(57)【要約】  電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法及び装置に関し、より具体的には、例えば、状態値を推定するためのセル状態フィルターで前記電気化学セルの状態値を推定する段階と、パラメーター値を推定するためのセルパラメーターフィルターで前記電気化学セルのパラメーター値を推定する段階と、前記セル状態フィルターと前記セルパラメーターフィルター間で情報を交換する段階と、を含む方法が開示される。また、セル状態値を推定するように構成される第１要素と、セルパラメーター値を推定するように構成される第２要素とを含む電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置であって、前記第１要素と前記第２要素とは相互情報の交換のために通信可能な状態にある。
2008519977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法であって、
状態値を推定するセル状態フィルターで前記電気化学セルの状態値を推定する段階と、
パラメーター値を推定するセルパラメーターフィルターで前記電気化学セルのパラメーター値を推定する段階と、
前記セル状態フィルターと前記セルパラメーターフィルター間の情報を交換する段階とを備えてなる、電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項２】
状態値を推定する段階が、
前記セルの内的状態予測を行う段階と、
前記内的状態予測に対する不確実性予測を行う段階と、
前記内的状態予測及び前記不確実性予測を補正する段階と、
前記状態の進行中の推定及び前記状態推定に対して進行中の不確実性を算出するために前記内的状態予測を行う段階と、
前記不確実性予測を行う段階及び前記補正する段階を繰り返すアルゴリズムを適用する段階とを備えてなる、請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項３】
前記内的状態予測を行う段階が、
パラメーター推定値を決める段階と、
電流測定値を決める段階と、
電圧測定値を決める段階と、
前記内的状態予測を行うために数学的モデルで前記パラメーター推定値と前記電流測定値と前記電圧測定値を用いる段階とを備えてなる、請求項２に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項４】
前記不確実性予測を行う段階が、
前記不確実性予測を行うために数学的モデルで前記パラメーター推定値と前記電流測定値と前記電圧測定値を用いる段階を備えてなる、請求項３に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項５】
前記補正する段階が、
ゲイン要素を計算する段階と、
前記ゲイン要素、前記電圧測定値及び前記内的状態予測値を用いて補正された内的状態予測値を計算する段階と、
前記ゲイン要素と前記不確実性予測値を用いて補正された不確実性予測値を計算する段階とを備えてなる、請求項４に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項６】
前記適用する段階が、
前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために前記補正された内的状態予測値と前記補正された不確実性予測値を用いる段階を備えてなる、請求項５に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項７】
前記アルゴリズムが、
カルマンフィルタリング及び拡張カルマンフィルタリングのうちの少なくとも１つである、請求項６に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項８】
前記内的状態が、
充電状態、電圧分極レベル及びヒステリシスレベルのうちの少なくとも１つを備えてなる、請求項７に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項９】
前記不確実性予測を行う段階が、
パラメーター推定値を決める段階と、
電流測定値を決める段階と、
電圧測定値を決める段階と、
温度測定値を決める段階とを備えてなり、
前記不確実性予測を行う段階が、
数学的モデルで前記パラメーター推定値、前記電流測定値、前記電圧測定値及び前記温度測定値を用いる段階を備えてなる、請求項２に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１０】
前記補正する段階が、
ゲイン要素を計算する段階と、
前記ゲイン要素、前記電圧測定値及び前記内的状態予測値を用いて補正された内的状態予測値を計算する段階と、
前記ゲイン要素と前記不確実性予測値を用いて補正された不確実性予測値を計算する段階とを備えてなる、請求項３に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１１】
前記適用する段階が、
前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために前記補正された内的状態予測値と前記補正された不確実性予測値を用いる段階を備えてなる、請求項１０に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１２】
前記パラメーター値を推定する段階が、
前記セルの内的パラメーター予測を行う段階と、
前記内的パラメーター予測に対する不確実性予測を行う段階と、
前記内的パラメーター予測と前記不確実性予測を補正する段階と、
前記パラメーターの進行中の推定値及び前記パラメーター推定に対して進行中の不確実性を算出するために前記内的パラメーター予測を行う段階、前記不確実性予測を行う段階及び前記補正する段階を繰り返すアルゴリズムを適用する段階とを備えてなる、請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１３】
前記内的パラメーターが、
抵抗、容量、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、及び効率要素のうちの１つ以上を備えてなる、請求項１２に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１４】
前記セル状態フィルターと前記セルパラメーターフィルター間に交換される前記情報が、
パラメーター推定値、パラメーター不確実性推定値、状態推定値、及び状態不確実性推定値のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法。
【請求項１５】
電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置であって、
セル状態値を推定するように構成される第１要素と、
セルパラメーター値を推定するように構成される第２要素とを備えてなり、
前記第１要素と第２要素間の情報を交換するために前記第１要素及び第２要素は通信可能な状態にある、電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項１６】
状態値を推定するように構成される前記第１要素が、
前記セルの内的状態予測を行うように構成される要素と、
前記内的状態予測の不確実性予測を行うように構成される要素と、
前記内的状態予測値及び前記不確実性予測値を補正するように構成される要素と、
前記状態の進行中の推定及び前記状態推定に対して進行中の不確実性を算出するために前記内的状態予測を行うように構成される要素、前記不確実性予測を行うように構成される要素及び前記補正するように構成される要素によって採られた段階を繰り返すアルゴリズムを適用するように構成される要素とを備えてなる、請求項１５に記載の電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項１７】
前記内的状態予測を行うように構成される要素が、
パラメーター推定値を決めるように構成される要素と、
電流測定値を決めるように構成される要素と、
電圧測定値を決めるように構成される要素と、
前記内的状態予測のために数学的モデルで前記パラメーター推定値、前記電流測定値、及び前記電圧測定値を用いるように構成される要素とを備えてなる、請求項１６に記載の電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項１８】
前記不確実性予測を行うように構成される要素が、
前記不確実性予測を行うために数学的モデルで前記パラメーター推定値と前記現在測定値と前記電圧測定値を用いるように構成される要素を備えてなる、請求項１５に記載の電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項１９】
前記補正するように構成される要素が、
ゲイン要素を計算するように構成される要素と、
前記ゲイン要素、前記電圧測定値、及び前記内的状態予測値を用いて補正された内的状態予測値を計算するように構成される要素と、
前記ゲイン要素及び前記不確実性予測値を用いて補正された不確実性予測値を計算するように構成される要素とを備えてなる、請求項１８に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項２０】
適用するように構成される要素が、
前記アルゴリズムが繰り返される次の時間段階のための予測値を得るために前記補正された内的状態予測値及び前記補正された不確実性予測値を用いるように構成される要素を備えてなる、請求項１９に記載の電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置。
【請求項２１】
電池化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するシステムであって、
セル状態フィルターで電気化学セルの状態値を推定するための手段と、
セルパラメーターフィルターで電気化学セルのパラメーター値を推定するための手段と、
前記セル状態フィルターと前記セルパラメーターフィルター間で情報を交換するための手段とを備えてなる、電池化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するシステム。
【請求項２２】
セル状態フィルターで電気化学セルの状態値を推定する段階と、
セルパラメーターフィルターで電気化学セルのパラメーター値を推定する段階と、
前記セル状態フィルターと前記セルパラメーターフィルター間で情報を交換する段階とを備えてなる、電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法をコンピューターに実行させる命令語を含む機械で読込み可能なコンピュータープログラムコードでコード化された、保存媒体。
【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技法、特に、カルマンフィルタリング（Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）とデュアル拡張カルマンフィルタリング（ｄｕａｌ ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を用いたバッテリーパックシステムの状態及びモデルパラメーターの推定のための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
再充電可能なバッテリーパック技術分野において、直接的な測定は不可能であるものの、現在のバッテリーパックの状態を表すことができる量的要素を推定できることが求められる。このような量的要素の一部は、前記パックの充電状態（ＳＯＣ、Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）のように急速な変化が可能であって、全体の領域範囲を数分内に横切ることもできる。他の一部はセル容量（ｃｅｌｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）のように非常にゆっくり変化し、１０年以上の通常の使用で２０％程度の小さい範囲で変化することができる。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、ゆっくり変化する傾向のある量的要素はシステムの時変（ｔｉｍｅ ｖａｒｙｉｎｇ）パラメーターを構成する。
【０００３】
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）、ノートパソコンのバッテリー、移動可能な装備のバッテリーパックなどのように、バッテリーの寿命に悪影響を及ぼすことなくなるべく活発に長時間作動する必要があるものなどにおいて、どれだけ多くのバッテリーエネルギーが現在作動可能であるかなどの推定に、急変するパラメーター（例えば、ＳＯＣ）などに対する情報を用いることが望ましい。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の間、先行演算を正確に維持してパックの健康状態（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を判断するのに役立たせるため、ゆっくり変化するパラメーター（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】
ＳＯＣ（急変する量的要素）、電力減退（ｐｏｗｅｒ−ｆａｄｅ）、及び容量減退（ｃａｐａｃｉｔｙ−ｆａｄｅ）の３つの量的要素の予測に一般的に係る、セル状態予測の多様な方法が公知されている。例えば、他の方法も使用できるが、電力減退は現在と初期のパック電気抵抗が分かっていれば計算することができ、容量減退は現在と初期のパック全体容量が分かっていれば計算することができる。電力と容量の減退は、通常健康状態（ＳＯＨ）の表現として示される。所与の時間におけるパックからの利用可能な最大電力のような変数の値を用いて他の情報を類推することができる。追加的な状態手段及びパラメーターも特定の応用に必要となることがあり、個別的なアルゴリズムはそれぞれのものを分かるために典型的に求められる。
【０００５】
通常パーセントで示されるＳＯＣは、現在動作可能なセル容量の一部を表す。ＳＯＣを推定する多くの接近方法が採られているが、放電テスト、アンペアアワーカウンティング（クーロンカウンティング）、開回路（ｏｐｅｎ−ｃｉｒｃｕｉｔ）電圧測定、線形及び非線形回路モデリング、インピーダンス分光（ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、内部抵抗測定、ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔ、そしてカルマンフィルタリングの多くの形態などがある。放電テストは、ＳＯＣを決めるためにセルを完全に放電させなければならない。このテストは、テストが行われる間にシステム機能を中断させ、大部分の場合に有用ではなくて過度に時間を消耗する恐れがある。アンペアアワーカウンティングは一種の開ループ（ｏｐｅｎ−ｌｏｏｐ）方法論であって、蓄積された測定誤差によってその正確性が時間の経過とともに低くなる。電解質の測定は、排気式鉛蓄電池（ｖｅｎｔｅｄ ｌｅａｄ−ａｃｉｄ ｂａｔｔｅｒｉｅｓ）の場合に実行可能であるため、制限された活用性を有する。開回路電圧測定は、拡張されたセル非活性期間の後にのみ測定でき、無視可能なヒステリシス効果を有するセルに対して行うことができ、動的状態においては動作しない。線形及び非線形回路モデリング方法は、直接的にはＳＯＣを算出しない。ＳＯＣは計算された値から推論されなければならない。インピーダンス分光は、一般的な応用に常に有用ではない測定を要する。内部抵抗測定は、測定誤差に非常に敏感であって、一般的な応用に有用でない測定を要する。ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔは、鉛蓄電池にのみ動作する。フィルター状態としてＳＯＣを使用しないカルマンフィルタリングの形態は、推定に対する誤差範囲を直接的に算出しない。米国特許６,５３４,９５４号に開示されている他の方法では、フィルター、望ましくはカルマンフィルタリングが、セルダイナミックス（ｃｅｌｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ）とセル電圧、電流及び温度の測定に対する公知の数学的モデルを採用することでＳＯＣを推定することに用いられる。この方法は、状態値を直接的に推定する。しかし、パラメーター値は扱わない。
【０００６】
ＳＯＣだけでなくＳＯＨに対する知識が求められる。当分野において、電力減退はセル寿命に従ってセル電気抵抗が増加する現象に係る。増加する抵抗はセルによってソース／シンクされる電力を低減させる。容量減退は、セル寿命に従ってセルの全体容量が減少する現象に係る。セルの抵抗及び容量は共に時変パラメーターである。従来技術では、ＳＯＨの推定に対する以下の他の接近方法、すなわち、放電テスト、化学依存的方法（ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ）、オームテスト（ｏｈｍｉｃ ｔｅｓｔｓ）、及び部分放電を用いる。放電テストは、セルの全体容量を決めるため、完全に充電されたセルを完全に放電させる。このテストはシステム機能を中断させ、セルエネルギーのむだづかいにする。化学依存的方法は、プレートの腐食、電解質密度の水準を測定することを含む。ｃｏｕｐ ｄｅ ｆｏｕｅｔは、鉛蓄電池に用いられる。オームテストは、抵抗、コンダクタンス、インピーダンステストを含むが、ファジーロジッグ（ｆｕｚｚｙ−ｌｏｇｉｃ）アルゴリズム及び／または神経網（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ）と、場合によって連携される。このような方法は、侵襲性の測定を要する。部分的放電と他の方法は、良質のセルまたは良質セルのモデルと実験対象セルとを比べる。
【０００７】
セルの状態とパラメーターとを同時に推定する方法が求められる。さらに、システム機能を中断させずにエネルギーのむだづかいのないテスト、一般的な適用（例えば、他のタイプのセル電気化学、他の応用例）が可能な方法、侵襲的な測定や非常に厳しい接近が求められない方法が必要である。例えば、セルの抵抗や容量のような時変パラメーターを自動的に推定する方法及び装置が求められる。さらに、バッテリーパックにおける並列及び／または直列セルの他の構成に働く方法が求められる。
【発明の開示】
【０００８】
電気化学セルの状態及びパラメーター、より具体的に、例えばセルの状態及びパラメーター値を推定する１つまたはその以上の方法及び装置が開示される。
【０００９】
本発明の一態様に係る電気化学セルシステムの現在状態及び現在パラメーターを推定する方法は、状態値を推定するセル状態フィルターで電気化学セルの状態値を推定する段階と、パラメーター値を推定するセルパラメーターフィルターで電気化学セルのパラメーター値を推定する段階と、前記セル状態フィルターとセルパラメーターフィルター間の情報を交換する段階と、を含む。
【００１０】
本発明の他の態様に係る電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するように構成される装置は、セル状態値を推定するように構成される第１要素、及びセルパラメーター値を推定するように構成される第２要素を含み、前記第１要素及び第２要素は、前記第１要素と第２要素間の情報を交換するための通信動作が可能であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一実施例として開示される電気化学セルの現在の状態及び現在のパラメーターを推定するシステムは、セル状態フィルターで電気化学セルの状態値を推定するための手段と、セルパラメーターフィルターで電気化学セルのパラメーター値を推定するための手段と、セル状態フィルターとセルパラメーターフィルター間の情報を交換するための手段と、を含む。
【００１２】
また、電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定するための上記の方法をコンピューターに実行させるための命令語を含む機械読込み可能なコンピュータープログラムコードでコード化された保存媒体が他の実施例として開示される。
【００１３】
さらに、コンピューター読込み可能な媒体で具現されるコンピューターデータ信号に対するさらに他の実施例が開示される。前記コンピューターデータ信号は、電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する上記の方法をコンピューターが実行するために構成されたコードを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
二重フィルタリング（ｄｕａｌ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を用いた電気化学セルの状態及びパラメーターを推定する多様な実施例の方法、システム、及び装置が開示される。図１及び図２を参照した以下の説明において、多くの特定の詳細事項は本発明をより完全に理解させるために提示される。望ましい実施例はバッテリーセルを参照して説明されるが、セルにあたるバッテリー、バッテリーパック、ウルトラキャパシタ、キャパシタバンク、燃料セル、電解質セル、及び上述の少なくとも１つを含む組合せを含めて多様な電気化学セルを採用できると理解されなければならない。また、バッテリーまたはバッテリーパックは、複数のセルを含むことができ、開示される一実施例は１つまたはそれ以上のセルに適用できると理解されなければならない。
【００１５】
本発明の１つ以上の実施例は、二重フィルタリングを用いてセル状態及びパラメーターを推定する。本発明の１つ以上の実施例は、二重カルマンフィルタリングを用いてセル状態及びパラメーター値を推定する。本発明の一実施例は、二重拡張カルマンフィルタリングを用いてセル状態及びパラメーター値を推定する。一実施例は、同時に、ＳＯＣ、電力減退及び／または容量減退を推定し、他の実施例は追加的なセル状態値及び／または追加的な時変パラメーター値を推定する。フィルタリングという用語は、例示的な実施例を説明するために採用されて、用語論的にカルマンフィルタリング及び／または拡張カルマンフィルタリングを制限せずに含み、フィルタリングとして一般的に示される再帰予測（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）と補正（ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）の方法論を含むことを意図すると理解されなければならない。
【００１６】
図１は、本発明の実施例に係る状態及びパラメーター予測システム１０の構成要素を示している。複数のセル２２を含む電気化学セルパック２０（例えば、バッテリー）は読込み回路３０に連結される。例えば、読込み回路３０は電気輸送手段（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＥＶ）、または、ハイブリッド輸送手段（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｌｃｅ：ＨＥＶ）のモーターであり得る。多様なセルの特性及び属性を測定するための装置は参照符号４０として提供される。測定装置４０は、電圧センサー４２（例えば、電圧計など）のようなセル端子電圧を測定する装置を制限せずに含むことができる。一方、セル電流の測定は、電流センシング装置４４（例えば電流計など）によって行われる。選択的に、セル温度の測定は温度センサー４６（例えば温度計など）によって行われる。圧力センサー及び／またはインピーダンスセンサー４８もさらに可能であり、選択されたタイプのセルに応じて採用することができる。セルの特性及び属性を求めるために必要な多様なセンサーが採用されることができる。電圧、電流、及び選択的な温度の測定は、演算回路（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｉｒｃｕｉｔ）５０（例えばプロセッサ、コンピューター）によって行われ、これはセルの状態及びパラメーターを推定する。前記システムは、保存媒体５２を追加的に含むことができるが、保存媒体５２は当業者に公知であるコンピューターで使用可能な保存媒体を含む。電波信号５４を制限せずに含む多様な手段を採用し、前記保存媒体は前記演算回路５０と通信可能な状態にある。セル１２の内在的化学成分からの測定に対する如何なる手段も、本発明に使うことはできるものの、必要ではないと理解されなければならない。また、すべての測定は、非侵襲的（ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ）であり得ると理解されなければならない。すなわち、読込み回路３０の正常的な動作の妨げになり得る信号は、一切システムに入ってはいけない。
【００１７】
上述された機能と望ましいプロセス、及び演算を行うために、演算回路５０は、プロセッサ、ゲートアレイ、カスタムロジッグ、メモリ、保存媒体、レジスタ、タイミング、インタラプト、通信インタフェース、及び入出力信号インタフェースと、上述の少なくとも１つ以上からなる組合せを含めて、制限されることなく含むことができる。演算回路５０は、さらに、通信インタフェースと入力から信号の取込みや変換、及び正確なサンプリングを行うため、入力及び入力信号フィルタリングなどを含むことができる。演算回路５０の追加的な特徴とプロセスは、詳しく後述する。
【００１８】
本発明の１つ以上の実施例は、演算回路５０及び／または他のプロセス制御手段において実行される、新たにアップデートされるファームウェア及びソフトウェアによって具現可能である。ソフトウェアの機能は、ファームウェアを制限せずに含み、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せで具現可能である。したがって、本発明の著しい利点は、電気化学セルの充電及び制御のための現在及び／または新しいプロセスシステムに利用できるように具現可能である。
【００１９】
例示的な実施例において、演算回路５０はモデル状態としてＳＯＣを制限せずに含む動的システム状態（ｄｙｎａｍｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔａｔｅ）の標識を含むセル１２の数学的モデルを使う。本発明の一実施例においては、離散時間モデルが使われる。離散時間状態空間において、例示的なモデル（非線形であり得る）は次のような形態を有する。
【数１】
2008519977.tif 000003
【００２０】
前記数式１において、ｘｋはシステム状態、θｋは時変モデルパラメーターのセット、ｕｋは外部からの入力、ｙｋはシステム出力、ｗｋ及びｖｋはノイズ入力である。すべての量的要素はスカラーまたはベクトルであり得る。ｆ（・，・，・）とｇ（・，・，・）は使われているモデルによって定義される関数である。モデルによって求められる不時変（ｎｏｎ−ｔｉｍｅ−ｖａｒｙｉｎｇ）の数値はｆ（・，・，・）とｇ（・，・，・）内に収められ得るが、θｋには含まれない。
【００２１】
システム状態は、少なくとも現在の出力を予測するために必要なセルの数学的モデル及び現在入力とともに最小量の情報を含む。セル１２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）のレベル、ヒステリシスレベルを含む。前記システム外部からの入力ｕｋは、現在セル電流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そのものが設計されなければ）含むことができる。システムパラメーターθｋは、システム測定された入力と出力を分かることで直接的に決めることができないことから、時間に従ってゆっくり変わる値である。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（ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）、ヒステリシス調和要素（ｈｙｓｔｅｒｉｓｉｓ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ（ｓ））、ヒステリシス率定数（ｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ）、効率要素（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｆａｃｔｏｒ）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として測定された量的要素から直接的に計算できるもの（例えば読込みセル電圧）に対応する。
【００２２】
動的パラメーター（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルもさらに活用される。例示的なモデルは次のような形態を有する。
【数２】
2008519977.tif 000004
【００２３】
一番目の方程式は、パラメーターは本質的に定数であるが、ｒｋで示された疑似的ノイズプロセス（ｆｉｃｔｉｔｉｏｕｓ ｎｏｉｓｅ ｐｒｏｃｅｓｓ）によってモデリングされた例で時間に従ってゆっくり変化することができるということを示している。最適の動的パラメーターの出力値は推定誤差ｅｋを勘案したセル出力推定値である。
【００２４】
一実施例で規定された動的システム状態及び動的パラメーターのモデルに二重フィルタリングの過程が適用される。二重カルマンフィルタリングまたは二重拡張カルマンフィルタリングのうちの１つをさらに採用することができる。さらに、上述されたものの組合せも採用可能である。表１は、二重カルマンフィルタリングを活用するシステム及び方法論の例示的な具現である。手続きは、パラメーター推定値
【数３】
2008519977.tif 000005
を真のパラメーターの最上の推測値（例えば、
【数４】
2008519977.tif 000006
）にセットし、状態推定値
【数５】
2008519977.tif 000007
をセル状態の最上の推定値（例えば、
【数６】
2008519977.tif 000008
）にセットすることで開始される。推定−誤差分散マトリクス（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ−ｅｒｒｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｃｅｓ）
【数７】
2008519977.tif 000009
も開始される。例えば、ＳＯＣの初期値はルックアップテーブルのセル電圧に基づくか、または、バッテリーパック／セルが最後に電力ダウンとなったとき、予め保存された情報に基づくこともできる。他の例としては、電力ダウンなどからバッテリーシステムが休止された時間の長さを組み入れることができる。
【００２５】
【表１】
2008519977.tif 000010
【００２６】
この例においては、それぞれの測定間隔ごとに数回の段階が行われる。第一、以前パラメーター推定値は時間的に次に進む。新たなパラメーター推定値は以前のパラメーター推定値と同じである。そして、パラメーター誤差不確実性は時間（擬似的駆動ノイズ（ｆｉｃｔｉｔｉｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｎｏｉｓｅ）ｒｋによるモデルから提供された）の経過によってより大きい。パラメーター不確実性推定値をアップデートするのには多様な可能性が存在し、上記表はその一例に過ぎない。状態推定値とその不確実性は時間に従って次の段階に進む。セル出力値の測定が行われると、状態推定値
【数８】
2008519977.tif 000011
に基づいて予測された結果値とパラメーター推定値
【数９】
2008519977.tif 000012
とが比較される。その差は、
【数１０】
2008519977.tif 000013
値のアップデートに用いられる。前記表に示した段階は多様な手順で行うことができることは明らかである。前記表は説明のために例示的な手順を記載しており、当業者は前記数式と等価的な多くの手順のセットを確認することができるであろう。
【００２７】
また、図２においては、本発明の望ましい一実施例の具現が示されている。並列に動作する２つのフィルターが示されるが、１つ１０１／１０２は状態推定値
【数１１】
2008519977.tif 000014
に適用され、他の１つ１０３／１０４はパラメーター推定値
【数１２】
2008519977.tif 000015
に適用される。さらに、前記フィルター間の情報交換は、パラメーター推定値フィルター１０３／１０４から状態推定値フィルター１０１／１０２までのアップデートを可能にする。両フィルター１０１／１０２及び１０３／１０４は、時間アップデートまたは予測機能と、測定アップデートまたは補正機能を有する。状態時間アップデート／予測ブロック１０１は、以前に推定されたシステム状態値
【数１３】
2008519977.tif 000016
、状態不確実性推定値
【数１４】
2008519977.tif 000017
及び現在予測されたパラメーター
【数１５】
2008519977.tif 000018
とともに以前外部入力ｕｋ−１（例えば、セル電流及び／または温度を含むことができる）を入力される。状態時間アップデート／予測ブロック１０１は、予測された状態値
【数１６】
2008519977.tif 000019
と予測された状態不確実性
【数１７】
2008519977.tif 000020
の出力を状態測定アップデート／補正ブロック１０２とパラメーター測定アップデート／補正ブロック１０４に提供する。状態測定アップデート／補正ブロック１０２は、現在システム状態推定値
【数１８】
2008519977.tif 000021
と状態不確実性推定値
【数１９】
2008519977.tif 000022
を提供する。パラメーター時間アップデート／予測ブロック１０３は、以前時変パラメーター推定値
【数２０】
2008519977.tif 000023
とパラメーター不確実性推定値
【数２１】
2008519977.tif 000024
を入力される。パラメーター時間アップデート／予測ブロック１０３は、予測されたパラメーター
【数２２】
2008519977.tif 000025
と予測されたパラメーター不確実性
【数２３】
2008519977.tif 000026
をパラメーター測定アップデート／補正ブロック１０４と状態時間アップデートブロック１０１に出力する。パラメーター測定アップデート／補正ブロック１０４は、現在パラメーター推定値
【数２４】
2008519977.tif 000027
とパラメーター不確実性推定値
【数２５】
2008519977.tif 000028
を提供する。マイナス表記はベクターが前記フィルターの予測要素１０１、１０３の結果であることを意味し、プラス表記はベクターが前記フィルターの補正要素１０２／１０４の結果であることを意味する。
【００２８】
本発明の実施例は、特定の応用のためのセル状態と動的出力（ｏｕｔｐｕｔ ｄｙｎａｍｉｃｓ）の数学的モデルを要する。上記の例においてこれは、ｆ（・，・，・）、ｇ（・，・，・）の特定関数を定義することで求められる。一実施例では、セルの開回路電圧（ＯＣＶ；Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）、内部抵抗、電圧分極時定数、及びヒステリシスレベルのうちの１つ以上による効果を含むセルモデルを用いる。ここで提案される構造及び方法は一般的であって、他の電気化学に適用されることができるが、例示のために、パラメーター値は高電力ＬｉＰＢ（Ｌｉｔｈｉｕｍ−ｉｏｎ Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｂａｔｔｅｒｙ）の動力学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）をモデリングするモデル構造に合わせられる。
【００２９】
この例において、ＳＯＣはモデルの一状態によって得られる。数式は以下のようである。
【数２６】
2008519977.tif 000029
【００３０】
ここで△ｔは、インターサンプル（ｉｎｔｅｒ−ｓａｍｐｌｅ）期間（秒）、Ｃｋはパックにおけるｋセルの容量（アンペア−秒）を示し、ｚｋ［ｍ］はタイムインデックスｍにおけるｋセルのＳＯＣ、ｉｋはｋセルの電流、ηｉは電流レベルｉｋにおけるセルのクーロン効率を意味する。
【００３１】
上述した例において、分極電圧レベルは数個のフィルター状態値によって得られる。もし、分極電圧時定数ｎｆを設けると、次のようである。
【数２７】
2008519977.tif 000030
【００３２】
マトリクス
【数２８】
2008519977.tif 000031
は実数値分極電圧時定数（ｒｅａｌ−ｖａｌｕｅｄ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｔａｎｔｓ）
【数２９】
2008519977.tif 000032
を有する対角行列であり得る。すべてのエントリーが１より小さい値を有すると、前記システムは安定的である。ベクター
【数３０】
2008519977.tif 000033
は単にｎｆ“１”に決めることができる。Ｂｆのエントリーは０でない限り臨界的ではない。Ａｆマトリクスのｎｆエントリーの値は、測定されたセルデータにモデルパラメーターを最も適するようにするシステム同定手続きの一部分として採択することができる。ＡｆとＢｆマトリクスは、時間及び現在バッテリーパックの作動条件に適した他の要素によって変化できる。
【００３３】
この例において、ヒステリシスレベルは単一状態によって得られる。
【数３１】
2008519977.tif 000034
【００３４】
上記数式５において、Υはシステム同定によって得られるヒステリシス率定数である。
【００３５】
この例で全体的なモデル状態値は
【数３２】
2008519977.tif 000035
であり、状態値の他の配列も可能である。モデルの状態方程式は上述した個別的なすべての数式の組合せによって形成される。
【００３６】
この例でセル電圧を予測するための状態値を組み合わせる出力式は次のようである。
【数３３】
2008519977.tif 000036
【００３７】
上記数式において、
【数３４】
2008519977.tif 000037
は出力で分極電圧状態値とともに調和される分極電圧調和要素
【数３５】
2008519977.tif 000038
のベクターであり、Ｒはセル抵抗（他の値が充電／放電に使用できる）であり、Ｍはヒステリシス調和要素である。ｉｋからＧｆｋまでのｄｃゲインが０になるようにＧは制限されることがある。
【００３８】
この例でパラメーターは次の数式のようである。
【数３６】
2008519977.tif 000039
【００３９】
いかなる実施例においても、二重フィルタリングは入出力関係モデルを測定された入出力データにできる限り近接させるために状態推定値及びパラメーター推定値を適応させることができる。モデル状態値が物理的な状態値に収斂することは保証しない。ある実施例は１つのモデル状態値をＳＯＣに確実に収斂させるために追加的な段階を採る。他の実施例で、二重フィルタリングに使われるセルモデルは正しい値に収斂されるべき状態値を出力値として含む付加的セルモデルによって増大され得る。増大されたセルモデル（ＳＯＣで増大された出力値を有する）の特定の例は次のようである。
【数３７】
2008519977.tif 000040
【００４０】
前記増大されたモデル出力値は、二重フィルタリングで測定された出力値と比べられる。実施例において、ＳＯＣの測定された値は次のように導かれる
【数３８】
2008519977.tif 000041
を用いて近似することができる。
【数３９】
2008519977.tif 000042
【００４１】
読込み中のセル電圧及びセル電流の測定と、Ｒ値（二重フィルタリングから
【数４０】
2008519977.tif 000043
を介して）及びセル化学のＯＣＶ逆関数を分かることで、この例はＳＯＣのノイズ推定値
【数４１】
2008519977.tif 000044
を計算することができる。
【００４２】
この例で、二重フィルタリングはこの修正されたモデル上で、測定アップデートで測定された情報
【数４２】
2008519977.tif 000045
とともに動作する。
【００４３】
【数４３】
2008519977.tif 000046
のノイズ（ヒステレシス効果による短期間バイアス及び分極電圧は考慮されない）は、ＳＯＣの主要推定子（ｐｒｉｍａｒｙ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）として使われない一方、動的環境での予想された長期間挙動は正確であり、二重フィルタリングでＳＯＣ状態値の正確性が維持されることを実験を通じて分かる。
【００４４】
他の実施例は完全二重フィルタリング（ｆｕｌｌ ｄｕａｌ ｆｉｌｔｅｒ）を採らずにＳＯＣの主な特性を推定する方法を含む。完全二重フィルタリング方法は、計算的に集中的であり得る。セルモデルパラメーターのフルセットの正確な値が求められなければ、潜在的により簡単であるか計算的に集中的ではない他の方法を使うことができる。例示的な方法はフィルタリング方法を使うセル容量と抵抗を決める。名目上の「ニューセル（ｎｅｗ ｃｅｌｌ）」からの抵抗及び容量の変化は、容量減退及び電力減退を引き起し、これはセルＳＯＨの最も多く用いられる標識である。
【００４５】
この例で、フィルタリングメカニズムを用いたセル抵抗の測定のためにモデルを公式化する。
【数４４】
2008519977.tif 000047
【００４６】
前記数式でＲｋ［ｍ］はセル抵抗であって、修正を許容する疑似的ノイズプロセスｒｋとともに定数値でモデリングされる。ｙｋ［ｍ］はセル電圧の純粋推定値であり、ｉｋはセル電流、ｅｋは推定誤差を表す。もし二重推定子の状態フィルターからまたは他のソースからｚｋ推定値を使うとすると、単にこのモデルにフィルターを適用してセル抵抗を推定する。標準フィルターで、モデルのｙｋ予測値と実測定されたセル電圧とを比べて、この差を用いてＲｋを修正する。
【００４７】
前記モデルはセルの多様な条件における抵抗の他の値に適用するために拡張することができる（例えば、充電と放電に基づいた差、他のＳＯＣ、そして他の温度）。スカラーＲｋは修正される抵抗値をすべて含むベクターに変更することができ、計算中に前記ベクターの適当な要素がフィルターの各時間ステップに使われることができる。
【００４８】
この例でフィルターを使うセル容量を推定するために、セルモデルを公式化する。
【数４５】
2008519977.tif 000048
【００４９】
フィルターは上述したモデルを使って公式化され容量推定値を算出する。フィルターが動作すると、２番目数式（右側部分）での計算は０と比較される。そして、その差が容量推定値をアップデートするために使われる。ＳＯＣを推定するフィルターから現在と以前のＳＯＣの良質の推定が要求される。推定された容量は温度などの関数に再び使われる。望ましくは容量ベクターを採用することで、計算中にその適当な要素が各時間段階に使われる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
以上、セル状態とパラメーターの同時的推定のための方法が、多くの特定実施例とともに説明された。１つ以上の実施例は１つ以上のカルマンフィルタリングを用いる。ある実施例は１つ以上の拡張カルマンフィルタリングを用いる。さらに、ある実施例はＳＯＣの収斂を強化するメカニズムを含む。１つ以上の実施例は抵抗を推定するために単純化されたパラメーターフィルターを含む一方、ある実施例は全体容量を推定するために単純化されたパラメーターフィルターを含む。本発明は、広い領域の応用例とセル電気化学に適用可能である。
【００５１】
開示された方法は、前記プロセスを実行するための装置及びコンピューターで実行されるプロセスの形態で実現することができる。また、前記方法は、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または他のコンピューター読込み可能な保存媒体のような媒体５２によって実行される命令語を含むコンピュータープログラムコードの形態で実現されることができる。プログラムコードはコンピューターによって読み込まれて実行され、コンピューターは前記方法を実行する装置になる。さらに、本願方法は、コンピュータープログラムコードの形態、例えば、保存媒体に保存されたり、コンピューターによって実行されたり、コンピューター内に読み込まれる形態、または変調されたキャリアウエーブ、電気送電線、ケーブル、光ファイバまたは電磁気伝送などの伝送媒体の形態で実現されることができる。コンピュータープログラムコードが、コンピューターによって読み込まれて実行される場合、コンピューターは前記方法を実行する装置になる。汎用のマイクロプロセッサーによって実行される場合、コンピュータープログラムコードセグメントは、前記マイクロプロセッサーが特定の論理回路を形成するように構成する。
【００５２】
類似した要素を示すための第一、第二または他の類似した命名法の使用は、別の言及がなければ、ある特定手順の暗示または特定を意図しないと理解すべきである。さらに、「１つ」及び「少なくとも１つ」の用語の使用は、別の言及がなければ、それぞれ「１つ以上」の意味と連関される。
【００５３】
本発明は一実施例を参照して説明されているが、当業者によって多様な変更例が可能であって、均等な要素が本発明の範囲を逸脱することなく本発明の要素と代替できると理解されなければならない。さらに、多くの応用例は、本発明の本質的な範囲を逸脱することなく発明の教示に対する特定の状況や材料に適応されることができる。したがって、本発明は、本発明を実施するために考慮されたベストモードとして開示される特定の実施例に制限されず、本発明は添付された請求範囲にあたるすべての実施例を含むと解釈される。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
本発明の多様な特徴、態様、長所は、発明の詳細な説明と添付された請求の範囲及び図面を通じてより明確に理解できる。なお、図面において、同じ構成要素には同じ参照符号が付される。
【図１】本発明の望ましい一実施例による状態及びパラメーターを推定する一実施例を示すブロック図。
【図２】本発明の望ましい一実施例による二重フィルタリングの方法を示すブロック図。
【図１】
2008519977.tif 000049
【図２】
2008519977.tif 000050
【国際調査報告】
2008519977.tif 000051
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