JP7003047B2 - 電池の熱挙動を特性化するためのデータ処理 - Google Patents

Description

〔優先権の主張〕
本出願は、２０１６年２月２９日に出願された米国特許出願第６２／３０１，３０１号に対する優先権を主張するものであり、この文献の内容は全体が引用により本明細書に組み入れられる。

電池は、家庭用電化製品及び自動車における重要な部品である。電池寿命の大きな要因の１つが電池の温度である。温度が高ければ高いほど電池の寿命は短くなる。しかしながら、常に高温を回避できるわけではない。例えば、自動車の電池の温度は、エンジンによって生じる熱の関数となり得る。

本明細書は、電池に関する技術について説明するものである。

一般に、本明細書で説明する主題の１つの革新的な態様は、態様１において、電池の表面内又は表面上の１又は２以上の位置の、電池に適用される時変熱流量入力と、電池によって生成される時変温度信号とを含む温度データを取得する動作を含む方法において具体化することができる。この方法は、温度データを処理して、１又は２以上の時間遅延要素と１又は２以上のパラメータとを有する連続時間熱モデルを生成する動作も含み、この温度データを用いてパラメータ値がフィッティングされる。

上記の及びその他の実施形態は、それぞれが任意に以下の特徴のうちの１つ又は２つ以上を単独で又は組み合わせて含むことができる。

態様１及び３～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様２では、連続時間熱モデルを、複数の熱流量のための電池の熱挙動を予測するように構成することができる。

態様１～２及び４～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様３では、複数の熱流量を、それぞれ電池の境界条件又は体積領域に適用することができる。

態様１～３及び５～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様４では、連続時間熱モデルが、時間遅延要素と線形伝達関数要素とを含むことができる。

態様１～４及び６～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様５では、温度信号を、実験的環境又はシミュレーションから取得することができる。

態様１～５及び７～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様６では、連続時間熱モデルを、平衡時に線形化することができる。

態様１～６及び８～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様７では、温度信号が、一連の定常状態条件における電池の温度及び熱境界条件を示すデータを含むことができる。

態様１～７及び９～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様８では、連続流熱モデルを生成する動作が、観察された測定値間の差分を、測定された定常状態条件に一致するように最小化する動作を含むことができる。

態様１～８及び１０～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様９では、温度信号が、平衡条件において開始する一連の非定常状態条件における電池の温度及び熱境界条件を示すデータを含むことができる。

態様１～９及び１１～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１０では、温度信号が、同じ電池平衡条件から開始する複数組の非定常測定値を含むことができる。

態様１～１０及び１２～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１１では、時間遅延を、連続時間モデルの分子と分母とで次数が異なるパデ近似を用いて実装することができる。

態様１～１１及び１３～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１２では、温度信号を、シミュレーションを用いて生成することができる。

態様１～１２及び１４～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１３では、温度信号を車両内で収集することができる。

態様１～１３及び１５～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１４では、温度信号を、物理的試験台を用いて生成することができる。

態様１～１４及び１６～１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１５では、方法が、電池熱保護システムがモデルと適合するかどうかを判断する動作をさらに含むことができる。

態様１～１５及び１７のいずれかの組み合わせに基づく態様１６では、シミュレーションが、電池と外部ヒートシンクとの間の熱伝達を含む。

態様１～１６のいずれかの組み合わせに基づく態様１７では、シミュレーションが、電池を全ての外部熱源及び外部ヒートシンクから隔離する。

本明細書で説明する主題の特定の実施形態は、以下の利点のうちの１つ又は２つ以上を実現するように実装することができる。電池の電熱モデルを効率的に作成することができる。複雑な方程式の管理及び計算に必要な処理能力よりも低い能力を使用する電子機器を用いて電池のモニタリング及び制御を行うことができる。

添付図面及び以下の説明には、本明細書で説明する主題の１又は２以上の実施形態の詳細を示す。明細書、図面及び特許請求の範囲から、本主題の他の特徴、態様及び利点が明らかになるであろう。

高速電池モデルを作成して検証する環境の例を示す図である。 基底関数をモデルにフィッティングさせる例を示す図である。 時間遅延の例を示す図である。 三次元物体の試験環境例を示す図である。 高速熱モデルを生成するプロセス例を示す図である。

様々な図面の同じ参照数字及び称号は同じ要素を示す。

電池の設計及び動作では、高速で複雑度の低い電池の熱挙動モデルを使用することができる。高速電池モデルは、物理試験、現場操作又は３Ｄシミュレーションを用いて生成することができる。例えば、図１に、高速電池モデルを作成して検証する環境の例を示す。熱的隔離環境１０２において電池又は電池の組を試験することができる。物理試験、現場操作又は３Ｄシミュレーションからデータを収集することができる。

熱的隔離環境１０２において電池に行われた試験の結果を記録することができる。例えば、（単複の）ステップ応答を測定することができる。グラフ１０４は、測定されたステップ応答曲線を示し、実線は境界条件を表し、点線は測定値を表す。

測定された応答を用いてモデルを生成することができる。還元アルゴリズム１０６により、応答曲線の各ステップのフィッティング手順を実行することができる。フィッティングされたステップ応答は、方程式に変換することができる。この方程式をモデル１０８において使用することができる。

モデル１０８を用いて、予測される電池の熱挙動をシミュレートすることができる。グラフ１１０によって表すように、モデルベースのシミュレーションの結果を試験結果（又はより複雑なシミュレーションの効果）と比較することができる。モデル１０８が十分に試験結果に類似する場合、限定するわけではないが、自動車、携帯電話機及びタブレットを含む様々な電子装置にモデル１０８を統合することができる。

（モデル１０８などの）高速電池モデルは、単一の時定数１次フィルタを用いて畳み込みを行った時間遅延伝達関数の時間領域ステップ応答を含む限られた基底関数群を用いて電池熱モデルの応答を既知の入力信号に一致させ、熱システムの応答を任意の入力に一致させる最低限の計算で実行する低次動的モデルを作成する。フィッティングは、凸最適化を用いて実行することができる。このフィッティングを用いて、あらゆる一連の測定値の単一モデルを構築することができる。

図２に、基底関数をモデルにフィッティングさせる例を示す。システムは、グラフ２０４に示すような基準曲線２０２を用いてモデルを構築することができる。基準曲線２０２は、例えば実験データ、現場試験又はシミュレーションから取り出した測定結果から取得することができる。システムは、各基底関数（例えば、グラフ２１２に示すような基底関数２０６、２０８、２１０）に重みを適用することによって、基底関数からの複数の曲線を基準曲線２０２に一致させることができる。グラフ２１４に示すように、システムは、基底関数２１０に４．２４の重みを適用し、基底関数Ｘ０８に２．２の重みを適用し、基底関数２０６に０の重みを適用する。グラフ２１６に示すように、結果として得られる曲線Ｘ１８は、基準曲線２０２とのあいまい一致（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｍａｔｃｈ）である。

図３に、時間遅延の例を示す。物体の熱変化は瞬時に生じるものではない。グラフ３０２には、一定期間にわたる物体の温度を示す線３０４ａの例を示す。グラフの領域３０６ａを拡大したグラフ３０６ｂでは、物体の温度が変化し始める前に線３０４ｂにわずかな遅延３０８があることが分かる。この遅延が、基底関数のフィッティングを困難にする。システムは、遅延をフィッティングする基底関数を発見しようと試みる代わりに、基底関数を用いて線３０４ｂの残り部分のフィッティングが容易になるようにモデルに遅延を挿入する。

図４に、三次元物体の試験環境例４００を示す。この試験環境は、物理的又は仮想的なものとすることができる。この環境４００では、物体に温度及び熱流量などの境界条件を課すことができる（例えば、温度境界条件Ｔ＝０℃ ４０２及び温度境界条件Ｔ＝２０℃ ４０４）。

内部発熱を伴う三次元物体の温度は、以下の熱伝導方程式に従う。

方程式１

この方程式において、ｗは温度であり、ｑは内部発熱であり、ｃ_pは熱容量であり、ρ は質量密度であり、αは以下の方程式によって定義される熱拡散率である。

方程式２

この方程式において、ｋは熱伝導率である。これらの方程式をシミュレートするために、様々な形態の離散化を使用することができる。一般に、方程式の係数が定数である場合、離散化によって線形連立方程式が得られる。連続時間における離散化スキームは、以下の関数によって表すことができる。

方程式３

ここでのｕ_iは、物体（例えば、電池）の地点温度であり、Ｋ及びＢは、有限差分近似の使用によって生じる。これらの方程式は、一定期間にわたる物体の全ての温度のシミュレーションを構築するのに役立つ。しかしながら、この連立方程式は計算コストが高い。応用によっては、方程式３の全ての温度が必要なわけではない。以下の方程式４に示すようなさらなる方程式の組を使用することによって、これらの関心温度を選択することができる。

方程式４

物体内の温度の一部しかシミュレートしなくてよい場合には、方程式３及び方程式４によって示唆される計算よりも少ない計算を用いて正確なシミュレーションを実行することができる。高速で複雑度の低い次数低減モデルを生成するための１つの出発点は、方程式３及び方程式４が線形一次常微分方程式の組である連立方程式であると認識することになり得る。この形態の方程式は、一般にシステムの状態空間表現と呼ばれる。状態空間モデルを縮小する方法は数多く存在する。方法の候補リスト（ｓｈｏｒｔ ｌｉｓｔ）は、特異摂動、極零点マッチング（ｐｏｌｅ ａｎｄ ｚｅｒｏ ｍａｔｃｈｉｎｇ）、観察不能状態の除去（ｒｅｍｏｖａｌ ｏｆ ｕｎｏｂｓｅｒｖａｂｌｅ ｓｔａｔｅｓ）、ＳＶＤ分解及び切り捨て（ＳＶＤ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）、部分空間法、及びその他の多くの方法を含む。また、システムの周波数領域応答及び時間領域応答に基づいて実験データから線形システムモデルを構築する複数の実験的方法も存在する。

安定した次数低減モデルは、時変境界条件と定常状態境界条件とに従う物体の実験データ又はシミュレーションデータから生成することができる。図５に、高速熱モデルを生成するためのプロセス例５００を示す。モデルを作成するために、平衡状態にある物体の状態を識別することができる（５０２）。この平衡状態では、物体が一定の温度にあり、或いは一定の境界条件に従うことができる。構築するモデルは、この平衡状態に対して線形化することができ、この平衡条件では全ての入力及び出力にゼロの値が割り当てられる。このモデルは、時変境界条件に従っている時に物体について獲得された測定値を再現する（５０４）。時変境界条件は、次数低減モデルの入力になる。測定値は、次数低減モデルの出力になる。

次数低減モデルを作成するために、正の線形独立基底モデルの集合を選択する５０６。モデルは、初期条件及び入力履歴から生成及び出力を行う数学的方程式の集合とすることができる。１つのモデルの入力から出力までの挙動を集合内の他のモデルの線形結合によって再現できない場合、モデルは線形独立である。正のモデルは、正の定常状態入力が適用された時に正の定常状態出力を生成するモデルである。好ましい実施形態では、基底モデルが、異なる時定数を含む一次ラグフィルタの有限集合である。例示的なモデルの集合を以下の方程式５に示す。この例において、Ｓは、形式（form）σ ₁ ，σ ₂ ，σ ₃ ．．．σ _k のＫ個の基底モデルの集合を表す。すなわち、Ｓのそれぞれの式は、構造は同じだが、方程式で使用される定数やパラメータが異なっている。異なる方程式として表現したため、σ _k は変数ｘ _k 、及びパラメータλ _k を有する。各基底モデルは、動力学方程式（ｄｙｎａｍｉｃｓ ｅｑｕａｔｉｏｎ）ｆ及び出力方程式ｇによって表される。基底モデルは、時変入力ｕを時変出力ｙに変換する。この例では、λによってパラメータ化された一次ラグフィルタの使用を以下の方程式６によって示す。この例では、各λが一意的である場合、基底モデルの集合は直交である。パラメータλ _k はすべて一意的であり、Ｓの方程式は確実に線形独立となる。この例では、基底モデルの集合は、それぞれのλが一意的であれば直交する。Ｓのすべての方程式は入力ｕを共有している。観察された値は方程式ｇによって記述され、ここで、ｙ _k 、出力は、ｘ _k 又は

と等しい。これらのベクトルのそれぞれの要素は、方程式ｆを満たし、ここで、

である。

方程式５

方程式６

また、モデル化すべき入力及び出力毎に、時間遅延の因果モデルを選択することもできる（５０８）。この例では、この近似時間遅延モデルを所望の時間遅延の関数として表すことができる。１つの考えられる近似時間遅延の表現はパデ近似である。パデ近似から生成される例示的な近似時間遅延を以下の方程式７に示す。このラプラス領域伝達関数は、等価の状態空間システムモデルを有していた。

方程式７

モデルの生成に使用できる入力及び出力を生成するために、入力信号の組を取得する（５１０）。入力信号は、計画的に、又は物体の使用結果によって生成することができる。いずれの場合にも、入力の組は以下の条件を満たすことができる。第１に、各入力は他の入力に対して線形独立である。第２に、これらの入力は他の信号の線形結合の時間シフトバージョンではない。この信号の組は、最初は平衡状態にある物体上の境界条件に影響を与える入力として適用することができる。これらの時変境界条件を適用している間に出力を測定する。

低減モデルを生成するために、以下の方程式８に示すように各基底モデルに入力信号を適用して状態軌道の集合を生成する（例えば、各基底モデルに各入力信号を適用することができる）。方程式８において、ｍは入力を示し、ｋは方程式５の基底モデルを示し、ｔは時刻を表し、ｕ_mは入力ｍの信号であり、ｆ_kは基底モデルｋの動力学方程式である。

方程式８

これらの状態軌道を用いて、以下の方程式９に示すような出力軌道を生成することができる。この方程式において、ｍは入力を示し、ｋは方程式５の基底モデルを示し、ｔは時刻を表し、ｇ_kは基底モデルｋの出力方程式である。

方程式９

低減モデルは、方程式５の基底モデルの線形結合によって形成することができ、この場合、各基底モデルへの入力は、時間遅延方程式７の出力から供給される。線形結合は、各基底モデルを以下の方程式１０のｋｍ,ｎ,ｋによって表される負以外の利得で乗算することによって形成することができる。

方程式１０

方程式１１

高速の次数低減モデルは、

と測定データとの間の差分を最小化し、ｋ_m,n,kの非ゼロの値の数を最小化し、様々な条件で観察される定常状態熱挙動を一致させる方程式１０のｋ_m,n,kの値と方程式１１のΔｔ_m,nの値とを識別することによって求めることができる。観察される物体の挙動を最良に近似させるｋｍ,ｎ,ｋの識別値を単純化するために、以下の方程式１２と同様の最適化問題を解くことができる。方程式１２に示すように、各入力、出力及び基底モデルに関連する時間遅延と、各入力、出力及び基底モデルに関連する利得とを、測定された温度とモデル化された温度との間の差分を定量化するコスト関数Ｃの結果を最小化するように調整することができる。方程式１２は、高速熱モデルを表現して解くための１つの方法を示すものであるが、他の方法を用いてこの目的を達成することもできる。

方程式１２

熱モデルが決定したら、例えばモデルの結果が所定の許容誤差内で試験データ又はサンプルデータに対応するかなどの、結果が容認可能であるかどうかを判断することができる（５１２）。結果が容認可能である場合、プロセスは終了する（５１４）。結果が容認可能でない場合、新たな基底モデルの集合を選択する（５０６）。

使用例
高速電池モデルの応用例として、冷却システムと充電器とを備えた車両内の液体冷却電池パックについて検討する。この電池を、動作中に熱的に均質化させる。均質化したら、熱境界条件を測定又は推定する。冷却液及び充電器を用いて非定常境界条件を課した後に定常状態境界条件を課す。単純な例として、これらの装置は、電池内の排熱及び冷媒温度を変化させるステップ入力を生成することができる。方程式５の先験的な基底モデルの集合を所与として、方程式１２の最適化を用いて、測定値を再現するための基底モデルと時間遅延との最良の線形結合を求めることができる。このモデルが利用可能になると、これを用いて電池の電気消費量に影響を与え、又は低い熱的性能を診断することができる。

極と零点のマッチング
一般に、電池の熱モデルは線形システムのように挙動する。すなわち、動作条件に関して、熱入力に応答する温度変化を、伝達関数を用いて表現することができる。伝達関数は、周波数領域及びラプラス変換で表すことができる。例えば、以下の方程式によって線形ローパスフィルタを記述することができる。

この伝達関数の周波数応答は、ｓ＝ｊ・ω（ω＝２・π・ｆ、ｆは入力の周波数）に置換することによってプロットすることができる。この関数は、伝達関数が０の値を有するようなｓの値を有することはない。ｓ＝－ａの場合、この伝達関数は０よりも大きな定数になり、これは極と呼ばれる。

上部及び下部に多項式を含むさらに複雑な伝達関数では、零が分子のルートであり、極が分母のルートである。

伝達関数の極及び零は、分母及び分子のルートであるため、伝達関数を一意的に識別する。

本明細書で説明した主題及び動作の実施形態は、本明細書で開示した構造及びこれらの構造的同等物を含む、デジタル電子回路又はコンピュータソフトウェア、ファームウェア又はハードウェア、或いはこれらのうちの１つ又は２つ以上の組み合わせで実装することができる。本明細書で説明した主題の実施形態は、１又は２以上のコンピュータプログラム（すなわちコンピュータ記憶媒体上で符号化された、データ処理装置が実行するための、又はこれらのデータ処理装置の動作を制御するためのコンピュータプログラム命令の１又は２以上のモジュール）として実装することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶装置、コンピュータ可読記憶基板、ランダム又はシリアルアクセスメモリアレイ又はデバイス、又はこれらの１又は２以上の組み合わせとすることができ、或いはこれらに含めることができる。コンピュータ記憶媒体は、１又は２以上の別個の物理的コンポーネント又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク又はその他の記憶装置）とすることも、或いはこれらに含めることもできる。コンピュータ記憶媒体は、非一時的なものとすることができる。

本明細書で説明した動作は、例えば１又は２以上のコンピュータ可読記憶装置に記憶された、又は他のソースから受け取られたデータに対してデータ処理装置が実行する動作として実装することができる。

「データ処理装置」という用語は、データを処理する全ての種類の装置、機器及び機械を含み、一例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ、又は複数のシステムオンチップ、又はこれらの組み合わせを含む。この装置は、（例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの）専用論理回路を含むこともできる。この装置は、ハードウェアに加えて、対象とするコンピュータプログラム（例えばプロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、仮想マシン、又はこれらのうちの１つ又は２つ以上の組み合わせを構成するコード）の実行環境を形成するコードを含むこともできる。この装置及び実行環境は、ウェブサービスインフラ、分散コンピューティングインフラ及びグリッド計算インフラなどの様々な異なる計算モデルインフラを実現することができる。

（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト又はコードとしても知られている）コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語、インタープリタ型言語、宣言型言語、手続き型言語、オブジェクト指向型言語又は関数型言語を含むあらゆる形のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラム、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、サービス、オブジェクト、又はコンピュータ環境で使用するのに適した他のユニットとしての形を含むあらゆる形で展開することができる。コンピュータプログラムは、必須ではないが、ファイルシステム内のファイルに対応することができる。プログラムは、対象プログラム専用の単一のファイル内の、又は複数の連動するファイル（例えば、１又は２以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイル）内の、他のプログラム又はデータ（例えば、マークアップ言語リソースに記憶された１又は２以上のスクリプト）を保持するファイルの一部に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように展開することも、或いは１つのサイトに位置する、又は複数のサイトに分散して通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することもできる。

本明細書で説明したプロセス及びロジックフローは、１又は２以上のコンピュータプログラムを実行する１又は２以上のプログラマブルプロセッサによって、入力データに作用して出力を生成することによって動作を行うように実行することができる。プロセス及びロジックフローは、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用論理回路によって実行することもでき、装置をこのような専用論理回路として実装することもできる。

コンピュータプログラムを実行するのに適したプロセッサとしては、一例として、汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方、並びにいずれかの１又は２以上のあらゆる種類のデジタルコンピュータのプロセッサが挙げられる。一般に、プロセッサは、リードオンリメモリ又はランダムアクセスメモリ、或いはこれらの両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須要素は、命令に従って動作を実行するプロセッサ、並びに命令及びデータを記憶する１又は２以上の記憶装置である。一般に、コンピュータは、（例えば電子ディスク、磁気ディスク、磁気光学ディスク又は光学ディスクなどの）データを記憶する１又は２以上の大容量記憶装置も含み、或いはこのような大容量記憶装置との間でデータの受け取り及びデータの転送、又はこれらの両方を行うように動作可能に結合されるが、コンピュータは、このような装置を有していなくてもよい。さらに、いくつかの例を挙げると、コンピュータは、例えば携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイルオーディオプレーヤ又はビデオプレーヤ、ゲーム機、ＧＰＳ受信機、又はポータブル記憶装置（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ）などの別の装置に組み込むこともできる。コンピュータプログラム命令及びデータの記憶に適した装置としては、一例として（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリデバイスなどの）半導体メモリデバイス、（内部ハードディスク又はリムーバブルディスクなどの）磁気ディスク、磁気光学ディスク、並びにＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む全ての形の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスが挙げられる。プロセッサ及びメモリは、専用論理回路によって補完することも、又は専用論理回路に組み込むこともできる。

本明細書で説明した主題の実施形態は、ユーザとの相互作用をもたらすために、（ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタなどの）ユーザに情報を表示する表示装置と、（マウス又はトラックボールなどの）ユーザがコンピュータに入力を提供できるようにするキーボード及びポインティングデバイスとを有するコンピュータ上に実装することができる。他の種類の装置を使用してユーザとの相互作用をもたらすこともでき、例えばユーザに提供されるフィードバックは、（視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック又は触覚的フィードバックなどの）あらゆる形の感覚的フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力又は触覚入力を含むあらゆる形で受け取ることができる。また、コンピュータは、例えばウェブブラウザから受け取られた要求に応答してユーザのユーザ装置上のウェブブラウザにウェブページを送信することなどの、ユーザが使用する装置との間で文書を送受信することによってユーザと相互作用することもできる。

本明細書で説明した主題の実施形態は、（例えばデータサーバとしての）バックエンドコンポーネント、（アプリケーションサーバなどの）ミドルウェアコンポーネント、又は（ユーザが本明細書で説明した主題の実装と相互作用できるようにするグラフィカルユーザインターフェイス又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータなどの）フロントエンドコンポーネント、或いは１又は２以上のこのようなバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント又はフロントエンドコンポーネントのいずれかの組み合わせを含むコンピュータシステムに実装することができる。システムのコンポーネントは、（通信ネットワークなどの）いずれかの形又は媒体のデジタル又は光データ通信によって相互接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、（インターネットなどの）ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、及び（アドホックピアツーピアネットワークなどの）ピアツーピアネットワークが挙げられる。

コンピュータシステムは、ユーザ及びサーバを含むことができる。一般に、ユーザとサーバは互いに離れており、通常は通信ネットワークを介して相互作用する。このユーザとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行される、互いにユーザ－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。実施形態によっては、（例えば、ユーザ装置とやりとりするユーザにデータを表示し、このユーザからユーザ入力を受けるために）サーバがユーザ装置にデータ（例えば、ＨＴＭＬページ）を送信することもある。ユーザ装置で生成されたデータ（例えば、ユーザインタラクションの結果）は、サーバにおいてユーザ装置から受け取ることができる。

本明細書は多くの特定の実装の詳細を含むが、これらの詳細は、いずれかの発明又は特許請求できるものの範囲を限定するものとして解釈すべきではなく、むしろ特定の発明の特定の実施形態に固有の特徴を説明するものとして解釈すべきである。本明細書において別個の実施形態の文脈で説明したいくつかの特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実装することもできる。これとは逆に、単一の実施形態の文脈で説明した様々な特徴は、複数の実施形態において別個に、又はいずれかの好適な部分的組み合わせの形で実装することもできる。さらに、上記ではいくつかの組み合わせで機能するように特徴を説明し、最初はこのように特許請求していることもあるが、場合によっては、特許請求する組み合わせから生じる１又は２以上の特徴をこれらの組み合わせから削除することもでき、特許請求する組み合わせを下位の組み合わせ又は下位の組み合わせの変形例に向けることもできる。

同様に、図面には特定の順序で動作を示しているが、これについて、望ましい結果を達成するためにこのような動作を図示の特定の順序又は順番で実施し、又は図示の動作を全て実施する必要があると理解すべきではない。状況によっては、マルチタスク及び並行処理が有利な場合もある。さらに、上述した実施形態において様々なシステムコンポーネントを分離していても、このような分離が全ての実施形態において必要であると理解すべきではなく、説明したプログラムコンポーネント及びシステムを単一のソフトウェア製品に一般的に統合し、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化することもできると理解されたい。

以上、本主題の特定の実施形態について説明した。以下の特許請求の範囲には他の実施形態も含まれる。場合によっては、特許請求の範囲に記載した動作を異なる順序で実行しても望ましい結果を得ることができる。また、望ましい結果を達成するために、添付図に示した処理を必ずしも図示の特定の順序又は順番で行う必要はない。実装によっては、マルチタスク及び並行処理が有利な場合もある。

１０２ 熱的隔離環境
１０４ グラフ
１０６ 還元アルゴリズム
１０８ モデル
１１０ グラフ

Claims (18)

1. 電池の性能特性をモニタする方法であって、
   データ処理システムによって電池の表面内又は表面上の１又は２以上の位置の、前記電池に適用される時変熱流量入力と、時間と共に変化し、前記電池によって生成されている温度信号とを含む温度データを取得するステップと、
   １又は２以上の時間遅延要素と１又は２以上のパラメータとを有する正の線形独立基底関数の集合を含む次数低減熱基底モデルを通じて前記温度データを処理するステップであって、前記取得した温度データを用いて基底関数の前記集合にパラメータ値がフィッティングされ、前記次数低減熱基底モデルは、基底関数の前記集合の前記時間遅延要素にフィッティングするための、異なる時定数を含む一次ラグフィルタの有限集合を含む、処理するステップと、
   ここで、前記次数低減熱基底モデルは、形式
   

   

   のものであり、
   ここで、σ _k は、ｋ個の基底モデルの集合であり、及び
   ｆ _k を動力学方程式とし、
   

   

   を時間微分とし、ｇ _k を出力方程式とし、ｙを時変出力とし、ｕを時変入力として、λ _k によってパラメータ化された一次ラグフィルタである
   

   

   によって与えられるものであり、
   前記次数低減熱基底モデルを通じた前記温度データの処理に基づいて前記データ処理システムによって、前記電池の電気消費量及び熱的性能の少なくとも１つを診断するステップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記次数低減熱基底モデルは、複数の熱流量のための電池の熱挙動の予測を生成するように構成される、
   請求項１に記載の方法。
3. 複数の熱流量は、それぞれが前記電池の境界条件又は体積領域に適用される、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記温度信号は、実験的環境又はシミュレーションから取得される、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記次数低減熱基底モデルは、平衡時に線形化される、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記温度信号は、一連の定常状態条件における前記電池の温度及び熱境界条件を示すデータを含む、
   請求項１に記載の方法。
7. 前記次数低減熱基底モデルを通じて前記温度データを処理するステップは、前記温度信号と前記一連の定常状態条件における前記電池のモデル化された温度の間の差分を最小化するステップを含む、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記温度信号は、平衡条件において開始する一連の非定常状態条件における前記電池の温度及び熱境界条件を示すデータを含む、
   請求項１に記載の方法。
9. 前記温度信号は、同じ電池平衡条件から開始する複数組の非定常測定値を含む、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記時間遅延要素は、連続時間モデルの分子と分母とで次数が異なるパデ近似を用いて実装される、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記温度信号は、シミュレーションから取得される、
    請求項１に記載の方法。
12. 前記シミュレーションは、前記電池の境界における熱伝達を含む、
    請求項１１に記載の方法。
13. 前記シミュレーションは、前記電池を全ての外部熱源及び外部ヒートシンクから隔離する、
    請求項１１に記載の方法。
14. 前記温度信号は、車両内の電池から取得される、
    請求項１に記載の方法。
15. 前記温度信号は、物理的試験台を用いて生成される、
    請求項１に記載の方法。
16. 電池熱保護システムが前記次数低減熱基底モデルと適合するかどうかを判断するステップをさらに含む、
    請求項１に記載の方法。
17. 電池の性能特性をモニタするためのシステムであって、
    プロセッサ及びメモリを備え、該プロセッサ及びメモリは、
    電池の表面内又は表面上の１又は２以上の位置の、前記電池に適用される時変熱流量入力と、時間と共に変化し、前記電池によって生成されている温度信号とを含む温度データを取得し、
    １又は２以上の時間遅延要素と１又は２以上のパラメータとを有する正の線形独立基底関数の集合を含む次数低減熱基底モデルを通じて前記温度データを処理し、前記取得した温度データを用いて基底関数の前記集合にパラメータ値がフィッティングされ、前記次数低減熱基底モデルは、基底関数の前記集合の前記時間遅延要素にフィッティングするための、異なる時定数を含む一次ラグフィルタの有限集合を含み、
    ここで、前記次数低減熱基底モデルは、形式
    

    

    のものであり、
    ここで、σ _k は、ｋ個の基底モデルの集合であり、及び
    ｆ _k を動力学方程式とし、
    

    

    を時間微分とし、ｇ _k を出力方程式とし、ｙを時変出力とし、ｕを時変入力として、λ _k によってパラメータ化された一次ラグフィルタである
    

    

    によって与えられるものであり、
    前記次数低減熱基底モデルを通じた前記温度データの処理に基づいて、前記電池の電気消費量及び熱的性能の少なくとも１つを診断する、
    ように構成されていることを特徴とするシステム。
18. 電池の性能特性をモニタするための、コンピュータ実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読データ記憶媒体であって、前記命令は、実行時にコンピュータに、
    電池の表面内又は表面上の１又は２以上の位置の、前記電池に適用される時変熱流量入力と、時間と共に変化し、前記電池によって生成されている温度信号とを含む温度データを取得させ、
    １又は２以上の時間遅延要素と１又は２以上のパラメータとを有する正の線形独立基底関数の集合を含む次数低減熱基底モデルを通じて前記温度データを処理させ、前記取得した温度データを用いて基底関数の前記集合にパラメータ値がフィッティングされ、前記次数低減熱基底モデルは、基底関数の前記集合の前記時間遅延要素にフィッティングするための、異なる時定数を含む一次ラグフィルタの有限集合を含み、
    ここで、前記次数低減熱基底モデルは、形式
    

    

    のものであり、
    ここで、σ _k は、ｋ個の基底モデルの集合であり、及び
    ｆ _k を動力学方程式とし、
    

    

    を時間微分とし、ｇ _k を出力方程式とし、ｙを時変出力とし、ｕを時変入力として、λ _k によってパラメータ化された一次ラグフィルタである
    

    

    によって与えられるものであり、
    前記次数低減熱基底モデルを通じた前記温度データの処理に基づいて、前記電池の電気消費量及び熱的性能の少なくとも１つを診断させる、ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読データ記憶媒体。

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