在可電驅(qū)動的機動車、尤其是電動車輛、混合動力電動車輛和插電式混合動力電動車輛中采用蓄電池組（Sekundaerbatterie），所述蓄電池組受制于原理地遭受老化。在此，隨著蓄電池組的年齡，該蓄電池組的電容量按照發(fā)展趨勢下降。這導致了，可由蓄電池組提供的電能并且由此機動車的操作范圍（Reichweite）隨著時間的推移而降低，其中該機動車配備有蓄電池組并且是可電驅(qū)動的。

公知的是，采用算法來進行容量估計。一方面，存在如下估計算法：所述估計算法依據(jù)蓄電池組的電學特性來推斷出該蓄電池組的電容量，或?qū)υ撔铍姵亟M的電容量進行估計。這樣一些估計算法通常是帶有誤差的，因為一方面使用精度有限的測量電子裝置，用于檢測要被估計算法考慮的輸入?yún)?shù)，而另一方面在可電驅(qū)動的機動車中不可能或不期望相對應地專門測量所述電容量，而是必須分析出現(xiàn)的行駛循環(huán)。這些行駛循環(huán)與相應的駕駛員和交通條件極為有關，并且可能也許不適于進行容量估計。

如果仍然要進行專門的容量測量，則這通常每隔大的時間上的間距來實現(xiàn)，使得在容量測量之間出現(xiàn)由于蓄電池組的漸進的老化而造成的誤差。

此外，存在用于對蓄電池組進行老化估計的經(jīng)驗模型、即所謂的經(jīng)驗老化模型，這些經(jīng)驗老化模型同樣是帶有誤差的。尤其困難的是，根據(jù)蓄電池組的老化，所述蓄電池組的老化以經(jīng)驗老化模型為基礎并且在實驗室中被事先確定，推斷出該蓄電池組在可電驅(qū)動的機動車中的實際老化。

受制于原理地，用于進行容量估計的學習型算法落后于蓄電池組的實際老化，尤其是當每隔大的時間間距進行容量估計時更是如此，例如因為必需車間測量和/或只分析特別合適的行駛循環(huán)，所述特別合適的行駛循環(huán)如果有這種情況則較長時間地不出現(xiàn)。在極端情況下，當相應的駕駛員的行為不適合于此時，這樣一些特別合適的用于分析的行駛循環(huán)可能永遠不會出現(xiàn)。在這樣一些情況下，所估計的電容量滯后于蓄電池組的實際電容量，如在圖1中示意性地示出的那樣，由此可電驅(qū)動的機動車的剩余操作范圍被估計過高。這種對可電驅(qū)動的機動車的剩余操作范圍的估計過高相較于對剩余操作范圍的低估通常更不被接受，因為在任何情況下都是要避免機動車的拋錨（Liegenbleiben）。

此外，所使用的用于進行容量測量的算法是帶有誤差的。這些誤差不僅可能導致對機動車的操作范圍估計過高，而且可能導致低估機動車的操作范圍。在此，相較于對該操作范圍的低估，對該操作范圍的估計過高也是更不可接受的。

當在兩次容量估計之間的時間上的間距結果為（ausfallen）長的時，附加地出現(xiàn)如下誤差：直至下一次容量估計的時間越長，這些誤差越大于估計算法的本來的誤差并且這些誤差越增長。

US 2013/0085696 A1公開了一種用于獲取電池組的劣化度的方法，該方法包括如下步驟：

- 采集電池組數(shù)據(jù)以及與該電池組的劣化度有關的數(shù)據(jù)，

- 對所采集的數(shù)據(jù)進行處理，以便獲取與該電池組的劣化度有關的參數(shù)，

- 借助所獲取的參數(shù)建立和更新該電池組的劣化度模型，以及

- 在使用該模型和所述參數(shù)的情況下計算該電池組的劣化度。

US 2010/0036626 A1公開了一種設備，該設備基于電池組電壓變化模式來估計電池組的老化狀態(tài)（“State of Health（健康狀態(tài)）”；SOH）。數(shù)據(jù)存儲單元在每次SOH估計中從傳感器獲得并且存儲電池組電壓、電流和溫度數(shù)據(jù)。第一充電狀態(tài)（“State of Charge（充電狀態(tài)）”；SOC）估計單元在使用當前數(shù)據(jù)的情況下通過積分估計第一SOC。第二SOC估計單元根據(jù)電壓變化模式來估計空載電壓，并且在考慮到空載電壓/溫度與SOC之間的相關性的情況下計算和存儲第二SOC，該第二SOC與空載電壓和溫度相關。收斂計算單元計算和存儲第二SOC變化與第一SOC變化的比率的加權平均值的收斂值。SOH估計單元借助加權平均收斂值與容量之間的相關性根據(jù)加權平均收斂值來估計該容量，估計所估計的容量與初始容量的相對比率，并且將其存儲為SOH。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主題是一種用于估計電池組的電容量的方法，該電池組尤其是可電驅(qū)動的機動車的電池組，該方法具有如下步驟：

- 檢測電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)；

- 在使用估計算法和所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，或者通過測量所述電容量，確定針對所述電容量的第一值；

- 在使用蓄電池組的經(jīng)驗老化模型和所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，確定針對所述電容量的第二值；

- 通過將針對所述電容量的第一值與第一權重因數(shù)相乘，確定針對所述電容量的經(jīng)加權的第一值；

- 通過將針對所述電容量的第二值與第二權重因數(shù)相乘，確定針對所述電容量的經(jīng)加權的第二值；

- 通過將針對所述電容量的經(jīng)加權的值相加，確定值之和（Wertesumme）；

- 通過將所述權重因數(shù)相加，確定權重之和（Gewichtungssumme）；以及

- 通過將所述值之和除以所述權重之和，確定針對所述電容量的估計值。

本發(fā)明基于如下高級算法：相對于傳統(tǒng)的算法，該高級算法減小了對蓄電池組的電容量估計過高的可能性，極大地（massgeblich）有利于低估該蓄電池組的電容量。借此，機動車的剩余操作范圍與其被過高地評估不如被過低地評估，由此再度顯著地減小機動車拋錨的可能性，其中該機動車配備有老化的蓄電池組并且是可電驅(qū)動的。這些優(yōu)點通過根據(jù)本發(fā)明考慮兩個以不同的方式和方法所確定的針對蓄電池組的電容量的值來實現(xiàn)。為此，可以使用互補濾波器（Komplementaerfilter）。經(jīng)驗老化模型可以具有任意的復雜性和質(zhì)量，并且與蓄電池組的電池組電池的老化測試的測試深度極為有關。權重因數(shù)可以在估計蓄電池組的電容量之間保持恒定。

本發(fā)明決不限制機動車在電池組壽命開始時的操作范圍，因為為了保證不過高估計蓄電池組的電容量而在該電池組壽命開始時不必預防性地扣除確定的容量值，其中該機動車配備有該蓄電池組并且是可電驅(qū)動的。

按照根據(jù)本發(fā)明的替選方案，蓄電池組的電容量每隔確定的時間上的間距專門地（例如在車間中）被測量。在兩次這樣的測量之間的循環(huán)在這種情況下可以相對應地變得更長，例如可以為數(shù)月或者數(shù)年，即測量或估計相對應地變得更稀少。在這些測量之間，不僅可以使用該經(jīng)驗老化模型，而且可以使用具有特別匹配的權重的估計算法。

根據(jù)一種有利的構建方案，檢測電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)涉及電池組的直至檢測所述狀態(tài)數(shù)據(jù)而給定的使用壽命，或者所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)涉及該電池組的至少最后的運行循環(huán)，該至少最后的運行循環(huán)有預先給定的時間上的長度。該估計算法可以根據(jù)所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)來估計蓄電池組的電容量或者容量改變，所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)例如是最后估計的電容量、電流或者電流積分、電壓、電壓變化曲線、安培小時吞吐量（Amperestundendurchsatz）、溫度、溫度變化曲線等。這些輸入信號可以涉及最后的運行循環(huán)，或者也可以涉及蓄電池組的到目前為止的總使用壽命。在該經(jīng)驗老化模型中，除了在行駛期間所確定的電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)之外，如果有這種情況則可以確定或者估計在行駛之間的靜止間歇內(nèi)的電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)。這樣一些電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)例如是靜止間歇的持續(xù)時間和蓄電池組在此期間的平均溫度。

根據(jù)另一種有利的構建方案，行駛循環(huán)和/或車輛的靜止循環(huán)被用作運行循環(huán)。當對行駛時間和靜止時間進行累積分析時，該方法特別適于如下這樣一些算法：所述算法基于循環(huán)地工作并且在每個循環(huán)中提供結果，該結果包括具有一定的質(zhì)量的、對蓄電池組的電容量或者容量改變的成功的或者不成功的估計。優(yōu)選地使用如下算法：所述算法使用完整的行駛循環(huán)來分析蓄電池組的電容量或者容量改變。

根據(jù)另一種有利的構建方案，借助估計算法產(chǎn)生如下信號：該信號描述了對電容量最后進行的估計的質(zhì)量和/或誤差。

根據(jù)另一種有利的構建方案設置有：對所述電容量最后進行的估計的誤差越小，則針對所述電容量的第一值相較于針對所述電容量的第二值越強地被加權；而對所述電容量最后進行的估計的誤差越大，則針對所述電容量的第二值相較于針對所述電容量的第一值越強地被加權。如果最后的估計的誤差小，則所確定的第一值相對于所述第二值更強地被加權（直至100%），所述所確定的第一值是針對蓄電池組的電容量或針對蓄電池組的容量改變的所確定的第一值，所述第二值根據(jù)該蓄電池組的經(jīng)驗老化模型來確定并且是針對所述電容量或針對所述容量改變的第二值。為了實現(xiàn)該構建方案，可以使用（例如線性的）交叉混合函數(shù)（Ueberblendfunktion）。

根據(jù)另一種有利的構建方案，當對所述電容量最后進行的估計的誤差大于或者等于預先給定的最大誤差邊界值時，針對所述電容量的第一值被完全屏棄。如果針對所述電容量的第一值相對應地被完全屏棄，則該第二值可以單獨地被用于所述電容量的接下來的估計，該第二值根據(jù)該蓄電池組的經(jīng)驗老化模型來確定并且是針對所述電容量或針對所述容量改變的第二值。

根據(jù)另一種有利的構建方案，在使用該經(jīng)驗老化模型和所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，確定所述電容量的盡最大可能的改變。經(jīng)此，用于估計電容量的方法可以在確定針對電池組的電容量的估計值之間被使用。如果要實現(xiàn)的改進的焦點在于決不應對例如可電驅(qū)動的機動車的剩余操作范圍或?qū)呻婒?qū)動的機動車的蓄電池組的剩余容量估計過高，則可以選擇該經(jīng)驗老化模型的最壞情況老化參數(shù)集（Worst-Case-Alterungsbedatung），其中使用所述電容量的盡最大可能的改變。而如果該焦點在于在所有時間都盡可能準確地估計蓄電池組的電容量，則可以選擇該經(jīng)驗老化模型的優(yōu)化的參數(shù)集，所述經(jīng)驗老化模型的優(yōu)化的參數(shù)集盡可能精確地描述該蓄電池組的可預期的老化。借此使整個估計的誤差最小化。

根據(jù)另一種有利的構建方案，針對所述電容量的估計值被用于校正該經(jīng)驗老化模型。經(jīng)此，進一步改進了對蓄電池組的電容量的估計的質(zhì)量。

附圖說明

在下文中參照所附的附圖依據(jù)優(yōu)選的實施例示例性地闡述了本發(fā)明，其中隨后所示出的特征不僅可以分別單獨地而且可以彼此以各種組合來表現(xiàn)本發(fā)明的方面。在附圖中：

圖1示出了按照傳統(tǒng)方法對蓄電池組的電容量的估計的示意圖，

圖2示出了按照根據(jù)本發(fā)明的方法的實施例對蓄電池組的電容量的估計的示意圖，以及

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的示例性流程的框圖。

具體實施方式

圖1示出了按照傳統(tǒng)方法對蓄電池組的電容量的估計的示意圖。在圖1中，不僅示出了與蓄電池組的真實電容量有關的曲線1，而且示出了與該蓄電池組的在使用估計算法的情況下所估計的電容量有關的階梯狀的曲線2。在時間點t₁至t₆，在使用該估計算法的情況下，分別進行對該蓄電池組的電容量的估計。相應被估計的電容量被保持直至下一次估計。在通過該估計算法對所述電容量進行估計之間，蓄電池組的實際電容量下降，由此估計的誤差增長直至下一次估計。

圖2示出了按照根據(jù)本發(fā)明的方法的實施例對蓄電池組的電容量的估計的示意圖。在圖2中，不僅示出了與蓄電池組的真實電容量有關的曲線1，而且示出了與該蓄電池組的在使用根據(jù)本發(fā)明的方法的情況下所估計的電容量有關的曲線3。在時間點t₁至t₇，在使用根據(jù)本發(fā)明的方法的情況下，分別進行對該蓄電池組的電容量的估計。在對所述電容量的估計之間，該蓄電池組的電容量根據(jù)所使用的經(jīng)驗老化模型的數(shù)據(jù)而下降。在圖2中所示的實施例中，要實現(xiàn)的改進的焦點在于：決不應對可電驅(qū)動的機動車的剩余操作范圍或?qū)呻婒?qū)動的機動車的蓄電池組的剩余容量估計過高。為此選擇經(jīng)驗老化模型的最壞情況老化參數(shù)集。也就是說，根據(jù)該經(jīng)驗老化模型確定盡最大可能的容量改變，該盡最大可能的容量改變可能在相應給定的情況下出現(xiàn)。

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的示例性流程的框圖。

用符號示出了估計算法4，在該估計算法4的左側(cè)有多個信號輸入端5，而在該估計算法4的右側(cè)有兩個信號輸出端6和7。通過一個信號輸入端5，蓄電池組的最后被估計的電容量被輸送給該估計算法4。通過其他的信號輸入端5，可以給該估計算法4輸送電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)、例如電流、電壓、溫度等。在信號輸出端6上可截取如下信號：該信號描述了對所述電容量最后進行的估計的質(zhì)量和/或誤差。在信號輸出端7上可截取如下值：所述值為在使用該估計算法4和所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)的情況下所確定的針對所述電容量的第一值。

此外，用符號示出了經(jīng)驗老化模型8，在該經(jīng)驗老化模型8的左側(cè)有多個信號輸入端9，而在該經(jīng)驗老化模型8的右側(cè)有一個信號輸出端10。通過一個信號輸入端9，該蓄電池組的最后被估計的電容量被輸送給該經(jīng)驗老化模型8。通過其他的信號輸入端9可以給該估計算法4輸送電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)、例如安培小時吞吐量、溫度等。在信號輸出端10上可截取如下值：所述值為在使用該經(jīng)驗老化模型8和所述電池組特定的狀態(tài)數(shù)據(jù)的情況下所確定的針對所述電容量的第二值。

在信號輸出端6、7和10上可截取的針對所述電容量的信號或值在方法步驟11中被處理，其中：通過將針對所述電容量的第一值與第一權重因數(shù)相乘，確定針對所述電容量的經(jīng)加權的第一值；通過將針對所述電容量的第二值與第二權重因數(shù)相乘，確定針對所述電容量的經(jīng)加權的第二值；通過將針對所述電容量的經(jīng)加權的值相加來確定值之和；通過將所述權重因數(shù)相加來確定權重之和；并且通過將所述值之和除以所述權重之和來確定針對所述電容量的估計值。該估計值在信號輸出端12上。