[发明专利]根据电阻抗测量结果的梯度估计电池状态

说明书

本申请涉及根据电阻抗测量结果的梯度估计电池状态。一种用于估计电化学电池的电池状态的计算机实现的方法和电池状态估计系统，包括：根据提供的电阻抗测量结果(25)系列来计算(S18)电阻抗梯度，以生成电阻抗梯度(27)系列；以及使用计算装置(22)确定(S22)电化学电池(14)的电池状态，该计算装置(22)被配置为接收至少电阻抗梯度(27)系列作为输入，该计算装置(22)接收并处理至少提供的计算的电阻抗梯度(27)系列，以从中生成表示与电化学电池(14)相关联的电池状态(38)的至少一个输出信号。

技术领域

本发明涉及一种估计电化学电池的电池状态的计算机实现的方法。此外，本发明涉及一种用于估计电化学电池的电池状态的电池状态估计系统。

例如，计算机可以是微控制器。例如，计算机或微控制器可以包括处理单元、存储器和输入/输出端口。

背景

WO 2005/059579 A1和EP 1702219 B1描述了一种用于通过使用神经网络来估计电池的充电状态的装置和方法。该装置包括用于检测来自电池单元的电流、电压和温度的感测部以及基于从感测部向其传输的电流、电压和温度的数据和当前时间数据执行神经网络算法和学习算法的神经网络。

US 4678998A描述了一种电池状况监测器和监测方法。

JP 2003-249271 A和JP 4038788 B2描述了实时确定电池的劣化状态和残余容量。在一个示例中，作为操作中的电池的操作参数，测量单元可以周期性地测量和采样电池的电压、电流、内部阻抗和温度。电池的内部阻抗是通过向电池添加1kHz和100mA的AC信号来测量的。第一神经网络可以基于来自测量单元的电池的操作参数将劣化状态判定为“正常”、“提醒(caution)”和“劣化”，以及第二神经网络可以基于电池的操作参数和来自第一神经网络的劣化状态判定残余容量。

US 6307378B1描述了一种用于测量电化学池(cell)和电池(battery)阻抗的方法和装置。

WO 03/071617 A2描述了一种用于确定电化学池(诸如电池)的状况参数的方法。在一个示例中，诸如终端电压、电池电压、负载电流、充电电流、环境温度、电池表面温度、终端温度、内部电池温度和阻抗信号的测量结果信号被传递到特征提取处理算法，该算法生成特征向量和特征标志。来自特征向量的数据被传递到用于初始电池容量充电状态估计的神经网络ISOC预测器、以及用于在操作期间连续预测SOC的神经网络CSOC预测器。在另一示例中，包含在特征向量中的信息被神经网络SOH分类器、线性/统计SOH分类器和模糊逻辑SOH分类器用于健康状态分类。

WO 2016/208745 A1及其翻译DE 112016002873 T5描述了一种识别电池的充电状态或放电深度的方法。该方法包括针对多个频率确定电池的正极和负极之间的复阻抗。

WO 2017/110437 A1及其翻译DE 11 2016 003 789 T5描述了一种估计锂离子电池的残余容量的估计设备。

WO 2016/080111 A1及其翻译DE 11 2015 005 201 T5描述了一种用于估计蓄电池的剩余存储电量的估计设备。

US 2013/0307487 A1和US 8994340 B2描述了一种用于在不使用温度传感器的情况下通过测量池(cells)的阻抗并使用该阻抗确定温度，来确定电池组中池的温度的方法和系统。

WO 00/16083和EP 1129343 B1描述了一种在n个离散频率处测量池(cell)或电池的复导抗的实部和虚部的设备。该设备通过评估等效电路模型的组件来确定池/电池的性质。

发明概述

本发明的一个目的是提供一种基于电阻抗测量结果来估计电化学电池的电池状态的新方法。期望的是，该方法使用被包括在关于不同测量频率的电阻抗测量结果系列中的信息。