CN1525592A - 二次电池允许输入和输出功率的估计装置和估计方法 - Google Patents

Abstract

在用于二次电池的允许输入和输出功率的估计装置和方法中，根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)估计二次电池的允许输入功率(P_in)，并且根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)估计二次电池的允许输出功率(P_out)，这些参数是从方程(1)和(2)中的至少一个综合估计的：其中S表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a1≠0、b1≠0、c1≠0。

Description

二次电池允许输入和输出功率的估计装置和估计方法

技术领域

本发明涉及估计允许输入到二次电池的功率和允许从同一个二次电池输出的功率的技术。

背景技术

公布于1997年6月30日的第一次公布的日本专利申请9-171063举例说明了一种此前提出的电池功率计算装置。在上述第一次公布的日本专利申请中描述的此前提出的电池功率计算装置中，表示用来代表电池放电特性曲线的I-V直线特性曲线的方程(V＝R×I+V₀)是根据电池供给的电流I和热电压V进行计算的，电池的内阻R从梯度计算，而电池的电动势V₀(此电动势相当于电流中断时的端电压，也称为开路电压)是由截距计算出的。用来保证电池寿命的最小保证电压值V_min根据电流I和电池温度T计算并代入上述I-V直线方程来判断最大电流值I_max。允许输出功率值P由方程P＝V_min×I_max计算。

发明内容

然而，内阻R和开路电压V各自都具有的特征(特性)是其R和V每一个在充电和放电操作中都根据电流I而瞬时改变(或随时间连续改变)。在上述第一次公布的日本专利申请中公开的上述此前提出的功率计算装置中，两点间的电流I和端电压V的测量是在充电操作中根据电流I来计算I-V直线。其中假设由I-V直线确定的内阻R和开路电压V₀在两点之间是不改变的。然而，实际上，由于内阻R和开路电压V₀是随着时间瞬时(或连续)改变的，在上述第一次公布的日本专利申请中公开的计算方法的情况下，允许输出功率值P的估计精度变低。

因此，本发明的目的是提供一种能够以高精度对二次电池进行估计并且与二次电池的实际特性曲线很好(充分)对应的允许输入和输出功率的估计装置和方法。应该指出，允许输出功率的定义是可以从二次电池输出的功率，而允许输入功率的定义是可以输入到二次电池中的功率。

根据本发明的一个方面，可提供一种用于二次电池的估计装置，包括：检测二次电池的充电和放电电流(I)的电流检测单元；检测二次电池两端的端电压(V)的电压检测单元；利用输入到使用在其参数需要估计的下述的方程(1)和(2)之中的一个的相应方程中描述的电池模型的自适应数字滤波器的所测量的电流(I)和端电压(V)，至少在下述的方程(1)和(2)中的一个之中一次同时综合(integrally)估计所有参数(θ)的参数估计单元；利用电流(I)、端电压(V)和参数估计值(θ)来计算开路电压(V₀)的开路电压计算单元；根据参数估计值(θ)和开路电压(V₀)来估计二次电池的允许输入功率(P_in)的允许输入功率估计单元；以及根据参数估计值和开路电压(V₀)来估计二次电池的允许输出功率(P_out)的允许输出功率估计单元；方程(1)是

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·V_0---\left(1\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k,$ $C\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k\·s^k$

s表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a₁≠0、b₁≠0、c₁≠0，并且方程(2)为

$V=\frac{B\left(\stackrel{\‾}{s}\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·V_0---\left(2\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k$ and $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k.$

根据本发明的另一个方面，可提供一种用于二次电池的估计方法，包括：检测二次电池的充电和放电电流(I)；检测二次电池两端的端电压(V)；利用输入到使用在其参数需要估计的下述的方程(1)和(2)之中的一个的相应方程中描述的电池模型的自适应数字滤波器的所测量的电流(I)和端电压(V)，至少在下述的方程(1)和(2)中的一个之中一次同时综合估计所有参数(θ)；利用电流(I)、端电压(V)和参数估计值(θ)来计算开路电压(V₀)；根据参数估计值(θ)和开路电压(V₀)来估计二次电池的允许输入功率(P_in)；以及根据参数估计值和开路电压(V₀)来估计二次电池的允许输出功率(P_out)；方程(1)是

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·V_0---\left(1\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k,$ $C\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k\·s^k,$

s表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a₁≠0、b₁≠0、c₁≠0，并且方程(2)为

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·V_0---\left(2\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k$ and $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k.$

本发明内容并不一定描述了全部必需的特征，所以本发明也可以是这些描述的特征的子组合。

附图说明

图1为根据可应用于优选实施方式1和2的每一个的本发明的用于二次电池的允许输入和输出功率的估计装置的功能框图。

图2为根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置可以应用于其上的电池控制器和二次电池负载驱动***的具体电路框图。

图3为代表开路电压和充电速率(SOC)之间的关系的曲线图。

图4为代表优选实施方式1的允许输入和输出功率的估计装置中的二次电池的等效电路模型的模型图。

图5为代表优选实施方式2的允许输入和输出功率的估计装置中的二次电池的等效电路模型的模型图。

图6为代表根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置优选实施方式1中的计算过程的处理流程图。

图7为代表根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置优选实施方式2中的计算过程的处理流程图。

图8A、8B、8C、8D、8E、8F、8G、8H、8I综合示出代表根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置的优选实施方式1的模拟结果的时间图。

图9A、9B、9C、9D、9E、9F、9G、9H、9I、9J综合示出代表根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置的优选实施方式1的模拟结果的时间图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面参考附图对本发明予以说明。

图1示出用来说明将在后面描述的优选实施方式1和2的每一个的一般概念的，根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置的功能框图。在图1中，标号1表示利用由电流I(k)检测单元(section)5和端电压V(k)检测单元6所测量的电压V和电流I，综合估计其中开路电压V₀(k)是偏置项的电池模型中的每个参数(此处略去其详细描述)的参数θ(k)估计单元。标号2表示开路电压V₀(k)计算单元。开路电压V₀(k)的计算是根据所测量的电压V、电流I及每个估计参数。标号3表示根据参数θ(k)和开路电压V₀(k)，估计可以输入到二次电池的功率的允许输入功率估计单元。标号4表示根据参数θ(k)和开路电压V₀(k)估计可以从二次电池输出的功率的允许输出功率估计单元。标号5表示检测充电到二次电池的电流或从二次电池放电的电流的电流I(k)检测单元。标号6表示检测电池的端电压的端电压V(k)检测单元。

图2示出根据本发明的允许输入和输出功率的估计装置可以应用于其上的电池控制器和二次电池负载驱动***的具体电路框图。在此***中，允许输入和输出功率估计装置是安装在一个其中负载，如电动机，受到驱动，并且电动机的再生功率用来使二次电池充电的***中。在图2中，标号10表示二次电池(或就是电池)，标号20表示电动机等的负载，标号30表示其功能为估计电池10的允许输入和输出功率的电池控制器(电子控制单元)。电池控制器30包含一个微型计算机，其包含用来对程序进行计算的CPU(中央处理器)；存储程序的ROM(只读存储器)；存储计算结果的RAM(随机访问存储器)以及电子电路。标号40表示用来测量(检测)充电到二次电池10或从二次电池10放电的电流的电流表。标号50表示用来测量(检测)二次电池10两端之间的端电压的电压表。这些表与电池控制器30相连接。上述的电池控制器30对应于图1的参数θ(k)估计单元1、开路电压V₀(k)计算单元2、允许输入功率估计单元3及允许输出功率估计单元4。此外，电流表40和电压表50分别对应于电流I(k)检测单元5和端电压V(k)检测单元6。应该指出，图2中示出的标号60表示用来检测电池温度的温度传感器，而图2中示出的标号70表示继电器电路70(或就是继电器)。

(实施方式1)

下面对应用于实施方式1中的所谓的电池模型予以描述。图4示出实施方式1的二次电池的等效电路模型。此等效电路模型对应于方程(2)中右侧第一项和右侧第二项的字母相同的情况，见方程(2)。此等效电路模型是一个归约模型(一阶或一次)，其中正极和负极不特别分开，但是使其可以代表实际电池的比较准确的充电和放电特性曲线。在图4中，模型输入是电流I[A](安培)(正值是充电，而负值是放电)，而模型输出是端电压V[V]。V₀[V]表示开路电压(或称为电动势)。K表示内阻，T₁和T₂表示时间常数。此电池模型可用下面的方程(3)表示。应该指出，s表示拉普拉斯变换算子。

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·V_0---\left(2\right),$

其中 $A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_K\·s^K.$ 应该指出，A(s)和B(s)表示s的多项式，n表示次数(阶数)，而a₁≠0、b₁≠0。

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_1\·s+1}\·V_0---\left(3\right).$

应该指出，方程(3)是方程(2)的变形，其中T₁·s+1替换A(s)(A(s)＝(T₁·s+1))，而K·(T₂·s+1)替换B(s)(B(s)＝K·(T₂·s+1))。在开路电压的收敛相当快的此种锂离子电池的情况下，右侧第一项和右侧第二项的分母可利用同一时间常数T₁表示，由方程(3)可知。

下面首先说明从方程(3)中的电池模型导出自适应数字滤波器的过程。开路电压V₀可写成为下面的方程(4)，假设电流值I乘以可变效率h被认为是从某一初始状态起的累积值。

$V_0=\frac{h}{s}\·I---\left(4\right).$

如果将方程(4)代入方程(3)，可得到方程(5)。如果将方程(5)整理，可得到方程(6)。如果将方程(6)的两端乘以稳定的低通滤波器G_lp(s)并进行整理，则可得到下式(7)。

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_1\·s+1}\·\frac{h}{s}\·I---\left(5\right).$

$V=\frac{K\·T_2\·s^2+K\·s+h}{T_1\·s+1}\·\frac{h}{s}\·I---\left(6\right).$

G_lp(s)·(T₁·s²+s)·V＝G_lp(s)·(K·T₂·s²+K·s+h)·I

…(7).对其进行低通滤波器和带通滤波器处理的一个实际可测的电流I和端电压V在下面的方程(8)中定义。方程(8)的时间常数p是确定G_lp(s)的响应特性的常数。

如果利用方程(8)，改写方程(7)，则可得出方程(9)。另外，如改写方程(9)，则可得到方程(10)。

T₁·V₃+V₂＝K·T₂·I₃+K·I₂+h·I₁            …(9).

$V_2=-T_1\·V_3+K\·T_2\·I_3+K\·I_2+d\·I_1=\left[\begin{array}{cccc}{V}_3& I_3& I_2& I_1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}-T_1\\ K\·T_2\\ K\\ h\end{array}\right]---\left(10\right).$

方程(10)表示可测值和未知参数之间的积与和的方程。由此，方程(10)与通用自适应数字滤波器的标准形式(方程(11))符合。应该指出，在方程(11)中，y＝V₂，

ω^T＝[V₃ I₃ I₂ I₁]，θ^T＝[-T₁ K·T₂ K h].

y＝ω^T·θ                                  …(11).

由此，如果将对两者都进行了滤波器处理的电流I和端电压V应用于自适应数字滤波器计算，就可以估计未知参数矢量θ。在此实施方式中，使用的是一种改进了自适应滤波器的逻辑缺点的所谓双眼追迹增益法(both eyes trace gain method)(就是说，一旦一个估计值收敛，其后就不能再进行任何精确的估计，即使参数是改变的)。

在方程(11)的假设情况下，在方程(12)中描述了一种用来估计未知参数矢量θ的参数估计算法。应该指出，在时间点k的参数估计值假设为θ(k)。

在方程(12)中，λ₁、λ₃、γ_u、γ_L表示初始设定值，0＜λ₁＜1，0＜λ₃＜∞。此外，P(0)是一个足够大的初始值，并且trace{P}(迹{P})表示矩阵P的trace(迹)。这样，说明了从电池模型导出自适应数字滤波器。

图6示出执行电池控制器30的微型计算机的运行流程图。图6示出的例程对每个固定周期T₀重复。例如，I(k)是当前值，而I(k-1)是k的当前值前面一次的值。

在步骤S10A，电池控制器30测量电流I(k)和端电压V(k)。在步骤S20A中，电池控制器30判断二次电池10的中断继电器是处于接合状态(闭路)还是处于中断状态(开路)。应该指出，电池控制器30也控制中断继电器。如果继电器中断(电流I＝0)，则例程转到步骤S30A。如果此继电器接合，则例程转到步骤S40A。在步骤S30A，电池控制器30计算端电压V(k)作为端电压初始值V_{_ini}存储。在步骤S40A，电池控制器30计算端电压差值ΔV(k)：ΔV(k)＝V(k)-V_{_ini}。因为在自适应数字滤波器中估计参数的初始值设定为接近零，因此输入值全部取零值以防止在估计计算开始期间每个估计参数都发散。每当继电器中断，例程转到步骤S30A。由此，因为I＝0和ΔV(k)＝0，估计参数依旧保持初始状态。在步骤S50A，电池控制器30根据方程(13)对电流I(k)和端电压差值ΔV(k)执行低通滤波器(LPF)和带通滤波器(BPF)处理以便计算I₁至I₃和V₁至V₃。此时，为了提高方程(12)的参数估计算法的估计精度，将低通滤波器G_lp(s)的响应特性设定为低，以减小观察到的噪声。

应该指出，此响应特性比电池的响应特性快。在方程(13)中方程(13)中的时间常数p是常数以确定G_lp(s)的响应特性。

在步骤S60A，电池控制器30将在步骤S50A中计算出的I₁至I₃和V₁至V₃代入到方程(12)中来计算参数估计值θ(k)。应该指出，y＝V₂，ω^T＝[V₃ I₃ I₂ I₁]和θ^T＝[-T₁ k·T₂ k h]。

在步骤S70A，后备(back up)控制器30将在步骤S60A计算出的T₁、k·T₂和参数估计值θ(k)中的k代入到下述方程(14)，I₁和I₂、V₁和V₂是在方程(13)中计算出的。

V₀＝(T₁·s+1)·V-K·(T2·s+1)·I

ΔV₀＝G_lp(s)

     ＝G_lp(s)·{(T1·s+1)·V-K·(T₂·s+1)·I}

     ＝V₁+T₁·V₂-K·T₂·I₂-K·I₁

…(14).方程(14)是电池模型(方程(3))的变形并且两端都乘以低通滤波器G_lp(s)。之后，电压分量ΔV₀由开路电压V₀代替(V₀代替ΔV₀)。因为开路电压V₀的变动是中度的，对V₀可以进行如下的替换：ΔV₀＝G_lp(s)·V₀。

因为从进行估计计算的开始时刻起的开路电压估计值的变化率ΔV₀(k)，在步骤S80A后阶段的初始值。

在步骤S80A，利用下述方程(15)将开路电压初始值，即端电压初始值V_{_ini}加于在步骤S70A计算出的ΔV₀(k)之上以计算开路电压估计值V₀(k)。

V₀(k)＝ΔV₀(k)+V_{_ini}                          …(15).

在步骤S90A中，电池控制器30根据利用图3所示的开路电压和充电速率的关联图计算的V₀(k)计算充电速率SOC(k)。应该指出，图3示出的VL是与SOC＝0％相对应的开路电压，并且图3示出的VH是与SOC＝100％相对应的开路电压。

在步骤S100A，电池控制器30计算允许输入功率估计值P_in和允许输出功率估计值P_out。下面将对允许输入功率估计值的计算方法予以详细描述。

在电池模型(方程(3))中，当忽略过渡特性时，可得到方程(16)。这意味着这是一个定量电池模型。

V＝K·I+V₀                                    …(16).

假设即将到达预定的过度(或过)充电状态的电池的端电压是最大允许电压V_max，并且即将到达预定的过度(或过)放电状态的电池的端电压是最小允许电压V_min。那末，为了计算允许输入功率估计值P_in，必须要求电流值为端电压已经达到最大允许电压V_max时的电流值。因此，利用忽略过渡特性的方程(16)来计算利用方程(16)的最大输入电流I_{in_max}。

在方程(16)中，分别将最大允许电压V_max代入V，将在步骤S60A计算出的参数估计值θ(k)中的估计值K代入K并将在步骤S80A计算出的电路电压估计值V₀(k)分别代入V₀，来计算最大输入电流I_{in_max}。

与允许输出功率估计值Pout的情况一样，分别将最小允许电压V_min代入方程(16)中的V，将在步骤S60A计算出的参数估计值θ(k)中的估计值K代入K并将在步骤S80A计算出的电路电压估计值V₀(k)代入V₀，来计算计算最大输入电流I_{in_max}之后，由方程(17)计算允许输入功率估计值P_in和允许输出功率估计值P_out。

最大允许电压V_max是电池充电即将到达过度充电状态的端电压。最小允许电压V_min是电池放电即将到达过度放电状态的端电压。这些最大允许电压V_max和最小允许电压V_min是由电池种类和电池温度确定的变量。比如，根据实验确定的电池温度和V_max之间的关系以及电池温度和V_min之间的关系可存储为图并且可参照图来计算V_max和V_min。在步骤S110A中，将以后的计算所需要的数值进行存储而结束本次计算。上面描述了

实施方式1的操作。

下面将对实施方式1中的二次电池的估计装置的作用和优点予以描述。

在实施方式1中，因为二次电池的电流I、端电压V和开路电压V₀之间的关系近似如在方程(2)中的传输函数。具体言之，方程(3)，可以应用自适应数字滤波器(公知的估计算法)，如最小二乘法。结果，就可以综合估计方程中的参数(多项式的系数(A(S)和B(S))。当将估计参数代入到方程(2)时，可以很容易地计算出开路电压(V₀)的估计值。

这些未知参数受到充电速率(SOC)、电池温度和退化度的影响。尽管已知这些参数相对时间是瞬时改变的，可以以高精度对自适应数字滤波器顺序地进行估计。因为允许输入功率P_in和允许输出功率估计值P_out是利用估计的系数参数和开路电压V₀估计的，所以可以估计允许输入和输出功率P_in和P_out，即使是允许输入和输出功率在充电和放电操作期间是变化的，也可以精确地跟踪其改变而对允许输入和输出功率进行估计。

与后面描述的优选实施方式2相比较，因为采用的是一种比较容易的电池模型(方程(2)和(3))，自适应数字滤波器的形式化(或均衡化)变得更容易并且进行计算的次数可以减少。

图8A至8I示出了根据第一实施方式的允许输入功率和允许输出功率估计的综合模拟结果。

在图8A至8I中，以400秒的时间为界，电池参数以逐步方式从高温相应值改变到低温相应值。应该指出，在图8A至8I的此示例中，是假设是像锂离子电池这种具有开路电压迅速收敛的电池。从图8A至8I可知，温度常数T₁、T₂和内阻K与实际值是相当符合的，即使在进行模拟时给定的电池参数是以逐步方式改变的。因此，开路电压估计值类似地与真实值相符。在实施方式1中，利用估计的系数参数、开路电压V₀和最大允许电压V_max，估计允许输入功率P_in。因此，即使是电池参数和开路电压V₀在充电和放电操作中是随时间瞬时变化的，允许输出功率估计值也精确地与真实值(实际值)符合。

(实施方式2)

下面对实施方式2的操作予以描述。下面首先对实施方式2中电池模型予以说明。图5示出实施方式2中的二次电池的等效电路模型。

在说明示于图1中的等效电路模型之前，下面对方程(1)予以描述。

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·V_0---\left(1\right),$

其中A(s)、B(s)和C(s)表示s(n表示阶数)的多项式，而a₁≠0、b₁≠0和c₁≠0。

等效电路模型对应于第一项和第二项的分母不同的情况，如方程(1)所描述。此等效电路模型是一个归约(reduction)模型(一次或一阶)，其中正极和负极互相间不特别分开，但是可以比较准确地表示实际电池的充电和放电特性曲线。在图5中，模型输入是电流I[A](安培)(正值表示充电，而负值表示放电)，而模型输出表示端电压V[V]，并且V₀[V]表示开路电压(或称为电动势)。符号K表示内阻，T₁至T₃表示时间常数。此电池模型可用下面的方程(18)表示。应该指出，s表示拉普拉斯变换算子。作为铅酸电池组(或铅蓄电池)，开路电压的收敛是很慢的，存在T₁＜＜T₃的关系。

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_3\·s+1}\·V_0---\left(18\right).$

方程(18)是以A(s)＝T₁·s+1和B(s)＝K·(T₂·s+1)代入方程(1)。下面首先对方程(18)表示的电池模型导出到自适应数字滤波器予以说明。开路电压V₀可写作电流值I乘以可变效率h，其被当作从某一初始状态起的累积值。

$V_0=\frac{h}{s}\·I---\left(19\right).$

如果将方程(19)代入到方程(18)，则可得到下述的方程(20)。经过整理可得到下述方程(21)。

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_3\·s+1}\·\frac{h}{s}\·I---\left(20\right).$

s·(T₁·s+1)(T₃·s+1)·V＝K·(T₂·s+1)(T₃·s+1)·s·I+h·(T₁·s+1)·I

{T₁·T₃·s³+(T₁+T₃)·s²+s}·V＝

{K·T₂·T₃·s³+K·(T₂+T₃)·s²+(K+h·T₁)·s+(K+h·T₁)·s+h}·I

(a·s³+b·s²+s)·V＝(c·s³+d·s²+e·s+f)·I    …(21).

应该指出，在方程(21)中示出的参数改写如下：

a＝T₁·T₃，b＝T₁+T₃，c＝K·T₂·T₃

d＝K·(T₂+T₃)，e＝K+h·T₁，f＝h                   …(22).如果在方程(21)的两端引入一稳定的低通滤波器Gl(s)并整理，则可得到下面的方程(23)。

$\frac{1}{G_1\left(s\right)}(a\·s^3+b\·s^2+s)\·V=\frac{1}{G\left(s\right)}(c\·s^3+d\·s^2+e\·s+f)\·I---\left(23\right).$

对其进行低通滤波器和带通滤波器处理的每个实际可测的电流I和端电压V的值在下面的方程(24)中定义。在方程(24)中，p₁表示一个确定G_l(s)的响应特性的时间常数。

如果利用在方程(24)中表示的变量改写方程(23)，则可得到方程(25)。如果使其变形，则可得到下面的方程(26)。

a·V₃+b·V₂+V₁＝c·I₃+d·I₂+e·I₁+f·I₀；

V₁＝-a·V₃-b·V₂+c·I₃+d·I₂+e·I₁+f·I₀          …(25).

$V_1=\left[\begin{array}{cccccc}{V}_3& V_2& I_3& I_2& I_1& I_0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}-a\\ -b\\ c\\ d\\ e\\ f\end{array}\right]---\left(26\right).$

因为方程(26)表示可测值和未知参数之间的积与和的方程，方程(26)与通用自适应数字滤波器的标准形式(方程(27))符合。应该指出，ω^T表示转置矢量，其中矢量ω的行与列可互相替换。

          y＝ω^T·θ                                …(27)

应该指出，y＝V₁，

ω^T＝[V₃ V₂ I₃ I₂ I₁ I₀]， $\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}-a\\ -b\\ c\\ d\\ e\\ f\end{array}\right]$

因此，利用自适应数字滤波器对藉助其进行电流I和端电压V的滤波器处理的经过滤波器处理的信号执行计算，就可以估计未知参数矢量θ。在此实施方式中，使用的是一种可以藉助最小二乘法改进自适应滤波器的逻辑缺陷的简单的所谓双眼追迹增益法(一旦一个估计值收敛，其后就不能再进行任何精确的估计)。在方程(27)的前提下，给出一个用来估计未知参数矢量θ的参数估计算法，如在下面的方程(28)中所示。应该指出，在时间点k的参数估计值假设为θ(k)。

应该指出，λ₁、λ₃、γ_u和γ_L表示初始设定值，并且0＜λ₁＜1和λ₂(k)＜∞。此外，P(0)具有一个足够大的初始值和一个不为零的足够小的初始值。trace{P}(迹{P})表示矩阵P的trace(迹)。这样，说明了从电池模型导出自适应数字滤波器。

图7示出执行电池控制器30的微型计算机的运行流程图。图7示出的例程对每个固定周期T₀重复。例如，I(k)表示当前值，而I(k-1)表示前面一个值，如实施方式1中所描述的。在图7中，步骤S10B至S40B的内容与在图6中描述的步骤S10A至S40A的内容相同。因此，此处省略其说明。在步骤S50B中，根据下面的方程(29)对电流I(k)和端电压差值ΔV(k)执行低通滤波器和带通滤波器处理以便计算I₀(k)至I₃(k)和V₁(k)至V₃(k)。

应该指出，此时，为了提高方程(28)的参数估计算法的估计精度，将低通滤波器G_l(s)的响应特性设定为低，以减小观察到的噪声。然而，如果低通滤波器Gl(s)的响应特性比电池模型的响应特性(时间常数T₁的近似值已知)快，则电池模型的每个参数不能精确估计。方程(29)中的P₁是确定G_l(s)的响应特性的常数。

在步骤S60B中，控制器30将I₀(k)至I₃(k)和V₁(k)至V₃(k)代入方程(28)。于是，进行根据作为参数估计算法的方程(28)的计算以便确定参数估计值θ(k)。应该指出，y(k)、ω^T(k)和θ(k)以下面的方程(30)给出。

y(k)＝V₁(k)

ω^T(k)＝[V₃(k) V₂(k) I₃(k) I₂(k) I₁(k) I₀(k)]

$\mathrm{\θ}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}-a\left(k\right)\\ -b\left(k\right)\\ c\left(k\right)\\ d\left(k\right)\\ e\left(k\right)\\ f\left(k\right)\end{array}\right]---\left(30\right).$

在步骤S70B中，根据电流I(k)和端电压差值ΔV(k)执行低通滤波器和带通滤波器的滤波过程以根据方程(34)计算I₄(k)至I₆(k)和V₄(k)至V₆(k)。在步骤S60B中计算出的参数估计值θ(k)之中的a至e被代入是方程(18)的变形的方程(33)，以便计算出用来代替开路电压V₀的ΔV₀。因为开路电压V₀的变动是中度的，对ΔV₀可以进行替换。应该指出，在步骤S70B中导出的是开路电压V₀(k)从估计计算开始起的变化量ΔV₀(k)。所以，在后面的步骤S90B中加上初始值。应该指出，在方程(33)的导出中，方程(32)中的K和方程(33)中的e互相间是严格不同的。物理上，K＞＞h·T₁，e近似K(e大致等于K，e≌K)。此外，因为电池参数的T₁的近似值已知为数秒，方程(34)中的t₁的值设定为接近T₁的近似值。这样，因为作为方程(33)中的分子的项(T₁·s+1)可消去，开路电压V₀的估计精度可提高。

$\frac{1}{T_3\·s+1}\·V_0=V-\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I$

(T₁·s+1)·V₀＝(T₁·s+1)(T₃·s+1)·V-K·(T₂·s+1)(T₃·s+1)·I

(T₁·s+1)·V₀＝{(T₁·T₃·s²+(T₁+T₃)·s+1}·V

-{K·T₂·T₃·s²+K·(T₂+T₃)·s+K}·I               …(31).

$\frac{(T_1\·s+1)}{G_2\left(s\right)}\·V_0=\frac{1}{G_2\left(s\right)}(a\·s^2+b\·s+1)\·V-\frac{1}{G_2\left(s\right)}(c\·s^2+d\·s+K)\·I---\left(32\right).$

$\mathrm{\Λ}{V}_0=\frac{(T_1\·s+1)}{G_2\left(s\right)}\·V_0=a\·V_6+b\·V_5+V_4-c\·I_6-d\·I_5-e\·I_4---\left(33\right).$

在方程(33)中，a＝T₁·T₃、b＝T₁+T₃、c＝K·T₂·T₃、d＝K·(T₂+T₃)、e＝K+h·T₁≈K。

当计算出的ΔV₀(k)代入方程(35)时，估计值ΔV₀′(k)只在电池模型(参照方程(18))的右侧第二项上进行计算。V₀(k)表示由方程(18)近似的开路电压本身的估计值，而V₀′表示出现在端电压上的开路电压的视在估计值。

然而，应该指出，在方程(35)的导出中，右侧的T₃与右侧的b是严格不同的。物理上，因为

T₃＞＞T₁，b＝T₃+T₁T₃.

$\mathrm{\Δ}{V^{\′}}_0=\frac{1}{T_3\·s+1}\·{\mathrm{\ΔV}}_0\≅\frac{1}{b\·s+1}\·{\mathrm{\ΔV}}_0---\left(35\right).$

方程(35)相应于V₀/C(s)。就是说，

V₀＝ΔV₀ and C(s)＝T₃·s+1b·s+1.

在图7的步骤S80B中，开路电压初始值，即端电压初始值V_{_ini}加到在步骤S70B中计算出的每个V₀(k)和V₀′(k)上。就是说，开路电压估计值V₀′(k)是利用方程(36)和视在开路电压估计值V₀′(k)计算的。应该指出，估计值V₀不是开路电压V₀本身的估计值V₀′，而是出现在端电压上的视在开路电压估计值。

V₀(k)＝ΔV₁(k)+V_{_ini}                         …(36).

V₀′(k)＝ΔV₀′(k)+V_{_ini}                     …(37).在步骤S90B中，电池控制器30利用图3所示的开路电压和充电速率的关联图根据V₀(k)计算充电速率SOC(k)。应该指出，图3示出的V_L是与SOC＝0％相对应的开路电压，并且V_H是与SOC＝100％相对应的开路电压。在步骤S100B，电池控制器30判断估计值V₀(k)是否等于或大于开路电压估计值V₀′(k)。在步骤S100B中的判断的功能是检查其中的任何一个是否接近最大允许电压V_max或最小允许电压V_min中的任何一个。应该指出，最大允许电压V_max或最小允许电压V_min是由电池的种类和电池中的温度确定的变量。计算方法是公知的方法，所以可以利用在实施方式1中描述的公知的技术判断。在步骤S100B，如果V₀′(k)≥V₀(k)，则例程转向步骤S110B。如果V₀′(k)＜V₀(k)，则例程转向步骤S120B。在步骤S110B，电池控制器30计算允许输入功率估计值P_in和允许输出功率估计值P_out。在此电池模型(方程(18))中，当忽略过渡特性时，电池模型由方程(38)表示，并且这意味着这是一个定量电池模型。为计算允许输入功率估计值P_in，需要达到最大允许电压V_max的电流值。由此，利用忽略过渡特性的方程(38)来计算计算最大输入电流I_{in_max}。就是说，在步骤S110B，因为V₀′(k)≥V₀(k)，V₀′(k)接近最大允许电压V_max，而V₀(k)接近最小允许电压V_min。因此，为了计算允许输入功率估计值P_in，将最大允许电压V_max代入到方程(38)中的V，将在步骤S60B计算出的参数估计值θ(k)之中的估计值e代入到方程(38)中的K，并且将在步骤S80B中计算出的V₀′(k)代入到方程(38)中的V₀，以便从方程(38)得到的方程(39)计算最大输入电流I_{in_max}。

V＝K·I+V₀                                   …(38).

V_max＝e·I_{in_max}+V₀′                       …(39).

另一方面，为了计算出允许输出功率估计值P_out，将最小允许电压V_min代入到V，参数估计值之一，即，将在步骤S60B计算出的参数估计值θ(k)之中的估计值e代入到K，并且将在步骤S80B中计算出的V₀′(k)代入到方程(38)的V₀。取得的方程是用来计算最大输出电流I_{out_max}的方程(40)。

V_min＝e·I_{out_max}+V₀                       …(40).

之后，利用最大输入电流I_{in_max}、如上导出的最大输出电流I_{out_max}，方程(41A和41B)计算允许输入功率估计值(P_in)和允许输出功率估计值(P_out)。

应该指出，在导出最大输入电流I_{in_max}和最大输出电流I_{out_max}中，方程(38)中的K、方程(39)和(40)中的e互相之间是严格地不同的。然而，因为物理上

K＞＞h·T₁，e＝K+h·T₁K.

在步骤120B，电池控制器30计算允许输入功率估计值P_in和允许输出功率估计值P_out。因为步骤S120B是一种V₀′(k)＜V₀(k)、V₀(k)接近最大允许电压V_max和V₀′(k)接近最小允许电压Vmin的情况。因此，为了计算允许输入功率估计值P_in，最大允许电压V_max、在步骤S60B计算出的参数估计值θ(k)之中的估计值e，利用通过将在步骤S80B中计算出的V₀(k)代入到方程(38)而取得方程(42)。这样，就得到方程(43)。最大输出电流I_{out_max}是利用方程(43)计算。

Vmax＝e·I_{in_max}+V₀                             …(42).

V_min＝e·I_{out_max}+V₀                           …(43).之后，利用最大输入电流I_{in_max}和最大输出电流I_{out_max}，从方程(44A)和(44B)计算出允许输入功率估计值P_in和允许输出功率估计值P_out，下面予以介绍。

在步骤S130B，电池控制器30将下次计算所需要的数值进行存储而结束本次计算。上面描述了根据本发明的估计装置的优选实施方式2。

之后，将对估计装置的实施方式2的作用和优点予以描述。在实施方式2中，二次电池的电流I、端电压V和开路电压V₀之间的关系近似如在方程(1)中的传输函数(具体言之，方程(18))，所以可以应用最小二乘法的自适应数字滤波器。结果，就可以一次综合估计这些参数(多项式的系数(A(S)、B(S)和C(s))。因为是将估计参数代入到方程(1)，可以很容易地计算出开路电压(V₀)的估计值。这些未知参数受到充电速率(SOC、即充电状态)、二次电池的环境温度的影响，并且退化度相对时间是瞬时(连续)改变的。然而，利用自适应数字滤波器可以以高精度进行顺序估计。因为允许输入功率P_in和允许输出功率估计值P_out是利用估计的系数(参数)和开路电压V₀估计的，所以可以估计允许输入和输出功率，即使是允许输入和输出功率P_in和P_out在充电和放电操作期间与电池参数一起变化，自适应数字滤波器也可以精确地跟踪其改变，使得可以对允许输入和输出功率进行精确估计。

图9A至图9J综合示出根据实施方式2的允许输入输出功率估计的模拟结果。在图9A至9J中，以500秒的时间为界，电池参数以逐步方式从高温相应值改变到低温相应值。在模拟的情况下，就电池模型(方程(18))中描述的一阶滞后的时间常数，设定T₁＜＜T₃。这是因为假设并设定了开路电压V₀具有很慢的收敛特性的电池，如铅酸电池。

由图9A至9J可知，自适应数字滤波器输出的参数估计值a至e与其实际值符合，即使是当进行模拟时给定的电池参数是以逐步方式(实际上成直角)变化的。因此，开路电压估计值与实际值符合。在实施方式2中，允许输入功率P_in是利用估计系数参数、开路电压V₀和最大允许电压V_max进行估计。因此，即使是电池参数和开路电压V₀是相对于时间瞬时变化的(或相对于时间连续变化的)，允许输出功率估计值也可以与实际值符合。应该指出，需要注意以视在外观在开路电压和端电压的实际值上展开时间常数T₃的一阶滞后(参照电池模型的方程(18)的右侧第二项)。

此外，在图9I的允许输入功率P_in中，在图9I中示出的参照特性曲线(点划线)表示利用开路电压估计值计算出的值。如图9A至9J所示，利用开路电压估计值计算出的允许输入功率估计值(点划线)大于允许输入功率的实际值。造成这一点的事实是视在开路电压大于开路电压V₀的实际值并且接近最大允许电压V_max。详言之，在对电池的输入(充电)是利用点划线的允许输入功率估计值时，在这种情况下有可能允许输入功率实际值突破电池的最大允许电压V_max，而电池由于充电过度而劣化。然而，在此实施方式2中，是从估计系数参数和开路电压V₀计算视在开路电压V₀/C(s)(对应于方程(35)中的ΔV₀′)。利用V₀和V₀/C(s)之中更接近最大允许电压V_max的一个、估计参数和最大允许电压V_max来估计允许输入功率P_in。由此，在图9A至图9J的情况下，允许输入功率估计值(实线)是利用接近最大允许功率估计值V_max(实线)的视在开路电压V₀/C(s)计算出的。这样，允许输入功率估计值与其实际值足够符合，并且允许输入功率估计值没有可能突破电池的最大允许功率电压。

另一方面，在图9J中的允许输出功率P_out的列中，用作参照(点划线)的特性曲线表示利用视在(apparent)开路电压估计值计算出的值。如图9J所示，利用视在开路电压估计值计算出的允许输出功率估计值(点划线)大于允许输出功率的实际值。造成这一点的事实是开路电压估计值小于视在开路电压并且更接近最小允许电压V_min。详言之，在电池是利用点划线允许输出功率估计值进行输出(放电)的情况下，此允许输出功率估计值会突破最小允许电压V_min而使得电池有可能由于充电过度而劣化。然而，在实施方式2中，视在开路电压V₀/C(s)是由估计系数参数和开路允许电压V_min计算出的。利用V₀和V₀/C(s)中更接近最小允许电压V_min的一个、估计系数参数和最小允许电压V_min来估计允许输出功率P_out。由此，在图9A至9J的情况下，允许输出功率估计值(实线)是利用更接近最小允许电压V_min的开路电压V₀计算出的。由此，允许输出功率的估计值与实际值足够符合，并且允许输出功率估计值没有可能突破电池的最小允许电压V_min。应该指出，在示于图6和7的步骤S20A和S20B中描述的继电器对应于示于图2的继电器70。

此处援引日本专利申请No.2003-054035(在日本登记日期2003年2月28日)整个内容作为参考。本发明的范围参照下面的各项权利要求确定。

Claims (20)

1.一种用于二次电池的估计装置，包括：

检测二次电池的充电和放电电流(I)的电流检测单元；

检测二次电池两端的端电压(V)的电压检测单元；

利用输入到自适应数字滤波器的所测量的电流(I)和端电压(V)，至少在下述方程(1)和(2)之一一次同时综合估计所有参数(θ)的参数估计单元，所述自适应数字滤波器使用在其参数需要估计的下述方程(1)和(2)的相应一个中描述的电池模型；

利用电流(I)、端电压(V)和参数估计值(θ)来计算开路电压(Vo)的开路电压计算单元；

根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输入功率(P_in)的允许输入功率估计单元；以及

根据参数估计值和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输出功率(P_out)的允许输出功率估计单元；

方程(1)是 $V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(1\right),$ 其中 $A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k,$ $C\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k\·s^k,$

s表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a₁≠0、b₁≠0、c₁≠0，并且方程(2)为

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(2\right),$ 其中 $A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k$ 及 $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k.$

2.如权利要求1所述的用于二次电池的估计装置，其中自适应数字滤波器使用在方程(1)中描述的电池模型，参数估计单元一次同时综合估计方程(1)中的所有参数(θ)，并且其中在假设二次电池即将变为预先确定的过度充电时的二次电池的端电压为最大允许电压(V_max)，并且假设二次电池即将变为预先确定的过度放电时的二次电池的端电压为最小允许电压(V_min)的情况下，允许输入功率估计单元根据参数估计值(θ)、开路电压(Vo)和最大允许电压(V_max)对二次电池的允许输入功率(P_in)进行估计，并且允许输出功率估计单元根据参数估计值(θ)、开路电压(Vo)和最小允许电压(V_min)对二次电池的允许输出功率(P_out)进行估计。

3.如权利要求2所述的用于二次电池的估计装置，其中允许输入功率估计单元根据参数估计值和开路电压(Vo)计算Vo/C(s)，并且允许输入功率估计单元根据开路电压(Vo)和计算出的(Vo/C(s))两者之中其值更接近最大允许电压(V_max)的一个、参数估计值(θ)和最小允许电压(V_min)对二次电池的允许输入功率(P_in)进行估计。

4.如权利要求2所述的用于二次电池的估计装置，其中允许输出功率估计单元根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)计算Vo/C(s)，并且允许输出功率估计单元根据开路电压(Vo)和计算出的Vo/C(s)两者之中其值更接近最小允许电压(V_min)的一个、参数估计值(θ)和最大允许电压(V_max)对二次电池允许输出功率(P_out)进行估计。

5.如权利要求2所述的用于二次电池的估计装置，其中允许输入功率估计单元根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)计算Vo/C(s)，并且允许输入功率估计单元根据开路电压(Vo)和计算出的Vo/C(s)两者之中其值更接近最大允许电压(V_max)的一个、参数估计值(θ)和最大允许电压(V_max)对二次电池的允许输入功率(P_in)进行估计，并且其中允许输出功率估计单元根据开路电压(Vo)和计算出的Vo/C(s)两者之中其值更接近最小允许电压(V_min)的一个对二次电池的允许输出功率(P_out)进行估计。

6.如权利要求5所述的用于二次电池的估计装置，其中当在时间点k计算出的开路电压Vo(k)等于或高于视在开路电压V′o(k)时，允许输入功率估计单元利用下式对允许输入功率(P_in)进行估计：

其中I_{in_max}表示由下式：V＝K·I+V₀计算出的对二次电池的最大输入电流，其中e替换K，V_max代入到V，I_{in_max}替换I，而V_o(k)替换Vo，V₀(k)＝ΔVo(k)+V_{_ini}，其中V₀(k)替换ΔVo(k)，V_{_ini}表示当二次电池无电流流动时的端电压的初始值，并且e＝K+h·T₁K，其中K表示与二次电池的内阻相对应的参数估计值(θ)之一，以及当在时间点k计算出的开路电压V₀(k)低于视在开路电压V′₀(k)时，利用下式对允许输入功率(P_in)进行估计：

其中b＝T₃+T₁T₃，T₁和T₃表示时间常数，在时间点k计算出的开路电压V₀(k)低于视在开路电压V′₀(k)，其中V₀(k)＝ΔVo(k)+V_{_ini}，其中V₀(k)＝ΔVo(k)。

7.如权利要求6所述的用于二次电池的估计装置，其中当在时间点k计算出的开路电压Vo(k)等于或高于视在开路电压V′o(k)时，允许输出功率估计单元利用下式对允许输出功率(P_out)进行估计：

以及当在时间点k计算出的开路电压V₀(k)低于在时间点k的视在开路电压V′₀(k)时，允许输出功率估计单元利用下式对允许输出功率(P_out)进行估计：

8.如权利要求7所述的用于二次电池的估计装置，其中

$\mathrm{\Δ}{V^{\′}}_0=\frac{1}{T_3\·s+1}\·\mathrm{\Δ}{V}_0\≅\frac{1}{b\·s+1}\·\mathrm{\Δ}{V}_0$ 对应于Vo/C(s)并且其中

$\mathrm{\Δ}{V}_0=\frac{(T_1\·s+1)}{G_2\left(s\right)}\·V_0=a\·V_6+b\·V_5+V_4-c\·I_6-d\·I_5-e\·I_4,$

和其中a＝T₁·T₃，b＝T₁+T₃，c＝K·T₂-T₃，d＝

K·(T₂+T₃)，e＝K+h·T₁≈K，G₂(s)表示低通滤波器，T₁、T₂和T₃每个都表示时间常数，并且

9.如权利要求8所述的用于二次电池的估计装置，其中在时间点k开路电压(Vo(k))由下式估计：

$\frac{(T_1\·s+1)}{G_2\left(s\right)}\·V_0=\frac{1}{G_2\left(s\right)}(a\·s^2+b\·s+1)\·V-\frac{1}{G_2\left(s\right)}(c\·s^2+d\·s+K)\·I.$

10.如权利要求9所述的用于二次电池的估计装置，其中参数估计单元对用于方程(1)中的参数进行如下一次综合估计：

$\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}-a\\ -b\\ c\\ d\\ e\\ f\end{array}\right]$

其中f＝h并且h表示从下式导出的可变效率： $\mathrm{Vo}=\frac{h}{s}\·I.$

11.如权利要求10所述的用于二次电池的估计装置，其中方程(1)在等效电路模型中整理为如下表现形式：

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_3\·s+1}\·V_o.$

12.如权利要求1所述的用于二次电池的估计装置，其中自适应数字滤波器使用在方程(2)中描述的电池模型，并且参数估计单元一次综合估计方程(2)中的全部参数(θ)。

13.如权利要求12所述的用于二次电池的估计装置，其中在假设二次电池即将变为预先确定的过度充电时的二次电池的端电压为最大允许电压(V_max)，并且假设二次电池即将变为预先确定的过度放电时的二次电池的端电压为最小允许电压(V_min)的情况下，允许输入功率估计单元根据参数估计值(θ)、开路电压(Vo)和最大允许电压(V_max)对二次电池的允许输入功率(P_in)进行估计，并且允许输出功率估计单元根据参数估计值(θ)、开路电压(Vo)和最小允许电压(V_min)对二次电池的允许输出功率(P_out)进行估计。

14.如权利要求13所述的用于二次电池的估计装置，其中允许输入功率估计单元利用下式对允许输入功率(P_in)进行估计：

其中I_{in_max}表示由下式：V＝K·I+V₀计算出的对二次电池的最大输入电流，其中V_max替换V，K表示与参数估计值(θ)之一相对应的二次电池的内阻，并且I_{in_max}替换I。

15.如权利要求14所述的用于二次电池的估计装置，其中允许输出功率估计单元利用下式对允许输出功率(P_out)进行估计：

其中I_{out_max}是由方程：V＝K·I+Vo计算出的最大输出电流，式中V_min替换V，而I_{out_max}替换I。

16.如权利要求15所述的用于二次电池的估计装置，其中开路电压计算单元计算在时间点k的开路电压估计值V₀(k)如下：

V₀(k)＝ΔV₀(k)+V_{_ini}，其中V_{_ini}表示端电压的初始值，此时无电流流入二次电池并且

ΔV₀(k)＝ΔV₀＝G_lp(s)·V₀＝V₁+T₁·V₂-K·T₂·I₂-K·I₁，其中

其中G_lp(s)表示低通滤波器，p表示确定G_lp(s)的响应特性的常数，而T₁和T₂表示以方程(2)表示的二次电池的等效电路模型的时间常数。

17.如权利要求16所述的用于二次电池的估计装置，其中参数估计单元一次综合估计在方程(2)中使用的全部参数如下：

$\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}-T_1\\ K\·T_2\\ K\\ h\end{array}\right]$

其中h表示可变效率并且是从下式导出的： $\mathrm{Vo}=\frac{h}{s}\·I.$

18.如权利要求16所述的用于二次电池的估计装置，其中，在方程(2)中，当(T₁·s+1)替换A(s)和K·(T₂·S+1)替换B(s)时，下式成立：

$V=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I+\frac{1}{T_1\·s+1}\·V_o.$

19.一种用于二次电池的估计装置，包括：

检测二次电池的充电和放电电流(I)的电流检测装置；

检测二次电池两端的端电压(V)的电压检测装置；

利用输入到自适应数字滤波器的所测量的电流(I)和端电压(V)，至少在下述方程(1)和(2)之一一次同时综合估计所有参数(θ)的参数估计装置，所述自适应数字滤波器使用在其参数需要估计的下述方程(1)和(2)的相应一个中描述的电池模型；

利用电流(I)、端电压(V)和参数估计值(θ)来计算开路电压(Vo)的开路电压计算装置；

根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输入功率(P_in)的允许输入功率估计装置；以及

根据参数估计值和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输出功率(P_out)的允许输出功率估计装置；

方程(1)是

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(1\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k,$ $C\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k\·s^k,s$

s表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a₁≠0、b₁≠0、c₁≠0，并且方程(2)为

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(2\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k$ 及 $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k.$

20.一种用于二次电池的估计方法，包括：

检测二次电池的充电和放电电流(I)；

检测二次电池两端的端电压(V)；

利用输入到自适应数字滤波器的所测量的电流(I)和端电压(V)，至少在下述方程(1)和(2)之一一次同时综合估计所有参数(θ)，所述自适应数字滤波器使用在其参数需要估计的下述方程(1)和(2)的相应一个中描述的电池模型；

利用电流(I)、端电压(V)和参数估计值(θ)来计算开路电压(Vo)；

根据参数估计值(θ)和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输入功率(P_in)；以及

根据参数估计值和开路电压(Vo)来估计二次电池的允许输出功率(P_out)；方程(1)是

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{C\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(1\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k,$ $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k,$ $C\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k\·s^k,$

s表示拉普拉斯变换算子，A(s)、B(s)和C(s)表示s的每个多项式(n表示次数)，a₁≠0、b₁≠0、c₁≠0，并且方程(2)为

$V=\frac{B\left(s\right)}{A\left(s\right)}\·I+\frac{1}{A\left(s\right)}\·\mathrm{Vo}...\left(2\right),$ 其中

$A\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k\·s^k$ 及 $B\left(s\right)=\underset{k=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_k\·s^k.$

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