TWI660555B - 用於智慧型基於情境的電池充電的方法、電子設備、及電腦可讀取媒體 - Google Patents

用於智慧型基於情境的電池充電的方法、電子設備、及電腦可讀取媒體 Download PDF

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Abstract

所揭示的態樣包括用於基於情境對電池充電的系統和方法。在一個態樣中，關於電子設備的使用模式的情境資訊用於定製對充電電池的充電。在一個態樣中，預側引擎存取情境資訊並產生預測的充電持續時間。充電應用基於預測的充電持續時間定製在電池充電器中的定製充電參數。在一些態樣中，充電應用可以向使用者產生建議以改進電池充電。

Description

用於智慧型基於情境的電池充電的方法、電子設備、及電腦可讀取媒體 【相關申請的交叉引用】
本專利申請案請求享受於2013年11月4日提出申請的、標題名稱為「INTELLIGENT CONTEXT BASED BATTERY CHARGING」的美國臨時申請案第61/899,624號的權益，該臨時申請已轉讓給其受讓人，故明確地以引用方式將其全部併入本案。
本案內容涉及電池充電，更具體的說，涉及智慧型基於情境的電池充電。
除非在本案中指出，否則，在本部分描述的方法不由於被包含在在該部分中而承認是先前技術。
現今，消費者時常是在不斷移動的，因此可攜式電子設備正變得日益風行。例如，相對於傳統電話和桌上型電腦，消費者更喜歡行動電話和膝上型電腦。平板個人電腦、 可攜式媒體播放機、以及掌上型視訊遊戲機的流風行度亦日益增加。所有該等可攜式電子設備之間的共同性在於其包括一或多個可充電電池(例如，鎳鎘(Ni-Cad)電池或鋰離子(Li+))作為電源。
大體上，作為充電和放電循環的副作用，充電電池的充電容量下降。此種下降效果是累積的，並且受快速充電和放電速率的影響而高度加快。儘管放電速率高度依賴於設備的使用，但是充電速率通常受到製造商在設備的設計期間的控制。製造商可以將充電速率設置成較慢的充電速率，以提高電池的壽命。這對於具有不可移除或不可更換的嵌入式電池的設備而言是重要的。然而，較慢的充電速率導致了較長的充電時間。較長的充電時間等同於消費者必須在電源附近停留較長的時間段，這對於在不停移動中的消費者而言是不期望的。因此，需要改善充電電池的充電技術。
本案內容係關於電池充電。在一個態樣中，情境資訊由電子設備進行存取。該情境資訊可以對電子設備的一或多個使用模式進行描述。例如，基於該情境資訊產生對充電持續時間的預測。可以基於該充電持續時間決定充電參數，其中該充電參數用於對電子設備的電池充電。可以利用充電參數來配置電池充電器以對電池充電。
在一個態樣中，本案內容包括一種方法，該方法包括：由電子設備存取對電子設備的一或多個使用模式進行描述的情境資訊；由該電子設備基於該情境資訊來預測充電持 續時間；由該電子設備基於該充電持續時間來決定充電參數，其中該充電參數用於對該電子設備的電池充電；及利用該充電參數配置電池充電器以對該電池充電。
在一個態樣中，該預測包括產生建立該情境資訊的資料元素與該充電持續時間之間的關係的模型。
在一個態樣中，該預測亦包括將該情境資訊儲存為充電歷史資料；及將該充電歷史資料與當前的情境資訊進行比較，以預測該充電持續時間。
在一個態樣中，該模型是動態地產生的。
在一個態樣中，該模型將過去的情境資訊和當前的情境元素分類成離散數量的充電持續時間。
在一個態樣中，該充電參數包括充電電流和浮動電壓。
在一個態樣中，該情境資訊包括量測的參數和規定的參數，該方法亦包括在充電應用中接收充電持續時間、量測的參數、以及規定的參數，並且基於該量測的參數和該規定的參數將該充電持續時間映射到該充電參數。
在一個態樣中，該情境資訊包括充電狀態、充電時間、位置、充電源、以及電池電量。
在一個態樣中，本案內容包括一種電子設備，其包括電池充電器、電池、一或多個處理器、以及其上儲存有一或多個指令的非暫時性電腦可讀取媒體，當該一或多個指令由該一或多個處理器執行時，使得該一或多個處理器執行本案中描述的某些技術，包括：存取對電子設備的一或多個使 用模式進行描述的情境資訊；基於該情境資訊預測充電持續時間；基於該充電持續時間決定充電參數，其中該充電參數用於對該電子設備的電池充電；及利用該充電參數配置電池充電器以對該電池充電。
在一個態樣中，本案內容包括一種具有儲存在其上的一或多個指令的非暫時性電腦可讀取媒體，當由一或多個處理器執行上述指令時，使該一或多個處理器執行本案中描述的特定技術，包括：存取對電子設備的一或多個使用模式進行描述的情境資訊；基於該情境資訊預測充電持續時間；基於該充電持續時間決定充電參數，其中該充電參數用於對該電子設備的電池充電；及利用該充電參數配置電池充電器以對該電池充電。
下文的具體實施方式和附圖提供了對本案內容的本質和優點的更好理解。
100‧‧‧電子設備
101‧‧‧使用者介面
102‧‧‧作業系統
103‧‧‧應用
110‧‧‧電池
111‧‧‧電池充電器
112‧‧‧充電應用
120‧‧‧預測引擎
130‧‧‧系統HW及感測器或GPS
201‧‧‧系統電子裝置
210‧‧‧電池充電器
211‧‧‧充電參數
212‧‧‧開關(SW)
220‧‧‧充電應用
230‧‧‧預測引擎
240‧‧‧其他輸入
250‧‧‧充電電池
401‧‧‧充電狀態
402‧‧‧電池電量
403‧‧‧時間/日期
404‧‧‧GPS位置/動作
405‧‧‧充電源
406‧‧‧其他輸入資料
410‧‧‧預測引擎
411‧‧‧資料擷取元件
412‧‧‧充電歷史資料
413‧‧‧模型產生元件
414‧‧‧持久化模型
415‧‧‧預測器
430‧‧‧預測引擎
440‧‧‧時間資料
441‧‧‧星期幾(DOW)
442‧‧‧自從上一次充電之後的時間
443‧‧‧到下一次充電的預測時間
444‧‧‧充電器類型
445‧‧‧位置
446‧‧‧電池電量
450‧‧‧模型
451‧‧‧模型
452‧‧‧模型
490‧‧‧資料值
501‧‧‧步驟
502‧‧‧步驟
503‧‧‧步驟
504‧‧‧步驟
505‧‧‧步驟
506‧‧‧步驟
507‧‧‧步驟
508‧‧‧步驟
509‧‧‧步驟
600‧‧‧行動設備
601‧‧‧預測引擎
602‧‧‧系統電子裝置
603‧‧‧電源管理積體電路(PMIC)
604‧‧‧電池充電器
605‧‧‧處理器
606‧‧‧非揮發性電腦可讀取媒體(CRM)
610‧‧‧充電應用
611‧‧‧預測引擎
612‧‧‧應用
613‧‧‧作業系統
615‧‧‧一或多個充電演算法
700‧‧‧充電系統
701‧‧‧電子設備
702‧‧‧電子設備
710‧‧‧伺服器
720‧‧‧網路
800‧‧‧充電演算法
805‧‧‧步驟
810‧‧‧步驟
815‧‧‧步驟
820‧‧‧步驟
825‧‧‧步驟
830‧‧‧步驟
835‧‧‧步驟
840‧‧‧步驟
845‧‧‧步驟
855‧‧‧步驟
901‧‧‧步驟
902‧‧‧步驟
903‧‧‧步驟
904‧‧‧步驟
905‧‧‧步驟
906‧‧‧步驟
907‧‧‧步驟
1000‧‧‧系統
1001‧‧‧電元件
1002‧‧‧電元件
1003‧‧‧電元件
1004‧‧‧電元件
1005‧‧‧電元件
1006‧‧‧電元件
1007‧‧‧電元件
1008‧‧‧電元件
1009‧‧‧電元件
1050‧‧‧邏輯元件
1051‧‧‧記憶體
圖1圖示包括根據一個態樣的智慧電池充電的電子設備。
圖2圖示根據另一個態樣的智慧電池充電。
圖3圖示根據一個態樣的電池充電器的可配置參數。
圖4A圖示根據另一個態樣的示例性預測引擎。
圖4B圖示根據另一個態樣的動態模型。
圖5圖示在根據一個態樣的電子設備中進行智慧電池充電的示例性方法。
圖6圖示在根據一個態樣的行動設備上的智慧充電。
圖7圖示根據另一個態樣的充電系統。
圖8圖示根據一個示例性態樣的充電演算法。
圖9圖示根據另一個態樣的電池充電。
圖10圖示根據另一個態樣的示例性電池充電器系統的方塊圖。
在下文的描述中，為了說明的目的，闡述了許多示例和具體細節以提供對本案內容的透徹理解。然而，對於熟習此項技術者來說明顯的是，在申請專利範圍中所表達的本案內容可以僅包括該等示例中的一些或全部的特徵或與下文描述的其他特徵的組合，且可以進一步包括本案中描述的特徵和概念的修改和均等物。
本案內容的各態樣包括用於基於情境進行電池充電的系統和方法。在一個態樣中，關於電子設備的使用模式的情境資訊用於定製對充電電池的充電。在一個態樣中，預測引擎存取情境資訊並產生預測的充電持續時間。充電應用基於預測的充電持續時間來定製電池充電器中的充電參數。在一些態樣中，該充電應用可以向使用者產生建議以改善電池充電。
圖1圖示包括根據一個態樣的智慧電池充電的電子設備100。例如，電子設備100可以是行動電話(例如，智慧型電話)、平板電腦，或包含充電電池110作為電源的任何 其他電子設備。在該實例中，電子設備100包括用於接收使用者輸入並提供輸出的使用者介面101。例如，介面101可以是諸如觸控式螢幕之類的單個元件，或諸如顯示器和鍵盤之類的多個元件。電子設備100可以包括諸如一或多個微處理器及/或控制器之類的系統硬體(HW)、感測器、以及諸如用於全球定位系統(GPS)的硬體及/或軟體之類的定位系統，例如，在圖1中統一表示為130。電子設備100亦可以包括作業系統102和應用103。應用103可以包括可以由使用者在設備100上載入用於執行各種的使用者特定的功能的各種各樣的程式(例如，「App」)。
本發明的某些態樣的特徵和優點包括存取來自電子設備100的不同元件的情境資訊以改善電池充電。情境資訊可以包括應用資料(例如，日曆上的約會)、作業系統資料(例如，日期和時間)、GPS資料(設備的位置)、以及關於特定使用者的設備使用模式的其他資訊。例如，在該實例中，充電應用112及/或預測引擎120向使用者介面101、作業系統102、一或多個應用103及/或其他系統HW和及感測器或GPS 130發送資訊及/或從使用者介面101、作業系統102、一或多個應用103及/或其其他系統HW及感測器或GPS 130接收資訊，以配置電池充電器111對電池110充電，以圍繞電子設備100的使用模式來最佳化充電。在下文更詳細描述的一些態樣中，預測引擎120可以接收資訊，該資訊包括但不限於來自日曆應用的日曆資訊、來自作業系統102的時間和日期資訊、來自電池充電器111的電池充電資訊(例 如，充電狀態，亦稱為充電電量)、位置資訊(例如，來自GPS)。預測引擎120可以使用所接收的資訊來建立關於使用者的充電模式的模型，並產生預測的充電持續時間。例如，在各個態樣中，充電應用112可以接收資訊，該資訊包括但不限於來自電池充電器111的充電參數、來自預測引擎120的一或多個預測、應用資訊、以及硬體或作業系統資訊，以定製電池充電器111中的充電參數或經由介面101向使用者產生建議。例如，來自使用者的回應可以在充電應用112中接收，並被併入到演算法中，以定製充電參數，以便最佳化電池充電。預測引擎120及/或充電應用112可以將該資訊儲存為充電歷史資訊，以改善(預測引擎的120)預測及/或(充電演算法112的)建議。
圖2圖示根據另一個態樣的智慧電池充電。在該實例中，電池充電器210具有耦合到外部電源以接收電壓Vext的輸入端。電池充電器210可以向系統電子裝置201和充電電池250提供功率，在該實例中，充電電池250是鋰離子電池(Li+)。例如，當外部電源斷開時，開關(SW)212可以允許電池250向系統電子裝置201提供功率。電池充電器210可以是單個功率管理積體電路(PMIC)的一部分或提供為單獨的電路。
電池充電器210配置具有充電參數211，以產生對電池250充電的電壓和電流。在該實例中，充電應用220接收來自預測引擎230的資訊和來自其他輸入240(例如，應用、OS、系統HW)的資訊。例如，充電應用220基於來自 預測引擎230的輸入以及可選的其他的輸入240來定製電池充電器210中的充電參數以改善充電。
圖3說明圖示根據一個態樣的電池充電器的可配置參數的示例性電池充電曲線圖。圖3中的曲線圖包括三條曲線：電池電壓曲線301、輸入電流曲線302、以及充電電流曲線303。電池充電循環可以以具有非常低的電壓(例如，Vbatt<2v)的深度耗盡的電池開始。在此種情況下，電池充電器可以初始配置為提供非常小的涓流充電電流(例如，Ichg=10mA)。在涓流充電的某一段時間之後，電池電壓Vbatt將涓流充電增加至預充電轉換電壓，在該實例中，預充電轉換電壓固定在2v，但是在其他的態樣中是可程式化的。當充電器處於預充電模式中時，其可以產生可程式化的預充電電流進入到電池中，直到Vbatt將預充電增加到快速充電轉換，其可以是可程式化的。在轉換到快速充電模式之後，電池充電器可以向電池產生可程式化的快速充電電流。例如，在該實例中，該快速充電電流是恆定的，但在其他態樣中，該快速充電電流可以初始設置在最大水平並隨著Vbatt的增加而降低。在快速充電期間，Vbatt持續增加。當Vbatt增加到閾值(該閾值亦是可程式化的)時，電池充電器可以從電流受控的充電轉換到電壓受控的充電。在該實例中，當Vbatt等於程式化的浮動電壓值Vfloat時，電池充電器轉換到恒壓充電。在恒壓充電模式下，電池上的電壓保持恆定(例如，保持在Vfloat)，並且充電電流降低(逐漸減弱)。在其他態樣，觸發從電流受控的充電轉換到電壓受控的充電的可程式 化閾值可能不同於(例如，大於)在電壓受控的充電期間使用的可程式化的浮動電壓。例如，當在電壓控制模式中充電電流下降到低於可程式化的值時，充電可以終止。
上文描述的可程式化充電參數是圖2中的充電參數211的實例。在一個示例性的態樣中，充電參數211可以被充電應用220修改，以最佳化電池充電(例如，更長的電池壽命或更短的充電時間)。例如，預測引擎230可以向充電應用220輸出不同的預測充電持續時間，並且應用220可以例如基於所預測的充電持續時間來改變控制預充電到快速充電轉換的參數、充電電流，及/或浮動電壓。如上文提及的，當Vbatt增加時預充電到快速充電電壓轉換指示電池充電器有多快開始快速充電。若電池充電器較快開始快速充電(亦即，在較低的Vbatt值處)，其可以減小充電時間，但這亦減小了電池壽命。類似地，增加快速充電電流將加速充電，但是這亦將減小電池壽命。同樣地，增加浮動電源將增加電子設備的執行時間，但將降低電池壽命。從而，在一個示例性的應用中，若來自預測引擎230的預測充電持續時間較長(例如，8小時)，則控制預充電到快速充電轉換的參數、快速充電電流，及/或浮動電壓中的一或多個可以針對慢速充電和較長的電池壽命進行最佳化。相反，例如，若來自預測引擎的預測的充電持續時間較短(例如，15分鐘)，則控制預充電到快速充電轉換的參數、快速充電電流，及/或浮動電源中的一或多個可以被最佳化以最小化充電時間。在其他態樣中，充電應用220可以基於如下文更詳細描述的其他輸入對充電參數 211進行類似的改變。
圖4A根據另一個態樣圖示示例性的預測引擎410。本案內容的某些態樣可以存取並儲存關於歷史情境資料的特定於使用者的資訊，以產生用於最佳化電池充電的預測。在該實例中，預測引擎410接收關於與對電池充電相關的電子設備的使用模式的情境資訊。對電池充電有利的一些可選的情境資訊可以包括充電狀態401(例如，當充電開始並結束時通知預測引擎)、電池電量402、時間及/或日期402、GPS位置及/或動作404、充電源405(例如，AC配接器或通用序列匯流排(USB)埠)、以及可選地其他輸入資料406。預測引擎410包括資料擷取元件411、模型產生元件413、以及預測器組件415。資料擷取元件411接收情境資訊並將情境資訊儲存為充電歷史資料412(例如，在電子設備的記憶體中)。例如，充電歷史資料412可以包括每一特定的充電活動的資料，包括星期幾(例如，星期天、星期一、...、星期五、星期六)、時間(例如，開始充電的時間及/或分鐘)、開始充電的某天中的時段(上午、下午、傍晚)、初始的電池電量、持續時間(例如，分時段進入諸如<30分鐘、<60分鐘、<90分鐘，或>90分鐘之類的定義的持續時間內)、位置及/或動作(例如，緯度/經度或甚至細胞服務區ID)、源類型(AC或USB)、以及最後的充電時間。在一些態樣中，諸如GPS、加速度計，或陀螺儀之類的感測器亦可以提供使用者的動作以進一步決定情境資訊(例如，開車去工作、在辦公室或在家裡靜止的等)。在一些態樣中，可以以一天中的小時以及 一天中的時段來方便地表示時間，並將其分類為如下：
a.早晨：5am-8am
b.上午：8-12am
c.下午：12am-5pm
d.傍晚：5pm-8pm
e.晚上：8pm-12pm
f.深夜：12pm-5am.
模型產生元件413從資料擷取元件411接收充電歷史資料412和電流情境資訊並產生及/或更新建立情境資訊的資料元素(例如，時間、位置等)和充電持續時間之間的關係的模型。例如，模型可以指示情境資訊中的什麼具體資料元素影響預測充電持續時間。預測器415接收持久化模型414和當前的情境資訊。例如，預測器415分析當前的情境資訊並將當前的情境資訊與持久化模型414進行比較以產生預測的充電持續時間。預測的充電持續時間可以是在當前的條件下(例如，當前情境)下，預計使用者對電池充電的預測的時間量。在其他態樣中，當預測使用者執行充電操作時(例如，當預測使用者將電話***到牆上配接器時)，預測引擎410可以輸出特定的時間。例如，本案內容的態樣可以使用分類器和分類技術來接收和處理情境資訊並產生和分析模型以產生預測的充電持續時間。一些態樣可以使用在於2012年9月3日提及的、名稱為「Method and Apparatus for Improving a User Experience or Device Performance Using an Enriched User Profile」的美國專利申請公開案第US 2013/0238540 A1 號、申請序列號13/602,250中描述的分類、預測和模型化技術，在此經由引用的方式將該案全部內容併入本案中。
圖4B圖示根據另一個態樣的動態模型。本案內容的特徵和優點包括基於諸如特徵之類的輸入資料產生模型。例如，圖4B圖示特徵資料，包括時間資料440、星期幾(DOW)441、自從上一次充電之後的時間442、到下一次充電的預測時間443、充電器類型444、位置445、電池電量446，及/或其他特徵。每一特徵可以具有多個不同的資料值，如由諸如490之類的資料值所示出的。預測引擎430可以使用資料特徵來產生諸如模型450-452之類的模型。基於歷史的和當前的輸入特徵資料到離散的輸出產生模型。在該實例中，模型將輸入資料集分類成與預測的充電時間相對應的三個輸出中的一個：充電小於30分鐘(充電<30分鐘)、充電在30分鐘和60分鐘之間(30分鐘<充電<60分鐘)、以及充電超過60分鐘(充電>60分鐘)。所揭示的方法的一個優點在於，模型是動態的，這是因為當特徵資料回應於使用模式中的變化時，模型隨著時間變化。因此，動態模型不需要在使用模式變化時重程式化或重配置。
圖5圖示在根據一個態樣的電子設備中智慧電池充電的示例性方法。在501，可以在預測引擎中接收充電情境資訊。例如，情境資訊可以包括時間、日期、電池電量、位置/動作、充電源(例如，AC配接器或USB埠)，或充電狀態(例如，充電/不充電)。可以將情境資訊儲存為如上文所描述的充電歷史的一部分。在502，可選地產生模型以建立情境 資訊中的資料元素和充電持續時間之間的關係。在503，啟動電子設備中的電池充電器。例如，使用者可以將行動電話***到壁式配接器或USB埠，該壁式配接器或USB埠可以啟動充電。在504，可選地，充電應用可以向預測引擎發送針對充電持續時間的詢問(例如，預測引擎認為在當前的環境下充電將持續多久？)。作為另外的選項，在505，預測引擎可以存取當前的情境資訊並將當前的情境與持久化模型進行比較。例如，預測引擎可以存取當前的日期、時間、位置/動作、電池電量、充電源、以及其他的系統資料，並使用持久化模型決定針對當前的充電操作的可能的充電持續時間。可以提供在多個「段」中的一個的預測充電持續時間。例如，可以將小於15分鐘的預測充電持續時間放在「10分鐘」的段內，可以將15分鐘和45分鐘之間的預測充電持續時間放在「30分鐘段」內，可以將45分鐘和1.5小時之間的預測放在「1小時段」內、可以將1.5小時和2.5小時之間的預測放在「2小時段」內、以及可以將大於2.5小時的預測放在「大於3小時段」內。在506，預測充電持續時間是到充電應用的輸出。在507，充電應用將預測充電持續時間映射到充電參數，充電參數可以在電池充電器中進行設置。例如，若針對特定的電池電量預測充電持續時間是10分鐘，則可以使用查找表來決定特定的充電電流參數、浮動電壓參數，或其他的參數以將電池電量增大到在預測的充電時間內可能的最大量。或者，若預測充電持續時間是8小時(例如，因為位置是在家裡，時間是11pm，且情境資訊歷史指示電子設備在10pm和7am 之間很少使用)，則可以使用查找表來決定特定的充電電流參數、浮動電壓參數，或其他參數以在預測充電時間中以較慢的速率來增加電池電量，以最大化電池壽命。一旦在電池充電器中設置了充電參數之後，在508，使用定製的充電參數開始電池充電循環。在509，例如，可選地儲存針對該充電循環的當前的情境資訊，且可以更新模型以備將來使用。
圖6圖示在根據一個態樣的行動設備上進行智慧充電。在該實例中，諸如桌上電腦或智慧型電話之類的行動設備600可以包括從預測引擎611和應用612接收輸入的充電應用610。在該實例中，預測引擎611是可選的。例如，充電應用610在軟體層601執行且可以與硬體通訊，上述硬體包括系統電子裝置602和電源管理積體電路(PMIC)603到作業系統613及/或諸如I2C匯流排之類的通訊匯流排。可以將充電應用610、預測引擎611、應用612和作業系統613儲存在諸如記憶體(例如，RAM、ROM、非揮發性記憶體)之類的非揮發性電腦可讀取媒體(CRM)606中，並由一或多個處理器(例如，微處理器，μP)605執行。非揮發性電腦可讀取媒體可以儲存一或多個指令及/或程式，當由一或多個處理器執行時，該等指令或程式使一或多個處理器執行本案中描述的操作。充電應用610可以配置電池充電器604，在該示例中其被示出為PMIC 603的一部分，但是其可以是單獨的IC。例如，充電應用610可以從應用以及可選地預測引擎接收資料輸入以配置電池充電器604。在該實例中，充電應用可以向使用者介面(未圖示)發送和接收信號，以進一步調整電池 充電程序。
在一個態樣中，充電應用610向使用者產生建議以改進電池充電。例如，建議可以是由充電應用100提供的用於指導電子設備的使用者執行動作的指令或指導。在一個態樣中，當由使用者執行時，上述動作可以改進電池的充電效能。在一個態樣中，當充電應用610偵測到電池幾乎耗盡時，提供建議。該建議可以指導使用者到附近的諸如壁式插座之類的電源。例如，充電應用610可以使用定位單元來偵測電子設備的地理位置並從充電應用可用的電源註冊表中辨識在所偵測的地理位置附近的一或多個電源。可以將一或多個電源作為對電子設備充電的建議位置來向使用者提供。該建議可以幫助使用者定位壁式插座以***AC/DC配接器用於對電子設備進行充電。
在另一個態樣中，充電應用610可以在當前的充電速率低於理想的時提供建議。該建議可以是定位能夠提供理想的充電速率的另一電源。例如，可以將電子設備***到提供低於期望充電速率的充電速率的個人電腦的USB埠中。換言之，USB埠對電池充電太慢了。充電應用610偵測不充足的充電速率並產生能夠提供更佳充電速率(例如，接近最大充電速率的充電速率)的附近的壁式插座的建議。在一實例中，上述建議可以是「在此時為了最佳充電，使用AC/DC配接器而不是PC USB埠」。
在又一個態樣中，在當前的充電速率小於理想的時，充電應用610可以提供禁用某些功能或關閉電子設備上 的特定應用的建議。執行該建議可以降低電子設備的放電速率，從而縮短了對電池充滿電需要的時間段。根據充電速率、對電池充滿電需要的功率量，及/或分配用於對電池充電的時間段(例如，來自預測引擎611的持續時間)，充電應用610可以決定在所分配的時間段內是否能夠對電池充滿電。若在所分配的時間段內，不能對電池充滿電，則充電應用610可以產生使用者禁用設備的特徵或功能的建議。例如，建議可以是「為了最快速的充電，請關閉設備的無線電功能」。作為另一實例，該建議可以是「為了最快速的充電，請關閉設備的顯示器」。作為又一實例，該建議可以是「為了最快速的充電，請關閉電子設備」。在一些實例中，充電設備610可以首先提供建議定位另一電源。若在推薦另一電源之後，充電速率仍然不夠，則充電應用610可以提供建議禁用電子設備的功能或關閉電子設備的應用。
在又一個態樣中，當電子設備中的熱負載比最大值高時，充電應用610亦可以提供禁用電子設備上的某些功能或關閉電子設備上的特定應用的建議。該最大值可以由製造商設置。行動設備中的熱負載可能主要從三個主要的源產生。第一個源是電子設備的處理器，其可以包括用於管理應用的應用處理器和用於管理電子設備的無線電功能的基頻處理器，上述無線電功能包括打電話或傳送資料。第二個源是RF功率放大器，其使得行動設備能夠向基地台發送語音和資料信號以路由電話或網際網路位址。通常，功率放大器使用最大的電池功率且從而散發最多的熱。第三個源是對電池充 電的電池充電器。
當設備中的熱負載高於預定義的最大值時，可能損壞電子設備的元件。該損壞可能影響電子設備的功能、壽命，或可靠性。在一實例中，電子設備的每一元件皆可以指定最大的熱負載。當超過元件的最大熱負載時，元件可能次最優地執行或可能被損壞。在一實例中，(電子設備作為一個整體或電子設備的元件的)最大熱負載和電流熱負載可以作為充電應用610的輸入的一部分而被接收。根據輸入，充電應用610可以輸出期望的充電狀態。由於電池充電器散發了大量的熱，所以可以限制期望的充電狀態以使電子設備的熱負載不過載。當電流熱負載太高時，充電應用610亦可以提供禁用某些功能或關閉特定應用的建議。禁用其他的功能可以減少電子設備中的整體熱負載。當電子設備中的整體熱負載降低時，可以重新調整期望的充電狀態以考慮到整體熱負載的降低。例如，建議可以是「設備太熱。為了快速充電請關閉設備」。
充電應用610亦可以存取與對電池充電相關的資訊。例如，此種資料可以包括電池已充電的次數、電池已經被充電的方式(例如，充電速率)、以及電池的狀況(其包括其保留電荷的能力、熱狀況、期望壽命等)。該資料亦可以由充電應用610輸出以由諸如預測引擎之類的另一系統進行分析。
充電應用610包括一或多個充電演算法615。充電演算法615可以將由充電應用610接收的情境資訊處理為期 望的充電狀態(或期望的充電速率)，及/或建議中。由一或多個演算法接收的情境資訊可以落入三個類別中：規定的參數、量測的參數和預測參數。例如，可以由充電演算法615分析來自一或多個類別的一或多個參數以決定期望的充電狀態、期望的充電速率，及/或建議。
規定的參數
規定的參數是由使用者或製造商規定的用於調整電子設備的效能以及更具體而言調整電池充電器的效能的靜態參數。規定的參數可以包括電池充電器、電池，或電子設備內的其他元件的屬性。規定的參數可以是靜態參數，其可以不基於來自電子設備的回饋或量測，從而除非使用者指示，否則在電子設備被打開時其不會動態地改變。
在一個態樣中，規定的參數可以時向充電演算法615通知電子設備的硬體特徵的工廠硬體預設。例如，硬體預設可以是電子設備是使用嵌入式還是可替換的電池的配置設置。由於電池不容易更換，所以具有嵌入式電池的設備可能對電池循環壽命被縮短更敏感。從而，充電演算法615可以調整電池充電器的效能以改進電池循環壽命。作為另一實例，硬體預設可以是與設備中安裝的電池的類型或設備中安裝的電池充電器的類型相關聯的辨識符。電池的類型及/或電池充電器的類型可以限制可以應用的期望的充電狀態。例如，鋰離子(Li+)電池可以被配置用於較慢的、中等的和快速充電，而鎳鎘電池僅可以被配置用於較慢的或中等的充電。類似地，在設備中安裝的電池充電器的類型可以指定什 麼充電速率是可用的。作為另一實例，硬體預設可以是電池容量值或與電池相關聯的電池辨識符。作為又一實例，硬體預設可以是針對電子設備作為一個整體或針對電子設備的元件的最大熱負載。例如，可以指定電池的最大熱負載。超過電池的最大熱負載可能損壞電池，從而導致更短的電池循環壽命或充電效能。
使用者產生的規定的參數的一個示例可以是使用者設定檔。使用者設定檔可以包括一組可用的充電設定檔中的充電設定檔。充電設定檔是對應該如何對電子設備充電的全面描述。全面描述可以平衡包括充電效能(例如，充電時間)、熱負載和電池壽命的各種因素。該等因素彼此相關且從而充電設定檔描述了該等因素中的每一個的重要性(或權重)。根據諸如使用者打算如何使用設備或設備多經常被更換之類的因素，一充電設定檔可能比另一個充電設定檔更優選。
在一實例中，行動設備可以具有廣泛的最終消費者，且從而製造商可以包括各種充電設定檔以使智慧型電話的充電效能適合特定的最終消費者。例如，商業人士可以使用他的智慧型電話使用者商務任務(電子郵件、行程安排、應用等)。此外，由於其是公司政策的一部分，所以可以每6個月替換智慧型電話。考慮到商人由於設備頻繁更換而幾乎不注意電池循環壽命，可以選擇「高級使用者」充電設定檔。「高級使用者」充電設定檔可以忽視電池壽命循環的重要性以換取較快的充電效能。相比之下，智慧手機的一般使用者可能定期地檢查電子郵件及打電話給家人，但是其並不總是 需要充滿電且很少升級電話。從而，此種使用者對使用許多年的設備最感興趣。在該實例中，可以選擇「一般使用者」充電設定檔。例如，「一般使用者」充電設定檔可能將重要性放在改進電池循環壽命上，但具有較慢的充電效能。
在一些實例中，可以將例外添加到給定的充電設定檔上以進一步微調電子設備的充電效能。可以將例外附加到給定的充電設定檔。在上文的實例中，商人可能發現在臉旁邊握熱的電話不舒服。因此，例如，可以將例外添加到「高級使用者」充電設定檔，其中當使用者在未使用藍芽耳機的情況下撥打語音電話且電池正在充電時，應該限制充電效能。
量測的參數
量測的參數是基於電子設備的過去及/或現在的環境的參數。量測的參數可以是動態地取自電子設備的量測結果。例如，根據過去的及/或現在的環境，可以使用該等量測結果動態地更新充電行為，從而允許充電應用610根據可用的資源和過去的以及現在的條件調整電池充電。
在一個態樣中，量測的參數可以是電池的屬性。例如，電池溫度、條件、以及年齡可以被動態地決定並發送至充電應用610。充電演算法615可以考慮在給定的電池溫度、條件，或年齡的情況下的最佳充電速率。例如，當電池熱的時候，電池可能充電得不好並且從而充電演算法615可以在決定期望充電狀態時將電池溫度考慮在內。
在另一個態樣中，量測的參數可以是可用的電源。電子設備可以偵測到當前在使用什麼電源來對電子設備充電 (例如，USB或AC)並將該資訊傳遞到充電應用610。充電演算法615可以基於電源決定期望充電狀態。例如，若電源是USB埠，則充電演算法615可以決定電源的限制並相應地調整期望的充電狀態。
在另一個態樣中，量測的參數可以是電子設備中的熱負載。熱負載可以由電子設備的熱量測單元來決定。熱量測單元可以量測電子設備或電子設備的元件的熱負載。充電演算法615可以將所量測的熱負載與描述電子設備內的元件(例如電池、電池充電器、處理器、功率放大器等)的最大熱負載或電子設備作為一個整體的熱負載的規定的參數進行比較。充電演算法615可以當其提供期望的充電狀態時考慮改變充電速率將對熱負載產生的影響。
在另一個態樣中，量測的參數可以是電子設備的地理位置。例如，地理位置可以由諸如GPS之類的電子設備的位置追蹤單元來決定。充電演算法615可以將該地理位置與諸如家、辦公室、旅行、健身房等之類的複數個保存的位置進行比較。若出現匹配，則充電演算法可以相應地調整充電行為。例如，在家裡的電子設備可能保持***到電源中較長時間段。相比之下，辦公室中的電子設備更可能當使用者從一個會議到另一個會議時零星地***。當決定期望的充電狀態或建議時，充電演算法615可以考慮該等因素。
預測參數
預測參數是可以由預測分析引擎或充電應用導出的參數。如上文所描述的，預測分析引擎可以藉由分析用於推 斷使用模式的電子設備的量測結果和行為來預測充電持續時間或充電可能發生的時長。類似地，在一些實例中，充電應用610可以存取(例如，調查)電子設備上的其他應用以發現諸如使用者的排程之類的關於使用者的資訊。例如，充電應用610可以從日曆應用獲得日曆約會。類似地，充電應用610藉由分析電子設備的使用來決定使用者的典型的工作時間和睡眠時間。
在一個態樣中，充電應用610可以基於使用模式來輸出針對使用者的預測日程表。預測日程表可以預測使用者的每週或每天的模式。這可以包括預測活動/不活動時間段、一整天中電子設備的位置(例如，今天的2pm將在辦公室中)、以及使電子設備被充分供電以執行任務的緊急性。
例如，預測分析引擎611可以預測如上文所描述的充電持續時間，其中基於設備在11pm和6am的時間之間設備不活動的一貫模式，***上電源以在11pm充電的電子設備將維持***直到第二天的6am。該等不活動的時間段(或甚至活動的時間段)可以從使用模式導出並由預測分析引擎使用以更好的預測電子設備未來的充電持續時間。
作為另一實例，充電應用610可以基於從日曆應用取得的日曆約會決定電子設備在接下來的5個小時將不會***上電源。例如，可以藉由充電應用610來處理該資訊，使得當產生期望的充電狀態和建議時，充電演算法615可以將其作為因素考慮在內。
作為又一實例，充電應用610可以決定電子設備的 使用者將在接下來的兩小時在火車上以及這與電話約會重疊。考慮到使用者將可能不得不在火車上打電話，充電應用610可以產生用於使電子設備充分充電以撥打該等電話的緊急通知。充電演算法615可以偵測該緊急通知並向使用者提供幫助確保該設備在使用者登上火車之前被適當充電的建議。
圖7圖示根據另一個態樣的充電系統。充電系統700包括電子設備701、電子設備702、網路720(例如，包括網際網路及/或無線網路)、以及伺服器710。例如，電子設備701和電子設備702可以與圖6中的電子設備600相似或基本相似。經由網路720從電子設備701和電子設備702向伺服器710發送本端充電資料。伺服器710可以分析從電子設備接收的本端充電資料以決定是否可以改進電子設備的充電效能。通常，當電子設備由製造商生產時，在電子設備中儲存了充電設定檔(例如，慢速充電、中等充電、快速充電)。該等充電設定檔基於所估計的電池和電池充電器的效能計算。電池和電池充電器的實際效能可能稍微不同，從而為改進留有空間。伺服器710可以分析電池和電池充電器的實際效能以決定是否應該更新充電設定檔以改進電池效能。若決定可以改進充電設定檔的電池效能，則可以更新充電設定檔。可以組合以向使用者提供更好服務的本端參數包括：作為新資料被收集的電池效能以及市場中部署的其他充電器的效能。隨後，伺服器710可以經由網路720向電子設備701和702發送更新後的充電設定檔。
圖8圖示根據一示例性態樣的充電演算法。例如，充電演算法800可以是圖6中充電演算法615的一部分。圖8中的示例性流程圖圖示用於使用規定的、量測和預測參數的一個可選的示例性技術且其將被理解為示例性的、不限制本案中描述的態樣。例如，在805，充電應用可以存取諸如使用者設定檔之類的規定的參數以決定使用者是高級使用者還是普通使用者(例如，或潛在的許多其他分類中的另一個)。若使用者是高級使用者，則該程序實現激進的充電以最小化充電時間並進行到810。例如，若使用者是普通使用者，則該程序可以實現保守充電以延長電池壽命並進行到815。
例如，對於激進的充電，充電應用可以在810評估諸如電池年齡之類的量測的參數。若電池是新的，則其可以更易發生快速充電。但是，若電池是舊的，則藉由減慢充電程序來延長電池壽命可能是理想的。在820、825、840和845圖示預測充電。對於新電池，在較忙的一天中充電(820/840)，預測充電持續時間可以較短，這可以使得充電應用將電池充電器配置用於快速充電。若這一天不忙，則預測充電持續時間可以位於中間時段內，且可以執行中等充電。例如，對於夜晚時間，預測充電可能位於較長的持續時間時段，且可以執行較慢的充電。如在825和845所示出的，針對較舊的電池的相同程序可能導致針對較忙的一天進行中等充電以及在不忙的一天中進行緩慢充電。在該情況下，例如，可以將從預測引擎接收的持續時間組合到利用電池年齡的充電演算法中，其中基於電池的年齡，持續時間被映射到不同的充電參 數。在其他態樣中，例如，基於其他的量測的參數，可以將來自預測引擎的充電持續時間映射到廣泛的充電參數。
在該實例中，如在815、830、835、850和855處所示出的，保守的設定檔產生類似的程序。類似地，基於規定的和量測的參數，將預測充電持續時間映射到不同的充電參數。例如，在較忙的一天中，利用保守的設定檔對新電池充電可能導致僅中等充電循環，此為針對保守的設定檔在較空閒的一天中使用的相同的充電循環。換言之，針對特定的量測和規定的參數(例如，保守的設定檔和新電池)，可以將不同的預測持續時間映射到相同的或類似的充電參數。但是，可以將在夜間產生的較長的預測持續時間映射到不同組的充電參數以實現慢速充電。類似地，例如，舊電池的保守充電可以導致所有的預測持續時間皆被映射到用於實現慢速充電以維持電池壽命的參數，如在835和855示出的。
圖9圖示根據另一個態樣的電池充電。圖9圖示在圖8中示出的示例性程序的更通用版本。當使用者可以將電子設備***到諸如USB埠、AC配接器，或其他形式的外部電源之類的電源時，電池充電可以在901開始。在902，充電應用可選地存取規定的參數。在903，充電應用可選地存取量測的參數。在904，例如，從預測引擎接收預測參數。在905，將預測參數映射到充電參數(例如，充電電流及/或浮動電壓)。在一些示例性的態樣中，例如，基於規定的和量測的參數將預測參數映射到充電參數。在906，電池充電器被配置具有充電參數。在907，執行電池充電。
圖10圖示根據另一個態樣的示例性電池充電器系統的方塊圖。
例如，系統1000可以至少部分地位於電子設備(例如，電子設備100)中。應理解，系統1000被表示成包括功能方塊，其可以是表示由處理器、軟體、電池充電電路，及/或其組合實現的功能的功能方塊。系統1000包括可以聯合動作的電元件的邏輯組1050。
例如，邏輯組1050可以包括可以提供用於接收充電情境資訊的手段的電元件1001。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於產生建立資料元素與充電持續時間之間關係的模型的手段的電元件1002。此外，邏輯組1050可以包括可以用於提供用於啟動電池充電器的手段的電元件1003。此外，邏輯元件1050可以包括可以提供用於針對持續時間查詢預測引擎的手段的電元件1004。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於存取當前的情境資訊，並將當前的情境資訊與持久化模型進行比較的手段的電元件1005。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於輸出預測的充電持續時間的手段的電元件1006。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於將充電持續時間映射到充電參數的手段的電元件1007。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於使用定製充電參數開始電池充電的手段的電元件。此外，邏輯組1050可以包括可以提供用於儲存當前情境和更新模型的手段的電元件1009。
此外，系統1000可以包括記憶體1051，其保存用於執行與電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007 相關聯的功能的指令，以及儲存由電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007等使用或獲得的資料。儘管被示出為位於記憶體1051外部，但是可以理解的是，電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007中的一或多個可以存在於記憶體1051之內。在一實例中，電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007可以包括至少一個處理器，或各電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007可以是至少一個處理器的相應模組。此外，在另外的或可供替換的實例中，電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007可以是包含電腦可讀取媒體(例如，非暫時性)的電腦程式產品，其中各電元件1001、1002、1003、1004、1005、1006和1007可以是相應的代碼。
上文的描述圖示本案內容的各個態樣以及可以怎樣實現特定態樣的態樣的示例。不應該將上文的示例認為是僅有的態樣，且提供上文的示例是為了示出如由隨後的申請專利範圍所定義的特定態樣的靈活性和優點。基於上文的揭示內容和隨後的申請專利範圍，可以使用其他的佈置、態樣、實現及均等物而不偏離如由申請專利範圍定義的本案內容的保護範圍。

Claims (24)

  1. 一種用於電池充電的方法，包括以下步驟：由一電子設備存取對該電子設備的一或多個使用模式進行描述的情境資訊；由該電子設備基於該情境資訊來預測一充電持續時間；由該電子設備基於所預測的該充電持續時間來決定充電參數，其中該等充電參數用於對該電子設備的一電池充電；及利用該等充電參數來配置一電池充電器以對該電池充電。
  2. 根據請求項1述及之方法，其中該預測之步驟包括：產生建立該情境資訊的資料元素與該充電持續時間之間的關係的一模型。
  3. 根據請求項2述及之方法，其中該預測之步驟進一步包括：將該情境資訊儲存為充電歷史資料；及將該充電歷史資料與一當前的情境資訊進行比較，以預測該充電持續時間。
  4. 根據請求項2述及之方法，其中該模型是動態地產生的。
  5. 根據請求項2述及之方法，其中該模型將過去的情境資訊和當前的情境元素分類成離散數量的充電持續時間。
  6. 根據請求項1述及之方法，其中該充電參數包括一充電電流和一浮動電壓。
  7. 根據請求項1述及之方法，其中該情境資訊包括量測的參數和規定的參數，該方法進一步包括在一充電應用中接收該充電持續時間、該等量測的參數、以及該等規定的參數，並且基於該等量測的參數和該等規定的參數將該充電持續時間映射到該等充電參數。
  8. 根據請求項1述及之方法，其中該情境資訊包括一充電狀態、充電時間、一位置、一充電源、以及一電池電量。
  9. 一種電子設備，包括：一電池充電器；一電池；一或多個處理器；及其上儲存有一或多個指令的一非暫時性電腦可讀取媒體，當由該一或多個處理器執行時，該一或多個指令使該一或多個處理器執行以下操作：存取對該電子設備的一或多個使用模式進行描述的情境資訊；基於該情境資訊來預測一充電持續時間；基於所預測的該充電持續時間來決定充電參數，其中該充電參數用於對該電子設備的該電池充電；及利用該等充電參數來配置該電池充電器，以對該電池充電。
  10. 根據請求項9述及之電子設備，其中該預測之步驟包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：產生用於建立該情境資訊的資料元素與該充電持續時間之間的關係的一模型。
  11. 根據請求項10述及之電子設備，其中該預測之步驟進一步包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：將該情境資訊儲存為充電歷史資料；及將該充電歷史資料與一當前的情境資訊進行比較，以預測該充電持續時間。
  12. 根據請求項10述及之電子設備，其中該模型是動態地產生的。
  13. 根據請求項10述及之電子設備，其中該模型將過去的情境資訊和當前的情境元素分類成離散數量的充電持續時間。
  14. 根據請求項9述及之電子設備，其中該等充電參數包括一充電電流和一浮動電壓。
  15. 根據請求項9述及之電子設備，其中該情境資訊包括量測的參數和規定的參數，該一或多個指令進一步包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：在一充電應用中接收該充電持續時間、該等量測的參數、以及該等規定的參數；及基於該等量測的參數和該等規定的參數，將該充電持續時間映射到該等充電參數。
  16. 根據請求項9述及之電子設備，其中該情境資訊包括一充電狀態、充電時間、一位置、一充電源、以及一電池電量。
  17. 一種非暫時性電腦可讀取媒體，其具有儲存在其上的一或多個指令，當由一或多個處理器執行時，該一或多個指令使該一或多個處理器執行以下操作：存取對該電子設備的一或多個使用模式進行描述的情境資訊；基於該情境資訊來預測一充電持續時間；基於所預測的該充電持續時間來決定充電參數，其中該等充電參數用於對該電子設備的該電池充電；及利用該等充電參數來配置該電池充電器，以對該電池充電。
  18. 根據請求項17述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該預測之步驟包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：產生用於建立該情境資訊的資料元素與該充電持續時間之間的關係的一模型。
  19. 根據請求項18述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該預測之步驟進一步包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：將該情境資訊儲存為充電歷史資料；及將該充電歷史資料與一當前的情境資訊進行比較，以預測該充電持續時間。
  20. 根據請求項18述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該模型是動態地產生的。
  21. 根據請求項18述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該模型將過去的情境資訊和當前的情境元素分類成離散數量的充電持續時間。
  22. 根據請求項17述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該等充電參數包括一充電電流和一浮動電壓。
  23. 根據請求項17述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該情境資訊包括量測的參數和規定的參數，一或多個指令進一步包括使該一或多個處理器進行以下操作的一或多個指令：在一充電應用中接收該充電持續時間、該量測的參數、以及該規定的參數；及基於該等量測的參數和該等規定的參數，將該充電持續時間映射到該等充電參數。
  24. 根據請求項17述及之非暫時性電腦可讀取媒體，其中該情境資訊包括一充電狀態、充電時間、一位置、一充電源、以及一電池電量。
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