[发明专利]电池测量的估计和补偿

说明书

公开了电池测量的估计和补偿。混合动力车辆或电动车辆包括用于存储和提供动能的牵引电池。为了牵引电池的有效操作，可能需要知道诸如荷电状态和电池功率限制的操作参数。所述操作参数可基于牵引电池的持续激励参数和牵引电池的测量偏差，其中，牵引电池的测量偏差取决于牵引电池的参数测量之间的时间差和温度差。控制器可执行指令以实现状态估计器，状态估计器被配置为基于牵引电池的持续激励参数和牵引电池的测量偏差来输出电池状态并根据状态估计器的输出来操作牵引电池，其中，牵引电池的测量偏差取决于牵引电池的参数测量之间的时间差和温度差中的至少一个。

技术领域

本申请总体上涉及计算电池荷电状态和电池功率容量。

背景技术

混合动力电动车辆和纯电动车辆依靠牵引电池来提供用于推进的动力。为了确保车辆的最优运转，可监测牵引电池的各种性能。一种有用的性能是电池功率容量，电池功率容量指示在给定时间电池可提供或吸收多少电力。另一有用的性能是电池荷电状态，电池荷电状态指示存储在电池中的电荷量。电池性能对于在充电/放电期间控制电池的操作是重要的，使电池保持在操作限制内并平衡电池的电池单元。

发明内容

一种车辆包括牵引电池，所述牵引电池包括多个电池单元和至少一个控制器。所述控制器被配置为实现状态估计器，所述状态估计器被配置为基于牵引电池的持续激励参数和牵引电池的测量偏差来输出电池状态，并根据状态估计器的输出来操作牵引电池，其中，牵引电池的测量偏差取决于牵引电池的参数测量之间的时间差和温度差。

在示例中，状态估计器应用递归估计和遗忘因子来产生输出。遗忘因子可以是基于牵引电池的持续激励的水平的。

在示例中，牵引电池可以受到持续激励。

在示例中，遗忘因子可以是基于电池温度、电池温度的变化率中的至少一个的。

在示例中，遗忘因子使用分布式扩展卡尔曼滤波器。

在示例中，状态估计器使用Arrhenius模型来确定电池参数。

在示例中，牵引电池包括多个电池单元。控制器将针对每个电池单元的电池单元输出作为电池状态的一部分而输出。

在此描述的各种方法可被用在车辆中或控制器中。一种控制车辆的方法可包括：将电荷存储在牵引电池中的多个电池单元中，并使用牵引电池的持续激励参数和牵引电池的测量偏差来从至少一个控制器输出电池状态估计，其中，牵引电池的测量偏差取决于牵引电池的参数测量之间的时间差和温度差。可根据由状态估计器的输出定义的荷电状态来操作牵引电池。

在示例中，操作步骤包括根据由状态估计器的输出定义的电池功率限制来控制牵引电池。

在示例中，输出步骤包括应用递归估计和遗忘因子来产生输出。

在示例中，遗忘因子是基于牵引电池的持续激励的水平的。

在示例中，牵引电池受到持续激励。

在示例中，遗忘因子是基于电池温度、电池温度的变化率中的至少一个的或者是基于电池温度和电池温度的变化率两者的。

在示例中，遗忘因子使用分布式扩展卡尔曼滤波器。

在示例中，输出步骤包括使用Arrhenius模型来确定电池状态。

在示例中，操作牵引电池的步骤包括使用针对每个电池单元的输出来操作多个电池单元。

在示例中，输出步骤包括降低状态估计器使用的加权因子，使得在状态估计器中对较新的数据给予更大权重。

在示例中，输出步骤包括基于查找表中的数据来设置遗忘因子。