(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー蓄積部（１）の状態をシミュレーションするための方法であって、
該エネルギー蓄積部（１）の実際値（２、３、４）を、モデルベースドパラメータ見積もり部（５）に供給する形式の方法において、
前記実際値（２、３、４）を減結合して、前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）と、フィルタ（７）に供給し、
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）は、当該モデルベースドパラメータ見積もり部（５）が基礎として用いるパラメータ（６）を見積もり、
前記フィルタ（７）は、前記エネルギー蓄積部（１）の充電状態をあらわす状態量を見積もり、
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）および前記フィルタ（７）は監視ブロック（１２）に下位に従属していて、
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）およびフィルタ（７）は得られた、前記パラメータと前記状態量とを予測部（１７）に供給し、当該予測部（１７）は、前記パラメータおよび状態量に基づいて、負荷スペクトルから起こり得る、前記エネルギー蓄積部（１）の負荷の状態をシミュレーションすることを特徴とする、エネルギー蓄積部の状態をシミュレーションするための方法。
【請求項２】
エネルギー蓄積部（１）での実際値（２、３、４）の変化によって、前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）の適応型モデルパラメータ（６）の適応が継続的に行われることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
実際値（２、３、４）を、入力量（９、１０）として前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）に比較的長い時間間隔ｔ１をおいて供給することを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項４】
実際値（２、３、４）を、比較的短い時間間隔ｔ２をおいて前記フィルタ（７）に供給し、
ただし前記ｔ１はｔ２より大きいことを特徴とする、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）および前記フィルタ（７）によって見積もられたパラメータおよび状態量を、前記監視ブロック（１２）においてプラウシビリティについて検査することを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記監視ブロック（１２）は、見積もられた前記パラメータおよび状態量のリセット（１４、１６）およびその新たな見積もりを開始する、または、見積もられた前記パラメータおよび状態量を最後に算出された合理的な見積もり値にリセットすることを導くことを特徴とする、請求項５記載の方法。
【請求項７】
見積もられた前記パラメータおよび状態量のプラウシビリティの検査を前もって設定されている値の範囲に基づいて行うことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）を前記監視ブロック（１２）によっていつでも活性化できることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記予測部（１７）での顧客専用の刺激（２０）を用いて前記エネルギー蓄積部（１）の特性予測のための安全性上クリチカルなシミュレーションルーチン（１９・１、１９・２、１９・３）を実行することを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）の入力量（９、１０）は、前記フィルタ（７）においてパラメータ伝送（８）によって、前記モデルベースドパラメータ見積もり部（５）のモデルパラメータ（６）を変化させることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
技術分野
安全性にとって重要な、すなわち安全性上クリチカルな消費部において、エネルギー蓄積部として、例えばスターター用バッテリが使用される場合、これらのエネルギー蓄積部には状態診断が行われる。それは、エネルギー蓄積部がその状態に基づいて、１つないしは複数の安全性上クリチカルな消費部に、なお相応にエネルギーを供給することができるか否かに関する情報を得るためである。
【０００２】
従来技術
エネルギー蓄積部の状態の検出のこれまでの解決方法では、発見的手法（heuristische Methode)、例えばゼロ信号電圧の評価や電流の積分を用いてエネルギー蓄積部、例えば自動車のバッテリの充電状態に関する信頼できる情報を算出することが試みられてきた。しかし発見的方法を用いては複雑で直線的でないシステム、例えばスターター用バッテリを捕捉するのは困難である。安全性上クリチカルな使用では不確実性が残っており、許容できない。発見的方法では不確実性が必然的に生じてしまう。なぜなら、この手法を用いて複雑なシステムに作用している全ての影響を捕捉し、考慮することは到底できないからである。電流を積分する方法では、次のことによって不確実性が生じてしまう。すなわち、電流を積分する際、見積もり誤差が累積され計算できなくなる可能性があり、そのことは結局、安全性上クリチカルな消費部に供給しているエネルギー蓄積部に設けられるべき安全基準をもはや満たさないからである。
【０００３】
エネルギー蓄積部の状態の検出および状態の予測のための、モデル支援された方法はヨーロッパ特許出願公開０５０５３３３A２より公知である。モデル支援された状態の検出方法は、これまで、例えば自動車では差し控えられている。なぜなら、モデルがあまりにも精確でなく、これまでの見積もりのアルゴリズムが十分に信頼できるものでなく、包括的に構成されていなかったからである。
【０００４】
本発明の説明
本発明によって提案された方法を用いて、実状態量、すなわちエネルギー蓄積部の充電状態の継続的な捕捉および検出が可能である。モデル支援されたエネルギー蓄積部の状態の検出は、フィルタ、例えばカルマンフィルタ、および監視平面と一緒にオンライン・パラメータ識別が行われるパラメータ見積もり部および予測部に基づき、安全性上クリチカルな消費部に対する、極めて正確で非常に信頼できるエネルギー蓄積部の診断を可能にする。パラメータを見積もることで、エネルギー蓄積部の老化または欠陥によって変化したモデルパラメータを検出し、見積もりが実質的にそれに基づいて行われるモデルを常に実際状態に合わせ、追従的にコントロールすることが可能である。適応されたモデルパラメータは、同様にモデルに基づいて構成されたフィルタへ伝送される。モデルパラメータの見積もり値も同様に改良されることが可能で、それによって全体的に予測の正確性を著しく高めることができる。状態量とパラメータの見積もりを、一方ではフィルタと、他方ではパラメータ見積もり部とに分離することは、次のようになる。すなわち、誤った見積もりが回避されるように、ないしは誤った見積もりがもっともらしくなくなる。なぜなら、見積もりルーチンで使用されるモデルパラメータおよびを問い合わせされるべきエネルギー蓄積部の実際状態量は絶えず更新されているからである。エネルギー蓄積部のように複雑なシステムの場合には、非常に多くの量がカルマンフィルタによって同時に見積もられなければならない時に、誤った見積もりはしばしば現れる。
【０００５】
パラメータはパラメータ見積もり部では、フィルタでの量とは別の時間的レベルで見積もられる。このことは、計算コストが低減され、しいてはプロセッサの負担が軽減されることになる。パラメータ見積もり部によるパラメータの見積もりは、エネルギー蓄積部の突然の低下を適切な時間に検出するのに十分に頻繁に行われる。
【０００６】
監視平面に基づいて、パラメータ見積もり部およびフィルタによって見積もられた量がプラウシビリティについて検査されることが可能である。監視平面によってパラメータ見積もり部はいつでも活性化される。ハヤラーキ的に観察すると、監視平面は、２つの見積もりルーチン、すなわちパラメータ見積もり部およびカルマンフィルタよりその都度上位に位置する。見積もり値が、前もって定義された領域の外にあると、例えば監視平面によるフィルタのリセット機能が開始される。
【０００７】
見積もられた値は予測部に供給される。この予測部は、エネルギー蓄積部の実際状態に基づいて、安全性上クリチカルな使用による負荷状態に関係して、エネルギー蓄積部の状態を補外する。このようにして、不都合とみなされる場合が模倣され、エネルギー蓄積部が悪い状態にある場合において、エネルギー蓄積部の故障が起こりそうか、それが直前に迫っているのか否かが検査される。
【０００８】
本発明を図に基づいて、より詳細に以下で説明する。
【０００９】
図面
図１はエネルギー蓄積部の状態を検出するための方法の実施に不可欠なモジュールおよびルーチン並びにその相互の結合関係を示す。
【００１０】
図１によると、エネルギー蓄積部１の実際状態量、例えば電圧４、電流２並びにエネルギー蓄積部が実時点でさらされている温度３は、入力量９ないし１０として互いに減結合され、モデルベースドパラメータ見積もり部５およびモデルベースドモデルモジュール７にその都度供給される。フィルタ７は、例えばカルマンフィルタであってもよい。フィルタ７はエネルギー蓄積部１での電圧測定および電流測定を用いて、次のように状態量を見積もることができる。すなわち、状態量が、エネルギー蓄積部１での実際の内部量に相応するように見積もられる。見積もることによって、その充電状態を非常に正確に表す。
【００１１】
エネルギー蓄積部１で生じてしまった老化現象または欠陥によって生じてしまったモデルパラメータ６の変化はフィルタ７で考慮される。この変化は、パラメータ見積もり部５に組み込まれた見積もりモデルを根拠とする。フィルタ７にパラメータ見積もり部とは減結合されて、これらの入力量が供給される。これらの入力量９および１０は、例えばバッテリ電圧、電流および/または温度であり、継続的に検出されて、モデルパラメータ６が相応に適応化される。その結果、エネルギー蓄積部１の実際の状態に見積もりモデルは継続的に合わせられ、実際の状態との偏差は最小限に抑えられる。これは、突然現れたエネルギー蓄積部の欠陥、例えばエネルギー蓄積部での蓄電池での短絡または極板の破綻の信頼できる検出が可能になる。欠陥は、フィルタ７では必要な確実性それだけでは検出されない。なぜなら、この種の故障は直接、エネルギー蓄積部の内部の状態に作用を及ぼすわけではないからである。パラメータ伝送８によって、モデルパラメータ６はフィルタ７に伝送される。このモデルパラメータ６は、入力量９、１０に基づき、モデルベースドパラメータ見積もり部５に生じる。上記のことにより、強すぎるモデル雑音によって、フィルタ７の見積もり値が精確でなくなるのを効果的に防ぐ。モデルベースドパラメータ見積もり部５におけるモデルパラメータ６の変化によって、同様にモデルベースドであるフィルタ７は、パラメータ見積もり部５のモデルで生じた変化に追従的にコントロールされ、パラメータ見積もり部のモデルパラメータは相応に適応され、更新される。これらのシステマチックな構成によって、学習するモデルとしての抽象的なモデルが構成される。このモデルは、早期に見いだされ、変化する影響変数に対して、モデルの事例特有の適応型追従的コントロールを可能にする。
【００１２】
影響変数９、１０が減結合して、パラメータ見積もり部５およびフィルタ７に供給されることによって、カルマンフィルタ７への過大な要求は回避されるので、その見積もりの値、見積もりの傾向がバイアスフリーに行われる。バイアスフリーでない見積もり数値は、カルマンフィルタ７によって多くの量が同時に見積もりされなければならない場合に生じる。
【００１３】
影響変数９、１０のパラメータ見積もり部５およびフィルタ７への供給の減結合によって、プロセスの要求が次のことによって少なくてすむ。すなわち、パラメータ見積もり部５それ自体で、大きな時間的ラスターにおいても、なお信頼性をもって作動することによってプロセスの要求が少なくてすむ。その範囲内でパラメータ見積もり部５に入力量９、１０が供給され得る、比較的大きな時間間隔ｔ１は、次のことによって決まってくる。すなわち、パラメータが、エネルギー蓄積部１の状態量２、３または４のように、通例はそれほど速く変化しないことによって決まってくる。しかし、間隔の長さｔ１は、パラメータ値の見積もりが、エネルギー蓄積部１に突然現れた故障を検出できるような頻度で行われなければならないような、その最大の限界内に存在している。パラメータ見積もり部５よりもハヤラーキ的に上位の監視平面１２によって、パラメータの見積もりが間隔ｔ１と独立して実現されることによって、パラメータの見積もりはいつでも行うことができる。パラメータ見積もり部５での見積もり間隔ｔ１と比較すると、フィルタ７での見積もりは比較的短い時間間隔ｔ２で行われる。
【００１４】
パラメータ見積もり部５およびフィルタ７によって算出された見積もり値の強すぎる分散を回避するために、監視平面１２における２つのモジュール５および７の見積もり値に対して、プラウシビリティチェックが行われる。これに加えて、監視平面１２は、データ転送線路１３、１５を介してパラメータ見積もり部５およびフィルタ７と接続している。例えば極度に低い外気温での本質的に高すぎる電圧のような組み合わせにおいても合理的な理由から生じ得ないオーダに、１つまたは２つの見積もり値が存在すると、監視平面１２は、パラメータスイッチ５およびフィルタ７に通じるリセットチャンネル１４、１６を介して見積もり値をリセットし、かつ新たな見積もりを開始する。この他に、合理的でないと判断された見積もり値を最後に算出された合理的な見積もり値にリセットすることもできる。
【００１５】
図１で示された構成から、次のことが分かる。すなわち、フィルタ７においてモデルデータを適応させるためのパラメータ伝送８が、パラメータ見積もり部５から生じ、その結果、これらのフィルタ７でファイルされたモデルは実際の条件により早く相応し、フィルタ７で算出された状態ベクトル１１はパラメーター見積もり部５に伝送され、状態ベクトル１１のパラメータデータ８はそこからカルマンフィルタ７のモデルパラメータに影響を及ぼすことが分かる。
【００１６】
プラウシビリティ検査が行われた後、予測部１７は量８および１１によってパラメータ化される。予測部１７は、フィルタ７に組み込まれたモデルと比較すると、より簡易化されたモデルに基づく。予測部１７に組み込まれたモデルの簡易化の度合いは次のことに依存している。すなわち、安全性上クリチカルな消費部によるエネルギー蓄積部１のどのような負荷の状態をどの程度予測部１７で模倣するのかに依存している。予測部１７に組み込まれたモデルは、エネルギー蓄積部１で選択され、または前もって設定された種々異なる負荷の状態で生じる状態量を十分正確に再現することができなくてはならない。パラメータ化１８の枠内で生じた状態ベクトル１１およびパラメータ伝送８の伝達に基づき、予測部１７はエネルギー蓄積部１の一時的に支配している状態を、１つないし複数の安全性上クリチカルな消費部によってかかる負荷の状態に関係して補外する。負荷の状態は、入力データ、すなわち刺激２０として予測部１７に供給され、最悪な条件で再現され、模倣される。その際に、条件は顧客専用に設定することができる。予測部１７に組み込まれたモデルに基づき、エネルギー蓄積部１で起こりそうな故障が間近に迫っているか否かが表される。一例として、スタートのシミュレーションに言及する。予測部１７で、丁度支配している温度３より極めて低い温度で、スタートルーチン１９・３の枠内においてスタートが首尾良く模倣されると、観察可能な時間において、エネルギー蓄積部１での故障の恐がないことが確実となる。ブレーキルーチン１９・１の枠内で、例えば法律的に決められた２０の駆動ブレーキ状態に対して必要なエネルギーが存在することが予測部１７で首尾良く見積もられると、エネルギー源としてエネルギー蓄積部１しか使用できない場合であっても、自動車はより安全にブレーキがかけられる。
【００１７】
ルーチン１９・１、１９・２および１９・３について、ハヤラーキが組み込まれることも可能である。このハヤラーキに従って個々のルーチンが実行される。最も重要なのは、動いている自動車でのブレーキルーチンである。次は、ステアリングルーチン１９・２を実行することが重要である。それにより、動いている自動車でのステアリングに必要なエネルギー需要の確保を見積もり、エネルギー蓄積部１によって、それがエネルギー的にカバーされていることをあらかじめ求めることができる。スタートルーチン１９・３は、静止している自動車においてモーターを始動させるために重要である。静止している自動車ではルーチン１９・１ないし１９・２はむしろ従属的な役割しか果たしていない。なぜならブレーキルーチンおよびステアリングルーチンに対してはエネルギーのカバーが必要でないからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１はエネルギー蓄積部の状態の検出のための方法の実施に不可欠なモジュールおよびルーチン並びにその相互の結合関係を示したものである。
【符号の説明】
１  エネルギー蓄積部
２  実際値  電流
３  実際値  温度
４  実際値  電圧
５  パラメータ見積もり部
６  モデルパラメータ
７  フィルタ
８  パラメータ伝送
９  入力量  電圧
１０  入力量の電流温度
１１  状態ベクトル
１２  監視平面
１３  パラメータ見積もり部のデータ交換
１４  パラメータ見積もり部のリセット
１５  データ交換フィルタ
１６  リセットチャンネルフィルタ
１７  予測部
１８  予測部パラメータ化
１９  シミュレーション
１９・１  ブレーキルーチン
１９・２  ステアリングルーチン
１９・３  スタートルーチン
２０  刺激
【図１】
0005048902.tif 000002