使用多个采样率的电池状态评估器

摘要

本发明涉及使用多个采样率的电池状态评估器。一种用于评估车辆电池参数的方法，其使用两种不同的采样率。该方法以高采样率采样电池的端电压和电流来评估该电池的开路电压和高频电阻。电池的充电状态(SOC)根据该开路电压而获得。接着，该电池的端电压和电流以低采样率被再次采样。其他电池参数可以从该低率采样的信号中提取。接着，根据这两种采样率而获得的所有电池参数被一起用来预测电池的功率。

说明书

技术领域

本发明总体涉及一种使用多个采样率评估电池参数的方法，并尤其是，一 种使用两个不同的采样时间评估电池参数的方法，其中以高采样率采样电池端 电压和电流来评估电池开路电压(OCV)和高频电阻，以及以低采样率再次采 样电池端电压和电流来评估可以被用于评估电池功率的电池参数。

背景技术

电动车辆正变得越来越普及。这些车辆包括混合动力车辆，诸如增程电动 车(EREV)，其组合电池和主动力源，诸如内燃机、燃料电池系统等，以及纯 电力车辆，诸如电池电动车(BEV)。所有这些类型的电动车采用包括多个电池 单元的高压电池。这些电池可以是不同的电池类型，诸如锂离子、镍金属氢化 物、铅酸等。用于电动车辆的典型高压电池可包括196个电池单元、提供大约 400volts功率。该电池可以包括各个电池模块，其中每个电池模块可包括一定数 量的电池单元，诸如12个单元。各个电池单元可被串联地电联接，或者一组单 元可被并联地电联接，其中在模块中的多个单元被串联连接以及每个模块被并 联地电联接至其他模块。不同的车辆设计包括不同的电池设计，其为了特定应 用而采用各种不同的折衷和优势。

电池在为电动车辆和混合动力车辆提供动力中起着重要的作用。电池控制 和功率管理的有效性对车辆性能、燃料经济、电池寿命以及乘客舒适性是必需 的。对于电池控制和功率管理，电池的两种状态，即，充电状态(SOC)和电 池功率，需要被预测或评估，以及实时监控，因为它们在车辆运行期间是不可 测量的。电池充电状态和电池功率可以通过使用简单的电池等效电路模型来评 估，该简单的电池等效电路模型通过使用电池的端电压和电流来定义电池的开 路电压(OCV)，电池的欧姆电阻以及包括电阻和电容的RC对。因此，两种电 池状态都必须从电池端电压和电流评估的电池参数中获得。少数电池状态评估 算法已经在现有技术中通过使用不同的方法论而发展，并且一些算法已经在车 辆中实施。

众所周知，电池动态通常是非线性的并且高度依赖于电池运行条件。然而， 对于机载(onboard)电池参数评估，具有少量频率模式的线性模型被用于近似 特定应用的电池主导动态，诸如功率预测或SOC评估。其原因主要是由于可用 于机载应用的有限的计算能力和存储器。事实上，即使存在无限的计算能力和 存储器，也不能保证在具有尽可能多频率模式的复杂模型中的所有电池参数的 精确评估，因为信号的激励(正常情况下是电池端电压和端电流)是有限的。 因此，对于特定应用，只要由模型的不确定性引发的评估误差在可接受的范围 内，那么在一个模型中包括所有的频率模式是既不现实也没有必要的。

为了最小化存储器和计算成本，尽可能简单的电池模型受到更多偏爱。另 一方面，不同的应用需要被不同的频率模式特征化。例如，以电池的高频电阻 为特征的特征频率比以电池功率变化为特征的特征频率要高很多。具有有限频 率模式的简单模型不可避免地引入了误差和不确定性，因为其不能全面包括对 于各种不同应用的所有特征频率。

美国专利申请号No.11/867,497，其于2007年10月4日提交、现在以公开 号No.U.S.2009/0091299公开、名称为“Dynamically Adaptive Method For  Determining The State of Charge of a Battery”(用于确定电池充电状态的动态自 适应方法)、被转让给本发明的受让人并在此引入参考，该申请公开了一种通过 使用四个电池参数，即，电池OVC，欧姆电阻，以及RC对的电阻和电容来确 定电池充电状态和电池功率的方法。

现有存在的电池状态评估算法基于单个的采样率。在未增加更多动态分量 (即，额外的频率模式)到电池模型中的情况下，这些算法在捕获SOC评估中 的快动态和功率预测中的慢动态方面都存在困难。因此，算法的精确性和鲁棒 性在多个应用中被折衷。换句话说，测量电池端电压和电流的采样率通常太快 而不能精确地确定从RC对产生的参数，其导致了在时间中任一给定点的电池 功率容量的有些不精确的表示。

发明内容

根据本发明的教导，公开了一种用于评估车辆电池参数的方法，其使用两 种不同的采样率。该方法以高采样率采样电池的端电压和电流来评估该电池的 开路电压和高频电阻。该电池的充电状态(SOC)根据该开路电压而获得。接 着，该电池的端电压和电流以低采样率被再次采样。其他电池参数可以从该低 率采样的信号中提取。接着，根据这两种采样率而获得的所有电池参数被一起 用来预测电池的功率。

本发明进一步包括下面的解决方案：

解决方案1.一种用于确定电池的参数的方法，所述方法包括：

定义该电池的等效电路模型，其包括电池开路电压、电池欧姆电阻、 以及包括RC对电压、RC对电阻和RC对电容的RC对；

定义第一采样率和第二采样率，其中第一采样率比第二采样率快；

以第一采样率采样电池端电压、电池端电流和电池温度；

定义电池端电压关系；

定义RC电压关系；

使用该电池端电压关系和该RC对电压关系来确定包含多个第一系数 的电池动态关系；

回归该电池动态关系来获得该多个第一系数；

使用该多个第一系数来确定该电池开路电压和该电池欧姆电阻；

使用该电池开路电压和所采样的电池温度来确定电池充电状态；

以第二采样率再次采样该电池端电压、该电池端电流和该电池温度；

在第二采样时间再次计算该RC对电压；

回归再次计算的RC对电压来获得多个第二系数；

使用该多个第二系数来评估该RC对电阻和电容；以及

使用该开路电压、该欧姆电阻、该RC对电阻和该RC对电容来确定经 过一定时间周期的电池的预测功率。

解决方案2.根据解决方案1的方法，其中第一采样时间为0.1秒以及第二 采样时间为1秒。

解决方案3.根据解决方案1的方法，其中定义该电池端电压关系使用等式：

V(kT₁)＝V_oc+I(kT₁)R+V_d(kT₁)

其中T₁是快采样率，k＝1，2，3...，V是该电池端电压，I是该电池端电流，V_oc是该 开路电压，R是该欧姆电阻，V_d是该RC对上的电压，以及kT₁是瞬时时间。

解决方案4.根据解决方案1的方法，其中定义该RC对电压使用等式：

$V_d\left({\mathrm{kT}}_1\right)=\exp (-\frac{T_1}{R_{d1}{C}_{d1}})V_d\left((k-1)T_1\right)+R_{d1}(1-\exp (-\frac{T_1}{R_{d1}{C}_{d1}}))I\left((k-1)T_1\right)$

其中V_d是该RC对的电压，k是瞬时时间，T₁是该第一采样率，R_d1是在第一采样 率的RC对电阻，C_d1是在第一采样率的RC对电容以及I是该电池端电流。

解决方案5.根据解决方案1的方法，其中该电池动态关系使用等式：

V(kT₁)＝θ₁+θ₂V((k-1)T₁)+θ₃I(kT₁)+θ₄I((k-1)T₁)

其中θ₁，θ₂，θ₃和θ₄是该多个第一系数，V是该电池端电压，k是瞬时时间，T₁是该 第一采样率以及I是该电池端电流。

解决方案6.根据解决方案5的方法，其中该多个第一系数由以下等式定义：

θ₁＝(1-exp[-T₁/(R_d1C_d1)])V_oc

θ₂＝exp[-T₁/(R_d1C_d1)]

θ₃＝R

θ₄＝(1-exp[T₁/(R_d1C_d1)])R_d1

其中R_d1是在第一采样率的该RC对电阻，C_d1是在第一采样率的该RC对电容，V_oc是该开路电压以及R是该欧姆电阻。

解决方案7.根据解决方案6的方法，其中使用该多个第一系数来确定该电 池开路电压和该电池欧姆电阻包括使用等式：

V_oc＝θ₁/(1-θ₂)

R＝θ₃。

解决方案8.根据解决方案1的方法，其中确定该电池充电状态包括使用查 询表。

解决方案9.根据解决方案1的方法，其中获得多个第二系数包括使用等式：

${\mu }_1=\exp (-\frac{T_2}{R_d{C}_d})$

${\mu }_2=R_d(1-\exp (-\frac{T_2}{R_d{C}_d}))$

其中μ₁和μ₂是该第二系数，T₂是该第二采样率，R_d是RC对电阻以及C_d是RC 对电容。

解决方案10.根据解决方案1的方法，其中评估RC对电阻和电容包括使用 等式：

$R_d=\frac{{\mu }_2}{1-{\mu }_1}$

$C_d=\frac{T_2}{R_d\ln \left({\mu }_1\right)}$

其中R_d是RC对电阻，C_d是RC对电容，T₂是该第二采样率，以及μ₁和μ₂是该 第二系数。

解决方案11.根据解决方案1的方法，其中确定预测的电池放电(分别地 充电)功率包括使用等式：

$P\left(t\right)=\frac{V_{\min }(V_{\mathrm{oc}}-V_{\min })}{{R+R}_d}+V_{\min }(\frac{V_{\min }-V\left({\mathrm{kT}}_2\right)}{R}+\frac{(V_{\min }-V_{\mathrm{oc}})}{R+R_d})\exp (-\frac{R+R_d}{{\mathrm{RR}}_d{C}_d}t)$

其中，P(分别地-P)是预测的放电(分别地充电)功率，V_oc是该开路电压，R 是该开路电阻，R_d是RC对电阻，C_d是RC对电容，T₂是该第二采样率，V是 该端电压，V_min(分别地充电V_max)是被允许的端电压的最小值(分别地最大值)， 以及t＞0被设定来预测在下一个t秒中的最大放电(分别地充电)功率(分别地 -P)。

解决方案12.根据解决方案1的方法，其中该电池是锂离子电池。

解决方案13.根据解决方案1的方法，其中该电池是车辆电池。

解决方案14.一种用于确定电池的参数的方法，所述方法包括：

定义该电池的等效电路模型，其包括电池开路电压、电池欧姆电阻、 以及包括RC对电阻和RC对电容的RC对；

定义第一采样率和第二采样率，其中第一采样率比第二采样率快；

以第一采样率采样电池端电压和电池端电流；

使用以第一采样率采样的该电池端电压和该电池端电流来确定电池开 路电压和电池欧姆电阻；

以第二采样率再次采样该电池端电压和该电池端电流；以及

使用该再次采样的电池端电压和电池端电流来确定该RC对电阻和该 RC对电容。

解决方案15.根据解决方案14的方法，还包括使用该开路电压、该欧姆电 阻、该RC对电阻和该RC对电容来确定经过一定时间周期的电池的预测功率。

解决方案16.根据解决方案14的方法，其中确定该开路电压和该欧姆电阻 包括使用电池端电压关系和RC对电压关系来确定包含多个系数的电池动态关 系、回归该电池动态关系来获得该多个系数并使用该多个系数来确定该电池开 路电压和该电池欧姆电阻。

解决方案17.根据解决方案14的方法，其中确定RC对电阻和电容包括在 第二采样时间计算RC对电压、并回归该RC对电压来获得多个系数以及使用该 多个系数来评估该RC对电阻和电容。

解决方案18.根据解决方案14的方法，其中电池是锂离子电池。

解决方案19.一种用于确定电池的参数的方法，所述方法包括：

定义该电池的等效电路模型，其包括电池开路电压、电池欧姆电阻、 以及包括RC对电阻和RC对电容的RC对；

定义第一采样率和第二采样率，其中第一采样率比第二采样率快；

以第一采样率采样电池端电压和电池端电流；

使用以第一采样率采样的电池端电压和电池端电流来确定电池开路 电压和电池欧姆电阻，包括使用电池端电压关系和RC对电压关系来确定包含多 个系数的电池动态关系、回归该电池动态关系来获得该多个系数并使用该多个 系数来确定该电池开路电压和该电池欧姆电阻；

以第二采样率再次采样该电池端电压和该电池端电流；以及

使用再次采样的电池端电压和电池端电流来确定该RC对电阻和该 RC对电容，包括在第二采样时间计算RC对电压、并回归该RC对电压来获得多 个系数以及使用该多个系数来评估该RC对电阻和电容。

解决方案20.根据解决方案19的方法，还包括使用该开路电压、该欧姆 电阻、该RC对电阻和该RC对电容确定经过一定时间周期的电池的预测功率。

本发明的其他特征将从结合附图的下面的描述和所附权利要求中变得明 显。

附图说明

图1是包括电池和主动力源的混合动力车辆的简化平面图；

图2是RC-对等效电池电路的示意图；以及

图3是在评估电池参数的方法中所使用算法的流程图表。

具体实施方式

接下来对本发明实施例的讨论涉及使用两种不同的采样率评估电池参数的 方法，其实际上仅仅是示例性的，并决不用于限制本发明或它的应用或使用。 例如，本发明具有机载(on-board)算法运用于车载(on-vehicle)应用的特定应 用。然而，本领域技术人员将可以理解地是，本发明的电池状态评估器在除了 车辆应用之外，将还具有其他的应用。

本发明提出了一种新的电池状态评估器，其使用多个采样率和具有有限频 率模式、但强调对于不同应用的不同特征频率的简单电池模型。该电池状态评 估方法在未引入很大量的额外计算和存储器使用的情况下，显著地改进了SOC 评估和功率预测的鲁棒性和精确性。

图1是包括高压电池12和主动力源14的车辆10的简化平面图，并且其用 来代表任一混合动力车辆，诸如混合动力内燃机、燃料电池系统等。车辆10也 用来代表任一仅采用电池作为单独功率源的纯电力车辆。车辆10包括控制器 16，其用来代表所有对由电池12和动力源14提供的动力(所述动力用来驱动 车辆10、通过动力源14对电池12再次充电或再生制动)正常操作所必需的控 制模块和设备，并确定如下讨论的电池SOC和功率容量。

图2是作为简单电池模型的一个RC对等效电路20的示意图。电路20包 括在26处定义开路电压(OVC)V_oc的正极端子22和负极端子24。电路20包 括以28标识的电阻R，其与包括以30标识的电阻R_d和以32标识的电容C_d的 RC对串联。等效电路20在此仅作为简化等效电路的示例而提供。其他电池模 型可能使用更复杂的等效电路，其可应用于使用在如下讨论中以确定各种不同 的值。

在这里讨论的算法采用端电压和电流的回归来评估在高采样率下的电路20 的开路电压(OCV)和欧姆电阻R，即高频电阻。电池SOC接着通过查询表根 据OCV而被确定。接下来，OCV和在欧姆电阻R上的电势被从端电压减去。 剩余电压被进一步回归来获取其他的电池参数。这个回归以低采样率操作来捕 获电池12的慢动态。减少采样时间来确定用于评估电池功率的参数是期望的， 因为由于电路20不能包括采样点之间的所有情形以及存在参数偏移的可能性， 因而适合于确定电池开路电压和欧姆电阻R的较高采样率不能使用简化等效电 路20来精确地捕获电池动态。这些电池参数与OCV和欧姆电阻R相结合来预 测电池功率。以上讨论的以高采样率确定开路电压和电阻R的技术在‘497申请 中被详述，并且以高采样率确定开路电压和欧姆电阻R和以低采样率确定RC 对电阻R_d和电容C_d的技术在下面被详述。

对于所述的一个RC对等效电路20，电池端电压包括三个分量，其可以被 表达为：

V(kT₁)＝V_oc+I(kT₁)R+V_d(kT₁)    (1)

其中T₁是快采样时间，k＝1，2，3...，V是所测量的电池端电压，I是所测量的电池 端电流，V_oc是开路电压，R是欧姆电阻，V_d是RC对上的电压，以及kT₁意指瞬 时时间。正常情况下，采样时间T₁基于在机载车辆评估中可利用的最高采样率 而被选择。例如，如果最高可利用的采样率是10Hz，则采样时间T₁可为0.1s。

电压V_d可进一步通过下面的后向差分公式被动态地描述，即，在时间(k-1)T₁计算电流I：

$V_d\left({\mathrm{kT}}_1\right)=\exp (-\frac{T_1}{R_{d1}{C}_{d1}})V_d\left((k-1)T_1\right)+R_{d1}(1-\exp (-\frac{T_1}{R_{d1}{C}_{d1}}))I\left((k-1)T_1\right)---\left(2\right)$

其中，R_d1和C_d1分别是电阻和电容，其在采样时间T₁中建模电池的动态行为。当 向后差分公式被反映在等式(2)中时，其中在时间ky₁计算电流I的向前差分法， 以及在时间I(kT₁)+I((k-1)T₁))/2计算电流I的中心差分法也可以被采用以产生 类似的表达。

在一阶微分方程的公式中，电池动态可以通过合并等式(1)和(2)被描 述为：

V(kT₁)＝θ₁+θ₂V((k-1)T₁)+θ₃I(kT₁)+θ₄I((k-1)T₁)   (3)

其中θ₁，θ₂，θ₃和θ₄是系数并定义为：

θ₁＝(1-exp[-T₁/(R_d1C_d1)])V_oc    (4)

θ₂＝exp[-T₁/(R_d1C_d1)]           (5)

θ₃＝R                           (6)

θ₄＝(1-exp[T₁/(R_d1C_d1)])R_d1     (7)

各种评估方法，诸如递归最小二乘法，可以被应用到等式(3)以获得系数 θ₁，θ₂，θ₃，θ₄。作为结果，OCV和欧姆电阻R可通过下式获得：

V_oc＝θ₁/(1-θ₂)    (8)

R＝θ₃              (9)

从而，电池SOC可以通过OCV基于它们之间一一映射的关系而得到。尤 其是，开路电压和电池温度可以被用于查询表中来确定电池SOC。

电池功率的特征频率通常在1Hz-2Hz左右，其比1/T₁低很多。电压和电流 端数据因而被再次采样，再次采样时间T₂＞T₁，即，采样时间T₂比采样时间T₁慢 很多，以便获得精确的功率预测。再次采样的电压V_d由下式给出：

V_d(kT₂)＝(V/(kT₂)-V_oc-I(kT₂)R)    (10)

其中V_oc和R按照如上所述被获得。

类似于等式(2)，在采样时间T₂，RC对的动态可被描述如下：

V_d(kT₂)＝μ₁V_d((k-1)T₂)+μ₂I((k-1)T₂)    (11)

其中μ₁和μ₂是系数，其由下式定义：

${\mu }_1=\exp (-\frac{T_2}{R_d{C}_d})---\left(12\right)$

${\mu }_2=R_d(1-\exp (-\frac{T_2}{R_d{C}_d}))---\left(13\right)$

并且，R_d和C_d是在采样时间T₂中该RC对的电阻和电容。

类似的回归方法可以如上所述用于评估θ₁，θ₂，θ₃，θ₄以评估μ₁和μ₂。进一步， R_d和C_d可如下式得出：

$R_d=\frac{{\mu }_2}{1-{\mu }_1}---\left(14\right)$

$C_d=\frac{T_2}{R_d\ln \left({\mu }_1\right)}---\left(15\right)$

从而，四个参数V_oc，R，R_d和C_d根据电池端电压和电流而被评估，其中V_oc和R在高采样时间T₁被获得并且R_d和C_d在低采样时间T₂被获得。基于上面的描 述，电池电压和电流以不同的采样率被回归两次来获得参数V_oc，R，R_d和C_d。 在这四个参数中，V_oc和R值代表电池12的静态属性并且V_oc被用于推断SOC。 另外两个参数R_d和C_d代表与功率改变相关的动态行为。所有这四个参数基于下 面的等式被用于预测电池放电功率：

$P\left(t\right)=\frac{V_{\min }(V_{\mathrm{oc}}-V_{\min })}{{R+R}_d}+V_{\min }(\frac{V_{\min }-V\left({\mathrm{kT}}_2\right)}{R}+\frac{(V_{\min }-V_{\mathrm{oc}})}{R+R_d})\exp (-\frac{R+R_d}{{\mathrm{RR}}_d{C}_d}t)---\left(16\right)$

其中，V(kT₂)是当前时间的端电压，V_min是被允许的端电压的最小值，以及t＞0 被设定来预测在下一个t秒中的最大功率。例如，在时间kT₂的两秒功率预测可 以通过具有t＝2的等式(9)而获得。类似的表达作为充电功率预测的结果，其 中充电功率预测对应于采用(V_max)代替V_min的等式(16)并且该结果表达与-1相 乘。

这个过程可以通过在图3示出的流程图表40中的算法步骤来说明。该算法 在椭圆形42开始，其确定该车辆系统是否被接通或者在决定菱形44是否被激 活。如果算法已经被接通或激活，则设定该算法的初始值。一旦该算法被激活， 该算法在方框46设定高采样率的采样时间T₁和低采样率的采样时间T₂。该算法 接着在方框48提供来自传感器或存储器的电池12的端电压、端电流和温度。 电池温度对于使用开路电压确定电池的充电状态是必不可少的。

该算法接着在方框50以高采样率T₁采样电池的端电压、端电流和电池温 度。该算法也在方框50，使用上面讨论的过程，尤其是等式(1)-(7)，来回 归所采样信号并获得系数θ₁，θ₂，θ₃和θ₄。该算法接着在方框52使用等式(8)和 (9)来评估或计算开路电压V_oc和欧姆电阻R，并根据开路电压V_oc推断电池的充 电状态。

该算法接着在方框54以较慢的采样时间T₂再次采样端电压、端电流和电池 温度。该算法还在方框54使用等式(10)从再次采样的端电压中减去开路电压 V_oc和IR来获得电压V_d。该算法接着在方框56使用等式(12)和(13)回归电 压V_d和再次采样的电流来获得系数μ₁和μ₂，并计算RC对的电阻R_d和电容C_d。 该算法接着在方框58使用电阻和电容值R_d和C_d来针对时间持续期间t使用等式 (16)来确定或预测电池功率P。该算法接着在方框60保存电池参数V_oc，R，R_d和C_d、充电状态和功率预测值P，并在决定菱形62确定操作是否已经结束。如 果在决定菱形62操作还没有结束(即，车辆中止)，则该算法返回到方框48以 读取电池12的端电压、端电流和温度来评估下一时间周期的参数V_oc，R，R_d和 C_d。如果在决定菱形62操作已经结束，那么在方框64，电池参数V_oc，R，R_d和C_d被存储在存储器中用于下一周期，并且在椭圆形66过程结束。

前述讨论仅仅公开和描述了本发明的示例性实施例。本领域技术人员将从 这样的讨论和从附图以及权利要求书中容易地意识到，在未背离如所附权利要 求中限定的本发明的精神和范围的情况下，可以在其中进行各种不同的改变、 修正和变形。