实时电池估计的制作方法
【技术领域】
[0001] 各种实施例设及一种电动车辆W及用于估计电池状态的方法，更具体地讲，所述 方法用于实时估计电池状态并使用电池估计来基于电池状态控制车辆系统。
【背景技术】
[0002] 混合动力电动车辆（肥V)利用内燃发动机和电动马达的组合来提供动力。运种布 置相对于仅具有内燃发动机的车辆而言提供改善的燃料经济性。一种在肥V中改善燃料经 济性的方法是在发动机运转效率低且不被另外需要推进车辆期间关闭发动机。在运些情况 下，电动马达用于提供推进车辆所需的全部动力。当驾驶员动力需求增加使得电动马达不 再能够提供足W满足所述需求的动力时，或者在诸如电池荷电状态（S0C)下降至某一水平 的其它情况下，发动机为车辆提供动力。
[0003] 肥V包括电池管理系统，所述电池管理系统估计描述电池组和/或电池单元的当 前操作状况的值。电池组和/或电池单元操作状况包括：电池S0C、电力衰减、容量衰减W 及瞬时可用功率。电池管理系统应能够在电池组的整个生命周期中由于电池单元老化而改 变电池单元特性期间估计所述值。对部分值的精确估计可改善性能和稳健性，并可根本地 延长电池组的使用寿命。
【发明内容】
[0004] 一种车辆可包括：牵引电池，包括多个电池单元；至少一个控制器，被配置为实现 状态估计器。所述状态估计器可被配置为：输出基于牵引电池的内电阻的电池状态W及牵 引电池的系统动态特性估计，其中，所述系统动态特性估计使用电压和内电阻的离散电池 测量值，并且所述至少一个控制器根据所述状态估计器的输出来操作牵引电池。在示例中， 所述系统动态特性估计将子空间辨识算法应用于近似系统矩阵。 阳〇化]在示例中，所述控制器使用所述近似系统矩阵来推导电流限制表达式。所述控制 器可使用估计的状态变量和估计的内电阻来输出电池电流限制。在示例中，计算出的内电 阻使用一个时间段期间的电池输入电流和从所述时间段内的端电压估计的状态变量而被 估计。
[0006] 在示例中，所述控制器可估计一个时间段期间的内电阻，通过使用在预定义时间 段内收集的电池电流输入曲线和电池端电压曲线的子空间辨识算法来辨识离散状态空间 模型，将离散状态空间模型转换为连续状态空间模型，执行连续状态空间模型的系统矩阵 的特征分解，通过特征分解来转换状态空间模型，并推导用于计算预定义时间段内的电池 电流限制的解析表达式。
[0007] 所述控制器还可确定额外的电池模型参数是否需要被更新，并且如果额外的电池 模型参数需要被更新，则针对额外的电池模型参数重复上述处理。
[0008] 在示例中，车辆可包括至少一个控制器，所述至少一个控制器被配置为：使用在预 定义时间段内测量的电池输入电流曲线和电池输出电压曲线来辨识牵引电池的系统动态 特性模型；通过特征分解将辨识的系统动态特性模型转换为具有对角系统矩阵的状态空间 模型，其中，所述对角系统矩阵由系统特征值构成；从转换后的系统动态特性模型估计电池 电流限制和可用功率限制；根据使用估计的电池电流限制和可用功率限制而辨识的系统动 态特性模型来操作牵引电池。
[0009] 根据本发明，一种车辆包括：牵引电池，包括多个电池单元；至少一个控制器，被 配置为：根据来自通过对牵引电池的系统动态特性模型进行特征分解而推导出的状态空间 模型的电池电流限制和可用功率限制，来操作牵引电池，其中，所述系统动态特性模型具有 由系统特征值构成的对角系统矩阵，并经由在预定义时间段内测量的电池输入电流曲线和 电池输出电压曲线而被辨识。
[0010] 在示例中，系统动态特性模型可包括系统动态特性矩阵、输入矩阵和输出矩阵。可 使用子空间辨识算法来辨识系统动态特性模型。在示例中，子空间辨识算法使用从电池输 出电压曲线减去电池内电阻两端的电压降而被操纵的电压曲线。可使用预定时间段内的电 池输入电流曲线和所述时间段内测量的端电压曲线来估计计算出的内电阻。
[0011] 根据本发明的一个实施例，可使用一个时间段期间的电池输入电流曲线和所述时 间段期间测量的电池输出电压曲线来估计计算出的内电阻。
[0012] 在车辆或控制器中，系统动态特性模型被实时更新。
[0013] 可利用车辆和控制器来执行各个方法。在示例中，用于车辆控制的方法包括：使用 在预定义时间段内测量的电池输入电流曲线和电池输出电压曲线来辨识牵引电池的系统 动态特性模型；通过特征分解将辨识的系统动态特性模型转换为具有对角系统矩阵的状态 空间模型，其中，所述对角系统矩阵由系统特征值构成；从转换后的系统动态特性模型估计 电池电流限制和可用功率限制；根据使用估计的电池电流限制和可用功率限制而辨识的系 统动态特性模型来操作牵引电池。
[0014] 根据本发明，一种用于车辆控制的方法包括：使用在一时间段内测量的电池输入 电流曲线和电池输出电压曲线来辨识牵引电池的系统动态特性模型；通过特征分解将辨识 的系统动态特性模型转换为具有对角系统矩阵的状态空间模型，其中，所述对角系统矩阵 由系统特征值构成；从所述状态空间模型估计电池电流限制和可用功率限制；根据估计的 电池电流限制和可用功率限制来操作牵引电池。
[0015] 在示例中，辨识系统动态特性模型的步骤包括辨识系统动态特性矩阵、输入矩阵 和输出矩阵。
[0016] 在示例中，辨识系统动态特性模型的步骤包括使用子空间辨识算法。
[0017] 在示例中，辨识系统动态特性模型的步骤包括：使用从电池输出电压曲线减去电 池内电阻两端的电压降而被操纵的电压曲线。
[0018] 在示例中，辨识系统动态特性模型的步骤包括：使用预定时间段期间的电池输入 电流曲线和所述时间段期间测量的端电压曲线来估计计算出的内电阻。
[0019] 根据本发明的一个实施例，辨识系统动态特性模型的步骤包括：使用一个时间段 期间的电池输入电流曲线和所述时间段期间测量的端电压曲线来估计内电阻。
[0020] 在示例中，辨识系统动态特性模型的步骤包括：实时辨识系统动态特性模型。
【附图说明】
[0021] 图1是可使用描述的系统和方法的混合动力电动车辆。
[0022] 图2是用于混合动力电动车辆的电池的详细示图。
[0023] 图3是系统控制器的示意图。
[0024] 图4是根据各种示例的方法的流程图。
[00巧]图5是根据各种示例的方法的流程图。
[0026] 图6A至图6D是根据示例的实际的车辆参数和估计的车辆参数的各种曲线图。
[0027] 图7A至图7B是根据示例的实际的车辆参数和估计的车辆参数的各种曲线图。 [002引图8A至图8B是根据示例的实际的车辆参数和估计的车辆参数的各种曲线图。
[0029] 图9示出用于车辆的计算装置的示意图。
【具体实施方式】
[0030] 在此描述本公开的实施例。然而，应理解的是，所公开的实施例仅为示例，并且其 它实施例可采用各种可替代形式。附图不必按比例绘制；可夸大或最小化一些特征W示出 特定部件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅为用于教 导本领域技术人员W多种形式利用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解 的，参考任一【附图说明】和描述的各种特征可与一个或更多个其它附图中说明的特征组合W 产生未明确说明或描述的实施例。说明的特征的组合提供用于典型应用的代表实施例。然 而，与本公开的教导一致的特征的多种组合和变型可被期望用于特定应用或实施方式。
[0031] 本公开的实施例总体上提供了多个电路或其它电子装置。当提及所述电路和其它 电子装置W及由它们中的每一个提供的功能时，都不意在限于仅涵盖在此示出和描述的内 容。虽然特定标号可被分配给公开的各种电路或其它电子装置，但是运样的标号不意在限 制所述电路和