TWI337663B - System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector - Google Patents

System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector Download PDF

Info

Publication number
TWI337663B
TWI337663B TW096106964A TW96106964A TWI337663B TW I337663 B TWI337663 B TW I337663B TW 096106964 A TW096106964 A TW 096106964A TW 96106964 A TW96106964 A TW 96106964A TW I337663 B TWI337663 B TW I337663B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
battery
vector
predicted
estimated
state
Prior art date
Application number
TW096106964A
Other languages
English (en)
Other versions
TW200809242A (en
Inventor
L Plett Gregory
Original Assignee
Lg Chemical Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lg Chemical Ltd filed Critical Lg Chemical Ltd
Publication of TW200809242A publication Critical patent/TW200809242A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI337663B publication Critical patent/TWI337663B/zh

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables

Description

1337663 九、發明說明: 【發明所屬之技術領域】 本發明係關於一種使用數位過濾技術來決定—估算電 池狀態向量(estimated battery state vector)與一估算電池參 數向量(estimated battery parameter vector)的系統及方法。 【先前技術】 在可充電的電池組技術内容中,有些應用需要估算用以 描述目前電池組狀態之計算量,但是無法直接決定這些量。 10 部。足些汁具量可能會急速改變,如電池組之充電狀態(s〇c, state-of-charge ),其可在數分鐘内在其整體範圍内來回變 化。其他可能會緩慢改變,如電池容量,其在正常使用下可 能:年或更長時間内的改變量不會超過2〇%。傾向急速改變 的虿包括系統的「狀態」’而會緩慢改變的量包括隨時間改 15 變的系統「參數,。 • 在電池系統卜尤指那些需要在不傷害電池壽命下儘量 使用以長時間操作的雷,冰& 卞的冤池糸統,如在混合電動車(HEV,
Hybnd幻⑽ic Vehic!e )、電池電動車(βΕν,以⑽乂胸士
Vehicle)、筆記型電腦(lapt〇peGmp斷)心、可搞式工 具電:也組或其類等等,則需要這些急速改變之參數(如:充 電狀磋)相關的資訊,用以估首 使用等等。更且,甘^A ^目別還有多少電池能量可以 的資訊(如· έ…:旎也需要查明與緩慢改變之參數相關 一里),以確保之前的運算在電池組的壽命 20 5 期間仍足夠精確到延長其有效服務時間 組之徤康狀態(SOH,State-of_health)。 在此,發明者發現其他數學演算法無法提供高準確率估 具4池之内部狀態及參數,因為它們無法將具有非線性操作 特性之電池最佳化。由於電池通常具有非線性操作之特性, 其需要更準確之方法。
並可協助決定電池 因此’發明者在此諮為需要—能更準雄估算電池狀態與 枯算電池參數的线及方法。尤其,發明者在此認為需要結 合兩對’’《波H”之行為以估算電池狀態及電池參數。 10 【發明内容】 本發明之一貫施例係在提供一種決定一估算電池狀態 向i與一估具電池蒼數向量之方法。估算電池狀態向量指出 在一第一預定時間(predetermined time )時之電池狀態。话 15 算電池參數向量指出在第一預定時間時之電池參數》本方法 包括決定複數個估算擴充電池狀態向量(estimated augmented battery state vector) ’其指出電池狀態、電池輸 入雜訊、與測量電池輸出變數(variable )之感應器(sensor ) 相關之感應器雜訊(noise )、電池狀態之不確定性、電池輸 20 入雜訊之不確定性以及在第一預定時間之前之一第二預定 時間時的感應器雜訊之不確定性。本方法更包括決定複數個 預測電池狀態向量(predicted battery state vector),其指出 電池狀態,以及依據估算擴充電池狀態向量在第一預定時間 時的電池狀態之不確定性。本方法更包括決定複數個預測電 6 1337663 池狀態向量’其指出電池參數,以及在第一預定時間時電池 ί數之不在疋性。本方法更包括決定複數個預測電池來數向 量’其指出電池參數及在第—預定時間時之電池參數的不確 定性。本方法更包括決定複數個第一預測電池輸出向量’其 3指出至少一個電池輸出變數,以及依據預測電池參數向量’ 在第一預定時間時輪出參數之不確定性。本方法更包括決定 複數個第二預測電池輸出向量’其指出至少一個電池輸出; 數,以及依據估算擴充電池狀態向量與預測電池狀態向量, 牡牙一了只&時間時輪出參數之+硌定性。本方法更包括決定 丨()電池輸出向量,其具有至少一個在第一預定時間時之電池輪 出變數的測量值。本方法更包括決估算電池參數向量, 其指出依據預測電池參數向量、第一預測電池輸出向量以及 電池輸出向量,在第一預定時間時之電池參數。本方法更包 括决叱一估异電池狀態向量,其指出依據預測電池狀態向 15里、第二預測電池輸出向量以及電池輸出向量,在第一預定 時間時之電池狀態。 本發明之另一實施例係在提供一種決定一估算電池狀 心向里與一估具電池麥數向量之系統。估算電池狀態向量指 出在—第一預定時間時之電池狀態。估算電池參數向量係指 2〇出在第-預定時間時之電池參數。系統包括一感應器,其係 被配置以產生一第一仏號,其指出電池之一輸出變數。系統 更包括一電腦,其與感應器連接。電腦係被配置以決定複數 個估具擴充電池狀態向量,其指出電池狀態、電池輸入雜 Λ與董測電池輸出變數之感應器相關之感應器雜訊、電池 £ 7 1337663 10 15 狀態之不確定性、電池輸入雜訊之不確定性以及在第—預定 時間之前之一第二預定時間時的感應器雜訊之不確定性。電 腦更被配置以決定複數個預測電池狀態向量,其指出電池狀 悲,以及依據估异擴充電池狀態向量在第一預定時間時的電 池狀態之不確定性。電腦更被配置以決定複數個預測電池狀 態向量,其指出電池參數,以及在第一預定時間時電池參數 之不確定性。電腦更被配置以決定複數個第一預測電池輸出 向量,其指出至少一個電池輸出變數,以及依據預測電池參 數向量在第—預定時間時輸&變數之不確^性。電腦更被配 置以決定複數個第二預測電池輸出向量,其指出至少一個電 池輸出變數,以及依據估算擴充電池狀態向量與預測電池狀 悲向里,在第一預定時間時輸出變數之不確定性。電腦更被 配據第一信號決定一電池輸出向量。電腦更::置: 決定一估算電.池參數向f ’其指丨依據預測電池來數向量、 第一預測電池輸出向量以及電池輸出向量,在第—預定二間 時之電池參數。電腦更被配置以決定—估算電池狀態向^ 其指出依據預測電池狀態向量、第二預測電池輸出:量:及 電池輪出向量,在第一預定時間時之電池狀態。 20 依據本發明實施例所衍生之其他系統亦或方法係使用 以下=圖示料細說明。這些相關之系統及方㈣屬於本發 明之範嚀,亦屬於本發明所申請之專利範圍。 【實施方式 1337663 5 ΙΟ 二圖卜圖1中繪出一系統1〇,其用以決定指示電池〗2 之一狀_ —Μ電池狀態向量’以及指示電池以一參數 的-估异電池參數向量。電池12包括至少一電池益疑 地’ t池丨2可以包括多㈣加電池。每—個電池可以是一個 可充電電池或-個不可充電電池。更且,每—個電池可由在 此技術領域中具有通常知識者所熟知之電化學結構(e丨eCtr〇-chemical c〇nfigurati〇n)的陽極(_心)及陰極 (cathode)所構成的。 15 〇 1又數是被定義為在一特定時間之一電池輸入信 =值。舉例來說’ 一輸入變數可包括進入電池之電流及電: 又^ 輸出變數是被定義為在一特定時間之一電池 輸出信號值。舉你丨决% , V. b ' 牛例足况,一輸出變數可包括電池輸出電壓及 電池壓力之任—。 系統丨〇包括一個以上電壓感應器2〇、一負載電路26以及 如電腦2 8之一運筲罝元,介叮β > . 、 开早tl亦可包括一個以上之溫度感應器22 以及一電流感應器24。
20 電壓感應器20係產生-第一輸出信號,其指出由電池丨2 的:個以上電池所產生之電壓。電壓感應器2g係電性連接於 \ Γ 28之輸入/輸出介面(I/〇 interface ) 46與電池12之間。 ^壓感應S 2G會傳送第—輪出信號至電腦28。為了能夠清楚 :兄明’在此將描述單—電麼感應器 '然而需注意的是,在系 之另A粑例中,於系統10中採用複數個電壓感應器 (如.每顆電池有一電壓感應器)。 9 1337663 /皿度感應為2 2係產生一第二輸出信號,其相出電池12 一個以上之溫度。溫度感應器22係設置於靠近電池丨2之位 置,並電性連接至電腦28之輸入/輸出介面46。溫度感應器 22會傳送第二輸出信號至電腦28。為了能夠清楚說明,在此 5 將描述單一溫度感應器。然而需注意的是,在系統丨〇之另一 實施例中,於系統10中採用複數個溫度感應器(如:每顆電 池有一溫度感應器)。 電流感應器24係產生一第三輸出信號,其指出電池12 之該些電池所正輸出或負輸出之電流。電流感應器24係電性 1〇連接於電池丨2與負载電路26之間《電流感應器24更電性連接 至電腦28之輸入/輸出介面46。電流感應器24會傳送第三輸 出信號至電腦28。 負載電路26係電性連接至電流感應器24,且從電池12 正輸出或負輸出一電流。負載電路26包括任一可以電性連接 丨5 至電池丨2之電子裝置。 電腦28係用以決定指示電池12之狀態的一估算電池狀 態向量,以及指示電池12之參數的—估算電池參數向量,如 下之詳細描述。電腦28包括一中央處理單元(CPU,centra丨
Pr〇CeSSing Unit ) 40、—唯讀記憶體(ROM,read-only memory ) 20 44揮發性記憶體(volatile memory),如一隨機存取記 憶體(RAM,rand0m access mem〇ry) 45,以及一輸入/輸出 介面46。中央處理單㈣可與唯讀記憶體料、隨機存取記憶 體45及輸人/輸出介祕通訊。中央處理單元4G包括一計時 器(dock) C。電腦可讀取記錄媒體(_pute口 !0 1337663 media)包括唯讀記憶體44及隨機存取記憶體46 ’其可使用 任何數量之已知的記憶體裝置來實現’如可程式化唯讀記憶 體(PROM)、可拭除且可程式化唯讀記憶體(EpR〇M)、 電子式可拭除且可程式化唯讀記憶體(EEpR〇M)、缺閃記 5 憶體(flash mem〇ry)或任一能夠储存資料之電子式、電磁 - 式:光學式或組合式記憶體裝置,其中有些資料係以中:處 ' 理早7^可使用之執行指令(exeeutab丨e instruction)表示。 φ 為方便了解,我們將描述本方法中所使用的方程式之表 示方式。抑揚符號(circumfiex symb〇丨)表示一估算或預剩 1〇置(如·义表不真實量X之一估算值)。上標符號(superscript 巧m_b〇1 ) “一”表示一當下估算值(如:依據過去資料對一量值 目前數值所做的預測)。上標符號“+”表示一事後估算值 (如.< ίτ'在時間點/:依據所有到目前為止包括時間々之測量 以對真實量λ,之估算值)。波紋符號(tilde)表示估算量之誤 差(如·兄=\ -尤及巧=、_< ) 。符號表示其下 ‘(subscript )中玄數之相關性(c〇rrelati〇n )或交互相關性 (cross corre丨ation )(在此所描述的數量為零平均值 (Zer〇_mean),因此相關性等於協方差數(covariance))。 付號Σ,表示與u目同。上標“Γ,係轉置(transp〇se)矩陣 2〇 (matrix) / 向量運算子(operator)。 在詳細說明如何量測與電池1 2相關之電池參數向量之 方法之前,將先作概略說明。 舉例來說’一電池狀態向量可能包括與電池1 2相關之一 充電狀心值 磁布電壓(hysteresis voltage )或一極化電壓 (P〇larizati〇nv〇ltage)。充電狀態值係一從0至_百分比的 值’其指出電池丨2目前可用於工作之有效容量。 本方法中電池行為之數學模型(⑺秦慮⑹!咖制) 係用以計算電池丨2之—估曾曰 咕开狀態向虿。假設電池動態 (dynamics )之數學楛剞係亙 〜 、玉知、為已知,且可使用離散時間狀態 空間模型來表示,此植刑4 4工 此槙型包括—狀態方程式及一輸出方程 式,如下所述。 所使用之狀態方程式係用以決定與電池12相關之狀態 向畺’即 10 〜=."λν 丨,々-1), 其t,=表示在時間财與電池⑵目關之狀態向量、係用以 表不至^也12之—已知/決定性輸人之變數;系電池輸入 雜Λ向-里’其模擬某_未量測且會影響系統狀態之輸入;以 及/Um丨U—1)係—狀態轉換函式e打·⑴加 15 function)。 利用以下方程式來決定與電池12相關之-輸出向量: yk^K^k^k,vk,k) » 其中係_測量函式;以及&係一感應器雜訊, 其會景〉響無冗憶模式(me_y七“ 巾電池12輸出之 20測量,不過不會影響電池12之狀態向量。 系流狀恕\至少包括與目前之輸入以及電池之一數學 模型用以預測目前輸出所需之最少量資訊。就電池14來說, 狀態可能包括如:充電狀態、與不同時間常數有關之極化電 壓準位以及磁滞準位。系統外因輸入(exogenous input)"至
S 12 1337663 5
1()
/匕括目則電池電流〃,且亦可以包括電池溫度(除非溫度 之改又疋其於狀態中自我模擬的)。系統參數0係隨著時間 •.友U改變的值,因此,這些值可能無法直接由系統已測量之 =及輸出來決定。這些可包括:|池容量、電阻、極化電 :4數極化電壓合係數(blending factor )、磁滞混 口缸數磁滯率常數、效率係數等,但並不侷限於此。模型 輸出λ對應實際上可量測的電池數量或那些從測量到最少的 量直接運算而得的,如電池電壓欠載(underload)。 亦知用芩數動態之一數學模型。一範例模型之公式為: ^-1 = 〇κ +ι\ 第一方程式說明參數&為主要常數,但是於此例中,它們可 能會隨時間緩慢變化,其係由一”雜訊,,程序來模擬,以,表 示。”輸出” < 係最佳參數動態之一函式,其由以)加上— 些估具决差q來模擬。最佳參數動態伙)為系統狀態'、外來 輸入〜以及一組時間變化參數&之一函式。 參考圖2至圖8,一種決定一估算電池狀態向量以及一與 电池1 2相關之估异電池參數向量之方法,立位^ 、 一保採用
Sigma-Point卡爾曼濾波器(Kalman filter),以 丁 從 w 八卜將指述一 實施例之範例。本方法可由控制器28執行軟體演質去來— 現。軟體演算法係儲存在唯讀記憶體44或隨機存取—己巴體μ 或其他在該項技術領域中具有通常知識者已週知 + w 。σ之電腦可 讀取記錄媒體。
13 20 5 在步驟60,電腦28產生一電池輸入向量^,其具有一個 在〜第一預定時間所獲得的至少一電池輪入變數之測量值。 在步驟62,電腦28產生一電池輸出向量八,其具有一個 在弟—預定時間所獲得的至少—電池輸出變數之測量值。 在步驟64,電腦28決定一預測電池參數向量贫,其指出 ^據m也參數向# (在第ϋ時間時電池12之一 ♦數’採用之方程式為:
10 15
二中’估异電池讀(指出在第-預定時間之前的-第二預 定時間時電池1 2之一參數。 、 在步.66,%恥28決定一預測電池參數協方差矩陣&, 其指出依據一估算電池灸怒Λ θ 、 ; 士 #电吧麥數向置協方是矩陣ς…在第_預定 時間時一電池彖數之议 ’ 1 、 /之協方是數,而估算電池參數向量Σ.指 出在第二預定時間之—雷 、 心1曰 弘’也$數協方差數’以及對鹿到一來 數雜訊之一協方差矩陣,採用之方程式如下:〜^ Σί?Λ =Σ,ί>-Ι +Σλ>·,, 其中,Σπ係對應 陣。 電池參數雜訊向量相關之一協方差矩 20 在/ W68 f如28決定一估算擴充電池狀態向量庄 指出在第二預定時間時電池12之-狀態,採用之方程;V; 可v,]),,(可%]),],, 其中,;?:_,係對應至一估 時間時電池之一狀態; 算電池狀態向量,其指出在第二預定 可υ係對應至在第二預定時間時之一 u 1337663 電池輸入雜訊向量之期望值〜係在第二預定時間時之— 感應器雜訊向量之期望值;以及Γ係矩陣/向量之轉置運算。 在步驟7G’電腦28決定與估算擴充電池狀態向量相關之 一估算擴充電池狀態向量協方差矩陣&,採用之方程式為: 其中’ Σ…係對應至與在第二預定時間之估算電池狀態向量相 . 關之-估算電池狀態向量協方差矩陣;Σ'.係對應至與一電池 • 輸入雜訊向量相關之一協方差矩陣;Σ係對應至與一感應器 雜訊向量相關之一協方差矩陣;以及diag()係為由其輸入 10數組成一方塊對角矩陣(bl0Ck-diag0nalmatrix)的函式/ 在步驟72,電腦28決定複數個估算擴充電池狀態向量 X二’每一個向量指出在第二預定時間時一電池】2之一狀態’ 採用之方程式為: /、中 係對應至Σ;·;,之邱拉斯基矩陣平方根 (Cholesky matrix square root );以及 7 係對應至一常數值。 在步驟74,電腦28決定複數個預測電池狀態向量,每 一個向量指出在第-預㈣間時電池12之—狀態,採用之方 程式為: X; =/(¾八—丨)’ 其中,々係對應至Χ;._中的第/項成員;Κ係對應至在第二預 定時間之一電池輸入向量;巧,係對應至自V中的第/項成員 所取得的一估算電池狀態向量;%對應至從C中的第,項成 15 員所取彳于的一估异電池輸入雜訊向量;以及(丨係對應至第二 預定時間。 在步驟76,電腦28決定一預測電池狀態向量兄,其係對 5 應至在第一預定時間由計算預測電池狀態向量X:之加權平 岣(weighted average) ’採用之方程式為: , 其中’ ^係對應至-組常數值:以及尸係對應至Υ之成員個 數減去1。 在步驟7 8 ’電腦2 8決定一預測常,、士壯1 θ 10 叱t貞測電池狀怨向量協方差矩陣 採用之方程式為: k=C(x;:ux;;—V, 其中’ α⑷係對應至一組常數值。 —仕夕驟8〇,電腦28決定複數個預測電池表數冷 15 W ’每 ,採用 個向量係指出在第一預定時間時 之方程式為: ,U之一蒼
'、中’ V57係對應至之邱拉斯基矩陣 應至一常數值。 平方根;以及 r係對 20 在步驟82,電腦28決定複數個 D"每-個向量係指出在第一預 預測電池輸出向量 用之方程式為: .B時電池12之輸出,採 '· S ; 16 1337663 I係對應至D(中的第/頊 項成員、係對應至在第一預定時間所期望的一感應器雜 訊,以及々係對應至第一預定時間。 …在步驟84,電腦28決定〆第一預測電池輸出向量a,其 係對應至在第—預定時間由計算第一預測電池輸出向量 加權平均,採用之方程式為: ^ 係對應至一組常數值;以及厂係對應至%之成員個 數減去1。 10 15 20 〃在步驟86,電腦28決定複數個第二預測電池輸出向旦 X’母-個向量係指出在第一預定時間電池12之輸出,採: 之方程式為: Ϊ中’、、係對應至\中的第/項成員;A係對應至自‘中的 第Z項成賴取得的—單—估算感 q 應至第-預定時間。 门里,以物對 在步驟88,電腦28決定一第二預測電池輪出向量” 1 才曰出在第:預定時間電池12之輸出,採用之方裎式為:…、 向量… w Σ,Σ^)α-Λ)α-ν。 在步驟92,電腦28決定一預測交互協方差 之方程式為: 、4木用
17 1337663 Σ:
Xc,〇C 在步驟94,電腦28決定— matrix) 4 ’採用之方程式為: ΚΑΆ1*。 狀態增益矩陣 state gain 在步驟96,電腦28決定一第 矩陣Σ,,〆採用之方程式為: 二預測電池輸出向量協 方差
10 其中’ #係對應至一組常數值 訊向量相關之一協方差矩陣; Λ-Α- 具。 一電池輸出雜 以及Γ係矩陣/向量之轉置運 在步驟%,電腦28決定-預測交互協方差矩陣ς,採 用之方程式為: 丨如 =Σ,’>,κ')(ι—4-)(UAy。 在步驟⑽’電腦28決定-參數增益矩陣,採用之方程 15 式為: 。 在步驟102,電腦28決定一估算電池狀態向量尤,其係指 出在第一預定時間電池12之一狀態,採用之方程式為: S -A] ° 2〇 在步驟1〇4,電腦28決定一估算電池狀態向量協方差矩 陣Σ;,’其與估算電池狀態向量相關’採用之方程式為: 1337663 在步驟106,電腦28決定一估算電池參數向 在第1料料魏12之—參數,制之方^為,曰出 ek =4 +L°k[yk - ° 在步驟108’電腦28決定一估算電池參數 5 其與估算電池參數向量相關,採用之方程式協為方差矩 Σ+υΣ〇-Φ^(ιξγ。 在步驟11G ’電腦28選擇新的第―及 •步驟_之後,該方法回到步驟6〇。 預-時間。在 參考圖9至圖16’ -種決定-估算電池狀態向量及盘電 】〇 池12相關之一估曾雷-奋虹人曰 > 旦入〇电 15 參數向1之方法,其係、採用平方根 slg跡%封„錢器,在此將說明本發㈣—實施例。 本方法可由控制器28執行軟體演算法來實現。軟體演算法係 儲存在唯讀記憶體44或隨機存取記憶體45或其他在:項技 術領域中具有通常知識者已週知之電腦可讀取記錄媒體。 在步驟⑽,電腦28產生一電池輸入向量^,其具有至少 -個在-第-預定時間所獲得的一電池輸入變數之測量值。 20 在步驟122,電腦28產生一電池輸出向量八,其具有至 少-個在第-狀時間所獲得的電—池輸出變數之決定值。 在步驟124,電腦28決定一預測電池參數向量牙,其指 出依據-估算電池參數向量免,在第一預定時間時電池之一 參數,採用之方程式為: 之前的一第二預 其中,估算電池參數先指出在第一預定時間 定時間電池12之一參數。 19
133/bOJ 在步驟〗26, 採用之方程式為·· 電腦2 8決定—平方根協方差更新矩陣〇 10 15 …—⑽,卜>, /、^ &-I係對應至與一電,.也炎叙 電池參數雜訊向量相關之一協方差努 對應至-估算電池參數向量平方根協方差矩陣,其 心出在第二預定時間時之_ 广參數之邱拉斯基矩陣平方根;以及二 =對⑷―e — =驟⑶,電腦職f預測電池參數向量平方根協 陣』出依據一估算電池參數向量協方差矩陣 V在第-預料H池參數之—協方差數,而估算電池 參數向里協方差矩陣指出在第二預定時間之—電池參數 協方差數以及一平方根協方差更新矩陣,採用之方程式為· ο- 〇* . ΓΛ 〇 rλ-^
20 在步驟】30,電腦28決定一估算擴充電池狀態向量y, 其指出在第二預定時間電池12之一狀態,採用之方程式為' 々>[((丨)'(心-I】)'斷 |],了, 其中,t係射應至一估具電池狀態向量,其指出在第_預— 時間電池12之一狀態;£[%_,]係對應至在第二預定時間時—電 池輸入雜訊向量之一期望值;£[νι]係在第二預定時間時—威 應器雜訊向量之一期望值;以及Τ'係為矩陣/向量之 ' 置運 算。 20 1337663 在步驟132,電腦28決定一與估算擴充電池狀態向量相 關之估算擴充電池狀態向量協方差矩陣p,採用之方程式 為: 5 其中,I,係對應至一與在第二預定時間之估算電池狀態向量 相關之估算電池狀態向量協方差矩卩車;&係對應至一與一電 - 池輸入雜訊向量相關之平方根協方差矩陣;叉係對應至一與 φ 一感應器雜訊向量相關之平方根協方差矩陣;以及diag()係 為由其輸入參數組成一方塊對角矩陣的一函式。 10 在步驟134,電腦28決定複數個估算擴充電池狀態向量 K,每一個向量指出在第二預定時間一電池以之一狀態,採 用之方程式為: χ二=把尤+哎.,尤― 其中’ r係對應至一常數值。 15 在V称1 36,電腦28決定複數個預測電池狀態向量χ,.., 籲母個向里指出在第—預定時間電池12之_狀態,採用之方 20 二 \係對應至χ:,中的n成貢,ά對應至在第二】 疋時::之—電池輸入向量;%係對應至自 ',中的第项成〗 所取付的—估算電池狀態向量;xC對應至自x:.;中的H 成員所取得的—社 _ 估异電池輸入雜訊向量;以及(―丨係對應至3 一預疋時間。 21 丄 w/663 在步驟138 ’電腦28決定一預測電池狀態向量《,其係 對應至在第-預定時間由計算預測電池狀態向 之一加 權平均,採用之方程式為: 其中,《⑻係對應至一組常數值 數減去1。 以及/7係對應至^_之成員個
10 15 方#^驟140,電腦28決定—預測電池狀態向量平方根協 方差矩陣&,採用之方程式為: 2中’一對應至-組常數值;以及qr{则計算其輸入參 ,Q_R矩陣分解㈠ecomP〇sition),並回傳矩陣R之上三 角部分之一函式。 一 —在步驟142,電腦28量測複數個預測電池參數向量 =個向量係'指出在第—駭時間—電池12之—參數,採 之方程式為:
20 其中’ r係對應至—常數值。 一在步驟144,電腦28決定複數個第-預測電池輸出向量 母-個向量係指出在第一預定時間電池12之輸出 之方程式為·· 用 22 1337663 、係對應至〇*中_成員、係對應至对的第. 員成員’ 5係對應至在第一預定時間所期望的哭 訊;々係對應至第一預定時間。 α “雜 在步驟146’電腦28蚊_第—制電池輸出 其係對應至在第_預定時間由計算第一 之-加權平均,採用之方程式為: 輸出向Μ 其W喺對應至一組常數值;以及ρ係對 數減去1。 π <成員個 10 在步驟148,電腦28決定複數 Υ,每—個6旦役4tll “ 池輸出向量 向里係心出在第-預定時間電池12 之方程式為: 抓用 wx6—,4,屯,,尤々), 其中,(係Χ中的第Ζ•項成員;係自中 15 俨认。。… 于目U的第呷成員所取 于,一早一估异感應器雜訊向量;以及灸係對庳 時間。 〜王弟一預定 在步驟150,電腦28決定-第二預測電池輸出向量, 其指出在第-預定時間時電池12之輸出,採用之方程ϋ λ = ΣΟίιη)χ,。 工’ 20 在步驟心電腦28決定一第一預測電池輸出 根協方差矩陣、,採用之方程式為: 十
23 1337663 在步驟丨54 ’電腦28決定一預測交互協方差矩陣、,採 用之方程式為: ~ ‘ ^Σ,νΆ-Α'χχ,,-Α/。 在步驟156,電腦28決定—狀態增益矩陣採用之方程 5 式為: 在步驟158,電職決定1測電池輸出向量協方差矩 Φ 陣心,採用之方程式為: V^I}' 5 • 10其:’ π係對應至-組常數值:Σ係對應至與一感應器雜訊 向量相關之m矩陣;州係對應至計算其輸人參數之 一 Q-R矩陣分解(decomposition ),並回傳矩陣R之上三角部 分之一函式;以及7係為矩陣/向量之轉置運算。 在步驟160,電腦28決定一第二預測交互協方差矩陣 φ 15 & ’採用之方程式為: 在步驟1 62 ’電腦28決定一參數增益矩陣4,採用之方孝。 式為: 20 在步驟164,電腦28決定一估算電池狀態向量 <,其係护 出在第一預定時間電池12之一狀態,採用之方程式為:曰 + di^] 〇 24 ί^·、 1337663
10
20 在步驟166,電腦28決定一估算電池狀態向量平方根協 方差矩陣W,其與估鼻電池狀態向量相關,採用之方程式為. % =d〇wndate{%1^5j) i J 5 其中,downdateU使用其第二參數計算其第—參數之矩陣降 級(downdate )運算。 在步驟168’電腦28決定一估算電池參數向量之,其指出 在第-預定時間電池12之-參數’採用之方程式為: 么]。 在步和0,電腦28決定一估算電池參數向量平方根協 方差矩陣其與估算電池參數向量相關,採用之方程式為: = downdate 。 在步驟⑺,電腦28選擇新的第一及第二預定時間 步驟1 72之後,回到步驟i 2〇。 用以決定-估算電池狀態向量及與電池12相關之一估 ^電池參數向量之线及方法提供比其他I統及方法好的 實貝優點。尤其’此系統與方法提供在技術上能更精確量測 具有非線性運作特性之一電池 電池參數向量。 的估-電池狀悲向I與估算 料魏,此程< 碼包括在 :、之和令,如:軟碟機、光碟機、硬碟、或其他電 月6)可項取儲存媒體,其中,冬 Ψ 田電月包栽入並執行電腦程式碼 電服即成為執行本發明之機器。上述之方法亦可使 腦程式碼來實現,舉例來說, 木 不&疋儲存在儲存媒體’由電 ^載入亦或執行,或透過某傳輸媒介來傳送,如:電力線路
25 1337663 (electrical wire)、電纜(cable)、光纖(fiber〇pt丨cs)、 電磁輪射(electromagnetic radiation),其中,♦電腦載入 並執行電腦程式碼時,電腦即成為執行本發明之方法。當在 通用微處理器(microprocessor)上實行日寺,電腦程式瑪區段 會t裝微處理器以產生特定邏輯線路。 上述實施例僅係為了方便說明而舉例而已,本發明所 主張之權利範圍自應以中請專利範圍所述為準,㈣僅限 於上述實施例。 10 【圖式簡單說明】 圖1係本發m例之系統圖示’其用以決定估算電池狀 態向量與估算電池參數向量; 圖2至圖8係本發明另一實施例之方法流程圖,其用以決定估 异電池狀態向量及估算電池參數向量;以及 15 圖9至圖16係本發明另-實施例之方法流裎圖其用以決定 估算電池狀態向量及估算電池參數向量。 '、 主要元件符號說明】 系統10 電壓感應器20 負載電路26 計時器42 輸出/輸入介面 電池12 溫度感應器22 電腦28 唯讀記憶體 電池14 電流感應器24 中央處理單元4〇 隨機存取記憶體45 26

Claims (1)

13,37663 *—II.. jTa修(¾正本 第96106964號,卯年7月修正頁 十、申請專利範圍: 丨·一種決定估算電池狀態向量與估算電池參數向量之 該估算電池狀態向量指出在—第—預定時間—電池之 狀態,㈣算電池參數向量指出在該第—預定時間該電池 之一參數’該方法包括:
10 △决疋複數個估具擴充電池狀態向量,其指出該電池之一 狀態 '-電池輪入雜訊、與決定一電池輸出變數之一感應器 相關之-感應器雜訊、該電池狀態之—不確定性、該電池輸 入,訊之-不域定性以及在該第—預定時間之前之一第二 預疋時間時的該感應器雜訊之一不確定性: 決定複數個預測電池狀態向量,其指出該電池之一狀 …及依據該等估算擴充電池狀態向量,在該第一預定時 間時的該電池狀態之一不確定性; 15 決定複數個預測電池參數向量,其指出該電池之該參 數’以及在該第-預定時間時該電池參數之一不確定性; 決定複數個第-預測電池輸出向量,其指出該電池之至 ^ 一個輸出變數,以及依據該等預測電池參數向量,在該第 一預定時間時該輸出變數之一不確定性; 20 決定複數個第二預測電池輸出向量,其指出該電池之至 輸”數,以及依據料估算擴充電池㈣向量與該 電池狀態向量,在該第-預定時間時該輸出變數之一 不確定性; —個在該第一預定時 決定一電池輸出向量,其具有至少 間所取得之一電池輸出變數的決定值; 27 1337663
10 15 20 ,、疋算—電池參數向量,其指出依據該等i§.a| τ 數向量、該等箪—,里 诹。多寺預刮電池參 量,在該帛if -主電池輸出向量、以及該電池輪出向 :第—預定時間時之該電池參數; 決定—估算電池狀態向其指出 狀態向量、該箄第_ ^ 诹複歎個預測電池 寺弟一預測電池輸出向量、以及該 量,在該第時間時之該電池狀態;以及t'也輪出向 :存。亥估弄電池狀態向量及該估算電 記憶體裝置中。 取Π里於一 旦^ —裡決定一估算電池狀態向量與一估算電池參數向 θ久先^亥估昇電池狀態向量指出在一第一預定時間時一 電池之—狀態’該估算電池參數向量指出在該第-預定時間 時該電池之一參數,該系統包括: 一感應器,係被配置用以產生一第一信號,其指出該電 池之一輸出變數;以及 一電腦,係與該感應器連接,該電腦係被配置以決定複 數個估算擴充電池狀態向量,其指出該電池之一狀態、—電 池輸入雜訊、與測量一電池輸出變數之一感應器相關之一感 應器雜訊 '該電池狀態之一不確定性、該電池輸入雜訊之一 不確定性以及在該第一預定時間之前之一第二預定時間時 的該感應器雜訊之一不確定性,該電腦更被配置以依據該等 估算擴充電池狀態向量決定複數個預測電池狀態向量,其指 出該電池之該狀態以及在該第一預定時間時該電池狀態之 一不確定性,該電腦更被配置以決定複數個預測電池參數向 量,其指出該電池之該參數以及在該第一預定時間時該電池 28 1337663 5
10 池= = 被配^依據該等預測電心數向1決定複數個第一預測電池輸出向量,其指出該電 2至少—輸出變數以及在該第-預定時間時該輸出變數 :確定性’該電腦更被配置以依據該等估算擴充電池狀 ②等制電池狀態向量決定複數”二預測電池 Ί:其指出該電池之至少一輸出變數以及在該第一預 2間時該輪出變數之該不確定性,該電腦更被配置以依據 二-信號以決定-電池輸出向量,該電腦更被配置以依據 :寺頂列m池參數向量、該等第一制電池輪出向量以反該 池輸出向量決定一估算電池參數向量,其指出在該第一預 定時間時之該電池之該參數,該電腦更被配置以依據複數個 預測電池狀態向量、第二複數個預測電池輸出向量、以及電 池輸出向量決定―估算電池狀態向量,其指出在該第—預定 時間時之該電池之該狀態。 15 20 、3.如申請專利範圍第2項所述之系統,其中,該電腦係 ,配置更包括取得-估算電池狀態向量,其指出在該第二預 疋時間時從一記憶體取得的該電池狀態; 。玄電腦係被配置更包括依據該估算電池狀態向量、一所 :望的電池輸入雜訊向量以及一所期望的感應器雜訊向 里以决定一第一估异擴充電池狀態向量其指出該電池之 該狀態、«池輸入雜訊以及在㈣i決定日夺間時之該感應 器雜訊; 29 1337663 該電腦係被配置更包括取得—仕曾 ,^ ^ 估异電池狀態向量協方 是矩陣,其指出在該第二預定時間從 ΤΠ^。玄圮憶體取得的該電池 狀怨之該不確定性; 該電腦係被配置更包括依據該估算電池狀態向量變里 矩陣:-表示該電池輸人雜訊之該不確定性的協方差矩陣、 表不戎感應裔雜訊之該不確定性的協方差矩陣以決定一 第一估算擴充電池狀態向量協方差矩陣;以及 ’、疋 參 10 15 20 該電腦係被配置更包括依據該第_估算電池狀雜向量 料第-估算㈣·€池狀態向量協方差”,叫算該等估 算擴充電池狀態向量。 4·如申請專利範圍第3項所述之系統,其中,該電腦係 Τ配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量之其中一個成 員設定成相等於該第一估算擴充電池狀態向量; 該電腦係被配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量 之L個成員的一第一附加組設定成相等於該第一估算擴充電 池狀態向量加上-常數值,其乘上從該第―估算擴充電池狀 態向量協方差矩陣之-矩陣平方根中所取得的各行,其中, L係該第一估算擴充電池狀態向量之一長度;以及 該電腦係被配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量 ^個成,的-第二附加組設定成相等於該常數值乘上從該 弟-估异擴充電池狀態向量減去該第—估算擴充電池狀態 向量協方差矩陣之該矩陣平方根中所取得的各行。 30 1337663 5.如申請專利範圍第2項所述之系统,其中該電腦係 被配置更包括取得-估算電池狀態向量,其指出在該第二預 疋時間時從一記憶體取得的該電池狀態; 該電腦係被配置更包括依據該估算電池狀態向量、一所 5 Τ望的電池輸入雜訊向量以及一所期望的感應器雜訊向 量’以決定-第-估算擴充電池狀態向量,其指出該電池狀 態'該電池輸入雜訊以及在該第二決定時間時之該感應器雜 訊; i 琢蕙腦係被配置更包括取得一估算電池狀態向量協方 10差矩陣,其指出在該第二預定時間從該記憶體取得的該電池 狀態之該不確定性; 。玄電腦係被配置更包括依據該估算電池狀態向量平方 根協力差矩陣、一表示該電池輸入雜訊之該不確定性的協方 差矩陣、一表示該感應器雜訊之該不確定性的協方差矩陣, 15 以決定—第一估算擴充電池狀態向量平方根協方差矩陣,其 才s出。亥-电池狀悲之該不確定性、該電池輸入雜訊以及該感應 器雜訊;以及 6亥電腦係被配置更包括依據該第一估算擴充電池狀態 向重與該第一估算擴充電池狀態向量平方根協方差矩陣,以 20計具該等怙算擴充電池狀態向量。 6.如申請專利範圍第5項所述之系統,其中,該電腦係 子皮配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量之其中一個成 員設定成相等於該第一估算擴充電池狀態向量; 31 1337663 該電腦係被配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量 之L個成員的一第一附加組設定成相等於該第一估算擴充電 池狀態向量加上一常數值m從該估算擴充電池狀態向 量協方差矩陣之一矩陣平方根令所取得的各行,其中’[係 5 該第一估算擴充電池狀態向量之—長度;以及 該電腦係被配置更包括將該等估算擴充電池狀態向量 之L個成員的一第二附加組設定成相等於該常數值乘上從該 第一估鼻擴充電池狀態向量減去該第一估算擴充電池狀態 问量協力差矩陣义該矩陣平方根中所取得的各冇u 10 7 ‘如申請專利範圍第2項所述之系統,其中,該電腦係 被配置更包括從該等估算擴充電池狀態向量得到複數個第 估异電池狀態向量以取得表示該電池狀態以及在該第二 預定時間該電池狀態之該不確定性的值; 該電腦係被配置更包括從該等第一估算擴充電池狀態 15向量得到複數個估算電池輸入雜訊向量以取得表示該電池 輪入雜訊以及在該第二預定時間該電池輸入雜訊之一不確 定性的值; 該電腦係被配置更包括產生一電池輸入向量,其具有在 •玄第一預定時間的一電池輸入變數之至少一測量值;以及 20 該電腦係被配置更包括依據該等第一估算電池狀態向 量'該等第一預測電池輸入雜訊向量以及該電池輪入向量, 以決定該等預測電池狀態向量。 32 1337663 8.如申請專利範圍第2項所述之系统,其中,該^ 破配置更包括自一記憶體中取得— 包a'丁 出在該第二預定時間的該電池參數錢向量,其指 :電腦係被配置更包括取得一估算電池狀 是矩陣,其指出在該第二預定時間從該 參數之一不確定性; 匕祖取传的該電池 差矩括決定—估算電池參數雜訊協方 f生陣’其竭該¥二預定時間-參數雜訊之—不確定 性,以及 P作心 10 15 20 Μ該電腦係被配置更包括依據該估算電池參數向旦 异電池參數向量協方差矩陣以及十 里。Λ 差矩陣,計算該等預測電池參數向量…參數雜訊協方 被配專錢㈣8销収系統,其巾,該電腦係 被配置更包括將該等預測電池參 定成相等於該估算電池參數向量;“之其中—個成員設 該電腦係被配置更包括依據該 參數雜訊協方差矩陣,以決== :數:=矩陣,其指出在該第,時間時該電池 該電腦係被配置更包括將 成員的-第一附加預測電池參數向量之[個 一〜 成相4於該第•估算電地參數向 力ί值’其蒗上從該第 矩陣之一矩陣平方根中所取得的各行其中方: 算電池參數向量之該長度,·以及 ㈣弟 33 1337663 該電腦係被配置更包括將該等預測電池參數向量之⑽ 成貝的-第二附加組設定成相等於該常數值乘上 — 估昇電池參數向量減去該第—預測雷 Α τ 頂別电池芩數向量協方差矩 陣之一矩陣平方根中所取得的各行。 !〇•如申請專利範圍第2項所述之系統,其中, 被配置更包括自-記憶體中取得-估算電池參數向;:! 出在該第二預定時間的該電池參數; 曰 參 15 20 .…該電腦係被配置更包括取得-估算電池參數向量平方 根協方差矩陣,共指出在該第二預 該電池參數之-不確定性;叙㈣攸―I意體取得的 該電腦係被配置更包括決定—估算電 根協方差矩陣’其指出在該第二預定時間時—參數 不確定性;以及 ^σίι^ 該電腦係、被gj更包括依據該估算電池參 旦 算:池參數向量平方根協方差矩陣以及該估算電池里參:雜 Λ平方根協方差矩陣,計算該等預測電池參數向量。 Η·如申請專利範圍第Η)項所述之系統,其^,° 係被配置更包括將該等預測電池參數向量之其中X 設定成相等於該估算電池參數向量; 貝 該電腦係被配置更包括依據該估算電池參數向量平方 根協方差矩陣及該估算電池參數雜訊協方差矩陣以^一 預測電池參數向量平方根協方差矩陣’其指出在該第二二定 時間時該電池參數之一不確定性; 、 54 1337663 違電腦係被配置更包括將該等預測電 ί員的一 Γ附加組設定成相等於該第-估算電二 里加上吊數值,其乘上從該第一預測電池參數向量平方根 5 ,方是矩陣中所取得的各行,其中,L_第—估算電池參 數向量之該長度;以及 。該電腦係被配置更包括將該等預測電池參數向量之 成*員的一第二附加組設定成相等於該常數值乘上從該第一 _估算電池參數向量減去該第一預測電池參數向量平方根協 方差矩陣中所取得的各行。 10 !2.如申請專利範圍第2項所述之系統,該電腦係被配置 更包括取得-估算電池狀態向量,其指出在該第二預定時間 時從一記憶體取得的該電池狀態; θ該電腦係被配置更包括產生一電池平均感應器雜訊向 量,其指出在該第一預定時間時之該平均感應器雜訊,以及 15 在該第二預定時間時之該平均電池輸入雜訊; 該電腦係被配置更包括產生—第一電池輸入向量,其具 有在違苐一預定時間—電池輸入變數之至少一測量值; 邊電腦係被配置更包括產生一第二電池輸入向量,其具 有在邊第二預定時間一電池輸入變數之至少一測量值;以及 20 該電腦係被配置更包括依據該等預測電池參數向量、該 第一電池輸入向量、該第二電池輸入向量、該電池平均感應 益雜訊向量、該電池平均輸入雜訊向量以及該估算電池狀態 向i ’以決定該等第—預測電池輸出向量。 35 1337663 1 3.如申請專利範圍第2項所述之系統,其中,該電腦係 被配置更包括從該等估算擴充電池狀態向量得到複數個估 算感應器雜訊向量以取得表示在該第二預定時間時該感應 器雜訊及預定該感應器雜訊之該不確定性; 5 5玄電如係被配置更包括產生該第一電池輸入向量,其具 有在該第一預定時間所獲得的一電池輸入變數之至少一則 量值;以及 10 *玄电肖®係被配置更包括依據該荨預測電池狀雜向量、兮 第一電池輸入向量、該等怙算感應器雜訊向量,以決定該等 第二預測電池輸出向量。 14·如申請專利範圍第2項所述之系統,其中,該電腦係 被配置更包括依據該等第一預測電池輸出向量,決定一第— 預測電池輸出向量,其指出至少一在該第—預定時間的電池 輸出變數; 15 該電腦係被配置更包括依據指出在該第二預定時間時 忒電池參數之一估算電池參數向量,以決定一預測電池參數 向量’其指出在該第一預定時間之該電池參數; 20 該電腦係被配置更包括依據該預測電池參數向量、該第 一預測電池輸出向量、該等預測電池參數向量以及該等預測 電池輸出向量,以決定一參數增益矩陣;以及 °玄電腦係被配置更包括依據該電池輸出向量、該第一預 測電池輸出向量'該預測電池參數向量以及該參數增益矩 陣,以計算該估算電池參數向量。 36 丄/OOJ 俜被配二 所述之系統,其中,該電腦 係被配置更包括決定該第一預測電 等預測電池輸出向量之—加權平均。Θ里 5俾被專利範圍第14項所述之系統,其中,該電腦 電计出” 第一預測電池輸出向量及該等預測 電池輸出向置,以決定-預測電池輸出向量協方差矩陣; θ :電腦係被配置更包括依據該第—預測電池輸出向 癱董、料預測電池輸出向量、該預測電池參數向量以及該等 擎=電轉數向量,以衫-電池輸出向4與—電池參數向 10 1間之一預測交互協方差矩陣;以及 該電腦係被配置更包括依據該預測交互協方差矩陣及 ㈣測電池輸出向量協方差矩陣,以計算該電池增益矩陣。 17·如申請專利範圍第16項所述之系統,其中,該電腦 15 係被配置更包括依據該第一預測電池輸出向量及該等預測 電池輸出向量,以決預測電池輸出向量平方根協方差矩 陣;以及 該電腦係被配置更包括依據該預測電池輸出向量平方 根協方差矩陣及該預測電池輸出向量平方根協方差矩陣,以 計算該預測電池輸出向量協方差矩陣。 / 18.如中請專利範圍以4項所述之系統,其中,該電腦 係被,置更包括依據該電池輸出向量及該第—預測電池輸 出向量,以決定一創新矩陣; 該電腦係被配置更包括依據該電池增益矩陣及該創新 矩陣,以決定一更新向量;以及 37 /OOJ 該電腦係被配置更包括依據該預測電池參數向量及該 更新向量,以計算該估算電池參數向量。 19.如申請專利範圍第14項所述之系統,其中,該電腦 h破S己置更包括:依據該第—預測電池參數向量、該等第— 預測電池減向量、該參數增益料以及料—制電池輪 出向量協方差矩陣,以決定在該第-預定時間時之-估算^ 池參數向量協方差矩陣。 电
10 15 20 ,H如申請專利範圍第14項所述之系統,其中,該電腦 你极亂置更包括:减該第—預測電池參數向量、該等第— =測電池參數向量'該參數增益矩陣以及—預測電池輸出向 ϊ平方根協方差矩陣,以決定在該第一預定時間時之一估算 電池參數向量平方根協方差矩陣。 ^ 2丨.如申請專利範圍第2項所述之系統,其中,該電腦係 被配置更包括依據該等預測電池狀態向量,決定一預測電地 狀心向1,其指出在該第一預定時間之該電池狀態; 5玄電腦係被配置更包括依據該等預測輸出向量,決定— 第二預測電池輸出向量,其係指出在該第一預定時間之至小 一電池輪出變數; ^ 該電腦係被配置更包括依據該預測電池狀態向量、該第 —預測電池輸出向量、該等預測電池狀態向量以及該等第二 預’則電池輸出向量,以決定一狀態增益矩陣;以及 該電腦係被配置更包括依據該預測電池狀態向量、該第 一預測電池輸出向量、該狀態增益矩陣以及該電池輪出向 里’以計算該估算電池狀態向量。 ° 38 22. 如申請專利範®第21項所述之系統,其中,該h 钻破配置更包括決定該預測電池狀態向量包括計算該月岛 '則電池狀態向量之一加權平均。 預 23, 如申請專利範圍第2|項所述之系統,其中, 5 :糸破配置更包括決定該第二預測電池輪出向量包括計窗: 等預測電池輸出向量之一加權平均。 ,24.如申請專利範圍第2丨項所述之系統,其中,該電腦 係被配置更包括依據該第二預測電池輸出向量及該等第一 ㈣電地輪ά·向4,以决定-預淘電池輸出向量協方 10 陣; t < 4電如係被配置更包括依據該第二預測電池輪出向 里、泫等第二預測電池輸出向量、該預測電池狀態向量以及 ' 該等預測電池狀態向量,以決定一電池輸出向量及一電池狀 該電腦係被配置更包括依據該預測交互協方差矩陣及 該預測電池輸出向量協方差矩陣,以計算該狀態增益矩陣。 25.如申請專利範圍第24項所述之系統,其中,該電腦 係被配置更包括依據該第二預測電池輸出向量及該等第二 預測電池輸出向量,以決定一預測電池輸出向量平方根協方 差矩陣;以及 &向量之間之一預測交互協方差矩陣;以及 15 20 該電腦係被配置更包括依據該預測電池輸出向量平方 根協方差矩陣及該預測電池輸出向量平方根協方差矩陣,以 計算該預測電池輸出向量協方差矩陣。 30 1337663 ^ 26.如申叫專利益圍第2丨項所述之系統其中’該電腦 Μ皮g己置更包括依據該第二電池輸出向量及該第二預測電 池輪出向量,以決定一創新向量; 該電腦係被配置更包括依據該狀態増益矩陣及該創新 5 向量,以決定一更新向量;以及 該電腦係被配置更包括依據該預測電池狀態向量及該 更新向量’以計算該估算電池狀態向量。 φ 27.如申請專利範圍第21項所述之系统’該電腦係被配 置更巴括.依據β預測電池狀態A量、該等預澍電池狀態向 10 里、έ玄狀態增盈矩陣以及該預測電池輸出向量協方差矩陣, 以決定在έ玄第一預定時間時之一估算電池狀態向量協方差 矩陣。 28.如申請專利範圍第21項所述之系統,該電腦係被配 置更包括:依據該預測電池狀態向量、該等預測電池狀態向 I5 量、該狀態增益矩陣以及一預測電池輸出向量平方根協方差 矩陣’以決疋在該第一預定時間時之一姑算電池狀態向量平 • 方根協方差矩陣。
TW096106964A 2006-03-02 2007-03-01 System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector TWI337663B (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/366,089 US7521895B2 (en) 2006-03-02 2006-03-02 System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW200809242A TW200809242A (en) 2008-02-16
TWI337663B true TWI337663B (en) 2011-02-21

Family

ID=38459266

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW096106964A TWI337663B (en) 2006-03-02 2007-03-01 System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector

Country Status (7)

Country Link
US (1) US7521895B2 (zh)
EP (1) EP1989563B1 (zh)
JP (1) JP5036733B2 (zh)
KR (1) KR101355959B1 (zh)
CN (1) CN101395489B (zh)
TW (1) TWI337663B (zh)
WO (1) WO2007100189A1 (zh)

Families Citing this family (57)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7321220B2 (en) * 2003-11-20 2008-01-22 Lg Chem, Ltd. Method for calculating power capability of battery packs using advanced cell model predictive techniques
US7723957B2 (en) * 2005-11-30 2010-05-25 Lg Chem, Ltd. System, method, and article of manufacture for determining an estimated battery parameter vector
US8049460B2 (en) * 2007-07-18 2011-11-01 Tesla Motors, Inc. Voltage dividing vehicle heater system and method
US8628872B2 (en) * 2008-01-18 2014-01-14 Lg Chem, Ltd. Battery cell assembly and method for assembling the battery cell assembly
US7994755B2 (en) 2008-01-30 2011-08-09 Lg Chem, Ltd. System, method, and article of manufacture for determining an estimated battery cell module state
US7883793B2 (en) * 2008-06-30 2011-02-08 Lg Chem, Ltd. Battery module having battery cell assemblies with alignment-coupling features
US9759495B2 (en) 2008-06-30 2017-09-12 Lg Chem, Ltd. Battery cell assembly having heat exchanger with serpentine flow path
US8426050B2 (en) * 2008-06-30 2013-04-23 Lg Chem, Ltd. Battery module having cooling manifold and method for cooling battery module
US8067111B2 (en) * 2008-06-30 2011-11-29 Lg Chem, Ltd. Battery module having battery cell assembly with heat exchanger
US9140501B2 (en) * 2008-06-30 2015-09-22 Lg Chem, Ltd. Battery module having a rubber cooling manifold
KR100927541B1 (ko) * 2008-08-14 2009-11-17 주식회사 엘지화학 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 저항 특성 추정 장치 및방법
US8202645B2 (en) 2008-10-06 2012-06-19 Lg Chem, Ltd. Battery cell assembly and method for assembling the battery cell assembly
US9337456B2 (en) 2009-04-20 2016-05-10 Lg Chem, Ltd. Frame member, frame assembly and battery cell assembly made therefrom and methods of making the same
US8663828B2 (en) 2009-04-30 2014-03-04 Lg Chem, Ltd. Battery systems, battery module, and method for cooling the battery module
US8663829B2 (en) 2009-04-30 2014-03-04 Lg Chem, Ltd. Battery systems, battery modules, and method for cooling a battery module
US8403030B2 (en) 2009-04-30 2013-03-26 Lg Chem, Ltd. Cooling manifold
US8852778B2 (en) 2009-04-30 2014-10-07 Lg Chem, Ltd. Battery systems, battery modules, and method for cooling a battery module
US8399118B2 (en) 2009-07-29 2013-03-19 Lg Chem, Ltd. Battery module and method for cooling the battery module
US8703318B2 (en) * 2009-07-29 2014-04-22 Lg Chem, Ltd. Battery module and method for cooling the battery module
US8399119B2 (en) 2009-08-28 2013-03-19 Lg Chem, Ltd. Battery module and method for cooling the battery module
US8041522B2 (en) * 2009-12-02 2011-10-18 American Electric Vehicles, Ind. System and method for recursively estimating battery cell total capacity
US8427105B2 (en) * 2009-12-02 2013-04-23 Gregory L. Plett System and method for equalizing a battery pack during a battery pack charging process
US8918299B2 (en) * 2009-12-02 2014-12-23 American Electric Vehicles, Inc. System and method for maximizing a battery pack total energy metric
RU2491566C1 (ru) * 2010-02-18 2013-08-27 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Устройство оценки состояния батареи и способ оценки состояния батареи
JP5691592B2 (ja) 2010-02-18 2015-04-01 日産自動車株式会社 電池状態推定装置
US8341449B2 (en) 2010-04-16 2012-12-25 Lg Chem, Ltd. Battery management system and method for transferring data within the battery management system
US9147916B2 (en) 2010-04-17 2015-09-29 Lg Chem, Ltd. Battery cell assemblies
US8353315B2 (en) 2010-08-23 2013-01-15 Lg Chem, Ltd. End cap
US8920956B2 (en) 2010-08-23 2014-12-30 Lg Chem, Ltd. Battery system and manifold assembly having a manifold member and a connecting fitting
US8758922B2 (en) 2010-08-23 2014-06-24 Lg Chem, Ltd. Battery system and manifold assembly with two manifold members removably coupled together
US8469404B2 (en) 2010-08-23 2013-06-25 Lg Chem, Ltd. Connecting assembly
US9005799B2 (en) 2010-08-25 2015-04-14 Lg Chem, Ltd. Battery module and methods for bonding cell terminals of battery cells together
US8662153B2 (en) 2010-10-04 2014-03-04 Lg Chem, Ltd. Battery cell assembly, heat exchanger, and method for manufacturing the heat exchanger
US8288031B1 (en) 2011-03-28 2012-10-16 Lg Chem, Ltd. Battery disconnect unit and method of assembling the battery disconnect unit
CN102253343B (zh) * 2011-04-21 2013-04-03 北京世纪瑞尔技术股份有限公司 一种蓄电池的健康度与荷电状态的估算方法
US8449998B2 (en) 2011-04-25 2013-05-28 Lg Chem, Ltd. Battery system and method for increasing an operational life of a battery cell
US9178192B2 (en) 2011-05-13 2015-11-03 Lg Chem, Ltd. Battery module and method for manufacturing the battery module
FR2975501B1 (fr) * 2011-05-20 2013-05-31 Renault Sas Procede d'estimation de l'etat de charge d'une batterie electrique
US10234512B2 (en) * 2011-06-11 2019-03-19 Sendyne Corporation Current-based cell modeling
US8880253B2 (en) 2011-06-28 2014-11-04 Ford Global Technologies, Llc Nonlinear adaptive observation approach to battery state of charge estimation
US8974929B2 (en) 2011-06-30 2015-03-10 Lg Chem, Ltd. Heating system for a battery module and method of heating the battery module
US8859119B2 (en) 2011-06-30 2014-10-14 Lg Chem, Ltd. Heating system for a battery module and method of heating the battery module
US8974928B2 (en) 2011-06-30 2015-03-10 Lg Chem, Ltd. Heating system for a battery module and method of heating the battery module
US8993136B2 (en) 2011-06-30 2015-03-31 Lg Chem, Ltd. Heating system for a battery module and method of heating the battery module
US9496544B2 (en) 2011-07-28 2016-11-15 Lg Chem. Ltd. Battery modules having interconnect members with vibration dampening portions
US9182451B2 (en) * 2012-07-30 2015-11-10 Robert Bosch Gmbh System and method for posteriori adaptation of a state of charge model in a battery
US8751086B2 (en) 2012-08-21 2014-06-10 Ford Global Technologies, Llc Online battery capacity estimation
KR101547005B1 (ko) * 2012-10-26 2015-08-24 주식회사 엘지화학 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법
KR101547006B1 (ko) * 2012-10-26 2015-08-24 주식회사 엘지화학 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법
KR101767635B1 (ko) 2014-10-24 2017-08-14 주식회사 엘지화학 이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 그 방법
KR101655583B1 (ko) * 2014-11-26 2016-09-07 현대자동차주식회사 배터리 상태 추정 장치 및 방법
FR3030769B1 (fr) 2014-12-22 2018-02-02 Renault S.A.S. Procede d'estimation de grandeurs physiques caracteristiques d'une batterie electrique
US10324135B2 (en) * 2016-06-06 2019-06-18 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Methods and systems for data-driven battery state of charge (SoC) estimation
US10099679B2 (en) 2016-10-20 2018-10-16 Fca Us Llc Battery state and parameter estimation using a mixed sigma-point kalman filtering and recursive least squares technique
JP6815299B2 (ja) * 2017-09-22 2021-01-20 株式会社神戸製鋼所 油圧システムのパラメータ推定方法
KR20220009258A (ko) * 2020-07-15 2022-01-24 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치, 배터리 팩, 에너지 저장 시스템 및 배터리 관리 방법
IT202000025441A1 (it) 2020-10-28 2021-01-28 Nesyt Spin Off S R L Alimentatore intelligente per batterie

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4390841A (en) * 1980-10-14 1983-06-28 Purdue Research Foundation Monitoring apparatus and method for battery power supply
AU5555790A (en) * 1989-05-12 1990-11-29 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E.V. Process and device for determining physical variables of rechargeable electric accumulators
US5687077A (en) * 1991-07-31 1997-11-11 Universal Dynamics Limited Method and apparatus for adaptive control
US6353815B1 (en) * 1998-11-04 2002-03-05 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Statistically qualified neuro-analytic failure detection method and system
DE10106508A1 (de) * 2001-02-13 2002-08-29 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Anordnung zur Bestimmung der Leistungsfähigkeit einer Batterie
US6441586B1 (en) * 2001-03-23 2002-08-27 General Motors Corporation State of charge prediction method and apparatus for a battery
EP1417503B1 (de) * 2001-06-29 2010-02-17 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur ermittlung des ladezustands und/oder der leistungsfähigkeit eines ladungsspeichers
US6534954B1 (en) * 2002-01-10 2003-03-18 Compact Power Inc. Method and apparatus for a battery state of charge estimator
US20030184307A1 (en) * 2002-02-19 2003-10-02 Kozlowski James D. Model-based predictive diagnostic tool for primary and secondary batteries
US6927554B2 (en) * 2003-08-28 2005-08-09 General Motors Corporation Simple optimal estimator for PbA state of charge

Also Published As

Publication number Publication date
EP1989563A4 (en) 2012-12-19
TW200809242A (en) 2008-02-16
KR20080104296A (ko) 2008-12-02
EP1989563B1 (en) 2014-04-23
WO2007100189A1 (en) 2007-09-07
US7521895B2 (en) 2009-04-21
CN101395489A (zh) 2009-03-25
CN101395489B (zh) 2011-11-02
US20070236182A1 (en) 2007-10-11
WO2007100189A8 (en) 2008-09-12
JP2009528662A (ja) 2009-08-06
JP5036733B2 (ja) 2012-09-26
EP1989563A1 (en) 2008-11-12
KR101355959B1 (ko) 2014-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI337663B (en) System and method for determining both an estimated battery state vector and an estimated battery parameter vector
KR101355958B1 (ko) 추정 배터리 파라미터 벡터를 결정하는 시스템과 방법 및그 제조물
EP1982398B1 (en) System, method, and article of manufacture for determining an estimated combined battery state-parameter vector
TWI272737B (en) Method and system for joint battery state and parameter estimation
EP1949523B1 (en) System, method, and article of manufacture for determining an estimated battery state vector
JP4772871B2 (ja) バッテリと関連する状態ベクトルを推定するシステム及び方法
KR20220038789A (ko) 배터리 시뮬레이션
US20110060565A1 (en) System for smart management of an electrochemical battery
JP2008522152A (ja) バッテリーの状態及びパラメーターの推定システム及び方法
JP2008533486A (ja) バッテリーの充電状態を推定する装置及び方法
KR20190123172A (ko) 배터리 상태 추정 방법
KR20170134193A (ko) 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법 및 그 방법을 실행하는 배터리 관리 시스템
JP2023541417A (ja) バッテリの充電状態を推定する方法
EP4148443B1 (en) Electronic device and method for estimating battery state
de Souza et al. A model predictive control-based state of power estimation algorithm using adaptive weighting
Sunil et al. State-of-charge estimation of batteries using the extended Kalman filter: insights into performance analysis and filter tuning
Kang et al. Estimated temperature distribution-based state-of-health prediction via recursive least squares in electro-thermal circuit model
Roaldsnes et al. Exploring the Attributes of Particle Filter vs Nonlinear Kalman Filter for Battery State of Charge Estimation