JP5036733B2 - 推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステム及び方法 - Google Patents

推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステム及び方法 Download PDF

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Description

本発明は、デジタルフィルタリング（ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）技術を活用して推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステム及び方法に関する。
再充電可能なバッテリーパックの技術分野において、直接的には測定できないが、現在のバッテリーパック状態を示すことができる量的要素（ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）が推定できることがある応用例で要求される。このような量的要素の中で、一部は上記パックの充電状態（ＳＯＣ,Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）のように急速に変化され得、全体の領域範囲を数分内に旋回することもできる。他の一部はセル容量（ｃｅｌｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）のように非常に徐々に変化され得、１０年以上の通常の使用により２０％程度の小さい範囲内で変化され得る。急速に変化する傾向のある量的要素はシステムの状態を構成し、遅く変化する傾向のある量的要素はシステムの時変（ｔｉｍｅ ｖａｒｙｉｎｇ）パラメータを構成する。
バッテリーシステムの分野、特に例えば、ハイブリッド電気輸送手段（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＨＥＶ）、バッテリー電気輸送手段（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ：ＢＥＶ）、ラップトップコンピュータのバッテリー、移動可能な装備のバッテリーパックなどのように、バッテリーの生命に悪影響を及ぼさずにできれば活発に長い時間作動する必要があるものにおいて、どれくらいのバッテリーエネルギーが現在作動できるかなどを推定するのに、急変するパラメータ（例えば、ＳＯＣ）に対する情報が用いられることが望ましい。さらに、有用なサービス時間を拡張しながらパックの寿命期間に先行演算（ｐｒｉｏｒ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ）を正確に維持し、パックの健康状態（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を判断するのに活用するために、緩変（ｓｌｏｗｌｙ ｖａｒｙｉｎｇ）するパラメータ（例えば、全体容量）に対する情報を確認することが望ましい。
しかし、本発明者は、ここで数学的アルゴリズムがバッテリーの内部バッテリーパラメータに対する高度で、且つ正確な推定を提供することができないということを認識している。なぜなら、それらは非線形動作特性（ｎｏｎ‐ｌｉｎｅａｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）を持つバッテリーに対して充分に最適化されないからである。バッテリーは、一般的に非線形動作特性を持つので、より正確な方法が求められる。
結果的に、本発明者は、推定バッテリー状態と推定バッテリーパラメータとをより正確に定めるシステム及び方法に対する必要性を認識する。特に本発明者は、ここで推定バッテリー状態と推定バッテリーパラメータとを推定する結合された動作（ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｂｅｈａｖｉｏｒ）と関連して、二つの連結されたフィルタ（ｔｗｏ ｃｏｕｐｌｅｄ ｆｉｌｔｅｒｓ）を活用する必要性を認識する。
本発明の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法が提供される。上記推定バッテリー状態ベクトルは、第１所定時間でバッテリー状態を示す。上記推定バッテリーパラメータベクトルは、上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す。上記方法は、上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階を含む。上記方法はまた、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定める段階を含む。上記方法は、上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階を含む。上記方法はまた、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階を含む。上記方法はまた、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルとに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルとを定める段階を含む。上記方法は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つバッテリー出力ベクトルを定める段階を含む。上記方法は、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定める段階を含む。上記方法はまた、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを定める段階を含む。
本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステムが提供される。上記推定バッテリー状態ベクトルは、第１所定時間でバッテリー状態を示す。上記推定バッテリーパラメータベクトルは、第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す。上記システムは、上記バッテリーの出力変数を示す第１信号を生成するように構成されるセンサーを含む。上記システムはまた、上記センサーと動作可能に連結されたコンピュータを含む。上記コンピュータは、上記第１所定時間以前の第２所定時間でバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルとに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１信号に基づいてバッテリー出力ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを定めるように構成される。
上記実施例による他のシステム及び／または方法は以下の図面と詳細な説明に対する検討によって当業者に明らかであるか明らかになるであろう。そういう全ての追加的なシステムと方法は本発明の範囲にあり添付した請求項によって保護される。
図１を参照すれば、バッテリー１２の状態を示す推定バッテリー状態ベクトルとバッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステム１０が示される。上記バッテリー１２は、少なくとも一つのバッテリーセル１４を含む。もちろん、上記バッテリー１２は複数個のバッテリーセルをさらに含むことができる。各バッテリーセルは再充電可能なセルであるか、或いは再充電できないセルであり得る。また、各バッテリーセルは本発明の技術分野の当業者に知られた電気‐化学構成を持つ陽極と陰極を用いて製作できる。
入力変数は、特定時間のバッテリー入力信号の値に定義される。例えば、上記入力変数は、バッテリーに入って行く電流中の一つと上記バッテリー温度とを含むことができる。出力変数は、特定時間のバッテリー出力信号の値に定義される。例えば、出力変数は、バッテリー出力電圧中の一つとバッテリー圧力（ｂａｔｔｅｒｙ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）とを含むことができる。
上記システム１０は、一つ以上の電圧センサー２０、負荷回路２６及びコンピュータのような演算ユニット２８を含み、また一つ以上の温度センサー２２及び電流センサー２４を含むことができる。
上記電圧センサー２０は、上記バッテリー１２の一つ以上のバッテリーセルによって算出される電圧を示す第１出力信号を生成する。上記電圧センサー２０は、上記コンピュータ２８の入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４６と上記バッテリー１２との間で電気的に連結される。上記電圧センサー２０は、上記第１出力信号を上記コンピュータ２８に伝送する。表現の明確性のために、ここでは一つの電圧センサーが示される。しかし、上記システム１０の入れ替え可能な実施例においては複数個の電圧センサー（例えば、バッテリーセルごとに一つの電圧センサー）がシステム１０に活用できることに注目すべきである。
上記温度センサー２２は、上記バッテリー１２の一つ以上の温度を示す第２出力信号を生成する。上記温度センサー２２は、バッテリー１２の近くに位置し上記コンピュータ２８の入出力インターフェース４６に電気的に連結される。上記温度センサー２２は、上記コンピュータ２８に上記第２出力信号を伝送する。表現の明確性のために、ここでは一つの温度センサーが示される。しかし、上記システム１０の入れ替え可能な実施例においては複数個の温度センサー（例えば、バッテリーセルごとに一つの温度センサー）がシステム１０に活用できることに注目すべきである。
上記電流センサー２４は、上記バッテリー１２のバッテリーセルによって供給されるか抜けた電流を示す第３出力信号を生成する。上記電流センサー２４は、上記負荷回路２６と上記バッテリー１２との間に電気的に連結される。上記電流センサー２４は、上記コンピュータ２８の入出力インターフェース４６とも電気的に連結される。上記電流センサー２４は上記コンピュータ２８に上記第３出力信号を伝送する。
上記負荷回路２６は、電気的に上記電流センサー２４と連結され上記バッテリー１２から電流が供給されるか抜けるようになる。上記負荷回路２６は、上記バッテリー１２と電気的に連結できる全ての電気装置を含む。
上記コンピュータ２８は、以下にさらに詳しく説明するように、上記バッテリー１２の状態を示す推定バッテリー状態ベクトルと上記バッテリー（１２）のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるために提供される。上記コンピュータ２８は、中央処理装置（ＣＰＵ）４０、ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５のような揮発性メモリ及び入出力インターフェース４６を含む。上記ＣＰＵ４０は、上記ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５及び入出力インターフェース４６と作動可能に連結される。上記ＣＰＵ４０は、クロック４２を含む。ＲＯＭ４４とＲＡＭ４５を含むコンピュータで読み取り可能な媒体は、ＰＲＯＭｓ、ＥＰＲＯＭｓ、ＥＥＰＲＯＭｓ、フラッシュメモリまたはデータの貯蔵が可能な何れの他の電気的、磁気的、光学的または組み合わせメモリ、ＣＰＵ４０によって使われた実行可能な命令を表現するもののような知られた多くのメモリ装置を使用することで具現される。
理解を助けるために、以下の方法の方程式で活用される表記法を説明する。上記サーカムフレックスシンボル（ｃｉｒｃｕｍｆｌｅｘ ｓｙｍｂｏｌ）は、推定された大きさ（ｑｕａｎｔｉｔｙ）を示す（例えば、
Figure 0005036733
 は、実際の大きさｘに対する推定値を示す）。スーパースクリプトシンボル（ｓｕｐｅｒｓｃｒｉｐｔ ｓｙｍｂｏｌ）「−」は、アプリオリ（ａ ｐｒｉｏｒｉ）推定値を示す（すなわち、過去データに基づいた大きさの現在値を予測）。スーパースクリプトシンボル「＋」は、アポステリオリ（ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）推定値を示す（例えば、
Figure 0005036733
 は、時間ｋを含んで全ての測定された値に基づいたタイムインデックスｋにおける実際の大きさｘに対する推定値である）。上記ティルデシンボル（ｔｉｌｄｅ ｓｙｍｂｏｌ）は、推定大きさ（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｑｕａｎｔｉｔｙ）の誤差を示す
Figure 0005036733
 上記バッテリー１２に関わるバッテリーパラメータベクトルを定める方法論に対する詳しい説明を提供するに先立って、一般的な概括説明が提供される。バッテリー状態ベクトルは、上記バッテリー１２に関わる少なくとも一つの充電状態（ＳＯＣ）を含む。上記ＳＯＣ値は動作するのに用いられ得る上記バッテリーの現在利用可能な容量を意味する０から１００パーセントまで値である。
バッテリーセル動作（ｂａｔｔｅｒｙ ｃｅｌｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ）の数学的モデルが上記バッテリー１２の状態ベクトルの推定値を演算するために上記方法で用いられる。上記バッテリーセルダイナミックス（ｂａｔｔｅｒｙ ｃｅｌｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ）に対する数学的モデルは知られており、また以下に記述するように状態方程式（ｓｔａｔｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ）と出力方程式（ｏｕｔｐｕｔ ｅｑｕａｔｉｏｎ）とを含む離散時間状態空間モデル（ｄｉｓｃｒｅｔｅ‐ｔｉｍｅ ｓｔａｔｅ‐ｓｐａｃｅ ｍｏｄｅｌ）を用いて表現できる。
上記バッテリー１２に関わる上記状態ベクトルを定めるために用いられる上記状態方程式は次のようである。

ｘｋ＝ｆ（ｘｋ−１,ｕｋ−１,ｗｋ−１,ｋ−１,ｋ）

上記数式において、ｘｋは、タイムインデックス（ｔｉｍｅ ｉｎｄｅｘ）ｋにおいて上記バッテリー１２に関わる状態ベクトルであり、ｕｋは、上記バッテリー１２に対する知られた決定要素入力値（ｋｎｏｗｎ／ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｉｎｐｕｔ）、ｗｋは、上記システムの状態に影響を及ぼす何れの測定されない入力値をモデリングするプロセスノイズ（ｐｒｏｃｅｓｓ ｎｏｉｓｅ）または撹乱（ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ）であり、そして、ｆ（ｘｋ−１,ｕｋ−１,ｗｋ−１,ｋ−１,ｋ）は、状態変異関数（ｓｔａｔｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
上記バッテリー１２に関わる出力ベクトル（ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）は、次の数式を利用して定められる。

ｙｋ＝ｈ（ｘｋ,ｕｋ,ｖｋ,ｋ）

上記数式において、ｈ（ｘｋ,ｕｋ,ｖｋ,ｋ）は、測定関数（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であり、ｖｋは、非メモリモード（ｍｅｍｏｒｙ‐ｌｅｓｓ ｍｏｄｅ）で上記バッテリー１２の出力測定に影響を及ぼすが、上記バッテリー１２の状態ベクトルには影響を及ぼさないセンサーノイズ（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）である。
システム状態ｘｋは、少なくとも現在出力を予測するために必要なセルの数学的モデルと現在入力とともに最小量の情報を含む。セル１４の場合、状態は、例えばＳＯＣ、他の時定数に対する分極電圧（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ）レベル、ヒステリシスレベルを含む。上記システム外部からの入力ｕｋは、現在セルの電流ｉｋの最小値を含み、選択的にセル温度（もし状態に温度変化自体が設計されないなら）を含むことができる。システムパラメータθｋは、システム測定された入力と出力とが分かることで直接的に定められないことから、時間につれて単に徐々に変わる値である。このようなものとしては、セル容量、抵抗、分極電圧時定数、分極電圧調和要素、ヒステリシス調和要素、ヒステリシス率定数、効率要素などを含む。モデル出力ｙｋは、物理的に測定可能なセル量的要素または最小値で測定された量的要素から直接的に計算できるもの（例えば、負荷セル電圧）に対応する。
動的パラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルも活用される。例示的なモデルは次の形態を持つ。
Figure 0005036733
 第１方程式は、パラメータθｋが優先的に定数であることを示すが、ｒｋで表示される「ノイズ」プロセスによってモデルされたこの例から時間が経つにつれて徐々に変化できる。
出力ｄｋは、何れの推定誤差（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ）ｅｋが勘案されたｇ（・,・,・）によってモデルされた最適の動的パラメータ（ｏｐｔｉｍｕｍ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の関数である。上記最適の動的パラメータｇ（・,・,・）は、上記システム状態ｘｋ、外部入力ｕｋ及び時変数パラメータθｋセットに対する関数である。
図２ないし図８を参照しながら、本発明の望ましい実施例による上記バッテリー１２の状態を示す推定バッテリー状態ベクトルと上記バッテリー（１２）のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法を説明する。上記方法は、上記コントローラ２８によって実行されるソフトウェアアルゴリズムを活用して具現できる。上記ソフトウェアアルゴリズムは、上記ＲＯＭ４４や上記ＲＡＭ４５または当業者に知られたコンピュータで読み取り可能な媒体に貯蔵される。
６０段階において、上記コンピュータ２８は、第１所定時間で獲得されたバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー入力ベクトルｕｋを生成する。
６２段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数のうち少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー出力ベクトルｙｋを生成する。
Figure 0005036733
６６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式２を活用して上記第２所定時間でバッテリーパラメータ共分散の共分散を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
Figure 0005036733
 とパラメータノイズに該当する共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間でバッテリーパラメータ共分散を示す予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
Figure 0005036733
 とを定める。
Figure 0005036733
６８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式３を活用して第２所定時間で上記バッテリー１２の状態を示す推定増加バッテリー状態ベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
 は、上記第２所定時間でバッテリー入力ノイズベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ ｉｎｐｕｔ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）の予測値に該当し；
Figure 0005036733
 は、上記第２所定時間でセンサーノイズベクトル（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）の予測値に該当する；そして、
Ｔは、マトリックス／ベクトル転置演算子（ｍａｔｒｉｘ／ｖｅｃｔｏｒｔｒａｎｓｐｏｓｅ ｏｐｅｒａｔｏｒ）である。
７０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式４を活用して上記推定増加バッテリー状態ベクトルに関わる推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
 ｄｉａｇ（）は、入力独立変数（ｉｎｐｕｔ ａｒｇｕｍｅｎｔｓ）からブロック対角線行列（ｂｌｏｃｋ‐ｄｉａｇｏｎａｌ ｍａｔｒｉｘ）を構成する関数である。
Figure 0005036733
７４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式６を活用して上記第１所定時間でバッテリー状態をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー状態ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
８０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式９を活用して上記第２所定時間でバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトル
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
８２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式１０を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の出力をそれぞれ示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｆｉｒｓｔ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒｓ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
 上記数式において、
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
８６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式１２を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力をそれぞれ示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｓｅｃｏｎｄ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒｓ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
８８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式１３を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力値を示す第２予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｓｅｃｏｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
１１０段階において、上記コンピュータ２８は、新しい第１及び第２所定時間を選択し、上記１１０段階以後、上記方法は６０段階に戻る。
図９ないし図１６を参照して、本発明の他の望ましい実施例によってスクエア‐ルートシグマ‐ポイントカルマンフィルタ（Ｓｑｕａｒｅ‐Ｒｏｏｔ Ｓｉｇｍａ‐Ｐｏｉｎｔ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｓ）を活用して上記バッテリー１２に関わる推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法を説明する。上記方法は、上記コントローラ２８によって実行されるソフトウェアアルゴリズムを活用して具現できる。上記ソフトウェアアルゴリズムは、上記ＲＯＭ４４やＲＡＭ４５または技術分野の当業者に知られた他のコンピュータで読み取り可能な媒体に貯蔵される。
１２０段階において、上記コンピュータ２８は、第１所定時間で獲得されたバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー入力ベクトルｕｋ を生成する。
１２２段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数のうち少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー出力ベクトルｙｋ を生成する。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
１３２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式２８を活用して上記推定増加バッテリー状態ベクトルに関わる推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ ｓｑｕａｒｅ‐ｒｏｏｔ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
１３６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式３０を活用して上記第１所定時間でバッテリー１２の状態をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー状態ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
１４０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式３２を活用して予測バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
１４２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式３３を活用して上記第１所定時間でバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトル
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
１４４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式３４を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の出力をそれぞれ示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｆｉｒｓｔ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒs）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
 上記数式において、
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
１４８段階において、上記コンピュータ２８は、数式３６を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力をそれぞれ示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｓｅｃｏｎｄ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒs）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
 上記数式において、
Figure 0005036733
１５０段階において、上記コンピュータ２８は、数式３７を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力値を示す第２予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｓｅｃｏｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
 上記数式において、
Figure 0005036733
１６０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式４２を活用して第２予測クロス‐共分散マトリックス
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
Figure 0005036733
 上記数式において、ｄｏｗｎｄａｔｅ｛ ｝は、第２独立変数（ｓｅｃｏｎｄ ａｒｇｕｍｅｎｔ）を使用して第１独立変数に対するマトリックスダウンデートオペレーション（ｍａｔｒｉｘ ｄｏｗｎｄａｔｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を演算する。
１６８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式４６を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
１７０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数式４７を活用して上記推定バッテリーパラメータベクトルに関わる推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｓｑｕａｒｅ‐ｒｏｏｔ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
Figure 0005036733
 を定める。
Figure 0005036733
１７２段階において、上記コンピュータ２８は、新しい第１及び第２所定時間を選択する。１７２段階以後、上記方法は１２０段階に戻る。
推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルの両方を定める上記システム及び方法は、他のシステムと方法とに比べて実質的な利点を提供する。特に、上記システム及び方法は、非線形動作特性を持つバッテリーに対して上記推定バッテリー状態ベクトルと上記推定バッテリーパラメータベクトルとをさらに正確に定めることができる技術的な効果を提供する。
上記方法は、プロッピィーディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、ハードディスクまたはコンピュータで認識可能な貯蔵媒体のような媒体で具体化される命令語を含むコンピュータプログラムコードの形態でも実現することができる。ここで上記コンピュータプログラムコードは、コンピュータ内にローディングされコンピュータによって実行され、上記コンピュータは上記方法の実行が可能な装備になる。本方法は、コンピュータプログラムコードの形態、例えば、貯蔵媒体に貯蔵された形態、コンピュータによってローディングおよび／または実行される形態、変調されたキャリアウエーブの形態、伝送媒体、電気配線またはケーブル、光ファイバ、電磁気放射の経由などの形態でも実現することができる。上記コンピュータプログラムコードはコンピュータ内にローディングされコンピュータにより実行される場合、 上記コンピュータは上記方法の実行が可能な装備になる。汎用マイクロプロセッサーで具現される場合、上記コンピュータプログラムコードセグメントは上記マイクロプロセッサーが特定の論理回路を作るように構成される。
望ましい実施例を参照しながら本発明が説明されているが、当業者により多様な変形例が可能であり、均等な要素が本発明の範囲を逸脱しない領域で本発明の要素に代替できることが理解されるべきである。また、多くの変形例が本発明の本質的領域を逸脱することなく本発明の教示に対する特別な状況と内容に適用されることができる。従って、本発明は、本発明を実施するために開示される実施例に限られず、本発明は添付された請求の範囲内にある全ての実施例を含む。さらに、第１、第２などに対する用語の使用は重要さの手順を意味するよりは、一つの要素を他の要素と区別するために使われる。
本発明の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステムの概路図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。 本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法の流れ図である。

Claims (28)

  1. 第１所定時間でバッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルと上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法であって、
    上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階；
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定める段階；
    上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階；
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルとに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
    上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つバッテリー出力ベクトルを定める段階；
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定める段階；及び
    上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを定める段階を含むことを特徴とする推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  2. 上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索（ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ）する段階；
    上記推定バッテリー状態ベクトル、予測バッテリー入力ノイズベクトル及び予測センサーノイズベクトルに基づいて上記第２所定時間で上記バッテリー状態、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階；
    上記メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリー状態の不確実性を示す推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを検索する段階；
    上記推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス、上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す共分散マトリックス、上記センサーノイズの不確実性を示す共分散マトリックスに基づいて上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  3. 上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを演算する段階は、
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのうち一つのメンバーを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第１追加セット（ａ ｆｉｒｓｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｅｔ）を上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスのマトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；及び
    上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルから引いた（ｓｕｂｔｒａｃｔｅｄ）上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスの上記マトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
    上記Ｌは、上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルの長さであることを特徴とする請求項２に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  4. 上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索する段階；
    上記推定バッテリー状態ベクトル、予測バッテリー入力ノイズベクトル及び予測センサーノイズベクトルに基づいて上記第２所定時間で上記バッテリー状態、バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階；
    上記メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリー状態の不確実性を示す推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索する段階；
    上記推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス、上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す共分散マトリックス及び上記センサーノイズの不確実性を示す共分散マトリックスに基づいて上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  5. 上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのうち一つのメンバーを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第１追加セットを上記推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
    上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルから引いた上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
    上記Ｌは、上記推定増加バッテリー状態ベクトルの長さであることを特徴とする請求項４に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  6. 上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    第１複数個の推定バッテリー状態ベクトルを獲得するために上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す値を抽出する段階；
    複数個の推定バッテリー入力ノイズベクトルを獲得するために上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記バッテリー入力ノイズと上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す値を抽出する段階；
    上記第２所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ上記第１バッテリー入力ベクトルを生成する段階；及び
    上記第１複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第１複数個の予測バッテリー入力ノイズベクトル及び上記第１バッテリー入力ベクトルに基づいて上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定める段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  7. 上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
    メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索する段階；
    上記メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを検索する段階；
    上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  8. 上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのうち一つのメンバーを上記推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；
    上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスと上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを定める段階；
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第１追加セット（ａ ｆｉｒｓｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｅｔ）を上記第１予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスのマトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；及び
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリーパラメータベクトルから引いた上記第１予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスのマトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
    上記Ｌは、上記第１推定バッテリーパラメータベクトルの長さであることを特徴とする請求項７に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  9. 上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
    メモリーから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索する段階；
    上記メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索する段階；
    上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  10. 上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのうち一つのメンバーを上記推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；
    上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスと上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第１追加セットを上記第１予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；及び
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリーパラメータベクトルから引いた上記第１予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
    上記Ｌは、上記第１推定バッテリーパラメータベクトルの長さであることを特徴とする請求項９に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  11. 上記第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階は、
    メモリーから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索する段階；
    上記第１所定時間で平均センサーノイズを示すバッテリーミーンセンサーノイズベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ ｍｅａｎ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）と上記第２所定時間で平均バッテリー入力ノイズを示すバッテリーミーン入力ノイズベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ ｍｅａｎ ｉｎｐｕｔ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）を生成する段階；
    上記第１所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ第１バッテリー入力ベクトルを生成する段階；
    上記第２所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ第２バッテリー入力ベクトルを生成する段階；及び
    上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１バッテリー入力ベクトル、上記第２バッテリー入力ベクトル、上記バッテリーミーンセンサーノイズベクトル、上記バッテリーミーン入力ノイズベクトル及び上記推定バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  12. 上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階は、
    複数個の推定センサーノイズベクトルを獲得するために上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記センサーノイズ及び上記センサーノイズの不確実性を示す値を抽出する段階；
    上記第１所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ上記第１バッテリー入力ベクトルを生成する段階；及び
    上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第１バッテリー入力ベクトル、上記複数個の推定センサーノイズベクトルに基づいて上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  13. 上記推定バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
    上記第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数を示す第１予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
    上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階；
    上記予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル及び上記複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいてパラメータゲインマトリックスを定める段階；及び
    上記バッテリー出力ベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記予測バッテリーパラメータベクトル及び上記パラメータゲインマトリックスに基づいて上記推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  14. 上記第１予測バッテリー出力ベクトルは、上記複数個の予測バッテリー出力ベクトルの加重値平均を演算する段階を含むことを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  15. 上記パラメータゲインマトリックスを定める段階は、
    上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階；
    上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記複数個の予測バッテリー出力ベクトル、上記予測バッテリーパラメータベクトル及び上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいてバッテリー出力ベクトルとバッテリーパラメータベクトルの間の予測クロス‐共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記予測クロス‐共分散マトリックスと上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスとに基づいて上記パラメータゲインマトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  16. 上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階は、
    上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスと上記予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１５に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  17. 上記推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
    上記バッテリー出力ベクトルと上記第１予測バッテリー出力ベクトルに基づいてイノベーションベクトル（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階；
    上記パラメータゲインマトリックスと上記イノベーションベクトルに基づいてアップデートベクトル（ｕｐｄａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階；及び
    上記第１予測バッテリーパラメータベクトルと上記アップデートベクトルに基づいて上記推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  18. 上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、上記パラメータゲインマトリックス及び上記第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを定める段階をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  19. 上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、上記パラメータゲインマトリックス及び予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  20. 上記推定バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    （１）上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態を示す予測バッテリー状態ベクトルを定める段階；
    （２）上記複数個の予測出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数を示す第２予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
    （３）上記予測バッテリー状態ベクトル、上記第２予測バッテリー出力ベクトル、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル及び上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて状態ゲインマトリックス（ｓｔａｔｅ ｇａｉｎ ｍａｔｒｉｘ）を定める段階；及び
    （４）上記予測バッテリー状態ベクトル、上記第２予測バッテリー出力ベクトル、上記状態ゲインマトリックス及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記推定バッテリー状態ベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  21. 上記予測バッテリー状態ベクトルを定める段階は、
    上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルの加重値平均を演算する段階を含むことを特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  22. 上記第２予測バッテリー出力ベクトルを定める段階は、
    上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルの加重値平均を演算する段階を含むことを特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  23. 上記状態ゲインマトリックスを定める段階は、
    上記第２予測バッテリー出力ベクトルと上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階；
    上記第２予測バッテリー出力ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル、上記予測バッテリー状態ベクトル及び上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルに基づいてバッテリー出力ベクトルとバッテリー状態ベクトルの間の予測クロス‐共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記予測クロス‐共分散マトリックスと上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスとに基づいて上記状態ゲインマトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  24. 上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階は、
    上記第２予測バッテリー出力ベクトルと上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
    上記予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスと上記予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする請求項２３に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  25. 上記推定バッテリー状態ベクトルを演算する段階は、
    上記第２バッテリー出力ベクトルと上記第２予測バッテリー出力ベクトルに基づいてイノベーションベクトルを定める段階；
    上記状態ゲインマトリックスと上記イノベーションベクトルに基づいてアップデートベクトルを定める段階；及び
    上記予測バッテリー状態ベクトルと上記アップデートベクトルに基づいて上記推定バッテリー状態ベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  26. 上記予測バッテリー状態ベクトル、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記状態ゲインマトリックス及び上記予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを定める段階をさらに含む特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  27. 上記予測バッテリー状態ベクトル、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記状態ゲインマトリックス及び予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階をさらに含む特徴とする請求項２０に記載の推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定める方法。
  28. 第１所定時間でバッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルと上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステムであって、
    上記バッテリーの出力変数を示す第１信号を生成するように構成されるセンサー；
    上記センサーと動作可能に連結され、上記第１所定時間以前の第２所定時間でバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを定めるように構成され、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す複数個の予測バッテリー状態ベクトルを定めるように構成され、上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成され、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第１複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、上記複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと上記複数個の予測バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、上記第１信号に基づいてバッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、上記複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第１複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成され、上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを定めるように構成されるコンピュータを含むことを特徴とする推定バッテリー状態ベクトルと推定バッテリーパラメータベクトルとを定めるシステム。
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