(57)【要約】【課題】  コンピュータの使用量を低減し、かつ時間毎に各電池の充電状態を推定する従来法と比肩する精度をもったバッテリの充電状態を判定する方法の提供。【解決手段】  本発明は数個の電池をもったバッテリの充電状態を判定する方法に関し、−各電池に対して、時間ｋにおいてバッテリの端子間で測定された値ｙｋとその前の時間で測定された値ｙｋ−ｘとの間の電圧差を計算すること（２０４）、−計算された電圧差と共に増加する優先度レベルを、各電池に割り当てること（２０６）、−前記割り当てられた優先度レベルに従って、各電池の充電状態の推定をリフレッシュするための時間を割り当てること（２０８）、但し、リフレッシュするための時間の割り当ては、同じ時間間隔で、優先度レベルが高い電池には、他の電池に割り当てられたリフレッシュ時間の数に比較して、大きな数のリフレッシュ時間を割り当てること、及びー電池ごとに、前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間において、前記電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行し（２１０）、かつ前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間外の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行を抑止すること、を含む。【選択図】図１２
2018506017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリの２個の電気端子の間で相互に電気的に接続されている数個の電気的エネルギー貯蔵電池を含むバッテリの充電状態を自動的に判定する方法であって、
時間ｋごとに、かつ前記バッテリの各電池に対する、前記電池の端子間の電圧の測定値ｙｋ及び前記電池の充電電流又は放電電流の測定強度ｉｋを得ること（１１０）、
これらの時間ｋの少なくとも幾つかの時間において、前記バッテリの複数の電池の少なくとも１個の電池に対して、前記時間ｋにおける前記電池に対して測定された値ｙｋ及び強度ｉｋの函数として、この電池の充電状態ＳＯＣＫを推定するためのアルゴリズムを完全実行すること（２１０）、及び
前記バッテリの充電状態を、このバッテリの複数の電池のそれぞれに対して推定された充電状態から判定すること（１９０，１９２）を含む方法において、以下の工程を含む方法：
−  各電池に対して、時間ｋにおけるこの電池の端子間で測定された値ｙｋと
前の時間ｋ−Ｘ（Ｘは、１に等しいか、又は１より大きい整数）におけるこれら同じ端子間で測定された値ｙｋ−ｘとの間の電圧差を計算すること（２０４）、次いで
−  前記電池に対して測定された電圧差が高い時、電池の優先度レベルは高くなるので、各電池に優先度レベルを割当てること（２０６）、
−  これらの電池のそれぞれに割当てられた優先度レベルの函数としての、各電池の充電状態の推定をリフレッシュするための時間を割当てることにおいて、この割当ては、同じ時間間隔において、優先度レベルが低い複数の電池に割当てられるリフレッシュ時間の数よりも、優先度レベルが高い複数の電池に大きな数のリフレッシュ時間を割当てることを含んでいる（２０８）、及び
−  電池ごとに、前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間ごとに、前記電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行し（２１０）かつ前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間外の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行を抑止すること。
【請求項２】
前記各電池への優先度レベルの割当ては、各電池に対して更に下記を含んでいる請求項１の方法、
−  この電池の端子間で測定された値ｙｋと、０．８Ｕｍａｘより大きいか又は等しい上方閾値及び１．２Ｕｍｉｎ未満の下方閾値から構成された群から選択された所定の電圧閾値との比較（２０２）、Ｕｍａｘ及びＵｍｉｎは、それぞれ、この電池の端子間の最大及び最小電圧で、
−  測定値ｙｋが上方閾値及び下方閾値の間にある場合、この電池に第１優先度レベルを割当てる（２０２）、
−  所定の閾値が下方閾値で、測定値ｙｋが所定の閾値以下の場合、又は所定の閾値が上方閾値で、測定値ｙｋが所定の閾値以上の場合、この電池に、第１優先度レベルより必ず大きな第２優先度レベルを割当てる（２０２）。
【請求項３】
前記バッテリの複数の電池の少なくとも１個の電池に対して、
−  この電池の充電状態を推定するアルゴリズムの完全実行は、下記の実行を含んでいる、
Ａ．時間ｋにおけるこの電池の充電状態ＳＯＣＫを、前の時間ｋ−１におけるこの電池の充電状態ＳＯＣＫ−１に関係づける状態モデルを使用して、この電池の充電状態ＳＯＣＫの予測の計算（１１６）すること、次いで
Ｂ．時間ｋにおける測定値ｙｋの函数として、計算された充電状態の予測値の補正（１２２）を行なうこと、及び
−  この電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行するための割当てられたリフレッシュ時間外の場合、前記方法は下記を含んでいる、
Ｃ．この予測値の補正を実行しないで、この電池の充電状態の予測値の計算だけを実行して（２１４）、割当てられたリフレッシュ時間外であっても、この電池の充電状態の更新された推定値を得ること、及び
Ｄ．バッテリの充電状態を判定する間、この電池の充電状態の更新された推定値を使用すること、を含む請求項１又は２に記載した方法。
【請求項４】
前記方法は、
−  少なくとも２個の対の電池のグループを同定すること（２０５）、前記対の電池は、同じ時間において、同じ電圧差及び同じ測定値ｙｋを有していて、この同定は、電圧及び１個の電池の測定値ｙｋの違いを、同じ時間における他の複数の電池の電圧差及び測定値ｙｋの違いと比較して、これら他の電池の中の対の電池又はこの電池の複数の電池を同定すること、及び
−  対の電池の各グループに対して、このグループの複数の電池の単一の電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行すること（２１０）及び、同じ時間で、このグル−プの他の電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行を抑止すること（２１０）、次いでこのグループの他の複数の電池の充電状態が、推定アルゴリズムが完全実行されたこのグループの単一の電池の充電状態に等しいと見做すことによって、このグループの他の複数の電池の充電状態を推定すること、を含む請求項１〜３のいずれかＩ項に記載した方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかＩ項に記載した方法による判定方法を実行するための命令を含んでいて、これらの命令が実行される時は、電子計算機によって実行されるものであることを特徴とする記録媒体。
【請求項６】
電気エネルギーを貯蔵する数個の電池を搭載したバッテリの管理システムであって、前記数個の電池は、バッテリの２個の端子間で相互に電気的に接続されていて、前記システムは１個の電子コンピュータ（４４）を備えていて、前記コンピュータ（４４）は、
ａ）時間ｋごとに、かつバッテリの電池ごとに、この電池の端子間の電圧の測定値ｙｋ、及び前記電池の充電又は放電流の測定強度ｉｋを取得すること、
ｂ）これらの時間ｋの少なくとも幾つかの時間において、前記バッテリの複数の電池の少なくとも１個の電池に対して、前記時間ｋにおいて、前記電池の測定値ｙｋ及び測定強度ｉｋの函数としての、この電池の充電状態ＳＯＣＫを推定するためのアルゴリズムを、前記バッテリの複数の電池の少なくとも１個の電池に対して実行すること、及び
ｃ）このバッテリの複数の電池それぞれに対して推定された充電状態から、前記バッテリの充電状態の推定を実行すること、をプログラムされていること、
更に、前記電子コンピュータ（４４）は、
−  各電池に対して、時間ｋにおいてこの電池の端子間で測定された値ｙｋと、
と前の時間ｋ−Ｘ（但し、Ｘは、１に等しいか又は１より大きな整数）において、これらと同じ端子間で測定された値ｙｋ−１との電圧差を計算すること、ついで
−  各電池に優先度レベルを割り当てること、但し、その電池に対して計算された電圧差が大きい場合は、その電池に対して大きな優先度レベルを割り当てること、
−  これらの電池それぞれに割り当てられた優先度レベルの関数として、各電池の充電状態の推定をリフレッシュするための時間を割り当てること、この割り当てにおいて、同じ時間間隔で、優先度レベルが低い電池に割り当てられたリフレッシュ時間の数よりも、優先度レベルが高い電池に対しては、大きな数のリフレッシュ時間を割り当てること、及び
−  電池ごとに、前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間に於いて、前記電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行しかつ前記電池に対して割当てられたリフレッシュ時間外の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行を抑止すること、を特徴とする電気エネルギーを貯蔵する数個の電池を搭載したバッテリの管理システム。
【請求項７】
−  少なくとも１個の動力付き車輪（６）、
−  前記動力付き車輪（６）を駆動して回転させ、自動車を動かすことができる電動機（４）、
−  電気エネルギーを貯蔵して、交互に、前記電気エネルギーを戻して、電動機（４）を付勢することができ、電動機（４）に電気的に接続されている２個の端子（３０，３２）を具備した少なくとも１個の電池（１８〜２１）を搭載しているバッテリ（１０）、
−  前記電池の端子の間で電気的に接続されていて、これら端子間の電圧を測定する電圧計（３４）、
−  前記電池と直列に接続されていて、前記電池の充電又は放電流強度を測定する電流計、及び
−  前記電圧計及び電流計に接続されていて、前記電圧計及び電流計の測定値から前記バッテリの電池の充電状態を推定することができるプログラム可能な電子コンピュータ（４４）を搭載している、請求項６に記載したバッテリ管理システム（４０）、を備えている自動車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリの電池の充電状態を自動的に測定する方法、及びデータ記録媒体並びに前記方法を実施するためのバッテリの管理システムに関する。更に、本発明は、前記バッテリの管理システムを備えた自動車に関する。
【背景技術】
【０００２】
バッテリは、いくつかの電気エネルギー貯蔵電池から構成されている。これらの電池は、バッテリの２つの電気端子の間で互いに電気的に接続されている。
【０００３】
バッテリの充電状態を測定する従来の方法は、下記のａ、ｂ、及びｃを含んでいる、
（ａ）時間ｋにおける、バテッリの各電池の端子間の電圧の測定値ｙｋ、及び前記電池の充電電流又は放電電流の測定強度ｉｋを得ること、
（ｂ）これらの時間ｋの少なくとも幾つかの時間において、前記バテッリの前記電池の少なくとも１個の電池に対する、前記時間ｋにおいて前記電池に対して測定された前記値ｙｋ及び前記強度ｉｋの関数としての前記電池の充電状態ＳＯＣｋを推定するためのアルゴリズムの電子計算機による完全実行、及び
（ｃ）前記バッテリの前記電池ごとに推定された充電状態からバッテリの充電状態を決定すること。
【０００４】
電池の充電状態は物理量ではないので、直接測定することはできない。従って、電池の充電状態は、推定によらなければならない。その推定には、コンピュータの使用を必要とする推定アルゴリズムを実行することが必要である。例えば、非特許文献１は、このような推定アルゴリズムを記載している。以下、非特許文献１に記載されている推定アルゴリズムを「Ｐｌｅｔｔ  ２００４」と記載する。
【０００５】
従来法では、時間ｋ毎に、各電池の充電状態を推定していた。次いで、これらの推定から計算していた。これらの従来法は、よい方法である。然しながら、時間毎に各電池の充電状態を推定しなければならないので、多量のコンピュータ電力を使用しなければならない。
【０００６】
特許文献１及び２も、このような従来法を記載している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１０／１６９０３３号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／２７２６５３号明細書
【特許文献３】国際公開第２００６／０５７４６８号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】L.Plett, et al.: “Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs”, journal of Power Sources, 2004, page 252-292.
【非特許文献２】Mehra, R.K.:[On the identification of variances and adaotative ｋalman Filtering], Automatic Control, IEEE Trasaction on, Volume 15, No.2, pages 175-184, April 1970.
【非特許文献３】Y. Bar-Shalim,et al. : [Estimation With Application to Tracking and Navigation, TheoryAlgorithms and Software], Wiley Inter-science, 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
発明が解決しようとする課題は、コンピュータの使用量を低減し、かつ時間毎に各電池の充電状態を推定する従来法と同じ、又は実用上同じ精度をもったバッテリの充電状態を測定する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
従って、本発明の主題は、請求項１に記載した方法である。
【００１１】
バッテリの充電状態を測定するのに必要なコンピュータの使用量を制限するために、請求項に記載した方法は、端子間の電圧が殆ど変化しないときは、電池の充電状態も殆ど変化しないという事実を利用する。
【００１２】
従って、電圧が殆ど変化しない電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを十分に実行する頻度を制限することによって、推定した充電状態の精度を損なわずにバッテリの充電状態を推定するのに必要なコンピュータの使用量を制限することができる。さらに、電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムを完全実行する頻度が少なくなるので、コンピュータの使用時間を節約して、ゆとりをもたせ、コンピュータに他のタスクを行なわせることができる。
【００１３】
本発明の自動測定方法の態様は、一つ以上の従属請求項の特徴を含んでいる。
【００１４】
更に、本発明の自動測定方法のこれらの態様は、下記の効果を奏功する。
【００１５】
−  電圧が上方閾値より大きいか、或いは下方閾値より小さな電池の充電状態を推定するリフレッシュ回数を増やすと、この電池が損傷を受ける蓋然性を制限することができる。実際、電池の電圧が上昇しているか、或いは低くなっている電池の充電状態の不正確な推定は、結果として、電池の過充電又は過放電を惹起させ、電池に損傷を与える。このような場合、充電状態を推定するリフレッシュ頻度を上げることで、推定の精度を高め、従って、電池が損傷を受けるリスクを制限することができる。
【００１６】
−  各時間ｋにおける電池の充電状態を、充電状態を予測する計算を補正せずに実行して推定すると、各時間ｋにおける各電池の充電状態の最新の推定を可能にする。従って、バッテリの充電状態の判断の精度を高める。更に、予測を計算する段階が必要とする計算機能力は、予測計算を補正する段階に比べて、はるかに少ないので、実体的な方法において、必要なコンピュータの使用量を増加させない。
【００１７】
−  対電池の同定、次いで対電池を構成する単一電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行によって、バッテリに対して決定された充電状態の精度を損なうことなく、必要なコンピュータの使用量を制限することが可能になる。
【００１８】
さらに、本発明は、上述した測定方法を実行するための指令を電子計算機で実行する場合の前記指令を含むデータ記録媒体に関する。
【００１９】
さらに、本発明は、請求項６に記載したバッテリ管理システムに関する。
【００２０】
さらに、本発明は、請求項６に記載したバッテリ管理システムを備えた自動車に関する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明のバッテリの充電状態を測定する方法は、バッテリの充電状態を推定するためのアルゴリズムを実行する頻度を制限することによって、推定した充電状態の精度を損なわずにバッテリの充電状態を推定するのに必要なコンピュータ電力を制限することができ、さらに、電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行の頻度が少なくなるので、コンピュータの使用時間を節約して、ゆとりをもたせ、電子コンピュータに他のタスクを行なわせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
以下、添付した図面を参照して本発明を詳細に説明する。
【図１】電気バッテリを搭載した自動車の部分斜視図。
【図２】図１の自動車のバッテリの電池の電気的モデルの概念図。
【図３】図１の自動車のバッテリの電池の充電状態を推定するのに使用される推定器の配置を示す概念図。
【図４】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図５】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図６】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図７】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図８】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図９】図３の推定器で使用される種々の状態及び観察モデルの方程式。
【図１０】図３の推定器を使用して電池の充電状態を推定する方法のフローチャート。
【図１１】図１の自動車のバッテリの充電状態を測定する方法のフローチャート。
【図１２】バッテリの種々の電池の充電状態を推定のリフレシュ・タイムを予定する方法のフローチャート。
【図１３】図１２に示した方法を使用した種々の予定リフレシュ・タイムを示すフローチャート。
【図１４】図１の自動車のバッテリの電池の充電状態を推定するのに使用される推定器の別の配置を示す概念図。
【図１５】図１４の推定器で使用した状態モデルを表す式。
【図１６】図１４の推定器で使用した観察モデルを表す式。
【図１７】図１４の推定器を使用した電池の充電状態を推定する方法のフローチャート。
【図１８】バッテリの電池の内部抵抗及び静電容量を想定するための別の状態モデルを示す式。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
これらの図面において、同じ要素には、同じ参照番号を付した。当業者に周知の特徴及び機能は、明細書、特許請求の範囲、図面及び要約書で、詳細に記載していない。
【００２４】
明細書、特許請求の範囲、図面及び要約書において、用語「計算機能力」は、電子計算機で実行されるオペレーション（オペレーション）の数を意味する。従って、コンピュータの使用量の減少は、コンピュータで実行されるオペレーションの数を減少させて、同じ結果又は同じ種類の結果を達成させることを意味する。
【００２５】
図１は、電気牽引式、即ち、通常「電気自動車」として知られている自動車２を示している。電気自動車は周知であるので、理解するのに必要な構造要素だけを記載する。自動車２は、下記の構造要素を備えている、
−  動力車輪６を駆動させ、回転させて自動車２を道路８に沿って移動させることができる電気モータ４，及び，
−  モータ４に電気エネルギーを供給するバッテリ１０。
【００２６】
バッテリ１０は、電気的接続するための２個の端子１２、１４及び２個の端子１２、１４の間で電気的接続されている数個の電池を備えている。端子１２及び１４は、付勢される電気負荷に接続されている。従って、これらの要素は、特に、電気モータ４に接続されている。
【００２７】
図１を簡略にするために、４個の電池１８〜２１だけを示した。主として、これらの電池は、幾つかのステージに分類される。これらのステージは、端子１２及び１４の間で直列に接続されている。図１では、２個のステージだけを記載した。第１のステージは、電池１８及び１９を含んでいて、第２のステージは、電池２０及び２１を含んでいる。各ステージは、平行に接続された数個の分岐を有している。ステージの各分岐は、１個の電池又は直列接続された数個の電池を有している。図１では、第１のステージは、２個の分岐を有している。各分岐は、単一の電池を有している。第２のステージは、図１に示した例における第１のステージと構造的に同じである。
【００２８】
ここでは、バッテリ１０の全ての電池は、製造上の許容差を除いて、構造的に同じである。従って、電池１８だけを、詳細に記載する。
【００２９】
電池１８は、２個の電気接続端子３０、３２を有している。２個の電気接続端子３０、３２は、電池１８を他の電池及びバッテリ１０の端子１２及び１４に接続している。電池１８も又、自由度が無く、バッテリ１０の他の電池に機械的に固着されていて、いわゆる電池の「パック」を形成している。電池１８は、使用されていないときは、電気エネルギーを貯蔵することが出来る。次いで、この貯蔵された電気エネルギーは、使用されてモータ４を駆動させ、電池１８を放電させる。或いは、電池１８も電気エネルギーを受けることができ、充電することができる。再充電に続く電池の完全な放電は、いわゆる充電／放電サイクル又は簡単に呼称されている「電池のサイクル」を構成する。
【００３０】
電池１８は、周知のタイプで、例えば、ＬｉＰＢ（リチウム−イオンポリマーバッテリ又はその他の電池である。
【００３１】
電池１８は、初期公称静電容量Ｃｎｉｎｉ、初期内部抵抗ＲＯｉｎｉ、最大電流フロー強度Ｉｍａｘ、最大電圧Ｕｍａｘ、最小電圧Ｕｍｉｎ及び関数ＯＣＶ（ＳＯＣｋ）で特徴づけられる。静電容量Ｃｎｉｎｉは、電池１８の初期静電容量である。電池の静電容量は、電池に貯蔵される電気エネルギーの最大量を表わす。この静電容量は、Ａｈで表わされる。電池１８が経時変化するに従って、即ち、充電及び放電サイクルの数が増えるに従って、電池の静電容量は減少する。時間ｋにおける電池１８の公称静電容量をＣｎ，ｋと表わす。
【００３２】
初期内部抵抗ＲＯｉｎｉは、電池が経時変化する前の電池１８の内部抵抗値である。電池の内部抵抗値は物理量で、電池の大多数の電気的モデルに見いだされる。電池が経時変化するとき、主として、内部抵抗が増加する。時間ｋにおける電池１８の内部抵抗をＲＯｋと表わす。
【００３３】
Ｉｍａｘは最大電流フロー強度で、電池に損傷を与えずに、電池１８から与えられる。
【００３４】
Ｕｍａｘは最大電圧で、電池に損傷を与えずに、電池の端子３０と３２の間で絶えず存在する。
【００３５】
電圧Ｕｍｉｎは電池１８が完全に放電されたときの端子３０と３２の間の最小電圧である。以下、Ｉｍａｘ、Ｕｍａｘ、Ｕｍｉｎは、経時的に変化しない一定の物理量として取り扱う。
【００３６】
ＯＣＶ（ＳＯＣｋ）は、電池１８の充電状態ＳＯＣｋの関数としての電池１８の無負荷電圧を戻す所定の関数である。無負荷電圧は、電池１８が２時間電気負荷から電気的に絶縁された後で、端子３０と３２の間で測定可能な電圧である。
【００３７】
電池１８の時間ｋにおける充電状態はＳＯＣｋで記載する。充電状態は、電池１８の充電率で表わす。電池１８に貯蔵された電気エネルギーの量が、その静電容量Ｃｎ，ｋに等しい時、充電率は１００％である。電池１８に貯蔵された電気エネルギーの量がゼロの時、即ち、電気的負荷を付勢するのに、電池１８からエネルギーが抽出されない場合、充電率は０％である。
【００３８】
パラメータＣｎｉｎｉ、ＲＯｉｎｉ、Ｉｍａｘ、Ｕｍａｘ、及び関数ＯＣＶ（ＳＯＣｋ）は、電池の周知のパラメータである。例えば、それらは、電池の製造業者によって与えられるか、又は電池に関して行なった測定から実験的に決定される。
【００３９】
同様に、バッテリ１０は、各電池に下記を備えている。
−  電池の端子間の電圧を測定する電圧計、及び
−  この電池の充電又は放電流強度を測定する電流計。
【００４０】
図１を簡略にするために、電池１８の１個の電圧計３４と１個の電流計３６だけを記載した。
【００４１】
上記で記載した電池１８の種々のパラメータとは違って、電池１８の充電状態ＳＯＣｋは、測定不可能である。従って、推定する必要がある。この目的のために、自動車２は、バッテリ１０を管理するシステム４０、又はＢＭＳ（バッテリ・マネージメント・システム）を備えている。システム４０は、特に、バッテリ１０の充電状態及びバッテリ１０の健康状態を測定する機能を有している。バッテリの充電状態及び健康状態を測定するために、システム４０は、バッテリ１０の各電池の充電状態及び健康状態を推定することができる。電池の健康状態は、電池の経時変化の進行状態で表わす。時間ｋにおける電池の健康状態はＳＯＨｋで表わす。以下において、電池の健康状態は、比Ｃｎ，ｋ／Ｃｎｉｎｉによって測定される。従って、電池の健康状態を計算するために、システム４０は、現在の時間ｋにおける電池の静電容量Ｃｎ，ｋを推定することができる。
【００４２】
これらの推定を行なうために、システム４０は、バッテリ１０の各電圧計及び電流計に電気的に接続されていて、各電池の端子間の電圧及び電流強度の測定値を取るようになっている。
【００４３】
システム４０は、メモリ４２及びプログラム制御可能な電子コンピュータ４４を備えていて、メモリ４２に記録された指令を実行できるようになっている。この目的のために、メモリ４２は、図１０〜１２及び／又は図１７の方法を実行するのに必要な指令を内蔵している。メモリ４２も、これらの方法を実行するのに必要な種々のパラメータの初期値を内蔵している。従って、システム４０の構造は、バッテリを管理する従来のシステムの構造と同じか、又は似ているので、更に詳細に記載するのを割愛する。
【００４４】
図２は、電池１８の電気的モデル５０を表わしている。このモデルは、［ｆｉｒｓｔ−ｏｒｄｅｒ  Ｔｈｅｖｅｎｉｎ  ｍｏｄｅｌ］又は［ｌｕｍｐｅｄ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｍｏｄｅｌ］として知られていて、端子３２から始まり、直列に連続して接続され、端子３０で終結していて下記を備えている。
−  無負荷電圧ＯＣＶ（ＳＯＣｋ）の発電機５２、
−  平行ＲＣ回路５４、及び
−  時間ｋにおける内部抵抗５６（以下「内部抵抗ＲＯｋ」という）。
【００４５】
回路５４は、値ＲＤの抵抗に平行に接続されたコンデンサＣＤを含んでいる。モデル５０のこれら２つのパラメータＲＤ及びＣＤは周知であって、経時的に一定であると考える。回路５４の端子における時間ｋの電圧をＶＤ，ｋと記載する。電池１８の端子３０と３２の間の時間ｋにおける電圧の値をＹｋと記載し、同じ時間における電池１８の充電又は放電流強度をｉｋと記載する。
【００４６】
図３は、システム４０において実行され、電池１８の充電状態及び健康状態を推定する推定器（エスティメータ）の配置の第１の態様を示している。各推定器は、コンピュータで実行される推定アルゴリズムの形で実行されている。従って、以下「推定器の実行」及び「推定アルゴリズムの実行」と言う。この第１の態様において、システム４０は、充電状態がＳＯＣｋ、及び電圧の測定値Ｙｋ及び測定強度ｉｋに基づく抵抗ＶＤｋの推定器６０を備えている。この実施の態様では、推定器６０は、カルマンフィルタの形をしている。従って、状態モデル６２（図４）及び観察モデル６４（図５）を使用している。図４及び図５において、これらのモデルの方程式は、既に定義した表記法を使用して表わしている。ＲＯｋ２及びＣｎ，ｋ３は、それぞれ、時間ｋ２及びｋ３における電池１８の内部抵抗及び容量を表わしている。これらの時間ｋ２及びｋ３は、後記で定義される。更に、モデル６２において、Ｘｋは、時間ｋにおける状態のベクトル［ＳＯＣｋ、ＶＤ，ｋ］Ｔを表わしている。
この記載において、記号「Ｔ」は、数学的変換オペレーションを表わしている。乗法オペレーションは、オペレータにより、“．”又は“＊”として表記される。
【００４７】
以下、時間の原点が、時間ｋがゼロ値に対応するものを想定する。この条件において、現在の時間ｋは、ｋＴｅに等しい；Ｔｅは、バッテリ１０の電流計及び電圧計の測定のためのサンプリング時間である。従って、Ｔｅは、システム４０によって電圧及び電流強度を得るための２回連続して行なう時間ｋ及びｋ−１に分けられる。通常、時間Ｔｅは、０．１秒と１０秒の間で一定である。この態様では、Ｔｅは、１秒±２０％である。例えば、Ｔｅは１秒に等しい
【００４８】
モデル６２において、Ｗｋは、状態ノイズベクトルである。ここでは、ノイズＷｋは、中心ガウスホワイトノイズである。このノイズは、使用したモデルの不確実性を表わしている。時間ｋにおけるノイズＷｋの共分散マトリックスをＱｋと表わす。Ｑｋは、以下の関係式で定義される。Ｑｋ＝Ｅ（Ｗｋ＊ＷｋＴ）；但し、Ｅ（…）は、数学的確率変数の期待関数。同じように、モデル６２は、Ｘｋ＋１＝ＦｋＸｋ＋Ｂｋｉｋ＋Ｗｋと記載される；但し、
−  Ｆｋは、時間ｋにおける遷移マトリックス、
−  Ｂｋは、時間ｋにおける制御ベクトル。
【００４９】
特に、モデル６２によって、直前の充電状態ＳＯＣｋから、時間ｋ＋１における充電状態ＳＯＣｋ＋１を推定することができる。
【００５０】
モデル６４によって、充電状態ＳＯＣｋ、電圧ＶＤ，ｋ及び測定強度ｉｋから、時間ｋにおける電圧の値ｙｋを推定することができる。このモデルにおいて、Ｖｋは、中心ガウスホワイトノイズである。以下、時間ｋにおけるノイズＶｋの共分散マトリックスをＲｋと表わす。此処に記載した特定のケースの場合、マトリックスＲｋは、１列マトリックス及び１行マトリックスの行列式で、関係式Ｒｋ＝Ｅ（Ｖｋ＊ＶｋＴ）で定義される。このノイズＶｋは、ノイズＷｋ及びｓｊ初期ベクトル状態Ｘ０とは無関係である。
【００５１】
函数ＯＣＶ（ＳＯＣｋ）は、通常、非線形なので、モデル６４は非線形である。このため、推定器６０は、カルマンフィルタの拡張バージョンで、ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ｋａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ）としてよく知られている。この拡張バージョンは、ベクトルＸｋの近傍においてモデル６４を線形化することで、最終的には、ｙｋ＝ＨｋＸｋ＋ＲＯｋ２・ｉｋ＋Ｖｋの形の線形観察モデルに終結する。モデル６４はベクトルＸｋの近傍においてテイラー級数に展開される。次いで、２次で始まる導函数の寄与を無視する。従って、マトリックスＨｋは、充電状態ＳＯＣｋの近傍において、函数ＯＣＶの最初の導函数に等しい。このモデル６４の線形化は、通常、充電状態ＳＯＣｋの新しい値それぞれに対して実施される。
【００５２】
推定器６０は、充電状態ＳＯＣｋ＋１を推定することを可能にするために、静電容量Ｃｎ，ｋ３及び内部抵抗ＲＯｋ２を認識する必要がある。電池１８の静電容量及び内部抵抗は、経時的に変化する。この経時変化を考慮するために、時間ｋ３及びｋ２における電池１８の静電容量と内部抵抗を、それぞれ、推定する。推定器６６が、測定値ｙｋ２，測定強度ｉｋ２，及び充電状態ＳＯＣｋ２から内部抵抗ＲＯｋ２を推定する。他の推定器６８が、測定強度ｉｋ３，及び充電状態ＳＯＣｋ３から静電容量を推定する。
【００５３】
電池１８の内部抵抗及び静電容量は、その充電状態よりも、非常にゆっくりと変化する。従って、推定精度を無視せずに、電池の充電状態を推定するのに必要な計算機力を制限するために、推定器６６及び６８の実行使用頻度を、推定器６０より少なくする。以下、推定器６６及び６８の実行時間を、それぞれ、ｋ２及びｋ３として、時間ｋと区別する。時間ｋ２のセット、及び時間ｋ３のセットは、時間ｋのセットのサブセットである。従って、連続した２つの時間ｋ２とｋ２−１の間、及び連続した２つの時間ｋ３とｋ３−１の間には、（長短に関係無く）経過する数期間Ｔｅ及び数時間ｋが存在する。
【００５４】
推定器６６及び６８は、それぞれ、カルマンフィルタの形で実行する。推定器６６は、状態モデル７０（図６）及び観察モデル７２（図７）を使用する。
これらのモデルにおいて、ノイズＷ２，ｋ２及びＶ２，ｋ２は、中心ガウスホワイトノイズである。以下において、ノイズＷ２，ｋ２及びＶ２，ｋ２の共分散を、それぞれ、Ｑ２，ｋ２及びＲ２，ｋ２と表わす。観察モデル７２によって、直接測定可能物理量Ｕｋ２の値を推定することができる。物理量Ｕｋ２は、最後のＮ−測定値ｙｋの合計である。物理量Ｕｋ２は、下記の関係式で定義される。
【数１】
2018506017.tif 000003
【００５５】
Ｎは、必ず１以上の整数で、以下に記載する方法で計数する。上記の関係式及びモデル７２において、時間ｋは、時間ｋ２に等しい。
【００５６】
モデル７２は充電状態ＳＯＣｋ、電圧ＶＤ，ｋ、及び時間ｋ＝ｋ２で測定した強度ｉｋだけではなく、推定器６０のＮ回前の推定、及び時間ｋ２及びｋ２−１の間に測定したＮ回前の測定強度も考慮に入れる。中間測定値、及び時間ｋ２及びｋ２−１の間の推定結果を考慮するという事実によって、内部抵抗ＲＯｋ２の推定の精度を高めることが可能である。
【００５７】
推定器６８は、状態モデル７４（図８）及び観察モデル７６を使用する。モデル７４及び７６において、ノイズＷ３，ｋ３及びＶ３，ｋ３は、中心ガウスホワイトノイズである。以下において、ノイズＷ３，ｋ３及びＶ３，ｋ３の共分散を、それぞれ、Ｑ２，ｋ３及びＲ２，ｋ３と表わす。モデル７６は線形モデルで、拡張カルマンフィルタではなく、推定器６８に替えて、簡単なカルマンフィルタを使用することができる。
【００５８】
観察モデル７６によって、直接測定可能な物理量Ｚｋ３の値を推定することができる。物理量Ｚｋ３は、最後のＮ−測定値強度ｉｋの合計である。物理量Ｚｋ３は、下記の関係式で定義される。
【数２】
2018506017.tif 000004
【００５９】
上記の関係式及びモデル７６において、時間ｋは、時間ｋ３に等しい。この物理量Ｚｋ３は、時間ｋ３の前の時間ｋ−１で測定した強度ｉｋ−１だけではなく、時間ｋ３とｋ３−１の間で測定したＮ測定強度も考慮に入れる。Ｎは、絶対に１以上の整数で、以下に記載する方法で計数する。この場合のＮは、モデル７２で導入されたＮと必ずしも等しくなる必要はない。中間測定値、及び時間ｋ３及びｋ３−１の間の推定結果を考慮するという事実によって、静電容量Ｃｎ，ｋ３の推定精度を高めることが可能である。
【００６０】
図１０の方法を参照して、特に電池１８の充電状態を推定するケースに関して、推定器６０、６６及び６８の機能を説明する。
【００６１】
この方法は、先ず、推定器６０、６６及び６８を実行させるのに必要な種々の共分散マトリックス（行列）を調整するフェーズ１００から始まる。より正確には、オペレーション１０２を行なう間、推定器６０の共分散マトリックスＱｋとＲｋは、関係式Ｑｋ＝［Ｎ０Ｇ０，ｋ（Ｎ０）］−１及びＲｋ＝Ｉを使用して自動的に調整される。ただし、
−Ｎ０は、予め決定された、必ずゼロより大きな整数、
−Ｉは、単位マトリックス、及び
−Ｇ０，ｋ（Ｎ０）は、下記の式で定義される。
【数３】
2018506017.tif 000005
【００６２】
通常、Ｎ０は、システム４０を設計している間に選択され、次いで、一旦設定されると、これで決定である。Ｎ０は１００以下である。例えば５と１５の間である。この態様では、Ｎ０は選択して１０に等しくする。
【００６３】
前記の関係式を使用することでマトリックスＱ０及びＲ０の調整、並びにマトリックスＱｋとＲｋの調整が、以下に記載するように、かなり簡単になる。実際、選択されるべき唯一のパラメータは、整数Ｎ０の値である。
【００６４】
オペレーション１０４を実行する間、共分散Ｑ２，０及びＲ２，０も調整される。例えば、Ｑ２，０は、選択されて、［（β＊ＲＯｉｎｉ）／（３＊Ｎｃｅｏｌ＊Ｎｓ）］２に等しいとされる。但し、
−  βは、選択される定数で、０．３又は０．５に等しいか、或いは大きく、好ましくは０．８より大きく、通常３未満、
−  Ｎｃｅｏｌは、寿命に達する前の電池１８の充電又は放電サイクルの予想数、及び
−  Ｎｓは、電池１８の充電及び放電サイクル毎に内部抵抗を評価する回数。
【００６５】
１００で割ったパーセンテージで表わされる定数βは、初期内部抵抗ＲＯｉｎｉの値とその寿命価値の最後との間の差を表わしている。βは、主として、使用者又は実験的に測定して設定される。Ｎｃｅｏｌは、実験的に測定して設定されるか、又は電池１８の製造業者のデータから得られるサイクル数である。Ｎｓは、コンピュータ４４によって実行される充電状態を推定する方法によって設定される。以下に説明するように、この態様では、内部抵抗は、サイクル毎に１回推定される。従って、Ｎｓは１に等しいとする。
【００６６】
図示したように、共分散Ｒ２，０は、（２εｍＵｍａｘ／３００）２）に等しくなるように選択される。但し、εｍは、パーセンテージ（％）で表される電圧計３４の最大誤差である。
【００６７】
共分散Ｑ２，ｋ２及びＲ２，ｋ２は、一定であって、それぞれ、Ｑ２，０及びＲ２，０に等しいと考えられる。
【００６８】
オペレーション１０６を実行中、共分散Ｑ３．０及びＲ３，０が調整される。例えば、共分散Ｑ３．０は、［Ｙ＊Ｃｎｉｎｉ／（３＊ＮＣｅｏｌ＊ＮＳ］２に等しいとする。但し、Ｙは、１００で割ったパーセンテージで表され、静電容量Ｃｎｉｎｉと、電池１８の最後の寿命の静電容量との差である。Ｙは、使用者によって選択され、０．０５〜０．８の間、好ましくは０．０５〜０．３の間で一定である。この実施の態様では、Ｙ＝０．２である。
【００６９】
共分散Ｒ３，０は、例えば、（２＊εｉｍ＊Ｉｍａｘ／３００）２に等しくなるように選択される。但し、εｉｍは、パーセンテージ（％）で表される電流計３６の最大誤差である。
【００７０】
共分散Ｑ３，ｋ３及びＲ３，ｋ３は、一定であって、それぞれ、Ｑ３，０及びＲ３，０に等しいと考えられる。
【００７１】
一旦、共分散マトリックスの調整が完了すると、電池１８の充電状態の推定が開始される。
【００７２】
フェーズ１１０を実行する間、電圧計３４及び電流計３６は、時間ｋごとに、それぞれ、値ｙＫ及び強度ｉｋを測定する。システム４０が、これらの測定値を、ただちに、受け取って、メモリ４２に記録する。フェーズ１１０は、時間ｋごとに繰り返される。
【００７３】
並行して、推定器６０は、フェーズ１１４の電池１８の時間ｋごとの充電状態の推定を実行する。
【００７４】
ステップ１１６を実行する間、推定器６０は、それぞれ、電池１８の充電状態の予測
2018506017.tif 000006
及び同ＶＤ，ｋ／ｋ−１、並びに時間ｋにおける回路５４の端子間の電圧ＶＤを算する。ここで使用するインデックス、記号等を説明する。インデックス［ｋ／ｋ−１］は、この予測が、時間ゼロと時間ｋ−１の間で行った測定値だけを考慮して、行ったということを示している。従って、演繹的予測値と言える。インデックス［ｋ／ｋ］は、時間ｋにおける予測が、時間ゼロと時間ｋの間で行った全ての測定値を考慮して、行ったということを示している。従って、帰納的予測値と言える。予測値
2018506017.tif 000007
及びＶＤ，ｋ／ｋ−１はモデル６２を参照して測定強度ｉｋ−１及び量Ｃｎ，ｋ３から算出された。モデル６２において、状態遷移マトリックスＦｋ−１は、ｋに関係なく一定なので、時間ｋごとに再評価する必要は無い、ということに留意するべきである。
【００７５】
ステップ１１７を実行する間、同じく、推定器６０は、状態ｘｋのベクトルの予測誤差に対する共分散マトリックスの予測Ｐｋ／ｋ−１を計算する。この計算は、主として、下記の関係式を参照して行われる。
[数４]
Ｐｋ／ｋ−１  ＝  Ｆｋ−１Ｐｋ−１／ｋ−１Ｆｋ−１Ｔ＋Ｑｋ−１
【００７６】
これら種々のマトリックスＦｋ−１，Ｐｋ−１／ｋ−１及びＱｋ−１は、すでに定義したので割愛する。
【００７７】
次いで、ステップ１１８を実行する間、推定器６０は、予測値
2018506017.tif 000008
及びＶＤ，ｋ／ｋ−１に関してモデル６４を線形化することによって、マトリックスＨｋを構成する。
【００７８】
ステップ１２０を実行する間、共分散マトリックスＱｋ及びＲｋは、自動的に更新される。そのために、この態様では、ステップ１１８の間に構成されたマトリックスＨｋを考慮に入れて、ステップ１２０は、オペレーション１０２と同じとする。
【００７９】
この後、ステップ１２２を実行する間、推定器６０は、予測値
2018506017.tif 000009
と、測定値ｙｋとモデル６４から予測された値
2018506017.tif 000010
との間の差の関数としてのＶＤ，ｋ／ｋ−１を補正する。この差は、「イノベーション（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）」として知られている。このステップは、下記のオペレーションを含んでいる。
−  予測値
2018506017.tif 000011
を計算するオペレーション１２４、次いで
−  予測値
2018506017.tif 000012
及びＶＤ，ｋ／ｋ−１、並びにマトリックスＰｋ／ｋ−１を補正して、補正済予測値
2018506017.tif 000013
、ＶＤ，ｋ／ｋ、及びＰｋ／ｋを得るオペレーション１２６。
【００８０】
オペレーション１２４を実行する間、モデル６４を使用して予測値
2018506017.tif 000014
を計算する。この際、モデル６４では、充電状態の値は
2018506017.tif 000015
に等しいとされ、電圧ＶＤ，ｋの値はＶＤ，ｋ／ｋ−１に等しいとされる。以下、測定値ｙｋとその予測値
2018506017.tif 000016
との間の差をＥｋと記載する。
【００８１】
イノベーションＥｋに基づいて、演繹的推定値
2018506017.tif 000017
及びＶＤ，ｋ／ｋ−１を補正する方法は多数ある。例えば、オペレーション１２６を実行する間、これらの推定値は、カルマン（ｋａｌｍａｎ）ゲインＫｋを使用して補正される。ゲインＫｋは、式［Ｋｋ＝Ｐｋ／ｋ−１ＨＴｋ（ＨｋＰｋ／ｋ−１ＨＴｋ＋Ｒｋ）−１］によって与えられる。次いで、演繹的予測値が、式［ｘｋ／ｋ＝ｘｋ／ｋ−１＋ＫｋＥｋ］を使用して補正される。
【００８２】
マトリックスＰｋ／ｋ−１は、式［Ｐｋ／ｋ＝Ｐｋ／ｋ−１−ＫｋＨｋＰｋ／ｋ−１］を使用して補正される。
【００８３】
電池１８の充電状態を新たに推定する必用がある場合、ステップ１１６〜１２２が、時間毎に繰り返される。
【００８４】
並行して、ステップ１３０を実行する間、コンピュータ４４は、強度ｉｋのそれぞれの新たな測定値と、所定の電流閾値ＳＨｉとを比較する。測定強度がこの閾値ＳＨｉを超えない限り、推定器６６の実行は抑止されない。逆に、一旦、測定強度がこの閾値ＳＨｉを超えた場合、推定器６６の実行は、直ちに停止される。閾値ＳＨｉは、通常、Ｉｍａｘ／２より大きく、０．８＊Ｉｍａｘ又は０．９＊Ｉｍａｘより大きいと有利である。
【００８５】
推定器６６は、時間ｋにおける内部抵抗ＲＯｋ２を推定するフェーズ１４０を実行する。この態様では、強度ｉｋが、閾値ＳＨｉを超えた場合、時間ｋ２は時間ｋに等しくなる。
【００８６】
このために、ステップ１４２を実行する間、推定器６６は、モデル７０から内部抵抗の演繹的予測値
2018506017.tif 000018
を計算する。
【００８７】
次いで、ステップ１４４を実行する間、推定器６６は、内部抵抗の推定誤差の共分散マトリックスの予測値Ｐ２，ｋ２／ｋ２−１を計算する。例えば、この予測値は、式［Ｐ２，ｋ２／ｋ２−１＝Ｐ２，ｋ２−１／ｋ２−１＋Ｑ２，０］を使用して計算される。この態様ではモデル７２は、状態の変数の線形関数であることに留意されるべきである。従って、マトリクッスＨ２，ｋ２を得るのに、予測値
2018506017.tif 000019
の近傍で線形化する必要はない。この態様では、マトリクッスＨ２，ｋ２は、−Ｎに等しい。
【００８８】
ステップ１４８を実行する間、推定器６６は、測定した物理量ｕｋ２と、同じく物理量である予測値
2018506017.tif 000020
との間の差の関数としての予測値
2018506017.tif 000021
を補正する。この態様では、Ｎは、選択された所定の一定値で、好ましくは１０又は３０より大きい。値ｙｋは、測定され、かつ、得ることができるので、量Ｕｋ２も得ることができる。
【００８９】
より詳細に述べると、オペレーション１５０を実施する間、コンピュータ４４は、測定した量Ｕｋ２を得て、予測値
2018506017.tif 000022
を計算する。量
2018506017.tif 000023
は、モデル７２を使用して計算される。このモデル７２において、値ＲＯｋ２は、その前に計算されたＲＯｋ２／ｋ２−１と同じとする。
【００９０】
次に、オペレーション１５２を実行する間、推定器６６は、イノベーションＥｋ２の関数としての予測値
2018506017.tif 000024
を補正する。イノベーションＥｋ２は、測定量Ｕｋ２と予測量
2018506017.tif 000025
との間の差に等しい。例えば、オペレーション１５２を実行する間、オペレーション１２６を実行する間に実行された方法と同じ方法が採用される。従って、オペレーション１５２を、さらに詳細に記載することを割愛する。次いで、前記の推定値ＲＯｋ２−１／ｋ２−１の替わりに、推定器６０が次の実行をする間、新たな推定値ＲＯｋ２／ｋ２が使用される。
【００９１】
測定強度ｉｋが大きくなった時だけ推定器６６を実行させることによって、内部抵抗の推定精度を上げ、同時に、この方法を実施するのに必要な計算機能力を低減することができる。実際、強度ｉｋが大きくなっている時、電流計の測定精度が高くなる。
【００９２】
更に、フェーズ１１０及び１１４と並行して、この方法はステップ１６０を含んでいる。ステップ１６０を実行する間、時間ｋごとに、推定値ＳＯＣｋが、所定の上方閾値ＳＨｓｏｃと比較される。推定値ＳＯＣｋが、この閾値ＳＨｓｏｃ以下の場合、この方法は、直ちに、ステップ１６２及び１６４と共に続行される。そうでない場合、ステップ１６０は、次の時間ｋにおいて繰り返される。閾値ＳＨｓｏｃは、主として、９０％と１００％の間にある。
【００９３】
ステップ１６２を実行する間に、コンピュータ４４は、カウンターをゼロに初期化し、次いで、このステップのスタートから、強度ｉｋの新たな測定毎に、カウンターを１だけ進める。更に、各時間ｋにおいて、同じ時間に発生した測定強度ｉｋ及び推定値ＳＯＣｋを、この時間ｋと関連させて、データベースに記録する。
【００９４】
ステップ１６２と並行して、ステップ１６４を実行する間、コンピュータ４４は、新たな推定値ＳＯＣｋをそれぞれ、所定の閾値ＳＬｓｏｃと比較する。閾値ＳＬｓｏｃは、例えば、０％〜１０％の間にある。推定値ＳＯＣｋが、この閾値ＳＬｓｏｃより高い位置を維持している限り、ステップ１６２は、その次の時間ｋにおいて反復される。そうでない場合、電池１８の推定値ＳＯＣｋが、この閾値ＳＬｓｏｃ以下に降下すると、コンピュータ４４は、直ちに、推定器６８の実行をトリガーし、かつカウンターの増進を停止する。従って、この閾値を超えてしまわない限り、推定器６８の実行は抑止される。
【００９５】
フェーズ１６６を実行している間、推定器６８は時間ｋ３における静電容量
Ｃｎ，ｋ３を推定する。従って、時間ｋ３は、推定器６８のエグゼキューションがトリガーされる時間ｋに等しい。
【００９６】
フェーズ１４０にも同じことが言える。推定器６８が、各時間ｋにおいて、実行されない、と命令された場合、時間ｋ３−１は時間ｋ−１に対応しない。逆に、時間ｋ３と時間ｋ３−１は、ＮＴｅ（Ｎはステップ１６２の間に計数された数）より大きいか、或いは等しい時間間隔で隔てられている。
【００９７】
推定器６８のカルマンフィルターのパラメータは、フェーズ１６６の時間ｋ３−１における前のイテレションの最後で得たこれらのパラメータの前の値で初期化される。
【００９８】
フェーズ１６６は、下記を含んでいる。
−  ステップ１７０の間の、モデル７４を使用した予測値Ｃｎ，ｋ３／ｋ３−１の計算、
−  ステップ１７２の間の、静電容量の推定誤差の共分散マトリックスの予測値Ｐ３，ｋ３／ｋ３−１の計算、及び
−  ステップ１７４の間の、予測値Ｃｎ，ｋ３／ｋ３−１及びＰ３，ｋ３／ｋ３−１の補正。
【００９９】
ステップ１７２及び１７４の間、観測可能性Ｈ３、ｋ３のマトリックスは、［（ＳＯＣｋ−ＳＯＣｋ−ｎ）］＊３６００／（ＮＴｅ）に等しい。但し、Ｎは、推定した充電状態が閾値ＳＨＳＯＣ以下に降下した時間と、推定した充電状態が閾値ＳＬＳＯＣ以下に降下した時間との間の経過した時間ｋの数である。値Ｎは、ステップ１６２の間で計算された値に等しい。
【０１００】
ステップ１７４は、測定物理量ｚｋ３及び物理量ｚｋ３の予測値
2018506017.tif 000026
の計算を行なうオペレーション１７６を含んでいる。この態様では、物理量ｚｋ３の取得は、時間ｋ−１とｋ−Ｎの間で測定された最後のＮ強度の合計の計算を含んでいる。予測値
2018506017.tif 000027
は、モデル７６から得ることができる。
【０１０１】
次に、オペレーション１７８の間、推定器６８は、測定物理量ｚｋ３及び予測値
2018506017.tif 000028
の間の差の函数としての予測値Ｃｎ，ｋ３／ｋ３−１を補正して、帰納的推定値Ｃｎ，ｋ３／ｋ３を得る。この補正は、例えば、ステップ１２６に関して記載した様にして行なわれる。
【０１０２】
次に、静電容量Ｃｎ，ｋ３／ｋ３は、推定器６０に送られる。推定器６０がＣｎ，ｋ３／ｋ３を使用して、次の時間の電池１８の充電状態を推定する。
【０１０３】
電池１８が、その大部分を放電した後で、推定器６８の命令実行をトリガーする事実によって、推定精度が高くなり、かつ同時にこの方法を実施するのに必要なコンピュータの使用量を低減する。
【０１０４】
フェーズ１６６の最後で、ステップ１８０において、コンピュータが、式ＳＯＨｋ３＝Ｃｎ，ｋ３／Ｃｎｉｎｉを使用して、時間ｋ３における健全状態ＳＯＨｋ３を計算する。
【０１０５】
図１１は、バッテリ１０の充電状態を評価する方法を表わしている。時間ｋにおいて、バッテリ１０の充電状態は、このバッテリ１０の電池のそれぞれの充電状態から評価される。例えば、これは、以下に記載した方法で行なわれる。ステップ１９０の間に、コンピュータ４４は、バッテリのステージの各電池の充電状態を合計することによって、バッテリの各ステージの充電状態を評価する。
【０１０６】
次に、ステップ１９２の間に、バッテリの充電状態は、ステップ１９０の間で評価したステージの充電状態の最小値に等しいとする。
【０１０７】
図１１に記載したように、各時間ｋにおけるバッテリの充電状態の評価には、時間ｋにおける複数の電池のそれぞれの充電状態の評価だけを使用することが必要である。従って、第１の解決策は、各時間ｋおけるフェーズ１１４を実行することによって、複数の電池のそれぞれに対して、図１０の評価法を並行して実行することを含んでいる。然しながら、バテッリの充電状態の評価の精度を低下させずに、必要なコンピュータの使用量を制限するために、図１２の方法に関して記載した電池の充電状態を評価の実行時間を割当てることも可能である。
【０１０８】
図１２の方法は、３つの優先度レベル、即ち高度優先度レベル、中間優先度レベル、及び低位優先度レベルだけを使用する簡素化されたケースを記載している。更に、優先度レベルが高度優先度レベルの電池の充電状態は、各時間ｋ及び、従って、フリケンシｆｅに於いて評価する必要があるとの仮説が想定される。優先度レベルが中間優先度レベルの電池の充電状態は、この１／３のフリケンシ、従ってフリケンシｆｅ／３に於いて評価する必要があるとの仮説が想定される。最後に、優先度レベルが低位優先度レベルの電池の充電状態は、この１／１０のフリケンシ、従ってフリケンシｆｅ／１０に於いて評価する必要があるとの仮説が想定される。この例では、高度優先度レベル及び中間優先度レベルの場合、予め分かって場所の数は限られている。換言すれば、高度優先度レベルが割当てられた電池の数は、予め決められた最大数に限定される。同じことが、中間優先度レベルが割当てられた電池に関しても言える。
【０１０９】
（記憶を再生、強調するための）リフレッシュを必要とする複数の電池のそれぞれの充電状態を推定する時間を割当てるために、ステップ１９８の間に、コンピュータは、各電池に優先度レベルを割当てることから始める。
【０１１０】
ステップ１９８は、オペレーション２００から始める。その間、システム４０は、複数の電池のそれぞれの端子の間の電圧の測定値ｙｋを取得する。
【０１１１】
次に、オペレーション２０２の間、測定値ｙｋが、上方閾値ＳＨｙを超えているか、又は下方閾値ＳＬｙ未満の場合、高度優先度レベルの十分な場所が残っている限り、コンピュータ４４は、この電池に高度優先度レベルを割当てる。上方閾値ＳＨｙは、０．９＊Ｕｍａｘより大きいか、或いは等しく、好ましくは０．９５＊Ｕｍａｘより大きい。下方閾値ＳＬｙに関しては、これは、Ｕｍｉｎより大きいか、又はＵｍｉｎに等しく、かつ１．１＊Ｕｍｉｎ又は１．０５＊Ｕｍｉｎ未満である。電圧がＵｍａｘに近いか、又はＵｍｉｎに近い複数の電池の充電状態を推定するには、頻繁にリフレッシュすることが重要である。実際、そのような状況にある電池の充電状態を推定にエラーがあると、その電池の電気的及び機械的性質の低下につながる。
【０１１２】
次に、オペレーション２０４の間に、コンピュータ４４は、他の複数の電池に対して、測定電流値ｙｋと、その前の値ｙｋ−ｘ（但し、Ｘは、１より大きいか又は等しい所定の整数で、通常５或いは１０未満、この態様では１である）との間の電圧差を計算する。
【０１１３】
オペレーション２０５の間に、コンピュータ４４は、対の電池を同定する。複数の電池が、同じ時間ｋで、同じ電圧差及び同じ測定値ｙｋを有する場合、それらは「対の」電池であると考えられる。このために、ステップ２０５において、コンピュータ４４は、１個の電池の電圧差及び同じ測定値ｙｋを、同じ時間における複数の他の電池の電差及び測定値ｙｋと比較して、これら複数の他の電池の中で、対の電池か、又はこの電池の単なる複数の電池かを識別する。次いで、この電池の識別子、及び対の電池であると識別された電池又は複数の電池の識別子は、１セットに分類されて、メモリ４２に記録される。上述した比較は、例えば、未だ、識別子が、対の電池と記録された複数のセットの１つへの組み込みが完了していないバッテリ１０の複数の電池のそれぞれに対して実施される。その後、対の電池のそれぞれのセットの複数の電池の唯一の電池だけに対して優先度レベルが割当てられる。従って、オペレーション２０６及びそれに続くステップ２０８及び２１０は、対の電池を有していない複数の電池だけ、及び対の電池のそれぞれのセットの単一のセットだけに対して実施される。
【０１１４】
オペレーション２０６の間に、コンピュータが、複数の電池を、オペレーション２０４の間に計算された差の絶対値が減少する順番に従って分類する。次いで、コンピュータは、この分類による最初の複数の電池に、高度優先度レベルと一緒に、残っている場所を割当てる。次いで、コンピュータは、この分類による次の複数の電池に、中間優先度レベルと一緒に、残っている場所を割当てる。最後に、コンピュータは、この分類による最後の複数の電池に、低位優先度レベルと一緒に、残っている場所を割当てる。
【０１１５】
一旦、それぞれの電池に、優先度レベルが割当てられると、ステップ２０８の間に、コンピュータ４４は、それらの優先度レベルの函数として、複数の電池の充電状態を推定するための情報をフレッシュなものに書き直すためにリフレッシュ・タイムを割当てる。ステップ２０８は、それぞれの優先度レベルに関与する推定のためのリフレッシュ回数に従うように、実行される。このために、例えば、コンピュータ４４は、先ず第１に、高度優先度レベルの複数の電池の推定をリフレッシュする必要がある時間を予約する。次に、コンピュータ４４は、中間優先度レベルの複数の電池の充電状態の推定をリフレッシュする必要がある時間を予約する。最後に、低位優先度レベルが割当てられた複数の電池に対しても同じことを実行する。
【０１１６】
これを説明するために、高度優先度レベルが電池１８に割当てられ、中間優先度レベルが電池１９及び２０に割当てられ、低位優先度レベルが電池２１に割当てられたものと仮定する。更に、時間Ｔｅの間に、コンピュータは、図１０の方法のフェーズ１１４を、多くて２回実行するものと仮定する。これらの想定によって得た結果を図１３に示す。図１３において、時間ｋ〜ｋ＋１１を、ｘ−軸にそって記載した。これら各時間の上の２つの箱は、コンピュータ４４が、各時間ｋで，図１０の方法のフェーズ１１４を２回実行することができるという事実を表わしている。これらの箱のそれぞれにおいて、フェーズ１１４が実行される電池の数が示してある。これらの箱の中に数字が記載されていないのは、図１０の方法が実行されなかったこと、従って、節約されたコンピューティング電力は、例えば、推定６６及び６８の実行のように、他の目的に使用される。
【０１１７】
最後に、ステップ２１０の間に、優先度レベルが割当てられた電池のそれぞれに対して、コンピュータ４４が、この電池のための予定時間においてフェーズ１１４を実行する。これらの予定時間以外では、コンピュータ４４は、この電池のためにフェーズ１１４を完全実行するのを抑止する。同じように、優先度レベルが割当てられていない対の電池に対するフェーズ１１４の実行も抑止される。
【０１１８】
並行して、ステップ２１２の間に、優先度レベルが割当てられていない対の電池のそれぞれに対するこの電池の充電状態の推定値は、この電池の対の電池に対してステップ２１０の間に計算された最後の推定値に等しいものとされる。従って、フェーズ１１４は、対の電池の１つだけに対して実行される。このことによって、判定制度を低下させずに、バッテリの充電状態を判定するのに必要なコンピューティング電力の使用量を減少させることが可能になる。
【０１１９】
任意選択的に、ステップ２１０と並行して、時間ｋごとに、コンピュータ４４が、この時間ｋにおいて、ステップ２１０において処理されなかった電池のそれぞれの充電状態を想定するステップ２１４を実行する。ステップ２１４は、同じ時間において、完全実行フェーズ１１４が実行されなかった全ての電池に対して、補正ステップ１２２を実行せずに、想定ステップ１１６だけを実行することを含んでいる。実際、想定ステップ１１６は、ステップ１２２に比べて、コンピューティング電力の使用量がはるかに少ない。従って、想定ステップ１１６は、例えば、それぞれの時間ｋにおいて実行される。従って、ステップ２１４を実行する時、時間ｋにおいて、バッテリの複数の電池それぞれの充電状態の新たな推定を実行する。
【０１２０】
一定の間隔で、ステップ１９８及び２０８を反復して、これらの電池のそれぞれに割当てられた優先度のレベル、及びこれらの電池の充電状態を推定するためのリフレッシュ回数を更新する。複数の電池の充電状態を推定するためのリフレッシュ・タイムを割当てる方法によって、バッテリに対して判定された充電状態の精度を低下させずに、必要なコンピューティング電力の使用量を制限することが可能になる。実際、図１２の方法は、電圧差が小さな電池は、放電量も充電量も少ない電池なので、その充電状態は、急速には変化しないという事実を利用する。従って、バッテリに対して判定された充電状態の精度を低下させずに、低周波数で、これらの電池の充電状態を推定することができる。
【０１２１】
図１０及び１１の方法を実行する間、所定の時間において１個の電池の充電状態ＳＯＣｋが計算のために必要とする各時間で、前記充電状態ＳＯＣｋは、この電池に対して推定又は予測された最後の充電状態に等しいものとする。換言すれば、充電状態は、充電状態を推定又は予測した時、２つの連続した時間の間で一定を維持していると考えられる。
【０１２２】
同じように、コンピュータ４４が、１個の電池に対して推定フェーズ１１４を実行するときはいつでも、コンピュータ４４は、同じ電池に対するこのフェーズの前の実行の最後に得た値から、この実行に必要な情報を探索するということに留意するべきである。このことは、たとえば、特に、状態変数に関して言えることである。然しながら、前の時間は、必ずしも時間ｋ−１ではなく、この電池に割当てられた優先度レベルに依存して、時間ｋ−３又はｋ−４の場合もあり得ることに留意するべきである。
【０１２３】
１個の電池の充電状態を推定する方法には、多くの態様が可能である。例えば、図１４は、推定器の別のアレンジメントを表わしている。このアレンジメントは、推定器６６及び６８が、単一の推定器２３０に替わった以外には、図３のアレンジメントと同じである。推定器２３０は、同時に、電池１８の静電容量と内部抵抗を同時に推定する。推定器２３０の使用頻度は、推定器６０に比べて少ない。ｋ４を推定器２３０の実行時間とし、Ｃｎ，ｋ４及びＲＯｋ４を時間ｋ４において推定された静電容量と内部抵抗とする。セット［時間ｋ４］は、［時間ｋ］のサブセットである。
【０１２４】
推定器２３０は、同じ時間における、静電容量Ｃｎ，ｋ４及び内部抵抗ＲＯｋ４を推定する。この推定器２３０は、状態モデル２３２（図１５）及び観察モデル２３４（図１６）を使用するカルマン・フィルタを実行しする。
【０１２５】
図１７の方法及び電池１８の特定のケースに関して、この推定器２３０の機能を説明する。図１７の方法は、ステップ１３０〜１７４を、ステップ２４０、２４２、２４４、及び静電容量及び内部抵抗を推定するフェーズ２２６と置き換えた以外には、図１０の方法を同じである。
【０１２６】
ステップ２４０の間、コンピュータ４４は、時間ｋごとに、測定値ｙｋを、上方閾値ＳＨｙ２と比較する。主として、閾値ＳＨｙ２は、０．８＊Ｕｍａｘ又は０．９＊Ｕｍａｘより大きいか、又は等しい。測定値ｙｋが、この閾値ＳＨｙ２以下に降下した場合だけに、ステップ２４２及び２４４が実行される。
【０１２７】
ステップ２４１の間、コンピュータ４４はカウンタをゼロに初期化することからスタートし、次いで、新たな時間ｋごとに、このカウンタを、１だけ増分する。更に、これらの時間ごとに、測定強度ｉｋ、値ｙｋ、充電状態ＳＯＣｋ及び推定電圧ＶＤ，ｋを、この時間ｋと共にデータベースに記録する。
【０１２８】
ステップ２４２と並行して、ステップ２４４の間、コンピュータ４４は、時間ｋごとに、新測定値ｙｋを、下方電圧閾値ＳＬｙ２と比較する。この下方電圧閾値ＳＬｙ２は、１．２＊Ｕｍｉｎ又は１．１＊Ｕｍｉｎ未満か、又は等しく、かつＵｍｉｎより大きいが、等しい。
【０１２９】
一旦、測定値ｙｋが、この閾値ＳＬｙ２以下に降下した場合だけに、ステップ２４２の間に、カウンタの増分が停止され、推定器２３０の実行がトリガーされる。一方、測定値ｙｋが、この閾値ＳＬｙ２以上にある限り、推定器２３０の実行が抑止される。
【０１３０】
推定器２３０が、フェーズ２４６を実行する。前述したように、時間ｋ４及びｋ４−１が、ＮＴｅより大きいか、又は等しい時間間隔で分割されている。但し、Ｎは、ステップ２４２の間に増分されたカウンタの値である。推定器２３０の機能は、推定器６６及び６８に関して前述した機能から推測することができる。従って、更に詳細に記載することは割愛する。
【０１３１】
他の電気的モデル及び他の状態モデルを使用して、電池１８の充電状態を推定することができる。例えば、簡単な変形として、回路５４は省略される。一方、より複雑な電気的モデルは、相互に直列に電気的接続された幾つかの並列ＲＣ回路を備えている。従って、電池１８の状態モデルを、修飾・変形して、その電池の新しい電気的モデルに対応させるべきである。然しながら、前述した全ては、修飾・変形した状態モデルに、容易に適用することができる。例えば、修飾・変形した状態モデルの例は特許文献３に記載されている。
【０１３２】
モデル５０のパラメータＲＤ及びＣＤも、所定の定数パラメータであると考えずに、推定することができる。この目的のために、これら２つのパラメータＲＤ及びＣＤを、例えば、状態Ｘｋのベクトルに導入し、［ＳＯＣｋ，ＶＤ，ｋ，ＲＤ，ｋ及びＣＤ，ｋ］Ｔを導出する。例えば、状態モデルは変形されて、２つの式ＲＤ，ｋ＋１＝ＲＤ，ｋ及びＣＤ，ｋ＋１＝ＣＤ，ｋを取り込む。
【０１３３】
状態Ｘｋのベクトルを電池の温度で補償して、同じ時間におけるこの温度を、この電池の充電状態として推定することができる。
【０１３４】
電池には、温度センサのような補助センサを装着することができる。この場合、補助的に測定された物理量を考慮するために、観察モデルを変形することができる。特許文献３は、変形観察モデルを記載している。
【０１３５】
電池をシミュレートするための電気モデルは、非特許文献１のチャプタ３．３に記載されている。
【０１３６】
共分散マトリックスＲｋ及びＱｋの自動連続調整は、別の方で行うことができる。例えば、非特許文献２に記載されている、いわゆる［Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ］（共分散調整）法を使用することができる。この方法は、例えば、オペレーション１０２に関して記載したように、マトリックスＲ０及びＱ０の初期セット・アップの後で適用される。
【０１３７】
他の変形として、マトリックスＱ０、Ｒ０、Ｑｋ及びＲｋは、オペレーション１０２及び１２０に関して前述したようには調整されない。例えば、これらのマトリックスは、通常の方法で調整される。簡素化されたケースにおいて、それらは一定である。例えば、マトリックスＲ０は、前記センサの製造業者が提供したデータを使用して、又はこれらのセンサに対して実行されたテスト、及び連続テストによるマトリックスＱ０を使用してセット・アップされる。
【０１３８】
予測値を修正するためのステップ１２２又は１７８は、それぞれに、実行することができる。例えば、１つの好ましい方法において、充電状態の予測及び電圧ＶＤ，ｋの修正は、２つのタームから構成される２次費用関数Ｊの最小化によって実行される：
−  測定値の予測誤差に結合されたターム、及び
−  状態のベクトルの予測誤差に結合された別のターム。
この方法は、非特許文献３に詳細に記載されている。
【０１３９】
別の変形として、推定器６０は、カルマン・フィルタの形では実行されない。例えば、充電状態は、ＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ＝無限インパルス応答）フィルタの形で、充電状態の経時的展開をシミュレートすることによって推定される。ＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタの係数は、ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ＝反復最小二乗法）によって推定される。
【０１４０】
他の状態モデルを使用して、電池の内部抵抗及び静電容量を推定することができる。例えば、モデル２３２を、図１８に示したモデル２５０に置き換えることができる。モデル２５０において、α、β、及びγは一定で、それらの値は、電池のメーカーのデータ又は実験的に測定したデータから得ることができる。主として、
−  αは、１プラス又はマイナス３０％又は１０％（１±３０％又は１０％）、
−  βも、１プラス又はマイナス３０％又は１０％（１±３０％又は１０％）、及び
−  γは、主として、０．１と０．５の間。例えば、γは、０．２プラス又はマイナス３０％又は１０％（０．２±３０％又は１０％）。
【０１４１】
モデル２５０において、ＮＣｋは、時間ｋの前に実行された電池の充電／放電サイク＝に降下し、次いで下方閾値ＳＬＳＯＣ以下に降下する時間数を計数することによって測定される。ｗａｄ，ｋは、中心ガウスホワイトノイズである。γは、電池の初期静電容量Ｃｎｉｎｉと、その電池の寿命静電容量の最後との間のパーセンテージ（％）で表現された差である。このモデルは、下記の事実を考慮する。
−  内部抵抗は、電池の老化と共に増加すること、及び
−  電池の静電容量は、電池の老化と共に減少すること。
【０１４２】
同じような方法で、状態モデル７０を、以下の状態モデルと置き換えることができる：［ＲＯｋ２＋１＝（α＋βＣｋ２／ＮｃＥＯＬ）ＲＯｋ２＋Ｗ２，ｋ２］。このモデルの異なる記号は前述したので、説明は割愛する。
【０１４３】
状態モデル７４を、以下の状態モデルと置き換えることができる：
［Ｃｎ，ｋ３＋１＝（１−γＮＣｋ３／ＮＣＥＯＬ）Ｃｎ，ｋ３＋Ｖ３，ｋ３］。このモデルの異なる記号は前述したので、説明は割愛する。
【０１４４】
推定器６８に使用される観察モデルに依存して、量Ｚｋ３を、それぞれ計算することができる。例えば、量Ｚｋ３は、時間ｋとｋ−Ｎ＋１の間で測定された最後のＮ強度の合計に等しい。この場合、Ｎは１に等しく、Ｚｋ３＝ｉｋ３である。
【０１４５】
共分散マトリクッスＱｋ及びＲｋの初期化に関して上述した説明は、推定器６８及び２３０の初期化にも適用することができる。
【０１４６】
別の変形として、推定器６８は、カルマン・フィルタの形では実行されない。例えば、充電状態は、ＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ＝無限インパルス応答）フィルタの形で、充電状態の経時的展開をシミュレートすることによって推定される。ＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタの係数は、ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ＝反復最小二乗法）によって推定される。
【０１４７】
図１０及び図１７の方法は、Ｎが所定の定数に等しいとすることによって、簡素化することができる。この場合、Ｎが計算され、ステップ１６０、１６２、２４０及び２４２は省略される。例えば、Ｎは１に等しく、一方では、必ず、１又は５又は１０より大きい。
【０１４８】
他の変形として、時間ｋ３とｋ３−１の間の時間ｋごとに、予想値Ｃｎ，ｋを計算するステップだけが実行されるが、この予測値を補正するステップ１７４は実行されない。従って、コンピューティング電力の使用量を制限して、これらの時間ごとの電池の静電容量の新しい予測値を得る。同じようにして、時間ｋ４とｋ４−１の間の時間ｋごとに、静電容量及び内部抵抗の予想値を計算するステップだけが実行される。然しながら、これらの予測値を補正するステップは実行されない。従って、これらの変形では、電池の静電容量は、時間ｋごとに予測されるが、この予測値は、時間ｋ３とｋ３−１又は時間ｋ４とｋ４−１の間で、部分的にのみ実行され、完全実行は、時間ｋ３又はｋ４においてだけ実行される。
【０１４９】
時間ｋ３とｋ３−１又は時間ｋ４とｋ４−１の間における時間ｋごとに、第１アルゴリズムを実行することによって、静電容量を推定することができ、次いで、時間ｋ３又はｋ４において、第１のアルゴリズムとは異なる第２のアルゴリズムを実行し、かつ実質的に大きなコンピューティング動力を使用することによって、静電容量が推定される。上述したように、第１及び第２のアルゴリズムは、それぞれ、カルマン・フィルタの単一ステップ１７０，及びフェーズ１６６又は２４６に、必ずしも対応しない。それらは、２つの完全に異なる推定アルゴリズムである。
【０１５０】
電池の静電容量を推定するステップ１６６又は２４６は、図１０を参照して説明したように充電状態の閾値を超えた場合、又は図１７を参照して説明したように電圧の閾値を超えた場合、それに反応して、トリガーされる。これらのステップ１６６及び２４６は、電流の出力量の閾値を超えた場合にも、反応してトリガーされる。このために、電池の電圧又は充電状態が所定の上方閾値以下に降下した時間と共にスタートし、時間ｋごとに、コンピュータ４４が、式［ＱＣｋ＝ＱＣｋ−１＋ｉｋＴｅ．］を使用して出力電流の量ＱＣｋを計算する。一旦、ＱＣｋが、上方閾値ＳＨＱを超えると、フェーズ１６６又は２４６が、実行される。一方、量ＱＣｋが、閾値ＳＨＱを超えたままでいる限り、フェーズ１６６又は２４６の実行は抑止される。変形として、量ＱＣｋは、時間ｋにおけるＮを含んだスライディング・ウインドーで計算される（Ｎは、所定の定数。）。
【０１５１】
他の態様においては、静電容量及び／又は内部抵抗の推定を、閾値を超えたことに反応して、トリガーすることは省略される。例えば、これらの推定は、一定間隔でトリガーされる。利用可能なコンピューティング電力が、各時間ｋにおけるこの静電容量及びこの内部抵抗を推定するのに十分ならば、この一定間隔はＴｅに等しい。
【０１５２】
図１２の方法には、他に多くの態様が可能である。例えば、オペレーション２０５を省略することができる。この場合、対の電池は同定されず、かつステップ２１２は省略される。
【０１５３】
オペレーション２０２は、多様な方法で実行される。例えば、上方又は下方閾値の一つが使用される。オペレーション２０２は省略される。
【０１５４】
優先度レベルの数は任意であって、少なくとも２又は３より大きい。複数の電池に優先度レベルを割当てる方法は、他に幾つかある。例えば、１個の電池の優先度レベルは、その優先度レベルを、その電圧差及びその電圧に関係づける式を使用して、計算される。後者の場合、比較オペレーションは省略される。
【０１５５】
複数の電池の優先度レベルの函数としての電池のリフレッシュ時間と関連して記載した方法は、唯一の例である。これらのタスクの優先度レベルの函数としてのタスクを命令する他の既知の方法は、複数の電池の充電状態の推定のためのリフレッシュ時間の命令に関して記載したケースに適応させることができる。
【０１５６】
図１２に記載された複数の電池それぞれの充電状態を推定するためのリフレッシュ時間のスケジューリングは省略される。例えば、時間ｌごとに、複数の電池それぞれの充電状態を推定するのに必要なコンピューティング電力が利用できる場合が、このような場合である。
【０１５７】
変形として、コンピュータ４４は、それぞれ、各電池のため図１０又は１７の推定方法を並行して実行することができる幾つかのプログラム可能なサブコンピュータを含んでいる。
【０１５８】
１個の電池の健康状態も、式［ＳＯＨＫ＝ＲＯＫ／ＲＯｉｎｉ］を使用して計算することができる。
【０１５９】
バッテリ１０は、例えば、鉛バッテリ、電気二重層コンデンサ、又は燃料電池のような如何なるタイプのバッテリとも置き換えることができる。この場合、推定器６０の状態モデル及び／又は観察モデルは、任意選択的に、バテッリ技術を考慮に入れて、適応される。
【０１６０】
前記で特定した事は、ハイブリッド車、即ち、動力車輪の駆動が、同時に、又は交互に、電気モータ及び熱内燃機関によって実行される自動車にも適用される。自動車２は、トラック、モーターバイク又はオート三輪、及びバッテリで付勢される電気モータを使用して動力車を駆動することによって動かすことができる全ての車が含まれる。例えば、それはホイストでもよい。
【０１６１】
バッテリ１０は、バッテリ１０を商用電源に電気的に接続する電源コンセントを使用して再充電することができる。バッテリ１０は、熱内燃機関によっても再充電することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１６２】
本発明のバッテリの充電状態を測定する方法は、バッテリの充電状態を推定するためのアルゴリズムを実行する頻度を制限することによって、推定した充電状態の精度を損なわずにバッテリの充電状態を推定するのに必要なコンピュータ電力を節減することができ、さらに、電池の充電状態を推定するためのアルゴリズムの完全実行の頻度が少なくなるので、コンピュータの使用時間を節約して、ゆとりをもたせ、電子コンピュータに他のタスクを行なわせることができる。従って、バッテリを使用する自動車、産業界等におけるコンピュータの使用に係るコストを低減し、ひいては、当該産業のコスト削減に寄与する。
【符号の説明】
【０１６３】
２：自動車
４：電気モータ
６：動力付き車輪
８：道路
１０：バッテリ
１２、１４、３０、３２端子
１８〜２１：電池
３４：電圧計
３６：電流計
４０：システム
４２：メモリ
５０：モデル
５２：発電機
５４：平行ＲＣ回路
５６：内部抵抗
６０：推定器
６２：モデル
６４：観察モデル
６６：推定器
６８：推定器
７０：状態モデル
７２：観察モデル
７４：状態モデル
７６：観察モデル
２３０：推定器
２３２：状態モデル
２３４：観察モデル
２５０：モデル
【図１】
2018506017.tif 000029
【図２】
2018506017.tif 000030
【図３】
2018506017.tif 000031
【図４】
2018506017.tif 000032
【図５】
2018506017.tif 000033
【図６】
2018506017.tif 000034
【図７】
2018506017.tif 000035
【図８】
2018506017.tif 000036
【図９】
2018506017.tif 000037
【図１０】
2018506017.tif 000038
【図１１】
2018506017.tif 000039
【図１２】
2018506017.tif 000040
【図１３】
2018506017.tif 000041
【図１４】
2018506017.tif 000042
【図１５】
2018506017.tif 000043
【図１６】
2018506017.tif 000044
【図１７】
2018506017.tif 000045
【図１８】
2018506017.tif 000046
【国際調査報告】
2018506017.tif 000047
2018506017.tif 000048
2018506017.tif 000049
2018506017.tif 000050