车辆、系统和方法技术方案

本发明专利技术提供一种车辆、系统和方法，所述车辆可包括电池的电池单元和至少一个控制器，所述至少一个控制器被配置为：基于与电池相关联的状态观测，根据电池模型参数而控制车辆，所述电池模型参数从车辆外部的计算装置被接收，并且是对于被发送至计算装置的与电池单元的电池模型相关的测量值的响应。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及通过利用云计算资源来卸载缓慢变化的参数的参数识别。
技术介绍
现代的混合动力车辆和电动车辆利用电池组来提供用于推进的能量以及储存再 生的能量。电池组通常包括多个单独的电池单元，电池单元可按照并联、串联或者并联与串 联的特定组合而连接。电池组的一个特性是荷电状态（SOC)。电池组SOC是保留在电池组 中的那部分总电荷的测量值，并且可被认为类似于燃料表。对于确定何时及如何对电池组 充电或放电而言，SOC可以是重要的。对于向驾驶者提供信息（诸如车辆可行驶里程）以 及操作车辆而言，SOC也可以是重要的。
技术实现思路
在第一示例性实施例中，一种车辆包括：牵引电池；控制器，被配置为基于电池的 模型参数而操作车辆，其中，所述模型参数在驾驶循环期间从车辆外部的计算装置被接收， 并且是对于在驾驶循环期间通过控制器被发送至计算装置的与电池模型相关的测量值的 响应。根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值包括电池电压的测量值、电池电流的测 量值和电池温度的测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述控制器还被配置为周期性地收集电池的测 量值，其中，所述测量值包括预定数量的周期性地收集的测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述模型包括电池等效电路模型，其中，所述控 制器还被配置为：执行状态观测，以估计电池开路电压（OCV);基于电池 OCV至电池荷电状 态（SOC)的映射，估计电池 SOC。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值还包括电池 OCV的先前估计值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，控制器还被配置为执行下列操作中的至少一 种：（i)根据SOC而在车辆的用户接口中提供可用的电池电荷的指示；（ii)利用SOC来设置 车辆的混合动力传动系的操作。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述控制器还被配置为：当（i)还没有接收到 模型参数时或当（ii)模型参数的存在时间大于预定的存在时间阈值时，默认利用安培小 时积分来计算SOC。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述状态观测包括功率容量确定和电池健康监 测中的至少一个。 在第二示例性实施例中，一种系统包括计算装置，所述计算装置被配置为：在车辆 的驾驶循环期间通过通信网络从车辆接收与车辆的电池单元的电池模型相对应的电池单 元测量值；在驾驶循环期间通过通信网络将响应于所述测量值的电池单元的电池模型参数 传送至车辆。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值包括电池单元电压的测量值、电池 单元电流的测量值和电池单元温度的测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值包括预定数量的周期性地收集的电 池测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述电池模型包括：电池等效电路模型，被配置 为供应电池等效电路模型参数以估计电池开路电压（OCV)。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值还包括电池 OCV的先前估计值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值还包括当收集到至少一子集的电池 单元测量值时的时间指示，其中，所述计算装置还被配置为发送所述时间指示和电池模型 参数。 在第三示例性实施例中，一种方法包括：基于与车辆的电池相关联的状态观测，根 据电池的电池单元的电池模型参数而控制车辆，所述模型参数在车辆驾驶循环期间由车辆 控制器从车辆外部的计算装置接收，并且是对于在驾驶循环期间从控制器被发送至计算装 置的与电池单元的电池模型相关的测量值的响应。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值包括电池单元电压的测量值、电池 单元电流的测量值和电池单元温度的测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述方法还包括周期性地收集电池单元的测量 值，其中，所述测量值包括预定数量的周期性地收集的测量值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，电池模型包括电池等效电路模型，所述方法还 包括： 执行状态观测，以估计电池开路电压（OCV); 基于电池 OCV至电池荷电状态（SOC)的映射，估计电池 S0C。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述测量值还包括电池 OCV的先前估计值。 根据本专利技术的一个示例性实施例，所述方法还包括下列操作中的至少一种：（i) 根据SOC而在车辆的用户接口中提供可用的电池电荷的指示；（ii)利用SOC来设置车辆的 混合动力传动系的操作。【附图说明】 图1是示出了动力传动系和能量储存组件的混合动力电动车辆的示意图； 图2是示出了包括多个电池单元且由电池控制模块监测与控制的可能的电池组 布置的示意图； 图3是示例性的电池单元等效电路的示意图； 图4是用于从车辆卸载（offload)参数识别任务的基于云的架构的示意图； 图5是利用用于卸载参数识别任务的基于云的架构的荷电状态观测器架构的示 意图； 图6是示例的电池开路电压与电池荷电状态之间的关系曲线的示意图； 图7是示出了示例的车辆的电池控制模块与云计算资源之间的利用云模块交互 的时序图（timing diagram); 图8至图10是用于将参数识别任务从车辆卸载到基于云的架构的方法的示意图。【具体实施方式】 根据需要，在此公开了本专利技术的具体实施例，然而，应该理解的是，所公开的实施 例仅为本专利技术的示例，并且本专利技术可以以多种和替代形式实施。附图不一定按百分比绘制； 可放大或缩小一些特征以示出特定组件的细节。因此，在此所公开的具体结构和功能性细 节不应解释为限制，而仅为用于教导本领域技术人员多样地采用本专利技术的代表性基础。 随着电动车辆（诸如电池电动车辆（BEV)和插电式混合动力电动车辆（PHEV))获 得越来越大的电池，SOC的估计已经变得更加重要。一种用于计算电池 SOC的可能的方法是 安培小时积分，其中，控制器执行电池组电流测量值关于时间的积分。然而，由于包括电流 测量信号中的噪声、电流传感器偏差、初始SOC值确定中的误差的因素可能导致估计的SOC 的不准确性，并且由于电池老化可能导致容量值衰减。 更准确的SOC估计可利用基于模型的方法（诸如卡尔曼滤波）来确定S0C。基于 模型的方法通过限定电池单元的模型而运行，接着，基于特定的实际测量值而预测电池单 元的内部状态。所估计的内部状态可包括（但不限于）电压、电流或S0C。典型的方法是针 对电池组的每个电池单元应用卡尔曼滤波器，接着，利用这些电池单元值计算总的电池组 特性。这可能需要电池控制模块和存储器，电池控制模块能够执行数量等于电池组中存在 的多个电池单元的数量的多个卡尔曼滤波器，存储器能够存储被建模的电池单元中的每个 的状态信息。电池组中的电池单元的数量不同，现代的车辆电池组可包括60至100个或者 更多个电池单元。 另一种用于SOC估计的基于模型的方法包括将卡尔曼滤波的状态观测和参数识 别分为单独的任务。例如，参数识别模块可接收输入（诸如电池的电压、电流、温度和最后 估计的开路电压（在此可互换地称作OCV或Vre))，并且可利用那些输入来确定将要被提供 至OCV估计模块的电池等效电路模型参数。OCV估计模块可根据从参数识别模块接收的模 型参数来执行状态观测，以估计电池的至少一个状态（诸如电池0CV)。SOC计算模块可从 OCV估计模块接收估计的电池0CV，并根据OCV到SOC的映射来确定电池 S0C。 虽然基于模型的方法产生更准确的电池参数估计值，但是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆，包括：牵引电池；控制器，被配置为基于电池的模型参数而操作车辆，其中，所述模型参数在驾驶循环期间从车辆外部的计算装置被接收，并且是对于在驾驶循环期间通过控制器被发送至计算装置的与电池模型相关的测量值的响应。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：李勇华，约翰内斯·盖尔·克里斯汀森，法扎尔·阿拉曼·塞伊德，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：美国;US