WO2023066615A1 - Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug - Google Patents

Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug Download PDF

Info

Publication number
WO2023066615A1
WO2023066615A1 PCT/EP2022/076742 EP2022076742W WO2023066615A1 WO 2023066615 A1 WO2023066615 A1 WO 2023066615A1 EP 2022076742 W EP2022076742 W EP 2022076742W WO 2023066615 A1 WO2023066615 A1 WO 2023066615A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
energy store
load
voltage
rpol
internal resistance
Prior art date
Application number
PCT/EP2022/076742
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Joerg Poehler
Philipp Schroeer
Christel Sarfert
Alexander Uwe SCHMID
Martin Andreas LOHRMANN
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
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 Robert Bosch Gmbh filed Critical Robert Bosch Gmbh
Publication of WO2023066615A1 publication Critical patent/WO2023066615A1/de

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H01M10/486—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for measuring temperature
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H01M2010/4271—Battery management systems including electronic circuits, e.g. control of current or voltage to keep battery in healthy state, cell balancing
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M2220/00—Batteries for particular applications
    • H01M2220/20—Batteries in motive systems, e.g. vehicle, ship, plane

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring an energy store in a motor vehicle according to the generic type of the independent claim.
  • DE 102019219427 A1 relates to a method for monitoring an energy storage device in a motor vehicle, the energy storage device supplying at least one safety-relevant consumer, preferably for an automated driving function, with at least one performance of the energy storage device being determined by at least one parameter of the energy storage device depending on a load profile is predicted, it being determined whether the energy store has been exchanged and, after a recognized exchange of the energy store, it is determined whether the exchanged energy store is a permissible energy store.
  • the object of the invention is to further increase the safety and reliability of a vehicle electrical system. This object is solved by the features of the independent claim.
  • the quality of the prediction can be further improved. This is of particular importance for safety-relevant applications, for example in autonomous driving.
  • the corresponding counter The status ratio also ensures that the aging behavior of the energy store is taken into account in a simple manner and that one is also on the safe side for the prediction.
  • the ratio is stored as a function of certain measured variables or state variables, so that later the relevant resistance ratio is used as a basis for the prediction, taking into account the actual environmental conditions. As a result, different types of energy stores can also be stored under different environmental conditions, so that suitable parameters can also be used in the prediction.
  • Measurements to determine the internal resistance and/or polarization resistance are particularly expediently carried out beforehand as a function of different environmental conditions or state variables. These measurements can be carried out offline before they are actually used during ongoing ferry operations for various types of energy storage devices, which further increases accuracy and also allows extreme situations to be simulated and their effects to be mapped.
  • a load profile is used to determine the internal resistance and/or polarization resistance, which includes a definable peak load at which the energy store should at least reach a certain voltage. This means that a worst-case operating scenario can be simulated in advance without having to activate this extreme load profile later during ongoing ferry operations to predict the parameter. This increases operational safety during ongoing ferry operations.
  • the polarization resistance is determined as a function of a voltage difference that occurs after application of the load profile and/or as a function of a current difference and/or as a function of the internal resistance. In this way, depending on the type of excitation, the polarization resistance that occurs can be reliably determined by means of corresponding measured values, preferably given different environmental conditions or state variables.
  • the predicted parameter is determined as a function of a polarization voltage and/or the previously stored ratio of polarization resistance to internal resistance multiplied by the currently determined internal resistance and multiplied by a parameter describing a peak load of the load profile.
  • the voltage that is set at the energy storage device is predicted, which depends on the variables mentioned and on which the resistance ratio has a corresponding effect.
  • the no-load voltage and/or a voltage drop at the internal resistance is/are particularly expediently taken into account for the prediction of the parameter.
  • the state of charge of the energy store and the current environmental conditions are thus also taken into account for the prediction, as a result of which the quality of the prediction is further increased.
  • An extreme value, in particular a maximum value, from the ratio of the polarization resistance to the internal resistance is particularly expediently stored, so that only maximum load cases, which the energy store must master safely during operation, are used as a basis for the prediction.
  • different types of energy storage can be mapped in a simple manner without excessively increasing the storage requirement.
  • the parameter is predicted using a variable stored beforehand as a function of at least one state variable, which maps an influence of a load history of the energy store on the parameter, the variable being selected depending on the state variable.
  • FIG. 1 shows a possible vehicle electrical system for a vehicle with a safety-relevant consumer
  • Figure 2 shows a simplified load profile
  • Figures 3A to 3C various other simplified load profiles
  • FIG. 4 shows a load profile and the associated predicted parameter of an energy store
  • FIG. 5 shows a block diagram for determining the parameters for a static model
  • FIG. 6 shows a block diagram for determining a predicted parameter of the energy store on the basis of the static model
  • FIG. 7 time-dependent curves of certain parameters of the energy storage device
  • FIG. 8 load profiles for determining dynamic parameters for predicting a dynamic parameter of the energy store
  • FIG. 9 shows a block diagram for determining the parameters for a dynamic model
  • FIG. 10 shows a block diagram for determining a predicted parameter of the energy store on the basis of the static and dynamic model
  • FIG. 11 shows a block diagram for determining a predicted parameter of the energy store on the basis of the dynamic model.
  • a battery or accumulator is described as an example of a possible energy store in the exemplary embodiment.
  • other energy stores suitable for this task for example on an inductive or capacitive basis, fuel cells, capacitors or the like can also be used.
  • FIG. 1 shows a possible topology of an energy supply system, consisting of a basic vehicle electrical system 22, which supplies at least one basic consumer 24, which is shown as an example.
  • a basic vehicle electrical system 22 which supplies at least one basic consumer 24, which is shown as an example.
  • an energy store or a battery with an associated (battery) sensor and/or a starter and/or a number of non-safety-related comfort consumers, which could be secured or controlled by electrical load distribution could also be provided in the basic vehicle electrical system 22 .
  • the basic vehicle electrical system 22 has a lower voltage level than a high-voltage vehicle electrical system 10, for example it can be a 14 V vehicle electrical system.
  • a DC voltage converter 20 is arranged between the basic vehicle electrical system 22 and the high-voltage vehicle electrical system 10 .
  • the high-voltage vehicle electrical system 10 includes, for example, a high-voltage energy store 16 such as a high-voltage battery, possibly with an integrated battery management system, shown as an example a non-safety-related load 18 or comfort consumers such as an air conditioner supplied with an increased voltage level, etc., and an electric machine 12.
  • the Energy store 16 can be switched on via a switching means 14 to supply the high-voltage vehicle electrical system 10 .
  • high voltage is understood to be a voltage level that is higher than the voltage level of the basic vehicle electrical system 22. This could be the case, for example a 48-volt vehicle electrical system. Alternatively, even higher voltage levels could be involved in vehicles with electric drives.
  • the high-voltage vehicle electrical system 10 could be dispensed with entirely, in which case components such as the starter, generator and energy store would then be assigned to the basic vehicle electrical system 22 .
  • the first safety-relevant channel 30 is connected to the basic vehicle electrical system 22 via a separating element 28 .
  • the further safety-relevant channel 40 is connected to the basic vehicle electrical system 22 via a further separating element 26 .
  • the first safety-relevant channel 30 can be supplied with energy via an energy store 32 .
  • the characteristic parameters of the energy store 32 are recorded by a sensor 34 .
  • the sensor 34 is preferably arranged adjacent to the energy store 32 .
  • the first safety-related channel 30 supplies a safety-related consumer 36. This safety-related consumer 36 is only shown as an example. Additional safety-related consumers 36 are supplied via the safety-related channel 30 as required.
  • the additional safety-relevant channel 40 can also be supplied by an additional energy store 42 .
  • a further sensor 44 detects the parameters of the further energy store 42 .
  • the further sensor 44 is arranged adjacent to the further energy store 42 .
  • the further safety-relevant channel 40 supplies at least one further safety-relevant consumer 46.
  • further safety-relevant consumers 46 can also be supplied in the further safety-relevant channel 40.
  • the topology shown in FIG. 1 is chosen merely as an example as one of many exemplary embodiments.
  • the security-relevant channels 30, 40 are attached. It would be possible, for example, for the further safety-related channel 40 to be connected to the safety-related channel 30 or to channel 10 via a further direct-current converter.
  • the separating element 26, 28 is used to secure the respective security-related channels 30, 40, so that possibly in the base vehicle electrical system 22 and / or in a Safety-related channel 30, 40 errors that occur cannot affect the other safety-related channel 30, 40. This can involve appropriate switching means or also DC-DC converters, via which it is possible to separate or connect the sub-networks. Alternatively, the separating elements 26, 28 could be omitted entirely, so that the channels 30, 40 are connected directly to the DC-DC converter 20.
  • the redundant, in particular functionally redundant, safety-relevant consumers 36, 46 that can be supplied via the two safety-relevant channels 30, 40 are those that are necessary to transfer a vehicle from automated ferry operation (no driver intervention necessary) to a safe state, for example in the event of critical faults . This can involve stopping the vehicle, be it immediately, be it at the edge of the road or only at the next rest area, etc.
  • the functionality of the energy store 16, 32, 42 for supplying the safety-relevant consumer(s) 36 also plays an important role in the event of a possible fault.
  • the energy store 16, 32, 42 plays a crucial role here, the functions that now have to determine the performance of the energy store 16, 32, 42 must be developed according to particularly high requirements, such as those laid down in ISO 26262, for example. This has far-reaching consequences for function and algorithm development as well as for the hardware on which these functions are used.
  • the method explained below enables a reliable prediction of a parameter such as the voltage Up of the energy store 16, 32, 42 according to ISO 26262.
  • the prediction of the parameter Up of the energy store 16, 32, 42 is an essential part .
  • the load estimate for the safety-relevant consumers 36, 46 is expressed by a so-called safe-of-function (SOF) (current) profile.
  • SOF safe-of-function
  • Such a load profile 50 is shown as an example in FIG. In this case, the respective load profile 50 can define a maximum requirement for the energy store 16, 32, 42, when this is carried out, the parameter Up must not fall below a specific limit value Ulimit.
  • a specific feature of the approach in the security context is that one cannot assume that one knows which energy store 16, 32, 42 is ultimately used. If the energy store 16, 32, 42 is exchanged without monitoring, the situation can arise, for example, in which an energy store 16, 32, 42 is used that was not measured beforehand and whose characteristics are not known. Therefore, another important part of the solution is to generate sets of parameters 78, 80 that cover a large number of energy stores 16, 32, 42 without missing the safety target.
  • the measurement concept for determining the parameter sets 78, 80 is designed generically, so that a large number of different SOF profiles (customer requests) can be created by appropriate parameterization.
  • An envelope 52 around the load profile 50 provides a generalized approach that can be used to implement flexible customer solutions (such as the current profile in FIGS. 3A, 3B, 3C).
  • the variable in the energy store 16, 32, 42 that is relevant for the prediction as to whether it is capable of delivering the required power is the polarization resistance Rpol in addition to the internal resistance Ri.
  • the determination of the polarization resistance Rpol is a complex variable and difficult to determine due to its multifactorial dependency (time t, current level I, temperature T, state of charge SOC of the energy storage device, type and progress of aging, design and construction type of the energy storage device, preload).
  • the ohmic internal resistance Ri of the energy store 16, 32, 42 or the battery This changes with the aging of the accumulator and is therefore one, albeit not the only, indicator of aging. Nevertheless, the change in the value of the internal resistance Ri can be used to make a reliable prediction of the existing or no longer existing performance of the energy store 16, 32, 42 over the service life of the energy store 16, 32, 42.
  • the solution is based on the fact that the ratio of internal resistance Ri to polarization resistance Rpol, which can be determined very well for an energy store 16, 32, 42 at the beginning of its life, changes in a characteristic manner over the course of aging.
  • Ri, Rpol are related and this ratio is maintained even if the energy store 16, 32, 42 ages, you are on the safe side as far as the prediction from safety aspects is concerned, for example according to the ISO 26262 standard.
  • FIG. 2 shows an example of a time course of a load profile 50.
  • This load profile 50 shows examples of possible typical load courses of the safety-relevant consumers 36, 46, as they are, for example, as a minimum requirement for typical situations, for example for stopping at the hard shoulder or similar things that still have to be carried out in any case Driving maneuvers can be called up especially in the event of an error.
  • the courses of the load profile 50 which may fluctuate greatly over time, are approximated via an envelope 52. The approximation takes place with a view to ensuring the function in such a way that, in case of doubt, higher loads on the energy store 16, 32, 42 would be retrieved when using the envelope 52 for the prediction based thereon.
  • a current I to be provided by the energy store 16, 32, 42 is used as the load profile 50.
  • a one-stage or two-stage load profile 50 for example a current profile, with defined time lengths is defined for the prediction of the power or a parameter Up of the energy store 16, 32, 42 or a battery (so-called “state-of-function SOF”). which is used to form an envelope 52 around the estimated load profile 50 in the event of safety.
  • the amount of the load profile 50 or the associated envelope 52, in particular the current amount, and the duration can be changed according to the customer's requirements.
  • the solution can be used flexibly for different current profiles (FIGS. 3A to 3C).
  • the load profile 50 can be flexibly adapted according to customer requirements. However, there are certain maximum limits that depend on the capacity of the energy store 16, 32, 42, in particular the battery capacity.
  • maximum limits in a certain period of time (tpeak for example up to 15 seconds) for a certain peak load 53 (Ipeak maximum for example five times the battery capacity C per hour, for example 300 A) and for example in the order of 60 seconds for the base load 51 (max, for example, twice the battery capacity C per hour, with for example 120 A) can be defined.
  • peak maximum for example five times the battery capacity C per hour, for example 300 A
  • base load 51 maximum, for example, twice the battery capacity C per hour, with for example 120 A
  • This load profile 50 which is defined and coordinated with the customer, or the associated envelope 52, is used for the power prognosis or prediction of the parameter, such as the voltage Up (vehicle electrical system voltage, voltage at the energy store 16, 32, 42), as shown in FIG.
  • the load profile 52 may include a base load 51 and a peak load 53.
  • the peak load 53 is defined by the maximum load and the maximum current Ipeak, which is generally applied for a shorter duration tpeak than the base load 51.
  • the base load 51 is generally characterized by a longer load curve with a lower load. If necessary, other variables such as temperature ? or current I is measured at the energy storage device 16, 32, 42, for example by the respective sensor 34, 44.
  • the defined load profile 50 or associated envelope 52 is used as the load basis for the prediction of the expected parameter Up, such as the voltage forecast, as in the following Figures 5 and 6 explained in more detail.
  • a block 62 measurements of different energy stores 32.1, 32.2. ...32.n carried out.
  • Generic measurement specifications 60 that are available to the measurement block 62 are used for this purpose. These measurements for different energy stores take place offline, ie before the method is put into operation, for example in the sensor 34, 44, preferably outside the vehicle.
  • the measurements are based on the customer-specific load profiles 50 as described in connection with FIGS. 2 and 3 by way of example. Essentially, current and voltage values that occur at the beginning and/or at the end of an edge change in a load profile 50 are recorded.
  • a certain voltage U0 also known as OCV open-circuit voltage or no-load voltage, occurs at the beginning without a load on the energy store 16, 32, 42.
  • the voltage response initially takes the form of an immediate, time-independent voltage drop of Ri * I (voltage drop due to the internal resistance Ri).
  • the subsequent further voltage drop Upol (after an almost immediate voltage drop of Ri*l). depends strongly on the duration t of the load profile 50 until after a specific time constant the further voltage drop llpol occurs at the level of the polarization voltage llpol.
  • the measurements according to block 62 are repeated for each energy store 32.1, 32.2, 32.3, 32.4 . . . 32.n. This is based on the corresponding load profiles 50 or the associated envelopes 52 as described in connection with FIGS. 2-4.
  • the concept offers the possibility that either a customer-specific solution (see block 75 in Figure 5) with corresponding parameter sets of an underlying special battery or generalized (see block 74 in Figure 5) for any number of selected batteries the model 86 is adjusted (Figure 6).
  • the basis for this is the acquisition of battery measurement data using a generic measurement specification 60. With the aid of these (battery) measurements, the individual influencing factors of the voltage behavior per battery can be analyzed.
  • the parameterization includes, among other things, the dependency of the polarization voltage Upol on the internal resistance Ri of the energy store 16, 32, 42 or the battery. These relationships are approximated and used in the form of analytical functions.
  • the model 86 is parameterized for a specific load profile 50 or envelope 52 .
  • a regression analysis is carried out for each battery from these measured values U, I or known load profile 50, block 64.
  • the measurements for determining the internal resistance Ri in block 66 are now repeated for different environmental conditions and different energy stores 16, 32, 42.
  • the environmental conditions can be varied. This can be the no-load voltage U0 and/or the temperature T of the energy store 16, 32, 42.
  • other influencing variables or influencing variables associated therewith such as the state of charge SOG or the like, can also be used.
  • the load profile 50 that can be specified individually by the customer or the associated envelope 52, which can depict the worst-case scenario, was used as a suggestion for the measurement.
  • the polarization resistance Rpol is determined in block 68, again as a function of specific environmental conditions.
  • the current I and the temperature ? used and varied specifically for each type of energy storage device and the polarization resistance Rpol determined under changed conditions.
  • the no-load voltage UO could also be used as a further environmental condition.
  • the polarization resistance Rpol is determined using the following equation: with UO the no-load voltage, U1 the voltage value occurring at the end of the load profile 50, IO the current used at the beginning of the load profile 50, and 11 the current used at the end of the load profile 50 and Ri the internal resistance.
  • the polarization resistance Rpol is thus detected for each energy storage type with a changed load profile 52 or current profile and a changed temperature profile T.
  • a 3-dimensional Rpol field is thus generated for each measured energy storage type as a function of the current I, the respective maximum current Ipeak for the respective load profile 52.
  • Temperature ? and the no-load voltage U0 Rpol (I, T, U0)).
  • the output variables of blocks 66, 68 reach (via blocks 74 and/or 75 as briefly mentioned above) a block 72 in which the ratio of the polarization resistance Rpol to the internal resistance Ri (Rpol/Ri) is formed, in particular in the form of an allocation table.
  • the ratio Rpol/Ri is formed as a function of the battery temperature T and as a function of the no-load voltage U0 and stored in the form of an allocation table. For each battery type, the corresponding ratios Rpol/Ri for identical no-load voltages U0 or identical temperatures T of the individual values Rpol (U0, T) or Ri (U0, T) is determined.
  • the function can either be adapted to a specific battery solution 32.1 or 32.2 or 32.3 etc (block 67) or to an entire group of batteries or energy stores 16, 32, 42 (block 69).
  • the maximum value Rpol/Ri per battery group 16, 32, 42 is preferably selected for each operating point in the sense of a safe design.
  • These (maximum) ratios Rpol/Ri can, for example, be stored as a function of any number of open-circuit voltage values UO (for example between 11.5 and 13 V) and temperature values T (for example between -20° C. and 70° C.) and as pairs of values from the assignment table 72 can be retrieved.
  • the worst case value pairs could be mapped via an analytic function such as a polynomial function or other suitable function. This further reduces the memory consumption for storing the model behavior. This is done in block 76.
  • FIG. 6 describes the evaluation of the current state of the energy store 16, 32, 42 while the vehicle is in operation.
  • the evaluation could be implemented in the sensor 34, 44, for example. Alternatively, this could also be done in another control unit in the vehicle or outside the vehicle, for example in a cloud.
  • various measurement data such as voltage U, current I, temperature T as detected by the sensor 34, 44 reach a state detector 82 for the energy store 16, 32, 42.
  • the state detector 82 could be in the sensor 34, 44 or alternatively be implemented in a further control unit in the vehicle or external to the vehicle, for example in a cloud.
  • the state detector 82 uses the measured variables U, I, T and possibly an underlying model or the like, the state detector 82 receives characteristic variables or state variables of the energy store 16, 32, 42, such as the internal resistance Ri, the temperature T of the energy store 16, 32, 42 , the no-load voltage UO and, if necessary, other variables are determined.
  • the status detector 82 could, for example, determine the temperature T of the energy store 16, 32, 42 as a status variable T based on a measured ASIC temperature T (measured variable) according to a specific algorithm.
  • Certain state variables such as internal resistance Ri, temperature T, no-load voltage UO reach a static model 86.
  • This static model 86 is supplied with the parameters 78 as determined in FIG. 5 and/or the load profile 50, 52, in particular a current profile.
  • This static model 86 determines the (static) polarization voltage Upol via the ratio of the polarization resistance Rpol to the internal resistance Ri (Rpol/Ri).
  • a small excitation of the vehicle electrical system is required, if necessary by deliberately switching on a load.
  • a main feature of the approach is that the logic for the prediction does not require a load profile, similar to the load profile 52 with maximum current level Ipeak or maximum duration tpeak.
  • the polarization voltage Upol at the energy store 16, 32, 42 can be determined using the following equation.
  • the corresponding ratio Rpol/Ri is determined from the assignment table 72 or the polynomial 76 as a function of the temperature T determined by the sensor 34, 44 or the state detector 82 or the no-load voltage UO determined by the state detector 82, at maximum load (Ipeak, tpeak) .
  • the maximum current Ipeak from the load profile 50, 52 on which FIG. 4 is based is used as the current I.
  • the internal resistance Ri and the no-load voltage UO are provided by the status detector 82 .
  • the polarization voltage Upol can be determined using the following second equation:
  • the voltage drop at the internal resistance U Ri is calculated as follows where Ri(UO,T) is determined in the state detection 82 from measured current and voltage values I, U and, if necessary, filtered.
  • the voltage Up occurring at the energy store 16, 32, 42 is predicted.
  • This prediction in block 90 takes place as a function of the (stationary) polarization voltage Upol, the no-load voltage U0 and the voltage drop URi at the internal resistance Ri according to the following equation:
  • the model 86 uses the determined parameters 78 of the respective energy store 16, 32, 42 (FIG. 6) as input data in addition to the current profile or load profile 50, 52.
  • the functional value is in the sensor 34, 44 by changing operating conditions such as the temperature? of the energy store 16, 32, 42 or a changed state of charge SOG or open-circuit voltage U0 is always adjusted.
  • An adjustment of the voltage prognosis Up over the aging is inherently safe due to the ratio of polarization resistance Rpol to the internal resistance Ri, so that an adjustment over the aging is not necessary, as explained below.
  • the polarization resistance Rpol is finally determined via the currently applied aged internal resistance Ri_g as a function of the ratio of polarization resistance Rpol/Ri at the start of life (BOL Begin of Life) of the energy store 16, 32, 42: (Rpol/Ri) ⁇ OL * Ri_g.
  • the exemplary embodiment according to FIG. 9 is supplemented by a procedure for creating parameters 80 for a dynamic model 88.
  • the dynamic model 88 will be described in more detail later in connection with FIG.
  • the essential feature of the concept is the consideration of the load history of the energy store 16, 32, 42, in particular the battery, for the voltage prognosis Up. In ferry operations, there are dynamic load situations which, depending on the driving pattern, also mean different loads for the energy store 16, 32, 42.
  • a feature of the concept is the temporal weighting of the loads that have occurred: If any load occurs on the energy store 16, 32, 42, the prognosis value Up (as determined by way of example in block 90 according to FIG. 6 in the static operating case) is adapted. However, other prediction or estimation methods for the static portion of the predicted parameter Up that do not use FIG. 6 can also be used.
  • the basis for this is the acquisition of measurement data from the energy store 16, 32, 42 using a generic measurement specification 60. With the aid of these measurements, the factors influencing the voltage behavior of each energy store 16, 32, 42 can be analyzed separately.
  • the parameterization also includes the dynamic behavior of the energy stores 16, 32, 42.
  • the dynamic resistance behavior of the energy stores 16, 32, 42, in particular the batteries, is approximated and used in the form of analytical functions. If the prognosis value is derived via a load profile 50, 52 as described in connection with FIGS. 2 and 3, the previous load on the battery can make the dynamic algorithm even more precise as an additional input variable.
  • the current level I and the load time t of the load profile 50 are used as input variables.
  • a charge integration is performed and over a reset time-dependent cooldown behavior during idle periods.
  • a time-dependent decay function could be performed using an e-function or a pT 1 term.
  • An analytical function describes the relationship between the charge history Q and additional overvoltage II. Both the build-up of the overvoltage U and the decay behavior were validated using measurement data (see generic measurement plan). As a result, the voltage forecast Up can always be carried out reliably, even in highly dynamic processes.
  • the algorithm thus weights the prognosis value Up depending on the preloading of the energy store 16, 32, 42, mapped in variable Udyn, T, which maps an influence of a load history of the energy store 16, 32, 42 on the parameter Up.
  • the polarization resistance Rpol of an energy store 16, 32, 42 can vary greatly depending on the operating conditions of the energy store 16, 32, 42. In principle, part of the polarization resistance Rpol is always the charge transfer resistance—an overvoltage—which depends on the temperature T and the state of charge SOG of an energy store 16, 32, 42. Additional components of the polarization resistance Rpol can be mass transport limitations such as diffusion processes in an energy store 16, 32, 42. Diffusion effects are essentially influenced by the state of the energy store 16, 32, 42. Therefore, the relationship between the load history and overvoltage as a function of the temperature T of the energy store 16, 32, 42 and the state of charge SOG is described in the function.
  • the voltage prediction Up is expanded for dynamic load situations ( Figure 11).
  • an algorithm is described as an example which can predict the polarization voltage Upol of energy stores 16, 32, 42 as a function of the operating point.
  • the polarization voltages Upol are measured under defined environmental conditions (working points from rest—energy stores 16, 32, 42 are in the relaxed state). This is important in order to recognize basic dependencies, taking into account the operating conditions (current level of the pulse Ipeak, battery temperature T, duration tpeak of the current pulse Ipeak, state of charge SOG of the energy store 16, 32, 42 or open-circuit voltage U0) (Figure 10).
  • the first load profile 52 (like the further load profile 52) is also applied when the energy store 16, 32, 42 is in a defined state, in particular when the no-load voltage U0 is present.
  • the variable Udyn, T stored as a function of at least one state variable U0, T, SOG, Q, Ri, which maps an influence of a load history of the energy store 16, 32, 42 on the characteristic variable Up, is determined.
  • the peak load 53 is defined by the maximum load, such as the maximum current Ipeak, which is present for a duration tpeak.
  • the basic load 51 is generally characterized by a longer load curve with a lower maximum load.
  • the voltage U drops and drops even further when the peak load 53 is applied.
  • the variable of interest is the resulting total voltage drop UDCP.
  • Udyn(Q, U0, T) UDCP - USCP where this can be approximated using a term that is exponentially dependent on the temperature and linearly dependent on the charge.
  • the dynamic voltage lldyn depends on the charge Q (charge Q as an integral over the current curve I or the load 52 including the temperature-dependent decay behavior), the state of charge SOC or open-circuit voltage U0 and the temperature T of the energy store 16, 32, 42.
  • the dynamic voltage Udyn can be a measure of the load history of the energy store 16, 32,42 as a variable Udyn, T, which depicts an influence of a load history of the energy store 16, 32,42 on the parameter Up.
  • the measurements of the voltage curves are repeated with varying environmental parameters such as the temperature T, the initial load Q (charge Q as an integral over the current curve I) and the state of charge SOC or open-circuit voltage U0. This takes place in block 62 according to FIG.
  • the regression for each energy store 16, 32, 42 takes place on the basis of the measured values for different state variables Q, SOC, T.
  • the coefficients for the following typical equation can be determined:
  • a, c, d are constant parameters to be determined depending on the measured values, where a, b, c are variables dependent on the state of rest U0 (or state of charge SOC).
  • the relaxation behavior indicates how the voltage U develops back again after the end of the full load 53, but with previous exposure to the base load 51.
  • This can be modeled using a new state variable Qbat, for example, as shown in FIG.
  • Qbat new state variable
  • This maps the current integration Q in discharging phases, but allows the charge value Q to be mapped in idle phases via a time-dependent decay behavior.
  • the time-dependent decay behavior T is temperature-dependent T(T):
  • the relaxation behavior can be analyzed from battery measurements, for example as shown in FIG.
  • the relaxation time T can, for example, be stored in an assignment table as a function of the temperature T, T(T). The lower the temperature T, the greater the relaxation time T. This can be done either for a special (block 75) or for each (block 74) energy store 16, 32, 42 that was measured offline.
  • the determined combinations of measured values (Udyn(Q,SOC,T)) for the subsequent online determination of the predicted voltage Up could also be stored without regression for the respective types of energy storage devices 16, 32, 42.
  • the parameters 80 can also be determined as part of a specific solution for the respective energy store 16, 32, 42, block 75.
  • the steps described preferably run offline again, ie are carried out before the method is started up.
  • the parameters 80 for a dynamic model 88 according to FIG. 11 are determined.
  • the state variable Qbat uses the current charge curve Q (current integration), battery temperature T and the current current value I as input data.
  • the charge Q is reset in the currentless state via a time delay element This Qbat is used in the later prediction Upol.dyn via the previously established equation.
  • the configuration according to FIGS. 10 and 11 is carried out while the motor vehicle is in operation. This is done using a dynamic model 88, which depicts the load history of the energy store 16, 32, 42, in particular with recourse to the parameters 80 determined in FIG.
  • the sensor 34, 44 determines corresponding measurement data such as voltage U, current I, temperature T of the energy store 16, 32, 42 and provides they are available to the state detector 82 of the energy store 16, 32, 42. From this, the status detector 82 determines specific status variables of the energy store 16, 32, 42, which are also made available to the dynamic model 88, such as the temperature?
  • the dynamic model 88 receives the parameters 80 ascertained in FIG. 9. If necessary, the load profile 50, 52 is made available to the dynamic model 88. The dynamic model 88 predicts the resulting dynamic voltage Upol.dyn as a measure of the load history.
  • the total polarization voltage Upol is determined as an example from the sum of the static polarization voltage Upol.stat (or Up.stat according to Figure 10) and the dynamic polarization voltage Upol.dyn (or Up.dyn according to Figure 10):
  • the stationary variables such as Upol.stat can also be determined in a different way than that described in connection with FIGS. 5 and 6, or that the dynamic variable Upol.dyn alone provides information about the quality of the energy store 16, 32, 42 allows. If the actual functionality of the energy store 16, 32, 42 is not achieved, countermeasures are initiated. For example, a warning message is issued and/or safety-related functions are blocked. The warning message can be shown to the driver of the vehicle on a display or other display means. Alternatively, a corresponding warning message could also be displayed via suitable communication channels, for example to the workshop, a fleet operator, etc. The manual or automatic transfer of the vehicle to a safe state, such as stopping at the side of the road, driving to the next parking lot or the like (so-called safe stop of the vehicle) could also be initiated.
  • a safe state such as stopping at the side of the road, driving to the next parking lot or the like (so-called safe stop of the vehicle) could also be initiated.
  • the method described is particularly suitable for monitoring energy stores 16, 32, 42 for safety-related applications such as for supplying safety-related consumers in a motor vehicle, in particular when driving autonomously.
  • safety-related applications such as for supplying safety-related consumers in a motor vehicle, in particular when driving autonomously.
  • the use is not limited to this.

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers (16, 32, 42) in einem Kraftfahrzeug, wobei der Energiespeicher (16, 32, 42) zumindest einen insbesondere sicherheitsrelevanten Verbraucher (36,46) vorzugsweise für eine automatisierte Fahrfunktionen versorgt, wobei zumindest eine Kenngröße (Up) des Energiespeichers (16, 32,42) prädiziert wird, wobei die Prädiktion der Kenngröße (Up) in Abhängigkeit von einem Verhältnis eines Innenwiderstands (Ri) und eines Polarisationswiderstands (Rpol) des Energiespeichers (16, 32,42) erfolgt.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug nach der Gattung unabhängigen Anspruchs.
Stand der Technik
Die DE 102019219427 A1 betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug, wobei der Energiespeicher zumindest einen insbesondere sicherheitsrelevanten Verbraucher vorzugsweise für eine automatisierte Fahrfunktionen versorgt, wobei zumindest eine Leistungsfähigkeit des Energiespeichers ermittelt wird, indem in Abhängigkeit von einem Lastverlauf zumindest eine Kenngröße des Energiespeichers prädiziert wird, wobei ermittelt wird, ob der Energiespeicher getauscht wurde und nach einem erkannten Tausch des Energiespeichers ermittelt wird, ob es sich bei dem getauschten Energiespeicher um einen zulässigen Energiespeicher handelt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Sicherheit und Zuverlässigkeit eines Bordnetzes weiter zu erhöhen. Diese Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale des unabhängigen Anspruchs.
Offenbarung der Erfindung
Dadurch, dass eine Prädiktion der Kenngröße in Abhängigkeit von einem Verhältnis eines Innenwiderstands und eines Polarisationswiderstands des Energiespeichers erfolgt, kann die Qualität der Vorhersage weiter verbessert werden. Insbesondere für sicherheitsrelevante Anwendungen beispielsweise beim autonomen Fahren ist dies von besonderer Bedeutung. Das entsprechende Wider- Standsverhältnis stellt zudem sicher, dass in einfacher Art und Weise das Alterungsverhalten des Energiespeichers berücksichtigt wird und man zudem für die Prädiktion auf der sicheren Seite ist. Das Ablegen des Verhältnisses erfolgt in Abhängigkeit bestimmter Messgrößen bzw. Zustandsgrößen, sodass später für die Prädiktion unter Berücksichtigung der tatsächlichen Umgebungsbedingungen das einschlägige Widerstandsverhältnis zu Grunde gelegt wird. Dadurch können auch unterschiedliche Typen von Energiespeichern bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen hinterlegt werden, sodass bei der Prädiktion auch geeignete Parameter verwendet werden können.
Besonders zweckmäßig werden in Abhängigkeit von unterschiedlichen Umgebungsbedingungen oder Zustandsgrößen vorab Messungen zur Bestimmung des Innenwiderstands und/oder Polarisationswiderstands durchgeführt. Diese Messungen können offline vor der eigentlichen Verwendung im laufenden Fährbetrieb für verschiedene Typen von Energiespeichern durchgeführt werden, wodurch sich die Genauigkeit weiter erhöht und auch extreme Situationen simuliert und in den Auswirkungen abgebildet werden können.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung wird zur Ermittlung des Innenwiderstands und/oder Polarisationswiderstands ein Lastprofil verwendet, welches eine vorgebbare Spitzenlast umfasst, bei der der Energiespeicher zumindest eine bestimmte Spannung erreichen soll. Damit kann bereits vorab ein Worst-Case- Betriebsfall simuliert werden, ohne dass später im laufenden Fährbetrieb dieses extreme Lastprofil zur Prädiktion der Kenngröße aktiviert werden müsste. Dies erhöht die Betriebssicherheit im laufenden Fährbetrieb.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung wird der Polarisationswiederstand ermittelt in Abhängigkeit von einer Spannungsdifferenz, die sich nach Anlegen des Lastprofils einstellt, und/oder in Abhängigkeit einer Stromdifferenz und/oder in Abhängigkeit vom Innenwiderstand. Damit kann je nach Art der Anregung durch entsprechende Messwerte vorzugsweise bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen bzw. Zustandsgrößen der sich einstellende Polarisationswiderstand zuverlässig ermittelt werden. ln einer zweckmäßigen Weiterbildung wird die prädizierte Kenngröße ermittelt in Abhängigkeit von einer Polarisationsspannung und/oder von dem vorab hinterlegten Verhältnis von Polarisationswiderstand zu Innenwiderstand multipliziert mit dem aktuell ermittelten Innenwiderstand sowie multipliziert mit einer eine Spitzenlast des Lastprofils beschreibenden Kenngröße. Damit wird insbesondere die sich einstellende Spannung am Energiespeicher prädiziert, die von den genannten Größen abhängt, auf die sich das Widerstandsverhältnis entsprechend auswirkt. Besonders zweckmäßig wird zudem auch die Ruhespannung und/oder ein Spannungsabfall am Innenwiderstand für die Prädiktion der Kenngröße berücksichtigt. Damit sind auch der Ladezustand des Energiespeichers sowie die aktuellen Umgebungsbedingungen entsprechend für die Prädiktion berücksichtigt, wodurch sich die Güte der Prädiktion weiter erhöht.
Besonders zweckmäßig wird ein Extremwert, insbesondere Maximalwert, aus dem Verhältnis des Polarisationswiderstands zu Innenwiderstand abgespeichert, sodass sich gezielt nur maximale Belastungsfälle, die der Energiespeicher im laufenden Betrieb sicher meistern muss, der Prädiktion zu Grunde gelegt werden. Dadurch können in einfacher Art und Weise unterschiedliche Arten von Energiespeicher abgebildet werden, ohne den Speicherbedarf über Gebühr zu erhöhen.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung werden bestimmte Verhältnisse des Polarisationswiderstands zu Innenwiderstand in einer Zuordnungstabelle und/oder in Abhängigkeit von zumindest einer Funktion hinterlegt. Dadurch kann der Speicherbedarf weiter reduziert werden.
In einer zweckmäßigen Weiterbildung erfolgt die Prädiktion der Kenngröße unter Verwendung einer vorab in Abhängigkeit von zumindest einer Zustandsgröße hinterlegten Größe, die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers auf die Kenngröße abbildet, wobei die Größe in Abhängigkeit von der Zustandsgröße ausgewählt wird. Damit lassen sich auch dynamische Belastungen bzw. die Belastungshistorie des Energiespeichers in einfacher Art und Weise berücksichtigen, sodass sich die Güte der Prädiktion weiter erhöht. Weitere zweckmäßige Weiterbildungen ergeben sich aus weiteren abhängigen Ansprüchen und aus der Beschreibung.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Es zeigen
Figur 1 ein mögliches Bordnetz für ein Fahrzeug mit einem sicherheitsrelevanten Verbraucher,
Figur 2 ein vereinfachtes Lastprofil, die Figuren 3A bis 3C verschiedene weitere vereinfachte Lastprofile,
Figur 4 ein Lastprofil und die zugehörige prädizierte Kenngröße eines Energiespeichers,
Figur 5 ein Blockschaltbild zur Ermittlung der Parameter für ein statisches Modell,
Figur 6 ein Blockschaltbild zur Ermittlung einer prädizierten Kenngröße des Energiespeichers auf Basis des statischen Modells,
Figur 7 zeitabhängige Verläufe bestimmter Kenngrößen des Energiespeichers,
Figur 8 Lastprofile zur Bestimmung dynamischer Parameter zur Prädiktion einer dynamischen Kenngröße des Energiespeichers,
Figur 9 ein Blockschaltbild zur Ermittlung der Parameter für ein dynamisches Modell,
Figur 10 ein Blockschaltbild zur Ermittlung einer prädizierten Kenngröße des Energiespeichers auf Basis des statischen und dynamischen Modells sowie Figur 11 ein Blockschaltbild zur Ermittlung einer prädizierten Kenngröße des Energiespeichers auf Basis des dynamischen Modells.
Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
Beispielhaft ist in dem Ausführungsbeispiel als möglicher Energiespeicher eine Batterie bzw. Akkumulator beschrieben. Alternativ können jedoch andere für diese Aufgabenstellung geeignete Energiespeicher beispielsweise auf induktiver oder kapazitiver Basis, Brennstoffzellen, Kondensatoren oder Ähnliches gleichermaßen Verwendung finden.
Figur 1 zeigt eine mögliche Topologie eines Energieversorgungssystems, bestehend aus einem Basisbordnetz 22, welches zumindest einen Basisverbraucher 24 versorgt, der beispielhaft dargestellt ist. Alternativ könnte auch im Basisbordnetz 22 ein Energiespeicher bzw. eine Batterie mit zugehörigem (Batterie)sensor und/oder ein Starter, und/oder mehrere nicht sicherheitsrelevante Komfort- Verbraucher, die durch eine elektrische Lastverteilung abgesichert bzw. angesteuert sein könnten, vorgesehen sein. Das Basisbordnetz 22 weist ein gegenüber einem Hochvolt-Bordnetz 10 niedrigeres Spannungsniveau auf, beispielsweise kann es sich um ein 14 V-Bordnetz handeln. Zwischen dem Basisbordnetz 22 und dem Hochvolt-Bordnetz 10 ist ein Gleichspannungswandler 20 angeordnet. Das Hochvolt-Bordnetz 10 umfasst beispielhaft einen Hochvolt- Energiespeicher 16 wie beispielsweise eine Hochvolt-Batterie, eventuell mit integriertem Batteriemanagementsystem, exemplarisch gezeigt eine nicht sicherheitsrelevante Last 18 bzw. Komfortverbraucher wie beispielsweise eine mit erhöhtem Spannungsniveau versorgte Klimaanlage etc. sowie eine Elektromaschine 12. Der Energiespeicher 16 kann über ein Schaltmittel 14 zur Versorgung des Hochvolt-Bordnetzes 10 zugeschaltet werden. Als Hochvolt wird in diesem Zusammenhang ein Spannungsniveau verstanden, welches höher ist als das Spannungsniveau des Basisbordnetzes 22. So könnte es sich beispielsweise um ein 48-Volt- Bordnetz handeln. Alternativ könnte es sich gerade bei Fahrzeugen mit Elektroantrieb um noch höhere Spannungsniveaus handeln. Alternativ könnte das Hochvolt-Bordnetz 10 ganz entfallen, wobei dann Komponenten wie Starter, Generator und Energiespeicher dem Basisbordnetz 22 zugeordnet werden.
Mit dem Basisbordnetz 22 sind beispielsweise zwei sicherheitsrelevante Kanäle 30, 40 verbunden. Der erste sicherheitsrelevante Kanal 30 ist über ein Trennelement 28 mit dem Basisbordnetz 22 verbunden. Der weitere sicherheitsrelevante Kanal 40 ist über ein weiteres Trennelement 26 mit dem Basisbordnetz 22 verbunden. Der erste sicherheitsrelevante Kanal 30 kann über einen Energiespeicher 32 mit Energie versorgt werden. Die charakteristischen Kenngrößen des Energiespeichers 32 werden von einem Sensor 34 erfasst. Der Sensor 34 ist vorzugsweise benachbart zum Energiespeicher 32 angeordnet. Der erste sicherheitsrelevante Kanal 30 versorgt einen sicherheitsrelevanten Verbraucher 36. Dieser sicherheitsrelevante Verbraucher 36 ist lediglich exemplarisch gezeigt. Es werden je nach Bedarf noch weitere sicherheitsrelevante Verbraucher 36 über den sicherheitsrelevanten Kanal 30 versorgt.
Auch der weitere sicherheitsrelevante Kanal 40 kann durch einen weiteren Energiespeicher 42 versorgt werden. Die Kenngrößen des weiteren Energiespeichers 42 erfasst ein weiterer Sensor 44. Der weitere Sensor 44 ist benachbart zum weiteren Energiespeicher 42 angeordnet. Der weitere sicherheitsrelevante Kanal 40 versorgt zumindest einen weiteren sicherheitsrelevanten Verbraucher 46. Je nach Bedarf können auch im weiteren sicherheitsrelevanten Kanal 40 weitere sicherheitsrelevante Verbraucher 46 versorgt werden.
Die in Figur 1 gezeigte Topologie ist lediglich beispielhaft als eines von vielen Ausführungsbeispielen gewählt. Es gibt unterschiedlichste Möglichkeiten, wie die sicherheitsrelevanten Kanäle 30, 40 angebracht werden. Beispielhaft wäre möglich, dass der weitere sicherheitsrelevante Kanal 40 an dem sicherheitsrelevanten Kanal 30 hängt oder an Kanal 10 über einen weiteren Gleichspannungswandler.
Das Trennelement 26, 28 dient der Absicherung der jeweiligen sicherheitsrelevanten Kanäle 30, 40, so dass eventuell im Basisbordnetz 22 und/oder in einem sicherheitsrelevanten Kanal 30, 40 auftretende Fehler sich nicht auf den anderen sicherheitsrelevanten Kanal 30, 40 auswirken können. Hierbei kann es sich um entsprechende Schaltmittel oder aber auch um Gleichspannungswandler handeln, über die eine Trennung bzw. Verbindung der Teilnetze möglich wird. Alternativ könnten die Trennelemente 26,28 ganz entfallen, sodass die Kanäle 30,40 unmittelbar mit dem Gleichspannungswandler 20 verbunden sind.
Die über die beiden sicherheitsrelevanten Kanäle 30, 40 versorgbaren redundanten, insbesondere funktionsredundanten, sicherheitsrelevanten Verbraucher 36, 46 sind solche, die notwendig sind, ein Fahrzeug von einem automatisierten Fährbetrieb (kein Eingreifen des Fahrers notwendig) beispielsweise in kritischen Fehlerfällen in einen sicheren Zustand zu überführen. Hierbei kann es sich um ein Anhalten des Fahrzeugs, sei es sofort, sei es am Fahrbahnrand oder erst am nächsten Rastplatz etc. handeln.
Gleichwohl spielt die Funktionsfähigkeit des Energiespeichers 16, 32, 42 zur Versorgung des oder der sicherheitsrelevanten Verbraucher(s) 36 auch bei einem möglichen Fehlerfall eine wichtige Rolle. Durch die Einführung der elektrischen Lenkung und Bremse sowie der fortschreitenden Automatisierung des Fahrzeuges wird es immer wichtiger, die sichere elektrische Versorgung dieser sicherheitsrelevanten Komponenten bzw. Verbraucher 36, 46 sicherzustellen. Da der Energiespeicher 16, 32, 42 dabei eine entscheidende Rolle spielt, müssen die Funktionen, die nun die Leistungsfähigkeit des Energiespeichers 16, 32, 42 bestimmen müssen, nach besonders hohen Anforderungen, wie sie beispielsweise in der ISO 26262 niedergelegt sind, entwickelt werden. Das hat weitreichende Folgen auch auf die Funktions- und Algorithmus-Entwicklung sowie an die Hardware, auf der diese Funktionen zur Anwendung kommen. Das nachfolgend erläuterte Verfahren ermöglicht eine sichere Prädiktion einer Kenngröße wie beispielsweise die Spannung Up des Energiespeichers 16, 32, 42 nach ISO 26262. Für ein nach Sicherheitsstandards sicheres Bordnetz 30, 40 ist die Vorhersage der Kenngröße Up des Energiespeichers 16, 32, 42 essentieller Bestandteil.
Bei der Prädiktion der Leistungsfähigkeit im Kontext der sicheren Versorgung sicherheitsrelevanter Verbraucher 36, 46, bis das Fahrzeug sich in einem sicheren Zustand (das Fahrzeug steht sicher am Straßenrand, Parkbucht etc.) befindet, gilt es sicherzustellen, dass der Energiespeicher 16, 32, 42 zumindest einen oder mehrere sicherheitsrelevante(n) Verbraucher 36, 46 bedienen kann, wie dies sich beispielsweise aus einem überlagerten Lenk- und Bremsvorgang ergibt. Die Lastabschätzung für die sicherheitsrelevanten Verbraucher 36, 46 wird durch ein sogenanntes Safe-of- Function (SOF)-(Strom)profil ausgedrückt. Ein solches Lastprofil 50 ist beispielsweise in Form des hierfür von dem Energiespeicher 16, 32, 42 benötigten notwendigen Stroms I exemplarisch in Figur 2 gezeigt. Das jeweilige Lastprofil 50 kann hierbei eine Maximalanforderung an den Energiespeicher 16, 32, 42 definieren, bei dessen Ausführung dann die Kenngröße Up nicht unter einen bestimmten Grenzwert Ulimit fallen darf.
Ein Spezifikum des Ansatzes im Sicherheits-Kontext ist, dass man nicht davon ausgehen kann zu wissen, welcher Energiespeicher 16, 32, 42 letzten Endes verwendet wird. Bei einem nicht überwachten Tausch des Energiespeichers 16, 32, 42 kann es z.B. zu der Situation kommen, dass ein Energiespeicher 16, 32, 42 verwendet wird, der vorab nicht vermessen wurde und dessen Charakteristik nicht bekannt ist. Deshalb besteht ein weiterer wichtiger Teil der Lösung darin, Parametersätze 78, 80 zu generieren, die eine Vielzahl an Energiespeichern 16, 32, 42 abdecken, ohne das Sicherheitsziel zu verfehlen.
Das Messkonzept zur Bestimmung der Parametersätze 78, 80 ist generisch ausgelegt, sodass sehr viele unterschiedliche SOF-Profile (Kundenwünsche) durch eine entsprechende Parametrierung erstellt werden können. Eine Einhüllende 52 um das Lastprofil 50 sorgt für einen generalisierten Ansatz, mit dessen Hilfe sich flexible Kundenlösungen (wie beispielsweise das Stromprofil in Fig. 3A, 3B, 3C) realisieren.
Da der Lösungsraum sehr groß sein kann, gilt es eine Vielzahl von Parameterwerten 78, 80 abzuspeichern. Da die Rechen- und Speicherressourcen im Fahrzeug in der Regel sehr begrenzt sind, insbesondere bei Komponenten wie dem Sensor 34, 44, insbesondere Batteriesensor, der beispielsweise in die Polnische der Batterie passen muss, kann es dazu kommen, dass dies aus Speichergründen nicht mehr möglich ist. Deshalb wurde die Regression derart durchgeführt, dass die notwendige Speichermenge so gering wie möglich gehalten wurde. Eine Look-Up-Table bzw. Zuordnungstabelle 72 kann als Lösungsmöglichkeit verwendet werden. Ein alternativer Ansatz reduziert die Speichermenge noch stärker über die Repräsentation der Look-Up-Table bzw. der Zuordnungstabelle 72 über eine Funktion wie beispielsweise eine Polynomfunktion 76.
Die zur Prädiktion relevante Größe im Energiespeicher 16, 32, 42, ob dieser in der Lage ist, die erforderliche Leistung zu bringen, ist bei einem Akkumulator als möglicher Energiespeicher 16, 32, 42 neben dem Innenwiderstand Ri der Polarisationswiderstand Rpol. Der Bestimmung des Polarisationswiderstands Rpol ist aufgrund seiner multifaktoriellen Abhängigkeit (Zeit t, Stromhöhe I, Temperatur T, Ladezustand SOC des Energiespeichers, Alterungsart und -fortschritt, Bauform und Bautyp des Energiespeichers, Vorbelastung) eine komplexe Größe und schwierig zu bestimmen.
Für die Funktion bzw. den Algorithmus bedeutet dies im sicherheitsrelevanten Kontext, dass für alle denkbaren Betriebsszenarien der Algorithmus multifaktorielle Zusammenhänge erkennen und diese entsprechend gewichten muss. Dabei muss stets eine sichere Prädiktion der relevanten Kenngröße Up des Energiespeichers 16, 32, 42 gemacht werden. Zum Beispiel muss die Alterung des Energiespeichers 16, 32, 42 berücksichtig werden.
Was sehr gut im Sicherheitskontext ermittelt werden kann, ist der ohm’sche Innenwiderstand Ri des Energiespeichers 16, 32, 42 bzw. der Batterie. Dieser ändert sich mit der Alterung des Akkumulators und ist damit ein, wenn auch nicht der alleinige, Indikator für Alterung. Dennoch lässt sich die Veränderung des Wertes des Innenwiderstandes Ri dazu verwenden, um eine auch über die Lebensdauer des Energiespeichers 16, 32, 42 sichere Vorhersage der bestehenden oder nicht mehr bestehenden Leistungsfähigkeit des Energiespeichers 16, 32, 42 zu treffen.
Die Lösung beruht auf der Tatsache, dass das Verhältnis von Innenwiderstand Ri zu Polarisationswiderstand Rpol, das für einen Energiespeicher 16, 32, 42 zu Lebensbeginn sehr gut bestimmt werden kann, sich im Laufe der Alterung in einer charakteristischen Art und Weise verändert. Insbesondere ist davon auszugehen, dass der Anstieg des Innenwiderstandes Ri aufgrund von Alterung stets gleich oder sogar größer ist als der Anstieg des Polarisationswiderstandes Rpol aufgrund von Alterung (Fig.7). Wenn man diese beiden Größen Ri, Rpol ins Verhältnis setzt und dieses Verhältnis beibehält, auch wenn der Energiespeicher 16, 32, 42 altert, liegt man auf der sicheren Seite, was die Prädiktion unter Sicherheitsaspekten beispielsweise gemäß der ISO 26262 Norm angeht.
Figur 2 zeigt beispielhaft einen zeitlichen Verlauf eines Lastprofils 50. Dieses Lastprofil 50 bildet beispielhaft mögliche typische Lastverläufe der sicherheitsrelevanten Verbraucher 36, 46 ab, wie sie beispielsweise als Mindestanforderung für typische Situationen beispielsweise für das Durchführen eines Halts am Seitenstreifen oder ähnliche in jedem Fall noch durchzuführende Fahrmanöver insbesondere im Fehlerfall abgerufen werden. Die zeitlich gegebenenfalls stark schwankenden Verläufe des Lastprofils 50 werden über eine Einhüllende 52 angenähert. Die Annäherung erfolgt mit Blick auf eine Sicherstellung der Funktion dergestalt, dass im Zweifel höhere Belastungen beim Energiespeicher 16, 32, 42 bei einer Verwendung der Einhüllenden 52 für die darauf beruhende Prädiktion abgerufen würden. Im Ausführungsbeispiel ist als Lastprofil 50 ein von dem Energiespeicher 16, 32, 42 bereitzustellender Strom I verwendet.
Für die Prädiktion der Leistung bzw. einer Kenngröße Up des Energiespeichers 16, 32, 42 bzw. einer Batterie (sogenannte „State-of- Function SOF“) wird ein ein- oder zweistufiges Lastprofil 50, beispielsweise ein Stromprofil, mit definierten Zeitlängen definiert, welches verwendet wird, um eine Einhüllende 52 um das abgeschätzte Lastprofil 50 im Sicherheitsfall zu bilden. Das Lastprofil 50 bzw. zugehörige Einhüllende 52 kann je nach Kundenwunsch im Betrag, insbesondere Strombetrag, und in der zeitlichen Dauer verändert werden. Die Lösung ist flexibel für unterschiedliche Stromprofile einsetzbar (Figur 3A bis 3C). Das Lastprofil 50 kann je nach Kundenwunsch flexibel angepasst werden. Es bestehen jedoch bestimmte maximale Grenzen, die von der Kapazität des Energiespeichers 16, 32, 42, insbesondere der Batteriekapazität, abhängen. So könnten beispielsweise maximale Grenzen in einer bestimmten Zeitspanne (tpeak beispielsweise bis 15 Sekunden) für eine bestimmte Spitzenlast 53 (Ipeak maximal beispielsweise ein fünffaches der Batteriekapazität C pro Stunde, beispielsweise 300 A) und beispielsweise in der Größenordnung von 60 Sekunden für die Grundlast 51 (maximal beispielsweise das Doppelte der Batteriekapazität C pro Stunde, bei- spielsweise 120 A) definiert werden. Diese beispielhaften Werte sind Figur 3 zu entnehmen.
Dieses definierte und mit dem Kunden abgestimmte Lastprofil 50 bzw. die zugehörige Einhüllende 52 wird für die Leistungsprognose bzw. Prädiktion der Kenngröße, wie die Spannung Up (Bordnetzspannung, Spannung am Energiespeicher 16, 32, 42), verwendet wie in Figur 4 gezeigt. Das Lastprofil 52 umfasst dabei gegebenenfalls eine Grundlast 51 und eine Spitzenlast 53. Die Spitzenlast 53 wird durch die Maximalbelastung wie den Maximalstrom Ipeak definiert, der für eine in der Regel im Vergleich zur Grundlast 51 kürzere Dauer tpeak anliegt. Die Grundlast 51 zeichnet sich in der Regel durch einen längeren Belastungsverlauf mit geringerer Belastung aus. Gebenenfalls werden weitere Größen wie Temperatur ? oder Strom I am Energiespeicher 16, 32, 42 gemessen, beispielsweise durch den jeweiligen Sensor 34, 44. Für die Prädiktion der sich voraussichtlich einstellenden Kenngröße Up wie beispielsweise die Spannungsprognose wird das definierte Lastprofil 50 bzw. zugehörige Einhüllende 52 als Lastgrundlage verwendet wie in den nachfolgenden Figuren 5 und 6 näher erläutert.
Beim Ausführungsbeispiel gemäß Figur 5 werden in einem Block 62 Messungen unterschiedlicher Energiespeicher 32.1 ,32.2. ...32.n durchgeführt. Hierzu werden generische Messspezifikationen 60 verwendet, die dem Messblock 62 zur Verfügung stehen. Diese Messungen für unterschiedliche Energiespeicher erfolgen offline, also vor der Inbetriebnahme des Verfahrens beispielsweise im Sensor 34, 44, vorzugsweise außerhalb des Fahrzeugs. Bei den Messungen werden die kundenspezifischen Lastprofile 50 wie in Verbindung mit den Figuren 2 und 3 beispielhaft beschrieben zu Grunde gelegt. Im Wesentlichen werden Strom- und Spannungswerte, die sich zu Beginn und/oder am Ende eines Flankenwechsels bei einem Lastprofil 50 einstellen, erfasst. Für eine Blei-Säure-Batterie als möglicher Energiespeicher 16, 32, 42 stellt sich zu Beginn ohne Belastung am Energiespeicher 16, 32, 42 eine bestimmte Spannung U0 ein, auch OCV Open- Circuit-Voltage oder Ruhespannung genannt. Bei Anliegen des Stromprofils bzw. der Stromflanke verläuft die Spannungsantwort zu Beginn in einem sofortigen, zeitunabhängigen Spannungsabfall in Höhe von Ri * I (Spannungsabfall aufgrund des Innenwiderstands Ri). Der sich daraufhin (nach quasi sofortigem Spannungsabfall in Höhe von Ri*l) anschließende weitere Spannungsabfall Upol hängt stark von der Zeitdauer t des Lastprofils 50 ab, bis sich nach einer bestimmten Zeitkonstante der weitere Spannungsabfall llpol in Höhe der Polarisationsspannung llpol einstellt. Der sich bei diesem Lastprofil (I) voraussichtlich einstellende Spannungswert (Up = U0 - l*Ri - Upol) sollte größer als die minimal zulässige Spannung Ulimit sein, damit der Energiespeicher 16, 32,42 noch einen sicheren Betrieb gewährleistet.
Die Messungen gemäß Block 62 werden für jeden Energiespeicher 32.1, 32.2, 32.3, 32.4... 32. n wiederholt. Hierbei werden die entsprechenden Lastprofile 50 bzw. die zugeörigen Einhüllenden 52 wie in Verbindung mit den Figuren 2-4 beschrieben zu Grunde gelegt.
Dadurch bietet das Konzept die Möglichkeit, dass entweder auf eine kundenspezifische Lösung (vgl. Block 75 in Figur 5) mit entsprechenden Parametersätzen einer zugrundeliegenden speziellen Batterie oder generalisiert (vgl. Block 74 in Figur 5) für eine beliebige Anzahl an ausgewählten Batterien das Modell 86 angepasst wird (Figur 6). Als Grundlage dient hierbei das Erfassen von Batteriemessdaten mithilfe einer generischen Messspezifikation 60. Mit Hilfe dieser( Bat- terie)messungen können die einzelnen Einflussfaktoren des Spannungsverhaltens pro Batterie analysiert werden. Die Parametrierung beinhaltet unter anderem die Abhängigkeit der Polarisationsspannung Upol vom Innenwiderstand Ri des Energiespeichers 16, 32, 42 bzw. der Batterie. Diese Beziehungen werden in Form von analytischen Funktionen angenähert und verwendet. Die Parametrisierung des Modells 86 wird für ein bestimmtes Lastprofil 50 bzw. Einhüllende 52 durchgeführt.
Aus diesen Messwerten U, I bzw. bekanntem Lastprofil 50 wird pro Batterie eine Regressionsanalyse durchgeführt, Block 64. Die Messungen zur Ermittlung des Innenwiderstands Ri in Block 66 werden nun für unterschiedliche Umgebungsbedingungen und unterschiedliche Energiespeicher 16, 32, 42 wiederholt. Die Umgebungsbedingungen können variiert werden So kann es sich hierbei um die Ruhespannung U0 und/oder die Temperatur T des Energiespeichers 16, 32, 42 handeln. Alternativ können aber auch andere Einflussgrößen bzw. damit zusammenhängende Einflussgrößen wie beispielsweise der Ladezustand SOG oder Ähnliches verwendet werden. Im Ausführungsbeispiel wird somit für jeden ver- messenen Energiespeichertyp ein 2-dimensionales Ri-Feld in Abhängigkeit von der Ruhespannung UO und der Temperatur T aufgespannt (Ri (UO, T)). Als Anregung für die Messung wurde wie beschrieben das individuell vom Kunden vorgebbare Lastprofil 50 bzw. die zugehörige Einhüllende 52, welches das Worst- Case-Szenario abbilden kann, verwendet.
In Block 68 wird der Polarisationswiderstand Rpol ermittelt, wiederum in Abhängigkeit bestimmter Umgebungsbedingungen. Im Ausführungsbeispiel werden als Umgebungsbedingungen der Strom I sowie die Temperatur ? verwendet und gezielt für jeden Energiespeichertyp variiert und unter veränderten Bedingungen der Polarisationswiderstand Rpol ermittelt. Auch könnte die Ruhespannung UO als weitere Umgebungsbedingung verwendet werden. Prinzipiell erfolgt die Ermittlung des Polarisationswiderstands Rpol unter Verwendung der nachfolgenden Gleichung:
Figure imgf000015_0001
mit UO der Ruhespannung, U1 der sich am Ende des Lastprofils 50 einstellende Spannungswert, IO der zu Beginn des Lastprofils 50 verwendete Strom, sowie 11 der am Ende des Lastprofils 50 verwendete Strom und Ri der Innenwiderstand.
Somit wird der Polarisationswiderstand Rpol für jeden Energiespeichertyp bei geändertem Lastprofil 52 bzw. Stromprofil und geänderten Temperaturprofil T erfasst. Im Ausführungsbeispiel wird somit für jeden vermessenen Energiespeichertyp ein 3-dimensionales Rpol-Feld in Abhängigkeit von dem Strom I der jeweilige Maximalstrom Ipeak für das jeweilige Lastprofil 52 .Temperatur ? und der Ruhespannung U0 aufgespannt (Rpol (I, T, U0)).
Die Ausgangsgrößen der Blöcke 66, 68 gelangen (über die Blöcke 74 und/oder 75 wie oben kurz erwähnt) an einen Block 72, in dem das Verhältnis des Polarisierungswiderstands Rpol zum Innenwiderstand Ri (Rpol/Ri) insbesondere in Form einer Zuordnungstabelle gebildet wird. Das Verhältnis Rpol/Ri wird in Abhängigkeit von der Batterietemperatur T und in Abhängigkeit von der Ruhespannung U0 gebildet und in Form der Zuordnungstabelle abgelegt. Es werden für jeden Batterietyp die entsprechenden Verhältnisse Rpol/Ri für jeweils identische Ruhespannungen U0 bzw. identische Temperaturen T der einzelnen Werte Rpol (U0, T) bzw. Ri (U0, T) ermittelt. Die Funktion kann entweder auf eine spezifische Batterielösung 32.1 oder 32.2 oder 32.3 u.s.w. (Block 67) oder auf eine ganze Gruppe von Batterien bzw. Energiespeichern 16, 32, 42 (Block 69) angepasst werden. Bevorzugt wird bei Block 69 für jeden Arbeitspunkt der Maximalwert Rpol/Ri pro Batteriegruppe 16, 32, 42 im Sinne einer sicheren Auslegung ausgewählt. Diese (maximalen) Verhältnisse Rpol/Ri können beispielsweise abhängig von einer beliebigen Anzahl an Ruhespannungswerten UO (beispielsweise zwischen 11 ,5 und 13 V) und Temperaturwerten T (beispielsweise zwischen - 20°C und 70 °C) abgespeichert und als Wertepaare aus der Zuordnungstabelle 72 abgerufen werden.
Alternativ könnten die Worst-Case-Wertepaare über eine analytische Funktion wie etwa einer Polynom-Funktion oder sonstige geeignete Funktionen abgebildet werden. Dadurch kann der Speicherverbrauch für die Abspeicherung des Modellverhaltens weiter reduziert werden. Dies erfolgt in Block 76.
Damit stehen die Wertepaare (Rpol/Ri) als Funktion f=(T,U0), abhängig von Temperatur ? und/oder Ruhespannung UO, sei es in Form der Zuordnungstabelle 72, sei es in Form einer Generalisierung über eine Funktion bzw. Polynom gemäß Block 76 als Parameter 78 zur Verfügung. Damit ist die offline- Parametrisierung abgeschlossen. Die Parameter 78 stehen nun für eine weitere Verwendung im laufenden Betrieb des Fahrzeugs wie in Figur 6 nachfolgend beschrieben zur Verfügung.
In Figur 6 ist die Auswertung des aktuellen Zustands des Energiespeichers 16, 32, 42 im laufenden Betrieb des Fahrzeugs beschrieben. Die Auswertung könnte beispielsweise im Sensor 34, 44 realisiert sein. Alternativ könnte dies auch in einem weiteren Steuergerät im Fahrzeug oder aber fahrzeugextern beispielsweise in einer Cloud erfolgen.
Gemäß Figur 6 gelangen verschiedene Messdaten wie beispielsweise Spannung U, Strom I, Temperatur T wie durch den Sensor 34, 44 erfasst an eine Zustandserkennung 82 für den Energiespeicher 16, 32, 42. Die Zustandserkennung 82 könnte im Sensor 34, 44 oder aber auch alternativ in einem weiteren Steuergerät im Fahrzeug oder fahrzeugextern beispielsweise in einer Cloud realisiert sein. Der Zustandserkennung 82 werden unter Verwendung der Messgrößen U, I, T und ggf. einem zugrunde gelegten Modell oder Ähnliches charakteristische Größen bzw. Zustandsgrößen des Energiespeichers 16, 32, 42 wie beispielsweise der Innenwiderstand Ri, die Temperatur T des Energiespeichers 16, 32, 42, die Ruhespannung UO und gegebenenfalls weitere Größen ermittelt. Die Zustandserkennung 82 könnte beispielsweise aufgrund einer gemessenen ASIC- Temperatur T (Messgröße) nach einem bestimmten Algorithmus die Temperatur T des Energiespeichers 16, 32,42 als Zustandsgröße T ermitteln. Bestimmte Zustandsgrößen wie Innenwiderstand Ri, Temperatur T, Ruhespannung UO gelangen an ein statisches Modell 86. Diesem statischen Modell 86 sind die Parameter 78 wie in Figur 5 ermittelt und/oder das Lastprofil 50, 52, insbesondere ein Stromprofil, zugeführt. Dieses statische Modell 86 ermittelt über das Verhältnis des Polarisierungswiderstands Rpol zum Innenwiderstand Ri (Rpol/Ri) die (statische) Polarisationsspannung Upol. Zur Ermittlung des Innenwiderstands Ri durch die Zustandserkennung 82 bedarf es einer kleinen Anregung des Bordnetzes, gegebenenfalls durch gezieltes Zuschalten einer Last. Ein Hauptmerkmal des Ansatzes ist, dass die Logik zur Prädiktion kein Lastprofil, ähnlich zum Lastprofil 52 mit maximaler Stromhöhe Ipeak bzw. Maximaldauer tpeak, benötigt.
Über die nachfolgende Gleichung kann die Polarisationsspannung Upol am Energiespeicher 16, 32, 42 ermittelt werden. Hierzu wird das entsprechende Verhältnis Rpol/Ri abhängig von der vom Sensor 34, 44 oder der Zustandserkennung 82 ermittelten Temperatur T bzw. von der Zustandserkennung 82 ermittelten Ruhespannung UO aus der Zuordnungstabelle 72 bzw. dem Polynom 76 ermittelt, bei Maximallast (Ipeak, tpeak). Als Strom I findet der Maximalstrom Ipeak aus dem in Figur 4 jeweils zugrundegelegten Lastprofil 50, 52 Verwendung. Der Innenwiderstand Ri und die Ruhespannung UO werden von der Zustandserkennung 82 bereitgestellt. Damit lässt sich unter Verwendung der nachfolgenden zweiten Gleichung die Polarisationsspannung Upol ermitteln:
Figure imgf000017_0001
Der Spannungsabfall am Innenwiderstand U Ri , berechnet sich zu
Figure imgf000018_0001
wobei Ri(UO,T) in der Zustandserkennung 82 aus gemessenen Strom- und Spannungswerten I, U bestimmt und ggf. gefiltert wird.
Im nachfolgenden Block 90 wird die sich am Energiespeicher 16, 32, 42 einstellende Spannung Up prädiziert. Diese Prädiktion in Block 90 erfolgt in Abhängigkeit von der (stationären) Polarisationsspannung Upol, der Ruhespannung U0 und dem Spannungsabfall URi am Innenwiderstand Ri gemäß nachfolgender Gleichung:
Figure imgf000018_0002
Unterschreitet die prädizierte Spannung Up einen Spannungsgrenzwert Ulimit, beispielsweise 9V, so wird eine Warnung oder Gegenmaßnahme initiiert (Up < Ulimit). Der Energiespeicher 16, 32, 42 wird in diesem Falle als nicht mehr per- formant angesehen.
Somit verwendet das Modell 86 als Eingangsdaten neben dem Stromprofil bzw. Lastprofil 50, 52 die ermittelten Parameter 78 des jeweiligen Energiespeichers 16, 32, 42 (Figur 6).
Der Funktionswert wird im Sensor 34, 44 durch veränderte Betriebsbedingungen wie der Temperatur ? des Energiespeichers 16, 32, 42 oder einem veränderten Ladezustand SOG oder Ruhespannung U0 stets angepasst. Eine Anpassung der Spannungsprognose Up über die Alterung ist durch das Verhältnis von Polarisationswiderstand Rpol zu Innenwiderstand Ri inhärent sicher ausgelegt, sodass eine Anpassung über die Alterung nicht notwendig ist, wie nachfolgend ausgeführt.
Sehr häufig auftretende Alterungsmechanismen in Blei-Säure-Batterien als möglicher Energiespeicher 16, 32,42 sind Korrosion (1) und Aktivmasseverlust (2).
(1): Korrosion macht sich vor allem durch einen Anstieg im Innenwiderstand Ri bemerkbar. Da das Verhältnis von Polarisations- zu Innenwiderstand (Rpol/Ri) von ungealterten Energiespeichern 16, 32, 42 bzw. Batterien als Parametersatz gewählt wird, wird davon ausgegangen, dass durch Korrosion als dominantem Alterungsmechanismus das Verhältnis Rpol/Ri durch Korrosion fällt, mindestens aber nicht steigt.
(2): Dasselbe gilt für den Aktivmasseverlust (Loss of active mass; LAM). Aktivmasseverlust reduziert die reaktionsfähige, aktive Batterieoberfläche, wodurch beide Widerstandsarten, Rpol und Ri ansteigen sollten, jedoch nicht das Verhältnis Rpol/Ri. Lediglich für sehr stark LAM-gealterte Batterien kann eine Erhöhung von Rpol/Ri eintreten - bei diesem Zustand ist die Batterie jedoch schon so weit gealtert, dass diese sowieso aussortiert werden muss.
Der Polarisationswiderstand Rpol wird schließlich über den aktuell anliegenden gealterten Innenwiderstand Ri_g in Abhängigkeit von dem Verhältnis von Polarisationswiderstand Rpol/Ri zu Lebensbeginn (BOL Begin of Life) des Energiespeichers 16, 32, 42 bestimmt: (Rpol/Ri)ßOL * Ri_g.
Figure imgf000019_0001
In Figur 7 sind die geschilderten Zusammenhänge, die von der Zeit t bzw. Alterung abhängen, aufgezeigt. So steigt der Innenwiderstand Ri zum Lebensende (EOL) aufgrund von Korrosion des Energiespeichers 16, 32, 34 überproportional im Vergleich zum Polarisationswiderstand Rpol an. Betrachtet man nun das Verhältnis Rpol/Ri (Kor) aufgrund von Korrosion, so nimmt dieses Verhältnis linearer ab. Im Gegensatz zu Korrosion nimmt der Polarisierungswiderstand Rpol aufgrund von Aktivmasseverlust (LAM) Richtung Lebensende EOL stärker zu. Auch hier steigt das Verhältnis Rpol/Ri (LAM) aufgrund von Aktivmasseverlust LAM zu Beginn nicht an. Erst bei sehr stark ausgeprägtem LAM erreicht das Verhältnis wieder das anfängliche Niveau zu Lebensbeginn des Energiespeichers 16, 32, 42. Ab diesem Zeitpunkt ist davon auszugehen, dass das Lebensende (EOL) des Energiespeichers 16, 32,42 erreicht ist.
Das Ausführungsbeispiel gemäß Figur 9 ist gegenüber demjenigen der Figur 5 ergänzt um ein Vorgehen zur Erstellung von Parametern 80 für ein dynamisches Modell 88. Das dynamische Modell 88 wird später in Verbindung mit Figur 10 näher beschrieben. Das wesentliche Merkmal des Konzeptes ist die Berücksichtigung der Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32, 42, insbesondere der Batterie, für die Spannungsprognose Up. Im Fährbetrieb gibt es dynamische Lastsituationen, die je nach Fahrmuster auch unterschiedliche Belastungen für den Energiespeicher 16, 32, 42 bedeuten. Es genügt also nicht nur, einen statischen Arbeitspunkt (im sogenannten Gleichgewichtszustand des Energiespeichers 16, 32, 42) zu betrachten, sondern und insbesondere die Betriebshistorie einzubeziehen, um die Spannungsprognose Up in dynamischen Fahrsituationen unter starker Belastung des Energiespeichers 16, 32, 42 (Entladung des Energiespeichers 16, 32, 42) sicher und zuverlässig gestalten zu können. Das hier vorgestellte Konzept bietet die Möglichkeit, eine beliebig abgeleitete Spannungsprognose Up (konstanter Schätzwert oder beliebiges Lastprofil 50, 52 wie beispielhaft in Verbindung mit Figur 5 beschrieben) für dynamische Lastfälle zu erweitern. Somit kann eine Spannungsprognose Up wesentlich genauer durchgeführt werden. Ein Merkmal des Konzepts ist die zeitliche Gewichtung der aufgetretenen Lasten: Tritt eine beliebige Last an dem Energiespeicher 16, 32, 42 auf, wird der Prognosewert Up (wie in Block 90 gemäß Figur 6 im statischen Betriebsfall beispielhaft ermittelt) adaptiert. Es können jedoch auch andere Prädiktion in bzw. Schätzmethoden für den statischen Anteil der prädizierten Kenngröße Up, die nicht auf die Figur 6 zurückgreifen.
Als Grundlage dient hierbei das Erfassen von Messdaten des Energiespeichers 16, 32, 42 mithilfe einer generischen Messspezifikation 60. Mit Hilfe dieser Messungen können die Einflussfaktoren des Spannungsverhaltens pro Energiespeicher 16, 32, 42 separat analysiert werden. Die Parametrierung beinhaltet auch das dynamische Verhalten der Energiespeicher 16, 32, 42. Das dynamische Widerstandsverhalten der Energiespeicher 16, 32,42, insbesondere der Batterien, wird in Form von analytischen Funktionen angenähert und verwendet. Falls der Prognosewert über ein Lastprofil 50, 52 wie in Verbindung mit den Figuren 2 und 3 beschrieben abgeleitet wird, kann die vorangegangene Belastung der Batterie als zusätzliche Eingangsgröße den dynamischen Algorithmus noch genauer machen.
Die Stromhöhe I und die Belastungszeit t des Lastprofils 50 werden als Eingangsgrößen verwendet. Eine Ladungsintegration wird durchgeführt und über ein zeitabhängiges Abklingverhalten in Ruhephasen zurückgesetzt. Eine zeitabhängige Abklingfunktion könnte über eine e-Funktion oder ein pT 1 -Glied durchgeführt werden. Eine analytische Funktion beschreibt den Zusammenhang zwischen Ladungshistorie Q und zusätzlicher Überspannung II. Sowohl der Aufbau der Überspannung U als auch das Abklingverhalten wurden anhand von Messdaten validiert (siehe generischer Messplan). Dadurch kann die Spannungsprognose Up auch in hochdynamischen Vorgängen immer sicher ablaufen. Der Algorithmus gewichtet also den Prognosewert Up abhängig von der Vorbelastung des Energiespeichers 16, 32, 42, abgebildet in Größe Udyn, T, die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32,42 auf die Kenngröße Up abbildet.
Der Polarisationswiderstand Rpol eines Energiespeichers 16, 32, 42 kann je nach Betriebsbedingung des Energiespeichers 16, 32, 42 sehr unterschiedlich sein. Grundsätzlich ist ein Teil des Polarisationswiderstands Rpol immer der Ladungstransferwiderstand - eine Überspannung - welche von der Temperatur T und vom Ladezustand SOG eines Energiespeichers 16, 32, 42 abhängt. Zusätzliche Anteile am Polarisationswiderstand Rpol können Massentransportlimitierungen wie etwa Diffusionsvorgänge in einem Energiespeicher 16, 32, 42 sein. Diffusionseffekte werden im Wesentlichen durch den Zustand des Energiespeichers 16, 32, 42 beeinflusst. Daher wird in der Funktion der Zusammenhang zwischen Belastungshistorie und Überspannung als Funktion der Temperatur T des Energiespeichers 16, 32, 42 und des Ladezustands SOG beschrieben.
Die Spannungsvorhersage Up wird für dynamische Lastsituationen erweitert (Figur 11). Im Ausführungsbeispiel gemäß Figur 5 und 6 wird beispielhaft ein Algorithmus beschrieben, welcher die Polarisationsspannung Upol von Energiespeichern 16, 32, 42 in Abhängigkeit des Arbeitspunktes prognostizieren kann. Die Polarisationsspannungen Upol werden unter definierten Umgebungsbedingungen (Arbeitspunkte aus der Ruhe heraus - Energiespeicher 16, 32, 42 befinden sich im relaxierten Zustand) gemessen. Dies ist wichtig, um grundsätzliche Abhängigkeiten unter Berücksichtigung der Betriebsbedingungen (Stromhöhe des Pulses Ipeak, Batterietemperatur T, Zeitdauer tpeak des Strompulses Ipeak, Ladezustand SOG des Energiespeichers 16, 32, 42 bzw. Ruhespannung U0) zu erkennen (Figur 10). Für unterschiedliche Typen von Energiespeichern 32.1 , 32.2, 32.3, 32.4, .. 32. n werden für unterschiedliche Lastprofile 52, beispielsweise einmal ein Lastprofil mit Grundlast 51 und Spitzenlast 53 (Figur 3A), anschließend ein weiteres Last- proil ohne Grundlast und nur mit Spitzenlast 53 (Figur 30), zugehörige Spannungsverläufe U ermittelt wie in Figur 8 gezeigt. Wesentlich ist, dass zwischen den beiden Belastungen eine Ruhephase bzw. Relaxationsphase liegt. Der Anstieg der Spannung U in der Ruhephase erfolgt mit einer Relaxationszeitkonstante bzw. Abklingverhalten T, die temperaturabhängig T(T) ist. Das Verfahren kann auf einzele Batterietypen oder auf Batteriegruppen angewendet werden. Diese Ruhephase ist zumindest so lange zu wählen, dass der Energiespeicher 16, 32, 42 in der Zwischenzeit sich wieder erholt bzw. sich wieder die Ruhespannung U0 einstellt. Auch das erste Lastprofil 52 (ebenso wie das weitere Lastprofil 52) wird angelegt, wenn sich der Energiespeicher 16, 32, 42 in einem definierten Zustand befindet, insbesondere die Ruhespannung U0 anliegt. Auf diese Art und Weise wird die in Abhängigkeit von zumindest einer Zustandsgröße U0, T, SOG, Q, Rihinterlegten Größe Udyn, T, die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32,42 auf die Kenngröße Up abbildet, ermittelt.
Die Spitzenlast 53 - wie beispielhaft in dem Lastprofil 52 bzw. dem weiteren Lastprofil 52 verwendet - wird dabei definiert durch die Maximalbelastung wie den Maximalstrom Ipeak, der für eine Dauer tpeak anliegt. Die Grundlast 51 zeichnet sich durch in der Regel eine längeren Belastungsverlauf mit geringerer Maximalbelastung aus. Mit Anlegen der Grundlast 51 sinkt die Spannung U ab und bricht mit Anlegen der Spitzenlast 53 noch weiter ein. Die interessierende Größe ist der dabei entstehende gesamte Spannungsabfall UDCP. Nach Beendigung der Beaufschlagung des Energiespeichers 16, 32, 42 mit der Spitzenlast 53 erhöht sich die Spannung U nach einer gewissen Ruhezeit wieder. Anschließend wird der Energiespeicher 16, 32, 42 nur noch mit der Spitzenlast 53, ohne vorherige Beaufschlagung mit der Grundlast 51 , beaufschlagt. Die Spannung U sinkt nun auf einen geringeren Wert USCP ab. Das tatsächliche Spannungsverhalten Udyn bzw. der tatsächlich gemessene Wert der dynamischen Spannung Udyn berechnet sich durch nachfolgende Gleichung:
Udyn(Q, U0, T) = UDCP - USCP wobei diese sich über einen exponentiell von der Temperatur abhängigen und linear von der Ladung abhängigen Term annähern lässt. Die dynamische Spannung lldyn hängt ab von der Ladung Q (Ladung Q als Integral über den Stromverlauf I bzw. der Belastung 52 inklusive dem temperaturabhängigen Abklingverhalten), dem Ladezustand SOC bzw. Ruhespannung U0 und der Temperatur T des Energiespeichers 16, 32, 42. Die dynamische Spannung Udyn kann ein Maß für die Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32,42 darstellen als Größe Udyn, T, die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32,42 auf die Kenngröße Up abbildet.
Die Messungen der Spannungsverläufe werden bei variierenden Umgebungsparametern wie der Temperatur T, der Vorbelastung Q (Ladung Q als Integral über den Stromverlauf I) und dem Ladezustand SOC bzw. Ruhespannung U0 wiederholt. Dies läuft in dem Block 62 gemäß Figur 9 ab.
Im nachfolgenden Block 64 erfolgt anhand der Messwerte für unterschiedliche Zustandsgrößen Q, SOC, T die Regression für jeden Energiespeicher 16,32,42. Für die oben ermittelte dynamische Spannung Udyn in Abhängigkeit der Zustandsgrößen Q, U0 bzw. SOC, T können die Koeffizienten für nachfolgende typische Gleichung bestimmt werden:
Udyn (Q,U0,T) = a(U0)*exp(b (U0)/T)*Q + c(U0)
Wobei es sich bei a, c, d um konstante, abhängig von den Messwerten zu bestimmende Parameter handelt, wobei a,b,c vom Ruhezustand U0 (bzw. Ladezustand SOC) abhängige Größen sind.
Das Relaxationsverhalten gibt an, wie sich die Spannung U wieder nach Beendigung der Volllast 53, jedoch bei vorheriger Beaufschlagung durch die Grundlast 51 , zurückentwickelt. Dies lässt sich zum Beispiel über eine neue Zustandsgröße Qbat modellieren wie in Figur 11 gezeigt. Diese bildet in Entladephasen die Stromintegration Q ab, lässt aber in Ruhephasen den Ladungswert Q über ein zeitabhängiges Abklingverhalten abbilden. Das zeitabhängige Abklingverhalten T ist temperaturabhängig T(T):
Qbat=f(l,Q,T(T)) wobei Qbat die Zustandsgröße der Ladung Q darstellt für die effektiv an der Batterie anliegende Belastung. Die Analyse des Relaxationsverhaltens kann aus Batteriemessungen, wie etwa in Figur 8 gezeigt, erfolgen. Die Relaxationszeit T kann beispielsweise in einer Zuordnungstabelle in Abhängigkeit von der Temperatur T hinterlegt sein, T(T). Je tiefer die Temperatur T, desto größer die Relaxationszeit T. Dies kann entweder für einen speziellen (Block 75) oder jeden (Block 74) Energiespeicher 16, 32, 42, der offline vermessen wurde, erfolgen.
Alternativ könnten die ermittelten Messwertkombinationen (Udyn(Q,SOC,T)) für die nachfolgende online-Ermittlung der prädizierten Spannung Up (gemäß nachfolgend beschriebener Figur 11) auch ohne Regression abgespeichert werden für die jeweiligen Arten der Energiespeicher 16, 32, 42.
Anstelle der Generalisierung 74 können die Parameter 80 auch im Rahmen einer für den jeweiligen Energiespeicher 16, 32, 42 spezifischen Lösung ermittelt werden, Block 75. Die beschriebenen Schritte laufen vorzugsweise wiederum offline ab, werden also vor Inbetriebnahme des Verfahrens durchgeführt.
Nach erfolgter Generalisierung der Parameter in Block 74 sind die Parameter 80 für ein dynamisches Modell 88 gemäß Figur 11 bestimmt. In diesem wird zwischen der Bestimmung der Zustandsgröße Qbat und der Spannungsbestimmung 94 (Spannungsbestimmung Upol.dyn (prädizierte dynamische Polarisationsspannung) unterschieden. Die Zustandsgröße Qbat nutzt als Eingangsdaten die aktuelle Ladungskurve Q (Stromintegration), Batterietemperatur T sowie den aktuellen Stromwert I. Im Block 92 (Bestimmung Qbat) wird die Ladung Q im stromlosen Zustand über ein zeitliches Verzögerungsglied zurückgesetzt. Dieses Qbat wird in der späteren Prädiktion Upol.dyn verwendet über die zuvor aufgestellte Gleichung.
Die Ausgestaltung gemäß Figur 10 und 11 wird im laufenden Betrieb des Kraftfahrzeugs durchgeführt. Dies erfolgt unter Verwendung eines dynamischen Modells 88, welches die Belastungshistorie des Energiespeichers 16, 32, 42 insbesondere unter Rückgriff auf die in Figur 9 ermittelten Parameter 80 abbildet. Wiederum ermittelt der Sensor 34, 44 entsprechende Messdaten wie beispielsweise Spannung U, Strom I, Temperatur T des Energiespeichers 16, 32, 42 und stellt sie der Zustandserkennung 82 des Energiespeichers 16, 32, 42 zur Verfügung. Die Zustandserkennung 82 ermittelt daraus bestimmte Zustandsgrößen des Energiespeichers 16, 32, 42, die auch dem dynamischen Modell 88 zu Verfügung gestellt werden wie beispielsweise die Temperatur ? des Energiespeichers 16, 32, 42 und/oder die Ladung Q bzw. Qbat des Energiespeichers 16, 32, 42 und/oder den Innenwiderstand Ri und/oder den Ladezustand SOC und/oder die Ruhespannung U0 des Energiespeichers 16, 32, 42. Außerdem erhält das dynamische Modell 88 die in Figur 9 ermittelten Parameter 80. Gegebenenfalls wird das Lastprofil 50, 52 dem dynamischen Modell 88 zur Verfügung gestellt. Das dynamische Modell 88 prädiziert die sich einstellende dynamische Spannung Upol.dyn als Maß für die Belastungshistorie.
In Figur 10 wird nun beispielhaft die gesamte Polarisationsspannung Upol bestimmt aus der Summe der statischen Polarisationsspannung Upol.stat (bzw. Up.stat gemäß Figur 10) und der dynamischen Polarisationsspannung Upol.dyn (bzw. Up.dyn gemäß Figur 10):
Upol = Upol.stat + Upol.dyn
Upol.dyn = a(U0)*exp(b(U0)/T)*Qbat + c(U0)
Die prädizierte Kenngröße Up ergibt aus nachfolgender Gleichung Up = UO - Upol - URi mit U0 der Ruhespannung, Upol der Polarisationsspannung sowie URi dem Spannungsabfall am Innenwiderstand.
Unterschreitet die prädizierte Spannung Up einen kritischen Grenzwert Ulimit (Up < Ulimit) , deutet dies auf einen nicht mehr intakten Energiespeicher 16, 32,42 hin und es werden entsprechende Gegenmaßnahmen oder Warnhinweise eingeleitet.
Wiederum ist zu erwähnen, dass gegebenenfalls die stationären Größen wie bspw. Upol.stat auch auf anderem Wege als in Verbindung mit Figur 5 und 6 beschrieben ermittelt werden können bzw. dass die dynamische Größe Upol.dyn schon für sich genommen eine Aussage über die Güte des Energiespeichers 16, 32, 42 zulässt. Wird die tatsächliche Funktionsfähigkeit des Energiespeichers 16, 32, 42 nicht erreicht, werden Gegenmaßnahmen eingeleitet. So erfolgt beispielsweise eine Warnmeldung und/oder es werden sicherheitsrelevante Funktionen gesperrt. Die Warnmeldung kann dem Fahrzeugführer in einem Display oder sonstigen Anzei- gemittel angezeigt werden. Alternativ könnte eine entsprechende Warnmeldung auch über geeignete Kommunikationskanäle beispielsweise der Werkstatt, einem Flottenbetreiber etc. angezeigt werden. Auch könnte die manuelle oder automatische Überführung des Fahrzeugs in einen sicheren Zustand wie beispielsweise das Anhalten am Straßenrand, Anfahren des nächsten Parkplatzes oder Ähnli- ches (sogenannter Safe Stopp des Fahrzeugs) initiiert werden.
Das beschriebene Verfahren eignet sich insbesondere zur Überwachung von Energiespeichern 16, 32, 42 für sicherheitsrelevante Anwendungen wie beispielsweise für die Versorgung sicherheitsrelevanter Verbraucher in einem Kraft- fahrzeug insbesondere beim autonomen Fahren. Die Verwendung ist jedoch hierauf nicht eingeschränkt.

Claims

- 25 -
Ansprüche
1. Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers (16, 32, 42) in einem Kraftfahrzeug, wobei der Energiespeicher (16, 32, 42) zumindest einen insbesondere sicherheitsrelevanten Verbraucher (36,46) vorzugsweise für eine automatisierte Fahrfunktionen versorgt, wobei zumindest eine Kenngröße (Up) des Energiespeichers (16, 32,42) prädiziert wird, dadurch gekennzeichnet, dass die Prädiktion der Kenngröße (Up) in Abhängigkeit von einem Verhältnis eines Innenwiderstands (Ri) und eines Polarisationswiderstands (Rpol) des Energiespeichers (16, 32,42) erfolgt, wobei in Abhängigkeit von zumindest einer aktuellen Zustandsgröße (T, U0, SOC) des Energiespeichers (16, 32, 42) und/oder zumindest einer aktuellen Messgröße (U, I, T) des Energiespeichers (16, 32, 42) das zugehörige Verhältnis von Polarisationswiderstand (Rpol) zu Innenwiderstand (Ri) ausgewählt wird und für die Prädiktion der Kenngröße (Up) verwendet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von unterschiedlichen Umgebungsbedingungen oder Zustandsgrößen (T, U0, SOC) des Energiespeichers (16, 32,42), wie beispielsweise Temperatur (T), Ladezustand (SOC), Ruhespannung (U0), vorab Messungen zur Bestimmung des Innenwiderstands (Ri) und Polarisationswiderstands (Rpol) durchgeführt werden zur Ermittlung des Verhältnisses von Innenwiderstand (Ri) und Polarisationswiderstand (Rpol).
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung des Innenwiderstands (Ri) und/oder Polarisationswiderstands (Rpol) ein Lastprofil (50) verwendet wird, welches eine vorgebbare Spitzenlast (53) umfasst, bei der der Energiespeicher (16, 32,42) zumindest eine bestimmte Spannung (Ulimit) erreichen soll.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Polarisationswiderstand (Rpol) ermittelt wird in Abhängigkeit von einer Spannungsdifferenz (U1 - U0), die sich nach Anlegen des Lastprofils (50) einstellt, und/oder in Abhängigkeit einer Stromdifferenz (11 - IO) und/oder in Abhängigkeit vom Innenwiderstand (Ri). Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die prädizierte Kenngröße (Up) ermittelt wird in Abhängigkeit von einer Polarisationsspannung (Upol) und/oder von dem vorab hinterlegten Verhältnis von Polarisationswiderstand (Rpol) zu Innenwiderstand (Ri) multipliziert mit dem aktuell ermittelten Innenwiderstand (Ri) sowie multipliziert mit einer eine Spitzenlast (53) des Lastprofils (50) beschreibenden Kenngröße, insbesondere ein Spitzenstrom (Ipeak). Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Prädiktion der Kenngröße (Up) von der Ruhespannung (U0) die Polarisationsspannung (Upol) und/oder ein Spannungsabfall (URi) am Innenwiderstand (Ri) abgezogen wird. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Messgrößen des Energiespeichers (16, 32, 42) von einem Sensor (34, 44) erfasst werden, insbesondere eine Spannung (U) am Energiespeicher (16, 32, 42) und/oder ein Strom (I), mit dem der Energiespeicher (16, 32, 42) belastet wird, und/oder eine Temperatur (T) insbesondere des Energiespeichers (16, 32, 42). Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine insbesondere im Sensor (34, 44) realisierte Zustandserkennung (82) des Energiespeichers (16, 32, 42) in Abhängigkeit von zumindest der Messgröße (U, I, T) zumindest eine Zustandsgröße (Ri, SOC, U0, T) des Energiespeichers (16, 32, 42), insbesondere der Innenwiderstand (Ri), und/oder insbesondere ein Ladezustand (SOC) des Energiespeichers (16, 32, 42) und/oder insbesondere eine Ruhespannung (U0) des Energiespeichers 16, 32, 42) und/oder insbesondere eine Temperatur (T) des Energiespeichers (16, 32, 42), ermittelt. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass verschiedene Verhältnisse des Polarisationswiderstands (Rpol) zum Innenwiderstand (Ri) in Abhängigkeit von zumindest einer Umge- bungsgröße und/oder Zustandsgröße (U0, SOC, T) des Energiespeichers (16, 32, 42) abgespeichert werden, insbesondere solche Verhältnisse, welche eine maximale Belastung des Energiespeichers (16, 32, 42) abbilden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Extremwert, insbesondere Maximalwert, aus dem Verhältnis des Polarisationswiderstands (Rpol) zum Innenwiderstand (Ri) abgespeichert wird, bevorzugt für jeden Typ eines Energiespeichers (16, 32, 42).
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Verhältnisse des Polarisationswiderstands (Rpol) zum Innenwiderstand (Ri) in einer Zuordnungstabelle (72) abgespeichert werden und/oder in Abhängigkeit von zumindest einer Umgebungsgröße (U0, T) und/oder Zustandsgröße (U0, T) in Form einer Funktion, insbesondere eines Polynoms, abgebildet werden.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Prädiktion der Kenngröße (Up) unter Verwendung einer vorab in Abhängigkeit von zumindest einer Zustandsgröße (U0, T, SOC, Q, Ri) hinterlegten Größe (Udyn, T), die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers (16, 32,42) auf die Kenngröße (Up) abbildet, erfolgt, wobei die Größe (Udyn, T ) in Abhängigkeit von der Zustandsgröße (U0, T, SOC, Qbat, Ri) ausgewählt wird.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Energiespeicher (16, 32,42) mit einem Lastprofil (50, 52), insbesondere umfassend zumindest eine Grundlast (51) und eine Spitzenlast (53), beaufschlagt wird und nach einer Ruhephase, insbesondere bis eine Ruhespannung (U0) des Energiespeichers (16, 32, 42) erreicht wird, mit einem weiteren Lastprofil (50), insbesondere eine Spitzenlast (53), beaufschlagt wird und dass der sich hierbei einstellende Spannungsverlauf (U) ausgewertet wird zur Ermittlung der Größe (Udyn, T), die einen Einfluss einer Belastungshistorie des Energiespeichers (16, 32,42) auf die Kenngröße (Up) abbildet.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Sensor (34, 44) vorgesehen wird, der die Messgrößen (U, - 28 -
I, T) erfasst und/oder dass ein Sensor (34, 44) die Zustandserkennung (82) umfasst und/oder dass der Sensor (34, 44) dazu verwendet wird, das Verhältnis zwischen Polarisationswiderstand (Rpol) zu Innenwiderstand (Ri) abzuspeichern und/oder dass der Sensor (34, 44) dazu verwendet wird, die Kenngröße (Up) zu prädizieren. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei Erreichen eines Grenzwerts (Ulimit) durch die prädizierten Kenngröße (Up) eine Maßnahme eingeleitet wird, wie beispielsweise ein Sperren einer insbesondere sicherheitsrelevanten Funktion und/oder eine
Ausgabe einer Warnmeldung.
PCT/EP2022/076742 2021-10-21 2022-09-27 Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug WO2023066615A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102021211870.4A DE102021211870A1 (de) 2021-10-21 2021-10-21 Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug
DE102021211870.4 2021-10-21

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023066615A1 true WO2023066615A1 (de) 2023-04-27

Family

ID=83689417

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2022/076742 WO2023066615A1 (de) 2021-10-21 2022-09-27 Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug

Country Status (2)

Country Link
DE (1) DE102021211870A1 (de)
WO (1) WO2023066615A1 (de)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1135840A2 (de) * 1998-07-20 2001-09-26 AlliedSignal Inc. System und verfahrenzur überwachung einer fahrzeugbatterie
DE10246383A1 (de) * 2001-10-04 2003-04-30 Yazaki Corp Verfahren und Einrichtung zum Berechnen des Ladewirkungsgrads und der elektrischen Ladungsmenge einer Batterie
JP2004061425A (ja) * 2002-07-31 2004-02-26 Yazaki Corp バッテリの電流−電圧特性測定方法、並びに、バッテリの純抵抗測定方法及び装置
DE102007050346A1 (de) * 2007-10-11 2009-04-16 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Plausibilisierung mindestens einer kapazitätsbezogenen Zustandsgröße eines elektrischen Energiespeichers
DE102019219427A1 (de) 2019-12-12 2021-06-17 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3379278A1 (de) 2017-03-20 2018-09-26 ABB Schweiz AG Batterieenergiespeicher
DE102018220494A1 (de) 2018-11-28 2020-05-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Bordnetz

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1135840A2 (de) * 1998-07-20 2001-09-26 AlliedSignal Inc. System und verfahrenzur überwachung einer fahrzeugbatterie
DE10246383A1 (de) * 2001-10-04 2003-04-30 Yazaki Corp Verfahren und Einrichtung zum Berechnen des Ladewirkungsgrads und der elektrischen Ladungsmenge einer Batterie
JP2004061425A (ja) * 2002-07-31 2004-02-26 Yazaki Corp バッテリの電流−電圧特性測定方法、並びに、バッテリの純抵抗測定方法及び装置
DE102007050346A1 (de) * 2007-10-11 2009-04-16 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Plausibilisierung mindestens einer kapazitätsbezogenen Zustandsgröße eines elektrischen Energiespeichers
DE102019219427A1 (de) 2019-12-12 2021-06-17 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen eines Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug

Also Published As

Publication number Publication date
DE102021211870A1 (de) 2023-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2964480B1 (de) Verfahren zum überlast-betrieb eines halbleiterschalters eines elektrifizierten kraftfahrzeugs und mittel zu dessen implementierung
EP3743733B1 (de) Verfahren zum überwachen der energieversorgung eines kraftfahrzeugs mit automatisierter fahrfunktion
EP1380849B1 (de) Verfahren zur Ermittlung der entnehmbaren Ladungsmenge einer Speicherbatterie und Überwachungseinrichtung
EP2488885B1 (de) Verfahren zur bestimmung und/oder vorhersage der maximalen leistungsfähigkeit einer batterie
EP3126181B1 (de) Verfahren zur überprüfung einer verbindung zwischen einem niedrigspannungsnetz und einer batterie und kraftfahrzeug
DE102014221547A1 (de) Verfahren zur Überwachung des Ladezustands einer Batterie
WO2020109108A1 (de) Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem bordnetz
DE102015100151A1 (de) Regressionsanalyse mit zurückweichendem Horizont für eine Parameterabschätzung einer Batterieimpedanz
EP2487499A1 (de) Echtzeitfähige Batteriezellensimulation
EP1163532A1 (de) Verfahren zur zustandserkennung eines energiespeichers
DE10257588B3 (de) Verfahren zur Vorhersage einer Spannung einer Batterie
WO2016045925A1 (de) Energiespeichervorrichtung für ein kraftfahrzeug und verfahren zum betreiben einer energiespeichereinrichtung
WO2021115689A1 (de) Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug
DE102020213357A1 (de) Verfahren zum Überprüfen des Verhaltens mindestens einer Gruppe von Verbrauchern in einem Kraftfahrzeug
DE102016221249A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines Bordnetzes
DE102015209920A1 (de) System und Verfahren zur Leistungsverteilung eines Brennstoffzellen-Hybridfahrzeugs
DE102013217752B4 (de) Bestimmung der Kapazität einer Batterie
DE102014220914A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines betriebspunktabhängigen Widerstandsänderungsfaktors und Fahrzeug
WO2020002012A1 (de) Verfahren zum abschätzen eines zustandes eines elektrischen energiespeichersystems sowie system zum ermitteln einer verbleibenden kapazität eines elektrischen energiespeichersystems
DE102005025616A1 (de) Verfahren zur Überwachung und/oder Steuerung oder Regelung der Spannung einzelner Zellen in einem Zellstapel
DE102014221549B4 (de) Verfahren zur Überwachung des Ladezustands einer Batterie
WO2023066615A1 (de) Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug
WO2023066616A1 (de) Verfahren zum überwachen eines energiespeichers in einem kraftfahrzeug
WO2022179724A1 (de) Verfahren zum überwachen der energieversorgung eines kraftfahrzeugs
EP3296144B1 (de) Verfahren zum betreiben eines bordnetzes

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22786811

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1