DE102019219436A1

DE102019219436A1 - Verfahren zur Erkennung eines belastungsbedingten Zustands zumindest einer Komponente, insbesondere eines Energiespeichers, in einem Kraftfahrzeug

Info

Publication number: DE102019219436A1
Application number: DE102019219436.2A
Authority: DE
Inventors: Patrick van Bergen; Oliver Dieter Koller; Frederic Heidinger
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2019-12-12
Filing date: 2019-12-12
Publication date: 2021-06-17
Also published as: CN112986826A

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines belastungsbedingten Zustands zumindest einer Komponente, insbesondere eines Energiespeichers (12,32), in einem Kraftfahrzeug, wobei zumindest ein Sensor (14,34) zumindest eine Messgröße (Ubatt, Ibatt) der Komponente (12, 32) erfasst, wobei zur Erkennung des Zustands der Komponente (12,32) zumindest zwei unterschiedliche Diagnosen (40,50) verwendet werden, wobei in der einen Diagnose (40,50) ein Belastungs-Belastbarkeitsmodell (40,50) verwendet wird und in der weiteren Diagnose (40,50) eine Aussage über eine Leistungsfähigkeit der Komponente (12,32) durchgeführt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines belastungsbedingten Zustands zumindest einer Komponente, insbesondere eines Energiespeichers, in einem Kraftfahrzeug nach der Gattung des unabhängigen Anspruchs.
Stand der Technik
Aus der EP 1271170 B1 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Batteriezustandserkennung bekannt. Es werden Aussagen über einen Batteriezustand mittels eines ersten Batteriezustandserkennungssystems gewonnen, wobei bei fehlerhaftem Betrieb oder bei einem Ausfall des ersten Batteriezustandserkennungssystems Aussagen über den Batteriezustand mittels eines zweiten Batteriezustandserkennungssystems gewonnen werden, wobei das erste Batteriezustandserkennungssystem Aussagen über den Batteriezustand unter Verwendung einer Strommessung und unter zusätzlicher Verwendung einer Temperaturmessung ermittelt.
Das Fahrzeugbordnetz hat die Aufgabe, die elektrischen Verbraucher mit Energie zu versorgen. Fällt die Energieversorgung aufgrund eines Fehlers bzw. Alterung im Bordnetz bzw. in einer Bordnetzkomponente in heutigen Fahrzeugen aus, so entfallen wichtige Funktionen, wie die Servolenkung. Da die Lenkfähigkeit des Fahrzeugs nicht beeinträchtigt, sondern nur schwergängig wird, ist der Ausfall des Bordnetzes in heutigen in Serie befindlichen Fahrzeugen allgemein akzeptiert, da der Fahrer als Rückfallebene zur Verfügung steht. Zur Erhöhung der Verfügbarkeit wurden zweikanalige Bordnetz-Strukturen wie beispielsweise in der WO 2015/135729 A1 vorgeschlagen. Diese werden benötigt, um Systeme für den hoch- oder vollautomatischen Fahrbetrieb fehlertolerant zu versorgen.
Aus der WO 2009/004007 A1 sind bereits ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung einer mit dem Batteriezustand korrelierenden Zustandsgröße einer Kraftfahrzeugbatterie bekannt, bei welchen die mit dem Batterieladezustand korrelierende Zustandsgröße unter Verwendung eines selbstlernenden Batteriemodells ermittelt wird. Bei der mit dem Batterieladezustand korrelierenden Zustandsgröße handelt es sich insbesondere um die Ruhespannung der Kraftfahrzeugbatterie.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems weiter zu erhöhen. Diese Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale des unabhängigen Anspruchs.
Offenbarung der Erfindung
Da es sich bei den Komponenten, insbesondere ein Energiespeicher, um verschleißende Komponenten handelt, muss sicher vermieden werden, dass verschleißbedingte Fehler zum Verlust insbesondere der Energieversorgung von sicherheitsrelevanten Verbrauchern führen. Eine Überwachung eines Energiespeichers mittels eines einzigen Sensors ist jedoch nicht ausreichend, da oftmals kein ausreichend hoher Diagnosedeckungsgrad von insbesondere verschleißbedingten Fehlern möglich ist bzw. systematische Fehler im Sensor falsche Ergebnisse liefern. Durch die Verwendung zumindest zweier unterschiedlicher Diagnosen kann die Diagnoseabdeckung bzw. die Verfügbarkeit der Signale erhöht werden, ohne zusätzliche Kosten zu verursachen. Erfindungsgemäß ist hierbei vorgesehen, dass in der einen Diagnose ein Belastungs-Belastbarkeitsmodell verwendet wird und in der weiteren Diagnose eine Aussage über die Leistungsfähigkeit der Komponente ermittelt wird. Damit ist insbesondere eine höhere Qualifizierung der bereitgestellten Signale nach einem höheren Standard möglich. Dies wird erfindungsgemäß durch die Nutzung unterschiedlicher Modelle mit zugeordneten Verfahren zur Erhöhung der Diagnosedeckung (FehlerEntdeckungswahrscheinlichkeit) von verschleißbedingten Fehlern in Bordnetz-Komponenten, insbesondere Energiespeichern, möglich, um eine sichere Energieversorgung mit entsprechender Güte sicherstellen zu können. Zusätzliche Maßnahmen wie beispielsweise die Qualifikation hinsichtlich erhöhter Sicherheitsanforderungen eines weiteren Teilnetzes des Bordnetzes können entfallen.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass im Rahmen des Belastungs-Belastbarkeitsmodells in Abhängigkeit von der Messgröße eine Belastung ermittelt wird, indem als Messgröße eine Spannung und/oder ein Strom und/oder ein Stromgradient beim Laden bzw. Entladen des Energiespeichers und/oder eine Temperatur am Energiespeicher und/oder eine Wirkdauer des Energiespeichers und/oder eine Kombination dieser Informationen verwendet wird. Diese Größen lassen sich relativ einfach erfassen und können zur Ermittlung der Belastung der Komponente bzw. des Energiespeichers beispielsweise im Rahmen von einfachen Modellen herangezogen werden.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass zumindest eine der Diagnosen unter Verwendung eines physikalischen Modells der Komponente durchgeführt wird, indem bei Einprägung eines bestimmten Lastprofils eine bestimmte Kenngröße prädiziert und die prädizierte Kenngröße mit einem Grenzwert verglichen wird. Als Kenngröße eignet sich beispielsweise die sich zukünftig einstellende Bordnetzspannung, die mithilfe des Modells ermittelt wird. Damit kann die Funktionsfähigkeit besonders zuverlässig und genau ermittelt werden. Durch eine entsprechende variable Wahl des Lastprofils können bestimmte Anwendungsfälle flexibel abgeprüft werden.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass zumindest eine der Diagnosen unter Verwendung eines physikalischen Modells der Komponente durchgeführt wird, wobei ein bestimmter Parameter, insbesondere ein Innenwiderstand, des Modells ermittelt wird als Maß für die Leistungsfähigkeit der Komponente und der Parameter mit einem Grenzwert verglichen wird. Hierbei wird in besonders einfacher Weise eine erste Einschätzung der Funktionsfähigkeit erreicht, insbesondere ist der Innenwiderstand des Energiespeichers eine erste Indikation für eine Leistungsfähigkeit, der schnell ermittelt werden kann.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Diagnose abhängig von einem bestimmten Fehlerbild, insbesondere (Aktiv)Masseverlust, Korrosion, Zellschluss des Energiespeichers oder Ähnliches durchgeführt wird. Damit kann gezielt die Auswahl der Diagnose abhängig von dem jeweils zu erwartenden Fehlerbild vorgenommen werden, sodass sich mögliche Fehl- bzw. Nicht-Detektionen verringern.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Belastung im Rahmen des Belastungs-Belastbarkeitsmodells über die dem Energiespeicher im Rahmen des Ladens bzw. Entladen zugeführte bzw. entnommene Ladung ermittelt wird und/oder dass die zugeführte bzw. entnommene Ladung mit zumindest einem Stressfaktor, insbesondere Temperatur, Ladezustand oder Wirkdauer, gewichtet wird. Unter Rückgriff auf die entsprechenden geeigneten Modelle lässt sich gut die Belastung der Komponente mit entsprechender Ausfallwahrscheinlichkeit ermitteln.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Belastung des Energiespeichers in Abhängigkeit von einem Temperaturverlauf oder Verlauf eines Ladezustands ermittelt wird. Oftmals lassen sich insbesondere unter Verwendung von solchen Verläufen in Verbindung mit der Ermittlung der Anzahl bestimmter Hübe schon gute Aussagen hinsichtlich möglicher Ausfallwahrscheinlichkeiten der Komponente treffen.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Belastung auf ein Referenzniveau gebracht wird und/oder dass die Belastung und/oder das Referenzniveau mit einem Belastbarkeitsmodell verglichen wird und/oder das abhängig von dem Vergleich mit zumindest einem von dem Belastbarkeitsmodell abgeleiteten Grenzwerte eine Maßnahme eingeleitet wird. Dadurch erhöht sich die Vergleichbarkeit bei unterschiedlichen Anwendungsfällen, wodurch sich die Flexibilität weiter erhöht.
Besonders zweckmäßig ist ein Sensor vorgesehen zur Erfassung der Messgröße. Dies könnte ein ohnehin vorhandener Sensor sein, der am Energiespeicher angeordnet ist und in dem beispielhaft zumindest eine der Diagnosen realisiert sein könnte.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist zumindest ein Lastverteiler vorgesehen, über den mehrere Verbraucher mit Energie versorgt werden, und an dem die Komponente angeschlossen ist, wobei die Lastverteilung zumindest eine Messgröße der Komponente ermittelt. Auch in dem Lastverteiler könnte zumindest eine der Diagnosen realisiert sein, sodass sich die Komplexität der Anordnung nicht weiter erhöht.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung ist vorgesehen, dass die weitere Diagnose auf einem physikalischen Modell, einem auf Maschinenlernen basierenden Modell, einer Tabelle bzw. Look-up-Table, einer Regression oder eines Spline-Extrapolation basieren kann. Dadurch kann der Deckungsgrad der Diagnose weiter erhöht werden, da die Algorithmen auf unterschiedlichen Wirkungsweisen basieren.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung werden die unterschiedlichen Diagnosen jeweils in unterschiedlichen Betriebspunkten der Komponente durchgeführt. Damit können jeweilige Schwachpunkte der einen Diagnose durch Verwendung einer geeigneten anderen Diagnose zielgenau kompensiert werden, sodass ein ausreichender Diagnosedeckungsgrad erreicht wird.
Weitere zweckmäßige Weiterbildungen ergeben sich aus weiteren abhängigen Ansprüchen und aus der Beschreibung.
Figurenliste
Es zeigen

1 eine mögliche Topologie eines Energieversorgungssystems sowie
2 eine schematische Übersicht für unterschiedliche Diagnosen.

Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
1 zeigt eine mögliche Topologie eines Energieversorgungssystems, bestehend aus einem Basisbordnetz 10 mit einem sicherheitsrelevanten Kanal 11 und optional mit einem weiteren sicherheitsrelevanten Kanal 30, die miteinander verbunden sind. Mit dem sicherheitsrelevanten Kanal 11 sind ein Energiespeicher 12, insbesondere eine Batterie 12 mit zugehörigem Batteriesensor 14, sowie mehrere Verbraucher 16, die durch einen elektrischen Lastverteiler18 abgesichert bzw. angesteuert werden, verbunden. An den Lastverteiler 18 ist ebenfalls der Energiespeicher 12 angeschlossen. Der Lastverteiler 18 ist in der Lage, entsprechende Kenngrößen wie Spannung Uv, Strom Iv der Verbraucher 16 zu ermitteln. Der Lastverteiler 18 ist darüber hinaus ebenfalls in der Lage, entsprechende Kenngrößen des Energiespeichers 12 wie Spannung Ub und/oder Strom Ib und/oder Temperatur Tb zu ermitteln. Hierzu enthält der Lastverteiler 18 die entsprechende Sensorik. Ebenfalls besitzt der Lastverteiler 18 entsprechende Verarbeitungsmittel, erfassten Größen zu speichern bzw. auszuwerten. Alternativ könnte die Auswertung auch in einem anderen Steuergerät erfolgen. Weiterhin ist der Lastverteiler 18 in der Lage, abhängig vom Zustand des Energiespeichers 12 Signale zum Übergang in einen sicheren Zustand zu liefern. Dann leitet beispielsweise ein übergeordnetes Steuergerät beispielsweise einen sicheren Halt des Fahrzeugs (Anfahren des nächsten Parkplatzes, sofortiger Halt am Seitenstreifen etc.) ein und verlässt den autonomen Fahrbetrieb. Alternativ können auch entsprechende Gegenmaßnahmen bzw. Warnhinweise beim manuellen Fahren eingeleitet werden.
Die durch den Lastverteiler 18 versorgten Verbraucher 16 könnten beispielsweise sicherheitsrelevante Fahrzeugfunktionen wie beispielsweise Bremsen und Lenken, umfassen.
Das Bordnetz 10 könnte zudem einen weiteren sicherheitsrelevanten Kanal 30 umfassen, an dem wiederum ein weiterer Lastverteiler 38 zur Ansteuerung bzw. Absicherung weiterer Verbraucher 36 sowie zumindest ein weiterer Energiespeicher 32 mit einem weiteren Sensor 34 angeschlossen sind. Diese Verbraucher 36 könnten funktionsredundant durch unterschiedliche sicherheitsrelevante Kanäle 11, 30 versorgt werden. Außerdem kann der weitere elektronische Lastverteiler 38 in der Lage sein, die fließenden Verbraucherströme zu erfassen. Diese Ausführung könnte für eine hochverfügbare Auslegung beispielsweise für das autonome Fahren zur Sicherheitserhöhung vorgesehen sein.
Die Verbraucher 16,36 der unterschiedlichen Kanäle 11, 30 können vorzugsweise funktionsredundant ausgelegt werden. Somit sind sicherheitsrelevante Verbraucher 16,36 wie beispielsweise Bremse, Lenkung, Umfelderkennung, Trajektorienplanung etc. in beiden Kanälen funktionsredundant vorhanden. Damit ist sichergestellt, dass bei Ausfall eines Kanals 11, 30 die Funktion durch den anderen Kanal 11, 30 noch ausgeführt werden kann. Dies ist insbesondere für den autonomen Fahrbetrieb von besonderer Bedeutung, so dass nun sichergestellt wird, dass im Fehlerfall zuverlässig ein Nothalt oder Ähnliches eingeleitet werden kann trotz Ausfall eines Kanals 11,30.
Das Basisbordnetz 10 weist ein gegenüber einem Hochvolt-Bordnetz 20 niedrigeres Spannungsniveau U1 auf, beispielsweise kann es sich um ein 14 V-Bordnetz handeln. Zwischen dem Basisbordnetz 10 und dem Hochvolt-Bordnetz 20 ist ein Gleichspannungswandler 22 angeordnet. Das Hochvolt-Bordnetz 20 umfasst beispielhaft einen Energiespeicher 24, beispielsweise eine Hochvolt-Batterie, eventuell mit integriertem Batteriemanagementsystem, exemplarisch gezeigt eine Last 26, beispielsweise ein Komfortverbraucher wie eine mit erhöhtem Spannungsniveau versorgte Klimaanlage etc. sowie eine Elektromaschine 28. Als Hochvolt wird in diesem Zusammenhang ein Spannungsniveau U2 verstanden, welches höher ist als das Spannungsniveau U1 des Basisbordnetzes 10. So könnte es sich beispielsweise um ein 48-Volt-Bordnetz handeln. Alternativ könnte es sich gerade bei Fahrzeugen mit Elektroantrieb um noch höhere Spannungsniveaus handeln. Alternativ könnte das Hochvolt-Bordnetz 20 ganz entfallen. Dann fungiert der Generator als Spannungsquelle.
Beispielhaft ist in dem Ausführungsbeispiel als möglicher Energiespeicher 12, 24, 34 eine Batterie bzw. Akkumulator beschrieben. Alternativ können jedoch andere für diese Aufgabenstellung geeignete Energiespeicher beispielsweise auf induktiver oder kapazitiver Basis, Brennstoffzellen, Kondensatoren oder Ähnliches gleichermaßen Verwendung finden.
Der Sensor 14, 34 insbesondere ein Batteriesensor, erfasst die Spannung Ubatt am Energiespeicher 12, 32 und/oder den Strom Ibatt und/oder die Temperatur Tbatt des Energiespeichers 12, 32. Die gemessenen Größen (Ubatt, Ibatt, Tbatt) werden an eine vorzugsweise im Sensor 14, 34 integrierte Zustandserkennung, insbesondere eine Batteriezustandserkennung, weitergeleitet. Unter Verwendung der zugeführten Messgrößen (Ubatt, Ibatt, Tbatt) und eines hinterlegten Modells des Energiespeichers 12, 32 werden relevante ermittelte Kenngrößen des Energiespeichers 12 wie beispielsweise der Innenwiderstand Ri (insbesondere Batterieinnenwiderstand) und/oder Ladezustand (SOC) und/oder Gesundheitszustand (SOH) und/oder Funktionalität (SOF) und gegebenenfalls weitere Größen bestimmt. So wird der Zustand des Energiespeichers 12, üblicherweise die Spannung Ubatt nach einem bestimmten Manöver, abhängig von den jeweiligen Belastungsszenarien ermittelt und bewertet.
Um die Zuverlässigkeit zu erhöhen, ist eine Überwachung des Energiespeichers 12, 32 mittels des Sensors 14, 34 allein nicht ausreichend. Durch die nun vorgeschlagene Erweiterung durch unterschiedliche Diagnoseverfahren bzw. Analyseverfahren kann der Diagnosedeckungsgrad der verschleißbedingten Fehler insbesondere des Energiespeichers 12, 32 erhöht werden. Hierbei werden insbesondere in dem elektronischen Lastverteiler 18, 38 bzw. elektronischen Leistungsverteiler verschleißbestimmende Parameter wie beispielsweise U, I, T, ti aufgenommen. Abhängig von den im elektronischen Lastverteiler 18,38 ermittelten Messgrößen wird der Ist-Zustand des Energiespeichers 12, 32 basierend auf bestimmten Modellen unterschiedlicher Verschleißmechanismen des Energiespeichers 12 ermittelt. Gerade durch die Nutzung unterschiedlicher Algorithmen (basierend auf unterschiedlichen Herangehensweisen) kann der Diagnosedeckungsgrad (Fehlerentdeckungswahrscheinlichkeit) der verschleißbedingten Fehler erhöht und somit die Sicherheitsanforderungen der sicheren Versorgung insbesondere sicherheitsrelevanter Verbraucher 16, 36 an den Energiespeicher 12, 32 ohne zusätzliche Maßnahmen realisiert werden.
Hierbei werden unterschiedliche Verfahren zur Diagnose der Verschleißeffekte bestimmter Bordnetz-Komponenten, insbesondere des Energiespeichers 12, eingesetzt. Insbesondere erfolgt die Auswahl der unterschiedlichen Diagnoseverfahren in Abhängigkeit vom Betriebszustand des Energiespeichers 12, 32. Damit können in dem einen Verfahren Fehler des Energiespeichers 12,32 erkannt werden, den der andere Algorithmus nicht erkennen kann.
So kann beispielsweise der Aktiv-Masseverlust (sog. Loss of Active Mass (LAM)) des Energiespeichers 12, 32 im Sensor 14, 34 lediglich bei geringen Ladezuständen des Energiespeichers 12 durch die weitere Diganose 50 (im Rahmen der sogenannten SOH-Überprüfung) zuverlässig erkannt werden. Die andere Diagnose 40, nämlich das sogenannte Belastungs-Belastbarkeitsmodell, kann dagegen unabhängig vom Betriebspunkt einen Kapazitätsverlust des Energiespeichers 12 bestimmen.
So werden im Lastverteiler 18,38, an dem zumindest ein Energiespeicher 12,32 angeschlossen ist, am entsprechenden Eingang Messgrößen wie Spannung U, Strom I, Temperatur T, Wirkdauer ti aufgenommen bzw. erfasst und gegebenenfalls wie später beschrieben weiterverarbeitet.
Zur Erhöhung des Diagnosedeckungskauf werden unterschiedliche Diagnoseverfahren bzw. Diagnosen 40,50 verwendet.
Belastungs-bzw. Belastbarkeitsmodell-Analysen als Beispiel für eine Diagnose 40 können fehlerbildspezifisch, beispielsweise für das Fehlerbild „Verlust aktiver Masse“ (LAM) durchgeführt werden. Die Belastung des Energiespeichers 12, 32 wird dazu unter anderem aus dem Strom I und/oder dem Stromgradienten beim Laden/Entladen des Energiespeichers 12, 32 und/oder die Temperatur T des Energiespeichers 12, 32 ermittelt, ggf. inklusive der jeweiligen Wirkdauer ti der jeweiligen Größe. So könnte beispielsweise im Rahmen eines gewichteten Ampere-Stunden-Modells die entnommenen bzw. zugeführten Ah beim Laden bzw. Entladen ermittelt werden als Maß für die Belastung des Energiespeichers 12,32. Die entnommene bzw. zugeführte Ladung kann wiederum mit bestimmten Stressfaktoren gewichtet werden. So ist beispielsweise bei einer höheren Temperatur Tbatt mit einer höheren Belastung zu rechnen etc. Entsprechend könnte auch der der Ladezustand SOC als Stressfaktor herangezogen werden. Die Belastung des Energiespeichers 12, 32 wird auf ein Referenzniveau umgerechnet und mit einem fehlerbildspezifischen Belastbarkeitsmodell abgeglichen. Dieses Belastbarkeitsmodell kann bereits im Vorfeld empirisch ermittelt worden sein. Auf diese Weise lässt sich der Verschleiß des Energiespeichers 12 bestimmen.
Wie genannt könnte die Diagnose 40 auf einem Belastungs-bzw. Belastbarkeitsmodell basieren. Hierbei könnten als Eingangsgrößen, entweder vom Sensor 14,34 oder dem Lastverteiler 18,38 Spannung U, Strom I, gegebenenfalls Temperatur T oder eine jeweilige Wirkdauer ti ermittelt werden. Die jeweilige Wirkdauer ti gibt hierbei an, wie lange welche der Stressfaktoren jeweils gewirkt haben, um auf die Belastung des Energiespeichers 12,32 zu schließen. So könnte beispielhaft eine Überwachung des SOC-Verlaufs erfolgen. Hierbei könnten beispielsweise die SOC-Hübe mittels Rain-Flow-Methodik gezählt werden. Es erfolgt ein Zurückrechnen auf die entsprechenden Stressfaktoren. Anschließend erfolgt eine Umrechnung auf ein Referenzniveau. Dann wird eine Ausfallwahrscheinlichkeit ermittelt. Die Zählung kann z. B. mittels Rainflow-Zählung durchgeführt werden. Dabei wird eine Beanspruchungs-Zeit-Folge in eine Folge klassierter Umkehrpunkte umgewandelt und anschließend eine Zählung von Hysteresen zur Quantifizierung der Schädigung je Niveau durchgeführt. Zusammen mit einem Umrechnungsmodell ergibt sich eine Schädigung, die in ein Belastbarkeitsmodell und in eine Schädigung pro Zeit eingegeben wird. Aus dem Belastbarkeitsmodell ergibt sich eine aktuelle Ausfallwahrscheinlichkeit. Es wird dann ein Vergleich mit einer definierten, zulässigen Ausfallwahrscheinlichkeit durchgeführt. Werden dabei bestimmte Grenzwerte erreicht bzw. überschritten, werden Maßnahmen, wie z. B. die Übergabe des Fahrzeugs an den Fahrer, eingeleitet. Alternativ ergibt sich aus der zulässigen Ausfallwahrscheinlichkeit mittels Belastbarkeitsmodell und der Schädigung pro Zeit eine Restlebensdauer. Anhand dieser Kenngröße kann z. B. die Freigabe einer Funktion verhindert oder die Übergabe an den Fahrer möglichst frühzeitig getriggert werden.
Im Sensor 14,34 wird im Rahmen einer Diagnose 50,52 hierzu der SOF (State of Funktion) des Energiespeichers 12, 32 ermittelt. Damit kann eine Aussage über die Leistungsfähigkeit des Energiespeichers 12, 32 getroffen werden. Die sogenannte SOF- Berechnung des Energiespeichers 12, 32 basiert auf einem physikalischen Modell des Energiespeichers 12, 32. Zur Bewertung des SOF wird eine prädiktive Simulation durchgeführt. Dabei wird überprüft, ob bei Einprägung eines bestimmten Stromprofils (welches beispielsweise bei bestimmten typischen Manövern beispielsweise zur Erreichung eines sicheren Zustands eines Fahrzeugs auftritt) eine bestimmte (prädiktive) Spannung Up unterschritten wird und damit die Leistungsfähigkeit des Energiespeichers 12 nicht mehr gegeben ist. Alternativ könnten als verschleißbedingte Diagnose 50 im Rahmen des zur Verfügung stehenden Modells des Energiespeichers 12,32 auch bestimmte Parameter wie beispielsweise der Innenwiderstand Ri des Energiespeichers 12,32 oder Ähnliches ermittelt werden, die Aufschlüsse über den Verschleiß der Komponente des Bordnetzes bzw. des Energiespeichers 12,32 liefern.
Meldet einer der Algorithmen 40,50 den bestehenden Verlust der Leistungsfähigkeit des Energiespeichers 12, wird eine Maßnahme - wie beispielsweise der Übergang in den sicheren Zustand - eingeleitet. Zusätzlich können mittels einzelner Algorithmen weitere Maßnahmen eingeleitet werden wie beispielsweise mittels Belastungs-Belastbarkeitsmodell-Analyse ein prädiktiver Tausch des Energiespeichers 12.
Die Nichtverfügbarkeit einer Komponente, insbesondere des Energiespeichers 12, 32, wird auf Basis einer Überschreitung eines vorher definierten Schwellwerts oder durch den Ausfall von bestimmten Funktionen bestimmt. Als Algorithmen zur Erkennung eines Verlusts der Leistungsfähigkeit insbesondere des Energiespeichers 12, 32 wird auf ein Belastungs-Belastbarkeitsmodell und/oder ein physikalisches Modell und/oder ein Modell, das auf maschinellem Lernen basiert, und/oder eine Look-up Table zurückgegriffen. Hierbei kann ein fehlerbildspezifisches Ausfallverhalten bewertet werden. Alternativ kann die Fehlererkennung auf physikalischen Größen basieren. Besonders bevorzugt werden unabhängige Messungen der mindestens einen belastungsdefinierenden Größe zur Erhöhung der Diagnosegüte eingesetzt. Weiterhin können die unterschiedlichen Verfahren in unterschiedlichen Diagnoseeinheiten realisiert werden. Alternativ könnten die unterschiedlichen Verfahren jedoch auch beispielsweise im Sensor 14,34 ablaufen. Außerdem werden die Ergebnisse der unterschiedlichen Diagnoseeinheiten zur Plausibilisierung herangezogen. Eine Fehlerreaktion nach Erkennung eines Fehlers wird eingeleitet. Als eine solche Maßnahme zur Vermeidung eines unsicheren Fahrzeugs werden beispielsweise Fahrfunktionen bzw. Betriebsmodi freigegeben, degradiert oder gesperrt und/oder die Fahrerübernahme bzw. der Übergang in einen sicheren Zustand eingeleitet. Als mögliche Fehlerreaktion kann auch ein Komponententausch wie beispielsweise ein Tausch des Energiespeichers 12 getriggert werden.
Alternativ können Sicherheitsanforderungen auch dahingehend modifiziert werden, dass die Versorgung sicherheitsrelevanter Verbraucher 16,36 beispielsweise durch eine Quelle und einen Energiespeicher die Sicherheitsanforderungen an den Energiespeicher selbst reduzieren.
Beispiele für eine redundante Versorgung könnte bestehen in dem Vorsehen des Energiespeichers 12,32 sowie zusätzlich

- ein Generator (Elektromaschine 28) und weitere Maßnahmen, um dynamische Manöver versorgen zu können,
- ein weiterer Energiespeicher 24 wie beispielsweise eine Hochvolt-Batterie, vorzugsweise eine Lithium-Ionen-Batterie sowie ein Gleichspannungswandler 22 inklusive Rückwirkungsfreiheit des Hochvolt-Bordnetzes 20 der nicht sicherheitskritischen Verbraucher 26.

Unabhängig von den Sicherheitsanforderungen des Energiespeichers 12,32 muss sichergestellt werden, dass alle verschleißbedingten Fehler, die zur Leistungsunfähigkeit des Energiespeichers 12,32 führen, erkannt werden. Um einen ausreichenden Diagnosedeckungsgrad erreichen zu können, eignet sich das beschriebene Verfahren.
Die unterschiedlichen eingesetzten Diagnosen 40,50 sind abhängig vom zu diagnostizierenden Fehlerbild des Energiespeichers 12,32. Für jedes Fehlerbild des Energiespeichers 12,32 werden je nach Bedarf unterschiedliche, auf einer anderen Wirkweise basierende Diagnosen 40,50 eingesetzt. Unterschiedliche Wirkweisen basieren beispielsweise auf einem Modell des Energiespeichers 12,32 (beispielsweise in Verbindung zur Ermittlung der SOF oder eines geeigneten Parameters Ri), auf Machine learning oder auf einem Belastungs-Belastbarkeitsmodell. Zur Reduktion der Basisfehlerrate wird das Belastungs-Belastbarkeitsmodell verwendet, über welches die maximale Ausfallrate bzw. Ausfallwahrscheinlichkeit gedeckt werden kann. Um einen Fehler durch Diagnoseschlupf weiter zu reduzieren, wird die weitere auf einer anderen Wirkweise beruhenden Diagnose 50 eingesetzt, deren Diagnosedeckungsgrad auf die reduzierte Basisfehlerrate angewendet wird.
Gemäß 2 nun eine Diagnose 40 sowie eine weitere Diagnose 50 zur Ermittlung bestimmter Ausfallraten bzw. Fehlerfälle. Bei der Diagnose 40 könnte es sich beispielsweise um eine prädiktive Diagnose handeln, die auf unterschiedlichen Modellen beruht. So ist beispielsweise ein Belastungs-Belastbarkeitsmodell 42 vorgesehen, welche sich für die Ermittlung von Ausfallraten bzw. Verschleißeffekte bestimmter Fehlerfälle wie beispielsweise Ausfallraten für Masseverlust (LAM), Korrosion (COR) oder der Ähnliches eignet. Weiterhin in der Diagnose 40 eine Entladeermittlung 44 vorgesehen. Diese eignet sich für die Ermittlung von Ausfallraten bzw. Verschleißeffekten bestimmte Fehlerfälle wie beispielsweise Ausfallraten für Zellschluss (CS) bei einer Batterie als möglichen Energiespeicher 12,32.
Die entsprechenden Ausfallraten bzw. Verschleißeffekte bestimmter Fehlerfälle werden nun in der weiteren Diagnose 50 plausiblisiert. In der weiteren Diagnose 50 können wiederum ggf. unterschiedliche Modelle vorgesehen sein. So ist beispielsweise ein Modell 52 zur Ermittlung der SOF (State of Function) abhängig vom Innenwiderstand Ri vorgesehen. Das Modell 52 dient der Plausibilisierung der Ausfallrate bzw. Verschleißeffekte von LAM, COR, CS.
Das beschriebene Verfahren eignet sich insbesondere für die Erhöhung der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems insbesondere für das autonome Fahren, an das besonders strenge Sicherheitsanforderungen gestellt werden. Die Verwendung ist jedoch hierauf nicht eingeschränkt.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

EP 1271170 B1 [0002]
WO 2015/135729 A1 [0003]
WO 2009/004007 A1 [0004]

Claims

Verfahren zur Erkennung eines belastungsbedingten Zustands zumindest einer Komponente, insbesondere eines Energiespeichers (12,32), in einem Kraftfahrzeug, wobei zumindest eine Messgröße (Ubatt, Ibatt, Tbatt, ti) der Komponente (12, 32) erfasst wird, wobei zur Erkennung des Zustands der Komponente (12,32) zumindest zwei unterschiedliche Diagnosen (40,50) verwendet werden, dadurch gekennzeichnet, dass in der einen Diagnose (40) ein Belastungs-Belastbarkeitsmodell (42) verwendet wird und in der weiteren Diagnose (50) eine Aussage über eine Leistungsfähigkeit der Komponente (12,32) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen des Belastungs-Belastbarkeitsmodells (42) in Abhängigkeit von der Messgröße (Ubatt, Ibatt, Tbatt, ti) eine Belastung ermittelt wird, indem als Messgröße eine Spannung (Ubatt) und/oder ein Strom (Ibatt) und/oder ein Stromgradient beim Laden bzw. Entladen des Energiespeichers (12,32) und/oder eine Temperatur (Tbatt) am Energiespeicher (12,32) und/oder eine zugehörige Wirkdauer (ti) verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine der Diagnosen (40,50) unter Verwendung eines physikalischen Modells der Komponente (12,32) durchgeführt wird, indem bei Einprägung eines bestimmten Lastprofils eine bestimmte Kenngröße (Up) prädiziert wird und die prädizierte Kenngröße (Up) mit einem Grenzwert verglichen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine der Diagnosen (40,50) unter Verwendung eines physikalischen Modells der Komponente (12, 32) durchgeführt wird, wobei ein bestimmter Parameter, insbesondere ein Innenwirderstand (Ri), des Modells ermittelt wird als Maß für die Leistungsfähigkeit der Komponente (12,32) und der Parameter mit einem Grenzwert verglichen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Diagnose (40,50) abhängig von einem bestimmten Fehlerbild, insbesondere Masseverlust (LAM), Korrosion (COR), Zellschluss (CS) des Energiespeichers (12,32) oder Ähnliches, durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Belastbarkeitsmodell abhängig von einem bestimmten Fehlerbild, insbesondere Masseverlust (LAM), Korrosion (COR), Zellschluss (CS) des Energiespeichers (12,32) oder Ähnliches, gewählt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Belastung im Rahmen des Belastungs-Belastbarkeitsmodells (42) über die dem Energiespeicher (12,32) im Rahmen des Ladens bzw. Entladens zugeführte bzw. entnommene Ladung ermittelt wird und/oder dass die zugeführte bzw. entnommene Ladung mit zumindest einem Stressfaktor (Tbatt, SOC, ti), insbesondere Temperatur, Ladezustand oder Wirkdauer (ti), gewichtet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Belastung im Rahmen des Belastungs-Belastbarkeitsmodells (42) über eine mithilfe der Messgröße (Ubatt, Ibatt, Tbatt, ti) ermittelt wird und/oder dass die Belastung des Energiespeichers (12,32) in Abhängigkeit von einem Verlauf der Temperatur (T) oder einem Verlauf eines Ladezustands (SOC) des Energiespeichers (12, 32) ermittelt wird, und/oder dass aus dem Verlauf der Temperatur (T) oder des Ladezustands (SOC) eine Anzahl von Hüben ermittelt wird als Maß für die Belastung.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Belastung auf ein Referenzniveau gebracht wird und/oder die Belastung und/oder das Referenzniveau mit einem Belastbarkeitsmodell verglichen wird und/oder abhängig von dem Verlgeich mit zumindest einem von dem Belastbarkeitsmodell abgeleiteten Grenzwert eine Maßnahme eingeleitet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Sensor (14,34) vorgesehen ist zur Erfassung der Messgröße (Ubatt, Ibatt, Tbatt, ti).
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Lastverteiler (18,38) vorgesehen ist, über den mehrere Verbraucher (16,36) mit Energie versorgt werden, und an dem die Komponente (12,32) angeschlossen ist, wobei die Lastverteilung (52) zumindest eine Messgröße (Ubatt, Ibatt, Tbatt, ti) der Komponente (12,32) ermittelt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Diagnose (40,50) durch den Sensor (14,34) und/oder durch die Lastverteilung (52) durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Maßnahme zur Vermeidung eines unsicheren Fahrzeugs Fahrfunktionen bzw. Betriebsmodi freigegeben, degradiert oder gesperrt werden und/oder die Fahrer Übernahme beziehungweise der Übergang in einen sicheren Zustand eingeleitet wird. dass als Fehlerreaktion ein Komponenten Tausch getriggert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die weitere Diagnose (50) auf einem physikalischen Modell, einem auf Maschinenlernen basierenden Modell, einer Tabelle bzw. Look-Up-Table, einer Regression oder einer Spline-Extrapolation basieren kann.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die unterschiedlichen Diagnosen (40,50) jeweils in unterschiedlichen Betriebspunkten der Komponente (12,32) durchgeführt werden.