[发明专利]用于确定用于SoC的控制技术观测器的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于确定用于评估电池的SoC(荷电状态)的控制技术观测器的方法。

背景技术

在本身充分已知的、例如用于电动或混合动力车辆的电池的电池管理系统中，根据在车辆中测量的参量例如充电或放电电流、电池电压和温度确定电池或电池单元的荷电状态(SoC)。这经常借助于控制技术SoC观测器进行，该SoC观测器在正常情况下应用非线性的电池模型，该非线性的电池模型根据充电和放电电流将电池电压的非线性电池特性建模。SoC观测器随后基于该模型和在车辆中测量的电池电压评估电池的实际荷电状态。这例如由文献DE 10 2009 046 579 A1已知，该文献将简单的等效的电气电路用作电池单元的模型。

在此一个问题在于，对于每个电池类型需要特有的模型。这样的模型但是难以参数化(例如电化学模型)和/或仅仅在确定的参数范围内、例如仅仅在确定的温度范围内是可信的(例如基于等效电路的电气模型)和/或基于其复杂性不适用于实时应用并因此不适用于电池管理系统中的应用。

另一问题在于创建控制技术观测器本身，该观测器对于不同模型(电池类型)也许必须满足其他要求。在此经常地，对于非线性状态评估采用扩展卡尔曼滤波器。在此在每个时间步长中发生非线性模型的线性化。然而根据应用的模型结构，该方法导致高的直至非常高的运算成本，这使得在电池管理系统中的实现变得困难或耗费。

发明内容

因此本发明的任务在于，提出一种方法，借助于该方法能实现：对于任意电池类型构造并至少部分自动化地创建控制技术观测器，并且需要尽可能少的运算成本。

该任务通过按照本发明的特征解决。一种用于确定用于评估电池的SoC的控制技术观测器的方法，该方法包括以下方法步骤：

-预定所述电池的输出激励信号，其中，所述激励信号包括多个通过负载电流和SoC值限定的设计点的时间序列；

-预定所述电池的输出模型，所述输出模型具有模型输出y和模型参数ψ；

-借助于基于模型的试验方法设计基于费雪信息矩阵I_FIM确定以设计点的优化的时间序列形式的优化的试验规划，其中时刻为k，所述费雪信息矩阵通过判断标准和如下公式限定：

-以按照所确定的试验规划的时间顺序给所述电池施加所述各个设计点，其中，在此检测所述电池的状态参量的测量值；

-基于所述确定的测量值并根据由多个局部的线性的时不变的动态模型LM_i组成的局部模型网络确定所述电池的非线性模型，所述多个局部的线性的时不变的动态模型分别在输入参量的确定的范围内具有有效性，其中，所述模型输出确定为所述局部的动态模型LM_i的输出的加权的线性组合；

-将所述模型网络的局部模型LM_i转换为具有包含SoC的状态向量的局部线性状态空间模型；

-对于每个局部线性状态空间模型创建局部观测器；以及

由所述局部观测器的线性组合创建控制技术观测器。

在此，首先通过基于数据的建模方法由之前确定的优化的试验规划的测量数据确定电池的非线性模型，该非线性模型以局部模型网络的形式，该局部模型网络由多个局部的线性的时不变的动态模型组成，这些动态模型分别在输入参量的确定的范围内具有有效性。对于模型网络的每个这样确定的局部模型随后确定局部观测器。用于评估SoC的控制技术观测器随后由局部观测器的线性组合产生。这样的基于数据的建模方法就这点而言提供的优点在于，所述建模方法适用于不同电池类型并也适用于实时应用。除此之外，该方法可以尽可能地自动化地运行，从而可以降低对于创建SoC观测器的成本。

在用于创建SoC观测器的方法基于试验规划之后，该试验规划借助于真正的电池通过真实的测量实施，由此获得的测量值和模型与电池在测量时刻的老化状态有关。因此，由此创建的用于SoC的观测器对于其他老化状态提供SoC的不准确的评估。为了现在也在SoC的评估中考虑电池的老化状态，有利的是，局部模型网络、亦即非线性电池模型的至少一个输入参量或至少一个模型参数或至少一个有效性函数通过用于电池的老化状态的至少一个特征参量标定(skalieren)。通过这种方式，SoC观测器可以独立于电池的当前老化状态提供对于SoC的良好的评估值或者将电池的老化状态本身确定为附加的评估参量。该方法的优点那么也在于，通过一个单个参数可以考虑老化状态的变化。

附图说明