[发明专利]针对基于电池模型的在线学习的插电式充电电流管理

权利要求书

1.一种车辆，其包括：

电池；和控制器，所述控制器被编程为经由参数估计算法来识别所述电池的参数的值，并且响应于外部电源耦合到所述车辆并在存在识别所述参数的所述值的请求的情况下向所述电池提供电流，将流到所述电池的所述电流从正常充电电流改变为预定的连续变化的充电电流，所述预定的连续变化的充电电流使所述参数估计算法的残余误差向零收敛。

2.如权利要求1所述的车辆，其中所述预定的连续变化的充电电流是在预定最大电流与预定最小电流之间正弦地变化的正弦电流。

3.如权利要求1所述的车辆，其中所述正常充电电流是大致恒定的电流。

4.如权利要求1所述的车辆，其中所述控制器还被编程为响应于所述残余误差下降到预定阈值以下，将所述电流改变为所述正常充电电流以对所述电池充电。

5.如权利要求1所述的车辆，其中所述预定的连续变化的充电电流的频率被配置成使得防止所述电流的变化率超出预定最大变化率。

6.一种用于对车辆的电池充电的系统，其包括：

控制器，所述控制器被编程为响应于在充电事件期间并且在存在使用参数估计算法识别所述电池的参数的值的请求的情况下外部电源向所述电池提供电力，将流到所述电池的电流从大致恒定的电流改变为预定的连续变化的充电电流，所述预定的连续变化的充电电流使所述参数估计算法的残余误差向零收敛。

7.如权利要求1所述的车辆或权利要求6所述的系统，其中所述控制器还被编程为响应于自从上次参数估计以来经过的时间超出预定持续时间而生成所述请求以识别所述值。

8.如权利要求1所述的车辆或权利要求6所述的系统，其中所述控制器还被编程为响应于自从上次参数估计以来所述电池的吞吐量超出预定吞吐量而生成所述请求以识别所述值。

9.如权利要求1所述的车辆或权利要求6所述的系统，其中所述参数估计算法是扩展卡尔曼滤波器。

10.如权利要求6所述的系统，其中所述控制器还被编程为响应于以预定准确度识别所述值，将所述电流改变回所述大致恒定的电流以对所述电池充电。

11.如权利要求6所述的系统，其中所述预定的连续变化的充电电流是在预定最大电流与预定最小电流之间正弦地变化的正弦电流。

12.如权利要求6所述的系统，其中所述预定的连续变化的充电电流被配置为将所述电流的变化率限制在预定最大变化率。

13.一种方法，其包括：

通过控制器，

响应于识别车辆的电池的参数的值的请求而使用参数估计算法识别所述值；

响应于充电事件，当外部电源耦合到所述车辆时，使用于对电池充电的电流是大致恒定的电流；以及

响应于在所述充电事件期间接收到识别所述电池的参数的所述请求而将所述电流改变为预定的连续变化的电流，所述预定的连续变化的电流使所述参数估计算法的残余误差向零收敛。

14.如权利要求13所述的方法，其还包括响应于所述残余误差下降到阈值以下，使所述电流是所述大致恒定的电流。

15.如权利要求13所述的方法，其中所述预定的连续变化的电流是在预定最大电流与预定最小电流之间正弦地变化的正弦电流。