JP4073228B2 - 充電状態予測方法及びバッテリーのための装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、バッテリーの状態を決定するための方法及び装置に関する。より詳しくは、本発明は、バッテリーの充電状態を決定するための予測及び修正方法に関する。
【０００２】
【従来技術】
今日の自動車市場では、動力自動車に使用される、様々な推進即ち駆動技術が存在する。これらの技術は、内燃エンジン（ＩＣＥｓ）、エネルギー源としてバッテリー及び／又は燃料電池を利用する電気駆動システム、並びに、内燃エンジン及び電気駆動システムの組み合わせを利用するハイブリッドシステムを含む。推進システムは、エネルギー価格、エネルギーインフラ開発、環境法律及び政府のインセンシブの状態に応じて、特定の技術上、財政上、並びに、性能上の利点及び欠点を各々有する。
【０００３】
燃料経済を改善し、現在の車両の放出を減少させる需要の増大は、進んだハイブリッド車の開発へと導いてきている。ハイブリッド車は、少なくとも２つの別々のパワー源、典型的には、名燃料処理装置エンジン及び電動モータを有する車両として分類される。ハイブリッド車は、ＩＣＥにより駆動される標準的な車両と比較すると、燃料経済を改善し、放出を減少させた。変動する駆動条件の間に、ハイブリッド車は、各々のパワー源の作動の最も効率的な態様に応じて、別個のパワー源を交互に切り替える。例えば、ＩＣＥ及び電気モータを備えたハイブリッド車は、停止又はアイドル状態の間にＩＣＥを停止させ、電気モータが車両を推進して、事実上ＩＣＥを再始動することを可能にし、ハイブリッド車の燃料経済を改善する。
【０００４】
ハイブリッド車は、大まかに、動力伝達経路の構成に応じて、直列動力伝達経路又は並列動力伝達経路に分類される。IＣＥ及び電動モータを利用する直列動力伝達経路では、電気モータのみが車両の車輪を駆動する。ＩＣＥは、燃料源を発電機を回転させる機械的エネルギーに転化し、該機械的エネルギーを電気モータを駆動させる電気的エネルギーに転化する。並列ハイブリッド動力伝達経路システムでは、例えば、ＩＣＥ及び電動モータなどの２つのパワー源が車両を推進するため並列に作動する。一般には、並列動力伝達経路を有するハイブリッド車は、従来のＩＣＥのパワー及び範囲の利点を結合させており、従来のＩＣＥ車両と比較して、燃料経済を上昇させ、放出をより低下させるための電気モータの効率及び電気生成能力を備える。
【０００５】
２次／再充電可能なバッテリーを有するバッテリーパックは、ハイブリッド又は電気自動車システムの重要な構成部品である。それらは、電気モータ／発電機（MoGen）が、再生中にバッテリーパックにブレーキエネルギーを蓄え、ＩＣＥにより充電することを可能にするからである。モータ／発電機は、ＩＣＥが作動していないとき、車両を推進し又は駆動するためバッテリーパック内に蓄えられたエネルギーを利用する。作動中には、ＩＣＥは、駆動条件に従って間欠的にオンオフされ、バッテリーパックを常に充電させ、モータ／発電機により放電させる。充電状態（更なる放電のためなおも利用可能なバッテリーの満杯能力のうちのパーセンテージとして定義される、ＳＯＣ）が、バッテリーの充電及び放電を調整するため使用される。
【０００６】
再充電可能なバッテリーは、バッテリーパックが連続的に循環されるところの他の用途、例えば、人工衛星用の太陽発電バッテリーパック、ポータブル通信装置及び中断不能電源（non-interruptable power supplies）等においても重要である。
【０００７】
本発明の好ましい実施形態は、バッテリーパックにおいてニッケル／水素化金属（NiMH）を利用する。ＮｉＭＨバッテリーは、金属合金中に水素を蓄える。ＮｉＭＨ電池が充電されるとき、電池電極により発生された水素は、負電極の金属合金（Ｍ）内に蓄えられる。一方、典型的にはニッケル発砲層に担持されたニッケル水素からなる正電極では、水素イオンが放出され、ニッケルがより高い原子価へと酸化される。放電時には、反応が逆転する。負電極における反応は、次の反応式により、より明瞭に示される。
【０００８】
【化１】
【０００９】
放電方向は、
【００１０】
【化２】
【００１１】
で表され、充電方向は、
【００１２】
【化３】
【００１３】
で表される。
【００１４】
放電時には、ＯＨ-イオンが、負の水素化電極で消費され、ニッケル酸化正電極で生成される。その逆反応は、水分子に対して真である。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
ＮｉＭＨバッテリーに関して困難な点は、ＮｉＭＨバッテリー技術の充電及び放電特性の故に、それらのＳＯＣを予測することである。図１を参照すると、典型的な充電（電荷）増大曲線１０及び充電（電荷）減少曲線１２が、ＮｉＭＨバッテリーに対して示されている。ポイントＡ及びＢ、並びに、Ｃ及びＤを参照すると、ＳＯＣが実質的に異なるのに対して、電圧が同じであることが示されている。かくして、バッテリー動作作用（電荷増大、電荷維持、又は、電荷減少）が知られていなければならないので、ＮｉＭＨバッテリーのＳＯＣを正確に予測するために開回路電圧を使用することは非常に困難である。更には、バッテリーのＳＯＣを決定するためのクーロン積分法（coulombic integration method）では、蓄積された誤差の影響を受ける。ハイブリッド車を使用するとき、バッテリーパックの間欠的な充電及び放電が、ＮｉＭＨバッテリーのＳＯＣを予測することに伴う問題を増大させる。バッテリーパックを組み込んだ車両のハイブリッドの伝導機構を首尾良く作動させるために、バッテリーＳＯＣの正確で再現性の良い推定が必要とされる。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
ＳＯＣ及びバッテリーの作動特性を記述するため本発明により使用される技術は、状態推定である。システムを微分又は差分方程式のいずれかで記述することができる場合、当該システムと連係される状態変数が存在する。これらのシステムは、典型的には、動的（又はダイナミック）システムと称される。そのようなシステムの非常に簡単な例は、
【００１７】
【数１】
【００１８】
である。
表記
【００１９】
【数２】
【００２０】
は、時間に関する微分を示すため使用される。これは、関数ｆに従って時間に関して進展する状態ｘを有する、入力が存在しないシステムである。与えられた時間における値は、初期値ｘ0により完全に決定される。より複雑なシステムは、入力及び観察（即ち測定）を含む。そのようなシステムの一例は、
【００２１】
【数３】
【００２２】
となる。この場合には、ｕが入力、ｙがシステムの観察可能な出力である。ｆｓは、現在の状態ｘk及び入力ｕを次の状態ｘk+1に写像する。ｆmは現在の状態及び入力を、測定値ｙに写像する。これらの方程式が物理系を記述するため使用される場合、システムの記述にノイズが追加される。この一例は、
【００２３】
【数４】
【００２４】
である。この例では、ｎpは、状態の進展に伴うノイズである。ｎmは、測定に伴うノイズを記述する。
【００２５】
状態推定は、上で示した動的システムに対して測定値ｙを与える状態ｘを決定するため使用される、１組の技術に言及している。状態推定に対する２つの非常に共通したアプローチは、例えば、（ａ）
【００２６】
【数５】
【００２７】
などの逆関数法（inversion method）、及び、（ｂ） 特別のケーステスト又は条件に基づいて状態を推定する、ホック／エキスパート（hoc/expert）システムである。
【００２８】
システムの特別な場合に対して、状態推定を実行するための最適な方法が存在する。白色ガウスノイズの存在下の線形システムに対しては、カルマンフィルター（ＫＦ）が最適状態推定器である。ＫＦは、推定値及び真値の間の最小平均自乗誤差でシステムの状態を推定する。ＫＦは、モデルで利用可能な全ての情報、ノイズ特性及び全ての以前の観察値を使用して状態を推定する。
【００２９】
非線形システムに対しては、状態推定を実行するため利用可能な幾つかの方法が存在する。これらの最も共通なものは、拡張されたカルマンフィルター（ＥＫＦ）及びハイブリッドカルマンフィルター（ＨＫＦ）である。両者とも状態推定を更新するためシステムを線形化する。両者ともシステムの状態を推定するための最適な方法に近い。
【００３０】
本発明は、充電状態（SOC）及びバッテリーパックの作動特性を決定するための方法及び装置を備える。このバッテリーパックは、ＮｉＭＨバッテリー、又は、当該技術分野で知られている他の任意の充電可能バッテリー技術を利用する。充電可能バッテリー技術は、鉛酸（lead acid）及びリチウムポリマーを含むが、これらに限定されるものではない。本発明の方法は、状態推定の概念を予測修正モデル内のシステム同定の概念と結合する、ＳＯＣアルゴリズムを含む。バッテリーのＳＯＣ及び該バッテリーの電圧履歴が、バッテリーの状態として推定される。バッテリーの抵抗及びインパルス応答は、システム同定技術を使用して推定される。状態及びシステムの同定は、ＳＯＣ及び他のバッテリー特性の最適推定を確立するため、組み合わせて使用される。
【００３１】
本発明のＳＯＣアルゴリズムは、バッテリーの挙動の簡単化されたモデルに基づく。このモデルは、アンペア時間積分器、電圧履歴を記述する１階微分方程式、バッテリーインピーダンスの適応性記述（adaptive description）、バッテリー電荷履歴とインピーダンスと電流とをターミナル電圧に関係付ける関数、並びに、測定誤差及びモデル化誤差の記述を備える。バッテリー挙動のモデルと、測定及びモデル化誤差の記述のモデルは、拡張されたカルマンフィルター（ＥＫＦ）に結合される。ＥＫＦは、作動中には、ターミナル上の電流に起因したターミナル上の電圧を予測するため、バッテリーのモデルを使用する。予測された電圧と測定された電圧との差異が、状態変数を修正するため使用される。状態変数に対する修正は、推定値と実際値との間の自乗誤差総和を最小化するための近傍最適法である。
【００３２】
本発明は、好ましい態様では、エネルギー管理コントローラ（１５）及び本発明の方法を実行するハイブリッドシステムコントローラ（２３）を組み込んだ並列ハイブリッド駆動システム、内燃エンジン（ＩＣＥ）、並びに、バッテリーパックを充電したり放電したりするモータ／発電機（MoGen）を有する、車両を更に備える。モータ／発電機は、一定の車両作動条件の間で車両の推進を提供するのみならず、車両中のバッテリーパックを充電するため交流発電機に取って代わり、ＩＣＥを作動するための従来のスターターモータに取って代わる。本発明のハイブリッド駆動システムは、ＩＣＥ又はモータ／発電機の作動にとって最も効率的である車両条件の間で車両を推進し即ちモータ駆動するためＩＣＥ及びモータ／発電機を利用する。例えば、減速又は停止条件の間、ＩＣＥへの燃料流れが遮断される。これらの条件がＩＣＥを駆動する上で最小の効率の条件であるからである。モータ／発電機システムは、この燃料遮断特徴の間に能動的推即ちモータ駆動システムとなり、車両の作動を顕著にかく乱したり或いは運転性能を犠牲にしたりすることなく、車両にパワー供給する。モータ／発電機は、車両を推進し、アイドル又は停止状態から車両を滑らかに推移させ、ＩＣＥ駆動状態に向かってＩＣＥを始動させる。モータ／発電機からＩＣＥへのパワー推移、又は、その逆は、オペレータ即ち運転者にとってトランスペアレントである。車両は、あたかも車両を推進する１つの駆動システムのみが存在するかのように走るからである。
【００３３】
ＩＣＥが動作しているときの車両の通常の作動の間、モータ／発電機は、電気パワーを車両の電子設備（ファン、ラジオ、計器類、制御器等）に供給し、並びに、バッテリーパックを再充電するための発電機として機能する。バッテリーパック及び例えばＤＣ−ＤＣコンバータ等の電源は、車両のためモータ駆動装置として作動しているとき、パワーを車両の電子設備に供給し、モータ／発電機を駆動する。モータ駆動モードでは、モータ／発電機は、バッテリーパックから電流を引き出す電気的負荷である。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明のハイブリッド車１４の線図である。ハイブリッド車１４は、単一のバッテリーモジュール又は個々のバッテリーモジュールを有するバッテリーパック１６を含む。好ましい実施形態では、バッテリーパック１６は、３６ボルトのノミナルバスを生成するため直列に接続された複数のＮｉＭＨを備える。本発明の代替実施形態では、バッテリーパック１６は、任意の既知のバッテリー技術であってもよく、鉛酸及びリチウムポリマーに限定されるものではない。
【００３５】
モータ発電機（ＭｏＧｅｎ）２０は、内燃エンジン（ＩＣＥ）２２に動的に連結されており、車両１４の作動状態（即ち、ブレーキ、停止、又は、拘束上での一定速度での作動）に応じて、車両１４を推進するためのモータ又はバッテリーパック１６を充電するための発電機のいずれかとして機能する。モータ／発電機２０は、ＡＣ誘導装置であるのが好ましいが、これに限定されず、ＤＣ装置、シンクロナス装置、及び、切り替え型リップルラクタンス装置を含む、任意の既知の電子モータ／発電機の技術を備えていてもよい。好ましい実施形態のモータ／発電機２０は、後輪１７を駆動するため車両の後部に配置される。同様のモータ／発電機２０は、前輪１８を駆動するため車両の前部に配置される。
【００３６】
モータ／発電機２０は、ハイブリッドシステムコントローラ２３、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びパワーインバータモジュール２５を備える電子制御システムにより制御される。本発明の代替実施形態では、ハイブリッドシステムコントローラ２３、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びパワーインバータモジュール２５を、単一システムとして構成することができる。ハイブリッドシステムコントローラ２３は、任意形式のコントローラモジュール又は当該技術分野で知られている車両コントローラを備えていてもよく、非揮発性メモリ（NVM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、離散及びアナログ入力／出力（I/O）、中央処理ユニット、自動車通信ネットワーク等内でネットワーク接続する従来型及びワイヤレス（ブルーツース（R））用の通信インターフェースが備え付けられている。
【００３７】
モータ／発電機２０は、発電機モードにおいて、電気エネルギーを生成し、該電気エネルギーは、コントローラ２３及びインバーターモジュール２５により、バッテリーパック１６及びＤＣ−ＤＣコンバータ２４に転送される。コントローラ２３及びインバーターモジュール２５は、車両１４の作動状態に従って、モータ／発電機２０用の電流の流れ方向を決定する。ＤＣ−ＤＣコンバータ２４は、モータ／発電機２０への時間的に変動する電流を供給するためインバーターモジュール２５によりパルス幅変調されるＤＣバスを提供し、調整する。再生成状態（例えば、ブレーキ動作中）即ち充電状態では、バッテリーパック１６を充電しＤＣ−ＤＣコンバータ２４に電流を提供するため、電流が、インバーターモジュール２５を介して、モータ／発電機２０から流れる。モータ／発電機２０が推進を提供するため必要とされる状態では、モータ／発電機２０をパワー供給するため、電流が、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びインバーターモジュール２５を介して、バッテリーパック１６からモータ／発電機２０に流れる。
【００３８】
本発明の好ましい実施形態では、バッテリーパック１６のＳＯＣは、バッテリーパック１６を何時充電するべきかを決定するため動的に追跡される。本発明のハイブリッドコントローラ２３は、再生成ブレーキ動作の間の充電受け入れ及び効率を実現することができるように、５０％乃至８０％の近傍にバッテリーパックのＳＯＣを制御する。しかし、バッテリーパック１６を任意のＳＯＣパーセンテージに制御することが本発明の範囲内にある。
【００３９】
バッテリーパック１６のＳＯＣを決定し制御するため、次の方法が用いられる。次の方法及びアルゴリズムの理解を援助するため、変数及び関数が次のように定義されよう。
【００４０】
【００４１】
【数６】
【００４２】
ノミナル値は、
【００４３】
【数７】
【００４４】
である。
【００４５】
【数８】
【００４６】
ｘ+ −測定値からの修正後のバッテリーの状態及びパラメータ推定値を含むベクトル
【００４７】
【数９】
【００４８】
【００４９】
【数１０】
【００５０】
である。
本発明の好ましい方法で使用される関数の定義
αVar（Ｉ） −電流の関数としてのインパルス応答パラメータに伴うプロセスノイズ分散
【００５１】
【表１】
【００５２】
ｎｅｘｔ ｘ＝ｆ（ｘ，ｕ） −バッテリーダイナミックスの離散時間非線形モデルである。ここで、
【００５３】
【数１１】
【００５４】
である。
ｄｆｄｘ（ｘ，ｕ） −ｘに関するｆ（ｘ，ｕ）のヤコビアンマトリックスベクトル
【００５５】
【数１２】
【００５６】
は、電流及び温度を含む。
ベクトル
【００５７】
【数１３】
【００５８】
は状態推定値を含む。
Ｉ＞０の場合、この関数は、
【００５９】
【数１４】
【００６０】
を返し、そうでない場合、
【００６１】
【数１５】
【００６２】
を返す。
ｙ＝ｈ（ｘ，ｕ，ＲＴＤＬ） −状態及び電流から電圧推定値を形成する関数、即ち、
【００６３】
【数１６】
【００６４】
である。
ｄｈｄｘ（ｘ，ｕ，ＲＴＤＬ） −ｘに関するｈ（・）のヤコビアンを返す関数、即ち、
【００６５】
【数１７】
【００６６】
である。
ここで、Ｑはアンペア−時間の単位であり、Ｔはケルビン度単位であり、
【００６７】
【数１８】
【００６８】
【数１９】
【００６９】
である。
ＩSD（Ｑ，Ｔ） −電荷及び温度の関数としての自己放電電流
ここで、Ｔはケルビン度単位、Ｑはアンペア−時間単位であり、アンペア単位で、
【００７０】
【数２０】
【００７１】
となる。
ＱHMAXinc（Ｑ）−電荷増大条件下での最大ヒステリシス電荷であり、
【００７２】
【数２１】
【００７３】
となる。ここで、
【００７４】
【数２２】
【００７５】
である。
ＱHMAXdec（Ｑ）−電荷減少条件下での最大ヒステリシス電荷であり、
【００７６】
【数２３】
【００７７】
となる。ここで、
【００７８】
【数２４】
【００７９】
である。
ＱHVar（Ｑ）−ヒステリシス推定値の伝播に関連するプロセスノイズ分散である。この分散は、バッテリー電荷に関連する。全ての値は、線形的に補間される。
【００８０】
【表２】
【００８１】
ＱHVar（ＱH、Ｉ）−ヒステリシス推定値の伝播に関連するプロセスノイズ分散である。この分散は、バッテリーヒステリシス電荷に関連する。全ての値は、線形的に補間される。
Ｉ＞０の場合、
【００８２】
【表３】
【００８３】
となり、それ以外では、
【００８４】
【表４】
【００８５】
となる。
ＱtoＶ（Ｑ，Ｔ） −ネルンスト方程式を使用して電荷及び温度を開回路電圧に変換する方程式である。ここで、Ｑはアンペア−時間単位であり、Ｔはケルビン温度単位である。即ち、
【００８６】
【数２５】
【００８７】
であり、電池当たりのボルト数は、
【００８８】
【数２６】
【００８９】
となる。
（注）ＱtoＶ（Ｑ，Ｔ）に対して使用される関係式は、より一般的であり得、ＮｉＭＨバッテリーに対するネルンスト方程式に限定されるものではない。
ＱVar（Ｑ） −Ｑの関数としてＱの予測に関連するプロセスノイズ分散である。ノミナル値は線形的に補間される。即ち、
【００９０】
【表５】
【００９１】
となる。
φ（Ｑ，ＱH，Ｉ） −電荷、ヒステリシス電荷及び電流の関数としてのプロセスノイズ分散である。即ち、
【００９２】
【数２７】
【００９３】
となる。
η（Ｑ，Ｔ） −電荷及び温度の関数としてバッテリーの電荷効率である。この関数に対するノミナル値は０，９９である。
ｄηｄＱ（Ｉ，Ｑ，Ｔ） −Ｑの関数としての電荷効率の変化である。η（Ｑ，Ｔ）のノミナル値は一定であるので、このノミナル値は０となる。
【００９４】
本発明は、状態を推定するための方法を提供する。該状態は、ＳＯＣ、温度、及び、２つの異なる工程に依存するバッテリーのパワーを含むが、これらに限定されるものではない。２つの異なる工程は、次のバッテリー応答の予測、及び、該予測値と該バッテリーの測定された応答との間の差異（即ち、予測の品質）に基づく修正である。この修正は、統計的に最適な方法に基づいている。
【００９５】
本発明に係る方法は、第１の実施形態では、状態ベクトルを生成する。この状態ベクトルは、次式のように、好ましくは、電荷推定値Ｑ、ヒステリシス電荷推定値ＱH、及び、学習されたバッテリー応答ａのｑ×１ベクトルからなる状態である。学習されたバッテリー応答は、負荷の下で発生するターミナル電圧を予測するため使用される。
【００９６】
【数２８】
【００９７】
この動的電圧は、学習されたバッテリー応答を、修正され時間シフトされた電流測定のベクトルで乗算することにより形成される。
【００９８】
初期化
好ましい方法における第１の工程は初期化である。本方法が初めて初期化されるとき、状態変数の各々に対して初期値が選択される。初期化ベクトルの分散及び共分散（推定値の品質として定量化され得る）に基づいて、共分散マトリックスが初期化され、Ｐ0に設定される。電流履歴を含むベクトルは、初期化前の電流を表す１組の値に初期化される。このベクトルは、再サンプリングされたタップ遅延ライン（resampled tap delay line; ＲＴＤＬ）と称される。
【００９９】
図３のプロセス流れ図を参照すると、ＲＴＤＬベクトルを拡張することができる。図示された関数は、次の組み合わせでＲＴＤＬベクトルの要素を形成する。
【０１００】
・入力ｕ
・１又はそれ以上のサンプルインターバルにより遅延されたｕ
・ｕの非線形関数
・１又はそれ以上のサンプルインターバルで遅延されたｕの非線形関数
・ｕのフィルター処理された値
・１又はそれ以上のサンプルで遅延されたｕのフィルター処理された値
・ｕに関するフィルター処理された非線形変換の組み合わせ、並びに、１又はそれ以上のサンプルで遅延されたｕに関するフィルター処理された非線形変換の組み合わせ
第１の初期化は、
【０１０１】
【数２９】
【０１０２】
とする。
【０１０３】
本発明の好ましい方法が更新無しに長期間の後に再始動されるとき、次の処理が使用される。
（１）非揮発性メモリからのｘ+の読み出し
（２）非揮発性メモリからのＴの読み出し及び古いＴ（ｏｌｄＴ）への格納
（３）温度のサンプリング及びＴへの格納
（４）非揮発性メモリからのＲＴＤＬの読み出し
（５）ｘ+の最後の更新からの秒単位での時間の計算、及び、ｔへの格納
（６）
【０１０４】
【数３０】
【０１０５】
とする。
【０１０６】
ｉ＝１乃至ｔに対して、次の処理を繰り返し実行する。
【０１０７】
▲１▼
【０１０８】
【数３１】
【０１０９】
により、時間ｉでの温度を推定する。
【０１１０】
▲２▼ Ｉ＝Ｉparasiticとする。
【０１１１】
▲３▼ Ｉを使用したＲＴＤＬの更新
▲４▼
【０１１２】
【数３２】
【０１１３】
とする。
【０１１４】
▲５▼非線形モデル
【０１１５】
【数３３】
【０１１６】
の繰り返しを実行することによるｘ-の値の伝達
▲６▼電流作動ポイントの回りでモデルを線形化し、
【０１１７】
【数３４】
【０１１８】
とする。
【０１１９】
▲７▼Ｑ及びＱHをｘ-ベクトルから得る。
【０１２０】
▲８▼共分散推定値を伝達し、
【０１２１】
【数３５】
【０１２２】
とする。
予測
好ましい方法のあらゆる繰り返しは、１つ又はそれ以上の予測工程を含む。予測工程が起こる場合、３つの出来事が生じる。非線形モデルが現在の状態の回りで線形化され、次に、この線形モデルが推定値の共分散を伝達するため使用される。本方法の非線形モデルは、システムの次の状態を予測するため使用される。修正された現在の履歴ベクトル（ＲＴＤＬ）は、現在の推定値に基づいて更新される。修正された現在の履歴ベクトルの簡単な実施形態はタップ遅延ラインである。入力ベクトルｕは、電流の測定に基づいてもよく、又は、以前の測定結果から未来に向かって運ばれてもよい。図４の信号流れ図を参照すると、次の予測工程を実行することができる。
（１）ｕを使用してＲＴＤＬベクトルを更新する。図４のブロック３０を見よ。
【０１２３】
（２）推定値を伝達し、
【０１２４】
【数３６】
【０１２５】
とする。図４のブロック３２を見よ。
（３）推定値の回りでモデルを線形化し、
【０１２６】
【数３７】
【０１２７】
とする。図４のブロック３４を見よ。
（４）共分散を伝達し、Ｑ及びＱHをｘ-ベクトルから得、
【０１２８】
【数３８】
【０１２９】
とする。図４のブロック３６を見よ。ブロック３６は、修正工程の間ｗに状態推定値の品質推定値を生成する。
（５）ブロック３８及び３９は、ユニット時間遅延を表す。
【０１３０】
修正及び品質推定
推定値を修正するため、測定結果が電流及び電圧から作られる。バッテリーの線形モデルに基づいて、その現在の状態推定値の回りで、測定結果の修正が次のように実行される。
（１）電圧及び電流をサンプリングする。これらの値をｕ，ｙに各々割り当てる。
（注）電圧及び電流は同期してサンプリングされ、
【０１３１】
【数３９】
【０１３２】
とされる。
（２）カルマンフィルターの測定修正工程を実行する。
【０１３３】
▲１▼現在の状態の回りでモデルを線形化し、
【０１３４】
【数４０】
【０１３５】
とする。図３のブロック４０を見よ。
【０１３６】
▲２▼
【０１３７】
【数４１】
【０１３８】
とする。
【０１３９】
▲３▼ フィルターゲインを計算し、
【０１４０】
【数４２】
【０１４１】
とする。図４のブロック４２及び４６を見よ。
【０１４２】
▲４▼ イノベーション（推定値及び測定値の間の差異）を計算し、
【０１４３】
【数４３】
【０１４４】
とする。
【０１４５】
▲５▼ 状態推定値を更新し、
【０１４６】
【数４４】
【０１４７】
とする。図４のブロック４４を見よ。
【０１４８】
▲６▼
【０１４９】
【数４５】
【０１５０】
とする。
【０１５１】
▲７▼ 共分散値を更新し、
【０１５２】
【数４６】
【０１５３】
とする。図４のブロック４８を見よ。
【０１５４】
▲８▼ ブロック４６及び４８が修正工程の後、？？の品質推定値を生成する。
【０１５５】
最後に、更新された状態変数は非揮発性メモリに記憶される。バッテリーパック１６のＳＯＣは、ｘ+ベクトルの第１番目の要素を読み出し、バッテリーパックの最大電荷容量に対する推定電荷の比率として充電状態を計算することにより得られる。即ち、
【０１５６】
【数４７】
【０１５７】
となる。
【０１５８】
本発明は、本発明のＳＯＣ法を利用する、受容及び放電能力（即ち、パワー）の予測器アルゴリズムを更に備える。ＳＯＣ法は、ＳＯＣを予測するプロセスにおいてバッテリーのモデルを構築する。このモデルは、バッテリーの電荷受容即ち放電能力を予測するため使用することができる。
【０１５９】
この議論の目的のために、電荷受容とは、定義された電圧上限が達せられるまでバッテリーにより受容されることができるパワー量の測度をいう。放電能力は、定義された電圧下限が達せられるまでバッテリーにより供給されることができるパワー量の測度として定義される。
【０１６０】
電荷受容の１つの測度は、固定されたパワーレベルを受容し又は配給することのできる、時間量である。次の方法は該時間量を計算する。
【０１６１】
ここで、Ｐは所望のパワーレベル、ｔmaxは電荷受容の最大時間、Ｖlidは、維持され得る最高電圧、及び、Ｖfloorは次の処理を実行することにより維持され得る最低電圧である。
（１） 現在の状態変数のコピーを作り、
【０１６２】
【数４８】
【０１６３】
とする。
（２） 現在のタップ遅延ラインのコピーを作り、
【０１６４】
【数４９】
【０１６５】
とする。
（３） 電圧を測定し、
【０１６６】
【数５０】
【０１６７】
に格納する。
（４） 温度を測定し、Ｔに格納する。
（５） ｔ＝０でパワーレベルが維持され得ると仮定する。
（６） （ｔ＞ｔmax）又は（Ｖ＞Ｖlid）又は（Ｖ＜Ｖfloor）となるまで繰 り返す。
（７）
【０１６８】
【数５１】
【０１６９】
とする。
（８）
【０１７０】
【数５２】
【０１７１】
とする。
（９）
【０１７２】
【数５３】
【０１７３】
を使用して、タップ遅延ライン
【０１７４】
【数５４】
【０１７５】
を更新する。
（１０）
【０１７６】
【数５５】
【０１７７】
とする。
（１１）
【０１７８】
【数５６】
【０１７９】
とする。
（１２）
【０１８０】
【数５７】
【０１８１】
とする。
【０１８２】
このループを出たとき、パワーＰにおける最小時間がｔより大きくなる。
【０１８３】
本発明が、特定の実施形態の観点で説明されたが、他の形態も当業者により容易に構成することができることが理解されよう。明らかな構成は、バッテリー化学の有限差分モデル（即ち有限要素法）の使用、バッテリーの代替電気モデル、及び、電流が好ましい実施形態で使用されるところの電圧を使用することを含むが、これらに限定されるものではない。従って、本発明の範囲は、請求の範囲によってのみ限定されると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、充電（上側曲線）及び放電（下側曲線）の率に対するＮｉＭＨバッテリー電位の線図である。
【図２】図２は、本発明のハイブリッド車の線図である。
【図３】図３は、本発明の好ましい方法においてＲＴＤＬベクトルを生成する関数のプロセス制御の流れ図である。
【図４】図４は、本発明の好ましい方法のプロセス制御の流れ図である。
【符号の説明】
１４ ハイブリッド車
１５ エネルギー管理コントローラ
１６ バッテリーパック
１７ 後輪
１８ 前輪
２０ モータ／発電機
２２ 内燃エンジン（ＩＣＥ）
２３ ハイブリッドシステムコントローラ
２４ ＤＣ−ＤＣコンバータ
２５ パワーインバータモジュール
３０ ＲＴＤＬベクトルの更新ブロック
３２ 推定伝達ブロック
３４ モデルの推定線形化ブロック
３６ 共分散の伝達ブロック
３８ ユニット時間遅延
３９ ユニット時間遅延
４０ モデルの状態線形化ブロック
４２ フィルターゲインの計算ブロック
４４ 状態推定値の更新ブロック
４６ フィルターゲインの計算ブロック
４８ 共分散値の更新ブロック
【発明の属する技術分野】
本発明は、バッテリーの状態を決定するための方法及び装置に関する。より詳しくは、本発明は、バッテリーの充電状態を決定するための予測及び修正方法に関する。
【０００２】
【従来技術】
今日の自動車市場では、動力自動車に使用される、様々な推進即ち駆動技術が存在する。これらの技術は、内燃エンジン（ＩＣＥｓ）、エネルギー源としてバッテリー及び／又は燃料電池を利用する電気駆動システム、並びに、内燃エンジン及び電気駆動システムの組み合わせを利用するハイブリッドシステムを含む。推進システムは、エネルギー価格、エネルギーインフラ開発、環境法律及び政府のインセンシブの状態に応じて、特定の技術上、財政上、並びに、性能上の利点及び欠点を各々有する。
【０００３】
燃料経済を改善し、現在の車両の放出を減少させる需要の増大は、進んだハイブリッド車の開発へと導いてきている。ハイブリッド車は、少なくとも２つの別々のパワー源、典型的には、名燃料処理装置エンジン及び電動モータを有する車両として分類される。ハイブリッド車は、ＩＣＥにより駆動される標準的な車両と比較すると、燃料経済を改善し、放出を減少させた。変動する駆動条件の間に、ハイブリッド車は、各々のパワー源の作動の最も効率的な態様に応じて、別個のパワー源を交互に切り替える。例えば、ＩＣＥ及び電気モータを備えたハイブリッド車は、停止又はアイドル状態の間にＩＣＥを停止させ、電気モータが車両を推進して、事実上ＩＣＥを再始動することを可能にし、ハイブリッド車の燃料経済を改善する。
【０００４】
ハイブリッド車は、大まかに、動力伝達経路の構成に応じて、直列動力伝達経路又は並列動力伝達経路に分類される。IＣＥ及び電動モータを利用する直列動力伝達経路では、電気モータのみが車両の車輪を駆動する。ＩＣＥは、燃料源を発電機を回転させる機械的エネルギーに転化し、該機械的エネルギーを電気モータを駆動させる電気的エネルギーに転化する。並列ハイブリッド動力伝達経路システムでは、例えば、ＩＣＥ及び電動モータなどの２つのパワー源が車両を推進するため並列に作動する。一般には、並列動力伝達経路を有するハイブリッド車は、従来のＩＣＥのパワー及び範囲の利点を結合させており、従来のＩＣＥ車両と比較して、燃料経済を上昇させ、放出をより低下させるための電気モータの効率及び電気生成能力を備える。
【０００５】
２次／再充電可能なバッテリーを有するバッテリーパックは、ハイブリッド又は電気自動車システムの重要な構成部品である。それらは、電気モータ／発電機（MoGen）が、再生中にバッテリーパックにブレーキエネルギーを蓄え、ＩＣＥにより充電することを可能にするからである。モータ／発電機は、ＩＣＥが作動していないとき、車両を推進し又は駆動するためバッテリーパック内に蓄えられたエネルギーを利用する。作動中には、ＩＣＥは、駆動条件に従って間欠的にオンオフされ、バッテリーパックを常に充電させ、モータ／発電機により放電させる。充電状態（更なる放電のためなおも利用可能なバッテリーの満杯能力のうちのパーセンテージとして定義される、ＳＯＣ）が、バッテリーの充電及び放電を調整するため使用される。
【０００６】
再充電可能なバッテリーは、バッテリーパックが連続的に循環されるところの他の用途、例えば、人工衛星用の太陽発電バッテリーパック、ポータブル通信装置及び中断不能電源（non-interruptable power supplies）等においても重要である。
【０００７】
本発明の好ましい実施形態は、バッテリーパックにおいてニッケル／水素化金属（NiMH）を利用する。ＮｉＭＨバッテリーは、金属合金中に水素を蓄える。ＮｉＭＨ電池が充電されるとき、電池電極により発生された水素は、負電極の金属合金（Ｍ）内に蓄えられる。一方、典型的にはニッケル発砲層に担持されたニッケル水素からなる正電極では、水素イオンが放出され、ニッケルがより高い原子価へと酸化される。放電時には、反応が逆転する。負電極における反応は、次の反応式により、より明瞭に示される。
【０００８】
【化１】
放電方向は、
【００１０】
【化２】
で表され、充電方向は、
【００１２】
【化３】
で表される。
【００１４】
放電時には、ＯＨ-イオンが、負の水素化電極で消費され、ニッケル酸化正電極で生成される。その逆反応は、水分子に対して真である。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
ＮｉＭＨバッテリーに関して困難な点は、ＮｉＭＨバッテリー技術の充電及び放電特性の故に、それらのＳＯＣを予測することである。図１を参照すると、典型的な充電（電荷）増大曲線１０及び充電（電荷）減少曲線１２が、ＮｉＭＨバッテリーに対して示されている。ポイントＡ及びＢ、並びに、Ｃ及びＤを参照すると、ＳＯＣが実質的に異なるのに対して、電圧が同じであることが示されている。かくして、バッテリー動作作用（電荷増大、電荷維持、又は、電荷減少）が知られていなければならないので、ＮｉＭＨバッテリーのＳＯＣを正確に予測するために開回路電圧を使用することは非常に困難である。更には、バッテリーのＳＯＣを決定するためのクーロン積分法（coulombic integration method）では、蓄積された誤差の影響を受ける。ハイブリッド車を使用するとき、バッテリーパックの間欠的な充電及び放電が、ＮｉＭＨバッテリーのＳＯＣを予測することに伴う問題を増大させる。バッテリーパックを組み込んだ車両のハイブリッドの伝導機構を首尾良く作動させるために、バッテリーＳＯＣの正確で再現性の良い推定が必要とされる。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
ＳＯＣ及びバッテリーの作動特性を記述するため本発明により使用される技術は、状態推定である。システムを微分又は差分方程式のいずれかで記述することができる場合、当該システムと連係される状態変数が存在する。これらのシステムは、典型的には、動的（又はダイナミック）システムと称される。そのようなシステムの非常に簡単な例は、
【００１７】
【数１】
である。
表記
【００１９】
【数２】
は、時間に関する微分を示すため使用される。これは、関数ｆに従って時間に関して進展する状態ｘを有する、入力が存在しないシステムである。与えられた時間における値は、初期値ｘ0により完全に決定される。より複雑なシステムは、入力及び観察（即ち測定）を含む。そのようなシステムの一例は、
【００２１】
【数３】
となる。この場合には、ｕが入力、ｙがシステムの観察可能な出力である。ｆｓは、現在の状態ｘk及び入力ｕを次の状態ｘk+1に写像する。ｆmは現在の状態及び入力を、測定値ｙに写像する。これらの方程式が物理系を記述するため使用される場合、システムの記述にノイズが追加される。この一例は、
【００２３】
【数４】
である。この例では、ｎpは、状態の進展に伴うノイズである。ｎmは、測定に伴うノイズを記述する。
【００２５】
状態推定は、上で示した動的システムに対して測定値ｙを与える状態ｘを決定するため使用される、１組の技術に言及している。状態推定に対する２つの非常に共通したアプローチは、例えば、（ａ）
【００２６】
【数５】
などの逆関数法（inversion method）、及び、（ｂ） 特別のケーステスト又は条件に基づいて状態を推定する、ホック／エキスパート（hoc/expert）システムである。
【００２８】
システムの特別な場合に対して、状態推定を実行するための最適な方法が存在する。白色ガウスノイズの存在下の線形システムに対しては、カルマンフィルター（ＫＦ）が最適状態推定器である。ＫＦは、推定値及び真値の間の最小平均自乗誤差でシステムの状態を推定する。ＫＦは、モデルで利用可能な全ての情報、ノイズ特性及び全ての以前の観察値を使用して状態を推定する。
【００２９】
非線形システムに対しては、状態推定を実行するため利用可能な幾つかの方法が存在する。これらの最も共通なものは、拡張されたカルマンフィルター（ＥＫＦ）及びハイブリッドカルマンフィルター（ＨＫＦ）である。両者とも状態推定を更新するためシステムを線形化する。両者ともシステムの状態を推定するための最適な方法に近い。
【００３０】
本発明は、充電状態（SOC）及びバッテリーパックの作動特性を決定するための方法及び装置を備える。このバッテリーパックは、ＮｉＭＨバッテリー、又は、当該技術分野で知られている他の任意の充電可能バッテリー技術を利用する。充電可能バッテリー技術は、鉛酸（lead acid）及びリチウムポリマーを含むが、これらに限定されるものではない。本発明の方法は、状態推定の概念を予測修正モデル内のシステム同定の概念と結合する、ＳＯＣアルゴリズムを含む。バッテリーのＳＯＣ及び該バッテリーの電圧履歴が、バッテリーの状態として推定される。バッテリーの抵抗及びインパルス応答は、システム同定技術を使用して推定される。状態及びシステムの同定は、ＳＯＣ及び他のバッテリー特性の最適推定を確立するため、組み合わせて使用される。
【００３１】
本発明のＳＯＣアルゴリズムは、バッテリーの挙動の簡単化されたモデルに基づく。このモデルは、アンペア時間積分器、電圧履歴を記述する１階微分方程式、バッテリーインピーダンスの適応性記述（adaptive description）、バッテリー電荷履歴とインピーダンスと電流とをターミナル電圧に関係付ける関数、並びに、測定誤差及びモデル化誤差の記述を備える。バッテリー挙動のモデルと、測定及びモデル化誤差の記述のモデルは、拡張されたカルマンフィルター（ＥＫＦ）に結合される。ＥＫＦは、作動中には、ターミナル上の電流に起因したターミナル上の電圧を予測するため、バッテリーのモデルを使用する。予測された電圧と測定された電圧との差異が、状態変数を修正するため使用される。状態変数に対する修正は、推定値と実際値との間の自乗誤差総和を最小化するための近傍最適法である。
【００３２】
本発明は、好ましい態様では、エネルギー管理コントローラ（１５）及び本発明の方法を実行するハイブリッドシステムコントローラ（２３）を組み込んだ並列ハイブリッド駆動システム、内燃エンジン（ＩＣＥ）、並びに、バッテリーパックを充電したり放電したりするモータ／発電機（MoGen）を有する、車両を更に備える。モータ／発電機は、一定の車両作動条件の間で車両の推進を提供するのみならず、車両中のバッテリーパックを充電するため交流発電機に取って代わり、ＩＣＥを作動するための従来のスターターモータに取って代わる。本発明のハイブリッド駆動システムは、ＩＣＥ又はモータ／発電機の作動にとって最も効率的である車両条件の間で車両を推進し即ちモータ駆動するためＩＣＥ及びモータ／発電機を利用する。例えば、減速又は停止条件の間、ＩＣＥへの燃料流れが遮断される。これらの条件がＩＣＥを駆動する上で最小の効率の条件であるからである。モータ／発電機システムは、この燃料遮断特徴の間に能動的推即ちモータ駆動システムとなり、車両の作動を顕著にかく乱したり或いは運転性能を犠牲にしたりすることなく、車両にパワー供給する。モータ／発電機は、車両を推進し、アイドル又は停止状態から車両を滑らかに推移させ、ＩＣＥ駆動状態に向かってＩＣＥを始動させる。モータ／発電機からＩＣＥへのパワー推移、又は、その逆は、オペレータ即ち運転者にとってトランスペアレントである。車両は、あたかも車両を推進する１つの駆動システムのみが存在するかのように走るからである。
【００３３】
ＩＣＥが動作しているときの車両の通常の作動の間、モータ／発電機は、電気パワーを車両の電子設備（ファン、ラジオ、計器類、制御器等）に供給し、並びに、バッテリーパックを再充電するための発電機として機能する。バッテリーパック及び例えばＤＣ−ＤＣコンバータ等の電源は、車両のためモータ駆動装置として作動しているとき、パワーを車両の電子設備に供給し、モータ／発電機を駆動する。モータ駆動モードでは、モータ／発電機は、バッテリーパックから電流を引き出す電気的負荷である。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明のハイブリッド車１４の線図である。ハイブリッド車１４は、単一のバッテリーモジュール又は個々のバッテリーモジュールを有するバッテリーパック１６を含む。好ましい実施形態では、バッテリーパック１６は、３６ボルトのノミナルバスを生成するため直列に接続された複数のＮｉＭＨを備える。本発明の代替実施形態では、バッテリーパック１６は、任意の既知のバッテリー技術であってもよく、鉛酸及びリチウムポリマーに限定されるものではない。
【００３５】
モータ発電機（ＭｏＧｅｎ）２０は、内燃エンジン（ＩＣＥ）２２に動的に連結されており、車両１４の作動状態（即ち、ブレーキ、停止、又は、拘束上での一定速度での作動）に応じて、車両１４を推進するためのモータ又はバッテリーパック１６を充電するための発電機のいずれかとして機能する。モータ／発電機２０は、ＡＣ誘導装置であるのが好ましいが、これに限定されず、ＤＣ装置、シンクロナス装置、及び、切り替え型リップルラクタンス装置を含む、任意の既知の電子モータ／発電機の技術を備えていてもよい。好ましい実施形態のモータ／発電機２０は、後輪１７を駆動するため車両の後部に配置される。同様のモータ／発電機２０は、前輪１８を駆動するため車両の前部に配置される。
【００３６】
モータ／発電機２０は、ハイブリッドシステムコントローラ２３、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びパワーインバータモジュール２５を備える電子制御システムにより制御される。本発明の代替実施形態では、ハイブリッドシステムコントローラ２３、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びパワーインバータモジュール２５を、単一システムとして構成することができる。ハイブリッドシステムコントローラ２３は、任意形式のコントローラモジュール又は当該技術分野で知られている車両コントローラを備えていてもよく、非揮発性メモリ（NVM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、離散及びアナログ入力／出力（I/O）、中央処理ユニット、自動車通信ネットワーク等内でネットワーク接続する従来型及びワイヤレス（ブルーツース（R））用の通信インターフェースが備え付けられている。
【００３７】
モータ／発電機２０は、発電機モードにおいて、電気エネルギーを生成し、該電気エネルギーは、コントローラ２３及びインバーターモジュール２５により、バッテリーパック１６及びＤＣ−ＤＣコンバータ２４に転送される。コントローラ２３及びインバーターモジュール２５は、車両１４の作動状態に従って、モータ／発電機２０用の電流の流れ方向を決定する。ＤＣ−ＤＣコンバータ２４は、モータ／発電機２０への時間的に変動する電流を供給するためインバーターモジュール２５によりパルス幅変調されるＤＣバスを提供し、調整する。再生成状態（例えば、ブレーキ動作中）即ち充電状態では、バッテリーパック１６を充電しＤＣ−ＤＣコンバータ２４に電流を提供するため、電流が、インバーターモジュール２５を介して、モータ／発電機２０から流れる。モータ／発電機２０が推進を提供するため必要とされる状態では、モータ／発電機２０をパワー供給するため、電流が、ＤＣ−ＤＣコンバータ２４及びインバーターモジュール２５を介して、バッテリーパック１６からモータ／発電機２０に流れる。
【００３８】
本発明の好ましい実施形態では、バッテリーパック１６のＳＯＣは、バッテリーパック１６を何時充電するべきかを決定するため動的に追跡される。本発明のハイブリッドコントローラ２３は、再生成ブレーキ動作の間の充電受け入れ及び効率を実現することができるように、５０％乃至８０％の近傍にバッテリーパックのＳＯＣを制御する。しかし、バッテリーパック１６を任意のＳＯＣパーセンテージに制御することが本発明の範囲内にある。
【００３９】
バッテリーパック１６のＳＯＣを決定し制御するため、次の方法が用いられる。次の方法及びアルゴリズムの理解を援助するため、変数及び関数が次のように定義されよう。
【００４０】
【数６】
ノミナル値は、
【００４３】
【数７】
である。
【数８】
ｘ+ −測定値からの修正後のバッテリーの状態及びパラメータ推定値を含むベクトル
【００４７】
【数９】
【数１０】
である。
本発明の好ましい方法で使用される関数の定義
αVar（Ｉ） −電流の関数としてのインパルス応答パラメータに伴うプロセスノイズ分散
【００５１】
【表１】
ｎｅｘｔ ｘ＝ｆ（ｘ，ｕ） −バッテリーダイナミックスの離散時間非線形モデルである。ここで、
【００５３】
【数１１】
である。
ｄｆｄｘ（ｘ，ｕ） −ｘに関するｆ（ｘ，ｕ）のヤコビアンマトリックスベクトル
【００５５】
【数１２】
は、電流及び温度を含む。
ベクトル
【００５７】
【数１３】
は状態推定値を含む。
Ｉ＞０の場合、この関数は、
【００５９】
【数１４】
を返し、そうでない場合、
【００６１】
【数１５】
を返す。
ｙ＝ｈ（ｘ，ｕ，ＲＴＤＬ） −状態及び電流から電圧推定値を形成する関数、即ち、
【００６３】
【数１６】
である。
ｄｈｄｘ（ｘ，ｕ，ＲＴＤＬ） −ｘに関するｈ（・）のヤコビアンを返す関数、即ち、
【００６５】
【数１７】
である。
ここで、Ｑはアンペア−時間の単位であり、Ｔはケルビン度単位であり、
【００６７】
【数１８】
【数１９】
である。
ＩSD（Ｑ，Ｔ） −電荷及び温度の関数としての自己放電電流
ここで、Ｔはケルビン度単位、Ｑはアンペア−時間単位であり、アンペア単位で、
【００７０】
【数２０】
となる。
ＱHMAXinc（Ｑ）−電荷増大条件下での最大ヒステリシス電荷であり、
【００７２】
【数２１】
となる。ここで、
【００７４】
【数２２】
である。
ＱHMAXdec（Ｑ）−電荷減少条件下での最大ヒステリシス電荷であり、
【００７６】
【数２３】
となる。ここで、
【００７８】
【数２４】
である。
ＱHVar（Ｑ）−ヒステリシス推定値の伝播に関連するプロセスノイズ分散である。この分散は、バッテリー電荷に関連する。全ての値は、線形的に補間される。
【００８０】
【表２】
ＱHVar（ＱH、Ｉ）−ヒステリシス推定値の伝播に関連するプロセスノイズ分散である。この分散は、バッテリーヒステリシス電荷に関連する。全ての値は、線形的に補間される。
Ｉ＞０の場合、
【００８２】
【表３】
となり、それ以外では、
【００８４】
【表４】
となる。
ＱtoＶ（Ｑ，Ｔ） −ネルンスト方程式を使用して電荷及び温度を開回路電圧に変換する方程式である。ここで、Ｑはアンペア−時間単位であり、Ｔはケルビン温度単位である。即ち、
【００８６】
【数２５】
であり、電池当たりのボルト数は、
【００８８】
【数２６】
となる。
（注）ＱtoＶ（Ｑ，Ｔ）に対して使用される関係式は、より一般的であり得、ＮｉＭＨバッテリーに対するネルンスト方程式に限定されるものではない。
ＱVar（Ｑ） −Ｑの関数としてＱの予測に関連するプロセスノイズ分散である。ノミナル値は線形的に補間される。即ち、
【００９０】
【表５】
となる。
φ（Ｑ，ＱH，Ｉ） −電荷、ヒステリシス電荷及び電流の関数としてのプロセスノイズ分散である。即ち、
【００９２】
【数２７】
となる。
η（Ｑ，Ｔ） −電荷及び温度の関数としてバッテリーの電荷効率である。この関数に対するノミナル値は０，９９である。
ｄηｄＱ（Ｉ，Ｑ，Ｔ） −Ｑの関数としての電荷効率の変化である。η（Ｑ，Ｔ）のノミナル値は一定であるので、このノミナル値は０となる。
【００９４】
本発明は、状態を推定するための方法を提供する。該状態は、ＳＯＣ、温度、及び、２つの異なる工程に依存するバッテリーのパワーを含むが、これらに限定されるものではない。２つの異なる工程は、次のバッテリー応答の予測、及び、該予測値と該バッテリーの測定された応答との間の差異（即ち、予測の品質）に基づく修正である。この修正は、統計的に最適な方法に基づいている。
【００９５】
本発明に係る方法は、第１の実施形態では、状態ベクトルを生成する。この状態ベクトルは、次式のように、好ましくは、電荷推定値Ｑ、ヒステリシス電荷推定値ＱH、及び、学習されたバッテリー応答ａのｑ×１ベクトルからなる状態である。学習されたバッテリー応答は、負荷の下で発生するターミナル電圧を予測するため使用される。
【００９６】
【数２８】
この動的電圧は、学習されたバッテリー応答を、修正され時間シフトされた電流測定のベクトルで乗算することにより形成される。
【００９８】
初期化
好ましい方法における第１の工程は初期化である。本方法が初めて初期化されるとき、状態変数の各々に対して初期値が選択される。初期化ベクトルの分散及び共分散（推定値の品質として定量化され得る）に基づいて、共分散マトリックスが初期化され、Ｐ0に設定される。電流履歴を含むベクトルは、初期化前の電流を表す１組の値に初期化される。このベクトルは、再サンプリングされたタップ遅延ライン（resampled tap delay line; ＲＴＤＬ）と称される。
【００９９】
図３のプロセス流れ図を参照すると、ＲＴＤＬベクトルを拡張することができる。図示された関数は、次の組み合わせでＲＴＤＬベクトルの要素を形成する。
【０１００】
・入力ｕ
・１又はそれ以上のサンプルインターバルにより遅延されたｕ
・ｕの非線形関数
・１又はそれ以上のサンプルインターバルで遅延されたｕの非線形関数
・ｕのフィルター処理された値
・１又はそれ以上のサンプルで遅延されたｕのフィルター処理された値
・ｕに関するフィルター処理された非線形変換の組み合わせ、並びに、１又はそれ以上のサンプルで遅延されたｕに関するフィルター処理された非線形変換の組み合わせ
第１の初期化は、
【０１０１】
【数２９】
とする。
【０１０３】
本発明の好ましい方法が更新無しに長期間の後に再始動されるとき、次の処理が使用される。
（１）非揮発性メモリからのｘ+の読み出し
（２）非揮発性メモリからのＴの読み出し及び古いＴ（ｏｌｄＴ）への格納
（３）温度のサンプリング及びＴへの格納
（４）非揮発性メモリからのＲＴＤＬの読み出し
（５）ｘ+の最後の更新からの秒単位での時間の計算、及び、ｔへの格納
（６）
【０１０４】
【数３０】
とする。
【０１０６】
ｉ＝１乃至ｔに対して、次の処理を繰り返し実行する。
【０１０７】
▲１▼
【０１０８】
【数３１】
により、時間ｉでの温度を推定する。
【０１１０】
▲２▼ Ｉ＝Ｉparasiticとする。
【０１１１】
▲３▼ Ｉを使用したＲＴＤＬの更新
▲４▼
【０１１２】
【数３２】
とする。
【０１１４】
▲５▼非線形モデル
【０１１５】
【数３３】
の繰り返しを実行することによるｘ-の値の伝達
▲６▼電流作動ポイントの回りでモデルを線形化し、
【０１１７】
【数３４】
とする。
【０１１９】
▲７▼Ｑ及びＱHをｘ-ベクトルから得る。
【０１２０】
▲８▼共分散推定値を伝達し、
【０１２１】
【数３５】
とする。
予測
好ましい方法のあらゆる繰り返しは、１つ又はそれ以上の予測工程を含む。予測工程が起こる場合、３つの出来事が生じる。非線形モデルが現在の状態の回りで線形化され、次に、この線形モデルが推定値の共分散を伝達するため使用される。本方法の非線形モデルは、システムの次の状態を予測するため使用される。修正された現在の履歴ベクトル（ＲＴＤＬ）は、現在の推定値に基づいて更新される。修正された現在の履歴ベクトルの簡単な実施形態はタップ遅延ラインである。入力ベクトルｕは、電流の測定に基づいてもよく、又は、以前の測定結果から未来に向かって運ばれてもよい。図４の信号流れ図を参照すると、次の予測工程を実行することができる。
（１）ｕを使用してＲＴＤＬベクトルを更新する。図４のブロック３０を見よ。
【０１２３】
（２）推定値を伝達し、
【０１２４】
【数３６】
とする。図４のブロック３２を見よ。
（３）推定値の回りでモデルを線形化し、
【０１２６】
【数３７】
とする。図４のブロック３４を見よ。
（４）共分散を伝達し、Ｑ及びＱHをｘ-ベクトルから得、
【０１２８】
【数３８】
とする。図４のブロック３６を見よ。ブロック３６は、修正工程の間ｗに状態推定値の品質推定値を生成する。
（５）ブロック３８及び３９は、ユニット時間遅延を表す。
【０１３０】
修正及び品質推定
推定値を修正するため、測定結果が電流及び電圧から作られる。バッテリーの線形モデルに基づいて、その現在の状態推定値の回りで、測定結果の修正が次のように実行される。
（１）電圧及び電流をサンプリングする。これらの値をｕ，ｙに各々割り当てる。
（注）電圧及び電流は同期してサンプリングされ、
【０１３１】
【数３９】
とされる。
（２）カルマンフィルターの測定修正工程を実行する。
【０１３３】
▲１▼現在の状態の回りでモデルを線形化し、
【０１３４】
【数４０】
とする。図３のブロック４０を見よ。
【０１３６】
▲２▼
【０１３７】
【数４１】
とする。
【０１３９】
▲３▼ フィルターゲインを計算し、
【０１４０】
【数４２】
とする。図４のブロック４２及び４６を見よ。
【０１４２】
▲４▼ イノベーション（推定値及び測定値の間の差異）を計算し、
【０１４３】
【数４３】
とする。
【０１４５】
▲５▼ 状態推定値を更新し、
【０１４６】
【数４４】
とする。図４のブロック４４を見よ。
【０１４８】
▲６▼
【０１４９】
【数４５】
とする。
【０１５１】
▲７▼ 共分散値を更新し、
【０１５２】
【数４６】
とする。図４のブロック４８を見よ。
【０１５４】
▲８▼ ブロック４６及び４８が修正工程の後、？？の品質推定値を生成する。
【０１５５】
最後に、更新された状態変数は非揮発性メモリに記憶される。バッテリーパック１６のＳＯＣは、ｘ+ベクトルの第１番目の要素を読み出し、バッテリーパックの最大電荷容量に対する推定電荷の比率として充電状態を計算することにより得られる。即ち、
【０１５６】
【数４７】
となる。
【０１５８】
本発明は、本発明のＳＯＣ法を利用する、受容及び放電能力（即ち、パワー）の予測器アルゴリズムを更に備える。ＳＯＣ法は、ＳＯＣを予測するプロセスにおいてバッテリーのモデルを構築する。このモデルは、バッテリーの電荷受容即ち放電能力を予測するため使用することができる。
【０１５９】
この議論の目的のために、電荷受容とは、定義された電圧上限が達せられるまでバッテリーにより受容されることができるパワー量の測度をいう。放電能力は、定義された電圧下限が達せられるまでバッテリーにより供給されることができるパワー量の測度として定義される。
【０１６０】
電荷受容の１つの測度は、固定されたパワーレベルを受容し又は配給することのできる、時間量である。次の方法は該時間量を計算する。
【０１６１】
ここで、Ｐは所望のパワーレベル、ｔmaxは電荷受容の最大時間、Ｖlidは、維持され得る最高電圧、及び、Ｖfloorは次の処理を実行することにより維持され得る最低電圧である。
（１） 現在の状態変数のコピーを作り、
【０１６２】
【数４８】
とする。
（２） 現在のタップ遅延ラインのコピーを作り、
【０１６４】
【数４９】
とする。
（３） 電圧を測定し、
【０１６６】
【数５０】
に格納する。
（４） 温度を測定し、Ｔに格納する。
（５） ｔ＝０でパワーレベルが維持され得ると仮定する。
（６） （ｔ＞ｔmax）又は（Ｖ＞Ｖlid）又は（Ｖ＜Ｖfloor）となるまで繰 り返す。
（７）
【０１６８】
【数５１】
とする。
（８）
【０１７０】
【数５２】
とする。
（９）
【０１７２】
【数５３】
を使用して、タップ遅延ライン
【０１７４】
【数５４】
を更新する。
（１０）
【０１７６】
【数５５】
とする。
（１１）
【０１７８】
【数５６】
とする。
（１２）
【０１８０】
【数５７】
とする。
【０１８２】
このループを出たとき、パワーＰにおける最小時間がｔより大きくなる。
【０１８３】
本発明が、特定の実施形態の観点で説明されたが、他の形態も当業者により容易に構成することができることが理解されよう。明らかな構成は、バッテリー化学の有限差分モデル（即ち有限要素法）の使用、バッテリーの代替電気モデル、及び、電流が好ましい実施形態で使用されるところの電圧を使用することを含むが、これらに限定されるものではない。従って、本発明の範囲は、請求の範囲によってのみ限定されると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、充電（上側曲線）及び放電（下側曲線）の率に対するＮｉＭＨバッテリー電位の線図である。
【図２】図２は、本発明のハイブリッド車の線図である。
【図３】図３は、本発明の好ましい方法においてＲＴＤＬベクトルを生成する関数のプロセス制御の流れ図である。
【図４】図４は、本発明の好ましい方法のプロセス制御の流れ図である。
【符号の説明】
１４ ハイブリッド車
１５ エネルギー管理コントローラ
１６ バッテリーパック
１７ 後輪
１８ 前輪
２０ モータ／発電機
２２ 内燃エンジン（ＩＣＥ）
２３ ハイブリッドシステムコントローラ
２４ ＤＣ−ＤＣコンバータ
２５ パワーインバータモジュール
３０ ＲＴＤＬベクトルの更新ブロック
３２ 推定伝達ブロック
３４ モデルの推定線形化ブロック
３６ 共分散の伝達ブロック
３８ ユニット時間遅延
３９ ユニット時間遅延
４０ モデルの状態線形化ブロック
４２ フィルターゲインの計算ブロック
４４ 状態推定値の更新ブロック
４６ フィルターゲインの計算ブロック
４８ 共分散値の更新ブロック
Claims (21)
- バッテリーの状態を決定する方法であって、
前記バッテリーの状態を記述する状態ベクトルを生成し、
前記状態ベクトルに基づいて前記バッテリーの応答を予測し、
前記バッテリーの応答を測定し、
前記バッテリーの状態を決定するため予測された前記応答及び測定された前記応答の間の差異に基づいて前記状態ベクトルを修正し、
前記修正された状態ベクトルに基づいて前記バッテリーの状態を決定する、各工程を含む、前記方法。 - 前記バッテリーの状態は、充電状態を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーの状態は、該バッテリーのパワーを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーの状態は、該バッテリーの温度を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーの状態を記述する状態ベクトルを生成する前記工程は、電荷状態の推定値、履歴電荷推定値、バッテリー温度、及び、学習されたバッテリー応答のベクトルを含む状態ベクトルを生成する工程である、請求項１に記載の方法。
- 前記状態ベクトルを生成する工程の後で前記状態ベクトルの応答を予測する工程の前に、前記状態ベクトルを初期化する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーの応答を予測する工程は、履歴ベクトルを生成する工程を含み、該履歴ベクトルは、入力されたベクトルを更新された履歴ベクトルに変換する、請求項１に記載の方法。
- 入力されたベクトルを更新された履歴ベクトルに変換する、前記履歴ベクトルを生成する工程は、線形関数及び非線形関数を、スケーリングし、フィルター処理し、又は、時間遅延することにより、該線形関数及び非線形関数を変換する工程である、請求項７に記載の方法。
- 前記履歴ベクトルを生成する工程は、電流履歴を含む履歴ベクトルを生成する工程である、請求項７に記載の方法。
- 前記履歴ベクトルを生成する工程は、バッテリー温度を含む履歴ベクトルを生成する工程である、請求項７に記載の方法。
- 前記バッテリーの応答を測定する工程は、前記バッテリーの電圧、温度及び電流を監視する工程を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーは、ポータブル電子装置に設けられている、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーは、電気自動車に設けられている、請求項１に記載の方法。
- 前記バッテリーは、ハイブリッド車両に設けられている、請求項１に記載の方法。
- バッテリーの充電状態を予測する方法であって、
前記バッテリーの充電状態を含む、該バッテリーの状態を記述する状態ベクトルを生成し、
前記状態ベクトルを初期化し、
前記状態ベクトルに基づいてバッテリー応答を予測し、
バッテリー応答を測定し、
予測された前記バッテリー応答及び測定された前記バッテリー応答の間の差異に基づいて前記状態ベクトルを修正し、
前記修正された状態ベクトルに基づいて前記充電状態を予測する、各工程を含む、前記方法。 - バッテリー応答を測定する前記工程は、前記バッテリーの電圧、温度及び電流を監視する工程である、請求項１５に記載の方法。
- 前記バッテリーの状態を記述する前記状態ベクトルを生成する工程は、電荷状態の推定値、履歴電荷推定値、バッテリー温度、及び、学習されたバッテリー応答のベクトルを含む状態ベクトルを生成する工程である、請求項１５に記載の方法。
- バッテリーの状態を予測する方法であって、
複数の学習されたバッテリー応答を含む、該バッテリーの状態を記述する状態ベクトルを生成し、
前記状態ベクトルを初期化し、
共分散マトリックスを生成し、
前記共分散マトリックスを初期化し、
履歴ベクトルを生成し、
前記履歴ベクトルを初期化し、
前記バッテリーの電流推定値に基づいて前記履歴ベクトルを更新し、
前記推定値を伝達し、
前記状態ベクトルを前記推定値の回りで線形化し、
前記共分散マトリックスを伝達し、
前記状態ベクトルの状態変数を更新し、
前記状態ベクトルの更新された前記状態変数に基づいて前記バッテリーの状態を予測する、各工程を含む、前記方法。 - 前記共分散マトリックスを伝達する工程の後で前記状態ベクトルの状態変数を更新する工程の前に、前記状態ベクトルに対するバッテリー応答を予測する工程を更に含み、前記共分散マトリックスが、予測された前記状態ベクトルに対するバッテリー応答の品質を示す、請求項１８に記載の方法。
- 前記状態ベクトルに対するバッテリー応答を予測する工程の後で前記状態ベクトルの状態変数を更新する工程の前に、前記履歴ベクトル及び前記共分散マトリックスに基づいて、前記予測されたバッテリー応答の品質推定値を計算する工程を更に含み、
前記状態ベクトルの状態変数を更新する工程は、前記品質推定値に基づいて前記状態ベクトルを更新する、請求項１９に記載の方法。 - 前記状態ベクトルを前記推定値の回りで線形化する工程は、予測されたバッテリー応答に対する品質の推定値を計算することによって、非線形バッテリーモデルを線形化する工程を含む、請求項１８に記載の方法。
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