DE102015110920A1

DE102015110920A1 - Echtzeit-Batterieschätzung

Info

Publication number: DE102015110920A1
Application number: DE102015110920.4A
Authority: DE
Inventors: Tae-Kyung Lee
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2014-07-17
Filing date: 2015-07-07
Publication date: 2016-01-21
Also published as: CN105277893B; CN105277893A; US20160272081A1; US20160016482A1; US10308129B2; US9381823B2

Abstract

Fahrzeugsysteme und -verfahren können eine Traktionsbatterie und einen Controller enthalten, um einen Zustandsschätzer umzusetzen, der dazu ausgelegt ist, einen Batteriezustand auf Basis des Innenwiderstands der Traktionsbatterie und eine Schätzung der Systemdynamik der Traktionsbatterie unter Verwendung von diskreten Batteriemessungen von Spannung und Innenwiderstand auszugeben und die Traktionsbatterie gemäß der Ausgabe des Zustandsschätzers zu betreiben. Zum Beispiel kann der Controller Folgendes ausführen: Identifizieren eines Systemdynamikmodells der Traktionsbatterie unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils, die innerhalb eines vordefinierten Zeitraums gemessen werden, Transformieren des identifizierten Systemdynamikmodells in ein Zustandsraummodell mit einer diagonalen Systemmatrix, die aus Systemeigenwerten durch die Eigenzerlegung besteht, Schätzen von Batteriestromgrenzen und verfügbaren Leistungsgrenzen anhand des transformierten Systemdynamikmodells und Betreiben der Traktionsbatterie gemäß dem unter Verwendung geschätzter Batteriestromgrenzen und verfügbarer Leistungsgrenzen identifizierten Systemdynamikmodell.

Description

ERFINDUNGSGEBIET
Verschiedene Ausführungsformen beziehen sich auf ein Elektrofahrzeug und ein Verfahren zum Schätzen des Zustands einer Batterie, insbesondere auf das Schätzen in Echtzeit, und das Verwenden der Batterieschätzung zum Steuern des Fahrzeugsystems mit Blick auf den Batteriezustand.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Hybridelektrofahrzeuge (HEVs, Hybrid Electric Vehicles) nutzen eine Kombination eines Motors mit innerer Verbrennung mit einem Elektromotor, um Antriebsleistung bereitzustellen. Diese Anordnung stellt gegenüber einem Fahrzeug, das lediglich einen Motor mit innerer Verbrennung aufweist, verbesserte Kraftstoffwirtschaftlichkeit bereit. Ein Verfahren zur Verbesserung der Kraftstoffwirtschaftlichkeit in einem HEV ist es, den Verbrennungsmotor in Zeiten herunterzufahren, in denen der Verbrennungsmotor ineffizient arbeitet und nicht anderweitig zum Antreiben des Fahrzeugs benötigt wird. In diesen Situationen wird der Elektromotor verwendet, um die gesamte Leistung bereitzustellen, die zum Antreiben des Fahrzeugs benötigt wird. Wenn sich die Leistungsabforderung durch den Fahrer erhöht, so dass der Elektromotor nicht mehr genug Leistung bereitstellen kann, um die Abforderung zu erfüllen, oder in anderen Fällen, wie zum Beispiel, wenn der Batterieladezustand (SOC, State of Charge) unter einen gewissen Pegel fällt, stellt der Verbrennungsmotor die Antriebsleistung für das Fahrzeug bereit.
Das HEV enthält ein Batteriemanagementsystem, das Werte schätzt, die aktuelle Betriebsbedingungen des Batteriesatzes und/oder der Batteriezelle beschreiben. Zu den Betriebsbedingungen des Batteriesatzes und/oder der -zelle zählen der SOC, der Leistungsschwund, der Kapazitätsschwund und die momentan verfügbare Leistung der Batterie. Das Batteriemanagementsystem sollte in der Lage sein, bei sich ändernden Zellcharakteristika die Werte zu schätzen, weil Zellen mit der Lebensdauer des Satzes altern. Die präzise Schätzung einiger Werte kann die Leistung und Robustheit verbessern und kann letztlich die nutzbare Lebensdauer des Batteriesatzes verlängern.
KURZE DARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Ein Fahrzeug kann eine Traktionsbatterie mit mehreren Zellen und wenigstens einen Controller enthalten, der zur Umsetzung eines Zustandsschätzers programmiert ist. Der Zustandsschätzer kann dazu ausgelegt sein, einen Batteriezustand auf Basis des Innenwiderstands der Traktionsbatterie und eine Schätzung der Systemdynamik der Traktionsbatterie unter Verwendung diskreter Batteriemessungen von Spannung und Innenwiderstand auszugeben und die Traktionsbatterie gemäß der Ausgabe des Zustandsschätzers zu betreiben. In einem Beispiel wendet die Systemdynamikschätzung einen Unterraumidentifizierungsalgorithmus an, um Systemmatrizen zu nähern.
In einem Beispiel verwendet der Controller die Systemmatrizen, um einen Ausdruck für die Stromgrenze abzuleiten. Der Controller kann Batteriestromgrenzen unter Verwendung von geschätzten Zustandsvariablen und geschätztem Innenwiderstand ausgeben. In einem Beispiel wird der berechnete Innenwiderstand unter Verwendung des Batterieeingangsstroms während eines Zeitraums und der Zustandsvariablen geschätzt, die anhand der Anschlussspannung während des Zeitraums geschätzt werden.
In einem Beispiel kann der Controller den Innenwiderstand während eines Zeitraums schätzen, ein diskretes Zustandsraummodell durch einen Unterraumidentifizierungsalgorithmus unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieanschlussspannungsprofils identifizieren, die innerhalb eines vordefinierten Zeitraums erfasst werden, das diskrete Modell in ein kontinuierliches Zustandsraummodell umwandeln, Eigenzerlegung der Systemmatrix des kontinuierlichen Modells durchführen, das Zustandsraummodell durch die Eigenzerlegung transformieren und analytische Ausdrücke ableiten, um Batteriestromgrenzen innerhalb eines vordefinierten Zeitraums zu berechnen.
Der Controller kann auch bestimmen, ob zusätzliche Batteriemodellparameter aktualisiert werden müssen, und, falls das der Fall ist, den Prozess für die zusätzlichen Batteriemodellparameter wiederholen.
In einem Beispiel kann ein Fahrzeug wenigstens einen Controller enthalten, der dazu programmiert ist, ein Systemdynamikmodell der Traktionsbatterie unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils zu identifizieren, die innerhalb eines vordefinierten Zeitraums gemessen werden, das identifizierte Systemdynamikmodell in ein Zustandsraummodell mit einer diagonalen Systemmatrix zu transformieren, die aus Systemeigenwerten durch die Eigenzerlegung besteht, die Batteriestromgrenzen und die verfügbaren Leistungsgrenzen anhand des transformierten Systemdynamikmodells zu schätzen und eine Traktionsbatterie gemäß dem unter Verwendung geschätzter Batteriestromgrenzen und Grenzen der verfügbaren Leistung identifizierten Systemdynamikmodell zu betreiben.
In einem Beispiel kann das Systemdynamikmodell eine Systemdynamikmatrix, eine Eingangsmatrix und eine Ausgangsmatrix enthalten. Das Systemdynamikmodell kann unter Verwendung eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus identifiziert werden. In einem Beispiel verwendet der Unterraumidentifizierungsalgorithmus ein Spannungsprofil, das durch Subtrahieren eines Spannungsabfalls über einem Batterieinnenwiderstand vom Batterieausgangsspannungsprofil manipuliert wird. Der berechnete Innenwiderstand kann unter Verwendung des Batterieeingangsstromprofils während des vorbestimmten Zeitraums und der gemessenen Anschlussspannung während des Zeitraums geschätzt werden.
Im Fahrzeug oder im Controller wird das Systemdynamikmodell in Echtzeit aktualisiert.
Verschiedene Verfahren können mit dem Fahrzeug und dem Controller durchgeführt werden. In einem Beispiel kann ein Verfahren zur Fahrzeugsteuerung Folgendes beinhalten: Identifizieren eines Systemdynamikmodells einer Traktionsbatterie unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils, die innerhalb eines vordefinierten Zeitraums gemessen werden, Transformieren des identifizierten Systemdynamikmodells in ein Zustandsraummodell mit einer diagonalen Systemmatrix, die aus Systemeigenwerten durch die Eigenzerlegung besteht, Schätzen von Batteriestromgrenzen und verfügbaren Leistungsgrenzen anhand des transformierten Systemdynamikmodells und Betreiben der Traktionsbatterie gemäß dem unter Verwendung geschätzter Batteriestromgrenzen und Grenzen der verfügbaren Leistung identifizierten Systemdynamikmodell.
In einem Beispiel umfasst der Schritt des Identifizierens des Systemdynamikmodells das Identifizieren einer Systemdynamikmatrix, einer Eingangsmatrix und einer Ausgangsmatrix.
In einem Beispiel beinhaltet der Schritt des Identifizierens des Systemdynamikmodells das Verwenden eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus.
In einem Beispiel beinhaltet Schritt des Identifizierens des Systemdynamikmodells das Verwenden eines Spannungsprofils, das durch Subtrahieren eines Spannungsabfalls über einem Batterieinnenwiderstand vom Batterieausgangsspannungsprofil manipuliert wird.
In einem Beispiel beinhaltet der Schritt des Identifizierens des Systemdynamikmodells das Schätzen des berechneten Innenwiderstands unter Verwendung des Batterieeingangsstromprofils während des vorbestimmten Zeitraums und des gemessenen Anschlussspannungsprofils während des Zeitraums.
In einem Beispiel beinhaltet der Schritt des Identifizierens des Systemdynamikmodells das Identifizieren des Systemdynamikmodells in Echtzeit.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein Hybridelektrofahrzeug, das mit den beschriebenen Systemen und Verfahren verwendet werden kann.
2 ist eine detaillierte Ansicht der Batterie für ein Hybridelektrofahrzeug.
3 ist ein prinzipieller Ablauf eines System-Controllers.
4 ein Flussdiagramm eines Verfahrens gemäß verschiedenen Beispielen.
5 ein Flussdiagramm eines Verfahrens gemäß verschiedenen Beispielen.
Die 6A–6D sind verschiedene Graphen von tatsächlichen und geschätzten Fahrzeugparametern gemäß einem Beispiel.
Die 7A–7B sind verschiedene Graphen von tatsächlichen und geschätzten Fahrzeugparametern gemäß einem Beispiel.
Die 8A–8B sind verschiedene Graphen von tatsächlichen und geschätzten Fahrzeugparametern gemäß einem Beispiel.
9 zeigt eine schematische Ansicht einer Computereinrichtung für ein Fahrzeug.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Es werden hier Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Es versteht sich allerdings, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und dass andere Ausführungsformen verschiedene und alternative Formen annehmen können. Die Figuren sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu; einige Merkmale könnten vergrößert oder verkleinert dargestellt sein, um Details besonderer Komponenten zu zeigen. Daher sind hier offenbarte, spezifische strukturelle und funktionale Details nicht als einschränkend zu interpretieren, sondern lediglich als eine typische Grundlage, um einen Fachmann von verschiedenen Anwendungen der vorliegenden Erfindung zu unterrichten. Wie Durchschnittsfachleute verstehen werden, können verschiedene, mit Bezug auf jede der Figuren veranschaulichte und beschriebene Merkmale mit Merkmalen kombiniert werden, die in einer oder mehreren anderen Figuren veranschaulicht werden, um Ausführungsformen herzustellen, die nicht ausdrücklich veranschaulicht oder beschrieben werden. Die Kombinationen von veranschaulichten Merkmalen stellen bezeichnende Ausführungsformen für typische Anwendungen bereit. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung übereinstimmen, könnten allerdings für bestimmte Anwendungen oder Umsetzungsformen erwünscht sein.
Die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen im Allgemeinen mehrere Schaltungen oder andere elektrische Einrichtungen bereit. Es ist beabsichtigt, dass alle Bezüge auf die Schaltungen und andere elektrische Einrichtungen und die jeweils von ihnen bereitgestellte Funktionalität nicht darauf eingeschränkt sind, dass nur das hier Veranschaulichte und Beschriebene umfasst ist. Obwohl besondere Bezeichner den verschiedenen offenbarten Schaltungen oder anderen elektrischen Einrichtungen zugeordnet sein können, ist nicht beabsichtigt, dass solche Bezeichner den Betriebsumfang für die Schaltungen und die anderen elektrischen Einrichtungen einschränken. Solche Schaltungen und andere elektrische Einrichtungen können auf Basis der besonderen Art der gewünschten elektrischen Umsetzungsform miteinander kombiniert und/oder auf irgendeine Art und Weise getrennt werden. Es wird anerkannt, dass jede hier offenbarte Schaltung oder andere elektrische Einrichtung irgendeine Anzahl von Mikroprozessoren, integrierten Schaltungen, Speichereinrichtungen (z. B. Flash, Direktzugriffspeicher (RAM, Random Access Memory), Nur-Lese-Speicher (ROM, Read Only Memory), elektrisch programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM, Electrically Programmable Read Only Memory), elektrisch löschbarer PROM (EEPROM, Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) oder andere geeignete Varianten davon) und Software enthalten kann, die miteinander zusammenwirken, um die hier offenbarte(n) Operation(en) durchzuführen. Zusätzlich kann irgendeine oder mehrere der elektrischen Einrichtungen dazu ausgelegt sein, ein Computerprogramm auszuführen, das in einem nichtflüchtigen, computerlesbaren Medium verwirklicht ist, das dazu programmiert ist, irgendeine Anzahl der Funktionen, wie offenbart wird, durchzuführen.
Zur Übersicht: Die vorliegende Offenbarung beschreibt Systeme und Verfahren zum Bestimmen von Parametern einer Traktionsbatterie und zum Steuern eines Fahrzeugs. Zeitweise kann direkte Messung der Batterieparameter nicht durchgeführt werden. Ein Batteriesystemmodell wird verwendet, um die Batterieparameter zu schätzen. Die vorliegende Offenbarung beschreibt verschiedene Systeme und Verfahren zum Anlegen eines Batteriesystemmodells. Solch ein Batteriesystemmodell kann verwendet werden, um Parameter der Batterie in Echtzeit zu identifizieren. Insbesondere wird mit Beispielen der vorliegenden Offenbarung ein Ansatz zum Identifizieren des Batteriesystems durch Unterraumidentifizierungsansätze in Kombination mit der Trennung eines reinen Dynamikteils von einem Steuerdurchsatzteil vorgeschlagen, um die Identifizierungsgenauigkeit zu verbessern und die identifizierte Systemordnung zu reduzieren. Das gewonnene diskrete Zustandsraummodell wird in das kontinuierliche Zustandsraummodell umgewandelt, das dann verwendet werden kann, um einen Ausdruck zur Berechnung von Batteriestromgrenzen abzuleiten. Faktorisierung, z. B. Spektralzerlegung oder Eigenzerlegung, kann dann verwendet werden, um das kontinuierliche Zustandsraummodell zu verarbeiten und einen allgemeinen Ausdruck zur Prognose von Batteriestromgrenzen abzuleiten.
Ein Beispiel beinhaltet einen Unterraumidentifizierungsansatz, um das Batteriesystemmodell anzulegen. Das Unterraumidentifizierungsmodell kann einige Vorteile bieten, z. B. können der Zustandsvektor x(k) und der Anfangswert x(0) anhand der gemessenen Daten ermittelt werden, eine lineare Systemordnung kann bestimmt werden, nichtlineare Optimierung ist nicht erforderlich und Rauschinformationen sind nicht erforderlich. Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass die Unterraumidentifizierung weniger empfindlich gegenüber dem Rauschen ist als andere rekursive Identifizierungsansätze, wie zum Beispiel die Extended Kalman Filter-(EKF-)Techniken. Außerdem ist die Identifizierungsleistung der Unterraumidentifizierung robuster als der EKF, weil Rauscheffekte inhärent identifiziert werden. Im Gegensatz dazu sollten im EKF Kovarianzmatrizen bestimmt werden, um die gewünschte Identifizierungsleistung zu erreichen.
1 zeigt ein Beispiel für ein Hybridelektrofahrzeug 102, z. B. ein Plug-in Hybridelektrofahrzeug. Ein Plug-in Hybridelektrofahrzeug 102 kann einen oder mehrere Elektromotoren 104 umfassen, die mechanisch mit einem Hybridgetriebe 106 verbunden sind. Zusätzlich ist das Hybridgetriebe 106 mechanisch mit einem Verbrennungsmotor 108 verbunden. Das Hybridgetriebe 106 kann auch mechanisch mit einer Antriebswelle 110 verbunden sein, die mechanisch mit den Rädern 112 verbunden ist. Die Elektromotoren 104 können den Rädern Drehmoment bereitstellen, wenn der Verbrennungsmotor 108 eingeschaltet ist. Der Elektromotor 104 nimmt elektrische Energie auf, z. B. aus einer Batterie 114, um Drehmoment zum Antrieb des Fahrzeugs 102 bereitzustellen. Die Elektromotoren 104 können Verlangsamungsfähigkeit bereitstellen, wenn der Verbrennungsmotor 108 ausgeschaltet ist. Die Elektromotoren 104 können als Generatoren ausgelegt sein, und sie können Vorteile hinsichtlich des Kraftstoffverbrauchs bereitstellen, indem sie Energie, die im Friktionsbremssystem normalerweise als Wärme verloren gehen würde, zurückgewinnen. Die Elektromotoren 104 können auch Schadstoffemissionen reduzieren, weil das Hybridelektrofahrzeug 102 unter gewissen Bedingungen im Elektromodus betrieben werden kann.
Die Traktionsbatterie oder der Batteriesatz 114 speichern Energie, die von den Elektromotoren 104 verwendet werden kann. Ein Fahrzeugbatteriesatz 114 stellt typischerweise eine Hochspannungs-Gleichstrom-Ausgabe bereit. Die Batterieausgabe erfolgt als Reaktion auf eine Batterieleistungsanforderung, die anhand des Mitkopplungsbatterieleistungswerts als eine Funktion der Leistungsanforderung des Fahrers und der Leistungsanforderung des Verbrennungsmotors berechnet werden kann, die wiederum auf den Geschwindigkeits- und Drehmomentbestimmungen basieren können. Der Batteriesatz 114 ist mit einem leistungselektronischen Modul 116 elektrisch verbunden. Das leistungselektronische Modul 116 ist ebenfalls mit den Elektromotoren 104 elektrisch verbunden und stellt die Fähigkeit zur bidirektionalen Energieübertragung zwischen dem Batteriesatz 114 und den Elektromotoren 104 bereit. Ein typischer Batteriesatz 14 kann zum Beispiel eine Gleichspannung bereitstellen, während die Elektromotoren 104 zum Funktionieren einen dreiphasigen Wechselstrom benötigen können. Das leistungselektronische Modul 116 kann die Gleichspannung in einen dreiphasigen Wechselstrom umwandeln, wie er von den Elektromotoren 104 benötigt wird. In einem Energierückgewinnungsmodus wird das leistungselektronische Modul 116 den dreiphasigen Wechselstrom aus den Elektromotoren 104, die als Generatoren fungieren, in die vom Batteriesatz 114 benötigte Gleichspannung umwandeln. Die hier beschriebenen Verfahren sind gleichermaßen auf ein reines Elektrofahrzeug oder auf irgendeine andere Einrichtung, die einen Batteriesatz verwendet, anwendbar. Die Batterie 114 kann während bestimmter Verwendungen des Fahrzeugs Verschlechterung erfahren. Eine Verwendung, bei der Verschlechterung auftritt, ist das Abstellen bei einem hohen Ladezustand (SOC). Die Temperatur kann ebenfalls ein Verschlechterungsfaktor sein. Die Batterieverschlechterung wird für einen spezifischen Batterietyp individualisiert. Zur Batterieverschlechterung kann die Unfähigkeit einer Batterie 114 zählen, eine Ladungsmenge zu halten, z. B. dass in der Batterie 114 weniger Kilowattstunden oder Amperestunden gespeichert werden.
Zusätzlich zum Bereitstellen von Energie für den Antrieb kann die Batterie 114 (oder der Batteriesatz) Energie für andere Elektrosysteme des Fahrzeugs bereitstellen. Ein typisches System kann ein Gleichspannungswandlermodul 118 enthalten, das die Hochspannungs-Gleichstrom-Ausgabe des Batteriesatzes 114 in eine Niederspannungs-Gleichstrom-Versorgung, die kompatibel mit anderen Fahrzeugverbrauchern ist, umwandelt. Andere Hochspannungsverbraucher, wie zum Beispiel Verdichter und Elektroheizungen, können direkt mit dem Hochspannungsbus aus dem Batteriesatz 114 verbunden sein. In einem typischen Fahrzeug sind die Niederspannungssysteme elektrisch mit einer 12-V-Batterie 120 verbunden. Ein rein elektrisches Fahrzeug kann eine ähnliche Architektur aufweisen, jedoch ohne den Verbrennungsmotor 108.
Der Batteriesatz 114 kann durch eine externe Leistungsquelle 126 wiederaufgeladen werden. Der Batterieladespeicherstatus kann als Ladezustand gemessen werden. Die externe Leistungsquelle 126 kann Wechsel- oder Gleichstromleistung für das Fahrzeug 102 bereitstellen, indem sie durch einen Ladeport 124 elektrisch verbunden wird. Der Ladeport 124 kann irgendein Porttyp sein, der dazu ausgelegt ist, Leistung aus der externen Leistungsquelle 126 zum Fahrzeug 102 zu übertragen. Der Ladeport 124 kann mit einem Leistungswandlungsmodul 122 elektrisch verbunden sein. Das Leistungswandlungsmodul kann die Leistung aus der externen Leistungsquelle 126 konditionieren, um dem Batteriesatz 114 die korrekten Spannungs- und Strompegel bereitzustellen. In einigen Anwendungen kann die externe Leistungsquelle 126 dazu ausgelegt sein, dem Batteriesatz 114 die korrekten Spannungs- und Strompegel bereitzustellen, und das Leistungswandlungsmodul 122 ist möglicherweise nicht erforderlich. Die Funktionen des Leistungswandlungsmoduls 122 können sich in einigen Anwendungen in der externen Leistungsquelle 126 befinden. Der Verbrennungsmotor, das Getriebe, die Elektromotoren, die Batterie, die Leistungswandlung und die Leistungselektroniken des Fahrzeugs können von einem Antriebsstrangsteuermodul (PCM, Powertrain Control Module) 128 gesteuert werden.
Zusätzlich zum Veranschaulichen eines Plug-in Hybridfahrzeugs kann 1 ein batterieelektrisches Fahrzeug (BEV) veranschaulichen, falls die Komponente 108 entfernt wird. Gleichermaßen kann 1 ein herkömmliches Hybridelektrofahrzeug (HEV) oder ein Power-Split Hybridelektrofahrzeug veranschaulichen, falls die Komponenten 122, 124 und 126 entfernt werden. 1 veranschaulicht auch das Hochspannungssystem, das den bzw. die Elektromotor(en), das leistungselektronische Modul 116, das Gleichspannungswandlermodul 118, das Leistungswandlungsmodul 122 und den Batteriesatz 114 enthält. Das Hochspannungssystem und der Batteriesatz enthalten Hochspannungskomponenten einschließlich Busschienen, Verbinder, Hochspannungsdrähte und Schaltungstrenneinrichtungen.
Das Fahrzeug 100 enthält weiterhin ein Display 130, das Daten in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs zeigen kann, z. B. den Zustand des elektrischen Systems und der Batterie 114 ebenso wie Daten der Fahrzeugverwendung/-nichtverwendung. Ein Datengenerator 135 kann mit dem Display verbunden sein, um die Daten für das Display 130 zu berechnen und zu organisieren. In einem Beispiel kann das Display 130 den Batteriezustand so zeigen, wie er, wie hier beschrieben wird, geschätzt oder bestimmt wird.
Die einzelnen Batteriezellen innerhalb eines Batteriesatzes können nach den unterschiedlichsten chemischen Rezepturen aufgebaut sein. Zu typischen Batteriesatz-Chemien können, ohne darauf beschränkt zu sein, Blei-Säure, Nickel-Cadmium (NiCd), Nickel-Metallhydrid (NiMH), Lithium-Ionen oder Lithium-Ionen-Polymer zählen. 2 zeigt einen typischen Batteriesatz 200 in einer einfachen Reihenanordnung aus N Batteriezellmodulen 202. Die Batteriezellmodule 202 können eine einzelne Batteriezelle oder mehrere, elektrisch parallel verbundene Batteriezellen umfassen. Der Batteriesatz kann allerdings aus irgendeiner Anzahl von einzelnen Batteriezellen und Batteriezellmodulen zusammengesetzt sein, die in Reihe oder parallel oder irgendeiner Kombination daraus verbunden sind. Ein typisches System kann einen oder mehrere Controller aufweisen, wie zum Beispiel ein Batteriesteuermodul (BCM, Battery Control Module) 208, das die Leistung des Batteriesatzes 200 überwacht und steuert. Das BCM 208 kann mehrere Pegelcharakteristika des Batteriesatzes überwachen, wie zum Beispiel den von einem Stromsensor 206 gemessenen Satzstrom, die Satzspannung 210 und die Satztemperatur 212. Die Leistung des Stromsensors 206 kann in gewissen Anordnungen entscheidend für den Aufbau eines zuverlässigen Batterieüberwachungssystems sein. Die Genauigkeit des Stromsensors kann zum Schätzen des Batterieladezustands und der Batteriekapazität nützlich sein. Ein Stromsensor kann die unterschiedlichsten, auf physikalischen Prinzipien basierenden Verfahren nutzen, um den Strom zu detektieren, einschließlich eines Hall-Effekt-IC-Sensors, eines Transformators oder einer Strommesszange, eines Widerstands, an dem die Spannung direkt proportional zu dem durch ihn fließenden Strom ist, Lichtwellenoptiken, die ein Interferometer verwenden, um die Phasenänderung im von einem Magnetfeld produzierten Licht zu messen, oder einer Rogowski-Spule. Im Fall, dass eine Batteriezelle geladen oder entladen wird, so dass der Strom, der in die Batteriezelle eintritt oder aus ihr austritt, einen Schwellenwert überschreitet, kann das Batteriesteuermodul die Batteriezelle mittels Verwendung einer Schaltungstrenneinrichtung (CID, Circuit Interrupt Device) trennen, wie zum Beispiel einer Sicherung oder eines Leistungsschutzschalters.
Zusätzlich zu den Pegelcharakteristika des Satzes können Pegelcharakteristika der Batteriezellen vorhanden sein, die gemessen und überwacht werden müssen. Zum Beispiel können die Anschlussspannung, der Strom und die Temperatur jeder Zelle gemessen werden. Ein System kann ein Sensormodul 204 verwenden, um die Charakteristika einer oder mehrerer Batteriezellmodule 202 zu messen. Zu den Charakteristika können die Zellspannung, die Temperatur, das Alter, die Anzahl der Lade-/Entladezyklen der Batterie usw. zählen. Typischerweise wird ein Sensormodul Batteriezellspannung messen. Die Batteriezellspannung kann eine Spannung einer einzelnen Batterie oder einer Gruppe von Batterien sein, die parallel oder in Reihe elektrisch verbunden sind. Der Batteriesatz 200 kann bis zu N_C Sensormodule 204 nutzen, um die Charakteristika aller Batteriezellen 202 zu messen. Jedes Sensormodul 204 kann die Messwerte an das BCM 208 zur weiteren Verarbeitung und Koordinierung übertragen. Das Sensormodul 204 kann Signale in analoger oder digitaler Form an das BCM 208 übertragen. Der Batteriesatz 200 kann auch ein Batterieverteilermodul (BDM, Battery Distribution Module) 214 umfassen, das den Stromfluss in den und aus dem Batteriesatz 200 steuert.
3 zeigt einen prinzipieller Ablauf 300 der Parameterschätzung. Ein Strom i 301 wird der Batterie zugeführt, was zu einer Referenzspannung v_ref 303 führt. Die Referenzspannung v_ref 303 ist die Ist-Referenzspannung an der Batterie. Der Strom 301 wird auch in das identifizierte Modell der Batterie 310 eingespeist, das unter Verwendung der hier beschriebenen Verfahren identifiziert werden kann, um eine geschätzte Spannung ν ^ 313 auszugeben. Die geschätzte Spannung 313 kann in Steuerschemata für das Fahrzeug verwendet werden, weil sie den geschätzten Wert bei einem gewissen Zustand des Fahrzeugs darstellt. Das identifizierte Modell 310 kann fahrzeugseitig in Speicher gespeichert werden und bei Berechnungen verwendet werden, z. B. in einem Modul oder einem Prozessor, um den Zustand der Batterie 114 zu schätzen. Zum Beispiel kann das Modell 310 geschätzte Batteriestromgrenzen und verfügbare Leistungsgrenzen bestimmen.
4 zeigt einen Verfahrensablauf 400 einer Ausführungsform zur Batterieparameterschätzung. In 401 wird ein Systemdynamikmodell einer Traktionsbatterie unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils, die innerhalb eines Zeitraums gemessen werden, identifiziert. Der Zeitraum kann mit einem kleinen Wert vorgegeben werden, z. B. 100 Mikrosekunden oder ein Vielfaches von 100 Mikrosekunden. Der Zeitraum kann auch mit einer Zeit vorgegeben werden, zu der die Batterie keinen Strom zum Bewegen des Fahrzeugs liefert oder das Fahrzeug nicht bewegt oder versorgt. Der Zeitraum kann auch darauf vorgegeben werden, wenn die Batterie nicht aufgeladen wird. In 403 wird das identifizierte Systemdynamikmodell in ein Zustandsraummodell transformiert, das geeignet ist, explizite Ausdrücke zur Prognose von Batteriestromgrenzen abzuleiten. In einem Beispiel weist das Zustandsraummodell eine diagonale Systemmatrix auf, die im Wesentlichen aus Systemeigenwerten durch die Eigenzerlegung besteht. In 405 kann das System Batteriestromgrenzen und verfügbare Leistungsgrenzen unter Verwendung des transformierten Systemdynamikmodells schätzen. In 407 kann bzw. können der bzw. die Fahrzeug-Controller die Traktionsbatterie gemäß dem Systemdynamikmodell betreiben, das unter Verwendung der geschätzten Batteriestromgrenzen und der verfügbaren Leistungsgrenzen identifiziert worden ist.
5 zeigt einen Verfahrensablauf 500 einer Ausführungsform zur Batterieparameterschätzung. In 501 wird der Innenwiderstand R₀ der Batterie geschätzt. R₀ kann anhand der N Daten geschätzt werden, die während des vorhergehenden Zeitfensters gewonnen worden sind. Das vorhergehende Zeitfenster kann mit einem Zeitraum vorgegeben werden, in dem die Batterieparameter nicht aktualisiert werden müssen, und kann auf früheren Testdaten des Fahrzeugs basieren oder kann auf dem Verlauf der Fahrzeugverwendung basieren. In einem Beispiel kann die Schätzung von R₀ wie folgt erfolgen:
wobei gilt: v = v_t – v_oc, wobei v_t die Batterieanschlussspannung und v_oc die Leerlaufspannung ist. Die Batteriesystemausgabe kann dann dargestellt werden durch:
das Batteriezustandsraummodell wird ausgedrückt als: x(k + 1) = A_dx(k)B_du(k) (2) y(k) = C_dx(k) (3)
In 503 kann dann ein numerischer Algorithmus zur Unterraum-Zustandsraum-Systemidentifizierung (N4SID) angewandt werden. Andere Unterraumidentifizierungsalgorithmen können verwendet werden, und ein N4SID wird zur beispielhaften Erläuterung eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus verwendet. Ein N4SID kann ein Zustandsraummodell der Ordnung n_x unter Verwendung von gemessenen Eingangs-Ausgangs-Daten schätzen. Beispielhafte Gleichungen für diesen Algorithmus, wie er auf die vorliegende Batteriezustandsbestimmung angewandt wird, lauten:
wobei gilt: A/B =AB^t(BB^t)^–1B. (6) wobei gilt: L 1 / i, L 2 / i und L 2 / i sind unter Verwendung der Gleichung (6) berechnete i-mal-j Matrizen.
Der Zeilenraum von A/B ist gleich der Projektion des Zeilenraums von A auf den Zeilenraum von B.
In 505 kann eine Singulärwertzerlegung durch die folgende Prozedur, ohne darauf beschränkt zu sein, ausgeführt werden.
Singulärwertzerlegung wird ausgeführt als:
wobei gilt: Γ_i = U₁Σ₁ ^1/2 und Γ_i-1 = U_1–Σ₁ ^1/2.
Systemmatrizen werden berechnet mit:
Matrizen des identifizierten diskreten Zustandsraummodells werden als A_d = K₁₁, B_d = K₂₁ und C_d, D_d werden aus K₁₂ bzw. K₂₂ bestimmt.
In einem anderen Beispiel können die Matrizen mittels eines anderen N4SID-Algorithmus bestimmt werden, z. B. mit einer Näherungslösung. Zunächst werden die Zustände X ~_i und X ~_i+1 bestimmt, z. B. unter Verwendung der folgenden Gleichungen:
Dann wird die Lösung der kleinsten Quadrate angewandt:
In 507 können die Matrizen wie folgt genähert werden:
Somit sind die Zustandsraummatrizen A_d, B_d, C_d und D_d jetzt identifiziert. Aus diesen kann der Ausdruck der Stromgrenze der Batterie identifiziert werden.
In 509 werden die diskreten Zustandsraummatrizen in kontinuierliche Matrizen umgewandelt.
Anhand des kontinuierlichen Ausdrucks für den Zustandsraum x . = Ax + Bu, y = Cx + Du (14) wird das diskrete Modell ausgedrückt als: x_k+1 = (I + AΔt)x_k + BΔtu_k = A_dx_k + B_du_k y_k = Cx_k + Du_k = C_dx_k + D_du_k (15)
Anhand der identifizierten A_d, B_d, C_d und D_d wird ein kontinuierliches Zustandsraummodell abgeleitet als: A = (A_d – I)/Δt, B = B_d/Δt, C = C_d und D = D_d.
Sobald sie in kontinuierliche Form umgewandelt worden sind, wird in 511 Eigenzerlegung durchgeführt. Die Gleichung für die Eigenzerlegung kann lauten: A = QΛQ^–1 (16) wobei gilt: Q ist die n×n Matrix, deren i-te Spalte der Basiseigenvektor q_i ist. Λ ist die diagonale Matrix, deren diagonale Elemente entsprechende Eigenwerte sind.
Der transformierte, durch die Eigenvektoren ausgedrückte Zustandsvektor wird berechnet durch: x ~ = Q^–1x.
In 513 werden die transformierten Zustandsraummatrizen bestimmt durch: A ~ = Λ (17a) B ~ = Q^–1B (17b) C ~ = CQ (17c) D ~ = D (17d)
Nachdem jetzt die transformierten Zustandsraummatrizen vorgegeben sind, wird das Batteriemodell identifiziert, z. B. in 515. Dies kann mit den folgenden Gleichungen erfolgen:
wobei gilt: y = v_oc – v_t = v₁ + v₂ und u = i.
Als ein Ergebnis können in 515 die Batteriestromgrenzen während des Zeitraums t = t_d berechnet werden durch:
wobei gilt: v_lim ist die Batteriespannungsgrenze. v_lim = v_lb (untere Batteriespannungsgrenze) gilt für das Entladen und v_lim = v_ub (obere Batteriespannungsgrenze) für das Aufladen.
Wenn n = 2 ist, wird diese Gleichung ausgedrückt als:
Die Leistungsgrenze kann für den Ladezustand und den Entladezustand der Batterie durch die Folgenden berechnet werden: P_lim = |i_min|v_ub P_lim = |i_max|v_lb wobei gilt: P_lim ist die Leistungsfähigkeit, v_ub ist die obere Batteriespannungsgrenze, und i_min ist der absolute Mindeststrom. Im Entladezustand ist i_max der Maximalstrom, der aus der Batterie gezogen werden kann. Somit kann das System kann die momentane Batterieleistungsfähigkeit während eines Aufladeereignisses oder eines Entladeereignisses berechnen.
In 517 wird die Entscheidung getroffen, ob die Batteriemodellparameter aktualisiert werden müssen. Diese Entscheidung kann auf Basis der Zeit seit der letzten Aktualisierung ausgelöst werden. In einem anderen Beispiel kann der Fahrzeugzustand oder die Fahrzeugverwendung verwendet werden, um die Aktualisierung auszulösen.
6A zeigt einen Graphen des Batterieeingangsstroms in die Batterie als eine Funktion der Zeit, mit Ampere auf der y-Achse und der Zeit auf der x-Achse.
6B zeigt einen Graphen der Batterieanschlussspannung an der Batterie als eine Funktion der Zeit, mit Volt auf der y-Achse und der Zeit auf der x-Achse.
6C zeigt einen Graphen des geschätzten internen Batteriezustands x ~₁ in der Batterie als eine Funktion der Zeit, mit Volt auf der y-Achse und der Zeit auf der x-Achse.
6D zeigt einen Graphen des geschätzten internen Batteriezustands x ~₂ in der Batterie als eine Funktion der Zeit, mit Volt auf der y-Achse und der Zeit auf der x-Achse.
7A zeigt einen Graphen des Batterieeingangsstroms als eine Funktion der Zeit.
7B zeigt einen Graphen der Batteriespannung sowohl als v_ref als auch als eine Modellspannung v_ref = v_t – v_oc – R_0*i. Der Bezeichner der y-Achse in 7B ist v_t – v_oc – R_0*i. _ als eine Funktion der Zeit. Wie gezeigt wird, folgt die Modellspannung, gezeigt in gestrichelter Linie, dicht der Referenzspannung v_ref. Zum Beispiel ist der y-Maßstab nicht groß genug, um zu zeigen, dass das identifizierte Batteriemodell sich vom Referenzsignal unterscheidet.
8A zeigt einen Graphen des berechneten maximalen Batterieentladestroms als eine Funktion der Zeit. Diese Berechnung wird unter Verwendung der hier beschriebenen Strukturen und Verfahren durchgeführt. Dieser Graph und die ihm zugrundeliegenden Daten können verwendet werden, um den Betrieb eines Fahrzeugs, z. B. eines HEV 102, zu steuern.
8B zeigt einen Graphen des berechneten maximalen Batterieladestroms als eine Funktion der Zeit. Diese Berechnung wird unter Verwendung der hier beschriebenen Strukturen und Verfahren durchgeführt. Dieser Graph und die ihm zugrundeliegenden Daten können verwendet werden, um den Betrieb eines Fahrzeugs, z. B. eines HEV 102, zu steuern.
9 zeigt eine Maschinendarstellung in Diagrammform in der beispielhaften Form eines Computersystems 900, in dem ein Befehlssatz ausgeführt werden kann, der bewirkt, dass die Maschine irgendeine oder mehrere der hier erörterten Verfahren, Prozesse, Operationen oder Methoden durchführt. Das HEV 102 kann mit einem oder mehreren Computersystemen 900 betrieben werden. Das HEV 102 kann die Funktionalität eines oder mehrerer Computersysteme 900 oder Teile des Computersystems 900 beinhalten.
In einem Ausführungsbeispiel wird die Maschine als eine Einzeleinrichtung betrieben oder kann mit anderen Maschinen verbunden sein (z. B. über ein Netzwerk). Bei einem vernetztem Einsatz kann die Maschine mit der Fähigkeit eines Servers oder einer Client-Maschine in einer Server-Client-Netzwerkumgebung oder als eine Peer-Maschine in einer Peer-to-Peer-(oder verteilten)Netzwerkumgebung betrieben werden. Die Maschine kann Folgenden ähneln, oder sie enthält Komponenten der Folgenden: ein Server-Computer, ein Client-Computer, ein Personal Computer (PC), ein Tablet-PC, eine Set-Top-Box (STB), ein Personal Digital Assistant (PDA), ein Mobiltelefon, eine Web-Anwendung, ein Netzwerk-Router, -Switch oder -Bridge sein oder irgendeine Maschine, die in der Lage ist, einen Befehlssatz (sequentiell oder anders) auszuführen, der von dieser Maschine zu erbringende Aktionen spezifiziert. Obwohl nur eine einzelne Maschine veranschaulicht wird, ist der Begriff „Maschine” weiterhin so aufzunehmen, dass er irgendeine Ansammlung von Maschinen beinhaltet, die einzeln oder gemeinsam einen Satz (oder mehrere Sätze) von Befehlen ausführt bzw. ausführen, um irgendeine oder mehrere der hier erörterten Methoden durchzuführen.
Das beispielhafte Computersystem 900 enthält wenigstens einen Prozessor 902 (z. B. einen Hauptprozessor (CPU, Central Processing Unit), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU, Graphics Processing Unit), Hilfsprozessoren oder Kombinationen daraus), einen Hauptspeicher 908 und einen statischen Speicher 914, die miteinander über einen Bus 928 in Verbindung stehen. Das Computersystem 900 kann weiterhin eine Video-Display 906 enthalten (z. B. ein Flüssigkristall-Display (LCD, Liquid Crystal Display), Leuchtdioden (LED, Light Emitting Diode) oder eine Kathodenstrahlröhre (CRT, Cathode Ray Tube)). Das Display 906 kann sich am Fahrerarmaturenbrett des Fahrzeugs oder anderswo im Fahrzeug montiert befinden. Das Computersystem 900 enthält auch eine alphanumerische Eingabeeinrichtung 912 (z. B. eine Tastatur oder ein Touchpad, das eine Tastatur darstellt), eine Cursorsteuereinrichtung 916 (z. B. eine Maus, ein Touch-Screen, einen Joystick, ein Trackpad oder Ähnliches), eine Treibereinheit 920, eine Signalerzeugungseinrichtung 926 (z. B. einen Lautsprecher, eine Hupe oder einen Tongenerator) und eine Netzwerkschnittstelleneinrichtung 918.
Die Treibereinheit 920 enthält ein maschinenlesbares Medium 922, auf dem ein oder mehrere Befehlssätze 910 (z. B. Software) gespeichert sind, die irgendeine oder mehrere der hier beschriebenen Methoden oder Funktionen verwirklichen. Die Befehle 910 können sich auch, vollständig oder wenigstens teilweise, während ihrer Ausführung durch das Computersystem 900 im Hauptspeicher 904 und/oder im Prozessor 902 befinden. Der Hauptspeicher 908 und der Prozessor 902 stellen ebenfalls maschinenlesbarer Medien dar.
Die Software, z. B. die Befehle 910, können weiterhin mittels der Netzwerkschnittstelleneinrichtung 918 über ein Netzwerk 924 mittels Kommunikationsprotokollen übertragen oder aufgenommen werden, die Daten zur Übertragung codieren und decodieren können. Die Software-Befehle 910 können auch über den Bus 928 übertragen werden.
Obwohl das maschinenlesbare Medium, z. B. das Element 922, in einem Ausführungsbeispiel so gezeigt worden ist, dass es sich um ein einzelnes Medium handelt, sollte der Begriff „maschinenlesbares Medium” so aufgenommen werden, dass er ein einzelnes Medium oder mehrere Medien beinhaltet (z. B. eine zentralisierte oder eine verteilte Datenbank und/oder zugehörige Caches und Server), die den einen oder die mehreren Befehlssätze speichern. Der Begriff „maschinenlesbares Medium” sollte auch so aufgenommen werden, dass er irgendein Medium beinhaltet, das in der Lage ist, einen Befehlssatz zur Ausführung durch die Maschine zu speichern, zu codieren oder zu halten, und das bewirkt, dass die Maschine irgendeine oder mehrere der Methoden der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung durchführt. Zu solchen Medien können dinghafte Medien zählen. Der Begriff „maschinenlesbares Medium” ist dementsprechend so aufzunehmen, dass er Busse, dinghafte Trägerwellensignale, Halbleiterspeicher und optische und magnetische Medien beinhaltet, ohne darauf beschränkt zu sein.
In Anwendungen elektrisch betriebener Fahrzeuge ist die Leistungsfähigkeitsprognose in Echtzeit wichtig, um Schädigung der Batterie und Störungsmodi zu verhindern, die durch Überladen und Überentladen bewirkt werden. Eine Batterie kann so modelliert werden, dass ein Batteriemanagementsystem, z. B. die Prozessoren, Schaltkreise, Module oder Controller des Fahrzeugs, die Wahrscheinlichkeit von Schädigung oder Störung reduzieren kann. Ein Batteriemanagementsystem in Anwendungen elektrisch betriebener Fahrzeuge, wie zum Beispiel im Elektrofahrzeug (EV), Plug-in Hybridelektrofahrzeug (PHEV) und Vollhybridelektrofahrzeug (FHEV), kann Batteriemodellidentifizierung verwenden. Allerdings muss die Batteriemodellidentifizierung nicht kontinuierlich ausgeführt werden, weil die Änderung der Modellparameter nicht kontinuierlich so schnell erfolgt. Somit kann die Batteriemodellidentifizierung auf Anforderung ausgeführt werden. Allerdings sollte der Identifizierungsprozess innerhalb eines kurzen Zeitraums und in Echtzeit erfolgen, sobald er gestartet worden ist, so dass einfachere und effizientere Berechnungsschemata verwendet werden können, weil der Prozess im Fahrzeug ausgeführt wird. Die vorliegende Offenbarung beschreibt einen Ansatz zum Identifizieren des Batteriesystems durch Unterraumidentifizierungsansätze.
Die Batteriemodellidentifizierung, wie sie hier beschrieben wird, verwendet das Verwenden von Zustandsraumidentifizierung (SSID, State Space Identification). Falls allerding die Batteriespannungsdaten direkt für die SSID verwendet werden, tendiert die Ordnung des identifizierten Systems dazu, höher zu sein, um die ursprüngliche Batterieantwort zu reproduzieren. Wie hier beschrieben wird, kann die Batteriesystemdynamik ohne Durchsatzrate des Stroms ausgedrückt werden. Das Batteriesystem kann einschließlich eines Innenwiderstands R₀ modelliert werden, der typischerweise als D-Matrix dargestellt wird, die in SSID nicht verwendet wird. Indem dies aus der Systemantwort für SSID herausgelöst wird, wird angenommen, dass das Systemmodell mit einer einfacheren Form und verbesserter Genauigkeit identifiziert werden kann. Im Ergebnis wird das Identifizierungsproblem in zwei Teile getrennt: R₀-Schätzung und Schätzung der Systemdynamik.
Obwohl oben Ausführungsbeispiele beschrieben werden, ist nicht beabsichtigt, dass diese Ausführungsformen alle möglichen Formen der Erfindung beschreiben. Stattdessen sind die in der Spezifikation verwendeten Begriffe eher beschreibende als einschränkende Begriffe, und es versteht sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Gedanken und vom Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zusätzlich können die Merkmale verschiedener Umsetzungsformen kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen der Erfindung zu bilden.

Claims

Fahrzeug, das Folgendes umfasst: eine Traktionsbatterie, die mehrere Zellen enthält; und wenigstens einen Controller, der dazu programmiert ist, einen Zustandsschätzer umzusetzen, der dazu ausgelegt ist, einen Batteriezustand auf Basis des Innenwiderstands der Traktionsbatterie und eine Schätzung der Systemdynamik der Traktionsbatterie, die diskrete Batteriemessungen von Spannung und Innenwiderstand verwendet, auszugeben und die Traktionsbatterie gemäß der Ausgabe des Zustandsschätzers zu betreiben.
Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Schätzung der Systemdynamik einen Unterraumidentifizierungsalgorithmus anwendet, um Systemmatrizen zu nähern.
Fahrzeug nach Anspruch 2, wobei der Controller die Systemmatrizen verwendet, um Ausdrücke zum Schätzen von Stromgrenzen aus Systemmatrizen abzuleiten, die unter Verwendung von Eigenzerlegung aus den genäherten Systemmatrizen anhand des Unterraumidentifizierungsalgorithmus transformiert worden sind.
Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei der Controller eine Batteriestromgrenze unter Verwendung von geschätzten Batteriezustandsvariablen und berechnetem Innenwiderstand ausgibt.
Fahrzeug nach Anspruch 3, wobei der Innenwiderstand unter Verwendung des Batterieeingangsstroms während eines Zeitraums und einer berechneten Spannung, die anhand der Anschlussspannung während des Zeitraums geschätzt wird, geschätzt wird.
Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei der Controller weiterhin für Folgendes programmiert ist: Schätzen des Innenwiderstands während eines Zeitraums; Berechnen von Projektionen unter Verwendung eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus; Zerlegen von Singulärwerten der berechneten Projektionen; Identifizieren eines diskreten Zustandsraummodells aus den Singulärwerten; Umwandeln des diskreten Zustandsraummodells in ein kontinuierliches Zustandsraummodell; Durchführen von Eigenzerlegung einer Systemmatrix des kontinuierlichen Zustandsraummodells; Transformieren des Batteriemodells mit der eigenzerlegten Matrix, um transformierte Matrizen zu erstellen; und Berechnen von Batteriestromgrenzen auf Basis der transformierten Matrizen.
Fahrzeug, das Folgendes umfasst: eine Traktionsbatterie, die mehrere Zellen enthält; und wenigstens einen Controller, der dazu programmiert ist, die Traktionsbatterie gemäß den Batteriestromgrenzen und den verfügbaren Leistungsgrenzen aus einem Zustandsraummodell zu betreiben, das durch Eigenzerlegung eines Systemdynamikmodells der Traktionsbatterie abgeleitet wird, das eine diagonale Systemmatrix von Systemeigenwerten aufweist, und das mittels eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils, die innerhalb eines vordefinierten Zeitraums gemessen werden, identifiziert wird.
Fahrzeug nach Anspruch 7, wobei das Systemdynamikmodell eine Systemdynamikmatrix, eine Eingangsmatrix und eine Ausgangsmatrix umfasst.
Fahrzeug nach Anspruch 7, wobei das Systemdynamikmodell unter Verwendung eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus identifiziert wird.
Fahrzeug nach Anspruch 9, wobei der Unterraumidentifizierungsalgorithmus ein Spannungsprofil verwendet, das durch Subtrahieren eines Spannungsabfalls über einem Batterieinnenwiderstand vom Batterieausgangsspannungsprofil manipuliert wird.
Fahrzeug nach Anspruch 10, wobei der berechnete Innenwiderstand unter Verwendung des Batterieeingangsstromprofils während des vorbestimmten Zeitraums und des gemessenen Batterieausgangsspannungsprofils während des Zeitraums geschätzt wird.
Fahrzeug nach Anspruch 8, wobei das Systemdynamikmodell in Echtzeit aktualisiert wird.
Verfahren zum Fahrzeugsteuern, das Folgendes umfasst: Identifizieren eines Systemdynamikmodells einer Traktionsbatterie unter Verwendung eines Batterieeingangsstromprofils und eines Batterieausgangsspannungsprofils, die innerhalb eines Zeitraums gemessen werden; Transformieren des identifizierten Systemdynamikmodells in ein Zustandsraummodell mit einer diagonalen Systemmatrix von Systemeigenwerten durch Eigenzerlegung; Schätzen einer Batteriestromgrenze und einer verfügbaren Leistungsgrenze anhand des Zustandsraummodells; und Betreiben der Traktionsbatterie gemäß der geschätzten Batteriestromgrenze und der verfügbaren Leistungsgrenze.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Identifizieren des Systemdynamikmodells das Identifizieren einer Systemdynamikmatrix, einer Eingangsmatrix und einer Ausgangsmatrix umfasst.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Identifizieren des Systemdynamikmodells das Verwenden eines Unterraumidentifizierungsalgorithmus beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei das Identifizieren des Systemdynamikmodells das Verwenden eines Spannungsprofils beinhaltet, das durch Subtrahieren eines Spannungsabfalls über einem Batterieinnenwiderstand vom Batterieausgangsspannungsprofil manipuliert wird.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei das Identifizieren des Systemdynamikmodells das Schätzen des berechneten Innenwiderstands unter Verwendung des Batterieeingangsstromprofils während des vorbestimmten Zeitraums und des gemessenen Anschlussspannungsprofils während des Zeitraums beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Identifizieren des Systemdynamikmodells das Identifizieren des Systemdynamikmodells in Echtzeit beinhaltet.