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Die
Erfindung betrifft Leistungsquellen und insbesondere eine Ladungszustands-Schätzeinrichtung
für eine
Bleileistungsquelle (PbA-Leistungsquelle).
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Der
Ladungszustand (SOC) einer Batterie gibt die Menge nutzbarer Energie
an, die zu einem gegebenen Zeitpunkt in der Batterie gespeichert
ist. Sie ist analog zu der Kraftstoffmenge in einem Kraftstofftank. Um
die Lebensdauer und die Gesamtleistung der Batterie zu erhöhen, muss
die Batterie in einem optimalen Ladungszustand gehalten werden.
Der Alterungszustand (SOH) einer Batterie gibt den Zustand der Batterie an.
Der Alterungszustand beruht auf der Beobachtung besonderer Batterieparameter,
die das Ausmaß der
unsichtbaren inneren Schädigung
oder Verschlechterung bestimmen.
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Eine
Batterie kann als ein System betrachtet werden, das den Strom und
den Wärmefluss
als Eingangsgrößen und
die Spannung und die Temperatur als Antworten besitzt. Die Spannungsantwort
der Batterie auf eine Stromstimulation wird unter Verwendung einer
Kombination von Spannungen und einer Stromquelle beschrieben. Diese
Spannungen umfassen ein Gleichgewichtspotential, eine Spannung,
die sich aus Hystereseeffekten ergibt, eine Spannung, die sich aus
Ohmschen Spannungsabfällen
ergibt, und eine Spannung, die sich aus der Dynamik in der Batterie
ergibt, oder eine Doppelschichtspannung. Jede dieser Spannungen kann
entweder durch eine algebraische Funktion oder durch eine Differentialgleichung
oder durch ein Faltungsintegral beschrieben werden. Die Stromquelle
gibt den Selbstentladungsstrom der Batterie an.
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Der
Batteriewiderstand, das Gleichgewichtspotential, die Spannung, die
sich aus Hystereseeffekten ergibt, die Spannung, die sich aus Ohmschen
Spannungsabfällen
ergibt, die Doppelschichtspannung und die Selbstentladungsspannung
sind während
der Verwendung nicht direkt messbar. Diese Werte beeinflussen den Ladungszustand
und die Parameter, die den Alterungszustand der Batterie angeben.
Da sie nicht direkt messbar sind, ist es häufig schwierig, den Ladungs-
und den Alterungszustand der Batterie genau zu bestimmen. Somit
ist es schwierig, die Batterie in einem optimalen Ladungszustand
zu erhalten oder zu bestimmen, wann sich der Alterungszustand bis
auf einen Punkt verschlechtert hat, an dem die Batterieleistung
erheblich betroffen ist.
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Die
DE 699 17 036 T2 offenbart
ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Abschätzung des Ladezustands eines
Akkumulators. Die Potentialdifferenz an der zu überwachenden Batterie wird
gemessen und dazu verwendet, die Ladung der Batterie abzuschätzen. Zum
Abschätzen
der Ladung korrigiert ein Datenprozessor zunächst die gemessene Klemmenspannung,
indem er eine Hysteresekorrektur durchführt, die eine Korrektur für die gemessene
Batterieklemmenspannung als Funktion eines Schätzwertes einer Gleichgewichtsspannung
für die
Batterie und einen Schätzwert
des Ladezustandes der Batterie berechnet. Zur Berechnung eines Ladezustandes
wird dann ein Batteriemodell verwendet, bei dem die Batterie durch
mehrere Tanks dargestellt ist. Mit Hilfe dieses Modells können der
Klemmenstrom und der Batteriewiderstand abgeschätzt werden.
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Aus
der
DE 38 82 374 T2 ist
ein Ladezustandsanzeiger für
eine Batterie bekannt, der periodisch die Ausgangsspannung, den
der Batterie entzoge nen oder zugeführten Strom und die Temperatur
der Batterie misst. Aus dem gemessenen Batteriestrom wird durch
eine Integration des Batteriestroms über die Zeit die in der Batterie
entzogene Nettoladung ermittelt. Zu dem gemessenen Batteriestrom
wird ein mit Hilfe eines Modells berechneter Gasungsstrom, der exponentiell
von der gemessenen Temperatur abhängt, abgezogen. Mit Hilfe eines
Kalman-Filters werden verschiedene Größen in dem Batteriemodell korrigiert.
Insgesamt ergibt sich ein zweiteiliges mathematisches Modell, wobei
der erste Teil ein lineares Modell ist, welches interne Batteriemengen
vorhersagt, die sich linear mit messbaren Batteriewerten ändern, und
der zweite Teil interne Batteriemengen vorhersagt, die in einer
nichtlinearen Beziehung zu messbaren Werten stehen.
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In
dem Artikel "Simulation
von Batterien und Batteriesystemen" von A. Jossen und V. Späth, Design- und
Elektronikentwicklerforum, München,
1998 sind mathematische Modelle zur Beschreibung des Verhaltens einer
Batterie beschrieben. Es werden Modelle betrachtet, die aus den
Eingangsgrößen Klemmenstrom
und Umgebungstemperatur die Klemmenspannung, den Ladezustand und
die Batterietemperatur berechnen. Unter anderem sind adaptive Modelle
beschrieben, welche sich selbsttätig
an die Charakteristik der Batterie anpassen, da die gemessenen Ausgangsgrößen der
Batterie mit den über
das Modell berechneten Ausgangsgrößen verglichen werden und Abweichungen
zwischen diesen Größen zur
Korrektur der Modellparameter verwendet werden können.
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Es
ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Batteriesystem,
das einen Ladungszustand einer Batterie schätzt, und ein dazugehöriges Verfahren
zur Verfügung
zu stellen, wobei mit möglichst
geringem Aufwand zuverlässige
Ergebnisse erzielt werden sollen.
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Diese
Aufgabe wird durch ein Batteriesystem nach Anspruch 1 und ein Verfahren
zum Schätzen
eines Ladungszustandes einer Batterie nach Anspruch 7 gelöst.
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Die
Ladungszustands-Schätzeinrichtung
enthält
ein Messgerät,
das ein Klemmenspannungssignal und ein Klemmenstromsignal der Batterie
erzeugt. Eine Steuereinheit verwendet ein linearisiertes Modell
der Batterie und eine zeitlich veränderliche Zustandsschätzfunktion.
Die Steuereinheit verarbeitet eine synthetische Eingangsgröße, die
auf dem Klemmenstrom und auf der Klemmenspannung beruht, um den
Ladungszustand der Batterie zu schätzen.
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Das
Batteriesystem kann einen Generator aufweisen, der durch die Steuereinheit
gesteuert wird, um die Batterie anhand des Ladungszustands wahlweise
zu laden.
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Nach
einer vorteilhaften Ausführungsform
sagt die Steuereinheit anhand eines früheren Ladungszustands einen
momentanen Ladungszustand und anhand eines früheren Ladungszustandsfehlers
einen momentanen Ladungszustandsfehler voraus. Die Steuereinheit
bestimmt anhand des momentanen Ladungszustandsfehlers einen momentanen
Gewinn und aktualisiert anhand des früheren Ladungszustands den momentanen
Ladungszustand.
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In
einem weiteren Merkmal kompensiert die synthetische Eingangsgröße das Gasen
und die Selbstentladung der Batterie.
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In
einem nochmals weiteren Merkmal kompensiert die synthetische Eingangsgröße dynamische
Impedanzen und nichtlineare Charakteristiken der Batterie.
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In
einem abermals weiteren Merkmal ist die Batterie eine Bleibatterie.
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Weitere
Anwendungsbereiche der Erfindung gehen aus der folgenden ausführlichen
Beschreibung hervor. Selbstverständlich
dienen die ausführliche
Beschreibung und die spezifischen Beispiele, während sie die bevorzugte Ausführungsform
der Erfindung angeben, lediglich zu Erläuterungszwecken, während sie
den Umfang der Erfindung nicht einschränken sollen.
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Die
Erfindung wird im Folgenden beispielhaft anhand der Zeichnungen
beschrieben; in diesen zeigen:
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1 einen
Funktionsblockschaltplan eines Systems, das eine Batterie, eine
durch die Batterie mit Leistung versorgte Last und einen Generator
zum Aufladen der Batterie enthält;
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2 einen
Stromlaufplan der Batterie;
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3 eine
graphische Darstellung des Ladungszustands anhand der Leerlaufspannung
(VOC)
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4 einen
Ablaufplan, der die Steuerung der Ladungszustands-Schätzeinrichtung
gemäß der Erfindung
veranschaulicht; und
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5 einen
Ablaufplan, der die Schätzungssteuerung
zur Steuerung der Ladungszustands-Schätzeinrichtung aus 4 veranschaulicht.
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Die
folgende Beschreibung der bevorzugten Ausführungsform ist dem Wesen nach
lediglich beispielhaft und soll die Erfindung, ihre Anwendung oder
ihre Verwendungen in keiner Weise einschränken. Aus Klarheitsgründen werden
in den Zeichnungen zur Identifizierung ähnlicher Elemente die gleichen
Bezugszeichen verwendet.
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Wie
nun in 1 gezeigt ist, enthält ein System 10 eine
Batterie 12, die entladen wird, während sie eine Last 14 mit
Leistung versorgt. Die Batterie 12 wird durch einen Generator 16 wahlweise
nachgeladen. Der Betrieb des Generators 16 wird durch eine
Steuereinheit 18 gesteuert. Ein Messgerät 20 kommuniziert
mit der Batterie 12 und erzeugt ein Klemmenspannungssignal
(Vt) und ein Klemmenstromsignal (It). Die Steuereinheit 18 verarbeitet
das Klemmenspannungs- und das Klemmenstromsignal gemäß der Erfindung,
um einen Ladungszustand (SOC) der Batterie 12 zu schätzen. Die
Steuereinheit 18 signalisiert dem Generator 16,
so dass dieser anhand der Ladungszustandsschätzung arbeitet.
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Obgleich
das System 10 ein allgemeines Batteriesystem ist, bezeichnet
es ein Batteriesystem, das in einem Fahrzeug verwirklicht ist. In
einem Fahrzeug versorgt die Batterie 12 Lasten wie etwa
Scheinwerfer, Heizeinrichtungen, Autoschwenksitze und Fenster mit
elektrischem Scheibenheber und dergleichen. Der Motor des Fahrzeugs
treibt den Generator 16 oder die Lichtmaschine an, um den
Nachladestrom zu erzeugen.
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Nunmehr
in 2 ist die Batterie 12 schematisch in
Bezug auf ein Gleichgewichtspotential (VOC),
eine Spannung (VHyst), die sich aus Hystereseeffekten
ergibt, eine Spannung (VOhm), die sich aus
den Ohmschen Spannungsabfällen
ergibt, eine Spannung (VDi), die sich aus
der Dynamik in der Batterie ergibt, oder eine Doppelschichtspannung
und einen Selbstentladungsstrom (ISD) modelliert.
VOC kann anhand von VDi und
VHyst bestimmt werden. VDi und
VHyst werden unter Verwendung eines Modells
für einen
offenen Regelkreis bestimmt. Um VOC zu bestimmen,
werden diese Spannungen von einer messbaren Klemmenspannung (Vt) subtrahiert. Die Kenntnis von VOC ist ausreichend, um ausgehend von einer
Funktion, die VOC auf den Ladungszustand
abbildet, den Ladungszustand der Batterie 12 zu bestimmen.
In 3 ist für
eine beispielhafte Bleibatterie (PbA-Batterie) eine empirische Anpassung
des Ladungszustands an VOC gezeigt. Obgleich
das Batteriemodell aus 2 nicht alle existierenden Batterieverhalten
enthält,
haben Tests und Erfahrung gezeigt, dass dieses Batteriemodell für die Schätzung des
Ladungszustands, für
die Leistungssteuerung und für
die Diagnose bei Kraftfahrzeuganwendungen ausreichend ist.
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Die
Erfindung schafft anhand eines Kalman-Filters (KF) eine Zustandsschätzfunktion,
um den Ladungszustand und den Widerstand der Batterie 12 zu
bestimmen. Ein Standard-Kalman-Filter kombiniert das Konzept der
rekursiven Schätzung
der kleinsten Quadrate mit einem Zustandsraummodell und mit einem Rauschmodell,
um den Zustand (x) eines Systems optimal zu schätzen. Das Kalman-Filter schätzt anhand
eines linearen Modells des Systems dessen Zustand. Das lineare Modell
des Systems enthält
ein lineares dynamisches Modell, eine Beschreibung der Kovarianz
der Fehler in der Systemdynamik und eine Beschreibung der Kovarianz
der Fehler in den Systemmessungen. Das lineare Modell wird in Zustandsraumform
wie folgt ausgedrückt: xk+1 = Akxk + Bkuk +
wk (Prozessmodell); und yk = Fkxk +
Gkuk + rk (Messungsmodell)wobei:
- xk
- der Zustandsvektor
(d. h. das, was zu schätzen
ist);
- yk
- der Messvektor (bekannt);
- uk
- die deterministische
Eingangsgröße in die
Batterie (bekannt);
- wk
- das Prozessrauschen
(d. h. zufällige
Eingangsgrößen in das
System);
- rk
- das Messrauschen (d.
h. zufälliges
Rauschen, das die Messungen beeinflusst); und
- Ak,
Bk, Fk, Gk
- die Systemmatrizen
(bekannt) sind.
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Das
Kalman-Filter schätzt
unter Verwendung einer Art Rückkopplungssteuerung
einen Zustand. Kurz gesagt, schätzt
das Kalman-Filter
den Zustand zu einem Zeitpunkt und erhält daraufhin eine Rückkopplung
in Form von Rauschmessungen. Die Kalman-Filter-Gleichungen fallen
in zwei Gruppen: Zeitaktualisierungsgleichungen (Prädiktor)
und Messungsgleichungen (Korrektor). Die Zeitaktualisierungsgleichungen
projizieren den momentanen Zustand und die Fehlerkovarianzschätzungen,
um Schätzungen
für den
nächsten
Zeitschritt zu erhalten. Die Mes sungsaktualisierungsgleichungen
enthalten neue Messungen zu den Schätzungen, um eine verbesserte
Schätzung
zu erhalten.
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Die
Kalman-Filter-gestützte
Zustandsschätzfunktion
der Erfindung führt
einen Mechanismus ein, der die Zustandsschätzung anhand der Batteriedynamik
fortpflanzt und die Fehlerkovarianz der Schätzung anhand der Batteriedynamik
sowie der Kenntnis darüber,
wie Rauschen die Batterie beeinflusst, fortpflanzt. Die Batterie
ist ein nichtlineares System. Allerdings vereinfacht die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
das System dadurch, dass sie Nichtlinearitäten entweder linearisiert oder
entfernt. Ferner berücksichtigt
die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
zeitlich veränderliche
Parameter, um Schätzfehler
schneller zu verbessern. Die Steuereinheit verarbeitet die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
und steuert als Antwort auf die Zustandsschätzungen weitere Komponenten
des Systems.
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Die
Zustandsschätzfunktionen
enthalten den Ladungszustand und den inneren (Ohmschen) Widerstand
(ROhm). Die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
pflanzt den geschätzten
Zustandswert (xk) und die Kovarianz des
Schätzfehlers
vorwärts
in der Zeit zur nächsten
Messung voraus (sagt sie voraus). Wenn die nächste Messung erhalten wird,
aktualisiert (korrigiert) die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
xk anhand der Messung. Anhand der Messung
wird die Kovarianz des Schätzfehlers
(P) aktualisiert. Wie unten ausführlich
diskutiert wird, kann die Reihenfolge dieser Operationen variieren.
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Das
Prozessmodell der Kalman-Filter-gestützten Zustandsschätzfunktion
beschreibt, wie sich die inneren Zustände der Batterie
12 als
Antwort auf den Strom ändern.
Das Prozessmodell wird geliefert als:
xk+1 = Axk + Bu'k +
wk,wobei:
(stellt unter Verwendung
der Ladungseffizienz (η
CE) eine Beziehung zwischen dem Ladungszustand
und dem Strom her). Durch die Entwicklung dieser Vektorgleichung
werden die folgenden V
OC-R
Ohm-Prozessmodelle
geliefert:
[VOC]k+1 = [VOC]k + Bu'k + wk [ROhm]k+1 =
[ROhm]k + Bu'k +
wk. -
Das
Messungsmodell der Kalman-Filter-gestützten Zustandsschätzfunktion
beschreibt, wie die Zustände
und der Eingangsstrom als eine Spannung über die Anschlüsse der
Batterie 12 erscheinen. Das Messungsmodell wird geliefert
als: y'k = Fkxk +
rk,mit: Fk = [1 Iskaliert,k]
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Durch
Entwickeln dieser Vektorgleichung wird das folgende Messungsmodell
geliefert: y'k = VOC + ROhmIskaliert,k +
rk.
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Die
Klemmenspannung (Vt) und der Klemmenstrom
(It) der Batterie 12 zum Zeitpunkt
k werden unter Verwendung des Messgeräts 20 gemessen. Diese
Messungen werden geliefert als: yk =
Vt,k uk =
It,k.
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Um
die Dynamikeffekte aufzunehmen, die sich aus VDi und
VHyst ergeben, werden Hilfsbeziehungen implementiert.
Die Implementierung der Hilfsbeziehungen ermöglicht, dass der Kalman-Filter-gestützte Algorithmus
von wesentlich niedrigerer Ordnung als typisch ist. Auf diese Weise
wird eine einfachere Zustandsschätzfunktion
geliefert. Die Dynamik wird anhand von Vt , k und It,k gemäß den folgenden
Hilfsbeziehungen berücksichtigt: VDi,k+1 = f(VDi,k, It,k, ISD,k) VHyst,k+1 =
f(VHyst,k, It,k,
ISD,k) ISD =
f(QSOC,k, Tk) Iskaliert = f(I).
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Die
Werte für
die kompensierte Spannung (y')
und für
den kompensierten Strom (u')
werden anhand von V
t,k und I
t ,k und der Dynamik gemäß den folgenden Gleichungen
bestimmt:
yk' = [Vt,k – V0 – VDi,k – VHyst,k] -
V0 ist die Leerlaufspannung oder Batteriespannung
bei einem Ladungszustand von 0%.
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Die
Anwendung des kompensierten momentanen Werts (u'k) auf die Prozessmodelle
für VOC und ROhm liefert: [VOC]k+1 =
[VOC]k + [ItkηCE(QSOC, It) – ISD]/3600 + wk [ROhm]k+1 =
[ROhm]k + wk.
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Die
Anwendung des kompensierten Spannungswerts (y'k) auf das Messungsmodell
liefert: Vt,k – V0 – VDi,k – VHyst,k = VOC + ROhmIskaliert,k +
rk,wobei:
rk die
Summe des gesamten Rauschens in dem System ist.
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Das
Systemrauschen umfasst Rauschen, das der Quantisierung und der Genauigkeit
des A/D-Umsetzers zugeordnet ist, Rauschen, das den Hilfsgleichungen
zugeordnet ist, und Rauschen, das den Modellierungsfehlern zwischen
den Zuständen
und Messungen zugeordnet ist.
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Die
geschätzten
Zustandswerte (QSOC, ROhm)
werden gemäß der folgenden
Gleichung fortgepflanzt: xk|k–1 =
Axk-1|k–1 +
Bu'k (Prozessfortpflanzungsmodell).
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Die
Schreibweise k|k–1
gibt die Schätzung
des Wertes zum Zeitpunkt k, ausgehend von den zum Zeitpunkt k–1 verfügbaren Informationen
an. Das Prozessfortpflanzungsmodell (PPM) beruht auf dem obigen
Prozessmodell (PM). Da lediglich die Fortpflanzung des Mittelwerts
erwünscht
ist, fällt
das Prozessrauschen (wk) heraus. Das Prozessrauschen
(wk) wird mit einem Mittelwert von null
zufällig
erzeugt.
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Die
Anfangswerte für
die Batteriezustände
(QSOC, ROhm) werden
im Speicher vorprogrammiert. Um den Anfangswert zu bestimmen, sind
bestimmte Annahmen erforderlich. Es ist klar, dass sich diese Annahmen ausgehend
von den Charakteristiken der Batterie ändern können. Beispielhafte Annahmen
umfassen den Batterieladungszustand = 50% von der Initialisierung
des Ladungszustands. Falls eine 55-Ah-Batterie angenommen wird,
beträgt
die Nennladung der Batterie 27,5 Ah. Falls angenommen wird, dass
die Batterie 12 irgendeine Ladung innerhalb 15 Ah der 27,5
Ah mit der gleichen Wahrscheinlichkeit besitzt, beträgt die Streuung
ca. 20 A2h2. Es
wird ein Nennwiderstand von 3 MΩ angenommen.
Wenn angenommen wird, dass der Widerstand irgendein Wert innerhalb
1,5 MΩ von
3 MΩ mit
der gleichen Wahrscheinlichkeit ist, beträgt die Schwankung 0,8 MΩ2. Diese Annahmen wurden gewählt, um
den Fehler zwischen den tatsächlichen
Zuständen
und den angenommenen Zuständen
zu minimieren und so eine schnellere Fehlerverringerung zu ermöglichen.
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Außerdem sind
Annahmen für
die Messung und für
das Prozessrauschen erforderlich. Hinsichtlich des Prozessrauschens
gibt in dem Messungsmodell vier Rauschquellen: 1) die Klemmenspannungsmessung,
2) die Klemmenstrommessung, 3) die Hilfsgleichungen und 4) die Messungsgleichung.
Wenn das Rauschen der Hilfsgleichungen und der Messungsgleichung
ignoriert werden, wird die Streuung der Klemmenmessung (R) zu 5
mV
2/Zelle geschätzt. Hinsichtlich des Prozessrauschens
werden Werte gewählt,
die ein gewünschtes
Verhalten hinsichtlich der Konvergenz zum stationären Zustand
und im stationären
Zustand eine angemessene Mischung von Prozessmodell- und Messungsmodellkorrekturen
erzielen. Somit wurden die Prozessmodell-Rauschwerte (Q) als 5·10
–5 A
2h
2 bzw. 6·10
–9 Ω
2/Zelle gewählt. Dies liefert die folgenden
Matrizen:
R = [0,005]
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Es
ist klar, dass die hier beschriebenen Anfangswerte und Annahmen
dem Wesen nach lediglich beispielhaft sind. Die Anfangswerte und
Annahmen können
sich anhand der besonderen Charakteristiken der Batterie 12 ändern.
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Gemäß der folgenden
Gleichung: Kk = Pk|k–1Fkt
(FkPk|k–1Fk t + R)–1 mit
F
= [1 It.k] (ändert sich mit der Zeit); und
R
der Rauschkovarianz (bekannt) der Messung
kann eine Kalman-Gewinnmatrix
(K) berechnet werden.
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Die
Kovarianz des Schätzfehlers
wird gemäß der folgenden
Gleichung fortgepflanzt: Pk|k–1 =
APk–1|k–1At + Q (Fehlerfortpflanzungsmodell),wobei:
At (bekannt); und
Q die Rauschkovarianzmatrix
(bekannt) des Prozesses ist. Das Fehlerfortpflanzungsmodell (EPM)
sagt die Fehlerkovarianz für
die Zustandsschätzung
voraus.
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Der
geschätzte
Zustandswert (xk) wird gemäß der folgenden
Gleichung korrigiert: xk|k =
xk|k–1 +
Kk(y'k – Fkxk|k–1).
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Die
Kovarianz des geschätzten
Fehlers (P) wird gemäß der folgenden
Gleichung korrigiert: Pk|k =
(Pk|k–1 –1 +
Fk tR–1Fk)–1.
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Um
die zum Verarbeiten der Kalman-Filter-gestützten Zustandsschätzfunktion
erforderliche Rechenleistung und -zeit zu verringern, kann diese
vereinfacht werden. Insbesondere wird die A-Matrix eliminiert, um die
Fortpflanzung der Zustandsschätzung
und die Fortpflanzung der Fehlerkovarianz der Schätzung zu
vereinfachen. Dies liefert die folgenden vereinfachten Gleichungen: xk|k–1 = xk–1|k–1 +
Bu'k (vereinfachtes
Prozessfortpflanzungsmodell) Pk|k–1 =
Pk–1|k–1 +
Q(vereinfachtes Fehlerfortpflanzungsmodell).
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Um
die Notwendigkeit der Matrixinversion zu beseitigen, wird die Kalman-Gewinngleichung vereinfacht.
Dies liefert die folgende vereinfachte Gleichung: Kk = Pk|k–1Fk t(FkPk|k–1Fk t + R)–1.
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Die
Fehlerkovarianz-Aktualisierungsgleichung wird ebenfalls vereinfacht
zu: Pk|k = (I – KkFk)Pk|k–1.
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Anhand
von 4 wird nunmehr die Steuerung der Zustandsschätzfunktion
ausführlich
beschrieben. In Schritt 100 bestimmt die Steuerung, ob
das System 10 eingeschaltet ist. Wenn das der Fall ist,
wird die Steuerung mit Schritt 102 fortgesetzt. Wenn das
nicht der Fall ist, wird die Steuerung zurückgeschleift. In Schritt 102 bestimmt
die Steue rung die Anfangszustandswerte (x0|0)
und die Anfangsfehlerkovarianzwerte (P0|0).
Die Auswahl dieser Werte ist oben beschrieben. In Schritt 104 stellt
die Steuerung einen Zähler
k auf 1 ein.
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In
Schritt 106 misst die Steuerung durch Empfang der Signale
von dem Messgerät 20 die
Klemmenspannung und den Klemmenstrom. In Schritt 108 bestimmt
die Steuerung unter Verwendung der Hilfsbeziehungen die Dynamikfaktoren.
In Schritt 110 bestimmt die Steuerung die kompensierten
Eingangsmatrizen. In Schritt 112 verarbeitet die Steuerung
die Kalman-Filter-gestützte
Zustandsschätzfunktion,
um den aktuellen Ladungszustand und Widerstand der Batterie 12 zu
schätzen.
Die Steuerung verarbeitet die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
unter Verwendung der kompensierten Eingangsmatrizen.
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In
Schritt 114 betreibt die Steuerung das System 10 anhand
des geschätzten
Ladungszustands und des geschätzten
Widerstands. Der Betrieb des Systems 10 kann die Batterieladung,
die Leistungssteuerung oder die Systemdiagnose umfassen. Allerdings
ist klar, dass gegenüber
den derzeit ausführlich
beschriebenen weitere Operationen aufgenommen werden können. In
Schritt 116 bestimmt die Steuerung, ob das System 10 ausgeschaltet
ist. Wenn das nicht der Fall ist, wird die Steuerung mit Schritt 118 fortgesetzt.
Wenn das der Fall ist, wird die Steuerung abgeschlossen. In Schritt 118 inkrementiert
die Steuerung den Zähler
um 1 und wird daraufhin zu Schritt 106 zurückgeschleift.
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Anhand
von 5 wird nun die Schätzungssteuerung ausführlich beschrieben.
Die Schätzungssteuerung
findet in Schritt 112 aus 4 statt.
In Schritt 130 sagt die Steuerung anhand früherer Informationen (xk|k–1)
die Schätzungen
des momentanen Zustands voraus. In Schritt 132 sagt die
Steuerung anhand früherer Informationen
(Pk|k–1)
die Fehlerkovarianz der momentanen Schätzung voraus. In Schritt 134 bestimmt
die Steuerung den momentanen Kalman-Gewinn (Kk).
In Schritt 136 aktualisiert die Steuerung anhand von xk|k–1|, Kk und yk' die momentanen Zustandsschätzungen
(xk|k). In Schritt 138 aktualisiert
die Steuerung die in der nächsten
Iteration zu verwendende Fehlerkovarianz (Pk|k–1)
der Schätzung
und wird daraufhin abgeschlossen.
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Die
Kalman-Filter-gestützte
Zustandsschätzfunktion
kann unter Verwendung der Rückwärts-Rechteckintegration,
unter Verwendung der Vorwärts-Rechteckintegration
oder unter Verwendung der Trapezintegration arbeiten. Um die Kalman-Filter-gestützte Zustandsschätzfunktion
so zu konstruieren, dass sie unter Verwendung der Rückwärts- oder
Vorwärtsintegration
arbeitet, wird die Reihenfolge der Voraussage- und Korrekturoperationen
variiert. Beispielsweise werden für die Rückwärts-Rechteckintegration die Voraussagegleichungen
zuerst verarbeitet, während
die Korrekturgleichungen als Zweite verarbeitet werden. Für die Vorwärts-Rechteckintegration
werden die Korrekturgleichungen zuerst verarbeitet und die Voraussagegleichungen
als Zweite.
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Um
die Trapezintegration zu ermöglichen,
werden das vereinfachte Prozessfortpflanzungsmodell und die B-Matrix
geändert.
Insbesondere verwendet das vereinfachte Prozessfortpflanzungsmodell
einen Durchschnittswert der kompensierten momentanen Werte (uk').
Dies liefert die folgende geänderte
Gleichung des Prozessfortpflanzungsmodells: xk|k–1 =
xk–1|k–1 +
B[(u'k +
u'k)/2]
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Die
B-Matrix wird geliefert als:
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Die
Kalman-Filter-gestützte
Zustandsschätzfunktion
der Erfindung liefert die einfachste Zustandsschätzfunktion für ein dynamisches
System. Wegen der verringerten erforderlichen Verarbeitungsleistung
und Zeit ermöglicht
die Einfachheit der Kalman-Filter-gestützten Zustandsschätzfunktion
eine praktische Implementierung in Anwendungen wie etwa Kraftfahrzeuganwendungen.
Die Kalman-Filter-gestützte
Zustandsschätzfunktion
berücksichtigt
die Systemdynamik und schafft ein linearisiertes Modell eines nichtlinearen
Systems.
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Zusammengefasst
betrifft die Erfindung eine Ladungszustands-Schätzeinrichtung für eine Batterie,
die ein Messgerät
enthält,
das ein Klemmenspannungssignal und ein Klemmenstromsignal der Batterie
erzeugt. Eine Steuereinheit nutzt ein linearisiertes Modell der
Batterie und eine zeitlich veränderliche
Zustandsschätzfunktion.
Die Steuereinheit verarbeitet eine synthetische Eingangsgröße, die
auf dem Klemmenstrom und auf der Klemmenspannung beruht, um den
Ladungszustand der Batterie zu schätzen.
