JP5259190B2 - ジョイントバッテリー状態とパラメーター推定システム及び方法 - Google Patents

ジョイントバッテリー状態とパラメーター推定システム及び方法 Download PDF

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Description

本発明は、デジタルフィルタリング技法、特に、ジョイント（ｊｏｉｎｔ）カルマンフィルタリング（Kａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）とジョイント（ｊｏｉｎｔ）拡張カルマンフィルタリング（ｅｘｔｅｎｄｅｄ Kａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を用いたバッテリーパックシステムの状態及びパラメーターの推定（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）のための装置及び方法に関する。
再充電可能なバッテリーパック技術分野において、直接的な測定は不可能であるものの、現在のバッテリーパックの状態を表すことができる量的要素を推定できることが、ある応用例においては求められる。このような量的要素の一部は、前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横切ることもある。他の一部はセル容量（ｃｅｌｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）のように非常にゆっくり変化し、１０年以上の通常の使用で２０％程度の小さい範囲で変化し得る。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、ゆっくり変化する傾向のある量的要素はシステムの時変（ｔｉｍｅ ｖａｒｙｉｎｇ）パラメーターを構成する。
バッテリーシステム分野、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）、ノートパソコンのバッテリー、移動可能な装備のバッテリーパックなどのように、バッテリーの寿命に悪影響を及ぼさずなるべく長時間活発に作動する必要があるものなどにおいて、どれだけ多くのバッテリーエネルギーが現在作動可能であるかなどの推定には、急変するパラメーター（例えば、ＳＯＣ）などに対する情報を用いることが望ましい。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の間、先行演算（ｐｒｉｏｒ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）の精度を維持してパックの健康状態（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を判断するのに役立つためには、ゆっくり変化するパラメーター（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。
ＳＯＣ（急変する量的要素）、電力減退（ｐｏｗｅｒ−ｆａｄｅ）、及び容量減退（ｃａｐａｃｉｔｙ−ｆａｄｅ）の３つの量的要素の予測に一般的に係る、セル状態予測の多様な方法が公知されている。例えば、他の方法も使用できるが、電力減退は現在と初期のパック電気抵抗が分かっていれば計算することができ、容量減退は現在と初期のパック全体容量が分かっていれば計算することができる。電力と容量の減退は、通常健康状態（ＳＯＨ）の表現として示される。与えられた時間におけるパックからの利用可能な最大電力のような変数の値を用いて他の情報を類推することができる。追加的な状態要素及びパラメーターも特定の応用に必要となることがあり、個別的なアルゴリズムはそれぞれを探すために典型的に求められる。
通常パーセントで示されるＳＯＣは、現在動作可能なセル容量の一部を表す。ＳＯＣを推定する他の多くの接近方法が採られているが、放電テスト、アンペアアワーカウンティング（クーロンカウンティング）、開回路（ｏｐｅｎ−ｃｉｒｃｕｉｔ）電圧測定、線形及び非線形回路モデリング、インピーダンス分光（ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、内部抵抗測定、ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔ、そしてカルマンフィルターの幾つかの形態などがある。放電テストは、ＳＯＣを決めるためにセルを完全に放電させなければならない。このテストは、テストが行われる間にシステム機能を中断させ、大部分の場合に有用ではなくて過度に時間を消耗する恐れがある。アンペアアワーカウンティングは一種の開ループ（ｏｐｅｎ−ｌｏｏｐ）方法論であり、蓄積された測定誤差によってその正確性は時間の経過とともに低くなる。電解質の測定は、排気式鉛蓄電池（ｖｅｎｔｅｄ ｌｅａｄ−ａｃｉｄ ｂａｔｔｅｒｉｅｓ）の場合に実行可能であるため、制限された活用性を有する。開回路電圧測定は、拡張されたセル非活性期間の後にのみ測定でき、無視可能なヒステリシス効果を有するセルに対して行うことができ、動的状態においては動作しない。線形及び非線形回路モデリング方法は、直接的にはＳＯＣを算出しない。ＳＯＣは計算された値から推論されなければならない。インピーダンス分光は、一般的な応用に常に有用ではない測定を要する。内部抵抗測定は、測定誤差に非常に敏感であり、一般的な応用に有用でない測定を要する。ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔは、鉛蓄電池にのみ動作する。フィルター状態としてＳＯＣを使用しないカルマンフィルタリングの形態は、推定に対する誤差範囲を直接的に算出しない。米国特許６，５３４，９５４号に開示されている他の方法では、フィルター、望ましくはカルマンフィルターが、セルダイナミックス（ｃｅｌｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ）とセル電圧、電流及び温度の測定に対する公知の数学的モデルを採用することでＳＯＣの推定に用いられる。この方法は、状態値を直接的に推定する。しかし、パラメーター値は扱わない。
ＳＯＣだけでなくＳＯＨに対する知識が求められる。当分野において、電力減退はセル寿命に従ってセル電気抵抗が増加する現象に係る。増加する抵抗はセルによってソース／シンクされる電力を低減させる。容量減退は、セル寿命に従ってセルの全体容量が減少する現象に係る。セルの抵抗及び容量は共に時変パラメーターである。従来技術では、ＳＯＨの推定に対する以下の他の接近方法、すなわち、放電テスト、化学依存的方法（ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ）、オームテスト（ｏｈｍｉｃ ｔｅｓｔｓ）、及び部分放電を用いる。放電テストは、セルの全体容量を決めるため、完全に充電されたセルを完全に放電させる。このテストはシステム機能を中断させ、セルエネルギーを浪費する。化学依存的方法は、プレートの腐食、電解質密度の水準を測定することを含む。ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔは、鉛蓄電池に用いられる。オームテストは、抵抗、コンダクタンス、インピーダンステストを含むが、ファジーロジッグ（ｆｕｚｚｙ−ｌｏｇｉｃ）アルゴリズム及び／または神経網（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ）と、場合によって連携される。このような方法は、侵襲性の測定を要する。部分的放電と他の方法は、良質のセルまたは良質セルのモデルと実験対象セルとを比べる。
セルの状態とパラメーターとを同時に推定する方法が求められる。さらに、システム機能を中断させずにエネルギーを浪費しないテスト、一般的な適用（例えば、他のタイプのセル電気化学、他の応用例）が可能な方法、侵襲的な測定や非常に厳しい接近が求められない方法が必要である。例えば、セルの抵抗や容量のような時変パラメーターを自動的に推定する方法及び装置が求められる。さらに、バッテリーパックにおける並列及び／または直列セルの他の構成に働く方法が求められる。
本発明の一態様に係る電気化学セルの状態を推定する方法は、前記セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測（ｉｎｔｅｒｎａｌ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｓｔａｔｅｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を行う段階と、前記内部状態予測の不確実性予測（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を行う段階と、前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正する段階と、前記状態に対する進行中の推定及び前記状態推定に対する進行中の不確実性を算出するように、前記内部状態予測を行う段階と、前記不確実性予測を行う段階及び前記補正する段階を繰り返すアルゴリズムを適用する段階と、を含む。
本発明の他の態様に係るセルパックシステムの現在状態を推定するように構成される装置は、セルの内部状態予測を行うように構成される要素と、前記内部状態予測の不確実性予測を行うように構成される要素と、前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正するように構成される要素と、前記状態に対する進行中の推定及び前記状態推定に対する進行中の不確実性を算出するように内部状態予測を行うように構成される要素と、不確実性予測を行うように構成される要素及び補正するように構成される要素によってとられた段階を繰り返すアルゴリズムを適用するように構成される要素と、を含む。
また、ここで一実施例として開示される電気化学セルの現在状態を推定するためのシステムは、前記セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測を行うための手段と、前記内部状態予測の不確実性予測を行うための手段と、前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正するための手段と、前記状態に対する進行中の推定及び前記状態推定に対する進行中の不確実性を算出するように、前記内部状態予測、前記不確実性予測、及び前記補正を繰り返すアルゴリズムを適用するための手段と、を含む。
さらに、電気化学セルの現在状態を推定するための上記の方法をコンピューターに実行させるための命令語を含む機械読込み可能なコンピュータープログラムコードでコード化された保存媒体が他の実施例として開示される。
また、コンピューター読込み可能な媒体で具現されるコンピューターデータ信号に対するさらに他の実施例が開示される。前記コンピューターデータ信号は、電気化学セルの現在状態を推定する上記の方法をコンピューターが実行するために構成されたコードを含む。
本発明の多様な特徴、態様、及び長所は、発明の詳細な説明と添付された請求の範囲及び図面を通じてより明確に理解できる。なお、図面において、同じ構成要素には同じ参照符号が付される。
ジョイントフィルタリング（ｊｏｉｎｔ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を用いた電気化学セルの状態及びパラメーターを推定する多様な実施例の方法、システム、及び装置が開示される。図１及び図２を参照した以下の説明において、多くの特定の詳細事項は本発明をより完全に理解させるために提示される。望ましい実施例はバッテリーセルを参照して説明されるが、セルに当たるバッテリー、バッテリーパック、ウルトラキャパシタ、キャパシタバンク、燃料セル、電解質セル、及び前述の少なくとも１つを含む組合せを含めて多様な電気化学セルが採用できると理解されなければならない。また、バッテリーまたはバッテリーパックは、複数のセルを含むことができ、開示される一実施例は１つまたはそれ以上のセルに適用できると理解されなければならない。
本発明の１つ以上の実施例は、ジョイントフィルタリングを用いてセル状態及びパラメーターを推定する。本発明の１つ以上の実施例は、ジョイントカルマンフィルタリングを用いてセル状態及びパラメーター値を推定する。本発明の一実施例は、ジョイント拡張カルマンフィルタリングを用いてセル状態及びパラメーター値を推定する。一実施例は、同時に、ＳＯＣ、電力減退及び／または容量減退を推定し、他の実施例は追加的なセル状態値及び／または追加的な時変パラメーター値を推定する。フィルタリングという用語は、例示的な実施例を説明するために採用されて、用語論的にカルマンフィルタリング及び／または拡張カルマンフィルタリングを制限せずに含み、フィルタリングとして一般的に示される再帰予測（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）と補正（ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）の方法論を含むことを意図すると理解されなければならない。
図１は、本発明の実施例に係るパラメーター予測システム１０の構成要素を示している。複数のセル２２を含む電気化学セルパック２０（例えば、バッテリー）は負荷回路（ｌｏａｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）３０に連結される。例えば、負荷回路３０は電気輸送手段（Ｅｌｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＥＶ）、または、ハイブリッド輸送手段（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｌｃｅ：ＨＥＶ）のモーターであり得る。多様なセルの特性及び属性を測定するための装置は参照符号４０として提供される。測定装置４０は、電圧センサー４２（例えば、電圧計など）のようなセル端子電圧を測定する装置を制限せずに含む。一方、セル電流の測定は、電流センシング装置４４（例えば電流計など）によって行われる。選択的に、セルの温度の測定は温度センサー４６（例えば温度計など）によって行われる。内部圧力またはインピーダンスのような追加的なセル特性は、例えば圧力センサー及び／またはインピーダンスセンサー４８を用いて測定することができ、また、セルパック２０のセル２２の選択されたタイプに応じて採用し得る。セル２２の特性及び属性を求めるために必要な多様なセンサーが採用され得る。電圧、電流、そして選択的な温度及びセル特性の測定は、演算回路（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｉｒｃｕｉｔ）５０（例えばプロセッサ、コンピューター）によって行われ、これはセル２２のパラメーターを推定する。前記システムは、保存媒体５２を追加的に含むことができるが、保存媒体５２は当業者に公知であるコンピューターで使用可能な保存媒体を含む。電波信号５４を制限せずに含む多様な手段を採用し、前記保存媒体は前記演算回路５０と通信可能な状態にある。セル２２の内部化学成分からの測定のための如何なる手段も、本発明に使うことはできるものの、必ず必要ではないと理解されなければならない。また、すべての測定は、非侵襲的（ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ）であり得ると理解されなければならない。すなわち、負荷回路３０の正常的な動作の妨げになり得る信号は、一切システムに入ってはいけない。
上記の規定された機能と望ましいプロセス及び演算（例えば、モデリング、ここで規定されたパラメーターの推定など）を行うための、演算回路５０は、プロセッサ、ゲートアレイ、カスタムロジッグ、メモリ、保存媒体、レジスタ、タイミング、インタラプト、通信インタフェース、及び入出力信号インタフェースと、上述の少なくとも１つ以上からなる組合せを含めて、制限されることなく含む。演算回路５０は、さらに、通信インタフェースからの信号及び入力の取込みや変換、及び正確なサンプリングを行うため、入力及び入力信号フィルタリングなどを含むことができる。演算回路５０の追加的な特徴とプロセスの詳細は後述する。
本発明の１つ以上の実施例は、演算回路５０及び／または他のプロセス制御手段において実行される、新たにアップデートされるファームウェア及びソフトウェアによって具現可能である。ソフトウェアの機能は、ファームウェアを制限せずに含み、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せで具現可能である。したがって、本発明の著しい利点は、電気化学セルの充電及び制御が現在及び／または新しいプロセスシステムを利用して具現可能であるとのことである。
望ましい一実施例において、演算回路５０はモデル状態として動的システム状態（ｄｙｎａｍｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔａｔｅ）の標識を含むセル２２の数学的モデルを使う。本発明の一実施例においては、離散時間モデルが使われる。離散時間状態空間（ｄｉｓｃｒｅｔｅ−ｔｉｍｅ ｓｔａｔｅ−ｓｐａｃｅ）において、例示的なモデル（非線形であり得る）は次のような形態を有する。
Figure 0005259190
前記数式１において、ｘｋはシステム状態、θｋは時変モデルパラメーターのセット、ｕｋは外部からの入力、ｙｋはシステム出力、ｗｋ及びｖｋはノイズ入力である。すべての量的要素はスカラーまたはベクトルであり得る。ｆ（・，・，・）とｇ（・，・，・）は使われているモデルによって定義される関数である。モデルによって求められる不時変（ｎｏｎ−ｔｉｍｅ−ｖａｒｙｉｎｇ）の数値はｆ（・，・，・）とｇ（・，・，・）内に収められ得るが、θｋには含まれない。
システム状態は、少なくとも現在の出力を予測するために必要なセル２２の数学的モデル及び現在入力とともに最小量の情報を含む。セル２２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）のレベル、ヒステリシスレベルを含む。前記システム外部からの入力ｕｋは、現在セル電流ｉｋの最小値を含み、選択的にセル温度を（もし状態に温度変化そのものが設計されなければ）含むことができる。システムパラメーターθｋは、システム測定された入力と出力を分かることで直接的に決めることができないことから、時間に従って単にゆっくり変わる値である。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（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）、ヒステリシス調和要素（ｈｙｓｔｅｒｉｓｉｓ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））、ヒステリシス率定数（ｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ）、効率要素（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｆａｃｔｏｒ）などを制限せずに含む。モデル出力ｙｋは、物理的に測定可能なセルの量的要素または最小値として測定された量的要素から直接的に計算できるもの、負荷セル電圧に対応する。
動的パラメーター（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルもさらに活用される。例示的なモデルは次のような形態を有する。
Figure 0005259190
上記の方程式は、パラメーターは本質的に定数であるが、ｒｋで表示された疑似的ノイズプロセス（ｆｉｃｔｉｔｉｏｕｓ ｎｏｉｓｅ ｐｒｏｃｅｓｓ）によってモデリングされた例で時間に従ってゆっくり変化できるということを示している。
また、図２を参照すると、参照符号１００として一般的に示されたジョイントフィルター内における状態の動力学とパラメーターの動力学とは組み合わされるシステムを形成する。例示的なモデルは次のような形態を有する。
Figure 0005259190
表示の簡略化のため、前記現在状態及び前記現在パラメーターを含む前記ベクトルをχｋと示すこともある。
一実施例で規定された動的システム状態及び動的パラメーターのモデルにジョイントフィルタリングの過程が適用される。再び、ジョイントカルマンフィルター１００またはジョイント拡張カルマンフィルター１００を選択的に採用することができる。表１は、ジョイント拡張カルマンフィルタリングを活用するシステム及び方法論の例示的な具現である。過程は、状態推定値
Figure 0005259190
 を真の状態の最上の推測値にセットし、最上位部分をＥ［ｘ０］に、最下位部分をＥ［θ０］にセットすることで開始される。推定−誤差共分散マトリクス（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ−ｅｒｒｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｃｅｓ）
Figure 0005259190
 も開始される。
Figure 0005259190
この例において、それぞれの測定間隔ごとに数回の段階が行われる。第一、上記状態推定値
Figure 0005259190
 は時間的に関数Ｆを通じて次に進む。上記状態ベクトル不確実性もアップデートされる。不確実性推定値をアップデートするのには多様な可能性が存在し、前記表はその一例に過ぎない。セル出力値の測定が行われ、状態推定値、
Figure 0005259190
 に基づいて予測された結果値と比較される。その差は、
Figure 0005259190
 の値のアップデートに用いられる。前記表に示した段階は多様な手順で行うことができることは明らかである。前記表は説明のために例示的な手順を記載しており、当業者は前記数式と等価的な多くの手順のセットを確認することができるであろう。
次いで図２においては、本発明の望ましい一実施例の具現が示されている。１つのフィルター１００は、共同で前記状態及びパラメーター推定値をアップデートする。前記フィルターは、時間アップデートまたは予測１０１機能、及び測定アップデートまたは補正１０２機能を有する。時間アップデート／予測ブロック１０１は、以前に推定された、状態値
Figure 0005259190
 及び状態不確実性推定値
Figure 0005259190
 とともに以前の外部入力ｕｋ−１（例えば、セル電流及び／または温度を含むことができる）を入力される。時間アップデート／予測ブロック１０１は、予測された状態値
Figure 0005259190
 と予測された状態不確実性
Figure 0005259190
 の出力を状態測定アップデート／補正ブロック１０２に提供する。状態測定アップデート／補正ブロック１０２は、予測された状態値
Figure 0005259190
 と予測された状態不確実性
Figure 0005259190
 だけでなく、外部入力ｕｋ及びシステム出力ｙｋをさらに受信する一方、現在システムに状態推定値
Figure 0005259190
 と状態不確実性推定値
Figure 0005259190
 を提供する。マイナス表記はベクトルが前記フィルター１００の前記予測要素１０１の結果であることを意味する一方、プラス表記はベクトルが前記フィルター１００の前記補正要素１０２の結果であることを意味する。
本発明を説明する望ましい幾つかの実施例は、特定の応用のためのセル状態と動的出力（ｏｕｔｐｕｔ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルを要する。上記の例においてこれは、ｆ（・，・，・）とｇ（・，・，・）の特定関数を定義することで求められる。一実施例では、セル２２の開回路電圧（ＯＣＶ；Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）、内部抵抗、電圧分極時定数、及びヒステリシスレベルのうちの１つ以上による効果を含むセルモデルを用いる。同様に、パラメーター値は、ηｉ、ｋで示されるクーロン効率（ｃｏｕｌｏｍｂｉｃ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）のような効率要素と、Ｃｋで示されるセル容量と、
Figure 0005259190
 で示される分極電圧時定数と、
Figure 0005259190
 で示される分極電圧調和要素（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））と、Ｒｋで示されるセル抵抗と、Ｍ ｋで示されるヒステリシス調和要素（ｈｙｓｔｅｒｉｓｉｓ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））；γｋで示されるヒステリシス率定数などと、前述した少なくとも１つを含む組合せを制限せずに含む。ここで提案される構造及び方法は、一般的であって、他の電気化学に適用されることができるが、例示のために、パラメーター値は高電力ＬｉＰＢ（Ｌｉｔｈｉｕｍ−ｉｏｎ Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｂａｔｔｅｒｙ）の動力学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）をモデリングするモデル構造に合わせられる。
望ましい一実施例において、ＳＯＣはモデルの単一状態によって得られる。ＳＯＣを扱う数式は以下のようである。
Figure 0005259190
上記数式において、△ｔはサンプル間（ｉｎｔｅｒ−ｓａｍｐｌｅ）期間（秒）、Ｃｋはセル容量（アンペア−秒）、ｚｋはタイムインデックスｋにおけるセル２２のＳＯＣ、ｉｋはセル２２の電流、そしてηｉ、ｋは電流レベルｉｋにおけるセル２２のクーロン効率を意味する。
望ましい他の実施例において、分極電圧レベルは数個のフィルター状態値によって得られる。もし、分極電圧時定数ｎｆを設けると、次のようである。
［数４］
ｆｋ＋１＝Ａｆｆｋ＋Ｂｆｉｋ
マトリクス
Figure 0005259190
 は実値分極電圧時定数（ｒｅａｌ−ｖａｌｕｅｄ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｔａｎｔｓ）
Figure 0005259190
 を有する対角行列であり得る。すべてのエントリーが１より小さい値を有すると、前記システムは安定的である。ベクトル
Figure 0005259190
 は単にｎｆ”１”に決めることができる。Ｂｆのエントリーは０でない限り臨界的ではない。Ａｆマトリクスのｎｆエントリーの値は、測定されたセルデータにモデルパラメーターを最も適するようにするシステム同定工程の一部分として採択することができる。ＡｆとＢｆマトリクスは、時間及び現在バッテリーパックの作動条件に適した他の要素によって変化できる。
望ましい他の実施例において、ヒステリシスレベルは単一状態によって得られる。
Figure 0005259190
前記数式５において、γｋはシステム同定によって得られるヒステリシス率定数である。
また、他の実施例において全体的なモデル状態値は次のようである。
Figure 0005259190
前記数式において、状態値に対する他の配列も可能である。前記モデルの状態方程式は上記で同定された個別的なすべての数式の組合せによって形成される。
この例でセル電圧を予測するための状態値を組み合わせる出力式は次のようである。
Figure 0005259190
前記数式において、
Figure 0005259190
 は出力に分極電圧状態値を混合する分極電圧調和要素
Figure 0005259190
 のベクトルであり、Ｒｋはセル抵抗（異なる値が充電／放電に使用できる）であり、Ｍｋはヒステリシス調和要素である。ｉｋからＧｋｆｋまでのｄｃゲインが０になるようにＧｋは制限されることがある。
この例でパラメーターは次の数式のようである。
Figure 0005259190
状態ベクトル
Figure 0005259190
 は、状態ベクトル（または結合された状態ベクトル、例えば、数式６）とパラメーターベクトル、例えば数式７とを１つのベクトルに組み合わせることで形成される。例えば、
Figure 0005259190
状態ベクトルの範囲内で状態とパラメーターとの他の配列が可能である。
Figure 0005259190
 における量的要素は、ｆ（・，・，・）（例えば数式３ないし数式５）とｇ（・，・，・）（例えば数式７）に関する数式を演算するために必要なすべての詳細事項を含む。
いかなる実施例においても、前記ジョイントフィルター１００は入出力関係モデルを測定された入出力データにできる限り近接させるために状態推定値及びパラメーター推定値を適応させることができる。モデルの状態値が物理的な状態値に収斂することは保証しない。望ましい一実施例において、ジョイントフィルタリングのために使われたセルモデルは、それらの補正された値に収斂されるべき状態値を出力として含む付加的なセルモデルを前記セルモデルに付け加えることで、さらに補充することができる。ある実施例は１つのモデル状態値をＳＯＣに確実に収斂させるために追加的な段階を取る。
Figure 0005259190
前記補充されたモデル出力値は、前記ジョイントフィルター１００で測定された出力値と比べられる。望ましい一実施例において、ＳＯＣに対して測定された値はの以下の数式によって導かれる
Figure 0005259190
 を用いることで近似化され得る。
Figure 0005259190
負荷下のセル電圧及びセル電流の測定と、Ｒｋ値（ジョイントフィルター１００から
Figure 0005259190
 を介して）及びセル化学のＯＣＶ逆関数を分かることで、この例はＳＯＣのノイズ推定値
Figure 0005259190
 を計算することができる。
この例で、ジョイントフィルター１００はこの修正されたモデル上で、測定アップデートで測定された情報
Figure 0005259190
 とともに動作する。
Figure 0005259190
 のノイズ（ヒステレシス効果による短期間バイアス及び分極電圧は考慮されない）は、ＳＯＣの主要推定子（ｐｒｉｍａｒｙ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）として使われない一方、動的環境での予想された長期間挙動は正確であり、ジョイントフィルター１００でＳＯＣ状態値の正確性が維持されることを実験を通じて分かる。
産業上の利用可能性
以上、セル状態及びパラメーターの同時的推定のための方法が、多くの特定実施例とともに説明された。１つ以上の実施例はカルマンフィルター１００を用いる。ある実施例は拡張カルマンフィルター１００を用いる。さらに、ある実施例はＳＯＣの収斂を強化するメカニズムを含む。本発明は、セル電気化学と広い範囲の応用例に適用可能である。
開示された方法は、前記プロセスを実行するための装置及びコンピューターで実行されるプロセスの形態で実現することができる。また、前記方法は、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または他のコンピューター読込み可能な保存媒体のような媒体５２によって実行される命令語を含むコンピュータープログラムコードの形態で実現できる。プログラムコードはコンピューターによって読み込まれて実行され、コンピューターは前記方法を実行する装置になる。さらに、本願方法は、コンピュータープログラムコードの形態、例えば、保存媒体に保存されたり、コンピューターによって実行されたり、コンピューター内に読み込まれる形態、または変調されたキャリアウエーブ、電気送電線、ケーブル、光ファイバまたは電磁気伝送などの伝送媒体の形態で実現できる。コンピュータープログラムコードが、コンピューターによって読み込まれて実行される場合、コンピューターは前記方法を実行する装置になる。汎用のマイクロプロセッサーによって遂行される場合、コンピュータープログラムコードセグメントは、前記マイクロプロセッサーが特定の論理回路を形成するように構成する。
本発明は実施例を参照して説明されているが、当業者によって多様な変更例が可能であって、均等な要素が本発明の範囲を逸脱することなく本発明の要素に代替できると理解されなければならない。さらに、多くの応用例は、本発明の本質的な範囲を逸脱することなく発明の教示に関する特定の状況や材料に適応され得る。したがって、本発明は、本発明を実施するために考慮されたベストモードとして開示される特定の実施例に制限されず、本発明は添付された請求範囲にあたるすべての実施例を含むと解釈される。
本発明の望ましい一実施例による状態及びパラメーターを推定するシステムの一例を示すブロック図。 本発明の望ましい一実施例によるジョイントフィルタリングの方法を示すブロック図。

Claims (51)

  1. 電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法において、
    前記セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測をジョイントフィルタリングを通じて行うことで、前記内部状態値と前記内部パラメーター値とを共に予測する第１段階と、
    前記内部状態予測の不確実性予測を行う第２段階と、
    前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正する第３段階と、
    前記第１段階ないし第３段階を繰り返すアルゴリズムを適用することで、前記内部状態予測及び前記内部状態予測の不確実性予測を持続的に提供する第４段階と、を含むことを特徴とする電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  2. 前記第１段階は、
    電流測定値を獲得する段階と、
    電圧測定値を獲得する段階と、
    数学的モデルにおける前記電流測定値及び前記電圧測定値を用いて前記内部状態予測を行う段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  3. 前記第２段階は、
    数学的モデルにおける前記電流測定値及び前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行う段階を含むことを特徴とする請求項２に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  4. 前記第３段階は、
    ゲインファクタを演算する段階と、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値及び前記内部状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算する段階と、
    前記ゲインファクタと前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算する段階と、を含むことを特徴とする請求項３に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  5. 前記第４段階は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために、前記補正された内部状態予測値と前記補正された不確実性予測値を用いる段階を含むことを特徴とする請求項４に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  6. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項５に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  7. 前記内部状態は、
    充電状態、電圧分極レベル、ヒステリシスレベル、抵抗、容量、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、及び効率定数のうちの少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項６に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  8. 前記第１段階は、
    温度測定値を獲得する段階と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記内部状態予測を行う段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  9. 前記第２段階は、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行う段階をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  10. 前記第３段階は、
    ゲインファクタを演算する段階と、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値、及び前記内部増加状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算する段階と、
    前記ゲインファクタ及び前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算する段階と、を含むことを特徴とする請求項９に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  11. 前記第４段階は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために、前記補正された内部状態予測値と前記補正された不確実性予測値を用いる段階を含むことを特徴とする請求項１０に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  12. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１１に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  13. 前記内部状態は、
    充電状態、電圧分極レベル、ヒステリシスレベル、抵抗、容量、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、及び効率定数のうちの少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項１２に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  14. 前記第２段階は、
    温度測定値を獲得する段階と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行う段階をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  15. 前記第２段階は、
    電流測定値を獲得する段階と、
    電圧測定値を獲得する段階と、
    数学的モデルにおける前記電流測定値及び前記電圧測定値を用いて前記内部状態予測を行う段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  16. 前記第２段階は、
    温度測定値を獲得する段階と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行う段階をさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  17. 前記第３段階は、
    ゲインファクタを演算する段階と、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値、及び前記内部状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算する段階と、
    前記ゲインファクタ及び前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算する段階と、を含むことを特徴とする請求項１６に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  18. 前記第４段階は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために前記補正された内部状態予測値及び前記補正された不確実性予測値を用いる段階を含むことを特徴とする請求項１７に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  19. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１８に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  20. 前記内部状態を物理的値に収斂させる段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  21. 前記収斂させる段階は、
    収斂が求められる前記内部状態をセルモデルの出力として設定する段階を含むことを特徴とする請求項２０に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  22. 前記収斂させる段階は、
    現在測定された値に基づいて前記内部状態の対応する予測値で測定ベクトルを補充する段階をさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  23. 前記補充されたセルモデル出力及び前記補充された測定ベクトルに基づいて内部状態の予測値を適応させるフィルターが用いられることを特徴とする請求項２２に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  24. 前記フィルターは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項２３に記載の電気化学セルシステムの現在状態を推定する方法。
  25. セルパックシステムの現在状態を推定する装置において、
    前記セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測をジョイントフィルタリングを通じて行うことで、前記内部状態値と前記内部パラメーター値とを共に予測するように構成される第１要素と、
    前記内部状態予測の不確実性予測を行うように構成される第２要素と、
    前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正するように構成される第３要素と、
    前記第１要素ないし第３要素によりとられる段階を繰り返すアルゴリズムを適用することで、前記内部状態予測及び前記内部状態予測の不確実性予測を持続的に提供するように構成される第４要素と、を含むことを特徴とするセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  26. 前記第１要素は、
    電流測定値を獲得するように構成される要素と、
    電圧測定値を獲得するように構成される要素と、
    数学的モデルにおける前記パラメーター推定値、前記電流測定値、及び前記電圧測定値を用いて前記内部状態予測を行うように構成される要素と、を含むことを特徴とする請求項２５に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  27. 前記第２要素は、
    数学的モデルにおける前記電流測定値及び前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行うように構成される要素を含むことを特徴とする請求項２６に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  28. 前記第３要素は、
    ゲインファクタを演算するように構成される要素、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値、及び前記内部状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算するように構成される要素と、
    前記ゲインファクタ及び前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算するように構成される要素と、を含むことを特徴とする請求項２７に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  29. 前記第４要素は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために、前記補正された内部状態予測値及び前記補正された不確実性予測値を用いるように構成される要素を含むことを特徴とする請求項２８に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  30. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項２９に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  31. 前記内部状態は、
    充電状態、電圧分極レベル、ヒステリシスレベル、抵抗、容量、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、及び効率定数のうちの少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項３０に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  32. 前記第１要素は、
    温度測定値を獲得するように構成される要素と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記内部状態予測を行うように構成される要素と、をさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  33. 前記第２要素は、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行うように構成される要素をさらに含むことを特徴とする請求項３２に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  34. 前記第３要素は、
    ゲインファクタを演算するように構成される要素と、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値、及び前記内部状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算するように構成される要素と、
    前記ゲインファクタ及び前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算するように構成される要素と、を含むことを特徴とする請求項３３に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  35. 前記第４要素は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために前記補正された内部状態予測値及び前記補正された不確実性予測値を用いるように構成される要素を含むことを特徴とする請求項３４に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  36. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項３５に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  37. 前記内部状態は、
    充電状態、電圧分極レベル、ヒステリシスレベル、抵抗、容量、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、及び効率定数のうちの少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項３６に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  38. 前記第２要素は、
    温度測定値を獲得するように構成される要素と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行うように構成される要素と、をさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  39. 前記第２要素は、
    電流測定値を獲得するように構成される要素と、
    電圧測定値を獲得するように構成される要素と、
    数学的モデルにおける前記電流測定値及び前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行うように構成される要素と、を含むことを特徴とする請求項２５に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  40. 前記第２要素は、
    温度測定値を獲得するように構成される要素と、
    数学的モデルにおける前記温度測定値、前記電流測定値、前記電圧測定値を用いて前記不確実性予測を行うように構成される要素と、をさらに含むことを特徴とする請求項３９に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  41. 前記第３要素は、
    ゲインファクタを演算するように構成される要素と、
    前記ゲインファクタ、前記電圧測定値、及び前記内部状態予測を用いて補正された内部状態予測値を演算するように構成される要素と、
    前記ゲインファクタ及び前記不確実性予測を用いて補正された不確実性予測値を演算するように構成される要素と、を含むことを特徴とする請求項４０に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  42. 前記第４要素は、
    前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために、 前記補正された内部状態予測値、及び前記補正された不確実性予測値を用いるように構成される要素を含むことを特徴とする請求項４１に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  43. 前記アルゴリズムは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項４２に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  44. 前記内部状態を物理的値に収斂させるように構成される要素をさらに含むことを特徴とする請求項２５に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  45. 前記内部状態を物理的値に収斂させるように構成される要素は、
    収斂が求められる前記内部状態をセルモデルの出力として設定するように構成される要素を含むことを特徴とする請求項４４に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  46. 前記内部状態を物理的値に収斂させるように構成される要素は、
    現在測定された値に基づいて前記内部状態の対応する予測値で各測定ベクトルを補充するように構成される要素をさらに含むことを特徴とする請求項４５に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  47. 前記補充されたセルモデル出力及び前記補充された測定ベクトルに基づいて前記内部状態予測値を適応させるフィルターを具現するように構成される要素をさらに含むことを特徴とする請求項４６に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  48. 前記フィルターは、
    カルマンフィルター及び拡張カルマンフィルターのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項４７に記載のセルパックシステムの現在状態を推定する装置。
  49. 電気化学セルの現在状態を推定するシステムであって、
    前記セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測をジョイントフィルタリングを通じて行うことで、前記内部状態値と前記内部パラメーター値とを共に予測するための第１手段と、
    前記内部状態予測の不確実性予測を行うための第２手段と、
    前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正するための第３手段と、
    前記内部状態予測、前記不確実性予測、及び前記補正を繰り返すアルゴリズムを適用して、前記内部状態予測及び前記内部状態予測の不確実性予測を持続的に提供するための第４手段と、を含むことを特徴とする電気化学セルの現在状態を推定するシステム。
  50. 電気化学セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測をジョイントフィルタリングを通じて行うことで、前記内部状態値と前記内部パラメーター値とを共に予測する第１段階と、
    前記内部状態予測の不確実性予測を行う第２段階と、
    前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正する第３段階と、
    前記第１段階ないし第３段階を繰り返すアルゴリズムを適用することで、前記内部状態予測及び前記内部状態予測の不確実性予測を持続的に提供する第４段階と、を含む電気化学セルの現在状態を推定するための方法をコンピューターに実行させる命令語を含む機械で読込み可能なコンピュータープログラムコードでコード化された保存媒体。
  51. 電気化学セルの少なくとも１つの内部状態値及び少なくとも１つの内部パラメーター値を含む内部状態予測をジョイントフィルタリングを通じて行うことで、前記内部状態値と前記内部パラメーター値とを共に予測する第１段階と、
    前記内部状態予測の不確実性予測を行う第２段階と、
    前記内部状態予測及び前記不確実性予測を補正する第３段階と、
    前記第１段階ないし第３段階を繰り返すアルゴリズムを適用することで、前記内部状態予測及び前記内部状態予測の不確実性予測を持続的に提供する第４段階と、を含む電気化学セルの現在状態を推定するための方法をコンピューターに実行させるように構成されたコードを含むコンピューターで読込み可能な媒体で実現されるコンピューターデータ信号。
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