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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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1. Gebiet der Erfindung
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Diese Erfindung betrifft allgemein ein Verfahren zum Schätzen von Batterieparametern, das mehrere Abtastraten verwendet, und insbesondere ein Verfahren zum Schätzen von Batterieparametern, das zwei verschiedene Abtastzeiten verwendet, wobei eine Batterieanschlussspannung und ein Batterieanschlussstrom mit einer hohen Abtastrate abgetastet werden, um die Batterieleerlaufspannung (OCV) und den Hochfrequenzwiderstand zu schätzen, und die Batterieanschlussspannung und der Batterieanschlussstrom mit einer niedrigen Abtastrate erneut abgetastet werden, um Batterieparameter zu schätzen, die zum Schätzen der Batterieleistung verwendet werden können.
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2. Erörterung der verwandten Technik
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Elektrofahrzeuge werden zunehmend verbreiteter. Diese Fahrzeuge umfassen Hybridfahrzeuge, wie etwa die Elektrofahrzeuge mit erweiterter Reichweite (EREV), die eine Batterie und eine Hauptleistungsquelle, wie etwa einen Verbrennungsmotor, Brennstoffzellensysteme usw., miteinander kombinieren, und reine Elektrofahrzeuge, wie etwa die Batterie-Elektrofahrzeuge (BEV). Alle diese Elektrofahrzeugtypen verwenden eine Hochspannungsbatterie, die eine Anzahl von Batteriezellen enthält. Diese Batterien können verschiedene Batterietypen sein, wie etwa Lithium-Ionen, Nickelmetallhydrid, Bleisäure usw. Eine typische Hochspannungsbatterie für ein Elektrofahrzeug kann 196 Batteriezellen enthalten, die etwa 400 Volt Leistung liefern. Die Batterie kann individuelle Batteriemodule enthalten, wobei jedes Batteriemodul eine bestimmte Anzahl von Batteriezellen enthalten kann, wie etwa zwölf Zellen. Die individuellen Batteriezellen können elektrisch in Reihe geschaltet sein oder eine Reihe von Zellen kann elektrisch parallel geschaltet sein, wobei eine Anzahl von Zellen in dem Modul in Reihe verbunden ist und jedes Modul mit den anderen Modulen elektrisch parallel geschaltet ist. Unterschiedliche Fahrzeugentwürfe enthalten unterschiedliche Batteriekonstruktionen, die vielfältige Kompromisse und Vorteile für eine spezielle Anwendung verwenden.
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Batterien spielen eine wichtige Rolle bei der Leistungsversorgung von Elektrofahrzeugen und Hybridfahrzeugen. Die Effektivität der Batterieregelung und der Leistungsverwaltung ist essentiell für die Fahrzeugleistung, die Kraftstoffsparsamkeit, die Batterielebensdauer und den Fahrgastkomfort. Für die Batterieregelung und Leistungsverwaltung müssen zwei Zustände der Batterie, nämlich der Ladezustand (SOC) und die Batterieleistung, vorhergesagt oder geschätzt und in Echtzeit überwacht werden, weil sie im Fahrzeugbetrieb nicht messbar sind. Der Batterieladezustand und die Batterieleistung können unter Verwendung eines einfachen Ersatzschaltungsmodells der Batterie geschätzt werden, welches die Batterieleerlaufspannung (OCV), den ohmschen Widerstand der Batterie und ein RC-Paar, das einen Widerstand und eine Kapazität enthält, unter Verwendung der Batterieanschlussspannung und des Batterieanschlussstroms definiert. Daher müssen beide Batteriezustände aus Batterieparametern abgeleitet werden, die aus der Batterieanschlussspannung und dem Batterieanschlussstrom geschätzt werden. Auf dem Gebiet wurden einige wenige Batteriezustands-Schätzalgorithmen unter Verwendung unterschiedlicher Methodiken entwickelt, und einige wurden in Fahrzeugen implementiert.
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Es ist gut bekannt, dass Dynamiken einer Batterie allgemein nichtlinear sind und in hohem Maß von Batteriebetriebsbedingungen abhängen. Für eine fahrzeugeigene Batterieparameterschätzung wird jedoch ein lineares Modell mit ein paar wenigen Frequenzmodi verwendet, um die dominanten Dynamiken einer Batterie für eine spezielle Anwendung, wie etwa eine Leistungsvorhersage oder eine SOC-Schätzung, anzunähern. Der Grund dafür liegt hauptsächlich in der begrenzten Rechenleistung und dem begrenzten Speicher, die für fahrzeugeigene Anwendungen zur Verfügung stehen. Selbst wenn tatsächlich unbegrenzte Rechenleistung und unbegrenzter Speicher zur Verfügung stünden, kann die genaue Schätzung aller Batterieparameter in einem komplexen Modell mit so vielen Frequenzmodi wie möglich nicht garantiert werden, weil die Erregung von Signalen, normalerweise der Batterieanschlussspannung und des Batterieanschlussstroms, begrenzt ist. Es ist daher weder praktikabel noch notwendig, alle Frequenzmodi mir einem Modell abzudecken, solange der durch Modellunsicherheiten verursachte Schätzfehler für eine spezielle Anwendung in einem akzeptablen Bereich liegt.
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Um die Speicher- und Rechenkosten zu minimieren, wird ein Batteriemodell, das so einfach wie möglich ist, stark bevorzugt. Andererseits müssen verschiedene Anwendungen durch unterschiedliche Frequenzmodi beschrieben werden. Beispielsweise ist die Merkmalsfrequenz zur Beschreibung des Hochfrequenzwiderstands der Batterie viel höher als die Merkmalsfrequenz, welche die Veränderung bei der Batterieleistung beschreibt. Ein einfaches Modell mit begrenzten Frequenzmodi bringt unvermeidlich Fehler und Unsicherheiten mit sich, da es alle Merkmalsfrequenzen für verschiedene Anwendungen nicht vollständig abdecken kann.
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Die US-Patentanmeldung mit der Seriennummer
11/867,497 , die am 04. Oktober 2007 eingereicht wurde, nun als Veröffentlichungsnummer
US 2009 / 0 091 299 A1 mit dem Titel „Dynamically Adaptive Method For Determining The State of Charge of a Battery“ veröffentlicht ist, dem Anmelder dieser Erfindung gehört und durch Bezugnahme hier mit aufgenommen ist, offenbart ein Verfahren zur Bestimmung des Batterieladezustands und der Batterieleistung unter Verwendung von vier Batterieparametern, nämlich der Batterie-OCV, des ohmschen Widerstands und des Widerstands und der Kapazität eines RC-Paars.
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Die Druckschrift
US 2005 / 0 057 225 A1 offenbart eine verallgemeinerte Schätzvorrichtung für den Zustand und Parameter einer elektrochemischen Zelle, bei der die elektrochemische Zelle mit einer linearen Gleichung modelliert wird, ein Anschlussstrom, eine Anschlussspannung und eine Temperatur der elektrochemischen Zelle gemessen werden und die lineare Gleichung durch eine zeitvariante Zustands- und Parameterschätzvorrichtung verarbeitet wird. Zur Bestimmung von Zuständen und Parametern werden der Anschlussstrom, die Anschlussspannung und die Temperatur der elektrochemischen Zelle herangezogen.
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In der Druckschrift
DE 10 2005 052 448 A1 ist ein Verfahren zum Ermitteln der Funktionsfähigkeit einer Speicherbatterie offenbart, bei dem Kennwerte für den Ladezustand und die Gebrauchstüchtigkeit bei elektrischer Belastung ermittelt werden. Dabei werden Kennlinien in Abhängigkeit von Temperatur und Ladezustand gespeichert und die Leerlaufspannung, der Innenwiderstand und die Temperatur der Batterie gemessen, und durch anschließendes Rückwärtsablesen der Kennlinien wird ein Schätzwert des Ladezustands bestimmt.
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Die Druckschrift
US 2009 / 0 048 793 A1 offenbart eine Zustands- und Parameterschätzvorrichtung für Batterien, die Zustandsvariable und/oder Parameter eines mathematischen Batteriemodells bestimmt, das Korrekturgleichungen aufweist, durch die die Zustandsvariablen und/oder Parameter korrigiert werden.
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Die gegenwärtig existierenden Batteriezustands-Schätzalgorithmen beruhen auf einer einzigen Abtastrate. Ohne zusätzliche Dynamikkomponenten, d.h. zusätzliche Frequenzmodi, in das Batteriemodell aufzunehmen, weisen diese Algorithmen Schwierigkeiten beim Erfassen sowohl schneller Dynamiken zur SOC-Schätzung als auch langsamer Dynamiken zur Leistungsvorhersage auf. Daher ist die Genauigkeit und Robustheit der Algorithmen bei mehreren Anwendungen beeinträchtigt. Mit anderen Worten ist die Abtastrate, welche die Batterieanschlussspannung und den Batterieanschlussstrom misst, im Allgemeinen zu schnell, um die Parameter, die von dem RC-Paar erzeugt werden, genau zu bestimmen, was zu einer in einem gewissen Maß ungenauen Darstellung der Leistungskapazitäten der Batterie an einem beliebigen vorgegebenen Zeitpunkt führt.
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ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Gemäß den Lehren der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Schätzen von Fahrzeugbatterieparametern offenbart, das zwei verschiedene Abtastraten verwendet. Das Verfahren tastet eine Batterieanschlussspannung und einen Batterieanschlussstrom mit einer hohen Abtastrate ab, um die Leerlaufspannung und den Hochfrequenzwiderstand der Batterie zu schätzen. Der Batterieladezustand (SOC) wird aus der Leerlaufspannung hergeleitet. Als Nächstes werden die Batterieanschlussspannung und der Batterieanschlussstrom mit einer niedrigen Abtastrate erneut abgetastet. Aus den mit der niedrigen Rate abgetasteten Signalen können andere Batterieparameter extrahiert werden. Als Nächstes werden alle Batterieparameter, die mit den zwei Abtastraten beschafft wurden, zusammen verwendet, um die Batterieleistung vorherzusagen.
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Zusätzliche Merkmale der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen.
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Figurenliste
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- 1 ist ein vereinfachter Grundriss eines Hybridfahrzeugs, das eine Batterie und eine Hauptleistungsquelle enthält;
- 2 ist ein Schaltplan einer Batterieersatzschaltung mit einen RC-Paar; und
- 3 ist ein Flussdiagramm für einen Algorithmus, der bei einem Verfahren zum Schätzen von Batterieparametern verwendet wird.
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GENAUE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
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Die folgende Erörterung der Ausführungsformen der Erfindung, die auf ein Verfahren zum Schätzen von Batterieparametern unter Verwendung von zwei verschiedenen Abtastraten gerichtet ist, ist rein beispielhaft und ist keinesfalls dazu gedacht, die Erfindung oder ihre Anwendungen oder Verwendungsmöglichkeiten einzuschränken. Beispielsweise weist die Erfindung eine spezielle Anwendung für einen fahrzeugeigenen Algorithmus für Anwendungen im Fahrzeug auf. Fachleute werden jedoch feststellen, dass die Batteriezustandsschätzeinrichtung der Erfindung andere Anwendungen als Fahrzeuganwendungen aufweisen wird.
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Die vorliegende Erfindung schlägt eine neue Batteriezustandsschätzeinrichtung vor, die mehrere Abtastraten und ein einfaches Batteriemodell mit begrenzten Frequenzmodi verwendet, die aber verschiedene Merkmalsfrequenzen für verschiedene Anwendungen betont. Dieses Batteriezustands-Schätzverfahren verbessert die Robustheit und Genauigkeit der SOC-Schätzung und Leistungsvorhersage in signifikanter Weise, ohne eine wesentliche Menge an zusätzlicher Berechnung und Speicherverwendung einzuführen.
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1 ist ein vereinfachter Grundriss eines Fahrzeugs 10, das eine Hochspannungsbatterie 12 und eine Hauptleistungsquelle 14 enthält, und soll ein Hybridfahrzeug, etwa einen Hybridverbrennungsmotor, ein Brennstoffzellensystem usw. darstellen. Das Fahrzeug 10 soll auch ein beliebiges reines Elektrofahrzeug darstellen, das nur eine Batterie als die alleinige Leistungsquelle verwendet. Das Fahrzeug 10 enthält einen Controller 16, der alle Steuermodule und Einrichtungen darstellen soll, die für den korrekten Einsatz der Leistung, welche von der Batterie 12 und der Leistungsquelle 14 zum Antreiben des Fahrzeugs 10, zum Wiederaufladen der Batterie 12 durch die Leistungsquelle 14 oder durch ein regeneratives Bremsen, und zum Bestimmen des SOC und der Leistungskapazität der Batterie notwendig sind, wie nachstehend erörtert wird.
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2 ist ein Schaltplan einer Ersatzschaltung 20 mit einem RC-Paar, die ein einfaches Batteriemodell ist. Die Schaltung 20 enthält einen positiven Anschluss 22 und einen negativen Anschluss 24, die bei 26 eine Leerlaufspannung (OVC) Voc definieren. Die Schaltung 20 enthält einen Widerstand R, der mit 28 bezeichnet ist, in Reihe mit einem RC-Paar, das einen Widerstand Rd, der mit 30 bezeichnet ist, und eine Kapazität Cd, die mit 32 bezeichnet ist, enthält. Die Ersatzschaltung 20 ist hier nur beispielhaft für eine vereinfachte Ersatzschaltung bereitgestellt. Andere Batteriemodelle können kompliziertere Ersatzschaltungen verwenden, die zur Verwendung in der nachstehenden Erörterung zur Ermittlung der verschiedenen Werte anwendbar sein können.
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Der hier erörterte Algorithmus verwendet eine Regression bzw. Zurückentwicklung der Anschlussspannung und des Anschlussstroms, um die Leerlaufspannung (OCV) und den ohmschen Widerstand R, d.h. den Hochfrequenzwiderstand, der Schaltung 20 mit einer hohen Abtastrate zu schätzen. Der SOC der Batterie wird dann aus der OCV durch eine Nachschlagetabelle ermittelt. Als Nächstes werden die OCV und das Potential über den ohmschen Widerstand R von der Anschlussspannung subtrahiert. Die verbleibende Spannung wird weiter zurückentwickelt, um andere Batterieparameter zu erhalten. Diese Regression bzw. Zurückentwicklung wird mit einer niedrigen Abtastrate durchgeführt, um die langsamen Dynamiken der Batterie 12 zu erfassen. Es ist wünschenswert, die Abtastzeit zu verringern, um die Parameter zum Schätzen der Batterieleistung zu ermitteln, weil die höhere Abtastrate, die geeignet ist, um die Leerlaufspannung und den ohmschen Widerstand R der Batterie zu ermitteln, nicht in der Lage ist, die Batteriedynamiken unter Verwendung der vereinfachten Ersatzschaltung 20 genau zu erfassen, weil die Schaltung 20 nicht alle Szenarien zwischen den Abtastpunkten abdecken kann, und es die Möglichkeit einer Parameterdrift gibt. Diese Batterieparameter werden mit der OCV und dem ohmschen Widerstand R kombiniert, um die Batterieleistung vorherzusagen. Die Technik zur Ermittlung der Leerlaufspannung und des Widerstands R mit der vorstehend erörterten hohen Abtastrate ist in der '497-Anmeldung detailliert dargestellt, und die Technik zur Ermittlung der Leerlaufspannung und des ohmschen Widerstands R mit der hohen Abtastrate und des Widerstands Rd und der Kapazität Cd des RC-Paars mit der niedrigen Abtastrate ist nachstehend im Detail dargestellt.
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Bei der Ersatzschaltung 20 mit einem RC-Paar enthält die Batterieanschlussspannung drei Komponenten, die ausgedrückt werden können als:
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Wobei T1 die schnelle Abtastzeit ist, k = 1, 2, 3, ..., V die gemessene Batterieanschlussspannung ist, I der gemessene Batterieanschlussstrom ist, Voc die Leerlaufspannung ist, R der ohmsche Widerstand ist, Vd die Spannung über dem RC-Paar ist und kT1 die Zeitkonstante beinhaltet. Normalerweise wird die Abtastzeit T1 auf der Grundlage der höchsten Abtastrate gewählt, die für eine fahrzeugeigene Fahrzeugschätzung verfügbar ist. Wenn die höchste verfügbare Abtastrate zum Beispiel 10 Hz beträgt, kann die Abtastzeit T1 0,1 Sekunden sein.
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Die Spannung V
d kann ferner durch die folgende Rückwärtsdifferenzformulierung dynamisch beschrieben werden, d.h. der Strom I wird zum Zeitpunkt (k - 1)T
1 ausgewertet:
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Wobei Rd1 und Cd1 der Widerstand bzw. die Kapazität sind, welche das dynamische Verhalten der Batterie unter der Abtastzeit T1 modellieren. Während in Gleichung (2) eine Rückwärtsdifferenzformulierung wiedergegeben ist, können ebenso Verfahren mit einer Vorwärtsdifferenz, bei der der Strom I zum Zeitpunkt kT1 ausgewertet wird, und mit einer Zentraldifferenz, bei der der Strom I zum Zeitpunkt I(kTi) + I ((k-1)T1))/2 ausgewertet wird, verwendet werden, um ähnliche Ausdrücke zu liefern.
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Im Format einer Differentialgleichung erster Ordnung können die Batteriedynamiken beschrieben werden, indem Gleichungen (1) und (2) kombiniert werden zu:
wobei θ
1, θ
2, θ
3 und θ
4 Koeffizienten sind und definiert sind als:
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Auf Gleichung (3) können verschiedene Schätzverfahren, etwa ein rekursives Verfahren der kleinsten Quadrate, angewendet werden, um die Koeffizienten θ
1, θ
2, θ
3, θ
4 zu erhalten. Als Folge können die OCV und der ohmsche Widerstand R abgeleitet werden durch:
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Folglich kann der SOC der Batterie aus der OCV auf der Grundlage ihrer Eins-zu-Eins-Zuordnungsbeziehung abgeleitet werden. Insbesondere werden die Leerlaufspannung und die Batterietemperatur in einer Nachschlagetabelle verwendet, um den SOC der Batterie zu ermitteln.
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Die Merkmalsfrequenz der Batterieleistung liegt gewöhnlich in der Nähe von 1 Hz - 2 Hz, was viel geringer als 1/T
1 ist. Die Spannungs- und Stromanschlussdaten werden folglich mit einer Abtastzeit T
2 > T
1 erneut abgetastet, d.h. die Abtastzeit T
2 ist viel langsamer als die Abtastzeit T
1, um eine genaue Leistungsvorhersage zu erreichen. Die erneut abgetastete Spannung V
d ist gegeben durch:
wobei Voc und R wie zuvor erhalten werden.
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Ähnlich wie bei Gleichung (2) können die Dynamiken des RC-Paars unter der Abtastzeit T
2 beschrieben werden als:
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Wobei µ
1 und µ
2 Koeffizienten sind, die definiert sind durch:
und R
d und C
d der Widerstand und die Kapazität des RC-Paars unter der Abtastzeit T
2 sind.
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Ähnliche Regressionsverfahren können verwendet werden, um θ
1, θ
2, θ
3, θ
4 zu schätzen, wie dies zuvor zum Schätzen von µ
1 und µ
2 getan wurde. Ferner können R
d und C
d hergeleitet werden als:
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Folglich werden die vier Parameter V
oc, R, R
d und C
d aus der Batterieanschlussspannung und dem Batterieanschlussstrom geschätzt, wobei Voc und R mit der hohen Abtastzeit T
1 erhalten werden und R
d und C
d mit der niedrigen Abtastzeit T
2 erhalten werden. Auf der Grundlage der vorstehenden Beschreibung werden die Batteriespannung und der Strom mit verschiedenen Abtastraten zweimal zurückentwickelt, um die Parameter Voc, R, R
d und C
d zu erhalten. Von den vier Parametern stellen die Werte Voc und R die statische Eigenschaft der Batterie 12 dar und Voc wird verwendet, um den SOC abzuleiten. Die anderen zwei Parameter R
d und C
d stellen ein dynamisches Verhalten dar, das in Bezug zu der Leistungsänderung steht. Diese Parameter werden alle vier verwendet, um die Batterieentladeleistung auf der Grundlage der folgenden Gleichung vorherzusagen:
wobei V(kT
2) die Anschlussspannung des gegenwärtigen Zeitpunkts ist, V
min der Minimalwert der Anschlussspannung ist, der zulässig ist, und t > 0 eingestellt wird, um die Maximalleistung in den nächsten t Sekunden vorherzusagen. Zum Beispiel kann die Leistungsvorhersage für zwei Sekunden zum Zeitpunkt kT
2 aus Gleichung (9) mit t = 2 hergeleitet werden. Ein analoger Ausdruck führt zur Ladeleistungsvorhersage, wobei die Ladeleistungsvorhersage Gleichung (16) entspricht, wobei Vmin durch (V
max) ersetzt wird und der resultierende Ausdruck mit -1 multipliziert wird.
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Dieser Prozess kann durch Algorithmusschritte in einem Flussdiagramm 40, das in 3 gezeigt ist, veranschaulicht werden. Bei dem Oval 42 wird der Algorithmus gestartet, der bei der Entscheidungsraute 44 ermittelt, ob das Fahrzeugsystem eingeschaltet oder aktiviert worden ist. Wenn der Algorithmus eingeschaltet oder aktiviert wurde, dann werden Anfangswerte für den Algorithmus gesetzt. Sobald der Algorithmus aktiviert ist, stellt der Algorithmus bei Kästchen 46 die Abtastzeit T1 für die hohe Abtastrate und die Abtastzeit T2 für die niedrige Abtastrate ein. Bei Kästchen 48 stellt der Algorithmus dann die Anschlussspannung, den Anschlussstrom und die Temperatur der Batterie 12 von Sensoren oder aus dem Speicher bereit. Die Batterietemperatur ist notwendig, um den Batterieladezustand unter Verwendung der Leerlaufspannung zu ermitteln.
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Der Algorithmus tastet dann die Batterieanschlussspannung, den Anschlussstrom und die Batterietemperatur bei Kästchen 50 mit der hohen Abtastrate T1 ab. Der Algorithmus verwendet, ebenfalls beim Kästchen 50, den vorstehend erörterten Prozess, speziell die Gleichungen (1) - (7), um die abgetasteten Signale zurück zu entwickeln und um die Koeffizienten θ1, θ2, θ3 und θ4 zu erhalten. Bei Kästchen 52 schätzt oder berechnet der Algorithmus dann die Leerlaufspannung Voc und den ohmschen Widerstand R unter Verwendung der Gleichungen (8) und (9) und leitet den Batterieladezustand aus der Leerlaufspannung Voc ab.
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Bei Kästchen 54 tastet der Algorithmus dann die Anschlussspannung, den Anschlussstrom und die Batterietemperatur mit der langsameren Abtastzeit T2 erneut ab. Beim Kästchen 54 subtrahiert der Algorithmus auch die Leerlaufspannung Voc und IR von der erneut abgetasteten Anschlussspannung, um die Spannung Vd unter Verwendung von Gleichung (10) zu erhalten. Bei Kästchen 56 entwickelt der Algorithmus dann die Spannung Vd und den erneut abgetasteten Strom zurück, um die Koeffizienten µ1 und µ2 zu erhalten, und er berechnet den Widerstand Rd und die Kapazität Cd des RC-Paars unter Verwendung von Gleichungen (12) und (13). Bei Kästchen 58 verwendet der Algorithmus dann die Widerstands- und Kapazitätswerte Rd und Cd, um die Batterieleistung P unter Verwendung von Gleichung (16) für die Zeitdauer t zu ermitteln oder vorherzusagen. Der Algorithmus speichert dann die Batterieparameter Voc, R, Rd und Cd, den Ladezustand und den Leistungsvorhersagewert P bei Kästchen 60 und ermittelt bei Entscheidungsraute 62, ob der Betrieb beendet wurde. Wenn der Betrieb bei der Entscheidungsraute 62 nicht beendet wurde, d.h. das Fahrzeug ausgeschaltet ist, dann kehrt der Algorithmus zum Kästchen 48 zurück, um die Anschlussspannung, den Anschlussstrom und die Temperatur der Batterie 12 zum Schätzen der Parameter Voc, R, Rd und Cd für die nächste Zeitspanne einzulesen. Wenn der Betrieb bei der Entscheidungsraute 62 beendet ist, dann werden bei Kästchen 64 die Batterieparameter Voc, R, Rd und Cd im Speicher für den nächsten Zyklus gespeichert und der Prozess endet beim Oval 66.
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Die vorstehende Erörterung offenbart und beschreibt nur beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Der Fachmann wird aus dieser Erörterung und aus den beiliegenden Zeichnungen und Ansprüchen leicht erkennen, dass darin verschiedene Änderungen, Modifikationen und Variationen vorgenommen werden können, ohne den Geist und den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen, der in den folgenden Ansprüchen definiert ist.