(57)【要約】  バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決めるシステム、方法及びその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状態ベクトル、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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決める。
2009516165.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状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決める方法において、
上記第１所定時間以前の第２所定時間で、バッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階；
上記第１複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリー状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決める段階；
第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測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上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決める段階；
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決める段階；及び
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決める段階を含むことを特徴とする推定バッテリー状態ベクトルを決める方法。
【請求項２】
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索する段階（ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ）；
上記推定バッテリー状態ベクトル、予測バッテリー入力ノイズベクトル及び予測センサーノイズベクトルに基づいて上記第２所定時間で上記バッテリーの状態、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態の不確実性を示す推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを検索する段階；
上記推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス、上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す共分散マトリックス、上記センサーノイズの不確実性を示す共分散マトリックスに基づいて上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを決める段階；及び
上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決め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状態ベクトルを決める方法。
【請求項３】
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルの中で一つのメンバーを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第１追加セット（a ｆｉｒｓｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｅｔ）を上記第１推定増加バッテリー状態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推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルの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状態ベクトルから引いた上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスの上記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推定増加バッテリー状態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状態ベクトルを決める方法。
【請求項４】
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索する段階；
上記推定バッテリー状態ベクトル、予測バッテリー入力ノイズベクトル及び予測センサーノイズベクトルに基づいて上記第２所定時間で上記バッテリーの状態、バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルを決める段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態の不確実性を示す推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを検索する段階；
上記推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マットレス、上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す共分散マトリックス及び上記センサーノイズの不確実性を示す共分散マトリックスに基づいて上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを決める段階；及び
上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決め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状態ベクトルを決める方法。
【請求項５】
上記第１複数個の推定増加ベクトル状態ベクトルを決める段階は、
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルの中で一つのメンバーを上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルのＬメンバーの第１追加セットを上記推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐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推定増加バッテリー状態ベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルの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状態ベクトルから引いた上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐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、上記推定増加バッテリー状態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状態ベクトルを決める方法。
【請求項６】
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
第４複数個の推定バッテリー状態ベクトルを獲得するために上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記バッテリー状態と上記バッテリー状態の不確実性を示す値を抽出する段階；
第５複数個の推定バッテリー入力ノイズベクトルを獲得するために上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記バッテリー入力ノイズと上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す値を抽出する段階；
上記第２所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ上記第１バッテリー入力ベクトルを生成する段階；及び
上記第４複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第５複数個の予測バッテリー入力ノイズベクトル及び上記第１バッテリー入力ベクトルに基づいて上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決め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状態ベクトルを決める方法。
【請求項７】
上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決める段階は、
第４複数個の推定センサーノイズベクトルを獲得するために上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルから上記第２所定時間で上記センサーノイズ及び上記センサーノイズの不確実性を示す値を抽出する段階；
上記第１所定時間でバッテリー入力変数のうち少なくとも一つの測定値を持つ上記第１バッテリー入力ベクトルを生成する段階；及び
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第１バッテリー入力ベクトル、上記第４複数個の推定センサーノイズベクトルに基づいて上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決め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状態ベクトルを決める方法。
【請求項８】
上記第１推定バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルに基づいて上記第１所定時間でバッテリーの状態を示す第１予測バッテリー状態ベクトルを決める段階；
上記第３複数個の予測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決める段階；
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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状態ベクトル及び上記第３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決める段階；及び
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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推定バッテリー状態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状態ベクトルを決める方法。
【請求項９】
上記第１予測バッテリー状態ベクトルを決める段階は、
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルの加重値平均（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｅ）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状態ベクトルを決める方法。
【請求項１０】
上記第１予測バッテリー出力ベクトルを決める段階は、
上記第３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８に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決める方法。
【請求項１１】
上記ゲインマトリックスを決める段階は、
上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記第３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決める段階；
上記第１予測バッテリー出力ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、上記第１予測バッテリー状態ベクトル及び上記第２複数個の予測バッテリー状態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状態ベクトルとの間の第１予測クロス‐共分散マトリックスを決める段階；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８に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決める方法。
【請求項１２】
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決める段階は、
上記第１予測バッテリー出力ベクトルと上記第３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決める段階；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１１に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決める方法。
【請求項１３】
上記第１推定バッテリー状態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）を決める段階；
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）を決める段階；及び
上記予測バッテリー状態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推定バッテリー状態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８に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決める方法。
【請求項１４】
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、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状態ベクトル共分散マトリックスを決める段階をさらに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状態ベクトルを決める方法。
【請求項１５】
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、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状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスを決める段階をさらに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状態ベクトルを決める方法。
【請求項１６】
第１所定時間でバッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決めるシステムであって、
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所定時間以前の第２所定時間でバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決めるように構成され、上記第１複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリーの状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決めるように構成され、第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルに基づいた上記第１所定時間で少なくとも一つの上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決めるように構成され、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決めるように構成され、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第１バッテリー出力ベクトルに基づいた上記第１所定時間で上記バッテリーの状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決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状態ベクトルを決めるシステム。
【請求項１７】
上記コンピュータは、
メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを検索するように構成され、上記推定バッテリー状態ベクトル、予測バッテリー入力ノイズベクトル及び予測センサーノイズベクトルに基づいて上記第２所定時間で上記バッテリーの状態、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトルを決めるように構成され、上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリー状態の不確実性を示す推定バッテリー状態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、上記推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス、上記バッテリー入力ノイズの不確実性を示す共分散マトリックス、上記センサーノイズの不確実性を示す共分散マトリックスに基づいて上記バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズ及び上記センサーノイズを示す第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスを決めるように構成され、上記第１推定増加バッテリー状態ベクトルと上記第１推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決めるように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決めるシステム。
【請求項１８】
上記コンピュータは、
上記第２複数個の予測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状態を示す第１予測バッテリー状態ベクトルを決めるように構成され、上記第３複数個の予測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決めるように構成され、上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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状態ベクトル及び上記第３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決めるように構成され、上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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推定バッテリー状態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１６に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決めるシステム。
【請求項１９】
第１所定時間でバッテリーの状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決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所定時間以前の第２所定時間でバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性、上記バッテリー入力ノイズの不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決めるコード；
上記第１複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリーの状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決めるコード；
第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測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上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決めるコード；
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決めるコード；及び
上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決めるコードを含むことを特徴とする推定バッテリー状態ベクトルを決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推定バッテリー状態ベクトルを決めるコードは、
上記第２複数個の予測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状態を示す第１予測バッテリー状態ベクトルを決めるコード；
上記第３複数個の予測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決めるコード；
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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状態ベクトル及び上記第３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決めるコード；及び
上記第１予測バッテリー状態ベクトル、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推定バッテリー状態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１９に記載の推定バッテリー状態ベクトルを決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状態ベクトルを決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・電気分野で多様に、かつ幅広く用いられており、充電状態（ＳＯＣ； Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を含んでバッテリーの内在状態が推定できることが望ましい。上記ＳＯＣは作動するときに用いられ得るバッテリーの現在利用可能な用量を示す値である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
数学的なアルゴリズムがバッテリーの状態を決めるために活用されている。しかし、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的状態に対する高度で、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。バッテリーは一般的に非線形動作特性を持つためさらに正確な方法が求められる。
【０００４】
結果的に、本発明者は、推定バッテリー状態をさらに正確に決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）でのバッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決める方法が提供される。上記方法は、上記第１所定時間以前の第２所定時間でのバッテリー状態（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ）、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｂａｔｔｅｒｙ）及び上記センサーノイズの不確実性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトル（ｆｉｒｓｔ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）を決める段階を含む。上記方法はまた、上記第１複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリー状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル（ｓｅｃｏｎｄ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）を決める段階を含む。上記方法はまた、第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測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上記バッテリーの出力変数（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｕｔｐｕｔ ｖａｒｉａｂｌｅ ｏｆ ｂａｔｔｅｒｙ）と上記出力変数の不確実性（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｖａｒｉａｂｌｅ）を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル（ｔｈｉｒｄ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒｓ）を決める段階を含む。上記方法はまた、少なくとも一つのバッテリー出力変数の測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトルを決める段階を含む。上記方法はまた、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決める段階を含む。
【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状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決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所定時間以前の第２所定時間でのバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決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複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリー状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決めるように構成される。上記コンピュータはまた、第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測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上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決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信号に基づいた第１バッテリー出力ベクトルを決めるように構成される。上記コンピュータはまた、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決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に提供される。上記製造物は、第１所定時間でのバッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決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所定時間以前の第２所定時間でのバッテリー状態、バッテリー入力ノイズ、センサーノイズ、バッテリー状態の不確実性及び上記センサーノイズの不確実性を示す第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルを決めるコードを含む。上記コンピュータ貯蔵媒体はまた、上記第１複数個の推定増加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状態の不確実性とバッテリー状態を示す第２複数個の予測バッテリー状態ベクトルを決めるコードを含む。上記コンピュータ貯蔵媒体はまた、第１複数個の推定増加バッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測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上記バッテリーの出力変数と上記出力変数の不確実性を示す第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを決めるコードを含む。上記コンピュータ貯蔵媒体はまた、少なくとも一つのバッテリー出力変数の測定値を持つ第１バッテリー出力ベクトルを決めるコードを含む。上記コンピュータ貯蔵媒体はまた、上記第２複数個の予測バッテリー状態ベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトルと上記第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状態を示す第１推定バッテリー状態ベクトルを決めるコードを含む。
【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に関わる状態ベクトル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、或いは再充電不可能なセルであり得る。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使って製作され得る。入力変数は特定時間のバッテリー入力信号の値に正義される。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正義される。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。
【００１０】
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。
【００１１】
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なければならない。
【００１２】
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なければならない。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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に関わる状態ベクトルを決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。
【００１６】
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】
2009516165.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】
2009516165.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】
2009516165.tif 000005
であり、
【数４】
2009516165.tif 000006
）。シンボル
【数５】
2009516165.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】
2009516165.tif 000008
は、
【数７】
2009516165.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。
【００１７】
上記バッテリー１２に関わる状態ベクトルを決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。上記状態ベクトルは、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用量を意味する０から１００パーセントまでの値である。
【００１８】
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。
【００１９】
上記バッテリー１２に関わる上記状態ベクトルを決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。
【００２０】
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決められる。  
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。
【００２１】
図２ないし図５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の状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決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。
【００２２】
Ｓ６０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。
【００２３】
次のＳ６２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うち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ｙｋを生成する。
【００２４】
次のＳ６４段階において、上記コンピュータ２８は、方程式
【数８】
2009516165.tif 000010
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状態を示す推定増加バッテリー状態ベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）
【数９】
2009516165.tif 000011
を決める。
【００２５】
上記方程式において、
【数１０】
2009516165.tif 000012
は、上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルに該当する；
【数１１】
2009516165.tif 000013
は、上記第２所定時間でバッテリー入力ノイズベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ ｉｎｐｕｔ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）の予測値に該当する；
【数１２】
2009516165.tif 000014
は、上記第２所定時間でセンサーノイズベクトル（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）の予測値に該当する； そして、
Ｔは、マトリックス／ベクトル転置演算子である。
【００２６】
次のＳ６６段階において、上記コンピュータ２８は、方程式
【数１３】
2009516165.tif 000015
を活用して上記推定増加バッテリー状態ベクトルに関わる推定増加バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数１４】
2009516165.tif 000016
を決める。
【００２７】
上記方程式において、
【数１５】
2009516165.tif 000017
は、上記第２所定時間で上記推定バッテリー状態ベクトルに関わる推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックスに該当する；
【数１６】
2009516165.tif 000018
は、バッテリー入力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；
【数１７】
2009516165.tif 000019
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する； そして、
ｄｉａｇ（）は、入力独立変数（ｉｎｐｕｔ ａｒｇｕｍｅｎｔｓ）よりブロック対角線行列（ｂｌｏｃｋ‐ｄｉａｇｏｎａｌ ｍａｔｒｉｘ）を構成する関数である。
【００２８】
次のＳ６８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数１８】
2009516165.tif 000020
を活用して上記第２所定時間でバッテリー状態をそれぞれ示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトル
【数１９】
2009516165.tif 000021
を決める。
【００２９】
上記方程式において、
【数２０】
2009516165.tif 000022
は、
【数２１】
2009516165.tif 000023
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２２】
2009516165.tif 000024
は、定数値（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖａｌｕｅ）に該当する。
【００３０】
次のＳ７０段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数２３】
2009516165.tif 000025
を活用して上記第１所定時間でバッテリー状態をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー状態ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）
【数２４】
2009516165.tif 000026
を決める。
【００３１】
上記方程式において、
【数２５】
2009516165.tif 000027
は、上記複数個の
【数２６】
2009516165.tif 000028
のうちｉ番目のメンバー（ｍｅｍｂｅｒ）に該当する；
【数２７】
2009516165.tif 000029
は、上記第２所定時間でバッテリー入力ベクトルに該当する；
【数２８】
2009516165.tif 000030
は、上記複数個の
【数２９】
2009516165.tif 000031
のうちｉ番目のメンバーから抽出された推定バッテリー状態ベクトルに該当する；
【数３０】
2009516165.tif 000032
は、上記複数個の
【数３１】
2009516165.tif 000033
のうちｉ番目のメンバーから抽出された推定バッテリー入力ノイズベクトルに該当する； そして、
ｋ−１は、上記第２所定時間に該当する。
【００３２】
次のＳ７２段階において、コンピュータ２８は、次の方程式
【数３２】
2009516165.tif 000034
を活用して上記第１所定時間でバッテリー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（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒｓ）
【数３３】
2009516165.tif 000035
を決める。
【００３３】
上記方程式において、
【数３４】
2009516165.tif 000036
は、上記複数個の
【数３５】
2009516165.tif 000037
のうちｉ番目のメンバーに該当する；
【数３６】
2009516165.tif 000038
は、上記複数個の
【数３７】
2009516165.tif 000039
のうちｉ番目のメンバーから抽出された単一推定センサーノイズベクトル（ｓｉｎｇｌｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）に該当する； そして、
ｋは、上記第１所定時間に該当する。
【００３４】
次のＳ７４段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数３８】
2009516165.tif 000040
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３９】
2009516165.tif 000041
の加重値平均を演算することで上記第１時間に対応する予測バッテリー状態ベクトル
【数４０】
2009516165.tif 000042
を決める。
【００３５】
上記方程式において、
【数４１】
2009516165.tif 000043
は、定数値セット（ｓｅｔ ｏｆ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖａｌｕｅｓ）に該当する； そして、
ｐは、上記複数
【数４２】
2009516165.tif 000044
からメンバーの１を引いた数字に該当する。
【００３６】
次のＳ７６段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数４３】
2009516165.tif 000045
を活用して予測バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス
【数４４】
2009516165.tif 000046
を決める。
【００３７】
上記方程式において、
【数４５】
2009516165.tif 000047
は、定数値のセットに該当する。
【００３８】
次のＳ７８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数４６】
2009516165.tif 000048
を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力値を示す予測バッテリー出力ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）
【数４７】
2009516165.tif 000049
を決める。
【００３９】
次のＳ８０段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数４８】
2009516165.tif 000050
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（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数４９】
2009516165.tif 000051
を決める。
【００４０】
次のＳ８２段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数５０】
2009516165.tif 000052
を活用して予測クロス‐共分散マトリックス（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｃｒｏｓｓ‐ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数５１】
2009516165.tif 000053
を決める。
【００４１】
次のＳ８４段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数５２】
2009516165.tif 000054
を活用してゲインマトリックス（ｇａｉｎ ｍａｔｒｉｘ）Ｌｘを決める。
【００４２】
次のＳ８６段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数５３】
2009516165.tif 000055
を活用して上記第１所定時間でバッテリーの状態を示す推定バッテリー状態ベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ）
【数５４】
2009516165.tif 000056
を決める。
【００４３】
次のＳ８８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数５５】
2009516165.tif 000057
を活用して上記推定バッテリー状態ベクトルに関わる推定バッテリー状態ベクトル共分散マトリックス
【数５６】
2009516165.tif 000058
を決める。
【００４４】
次のＳ９０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Ｓ９０段階以後、上記方法はＳ６０段階に戻る。
【００４５】
図６ないし図９を参照しながら他の望ましい実施例によるバッテリー１２の状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決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ＲＯＭ４４またはＲＡＭ４５に貯蔵される。
【００４６】
Ｓ１００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。
【００４７】
次のＳ１０２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うち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ｙＫを生成する。
【００４８】
次のＳ１０４段階において、上記コンピュータ２８は、方程式
【数５７】
2009516165.tif 000059
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の状態を示す推定増加バッテリー状態ベクトル
【数５８】
2009516165.tif 000060
を決める。
【００４９】
上記方程式において、
【数５９】
2009516165.tif 000061
は、上記第２所定時間で上記バッテリー状態を示す推定バッテリー状態ベクトルに該当する；
【数６０】
2009516165.tif 000062
は、上記第２所定時間でバッテリー入力ノイズベクトルの予測値に該当する；
【数６１】
2009516165.tif 000063
は、上記第２所定時間でセンサーノイズベクトル（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）の予測値に該当する； そして、
Ｔは、マトリックス／ベクトル転置演算子である。
【００５０】
次のＳ１０６段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数６２】
2009516165.tif 000064
を活用して上記推定増加バッテリー状態ベクトルに関わる推定増加バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス （ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ ｓｑｕａｒｅ‐ｒｏｏｔ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数６３】
2009516165.tif 000065
を決める。
【００５１】
上記方程式において、
【数６４】
2009516165.tif 000066
は、上記第２所定時間で上記推定バッテリー状態ベクトルに関わる推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックスに該当する；
【数６５】
2009516165.tif 000067
は、バッテリー入力ノイズベクトルに関わるスクエア‐ルート共分散マトリックスに該当する；
【数６６】
2009516165.tif 000068
は、バッテリーセンサーノイズに関わるスクエア‐ルート共分散マトリックスに該当する；そして、
ｄｉａｇ（）は、入力独立変数からブロック対角線行列を構成する関数である。
【００５２】
次のＳ１０８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数６７】
2009516165.tif 000069
を活用して上記第２所定時間でバッテリー状態をそれぞれ示す複数個の推定増加バッテリー状態ベクトル
【数６８】
2009516165.tif 000070
を決める。
【００５３】
上記方程式において、
【数６９】
2009516165.tif 000071
は、定数値に該当する。
【００５４】
次のＳ１１０段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数７０】
2009516165.tif 000072
を活用して上記第１所定時間でバッテリー状態をそれぞれ示す複数個の予測バッテリー状態ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒｓ）
【数７１】
2009516165.tif 000073
を決める。
【００５５】
上記方程式において、
【数７２】
2009516165.tif 000074
は、上記複数個の
【数７３】
2009516165.tif 000075
のうちｉ番目のメンバーに該当する；
【数７４】
2009516165.tif 000076
は、上記第２所定時間でバッテリー入力ベクトルに該当する；
【数７５】
2009516165.tif 000077
は、上記複数個の
【数７６】
2009516165.tif 000078
のうちｉ番目のメンバーから抽出された推定バッテリー状態ベクトルに該当する；
【数７７】
2009516165.tif 000079
は、上記複数個の
【数７８】
2009516165.tif 000080
のうちｉ番目のメンバーから抽出された推定バッテリー入力ノイズベクトルに該当する； そして、
k‐１は、上記第２所定時間に該当する。
【００５６】
次のＳ１１２段階において、コンピュータ２８は、次の方程式
【数７９】
2009516165.tif 000081
を活用して上記第１所定時間でバッテリー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８０】
2009516165.tif 000082
を決める。
【００５７】
上記方程式において、
【数８１】
2009516165.tif 000083
は、上記複数個の
【数８２】
2009516165.tif 000084
のうちｉ番目のメンバーに該当する；
【数８３】
2009516165.tif 000085
は、上記複数個の
【数８４】
2009516165.tif 000086
のうちｉ番目のメンバーから抽出された単一推定センサーノイズベクトル（ｓｉｎｇｌｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ ｖｅｃｔｏｒ）に該当する； そして、
ｋは、上記第１所定時間に該当する。
【００５８】
次のＳ１１４段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数８５】
2009516165.tif 000087
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８６】
2009516165.tif 000088
の加重値平均を演算することで上記第１時間に対応する予測バッテリー状態ベクトル
【数８７】
2009516165.tif 000089
を決める。
【００５９】
上記方程式において、
【数８８】
2009516165.tif 000090
、定数値セットに該当する； そして、
ｐは、上記複数
【数８９】
2009516165.tif 000091
からメンバーの１を引いた数字に該当する。
【００６０】
次のＳ１１６段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数９０】
2009516165.tif 000092
を活用して予測バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｓｔａｔｅ ｖｅｃｔｏｒ ｓｑｕａｒｅ‐ｒｏｏｔ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）
【数９１】
2009516165.tif 000093
を決める。
【００６１】
上記方程式において、
【数９２】
2009516165.tif 000094
は、定数値セットに該当する。
【００６２】
ｑｒ{ }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る。
【００６３】
次のＳ１１８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数９３】
2009516165.tif 000095
を活用して上記第１所定時間でバッテリー出力値を示す予測バッテリー出力ベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ ｏｕｔｐｕｔ ｖｅｃｔｏｒ）
【数９４】
2009516165.tif 000096
を決める。
【００６４】
次のＳ１２０段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数９５】
2009516165.tif 000097
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９６】
2009516165.tif 000098
を決める。
【００６５】
次のＳ１２２段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数９７】
2009516165.tif 000099
を活用して予測クロス‐共分散マトリックス
【数９８】
2009516165.tif 000100
を決める。
【００６６】
次のＳ１２４段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数９９】
2009516165.tif 000101
を活用してゲインマトリックス
【数１００】
2009516165.tif 000102
を決める。
【００６７】
次のＳ１２６段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数１０１】
2009516165.tif 000103
を活用して上記第１所定時間で上記バッテリーの状態を示す推定バッテリー状態ベクトル
【数１０２】
2009516165.tif 000104
を決める。
【００６８】
次のＳ１２８段階において、上記コンピュータ２８は、次の方程式
【数１０３】
2009516165.tif 000105
を活用して上記推定バッテリー状態ベクトルに関わる推定バッテリー状態ベクトルスクエア‐ルート共分散マトリックス
【数１０４】
2009516165.tif 000106
を決める。
【００６９】
上記方程式において、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。
【００７０】
次のＳ１３０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Ｓ１３０段階以後、上記方法はＳ１００段階に進む。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
バッテリーの状態を示す推定バッテリー状態ベクトルを決める上記システム、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推定バッテリー状態ベクトルをさらに正確に決めることができる技術的な効果を提供する。
【００７２】
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。
【００７３】
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】
【００７４】
【図１】本発明の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルを決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状態ベクトルを決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状態ベクトルを決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状態ベクトルを決める方法の流れ図である。
【図５】本発明の他の望ましい実施例による推定バッテリー状態ベクトルを決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状態ベクトルを決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状態ベクトルを決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状態ベクトルを決める方法の流れ図である。
【図９】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状態ベクトルを決める方法の流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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