使用电芯组电荷状态变化范围估计剩余电池组能量的方法和系统与流程

背景技术：

被配置成供用作车辆、移动系统、发电厂和其他电系统中的电源的高能电化学电池组可由互连的电芯堆叠的区段构造。每个电芯堆叠包括具有内部电芯叠层的若干个电池电芯，该内部电芯叠层继而包括定位于带相反电荷的电极箔之间的绝缘材料薄层。电芯叠层被密封在包含电解质材料的外袋中，其中电极箔的延伸部从袋边缘突出以形成正极电芯接线片和负极电芯接线片。电芯接线片最终经由互连构件或焊帽焊接在一起以构造成电池组。

对电池组及组成其的电池电芯的动态变化的热电性质的实时监测有助于确保最佳的电池组性能。所监测的电池参数包括电池组的电荷状态（soc），其中soc常常被表达为新的/充满电的基准soc电平的百分比。电芯平衡策略被用于根据需要将单独的电池电芯切换入电路中和从电路中切换出，以便大致平衡单独的电池电芯的soc。

各种电池电芯的单独的电芯电压/soc的差异在使用基于温度的查找表的电里程估计方法中被计算在内。soc查找表可填充有理想/平衡良好的电池组的预期性能数据。然而，上述电芯平衡策略或相关联的硬件中的潜在构造缺陷、故障或错误、和/或电池电芯的自平衡率变化会导致电压差异超过上述soc查找表的编程等级。结果，电池控制器可对电池组中的剩余能量的量估计过高。

技术实现要素：

本公开涉及供与动力总成系统一起使用的能量和里程估计技术，所述动力总成系统具有连接到多电芯电池组的电机或其他负载。电池组包括多个串联连接的电芯或电芯组。每个相应的电芯/电芯组由上文大致描述的类型的并联连接的电池电芯构造。如本文中所公开的算法可由电池控制器实时执行，以使得控制器能够估计电池组中的剩余能量的可用量并响应于剩余能量的量来执行适当的控制动作。

如下文参考各个附图所详细描述的，控制器通过估计至少两个状态参数来实现改进的里程估计精度：静态电荷状态差异（∆soc）值（即，电池组作为整体的平均soc与电池组中的最弱/最低能量的电芯组的soc之间的差异/delta（∆）），以及动态变化的电流依存∆soc值。如本文中所使用的，术语“静态”意指该值不依赖于另一个输入，而不是“从不改变”。可使用其他状态参数，例如温度。控制器可对静态∆soc值和电流依存∆soc值进行滤波，其中电流依存∆soc值可能地被计算为每单位电池电流的百分比soc。此后，控制器使用滤波后的状态值来估计电池组中的剩余能量的可用量。

控制器还可被编程为基于所估计的剩余能量来执行适当的控制动作。例如，当电池组被用作移动应用中的（例如，车辆、机器人或移动平台的）动力总成系统的一部分时，控制器可快速预测和显示剩余电里程和/或选择并执行动力总成模式，以根据需要将来自电池组的更多或更少的能量分配到被驱动负载。采用电池组并使用本方法学的固定系统也可受益于本方法的使用，诸如通过基于剩余能量的量来控制皮带轮驱动系统、提升机、动力工具或另一个被驱动负载的速度或关机程序，其中在这种情况下，术语“里程”可能地指代电池组的剩余操作时间或寿命，而不是行驶距离。

在特定实施例中，该方法包括使用至少一个电传感器来测量一组电池参数，其中这些参数包括电池组的电池电压、电池电流和电池温度。该方法包括使用电池参数来实时估计静态电荷状态差异（∆soc）值和电流依存∆soc值，其中此类估计包括将静态∆soc值计算为电池组的平均soc与电芯/电芯组中的最弱/最低能量的电芯/电芯组的soc之间的差异，其中，电流依存∆soc值是每单位电流的百分比soc。附加地，控制器经由多参数状态估计器块来对静态∆soc值和电流依存∆soc值进行滤波以得出滤波后的状态值，然后使用滤波后的状态值来估计电池组中的剩余能量。该方法包括响应于所估计的剩余能量对电池组执行控制动作，包括经由显示装置显示剩余能量和/或从剩余能量得出的量（例如，里程）。

还公开了一种动力总成系统，其具有：上述电池组；被驱动负载，其连接到电机；（一个或多个）电传感器，其被配置成测量一组电池参数；显示装置；以及控制器，其被配置成执行上文所概述的功能。

以上概述并不旨在代表本公开的每个可能的实施例或每个方面。相反，前述概述旨在举例说明本文中所公开的新颖方面和特征中的一些。当结合附图和所附权利要求书时，从用于实施本公开的代表性实施例和模式的以下详细描述中，本公开的以上特征和优点以及其他特征和优点将容易显而易见。

本发明还提供了以下技术方案：

1.一种用于估计电池组中的剩余能量的方法，所述电池组具有多个串联连接的电芯或电芯组，所述方法包括：

使用至少一个电传感器来测量一组电池参数，所述一组电池参数包括所述电池组的电池电压、电池电流和电池温度；

使用所述一组电池参数来实时估计静态电荷状态差异（∆soc）值和电流依存∆soc值，包括将静态∆soc值计算为所述电池组的平均soc与所述电芯或电芯组中的最弱/最低能量的电芯或电芯组的soc之间的差异，其中，所述电流依存∆soc值是每单位电池电流的百分比soc；

经由控制器的多参数状态估计器块来对所述静态∆soc值和所述电流依存∆soc值进行滤波，以由此得出滤波后的状态值；

使用所述滤波后的状态值来估计所述电池组中的剩余能量；以及

响应于所估计的剩余能量关于所述电池组执行控制动作，包括经由显示装置显示剩余能量和/或从剩余能量得出的量。

2.根据技术方案1所述的方法，其中，所述控制动作包括：基于所述剩余能量而将来自所述电池组的所述剩余能量中的至少一些分配给电机。

3.根据技术方案2所述的方法，其中，所述电机联接到机动车辆的驱动轮，并且其中，所述控制动作包括：估计所述机动车辆的剩余电操作里程，并且经由所述显示装置将所述剩余电操作里程显示为所述从剩余能量得出的量。

4.根据技术方案3所述的方法，其中，所述控制动作包括：基于所述剩余能量来修改所述电机的输出速度或输出扭矩。

5.根据技术方案1所述的方法，其中，多状态估计器是卡尔曼滤波器。

6.根据技术方案1所述的方法，其还包括：通过将所述电池电压除以所述电芯或电芯组的总数来确定所述电池组的平均电芯电压，并且然后从以所述平均电芯电压为索引的查找表中提取所述电池组的所述平均soc。

7.根据技术方案1所述的方法，其还包括：从电池组级开路电压中减去电芯电压变化范围以得出低电芯ocv，并且使用所述低电芯ocv从ocv-soc查找表中提取所述电芯或电芯组中的最弱/最低能量的电芯或电芯组的soc。

8.根据技术方案1所述的方法，其中，执行控制动作包括：将潜在地有缺陷的电芯识别为低容量电芯、高电阻电芯或高的自放电电芯，并且然后响应于识别所述潜在地有缺陷的电芯来修理或更换所识别的电芯和/或所述电池组。

9.根据技术方案1所述的方法，其中，所述控制动作包括：响应于所述剩余能量来动态地改变所述电池组的充电或放电目标。

10.一种动力总成系统，其包括：

电池组，其具有多个串联连接的电芯或电芯组；

电机，其连接到所述电池组；

被驱动负载，其连接到所述电机；

至少一个电传感器，其被配置成测量一组电池参数，所述一组电池参数包括所述电池组的电池电压、电池电流和电池温度；

显示装置；以及

控制器，其与所述至少一个电传感器通信，并且被配置成：

使用所述一组电池参数来实时估计静态电荷状态差异（∆soc）值和电流依存∆soc值，包括将静态∆soc值计算为所述电池组的平均soc与所述电芯或电芯组中的最弱/最低能量的电芯或电芯组的soc之间的差异，其中，所述电流依存∆soc值是每单位电池电流的百分比soc；

使用多参数状态估计器块来对所述静态∆soc值和所述电流依存∆soc值进行滤波，以由此得出滤波后的状态值；

使用所述滤波后的状态值来估计所述电池组中的剩余能量；以及

响应于所估计的剩余能量关于所述电池组执行控制动作，包括经由所述显示装置显示剩余能量和/或从剩余能量得出的量。

11.根据技术方案10所述的动力总成系统，其中，所述控制动作包括：基于所述剩余能量而将来自所述电池组的所述剩余能量中的至少一些分配给电机。

12.根据技术方案11所述的动力总成系统，其中，所述负载是机动车辆的一组驱动轮，并且其中，所述控制动作包括：估计所述机动车辆的剩余电操作里程，并且然后经由所述显示装置将所述剩余电操作里程显示为所述从剩余能量得出的量。

13.根据技术方案12所述的动力总成系统，其中，所述控制动作包括：基于所述剩余能量来修改所述电机的输出速度或输出扭矩。

14.根据技术方案10所述的动力总成系统，其中，多状态估计器包括卡尔曼滤波器或其他状态滤波器。

15.根据技术方案10所述的动力总成系统，其中，所述控制器被配置成：通过将所述电池电压除以所述电芯或电芯组的总数来确定所述电池组的平均电芯电压，并且然后从以所述平均电芯电压为索引的查找表中提取所述电池组的所述平均soc。

16.根据技术方案10所述的方法，其中，所述控制器被配置成：从电池组级开路电压中减去电芯电压变化范围以得出低电芯ocv，并且使用所述低电芯ocv从ocv-soc查找表中提取所述电芯或电芯组中的最弱/最低能量的电芯或电芯组的soc。

17.根据技术方案10所述的动力总成系统，其中，所述控制动作包括：将潜在地有缺陷的电芯识别为低容量电芯、高电阻电芯或高的自放电电芯，并且然后响应于识别所述潜在地有缺陷的电芯来修理或更换所识别的电芯和/或所述电池组。

18.根据技术方案10所述的动力总成系统，其中，所述控制动作包括：响应于所述剩余能量来动态地改变所述电池组的充电或放电目标。

附图说明

图1是示例车辆的示意性说明，该车辆具有电动力总成、推进电池组和控制器，该控制器被配置成根据本文中所描述的方法来估计剩余能量并预测车辆的剩余电里程。

图2是图1中所示的电池组的示例多电芯组构型的示意性说明。

图3是一组示例电芯组的可能的电荷状态分布的图。

图4a是示例性电芯组的开路电压（纵轴）与电荷状态（横轴）之间的代表性非线性关系的图。

图4b是电池组的预期电压差异（纵轴）与平均电荷状态（横轴）之间的代表性非线性关系的图，在图4a的图中代表了该电芯组的性能。

图5a是电池组的开路电压（纵轴）与电荷状态（横轴）之间的代表性线性关系的图。

图5b是电池组的预期电压差异与平均电荷状态之间的代表性线性关系的图，在图5a的图中代表了该电池组的性能。

图6a和图6b一起形成本方法的实施例的示意性逻辑流程图。

本公开易于进行修改和替代形式，其中代表性实施例通过示例在附图中示出并且在下文中详细描述。本公开的发明性方面并不限于所公开的特定形式。相反，本公开旨在覆盖涵盖落入如由所附权利要求限定的本公开的范围内的修改、等同物、组合和替代物。

具体实施方式

参考附图，其中，在各个视图中相似的附图标记用于识别相似或相同的部件，图1中描绘了示例动力总成系统10。动力总成系统10包括可再充电电池组（bhv）12和控制器（c）50，其中下标“hv”代表高压。在一些实施例中，术语“高压”在本文中指代60至300v或更高的电压电平，其中取决于动力总成系统10和电池组12的期望的用途，低至18至60v的电压电平相对于12至15v的辅助电压电平是“高压”。控制器50被编程有实施方法100的计算机可执行算法，下文参考图6a至图6b来描述该方法的示例。控制器50实时估计电池组12的可用能量/电力的剩余量，并且当控制器50用于图1的示例车辆30中时估计车辆30的剩余电行驶里程。

可选地，示例性车辆30可被实施为具有一组行走轮20的机动车辆，其中行走轮20中的至少一些是驱动轮，所述驱动轮的旋转推动了车辆30。替代地，动力总成系统10可被用于为其他类型的车辆提供动力，诸如但不限于轨道车辆/火车、飞机和海上船舶。同样地，动力总成统10可被用于非车辆应用中，包括发电厂、机器人、移动平台、提升机、钻机或其他此类动力设备。出于说明性的简单和一致，在下文中车辆30将被呈现为动力总成系统10的示例应用，而不将动力总成系统10限于此类实施例。

简要地参考图2，电池组12由一个或多个电芯14的串联连接件构造，所述电芯可以是单一电芯14的串联串或电池电芯组13的并联系列。每个电芯组13可包括单独的电池电芯14，例如被示为电池电芯14a、14b和14c的三元组。如上所述，电池电芯14包括安置在正极（+）金属电极箔与负极（-）金属电极箔之间的绝缘材料薄层（未示出）。尽管为了清楚起见省略了电极箔，但是它们被封闭在包含电解质材料的密封的外袋中，其中电极箔的延伸部从袋中突出而分别作为正极电芯接线片15+和负极电芯接线片15-。电芯接线片最终经由互连构件或焊帽（未示出）焊接在一起以构造成电池组12。

在图2的示例电芯三元组实施例中，三个电池电芯14a、14b和14c（为了清楚起见，也被标记为c1、c2和c3）可在电芯组13内并联电连接。应用特有的数量的电芯组13串联电连接在一起，以构造出电池组并提供适合任务的电压容量。例如，在电池组12的所图示的示例构型中，可使用九十六（96）个或更多个的所图示的电芯组13，如由电芯组1、2、…、48、49、…95和96所代表。

在代表性车辆30中，传统上基于电池组12的平均soc来估计剩余里程。然而，由于诸如自放电和降容量之类的因素，有故障的电芯三元组相对于电池组平均值通常具有较低的soc。由于在典型的电池架构中无法将有缺陷的或弱的电芯三元组切断、断开连接或以其他方式隔离，因此有故障的电芯三元组将往往比剩余的“良好”电芯三元组更早达到校准的最小电压极限。

一旦单个电芯组13达到此类下限，电池控制器就将通常执行必要的控制动作以防止进一步放电，这可包括完全关闭电池组12。操作员可能没有意识到推进能力即将减小或完全丧失推进能力。这在对里程估计过高时尤为正确。本方法100旨在有助于以改进控制器50对里程估计的整体精度的方式将弱电芯组13的影响计算在内。

再次参考图1，在所描绘的动力总成系统10中，电池组12经由牵引功率逆变器模块（tpim）16电连接到电机（me）18，所述电机诸如为牵引马达或马达-发电机单元。电池组12操作为直流能量存储装置，且因此电池组12经由dc电压总线（vdc）连接到tpim16。交流电压总线（vac）被用于将tpim16连接到电机18。马达输出扭矩（箭头tm）经由电机18的转子19递送到所联接的负载。在图1的示例车辆30中，例如，所联接的负载可以是相对于车身17定位的一组驱动轮20，其中马达输出扭矩（箭头tm）被单独地使用或与可选的内燃发动机（未示出）结合使用以推动车辆30。

进一步关于控制器50，该装置或联网装置与电池组12通信并且被编程为执行实施本方法100的计算机可读指令。控制器50实时（即，在动力总成系统10的操作期间）接收和传达电池控制信号11。控制器50包括处理器（p）和存储器（m）。电池控制信号11包括但不必限于电池组12的电池组电压或总电压、电池组电流和电池组温度，以上各者可分别经由相对于电池组12定位的传感器21来测量和报告。存储器（m）包括有形的非暂时性存储器，例如只读存储器（例如，光学、磁性、快闪等）。控制器50还包括：足够量的随机存取存储器、电可擦除可编程只读存储器等；以及高速时钟和计数器、模数和数模电路、输入/输出电路和装置；以及适当的信号调节和缓冲电路。

方法100的执行使得图1的控制器50能够自动产生输出信号（箭头cco）并将其传输到动力总成统10以控制其操作。在一些实施例中，输出信号（箭头cco）还可包括数据信号，所述数据信号被传输到显示装置（disp）25，诸如位于车辆30上的仪表板或中控面板（未示出）中的显示屏。呈数据形式的此类输出信号（箭头cco）可传达车辆30的剩余电里程，该剩余电里程继而经由执行方法100而得出。

如下文进一步详细描述的，本方法100计算图2的各种电池电芯14/电芯组13之间的电荷状态差异（δsoc），以代替电芯电压差异。除其他潜在益处之外，此类方法旨在增加具有非线性电压曲线（例如，如图4a和图4b中所描绘）的电池化学成分中的信噪比。然而，方法100在展现出线性响应（诸如，图5a和图5b中所描绘的示例响应）的电池化学成分中也是有用的。

图3图示了电池组12的处于不同电荷状态的五个示例电芯组13，其中在纵轴上描绘了电荷状态（soc）且在横轴上描绘了电芯索引（indx）（即，标称电芯组1、2、3、4或5）。电池组12具有分别被标记为soch和socl的soc上限和soc下限，高于或低于所述soc上限和soc下限，控制器50可关闭电池组12的操作，其中电池组12也具有电池组平均值（socavg）。可以以各种方式确定电池组平均soc，例如使用在frost等人的美国专利号9,575,128中所公开的方法，该专利通过引用整体地并入本文。其他方法包括参考以平均电池组电压为索引的温度参考型查找表。例如，可通过将所测量的、建模的、计算的或以其他方式确定的电池组电压除以电池组12中使用的电池电芯14和/或电芯组13的数量来计算平均电池组电压，即

其中vavg是平均电芯电压，vb是当前电池组电压，且#cells是电池电芯14或电芯组13的数量。

作为方法100的一部分，控制器50估计电池组平均值soc（socavg）与（一个或多个）电芯组13中最低能量/最弱的电芯组的soc之间的差异，在图3的简化说明中，该最低能量/最弱的电芯组是电芯组13l。原始δsoc值被馈送到控制器50的多参数状态估计器中，如下文参考图6a和图6b所公开的。该动作使得能够由控制器50执行实时计算，而不是要求电池组12随时间稳定下来达到稳态条件。因此，控制器50使用δsoc值来更准确地计算电池组12中的剩余能量，并且继而更准确地计算并最终经由图1的显示装置25显示剩余里程。同样，方法100允许控制器50对动力总成系统10或车辆14执行其他有益的控制动作，其中下文参考图6a和图6b阐述各种示例控制动作。

参考图4a，迹线60描述了在某些电池化学成分（例如，锂离子）中普遍的类型的示例性非线性开路电压与soc的关系。开路电压被缩写为ocv并在纵轴上描绘，而soc在横轴上被描绘为百分比（soc（％））。如将了解的，ocv是在没有负载联接到电池组12的情况下确定的，且因此在动力总成系统10的动态操作期间（诸如，在驾驶图1的示例车辆30时）不能测量ocv。电池组12的端子电压由于电池组12的电池电芯14内的电化学效应而动态地改变，其中ocv是当通常施加到电池组12的负载被移除时最终所达到的电压电平。因此，可离线确定ocv，并且将其记录在控制器50的存储器（m）中，诸如记录在温度特定型查找表中。

在迹线60中存在非线性区域65。电池组12的电池电芯组13可充电至100％soc，这可对应于大约特定的电压电平，例如对于特定的锂离子电池化学成分为大约4v。如将了解的，一旦实现100％soc，就可使用所定义的电池电流来使充电速率（c速率）缓锥化。电池组12以所定义的电流电平放电历时规定的安培小时数。一旦达到了所定义的安培小时点，就然后将电池组12静置历时校准的持续时间，诸如1至3小时。重复以上步骤，直到电池组12达到所定义的截止电压，例如对于上述示例锂离子电芯构造为2.5v。在达到所定义的截止电压时，使放电电流再次锥化直到放电完成。此类过程的总安培小时数代表电池组12的总容量，且因此，此类值被用于计算在各个电压点的soc百分比。可使用对应于与上述电压设定点不同的电压设定点的其他方法，且因此，示例值是非限制性的，并且说明了本教导。

图4b描绘了以毫伏为单位示出的预期电压变化范围（voltagespread）δv的另一个迹线62，其中δv=vavg-vmin，即，相应地，平均电池组电压减去最小电芯电压。纵轴描绘了在给定的δsoc值（即，#δsoc）（例如，8%∆soc或9%∆soc）下的以mv为单位的特定电压差异（即，δmv）。相对于图4b中被描绘为迹线62的电压关系，对于高度非线性的电池化学成分，使用当前的soc差异作为方法100的一部分增加了信噪比。然而，本方法100在具有近似线性响应的电池化学成分中也是有用的，其中在图5a的迹线160的线性区域165中示出了示例线性关系。注意，对应的图5b的迹线162展现图4b的线迹62的约50至60％的电压变化范围。

目前，电池功率容量估计技术（特别是当在具有构造上与图1的示例电池组12类似的电池组的扭矩产生系统中执行时）涉及将电压变化范围计算为平均电芯电压与最小电芯电压之间的差异。当最小电芯电压小于校准的电压极限时，可基于电压变化范围的大小来增加校准的电压极限。记录调整的量或偏移量，其中此后当电池组再次在相同的操作条件下操作时，使用所记录的偏移量来估计功率容量。通过要求达到所定义的电压极限，此类方法被认为是被动式的。相比之下，本发明的方法是主动式的，具体地通过利用上述静态∆soc和动态/电流依存∆soc值来实时精确地预测电芯变化范围将会如何，其中该预测可能地被用于控制动力总成系统10和对图1中所示的车辆30进行里程估计。如本领域的普通技术人员将了解的，作为一些非限制性示例，通过方法100实现的本方法100的其他可能的用途包括：识别有缺陷的电芯14（例如，低容量电芯14）、高电阻电芯14和/或具有相对高的自放电量的电芯14，其中响应于此类识别，采取诸如修理或更换特定的有缺陷的电芯14和/或电池组之类的后续控制动作。

图6a和图6b中示出了方法100的示例实施例，其中图6a和图6b代表图1中所示的控制器50的控制逻辑。在该特定示例应用中，在图1的车辆30上使用方法100。因此，在不将方法100限于车辆应用的情况下，出于说明性的一致，“里程”在下文指代在电动车辆操作模式下车辆30的剩余行驶距离。如上所述，方法100通过计算δsoc值而进行，并且最终得出车辆30的所估计的里程。该所估计的里程可作为距离显示在图1中所示的显示装置25上，以实时反馈给车辆30的操作员或乘客。移动应用程序或网站或可选的文本消息传递可被用于以不同的方式传达所估计的里程数据。

在图6a中，图1中所示的控制器50的逻辑块102确定电池组12中的平均电芯电压（vavg）。如上所述，可单独地为每个电池电芯14测量电芯电压并对其求平均值，这将需要在各个电芯组13中的每一个内使用对应的电压传感器或感测电极，或者可通过将电池组12作为整体的所测量的电池组电压除以电池组12内使用的电芯组13的数量来计算平均电芯电压（vavg）。然后，将平均电压馈送到操作节点105中。

由图1的控制器50使用另一个逻辑块104，以在电池组12为负载（例如，图1中所示的电机18）供电时确定电池组12内的最小电芯电压（vmin）。最小电芯电压与经由逻辑块102所确定的平均电压一起被馈送到操作节点105中。图4b和图5b中也示出了相应的逻辑块102和104的电压值（vavg和vmin）。

在操作节点105处，接下来，控制器50通过从由逻辑块102得出的电池组平均值中减去来自逻辑块104的最小电芯电压（vmin）来确定电压变化范围（δv）。然后，电芯电压变化范围（δv）被馈送到另一个操作节点110中。

仍然参考图6a，另一个逻辑块106被用于确定电池组12的电池组级电荷状态，其中电池组级soc被缩写为soc12。可使用各种方法来确定电池组级soc，包括上文引用的frost等人的美国专利号9,575,128的方法、建模和查找表和/或使用来自图1中所示的传感器21的时间同步的电池电压和电流信号进行实时计算。一旦得出，电池组级soc就被馈送到逻辑块108中。

在逻辑块108内，控制器50访问存储在存储器（m）中的soc至ocv查找表，该查找表具有上文所描述的电荷状态（soc）和开路电压（ocv）。从查找表中提取电池组级ocv，并将其馈送到操作块110中。

图6a的上述操作节点110接收节点105和块108的输出，即分别为电芯电压变化范围（δv）和电池组级ocv。控制器50从电池组级ocv中减去电芯电压变化范围以得出低电芯ocv（即，ocvl），然后，该低电芯ocv被馈送到逻辑块112中。

像上文所描述的逻辑块108一样，逻辑块112使用存储在控制器50的存储器（m）中的查找表。在这种情况下，控制器50从查找表中提取最低电芯14的soc（被代表为表示为socl），并将该低电芯soc值馈送到操作节点114中。

在操作节点114内，控制器50通过从逻辑块106中所确定的电池组级soc（soc12）中减去来自逻辑块112的低电芯soc（socl）来得出上述δsoc值。δsoc值在下文中被称为“原始δsoc”，其可由控制器50用来对图1的动力总成系统10执行控制动作，其中相对于使用来自操作节点105的电压变化范围（δv），使用原始δsoc增加了非线性电池化学成分的信噪比。然后，在某些实施例中，如现在将参考图6b所描述的，对原始δsoc值进行滤波，以便提供下文所述的各种性能优点。

图6b从块114的输出（即，原始δsoc值）而继续图6a的方法100。可选的滤波实施方式将来自图6a的块114的原始δsoc馈送到多参数状态估计器块120中。例如，用于基本的双态估计器实施方式的两个示例参数包括上述静态δsoc和电流依存δsoc值。电流依存δsoc值被测量或计算为每单位电池电流（ib）的百分比soc。

在图6b的逻辑块118中，控制器50确定瞬时电池电流（ib），该瞬时电池电流可经由图1的传感器21中的一个来测量。来自逻辑块114的原始δsoc和所测量的电池电流（ib）被馈送到多参数状态估计器块120中。也可测量温度（箭头t）并将其馈送到块120中，如图所示。

在多参数状态估计器块120内，控制器50根据状态参数与电池电流（ib）一起计算创新值（e），在这种情况下，所述状态参数是静态δsoc和所计算的电流依存δsoc如本文中所使用的术语“创新值”是信号处理中类似于组合误差和白噪声的专业术语。例如，以卡尔曼滤波器为例：

其中δsocid是上述电流依存δsoc。因此，创新值/误差（e）是所预测的δsoc值与原始δsoc值之间的差异。块120还旨在最小化此类创新值（e）的大小。可使用与卡尔曼滤波器不同的状态滤波器，例如最小二乘法或另一种合适的滤波技术。以这种方式最小化创新值（e）允许电池电流（ib）发生变化，而无需对多状态矩阵中使用的状态变量作出响应性变化。

如本领域普通技术人员将了解的，多参数状态估计器块120的非限制性示例卡尔曼滤波器实施例可将增益计算为协方差矩阵和观察矩阵，其中输出被用于使用上述创新值（e）来更新先前的静态δsoc和电流依存δsoc值。更新后/滤波后的静态δsoc和电流依存δsoc值被实时输出到逻辑块140。

在逻辑块140中，控制器50处理更新后/滤波后的静态δsoc和电流依存δsoc值，以得出能量偏移量和所估计的里程。块140可包括响应于所估计的剩余能量对电池组12和/或动力总成系统10执行一个或多个控制动作（“c.a.”），包括经由显示装置25来显示剩余能量和/或从剩余能量得出的电里程或其他量，和/或执行诊断和功率容量估计，其中可能地使用图1的显示装置25向操作员显示所得值。在块140处执行的其他控制动作可包括控制动力总成统10的动态状态，诸如基于来自电池组12的剩余能量而将该剩余能量中的至少一些分配给电机18，和/或选择并实施动力总成操作模式。

例如，当车辆30包括内燃发动机（未示出）和图1的电机18时，控制器50可在所估计的里程或剩余能量水平低于阈值时分配来自发动机的更多扭矩来为驱动轮20提供动力并减小马达扭矩（箭头tm）的量。同样，当剩余能量水平高于阈值时，控制器50可减少此类发动机的使用。其他控制动作可包括基于剩余能量的量来确定车辆30的行驶路线、和/或响应于里程估计来调整电机18的速度/扭矩。

附加地，在图1中所示的电池组12的插入式充电操作的过渡和静置时段期间，可选地，控制器50可启用/禁用以及改变静态δsoc和电流依存δsoc值的权重。可向示例车辆30的操作员实时警告特定的电故障（诸如，有故障的电池组12或其特定的电芯14，或有故障的电芯平衡过程），由此提供操作员可用于安排预防性维护动作的特定信息。除了显示状态信息之外，控制器50还可动态地改变电池组12的充电或放电目标，即阈值电压或soc水平。此类控制动作单独或共同地旨在改进操作员的满意度和驾驶品质。

虽然已详细描述了一些最佳模式和其他实施例，但是存在用于实践所附权利要求中限定的本教导的各种替代设计和实施例。本领域技术人员将认识到，可在不脱离本公开的范围的情况下对所公开的实施例进行修改。此外，本概念明确地包括所描述的元件和特征的组合和子组合。详细描述和附图支持和描述本教导，其中本教导的范围仅由权利要求限定。