(57)【要約】  バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステム、方法及び製造物が提供される。上記方法は、複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び第１バッテリー出力ベクトルに基づいて第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定める。
2009517687.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１所定時間でバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法において、
上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階；
上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルを定める段階；
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトルを定める段階；及び
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定める段階を含むことを特徴とする推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項２】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索（ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ）する段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを検索する段階；
上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスを定める段階；及び
上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項３】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのうち一つのメンバーを上記推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；
上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスと上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを定める段階；
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第１追加セット（ａ ｆｉｒｓｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｅｔ）を上記第１予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスのマトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；及び
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリーパラメータベクトルから引いた上記第１予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスのマトリックススクエア‐ルートから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
上記Ｌは、上記第１推定バッテリーパラメータベクトルの長さであることを特徴とする請求項２に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項４】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索する段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索する段階；
上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項５】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのうち一つのメンバーを上記推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；
上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスと上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第１追加セットを上記第１予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数に足された上記第１推定バッテリーパラメータベクトルと同一にセットする段階；及び
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルのＬメンバーの第２追加セットを上記第１推定増加バッテリーパラメータベクトルから引いた上記第１予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスから抽出された各列によってかけられた定数と同一にセットする段階をさらに含み、
上記Lは上記第１推定バッテリーパラメータベクトルの長さであることを特徴とする請求項４に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項６】
上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを定める段階は、
上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数を示す第１予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル及び上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいてゲインマトリックスを定める段階；及び
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記ゲインマトリックス及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項７】
上記第１予測バッテリー出力ベクトルを定める段階は、
上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルの加重値平均を演算する段階を含むことを特徴とする請求項６に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項８】
上記ゲインマトリックスを定める段階は、
上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階；
上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル、上記第１予測バッテリーパラメータベクトル及び上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルに基づいてバッテリー出力ベクトルとバッテリーパラメータベクトルの間の第１予測クロス‐共分散マトリックスを定める段階；及び
上記第１予測クロス‐共分散マトリックスと上記第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記ゲインマトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする請求項６に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項９】
上記第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを定める段階は、
上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて第１予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階；及び
上記第１予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスと上記第１予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスを演算する段階を含むことを特徴とする 請求項８に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項１０】
上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階は、
上記第１バッテリー出力ベクトルと上記第１予測バッテリー出力ベクトルに基づいてイノベーションベクトル（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階；
上記ゲインマトリックスと上記イノベーションベクトルに基づいてアップデートベクトル（ｕｐｄａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階；及び
上記第１予測バッテリーパラメータベクトルと上記アップデートベクトルに基づいて上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを演算する段階を含むことを特徴とする請求項６に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項１１】
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、上記ゲインマトリックス及び上記第１予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを定める段階をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項１２】
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、上記ゲインマトリックス及び予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを定める段階をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法。
【請求項１３】
第１所定時間でバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステムにおいて、
上記バッテリーの出力変数を示す第１信号を生成するように構成されるセンサー；及び
上記センサーと動作可能に連結され、 上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成され、 上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルを定めるように構成され、 上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、 上記第１信号に基づいて第１バッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、 上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成されるコンピュータを含むことを特徴とする推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１４】
上記コンピュータは、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索するように構成され、上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを検索するように構成され、 上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスを定めるように構成され、上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算するように構成されることを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１５】
上記コンピュータは、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索するように構成され、 上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索するように構成され、 上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスを定めるように構成され、 上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算するように構成されることを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１６】
上記コンピュータは、
上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数を示す第１予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成され、 上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル及び上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいてゲインマトリックスを定めるように構成され、 上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記ゲインマトリックス及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを演算するように構成されることを特徴とする請求項１３に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１７】
第１所定時間でバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体であって、
上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーパラメータの不確実性を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるコード；
上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルを定めるコード；
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるコード；
上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトルを定めるコード；及び
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定めるコードを含むことを特徴とする推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体。
【請求項１８】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるコードは、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索するコード；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックスを検索するコード；
上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスを定めるコード；及び
上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズ共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算するコードを含むことを特徴とする請求項１７に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体。
【請求項１９】
上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるコードは、
メモリから上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを検索するコード；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーパラメータの不確実性を示す推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索するコード；
上記第２所定時間でパラメータノイズの不確実性を示す推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスを定めるコード；及び
上記推定バッテリーパラメータベクトル、上記推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス及び上記推定バッテリーパラメータノイズスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを演算するコードを含むことを特徴とする請求項１７に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体。
【請求項２０】
上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを定めるコードは、
上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーの少なくとも一つの出力変数を示す第１予測バッテリー出力ベクトルを定めるコード；
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル及び上記第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルに基づいてゲインマトリックスを定めるコード；及び
上記第１予測バッテリーパラメータベクトル、上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記ゲインマトリックス及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１推定バッテリーパラメータベクトルを演算するコードを含むことを特徴とする請求項１７に記載の推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリーの推定されたパラメータベクトルを定めるシステムと方法及びその製造物に関する。
【背景技術】
【０００２】
バッテリーは電子・電気装置で多様に、かつ幅広く用いられている。数学的アルゴリズムが内部バッテリー抵抗（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｂａｔｔｅｒｙ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）のようなバッテリーパラメータを推定するために活用されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明者はここで上記数学的アルゴリズムがバッテリーの内部バッテリーパラメータに対する高度で、且つ正確な推定を提供することができないということを認識している。なぜなら、それらは非線形動作特性（ｎｏｎ‐ｌｉｎｅａｒ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）を持つバッテリーに対して充分に最適化されないからである。
【０００４】
結果的に、本発明者は、バッテリーパラメータをさらに正確に定めるシステム及び方法に対する必要性を認識する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
望ましい実施例による第１所定時間（ｆｉｒｓｔ ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｔｉｍｅ）でのバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ）を定める方法が提供される。上記方法は、上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーのパラメータの不確実性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ）を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル（ａ ｆｉｒｓｔ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒｓ）を定める段階を含む。上記方法はまた、上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階をさらに含む。上記方法はまた、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つのバッテリー出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ａ ｓｅｃｏｎｄ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒｓ）を定める段階をさらに含む。上記方法はまた、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトル（ａ ｆｉｒｓｔ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）を定める段階を含む。上記方法はまた、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトル（ａ ｆｉｒｓｔ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ）を定める方法を含む。
【０００６】
他の望ましい実施例による第１所定時間でバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステムが提供される。上記システムは、上記バッテリーの出力変数を示す第１信号を生成するように構成されるセンサーを含む。上記システムはまた、上記センサーと動作可能に連結されるコンピュータを含む。上記コンピュータは、上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーのパラメータの不確実性を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つのバッテリー出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１信号に基づいて第１バッテリー出力ベクトルを定めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定めるように構成される。
【０００７】
さらに他の望ましい実施例による製造物が提供される。上記製造物は、第１所定時間でのバッテリーのパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトルを定めるようにエンコードされたコンピュータプログラムを持つコンピュータ貯蔵媒体を含む。上記コンピュータ貯蔵媒体はまた、上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータと上記バッテリーのパラメータの不確実性を示す第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルを定める段階を含む。上記方法は、上記第１所定時間でバッテリー状態を示す少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルを定めるコードを含む。上記コンピュータ貯蔵媒体は、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトルと上記バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも一つのバッテリー出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第２複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定めるコードをさらに含む。上記コンピュータ貯蔵媒体は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトルを定めるコードをさらに含む。上記コンピュータ貯蔵媒体は、上記第１複数個の予測バッテリーパラメータベクトル、第２複数個の予測バッテリー出力ベクトル及び上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいて上記第１所定時間で上記バッテリーのパラメータを示す第１推定バッテリーパラメータベクトルを定めるコードを含む。
【０００８】
上記実施例による他のシステム及び／または方法は以下の図面と詳細な説明に対する検討によって当業者に明らかであるか明らかになるであろう。そういう全ての追加的なシステムと方法は本発明の範囲にあり添付した請求項によって保護される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１を参照すれば、バッテリー１２に関わる少なくとも一つのバッテリーパラメータを推定するシステム１０が示される。上記バッテリー１２は、少なくとも一つのバッテリーセル１４を含む。もちろん、上記バッテリー１２は複数個のバッテリーセルをさらに含むことができる。各バッテリーセルは再充電可能なセルであるか、或いは再充電が可能ではないセルであり得る。また、各バッテリーセルは本発明の技術分野の当業者に知られた電気‐化学構成を持つ陽極と陰極を用いて製作され得る。
【００１０】
再充電可能なバッテリーパック技術分野において、直接的に測定可能ではないが、現在のバッテリーパック状態を示すことができる量的要素（ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）が推定できることが何れの応用例で要求される。このような量的要素の中で一部は上記パックの充電状態（ＳＯＣ, Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）のように急速に変化され得、全体領域範囲を数分内に旋回することもできる。他の一部はセル容量（ｃｅｌｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）のように非常に徐々に変化され得、１０年以上の通常の使用で２０％程度の小さい範囲で変化され得る。急速に変化する傾向のある量的要素はシステムの状態を構成し、遅く変化する傾向のある量的要素はシステムの時変（ｔｉｍｅ ｖａｒｙｉｎｇ）パラメータを構成する。
【００１１】
バッテリーシステム分野、特に例えば、ハイブリッド電気輸送手段（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＨＥＶ）、バッテリー電気輸送手段（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ：ＢＥＶ）、ラップトップコンピュータのバッテリー、移動可能な装備のバッテリーパックなどのようにバッテリーの生命に悪影響を及ぼさずにできれば活発に長い時間作動する必要があるものにおいて、充電状態の情報を含んで緩変する（ｓｌｏｗｌｙ ｖａｒｙｉｎｇ）パラメータ（例えば、全体容量（ｔｏｔａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ））に対する情報がパックの活力状態（ｐａｃｋ ｈｅａｌｔｈ）を定めるか他の演算を助けるのに有用であり得る。例示的なパラメータは、セル容量（ｃｅｌｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）、抵抗（ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）、分極電圧時定数（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ（ｓ））、分極電圧調和要素（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））、ヒステリシス調和要素（ｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））、ヒステリシス率定数（ｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ（ｓ））、効率要素（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））などに制限されずに含む。
【００１２】
入力変数は、特定時間のバッテリー入力信号の値に定義される。例えば、上記入力変数は、バッテリーに入って行く電流中の一つと上記バッテリーの温度を含むことができる。出力変数は、特定時間のバッテリー出力信号の値に定義される。例えば、出力変数は、バッテリー出力電圧中の一つとバッテリー圧力（ｂａｔｔｅｒｙ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）を含むことができる。
【００１３】
上記システム１０は、一つ以上の電圧センサー２０, 負荷回路２６及びコンピュータのような演算ユニット２８を含み、また一つ以上の温度センサー２２及び電流センサー２４を含むことができる。
【００１４】
上記電圧センサー２０は、上記バッテリー１２の一つ以上のバッテリーセルによって算出される電圧を示す第１出力信号を生成する。上記電圧センサー２０は、上記コンピュータ２８の入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４６と上記バッテリー１２との間で電気的に連結される。上記電圧センサー２０は、上記第１出力信号を上記コンピュータ２８に伝送する。表現の明確性のために, ここでは一つの電圧センサーが示される。しかし、上記システム１０の入れ替え可能な実施例においては複数個の電圧センサー（例えば、バッテリーセルごとに一つの電圧センサー）がシステム１０に活用され得ることが注目されるべきである。
【００１５】
上記温度センサー２２は、上記バッテリー１２の一つ以上の温度を示す第２出力信号を生成する。上記温度センサー２２は、バッテリー１２の近くに位置し上記コンピュータ２８の入出力インターフェース４６に電気的に連結される。上記温度センサー２２は、上記コンピュータ２８に上記第２出力信号を伝送する。表現の明確性のために, ここでは一つの温度センサーが示される。しかし、上記システム１０の入れ替え可能な実施例においては複数個の温度センサー（例えば、バッテリーセルごとに一つの温度センサー）がシステム１０に活用され得ることが注目されるべきである。
【００１６】
上記電流センサー２４は、上記バッテリー１２のバッテリーセルによって供給されるか抜けた電流を示す第３出力信号を生成する。上記電流センサー２４は、上記負荷回路２６と上記バッテリー１２との間に電気的に連結される。上記電流センサー２４は、上記コンピュータ２８の入出力インターフェース４６とも電気的に連結される。上記電流センサー２４は上記コンピュータ２８に上記第３出力信号を伝送する。
【００１７】
上記負荷回路２６は、電気的に上記電流センサー２４と連結され上記バッテリー１２から電流が供給されるか抜けるようになる。上記負荷回路２６は、上記バッテリー１２と電気的に連結され得る全ての電気装置を含む。
【００１８】
上記コンピュータ２８は、以下でさらに詳しく説明するように、上記バッテリー１２に関わるパラメータベクトル（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ）を定めるために提供される。上記コンピュータ２８は、中央処理装置（ＣＰＵ）４０、ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５のような揮発性メモリ及び入出力インターフェース４６を含む。上記ＣＰＵ４０は、上記ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５及び入出力インターフェース４６と作動可能に連結される。上記ＣＰＵ４０は、クロック４２を含む。ＲＯＭ４４とＲＡＭ４５を含むコンピュータで読み取り可能な媒体は、 ＰＲＯＭｓ、ＥＰＲＯＭｓ、ＥＥＰＲＯＭｓ、フラッシュメモリまたはデータの貯蔵が可能な何れの他の電気的、磁気的、光学的または組み合わせメモリ、ＣＰＵ４０によって使われた実行可能な命令を行うもののような知られた多くのメモリ装置を使うことで具現される。
【００１９】
理解を助けるために以下の方法の方程式で活用される表記法を説明する。上記サーカムフレックスシンボル（ｃｉｒｃｕｍｆｌｅｘ ｓｙｍｂｏｌ）は、推定された大きさ（ｑｕａｎｔｉｔｙ）を示す（例えば、
【数１】
2009517687.tif 000003
は、実際の大きさｘに対する推定値を示す）。スーパースクリプトシンボル（ｓｕｐｅｒｓｃｒｉｐｔ ｓｙｍｂｏｌ）「−」は、アプリオリ（ａ ｐｒｉｏｒｉ）推定値を示す（すなわち、過去のデータに基づいた大きさの現在値を予測）。スーパースクリプトシンボル「＋」は、アポステリオリ（ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）推定値を示す（例えば、
【数２】
2009517687.tif 000004
は、時間ｋを含んで全ての測定された値に基づいたタイムインデックスｋにおける実際の大きさｘに対する推定値である）。上記ティルデシンボル（ｔｉｌｄｅ ｓｙｍｂｏｌ）は、推定大きさ（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｑｕａｎｔｉｔｙ）の誤差を示す（例えば、
【数３】
2009517687.tif 000005
であり、
【数４】
2009517687.tif 000006
）。シンボル
【数５】
2009517687.tif 000007
は、サブスクリプト変数に対する相関関係（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）または交差相関関係（ｃｒｏｓｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を示す（ここに記述された上記大きさは、ゼロ平均（ｚｅｒｏ‐ｍｅａｎ）であるので、上記相関関係は共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅｓ）と同一である）。シンボル
【数６】
2009517687.tif 000008
は、
【数７】
2009517687.tif 000009
と同一の大きさを示す。上記スーパースクリプト「Ｔ」は、マトリックス／ベクトル転置演算子（ｍａｔｒｉｘ／ｖｅｃｔｏｒ ｔｒａｎｓｐｏｓｅ ｏｐｅｒａｔｏｒ）である。
【００２０】
上記バッテリー１２に関わるバッテリーパラメータベクトルを定める方法論に対する詳しい説明を提供するに先立って、一般的な概括説明が提供される。バッテリー状態ベクトルは、上記バッテリー１２に関わる少なくとも一つの充電状態（ＳＯＣ）を含む。上記ＳＯＣ値は動作するのに用いられ得る上記バッテリーの現在利用可能な容量を意味する０から１００パーセントまでの値である。
【００２１】
バッテリーセル動作（ｂａｔｔｅｒｙ ｃｅｌｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ）の数学的モデルが上記バッテリー１２の状態ベクトルの推定値を演算するために上記方法で用いられる。上記バッテリーセルダイナミックス（ｂａｔｔｅｒｙ ｃｅｌｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ）に対する数学的モデルは知られており、また以下に記述されるように状態方程式（ｓｔａｔｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ）と出力方程式（ｏｕｔｐｕｔ ｅｑｕａｔｉｏｎ）とを含む離散時間状態空間モデル（ｄｉｓｃｒｅｔｅ‐ｔｉｍｅ ｓｔａｔｅ‐ｓｐａｃｅ ｍｏｄｅｌ）を用いて表現され得る。
【００２２】
上記バッテリー１２に関わる上記状態ベクトルを定めるために用いられる上記状態方程式は次のようである。  
ｘｋ＝ｆ（ｘｋ−１，ｕｋ−１，ｗｋ−１，ｋ−１，ｋ）
上記数式において、ｘｋは、タイムインデックス（ｔｉｍｅ ｉｎｄｅｘ）ｋにおいて上記バッテリー１２に関わる状態ベクトルであり、ｕｋは、上記バッテリー１２に対する知られた決定要素入力値（ｋｎｏｗｎ／ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｉｎｐｕｔ）、ｗｋは、上記システムの状態に影響を及ぼす何れの測定されない入力値をモデリングするプロセスノイズ（ｐｒｏｃｅｓｓ ｎｏｉｓｅ）または撹乱（ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ）であり、そして、ｆ（ｘｋ−１，ｕｋ−１，ｗｋ−１，ｋ−１，ｋ）は、状態変異関数（ｓｔａｔｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【００２３】
上記バッテリー１２に関わる出力ベクトル（ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）は、次の数式を利用して定められる。  
ｙｋ＝ｈ（ｘｋ，ｕｋ，ｖｋ，ｋ）
上記数式において、ｈ（ｘｋ，ｕｋ，ｖｋ，ｋ）は、測定関数（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であり、ｖｋは、非メモリモード（ｍｅｍｏｒｙ‐ｌｅｓｓ ｍｏｄｅ）で上記バッテリー１２の出力測定に影響を及ぼすが、上記バッテリー１２の状態ベクトルには影響を及ぼさないセンサーノイズ（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）である。
【００２４】
システム状態ｘｋは、少なくとも現在出力を予測するために必要なセルの数学的モデルと現在入力とともに最小量の情報を含む。セル１４の場合、状態は、例えばＳＯＣ、他の時定数に対する分極電圧（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ）レベル、ヒステリシスレベルを含む。上記システム外部からの入力ｕｋは、現在セルの電流ｉｋの最小値を含み、選択的にセル温度を（もし状態に温度変化自体が設計されないなら）含むことができる。システムパラメータθｋは、システム測定された入力と出力とが分かることで直接的に定められないことから、時間につれて単に徐々に変わる値である。このようなものとしては、セル容量、抵抗、分極電圧時定数、分極電圧調和要素、ヒステリシス調和要素、ヒステリシス率定数、効率要素などを含む。モデル出力ｙｋは、物理的に測定可能なセル量的要素または最小値で測定された量的要素から直接的に計算され得るもの（例えば、負荷セル電圧）に対応する。
【００２５】
動的パラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルも活用される。例示的なモデルは次の形態を持つ。
【数８】
2009517687.tif 000010
【００２６】
第１方程式は、パラメータθｋが優先的に定数であることを示すが、ｒｋで表示される「ノイズ」プロセスによってモデルされたこの例から時間が経つにつれて徐々に変化され得る。 出力ｄｋは、何れの推定誤差（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ）ｅｋが勘案されたｇ（・,・,・）によってモデルされた最適の動的パラメータ（ｏｐｔｉｍｕｍ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の関数である。上記最適の動的パラメータｇ（・,・,・）は、上記システム状態ｘｋ、外部入力ｕｋ及び時変数パラメータθｋセットに対する関数である。
【００２７】
図２ないし図４を参照しながら、望ましい実施例による上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリー状態ベクトルを定める方法を説明する。上記方法は、上記コントローラ２８によって実行されるソフトウェアアルゴリズムを活用して具現され得る。上記ソフトウェアアルゴリズムは、上記ＲＯＭ４４または上記ＲＡＭ４５に貯蔵される。
【００２８】
６０段階において、上記コンピュータ２８は、第１所定時間で獲得されたバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー入力ベクトルｕｋを生成する。
【００２９】
次の６２段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー状態の少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルｘｋを生成する。
【００３０】
次の６４段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー出力ベクトルｄｋを生成する。
【００３１】
次の６６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１を活用して上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル
【数９】
2009517687.tif 000011
に基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す予測バッテリーパラメータベクトル
【数１０】
2009517687.tif 000012
を定める。
【数１１】
2009517687.tif 000013
【００３２】
次の６８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数２を活用して上記第２所定時間でバッテリーパラメータ共分散の共分散を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数１２】
2009517687.tif 000014
とパラメータノイズに該当する共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間でバッテリーパラメータ共分散を示す予測バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数１３】
2009517687.tif 000015
を定める。
【数１４】
2009517687.tif 000016
上記数式において、
【数１５】
2009517687.tif 000017
は、バッテリーパラメータノイズベクトルに関わる共分散マトリックスに該当する。
【００３３】
次の７０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数３を活用して上記第２所定時間でバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトル
【数１６】
2009517687.tif 000018
を定める。
【数１７】
2009517687.tif 000019
上記数式において、
【数１８】
2009517687.tif 000020
は、
【数１９】
2009517687.tif 000021
のコレスキーマトリックススクエアルート（Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ｍａｔｒｉｘ ｓｑｕａｒｅ ｒｏｏｔ）に該当し；
【数２０】
2009517687.tif 000022
は、定数値に該当する。
【００３４】
次の７２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数４を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の出力をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー出力ベクトル
【数２１】
2009517687.tif 000023
を定める。
【数２２】
2009517687.tif 000024
上記数式において、
【数２３】
2009517687.tif 000025
は、上記複数個
【数２４】
2009517687.tif 000026
のｉ番目のメンバーに該当し；
【数２５】
2009517687.tif 000027
は、上記複数個
【数２６】
2009517687.tif 000028
のｉ番目のメンバーに該当し；
【数２７】
2009517687.tif 000029
は、上記第１所定時間で予測センサーノイズ（ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）に該当し；
ｋは、第１所定時間に該当する。
【００３５】
次の７４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数５を活用して上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル
【数２８】
2009517687.tif 000030
の加重値平均（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｅ）を演算して上記第１所定時間に該当する予測バッテリー出力ベクトル
【数２９】
2009517687.tif 000031
を定める。
【数３０】
2009517687.tif 000032
上記数式において、
【数３１】
2009517687.tif 000033
は、定数値セット（ａ ｓｅｔ ｏｆ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖａｌｕｅｓ）に該当し；
ｐは、上記複数個
【数３２】
2009517687.tif 000034
からメンバーの１を引いた数字に該当する。
【００３６】
次の７６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数６を活用して予測バッテリー出力ベクトル共分散マトリックス
【数３３】
2009517687.tif 000035
を定める。
【数３４】
2009517687.tif 000036
【００３７】
上記数式において、
【数３５】
2009517687.tif 000037
は、定数値セットに該当し；
【数３６】
2009517687.tif 000038
は、バッテリー出力ノイズベクトルに関わる共分散マトリックスに該当し；
Ｔは、マトリックス／ベクトル転置演算子である。
【００３８】
次の７８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数７を活用して予測クロス‐共分散マトリックス（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｃｒｏｓｓ‐ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）
【数３７】
2009517687.tif 000039
を定める。
【数３８】
2009517687.tif 000040
【００３９】
次の８０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数８を活用してゲインマトリックス（ｇａｉｎ ｍａｔｒｉｘ）Ｌｋを定める。
【数３９】
2009517687.tif 000041
【００４０】
次の８２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数９を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル
【数４０】
2009517687.tif 000042
を定める。
【数４１】
2009517687.tif 000043
【００４１】
次の８４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１０を活用して上記推定バッテリーパラメータベクトルに関わる推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス
【数４２】
2009517687.tif 000044
を定める。
【数４３】
2009517687.tif 000045
【００４２】
次の８６段階において、上記コンピュータ２８は、新しい第１及び第２所定時間を選択する。上記８６段階以後、上記方法は６０段階に戻る。
【００４３】
図５ないし図８を参照しながら、他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法を以下に説明する。上記方法は、上記コントローラ２８によって実行されるソフトウェアアルゴリズムを活用して具現され得る。上記ソフトウェアアルゴリズムは、上記ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４４やＲＡＭ４５または本技術分野の当業者に知られた他のコンピュータで読み取り可能な媒体に貯蔵される。
【００４４】
１００段階において、上記コンピュータ２８は、第１所定時間で獲得されたバッテリー入力変数の少なくとも一つの測定値を持つバッテリー入力ベクトルｕｋを生成する。
【００４５】
次の１０２段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー状態の少なくとも一つの値を持つバッテリー状態ベクトルｘｋを生成する。
【００４６】
次の１０４段階において、上記コンピュータ２８は、上記第１所定時間で獲得されたバッテリー出力変数の少なくとも一つの測定された値を持つバッテリー出力ベクトルｄｋを生成する。
【００４７】
次の１０６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１１を活用して上記第１所定時間以前の第２所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル
【数４４】
2009517687.tif 000046
に基づいて上記第１所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す予測バッテリーパラメータベクトル
【数４５】
2009517687.tif 000047
を定める。
【数４６】
2009517687.tif 000048
【００４８】
次の１０８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１２を活用してスクエア‐ルート共分散アップデートマトリックス（ｓｑｕａｒｅ‐ｒｏｏｔ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｕｐｄａｔｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数４７】
2009517687.tif 000049
を定める。
【数４８】
2009517687.tif 000050
【００４９】
上記数式において、
【数４９】
2009517687.tif 000051
は、バッテリーパラメータノイズベクトルに関わる共分散マトリックスに該当し；
【数５０】
2009517687.tif 000052
は、上記第２所定時間でバッテリーパラメータ共分散の共分散を示す推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに該当し；
【数５１】
2009517687.tif 000053
は、入力独立変数（ｉｎｐｕｔ ａｒｇｕｍｅｎｔ）のコレスキーマトリックススクエアルートに該当し；
ｄｉａｇ{ }は、入力マトリックスの対角線要素（ｄｉａｇｏｎａｌ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）から形成されたスクエア対角線行列（ｓｑｕａｒｅ‐ｄｉａｇｏｎａｌ ｍａｔｒｉｘ）を構成する関数である。
【００５０】
次の１１０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１３を活用して上記第２所定時間でバッテリーパラメータ共分散を示す推定バッテリーパラメータベクトル共分散マトリックス
【数５２】
2009517687.tif 000054
とスクエア‐ルート共分散アップデートマトリックスに基づいて上記第１所定時間でバッテリーパラメータ共分散の共分散を示す予測バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス
【数５３】
2009517687.tif 000055
を定める。
【数５４】
2009517687.tif 000056
【００５１】
次の１１２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１４を活用して上記第１所定時間でバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測バッテリーパラメータベクトル
【数５５】
2009517687.tif 000057
を定める。
【数５６】
2009517687.tif 000058
上記数式において、
【数５７】
2009517687.tif 000059
は、定数値に該当する。
【００５２】
次の１１４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１５を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の出力をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー出力ベクトル
【数５８】
2009517687.tif 000060
を定める。
【数５９】
2009517687.tif 000061
【００５３】
上記数式において、
【数６０】
2009517687.tif 000062
は、上記複数個
【数６１】
2009517687.tif 000063
のｉ番目のメンバーに該当し；
【数６２】
2009517687.tif 000064
は、上記複数個
【数６３】
2009517687.tif 000065
のｉ番目のメンバーに該当し；
【数６４】
2009517687.tif 000066
は、上記第１所定時間で予測センサーノイズ（ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）に該当し；
ｋは、第１所定時間に該当する。
【００５４】
次の１１６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１６を活用して上記複数個の予測バッテリー状態ベクトル
【数６５】
2009517687.tif 000067
の加重値平均（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｅ）を演算して上記第１所定時間に該当する予測バッテリー出力ベクトル
【数６６】
2009517687.tif 000068
を定める。
【数６７】
2009517687.tif 000069
上記数式において、
【数６８】
2009517687.tif 000070
は、定数値セットに該当し；
ｐは、上記複数個
【数６９】
2009517687.tif 000071
からメンバーの１を引いた数字に該当する。
【００５５】
次の１１８段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１７を活用して予測バッテリー出力ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス
【数７０】
2009517687.tif 000072
を定める。
【数７１】
2009517687.tif 000073
上記数式において、
【数７２】
2009517687.tif 000074
は、定数値のセットに該当し；
【数７３】
2009517687.tif 000075
は、センサーノイズベクトルに関わる共分散マトリックスに該当し；
【数７４】
2009517687.tif 000076
は、入力独立変数のＱ‐Ｒマトリックス分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を演算し上記Ｒマトリックスの上位三角部分（ｕｐｐｅｒ‐ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ ｐｏｒｔｉｏｎ）をリターンする関数であり；
Ｔは、マトリックス／ベクトル転置演算子である。
【００５６】
次の１２０段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１８を活用して予測クロス‐共分散マトリックス
【数７５】
2009517687.tif 000077
を定める。
【数７６】
2009517687.tif 000078
【００５７】
次の１２２段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数１９を活用してゲインマトリックスＬｋを定める。
【数７７】
2009517687.tif 000079
【００５８】
次の１２４段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数２０を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２のパラメータを示す推定バッテリーパラメータベクトル
【数７８】
2009517687.tif 000080
を定める。
【数７９】
2009517687.tif 000081
【００５９】
次の１２６段階において、上記コンピュータ２８は、以下の数２１を活用して上記推定バッテリーパラメータベクトルに関わる推定バッテリーパラメータベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス
【数８０】
2009517687.tif 000082
を定める。
【数８１】
2009517687.tif 000083
【００６０】
上記数式において、ｄｏｗｎｄａｔｅ{ }は、第２独立変数（ｓｅｃｏｎｄ ａｒｇｕｍｅｎｔ）を使って第１独立変数（ｆｉｒｓｔ ａｒｇｕｍｅｎｔ）に対するマトリックスダウンデートオペレーション（ｍａｔｒｉｘ ｄｏｗｎｄａｔｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を演算する。
【００６１】
次の１２８段階において、上記コンピュータ２８は、新しい第１及び第２所定時間を選択する。上記１２８段階以後, 上記方法は１００段階に進む。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
推定バッテリーパラメータベクトルを定める上記システム、方法及びその製造物は、他のシステムと方法とに比べて実質的な利点を提供する。特に、上記システム、方法及びその製造物は、非線形動作特性を持つバッテリーに対して上記バッテリーパラメータベクトルをさらに正確に定めることができる技術的な効果を提供する。
【００６３】
上記方法は、プロッピィーディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、ハードディスクまたはコンピュータで認識可能な貯蔵媒体のような媒体で具体化される命令語を含むコンピュータプログラムコードの形態でも実現することができる。ここで上記コンピュータプログラムコードは、コンピュータ内にローディングされコンピュータによって実行され、上記コンピュータは上記方法の実行が可能な装備になる。本方法は、コンピュータプログラムコードの形態、例えば、貯蔵媒体に貯蔵された形態、コンピュータによってローディングおよび／または実行される形態、変調されたキャリアウエーブの形態、伝送媒体、電気配線またはケーブル、光ファイバ、電磁気放射の経由などの形態でも実現することができる。上記コンピュータプログラムコードはコンピュータ内にローディングされコンピュータにより実行される場合、 上記コンピュータは上記方法の実行が可能な装備になる。汎用マイクロプロセッサーで具現される場合、上記コンピュータプログラムコードセグメントは上記マイクロプロセッサーが特定の論理回路を作るように構成される。
【００６４】
望ましい実施例を参照しながら本発明が説明されているが、当業者により多様な変形例が可能であり、均等な要素が本発明の範囲を逸脱しない領域で本発明の要素に代替できることが理解されるべきである。また、多くの変形例が本発明の本質的領域を逸脱することなく本発明の教示に対する特別な状況と内容に適用されることができる。従って、本発明は、本発明を実施するために開示される実施例に限られず、本発明は添付された請求の範囲内にある全ての実施例を含む。さらに、第１、第２などに対する用語の使用は重要さの手順を意味するよりは、一つの要素を他の要素と区別するために使われる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定めるシステムの概路図である。
【図２】本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図３】本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図４】本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図５】本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図６】本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図７】本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図８】本発明のさらに他の望ましい実施例による推定バッテリーパラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図１】
2009517687.tif 000084
【図２】
2009517687.tif 000085
【図３】
2009517687.tif 000086
【図４】
2009517687.tif 000087
【図５】
2009517687.tif 000088
【図６】
2009517687.tif 000089
【図７】
2009517687.tif 000090
【図８】
2009517687.tif 000091
【国際調査報告】
2009517687.tif 000092
2009517687.tif 000093