用于估算电池与电接地极之间的绝缘电阻的方法和系统

摘要

一种用于估算电池(Batt)的一个端子与电接地极之间的绝缘电阻的方法，该方法包括：-将一个测量线路(CM)连接至该电池(Batt)的一个端子，所述测量线路包括一个具有已知值的电阻(R)和一个电容(CE)；并且-施加(1)一个已知的、具有输入电压(Ue)的输入信号。该方法进一步包括：-测量(2)在位于该具有已知值的电阻(R)与该电容(CE)之间的一个点(P)与该大地之间的输出电压；-确定(3)由该电容(CE)和该绝缘电阻(Risol)构成的一个偶极子的复阻抗或者确定一个微分方程的多个参数；并且-由该微分方程的这些参数或所述复阻抗来确定(4)该绝缘电阻(Risol)。

说明书

技术领域

本发明的技术领域涉及电偶极子的测量，并且更确切地涉及在例如包 括高电压电池的车辆内测量绝缘电阻。

背景技术

在包括高电压电池的电动车辆或电动混合动力车辆中，在电池的与高 电压相联的一个点(例如：电池的正极或负极端子或电池的电池单元之间 的连接器，或者是高电压总线)与车辆的电接地极之间的绝缘电阻是一个 不可或缺的安全部件。事实上，正是绝缘电阻使得有可能防止对于车辆乘 员或是对于与车辆发生接触的有生命的有机体的任何电击。

测量这个电阻是不可或缺的以便在第二次绝缘故障发生之前检测然后 修正任何绝缘故障。这是因为双重故障可以产生短路。更一般地，双重故 障即便在没有短路的情况下如果人员触摸车辆车身也可能造成危险。例如， 在正极端子与车身相连而负极端子接地的情况下，脚立于地上的使用者触 摸车身就会直接接触到电池的这两个正极和负极端子。

现有技术中已知了使用连接至电池的一个或这两个端子的一种测量线 路。这种想法是然后在该测量线路的多个不同位置执行测量，这使得测量 是复杂的。

现有技术中还已知了使用一个包括耦合电容的测量线路。这种想法是 然后使用耦合电容的、被假设为已知的值来测量绝缘电阻。

例如，专利申请JP 2003-250201披露了一种用于测量该绝缘电阻的线 路。这种测量线路包括一个电容，其值被假设为已知以便进行绝缘电阻的 测量。然而，普通的电容总体上具有随温度、跨过它们的端子的电压或它 们的使用时间而变的值。为使这一假设具有良好的基础并且使得测量可靠， 因此有必要使用一种贯穿其寿命具有稳定的值的电容。这总体上意味着相 对于普通电容而言更高的成本。

因而展现出的是现有测量技术不是可靠的、是复杂的或是涉及较高的 成本。

发明内容

因而本发明的一个目标是针对上述缺点找到解决方案而提供一种用于 测量绝缘电阻的方法。

根据本发明的一个实施例和实施方法，提供了一种简单的测量方法， 该方法仅要求一个单一的测量点。

因而本发明的一个主题是一种用于估算一个电池端子与电接地极之间 的绝缘电阻的方法，该方法包括：

-将一个测量线路的输出端子连接至该电池的一个端子，所述测量线路 包括一个具有已知值的电阻和一个电容；并且

-对该测量线路的一个输入端子施加一个已知的、具有一个输入电压的 输入信号。

根据一个总体特征，该方法进一步包括：

-测量在位于该具有已知值的电阻与该电容之间的一个点与大地之间 的输出电压；

-确定由该电容和该绝缘电阻构成的一个偶极子的一个复阻抗、或者确 定将该输出电压和该输入电压相联系的一个微分方程的多个参数；并且

-使用该微分方程的这些参数或所述复阻抗来确定该绝缘电阻。

因而有可能用一个单一的测量点来测量绝缘电阻，而无需假定已知该 测量线路的电容的值。这是有利的，因为这允许用一个普通电容来获得一 种简单且可靠的测量。

根据一个特征，使用该微分方程的这些参数或所述复阻抗还确定了该 测量线路的该电容。

根据另一个特征，所施加的输入信号是一种方波信号。

这种方波信号具有的优点是易于产生并且含有相对幅值已知的大量谐 波。

根据一个实施例，确定该微分方程的这些参数包括：

-以一个一阶线性滤波器对该微分方程进行滤波以便获得将经滤波的 输入电压和经滤波的输出电压相联系的一个第二方程；

-使用该输入电压来确定该经滤波的输入电压；

-使用该输出电压来确定该经滤波的输出电压；并且

-确定所述第二方程的多个参数，该第二方程的所述参数等于该微分方 程的这些参数。

滤波的使用允许克服从该微分方程来计算输入电压的和输出电压的导 数这一问题。特别是，这些输入和输出电压是有噪音的，这一事实使得计 算它们的导数是有难度的。

根据这一实施例的一个特征，所述测量该输出电压是在若干不同时刻 进行的，并且这种确定所述第二方程的这些参数使用了以在所述若干不同 时刻测量出的输出电压和输入电压的这些值进行的最小二乘法。

因此有可能根据一种简单的方法使用该第二方程来确定该微分方程的 这些参数。于是从这些参数将能够推导出该测量线路的绝缘电阻和电容的 值。

根据另一个实施例，该方法进一步包括在至少一个频率下对测量的输 出电压进行频率分析，其方式为针对至少这一频率来确定该复阻抗的值， 所述对该测量线路的输入端子施加一个输入信号、所述测量该输出电压、 所述频率分析以及所述确定该复阻抗的值是由一个网络分析器来执行的。

可以降低网络分析器的功能性，因为它在一个减小的频率范围上并且 以大约百分之十的测量精度就足以标准一个复传递阻抗。

根据这一实施例的一个特征，该方法进一步包括对测量出的输出电压 进行数字化并且这种频率分析是借助于对于经数字化的输出电压的傅立叶 变换或戈泽尔(Goertzel)滤波来进行的。

然后可以根据一种传统方法使用傅立叶变换来进行这种频率分析。有 利地，该频率分析可以使用戈泽尔滤波。戈泽尔滤波比傅立叶变换更快， 因为无需计算整个频谱而是仅限于计算傅立叶变换的频谱的一条线。

根据一个特征，这种频率分析是在该输入电压的基频和/或在该输入电 压的两个谐波处执行的。

然后就有可能针对基频并且针对这两个谐波中的每一者来确定一个绝 缘电阻。一种三重确定允许了从这三个结果中通过例如一个表决系统来选 择出正确的测量值。它还允许在这三个确定值之间的分散性过大的情况下 拒绝这些测量值。

本发明的另一个主题是一种用于估算电池的一个端子与电接地极之间 的绝缘电阻的系统，该系统包括一个测量线路，该测量线路包括一个输出 端子、一个输入端子、一个具有已知值的电阻以及一个电容，该输出端子 与该电池的一个端子相连并且该输入端子旨在接收一个已知的、具有输入 电压的输入信号。

根据一个总体特征，该系统进一步包括：

-用于测量在位于该具有已知值的电阻与该电容之间的一个点与大地 之间的输出电压的一个器件；

-用于确定由该电容和该绝缘电阻构成的一个偶极子的复阻抗、或者确 定将该输出电压和该输入电压相联系的一个微分方程的这些参数的一个器 件；以及

-使用该微分方程的这些参数或所述复阻抗来确定该绝缘电阻的一个 器件。

附图说明

通过阅读仅以非限制性实例的方式并参见附图给出的以下说明，将显 现其他的目的、特征和优点，在附图中：

-图1展示了根据本发明一个实施例的测量线路的示意图；

-图2展示了根据本发明第一实施例的一种测量方法；并且

-图3展示了根据本发明第二实施例的一种测量方法。

具体实施方式

在图1中，示出了一个测量线路CM，包括一个电阻R和一个电容CE， 该测量线路连接至电动车辆装备的高电压电池Batt的一个端子上。电池Batt 是例如该电动车辆的一个后轮或前轮驱动电池。

借助于测量线路CM，就可以确定绝缘电阻Risol。电阻Risol是电池 Batt的一个端子或任何其他点与该车辆的电接地极M之间的电阻。

测量线路CM包括一个旨在接收输入电压Ue的输入端子和一个与电池 Batt的这些端子之一相连的输出端子。测量线路CM的电阻R具有已知的 值并且该测量线路的耦合电容CE具有一个将要确定的值。

为了一方面确定电容CE并且另一方面确定在与线路CM相连的这个端 子与大地之间的电阻Risol，将跨过包括与电阻Risol串联的电容CE的一个 偶极子的这些端子来测量一个输出电压Us。为此目的，将测量一个点P与 电接地极M之间的电压，所述点P是处于电阻R与电容CE之间。

在图2中，根据第一实施例示出了一种测量方法，该测量方法允许测 量该输出电压并且从这个输出电压来推导出Risol和CE的值。该方法包括：

-一个第一步骤(步骤1)：将一个具有已知幅值和频率的输入信号施 加至该测量线路CM的输入端子。例如，该输入信号是频率为0.5Hz、高 值为5伏特并且低值为0伏特的一个方波电压Ue。

-一个第二步骤(步骤2)：测量该输出电压Us；

-一个第三步骤(步骤3)：确定该输入电压Ue与输出电压Us之间的 一个微分方程的多个参数。这个微分方程是例如使用传递函数来获得的。

为此目的，对于包括串联的电阻R、耦合电容CE和绝缘电阻Risol的 这个线路应用了一种电压分配器的关系式。于是获得了以下传递函数：

$\frac{U_s}{U_e}=\frac{1+R_{\mathrm{isol}}·\mathrm{CE}·s}{1+\mathrm{CE}·(R_{\mathrm{isol}}+R)·S}$

其中s是拉普拉斯变量。

然后从这个传递函数推导出对应的微分方程。使用了以下关系式：

$a_0·u_s\left(t\right)+{\stackrel{·}{u}}_s\left(t\right)=b_0·u_e\left(t\right)+b_1·{\stackrel{·}{u}}_e\left(t\right)$    (方程1)，

变量具有以下变化：

$\left(\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{isol}}·\mathrm{CE}=\frac{b_1}{a_0}\\ \mathrm{CE}·(R_{\mathrm{isol}}+R)\frac{1}{a_0}\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{isol}}=R·\frac{b_1}{1-b_1}\\ \mathrm{CE}=\frac{1}{R}·\frac{{1-b}_1}{a_0}\end{array}\right)$

该第一方程(方程1)接着将被用来确定参数a₀、b₀和b₁。

为此目的，对方程1应用被称为PMF(“泊松矩函数”)方法的方法。 为此目的，该方法的步骤3包括：

-一个通过具有以下一阶形式的滤波器F1对该微分方程(方程1)进 行滤波的步骤(步骤3A)：

其中参数λ是一个用于调整该PMF方法的参数。它可以例如相对于有 待确认的系统的带宽的值是固定的。

于是获得了下式：

$a_0{F}_1\left\{u_s\left(t\right)\right\}+F_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_s\left(t\right)\right\}=b_0{F}_1\left\{u_e\left(t\right)\right\}+b_1{F}_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_e\left(t\right)\right\}$    (方程2)，

其中F₁{}表示通过滤波器F1进行滤波。因而获得了第二方程，该第二 方程包括滤波后的输入电压和滤波后的输出电压。

滤波器F1的采用允许避免要计算输入和输出信号的这些直接时间导数 和所代表的难度。这是因为，在真实情况下下由于噪声的存在影响 着信号u_s(t)和u_e(t)而使得这些导数的计算是困难的。

该方法还包括：

-确定(3B)经滤波器F1滤波后的输入电压F₁{u_e(t)}并且确定经滤波器 F1滤波后的输入电压导数并且

-确定(3C)经滤波器F1滤波后的输出电压F₁{u_s(t)}并且确定经滤波器 F1滤波后的输出电压导数

为了计算F₁{u_e(t)}、F₁{u_s(t)}和这些项并且为了进行3B 和3C这两个步骤，使用了测量出的输出电压Us、具有已知值的输入电压 Ue以及以下方程：

$\left(\begin{array}{c}\stackrel{·}{z}\left(t\right)=\mathrm{Az}\left(t\right)+\mathrm{Bx}\left(t\right)\\ X\left(t\right)=\mathrm{Cz}\left(t\right)\end{array}\right)$    (方程3)

其中，

$A=\left(\begin{array}{cc}-\lambda & 0\\ \lambda & -\lambda \end{array}\right);B=\left(\begin{array}{c}\lambda \\ 0\end{array}\right);C=\left(\begin{array}{cc}\lambda & -\lambda \\ >0& 1\end{array}\right)$

$z\left(t\right)=\left(\begin{array}{c}{F}_0\left\{x\left(t\right)\right\}\\ F_1\left\{x\left(t\right)\right\}\end{array}\right);X\left(t\right)=\left(\begin{array}{c}{F}_1\left\{\stackrel{·}{x}\left(t\right)\right\}\\ F_1\left\{x\left(t\right)\right\}\end{array}\right)$

其中x(t)是信号U_s(t)或U_e(t)。

接着，该方法包括一个步骤3D，在该步骤的过程中确定所述第二方程 的这些参数。

为此目的，如果F₁{u_s(t)}、F₁{u_e(t)}和这些项是从步骤 3B和3C已知的，则方程2，$F_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_s\left(t\right)\right\}={-a}_0{F}_1\left\{u_s\left(t\right)\right\}+b_0{F}_1\left\{u_e\left(t\right)\right\}+b_1{F}_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_e\left(t\right)\right\}$的参 数a₀、b₀和b₁就可以例如使用一种被称为“最小二乘”的方法来推导出。

为了进行该最小二乘法，在方程2中使得时间参数t从t₁变化到t_N。通 过示例性实施例的方式，例如在10ms的采样周期以及0.5Hz的方波信号 Ue(t)的情况下，可以用覆盖该信号Ue(t)的一个周期的方式来提供该时间 参数的变化。也可以使得时间参数在更大的时间间隔上变化从而获得对方 程2的这些参数的更好估算。

通过这种变化，然后就可以获得以下矩阵形式：

Y＝ΓΘ    (方程4)

其中：

$Y=\left(\begin{array}{c}{F}_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_s\left(t_1\right)\right\}\\ ·\\ ·\\ ·\\ F_1\left\{\stackrel{·}{u_s}\left(t_N\right)\right\}\end{array}\right);\Gamma =\left(\begin{array}{ccc}-F_1{\{u}_s\left(t_1\right)\}& F_1{\{u}_e\left(t_1\right)\}& F_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_e\left(t_1\right)\right\}\\ ·& ·& ·\\ ·& ·& ·\\ ·& ·& ·\\ -F_1{\{u}_s\left(t_N\right)\}& F_1{\{u}_e\left(t_N\right)\}& F_1\left\{{\stackrel{·}{u}}_e\left(t_N\right)\right\}\end{array}\right);\Theta =\left(\begin{array}{c}{a}_0\\ b_0\\ b_1\end{array}\right)$

由此，有待确定的这些参数的矢量Θ可以被计算成：

Θ＝(Γ^TΓ)^-1Γ^TY    (方程5)，

其中“^T”指示转置而“^-1”指示矩阵求逆运算。

最后，该方法包括一个第四步骤(步骤4)：使用所述这些参数来确定 绝缘电阻Risol并且确定电容CE。为此目的，使用了来自方程1的变量变 化：

$\left(\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{isol}}·\mathrm{CE}=\frac{b_1}{a_0}\\ \mathrm{CE}·(R_{\mathrm{isol}}+R)=\frac{1}{a_0}\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{isol}}=R·\frac{b_1}{1-b_1}\\ \mathrm{CE}=\frac{1}{R}·\frac{{1-b}_1}{a_0}\end{array}\right)$

所呈现的这种测量方法由此允许在仅仅一次施行所展示的方法结束时 估算出绝缘电阻Risol和电容CM的值。

根据另一个示例性应用，还可以提供迭代辨识方法，根据这种方法计 算出绝缘电阻Risol和电容CE的值，然后通过在每次迭代时实施所展示的 测量方法来对这些计算出的值进行更新。

计算步骤3A、3B、3C、3D和4是例如通过整合到一个数字处理单元 中的一个或多个计算组块来施行的。施行步骤3A、3B、3C、3D和4的这 些计算组块可以采取软件模块的形式或者它们中的一些可以采取逻辑电路 的形式。

为了确定电阻Risol和电容CE，根据一个第二实施例，可以测量出图1 所展示的、包括与电阻Risol串联的电容CE的这个偶极子的复传递阻抗Z。

复传递阻抗Z是通过以下阻抗方程与输出电压Us相联系的：

Us＝Z·i    (方程6)

其中，

Us和i分别是输出电压Us和作为指数写入偶极子中的强度i。

使用一个网络分析器来测量该复阻抗Z。

该网络分析器与该测量线路CM的输入端子相连从而发送一个具有电 压Ue的、其幅值和频率已知的输入信号。该网络分析器还将测量该偶极子 的这些端子的输出电压Us。为此目的，在该网络分析器与该测量线路之间 使用了一个模数转换器。这个模数转换器将对电压Us进行采样，该电压接 着以采样的形式被传输给该网络分析器。

在图3中，示出了根据该第二实施例的这种测量方法，该测量方法允 许使用复阻抗的测量值来确定绝缘电阻Risol和该测量线路CM的电容CE 的值。

这种方法包括：

-将一个具有电压Ue的输入信号施加(步骤1)到该测量线路的输入 端。这种施加是通过该网络分析器来施行的，该网络分析器可以例如在线 路CM的输入端子上产生一个输入电压Ue；

-测量(步骤2)跨过包括测量线路CM的电容CE和绝缘电阻Risol 的该电偶极子的这些端子的输出电压Us。这种测量是借助于一个模数转换 器进行的，该模数转换器将电压Us数字化(步骤2A)以便将其以采样好 的形式传输给该网络分析器；

-确定(步骤3)该偶极子的复阻抗Z。这个确定步骤包括以至少一个 频率f来对该数字化的输出电压进行频率分析并且针对与这些频率f所对 应的角频率Ω(Ω＝2π·f根据本领域技术人员众所周知的公式)中的每一者 来计算复阻抗Z的角度和模量。这种确定进一步包括针对这些角频率Ω中 的每一者、根据以下方程、使用阻抗Z的模量和角度来计算该偶极子的复 阻抗的值：

Z＝R·e^iθ，

其中R代表复阻抗Z的模量并且θ代表复阻抗Z的角度(或相位)。

这个确定步骤是通过该网络分析器进行的。

根据一个实施例，这种频率分析是在一个频率区间(例如从1kHz到5 kHz，这取决于部件R、Risol和CE的标称值)上进行的并且包括对该数字 化的输出电压的快速傅立叶变换或FFT(根据本领域技术人员所熟知的缩 写)。

根据另一个实施例，这种频率分析可以是借助于戈泽尔滤波来进行的。 戈泽尔滤波更快，这是因为与傅立叶变换相比，它并不要求对整个频谱进 行计算而是仅限于对所采样的傅立叶变换的一条频谱线进行计算。

根据这两个实施例，可以使用一种方波信号来作为输入信号，对于该 方波信号而言多个不同频率分量的相对幅值是已知的。更准确地说，在采 取+1或-1的值的方波信号的情况下，该方波信号在基频下的分量的幅值为 4/π，3^rd谐波的幅值为4/(3·π)，并且5^th谐波的幅值为4/(5·π)。

在戈泽尔滤波的情况下，这种频率分析可以仅在该具有电压Ue的输入 信号的基频、3^rd谐波和5^th谐波所对应的这些频谱线上进行。

在傅立叶变换的情况下，则可以对这个具有电压Ue的信号的、包含这 些频率的一部分频谱进行分析。

在戈泽尔滤波或傅立叶变换的情况下，对于基频、3^rd谐波和5^th谐波的 这些线中的每一者，都对应地使用输出电压与输入信号的幅值之比以及输 出电压与输入信号之间的相位差来推导出复阻抗的模量和复阻抗的相位。 于是就可以计算出针对与各条线相对应的这些角频率的复阻抗。

根据一个实施例，将选择该输入信号的与所述基频相对应的频率从而 使得输出电压的频谱的信噪比最小化。例如，这通过以下方式是可能的： 避开与位于车辆的电子器件的另一部分中的功率电子器件(例如像转换器) 相关联的这些频率、或者避免与来自这些功率电子器件的信号的频谱混淆 相关联的问题。

输入信号的频率还可以随部件R、Risol和CE的标称值而变来进行选 择。或者替代地，输入信号的频率可以按一种方式选择成使得要使用的电 容CE是小的。这是因为总体上，电容量越高，成本越高。

该方法进一步包括：

-使用针对所考虑的至少一个频率的阻抗来确定(步骤4)绝缘电阻 Risol和该测量线路CM的电容CE的值。为此目的，使用以下方程：

Z＝Z1+i·Z2＝R·e^iθ

Risol＝-((Z1²-Z1+Z2²)·R)/(Z1²-2×Z1+Z2²+1)

CE＝(Z1²-2×Z1+Z2²+1)/(Ω·Z2·R)    (方程7)，

其中Z1和Z2对应地代表复阻抗Z的实部和虚部，并且Ω代表已经针 对其确定了复阻抗的角频率。

计算步骤4例如是由整合到该网络分析器的数字处理单元中的一个计 算组块来施行的。施行了步骤4的这个计算组块可以采取多个软件模块的 形式或是采取逻辑电路的形式。

例如，在已经针对若干频率估算了复阻抗的情况下，可以由这些复阻 抗中的每一者来推导出绝缘电阻Risol的一个值。然后可以比较这些不同的 绝缘电阻以便查验测量的相关性。

另外，在该测量线路是永久安装在电池Batt的端子上的情况下，如果 电容CE的值从其标称值偏移，对电容CE的测量则允许检测电容的老化。 在例如非正常老化的情况下，这就允许获得针对车辆电子器件的一种车载 诊断功能。

根据这两个实施例的在图2或3中所展示的一种示例性应用，更特别 重要的是检测故障。允许确定该绝缘电阻的值是否小于某一值的一种估算 就足以检测绝缘故障。这因而允许降低测量精度上的限制(降低测量时间 间隔、降低电阻R的精度或信号Ue的精度)并且从而降低这种估算解决方 案的成本或使得这种估算解决方案更快。例如，在400伏特电池的情况下， 确定出该绝缘电阻具有的值小于1MegaOhm就足够了。