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Die Offenbarung betrifft eine Online-Batteriekapazitätsschätzung, die zum Beispiel in verschiedenen Arten von elektrischen und hybriden Elektrofahrzeugen verwendet werden kann.
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Hybridfahrzeuge sind in unterschiedlichen Formen erhältlich, können unterschiedliche Energiespeichervorrichtungen verwenden und unterschiedlichen Kundenanforderungen genügen. Derzeitige Hybridfahrzeuge sind Hybridelektrofahrzeuge (HEV), die Batterien als Energiespeichersystem verwenden. Das Plug-in-Hybridelektrofahrzeug (PHEV) ist eine Erweiterung der bestehenden Hybridelektrofahrzeug-Technologie (HEV-Technologie). Ein PHEV benutzt ein Batteriepack mit größerer Kapazität als ein Standard-Hybridfahrzeug und weist ferner die Fähigkeit auf, die Batterie über eine Standardstromversorgung aufzuladen, um den Kraftstoffverbrauch zu verringern und die Kraftstoffökonomie eines elektrischen Fahrmodus oder eines gemischten Fahrmodus weiter zu verbessern. Es gibt auch Batterie-Elektrofahrzeug-Anwendungen (BEV-Anwendungen), bei denen eine elektrische Maschine den Verbrennungsmotor vollständig ersetzt.
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Bei den meisten Hybridelektrofahrzeugen (HEV) wird im Allgemeinen nur ein kleiner Anteil der Batteriekapazität verwendet, daher kann die Kapazität als konstant angesehen werden. In einem Plug-in-Hybridelektrofahrzeug (PHEV) oder Batterieelektrofahrzeug (BEV) kann die Batteriekapazitätsabnahme eine signifikante Auswirkung haben. Der Batterieladezustand (SOC) wird definiert als der Prozentsatz der verfügbaren Ladung im Vergleich zu der maximalen Ladekapazität. Zum Beispiel hängt die gut bekannte SOC-Berechnung, die eine Amperestundenintegration verwendet, zum Teil von einer vorbestimmten Batteriekapazität ab. SOC(k + 1) = SOC(k) – Ts* η*I(k) / Q (1) worin SOC der Ladezustand ist, Ts das Zeitintervall ist, η die Auflade-/Entladeeffizienz ist, I der Strom ist und Q die Kapazität ist.
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Aus den vorgenannten Gründen besteht ein Bedarf an der Ableitung der Batteriekapazität basierend auf Batterieverhalten und -daten.
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Hintergrundinformationen sind in der
US 2008/0054850 A1 ,
EP 1873542 B1 ,
WO 06057468 A1 zu finden. Weitere Hintergrundinformationen können in folgenden Dokumenten gefunden werden: Plett, „Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs“ Teil 3. „State and parameter estimation“, Journal of Power Sources 134, Seiten 277–292, Elsevier, 2004; Tate, Jr. et al., „Shortest path stochastic control for hybrid electric vehicles“, International Journal of Robust and Nonlinear Control 18, Seiten 1409–1429, Wiley, 2007.
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DE 10 2011 054 778 A1 bezieht sich auf ein System und Verfahren zur Schätzung der Batteriekapazität und insbesondere auf ein System und ein Verfahren zum Schätzen der Batteriekapazität, während die Batterie in Betrieb ist, wobei das Verfahren das Dividieren integrierter Stromamperestunden aus einem vorhergehenden Fahrzyklus durch eine Änderung im Batterieladezustand (SOC) zwischen dem vorangegangenen Fahrzyklus und einem gegenwärtigen Fahrzyklus beinhaltet, nachdem die Batterie für eine vorbestimmte Zeitdauer, die auf der Temperatur basiert, geruht hat.
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EP 1 975 636 A2 bezieht sich auf ein Verfahren zum Bestimmen der Batteriekapazität einer Batterie, welche bei steigender Anzahl von Lade- und Entladevorgängen abnimmt.
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DE 11 2009 553 T5 bezieht sich auf ein Verfahren zur Batteriekapazitätsschätzung, bei dem der Ladezustand zu einem ersten Zeitpunkt und zu einem zweiten Zeitpunkt bestimmt wird. Die Spannungsmessung zum ersten und zum zweiten Zeitpunkt wird jeweils ausgeführt, wenn die Batterie eine Ruhespannung eingenommen hat.
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In einer Ausführungsform umfasst ein Elektrofahrzeug eine Steuerung, die zum Schätzen der Batteriekapazität gemäß einer ersten Ladezustandsschätzung, einer Ladeintegration und einer zweiten Ladezustandsschätzung konfiguriert ist. Die erste und die zweite Ladezustandsschätzung stimmen mit Zeit- und Temperatureinschränkungen überein und sind derart, dass die geschätzte Batteriekapazität eine begrenzte Ungewissheit aufweist. Die Steuerung ist ferner zum Erzeugen einer Ausgabe basierend auf der geschätzten Batteriekapazität konfiguriert.
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Bei einem möglichen Merkmal ist die Steuerung zum Schätzen der ersten und zweiten Ladezustandsschätzung unabhängig von der Ladeintegration konfiguriert. Das heißt, dass die Ladezustandsparameter, die zum Berechnen der Kapazität verwendet werden, auf eine andere Weise verwendet werden. In einem anderen möglichen Merkmal ist die Steuerung zum Berechnen einer Ungewissheit der geschätzten Batteriekapazität konfiguriert. Dieses besondere Merkmal liefert ein mathematisches Modell zum Kombinieren von Fehlerquellen, um zu bestimmen, wann die Kapazität verlässlich aktualisiert werden kann. Entsprechend kann der Ladezustand auf viele verschiedene Weisen berechnet werden, und Ausführungsformen der Erfindung erfordern keine einzige besondere Art, um den Ladezustand zu berechnen.
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In einer Ausführungsform umfasst ein Elektrofahrzeug eine Steuerung, die zum Überwachen von Keyoff-Ereignissen und Schätzen der Batteriekapazität gemäß einer ersten Ladezustandsschätzung, einer Ladeintegration und einer zweiten Ladezustandsschätzung konfiguriert ist. Die erste und die zweite Ladezustandsschätzung entsprechen den jeweiligen ersten und zweiten konsekutiven Keyoff-Ereignissen und stimmen mit den Zeit- und Temperatureinschränkungen überein, sodass die Ladezustandsschätzungen auf den Batterie-Ruhespannungen basieren. Die Steuerung ist ferner zum Erzeugen einer Ausgabe basierend auf der geschätzten Batteriekapazität konfiguriert.
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Man wird zu schätzen wissen, dass Ausführungsformen der Erfindung ein oder mehrere zusätzliche Merkmale beinhalten können, einzeln oder in verschiedenen Kombinationen. Auch können die Ausführungsformen der Erfindung in Elektrofahrzeugen verwendet werden, zum Beispiel in Hybridelektrofahrzeugen (PHEV), Batterieelektrofahrzeugen (BEV) oder anderen Elektrofahrzeuganwendungen. Ferner wird man zu schätzen wissen, dass die Keyoff-Ereignisse und Keyon-Ereignisse ausgelegt werden können als Ereignisse des Öffnens und Schließens des Hauptbatterieschützes, als Drucktaster-Ereignisse (für Taster-Start- und Stopp-Anwendungen) oder als andere ähnliche Ereignisse, die einem Fachmann verständlich sind.
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In einem Merkmal basiert die erste Ladezustandsschätzung auf einer ersten Batterie-Ruhespannung, die nicht weniger als eine erste vorbestimmte Zeitmenge nach dem ersten Keyoff-Ereignis gemessen wird. In einem weiteren Merkmal wird die erste Batterie-Ruhespannung nicht mehr als einen vorbestimmten Zeitgrenzwert nach dem Keyoff-Ereignis gemessen. Bei einem anderen Merkmal wird die erste Batterie-Ruhespannung gemessen, wenn eine Batterietemperatur nicht weniger als ein minimaler Temperaturkalibrierwert ist. Bei einem anderen Merkmal wird die erste Batterie-Ruhespannung gemessen, wenn eine Batterietemperatur nicht mehr als ein maximaler Temperaturkalibrierwert ist.
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Bei einem weiteren Merkmal basiert die zweite Ladezustandsschätzung auf einer zweiten Batterie-Ruhespannung, die nicht weniger als eine zweite vorbestimmte Zeitmenge nach dem zweiten Keyoff-Ereignis gemessen wird. Bei einem weiteren Merkmal wird die erste Batterie-Ruhespannung gemessen, wenn eine Batterietemperatur eine erste Temperatur ist, die zweite Batterie-Ruhespannung wird gemessen, wenn die Batterietemperatur eine zweite Temperatur ist, wobei eine Differenz zwischen der ersten und der zweiten Temperatur nicht mehr als einen Deltatemperatur-Kalibrierwert beträgt.
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In einem Aspekt der Erfindung sind die Zeit- und Temperatureinschränkungen ausgewählt aus einer Gruppe, die (i) einen ersten Satz von Einschränkungen enthält, der Ladezustandsschätzungen basierend auf Batterie-Ruhespannungen ermöglicht, und (ii) einen zweiten Satz von Einschränkungen, der in Bezug auf den ersten Satz von Einschränkungen entspannt ist, aber dennoch Ladezustandsschätzungen basierend auf Batterie-Ruhespannungen ermöglicht.
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In einem anderen Aspekt der Erfindung basiert die zweite Ladezustandseinschätzung auf einer zweiten Batterie-Ruhespannung, die nicht weniger als eine zweite vorbestimmte Zeitmenge nach dem zweiten Keyoff-Ereignis gemessen wird, und die Steuerung weist eine Hochfahrzeitsteuerung auf, wobei die Hochfahrzeitsteuerung zum Hochfahren der Steuerung nach dem zweiten Keyoff-Ereignis konfiguriert ist.
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In einem anderen Aspekt der Erfindung unterliegt die geschätzte Batteriekapazität einer Obergrenze und einer Untergrenze für eine zulässige Variation zwischen einer derzeitigen geschätzten Batteriekapazität und einer vorherigen geschätzten Batteriekapazität.
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In einem anderen Aspekt der Erfindung ist die Steuerung ferner konfiguriert, das Schätzen der Batteriekapazität zu vermeiden, wenn ein Steckdosen-Aufladeereignis zwischen der ersten und der zweiten Ladezustandsschätzung auftritt.
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In einem anderen Aspekt der Erfindung ist die Steuerung ferner konfiguriert, das Schätzen der Batteriekapazität zuzulassen, wenn ein Zellenausgleich-Ereignis zwischen der ersten und der zweiten Ladezustandsschätzung auftritt.
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In einer anderen Ausführungsform wird ein Verfahren zum Steuern eines Elektrofahrzeugs bereitgestellt. Das Verfahren umfasst das Überwachen von Keyoff-Ereignissen; und Schätzen der Batteriekapazität gemäß einer ersten Ladezustandsschätzung, einer Ladeintegration und einer zweiten Ladezustandsschätzung. Die erste und die zweite Ladezustandsschätzung entsprechen den jeweiligen ersten und zweiten konsekutiven Keyoff-Ereignissen und stimmen mit den Zeit- und Temperatureinschränkungen überein, sodass die Ladezustandsschätzungen auf den Batterie-Ruhespannungen basieren. Das Verfahren umfasst ferner das Erzeugen einer Ausgabe basierend auf der geschätzten Batteriekapazität.
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Es zeigen:
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1 ein Flussdiagramm, das die Kalibrierauswahl für die Basis- und erzwungene Kapazitätserlernung darstellt.
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2 zeigt ein Flussdiagramm für die Kapazitätsbegrenzung während des Lernprozesses;
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3 zeigt die allgemeine Abfolge von Aktionen in der ausführlichen Algorithmus-Hauptroutine in der beispielhaften Ausführungsform der Erfindung zur Online-Batteriekapazitätsschätzung;
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4 zeigt eine Routine zur Handhabung von Ladeereignissen und Zellenausgleich-Ereignissen vor dem Lesen der ersten Ruhespannung (OCV);
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5 zeigt eine Routine zur Handhabung von Ladeereignissen und Zellenausgleich-Ereignissen vor dem Lesen der zweiten Ruhespannung (OCV);
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6 zeigt die Bestimmung, ob verschiedene Einschränkungen erfüllt werden, um das Erlernen zu ermöglichen; und
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7 zeigt die Bestimmung, ob verschiedene Einschränkungen zum Ermöglichen des Erlernens erfüllt sind, wenn ein Aufweck-Timer verwendet wird.
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Hierin offenbart sind, falls erforderlich, detaillierte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung; jedoch muss man verstehen, dass die offenbarten Ausführungsformen rein beispielhaft für die Erfindung sind, die in verschiedenen und alternativen Formen ausgeführt werden kann. Ferner sind die Figuren nicht unbedingt maßstabsgetreu; einige Merkmale können vergrößert oder verkleinert dargestellt sein, um Details bestimmter Komponenten darzustellen. Daher sind spezifische hierin offenbarte strukturelle und funktionelle Details nicht als einschränkend auszulegen, sondern nur als repräsentative Grundlage, um einen Fachmann verschiedene Anwendungen der vorliegenden Erfindung zu lehren.
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Wenn der Ladezustand ausreichend bekannt ist, könnte die Kapazität wie folgt errechnet werden:
worin Q die Kapazität ist, I der Strom ist, Δt die Probenahmezeit ist, SOCf und SOCi der End- bzw. Anfangsladezustand sind.
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Die Ungewissheit, die mit der Lösung von Gleichung (2) verknüpft ist, kann wie folgt ausgedrückt werden:
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Die Ungewissheitsfaktoren, die in Gleichung (3) gezeigt sind, legen nahe, dass der Durchsatz bedeutend und gleichzeitig die Zeitdauer kurz sein muss, um die Kapazität Q präzise zu schätzen. Auch muss der Delta-SOC ausreichend groß sein und die SOC-Berechnung muss unabhängig von der Kapazität Q sein.
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Vor dem Fortfahren mit der ausführlichen Algorithmus-Beschreibung für eine beispielhafte Ausführungsform wird Folgendes als ein Satz von Grundkalibrierungen genommen.
Variabel | Standardwert | Physikalische Bedeutung |
TPbase | 5 Amperestunden | Minimaler Amperestunden-Wert (Durchsatz) für einen vorgegebenen Fahrzyklus, auf dessen Basis die Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
SOCdeltabase | 25 % | Minimale Differenz des SOC in zwei konsekutiven KeyOff-KeyOn-Ereignissen, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
Timedeltabase | 1800 Sekunden | Maximale Zeitdauer für einen vorgegebenen Fahrzyklus, auf dessen Basis die Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
Tempminbase | 0 ºC | Minimale Batterietemperatur bei KeyOff zu KeyOn, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
Tempmaxbase | 60 ºC | Maximale Batterietemperatur bei KeyOff zu KeyOn, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
Tempdeltabase | 20 ºC | Maximale Deltatemperatur zwischen zwei KeyOff- auf KeyOn-Ereignissen, während derer die Kapazitätserlernung ausgeführt werden kann. |
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Ein besonderer Fall ist, dass aufgrund aller Begrenzungen, die auf Kalibrierwerten basieren, die Kapazitätserlernung einen langen Zeitraum hindurch nicht durchgeführt wurde. Wenn dies der Fall ist, besteht ein Bedarf an einem erzwungenen Kapazitätserlernungsereignis (d.h., möglicherweise Entspannen einiger Anforderungen (aber nicht aller aufgrund der Präzisionsanforderungen)).
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Zu diesem Zweck wird ein zweiter Satz Kalibrierungen für die Kapazitätserlernung verwendet. Diese sind:
Variabel | Standardwert | Physikalische Bedeutung |
TPforced | 1 Amperestunde | Minimaler Amperestunden-Wert (Durchsatz) für einen vorgegebenen Fahrzyklus, auf dessen Basis die Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
SOCdeltaforced | 10 % | Minimale Differenz des SOC in zwei konsekutiven KeyOff-KeyOn-Ereignissen, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
Timedeltaforced | 3600 Sekunden | Maximale Zeitdauer für einen vorgegebenen Fahrzyklus, auf dessen Basis die Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
Tempminforced | –10 ºC | Minimale Batterietemperatur bei KeyOff zu KeyOn, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
Tempmaxforced | 65 ºC | Maximale Batterietemperatur bei KeyOff zu KeyOn, basierend darauf, welche Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
Tempdeltaforced | 30 ºC | Maximale Deltatemperatur zwischen zwei KeyOff-KeyOn-Ereignissen, während derer die Kapazitätserlernung bei Erzwingen ausgeführt werden kann. |
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Ein Timer wird verwendet, um nachzuvollziehen, wie lang die Ausführung einer Kapazitätserlernung her ist. Wenn dieser Timer länger ist als ein bestimmter Kalibrierwert, werden die oben genannten entspannten Kalibriervariablen verwendet, statt zu bestimmen, ob die Kapazitätserlernung ausgeführt werden soll. Die Zeit wird zurückgesetzt, sobald eine Kapazitätserlernung erfolgreich war.
Variabel | Standardwert | Physikalische Bedeutung |
TimeLastLearn | 1 Monat | Maximaler zeitlicher Kalenderabstand basierend darauf, welche Kapazitätserlernung mit dem entspannten Satz von Kalibriervariablen ausgeführt wurde. |
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1 ist ein Flussdiagramm, das die Kalibrierauswahl für die Grund- und Zwangskapazitätserlernung darstellt. Der Fluss beginnt an Entscheidungsblock 30. Bei Entscheidungsblock 30 geht der Fluss, wenn die Zeit seit der letzten Kalibrierung (Tlastcal) geringer als der Kalibrierwert TimeLastLearn ist, zu Block 32 und es werden die Grundkalibrierungen verwendet. Wenn die Zeit seit der letzten Kalibrierung (Tlastcal) nicht geringer als der Kalibrierwert TimeLastLearn ist, geht der Fluss zu Block 34 und die erzwungenen Kalibrierungen werden verwendet. Der Fluss endet bei Block 36.
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Da die Batteriekapazität manchmal bei geringem Alter der Batterie zunehmen kann, ist ein Merkmal, das in den Algorithmus aufgenommen werden kann, wie folgt: während eines kurzen Kalenderlebens der Batterie, Berücksichtigen der Kapazitätsveränderung wie oben aufgezeigt (d.h., ein Übertreffen des letzten Wertes ist möglich); nachdem das Batteriekalenderleben einen bestimmten Kalibrierwert überschritten hat, wird die geschätzte Kapazität von ihrem letzten Wert begrenzt. Auch werden, um eine fehlerhafte Kapazitätserlernung zu verhindern, eine Obergrenze und Untergrenze für die zulässige Variation zwischen erlerntem Wert und letztem aufgezeichneten Wert bereitgestellt.
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2 zeigt ein Flussdiagramm für die Kapazitätsbegrenzung während des Lernprozesses. Genauer wird bei Block 40 das derzeitige Batteriekalenderleben mit dem Kalibrierwert BCL1 verglichen und die (zuvor) erlernte Kapazität Qlearned mit dem letzten Kapazitätswert Q verglichen. Wenn das Batteriekalenderleben BCL1 überschritten hat, wird Qlearned bei Block 42 durch Q begrenzt. In anderen Fällen prüft Entscheidungsblock 44 das junge Alter der Batterie und, wenn die erlernte Kapazität Qlearned beta*Q überschreitet, wird Qlearned durch beta*Q bei Block 46 begrenzt. Der Entscheidungsblock 48 vergleicht Qlearned mit gamma*Q, und wenn die gelernte Kapazität Qlearned unter gamma*Q absinkt, wird Qlearned durch gamma*Q begrenzt. Der Fluss endet bei Block 52.
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Ein weiteres Merkmal, das in den Algorithmus aufgenommen werden kann, betrifft die Handhabung eines Aufladeereignisses. Während der KeyOff-Zeit kann ein Aufladeereignis stattfinden, bei dem der Kunde die Batterie mit einer Ladestation oder Heimatsteckdose zum Wiederaufladen der Batterie verbindet. Dies hat die folgenden Auswirkungen. Zuerst ist die Batterie-Ruhezeit (KeyOff-Zeit) betroffen. Die KeyOff-Zeit, die für die Kapazitätserlernung verwendet wird, muss von dem Ende des Aufladeereignisses bis KeyOn sein. Zweitens geht ein Aufladungsereignis normalerweise mit einer bedeutenden Veränderung des Durchsatzes einher. Die Auflade- und Entladeeffizienz sind unterschiedlich. Daher kann ein solches Aufladeereignis, das sich auf den Durchsatz bezieht, wenn für die Kapazitätserlernung verwendet, einen deutlichen Fehler bei der Durchsatzberechnung herbeiführen. Zu diesem Zweck werden, wenn ein Aufladeereignis auftritt, der Lernprozess beendet und alle letzten Fahrzykluswerte, die sich auf die Kapazitätserlernung beziehen und in EEPROM gespeichert sind, gelöscht.
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Ein weiteres Merkmal, das in den Algorithmus aufgenommen werden kann, betrifft die Handhabung eines Zellenausgleich-Ereignisses. Der Zellenausgleich bezieht sich auf die Situation, bei der aufgrund eines Ungleichgewichtes des Ladezustands zwischen Zellen die Zellen mit höherem SOC entweder passiv oder aktiv entladen werden müssen, sodass der Gesamtzellenzustand der Ladewerte ungefähr gleich ist.
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Wenn das Zellenausgleich-Ereignis während eines KeyOff-Zeitraums stattfindet, wirkt sich dies auf den Algorithmus auf ähnliche Weise aus, wie das Aufladeereignis, außer, dass dies auf Zellebene stattfindet (demgegenüber findet ein Aufladeereignis in allen Zellen einer Serienschaltung statt) und der Zellenausgleich eine Entladung ist und die Menge des Durchsatzes klein im Vergleich zu dem akkumulierten Durchsatz während des Fahrzyklus ist. Auch zeigt die Simulierung einer äquivalenten Schaltung der Zelle, dass ein kleiner, konstanter Entladestrom die OCV-Ablesung nicht bedeutend beeinträchtigt (liegt gut innerhalb des Spannungsmesspräzisionsbereichs). Daher wird das Zellenausgleich-Ereignis aufgrund seiner Auswirkung auf die Durchsatzberechnung berücksichtigt, es wird jedoch nicht für das KeyOff-Timer-Update berücksichtigt.
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Zu diesem Zweck beschäftigt sich der Algorithmus mit dem Zellenausgleich-Ereignis, indem er Folgendes einmalig nach Bestimmen des Zellenausgleich-Ereignisses durchführt. Zuerst wird der Durchsatz basierend auf dem Zellenausgleichstrom und -dauer verändert. Zweitens wird der KeyOff-Timer nicht aktualisiert.
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Ein weiteres Merkmal, das in den Algorithmus aufgenommen werden kann, betrifft die Selbstentladung und den elektrischen Eigenverbrauch. Die Selbstentladung ist ein gut bekanntes Phänomen, bei dem eine Batterie etwas von ihrem Ladezustand verliert, weil sie nicht verwendet wird. Elektrischer Eigenverbrauch ist der Strombezug der Batterie von Ladungen wie Fühlerelektronik, die ihren Strom aus den Zellen beziehen. Der Strombezug ist gering, wenn das Fahrzeug ausgeschaltet ist, beträgt aber nicht unbedingt null. Wenn eine bedeutende Selbstentladung oder Eigenverbrauch vorliegen, würde der Ladungsintegrationswert zu gering sein und die Kapazität unterschätzt. Mit anderen Worten nimmt die Ungewissheit des Ladeintegrationswertes zu. In einem Ansatz zum Ansprechen der Selbstentladung und/oder des elektrischen Eigenverbrauchs wird eine Kalibrierung zum Entscheiden, ob eine KeyOff-Zeit zu lang ist, hinzugenommen.
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Ein weiteres Merkmal, das in den Algorithmus aufgenommen werden kann, betrifft das Aufwecken des Batterie-Energiesteuermoduls (BECM) nach einem KeyOff-Ereignis. Das BECM schaltet sich normalerweise nach einem KeyOff-Ereignis ab. Sofern kein Mechanismus zum Aufwecken des BECM-Moduls vorhanden ist, wenn die Batterie einen eingeschwungenen Zustand erreicht hat, gibt es kein anderes Mittel zum Messen der Ruhespannung zum Zwecke der Kapazitätserlernung. Daher wird eine timerbasierte Aufweckstrategie vorgeschlagen.
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Bei einem KeyOff-Ereignis wird bestimmt, ob der akkumulierte Stromdurchsatz und die verstrichene Zeit die Kapazitätslernanforderung erfüllen. Es können sowohl die Basiskalibrierung als auch die erzwungene erlernte Kalibrierung verwendet werden, je nachdem, ob genug Zeit seit der letzten Kapazitätserlernung vergangen ist.
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Wenn die obige Bedingung erfüllt wird, kann eine Timer-Schaltung oder ähnliche Hardware zum Auslösen des BECM-Aufweckens verwendet werden. Der Timer ist mit der minimalen Kalibrierung eingestellt, die für die Batterie verwendet wird, um einen eingeschwungenen Zustand zu erreichen. Dieses Aufwecken durch den Timer wird parallel zu dem Aufladeereignis und dem Zellenausgleich-Ereignis für jede vorgegebene Batteriezelle verwendet.
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Basierend auf dem Obigen wird der folgende ausführliche Algorithmus in der beispielhaften Ausführungsform für die Kapazitätsschätzung einer Li-Ion-Batterie verwendet.
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3 zeigt die allgemeine Abfolge von Aktionen in der ausführlichen Algorithmus-Hauptroutine in der beispielhaften Ausführungsform der Erfindung zur Online-Batteriekapazitätsschätzung. Der Fluss beginnt an Entscheidungsblock 60. Der Entscheidungsblock 60 wartet darauf, dass KeyOff zu KeyOn geht. Wenn KeyOff zu KeyOn nicht eintritt, geht der Fluss zu Block 62. Block 62 handhabt das Aufladeereignis und das Zellenausgleich-Ereignis, bevor der erste OCV-Wert gelesen wird, und ist ausführlicher in 4 dargestellt. Wenn KeyOff zu KeyOn eintritt, geht der Fluss zu Block 64. Bei Block 64 wird die Kalibrierauswahl durchgeführt, die ausführlicher in 1 dargestellt ist. Außerdem wird eine erste Temperaturmessung der Batterie vorgenommen. Der Fluss geht zu Block 66. Bei Entscheidungsblock 66 prüft das System, ob verschiedene Einschränkungen zum Ermöglichen der Ablesung erfüllt wurden. Details dazu sind in 6 dargestellt. Wenn die Einschränkungen nicht erfüllt sind, kehrt der Fluss zu Block 60 zurück. Wenn die Einschränkungen erfüllt sind, geht der Fluss zu Block 68. Bei Block 68 wird die Batterie-Ruhespannung (OCV) gelesen, und der entsprechende erste Ladezustand (SOC1) wird aus einer Nachschlagetabelle mit OCV bis SOC erhalten. Zum Starten des Lernprozesses wird Flag1 auf TRUE (WAHR) gesetzt, Ah wird mit 0 initiiert, Ctime wird mit 0 initiiert. Die Stromkapazitätsschätzung Q und die erste Temperaturablesung werden in EEPROM geschrieben.
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Der Entscheidungsblock 70 wartet darauf, dass KeyOff zu KeyOn geht. Vor der KeyOff-Erkennung wird die Amperestundenintegration durchgeführt (Ah) und die Fahrzykluszeit (Ctime) wird bei Block 72 erhöht. Wenn der KeyOff stattfindet, geht der Fluss zu Entscheidungsblock 74. Bei Entscheidungsblock 74 werden einige Anforderungen geprüft, zum Beispiel das Amperestunden-Integrationsergebnis (Ah), das einen minimalen Amperestundenwert (AhMin) für den Fahrzyklus überschreitet, die Fahrzykluszeit (Ctime), die unter eine maximale Fahrzykluszeitdauer (CtimeMax) abfällt, das Flag1, das TRUE ist. Wenn die Anforderungen erfüllt sind, geht der Fluss zu Block 78. Bei Block 78 werden Flag1, Ah, Ctime und SOC1 in EEPROM geschrieben, ChargeEventOccured und CellBalancingFlag werden auf 0 gelöscht. Eine zweite Batterietemperaturlesung erfolgt und die Kalibrierauswahl wird vor Entscheidungsblock 80 durchgeführt. Wenn die Anforderungen nicht erfüllt sind, geht der Fluss aus Block 74 zu Block 76, bei dem EEPROM zurückgesetzt wird: Flag1=FALSE (FALSCH); Ah=0; Ctime=0.
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Bei Entscheidungsblock 80 prüft das System, ob verschiedene Einschränkungen zum Ermöglichen der Ablesung erfüllt wurden. Einzelheiten dazu sind in 7 dargestellt, dieses Beispiel enthält den Aufweck-Timer. Wenn die Bedingungen derart sind, dass die Erlernung zulässig ist, geht der Fluss zu Block 90. Anderenfalls geht der Fluss zu Block 82. Bei Block 82 wird die Kalibrierauswahl durchgeführt (1) und Call_Event_Processing2 behandelt das Aufladeereignis und das Zellenausgleich-Ereignis, bevor die zweite OCV aus Kapazitätslernzwecken abgelesen wird, wobei weitere Details in 5 dargestellt sind. Außerdem wird eine zweite Temperaturmessung der Batterie vorgenommen.
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Bei Entscheidungsblock 84 wird, wenn ein Aufladeereignis vor der zweiten Ladezustandsschätzung stattfindet, die Erlernung untersagt und der Fluss geht zu Block 96. Wenn kein Aufladungsereignis stattfindet, geht der Fluss zu Block 86. Der Entscheidungsblock 86 wartet auf das Ereignis KeyOff zu KeyOn. Wenn KeyOn nicht stattfindet, kehrt der Fluss zu Block 80 zurück. Wenn KeyOn stattfindet, geht der Fluss zu Block 88. Bei Entscheidungsblock 88 prüft das System, ob verschiedene Einschränkungen zum Ermöglichen der Ablesung erfüllt wurden. Details dazu sind in 6 dargestellt. Wenn die Einschränkungen nicht erfüllt sind, geht der Fluss zu Block 96. Wenn die Einschränkungen erfüllt sind, geht der Fluss zu Block 90.
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Bei Block 90 wird die Batterie-Ruhespannung (OCV) gelesen, und der entsprechende zweite Ladezustand (SOC2) wird aus einer Nachschlagetabelle mit OCV bis SOC erhalten. Der Fluss geht zu Block 92, wo die Einschränkung für die minimale absolute Differenz von SOC zwischen konsekutiver KeyOff-KeyOn-Ereignisse (DeltaSOCMin) geprüft wird.
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Bei Block 94 wird die vorläufige erlernte Kapazität wie folgt berechnet: Qlearned = –Ah/(SOC2 – SOC1)
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Eine Funktion (capacitylimiting()) wird aufgerufen, welche die geschätzte Batteriekapazität einer Obergrenze und einer Untergrenze für die zulässige Variation unterwirft. Weitere Details dieser Begrenzung sind in 2 dargestellt. Nach der Begrenzungsfunktion wird Q wie folgt bestimmt: Q = alpha*Q + (1 – alpha)*Qlearned Q wird in EEPROM geschrieben und TimeLastLearn auf 0 zurückgesetzt.
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Bei Block 96 wird EEPROM zurückgesetzt: Flag1=FALSE (FALSCH); Ah=0; Ctime=0. Der Fluss endet bei Block 98.
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4 zeigt eine Routine zur Handhabung von Ladeereignissen und Zellenausgleich-Ereignissen vor dem Lesen des ersten Ruhespannungswertes (OCV-Wert)(Call_Event_Processing1(), Block 62, 3). Der Fluss startet bei 110. Bei Entscheidungsblock 112 geht, wenn ein Außer-Bord-Aufladeereignis erkannt wird, der Fluss zu Block 114. Anderenfalls geht der Fluss direkt zu Entscheidungsblock 116. Bei Block 114 werden die folgenden Werte eingestellt: ChargeFlag=1; ChargeHistory=1. Von Block 114 geht der Fluss zu Block 116. Bei Entscheidungsblock 116 geht, wenn eine Außer-Bord-Aufladung abgeschlossen ist, der Fluss zu Block 118. Anderenfalls geht der Fluss direkt zu Block 120. Bei Block 118 wird das Auflade-Flag gelöscht: ChargeFlag=0. Von Block 118 geht der Fluss zu Block 120. Bei Entscheidungsblock 120 geht, wenn das Auflade-Flag gelöscht wird und das Aufladeverlaufsflag eingestellt wird (ChargeFlag=0 und ChargeHistory=1), der Fluss zu Block 122. Anderenfalls geht der Fluss direkt zu Block 124. Bei Block 122 werden das Aufladeverlaufsflag gelöscht und der KeyOff-Timer zurückgesetzt (ChargeHistory=0; KeyOffTime=0). Der Fluss endet bei Block 124.
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5 zeigt eine Routine zur Handhabung von Ladeereignissen und Zellenausgleich-Ereignissen vor dem Lesen des zweiten Ruhespannungswertes (OCV-Wert)(Call_Event_Processing2(), Block 82, 3). Der Fluss startet bei Block 130. Bei Entscheidungsblock 132 geht, wenn ein Außer-Bord-Aufladeereignis erkannt wird, der Fluss zu Block 134. Anderenfalls geht der Fluss zu Entscheidungsblock 140. Bei Block 134 wird das „Ladungsereignis-Stattgefunden“-Flag gesetzt (ChargeEventOccured=1) und der Fluss geht zu Block 136. Bei Entscheidungsblock 140 geht, wenn ein Zellenausgleichsereignis stattfindet, der Fluss zu Block 142. Anderenfalls geht der Fluss direkt zu Block 144. Bei Block 142 wird das Zellenausgleichs-Flag gesetzt (CellBalancingFlag=1) und der Fluss geht zu Block 144.
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Bei Entscheidungsblock 144 geht, wenn der Zellenausgleich abgeschlossen ist, der Fluss zu Block 146 und das Zellenausgleich-Flag wird gelöscht (CellBalancingFlag=0). Der Fluss geht bei Entscheidungsblock 150 weiter. Die Amperestundenintegration findet statt, wenn das Zellenausgleichflag gesetzt wird, bei Block 152 (Ah=Ah-Ts*eta*I). Wenn das Zellenausgleichflag gelöscht wurde, endet der Fluss bei 136.
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6 zeigt die Bestimmung, ob verschiedene Einschränkungen erfüllt werden, um das Erlernen bei 160 zu ermöglichen. Die KeyOff-Zeit (KeyoffTime) muss größer als eine vorbestimmte Zeitmenge (T_KeyOff) sein und kleiner als ein vorbestimmter Zeitgrenzwert (T_KeyOffLimit). Die Batterietemperatur (Tbatt) muss größer als ein minimaler Kalibrierwert (Tempmincal) sein, und geringer als ein maximaler Kalibrierwert (Tempmaxcal). Eine absolute Differenz zwischen der ersten Batterietemperaturablesung (Tempfirstreading) und der derzeitigen Batterietemperaturablesung (Tbatt) muss kleiner sein als ein Delta-Temperaturkalibrierwert (Temdetacal).
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7 zeigt die Bestimmung, ob verschiedene Einschränkungen zum Ermöglichen des Erlernens erfüllt wurden, wenn bei 162 ein Aufweck-Timer verwendet wurde. Die erste Bedingung (WakeupTimer>KeyOffTimerMin) stellt sicher, dass das Aufwecken des BECM nach KeyOff für eine ausreichende Zeit stattfindet. Die Batterietemperatur (Tbatt) muss größer als ein minimaler Kalibrierwert (Tempmincal) sein und geringer als ein maximaler Kalibrierwert (Tempmaxcal). Eine absolute Differenz zwischen der ersten Batterietemperaturablesung (Tempfirstreading) und der derzeitigen Batterietemperaturablesung (Tbatt) muss kleiner sein als ein Delta-Temperaturkalibrierwert (Temdetacal).
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Ausführungsformen der Erfindung sind nicht auf die hierin beschriebenen beschränkt. Verschiedene andere Ausführungsformen sind innerhalb des Umfangs der Erfindung möglich. Zum Beispiel können die erste und die zweite Ladezustandsschätzung, die zum Berechnen der Kapazität verwendet werden, unabhängig von der Kapazitätsintegration auf verschiedene Weise verwendet werden. Ein Beispiel ist das Berechnen der Ladezustandsschätzungen basierend auf Ruhespannungen. Andere Verfahren können verwendet werden, je nach der Batteriechemie, wie von einem Durchschnittsfachmann entsprechend anerkannt und verstanden wird. In einem anderen Beispiel könnte die Kapazität während des Aufladens anstelle des Entladens berechnet werden, wenn die Batteriechemie und die Ungewissheitswerte dies zulassen.
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Wenngleich vorstehend Ausführungsbeispiele beschrieben wurden, sollen diese Ausführungsformen nicht alle möglichen Formen der Erfindung beschreiben. Die in der Spezifikation verwendeten Worte sind beschreibenden Worte und nicht einschränkende, und man wird verstehen, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne von dem Geist und dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Außerdem können die Merkmale verschiedener implementierender Ausführungsformen kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen der Erfindung zu bilden. Zeichenerklärung
Fig. 1
Return | Fig. 1
Zurück |
N | Nein |
Fig. 2 | Fig. 2 |
40 | Batteriekalenderleben > BCL1 && Qlearned>Q |
44 | Batteriekalenderleben <= BCL1 && Qlearned>β*Q |
42 | Qlearned=Q |
46 | Qlearned=β*Q |
48 | Qlearned<y*Q |
50 | Qlearned=y*Q |
N | Nein |
Fig. 3 | |
60 | KeyOff zu KeyOn? |
66 | LearningOK? s. a. Fig 6 |
64 | CalSelection(); Tempfirstreading lesen |
68 | OGV lesen; SOC1 aus Nachschlagetabelle erhalten; Flag 1=TRUE; Ah=0; CTime=0 setzen; Q, Tempfirstreading in EEPROM schreiben |
N | Nein |
70 | KeyOff zu KeyOn? |
72 | Ah=Ah-Ts*l*eta; Ctime=Ctime+Ts |
74 | Ah>AhMin&&Ctime<CtimeMax&&Flag1=True |
78 | Flag1, Ah, Ctime, SOC1 in EEPROM schreiben; ChargeEvent0ccurred=0; CellBalancingFlag=0; Tempsecondreading lesen; CalSelection(); |
80 | LearningOK_Wakeup Timer()? s.a. Fig. 7 |
82 | CalSelection() Call_Event_Processing2() s. a. Fig. 5 Tempsecondreading lesen |
84 | Aufladeereignis vor der zweiten Ladezustandsschätzung? |
86 | KeyOn zu KeyOff? |
88 | LearningOK? s. a. Fig 6 |
90 | Lese OCV; SOC2 aus Nachschlagetabelle erhalten; |
92 | Abs(SOC2-SOC1)>DeltaSOCMin? |
94 | |
Reset EEPROM: FLAG1 = FALSE; Ah=0; Ctime=0; | EEPROM zurücksetzen: FLAG1 = FALSE; Ah=0; Ctime=0; |
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94 | Qlearned=-Ah/(SOC2-SOC1); Cellcapacitylimiting(); Q=alpha*Q+(1-alpha)*Qlearned; Q in EEPROM schreiben. TimeLastLearn=0 |
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96 | EEPROM zurücksetzen: FLAG1 = FALSE; Ah=0; Ctime=0; |
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Fig. 4 | |
1122132 | Außer BordAufladeereignis |
114 | ChargeFlag=1; ChargeHistory=1 |
116 | Außer Bord Laden abgeschlossen? |
118 | ChargeFlag=0 |
120 | ChargeFlag=0&& CharegHistory=1? |
122 | ChargeHistory=0; KeyOffTime=0 |
N | Nein |
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Fig. 5 | Fig. 5 |
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134 | CharegEventOccured=1 |
140 | Zellen Ladeereignis erfolgt? |
142 | Zellenausgleichsflag setzen=1 |
144 | Zellenausgleich abgeschlossen? |
146 | Zellenausgleichsflag setzen=0 |
150 | Zellenausgleichsflag setzen=1 |
152 | Ah=AH-Ts*eta*I |
N | Nein |
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