用于电池容量数据丢失的恢复策略和与其相关的控制的制作方法

1.本公开涉及一种汽车电力系统。


背景技术：

2.车辆可以包括经由电机提供用于推进的动力的能量存储系统(例如，牵引电池)。这些牵引电池可以在取决于与牵引电池相关联的容量信息的极限内充电和放电。
3.电池容量可以随时间变化。因此，包括电流和电压的测量参数有时用于确定容量信息。


技术实现要素：

4.一种车辆包括：电机；牵引电池，所述牵引电池向所述电机提供电力以及从所述电机接收电力；以及控制器。所述控制器在所述牵引电池的放电期间以及在数据变得不可用之后，防止所述牵引电池的电压下降至由所述车辆的里程或所述车辆的行驶天数所限定的值以下。所述数据指示在所述牵引电池的行驶循环期间习得的所述牵引电池的容量。
5.一种用于机动车辆的电力系统包括牵引电池和控制器。所述控制器响应于指示牵引电池的容量的数据的丢失以及在所述牵引电池的充电期间，防止所述牵引电池的电压超过由在一组估计的电池容量中的最小值限定的阈值。所述一组估计的电池容量包括与所述车辆的里程相关联的估计的电池容量以及与所述车辆的行驶天数相关联的估计的电池容量。
6.一种方法包括在车辆的牵引电池的放电期间自动地防止所述牵引电池的电压下降至由所述车辆的里程或所述车辆的行驶天数限定的值以下。
附图说明
7.图1是车辆的示意图。
具体实施方式
8.本文公开了详细实施例。然而，它们仅是示例，并且可以以各种替代形式来实施。附图不一定按比例绘制。一些特征可能会被放大或最小化以示出特定部件的细节。本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为是限制性的，而仅解释为用于教导本领域技术人员的代表性基础。
9.可以使用多种已知技术来根据感测数据确定牵引电池的容量。然而，由于与某些测量相关联的噪声，获得电池容量的准确值可能涉及迭代学习。例如，固定比例方法采用具有时间常数的低通滤波器：
10.cap(k+1)＝{x*100％*cap(k)}+{(1-x)*100％*cap_学习(k)}(1)
11.其中cap(k+1)是电池容量的下一个计算值，x是预定常数，cap(k)是电池容量的当前计算值，并且cap_学习(k)是与电池容量相关的值。
12.电池容量信息通常存储在车辆的存储器中。然而，该存储器可能会损坏，因为向存储器供电的辅助电池会断开连接。该存储器也可能在电池组测试事件和正常写入操作期间被损坏。如果习得的电池容量信息不可用，则可以假设初始电池容量值，并且可以再次开始上述迭代学习过程。在一些情况下，可以假设预定的初始恒定值(例如，70％)。然而，如果实际容量高得多，则容量学习可能很慢。例如，等式1可能需要高达60个学习循环来收敛于实际值。作为参考，插电式混合动力电动车辆可能需要1至2个月来完成60个学习循环。电池电动车辆可能需要2至5个月来完成60个学习循环。在此期间，驾驶员可能会经历可用电力和行驶续航里程的降低。
13.如果实际容量低于预定初始值，则容量可能被高估，这可能导致过充电或过放电状况：计算的荷电状态可能小于顶端处的实际荷电状态，并且计算的荷电状态可以大于底端处的实际荷电状态。
14.作为将容量重置为预定初始恒定值的替代方案，可以使用车辆里程和使用天数信息将其重置为对最坏情况预期容量保持率的估计。表1按时间和距离列出了示例容量保持率数据：
15.表1相对于里程和使用天数的容量保持率
16.时间(天)距离(km)容量保持率(％)001002251500095.58705500089159510000084214013500080300019000075360025000071
17.2140天和100000km的最坏情况下的容量保持率将为80％。3000天和250000km的最坏情况下的容量保持率将为71％。该数据可以经由模拟或测试提前确定，并且在制造期间与车辆一起加载。
18.当前日期和里程信息通常可用于某些电池控制模块。可以根据车辆全局时钟数据计算当前日期信息。可以通过控制器局域网从里程表获得里程。
19.根据车辆里程和使用天数信息选择容量的初始重置值作为最坏情况下的容量保持率可以更好地近似于实际值，这应减少收敛于实际值所需的迭代学习时间并且减少过度充电或过度放电状况的情况。
20.如果可用，则也可以使用附加信息。随着电池老化，容量减小，而内阻r_0增大。内阻可以使用各种已知的电池模型来计算并且存储在存储器中以供使用。此外，电动车辆里程不一定反映电池使用量。激进的驾驶员可能以比被动的驾驶员少得多的里程消耗电池组，使得电池容量可以相对于激进的驾驶员的里程降低得更快。
21.因此，可以使用其他参数来反映电池组的实际使用量。例如，可以使用通过电池的总累积安培-小时∑ah和/或电池的均方根电流i_rms。另外，放电深度可能会影响电池容量。与尽可能快地充电的那些客户相比，在充电之前总是将电池放电到最低荷电状态的客户可能会导致电池老化得更快。因此，平均放电深度dod可以是客户的充电行为的很好的指
示。可以使用各种已知技术来计算或测量累积安培-小时、均方根电流和放电深度，并且将其存储在存储器中以供使用。
22.基于上述内容，可以列出新的等式：
23.cap_保持率(k)＝min(f(天数)，g(里程)，h(r_0)，j(∑ah)，k(i_rms)，m(dod))(2)
24.鉴于每个参数是独立的并且可以具有类似于表1中所示的一组相关联的容量保持率值，所有参数不需要都是可用的以获得对容量保持率的估计。可以检查可用的那些值，并且可以选择具有最低相关联容量保持率的值。
25.由于表1可以表示第90个百分位数的最坏情况下的容量保持率，因此实际容量可能高于来自表1的容量保持率。此外，来自等式2的容量保持率可以等于或低于来自表1的容量保持率。因此，如果可从测试数据获得内阻与容量之间的相关性，则可以使用以下等式来增加估计的容量保持率：
26.cap_保持率(k)＝a(r0)*cap_1+(1-a(r))*cap_norm(3)
27.其中cap_1来自等式1或等式2，cap_标准是电池组在新的时候的容量，并且加权因子a(r0)可以从类似于以下的等式或查找表计算：
28.表2
29.相对于电池内阻的加权因子
30.r0a(r0)0≤r0≤阈值10.5阈值1≤r0≤阈值20.7阈值2≤r0≤阈值30.9r0》阈值31.0
31.电池容量可以以此类推被认为是燃料箱的尺寸。实际上，随着电池容量的变化，燃料箱的尺寸也发生变化。因此，由于寿命、温度、使用等原因而具有不同容量的两个原本相同的电池在完全充满时将具有不同的电压。
32.牵引电池的荷电状态表示其相对于其估计容量的荷电水平。空的牵引电池可以处于0％的荷电状态，并且据推测充满的牵引电池可以处于100％的荷电状态。然而，因为牵引电池可保持的绝对荷电水平可能随着其估计容量而变化，在特定荷电状态(例如，20％、80％等)下的牵引电池的电压将基于其估计容量而变化。假设例如处于100％估计容量的电池在20％的荷电状态下具有30伏的电压，则处于50％估计容量的电池在20％的荷电状态下具有15伏的电压。类似地，处于100％估计容量的电池在80％的荷电状态下可以具有60伏的电压，并且处于50％估计容量的电池在80％的荷电状态下具有30伏的电压等。
33.因此，电池容量决定了对应于各种荷电状态的各种电压值。如果电池具有100％的估计容量，则其电压在充满时可以是10伏。然后，8伏的电压将等同于80％的荷电状态，而2伏的电压将等同于20％的荷电状态。如果电池具有50％的估计容量，则其电压在充满时可以是6伏。然后，4.8伏的电压将等同于80％的荷电状态，而1.2伏的电压将等同于20％的荷电状态等。与给定电池的100％估计容量相关联的电压值可以经由测量或模拟确定，或从电池制造商获得。
34.为了延长寿命，可以控制某些牵引电池，使得在充电期间其荷电状态不会超过上
限(例如，85％)，并且在放电期间，其荷电状态不会下降至下限(例如，30％)之下。也就是说，一旦电池的荷电状态达到上限，就中止充电；一旦电池荷电状态达到下限，就中止放电。并且由于上述原因，处于上限的牵引电池的电压可能会随时间而有所不同，这取决于牵引电池的估计容量，并且处于下限的牵引电池的电压可能会随时间而有所不同，这取决于估计容量。
35.参考图1，车辆10包括牵引电池12、电力电子器件14(例如，逆变器等)、电机16、变速器18、车轮20和一个或多个控制器22。牵引电池12被布置成经由电力电子器件14向电机16提供电力或从电机接收电力。在车辆10的推进期间，电机16可以将来自牵引电池12的电能转换为机械能以驱动变速器18，所述变速器继而推进车轮20。在车辆10的再生制动期间，电机可以在与变速器18相关联的驱动轴上施加制动扭矩，以将与车轮20的移动相关联的机械能转换成电能以存储在牵引电池12中。
36.一个或多个控制器22与牵引电池12、电力电子器件14和电机16通信和/或对其施加控制。可以通过控制器局域网等来促进这种通信和/或控制。此外，如上所述，一个或多个控制器22可以计算并且存储用于牵引电池12的习得的容量数据。响应于此类数据的丢失(这可以通过故障标志的存在或不可访问的存储器位置来指示)，一个或多个控制器22可以使用本文设想的策略来选择初始估计容量值。因此，这种选择可能会影响与牵引电池12的上限荷电状态阈值和下限荷电状态阈值的电压值。然后，一个或多个控制器22可以采取措施以防止牵引电池12的荷电状态超过(在充电期间)上限荷电状态阈值或下降到(在放电期间)下限荷电状态阈值之下。通过这样做，因此由于对于给定的估计容量而言，上限荷电状态阈值和下限荷电状态阈值对应于特定电压值，这防止了牵引电池12的电压在充电期间超过特定值，或者在放电期间下降到特定值以下。
37.本文所公开的过程、方法或算法可能够输送到处理装置、控制器或计算机/由处理装置、控制器或计算机实施，所述处理装置、控制器或计算机可以包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，所述过程、方法或算法可以作为可由控制器或计算机以许多形式执行的数据和指令来存储，所述形式包括但不限于：永久存储在不可写存储介质(诸如只读存储器(rom)装置)上的信息以及可变更地存储在可写存储介质(诸如软盘、磁带、光盘(cd)、随机存取存储器(ram)装置以及其他磁性和光学介质)上的信息。所述过程、方法或算法也可以以软件可执行对象来实现。替代地，可以使用合适的硬件部件全部或部分地实施所述过程、方法或算法，所述硬件部件诸如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、状态机、控制器或其他硬件部件或装置或者硬件、软件和固件部件的组合。
38.虽然上面描述了示例性实施例，但这些实施例不意图描述权利要求所涵盖的所有可能的形式。在说明书中使用的词语是描述词语而非限制性词语，并且应理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以做出各种改变。
39.各个实施例的特征可以组合以形成可能未明确描述或示出的另外的实施例。尽管各种实施例就一个或多个期望的特性而言可能已经被描述为提供优点或优于其他实施例或现有技术实现方式，但本领域普通技术人员应认识到，可以折衷一个或多个特征或特性来实现期望的整体系统属性，这取决于具体应用和实现方式。这些属性可以包括但不限于成本、强度、耐久性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、大小、可维护性、重量、可制造性、易组装性等。因此，就一个或多个特性而言被描述为不如其他实施例或现有技术实施方式
期望的实施例不在本公开的范围外，并且对于特定应用可为期望的。
40.根据本发明，提供了一种车辆，其具有：电机；牵引电池，所述牵引电池被配置为向所述电机提供电力以及从所述电机接收电力；以及控制器，所述控制器被编程为在所述牵引电池的放电期间以及在数据变得不可用之后，防止所述牵引电池的电压下降至由所述车辆的里程或所述车辆的行驶天数所限定的值以下，其中所述数据指示在所述牵引电池的行驶循环期间习得的所述牵引电池的容量。
41.根据一个实施例，所述值是所述牵引电池的估计容量的函数，并且其中所述控制器还被编程为基于所述里程或行驶天数选择所述估计容量。
42.根据一个实施例，基于所述里程或行驶天数选择所述估计容量包括选择所述估计容量作为与所述里程相关联的容量值和与所述行驶天数相关联的容量值中较小的一个。
43.根据一个实施例，所述估计容量还是所述牵引电池的估计内阻的函数。
44.根据一个实施例，所述控制器还被编程为在所述牵引电池的充电期间并且在所述数据变得不可用之后，防止所述电压超过由所述里程或行驶天数限定的另一个值。
45.根据一个实施例，防止所述电压下降至所述值以下包括中止所述放电。
46.根据本发明，提供了一种用于机动车辆的电力系统，其具有：牵引电池；以及控制器，所述控制器被编程为响应于指示所述牵引电池的容量的数据的丢失以及在所述牵引电池的充电期间，防止所述牵引电池的电压超过由在一组估计的电池容量中的最小值限定的阈值，其中所述一组估计的电池容量包括与所述车辆的里程相关联的估计的电池容量以及与所述车辆的行驶天数相关联的估计的电池容量。
47.根据一个实施例，所述一组估计的电池容量包括与所述牵引电池的内阻相关联的估计的电池容量。
48.根据一个实施例，所述一组估计的电池容量包括与所述牵引电池的累积安培-小时相关联的估计的电池容量。
49.根据一个实施例，所述一组估计的电池容量包括与所述牵引电池的均方根电流相关联的估计的电池容量。
50.根据一个实施例，所述一组估计的电池容量包括与所述牵引电池的平均放电深度相关联的估计的电池容量。
51.根据一个实施例，所述控制器还被编程为响应于所述数据的丢失以及在所述牵引电池的放电期间，防止电压电池下降至由所述最小值限定的另一个阈值以下。
52.根据一个实施例，防止所述电压超过所述阈值包括中止所述充电。
53.根据本发明，一种方法包括：在车辆的牵引电池的放电期间自动地防止所述牵引电池的电压下降至由所述车辆的里程或所述车辆的行驶天数限定的值以下。
54.在本发明的一个方面，所述方法包括在所述牵引电池的充电期间自动防止所述电压超过由所述里程或行驶天数限定的另一个值。
55.在本发明的一个方面，所述值是所述牵引电池的估计容量的函数，并且还包括基于所述里程或行驶天数选择所述估计容量。
56.在本发明的一个方面，所述选择包括选择所述估计容量作为与所述里程相关联的容量值和与所述行驶天数相关联的容量值中较小的一个。
57.在本发明的一个方面，所述估计容量还是所述牵引电池的估计内阻的函数。