所存储值可能会出现错误。在一些情况下，诸如缺乏深度循环或没有静止的连续循环，电池管理系统可能无法更新初始电池容量值或电池电阻值。如果所存储的电池容量值或电池电阻值出现错误，那么呈现给用户关于的电池状态的信息也可能出现错误。举例来说，电池管理系统可高估电池的剩余容量。如果主机装置的用户依赖提供给他们的信息，那么用户可能会在他们认为应在没电之前发现电池电量耗尽。

图1为根据本公开的技术的电池管理系统的框图。图1描绘主机装置8，其可为IMD、另一医疗装置、膝上型计算机、平板计算机、蜂窝电话或利用可再充电电池对其操作供电的任何其它装置。主机装置8包括存储器16，其包括电池容量和/或电池电阻预测算法18。电池容量和/或电池电阻预测算法可含有电池容量和/或电池电阻随时间的变化的预测模型7。电池容量和/或电池电阻预测算法18可实施于较高级别的固件中。在一些实例中，可在软件而不是固件中实施电池容量和/或电池电阻预测算法18。

主机装置8还包括一个或多个处理器4，其配置成执行电池容量和/或电池电阻预测算法18。一个或多个处理器4可实施为一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其它等效集成或离散逻辑电路。主机装置8可进一步包括用户接口2。用户接口2可使得用户能够将信息提供到主机装置8且从主机装置8接收信息。举例来说，用户接口2可向主机装置8的用户提供电量计认为电池有剩余电量的电池充电状态的视觉指示。主机装置8还可含有遥测接口5。遥测接口5可使得主机装置8能够与其它装置通信。举例来说，遥测接口可实现利用任何标准化或专用通信协议的通信，无论是为有线的还是无线的。在一些实例中，当主机装置8为IMD时，主机装置8可通过遥测接口5将电池充电状态的指示传送到外部装置(未展示)，且外部装置可将所述信息提供到主机装置8的用户。

图1还描绘电池组6。电池组6包括电量计12和电池20。电量计12可为集成电路，且可与电池组6中的电池20配置在一起。电量计12可包括存储器14。存储器14可存储与电池20相关联的值。举例来说，存储器14可存储电池容量值1和电池电阻值3。电池容量值1和电池电阻值3可以在部署电池组6之前存储在存储器14中。电量计12可利用电池容量值1和电池电阻值3来将关于电池20的充电状态的信息提供到主机装置8(且进而提供到主机装置8的用户)。电量计12可监测电池20，且基于存储在存储器14中的电池容量、电池电阻、负载电流、温度和其它参数来估计电池20的剩余容量、充电状态或其它状态参数。执行主机装置8的电池容量和/或电池电阻预测算法18的一个或多个处理器4可与电量计12有规律地通信以检索各种电池状态参数且将关于电池状态参数的信息提供到主机装置8的用户。举例来说，执行电池容量和/或电池电阻预测算法18的一个或多个处理器4可从电量计12接收电池状态参数(诸如，电池容量1或电池电阻3)，且通过用户接口2或遥测接口5将关于电池状态参数的信息提供到主机装置8的用户。虽然展示为电池管理系统10的部分，但一个或多个处理器4还可配置成执行其它任务。

图2为说明电池容量随时间的变化的曲线。电池容量值1表示存储在存储器14中的电池容量值。曲线32表示随着电池20老化，电池20的实际电池容量。如可见，电池容量值1与曲线32之间的差随时间不断增长。因此，电池20越老化，主机装置8从电量计12接收到的错误信息可能变得越多。虽然在图2中未描绘，但实际电池电阻也随着电池20老化而改变。实际电池电阻随着电池20老化而增加。如果电池电阻值3不改变，那么电池20越老化，主机装置8从电量计12接收到的错误信息也可能变得越多。

图3为说明根据本公开的技术的改变所预测的电池容量的曲线。电池容量值1再次表示存储在存储器14中的电池容量值。实际电池容量再次由曲线32表示。电池容量和/或电池电阻算法18可由主机装置8的一个或多个处理器4用于预测电池20的电池容量或电池电阻。

在图3的实例中，所预测的电池容量由曲线34表示。电池容量的预测可基于电池寿命的预测模型7，包括随着时间推移的容量衰减和电阻增大。举例来说，预测模型7可基于电池的时间和循环计数。在一个实例中，可通过模拟用于相同或类似目的的电池(例如，IMD)来创建预测模型7。在另一实例中，预测模型7可基于从先前用于相同或类似目的的电池收集的信息。在又另一实例中，来自与电池20相同批次的电池可出于与电池20相同或类似的目的在实验室中进行测试，且可通过遥测接口5将关于其电池容量和电池电阻的信息周期性地提供到主机装置。在这一实例中，一个或多个处理器4可接着基于测试信息更新电池容量和/或电池电阻预测算法18。

主机装置8的一个或多个处理器4可检查以确定存储器14中的电池容量值1是否错误，且可更新电池容量值1以匹配所预测的容量。在一些实例中，主机装置8的一个或多个处理器4可从电量计12接收电量计12指示电池容量值1不正确的标志或信号。在其它实例中，主机装置8的一个或多个处理器4可在周期性基础上确定电池容量值1是否不正确。周期性基础可以是固定的时间段或可以是事件驱动的，诸如每次再充电后或通电后进行检查。

举例来说，在时间t1处，一个或多个处理器4可比较电池容量值1与所预测的电池容量34之间的差。如果在时间t1处，电池容量值1与所预测的电池容量34之间的差大于预定最大误差阈值(诸如，预定最大误差阈值30)，那么主机装置8的一个或多个处理器4可将在时间t1处的所预测的电池容量34写入到存储器14中，从而用电池容量值1'替换电池容量值1。虽然在图3中以特定方式描绘预定最大误差阈值，但其不应被视为具限制性。举例来说，预定最大误差阈值可大于或小于所描绘的预定最大误差阈值。在一些实例中，预定最大误差阈值可在初始(t0)电池容量值或先前更新的电池容量值的3％的范围内。以这种方式，由电量计12提供到主机装置8的信息可更准确，且对电池的剩余容量的任何高估可较少。

虽然图3的实例涉及电池容量值，但对于存储在存储器14中的电池电阻值3或其它电池参数，可使用相同过程。举例来说，主机装置8的一个或多个处理器4可确定存储器14中的电池电阻值3为错误的且可更新所述值以匹配所预测的电池电阻。举例来说，在时间t1处，一个或多个处理器4可比较电池电阻值3与所预测的电池电阻值之间的差。如果在时间t1处，电池电阻值3与所预测的电池电阻值之间的差大于预定最大误差阈值，那么主机装置8的一个或多个处理器4可将在时间t1处的所预测的电池电阻值写入到存储器14中，从而用电池电阻值3'(未展示)替换电池电阻值3。在一些实例中，预定最大误差阈值可在初始(t0)电池电阻值或先前更新的电池电阻值的3％的范围内。

图4为说明用于根据本公开的技术的用于改变电池管理系统中的所预测的电池容量或电池电阻的技术的流程图。电量计12可具有初始参数，诸如存储在存储器14中的电池容量值1和电池电阻值3(40)。一个或多个处理器4可以预定时间间隔执行电池容量和/或电池电阻预测算法18。以预定时间间隔，例如一周，一个或多个处理器4可使存储时间递增(42)。在一些实例中，诸如在高温环境中操作电池的情况下，预定时间间隔可更短，使得一个或多个处理器4更频繁地执行电池容量和/或电池电阻预测算法18。存储时间可存储在存储器16中，且可为电池容量和/或电池电阻预测算法18的部分。替代地，存储时间可存储在电量计12的存储器14中。一个或多个处理器4可接着确定存储在存储器14中的电池容量值1和/或电池电阻值3是否已因除电池容量和/或电池电阻预测算法18以外的某物而改变(44)。如果电池容量值1和/或电池电阻值3已改变(决策菱形44的“是”路径)，那么一个或多个处理器4获取所预测的电池容量值1'和/或所预测的电池电阻值3'作为新初始值且基于新的值更新最大误差阈值(46)。举例来说，如果满足某些条件，诸如深度循环，那么电池容量值1和/或电池电阻值3可能已由电量计12自身改变。如果电池容量值1和/或电池电阻值3尚未改变(决策菱形44的“否”路径)，那么一个或多个处理器4可利用电池容量和/或电池电阻预测算法18预测那时(例如，t1)的电池容量或电池电阻(48)。如上文所论述，电池容量或电池电阻的预测可基于电池寿命的预测模型7，包括随着时间推移的容量衰减和电阻增大。

一个或多个处理器4可计算存储在存储器14中的电池容量值1和/或电池电阻值3与所预测的电池容量值和/或所预测的电池电阻值之间的差(50)。一个或多个处理器4可接着将所述差与最大误差阈值30进行比较(52)。如果所述差大于最大误差阈值30(决策菱形52的“是”路径)，那么一个或多个处理器4可通过写入高于电池容量值1或电池电阻值3的所预测的电池容量值1'或所预测的电池电阻值3'(未展示)来覆写电量计12的存储器14中的电池容量值1或电池电阻值3(52)。所预测的电池容量值1'或所预测的电池电阻值3'(未展示)可接着在时间t0用作新的初始值，且基于新的初始值更新最大误差阈值(46)。如果所述差并不超出最大误差阈值(决策菱形52的“否”路径)，那么一个或多个处理器4可返回到决策菱形44以确定存储在存储器14中的值是否已改变。

主机装置8可包括执行与装置相关联的功能所必要或需要的电子器件和其它内部组件。在一个实例中，主机装置8包括以下中的一个或多个：处理电路系统、存储器、信号产生电路系统、读出电路系统、遥测电路系统和电源。一般来说，主机装置8的存储器可包括计算机可读指令，所述计算机可读指令在由主机装置8的处理器执行时使得所述处理器执行归于本文中的装置的各种功能。

主机装置8可包括或可为一个或多个处理器或处理电路，诸如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其它等效集成或离散逻辑电路。因此，如本文中所使用的术语“处理器”和“处理电路系统”可指代适合于实施本文中所描述的技术的前述结构或任何其它结构中的任一个。

存储器可包括任何易失性或非易失性媒体，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性RAM(NVRAM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器等。存储器可以是存储装置或其它非暂时性媒体。

已在本公开中描述了各种实例。这些和其它实例在随附权利要求书的范围内。

Claims (15)

1.一种主机装置，其包含：

存储器；和

一个或多个处理器，其耦合到所述存储器，所述一个或多个处理器配置成：

每次预测可再充电电池的电池容量值或电池电阻值中的至少一个，所述可再充电电池为所述主机装置供电；

计算所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值中的至少一个之间的差；

确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及

基于所述差超出所述预定最大误差阈值，用所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个替换所述电量计的所述存储器中的所述所存储的电池容量值或所述电池电阻值中的所述至少一个。

2.根据权利要求1所述的主机装置，其中所述电量计与所述可再充电电池配置在一起。

3.根据权利要求1所述的主机装置，其中所述电量计向所述一个或多个处理器提供所述可再充电电池的充电水平的图示。

4.根据权利要求1到3中任一项所述的主机装置，其进一步包含电池容量或电池电阻的预测模型。

5.根据权利要求4所述的主机装置，其中所述预测模型对电池容量或电池电阻随时间的变化进行建模。

6.根据权利要求4所述的主机装置，其中所述预测模型在固件中实施。

7.根据权利要求6所述的主机装置，其进一步包含可植入医疗装置。

8.根据权利要求4所述的主机装置，其中所述一个或多个处理器进一步配置成确定存储在所述存储器中的所述电池容量值或所述电池电阻值中的所述至少一个是否已经改变。

9.根据权利要求8所述的主机装置，其中所述一个或多个处理器进一步配置成响应于确定存储在所述存储器中的所述电池容量值或所述电池电阻值中的所述至少一个已经改变而更新所述最大误差阈值。

10.一种方法，其包含：

通过主机装置每次预测可再充电电池的电池容量或电池电阻值中的至少一个，所述可再充电电池为所述主机装置供电；

通过所述主机装置来计算所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值中的至少一个之间的差；

通过所述主机装置来确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及

基于所述差超出所述预定最大误差阈值，通过所述主机装置用所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个替换所述电量计的所述存储器中的所述所存储的电池容量值或所述电池电阻值中的所述至少一个。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述电量计与所述可再充电电池配置在一起。

12.根据权利要求10所述的方法，其进一步包含由所述电量计向所述一个或多个处理器提供所述可再充电电池的充电水平的图示。

13.根据权利要求10到12中任一项所述的方法，其中所述预测基于电池容量或电池电阻的预测模型。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述预测模型对电池容量或电池电阻随时间的变化进行建模。

15.一种非暂时性存储媒体，其包含指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器进行以下操作：

每次预测可再充电电池的电池容量值或电池电阻值中的至少一个，所述可再充电电池为主机装置供电；

计算所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个与存储在电量计的存储器中的电池容量值或电池电阻值之间的差；

确定所述差是否超出预定最大误差阈值；以及

基于所述差超出所述预定最大误差阈值，用所述所预测的电池容量值或所述所预测的电池电阻值中的所述至少一个替换所述电量计的所述存储器中的所述所存储的电池容量值或所述电池电阻值中的所述至少一个。

Images