专利名称：自适应的缓慢变化电流检测的制作方法
技术领域：
本发明总体上涉及一种用于估计电池充电状态(SOC)的系统和方法，更具体地涉及一种用于估计电池SOC的系统和方法，所述方法包括计算电流变化指数从而确定电池电流是否含有足够的激励以便车载实时估计算法-例如递归的最小二乘方(RLQ回归算法可提供SOC的准确估计。
背景技术：
电动车辆变得越来越流行。这些车辆包括混合动力车辆-例如增程式电动车辆 (EREV)以及纯电动车辆-例如电池电动车辆(BEV)，所述增程式电动车辆(EREV)将电池与主动力源-例如内燃发动机、燃料电池系统等相结合。所有这些类型的电动车辆都采用包括多个电池单元的高压电池。这些电池可以是不同类型的电池-例如锂离子电池、镍金属氢化物电池、铅酸电池等。用于电动车辆的典型的高压电池可包括提供大约400伏电压的196个电池单元。所述高压电池可包括单独的电池模块，其中每个电池模块都可包括一定数量的电池单元-例如12个电池单元。单独的电池单元可电串联联接、或者一系列电池单元可电并联联接，其中模块中的多个电池单元串联连接而每个模块电并联联接至其他模块。不同的车辆设计包括采用各种折衷方案和具体应用的优点的不同的电池设计。电池在为电动车辆和混合动力车提供动力方面辆起到重要作用。电池控制和功率管理的有效性对车辆性能、燃料经济性、电池寿命以及乘客舒适性来说是必须的。对于电池控制和功率管理，电池的两种状态一即充电状态(SOC)和电池功率状态需要被预测、或估计，并且需要实时监测，因为在车辆运转期间所述充电状态和电池功率状态是不可测量的。 电池充电状态和电池功率状态可以使用电池的等效电路模型来估计，所述电池的等效电路模型使用电池端电压和电流来限定电池开路电压(OCV)、电池欧姆电阻以及包括电阻和电容量的电阻电容对(RC pair)。因此，两种电池状态都必须从由电池端电压和电流估计出的电池参数来导出。一些电池状态估计算法已经在本领域中使用不同的方法被开发，并且某些已经在车辆中实施。众所周知，电池动态特性通常是非线性的并且高度依赖于电池操作条件。然而对于车载电池参数估计来说，具有一些频率模式的线性模型可用于大约估计具体应用的电池的主要动态特性-例如功率预测或SOC估计。对于车载应用来说这主要是由于有限的计算能力和可用存储器。实际上，即使有极大的计算能力和存储器，在复杂模型中用尽可能多的频率模式也不能保证准确地估计所有的电池参数，因为信号激励、正常电池端电压和端电流是有限的。因此，只要对于具体应用来说模型不确定性引起的估计误差在可接受的范围内，将所有频率模式覆盖在一个模型中既不实用也不必要。为了使存储器和计算成本最小化，简单的电池模型是优选的。另一方面，需要用不同的频率模式来确定不同应用的特征。例如，代表电池的高频电阻的特征的特征频率比表征电池功率变化的特征频率更高。具有有限频率模式的简单模型不可避免地引入误差和不确定性，因为所述简单模型不能充分覆盖各种应用的所有特征频率。
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2007年10月4日提交的美国专利申请序号No. 11 / 867，497现以公布号 U. S. 2009 / 0091299公开，标题为“用于确定电池充电状态的动态自适应方法”已转让给本发明的受让人并且在此通过引用并入本申请中，所述美国专利申请公开了一种使用四个电池参数一即电池开路电压(OCV)、欧姆电阻以及RC对的电阻和电容量来确定电池充电状态和电池功率。—种用于估计电池SOC的公知技术是使用递归的最小二乘方(RLS)回归算法以便通过测量的电池电流I和电池电压V来估计电池开路电压V『线性公式被用于采用矩阵的 RLS算法，所述矩阵需要有独立的几排数据以便求解所述公式。该数据是通过电池电流I来确定的，所述电池电流I需要从一个采样时间到下一个采样时间以不同速率变化以便得到公式的解。换句话说，如果电流没有随着时间的推移而显著地变化那么RLS算法将不能有效地确定电池S0C，因为从一个采样时间到下一个采样时间RLS计算中的公式是相同或几乎相同的。用另一种方式来说，回归的开路电压Vre的质量是输入参数激励的函数，其中更多的激励产生更优的电路电压输出。必须检测缺少激励的情况，以便低质量的输出不会用于SOC估计。用于确定电流是否以足够的不同速率变化的公知技术包括监测除零情形的回归运算，然而所述检测有时太慢而不能防止在所有状况下SOC准确性的不稳定性和损失。当电池电流仅最低程度地变化时，线性公式的矩阵中的数值会提供解，但是不能保证该解是正确的，从而所述计算的准确性是不可接收的。由此，不能准确地确定所产生的电池SOC估计值。通常难于确定用于可接受的电池电流变化率的阈值应该是什么，低于所述阈值的电池SOC估计值将是不准确的。当RLS算法不可用于给出准确的电池SOC时，所述RLS算法不被用于所述目的，而电池管理算法将使用不同的方法来计算电池SOC-例如库伦或电流积分。通常不期望使用库伦积分来排他地确定电池S0C，因为所述库伦积分必须具有用于积分的电池电流的准确历史，而通常在汽车应用中用于测量电池电流的电流传感器是不够准确的。由此，在不知道初始电流点的情况下，误差会被引入计算并且随着时间的推移而增大。
发明内容
根据本发明的教导，公开一种用于确定车载估计程序-例如递归的最小二乘方回归程序是否可有效地计算电池的充电状态的系统和方法。所述方法包括限定当前采样时间和先前采样时间并且测量电池电流。所述方法随后计算测得电流的变化移动平均值以及电流变化率的指数，所述电流变化率的指数是通过使用测得电流和来自先前采样时间的计算出的移动平均值对电流变化移动平均值的绝对值求平均值来确定的。所述方法随后确定电流变化指数是否大于预定阈值，如果大于，则由车载估计程序产生的电池充电状态的估计是有效的。方案1. 一种用于确定递归的最小二乘方程序是否可有效地用于计算电池的充电状态(SOC)的方法，所述方法包括
限定当前采样时间和先前采样时间； 测量电池的电流；
计算后续采样时间的测得电流的电流变化移动平均值；
通过对后续采样时间的电流变化移动平均值的范数求平均值来计算电流变化指数；确定所述电流变化指数是否大于预定阈值；以及
如果所述电流变化指数大于所述阈值，则使用递归的最小二乘方程序来估计电池充电状态。方案2.如方案1所述的方法，其中计算测得的电流变化的移动平均值包括使用如下公式
权利要求
1.一种用于确定递归的最小二乘方程序是否可有效地用于计算电池的充电状态 (SOC)的方法，所述方法包括限定当前采样时间和先前采样时间； 测量电池的电流；计算后续采样时间的测得电流的电流变化移动平均值；通过对后续采样时间的电流变化移动平均值的范数求平均值来计算电流变化指数； 确定所述电流变化指数是否大于预定阈值；以及如果所述电流变化指数大于所述阈值，则使用递归的最小二乘方程序来估计电池充电状态。
2.如权利要求1所述的方法，其中计算测得的电流变化的移动平均值包括使用如下公式lni(ij = a[l i(i — 1>] + 111) — Ht — I)其中Lii是移动平均值的变化，a是预定系数，I (i)是当前采样时间的测得电流，I (i-1) 是来自先前采样时间i-Ι的测得电流，并且^ii(i-l)是来自先前采样时间的计算出的电流变化移动平均值。
3.如权利要求1所述的方法，其中计算电流变化指数包括使用如下公式Ic(i) =. !j[ir(i ~ 1)3 + (I ~ 6)[1 ι(ι)]其中Ic是作为电流变化移动平均值的绝对值的移动平均值的电流变化指数，b是预定系数，并且Lii是电流的变化移动平均值。
4.如权利要求1所述的方法，还包括如果电流的变化移动平均值的移动平均值小于所述阈值，则使用库伦积分程序来确定电池充电状态。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述电池是车辆电池。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述车辆电池是锂离子电池。
7.一种用于确定递归的最小二乘方回归程序是否可有效地用于计算车辆电池的充电状态(SOC)的方法，所述方法包括限定当前采样时间和先前采样时间； 测量电池的电流；计算后续采样时间的测得电流的电流变化移动平均值；通过对后续采样时间的电流变化的移动平均值的范数求平均值来计算电流变化指数；确定所述电流变化指数是否大于预定阈值；如果所述电流变化指数大于所述阈值，则使用递归的最小二乘方程序来估计电池充电状态；以及如果电流的变化移动平均值的移动平均值小于所述阈值，则使用库伦积分程序来确定电池充电状态。
8.如权利要求7所述的方法，其中计算测得电流的变化移动平均值包括使用如下公式Iin(i) =^ af/rn(f ‘ 1)] + /(O — Iii - I)其中Lii是移动平均值的变化，a是预定系数，I (i)是当前采样时间的测得电流，I (i-1) 是来自先前采样时间i-Ι的测得电流，并且^ii(i-l)是来自先前采样时间的计算出的电流变化移动平均值，并且其中计算电流变化指数包括使用如下公式led) 二 bile α — 11] + (1 —娜ΙΗ_其中IC是电流的变化移动平均值的移动平均值，b是预定系数，并且Lii是电流的变化移动平均值。
9.如权利要求7所述的方法，其中所述车辆电池是锂离子电池。
10.一种用于确定递归的最小二乘方回归程序是否可有效地用于计算电池的充电状态 (SOC)的系统，所述系统包括用于限定当前采样时间和先前采样时间的装置；用于测量电池的电流的装置；用于计算后续采样时间的测得电流的电流变化移动平均值的装置；用于通过对后续采样时间的电流变化的移动平均值的范数求平均值来计算电流变化指数的装置；用于确定所述电流变化指数是否大于预定阈值的装置；以及如果所述电流变化指数大于所述阈值则使用递归的最小二乘方程序来估计电池充电状态的装置。
全文摘要
一种用于确定车载估计程序-例如递归的最小二乘方回归程序是否能有效地计算电池的充电状态的系统和方法。所述方法包括限定当前采样时间和先前采样时间并且测量电池电流。所述方法随后计算测得电流的变化移动平均值以及电流变化率的指数，所述电流变化率的指数是通过使用测得电流和来自先前采样时间的计算出的移动平均值对电流变化移动平均值的绝对值求平均数而确定的。所述方法随后确定电流变化指数是否大于预定阈值，如果大于，则通过车载估计程序产生的电池充电状态的估计是有效的。
文档编号G01R31/36GK102455411SQ20111032030
公开日2012年5月16日 申请日期2011年10月20日 优先权日2010年10月20日
发明者J. 科赫 B., 林 J., 唐 X. 申请人:通用汽车环球科技运作有限责任公司