(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）から成るエネルギー蓄積器（３）の動作量から、数学的エネルギー蓄積器モデルの状態量および該エネルギー蓄積器（３）と負荷に関する等価回路のパラメータ（Ｐ）を計算する状態量およびパラメータ推定装置（１）を用いて、前記数学的エネルギー蓄積器モデルの状態量およびパラメータを求める方法において、
前記状態量およびパラメータ推定装置（１）は、前記エネルギー蓄積器（３）のそれぞれ異なる動作範囲および／または周波数範囲に対して有効な複数の数学的サブモデル（４，５）を有しており、
前記エネルギー蓄積器（３）の測定された電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）と１つのサブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および電流（ＩＢａｔｔｓ∧）との誤差を、別のサブモデル（５）へフィードバックすることを特徴とする、
数学的エネルギー蓄積器モデルの状態量およびパラメータを求める方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記サブモデル（４，５）へエネルギー蓄積器（３）の測定された電流（ＩＢａｔｔ）または電圧（ＵＢａｔｔ）を供給し、
前記電流（ＩＢａｔｔ）または前記電圧（ＵＢａｔｔ）をフィルタ（６，７）により、１つのサブモデル（４，５）に対して有効な周波数範囲に制限することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の方法において、
前記エネルギー蓄積器の測定された電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）とサブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および電流（ＩＢａｔｔｓ∧）との誤差を求め、該誤差を個々のサブモデル（４，５）へフィードバックすることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１または３記載の方法において、
前記誤差を係数（ｋ）により重み付けることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項記載の方法において、
１つのサブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および（ＩＢａｔｔｓ∧）および／または計算されたパラメータ（Ｐ）を別のサブモデル（５）へ供給することを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、
前記サブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および電流（ＩＢａｔｔｓ∧）またはパラメータ（Ｐ）を重み付けてフィードバックすることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項記載の方法において、
能動的に電源回路の動作範囲および周波数範囲の少なくとも一方を調整する励起装置（１６）を設けて、１つまたは複数のサブモデル（４，５）に供給される測定された電流（ＩＢａｔｔ）または電圧（ＵＢａｔｔ）を目標動作範囲または目標周波数範囲に合わせて設定することを特徴とする方法。
【請求項８】
少なくとも電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）から成るエネルギー蓄積器（３）の動作量から数学的エネルギー蓄積器モデルの状態量およびパラメータ（Ｐ）を計算するように構成されている、
数学的エネルギー蓄積モデルの状態量および前記エネルギー蓄積器（３）および負荷に関する等価回路のパラメータ（Ｐ）を求めるための状態量およびパラメータ推定装置（１）において、
前記エネルギー蓄積器（３）のそれぞれ異なる動作範囲および／または周波数範囲に対して有効な複数の数学的サブモデル（４，５）が設けられており、
前記エネルギー蓄積器（３）の測定された電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）と１つのサブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および電流（ＩＢａｔｔｓ∧）との誤差を、別のサブモデル（５）へフィードバックすることを特徴とする、
状態量およびパラメータ推定装置。
【請求項９】
請求項８記載の状態量およびパタメータ推定装置（１）において、
前記サブモデルのうち少なくとも１つのサブモデル（４，５）の前段にフィルタ（６，７）が設けられていて、該サブモデル（４，５）へ供給される前記エネルギー蓄積器（３）の測定された電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）が、該サブモデル（４，５）に対して有効な周波数範囲に制限されることを特徴とする、
状態量およびパラメータ推定装置。
【請求項１０】
請求項８または９記載の状態量およびパラメータ推定装置（１）において、
前記エネルギー蓄積器の測定された電圧（ＵＢａｔｔ）および電流（ＩＢａｔｔ）とサブモデル（４，５）により計算された電圧（ＵＢａｔｔｓ∧）および電流（ＩＢａｔｔｓ∧）との誤差を求め、該誤差を個々のサブモデル（４，５）へフィードバックすることを特徴とする、
状態量およびパラメータ推定装置。
【請求項１１】
請求項８から１０のいずれか１項記載の状態量およびパラメータ推定装置において、
フィードバックされた前記誤差の重み付けを行う装置（１０〜１３）が設けられていることを特徴とする、
状態量およびパラメータ推定装置。
【請求項１２】
請求項８から１１のいずれか１項記載の状態量およびパラメータ推定装置において、
能動的に電源回路の動作範囲または周波数範囲の少なくとも一方を調整する励起装置（１６）が設けられており、前記サブモデル（４，５）に供給される電流（ＩＢａｔｔ）または電圧（ＵＢａｔｔ）を目標動作範囲または目標周波数範囲に合わせて設定することを特徴とする、
状態量およびパラメータ推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１の上位概念に記載の数学的エネルギー蓄積器モデルたとえばバッテリモデルの状態量およびパラメータを求める方法、ならびに請求項９の上位概念に記載の状態量およびパラメータの推定装置に関する。
【０００２】
たとえば自動車車載電源などのような電気的回路網においては通常、複数の電気的負荷に対し１つの電気エネルギー蓄積器たとえばバッテリから電力が供給される。負荷を必要に応じて自動的にオン／オフできるようにしたエネルギーならびに負荷のマネージメントを行うために重要であるのは、エネルギー蓄積器の性能つまり可能出力を把握することである。エネルギー蓄積器の性能ないしは可能出力を把握することによって、たとえばエンジン始動などのために、要求される最小可能出力を下回るまでにまだ取り出すことのできる充電量を把握することによって、供給不足に陥ってしまう前に負荷を減らしたり電力を高めたりする措置たとえば特定の負荷の遮断などを導入することができ、それによって給電の欠落を避けることができる。
【０００３】
エネルギー蓄積器の可能出力を推定するために知られているのは、エネルギー蓄積器の電気的な特性を表す数学的モデルを利用することである。数学的なモデルを用いることで、エネルギー蓄積器の現在の動作量たとえば現在のバッテリ電圧ＵＢａｔｔ、現在のバッテリ電流ＩＢａｔｔ、現在のバッテリ温度ＴＢａｔｔなどを考慮しながら、エネルギー蓄積器の可能出力を推定することができる。図１には、エネルギー蓄積器から取り出すことのできる充電量を求めるための従来技術により知られている装置が描かれている。
【０００４】
図１には、エネルギー蓄積器たとえば車両バッテリから所定の放電終了判定基準値に至るまでに取り出すことのできる充電量を求めるための装置が示されている。この装置には、状態量およびパラメータの推定装置１ならびに充電量予測装置２が設けられており、この予測装置２内には数学的エネルギー蓄積器モデルが格納されている。状態量・パラメータ推定装置１の役割は、バッテリの現在の動作量すなわちバッテリ電圧ＵＢａｔｔ、バッテリ電流ＩＢａｔｔおよびバッテリ温度ＴＢａｔｔから、状態量Ｚおよび／またはパラメータＰを計算することであり、これらに基づき充電量予測器２はたとえばバッテリから取り出し可能な充電量Ｑｅなど所望の情報、あるいはたとえば放電終了判定基準値に至るまでの時間ｔｅや充電状態ＳＯＣなど他の量を計算する。充電量予測器２にはさらに、放電電流経過特性ＩＢａｔｔ，Ｅｎｔｌならびに温度経過特性ＴＢａｔｔ， Ｅｎｔｌを供給することができる。
【０００５】
本明細書では状態量Ｚとしてたとえば内部電圧Ｕが適用され、これはエネルギー蓄積器の個々の等化回路図もしくはその基礎を成す数学的モデルから得られる。また、上述のパラメータは、等化回路図もしくはエネルギー蓄積器モデルにおける抵抗ＲとキャパシタンスＣのような一定の値である。
【０００６】
充電量予測器２により実行される充電量計算は、エネルギー蓄積器の現在状態に基づき行われる。したがって充電量予測器２に格納されている数学的モデルは、最初にエネルギー蓄積器の現在の動作状態に合わせて初期化される。この目的で、状態量・パラメータ推定装置１はそれ相応の初期値を供給する。状態量・パラメータ推定装置１として、たとえば公知のカルマンフィルタを利用することができる。初期化状態から出発して充電量予測器２はたとえば、まえもって定められている放電電流と現在の動作温度とについてエネルギー蓄積器から取り出し可能な充電量Ｑｅを計算することができる。
【０００７】
図２には、鉛蓄電池の放電動作に関する等化回路図の一例が示されている（ＩＢａｔｔ＜０Ａ，ＵＤp＜０Ｖ，ＵＤｎ＜０Ｖ）。この場合、個々の等化回路図における量は、左側から右側へ向かって以下の通りである：
Ｒ(ＵＣ０，Ｕｅ，ＴＢａｔｔ)：内部抵抗、この抵抗値は開路電圧ＵＣ０と電解電圧Ｕｅと酸温度ＴＢａｔｔとに依存する。
ＵＲｉ：抵抗での電圧降下
Ｃ０：酸容量
ＵＣ０：開路電圧
Ｒｋ(ＵＣ０，ＴＢａｔｔ)：酸拡散抵抗、この抵抗値は開路電圧ＵＣ０（放電の程度）と酸温度ＴＢａｔｔとに依存する。
ｔａｕｋ＝Ｒｋ * Ｃｋ（酸拡散の時定数）は１０分のオーダで一定であるものとする。
Ｕｋ：濃度分極
Ｕｅ＝ＵＣ０＋Ｕｋ（電解電圧）
ＵＤ（ＩＢａｔｔ，ＴＢａｔｔ）：バッテリの正の電極（ＵＤｐ）と負の電極（ＵＤｎ）における定常的な電荷移動分極（活性化分極ないしは電荷移動過電圧）、これはバッテリ電流ＩＢａｔｔと酸温度ＴＢａｔｔとに依存する。
ＵＢａｔｔ：バッテリの端子電圧
等化回路図における個々の量を、関連文献から当業者に周知のバッテリの様々な物理的作用に基づくものとすることができる。
【０００８】
内部抵抗Ｒｉに関して、たとえば次式を立てることができる：
【０００９】
【数１】
0004473823.tif 000002
【００１０】
ここで以下の通りであるとする：
Rｉ０２５＝完全充電状態にありＴＢａｔｔ＝２５℃であるときの内部抵抗
ＴＫＬｆａｋｔ：バッテリコンダクタンスの温度係数
Ｒｌｆａｋｔ：特性マップパラメータ
Ｕｃ０ｍａｘ：完全充電状態のバッテリの最大開路電圧
Ｕｅ，ｇｒｅｎｚ：放電終了時の電解電圧（経年変化に依存）
等化回路図における他の量（たとえばＵＤ，Ｕｋ）に関して、充電量予測器２はそれ相応に他の適切な数式を有している。エネルギー蓄積器の数学的モデルは、少なくとも内部抵抗Ｒｉ、酸拡散抵抗Ｒｋおよび電荷移動分極ＵＤに関して数式を有している。
【００１１】
これらの状態量によって、システムの蓄積エネルギーのエネルギー内容に関する情報が供給される。これらは等化回路図においては、容量すなわちＵＣ０とＵｋにおける電圧に相応する。エネルギー蓄積器の可能出力をモデルに基づき求めるためには、状態量のほかにモデルパラメータも既知でなければならない。殊に、パラメータＲｉ０２５やＵｅ，ｇｒｅｎｚのように経年変化の著しいパラメータを、内部抵抗の特性曲線に整合させなければならない。
【００１２】
状態量・パラメータ推定装置１により求められる状態量ＺとパラメータＰを、たとえばバッテリの充填状態、現在または今後の可能出力ならびにエネルギー蓄積器から取り出し可能な充電量を求めるために利用することができる。
【００１３】
たとえば図１に示されている充電量予測器２のような慣用の予測器（推定装置）はたいていの場合、広い動作範囲にわたりエネルギー蓄積器の挙動をカバーする多数の状態量とパラメータを伴う著しく複雑なモデルを有している。したがって状態量とパラメータの計算は煩雑であり複雑である。これに対し、その他の予測器は僅かな状態量とパラメータしかもたない簡単なモデルを有しているけれども、それらの状態量とパラメータによってもエネルギー蓄積器の特性は特定の動作点または特定の周波数においてしか記述されない。
【００１４】
したがって本発明の課題は、実質的にエネルギー蓄積器の動作範囲および周波数範囲全体にわたり有効なエネルギー蓄積器の数学的モデルに対する状態量および／またはパラメータを推定するための簡単かつ高速な方法を提供することにある。
【００１５】
本発明によればこの課題は、請求項１および請求項９に記載の特徴によって解決される。従属請求項には本発明に関する他の実施形態が示されている。
【００１６】
本発明の基本的な着想は、状態量および／またはパラメータを推定するために、エネルギー蓄積器の種々の動作範囲および／または周波数範囲に対して有効な複数の数学的サブモデルを状態量・パラメータ推定装置に設けることである。その際、個々のサブモデルの動作範囲および／または周波数範囲をオーバラップさせることができる。全体として複数のサブモデルによって、エネルギー蓄積器の周波数範囲および動作範囲全体がカバーされる。
【００１７】
このようにして、状態量とパラメータをエネルギー蓄積器の全動作範囲および全周波数範囲で連続的に推定することができる。本発明によるサブモデルを用いることで、推定すべき状態量とパラメータの個数を少なく抑えることができ、ひいては多義的な推定のリスクを最小にすることができる。さらに複数のサブモデルに分割することで、プロセッサのパフォーマンスを効率的に利用することができる。すなわち時定数の大きい「緩慢な」サブモデルをサンプリングレートの低い「高速な」サブモデルと独立させて動作させることができる。
【００１８】
各サブモデルへエネルギー蓄積器の電流（ＩＢａｔｔ）または電圧（ＵＢａｔｔ）を供給するのが有利であり、その際に電流（ＩＢａｔｔ）または電圧（ＵＢａｔｔ）はフィルタにより個々のサブモデルに対して有効な周波数範囲に制限される。つまりサブモデルの前段にハイパスフィルタ、ローバスフィルタまたはバンドパスフィルタを接続しておくことができる。
【００１９】
１つの有利な実施形態によれば、エネルギー蓄積器の動作量（ＵＢａｔｔ，ＵＢａｔｔ）とサブモデルにより計算された動作量（ＵＢａｔｔ∧，ＩＢａｔｔ∧）との誤差が求められ、この誤差が個々のサブモデルへフィードバック（自己帰還）される。計算すべき状態量とパラメータを、自己帰還によってエネルギー蓄積器の実際の状態量に整合させることができる。
【００２０】
選択的に、上述の誤差を別のサブモデルにフィードバックさせることもできる（外部帰還）。複数のサブモデルにより同時に計算される状態量とパラメータを、外部帰還によって互いに補償調整することができる。
【００２１】
自己帰還または外部帰還によってサブモデルへ供給される誤差を、重み付け係数によって重み付けるのが有利である。このようにしてサブモデルの感度を、様々な誤差ないしはエラーに対して調整することができる。
【００２２】
１つのサブモデルにより推定され別のサブモデルにも含まれている状態量および／またはパラメータを、この別のサブモデルへも供給するのが有利である。そこにおいてそれらの状態量および／またはパラメータを、推定のための固定値または補正値として用いることができる。
【００２３】
本発明の１つの有利な実施形態によれば刺激装置が設けられており、この刺激装置によって、サブモデルへ供給される動作量（電流または電圧）をこのサブモデルに対して有効な動作範囲または周波数範囲に設定することができる。
【００２４】
次に、添付の図面を参照しながら実施例に基づき本発明について詳しく説明する。
図１は、エネルギー蓄積器から取り出すことのできる充電量を計算するための従来技術により知られている装置を示す図である。
【００２５】
図２ａは、低い周波数における放電過程中の鉛蓄電池に関する等化回路図を示す図である。
【００２６】
図２ｂは、高い周波数における鉛蓄電池の等化回路図である。
【００２７】
図３ａは、本発明の第１の実施形態による複数のサブモデルを用いた状態量・パラメータ推定装置の構造を示す図であり、図３ｂは、本発明の第２の実施形態について示す図である。
【００２８】
図４は、刺激装置の機能を示すフローチャートである。
【００２９】
図５は、バッテリの内部抵抗を計算するための状態量・パラメータ推定装置の構造を示す図である。
【００３０】
図１および図２ａについては明細書冒頭を参照されたい。
【００３１】
図３ａには、本発明の第１の実施形態による状態量・パラメータ推定装置１の基本構造が示されている。ここに示されているように、状態量・パラメータ推定装置１は複数のサブモデル４，５を有しており、これらのサブモデルは特定の周波数範囲および／または動作範囲（ｆ１，Ａ１もしくはｆ２，Ａ２）においてのみ有効であって、それゆえきわめて簡単に管理することができる。ただしサブモデル４，５全体として、エネルギー蓄積器３の周波数範囲および動作範囲全体がカバーされる。
【００３２】
周波数範囲ｆ１，ｆ２．．．も動作範囲Ａ１，Ａ２も、それぞれ部分的にオーバラップさせることができる。とはいえ好適な事例としてはサブモデル４，５全体が、エネルギー蓄積器の動作範囲Ａおよび周波数範囲ｆ全体をカバーすべきであるし、少なくともできるかぎり広い範囲をカバーすべきである。
【００３３】
サブモデル４，５の動作範囲は、バッテリ電流ＩＢａｔｔ、バッテリ電圧ＵＢａｔｔ、バッテリ温度ＴＢａｔｔ、状態量Ｚおよび動作パラメータＰに対する所定の条件によって定義される。
【００３４】
個々の状態量ＺおよびパラメータＰを、複数のサブモデル４，５において同時に出現させ推定することができる。
【００３５】
図１に描かれている状態量・パラメータ推定装置１はその入力側から連続的に測定されたバッテリ値を受け取り、この実施例ではバッテリ電流ＩＢａｔｔ（選択的にバッテリ電圧ＵＢａｔｔを供給することも可能）とバッテリ温度ＴＢａｔｔを受け取る。バッテリ電流ＩＢａｔｔは適切なローパスフィルタ、ハイパスフィルタまたはバンドパスフィルタ６，７，８，９を介して、個々のサブモデル４，５が有効になる周波数範囲ｆ１，ｆ２にそれぞれ制限される。たとえば１ｋＨｚよりも高い周波数範囲ｆ１において有効な１つのサブモデル４，５（たとえばサブモデル４）は、この実施例ではそのモデルの前に接続されたハイパスフィルタ６を有している。１つのサブモデル４，５が周波数範囲ｆ全体をカバーする場合には、電流および電圧のための入力フィルタ６，９を省略することができる。
【００３６】
サブモデル４，５は、供給された量からそれぞれバッテリ状態量（ＩＢａｔｔ∧またはＵＢａｔｔ∧）を計算する。対応する実際値（ＩＢａｔｔまたはＵＢａｔｔ）が、状態量・パラメータ推定装置１へ測定値として外部から供給される。推定値ＵＢａｔｔ，１∧，ＵＢａｔｔ，２∧もしくはこれらの推定値から導出された量（誤差信号）が、個々のサブモデル４，５にフィードバックされる。
【００３７】
状態量・パラメータ推定装置１は差分ノード１７，１８を有しており、推定されたバッテリ状態量ＵＢａｔｔ，１∧，ＵＢａｔｔ，２∧およびそれぞれ測定されたバッテリ状態量ＵＢａｔｔ，１，ＵＢａｔｔ，２から、これらの差分ノードにおいて誤差（差分信号）が形成される。その後、求められた誤差（ＵＢａｔｔ，１−ＵＢａｔｔ，１∧，ＵＢａｔｔ，２−ＵＢａｔｔ，２∧，．．．．）は重み付けユニット１０，１２へ供給され、加算ノード１４，１５へ導かれる。
【００３８】
誤差のフィードバックに関して、自己帰還型と外部帰還型とを区別することができる。一方のケースの場合、１つのサブモデル（４）の推定誤差が同一のサブモデル（４）へ供給され、他方のケースの場合、１つのサブモデル（４）の推定誤差が別のサブモデル（５）へ供給される。加算ノード１４，１５において、個々の（重み付けられた）推定誤差から全体誤差が生成され、個々のサブモデル４，５へ供給される。
【００３９】
外部帰還が有利なかたちで実現されるのは、特定の状態量ＺまたはパラメータＰが並行して複数のサブモデルに生じる場合だけである。このケースでは、状態量ＺとパラメータＰを他のサブモデルによって補償調整することができる。
【００４０】
ｊ番目のサブモデルにおける状態量Ｚ１，ｊ、これはさらにサブモデルｉ＝ｊ＋１〜ｊ＋ｎにおいても現れるが、この状態量Ｚ１，ｊに関して以下の差分方程式が得られる：
【００４１】
【数２】
0004473823.tif 000003
【００４２】
ここでｆ（Ｚｊ，ｋ，Ｐｊ，ｋ，ＩＢａｔｔ，ｊ，ｋ，ＴＢａｔｔ，ｋ）は、以下の入力量をもつｊ番目のサブモデルの状態Ｚ１，ｊに対する状態差分方程式の右辺である：フィルタリングされたバッテリ電流ＩＢａｔｔ，ｊ，ｋおよびバッテリ温度ＴＢａｔｔ，ｊ，ｋならびにｋ番目の時間ステップにおけるパラメータベクトルＰｊ，ｋ。
【００４３】
ｊ番目のサブモデルにおける一定のパラメータＰ１，ｊ、これはさらにサブモデルｉ＝ｊ＋１〜ｊ＋ｎにおいても現れるが、このパラメータＰ１，ｊに関しては以下の通りとなる：
【００４４】
【数３】
0004473823.tif 000004
【００４５】
重み付けユニット１０〜１３の増幅度ｋｉ，ｊは、サブモデル４，５においてLuenberger観測器に従い極性設定により、ならびにサブモデル４，５に対するカルマンフィルタを使用して品質判定基準の最小化により、たとえば最小推定誤差分散により、求めることができる。
【００４６】
現在の動作範囲および／または周波数範囲があるサブモデル４，５における有効な動作範囲および／または周波数範囲外にあるならば、そのようなサブモデル（たとえばサブモデル５）から別のサブモデルへの誤差フィードバックは行われない。したがってこのようなケースで有利であるのは、対応する重み付けユニット（たとえば重み付けユニット１１）の重み付け係数ｋｉ，ｊをゼロにセットすることである。つまり、ｉ番目のサブモデルの動作範囲から出たならば、ｋｉ，ｊ＝０となる。
【００４７】
図３ａに描かれている装置構成の場合、状態量・パラメータ推定装置１へバッテリ電流ＩＢａｔｔが供給される。図３ｂによる別の実施形態によれば、（フィルタリングされた）バッテリ電圧ＵＢａｔｔもサブモデル４，５へ入力量として供給される。サブモデル４，５はこの実施例ではバッテリ電流ＩＢａｔｔ∧を推定することになる。バッテリ電圧がサブモデルの入力量として、バッテリ電流がサブモデルの出力量として定義されるのであれば、サブモデルの補償調整はバッテリ電圧ＵＢａｔｔ，１，ＵＢａｔｔ，２、バッテリ電流ＩＢａｔｔ１，ＩＢａｔｔ，２によって行われる。
【００４８】
サブモデル（４）により推定され別のサブモデル（５）にも含まれている状態量および／またはパラメータは、有利にはこの別のサブモデル（５）へも供給される。これに対処するため接続ライン３０，３１が設けられている。別のサブモデル（５）において、この値を初期値、固定値または推定のための補正値として用いることができる。
【００４９】
サブモデル４，５は状態量ＺおよびパラメータＰのほかに、これらの値の誤差分散（var１, var２）も供給する。これによってたとえば、推定量Ｚ，Ｐの精度が充電状態、可能出力および／またはバッテリから取り出し可能な充電量に関する以降の計算に十分であるか否かを判定することができる。
【００５０】
別の変形実施形態によれば、バッテリ電圧ＵＢａｔｔ，１，ＵＢａｔｔ，２を介して付加的にサブモデルの補償調整が行われ、つまり図３ａまたは図３ｂによる構造が同時に２回使用され、１回はバッテリ電圧に従い解かれたサブモデルにより、１回はバッテリ電流に従い解かれたサブモデルによって使用される。この場合、両方の構造における個々のサブモデルから同時に推定される状態量とパラメータを、たとえばそれらの誤差分散により重み付けて、既述のように種々のサブモデルの結合のために並行して推定された量に応じて、推定量と結合することができる。
【００５１】
サブモデル４，５全体を最適に利用するためには、計算中にサブモデル４，５の動作範囲および周波数範囲の全体をバッテリ３の動作量が通過するようにすべきである。バッテリ３が接続されている電源回路により与えられる励起ないしは刺激（たとえば負荷変動）が少なすぎると、それらの量を十分精確には推定できない。電源回路における励起が僅かであると、たとえばバッテリ３の内部抵抗Ｒｉはほとんど不精確にしか推定できない。比較的長い期間にわたり活性ないしは励起が低いと、殊に安全上クリティカルな適用事例のときに問題が発生する可能性がある。それというのも、バッテリの可能出力に関する精確な情報を表すことができないからである。
【００５２】
したがって状態量・パラメータ推定装置１には、能動的に電源回路に介入操作することができ、バッテリ３もしくは電源回路の動作範囲および／または周波数範囲を所望のように調整できる励起装置ないしは刺激装置１６が設けられている。この刺激装置１６は、まえもって定められた状態量ＺまたはパラメータＰの誤差分散が所定の期間にわたり過剰に大きいときに、電源回路を能動的に介入操作する。刺激装置１６に対し、個々のサブモデル４，５によって計算された変数ｖａｒが入力量として供給される。
【００５３】
刺激装置１６による電源回路網への介入操作は、たとえば（車両発電機における）新たな発電機目標電圧ＵＧｅｎ，ｓｏｌｌ、発電機レギュレータの負荷応答時定数ｔａｕＧｅｎの設定および／または適切な負荷のオンまたはオフによって行われる。これにより、個々の状態量Ｚまたは個々のパラメータＰの推定に適したバッテリ電流経過特性ＩＢａｔｔおよび／または周波数経過特性を形成することができる。理想的には、望ましいバッテリ電流経過特性ＩＢａｔｔ（または電圧経過特性ＵＢａｔｔ）は以下のようにして設定される。すなわちバッテリ３が動作範囲Ａを通過し、かつ推定量をもつ複数のサブモデルのうちの１つ（たとえばサブモデル５）がきわめて精確でありひいては推定量を著しく精確に求めることのできる周波数範囲ｆにおいて励起されるよう設定される。その際に当然ながら、バッテリ３の現在の動作範囲Ａに対するこの新たな動作範囲の間隔と制御量ＵＧｅｎ，ｓｏｌｌ，ｔａｕｇｅｎ，ＩＬａｓｔの最大許容振幅ならびに介入制御操作の最大許容期間を考慮する必要がある。
【００５４】
図４には、図１の刺激装置１６の動作の一例が描かれている。この方法は、ステップ２０において時間ｔｐとｔｓｔｉｍを値ｔｐ＝０，ｔｓｔｉｍ＝０に初期化することから始まる。ここで時間ｔｐはパラメータＰを監視する時間であり、ｔｓｔｉｍは刺激時間である。
【００５５】
ステップ２２において、誤差分散ｖａｒｐが最大誤差分散ｖａｒｐ，ｍａｘよりも大きいか否かかがチェックされる。このチェックの結果が否定（Ｎ）であれば、刺激装置１６は非アクティブ状態のままである。これに対し、誤差分散ｖａｒｐがｔｐ，ｍａｘよりも長い期間ｔｐ（ステップ２３）にわたりｖａｒｐ，ｍａｘよりも大きいままであれば、パラメータＰに割り当てられた電流経過特性ＩＢａｔｔ，ｓｏｌｌ，ｐが形成される（ステップ２４およびステップ２６）。これは、パラメータＰの分散ｖａｒｐがこのパラメータＰの最大分散ｖａｒｐ，ｍａｘ以下であるか、または刺激期間ｔｓｔｉｍが所定の最大期間ｔｓｔｉｍ，ｍａｘよりも長くなるまで行われる（ステップ２７におけるチェック）。刺激期間に対する変数ｔｓｔｉｍは、ステップ２５においてそれぞれサンプリング期間ＴＡｂだけ繰り返し高められる。
【００５６】
図５には、鉛蓄電池３の内部抵抗Ｒｉを求めるための状態量・パラメータ推定装置１の独特の構成が示されている。バッテリ３の内部抵抗Ｒｉは、たとえばバッテリ３の可能出力あるいはまだ取り出すことのできる充電量などバッテリ状態を求める際の決定的な量である。
【００５７】
状態量・パラメータ推定装置は２つの数学的サブモデル４，５を有しており、それらのうち第１のサブモデルは周波数範囲全体にわたり有効であり、第２のサブモデル５は１ｋＨｚと等しい周波数付近だけで有効である。したがって第１のサブモデル４の前にはフィルタは接続されておらず、第２のサブモデル５の前にはハイパスフィルタ７が接続されている。
【００５８】
第１のサブモデル４には、図２ａの数学的モデル記述が含まれている。これに対し第２のサブモデル５には図２ｂの等価回路図の数学的記述が含まれており、これは基本的にバッテリ３の内部抵抗Ｒｉだけから成る。つまり１ｋＨｚのオーダの周波数範囲に制限し、かつ電流ＩＢａｔｔおよび電圧ＵＢａｔｔの高周波交流成分を考察するならば、図２ａの等価回路図の容量を短絡とみなすことができる。ただ１つ残されているコンポーネントは、このケースではバッテリの内部抵抗Ｒｉである。
【００５９】
第１のサブモデル４は以下の事例では放電動作についてのみ有効である。それというのも充電動作中、電流ＩＢａｔｔ，電圧ＵＢａｔｔ，温度ＴＢａｔｔという僅かな測定量からバッテリ３の内部抵抗Rｉを推定するのはかなり難しいからである。
【００６０】
第１のサブモデル４へは推定誤差ＵＢａｔｔ−ＵＢａｔｔ∧もしくはＵＢａｔｔｓ−ＵＢａｔｔｓ∧が供給され、この第１のサブモデル４については次式が成り立つ：
【００６１】
【数４】
0004473823.tif 000005
【００６２】
第２のサブモデル５については次式が成り立つ：
Rｉ，ｋ＋１ = Rｉ，ｋ
第１のサブモデル４により計算されたバッテリ３の内部抵抗Ｒｉの値は第２のサブモデル５へ供給され、そこにおいてこれをたとえば初期値として利用することができる。この場合、重み付け係数をもつ第２のサブモデル５のための重み付けユニットＫ２２およびＫ１２を省略することができる。これに対し、サブモデル４への誤差フィードバックのための重み付けユニット１０，１１はそのまま残される。
【００６３】
なお、充電動作中、重み付け係数Ｋ１１はゼロにセットしなければならない。その理由は、第１のサブモデル４は充電動作中、有効ではないからである。重み付け係数Ｋ１１およびｋ２２はたとえばLuenbergerまたはKalmanによる観測器デザインを介して求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】エネルギー蓄積器から取り出すことのできる充電量を計算するための従来技術により知られている装置を示す図である。
【図２ａ】低い周波数における放電過程中の鉛蓄電池に関する等化回路図を示す図である。
【図２ｂ】高い周波数における鉛蓄電池の等化回路図である。
【図３ａ】本発明の第１の実施形態による複数のサブモデルを用いた状態量・パラメータ推定装置の構造を示す図であり、
【図３ｂ】本発明の第２の実施形態について示す図である。
【図４】刺激装置の機能を示すフローチャートである。
【図５】バッテリの内部抵抗を計算するための状態量・パラメータ推定装置の構造を示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１  状態量・パラメータ推定装置
２  充電量予測器
３  バッテリ
４  第１のサブモデル
５  第２のサブモデル
６〜９  フィルタ
１０〜１３  重み付けユニット
１４，１５  加算ノード
１６  刺激装置
１７，１８  加算ノード
２０〜２７  プロセスステップ
３０，３１  接続ライン
【図１】
0004473823.tif 000006
【図２ａ】
0004473823.tif 000007
【図２ｂ】
0004473823.tif 000008
【図３ａ】
0004473823.tif 000009
【図３ｂ】
0004473823.tif 000010
【図４】
0004473823.tif 000011
【図５】
0004473823.tif 000012