近似基于电化学电池模型给锂离子电池快充电算法的方法与流程

本文档中公开的设备和方法涉及电池充电，并且更具体地，涉及用于给锂离子（li离子）电池充电的方法。
背景技术：
：除非本文另有指示，否则本部分中描述的材料不是本申请中权利要求的现有技术，并且不通过包含在本部分中而被承认为现有技术。电池是将化学能转换为电能以及反之亦然的电化学能量存储设备。一种特定类型的电池是li离子电池。锂离子电池是除了其他设备和系统之外还用于便携式电子设备、电动和混合电动车辆的合期望的能量存储设备，这是因为它们与其他电化学能量存储设备相比具有高比能。针对电池技术的广泛采用的关键要求是提供快速充电时间，而不加速可用容量的退化。最先进的充电系统通常采用恒定电流恒定电压（cccv）充电过程的某种变型。在cccv充电过程中，向电池施加恒定电流，直到达到某个电压。在达到特定电压后，维持恒定电压，直到充电电流下降到指定阈值以下，此时电池被认为完全充电。这种充电过程鲁棒且实现起来简单，然而它也经受相当长的充电时间。更精密的充电策略可以提供更快的充电时间，但通常要求复杂的实时计算，这使得这类策略对于具有有限存储器和处理能力的嵌入式应用而言是不切实际的。技术实现要素：公开了一种近似特定电池的最佳充电曲线的方法。所述方法包括：在存储器中存储电化学电池模型，该电化学电池模型基于特定电池的物理特性被参数化；利用处理器使用电化学电池模型来确定第一充电曲线，该第一充电曲线最小化特定电池的充电时间并最小化特定电池的退化；以及利用处理器确定限定第二充电曲线的第一组参数，该第二充电曲线由近似第一充电曲线的充电阶段的有序序列形成，有序序列中的每个充电阶段由以下各项表征：（i）第一组参数中的相应第一参数，其指示要用于在相应充电阶段期间控制充电电流的相应控制策略，（ii）第一组参数中的相应第二参数，其指示相应控制策略的控制参数值，（iii）第一组参数中的相应第三参数，其指示相应触发条件，该相应触发条件当被满足时触发相应充电阶段结束，以及（iv）第一组参数中的相应第四参数，其指示相应触发条件的阈值参数值。公开了一种用于近似特定电池的最佳充电曲线的系统。该系统包括：数据存储设备，被配置为多个指令，所述多个指令包括对应于电化学电池模型的指令，电化学电池模型基于特定电池的物理特性被参数化；和至少一个处理器，可操作地连接到数据存储设备。至少一个处理器被配置为执行数据存储设备上的多个指令，以：使用电化学电池模型确定第一充电曲线，该第一充电曲线最小化特定电池的充电时间并最小化特定电池的退化；以及确定限定第二充电曲线的第一组参数，该第二充电曲线由近似第一充电曲线的充电阶段的有序序列形成，有序序列中的每个充电阶段由以下各项表征：（i）第一组参数中的相应第一参数，其指示要用于在相应充电阶段期间控制充电电流的相应控制策略，（ii）第一组参数中的相应第二参数，其指示相应控制策略的控制参数值，（iii）第一组参数中的相应第三参数，其指示相应触发条件，该相应触发条件当被满足时触发相应充电阶段结束，以及（iv）第一组参数中的相应第四参数，其指示相应触发条件的阈值参数值。公开了一种用于近似特定电池的最佳充电曲线的非暂时性计算机可读介质。该计算机可读介质存储多个指令，该多个指令被配置为当被执行时引起至少一个处理器：在存储器中存储电化学电池模型，电化学电池模型基于特定电池的物理特性被参数化；使用电化学电池模型确定第一充电曲线，该第一充电曲线最小化特定电池的充电时间并最小化特定电池的退化；以及确定限定第二充电曲线的第一组参数，该第二充电曲线由近似第一充电曲线的充电阶段的有序序列形成，有序序列中的每个充电阶段由以下各项表征：（i）第一组参数中的相应第一参数，其指示要用于在相应充电阶段期间控制充电电流的相应控制策略，（ii）第一组参数中的相应第二参数，其指示相应控制策略的控制参数值，（iii）第一组参数中的相应第三参数，其指示相应触发条件，该相应触发条件当被满足时触发相应充电阶段结束，以及（iv）第一组参数中的相应第四参数，其指示相应触发条件的阈值参数值。附图说明在结合附图理解的以下描述中解释了近似特定电池的最佳充电曲线的方法的前述方面和其他特征。图1示出了用于确定特定电池的伪最佳充电算法的计算系统的示例性实施例的框图。图2示出了用于确定特定电池的伪最佳充电算法的方法的逻辑流程图。图3示出了图示示例性锂离子电池在寿命开始时和寿命结束时的最佳充电曲线的绘图。图4示出了图示示例性锂离子电池在寿命开始时和寿命结束时的伪最佳充电曲线的绘图。图5示出了将oem建议的充电方案的性能与示例性锂离子电池的伪最佳充电曲线的性能进行比较的实验结果。图6示出了利用伪最佳充电曲线的电池充电系统。图7示出了用于操作电池充电系统以利用伪最佳充电曲线的方法的逻辑流程图。具体实施方式为了促进对本公开的原理的理解的目的，现在将参考附图中图示并在以下书面说明书中描述的实施例。应当理解，并不因此意图限制本公开的范围。还应当理解，本公开包括对所图示实施例的任何更改和修改，并且包括如本公开所属领域的技术人员通常会想到的本公开的原理的另外应用。基于电化学电池模型的电池管理系统（bms）通过利用反映电池内部物理行为的模型方程为li离子电池的最高效利用提供了途径。特别地，电化学电池模型的方程等可以被设计成精确地捕获导致老化或其他不合期望的过程的所有相关机制，诸如（但不限于）锂镀覆、电池膨胀、固体-电解质界面（sei）层生长或由于电解质分解所致的气体生成。因此，电化学电池模型可以用于精确地标识电池的高效利用的边界条件，并且因此可以用于改进充电速度，同时最小化老化和其他不合期望的过程。然而，在bms中利用电化学电池模型面临某些挑战。首先，在快速充电的精确的充电状态估计、功率预测和在线策略方面，bms的性能与初始模型中的模型参数的质量以及模型参数随着电池老化的适配直接相关。然而，验证估计电化学电池模型参数的算法的结果是耗时的过程，其要求特定的实验技术。第二，基于电化学电池模型的状态和参数估计的算法对于实时实现是计算密集的，这是因为这类模型将可能涉及耦合的非线性偏微分方程（pde），该偏微分方程通过具有代数约束的模型归约技术来以数值方式求解。最后，为了充分领略使用基于电化学电池模型的bms来进行快速充电策略的益处，当务之急是要随着电池老化适配模型参数。这类算法的开发、实现和验证典型地是具有挑战性的，并且对于产品中的在线部署而言是仍未解决的。本文公开的是一种方法和系统，所述方法和系统维持用于快速充电应用的电化学电池模型的相同益处，同时利用更简单和更容易实现的构建块以用于充电曲线生成，以及保证电池在充电期间的安全和高效操作的适配规则。如下面更详细讨论的，离线使用复杂的电化学电池模型来确定特定电池的最佳充电曲线，并且通过使用功能构建块来系统性地且紧密地近似最佳充电曲线，该功能构建块可以容易地在具有受限存储器和处理能力的嵌入式应用中实现。用于合成伪最佳充电曲线的系统图1示出了用于确定特定电池的伪最佳充电曲线的计算系统10的示例性实施例的框图。计算系统10典型地被提供在以用于计算设备的典型方式配置的外壳、机柜等12中。在图示的实施例中，计算系统10包括处理器14、存储器16、显示器18、用户接口20和网络通信模块22。然而，将领会，计算系统10的图示实施例仅仅是计算系统10的一个示例性实施例，并且仅仅代表以本文所阐述的方式操作的个人计算机、膝上型计算机、服务器或任何其他数据处理系统的各种方式或配置中的任何一种。处理器14被配置为执行指令来操作计算系统10，以实现如本文所描述的特征、功能性、特性等。为此，处理器14可操作地连接到存储器16、显示器18、用户接口20和网络通信模块22。处理器14一般包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器可以并行或以其他方式彼此协同操作。本领域普通技术人员将认识到，“处理器”包括处理数据、信号或其他信息的任何硬件系统、硬件机构或硬件组件。因此，处理器14可以包括具有中央处理单元、多个处理单元或用于实现特定功能性的专用电路的系统。存储器16可以具有能够存储可由处理器14访问的信息的任何设备类型，诸如存储卡、rom、ram、可写存储器、只读存储器、硬盘驱动器、盘、闪存或如本领域普通技术人员将认识到的充当数据存储设备的各种其他计算机可读介质中的任何一种。存储器16被配置为存储用于由处理器14执行的程序指令24、以及数据26。程序指令24至少包括充电曲线合成程序28。充电曲线合成程序28包括对应于至少一个电化学电池模型30的至少一些指令。在至少一个实施例中，数据26包括对应于至少一个特定电池的电池表征数据32。充电曲线合成程序28被配置为使得计算系统10能够使用至少一个电化学电池模型30和至少一个特定电池的电池表征数据32来确定至少一个特定电池的最佳充电曲线。充电曲线合成程序28被配置为进一步使得计算系统10能够合成伪最佳充电曲线，该伪最佳充电曲线由紧密地近似最佳充电曲线的功能构建块序列构成。计算系统10的网络通信模块22提供允许使用各种手段与各种设备中的任何一个通信的接口，并且可以包括一个或多个调制解调器、收发器、网络适配器等。特别地，网络通信模块22可以包括局域网端口，该局域网端口允许与容纳在相同或附近设施中的各种本地计算机中的任何一个通信。在一些实施例中，网络通信模块22还包括广域网端口，该广域网端口允许通过因特网与远程计算机通信。可替代地，计算系统10经由局域网的独立调制解调器和/或路由器与因特网通信。在一个实施例中，网络通信模块配备有wi-fi收发器或其他无线通信设备。因此，将领会，与计算系统10的通信可以经由有线通信或经由无线通信发生。通信可以使用各种已知通信协议中的任何一种来完成。计算系统10可以由用户本地或远程地操作。为了便于本地操作，计算系统10可以包括显示器18和用户接口20。经由用户接口20，用户可以访问包括充电曲线合成程序28的指令，并且可以从存储器16收集数据和将数据存储到存储器16。在至少一个实施例中，显示器18可以包括lcd显示屏等。在至少一个实施例中，用户接口20可以适当地包括鼠标或其他定点设备、键盘或其他小键盘、扬声器和麦克风，如本领域普通技术人员将认识到的。将领会，显示器18和用户接口20可以集成在外壳12上或外壳12内，或者可以是经由布置在外壳12上的连接器（未示出）可操作地连接的外部设备。可替代地，在一些实施例中，用户可以远程地从另一计算设备操作计算系统10，该另一计算设备经由网络通信模块22与计算系统10通信，并且具有类似的显示器和用户接口。充电曲线合成程序下面描述了用于操作计算系统10的方法。特别地，描述了操作处理器14来确定特定电池的伪最佳充电算法的方法。在方法的描述中，方法正在执行某任务或功能的陈述是指通用处理器等（例如，处理器14）执行存储在非暂时性计算机可读存储介质（例如，存储器16）中的编程指令（例如，充电曲线合成程序28和/或电化学电池模型30），所述非暂时性计算机可读存储介质操作性地连接到控制器或处理器，以操纵数据或者操作计算系统10中的一个或多个组件来执行任务或功能。将领会，所述方法中的操作中的一些或全部也可以由远程服务器或云处理基础设施执行。此外，方法的步骤可以以任何可行的时间顺序来执行，而不管图中所示的顺序或描述所述步骤的顺序如何。图2示出了用于确定特定电池的伪最佳充电算法的方法100的逻辑流程图。方法100通过有利地使得处理器14能够确定特定电池的最佳充电曲线并系统性地导出由功能构建块序列构成的伪最佳充电曲线，来对计算系统10的运作、并且更具体地计算系统10的处理器14的运作进行改进，所述功能构建块序列紧密地近似最佳充电曲线并且随着电池老化而随时间被适配。如下面将更详细讨论的，一旦导出伪最佳充电曲线，其就可以用于通过实现更快的充电和/或最小化退化及其他不合期望的过程来对采用特定电池的设备的充电电路或电池管理系统的运作进行改进。方法100以如下步骤开始：表征要为其确定伪最佳充电曲线的特定电池（框110），并且一旦已经表征了电池，就基于特定电池的表征来参数化电化学电池模型（框130）。特别地，就本文描述的详细实施例而言，计算系统10被配置成接收、测量或以其他方式获取关于特定电池的特性数据。在至少一个实施例中，特定电池是特定锂离子电池。处理器14被配置为将关于特定电池的特性数据（本文称为电池表征数据32）存储在存储器16中。对特定电池执行电测试和电化学测试，以参数化基于物理的电化学电池模型30。在一些实施例中，一个这样的电测试包括一系列缓慢充电和放电步骤，以表征特定电池的容量、以及与稳态电池行为相关的其他参数。在另外的实施例中，涉及不同充电、放电速率、在不同温度下变化的持续时间和幅值的电流脉冲的附加电测试被用于获得数据以拟合电化学电池模型30的动态和动力学参数。从电测试导出的特性数据32可以包括诸如电流-电压-温度曲线、开路电压-充电状态测量、能量容量测量、阻抗测量和膨胀测量之类的信息。特性数据32可以包括作为另一个参数的函数（例如，作为电池电压、电池电流、充电状态或时间的函数）的这类参数的值。在一些实施例中，另外的特性数据32可以是由制造商限定并在针对特定电池的文档中公布的制造商规范信息，诸如稳态和动态电流限制、稳态和动态电压限制、安全操作温度范围、标称电压、标称容量以及几何和材料属性。在一些实施例中，处理器14被配置成经由数据端口接收关于特定电池的特性数据32中的一些或全部，该数据端口可操作地连接到测量工具、传感器等，该测量工具、传感器等被操作来测量关于特定电池的特性数据32中的一些或全部。在一些实施例中，处理器14被配置成从存储在存储器16上的数据文件中读取特性数据32中的一些。在一些实施例中，处理器14被配置成经由网络通信模块22从另一计算设备接收关于特定电池的特性数据32中的一些或全部。在一些实施例中，处理器14被配置为接收关于特定电池的特性数据中的一些，作为用户经由用户接口20手动录入的输入。处理器14被配置为基于特性数据32确定电化学电池模型30的未限定参数的值。特别地，电化学电池模型30包括一个或多个方程，该一个或多个方程对关于电池的多个物理量和现象（诸如电池电压、电池电流、电池温度、电池充电状态、锂离子通量、固相和电解质的浓度以及固相和电解质中的电势）进行建模。电化学电池模型30的方程被设计成捕获表征电池操作的主要电化学反应，以及导致老化或其他不合期望的过程的所有相关机制，诸如（但不限于）锂镀覆、电池膨胀、固体-电解质界面（sei）层生长或由于电解质分解所致的气体生成。电化学电池模型30的方程包括一个或多个未限定/未知的参数，所述参数取决于要被建模的特定电池而变化。在至少一个实施例中，处理器14被配置成通过优化例程来确定电化学电池模型30的未限定参数，该优化例程试图最小化实验电池测量（例如，电压、电流、温度等）和对应的基于模型的预测之间的差异。一旦已经针对特定电池参数化了电化学电池模型，方法100就以如下步骤继续：基于参数化的电化学电池模型确定特定电池的最佳充电曲线（框150）。特别地，就本文描述的详细实施例而言，处理器14被配置为使用电化学电池模型30来确定最佳充电曲线，该最佳充电曲线最小化特定电池的充电时间并最小化特定电池的退化/老化。如本文所使用的，术语“充电曲线”是数据绘图、多个参数、值或数据点、一个或多个函数或方程等，其限定了在电流流入电池的充电过程的至少一部分期间电池随时间和/或作为时间的函数的电池电流、电池电压、和/或电池充电状态。处理器14被配置为计算特定电池的最佳充电曲线，该最佳充电曲线通过最大化去往电池的输入充电电流而在电池制造商指定的电流限制和电压限制的约束下最小化充电时间，并且同时最小化可能潜在地引起锂镀覆或以其他方式使电池更快老化的副反应。在一个实施例中，最小化充电时间和最小化退化/老化的相对重要性/优先级可以基于用户输入来加权。在一些实施例中，处理器14还被配置为使用闭环环境中的寿命开始（bol）时的最佳电化学曲线来随着电池老化计算多个附加最佳充电曲线，直到电池达到其寿命结束（eol）。特别地，处理器14被配置为计算一组n个最佳充电曲线，其中每个最佳充电曲线对应于特定电池的不同退化/老化水平。图3示出了绘图152，其图示了示例性锂离子电池的最佳充电曲线154和156。充电曲线154（用实线示出）表示示例性锂离子电池在寿命开始时的最佳充电曲线。充电曲线156（用虚线示出）表示示例性锂离子电池在寿命结束时的最佳充电曲线。回到图2，一旦已经确定了最佳充电曲线，方法100就以如下步骤继续：确定包括紧密近似最佳充电曲线的功能构建块序列的伪最佳充电曲线（框170）。特别地，如之前提到的，从电化学电池模型30导出的最佳充电曲线可以使用简单的构建块来近似。处理器14被配置成确定至少一个伪最佳充电曲线，该伪最佳充电曲线由紧密近似（多个）最佳充电曲线的充电曲线构建块的有序序列形成。更特别地，处理器14被配置成确定一组参数，该组参数限定和/或表征形成伪最佳充电曲线的充电曲线构建块的有序序列。在至少一些实施例中，适配规则用于随着电池老化而提供多个不同的伪最佳充电曲线。如本文所使用的，“充电曲线构建块”（其在本文中也可以称为“充电阶段”、“功能构建块”、“功能块”、“简单构建块”和/或“构建块”）是指充电曲线的一段或一部分，其由以下各项表征：（i）用于调节施加到电池的充电电流的特定控制策略，和（ii）用于结束充电曲线的特定段或部分并且过渡到下一个充电曲线构建块或在序列中最后一个充电曲线构建块的情况下结束充电过程的特定触发条件。充电曲线构建块的特定控制策略相对于具有限定的目标值的至少一个控制参数来执行。同样，充电曲线构建块的特定触发条件（其在此也可以称为切换标准）相对于具有限定阈值的至少一个阈值参数来评估。在至少一些实施例中，每个充电曲线构建块的控制参数和阈值参数依据电池健康状态或指示健康状态的一些其他电池参数来适配，使得控制参数和阈值参数随着时间而被适配。可以通过这类充电曲线构建块序列来紧密近似最佳充电曲线，所述充电曲线构建块序列在本文被称为“伪最佳充电曲线”。在至少一个实施例中，伪最佳充电曲线的每个充电曲线构建块由至少四个不同的参数表征。第一参数（在本文也称为“控制策略”）指示要用于在相应构建块期间控制充电电流的相应控制策略。示例性控制策略包括（但不限于）恒定电流（cc）、恒定电流斜坡（cdi）、恒定电压（cv）和恒定电压斜坡（cdv）。第二参数（本文也称为“控制参数”）指示相应控制策略的控制参数值，诸如目标电流幅值、目标电流改变率、目标电压幅值和目标电压改变率。第三参数（本文也称为“触发条件”）指示相应类型的触发条件，该相应类型的触发条件当被满足时将引起相应构建块结束。示例性触发条件包括（但不限于）基于电流的触发条件、基于电压的触发条件、基于充电状态的触发条件、基于温度的触发条件和基于持续时间的触发条件。最后，第四参数（本文也称为“阈值参数”）指示相应触发条件的阈值参数值，诸如电流阈值参数、电压阈值参数、充电状态阈值参数、温度阈值参数和持续时间阈值参数。下面在表1中总结了充电曲线构建块中使用的这些控制策略和触发条件的示例性组合。在利用恒定电流控制策略的功能块中，电池充电电流保持在由电流幅值控制参数ccmag限定的恒定值处，直到满足对应的触发条件。在利用恒定电流斜坡控制策略的功能块中，电池充电电流以由电流斜率控制参数cdimag限定的恒定斜率单调增加或减小，直到满足对应的触发条件。在利用恒定电压控制策略的功能块中，调节电池充电电流，以便将电池电压保持在由电压幅值控制参数cvmag限定的恒定值处，直到满足对应的触发条件。在利用恒定电压斜坡控制策略的功能块中，调节电池充电电流，以便使电池电压以由电压斜率控制参数cdvmag限定的恒定斜率单调增加或减小，直到满足对应的触发条件。在利用电压触发条件的功能块中，相应功能块的控制策略响应于电池电压超过由电压阈值参数v触发限定的值（或在一些情况下下降到该值以下）而结束。在利用电流触发条件的功能块中，相应功能块的控制策略响应于电池电流下降到由电流阈值参数i触发限定的值以下（或在一些情况下超过该值）而结束。在利用充电状态（soc）触发条件的功能块中，相应功能块的控制策略响应于电池的充电状态（soc）超过由充电状态（soc）阈值参数soc触发限定的值而结束。在利用温度触发条件的功能块中，相应功能块的控制策略响应于电池温度超过由温度阈值参数t触发限定的值（或在一些情况下下降到该值以下）而结束。在利用时间触发条件的功能块中，相应功能块的控制策略响应于自功能块开始以来的时间超过由持续时间阈值参数t触发限定的值而结束。为了最小化电池退化，根据电池温度和/或电池退化/老化来适配充电曲线构建块的控制参数（上面讨论的第二参数）和阈值参数（上面讨论的第四参数）是至关重要的。因此，在至少一个实施例中，处理器14还被配置为依据电池温度和/或电池退化/老化来计算多个适配函数的参数的最佳值，所述适配函数用于调整每个充电曲线功能块的控制参数和阈值参数的值。下面我们描述每个示例性充电控制策略的控制参数的示例性适配函数和每个示例性触发条件的阈值参数的示例性适配函数。下面在表2中总结了示例性适配函数f1-f9。充电曲线构建块的控制参数和阈值参数适配规则恒定电流控制策略的电流幅值恒定电流斜坡控制策略的电流斜率恒定电压控制策略的电压幅值恒定电压斜坡控制策略的电压斜率基于电压的触发条件的电压阈值基于电流的触发条件的电流阈值基于soc的触发条件的soc阈值基于温度的触发条件的温度阈值基于时间的触发条件的持续时间阈值表2。如表2中所描述的，恒定电流幅值参数ccmag被限定为任意函数f1，其取决于电池温度t、电池健康状态soh以及一个或多个任意恒定电流幅值适配参数cc适配。电流斜率参数cdimag被限定为任意函数f2，其取决于电池温度t、电池健康状态soh以及一个或多个任意电流斜率适配参数cdi适配。恒定电压幅值参数cvmag被限定为任意函数f3，其取决于电池温度t、电池健康状态soh以及一个或多个任意恒定电压幅值适配参数cv适配。最后，电压斜率参数cdvmag被限定为任意函数f4，其取决于电池温度t、电池健康状态soh以及一个或多个任意电压斜率适配参数cdv适配。类似地，电压阈值参数v触发被限定为任意函数f5，其取决于电池健康状态soh和一个或多个任意电压阈值适配参数v适配。电流阈值参数i触发被限定为任意函数f6，其取决于电池健康状态soh和一个或多个任意电流阈值适配参数i适配。充电状态阈值参数soc触发被限定为任意函数f7，其取决于电池健康状态soh和一个或多个任意充电状态阈值适配参数soc适配。温度阈值参数t触发被限定为任意函数f8，其取决于电池健康状态soh和一个或多个任意温度阈值适配参数t适配。最后，持续时间阈值参数t触发被限定为任意函数f9，其取决于电池健康状态soh和一个或多个任意持续时间阈值适配参数t适配。适配函数f1-f9可以被预先限定并存储在存储器16中。用于依据电池健康状态soh和一个或多个适配参数k适配来适配参数的示例性适配函数可以采取示例性方程（1）的形式：（1），其中一个或多个适配参数k适配包括指示特定电池寿命开始时的参数值的幅值变量k初始和用于取决于电池健康状态soh来对参数进行缩放的缩放参数k缩放。电池健康状态soh可以以常规方式限定为容量、标称容量、阻抗、标称阻抗等的函数。将领会，取决于被适配的参数，适配函数f1-f9可以采取许多不同的形式，并且可以并入等效电路电池模型等的特征。附加地，如上面看到的，一些适配函数可能还取决于电池温度t。处理器14被配置为针对有序序列中的每个充电曲线构建块计算相应控制参数（例如ccmag、cdimag、cvmag或cdvmag）的值和相应阈值参数（例如v触发、i触发、soc触发、t触发或t触发）的值，其至少相对于寿命开始时的最佳充电曲线（即，对应于最少退化量的最佳充电曲线）（i）最小化最佳充电曲线和伪最佳充电曲线之间的差异，以及（ii）最小化由最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化和由伪最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化之间的差异。此外，处理器14被配置为计算适配函数的适配参数值（例如cc适配、cdi适配、cv适配或cdv适配和v适配、i适配、soc适配、t适配或t适配），该适配函数用于适配寿命开始后的最佳充电曲线的有序序列中的每个充电曲线构建的控制参数和阈值参数，该适配参数值（i）最小化在每个退化量处每个最佳充电曲线和对应适配的伪最佳充电曲线之间的差异，以及（ii）最小化在每个退化量处由每个最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化和由对应适配的伪最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化之间的差异。因此，处理器14被配置为，对于每个充电曲线构建块，至少确定控制参数ccmag、cdimag、cvmag或cdvmag和阈值参数v触发、i触发、soc触发、t触发或t触发的初始值，并且确定对应的适配参数cc适配、cdi适配、cv适配或cdv适配和v适配、i适配、soc适配、t适配或t适配的值，这些适配参数分别用于随着特定电池老化和/或退化而适配控制参数和阈值参数。在至少一个实施例中，处理器14被配置为通过求解最小化和/或优化问题来计算每个充电曲线构建块的控制参数和阈值参数，以及适配函数的适配参数。例如，给定在n个循环内的一组最佳充电曲线，人们可以决定使用哪种类型的构建块（即，哪种控制策略和触发条件）来形成近似最佳充电曲线的伪最佳充电曲线。下面进一步详细讨论每个块的控制策略和触发条件的选择。一旦构建块序列被固定（相同序列用于所有循环），则可以利用以下最小化方程（2）来依据电流、电压、温度、充电状态、健康状态、容量、阻抗等计算控制参数、阈值参数和适配参数的最佳值：（2）。在方程（2）中，l标示n个循环中的循环数，al,k标示最佳曲线中的循环l处的老化指标k，标示伪最佳曲线中的循环l处的老化指标k，表示循环l中的最佳充电曲线，以及表示循环l中的伪最佳充电曲线。求解方程（2）以确定控制参数、阈值参数和适配参数的最佳值。方程（2）的最小化问题受制于特定电池制造商指定的电流、电压和温度限制。我们注意到老化指标al,k是引起容量损失和电池老化的不期望副反应的过电势表示，并且与电化学电池模型的内部状态相关。由老化指标al,k所体现的这类副反应包括（但不限于）锂镀覆、电池膨胀、固体-电解质界面（sei）层生长或由于电解质分解所致的气体生成。方程（2）保证最佳电化学充电曲线的最优近似，使得伪最佳曲线在电池寿命内具有非常类似的老化行为。如上面所讨论的，在至少一个实施例中，处理器14被配置为确定每个充电曲线构建块的控制参数和阈值参数，以及用于调整控制参数和阈值参数的适配参数。在一些实施例中，用于每个充电曲线构建块的控制策略和触发条件的类型是在确定控制参数、阈值参数和适配参数之前预先限定或预先选择的。特别地，在一些实施例中，处理器14被配置成针对形成伪最佳充电曲线的有序序列中的每个构建块，经由诸如用户接口20或网络通信模块22之类的输入设备接收如下各项：指示要用于相应构建块的控制策略的第一参数的值和指示要用于相应构建块的触发条件的第三参数的值。形成伪最佳充电曲线的有序序列中的每个构建块的第一参数可以例如采取可能的值：cc、cdi、cv或cdv。类似地，形成伪最佳充电曲线的有序序列中的每个构建块的第三参数可以例如采取可能的值：v_trig、i_trig、soc_trig、temp_trig或time_trig。然而，体现在上面讨论的方程（2）中的优化过程可以被推广和/或适配为也标识第三参数的最佳值，第三参数指示要用于每个相应构建块的触发条件的类型。特别地，在一些实施例中，处理器14被配置为共同地确定指示要用于每个相应构建块的触发条件的类型的相应第三参数的值，该第三参数的值（i）最小化最佳充电曲线和伪最佳充电曲线之间的差异，以及（ii）最小化由最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化和由伪最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化之间的差异。下面在表3中提供了该方法的示例。触发条件的阈值参数触发条件和阈值适配规则的标识基于电压的触发条件的电压阈值基于电流的触发条件的电流阈值基于soc的触发条件的soc阈值基于温度的触发条件的温度阈值基于时间的触发条件的持续时间阈值表3。在表3中，触发条件标志flagv、flagi、flagsoc、flagt和flagt从集合{0,1}中取值。如果特定触发条件标志具有值1，则对应的触发条件用于相应充电曲线构建块。相反，如果特定触发条件标志具有值0，则对应的触发条件不用于相应充电曲线构建块。在一些实施例中，处理器14被配置为结合方程（2）利用这些函数或类似物来确定触发条件标志flagv、flagi、flagsoc、flagt和flagt的最佳值，并从而确定指示要用于相应构建块的触发条件的特定类型的第三参数的最佳值。在一个实施例中，优化过程是在具有触发条件标志flagv、flagi、flagsoc、flagt和flagt中只有一个可以具有值1的约束的情况下执行的。以该方式，可以与控制参数、阈值参数和适配参数共同地确定指示要用于每个构建块的触发条件的类型的第三参数，如上面所讨论的。类似地，体现在上面讨论的方程（2）中的优化过程还可以被推广和/或适配为也标识第一参数的最佳值，第一参数指示要用于每个相应构建块的控制策略，以及确定序列中不同构建块的最佳数量。特别地，在一些实施例中，处理器14还被配置为共同地确定指示要用于每个相应构建块的控制策略的相应第一参数的值，该第一参数的值（i）最小化最佳充电曲线和伪最佳充电曲线之间的差异，以及（ii）最小化由最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化和由伪最佳充电曲线引起的特定电池的退化/老化之间的差异。继续参考图2，一旦确定了伪最佳充电曲线，方法100就以如下步骤继续：通过仿真和/或实验验证伪最佳充电曲线（框190）。特别地，就本文描述的详细实施例而言，处理器14被配置成在不同的退化量处比较最佳充电曲线和伪最佳充电曲线，以便验证伪最佳充电曲线。此外，在一些实施例中，处理器14被配置成使用利用最佳充电曲线和伪最佳充电曲线的电化学电池模型30来执行仿真，并且比较诸如充电时间、退化速度等各种性能度量。在一些实施例中，处理器14被配置为操作显示器18来显示最佳充电曲线和伪最佳充电曲线的视觉比较或者用于由用户评估的某些性能度量的视觉比较。在一些实施例中，处理器14被配置成类似地将伪最佳充电曲线及其性能度量与oem推荐的充电方案进行比较。图4示出了绘图172，其图示了示例性锂离子电池的伪最佳充电曲线174和176与最佳充电曲线154和156的视觉比较。充电曲线174（用实线示出）表示示例性锂离子电池在寿命开始时的所确定伪最佳充电曲线。充电曲线176（用虚线示出）表示示例性锂离子电池在寿命结束时的所确定伪最佳充电曲线。充电曲线174和176由充电阶段的有序序列形成，该充电阶段包括：（1）第一恒定电流阶段，（2）第一电流斜坡阶段，（3）第二电流斜坡阶段，（4）第二恒定电流阶段，和（5）恒定电压阶段。如可以看到的，伪最佳充电曲线174和176紧密近似使用电化学电池模型30确定的最佳充电曲线154和156。类似地，伪最佳充电曲线可以通过实验来验证。特别地，图5示出了将oem建议的充电方案的性能与示例性锂离子电池的伪最佳充电曲线的性能进行比较的实验结果。特别地，一示例性锂离子电池（蜂窝电话电池）被用来获得这些实验结果。按照制造商规范，电池单元具有2.8ah的标称容量、4.4v的最大电压和4.8a的ocp额定值。附加地，按照制造商规范，电池单元温度不应超过40摄氏度。oem建议的快速充电算法由以下各项组成：3.105a的恒定电流、上至4.3v，以及然后将电流降额到1.89a、上至4.4v，以及将电压保持在4.4v直到电流达到100ma。这导致从0%到100%充电状态的近似为125分钟的充电时间。根据上面讨论的方法导出了伪最佳充电曲线，目的是要维持类似于oem建议的快速充电算法的相同充电时间，而同时显著改进电池的循环寿命。下面在表4中给出了针对蜂窝电话电池导出的伪最佳充电曲线的细节。控制策略控制参数和适配规则触发条件阈值参数和适配规则恒定电流3.105[a]soc0.17电流斜坡-12e-4[a/s]soc0.36*标称容量/容量[a]电流斜坡-4e-4[a/s]电流1.2*标称容量/容量[a]恒定电流1.2*标称容量/容量[a]电压4.4[v]恒定电压4.4v电流0.120[a]表4。为了关于oem建议的充电方案来比较伪最佳充电曲线的性能，根据以下测试计划对电池进行循环。循环测试包括以下各项的序列：（1）给电池充电，（2）允许电池休息30分钟的休息时间，（3）以典型的蜂窝电话使用曲线给电池放电，以及（4）在开始另一个循环之前允许电池来电池放松30分钟。所有测试都在25摄氏度下的温度受控环境中执行。绘图192示出了在若干循环内当使用伪最佳充电曲线（用较大的点图示）时的退化电池容量与当使用oem建议的充电方案（用较小的点图示）时的退化电池容量的比较。绘图194示出了在若干循环内当使用伪最佳充电曲线（用较大的点图示）时的充电时间的演变与当使用oem建议的充电方案（用较小的点图示）时的充电时间的演变的比较。绘图196示出了在若干循环内当使用伪最佳充电曲线（用实点线图示）时膨胀扩展的演变与当使用oem建议的充电方案（用圆点线图示）时膨胀扩展的演变的比较。如可以看到的，伪最佳充电曲线在寿命开始时具有与oem建议的充电方案类似的充电时间，并且贯穿实验而保持相同的充电时间。相比之下，oem建议的充电方案的充电时间在前50个循环中由于电池单元容量损失而减小，并且然后由于显著的阻抗增长而增加。附加地，实验结果还证实了当使用伪最佳充电曲线时在降低厚度扩展率方面的显著改进。这是因为引起加速老化的副反应得以有效缓解，因此减少了其副产物。在嵌入式应用中利用伪最佳充电曲线图6示出了利用伪最佳充电曲线的电池充电系统200。系统200包括配置成存储电化学能量的电池202。电池202包括一个或多个并联和/或串联布置的电化学电池单元204以形成电池202。在一个实施例中，电池202是锂离子电池，并且电化学电池单元204是锂离子电池单元。电池202包括正电池端子206和负电池端子208，电池202经由正电池端子206和负电池端子208提供输出电压和输出电流。附加地，电池202被配置为经由正和负电池端子206、208充电。系统200还包括电源210和充电电路212。电源210被配置成在充电过程期间经由正和负电池端子206、208向电池202施加充电电流和/或充电电压。在一些实施例中，电源210被配置成提供预定的恒定直流（dc）电压或电流。在一些实施例中，电源210是交流（ac）电压或电流源。在一个实施例中，电源210是本地电网（市电），其被配置为提供具有预定频率（诸如50hz或60hz）和预定标称电压（诸如在110-127伏特或220-240伏特之间的标称电压）的单相或三相ac电压。充电电路212连接在电源210和电池202之间，并且被配置为转换、调节和/或控制由电源210施加到电池202的充电电流和/或充电电压。在一些实施例中，充电电路212包括充电控制器214和与充电控制器214相关联或连接到充电控制器214的存储器216。充电电路212还包括被配置为转换、调节和/或控制由电源210施加到电池202的充电电流和/或充电电压的各种电路和硬件。电路和硬件可以包括以常规方式布置的诸如接触器、继电器、晶体管、变压器、二极管、电容器、电感器和电阻器之类的组件。在一些实施例中，附加的功率转换电路可以布置在电源210和充电电路212之间，诸如独立的ac/dc转换器。充电控制器214被配置成操作充电电路212的开关和其他组件，以便转换、调节和/或控制由电源210施加到电池202的充电电流和/或充电电压。在一个实施例中，充电控制器214包括被配置为执行存储在存储器216上的程序指令的处理器。存储器216可以具有能够存储可由充电控制器214访问的信息的任何设备类型，诸如存储卡、rom、ram、可写存储器、只读存储器、硬盘驱动器、盘、闪存或如本领域普通技术人员将认识到的充当数据存储设备的各种其他计算机可读介质中的任何一种。附加地，本领域普通技术人员将认识到，“控制器”或“处理器”包括处理数据、信号或其他信息的任何硬件系统、硬件机构或硬件组件。充电控制器214可以包括具有中央处理单元、多个处理单元、用于实现特定功能性的专用电路的系统，或者其他系统。系统200还包括电流传感器218、电压传感器220和温度传感器222，它们被配置为至少在充电过程期间分别监视电池电流、电池电压和电池温度。充电控制器214可操作地连接到电流传感器218、连接到电压传感器220以及连接到温度传感器222，并且被配置为接收对应于电池电流、电池电压和电池温度的测量信号。在一个实施例中，电流传感器218包括与电池202串联布置的分流电阻器，该分流电阻器提供与电池电流成比例的电压。在一个实施例中，电流传感器218包括霍尔效应传感器，该霍尔效应传感器与电池202串联布置，并被配置为测量电池电流。电压传感器220与电池202并联连接，并且被配置为测量跨电池202的正和负电池端子206、208的电池电压。在一些实施例中，电压传感器还被配置成测量电池202的单个电池单元204的电压。在一些实施例中，充电控制器214被配置成确定、计算和/或估计另外的电池参数，诸如充电状态、健康状态、阻抗、容量、开路电压和/或休息电压。存储器216被配置为存储伪最佳参数224，伪最佳参数224限定和/或表征形成以上面描述的方式确定的伪最佳充电曲线的充电曲线构建块的有序序列，以及限定用于随着电池202老化/退化而适配每个充电曲线构建块的控制参数和阈值参数的适配函数。图7示出了用于操作电池充电系统200以利用伪最佳充电曲线的方法300的逻辑流程图。特别地，充电控制器214被配置为参考伪最佳参数224来操作充电电路212，以实现伪最佳充电曲线的功能构建块。充电控制器214被配置为选择由伪最佳参数224限定的序列中的第一和/或下一个功能块（框310）。充电控制器214被配置为从传感器218、220和222接收电压、电流和温度的测量值作为输入，并计算电池202的充电状态和/或健康状态（框320）。基于电压、电流和温度的测量值以及充电状态和/或健康状态的计算值，充电控制器214被配置为参考在伪最佳参数224中限定的适配参数及其适配函数来适配伪最佳参数224的控制参数和阈值参数（框330和340）。充电控制器214被配置为根据由伪最佳参数224限定的功能块的充电策略给电池充电（框350）。在至少一些实施例中，充电控制器214被配置成基于测量的电池电流和/或测量的电池电压、使用闭环反馈控制来操作充电电路212，以实现功能构建块。特别地，充电控制器214被配置为基于测量的电池电流和/或测量的电池电压与目标电池电流和/或目标电池电压之间的差异（误差）来变化充电电流。以该方式，充电控制器214被配置成控制充电电流，以便跟踪如伪最佳参数224所指示的目标电池电流或目标电池电压。当电池充电时，充电控制器214被配置为通过将对应的阈值参数与相应的测量或计算值进行比较，来持续或周期性地检查是否满足触发条件（框360）。一旦满足了触发条件，充电控制器214就被配置为检查是否是序列的结束（框370）。如果序列中剩余更多功能块，则充电控制器214被配置为选择下一个功能块（返回到框310）。否则，如果序列中没有剩余功能块，则充电过程结束。通过利用由伪最佳参数224限定的伪最佳充电曲线，改进了充电控制器214的操作，并且减少了充电时间和/或电池退化。本文描述的方法、过程和程序指令（例如，充电曲线合成程序28）通过使处理器14和/或计算系统10能够系统性地导出特定电池的伪最佳充电曲线而作为整体地、分别地或组合地改进处理器14和计算系统10的运作，从而使得能够在计算受限的环境中实时实现以基于复杂模型的算法为基础的策略。如上面所讨论的，方法100提高了用于其中不可能在线运行完整的基于物理的电化学模型的应用（诸如消费者电子设备）的算法的技术水平。方法100有助于设计适配电池老化行为的电池充电的bms策略。利用系统性近似方法技术，可以以计算高效的方式捕获基于物理的bms的特征和优点。使用方法100导出的伪最佳充电曲线在充电期间将特定电池保持在防止加速老化的操作制度内（即，没有导致容量退化和安全问题的锂镀覆，并且没有导致电池膨胀、sei生长等的其他不合期望的反应），同时最小化充电时间，而不依赖于计算昂贵的基于物理的bms。在至少一个实施例中，用于上述方法和过程中的单独一个的编程指令（例如，充电曲线合成程序28）的非暂时性拷贝可以在非暂时性存储设备（诸如例如存储器16）的制造期间置于其中，或者通过例如分布介质（未示出）（诸如致密盘（cd））或通过网络通信模块22（从远程服务器）而置于现场（inthefield）。也就是说，可以采用具有程序实现的一个或多个分布介质来将程序分布到各种计算设备。虽然已经在附图和前述的描述中详细图示和描述了本公开，但是应当将其在性质上视为说明性的，而不是限制性的。应当理解，仅已呈现了优选实施例，并且期望保护落入本公开精神内的所有改变、修改和另外的应用。当前第1页12