DE102007030365B4

DE102007030365B4 - Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie und Klassifizierungseinheit

Info

Publication number: DE102007030365B4
Application number: DE102007030365A
Authority: DE
Inventors: Thorsten Werle
Original assignee: VB Autobatterie GmbH and Co KGaA
Current assignee: Clarios Germany GmbH and Co KG
Priority date: 2007-06-29
Filing date: 2007-06-29
Publication date: 2013-06-27
Anticipated expiration: 2027-06-30
Also published as: DE102007030365A1

Abstract

Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie, gekennzeichnet durch – Erfassen einer Mehrzahl von Zustandsgrößen der Speicherbatterie für voneinander unterschiedliche Betriebszustände; – Ermitteln mindestens einer Folge von Kenngrößen in Abhängigkeit von den für die unterschiedlichen Betriebszustände erfassten Zustandsgrößen und – Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus der ermittelten mindestens einen Folge von Kenngrößen, – Ermitteln jeweils einer Folge von Kenngrößen für jede mögliche Bauart durch Berechnung von für jede mögliche Bauart jeweils vorgegebenen Regressionsgleichungen mit den erfassten Zustandsgrößen als Variablen und Bewertung der jeweiligen Folge von Kenngrößen zur Bestimmung des Typs der Speicherbatterie einschließlich der Bauart.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie sowie eine Klassifizierungseinheit hierzu.
Insbesondere für die Überwachung von Speicherbatterien, wie beispielsweise von Starter- oder Versorgungsbatterien in Kraftfahrzeugen, ist es oftmals erforderlich Kenntnis von dem Batterietyp zu haben. Der Batterietyp ist beispielsweise durch die Kapazität und die Bauart spezifiziert. Die Bauart unterscheidet sich beispielsweise hinsichtlich der Elektrolyten. So sind Bleiakkumulatoren mit festgelegten Elektrolyten, mit gelartigen Elektrolyten und mit flüssigen Elektrolyten bekannt.
In der DE 102 32 251 A1 , DE 102 40 329 A1 und DE 102 36 958 A1 sind Verfahren zur Ermittlung einer Speicherbatterie noch entnehmbaren Ladungsmenge beschrieben. Diese Verfahren setzen die Kapazität der Batterie im Neuzustand bzw. die Nennkapazität als bekannte Größe voraus. Die Nennkapazität muss in Kenntnis des Batterietyps vom Nutzer in eine Batterieüberwachungseinheit eingegeben werden. Dies ist fehleranfällig und erfordert Fachkenntnisse.
US 2006-0250109 A1 offenbart ein Verfahren zur Klassifizierung und Identifizierung von Batterien, bei dem Batterietyp und die verwendeten Materialien auf einem intelligenten, einen Datenspeicher enthaltenden Aufkleber abgespeichert. Die in diesen sogenannten IC-Tag eingeschriebenen Informationen können jederzeit ausgelesen werden. Auch hierzu ist nachteilig ein Ausleseprozess durch den Nutzer erforderlich.
Ausgehend hiervon ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie zu schaffen, dass selbstständig, d. h. ohne Eingriffe von Außen, den Speicherbatterietyp ableitet.
Die Aufgabe wird durch das Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie gelöst durch die Schritte:

– Erfassen einer Mehrzahl von Zustandsgrößen der Speicherbatterie für voneinander unterschiedliche Betriebszustände;
– Ermitteln mindestens einer Folge von Kenngrößen in Abhängigkeit von den für die unterschiedlichen Betriebszustände erfassten Zustandsgrößen und Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus der ermittelten mindestens einen Folge von Kenngrößen,
– Ermitteln jeweils einer Folge von Kenngrößen für jede mögliche Bauart durch Berechnung von für jede mögliche Bauart jeweils vorgegebenen Regressionsgleichungen mit den erfassten Zustandsgrößen als Variablen und Bewertung der jeweiligen Folge von Kenngrößen zur Bestimmung des Typs der Speicherbatterie einschließlich der Bauart.

Die Speicherbatterie kann nach ihrem Einbau automatisch in Abhängigkeit von dem nach dem Einbau für unterschiedliche Betriebszustände erfassten Zustandsgrößen, wie beispielsweise die Ruhespannung, der Innenwiderstand und der Ladezustand bei erfassten Temperaturgrößen ermittelt werden. Aus diesen Zustandsgrößen für die verschiedenen Betriebszustände wird dann eine Folge von Kenngrößen abgeleitet, die einen Hinweis auf den Typ der Speicherbatterie geben.
Der Speicherbatterietyp wird dabei beispielsweise durch die Kapazität, z. B. die Nennkapazität sowie durch die Bauart charakterisiert. Für Bleiakkumulatoren sind insbesondere drei Bauarten „Nassbatterie” mit flüssigen Elektrolyten, Gelbatterien mit gelartigen Elektrolyten und Vliesbatterien mit festgelegten Elektrolyten bekannt.
Für jede mögliche Bauart wird vorzugsweise jeweils eine bauartspezifische Regressionsgleichung vorgegeben, die erfassbare Zustandsgrößen (z. B. Innenwiderstand, Temperatur, Ruhespannung) als Variablen hat. Die nach dem Einbau einer Speicherbatterie für verschiedene Betriebszustände gemessenen Zustandsgrößen werden dann jeweils in die Regressionsgleichungen für die verschiedenen Bauarten eingesetzt, um als Ergebnis für jede mögliche Bauart eine Folge von Kenngrößen (z. B. Nennkapazität) zu erhalten. Diese Folgen für Kenngrößen werden dann für jede Bauart individuell bewertet, um aus dem Bewertungsergebnis den Typ der Speicherbatterie einschließlich der Bauart abzuleiten.
Die Bewertung der Folgen von Kenngrößen erfolgt vorzugsweise durch Bestimmung der statistischen Verteilung einer jeweiligen Folge von Kenngrößen und Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus einem Vergleich der statistischen Verteilung von mindestens zwei Folgen von Kenngrößen. Als statistische Verteilung wird insbesondere die Standardabweichung oder Varianz einer jeweiligen Folge von Kenngrößen bestimmt und als Hinweis auf die Bauart genutzt. Die Regressionsgleichung, deren Folge von Kenngrößen die geringste Standardabeichung bzw. Varianz aufweist, verweist auf die Technologie der Speicherbatterie, d. h. die Bauart.
Die Folge von Kenngrößen mit der geringsten Standardabweichung oder Varianz wird weiterhin ausgewertet, um den Batterietyp, vorzugsweise die Nennkapazität, zu ermitteln. So stellt der Mittelwert der Folge von Kenngrößen mit geringster statistischer Verteilung ein Maß für die Kapazität der Speicherbatterie dar.
Bei der Erfassung der Zustandsgrößen ist es vorteilhaft, wenn diese für unterschiedliche Ladezustände der Speicherbatterie und/oder für unterschiedliche Temperaturen der Speicherbatterie oder der Speicherbatterieumgebung als Betriebszustände erfasst und ausgewertet werden.
Das Ergebnis der automatischen Klassifizierung kann dann bei an sich bekannten Verfahren zur Bestimmung des Betriebszustandes, beispielsweise des Ladezustandes der Speicherbatterie weiter verwendet werden, so dass ein manuelles Eingeben des Batterietyps und der Batterieart nicht mehr notwendig ist.
Die Aufgabe wird weiterhin durch die Klassifizierungseinheit gemäß Anspruch 16 gelöst.
Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den Unteransprüchen beschrieben.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels mit den beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
1 – Diagramm der Verteilung von berechneten Kapazitäten einer ersten unbekannten Speicherbatterie;
2 – Diagramm der Verteilung der berechneten Kapazitäten einer zweiten unbekannten Speicherbatterie;
3 – Flussdiagramm über eine Ausführungsform eines Verfahrens zur Vorgabe von Regressionsgleichungen;
4 – Flussdiagramm über eine Ausführungsform eines Verfahrens zur Klassifizierung einer Speicherbatterie mit vorgegebenen Regressionsgleichungen.
1 lässt ein Diagramm der Verteilung von berechneten Nennkapazitäten C_Nenn einer unbekannten ersten Speicherbatterie erkennen. Die Nennkapazitäten C_Nenn wurden mit Hilfe von zwei vorgegebenen Regressionsgleichungen ermittelt, die einerseits für Nass-Batterien und andererseits für Vlies-Batterien vorgegeben sind. Es ist erkennbar, dass für die mit durchgezogener Linie dargestellten, auf die Nass-Batterien bezogenen Regressionsgleichungen Nennkapazitäten im Bereich von etwa 63 bis 85 Ah für verschiedene Betriebszustände bei N = 5 Messungen bei einem Stromprofil (z. B. Motorstart) ermittelt wurden. Mit den durch die fünf Messungen ermittelten Zustandsgrößen wurde mit einer auf die Vlies-Batterie bezogenen Regressionsgleichung hingegen Nennkapazitäten mit Werten von weniger 60 Ah bis 80 Ah gemessen.
Für die aus den N = 5 Messungen ermittelten Folge von Nennkapazitäten C_Nenn wurde aus den Regressionsgleichungen für die Nass-Batterie eine Standardabweichung von 3,206 Ah und ein Mittelwert von 73,74 Ah bestimmt. Die mit der Regressionsgleichung für die AGM-Batterie ermittelte Folge von Nennkapazitäten C_Nenn weist eine Standardabweichung von 3,712 und einen Mittelwert von 68,50 Ah auf.
Die Folge mit der geringsten Standardabweichung, d. h. vorliegend die Folge für die Nass-Batterie verweist auf die Bauart der Speicherbatterie. Da die Standardabweichung 3,206 Ah für die mit der Nassbatterie-Regressionsgleichung ermittelten Folge geringer ist, als die Standardabweichung 3,712 Ah für die mit der Vliesbatterie-Regressionsgleichung ermittelten Folge handelt es sich bei der untersuchten Speicherbatterie um eine Nass-Batterie. Die Nennkapazität entspricht dabei etwa dem ermittelten Mittelwert 73,74 Ah, der am nächsten zur möglichen Nennkapazität 70 Ah liegt. Die Nennkapazität beträgt somit 70 Ah.
2 lässt ein entsprechendes Verteilungsdiagramm berechneter Nennkapazitäten C_Nenn einer zweiten unbekannten Batterie erkennen. Die Nennkapazitäten wurden N = 13 Messungen (z. B. Motorstarts) aufgenommen. Mit den Regressionsgleichungen für eine Nass-Batterie (durchgezogene Linie) werden Nennkapazitäten C_Nenn berechnet, deren Standardabweichung 7,459 Ah und deren Mittelwert 98,04 Ah beträgt. Hingegen wird mit den Vliesbatterie-Regressionsgleichungen Nennkapazitäten C_Nenn mit einer Standardabweichung von 6,820 Ah und einen Mittelwert von 87,99 Ah berechnet. Da die Standardabweichung der mit der Vliesbatterie-Regressionsgleichung ermittelten Folge von Nennkapazitäten C_Nenn kleiner ist als die Standardabweichung der mit der Nassbatterie-Regressionsgleichung ermittelten Folge von Nennkapazitäten C_Nenn, ist die untersuchte Speicherbatterie offensichtlich eine Vlies-Batterie. Der hierzu gehörige Mittelwert 87,99 Ah weist auch darauf hin, dass die Nennkapazität offensichtlich 90 Ah beträgt.
Um die für die Batteriearten Nass-Batterien, Gel-Batterien und Vlies-Batterien charakteristischen Regressionsgleichungen zur Ermittlung der Nennkapazität C_Nenn vorgeben zu können, ist herstellerseitig eine Vorarbeit erforderlich.
3 lässt ein Flussdiagramm für ein solches Verfahren zur Vorgabe von Batterieart spezifischen Regressionsgleichungen erkennen. Im Schritt a) werden die Batteriegrößen jeweils für die unterschiedlichen Batteriearten, wie Nass- und Vliesbatterie festgelegt, die unterschieden werden sollen. So werden z. B. mögliche Nennkapazitäten von 70 Ah, 80 Ah und 90 Ah festgelegt.
Im Schritt b) werden dann die charakteristischen Messgrößen für jede Batterieart bestimmt, z. B. die Batterietemperatur, die Ruhespannung, der Innenwiderstand, für eine Anzahl von n = 1 bis N. Dabei erfolgt keine Vorkonditionierung der Speicherbatterien.
Die Messwerte müssen auf ähnliche Art und Weise bestimmt werden, wie sie im Fahrzeug aufgenommen werden. So sollte z. B. der Innenwiderstand über den Motorstart bestimmt werden und nicht über eine Messbrücke. Die Messwerte müssen zudem bei unterschiedlichen Temperaturen T und Ladungszuständen SOC aufgenommen werden. Dabei sollte der Ladezustand SOC z. B. zwischen 100% und 60% liegen und der Temperaturbereich an die Umgebungsbedingungen angepasst sein und z. B. zwischen –18°C und +30°C liegen.
In einem Schritt c) wird dann ein Kennfeld der charakteristischen Messgrößen in Abhängigkeit von den beiden Variablen Temperatur T und Ladezustand SOC erstellt. Dabei können beispielsweise die fünf Einstellungen SOC gleich 100%, 90%, 80%, 70%, 60% und Temperatur gleich –18°C, –10°C, 0°C, 15°C und 30°C vorgesehen sein. Dies ergibt 25 Messwertgruppen mit den Variablen Temperatur, Ruhespannung U₀₀ und Innenwiderstand R_i für jeden Batterietyp.
In einem Schritt d) werden dann die Messwerte Temperatur T, Ruhespannung U₀₀ und Innenwiderstand R_i nach dem Kennfeld unter Fahrzeugbedingungen ermittelt, wie dies später auch im Betrieb zur Klassifizierung der Speicherbatterie erfolgen soll.
Im Schritt e) werden dann Regressionsgleichungen für unterschiedliche Batteriearten, z. B. für die Batterieart Nassbatterie und für die Batterieart Vliesbatterie, unter Berücksichtigung von Wechselwirkungen der Kennwerte miteinander und des nicht linearen Verhaltens der Kenngrößen aufgestellt. Dabei kann für die Regressionsgleichungen auch eine Anzahl N nur zu erfassender Zustandsgrößen Temperatur T_n, Ruhespannung U₀₀ und Innenwiderstand R_i vorgegeben werden.
So wird z. B. für die Nennkapazität C_Nenn einer Nass-Batterie eine Funktion in Abhängigkeit der Batterietemperatur T, der Ruhespannung U₀₀, des Innenwiderstands R_i, des Produkts aus Ruhespannung U₀₀ und dem Quadrat des Innenwiderstands R_i etc. vorgegeben. C_Nenn(Nass) = F(T, U₀₀, R_i, U₀₀·R_i ², ... )
Für die Nennkapazität C_Nenn einer Vlies-Batterie wird als Regressionsgleichung beispielsweise eine Funktion in Abhängigkeit von der Temperatur T, der Ruhespannung U₀₀, des Innenwiderstands R_i, des Produkts aus Ruhespannung U₀₀, Innenwiderstand R_i und Temperatur T, dem Quadrat der Ruhespannung U₀₀ ², etc. vorgegeben: C_Nenn(Vlies) = F(T, U₀₀, R_i, U₀₀·R_i, U₀₀ ², ... ).
In einem Schritt f) werden dann beiden Regressionsgleichungen C_Nenn(Nassbatterie = F (...)) und C_Nenn(Vlies) = F (...)) in einem Datenspeicher einer Klassifizierungseinheit mit Recheneinheit hinterlegt.
Die Klassifizierung einer Speicherbatterie erfolgt dann im Schritt g) vorzugsweise, wenn erkannt wurde, dass eine Speicherbatterie in einem Fahrzeug eingesetzt worden ist.
Die 4 lässt ein Flussdiagramm des Verfahrens zur Klassifizierung einer a priori unbekannten Speicherbatterie erkennen.
Im Schritt h) wird zunächst erkannt, dass eine Speicherbatterie in das Fahrzeug eingebaut oder gewechselt worden ist. Dann erfolgt im Schritt j) eine Ermittlung der Zustandsgrößen, beispielsweise der Batterietemperatur T, der Ruhespannung U₀₀ und des Innenwiderstandes R_i im Betrieb für unterschiedliche Betriebszustände. Auslöser der Ermittlung der Zustandsgrößen kann beispielsweise ein Motorstart (Schritt i) sein.
Aus den für die unterschiedlichen Betriebszustände ermittelten Mehrzahl N von Zustandsgrößen T, U₀₀ und R_i wird dann im Schritt k) die Nennkapazität C_Nenn mit den beiden für die Batteriearten Nass- und Vliesbatterie hinterlegten Regressionsgleichungen berechnet.
Zur Klassifizierung einer unbekannten Speicherbatterie reichen zwei vorläufige Nennkapazitätswerte C_Nenn einmal für die Batterieart Nassbatterie und einmal für die Batterieart Vliesbatterie nicht aus. Es ist vielmehr erforderlich, dass mehrere Nennkapazitätswerte C_Nenn bei unterschiedlichen Temperaturen T und Ladezuständen SOC ermittelt werden. Nach genügend berechneten Nennkapazitätswerten C_Nenn werden zwei Verteilungsformen einerseits für die Batterieart Nassbatterie und andererseits für die Batterieart Vliesbatterie gewonnen, für die charakteristische Werte berechnet werden können. Die für die beiden Batteriearten Nass- und Vliesbatterie mit den Regressionsgleichungen berechnete Folge von Kenngrößen C_Nenn (Nass) und C_Nenn(Vlies) wird im Schritt l) abgespeichert, beispielsweise in einer Tabelle m) hinterlegt.
In einem Schritt n) erfolgt dann eine statistische Bewertung der jeweiligen Folgen von Kenngrößen getrennt für jede Bauart, d. h. die Ergebnisse der unterschiedlichen Regressionsgleichung. Dabei werden die Mittelwerte Mw sowie die Standardabweichung StDev der beiden Verteilungen der Nennkapazitätswerte C_Nenn berechnet.
In einem Schritt o) wird dann überprüft, welche Folge von Nennkapazitätswerten C_Nenn die geringere Standardweichung hat. Die Batterieart Nass- oder Vliesbatterie der unbekannten Speicherbatterie entspricht dann der Batterieart, die der Regressionsgleichung für diese Folge von Nennkapazitätswerten C_Nenn zugrunde liegt. D. h., dass die kleinere Standardabweichung bzw. Varianz auf die Technologie der Speicherbatterie verweist.
Aus dieser Folge von Kenngrößen C_Nenn wird dann der Mittelwert der Folge von Kenngrößen bestimmt, d. h. der Mittelwert der berechneten Nennkapazitäten C_Nenn. Dieser Mittelwert ist dann ein Maß für die Nennkapazität C_Nenn der Speicherbatterie, die in Abhängigkeit von dem im Schritt a) festgelegten Batteriegruppen, die unterschieden werden können, abgeleitet wird. Durch Auf- und Abrunden des berechneten Mittelwertes auf die als möglich vorgegebenen Nennkapazitätswerte kann die tatsächliche Nennkapazität der Speicherbatterie bestimmt werden.
Das Ergebnis der Klassifizierung kann im Folgenden für die Batterieüberwachung genutzt werden und beispielsweise als Variable in an sich bekannten Verfahren zur Ladezustandsbestimmung oder ähnliches eingesetzt werden.

Claims

Verfahren zur Klassifizierung einer Speicherbatterie, gekennzeichnet durch – Erfassen einer Mehrzahl von Zustandsgrößen der Speicherbatterie für voneinander unterschiedliche Betriebszustände; – Ermitteln mindestens einer Folge von Kenngrößen in Abhängigkeit von den für die unterschiedlichen Betriebszustände erfassten Zustandsgrößen und – Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus der ermittelten mindestens einen Folge von Kenngrößen, – Ermitteln jeweils einer Folge von Kenngrößen für jede mögliche Bauart durch Berechnung von für jede mögliche Bauart jeweils vorgegebenen Regressionsgleichungen mit den erfassten Zustandsgrößen als Variablen und Bewertung der jeweiligen Folge von Kenngrößen zur Bestimmung des Typs der Speicherbatterie einschließlich der Bauart.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch Ableiten der Kapazität der Speicherbatterie zur Klassifizierung.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Kapazität die Nennkapazität betrachtet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, gekennzeichnet durch Ableiten der Bauart der Speicherbatterie zur Klassifizierung.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als Bauart Speicherbatterien mit festgelegten Elektrolyten, mit gelartigen Elektrolyten und mit flüssigen Elektrolyten in Abhängigkeit der mindestens einen Folge von Kenngrößen voneinander unterschieden werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Bestimmen der statistischen Verteilung einer jeweiligen Folge von Kenngrößen und Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus einem Vergleich der statistischen Verteilung von mindestens zwei Folgen von Kenngrößen.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die für jede klassifizierbare Bauart eine bauartspezifische Ermittlungsvorschrift zur Bestimmung der Kenngrößen aus Zustandsgrößen vorgegeben ist und die Folge von Kenngrößen mit geringster statistischer Verteilung aufgrund der bauartspezifischen Ermittlungsvorschrift die Bauart der Speicherbatterie kennzeichnet.
Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die statistische Verteilung die Standardabweichung, Varianz oder Streuung einer jeweiligen Folge von Kenngrößen ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, gekennzeichnet durch Berechnung einer charakteristischen Größe der Verteilung, beispielsweise des Mittelwertes, für mindestens eine Folge von Kenngrößen, bevorzugt für die Folge mit geringster statistischer Verteilung, und Ableiten des Typs der Speicherbatterie aus der charakteristischen Verteilungsgröße.
Verfahren nach Anspruch 9, gekennzeichnet durch Ableiten der Kapazität einer Speicherbatterie aus dem Mittelwert einer ausgewählten Folge von Kenngrößen.
Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass als Kapazität die Nennkapazität betrachtet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Erfassen mindestens von Batterietemperatur, Ruhespannung und/oder Innenwiderstand der Speicherbatterie als Zustandsgrößen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Erfassen der Zustandsgrößen für unterschiedliche Ladezustände der Speicherbatterie.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Zustandsgrößen für unterschiedliche Temperaturen der Speicherbatterie oder der Speicherbatterieumgebung.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Berücksichtigen des Ergebnisses der automatischen Klassifizierung bei einer Bestimmung des Betriebszustandes, beispielsweise des Ladezustandes, der Speicherbatterie.
Klassifizierungseinheit zur Klassifizierung einer Speicherbatterie mit Sensoren, die eingerichtet sind zur Erfassung einer Mehrzahl von Zustandsgrößen der Speicherbatterie für voneinander unterschiedliche Betriebszustände, und mit einer Recheneinheit, die eingerichtet ist zur Ausführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 15.