(57)【要約】  推定組合せバッテリー状態‐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、複数個の予測組合せバッテリー状態‐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、及びバッテリー出力ベクトルに基づいて上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める。
2009526220.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とバッテリーパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法において、
上記第１所定時間以前の第２所定時間でバッテリーの状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階；
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータ及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階；
第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態パラメータベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１つの上記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３複数個の予測バッテリー出力ベクトルを定める段階；
上記バッテリー出力変数の少なくとも１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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐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組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項２】
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを検索（ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ）する段階；
上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータ、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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す推定組合せバッテリー状態‐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；
上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータ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、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とバッテリーパラメータの不確実性、 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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックスを定める段階；及び
上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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請求項１に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項３】
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルのうち１つのメンバーを上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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推定増加組合せバッテリー状態‐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平方根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推定増加組合せバッテリー状態‐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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルから引いた上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックスの上記マトリックス平方根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推定増加組合せバッテリー状態‐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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項４】
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを検索する段階；
上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータ、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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階；
上記メモリから上記第２所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックスを検索する段階；
上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根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、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の状態とパラメータの不確実性、 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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックスを定める段階；及び
上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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請求項１に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項５】
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルのうち１つのメンバーを上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと同一にセットする段階；
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルのＬメンバーの第１追加セットを上記推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根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推定増加組合せバッテリー状態‐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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルから引いた上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根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、上記推定増加組合せバッテリー状態‐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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項６】
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
第４複数個の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを獲得するために、上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルから上記第２所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータ及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す値を抽出する段階；
第５複数個の推定組合せバッテリー状態‐パラメータ入力ノイズベクトルを獲得するために、上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータ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１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複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第５複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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複数個の予測組合せバッテリー状態‐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請求項１に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【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定める段階は、
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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータ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１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複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第１バッテリー入力ベクトル、及び上記第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定める段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項８】
上記第１推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータを示す第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階；
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うち少なくとも１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予測組合せバッテリー状態‐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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、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定める段階；及び
上記第１予測組合せバッテリー状態‐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推定組合せバッテリー状態‐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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項９】
上記第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階は、
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１０】
上記第１予測バッテリー出力ベクトルを定める段階は、
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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１１】
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３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、上記第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、及び上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐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組合せバッテリー状態‐パラメータ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８に記載の推定組合せバッテリー状態‐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平方根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平方根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平方根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に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１３】
上記第１推定組合せバッテリー状態‐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とに基づいてアップデートベクトルを定める段階；
上記予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと上記アップデートベクトルとに基づいて上記第１推定組合せバッテリー状態‐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８に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１４】
上記第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐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状態‐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８に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１５】
上記第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐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平方根共分散マトリックスに基づいて上記第１所定時間で推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根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８に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法。
【請求項１６】
第１所定時間でバッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定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の状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、上記センサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるように構成され、上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータ及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるように構成され、第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐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組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるシステム。
【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の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを検索するように構成され、上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータ、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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定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の状態とパラメータの不確実性を示す推定組合せバッテリー状態‐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、上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータ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の状態とパラメータの不確実性、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推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックスを定めるように構成され、上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと上記第１推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックスに基づいて上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるように構成される請求項１６に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１８】
上記コンピュータは、
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータを示す第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定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１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予測組合せバッテリー状態‐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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、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定めるように構成され、上記第１予測組合せバッテリー状態‐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推定組合せバッテリー状態‐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１６に記載の推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるシステム。
【請求項１９】
第１所定時間でバッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐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記憶媒体であって、
上記第１所定時間以前の第２所定時間でバッテリーの状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコード；
上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいてバッテリーの状態とパラメータ及び上記第１所定時間で上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコード；
第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態ベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１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定めるコード；
上記バッテリー出力変数の少なくとも１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；
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐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組合せバッテリー状態‐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記憶媒体。
【請求項２０】
上記第１推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコードは、
上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータを示す第１予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコード；
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１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予測組合せバッテリー状態‐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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、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定めるコード；及び
上記第１予測組合せバッテリー状態‐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推定組合せバッテリー状態‐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１９に記載の推定組合せバッテリー状態‐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記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルフィルタリング（ｄｉｇｉｔａｌ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）技術を活用してバッテリーパックシステム状態とモデルパラメータ（ｍｏｄｅｌ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ）とを推定するシステム、方法、及び製造物に関する。
【背景技術】
【０００２】
再充電可能なバッテリーパックの技術分野において、直接的には測定できないが、現在のバッテリーパック状態を示す量的要素（ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）を推定できることがある応用例で要求される。このような量的要素の一部は、上記パックの充電状態（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）のように急速に変化される可能性があり、全体の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）のように極めて緩やかに変化する可能性があり、１０年以上の通常の使用により２０％程度の小さい範囲内で変化する可能性がある。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含み、緩やかに変化する傾向のある量的要素はシステムの時間変化（ｔｉｍｅ  ｖａｒｙｉｎｇ）パラメータを構成する。
【０００３】
バッテリーシステムの分野、特に、例えば、ハイブリッド電気自動車（Ｈｙｂｒｉｄ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＨＥＶ）、バッテリー電気自動車（Ｂａｔｔｅｒｙ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ：ＢＥＶ）、ラップトップコンピュータのバッテリー、ポータブルツールのバッテリーパックなどのように、バッテリーの寿命に悪影響を及ぼさずに、できるだけ活発に長い時間動作する必要があるものにおいて、どれくらいのバッテリーエネルギが動作するために現在利用できるかなどを推定するのに、急変するパラメータ（例えば、ＳＯＣ）に対する情報が用いられることが望ましい。さらに、有用なサービス時間を拡張しながらパックの寿命期間に先行演算（ｐｒｉｏｒ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ）を正確に維持し、パックの健康状態（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を定めるのに活用するために、緩やかに変化（ｓｌｏｗｌｙ  ｖａｒｙｉｎｇ）するパラメータ（例えば、全体容量）に対する情報を確認することが望ましい。
【０００４】
しかし、本発明者は、ここで数学的アルゴリズムがバッテリーの内部状態とパラメータの極めて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た。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。また、バッテリーは、一般的に非線形動作特性を持つ。
【０００５】
したがって、本発明者は、バッテリー状態とパラメータをより正確に定めるシステム及び方法に対する必要性を認識していた。
【発明の詳細な説明】
【０００６】
例示的な実施例による第１所定時間でバッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法が提供される。上記方法は、上記第１所定時間以前の第２所定時間でのバッテリーの状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階を含む。上記方法は、また、上記第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータ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とパラメータの不確実性及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階をさらに含む。上記方法は、また、第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１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定める段階を含む。上記方法は、また、上記バッテリー出力変数の少なくとも１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を含む。上記方法は、また、上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める段階を含む。
【０００７】
他の例示的な実施例による第１所定時間でバッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐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所定時間以前の第２所定時間でバッテリーの状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、上記センサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐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状態とパラメータ及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐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、第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１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２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるように構成される。
【０００８】
さらに他の例示的な実施例による製造物が提供される。上記製造物は、 第１所定時間でバッテリーの状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐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記憶媒体を含む。上記コンピュータ記憶媒体は、また、上記第１所定時間以前の第２所定時間でバッテリーの状態とパラメータ、バッテリー入力ノイズ、バッテリー出力変数を測定するセンサーに関わるセンサーノイズ、バッテリーの状態とパラメータの不確実性、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複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコードを含む。上記コンピュータ記憶媒体は、また、上記第１複数個の推定増加組合せ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状態とパラメータ及び上記バッテリーの状態とパラメータの不確実性を示す第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコードを含む。上記コンピュータ記憶媒体は、また、第１複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルと第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに基づいて上記第１所定時間で少なくとも１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定めるコードを含む。上記コンピュータ記憶媒体は、また、上記バッテリー出力変数の少なくとも１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含む。上記コンピュータ記憶媒体は、また、上記第２複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル、上記第３複数個の予測バッテリー出力ベクトル、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状態とパラメータを示す第１推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるコードを含む。
【０００９】
実施例による他のシステム及び／又は方法は、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又は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、本発明の範囲内にあり、添付の特許請求の範囲によって保護される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１を参照すれば、バッテリー１２の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定めるシステム１０が示される。上記バッテリー１２は、少なくとも１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又は再充電でき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構成され得る。
【００１１】
再充電可能なバッテリーパックの技術分野において、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量的要素を推定できることがある応用例で要求される。このような量的要素の一部は、上記パックの充電状態（ＳＯＣ）のように急速に変化される可能性があり、全体の領域範囲を数分内に旋回することもできる。他の一部は、セル容量のように極めて緩やかに変化する可能性があり、１０年以上の通常の使用により２０％程度の小さい範囲で変化する可能性がある。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、緩やかに変化する傾向のある量的要素はシステムの時間変化パラメータを構成する。
【００１２】
バッテリーシステム分野、特に、例えば、ハイブリッド電気自動車（Ｈｙｂｒｉｄ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＨＥＶ）、バッテリー電気自動車（Ｂａｔｔｅｒｙ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ：ＢＥＶ）、ラップトップコンピュータのバッテリー、ポータブルツールのバッテリーパックなどのように、バッテリーの寿命に悪影響を及ぼさずに、できるだけ活発に長い時間動作する必要があるものにおいて、充電状態（ＳＯＣ）の情報を含んで緩やかに変化するパラメータ（例えば、全体容量（ｔｏｔａｌ  ｃａｐａｃｉｔｙ））に対する情報がパックの健康状態（ｐａｃｋ  ｈｅａｌｔｈ）を定め、他の演算を助けるのに有用である。例示的なパラメータは、セル容量、抵抗（ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）、分極電圧時定数（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｔａｎｔｔ（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  ｃｏｎｓｔａｎｔｔ（ｓ））、効率要素（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ  ｆａｃｔｏｒ（ｓ））などを含んでいるが、これらに限られることはない。
【００１３】
入力変数は、特定時間のバッテリー入力信号の値として定義される。例えば、入力変数は、バッテリーに入って行く電流の１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として定義される。例えば、出力変数は、バッテリー出力電圧の１つとバッテリー圧力（ｂａｔｔｅｒｙ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）を含むことができる。
【００１４】
上記システム１０は、１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１つ以上の温度センサー２２及び電流センサー２４を含んでも良い。
【００１５】
上記電圧センサー２０は、上記バッテリー１２の１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１つの信号電圧センサーが示される。しかしながら、システム１０の代替的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１つの電圧センサー）がシステム１０に活用されることが注目されるべきである。
【００１６】
上記温度センサー２２は、上記バッテリー１２の１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に隣接して配置され、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１つの温度センサーが示される。しかしながら、システム１０の代替的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１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。
【００１７】
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又は沈められる電流を示す第３出力信号を生成する。上記電流センサー２４は、上記バッテリー１２と上記負荷回路２６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。
【００１８】
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から電流を沈めるか又は供給するようになる。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。
【００１９】
上記コンピュータ２８は、以下にさらに詳しく説明するように、上記バッテリー１２の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル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と動作可能に連結される。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、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又はデータを記憶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表現するもののような多くの知られているメモリ装置を使うことで具現される。
【００２０】
【数１】
2009526220.tif 000003
【００２１】
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の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。
【００２２】
バッテリー状態ベクトルは、例えば、上記バッテリー１２に関わる充電状態（ＳＯＣ）、ヒステリシス電圧、又は分極電圧を含む。上記ＳＯＣ値は、動作するのに用いられる可能性のある上記バッテリー１２の現在利用可能な容量を示す０から１００パーセントまでの値である。
【００２３】
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）の数学的モデルは知られており、以下に記述するように、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）を用いて表現されても良い。
【００２４】
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）
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の既知決定要素入力値（ｋｎｏｗｎ／ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ  ｉｎｐｕｔ）であり、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バッテリー入力ノイズベクトル（ｂａｔｔｅｒｙ  ｉｎｐｕｔ  ｎｏｉｓｅ  ｖｅｃｔｏｒ）であり、ｆ（ｘｋ−１,ｕｋ−１,ｗｋ−１,ｋ−１）は、状態遷移関数（ｓｔａｔｅ  ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）である。
【００２５】
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の出力の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。
【００２６】
システム状態ｘｋは、少なくとも、現在入力およびセルの数学的モデルとともに、現在出力を予測するために必要な最小量の情報を含む。セル１４の場合、状態は、例えばＳＯＣ、異なる時定数に対する分極電圧（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｖｏｌｔａｇｅ）レベル及びヒステリシスレベルを含む。上記システムの外部からの入力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含んでも良い（状態に温度変化自体がモデリングされない限り）。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る可能性がないので、時間につれて単に緩やかに変わる値である。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の量的要素又は最小値で測定された量的要素から直接的に計算できるもの（例えば、負荷セル電圧）に対応する。
【００２７】
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２】
2009526220.tif 000004
【００２８】
第１方程式は、パラメータθｋが主要な定数であることを示すが、この例では、ｒｋで表示される「ノイズ」プロセスによってモデリングされた時間が経つにつれて緩やかに変化する可能性がある。出力ｄｋは、何れの推定誤差（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ）ｅｋが付加されたｇ（・,・,・）によってモデリングされた最適なパラメータダイナミックス（ｏｐｔｉｍｕｍ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｄｙｎａｍｉｃｓ）の関数である。上記最適なパラメータダイナミックスｇ（・,・,・）は、上記システム状態ｘｋ、外部入力ｕｋ、及び時間変化パラメータθｋの組み合わせの関数である。
【００２９】
図２ないし図５を参照しながら、例示的な実施例による上記バッテリー１２の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータ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る。上記ソフトウェアアルゴリズムは、上記ＲＯＭ４４、上記ＲＡＭ４５、又は当業者に知られたコンピュータで読み取り可能な媒体に記憶される。
【００３０】
ステップ６０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１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。
【００３１】
ステップ６２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１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。
【００３２】
ステップ６４において、上記コンピュータ２８は、数式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の状態と上記バッテリー１２のパラメータを示す推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｂａｔｔｅｒｙ  ｓｔａｔｅ‐ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｖｅｃｔｏｒ）
【数３】
2009526220.tif 000005
を定める。
【数４】
2009526220.tif 000006
【００３３】
ステップ６６において、上記コンピュータ２８は、数式２を活用して上記推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに関わる推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックス（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｂａｔｔｅｒｙ  ｓｔａｔｅ-ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｃｔｏｒ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）
【数５】
2009526220.tif 000007
を定める。
【数６】
2009526220.tif 000008
【００３４】
ステップ６８において、上記コンピュータ２８は、数式３を活用して上記第２所定時間で上記バッテリー１２の状態と上記バッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数７】
2009526220.tif 000009
を定める。
【数８】
2009526220.tif 000010
【００３５】
ステップ７０において、上記コンピュータ２８は、数式４を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の状態と上記バッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｂａｔｔｅｒｙ  ｓｔａｔｅ-ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ）
【数９】
2009526220.tif 000011
を定める。
【数１０】
2009526220.tif 000012
【００３６】
ステップ７２において、上記コンピュータ２８は、数式５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（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｂａｔｔｅｒｙ  ｏｕｔｐｕｔ  ｖｅｃｔｏｒs）
【数１１】
2009526220.tif 000013
を定める。
【数１２】
2009526220.tif 000014
【００３７】
ステップ７４において、上記コンピュータ２８は、数式６を活用して上記複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数１３】
2009526220.tif 000015
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組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数１４】
2009526220.tif 000016
を定める。
【数１５】
2009526220.tif 000017
【００３８】
ステップ７６において、上記コンピュータ２８は、次の数式７を活用して予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックス
【数１６】
2009526220.tif 000018
を定める。
【数１７】
2009526220.tif 000019
【００３９】
ステップ７８において、上記コンピュータ２８は、数式８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１８】
2009526220.tif 000020
を定める。
【数１９】
2009526220.tif 000021
【００４０】
ステップ８０において、上記コンピュータ２８は、次の数式９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２０】
2009526220.tif 000022
を定める。
【数２１】
2009526220.tif 000023
【００４１】
ステップ８２において、上記コンピュータ２８は、次の数式１０を活用して予測クロス‐共分散マトリックス
【数２２】
2009526220.tif 000024
を定める。
【数２３】
2009526220.tif 000025
【００４２】
ステップ８４において、上記コンピュータ２８は、次の数式１１を活用してゲインマトリックスＬｋを定める。
【数２４】
2009526220.tif 000026
【００４３】
ステップ８６において、上記コンピュータ２８は、次の数式１２を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の状態と上記バッテリー１２のパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数２５】
2009526220.tif 000027
を定める。
【数２６】
2009526220.tif 000028
【００４４】
ステップ８８において、上記コンピュータ２８は、次の数式１３を活用して上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに関わる推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル共分散マトリックス
【数２７】
2009526220.tif 000029
を定める。
【数２８】
2009526220.tif 000030
【００４５】
ステップ９０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。上記ステップ９０の後に、上記方法はステップ６０に戻る。
【００４６】
図６ないし図９を参照しながら、他の例示的な実施例によるバッテリー１２の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐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ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５、又は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記憶される。
【００４７】
ステップ１００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１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。
【００４８】
ステップ１０１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１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。
【００４９】
ステップ１０２において、上記コンピュータ２８は、数式１４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の状態と上記バッテリー１２のパラメータを示す推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｂａｔｔｅｒｙ  ｓｔａｔｅ-ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｖｅｃｔｏｒ）
【数２９】
2009526220.tif 000031
を定める。
【数３０】
2009526220.tif 000032
【００５０】
ステップ１０４において、数式１５を活用して上記推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに関わる推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックス
【数３１】
2009526220.tif 000033
を定める。
【数３２】
2009526220.tif 000034
【００５１】
ステップ１０６において、上記コンピュータ２８は、次の数式１６を活用して上記第２所定時間でバッテリー１２の状態とバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の推定増加組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数３３】
2009526220.tif 000035
を定める。
【数３４】
2009526220.tif 000036
【００５２】
ステップ１０８において、次の数式１７を活用して上記第１所定時間でバッテリー１２の状態とバッテリー１２のパラメータをそれぞれ示す複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数３５】
2009526220.tif 000037
を定める。
【数３６】
2009526220.tif 000038
【００５３】
ステップ１１０において、上記コンピュータ２８は、数式１８を活用して上記第１所定時間でバッテリー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３７】
2009526220.tif 000039
を定める。
【数３８】
2009526220.tif 000040
【００５４】
ステップ１１２において、上記コンピュータ２８は、数式１９を活用して上記複数個の予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数３９】
2009526220.tif 000041
の加重値平均を演算することによって上記第１所定時間に対応する予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数４０】
2009526220.tif 000042
を定める。
【数４１】
2009526220.tif 000043
【００５５】
ステップ１１４において、上記コンピュータ２８は、次の数式２０を活用して予測組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックス
【数４２】
2009526220.tif 000044
を定める。
【数４３】
2009526220.tif 000045
【００５６】
ステップ１１６において、上記コンピュータ２８は、次の数式２１を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の出力を示す予測バッテリー出力ベクトル
【数４４】
2009526220.tif 000046
を定める。
【数４５】
2009526220.tif 000047
【００５７】
ステップ１１８において、上記コンピュータ２８は、次の数式２２を活用して予測バッテリー出力ベクトル平方根共分散マトリックス
【数４６】
2009526220.tif 000048
を定める。
【数４７】
2009526220.tif 000049
【００５８】
ステップ１２０において、上記コンピュータ２８は、次の数式２３を活用して予測クロス‐共分散マトリックス
【数４８】
2009526220.tif 000050
を定める。
【数４９】
2009526220.tif 000051
【００５９】
ステップ１２２において、上記コンピュータ２８は、次の数式２４を活用してゲインマトリックスＬｋを定める。
【数５０】
2009526220.tif 000052
【００６０】
ステップ１２４において、上記コンピュータ２８は、次の数式２５を活用して上記第１所定時間で上記バッテリー１２の状態と上記バッテリー１２のパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル
【数５１】
2009526220.tif 000053
を定める。
【数５２】
2009526220.tif 000054
【００６１】
ステップ１２６において、上記コンピュータ２８は、次の数式２６を活用して上記推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルに関わる推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトル平方根共分散マトリックス
【数５３】
2009526220.tif 000055
を定める。
【数５４】
2009526220.tif 000056
上記数式２６において、
ｄｏｗｎｄａｔｅ{ }は、第２引数（ｓｅｃｏｎｄ  ａｒｇｕｍｅｎｔ）を使って第１引数（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。
【００６２】
ステップ１２８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。上記ステップ１２８の後に、上記方法はステップ１００に戻る。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
バッテリー１２の状態とパラメータを示す推定組合せバッテリー状態‐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、他のシステム及び方法よりも十分な利点を提供する。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組合せバッテリー状態‐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という技術的な効果を提供する。
【００６４】
上記方法は、プロッピィーディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、ハードディスク、又はコンピュータで読み取り可能な記憶媒体のような実現可能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が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る場合に、上記コンピュータは、本発明を実現する装置になる。上記方法は、コンピュータプログラムコードの形態、例えば、記憶媒体に記憶された形態、コンピュータ内にローディングされた形態及び／又は実行される形態、光ファイバを通す又は電磁気放射を経由する電気配線又はケーブルなどの何れかの電送媒体上を電送される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が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る場合に、 上記コンピュータは、上記方法を実現する装置になる。汎用マイクロプロセッサーで具現される場合には、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。
【００６５】
例示的な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、本発明は添付の特許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、１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】
【００６６】
【図１】本発明の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐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】本発明の他の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図３】本発明の他の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図４】本発明の他の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図５】本発明の他の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐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例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐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例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐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例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図９】本発明のさらに他の例示的な実施例による推定組合せバッテリー状態‐パラメータベクトルを定める方法の流れ図である。
【図１】
2009526220.tif 000057
【図２】
2009526220.tif 000058
【図３】
2009526220.tif 000059
【図４】
2009526220.tif 000060
【図５】
2009526220.tif 000061
【図６】
2009526220.tif 000062
【図７】
2009526220.tif 000063
【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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