[发明专利]电池组适应性学习管理系统

权利要求书

1.一种用于电池组健康诊断的方法，该方法包括：

实时测量电池组的至少一个电池组属性，从而提供测量的数据；

追踪测量所述测量的数据的至少一个测量时间；

通过适应性建模所述测量的数据和所述至少一个测量时间而提供电池组历史模型；和

基于所述电池组历史模型估计所述电池组的未来状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个电池组属性包括从由以下各项组成的群组中选择的至少一个成分：容量、充电状态、电压、电流、电池电阻、工作环境和温度。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括计算所述至少一个电池组属性在所述电池组的先前状态和当前状态之间的变化。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括计算所述至少一个电池组属性的变化速率。

5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括使用所述电池组历史模型计算所述电池组的健康状态。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括使用所述电池组历史模型预报对电池组可靠性和可维护性的预测。

7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括报告所述电池组的预测。

8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括基于所述预测报告所述电池组的可靠性和可维护性评定。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述可靠性和可维护性评定包括从由以下各项组成的群组中选择的至少一个成分：健康状态、电池组容量警告、充电状态、潜在异常、热失控警告，维护需求、系统警告、关闭警告和电池组替换需求。

10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括基于所述至少一个电池组属性确定电池组能量容量。

11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括基于所述至少一个电池组属性确定充电状态。

12.根据权利要求1所述的方法，进一步包括如果温度变化过快，则指示短路电池、放电电池和欠放电电池中的一个。

13.一种电池组适应性学习管理系统，包括：

测量逻辑，其可操作为：

实时测量电池组的至少一个电池组属性，从而提供测量的数据；和

追踪测量所述测量的数据的至少一个测量时间；

适应性逻辑，其可操作为通过适应性建模所述测量的数据和所述至少一个测量时间而提供电池组历史模型；和

预测逻辑，其可操作为基于所述电池组历史模型估计所述电池组的未来状态。

14.根据权利要求13所述的电池组适应性学习管理系统，进一步包括非易失性存储器，该非易失性存储器可操作为存储所述测量的数据、所述至少一个测量时间和所述电池组历史模型。

15.根据权利要求13所述的电池组适应性学习管理系统，其中所述电池组适应性学习管理系统耦接到所述电池组。

16.一种计算机可读存储介质，包括用于执行电池组健康诊断的方法的计算机可执行指令，所述方法由计算机可执行指令实施，所述方法包括：

实时测量电池组的至少一个电池组属性，从而提供测量的数据；

追踪测量所述测量的数据的至少一个测量时间；

通过适应性建模所述测量的数据和所述至少一个测量时间而提供电池组历史模型；和

基于所述电池组历史模型估计所述电池组的未来状态。

17.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述至少一个电池组属性包括从由以下各项组成的群组中选择的至少一个成分：容量、充电状态、电压、电流、电池电阻、工作环境和温度。

18.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，进一步包括计算机可执行指令，其用于：

计算所述至少一个电池组属性在所述电池组的先前状态和当前状态之间的变化；

计算所述至少一个电池组属性的变化速率；和

使用所述电池组历史模型计算所述电池组的健康状态。

19.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，进一步包括计算机可执行指令，其用于使用所述电池组历史模型预报对电池组可靠性和可维护性的预测。

20.根据权利要求19所述的计算机可读存储介质，进一步包括计算机可执行指令，其用于：

报告所述电池组的预测；和

基于所述预测报告所述电池组的可靠性和可维护性评定。