DE102014014031B4

DE102014014031B4 - Vorrichtung und Verfahren zur Ladezustandserkennung einer Kraftfahrzeugbatterie

Info

Publication number: DE102014014031B4
Application number: DE102014014031.8A
Authority: DE
Inventors: Patrick Jansen
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2014-09-26
Filing date: 2014-09-26
Publication date: 2019-03-21
Anticipated expiration: 2034-09-27
Also published as: DE102014014031A1

Abstract

Der Ladezustand einer Batterie eines Kraftfahrzeugs soll zuverlässig erkannt werden können. Dazu wird eine Vorrichtung und ein Verfahren bereitgestellt, bei denen mindestens ein komplexer Impedanzwert (8) der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz ermittelt wird. Dieser Impedanzwert wird zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen zugeordnet, wobei die Zuordnung mit mindestens zwei Stützvektormaschinen entlang eines binären Entscheidungsbaums erfolgt. Eine Klassifikation der Ladezustände kann ebenfalls mit Stützvektormaschinen erfolgen, indem entsprechende Impedanzortskurven durch Hyperebenen getrennt werden.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Ladezustandserkennung einer Batterie für ein Kraftfahrzeug. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung ein entsprechendes Verfahren zur Ladezustandserkennung. Des Weiteren betrifft die vorliegende Erfindung eine Vorrichtung zur Klassifikation von Ladezuständen einer Batterie für ein Kraftfahrzeug und ein entsprechendes Verfahren.
Die exakte Ermittlung des Ladezustands einer Kraftfahrzeugbatterie stellt eine nicht unerhebliche Herausforderung insbesondere während des Betriebs des Kraftfahrzeugs für die Signalverarbeitung dar. Die Anforderungen an die Genauigkeit des ermittelten Ladezustands sind besonders im automobilen Anwendungsbereich von großer Bedeutung, um einen sicheren und effizienten Betrieb des elektrochemischen Energiespeichers in einem Fahrzeug gewährleisten zu können.
Für elektrisch betriebene Fahrzeuge (reine Elektrofahrzeuge und Hybridfahrzeuge) werden immer öfters Lithium-Eisenphosphat-Batterien verwendet. Diese unterscheiden sich in ihrem elektrochemischen Verhalten von anderen Batterien deutlich. Bereits bekannte, auf einem elektrischen Ersatzschaltbild basierende Verfahren wie das Kalman-Filter, das Extended Kalman-Filter oder der Zustandsbeobachter stoßen hierbei allerdings schnell an ihre Grenzen. Grund hierfür sind speziell bei der Lithium-Eisenphosphat-Technologie zwei wesentliche Punkte: zum einen das sehr flache Plateau der Ruhespannungskennlinie im mittleren Ladezustandsbereich und zum anderen die Genauigkeit des elektrischen Ersatzschaltbilds bezüglich der Netzwerkparameter zur Berechnung der Ruhespannung aus der Klemmenspannung. So kann bei den ruhespannungsbasierten Verfahren die Ladezustandsermittlung im mittleren Bereich mit Genauigkeiten im einstelligen Prozentbereich nur mit sehr großem messtechnischen Aufwand realisiert werden. Darüber hinaus ist es aber auch Ziel der vorliegenden Erfindung, insbesondere während des Betriebs des Fahrzeugs, also wenn die Batterie an die Verbraucher angeschlossen ist, und nicht nur im Ruhezustand, wenn sämtliche Verbraucher abgeklemmt sind, den Ladezustand der Batterie exakt bestimmen zu können.
Aus der Druckschrift DE 11 2009 001 806 T5 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung für eine auf Telematik gestützte Prognose eines nicht möglichen Fahrzeugstarts bekannt. Die Fahrzeugstartfähigkeit bei einem künftigen Anlassen wird anhand von vorhergesagten Fahrzeug- und Batterieparametern bestimmt. Zum Ausführen von Analysen können Entscheidungsbäume, Bayesche Netze, neuronale Netze, eine Regression, Unterstützungsvektormaschinen und ihre Kombinationen verwendet werden.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, den Ladezustand von speziellen Batterietypen, insbesondere denjenigen von Lithium-Eisenphosphat-Batterien, zuverlässig bestimmen zu können. Dazu sollen entsprechende Verfahren und Vorrichtungen angegeben werden, welche dies im Kraftfahrzeugsektor effizient ermöglichen.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe gelöst durch eine Vorrichtung zur Ladezustandserkennung einer Batterie für ein Kraftfahrzeug mit

- einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen mindestens eines komplexen Impedanzwerts der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz, und
- einer Klassiereinrichtung zum Zuordnen des mindestens einen Impedanzwerts zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen, wobei
- die Klassiereinrichtung dazu ausgelegt ist, mit mindestens zwei Stützvektormaschinen entlang eines binären Entscheidungsbaums die Zuordnung vorzunehmen.

Darüber hinaus wird erfindungsgemäß bereitgestellt ein Verfahren zur Ladezustandserkennung einer Batterie für ein Kraftfahrzeug durch

- Erfassen mindestens eines komplexen Impedanzwerts der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz,
- Zuordnen des mindestens einen Impedanzwerts zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen, wobei
- die Zuordnung mit mindestens zwei Stützvektormaschinen entlang eines binären Entscheidungsbaums erfolgt.

In vorteilhafter Weise erfolgt also eine Ladezustandserkennung anhand mindestens eines komplexen Impedanzwerts der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz. Es ist also nicht eine Amperestundenintegration des Batteriestromes über die Zeit notwendig, bei der eine Selbstentladung nicht berücksichtigbar ist. Darüber hinaus ist es auch nicht notwendig, mit Zustandsraummodellen Vorhersagen für das Systemverhalten zu treffen.
Die Ladezustandserkennung anhand eines Impedanzwerts erfordert jedoch eine zuverlässige Klassierung typischerweise zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen. Vorzugsweise sind es mindestens zehn Klassen, so dass der Ladezustand in Abstufungen von 10% dargestellt werden kann. Nach Anforderung der Anwendung sind natürlich auch genauere Auflösung des Ladezustandes möglich. Dazu ist anzumerken, dass die Menge aller möglichen Impedanzwerte eines definierten Ladezustandes zunächst in mehrere Klassen unterteilt, d.h. klassifiziert, wird und anschließend jeder Messwert anhand der vorgegebenen Klassen klassiert, d. h. einer der Klassen zugeordnet, wird. Die Unterteilung der Klassen geschieht durch ein Klassenmerkmal. Hier ist das Klassenmerkmal die Zugehörigkeit der einzelnen Impedanzen einer Impedanzortskurve bei definiertem Ladezustand der Batterie.
Eine entsprechend der vorliegenden Erfindung ausgelegte Klassiereinrichtung ist in der Lage, mit mindestens zwei Stützvektormaschinen (Support Vector Machines) entlang eines binären Entscheidungsbaums die Zuordnung zur jeweiligen Klasse vorzunehmen. Derartige Stützvektormaschinen erlauben eine Klassifizierung und eine Klassierung nichtlinearer Größen zuverlässig in mehrdimensionalen Räumen. Da solche Stützvektormaschinen nur binäre Entscheidungen treffen können, muss außerdem ein Entscheidungsbaum gegeben sein, der dann zu einer eindeutigen Klassenzuordnung führen kann.
Vorzugsweise ist die Erfassungseinrichtung dazu ausgelegt, eine Impedanzortskurve der Batterie zu erfassen, und die Klassiereinrichtung ist dazu ausgelegt, die Impedanzkurve zu einer der mindestens drei Ladezustandsklassen zuzuordnen. Es wird also nicht nur ein einzelner komplexer Impedanzwert oder ein paar wenige erfasst, sondern eine Impedanzortskurve mit mehreren solchen komplexen Impedanzwerten. Günstigerweise sind es etwa 5 bis 15 Impedanzwerte, die eine solche Impedanzortskurve bilden. Dadurch wird der Einfluss von Störungen, die bei der Erfassung einzelner Impedanzwerte eine große Rolle spielen können, deutlich vermindert.
Weiterhin kann die Klassiereinrichtung dazu ausgebildet sein, die Zuordnung anhand von vorgegebenen Hyperebenen durch die Stützvektormaschinen vorzunehmen. Typischerweise sind die Impedanzortskurven von Batterien nichtlineare Funktionen. Sie lassen sich typischerweise durch Polynome n-ter Ordnung annähern. Entsprechende Kurven können dann in einem n+1 dimensionalen Raum linear getrennt werden. Die Trennung erfolgt durch eine entsprechende Hyperebene, die in der Regel von der Stützvektormaschine so definiert wird, dass zu den Punkten der jeweils zu trennenden Mengen der größte mögliche Abstand besteht.
Vorteilhafterweise teilt jede Hyperebene eine Obermenge von Impedanzwerten bzw. Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen, die wiederum Hyperebenen aufweisen können. Die Klassiereinrichtung sollte dann dazu ausgelegt sein, jede Entscheidung entlang des Entscheidungsbaums anhand einer der Hyperebenen durchzuführen. Die binären Entscheidungen der Stützvektormaschinen führen so nach wenigen Entscheidungen eindeutig zur jeweiligen Klasse.
Diejenige Hyperebene, anhand der die jeweilige Entscheidung durchgeführt wird, ist günstigerweise der Median der Hyperebenen der jeweiligen Potenzmenge. Durch einen solchen Median wird die Obermenge grundsätzlich in zwei annähernd gleich große Potenzmengen unterteilt, so dass in jedem Fall die Klassierung in möglichst wenigen Schritten erfolgen kann.
Wie bereits angedeutet wurde, besteht eine bevorzugte Anwendung darin, dass ein Kraftfahrzeug mit einer Batterie und einer oben geschilderten Vorrichtung zur Ladezustandserkennung ausgestattet wird. Damit ist es möglich, dass der Ladezustand der Batterie während des Betriebs des Kraftfahrzeugs zuverlässig bestimmt wird. Es ist nicht notwendig, die Batterie von etwaigen Verbrauchern abzuklemmen, um Ruhezustandsmessungen durchzuführen.
Speziell kann es sich bei der Batterie um eine Lithium-Eisenphosphat-Batterie handeln. Damit steht ein Lithium-Ionen-Akkumulator mit niedrigen Materialkosten, verbesserter Umweltfreundlichkeit und höherer Sicherheit zur Verfügung.
Besonders vorteilhaft ist, wenn die Batterie ein Batteriegehäuse aufweist, in welches die Vorrichtung zur Ladezustandserkennung mitintegriert ist. Zumindest sollte die Batterie ein Speicherelement im oder am Batteriegehäuse aufweisen, in welchem die Hyperebenen zum Klassieren der Impedanzwerte bzw. Impedanzortskurven hinterlegt sind. Damit kann sichergestellt werden, dass auch bei einem Batteriewechsel die passenden Hyperebenen oder Impedanzortskurven der Batterie für die Klassierung zur Verfügung stehen.
Die oben genannten Weiterbildungen der Vorrichtung zur Ladezustandserkennung sind sinngemäß auch auf das erfindungsgemäße Verfahren zur Ladezustandserkennung zu übertragen. Sie können einzeln oder in Gruppen zur Weiterbildung des Verfahrens verwendet werden.
Erfindungsgemäß wird weiterhin bereitgestellt eine Vorrichtung zur Klassifikation von Ladezuständen einer Batterie für ein Kraftfahrzeug mit

- einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen von mindestens drei Impedanzortskurven der Batterie, wobei jede der Impedanzortskurven jeweils einem spezifischen Ladezustand der Batterie zugeordnet ist,
- einer Klassifikationseinrichtung zum Ermitteln von Hyperebenen, von denen jede jeweils eine Obermenge von Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen teilt, mit jeweiligen Stützvektormaschinen.

Ferner wird bereitgestellt ein Verfahren zur Klassifikation von Ladezuständen einer Batterie für ein Kraftfahrzeug durch

- Erfassen von mindestens drei Impedanzortskurven der Batterie, wobei jede der Impedanzortskurven jeweils einem spezifischen Ladezustand der Batterie zugeordnet ist, und
- Ermitteln von Hyperebenen, von denen jede jeweils eine Obermenge von Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen teilt, mit jeweiligen Stützvektormaschinen.

Bevor ein Klassieren der Impedanzwerte bzw. Impedanzortskurven einer Batterie erfolgen kann, müssen die Klassen der Ladezustände der Batterie durch Klassifikation festgelegt werden. Dies kann, muss aber nicht, im Kraftfahrzeug erfolgen. Um zweckmäßigerweise wieder mindestens drei Ladezustände unterscheiden zu können, werden mindestens drei Impedanzortskurven der Batterie aufgenommen. Dabei sollte auch die Temperatur als Parameter festgehalten werden, da sie die Impedanzortskurven wesentlich beeinflusst. Mit einer Klassifikationseinrichtung, die mehrere Stützvektormaschinen aufweist, kann eine korrespondierende Anzahl an Hyperebenen ermittelt werden, die jeweils zwei benachbarte der Impedanzortskurven voneinander trennt. Beispielsweise werden so Impedanzortskurven für die Ladezustände 0% SOC, 10% SOC, 20% SOC usw. bei einer bestimmten Temperatur aufgenommen. Mit mehreren Stützvektormaschinen wird dann eine korrespondierende Anzahl an Hyperebenen ermittelt, von denen jede jeweils eine Obermenge von Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen teilt. Jede Potenzmenge kann einer Klasse entsprechen. Vorzugsweise entspricht sie jedoch nur dann einer Klasse, wenn die Potenzmenge lediglich eine einzige Impedanzortskurve umfasst. Damit ist die höchstmögliche Auflösung der Klassifikation erreicht, die durch die Anzahl der Impedanzortskurven, welche von der Batterie erfasst wurden, möglich ist.
Die Klassifikation der Menge aller Impedanzortskurven kann im Vorfeld, d. h. vor Inbetriebnahme des Kraftfahrzeugs und insbesondere auch außerhalb des Kraftfahrzeugs, erfolgen. In diesem Fall sind dann lediglich die entsprechenden Hyperebenen im Kraftfahrzeug, insbesondere in der Steuereinheit, abzulegen. Das Erkennen des aktuellen Ladezustands kann dann während des Betriebs des Fahrzeugs auf der Basis der abgelegten Hyperebenen ohne hohen Rechenaufwand mit Hilfe der Stützvektormaschinen erfolgen.
Gegebenenfalls kann die Klassifikation mit Hilfe der Stützvektormaschinen mit obigen Merkmalen ebenso weitergebildet werden wie das Klassieren der Impedanzwerte bzw. Impedanzortskurven.
Die vorliegende Erfindung wird nun anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert, in denen zeigen:

1 eine Impedanzortskurvenschar einer Lithium-Eisenphosphat-Batterie;
2 einen generischen Entscheidungsbaum für die nähere Entscheidungen mit Stützvektormaschinen;
3 einen konkreten Entscheidungsbaum für ein Klassieren in acht Klassen mit Stützvektormaschinen; und
4 einen zu klassierenden Impedanzwert in der Nähe von zwei Impedanzortskurven.

Die nachfolgend näher geschilderten Ausführungsbeispiele stellen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung dar.
Ein Kraftfahrzeug weist zur Versorgung elektrischer Verbraucher, gegebenenfalls eines elektrischen Antriebsmotors, eine Batterie und insbesondere eine Lithium-Eisenphosphat-Batterie auf. Für den Betrieb ist es vorteilhaft, wenn der Nutzer stets über den Ladezustand der Batterie in Kenntnis gesetzt wird. Die Information ist jedoch auch essentiell für andere Komponenten im KFZ, speziell für das Energiemanagement, welches mittels der Informationen z.B. für die Bordnetzbatterie die Ladungsmenge im mittleren Ladezustandsbereich effizienter im Betrieb ausnutzen kann, um Kraftstoff durch Rekuperation (gezieltes Laden im Schubbetrieb) zu sparen oder geringere Last des Generators im Zugbetrieb einzustellen (niedrigerer Widerstand / weniger Verbrauch im Fahrzyklus). Eine solche Ladezustandserkennung wird hier mittels Impedanzklassierung auf der Basis von Stützvektormaschinen (Support Vector Machines) durchgeführt. Hierbei kann auf Komponenten wie die Ruhespannungskennlinie und die Parameter für ein elektrisches Ersatzschaltbild verzichtet werden. Die Klassen für die Stützvektormaschinen stellen die Menge an Impedanzortskurven der zu klassifizierenden Ladungszustände bei definierter Alterung und Temperatur dar. Alterungs- und Temperaturwerte können optional in die nachfolgend beschriebenen Klassifizierungen und Klassierungen eingehen.
Da eine Stützvektormaschine (SVM) lediglich zu einer binären Entscheidung fähig ist, bedarf es für eine Klassierung bei mehr als zwei vorhandenen Klassen (Ladezustände) einer Trennung für jede Impedanzortskurve zu der nächst gelegenen durch eine Hyperebene mittels SVM. So entstehen für n Klassen genau n -1 SVMs, welche durch binäre Suchverfahren, wie dem „Teile und Herrsche“ (Divide and Conquer), eine messtechnisch im Fahrzeug erfasste Impedanz sicher klassiert und somit einem definierten Ladezustand beziehungsweise einer definierten Klasse zugeordnet werden kann.
Vorab wird festgestellt, dass zwischen einer Klassifikation und einer Klassierung unterschieden wird. Bei der Klassifikation wird eine Grundmenge in mehrere Klassen unterteilt. Anschließend kann eine Klassierung erfolgen, indem ein gemessener Wert einer der Klassen zugeordnet wird.
Die Klassifikation wird anhand des Beispiels von 1 näher erläutert. Bei diesem Verfahren werden aufgenommene Impedanzortskurven z.B. einer Lithium-Eisenphosphat-Batterie als Datengrundlage herangezogen. Eine entsprechende Impedanzortskurvenschar 1 ist in 1 wiedergegeben. Dabei ist der Imaginärteil der komplexen Impedanzwerte über dem Realteil aufgetragen.
Die Impedanzortskurven bestehen jeweils aus einzelnen Impedanzen bei verschiedenen Frequenzen. Jede Impedanzortskurve ist bei einem bestimmten Ladezustand aufgenommen. So stammt die Impedanzortskurvenschar 1 beispielsweise von den Ladezuständen 10 % SOC, 20 % SOC, 30 % SOC usw. (State of Charge). Jede der Impedanzortskurven repräsentiert die Klasse für den jeweiligen Ladezustand (Ladezustandsklasse). Diese Mengen an Ladezustandsklassen werden nun mittels mehrerer SVM in der Form abgegrenzt, dass jede Ladezustandsklasse durch eine von einer korrespondierenden SVM berechneten Hyperebene zu einer nächstgelegenen anderen Ladezustandsklasse eindeutig getrennt wird. Um alle Ladezustandsklassen voneinander zu trennen, muss jede Ladezustandsklasse zu ihrer nächstgelegenen von einer Hyperebene räumlich getrennt werden. So ergeben sich bei n-Klassen n-1 Hyperebenen (und ebenso n-1 SVMs), welche die Klassen unterteilen (klassifizieren). Die so entstehende Schar an Hyperebenen stellt somit die Entscheidungsgrundlage der SVMs bezüglich einer zu klassierenden gemessenen Impedanz dar.
Nach erfolgter Klassifikation der Grundmenge kann nun die Klassierung tatsächlich gemessener Impedanzwerte beziehungsweise Impedanzortskurven erfolgen, wobei dieser gemessene Impedanzwert beziehungsweise die gemessene Impedanzortskurve einer entsprechenden Klasse zugeordnet wird. Das Klassieren der vorzugsweise im Betrieb erfassten Impedanz erfolgt ebenfalls mittels der SVM. Da eine SVM bezüglich ihrer berechneten Hyperebene beim Klassieren allerdings nur zu einer binären Entscheidung fähig ist, wird ein Verfahren benötigt, dass die Entscheidungen der einzelnen SVMs bewertet und zu einer eindeutigen Klassierung der Impedanz führt.
In 2 ist beispielhaft die Menge aller Ladezustandsklassen c₁ bis c_n und deren Potenzmengen in einem binären Suchbaum abgebildet, mit dem das Problem der Auswertung effizient gelöst werden kann. Bei dem Suchbaum stellt die Wurzel 2 die Menge aller Zustandsklassen 3 beziehungsweise c_i dar. Eine erste Stützvektormaschine muss also gemäß folgender Funktion eine erste binäre Entscheidung treffen: $f_{S V M, (\underline{Z})} = sgn (\sum_{k = 1}^{l} {\tilde{v}}_{k} \cdot y_{k} 〈 \underline{Z}, {\underline{\tilde{x}}}_{k} 〉 + b)$
mit ${\underline{\tilde{x}}}_{k, m e d} \in \cup_{i}^{n} {c_{i}} .$
Dabei entspricht f_SVM (Z) der berechneten Funktion der SVM für die zu klassierende, gemessene Impedanz Z. Der Operator „sgn“ bedeutet die Vorzeichenfunktion, bei der jedem Wert das jeweilige Vorzeichen beziehungsweise +1 oder -1 zugeordnet wird. Die SVM entscheidet dementsprechend, ob der Impedanzwert „über“ oder „unter“ der jeweiligen Hyperebene liegt.
Das ṽ_k symbolisiert den Normalvektor der jeweiligen Hyperebene. Mit ihm lässt sich eine Hyperebene ausgehend vom Ursprung eindeutig definieren. Der Faktor y_k entspricht der Klassenzugehörigkeit jedes Stützvektors (ausgewählte Impedanz der Datengrundlage) und kennzeichnet, ob der Stützvektor zur Klasse +1 oder -1 gehört. Er hängt nicht nur von der gemessenen Impedanz Z, sondern auch von den entsprechenden Stützvektoren x̃_k ab. Der Summand b repräsentiert die Breite eines Bands um die jeweilige Hyperebene, die frei von Impedanzwerten ist, also den kleinsten Abstand zwischen zwei Klassen.
Das x̃_k,med bedeutet den Median der Stützvektoren und das $\cup_{i}^{n} {c_{i}}$
bedeutet die Menge aller Ladezustandsklassen.
Durch die Hyperebene der ersten SVM ist die Obermenge in zwei Potenzmengen getrennt. Jede dieser Potenzmengen ist durch eine weitere SVM 41 und 42 anhand einer jeweils korrespondierenden Hyperebene binär zu unterteilen. Es ergibt sich somit eine weitere Entscheidungsebene s=1 mit s=[log₂ n]. In dieser Ebene hat die eine SVM 41 die erste Teilmenge der Ladezustandsklassen c_i mit i=1 bis n-n/2 entsprechend der korrespondierenden Hyperebene zu unterscheiden. Die andere SVM 42 in dieser Ebene macht die Zuordnung zu den übrigen Ladezustandsklassen c_i mit i=n-n/2 + 1 bis n. Nachdem es sich um einen rekursiven Suchbaum handelt, wird in der Entscheidungsebene s=2 analog verfahren. In der letzten Ebene n=[log₂ n] befinden sich dann die Ladezustandsklassen 3 als Blätter des Suchbaums.
Die beiden einem Knoten folgenden Knoten des binären Suchbaums stellen also jeweils zwei Potenzmengen der durch den Median der Hyperebenen jeweils getrennten Obermenge dar. Diese Teilung der Potenzmengen lässt sich, wie in 2 dargestellt ist, solange weiter fortführen, bis der Suchbaum komplett aufgeführt ist und die einzelnen Blätter den jeweiligen Ladezustandsklassen 3 beziehungsweise c_i entsprechen.
Eine SVM stellt also ein mathematisches Verfahren zur Klassifikation von Mengen und zur Klassierung von Elementen zu einer Menge dar.
Der Suchalgorithmus nach dem Prinzip „Teile und Herrsche“ ist nun in der Lage, eine gemessene Impedanz beziehungsweise Impedanzortskurve einer Ladezustandsklasse eindeutig zuzuordnen. Bei diesem Verfahren müssen nicht einmal alle SVMs ausgewertet werden, wie dies am Beispiel von 3 nun erläutert werden wird.
Soll eine gemessene Impedanz Z klassiert werden, entscheidet die SVM anhand der relevanten Hyperebene, nämlich dem Median der Hyperebenen der jeweiligen Potenzmengen (Wurzel/Knoten), ob die Impedanz zur oberhalb oder unterhalb der Hyperebene gelegenen Potenzmenge gehört. Jede Kante im Suchbaum steht hierbei für eine Entscheidung der jeweiligen SVM mit deren Hyperebene.
In dem konkreten Beispiel von 3 sind acht Zustandsklassen 3, nämlich c₁ bis c₈ vorgesehen. Es wird nun z.B. im Betrieb ein Impedanzwert beziehungsweise eine Impedanzortskurve Z gemessen, die der Klasse c₆ zugehört. Die erste SVM entscheidet anhand ihrer Hyperebene, dass die gemessene Impedanz in die Klassen c₅ bis c₈ gehören muss und liefert entsprechend den Wert „1“. Die nächste SVM entscheidet entsprechend ihrer Hyperebene, dass offensichtlich eine der Klassen C₅ oder C₆ vorliegt und liefert den Wert „-1“. Die dritte SVM entscheidet anhand ihrer Hyperebene, dass es sich um die Klasse C₆ handelt. Mithin führen drei SVM Entscheidungen zu der tatsächlichen Ladezustandsklasse.
4 zeigt eine Klassierung im Ortskurvendiagramm. Ursprünglich ist eine erste Impedanzkurve 5 und eine zweite Impedanzkurve 6 aufgenommen worden. Beide Impedanzortskurven repräsentieren unterschiedliche Ladezustände einer Batterie. Um die Ladezustände zu unterscheiden, erfolgt eine Klassifikation durch eine Stützvektormaschine, die die Hyperebene 7 generiert. Die Hyperebene 7 ist in einem höher dimensionalen Raum linear und entspricht in ihrer zweidimensionalen Proportion einem Polynom höherer Ordnung. Die Messpunkte der Impedanzortskurve 5 befinden sich „oberhalb“ der Hyperebene 7 und die Messwerte der Impedanzortskurve 6 unterhalb der Hyperebene 7. Zur Ermittlung der Hyperebene 7 werden Stützvektoren 9 verwendet, die in 4 durch kleine Kreise symbolisiert sind. Wird nun ein aktueller Impedanzwert 8 gemessen, so ist er entsprechend zu klassieren, wodurch er entweder der Impedanzortskurve 5 oder der Impedanzortskurve 6 zugeordnet wird. Im vorliegenden Fall liegt der Impedanzwert 8 oberhalb der Hyperebene 7, weshalb er der Klasse der Impedanzortskurve 5 zugeordnet wird.
Erfindungsgemäß kann also eine zuverlässige Klassierung von im Betrieb gemessenen Impedanzwerten einer Kraftfahrzeugbatterie durchgeführt werden. Da die Impedanzwerte beziehungsweise Impedanzortskurven eine eindeutige Aussage über den Ladezustand der Batterie liefern, kann über Impedanzmessungen der Ladezustand einer Batterie detailliert erfasst werden.

Claims

Vorrichtung zur Ladezustandserkennung einer Batterie für ein Kraftfahrzeug mit - einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen mindestens eines komplexen Impedanzwerts (Z) der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz, - einer Klassiereinrichtung zum Zuordnen des mindestens einen Impedanzwerts (Z) zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen (3), wobei - die Klassiereinrichtung dazu ausgelegt ist, mit mindestens zwei Stützvektormaschinen entlang eines binären Entscheidungsbaums die Zuordnung vorzunehmen.
Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Erfassungseinrichtung dazu ausgelegt ist, eine Impedanzortskurve der Batterie zu erfassen, und die Klassiereinrichtung dazu ausgelegt ist, die Impedanzortskurve zu einer der mindestens drei Ladezustandsklassen zuzuordnen.
Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Klassiereinrichtung dazu ausgebildet ist, die Zuordnung anhand von vorgegebenen Hyperebenen durch die Stützvektormaschinen vorzunehmen.
Vorrichtung nach Anspruch 3, wobei jede Hyperebene eine Obermenge von Impedanzwerten oder Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen (41, 42) teilt, die wiederum Hyperebenen aufweisen können, und die Klassiereinrichtung dazu ausgelegt ist, jede Entscheidung entlang des Entscheidungsbaums anhand einer der Hyperebenen durchzuführen.
Vorrichtung nach Anspruch 4, wobei diejenige Hyperebene, anhand der die jeweilige Entscheidung durchgeführt wird, der Median der Hyperebenen der jeweiligen Potenzmenge ist.
Kraftfahrzeug mit einer Batterie und einer Vorrichtung zur Ladezustandserkennung nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
Kraftfahrzeug nach Anspruch 6, wobei die Batterie eine Lithium-Eisenphosphat-Batterie ist.
Kraftfahrzeug nach Anspruch 6 oder 7, wobei die Batterie ein Batteriegehäuse aufweist, in welches die Vorrichtung zur Ladezustandserkennung und/oder eine Speichereinrichtung, in der die Hyperebenen oder Impedanzortskurven abgespeichert sind, mit integriert ist.
Verfahren zur Ladezustandserkennung einer Batterie für ein Kraftfahrzeug durch - Erfassen mindestens eines komplexen Impedanzwerts der Batterie bei einer vorgebbaren Frequenz, und - Zuordnen des mindestens einen Impedanzwerts zu einer von mindestens drei Ladezustandsklassen, wobei - die Zuordnung mit mindestens zwei Stützvektormaschinen entlang eines binären Entscheidungsbaums erfolgt.
Vorrichtung zur Klassifikation von Ladezuständen einer Batterie für ein Kraftfahrzeug mit - einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen von mindestens drei Impedanzortskurven der Batterie, wobei jede der Impedanzortskurven jeweils einem spezifischen Ladezustand der Batterie zugeordnet ist, und - einer Klassifikationseinrichtung zum Ermitteln von Hyperebenen, von denen jede jeweils eine Obermenge von Impedanzortskurven, in zwei Potenzmengen teilt, mit jeweiligen Stützvektormaschinen.
Verfahren zur Klassifikation von Ladezuständen einer Batterie für ein Kraftfahrzeug durch - Erfassen von mindestens drei Impedanzortskurven der Batterie, wobei jede der Impedanzortskurven jeweils einem spezifischen Ladezustand der Batterie zugeordnet ist, und - Ermitteln von Hyperebenen, von denen jede jeweils eine Obermenge von Impedanzortskurven in zwei Potenzmengen teilt, mit jeweiligen Stützvektormaschinen.