估计电池的荷电状态的方法与系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及一种估计电池的荷电状态的方法与系统，特别是指一种估计电池的荷电状态的方法与系统。
【背景技术】
[0002]对于可携式电子装置的用户而言，荷电状态(state of charge, SOC)是一项必要信息。对于一个完全充电完成的电池，其荷电状态显示为100%。而对于一个完全放电的电池，其荷电状态显示为0 %。利用内嵌于可携式电子装置之中的算法来估计荷电状态是迫切需要的。现有技术常使用电流库伦积分器来累进计算电池充电或放电的电容量，再搭配电池总容量，可计算出电池的荷电状态，但是电流库伦积分器会因设计不准确或外在噪声而产生累积误差，进而估算出不准确的电池的荷电状态。
[0003]有鉴于此，本发明即针对上述现有技术的不足，提出一种估计电池的荷电状态的方法与系统。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于克服现有技术的不足与缺陷，提出一种估计电池的荷电状态的方法与系统，能够估算出准确的电池的荷电状态。
[0005]为达上述目的，就其中一观点言，本发明提供了一种估计电池的荷电状态(stateof charge, SOC)的方法，包含:监测一电池电压(VBAT);以及根据一第一电池模型、一第二电池模型及该电池电压，估计该荷电状态以产生一荷电状态估计值，其中该第一电池模型包括:在该电池电压与根据通过电池的充电、放电及弛豫(relaxing)所收集的一电池信息的一第一权重彼此之间的一第一预设关系；以及其中该第二电池模型包括:在该电池电压与该电池的一估计的开路电压之间的一电压差值与根据该电池信息的一荷电差值彼此之间的一第二预设关系。
[0006]为达上述目的，就另一观点言，本发明提供了一种根据电池电压估计电池的荷电状态的方法，包含:模型化该电池电压与根据于电池的充电与放电时所收集的一电池信息的一第一权重彼此之间的一第一预设关系，以建立第一电池模型；模型化该电池电压与该电池的一估计的开路电压之间的一电压差值与根据该电池信息的一荷电差值彼此之间的一第二预设关系；监测该电池电压；以及根据该第一电池模型、该第二电池模型及该电池电压，估计该荷电状态以产生一荷电状态估计值。
[0007]在一种较佳的实施型态中，监测该电池电压的步骤还包含:当电池处于至少下列一种状态时:充电、放电及弛豫，监测多个串联的电池的电池电压。
[0008]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法还包含:在实时估计该荷电状态之前，于不同的充电/放电电流下，收集该荷电状态与该电池电压之间的该电池信息。
[0009]在一种较佳的实施型态中，根据该第一电池模型、该第二电池模型及该电池电压，估计该荷电状态的步骤还包含:在不监测电池电流的情况下，估计该荷电状态。
[0010]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法还包含:于不同的充电/放电电流下，通过量测该荷电状态及该电池电压，以建立该第一电池模型及该第二电池模型。
[0011]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法还包含:通过根据该电池电压于该充电/放电电流时与于不同的充电/放电电流时之间的差值，来计算该第一权重，以建立该第一电池模型。
[0012]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法还包含:通过根据该充电/放电电流，来计算该荷电差值，以建立该第二电池模型。
[0013]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法，还包含:根据该第一电池模型及该电池电压，估计该第一权重；根据该第二电池模型及该电池电压与该电池的该估计的开路电压之间的该电压差值，估计该荷电差值；根据该第一权重及该荷电差值，产生一加权过的荷电差值；收集该加权过的荷电差值，以提供一估计的荷电状态。
[0014]为达上述目的，就另一观点言，本发明提供了一种根据电池电压估计电池的荷电状态的系统，包含:一第一电池模型，此模型包含该电池电压与于电池的充电、放电、及弛豫时所收集的一电池信息的一第一权重彼此之间的一第一预设关系；一第二电池模型，此模型包含该电池电压与该电池的一估计的开路电压之间的一电压差值、与根据该电池信息所得的一荷电差值彼此之间的一第二预设关系；一电压侦测器，用以监测该电池电压；以及一荷电状态估计器，与该电压侦测器连接，根据该第一电池模型、该第二电池模型及该电池电压，估计该荷电状态以产生一荷电状态估计值。
[0015]在一种较佳的实施型态中，估计电池的荷电状态的方法与系统，还可根据相关于电池电流的信息来补偿该荷电状态估计值。
[0016]下面通过具体实施例详加说明，当更容易了解本发明的目的、技术内容、特点及其所达成的功效。
【附图说明】
[0017]图1显示根据本发明一实施例的用以估计电池的荷电状态的算法所需的硬件方块图；
[0018]图2显示于用以估计电池的荷电状态的算法中，而建立的加权模糊器及dSOC/dV模糊器的量测结果示意图；
[0019]图3显不dSOC/dV模糊器120的一部分模型建立的一实施例；
[0020]图4显不如图1所不的dSOC/dV模糊器120的另一部分模型建立的一实施例；
[0021]图5显示如图1所示的dSOC/dV模糊器120的模型建立的一实施例；
[0022]图6显示如图1所示的加权模糊器110的模型建立的一实施例；
[0023]图7显示根据本发明一实施例的用以估计电池的荷电状态的算法所需的硬件方块图及数据表；
[0024]图8显示将本发明一实施例所述的算法施予最小均方优化之后所得的实验结果；
[0025]图9显示于图1所示的实施例中，利用算法100估计电池的荷电状态所得的实验结果；
[0026]图10显示本发明一实施例的用以估计电池的荷电状态的方法流程图；
[0027]图11显示本发明一实施例的根据电池电压估计电池的荷电状态的方法流程图；
[0028]图12显示本发明一实施例的根据电池电压估计电池的荷电状态的系统的硬件方块图；
[0029]图13显示根据本发明一实施例的用以估计电池的荷电状态的算法所需的硬件方块图；
[0030]图14显示本发明一实施例的根据电池电压估计电池的荷电状态的系统的硬件方块图。
[0031]图中符号说明
[0032]1000估计电池的荷电状态的方法
[0033]1100根据电池电压估计电池的荷电状态的方法
[0034]1200根据电池电压估计电池的荷电状态的系统
[0035]1300根据电池电压与电流估计电池的荷电状态的方法
[0036]1400根据电池电压与电流估计电池的荷电状态的系统
[0037]1002步骤
[0038]1004步骤
[0039]1102步骤
[0040]1104步骤
[0041]1106步骤
[0042]1108步骤
[0043]1202第一电池模型
[0044]1204第二电池模型
[0045]1206电压侦测器
[0046]1208荷电状态估计器
[0047]100算法
[0048]110加权模糊器
[0049]112第一权重
[0050]120dSOC/dV 模糊器
[0051]122荷电差值(dSOC*)
[0052]125乘法器
[0053]130优化器
[0054]131加权过的荷电差值(dSOC)
[0055]140累加器
[0056]150开路电压(0CV)的查表
[0057]152开路电压
[0058]210、220图
[0059]310、320表
[0060]330、340图
[0061]410、420表
[0062]430、440 图
[0063]340、440 曲线
[0064]510第二电池模型
[0065]610、620 表
[0066]630、640 图
[0067]630关系
[0068]640第一电池模型
[0069]710数据表
[0070]810算法
[0071]812最小均方优化功能方块
[0072]820、830 图
[0073]816优化器
[0074]910、920 图
[0075]930图
[0076]dV电压差值
[0077]K增益
[0078]S0C荷电状态
[0079]VBAT电池电压
[0080]Z 1反 Z 变换(inverse Z transformat1n)
【具体实施方式】
[0081 ] 有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考图式的一较佳实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。本发明中的图式均属示意，主要意在表示各装置以及各元件之间的功能作用关系，至于形状、厚度与宽度则并未依照比例绘制。
[0082]本发明提供数种不同实施态样(或实施例)，以具体化本发明的不同特征。元件与配置方式的特定实施例如下述，用以简化本发明。这些实施例为极少数且本发明不局限于此。此外，在描述于一第一特征上形成一第二特征时，可能包括第一特征与第二特征直接接触的实施例，也可能包括在第一特征与第二特征之间有形成其他特征，而不直接接触的实施例。另外，本发明的说明中不同范例可能使用重复的参考符号及/或用字。这些重复符号或用字是为