Устройство оценки состояния батареи и способ оценки состояния батареи

Устройство оценки состояния батареи и способ оценки состояния батареи

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники

Настоящее изобретение относится к устройству оценки состояния батареи и к способу оценки состояния батареи.

Уровень техники

В не прошедшей экспертизу патентной заявке Японии № 2003-185719 раскрыто устройство управления аккумуляторной батареи, изложенное ниже. А именно, устройство управления аккумуляторной батареи задает заранее определенную модель батареи, и измеренное значение тока и измеренное значение напряжения на клеммах аккумуляторной батареи преобразуются в величину состояния с использованием фильтра переменной состояния, который базируется на модели батареи. Используя величину состояния, устройство управления аккумуляторной батареи оценивает напряжение на клеммах аккумуляторной батареи, которое базируется на модели батареи. Затем устройство управления аккумуляторной батареи идентифицирует параметр аккумуляторной батареи таким образом, чтобы разность между измеренным значением напряжения и напряжением на клеммах, оцениваемым на основании модели батареи, стремилась к нулю.

Сущность изобретения

Однако в не прошедшей экспертизу патентной заявке Японии № 2003-185719 часть измеренного значения тока и измеренного значения напряжения на клеммах аккумуляторной батареи используется для оценки напряжения на клеммах, не подвергаясь фильтрационной обработке с помощью фильтра переменной состояния. Здесь, измеренное значение тока и измеренное значение напряжения на клеммах аккумуляторной батареи являются величинами, измеряемыми амперметром или вольтметром, поэтому они обычно включают в себя шум наблюдения. Поэтому не прошедшая экспертизу патентная заявка Японии № 2003-185719 сталкивается с проблемой, состоящей в том, что влияние шума наблюдения приводит к недостаточной точности идентификации параметра аккумуляторной батареи.

Задачей настоящего изобретения является обеспечение устройства оценки состояния батареи и способа оценки состояния батареи, позволяющих с высокой точностью идентифицировать параметр аккумуляторной батареи.

Для решения вышеуказанной проблемы, аспект настоящего изобретения включает в себя устройство оценки состояния батареи и способ оценки состояния батареи, где ток аккумуляторной батареи и напряжение на клеммах аккумуляторной батареи детектируются, затем, с использованием детектированных таким образом измеренного значения тока и измеренного значения напряжения на клеммах, напряжение на клеммах аккумуляторной батареи, базирующееся на заранее определенной модели батареи, оценивается, после чего параметр аккумуляторной батареи идентифицируется таким образом, чтобы разность между измеренным значением напряжения на клеммах и оценочным значением напряжения стремилась к нулю. При идентификации параметра аккумуляторной батареи, измеренное значение напряжения на клеммах и оценочное значение напряжения на клеммах подвергаются фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра, имеющего обычную характеристику отсечки высоких частот, и измеренное значение напряжения на клеммах и оценочное значение напряжения на клеммах, которые подвергнуты фильтрационной обработке, используются.

Преимущества изобретения

Согласно аспекту настоящего изобретения, при идентификации параметра аккумуляторной батареи, измеренное значение напряжения на клеммах и оценочное значение напряжения на клеммах подвергаются фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра, имеющего обычную характеристику отсечки высоких частот, и измеренное значение напряжения на клеммах и оценочное значение напряжения на клеммах, подвергнутые фильтрационной обработке, используются. Благодаря этой операции, влияние шума наблюдения, входящего в измеренное значение тока и измеренное значение напряжения на клеммах, можно эффективно устранять, что позволяет с высокой точностью идентифицировать параметр аккумуляторной батареи.

Краткое описание чертежей

Фиг.1 - схема, демонстрирующая структуру системы управления аккумуляторной батареи согласно первому варианту осуществления.

Фиг.2 - функциональная блок-схема электронного блока управления 30 согласно первому варианту осуществления.

Фиг.3 - схема, демонстрирующая эквивалентную модель цепи, которая иллюстрирует модель батареи для аккумуляторной батареи.

Фиг.4 - блок-схема системы адаптивной идентификации согласно первому варианту осуществления.

Фиг.5 - график, демонстрирующий характеристики полосы частот измеренного значения тока I(k), измеренного значения напряжения V(k) и оценочного значения напряжения V^(k).

Фиг.6 - сравнительный график, демонстрирующий соотношение между частотой среза низкочастотного фильтра G_1pf и влиянием, которое может быть оказано на производительность идентификации параметра батареи недостатком информации, необходимой для получения характеристики батареи, и шумом наблюдения.

Фиг.7 - блок-схема системы адаптивной идентификации, полученной эквивалентным преобразованием фиг.4.

Фиг.8 - график, демонстрирующий иллюстративное напряжение в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи.

Фиг.9 - логическая блок-схема, демонстрирующая обработку оценивания параметра батареи и состояния заряда, согласно первому варианту осуществления.

Фиг.10 - график, демонстрирующий результаты моделирования обработки оценивания состояния заряда, согласно первому варианту осуществления.

Фиг.11 - блок-схема системы адаптивной идентификации согласно второму варианту осуществления.

Фиг.12 - график, демонстрирующий результаты моделирования обработки оценивания состояния заряда, согласно второму варианту осуществления.

Фиг.13 - иллюстративная блок-схема системы адаптивной идентификации, согласно третьему варианту осуществления.

Фиг.14 - другая иллюстративная блок-схема системы адаптивной идентификации, согласно третьему варианту осуществления.

Описание вариантов осуществления

Ниже изложены варианты осуществления настоящего изобретения со ссылкой на чертежи.

Первый вариант осуществления

Система управления, показанная на фиг.1, является примером, где устройство управления аккумуляторной батареи, отвечающее настоящему изобретению, применяется к системе, которая подает питание на нагрузку, например электродвигатель, от аккумуляторной батареи или которая заряжает аккумуляторную батарею электрической мощностью, вырабатываемой в режиме рекуперации электродвигателя, или электрической мощностью, вырабатываемой генератором переменного тока, приводимого в действие другим двигателем.

Аккумуляторная батарея 10 имеет структуру, образованную последовательно соединенными элементами. При включении элемента в аккумуляторную батарею 10, получается, например, литиевая аккумуляторную батарею, в частности, литий-ионная аккумуляторная батарея. Нагрузкой 20 служит, например, электродвигатель и т.п.

Датчик тока 40 - это датчик для детектирования зарядного/разрядного тока, текущего через аккумуляторную батарею 10. Сигнал, детектируемый датчиком тока 40, передается на электронный блок управления 30. Датчик напряжения 50 это датчик для детектирования напряжения на клеммах аккумуляторной батареи 10. Сигнал, детектируемый датчиком напряжения 50, передается на электронный блок управления 30.

Электронный блок управления 30 это блок управления для управления аккумуляторной батареей 10, включающий в себя микрокомпьютер, который включает в себя ЦП для выполнения программы, ПЗУ и ОЗУ, где хранится программа или результаты операции, электронную схему и т.п.

Согласно фиг.2, электронный блок управления 30 включает в себя детектор тока 301, детектор напряжения 302, блок 303 оценки параметра батареи, блок 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи и блок 305 оценки SOC. Блок 303 оценки параметра батареи включает в себя оператор 3031 низкочастотного фильтра, оператор 3032 фильтра переменной состояния и оператор 3033 адаптивной идентификации.

Детектор тока 301 получает сигнал от амперметра 40 с заранее определенным периодом и затем, на основании сигнала от амперметра 40, детектирует зарядный/разрядный ток, текущий через аккумуляторную батарею 10, чтобы, таким образом, получить измеренное значение тока I(k). Детектор тока 301 посылает полученное таким образом измеренное значение тока I(k) на блок 303 оценки параметра батареи.

Детектор напряжения 302 получает сигнал от вольтметра 50 с заранее определенным периодом и затем, на основании сигнала от вольтметра 50, детектирует напряжение на клеммах аккумуляторной батареи 10, чтобы, таким образом, получить измеренное значение напряжения V(k). Детектор напряжения 302 посылает полученное таким образом измеренное значение напряжения V(k) на блок 303 оценки параметра батареи.

Блок 303 оценки параметра батареи задает модель батареи для аккумуляторной батареи 10, после чего, на основании измеренного значения тока I(k), детектируемого детектором тока 301, и измеренного значения напряжения V(k), детектируемого детектором напряжения 302, совместно оценивает параметр батареи ϕ^(k) модели батареи для аккумуляторной батареи 10 с помощью адаптивного цифрового фильтра.

Здесь, знак “^”, добавленный справа от “ϕ” в ϕ^(k) обозначает оценочное значение. На фиг.2, “^” в качестве оценочного значения соответственно располагается прямо над “ϕ” в ϕ(k), прямо над “V” в V₀(k), и прямо над “S” в SOC(k). Однако, как показано в нижеследующем выражении (1), они, соответственно, эквивалентны ϕ^(k), V₀^(k) и SOC^(k). Далее, то же самое справедливо для V^(k).

Ниже изложен способ оценки параметра батареи ϕ^(k) аккумуляторной батареи 10 блоком 303 оценки параметра батареи.

Сначала рассмотрим “модель батареи”, используемую согласно этому варианту осуществления. На фиг.3 показана эквивалентная модель цепи модели батареи для аккумуляторной батареи 10, и эквивалентная модель цепи, показанная на фиг.3, описывается нижеследующим выражением (2).

Здесь, входным сигналом модели является ток I [А] (положительное значение обозначает заряд, а отрицательное значение обозначает разряд), выходным сигналом модели является напряжение на клеммах V [В], R₁ [Ом] обозначает сопротивление переносу заряда, R₂ [Ом] обозначает активное сопротивление, C₁ [Ф] обозначает емкость электрического двойного слоя, и V₀ [В] обозначает напряжение в разомкнутой цепи. В выражении (2) s обозначает дифференциальный оператор. Модель батареи согласно этому варианту осуществления является редукционной моделью (первичной - первого порядка), которая конкретно не отличает положительный электрод от отрицательного электрода, однако достаточно точно описывать зарядно-разрядную характеристику фактической батареи. Как указано выше согласно этому варианту осуществления, структура, в порядке примера, будет описана с установлением порядка модели батареи на первичный (первый порядок).

Затем, связав R₁, R₂, C₁ нижеследующим выражением (3), можно преобразовать вышеприведенное выражение (2) в нижеследующее выражение (4).

Согласно этому варианту осуществления, на основании модели батареи, описываемой вышеприведенным выражением (4), блок 303 оценки параметра батареи оценивает параметр батареи ϕ^(k) модели батареи, показанной на фиг.3, с помощью адаптивного цифрового фильтра. Ниже приведено объяснение способа оценки параметра батареи ϕ^(k) блоком 303 оценки параметра батареи.

Прежде всего, предположим, что напряжение в разомкнутой цепи V₀(t) получается путем интегрирования, от начального состояния, произведения тока I(t) и переменного параметра h. В этом случае, напряжение в разомкнутой цепи V₀(t) можно задать нижеследующим выражением (5).

Затем, подставляя вышеприведенное выражение (5) в вышеприведенное выражение (4), получаем нижеследующее выражение (6), откуда получаем нижеследующее выражение (7) после приведения к общему знаменателю.

Вышеприведенное выражение (2) и вышеприведенное выражение (7), соответственно, соответствуют нижеследующему выражению (8) и нижеследующему выражению (9), и соответствуют выражениям, где порядок каждого из A(s) и B(s) установлен на первичный (первый порядок) в нижеследующем выражении (8) и нижеследующем выражении (9).

Здесь, A(s) и B(s) являются полиномиальными функциями s, и A(s) и B(s) имеют одинаковый порядок.

Затем, введя известную константу k_i (i=1, 2, …, n) в вышеприведенное выражение (7), можно получить нижеследующие выражение (10) и выражение (11).

В вышеприведенном выражении (11), I_i и b_0i являются параметрами, включающими в себя неизвестный параметр (T₁, T₂, K, h). f_Vi и f_Ii являются величинами состояния преобразования, полученными в результате фильтрационной обработки с помощью фильтра переменной состояния значений I(k), V(k), которые, соответственно, измеряются амперметром 40 и вольтметром 50. Поскольку вышеприведенное выражение (11) является суммой их произведений, вышеприведенное выражение (11) совпадает с нижеследующим выражением (12), которое является стандартной формой адаптивного цифрового фильтра.

В вышеприведенном выражении (12), ϕ^T=[I_i, b_0i], ω=[f_Vi, f_Ii].

Затем, на основании алгоритма, представленного в нижеследующем выражении (13), осуществляется идентификация параметра батареи ϕ^(k) модели батареи на основании величины состояния преобразования ω(k), согласно правилу адаптивной регулировки, таким образом, чтобы разность между оценочным значением напряжения V^(k), которое является оценочным значением напряжения на клеммах аккумуляторной батареи 10, оцениваемым согласно вышеупомянутой модели батареи, и измеренным значением напряжения V(k), которое является фактическим измеренным значением, детектируемым вольтметром 50 и получаемым детектором напряжения 302, стремилась к нулю. В этом случае, согласно этому варианту осуществления, можно использовать “способ усиления по траектории с двумя пределами”, где логический дефект простого “адаптивного цифрового фильтра на основе метода наименьших квадратов” исправлен. Здесь, логический дефект состоит в том, что после сходимости к оценочному значению, невозможно снова получить точную оценку, даже при последующем изменении параметра.

Вышеприведенное выражение (13) включает в себя последовательные выражения для адаптивного вычисления параметра батареи ϕ^(k). γ(k) и Γ(k-1) являются адаптивными коэффициентами усиления, из которых, γ(k) является скалярным коэффициентом усиления (коэффициентом усиления ошибки), а Γ(k-1) является линейным коэффициентом усиления (коэффициентом усиления сигнала). Затем, при получении величины состояния ζ(k) в момент времени k согласно вышеприведенному выражению (13), можно вычислить e(k), т.е. разность между оценочным значением напряжения V^(k), которое является оценочным значением напряжения на клеммах аккумуляторной батареи 10, оцениваемым на основании модели батареи, и измеренным значением напряжения V(k), детектируемым вольтметром 50 и получаемым детектором 302 напряжения. Схождение этого e(k) к нулю позволяет последовательно вычислять параметр батареи ϕ^(k).

Здесь, согласно этому варианту осуществления, как показано на фиг.2, блок 303 оценки параметра батареи имеет оператор 3031 низкочастотного фильтра, оператор 3032 фильтра переменной состояния и оператор 3033 адаптивной идентификации. Затем, согласно этому варианту осуществления, оператор 3031 низкочастотного фильтра, оператор 3032 фильтра переменной состояния и оператор 3033 адаптивной идентификации вычисляют параметр батареи ϕ^(k) изложенным ниже способом. Ниже изложен способ вычисления параметра батареи ϕ^(k) согласно этому варианту осуществления со ссылкой на блок-схему системы адаптивной идентификации, показанную на фиг.4.

Таким образом, согласно этому варианту осуществления, для вычисления параметра батареи ϕ^(k) согласно вышеупомянутому способу, оператор 3031 низкочастотного фильтра осуществляет фильтрационную обработку с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, как показано на фиг.4. Благодаря этой операции, оператор 3031 низкочастотного фильтра может устранять шум наблюдения в отношении измеренного значения тока I(k), детектируемого детектором 301 тока, и измеренного значения напряжения V(k), детектируемого детектором 302 напряжения.

Затем, используя измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), из которых шум наблюдения удален с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, оператор 3032 фильтра переменной состояния получает величину состояния преобразования ω(k) (величины состояния преобразования ω₁(k), ω₂(k), ω₃(k), ω₄(k), ω₅(k), с использованием фильтра переменной состояния, как показано на фиг.4. Таким образом, согласно этому варианту осуществления, в вышеприведенных выражениях (10) и (11), используются I(t) и V(t), подвергнутые фильтрационной обработке, которая использует низкочастотный фильтр G_1pf и осуществляется оператором 3031 низкочастотного фильтра для устранения, таким образом, шума наблюдения. Затем, на основании величины состояния преобразования ω(k), оператор 3032 фильтра переменной состояния вычисляет оценочное значение напряжения V^(k), которое является оценочным значением напряжения на клеммах на основании модели батареи.

Затем, согласно фиг.4, используя величину состояния преобразования ω(k), полученную оператором 3032 фильтра переменной состояния, а также измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), из которых шум наблюдения удален с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, оператор 3033 адаптивной идентификации осуществляет идентификацию параметра батареи ϕ^(k) (ϕ₁, ϕ₂, ϕ₃, ϕ₄, ϕ₅) модели батареи. Таким образом, согласно этому варианту осуществления, в вышеприведенном выражении (13), используются V(k) и V^(k), подвергнутые фильтрационной обработке, которая использует низкочастотный фильтр G_1pf и осуществляется оператором 3031 низкочастотного фильтра для устранения, таким образом, шума наблюдения.

Таким образом, измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) подвергаются фильтрационной обработке, которая использует низкочастотный фильтр G_1pf, для устранения, таким образом, шума наблюдения. Благодаря этой операции, при идентификации параметра батареи ϕ^(k) путем сведения к нулю разности e(k) между оценочным значением напряжения V^(k) и измеренным значением напряжения V(k), можно эффективно устранять влияние шума наблюдения. В результате, можно повысить точность оценки параметра батареи ϕ^(k).

Здесь, низкочастотный фильтр G_1pf, используемый согласно этому варианту осуществления, не имеет конкретных ограничений, однако может описываться нижеследующим выражением (14).

Здесь, согласно фиг.5, измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) включают в себя полосу частот, которая необходима для получения характеристики батареи, например, характеристики полосы батареи (от 0 Гц до f₁ Гц), показанной на фиг.5, и полосы частот на основании шума наблюдения, например, полосы шума наблюдения (от f₁ Гц до f₂ Гц) в примере, показанном на фиг.5. Считается, что полоса частот на основании шума наблюдения выше, чем полоса частот, необходимая для получения характеристики батареи. Кроме того, на фиг.5 показана характеристика полосы частот измеренного значения тока I(k) и измеренного значения напряжения V(k). Здесь, полосу частот характеристики батареи можно измерять, например, с помощью диаграммы соотношения синфазной и квадратурной составляющих и т.п. Кроме того, полосу частот на основании шума наблюдения можно измерять с помощью FFT (быстрого преобразования Фурье) и т.п.

Затем, согласно фиг.6, влияние недостатка информации, необходимой для получения характеристики батареи, и влияние шума наблюдения находятся в компромиссном соотношении друг с другом, в связи с производительностью идентификации параметра батареи относительно частоты среза низкочастотного фильтра G_1pf. Таким образом, в качестве частоты среза низкочастотного фильтра G_1pf, предпочтительно выбирать такую частоту, которая позволяет подавлять шум наблюдения без ослабления в полосе частот, необходимой для получения характеристики батареи. Конкретно, частота среза низкочастотного фильтра G_1pf, используемого оператором 3031 низкочастотного фильтра, предпочтительно, больше или равна частоте среза фильтра переменной состояния, используемого оператором 3032 фильтра переменной состояния, более предпочтительно, равна частоте среза фильтра переменной состояния. Это позволяет извлекать полосу частот, необходимую для получения характеристики батареи, одновременно в достаточной степени снижая шум наблюдения. В результате, оператор 3033 адаптивной идентификации может повышать точность идентификации при идентификации параметра батареи ϕ^(k) модели батареи. Кроме того, это вполне применимо к способу осуществления фильтрационной обработки с помощью низкочастотного фильтра G_1pf оценочного значения напряжения V^(k) и измеренного значения напряжения V(k), которые являются эквивалентными преобразованиями фиг.4 (см. фиг.7).

Кроме того, согласно этому варианту осуществления, предпочтительно использовать низкочастотный фильтр G_1pf, имеющий одну и ту же характеристику для фильтрационной обработки измеренного значения тока I(k), измеренного значения напряжения V(k) и оценочного значения напряжения V^(k). Это позволяет устранять сдвиг фаз, тем самым повышая точность идентификации параметра батареи ϕ^(k) модели батареи.

Затем, совместно с величиной состояния преобразования ω(k), вычисленный таким образом параметр батареи ϕ^(k) аккумуляторной батареи 10 передается на блок 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи от блока 303 оценки параметра батареи, как показано на фиг.2.

Блок 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи оценивает напряжение в разомкнутой цепи аккумуляторной батареи 10 на основании параметра батареи ϕ^(k) и величины состояния преобразования ω(k), которые вычисляются блоком 303 оценки параметра батареи, чтобы, таким образом, вычислить оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k). Ниже изложен способ вычисления оценочного значения напряжения разомкнутой цепи V₀^(k).

Таким образом, согласно этому варианту осуществления, подставляя в выражение (4) параметр батареи ϕ^(k), вычисленный согласно вышеприведенному выражению (13), и величину состояния преобразования ω(k), вычисленную согласно вышеприведенному выражению (10), можно вычислить оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k).

Здесь, параметр батареи ϕ^(k) соответствует параметрам I_i, b_0i, которые включают в себя неизвестные параметры (T₁, T₂, K, h), как изложено выше. Поэтому, подставляя в выражение (4) параметр батареи ϕ^(k) и величину состояния преобразования ω(k), которые вычисляются блоком 303 оценки параметра батареи, можно вычислить оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k). Блок 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи посылает вычисленное таким образом оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k) на блок 305 оценки SOC.

На основании оценочного значения напряжения разомкнутой цепи V₀(k), вычисленный блоком 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи, блок 305 оценки SOC вычисляет оценочное значение состояния заряда SOC^(k) на основании заранее определенного напряжения в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи 10. Кроме того, на фиг.8 показано иллюстративное напряжение в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи 10. Согласно этому варианту осуществления, напряжение в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи 10 заранее сохраняется в ОЗУ, предусмотренном в электронном блоке управления 30. Напряжение в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи 10 можно вычислить, получив соотношение между напряжением в разомкнутой цепи и состоянием заряда в ходе экспериментов и т.п., проводимых над аккумуляторной батареей 10.

Теперь опишем обработку оценивания параметра батареи ϕ^(k) и оценочного значения состояния заряда SOC^(k) согласно этому варианту осуществления со ссылкой на логическую блок-схему, показанную на фиг.9. Здесь, обработка, представленная на фиг.9, должна осуществляться с постоянным периодом, например, каждые 100 мс. В нижеследующем объяснении, I(k) обозначает значение тока текущего периода выполнения, т.е. текущее измеренное значение, а I(k-1) обозначает значение тока предыдущего периода выполнения (на период раньше), т.е. прошлое измеренное значение (на период раньше). Аналогично обозначаются и другие значения, кроме значения тока. Кроме того, обработка, описанная ниже, осуществляется электронным блоком 30 управления.

Сначала, на этапе S1, детектор 301 тока и детектор 302 напряжения соответственно получают измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), соответственно. Измеренное значение тока I(k) передается на блок 303 оценки параметра батареи.

На этапе S2, оператор 3031 низкочастотного фильтра блока 303 оценки параметра батареи подвергает измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) фильтрационной обработке, которая использует низкочастотный фильтр G_1pf, для устранения, таким образом, шума наблюдения. Затем, согласно вышеприведенным выражениям (10) и (11), оператор 3032 фильтра переменной состояния блока 303 оценки параметра батареи подвергает измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) (с устраненным шумом наблюдения) фильтрационной обработке, которая использует фильтр переменной состояния, чтобы, таким образом, вычислить величину состояния преобразования ω(k).

На этапе S3, используя величину состояния преобразования ω(k), вычисленную на этапе S2, и измеренное значение напряжения V(k) с устраненным шумом наблюдения, оператор 3033 адаптивной идентификации блока 303 оценки параметра батареи осуществляет идентификацию параметра батареи ϕ^(k) модели батареи согласно вышеприведенному выражению (13). Здесь, оценочное значение напряжения V^(k), используемое для осуществления идентификации параметра батареи ϕ^(k), это значение, подвергнутое фильтрационной обработке, которая осуществляется оператором 3031 низкочастотного фильтра и которая использует низкочастотный фильтр G_1pf.

На этапе S4, согласно вышеприведенным выражениям (4), (10) и (13), блок 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи вычисляет оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k) на основании параметра батареи ϕ^(k) и величины состояния преобразования ω(k), которые вычисляются блоком 303 оценки параметра батареи. Затем вычисленное таким образом оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k) передается на блок 305 оценки SOC.

На этапе S5, используя оценочное значение напряжения разомкнутой цепи V₀^(k), вычисленное блоком 304 оценки напряжения в разомкнутой цепи, блок 305 оценки SOC вычисляет оценочное значение состояния заряда SOC^(k) на основании заранее определенного напряжения в разомкнутой цепи относительно характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи 10.

Согласно этому варианту осуществления, как изложено выше, оцениваются параметр батареи ϕ^(k) модели батареи для аккумуляторной батареи 10 и оценочное значение состояния заряда SOC^(k) аккумуляторной батареи 10.

На фиг.10 показаны результаты проверки последствий этого варианта осуществления путем моделирования с использованием модели батареи. На фиг.10, в направлении сверху вниз, показаны профиль, демонстрирующий изменение измеренного значения тока I(k), профиль, демонстрирующий изменение измеренного значения напряжения V(k), профиль, демонстрирующий изменение разности e(k)=V(k)-V^(k), и профиль, демонстрирующий изменение оценочного значения состояния заряда SOC. Из величин разности e(k) и оценочного значения состояния заряда SOC, те, которые смоделированы с использованием измеренного значения тока I(k) и измеренного значения напряжения V(k), которые были подвергнуты фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, обозначены сплошной линией, а те, которые смоделированы с использованием измеренного значения тока I(k) и измеренного значения напряжения V(k), которые не подвергались фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, обозначены пунктирной линией. Кроме того, в отношении оценочного значения состояния заряда SOC, истинное значение обозначено штрих-пунктирной линией помимо вышеупомянутых оценочных значений.

Согласно фиг.10, когда фильтрационная обработка не осуществляется с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, разность e(k)=V(k)-V^(k) приводит к большой погрешности, в результате чего, оценочное значение состояния заряда SOC отклоняется от истинного значения. С другой стороны, когда измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) подвергаются фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра G_1pf, разность e(k)=V(k)-V^(k) стремится к нулю. Можно удостовериться, что это позволяет предпочтительно оценивать параметр батареи, что позволяет с высокой точностью оценивать состояние заряда SOC.

Согласно этому варианту осуществления, оценочное значение напряжения V^(k), которое базируется на модели батареи аккумуляторной батареи 10, вычисляется с использованием измеренного значения тока I(k) и измеренного значения напряжения V(k). Для устранения влияния шума измерения, включенного в измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k) подвергаются фильтрационной обработке с помощью низкочастотного фильтра G_1pf. Затем измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), подвергнутые фильтрационной обработке, используются для оценки параметра батареи ϕ^(k) таким образом, чтобы разность e(k) между измеренным значением напряжения V(k) и оценочным значением напряжения V^(k) стремилась к нулю. Благодаря этой операции, согласно этому варианту осуществления, можно эффективно устранять влияние шума измерения, включенного в измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), что позволяет легко сводить к нулю разность e(k) между измеренным значением напряжения V(k) и оценочным значением напряжения V^(k). Таким образом, можно повысить точность идентификации параметра батареи ϕ^(k). Кроме того, согласно этому варианту осуществления, способность к идентификации параметра батареи ϕ^(k) с высокой точностью может повысить точность оценки каждого из оценочного значения напряжения разомкнутой цепи V₀^(k) и оценочного значения состояния заряда SOC^(k). Кроме того, это также применимо к способу осуществления фильтрационной обработки с помощью низкочастотного фильтра G_1pf оценочного значения напряжения V^(k) и измеренного значения напряжения V(k), каждое из которых является эквивалентным преобразованием фиг.4 (см. фиг.7).

Кроме того, согласно этому варианту осуществления, частота среза низкочастотного фильтра G_1pf задана большей или равной частоте среза фильтрационной обработке переменной состояния или равной частоте среза фильтрационной обработке переменной состояния. Таким образом, шум наблюдения можно избирательно снижать без ослабления информации, необходимой для получения характеристики батареи, конкретно, шум наблюдения выбирается из i) информации, необходимой для получения характеристики батареи, включенной в измеренное значение тока I(k) и измеренное значение напряжения V(k), и ii) шума наблюдения. Таким образом, можно дополнительно повысить точность идентификации параметра батареи ϕ^(k). В особенности, делается так, чтобы частота среза низкочастотного фильтра G_1pf совпадала с частотой среза фильтрационной обработке переменной состояния. Таким образом, шум наблюдения можно подавлять до минимума без ослабления информации, необходимой для получения характеристики батареи.

Второй вариант осуществления

Ниже приведено объяснение второго варианта осуществления настоящего изобретения.

Согласно второму варианту осуществления, в качестве низкочастотного фильтра G_1pf, используемого для фильтрационной обработки оператором 3031 низкочастотного фильтра и в качестве фильтра переменной состояния, используемого для фильтрационной обработки оператором 3032 фильтра переменной состояния, используются, которые не включают в себя дифференциатор (дифференциальный оператор). Другие структуры, по существу, такие же, как в первом варианте осуществления.

Структура системы адаптивной идентификации согласно второму варианту осуществления будет изложена со ссылкой на фиг.11. Согласно второму варианту осуществления, в качестве низкочастотного фильтра G_1pf, используется тот, который не имеет дифференциатора, т.е. дифференциального оператора s. Кроме того, из фильтров переменной состояния, используемых согласно первому варианту осуществления, тот, который имеет дифференциатор, т.е. s/(s²+k₁s+k₂), подвергается частичному разложению на составляющие, как показано в нижеследующем выражении (15). Таким образом, фильтр переменной состояния, имеющий дифференциатор, преобразуется в форму, которая не имеет дифференциатора, т.е. дифференциального оператора s. Таким образом, система адаптивной идентификации согласно второму варианту осуществления имеет структуру наподобие показанной на фиг.11.

Согласно второму варианту осуществления, могут наступать следующие последствия помимо последствий первого варианта осуществления.

Таким образом, согласно второму варианту осуществления, в качестве низкочастотного фильтра G_1pf, используемого для фильтрационной обработки оператором 3031 низкочастотного фильтра, и фильтра переменной состояния, используемого для фильтрационной обработки оператором 3032 фильтра переменной состояния, используются те, которые не включают в себя дифференциатор (дифференциальный оператор s). Таким образом, даже малая длина данных может совершать точную операцию, тем самым, дополнительно снижая влияние шума наблюдения. Таким образом, можно дополнительно повысить точность оценки параметра батареи модели батареи и точность оценки состояния заряда SOC.

В особенности, когда высокофункциональный ЦП, имеющий функцию FPU, не может использоваться в качестве ЦП электронного блока 30 управления вследствие снижения стоимости и энергопотребления, необходимо осуществлять операцию с целочисленными переменными. Затем, когда низкочастотный фильтр G_1pf или фильтр переменной состояния, имеющие дифференциальные характеристики, вычисляется с помощью целочисленных переменных, необходимо грубо задавать разрешение, поскольку динамический диапазон переменной слишком мал. Таким образом, в таком случае, использование низкочастотного фильтра G_1pf или фильтра переменной состояния, имеющих дифференциаторы, может оказывать влияние на производительность идентификации параметра батареи ϕ^(k) даже при малом шуме наблюдения или может приводить к ошибке при оценке значения параметра батареи и состояния заряда SOC. Напротив, согласно второму варианту осуществления, в качестве низкочастотного фильтра G_1pf и фильтра переменной состояния, используются те, которые не включают в себя дифференциатор (дифференциальный оператор s). Таким образом, даже когда высокофункциональный ЦП, имеющий функцию FPU, нельзя использовать