DE102008050022A1

DE102008050022A1 - Dynamisch adaptives Verfahren zum Ermitteln des Ladezustands einer Batterie

Info

Publication number: DE102008050022A1
Application number: DE102008050022A
Authority: DE
Inventors: Jian Beverly Hills Lin; Xidong Sterling Heights Tang; Brian J. Berkley Koch; Damon R. Troy Frisch; Michael J. Romeo Gielniak
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2007-10-04
Filing date: 2008-10-01
Publication date: 2009-05-07
Anticipated expiration: 2028-10-02
Also published as: US7768233B2; US20090091299A1; DE102008050022B4

Abstract

Ein Verfahren zur Ermittlung des Ladezustands (SOC) einer Lithium-Ionen-Batterie wird bereitgestellt. Das Verfahren nutzt ein Schaltungsmodell der Lithium-Ionen-Batterie und erzeugt vier Batterieparameter, aus welchen der SOC abgeleitet wird.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Der hierin beschriebene Gegenstand betrifft allgemein Batterien, die bei elektrischen oder hybridelektrischen Antriebssträngen verwendet werden, und er betrifft insbesondere ein Verfahren zur rekursiven Ermittlung eines Ladezustands in einem Batteriesystem.
HINTERGRUND
Auf dem aktuellen Kraftfahrzeugmarkt gibt es eine Vielzahl von Vortriebs- oder Antriebstechnologien, die verwendet werden, um Fahrzeuge mit Leistung zu versorgen. Die Technologien umfassen Verbrennungsmotoren (ICEs, ICE von internal combustion engine), Elektroantriebssysteme, welche Batterien und/oder Brennstoffzellen als eine Energie- oder Leistungsquelle verwenden, Hybridsysteme, welche eine Kombination aus Verbrennungsmotoren und Elektroantriebssystemen verwenden, und reine Elektrosysteme. Jedes Vortriebssystem weist spezifische technologische, finanzielle und Verhaltensvorteile und – nachteile auf, welche von dem Stand von Energiepreisen, Entwicklungen der Energieinfrastruktur, Umweltgesetzen und Regierungsanreizen abhängen.
Der zunehmende Bedarf zur Verbesserung der Kraftstoffwirtschaftlichkeit und zur Verringerung von Emissionen bei gegenwärtigen Fahrzeugen hat zu der Entwicklung fortschrittlicher Hybridfahrzeuge sowie reiner Elektrofahrzeuge geführt. Bei reinen Elektrofahrzeugen wird kein ICE benötigt.
Elektrofahrzeuge sind als Fahrzeuge klassifiziert, welche nur eine Energiequelle aufweisen, typischerweise eine Batterie oder eine wasserstoffgespeiste Brennstoffzelle. Hybridfahrzeuge sind als Fahrzeuge klassifiziert, die mindestens zwei separate Energiequellen aufweisen, typischerweise Benzin, um einen Verbrennungsmotor zu speisen, und ein Batteriesystem, das mit einem Elektroantriebsmotor verbunden ist. Im Vergleich mit Standardfahrzeugen, die von einem ICE angetrieben werden, weisen Hybridfahrzeuge eine verbesserte Kraftstoffwirtschaftlichkeit und verringerte Emissionen auf. Bei variierenden Fahrbedingungen werden Hybridfahrzeuge in Abhängigkeit von der effizientesten Betriebsart jeder Leistungsquelle zwischen separaten Leistungsquellen abwechseln. Zum Beispiel wird bei den meisten Betriebsbedingungen ein Hybridfahrzeug, das mit einem ICE und einem Elektromotor ausgestattet ist, den ICE während einer Halte- oder Leerlaufbedingung ausschalten, was es dem Elektromotor ermöglicht, das Fahrzeug voranzutreiben und schließlich den ICE wieder zu starten, wodurch die Kraftstoffwirtschaftlichkeit für das Hybridfahrzeug verbessert wird.
Hybridfahrzeuge werden in Abhängigkeit von der Ausgestaltung der Antriebsstränge grob in serielle oder parallele Antriebsstränge eingeteilt. Bei einem seriellen Antriebsstrang, der einen ICE und einen Elektroantriebsmotor verwendet, treibt nur der Elektromotor die Räder eines Fahrzeugs an. Der ICE wandelt eine Kraftstoffquelle in mechanische Energie zum Drehen eines Generators um, welcher die mechanische Energie in elektrische Energie zum Antreiben des Elektromotors umwandelt. Bei einem parallelen Hybridantriebsstrangsystem arbeiten zwei Leistungsquellen, wie etwa ein ICE und ein Elektroantriebsmotor parallel, um ein Fahrzeug voranzutreiben. Ein Hybridfahrzeug, das über einen parallelen Antriebsstrang verfügt, kombiniert im Allgemeinen die Leistungs- und Bereichsvorteile eines herkömmlichen ICEs mit dem Wirkungsgrad und der Fähigkeit eines Elektromotors zur elektrischen Regeneration, um im Vergleich mit einem herkömmlichen ICE-Fahrzeug die Kraftstoffwirtschaftlichkeit zu erhöhen und Emissionen zu verringern. Zudem können Hybridfahrzeuge sowohl serielle als auch parallele Pfade beinhalten. Ferner werden Hybride of so beschrieben, dass sie bezüglich eines Batteriestapels entweder ladungsentleerend oder ladungsbeibehaltend sind. Ladungsentleerende Hybride können aus dem elektrischen Netz aufgeladen werden; diese Hybride weisen folglich viele der Eigenschaften von reinen Elektrofahrzeugen auf. Im Gegensatz dazu empfangen die Batterien von ladungsbeibehaltenden Hybriden ihre gesamte elektrische Aufladung von dem ICE und/oder von einem regenerativen Bremsen.
Batteriestapel mit sekundären/wiederaufladbaren Batterien sind eine wichtige Komponente von Hybridfahrzeugsystemen, da sie es einem Elektromotor/Generator (MoGen) ermöglichen, während einer Regeneration und eines Aufladens durch den ICE Bremsenergie in dem Batteriestapel zu speichern. Der MoGen verwendet die in dem Batteriestapel gespeicherte Energie um das Fahrzeug voranzutreiben oder anzutreiben, wenn der ICE nicht arbeitet. Im Betrieb wird der ICE gemäß den Fahrbedingungen periodisch ein- und ausgeschaltet, was bewirkt, dass der Batteriestapel durch den MoGen abwechselnd geladen und entladen wird.
Der Ladezustand (SOC, SOC von state of charge) ist ein Ausdruck, der die zur Verrichtung von Arbeit verfügbare gespeicherte Ladung relativ zu derjenigen Ladung bezeichnet, welche verfügbar ist, nachdem die Batterie vollständig geladen wurde. Der SOC kann als eine thermodynamische Größe betrachtet werden, die es ermöglicht, die potenzielle Energie des Systems zu beurteilen. Es ist festzustellen, dass der Ladezustand (SOC) des Batteriestapels in einem Fahrzeugsystem, wie etwa einem Hybridfahrzeugsystem, bezüglich des Fahrzeugwirkungsgrads, der Emissionen und der Verfügbarkeit von Leistung wichtig ist. Beispielsweise könnte ein Fahrzeugbediener oder ein fahrzeugeigener Controller den SOC zum Zweck des Regelns des Betriebs des Batteriestapels verwenden.
In der Technik ist es bekannt, eine Nachschlagetabelle zum Regeln eines Batteriestapels zu verwenden, welche Parameter aufweist, die auf der Grundlage eines Standardfahrzeugs oder eines Versuchsfahrzeugs vorberechnet wurden. Ein Standardfahrzeug ist ein Referenzfahrzeug, das von dem tatsächlichen Fahrzeug abweicht, das betrieben wird. Ein Problem bei den Ansätzen nach dem Stand der Technik besteht darin, dass sie entweder nicht fahrzeugspezifisch sind, oder es an einem verallgemeinerten Ansatz zur Handhabung mehrerer Parameter fehlt, wodurch der Nutzen der Systeme nach dem Stand der Technik verringert wird. Zudem ist es in der Technik bekannt, ein Coulomb-Zählen (Ladungszählen) zu verwenden, um einen SOC-Wert eines Batteriesystems zu erhalten. Das Coulomb-Zählen kann leicht implementiert werden, vorausgesetzt, dass der anfängliche SOC und der aktuelle Wirkungsgrad für alle Zeiten und Zustände genau bekannt sind. Da dies normalerweise nicht der Fall ist, ist das Coulomb-Zählen tendenziell eine unpraktische Lösung.
KURZZUSAMMENFASSUNG
Es wird ein Verfahren zum Ermitteln des SOC einer Batterie bereitgestellt. Eine Ausführungsform des Verfahrens beginnt, indem abgetastete Anschlussspannungsdaten für eine Lithium-Ionen-Batterie beschafft werden, wobei sich die Lithium-Ionen-Batterie durch ihren ohmschen Widerstandswert (R), ihre Leerlaufspannung (V_oc) und eine Zeitkonstante (τ = C_dlR_ct) des Doppelschichteffekts, wobei C_dl die Doppelschichtkapazität der Lithium-Ionen-Batterie und R_ct ein Ladungstransfer-Widerstandswert ist, auszeichnet, und indem abgetastete Anschlussstromdaten für die Li thium-Ionen-Batterie beschafft werden. Das Verfahren wird fortgesetzt, indem ein gegenwärtiger V_oc-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten berechnet wird. Das Verfahren erzeugt dann einen gegenwärtigen SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert.
Es wird ein Verfahren bereitgestellt, um den SOC einer Batterie zu ermitteln, die einen ohmschen Widerstandswert (R), eine Leerlaufspannung (V_oc) und eine Doppelschichtspannung (V_dl) aufweist, welche sich durch eine Zeitkonstante (τ = C_dlR_ct) auszeichnet, wobei C_dl die Doppelschichtkapazität der Batterie ist und R_ct ein Ladungstransfer-Widerstandswert ist. Eine Ausführungsform des Verfahrens umfasst, dass: Daten einer abgetasteten Anschlussspannung (V) für die Batterie beschafft werden; Daten eines abgetasteten Anschlussstroms (I) für die Batterie beschafft werden; und eine Vektorgröße ϕ(k) gemäß der Beziehung ϕ(k) = [dt(k)V(k – 1), I(k) – I(k – 1)dt(k)I(k – 1), dt(k)U(k -1)]T berechnet wird, wobei k einen gegenwärtigen Zeitschritt bezeichnet und U() eine Einheitssprungfunktion bezeichnet. Das Verfahren berechnet auch Batterieparameter θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄ gemäß der Beziehung V(k) – V(k – 1) = θT ϕ(k), wobei θ = [θ₁, θ₂, θ₃, θ₄]^T ist. Das Verfahren erzeugt dann aus den Batterieparametern θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄ einen gegenwärtigen SOC-Wert. Bei diesen Ausdrücken ist θ1 = –B = –1τ , wobei τ eine Doppelschichtzeitkonstante für die Batterie ist, θ₂ = R ist, θ₃ = BR + A ist und θ₄ = BV_oc ist.
Es wird auch ein Diagnose- und Steuerungssystem für eine Fahrzeugbatterie bereitgestellt. Eine Ausführungsform des Diagnose- und Steuerungssystems umfasst einen Lithium-Ionen-Batteriestapel, ein mit dem Lithium-Ionen-Batteriestapel gekoppeltes Wechselrichtermodul und einen Controller, der mit dem Wechselrichtermodul und dem Lithium-Ionen-Batteriestapel gekoppelt ist. Der Lithium-Ionen-Batteriestapel weist einen ohmschen Widerstandswert (R), eine Leerlaufspannung (V_oc) und eine Doppelschichtspannung (V_dl) auf, die sich durch eine Zeitkonstante (τ = C_dlR_ct) auszeichnet, wobei C_dl eine Doppelschichtkapazität des Lithium-Ionen-Batteriestapels ist und R_ct ein Ladungstransfer-Widerstandswert ist. Der Controller ist ausgestaltet, um einen Betrieb des Wechselrichtermoduls zu regeln, und der Controller verwendet ein computerlesbares Medium mit darauf gespeicherten computerausführbaren Anweisungen, um einen SOC des Lithium-Ionen-Batteriestapels zu ermitteln. Die computerausführbaren Anweisungen sind auf geeignete Weise geschrieben und entworfen, um: abgetastete Anschlussspannungsdaten für den Lithium-Ionen-Batteriestapel zu beschaffen; abgetastete Anschlussstromdaten für den Lithium-Ionen-Batteriestapel zu beschaffen; einen gegenwärtigen V_oc-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten zu berechnen, wobei der gegenwärtige V_oc-Wert von V_dl-Werten des Lithium-Ionen-Batteriestapels abhängt; und einen gegenwärtigen SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert zu erzeugen.
Diese Zusammenfassung wird bereitgestellt, um eine Auswahl von Konzepten in einer vereinfachten Form vorzustellen, die nachstehend in der genauen Beschreibung weiter beschrieben werden. Diese Zusammenfassung ist nicht dazu gedacht, Schlüsselmerkmale oder wesentliche Merkmale des beanspruchten Gegenstands zu identifizieren, noch soll sie als ein Hilfsmittel bei der Ermittlung des Schutzumfangs des beanspruchten Gegenstands verwendet werden.
BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Mindestens eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird hierin nachstehend in Verbindung mit den folgenden Zeichnungsfiguren beschrieben, in denen gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen, und
1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines Hybridfahrzeugs ist;
2 eine Zeichnung einer Ersatzschaltung ist, die zur Modellierung eines Batteriesystems verwendet wird;
3 ein Flussdiagramm ist, das eine Ausführungsform eines Batterie-SOC-Ermittlungsprozesses veranschaulicht; und
4 ein Graph ist, der eine berechnete Batteriespannung über die Zeit für ein Beispiel veranschaulicht, bei dem ein falscher anfänglicher Spannungswert bereitgestellt wird.
BESCHREIBUNG EINER BEISPIELHAFTEN AUSFÜHRUNGSFORM
Die folgende genaue Beschreibung ist rein beispielhafter Natur und ist nicht dazu gedacht, die Erfindung oder die Anwendung und Verwendungen der Erfindung zu beschränken. Darüber hinaus besteht nicht die Absicht, durch irgendeine explizite oder implizite Theorie gebunden zu sein, die in dem voranstehenden technischen Gebiet, dem Hintergrund, der Kurzzusammenfassung oder der folgenden genauen Beschreibung dargestellt ist.
Techniken und Technologien können hierin mit Hilfe von funktionalen und/oder logischen Blockkomponenten und verschiedenen Verarbeitungsschritten beschrieben sein. Es ist festzustellen, dass derartige Blockkomponenten durch eine beliebige Anzahl von Hardware-, Software- und/oder Firmwarekomponenten realisiert sein können, die ausgestaltet sind, um die angegebenen Funktionen auszuführen. Zum Beispiel kann eine Ausführungsform eines Systems oder einer Komponente verschiedene integrierte Schaltungskomponenten, z. B. Speicherelemente, digitale Signalverarbeitungselemente, Logikelemente, Nachschlagetabellen oder dergleichen verwenden, welche eine Vielzahl von Funktionen unter der Steuerung eines oder mehrerer Mikroprozessoren oder anderer Steuerungseinrichtungen ausführen können. Zudem werden Fachleute feststellen, dass Ausführungsformen in Verbindung mit einer beliebigen Anzahl von Datenübertragungsprotokollen ausgeführt werden können, und dass das hierin beschriebene System nur ein geeignetes Beispiel ist.
Der Kürze halber kann es sein, dass herkömmliche Techniken mit Bezug auf einen Betrieb von Hybrid- und Elektrofahrzeugen, einen Batteriebetrieb, eine Batteriediagnose, Fahrzeugrechenmodule und andere funktionale Aspekte der Systeme (und die einzelnen Betriebskomponenten der Systeme) hierin nicht im Detail beschrieben sind. Darüber hinaus sind die Verbindungslinien, die in den verschiedenen hierin enthaltenen Figuren gezeigt sind, zur Darstellung beispielhafter funktionaler Beziehungen und/oder physikalischer Kopplungen zwischen den verschiedenen Elementen gedacht. Es wird angemerkt, dass viele alternative der zusätzliche funktionale Beziehungen oder physikalische Verbindungen bei einer Ausführungsform des Gegenstands vorhanden sein können.
Bei der Verwendung hierin bezeichnet ein "Knoten" einen beliebigen internen oder externen Referenzpunkt, einen Verbindungspunkt, eine Verbindung, eine Signalleitung, ein leitfähiges Element oder dergleichen, bei der/dem ein gegebenes Signal, ein Logikpegel, eine Spannung, ein Datenmuster, ein Strom oder eine Größe vorhanden ist. Außerdem können zwei oder mehrere Knoten durch ein physikalisches Element realisiert sein (und zwei oder mehrere Signale können gebündelt, moduliert oder anderweitig unterschieden werden, obwohl sie an einem gemeinsamen Knoten empfangen oder ausgegeben werden).
Die folgende Beschreibung bezieht sich auf Elemente oder Knoten oder Merkmale, die miteinander "verbunden" oder "gekoppelt" sind. Bei der Verwendung hierin bedeutet "verbunden", sofern es nicht ausdrücklich anderweitig angegeben ist, dass ein Element/Knoten/Merkmal mit einem weiteren Element/Knoten/Merkmal direkt verbunden ist (oder direkt damit kommuniziert), und zwar nicht notwendigerweise mechanisch. Gleichermaßen bedeutet "gekoppelt", sofern es nicht ausdrücklich anderweitig angegeben ist, dass ein Element/Knoten/Merkmal mit einem weiteren Element/Knoten/Merkmal direkt oder indirekt verbunden ist (oder direkt oder indirekt damit kommuniziert), und zwar nicht notwendigerweise mechanisch.
Zum Zweck des Steuerns der Batteriesysteme von hybridelektrischen (und rein elektrischen) Fahrzeugen ist eine genaue Kenntnis interner Batterieparameter wichtig. Die hierin beschriebene Methodik extrahiert auf adaptive Weise vier interne Parameter für Lithium-Ionen-Batterien. Die Vorteile der vorgeschlagenen Methodik gegenüber existierenden Techniken bestehen in einer besseren Anpassung an Schwankungen in der Umgebung, beim Batteriezustand und bei Fahrbedingungen, einer höheren Recheneffizienz und geringeren Implementierungskosten.
Lithium-Ionen-Batterien sind für die Anwendung in Hybridelektrofahrzeugen vielversprechend. Um die Vortriebsbatteriesysteme bei Hybridfahrzeugen in Hinblick auf ein langes Leben der Batterie und eine gute Kraftstoffwirtschaftlichkeit besser zu steuern, ermitteln und verarbeiten fahrzeugeigene Systeme Batterieparameter, wie etwa die Leerlaufspannung (V_oc), den ohmschen Widerstandswert, die Batteriekapazität etc. Zum Beispiel wird die V_oc verwendet, um den Batterieladezustand (SOC), welcher ein Index ist, der dem Batteriezustand zugeordnet ist, zu schätzen. Jedoch sind im Fahrzeugbetrieb die V_oc und weitere interne Batterieparameter nicht direkt messbar. Daher wird eine effiziente und effektive Technik, welche die Batterieparameter aus gemessenen Signalen, wie etwa einer Batterieanschlussspannung und einem -strom, extrahiert, sehr stark benötigt. Darüber hinaus sollte die Extraktionsmethodik von adaptiver Natur sein, um die variierende Umgebung, den Batteriezustand und unterschiedliche Fahrbedingungen zu berücksichtigen.
Die hierin beschriebene Ausführungsform kann vier interne Parameter für Lithium-Ionen-Batterien extrahieren (im Gegensatz zu existierenden Systemen, die nur zwei interne Parameter extrahieren können). Darüber hinaus erreicht die hierin beschriebene Ausführungsform eine gute Anpassung an Variationen und eine verbesserte Modelleffizienz durch den Differenzengleichungsansatz. Durch das Beseitigen vorbestimmter, vorkalibrierter Nachschlagetabellen wird auf alle zukünftigen Batteriebetriebskennlinien (wie etwa Alterungseffekte, die von Nachschlagetabellen nicht berücksichtigt werden) vollständig und auf adaptive Weise in Echtzeit zurückgegriffen. Da die Kalibrierungen dynamisch vorhergesagt werden, werden das Risiko von Produktionsschwankungen von Batterie zu Batterie (beim Verkauf) und von Änderungen von Batterie zu Batterie bei einer variablen Verwendung des Fahrzeugs vom Verkaufszeitpunkt bis zum Ende der Fahrzeuglebensdauer beseitigt. Dies verringert ein Kalibrierungsrisiko und optimiert den Wirkungsgrad der Batterieverwendung während der gesamten Lebensdauer des Fahrzeugs. Dies beseitigt auch den Bedarf für das Programmieren neuer Kalibrierwerte (bei einer Serviceeinrichtung) wenn sich der Kilometerstand des Fahrzeugs erhöht. Darüber hinaus ist die hierin beschriebene Technik rechentechnisch effizient, was Implementierungskosten verringert, weil sie unter Verwendung relativ kostengünstiger Verarbeitungseinrichtungen realisiert werden kann.
1 ist eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines Hybridfahrzeugs 100, welches die hierin beschriebene Technik zur Ermittlung des Batterieladezustands (SOC) beinhalten kann. Das Hybridfahrzeug 100 umfasst einen Batteriestapel 102 mit einem einzigen Batteriemodul oder einer Vielzahl einzelner Batteriemodule. Bei dieser Ausführungsform umfasst der Batteriestapel 102 eine Vielzahl von Lithium-Ionen-Batterien, die in Serie verbunden sind, um einen Bus mit 336 Volt Nennspannung zu erzeugen, obwohl eine beliebige praktische Spannung untergebracht werden kann. Gewisse Aspekte der hierin beschriebenen Techniken zur Ermittlung des SOC können auch auf andere Batterietypen angewandt werden, z. B. Nickelmetallhydrid(NiMH)-Batterien, Bleisäurebatterien oder Lithiumpolymerbatterien.
Das Hybridfahrzeug 100 umfasst einen Energieverwaltungscontroller (EMC) 104, welcher einen Satz von Parametern, die dem Batteriestapel 102 zugeordnet sind, beschafft, ableitet, überwacht und/oder verarbeitet. Diese Parameter können, ohne sie zu beschränken, umfassen: einen Strom; eine Spannung; den SOC; einen Gesundheitszustand (SOH, SOH von state of health); Batterie-Innenwiderstandswerte; Batterie-Blindinnen widerstandswerte; und eine Leistungsausgabe des Batteriestapels 102. Einige dieser Parameter werden nachstehend mit Bezug auf 2 erörtert.
Ein Motor-Generator (MoGen) 106 ist mit einem Verbrennungsmotor (ICE) 108 dynamisch gekoppelt und funktioniert in Abhängigkeit von dem Betriebszustand des Hybridfahrzeugs 100 (d. h. Bremsen, Beschleunigen oder Betreiben mit einer konstanten Geschwindigkeit auf einer Autobahn) entweder wie ein Motor, um das Hybridfahrzeug 100 voranzutreiben, oder wie ein Generator, um den Batteriestapel 102 aufzuladen. Der MoGen 106 ist vorzugsweise eine AC-Induktionsmaschine, kann aber eine beliebige bekannte Elektromotor/Generator-Technologie umfassen, welche umfasst, aber nicht beschränkt ist auf DC-Maschinen, Synchronmaschinen und geschaltete Reluktanzmaschinen. Der MoGen 106 ist bei dieser Ausführungsform in der Nähe des Hecks des Hybridfahrzeugs 100 gelegen, um die Hinterräder 110 anzutreiben. Ein ähnlicher MoGen 112 ist in der Nähe der Front des Hybridfahrzeugs 100 gelegen, um die Vorderräder 114 anzutreiben.
Die MoGens 106/112 werden von einem elektrischen Steuerungssystem gesteuert, das einen hybriden Systemcontroller 116, DC/DC-Wandler 118 und Wechselrichtermodule (PIMs, PIM von power inverter module) 120 umfasst. Bei dieser Ausführungsform ist der EMC 104 geeignet ausgestaltet, um den Betrieb der PIMs 120 zu regeln. Der EMC 104 steht in Verbindung mit dem hybriden Systemcontroller 116 und den PIMs 120, um Spannungs-, Strom- und/oder Leistungsausgangs-/Eingangsgrenzen für den Batteriestapel 102 auf der Grundlage einer SOC-Messung bereitzustellen. Bei einer alternativen Ausführungsform können der EMC 104, der hybride Systemcontroller 116, die DC/DC-Wandler 118 und die PIMs 120 als ein einheitliches System konfiguriert sein.
Der EMC 104 und der hybride Systemcontroller 116 können einen beliebigen Typ von Steuerungsmodul oder Fahrzeugcontroller umfassen, das/der in der Technik bekannt ist, und können mit einem nichtflüchtigen Speicher, einem Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), diskreten und analogen Eingängen/Ausgängen (I/O), einer zentralen Verarbeitungseinheit und/oder Kommunikationsschnittstellen für einen Netzwerkzugriff in einem Kraftfahrzeug-Kommunikationsnetzwerk ausgerüstet sein. Diesbezüglich können der EMC 104, der hybride Systemcontroller 116 und möglicherweise weitere veranschaulichte Blöcke, Module, Verarbeitungslogiken und Schaltungen, welche in Verbindung mit den hierin offenbarten Ausführungsformen beschrieben sind, mit einem Universalprozessor, einem Speicher mit adressierbarem Inhalt, einem digitalen Signalprozessor, einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung, einem im Feld programmierbaren Gate-Array, einer beliebigen geeigneten programmierbaren Logikeinrichtung, einer diskreten Gate- oder Transistorlogik, diskreten Hardwarekomponenten oder einer beliebigen Kombination daraus, welche entworfen sind, um die hierin beschriebenen Funktionen auszuführen, implementiert oder ausgeführt sein. Ein Prozessor kann als ein Mikroprozessor, ein Controller, ein Mikrocontroller oder eine Zustandsmaschine realisiert sein. Ein Prozessor kann auch als eine Kombination von Recheneinrichtungen, z. B. eine Kombination eines digitalen Signalprozessors und eines Mikroprozessors, mehrerer Mikroprozessoren, eines oder mehrerer Mikroprozessoren in Verbindung mit einem digitalen Signalprozessorkern oder einer beliebigen anderen derartigen Konfiguration implementiert sein.
Darüber hinaus können die Schritte eines Verfahrens oder Algorithmus, das/der in Verbindung mit den hierin offenbarten Ausführungsformen beschrieben ist, direkt in Hardware, in Firmware, in einem Softwaremodul, das von einem Prozessor ausgeführt wird, oder in einer praktischen Kombination daraus ausgeführt sein. Ein Softwaremodul kann in einem RAM-Speicher, einem Flash-Speicher, einem ROM-Speicher, einem EPROM-Speicher, einem EEPROM-Speicher, in Registern, auf einer Festplatte, einer Wechselplatte, einer CD-ROM oder einem beliebigen anderen in der Technik bekannten Speichermedium vorhanden sein. Diesbezüglich kann ein beispielhaftes Speichermedium mit einem Prozessor derart gekoppelt sein, dass der Prozessor Information von dem Speichermedium lesen kann und Information dorthin schreiben kann. Alternativ kann das Speichermedium mit dem Prozessor zusammengebaut sein. Als ein Beispiel können der Prozessor und das Speichermedium in einem ASIC vorhanden sein.
Der Gegenstand und gewisse Aspekte der Ausführungsformen desselben können in dem allgemeinen Kontext computerausführbarer Anweisungen, wie etwa Programmmodulen, welche von einem oder mehreren Rechenmodulen, Controllern oder anderen Einrichtungen ausgeführt werden, beschrieben sein. Programmmodule umfassen allgemein Routinen, Programme, Objekte, Komponenten, Datenstrukturen und/oder andere Elemente, welche spezielle Aufgaben ausführen oder spezielle abstrakte Datentypen implementieren. Typischerweise kann die Funktionalität der Programmmodule nach Wunsch bei verschiedenen Ausführungsformen kombiniert oder verteilt sein. Eine Recheneinrichtung, die computerausführbare Anweisungen ausführt, umfasst typischerweise zumindest eine gewisse Form von computerlesbaren Medien. Computerlesbare Medien können beliebige verfügbare Medien sein, auf die durch eine Recheneinrichtung und/oder durch Anwendungen, welche von einer Recheneinrichtung ausgeführt werden, zugegriffen werden kann.
Wieder mit Bezug auf 1 erzeugen die MoGens 106/112 in der Generatorbetriebsart elektrische Energie, welche durch den hybriden System controller 116 und die PIMs 120 an den Batteriestapel 102 und die DC/DC-Wandler 118 übertragen wird. Der hybride Systemcontroller 116 und die PIMs 120 bestimmen die Richtung eines Stromflusses für die MoGens 106/112 gemäß dem speziellen Betriebszustand des Hybridfahrzeugs 100. Die DC/DC-Wandler 118 stellen einen DC-Bus bereit und regeln diesen, welcher durch die PIMs 120 pulsbreitenmoduliert wird, um einen zeitvarianten Strom an die MoGens 106/112 zu liefern. Bei einem regenerativen Zustand (wie etwa beim Bremsen) oder bei einer Ladebedingung wird Strom aus den MoGens 106/112 über die PIMs 120 fließen, um den Batteriestapel 102 aufzuladen und Strom an die DC/DC-Wandler 118 zu liefern. In einem Zustand, in dem die MoGens 106/112 benötigt werden, um einen Vortrieb bereitzustellen, wird Strom von dem Batteriestapel 102 über die DC/DC-Wandler 118 und die PIMs 120 an die MoGens 106/112 fließen, um die MoGens 106/112 mit Leistung zu versorgen.
Bei den hier beschriebenen Ausführungsformen wird der SOC des Batteriestapels 102 (und/oder der SOC der Zellen in dem Batteriestapel 102) dynamisch verfolgt, um zu ermitteln, wenn der Batteriestapel 102 aufgeladen werden muss. Der EMC 104 und der hybride Systemcontroller 116 sind geeignet ausgestaltet, um den SOC zwischen 20% und 80% zu steuern, sodass die Aufnahmefähigkeit und Effizienz von Ladung während eines regenerativen Bremsens realisiert werden kann. Jedoch liegt das Steuern des Batteriestapels 102 auf einen beliebigen SOC-Prozentsatz in dem Umfang der hierin beschriebenen Ausführungsformen.
2 ist ein Diagramm einer Ersatzschaltung 200, die verwendet wird, um ein Batteriesystem, wie etwa eine Lithium-Ionen-Batterie, zu modellieren. Die Ersatzschaltung 200 weist einen ersten Knoten 202 und einen zweiten Knoten 204 auf, wobei eine Spannung (V) zwischen den Knoten existiert. Ein Spannungsmessmittel 206, wie etwa ein Voltmeter, kann zwischen dem ersten Knoten 202 und dem zweiten Knoten 204 angeordnet sein, um einen Lesewert der gemessenen Spannung V zu beschaffen. Eine Messeinrichtung 208 für elektrischen Strom ist ausgelegt, um einen elektrischen Strom an dem ersten Knoten 202 zu messen. Bei dieser Ausführungsform stellt ein Strom, der in den ersten Knoten 202 fließt, einen positiven Ladestrom für die Ersatzschaltung 200 dar. Der gestrichelte Pfeil in 2 stellt diesen positiven Ladestrom dar.
Die Ersatzschaltung 200 umfasst auch einen seriellen Widerstandswert 210, der zwischen einem dritten Knoten 212 und dem ersten Knoten 202 angeordnet ist. Der serielle Widerstandswert 210 ist in 2 als R beschriftet. Eine Kapazität 214 und ein paralleler Widerstandswert 216 sind zwischen dem dritten Knoten 212 und einem vierten Knoten 218 angeordnet. Die Kapazität 214 stellt die interne Doppelschichtkapazität des Batteriemodells dar. Entsprechend ist die Kapazität 214 in 2 als C_dl beschriftet. Der Widerstandswert 216 stellt den Ladetransferwiderstandswert des Batteriemodells dar – entsprechend ist der Widerstandswert 216 in 2 als R_ct beschriftet. Die Spannung über der Kapazität 214 und dem Widerstandswert 216 wird als die Doppelschichtspannung V_dl bezeichnet. Es wird angemerkt, dass V_dl eine interne Spannung ist, die bei einer praktischen Batterie nicht gemessen werden kann.
Die Ersatzschaltung 200 umfasst auch eine Batteriespannungsquelle 220 (beschriftet als V_o), die zwischen dem vierten Knoten 218 und dem zweiten Knoten 204 angeordnet ist. Eine Leerlaufspannung 224 (beschriftet als V_oc) ist zwischen dem vierten Knoten 218 und dem zweiten Knoten 204 definiert. Mit Bezug auf 1 würde bei dem Hybridfahrzeug 100 V_oc die Spannung des Batteriestapels 102 bei offenen Anschlüssen darstellen, welche bei normalen Betriebsbedingungen nicht gemessen werden kann, weil der Batteriestapel 102 mit dem elektrischen System des Hybridfahr zeugs 100 verbunden ist. Es wird angemerkt, dass die messbare Spannung V in 2 durch die Beziehung V = V_oc + V_dl + IR dargestellt werden kann.
Wie nachstehend genauer beschrieben, ist der EMC 104 (siehe 1) geeignet ausgestaltet, um den SOC und andere Batterieparameter für einen Lithium-Ionen-Batteriestapel 102 des Hybridfahrzeugs 100 auf der Grundlage messbarer Batterieparameter zu ermitteln, nämlich der gemessenen Spannung V, des gemessenen Stroms I, und der gemessenen Batterietemperatur.
Bei dieser Ausführungsform wird ein Batteriemodell (zur Verwendung mit einer Lithium-Ionen-Batterie geeignet) in der Form einer Differenzengleichung abgeleitet, welche die internen Batterieparameter mit der Batterieanschlussspannung und dem Strom direkt in Bezug setzt. Ein auf diesem Batteriemodell basierender adaptiver Algorithmus wird dann verwendet, um interne Batterieparameter aus gemessenen Werten der Batterieanschlussspannung und des -stroms zu extrahieren. Die hierin beschriebene Methodik schätzt mehrere Batterievariablen auf adaptive Weise in Echtzeit mit weniger Verlass auf vorbestimmte Nachschlagetabellen, um sich besser an die Umgebung und die Fahrbedingungen anzupassen und um eine hohe Recheneffizienz sowie niedrige Implementierungskosten zu erreichen.
Formulierung eines Modells
Mit Bezug auf 2 können Lithium-Ionen-Batterien durch die Beziehung V = Voc + IR +Vdl (1) beschrieben werden, wobei V die gemessene Batterieanschlussspannung ist, I der gemessene Batterieanschlussstrom ist, V_oc die Leerlaufspannung ist, R der ohmsche Widerstandswert ist und V_dl die Doppelschichtspannung ist. Die Doppelschichtspannung V_dl kann weiter als ein dynamischer Prozess erster Ordnung modelliert werden, der gegeben ist durch Vdl = AdtI–1 + (1 – dtτ )Vdl-1 (2)wobei
eine Konstante ist, welche zu der äquivalenten Doppelschichtkapazität C_dl umgekehrt proportional ist, dt das Abtastzeitintervall ist, τ die Zeitkonstante des Doppelschichtprozesses ist und I_–1 und V_dl-1 den Batteriestrom bzw. die Doppelschichtspannung des vorherigen zeitlichen Augenblicks anzeigen. Auf der Grundlage der Gleichungen (1) und (2) kann das Batteriemodell in der folgenden diskreten Form geschrieben werden: V(k) = VocU(k) + RI(k) + Vdl(k) (3) Vdl(k) = Vdl(k – 1) – Bdt(k)Vdl(k – 1) + Adt(k)I(k – 1) (4)wobei k der Zeitschritt ist, U(k) die Einheitssprungfunktion ist (d. h. U(k) = 1 für k ≥ 0, und U(k) = 0 für k < 0), und B = 1 / τ eine Konstante ist, die zu der Zeitkonstante τ umgekehrt proportional ist.
Bei dem in den Gleichungen (3) und (4) beschriebenen Batteriemodell müssen vier interne Batterieparameter aus der gemessenen Batterieanschlussspannung V(k) und dem Strom I(k) für Steuerungszwecke geschätzt werden. Diese vier internen Batterieparameter sind: die Leerlauf spannung V_oc (wird verwendet, um den Batterie-SOC abzuleiten); der ohmsche Widerstandswert R (wird verwendet, um die Leistung vorherzusagen); und die Konstanten A und B (werden auch zur Vorhersage der Leistung verwendet). Es wird angemerkt, dass, sobald die Parameter A und B ermittelt sind, die Doppelschichtspannung V_dl unmittelbar aus der nachstehenden Gleichung (5) beschafft werden kann. Mit anderen Worten werden alle Batterievariablen in dem Modell auf adaptive Weise in Echtzeit geschätzt, ohne sich auf irgendwelche Nachschlagetabellen zu verlassen.
Als Nächstes wird eine Differenzengleichung aus den Gleichungen (3) und (4) abgeleitet, um die Lithium-Ionen-Batterie zu modellieren. Dies wird erreicht, indem der Ausdruck für V_dl(k) aus der Gleichung (4) in die Gleichung (3) eingesetzt wird, um zu erhalten V(k) = VocU(k) + RI(k) + [Vdl(k – 1) – Bdt(k)Vdl(k – 1) + Adt(k)I(k – 1)] (5)
Aus der Gleichung (3) folgt V(k – 1) = V_ocU(k – 1) + RI(k – 1) + V_dl(k – 1), aus welchem folgt, dass Vdl(k – 1) = V(k – 1) – VocU(k – 1) – RI(k – 1) (6)
Ein Ersetzen von V_dl(k – 1) in der Gleichung (5) durch das, was in Gleichung (6) offengelegt ist, und ein Ausdehnen der rechten Seite von Gleichung (5) führt zu V(k) = VocU(k) + RI(k) + V(k – 1) – VocU(k – 1) – RI(k – 1) – Bdt(k)V(k – 1) + BVocdt(k)U(k – 1) + Bdt(k)RI(k – 1) + Adt(k)I(k – 1) (7)
Ein Umstellen von (7) und ein Berücksichtigen, dass U(k) = U(k – 1) für k > 0 gilt, führt zu V(k) – V(k – 1) = –Bdt(k)V(k – 1) + R[I(k) – I(k – 1)] + (BR + A)dt(k)I(k – 1) + BVocdt(k)U(k – 1) (8)
Die Differenzengleichung (8) enthält nur die gemessenen oder bekannten Werte, wie etwa V(k), V(k – 1), I(k), I(k – 1), dt(k) und U(k – 1), und die Batterieparameter, die geschätzt werden müssen. Daher setzt die Differenzengleichung (8) die internen Batterieparameter explizit in Beziehung zu der Batterieanschlussspannung und dem -strom. Auf der Grundlage dieses Modells kann ein adaptiver Algorithmus entwickelt werden, um die internen Batterieparameter aus der Anschlussspannung und dem -strom zu extrahieren.
Batterieparameterextraktion
In diesem Abschnitt wird ein adaptiver Algorithmus zur Extraktion von vier Parametern für das Batteriemodell entwickelt, das durch die Differenzengleichung (8) dargestellt ist. Zur Vereinfachung werden die folgenden Variablen (Batterieparameter) definiert: θ₁ = –B, θ₂ = R, θ₃ = BR + A, und θ₄ = BV_oc. Dann wird die Differenzengleichung (8) umgeschrieben zu V(k) – V(k – 1) = θ1dt(k)V(k – 1) + θ2[I(k) – I(k – 1)] + θ3dt(k)I(k – 1) + θ4dt(k)U(k – 1) (9)
Um die Beschreibung zu vereinfachen, wird θ = [θ₁, θ₂, θ₃, θ₄]^T als ein Vektor aus unbekannten Parametern definiert, Φ(k) = [dt(k)V(k – 1), I(k) – I(k – 1), dt(k)I(k – 1), dt(k)U(k – 1)]T als ein Vektor mit bekannten Signalen definiert und ferner Gleichung (9) dargestellt durch V(k) – V(k – 1) = θTΦ(k) (10)
Der hochgestellte Buchstabe T in den voranstehenden Ausdrücken zeigt eine transponierte Matrix an. In der Praxis werden die Parameter in dem Vektor θ auf der Grundlage der bekannten Werte von V(k), V(k – 1) und Φ(k) geschätzt und dann die relevanten Batterieparameter aus den geschätzten θ-Parametern gemäß der folgenden Gleichungen berechnet: B = -θ1 (11) R = θ2 (12) A = θ3 + θ1θ2 (13)
Der hier beschriebene Differenzengleichungsansatz erleichtert die Fähigkeit, auf die Batteriemodellkalibrierungen dynamisch über eine Synthese von Anschlussspannungskomponenten zurückzugreifen, die voneinander unabhängig sind (und daher mit Bezug auf den Rückgriff voneinander linear separabel sind).
3 ist ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform eines Batterie-SOC-Ermittlungsprozesses 300 veranschaulicht, der die voranstehend beschriebenen Techniken implementiert. Die verschiedenen Aufgaben, die in Verbindung mit dem Prozess 300 ausgeführt werden, können durch eine Software, eine Hardware, eine Firmware oder eine beliebige Kombination daraus ausgeführt werden. Zu Veranschaulichungszwecken kann sich die folgende Beschreibung des Prozesses 300 auf Elemente beziehen, die voranstehend in Verbindung mit 1 und 2 erwähnt wurden. In der Praxis können Abschnitte des Prozesses 300 von verschiedenen Elementen eines Diagnose- und Steuerungssystems für eine Fahrzeugbatterie ausgeführt werden, z. B. von dem EMC 104 (1), dem Spannungsmessmittel 206 (2), oder der Einrichtung 208 zur Messung eines elektrischen Stroms. Es ist festzustellen, dass der Prozess 300 eine beliebige Anzahl von zusätzlichen oder alternativen Aufgaben umfassen kann, dass die in 3 gezeigten Aufgaben nicht in der veranschaulichten Reihenfolge ausgeführt werden müssen, und dass der Prozess 300 in einer umfassenderen Prozedur oder einem Prozess mit zusätzlicher Funktionalität, welche hier nicht im Detail beschrieben ist, enthalten sein kann.
Bei einer praktischen Anwendung wird der Prozess 300 immer dann eingeleitet, wenn das Hostfahrzeug eingeschaltet wird. Diesbezüglich beginnt der Prozess 300 mit einer Initialisierungsprozedur (Aufgabe 302). Während dieser Initialisierung werden ein willkürlicher anfänglicher Anschlussspannungswert und ein willkürlicher anfänglicher Anschlussstromwert bereitgestellt. Diese Anfangswerte sind insofern willkürlich, als sie keine genauen Schätzungen der entsprechenden zu messenden Werte sein müssen. Tatsächlich kann ein beliebiger praktischer Wert für die anfängliche Anschlussspannung bereitgestellt werden und ein beliebiger praktischer Wert kann für den anfänglichen Anschlussstrom bereitgestellt werden. Dieses sehr nachlässige Kriterium steht in deutlichem Kontrast zu existierenden Techniken, die genaue Anfangszustände für eine korrekte rekursive Bestimmung benötigen.
Während der Aufgabe 302 werden der anfängliche Anschlussspannungswert V(0) und der anfängliche Anschlussstromwert I(0) verwendet, um ei nen Anfangszustand für die Erzeugung des nächsten SOC-Werts festzusetzen. Bei dieser Ausführungsform werden Anfangszustände für θ und P (voranstehend beschrieben) festgesetzt, indem das Schätzergebnis des letzten Betriebs des Prozesses 300 aus einem ROM gelesen wird. Die Aufgabe 302 setzt auch die anfängliche Korrelationsmatrix P als eine positive definite 4×4-Matrix fest. Diese Korrelations- oder Kovarianzmatrix P zeigt das Ausmaß an, in welchem sich Zufallsvariablen gleichzeitig verändern können. Bei dieser Ausführungsform sind vier unabhängige Variablen in dem Vektor Φ(k) aufgelistet.
Nach der Initialisierung beschafft der Prozess 300 Messdaten für die Anschlussspannung (Aufgabe 304). Bei dieser Ausführungsform umfassen die Messdaten abgetastete Anschlussspannungsdaten V(k), abgetastete Anschlussstromdaten I(k) und abgetastete Batterietemperaturdaten, die in den Speicher eingelesen werden, wobei k den aktuellen zeitlichen Abtastpunkt darstellt. Bei einer praktischen Ausführungsform werden die Messdaten alle 100 Millisekunden einmal abgetastet. Selbstverständlich kann eine Ausführungsform von Prozess 300 andere Abtastzeiten und/oder gestaffelte Abtastzeiten für die verschiedenen gemessenen Größen verwenden.
Als nächstes wird die Vektorgröße (k) aus den gegenwärtigen Daten V(k) und I(k), aus den Daten des vorherigen Lesens V(k – 1) und I(k – 1), dem Abtastzeitintervall dt(k) und der Einheitssprungfunktion U(k – 1) = 1 berechnet (Aufgabe 306). Insbesondere wird diese Vektorgröße gemäß der folgenden Beziehung berechnet, welche voranstehend mit Bezug auf Gleichung (9) und Gleichung (10) erläutert wurde: ϕ(k) = [dt(k)V(k – 1), I(k) – I(k – 1)dt(k)I(k – 1), dt(k)U(k – 1)]T
Zudem berechnet der Prozess 300 (Aufgabe 308) einen Verstärkungsvektor G, welcher ein 4×1-Vektor ist, der vier Verstärkungsfaktoren für die vier unbekannten Parameter in θ umfasst. Bei dieser Ausführungsform wird der Verstärkungsvektor G gemäß der folgenden Beziehung berechnet:
Hier ist P die Korrelationsmatrix für die Batterieparameter θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄, und λ ist ein Vergessensfaktor, wobei 0 < λ ≤ 1 ist. Der Verstärkungsvektor stellt eine Verstärkung dar, die auf den Schätzfehler aufgebracht wird, um anzuzeigen, wie viel Veränderung bei den geschätzten Parametern für den nächsten zeitlichen Augenblick durchgeführt wird. Der Vergessensfaktor kann als ein sich ändernder Gewichtungsfaktor betrachtet werden, der für aktuellere Daten höher ist und für weiter entfernte Daten niedriger; der Vergessensfaktor vermindert schließlich die sehr alten Daten.
Bei Aufgabe 310 berechnet der Prozess 300 einen Schätzfehler (α) gemäß der Beziehung α = V(k) – V(k – 1) – θT ϕ(k). Der Schätzfehler ist der Fehler zwischen dem gemessenen Wert und dem Wert, der aus dem geschätzten Ergebnis abgeleitet wird. Ein größerer Fehler bedeutet, dass die geschätzten Parameter von ihren realen Werten derart abweichen, dass bei den geschätzten Parametern bei dem nächsten zeitlichen Augenblick eine größere Änderung durchgeführt wird. Zusammen mit dem Verstärkungsvektor zeigt der Schätzfehler an, wie viel Änderung bei dem nächsten zeitlichen Augenblick durchgeführt wird. Daher wird das Ziel des Angleichens des gemessenen Werts und des geschätzten Werts erreicht, indem der Schätzfehler minimiert wird. Bei Aufgabe 312 berechnet der Prozess 300 θ auf adaptive Weise, wobei er versucht, den Schätzfehler bei nachfolgen den Iterationen zu minimieren. Diesbezüglich berechnet die Aufgabe 312 θ gemäß der Beziehung θ_new = θ_old + G_α.
Der Prozess 300 fährt fort, indem er relevante Batterieparameter aus dem neuesten θ berechnet (Aufgabe 314). Bei dieser Ausführungsform berechnet die Aufgabe 314 den gegenwärtigen V_oc-Wert, den gegenwärtigen R-Wert, den gegenwärtigen A-Wert und den gegenwärtigen B-Wert aus den aktuellen Werten von θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄. Diese vier Batterieparameter werden unter Verwendung der Gleichungen (11), (12), (13) und (14) berechnet, die voranstehend beschrieben sind. Wie voranstehend erwähnt wurde, hängt der gegenwärtige V_oc-Wert von der V_dl der Lithium-Ionen-Batterie ab, welche nicht direkt gemessen werden kann. Nichts desto weniger ermöglichen es das Batteriemodell und der Algorithmus, die hierin beschrieben sind, dem Prozess 300, den gegenwärtigen V_oc-Wert unter Verwendung von Beziehungen genau zu schätzen, welche V_dl berücksichtigen.
Der Prozess 300 kann auch die Korrelationsmatrix P für den nächsten Datenpunkt aktualisieren (Aufgabe 316). Bei dieser Ausführungsform wird P gemäß der Beziehung
aktualisiert. Die aktualisierte Korrelationsmatrix kann dann für die nächste Iteration verwendet werden.
Schließlich erzeugt der Prozess 300 einen gegenwärtigen SOC-Wert für die Lithium-Ionen-Batterie (Aufgabe 318). In der Praxis ist der gegenwärtige SOC-Wert eine Funktion des gegenwärtigen V_oc-Werts und des gegenwärtigen Werts der abgetasteten Temperaturdaten. Mit Bezug auf Gleichung (14) wird der gegenwärtige V_oc-Wert aus den bekannten gegenwärtigen Werten von θ₁ und θ₄ berechnet, nämlich
Die spezielle Korrelation zwischen dem gegenwärtigen SOC-Wert und den entsprechenden gegenwärtigen Werten von V_oc und der Temperatur können von einem Batterietyp zum nächsten (d. h. Nennbetriebsspannung, Leistungsklassifizierung etc.) und von einem Hersteller zum nächsten variieren. Zum Korrelieren von SOC mit V_oc und der Temperatur können bekannte Techniken verwendet werden. Derartige Techniken sind in dem US-Patent mit der Nummer 6,639,385 und in der US-Patentanmeldung mit der Veröffentlichungsnummer 2004/0162683 A1 offenbart. Der relevante Inhalt dieser Patentdokumente ist durch Bezugnahme hierin aufgenommen. Bei einer praktischen Ausführungsform greift der Prozess 300 auf eine Nachschlagetabelle zu, die mit verschiedenen V_oc- und Temperaturwerten zusammen mit entsprechenden SOC-Werten (d. h. Prozentsätzen) gefüllt ist. Mit anderen Worten umfasst die Nachschlagetabelle vorzugsweise einen SOC-Prozentsatz für alle realistischen und praktischen Kombinationen aus V_oc und der Temperatur.
Wie voranstehend erwähnt wurde, kann der gegenwärtige SOC-Wert als eine Anzeige verwendet werden, ob die Lithium-Ionen-Batterie geladen werden muss. Diesbezüglich kann der Prozess 300 den gegenwärtigen SOC-Wert mit einem Schwellenwert vergleichen, beispielsweise 20% (Abfrageaufgabe 320). Der Schwellenwert kann gemäß der speziellen Systemumgebung, Batteriespezifikationen, Lastbedingungen oder dergleichen gewählt sein. Darüber hinaus können gewisse Ausführungsformen derart ausgestaltet sein, dass der Schwellenwert in Übereinstimmung mit den speziellen Betriebsbedingungen des Fahrzeugs dynamisch eingestellt wird. Wenn der gegenwärtige SOC-Wert kleiner als der Schwellenwert ist, dann veranlasst der Prozess 300 ein Laden der Lithium-Ionen-Batterie (Aufgabe 322). Bei dieser Ausführungsform werden die Fahrzeugsysteme auf eine geeignete Weise gesteuert, um ein Laden so zu bewerkstelligen, wie voranstehend mit Bezug auf 1 beschrieben ist. Es ist festzustellen, dass die Batteriesteuerungsmethodik bei einer Ausführungsform komplizierter sein kann als die Einstellung eines Schwellenwerts und insbesondere ein Batteriesteuerungsalgorithmus für ein Fahrzeug von einer Antriebsstrangsteuerung beeinflusst werden kann. Die hierin beschriebenen Techniken und Technologien liefern einen genauen SOC zur Verwendung mit einer Batteriesteuerung und Leistungsverwaltung.
Wenn der gegenwärtige SOC-Wert den Schwellenwert erfüllt, dann kann der Prozess 300 fortfahren, um zu bestimmen. ob das Betriebsende erreicht ist (Abfrageaufgabe 324). Die Abfrageaufgabe 324 kann auch während oder nach einem Aufladen der Lithium-Ionen-Batterie ausgeführt werden. Hier stellt das Betriebsende einen Zustand dar, bei dem das Fahrzeug seit mindestens einer minimalen Zeitspanne ausgeschaltet ist, beispielsweise eine Minute. Wenn das Betriebsende detektiert wurde, dann speichert der Prozess 300 das gegenwärtige θ im Speicher zur Verwendung als einen Anfangszustand für den nächsten Betrieb (Aufgabe 326). Danach kann der Prozess 300 verlassen werden. Wenn das Betriebsende nicht detektiert wurde, dann sichert der Prozess 300 die gegenwärtigen Datenpunkte V(k) und I(k) zur Verwendung als die Datenpunkte V(k – 1) und I(k – 1) bei der nächsten Aktualisierung und kehrt zu der Aufgabe 304 zurück, um mit dem Aktualisieren von θ und der Korrelationsmatrix P in der voranstehend beschriebenen Weise fortzufahren. Folglich aktualisiert der Prozess 300 auf adaptive Weise den gegenwärtigen SOC-Wert, indem er die Schleife der in 3 gezeigten Aufgaben im Lauf der Zeit wiederholt.
Bei gewissen Ausführungsformen liefert der Prozess 300 andere Informationen als den SOC an eines oder mehrere Fahrzeuguntersysteme. Zum Beispiel kann der Prozess 300 einen oder mehrere der internen Batterie parameter (R, τ, C_dl oder die Doppelschichtspannung V_dl) zur Verwendung bei weiteren Anwendungen, wie etwa einer Leistungsvorhersage und einer Überwachung des Batteriegesundheitszustands (SOH), bereitstellen.
Experimentelle Ergebnisse
Experimentelle Ergebnisse der voranstehend beschriebenen Methodik zur adaptiven Extraktion von vier Parametern zeigen, dass die gemessene Batterieanschlussspannung unter Verwendung des Batteriemodells und der extrahierten Batterieparameter effektiv und effizient geschätzt werden kann. Die Methodik stellt eine sehr genaue Anschlussspannungsschätzung mit einem maximalen Schätzfehler von etwa 5,8 mV bei einer Batteriezelle mit 4,0 Volt bereit. Dies ist deutlich unterhalb der Auflösung von praktischen Fahrzeugspannungssensoren. Bemerkenswerterweise stellt die Methodik eine gute Schätzung von R bei Bedingungen mit einem relativ hohen Strom bereit. Dies ist wichtig, weil der ohmsche Widerstandswert R eine dominante Rolle spielt, wenn die Größe des Batteriestroms hoch ist. Zudem stellt die Methodik eine gute Schätzung der Parameter A und B bei Bedingungen mit einem relativ niedrigen Strom bereit. Dies ist wichtig, weil der Doppelschichteffekt eine dominante Rolle spielt, wenn die Größe des Stroms niedrig ist. In diesen beiden Situationen stimmt die rekonstruierte Spannung, die auf den Batterieparametern beruht, welche durch den adaptiven Algorithmus extrahiert wurden, präzise mit der gemessenen Spannung überein. Außerdem ist die hierin beschriebene Technik über einen weiten Temperaturbereich relativ stabil. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Schätzergebnisse bei 40°C, 25°C und –10°C genau und stabil bleiben.
4 ist ein Graph, der eine berechnete Batteriespannung über die Zeit für ein Beispiel zeigt, bei dem ein unkorrekter anfänglicher Spannungs wert bereitgestellt wurde. Die vertikale Skala zeigt Volt an, die horizontale Skala zeigt die Zeit in Sekunden an und die experimentellen Daten wurden bei einer Temperatur von 40°C beschafft. Eine deutlich versetzte Anfangsspannung 402 wurde absichtlich als ein Anfangszustand eingegeben. Die zwei in gestrichelten Linien gezeigten Spitzen stellen die adaptive Einstellung und Bestimmung der berechneten Batteriespannung dar. Schließlich stellt sich die berechnete Batteriespannung auf eine genaue Schätzung der gemessenen Batteriespannung ein. Somit zeigt 4 die Adaption der Technik und ihre Robustheit gegenüber Abweichungen bei Anfangszuständen. Selbst bei einem vollständig unkorrekten Anfangszustand (etwa 1,9 Volt) adaptiert der Algorithmus und stellt sich schnell ein (in etwa zwanzig Sekunden), um die korrekten Batterieparameterschätzwerte zu beschaffen. Wie in 4 gezeigt ist, schwankt die tatsächlich gemessene Spannung um 3,8 Volt herum und die berechnete Spannung erreicht den 3,8 Volt-Bereich innerhalb von 20 Sekunden.
Obwohl mindestens eine beispielhafte Ausführungsform in der voranstehenden genauen Beschreibung dargestellt wurde, ist festzustellen, dass eine große Anzahl an Variationen existiert. Es ist auch festzustellen, dass die beispielhafte Ausführungsform oder die beispielhaften Ausführungsformen nur Beispiele sind, und nicht dazu gedacht sind, den Schutzumfang, die Anwendbarkeit oder die Ausgestaltung der Erfindung in irgendeiner Weise zu beschränken. Stattdessen wird die voranstehende genaue Beschreibung Fachleuten eine brauchbare Anleitung zur Implementierung der beispielhaften Ausführungsform oder der beispielhaften Ausführungsformen bereitstellen. Es sollte verstanden sein, dass in der Funktion und Anordnung von Elementen verschiedene Änderungen durchgeführt werden können, ohne von dem Schutzumfang der Erfindung abzuweichen, wie er in den beigefügten Ansprüchen und deren juristischen Äquivalenten offengelegt ist.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

- US 6639385 [0060]

Claims

Verfahren zum Ermitteln eines Ladezustands (SOC) einer Batterie, wobei das Verfahren umfasst, dass: abgetastete Anschlussspannungsdaten für eine Lithium-Ionen-Batterie beschafft werden, wobei sich die Lithium-Ionen-Batterie durch ihren ohmschen Widerstandswert (R), ihre Leerlaufspannung (V_oc) und eine Doppelschichtzeitkonstante (τ = C_dlR_ct) auszeichnet, wobei C_dl eine Doppelschichtkapazität der Lithium-Ionen-Batterie ist und R_ct ein Ladungstransfer-Widerstandswert ist; abgetastete Anschlussstromdaten für die Lithium-Ionen-Batterie beschafft werden; ein gegenwärtiger V_oc-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten berechnet wird, wobei der gegenwärtige V_oc-Wert von V_dl-Werten der Lithium-Ionen-Batterie abhängt; und ein gegenwärtiger SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass abgetastete Batterietemperaturdaten für die Lithium-Ionen-Batterie beschafft werden, wobei das Erzeugen eines gegenwärtigen SOC-Werts umfasst, dass der gegenwärtige SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert und den abgetasteten Batterietemperaturdaten erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass der gegenwärtige SOC-Wert auf adaptive Weise aktualisiert wird, indem die Schritte des Beschaffens abgetasteter Anschlussspannungsdaten, des Beschaffens abgetasteter Anschlussstromdaten, des Berechnens eines gegenwärtigen V_oc-Werts und des Erzeugens eines gegenwärtigen SOC-Werts im Lauf der Zeit wiederholt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass: ein willkürlicher anfänglicher Anschlussspannungswert bereitgestellt wird; ein willkürlicher anfänglicher Anschlussstromwert bereitgestellt wird; und ein Anfangszustand zur Erzeugung des gegenwärtigen SOC-Werts festgesetzt wird, wobei der Anfangszustand auf dem willkürlichen anfänglichen Anschlussspannungswert und dem willkürlichen anfänglichen Anschlussstromwert basiert.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass ein gegenwärtiger R-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass ein gegenwärtiger V_dl-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass ein gegenwärtiger A-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst, dass: der gegenwärtige SOC-Wert mit einem Schwellenwert verglichen wird; und ein Aufladen der Lithium-Ionen-Batterie eingeleitet wird, wenn der gegenwärtige SOC-Wert kleiner als der Schwellenwert ist.
Verfahren zum Ermitteln eines Ladezustands (SOC) einer Batterie mit einem ohmschen Widerstandswert (R), einer Doppelschichtspannung (V_dl), einer Leerlaufspannung (V_oc) und einer kennzeichnenden Konstante
wobei C_dl eine Doppelschichtkapazität der Batterie ist, wobei das Verfahren umfasst, dass: abgetastete Anschlussspannungsdaten (V) für die Batterie beschafft werden; abgetastete Anschlussstromdaten (I) für die Batterie beschafft werden; eine Vektorgröße ϕ(k) gemäß der Beziehung ϕ(k) = [dt(k)V(k – 1), I(k) – I(k – 1)dt(k)I(k – 1), dt(k)U(k – 1)]T berechnet wird, wobei k einen gegenwärtigen Zeitschritt anzeigt und U() eine Einheitssprungfunktion bezeichnet; Batterieparameter θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄ gemäß der Beziehung V(k) – V(k – 1) = θT ϕ(k) berechnet werden, wobei θ = [θ₁, θ₂, θ₃, θ₄]^T ist; und ein gegenwärtiger SOC-Wert aus den Batterieparametern θ₁ und θ₄ erzeugt wird; wobei θ1 = –B = –1τ , wobei τ eine Doppelschichtzeitkonstante für die Batterie ist; θ2 = R; θ3 = BR + A; und θ4 = BVoc.
Verfahren nach Anspruch 9, das ferner umfasst, dass abgetastete Batterietemperaturdaten für die Batterie beschafft werden, wobei das Erzeugen eines gegenwärtigen SOC-Werts umfasst, dass der gegenwärtige SOC-Wert aus den Batterieparametern θ₁ und θ₄ und aus den abgetasteten Batterietemperaturdaten erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 9, das ferner umfasst, dass: ein willkürlicher anfänglicher Anschlussspannungswert bereitgestellt wird; ein willkürlicher anfänglicher Anschlussstromwert bereitgestellt wird; und ein Anfangszustand zur Erzeugung des gegenwärtigen SOC-Werts festgesetzt wird, wobei der Anfangszustand auf dem willkürlichen anfänglichen Anschlussspannungswert und dem willkürlichen anfänglichen Anschlussstromwert basiert.
Verfahren nach Anspruch 9, das ferner umfasst, dass: der gegenwärtige SOC-Wert mit einem Schwellenwert verglichen wird; und ein Aufladen der Batterie eingeleitet wird, wenn der gegenwärtige SOC-Wert kleiner als der Schwellenwert ist.
Verfahren nach Anspruch 9, das ferner umfasst, dass ein gegenwärtiger V_oc-Wert für die Batterie gemäß der Beziehung
berechnet wird, wobei das Erzeugen eines gegenwärtigen SOC-Werts umfasst, dass der gegenwärtige SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Berechnen der Batterieparameter θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄ umfasst, dass: ein Verstärkunsvektor (G) gemäß der Beziehung
berechnet wird, wobei P eine Korrelationsmatrix für die Batterieparameter θ₁, θ₂, θ₃ und θ₄ ist, λ ein Vergessensfaktor ist und 0 < λ ≤ 1 ist; ein Schätzfehler (α) gemäß der Beziehung α = V(k) – V(k – 1) – θT ϕ(k) berechnet wird; und θ gemäß der Beziehung θ_new = θ_old + Gα auf adaptive Weise berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 14, das ferner umfasst, dass P gemäß der Beziehung
aktualisiert wird.
Diagnose- und Steuerungssystem für eine Fahrzeugbatterie, wobei das Diagnose- und Steuerungssystem umfasst: einen Lithium-Ionen-Batteriestapel mit einem ohmschen Widerstandswert (R), einer Doppelschichtspannung (V_dl), einer Leerlaufspannung (V_oc) und einer kennzeichnenden Konstante
, wobei C_dl eine Doppelschichtkapazität des Lithium-Ionen-Batteriestapels ist; ein Wechselrichtermodul, das mit dem Lithium-Ionen-Batteriestapel gekoppelt ist; und einen Controller, der mit dem Wechselrichtermodul und dem Lithium-Ionen-Batteriestapel gekoppelt ist, wobei der Controller ausgestaltet ist, um einen Betrieb des Wechselrichtermoduls zu regeln, und wobei der Controller ein computerlesbares Medium umfasst, das darauf gespeicherte computerausführbare Anweisungen aufweist, um einen Ladezustand (SOC) des Lithium-Ionen-Batteriestapels zu ermitteln, wobei die computerausführbaren Anweisungen geschrieben sind, um: abgetastete Anschlussspannungsdaten für den Lithium-Ionen-Batteriestapel zu beschaffen; abgetastete Anschlussstromdaten für den Lithium-Ionen-Batteriestapel zu beschaffen; einen gegenwärtigen V_oc-Wert aus den abgetasteten Anschlussspannungsdaten und den abgetasteten Anschlussstromdaten zu berechnen, wobei der gegenwärtige V_oc-Wert von V_dl-Werten des Lithium-Ionen-Batteriestapels abhängt; und einen gegenwärtigen SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert zu erzeugen.
Diagnose- und Steuerungssystem nach Anspruch 16, wobei die computerausführbaren Anweisungen geschrieben sind, um: abgetastete Batterietemperaturdaten für den Lithium-Ionen-Batteriestapel zu beschaffen; und den gegenwärtigen SOC-Wert aus dem gegenwärtigen V_oc-Wert und den abgetasteten Batterietemperaturdaten zu erzeugen.
Diagnose- und Steuerungssystem nach Anspruch 16, wobei die computerausführbaren Anweisungen geschrieben sind, um den gegenwärtigen SOC-Wert durch ein Wiederholen der Schritte des Beschaffens abgetasteter Anschlussspannungsdaten, des Beschaffens abgetasteter Anschlussstromdaten, des Berechnens eines gegenwärtigen V_oc-Werts und des Erzeugens eines gegenwärtigen SOC-Werts im Lauf der Zeit auf adaptive Weise zu aktualisieren.
Diagnose- und Steuerungssystem nach Anspruch 16, wobei die computerausführbaren Anweisungen geschrieben sind, um: einen willkürlichen anfänglichen Anschlussspannungswert bereitzustellen; einen willkürlichen anfänglichen Anschlussstromwert bereitzustellen; und einen Anfangszustand zur Erzeugung des gegenwärtigen SOC-Werts festzusetzen, wobei der Anfangszustand auf dem willkürlichen anfänglichen Anschlussspannungswert und dem willkürlichen anfänglichen Anschlussstromwert basiert.
Diagnose- und Steuerungssystem nach Anspruch 16, wobei die computerausführbaren Anweisungen geschrieben sind, um: den gegenwärtigen SOC-Wert mit einem Schwellenwert zu vergleichen; und ein Laden des Lithium-Ionen-Batteriestapels einzuleiten, wenn der gegenwärtige SOC-Wert kleiner als der Schwellenwert ist.