技術領域

下面的描述涉及電池管理方法和設備。

背景技術：

最近，裝備有電池的裝置的使用已越來越多。這樣的電池可被應用于基于移動的裝置，例如，智能電話、膝上型計算機和電動車輛。隨著上述裝置的功耗的增加，在這樣的裝置中使用的各個電池容量也會增加。

然而，增加的電池容量可能導致更大或更危險的損害(諸如，在電池爆炸的情況下)，從而可存在關于圍繞增加電池的容量的風險的更大的憂慮。例如，就正與用戶的耳朵近距離接觸的裝置(諸如，智能電話)來說，即使具有小的爆炸或故障，用戶也可能嚴重地受傷。同樣，就電動車輛來說，當車輛正被操作時這樣的電池爆炸或故障可對駕駛者、車輛和其他財產造成嚴重的損害，并且還可導致相關公司的品牌形象降低。

技術實現要素：

提供本發明內容從而以簡要的形式介紹將在下面的具體實施方式中進一步描述對構思的選擇。本發明內容不意在標識所要求保護主題的關鍵特征或必要特征，也不意在用來幫助確定所要求保護的主題的范圍。

一個或多個實施例包括：一種非暫時性處理器可讀記錄介質，具有記錄于其中/上的用于控制一個或多個處理裝置以實現電池管理方法的處理器可讀代碼，所述方法包括：獲取多個電池中的每一電池的物理量數據，所述物理量數據為當組成所述物理量數據的所述多個電池的對應物理量動態變化時的物理量數據；基于從所述物理量數據得到的物理量差信息計算非平衡數據；通過將非平衡數據投射到特征空間來計算所述物理量數據的特征數據；基于確定的特征數據的分布信息確定所述多個電池中的一個或多個電池的電池安全性。

一個或多個實施例提供一種電池管理方法，包括：獲取多個電池中的每一電池的物理量數據，所述物理量數據為當組成所述物理量數據的所述多個電池的對應物理量動態變化時的物理量數據；基于從所述物理量數據得到的物理量差信息計算非平衡數據；通過將非平衡數據投射到特征空間來計算所述物理量數據的特征數據；基于確定的特征數據的分布信息確定所述多個電池中的一個或多個電池的電池安全性。

確定電池安全性的步驟可包括：基于確定的分布信息選擇性地將電池安全性指示給用戶。

所述方法可由電子裝置設備執行，所述方法還可包括：將確定的電池安全性與一個或多個閾值進行比較；基于比較步驟的結果，執行下述處理中的一個或多個：向電子裝置設備的用戶警告電池處于異常狀態和再平衡所述多個電池。

特征空間可基于代表當對應物理量動態變化而沒有異常時正被使用的電池的物理量數據的物理量差信息的平衡數據的預定特征提取模型，并且特征數據的分布信息可基于隨時間對用于電池風險或電池安全性的平衡數據進行建模的預定分布被確定。

電子裝置設備可為電動車輛或混合電動車輛。

所述確定電池安全性的步驟可包括：確定特征數據的分布是否在預定的正常區域內。

所述正常區域可為使用確定的與可基于正常電池數據的差信息的平衡數據對應的正常特征數據的分布信息設置的區域。

所述正常區域可為基于平衡數據到引起正常特征數據的特征空間的投射而設置的特征空間的區域。

確定電池安全性的步驟可包括：基于正常特征數據的概率分布信息計算與確定的分布數據對應的概率數據。

確定電池安全性的步驟可包括：計算與確定的分布信息對應的分布位置和與正常電池數據的分布對應的正常區域的參考點之間的距離。

確定電池安全性的步驟還可包括：執行所述距離與第一閾值的第一比較，當第一比較的結果指示所述距離滿足第一閾值時，執行所述距離與第二閾值的第二比較；響應于確定所述距離未能滿足第二閾值，執行單元平衡，并響應于確定所述距離滿足第二閾值，生成用于控制向用戶輸出反饋的控制信號。

計算特征數據的步驟可包括：使用特征提取模型將非平衡數據投射到特征空間，其中，所述特征提取模型可以是預先定義為從輸入數據提取平衡數據且基于正常電池數據的差信息的模型。

確定電池安全性的步驟可包括：使用特征分布模型確定分布信息，特征分布模型是基于與使用所述特征提取模型提取的正常特征對應的正常特征數據的分布信息被預先建模的模型。

所述方法還可包括：將電池安全性與閾值進行比較，并基于比較的結果生成用于控制向用戶輸出反饋的控制信號。

所述方法還可包括：執行電池安全性與第一閾值的第一比較，當第一比較的結果指示電池安全性未能滿足第一閾值時，執行電池安全性與第二閾值的第二比較；響應于確定電池安全性滿足第二閾值，執行單元平衡，并響應于確定電池安全性未能滿足第二閾值，生成用于控制向用戶輸出反饋的控制信號。

計算非平衡數據的步驟可包括：基于具有與預定時間窗大小對應的程度的物理量差信息得到非平衡數據，并將得到的非平衡數據存儲到具有與所述預定時間窗大小對應的容量的緩沖器中。

計算非平衡數據的步驟可包括：從基于不同的第一物理量和第二物理量分別計算的第一物理量差信息和第二物理量差信息得到非平衡數據，其中，第一物理量和第二物理量代表所述多個電池中的一個或多個電池的不同的物理特性的各個測量。

非平衡數據可包括以下項中的至少一項：第一差信息，指示物理量的平均值與各個物理量之間的各個第一差，或者指示各個第一差的平均值；第二差信息，指示物理量的最大值與物理量的最小值之間的第二差；第三差信息，指示各個物理量的最大值與各個物理量之間的各個第三差，或者指示各個第三差的平均值；第四差信息，指示各個物理量的最小值與各個物理量之間的各個第四差，或者指示各個第四差的平均值。

非平衡數據可包括：第一差信息、第二差信息、第三差信息和第四差信息中的至少一個，針對第一物理量和第二物理量中的每一個，第一物理量為電壓測量，第二物理量為溫度測量。

所述方法還可包括：將與第一物理量對應的非平衡數據的標準化的值添加到與第二物理量對應的非平衡數據的標準化的值，以確定所述多個電池非平衡值。

一個或多個實施例可提供一種電池管理方法，包括：獲取多個電池中的每一電池的物理量數據，所述物理量數據為當組成所述物理量數據的所述多個電池的對應物理量動態變化時的物理量數據；基于從所述物理量數據得到的物理量差信息計算非平衡數據；使用特征提取模型從非平衡數據提取特征數據；估計提取的特征數據與建模為定義提取的特征數據所分布的特征空間的正常區域的特征分布模型之間的相似性；基于估計的相似性確定電池狀態。

特征提取模型可為預先定義為從輸入數據提取平衡數據的正常特征且基于正常電池數據的差信息的模型；特征分布模型可為基于與使用特征提取模型從平衡數據提取的正常特征對應的正常特征數據的分布信息生成的模型。

估計的步驟可包括：基于正常特征數據的概率分布信息計算與提取的特征數據的分布信息對應的概率數據。

估計的步驟可包括：計算與提取的特征數據的分布信息對應的分布位置和與正常電池數據的分布對應的正常區域的參考點之間的距離。

估計的步驟可包括：執行所述距離與第一閾值的第一比較，當第一比較的結果指示所述距離滿足第一閾值時，執行所述距離與第二閾值的第二比較；確定電池狀態的步驟可包括：響應于確定所述距離未能滿足第二閾值，確定將執行單元平衡，并響應于確定所述距離滿足第二閾值，確定電池狀態為異常狀態。

估計的步驟可包括：執行與所述相似性對應的值與第一閾值的第一比較，當第一比較的結果指示所述值未能滿足第一閾值時，執行所述值與第二閾值的第二比較；確定電池狀態的步驟可包括：響應于確定所述值滿足第二閾值，確定將執行單元平衡，并響應于確定所述值未能滿足第二閾值，確定電池狀態為異常狀態。

計算非平衡數據的步驟可包括：基于具有與預定時間窗大小對應的程度的物理量差信息得到非平衡數據；計算非平衡數據的步驟還可包括：將得到的非平衡數據存儲到具有與預定的時間窗大小對應的容量的緩沖器中。

計算非平衡數據的步驟可包括：從基于不同的第一物理量和第二物理量分別計算的第一物理量差信息和第二物理量差信息得到非平衡數據，第一物理量和第二物理量代表所述多個電池中的一個或多個電池的不同的物理特性的各個測量。

一個或多個實施例提供一種電池管理設備，包括：接口，被配置為獲取多個電池的每一電池的物理量數據，所述物理量數據為當組成所述物理量數據的所述多個電池的對應物理量動態變化時的物理量數據；一個或多個處理裝置，被配置為基于從所述物理量數據得到的物理量差信息計算非平衡數據，通過將非平衡數據投射到特征空間來計算所述物理量數據的特征數據，基于確定的特征數據的分布信息確定所述多個電池中的一個或多個電池的電池安全性。

所述設備還可包括：所述多個電池；多個傳感器，被配置為當所述多個電池的物理量正在動態變化時從所述多個電池測量物理量，將測量的物理量提供到用于獲取所述物理量數據的接口。

電池管理設備可為電動車輛或混合電動車輛的電控單元(ECU)，或者所述電池管理設備與電動車輛或混合電動車輛的電控單元本地通信，電動車輛或混合電動車輛包括：所述多個電池；多個傳感器，被配置為當所述多個電池的物理量正在動態變化時從所述多個電池測量物理量，將測量的物理量提供到用于獲取所述物理量數據的接口。

從下面的具體實施方式、附圖和權利要求，其他特征和方面將是清楚的。

附圖說明

圖1A和圖1B示出兩個示例電池的物理量和物理量差的各自的示例。

圖2示出電池管理方法的示例。

圖3示出特征提取模型的示例。

圖4A和圖4B示出正常特征數據的示例。

圖5示出特征數據的示例。

圖6演示估計電池安全性的示例方法。

圖7A至圖7C示出第一電池和第二電池的電池安全性的示例。

圖8示出電池管理方法的示例。

圖9示出電池管理方法的示例。

圖10示出電池管理設備的示例。

圖11示出電池管理設備的示例。

圖12示出電池管理設備的示例。

貫穿附圖和具體實施方式，除非另外描述或規定，否則相同的附圖參考標記將被理解為表示相同或相似的元件、特征和結構。附圖可不必成比例，并且為了清楚、說明和方便起見，可夸大附圖中元件的相對大小、比例和繪示。

具體實施方式

提供下面的具體實施方式以幫助讀者獲得對在此描述的方法、設備和/或系統的全面理解。然而，在理解本公開之后，本領域普通技術人員將清楚在此描述的方法、設備和/或系統的各種改變、修改和等同物。在此描述的操作的順序僅是非限制性的示例，操作的順序不限于在此闡述的順序，而是在理解本公開之后，除了必需按特定順序發生的操作之外，可如本領域普通技術人員將清楚的那樣改變。此外，為了更加清楚和簡潔，在理解本公開的區別方面之后，可被理解的操作和結構的描述在一些描述中可以被省略。

在此使用的術語僅用于解釋特定的實施例，從而它們不意味著限制。除當兩個表示根據上下文彼此不同時之外，單數表示包括復數表示。例如，如在此使用的，除非上下文另外清楚地指示，否則單數形式也意在包括復數形式。在此，術語“包括”或“具有”也意在指示存在再說明書上公開的特性、圖形、操作、組件或元件或它們的組合。術語“包括”或“具有”應被理解為不預先排除一個或多個其它特性、圖形、操作、組件、元件或它們的組合的存在或者另外的可能性。此外，盡管術語(諸如，第一、第二、A、B、(a)、(b)等)可在此被用于描述組件，但是除非另外指示，否則這些術語不用于限定相應組件的本質、順序或序列，而是僅用于將相應組件與其它組件進行區分。此外，除非在此另外指示，否則這里的值的范圍的任何列舉僅意在用作分別引用落入該范圍內的每一單獨的值的速記方法，并且每一單獨的值如在此單獨地列舉的一樣被包含到說明書中。

此外，除非另外定義，否則在此使用的包括技術和科學術語的所有術語具有與各個實施例所屬的領域的普通技術人員所通常理解的含義相同的含義。還將理解，除非在此明確地定義，否則術語(諸如，在常用字典中定義的術語)應被解釋為具有與它們在相關領域和本公開的上下文中的含義一致的含義，不將被解釋為理想化或過于形式化的意義。

可對實施例做出各種替代和修改，實施例中的一些將在附圖和具體實施方式中被詳細的示出。然而，應當理解的是，這些實施例不被解釋為限于公開和示出的形式，并應當被理解為包括落入本公開的構思和技術范圍內的所有改變、等同物和替代。提供在此描述的示例，從而本公開將是全面的，并將把公開的范圍傳達給本領域普通技術人員。

在下文中，將參照附圖對實施例進行進一步詳細描述，其中，相同的參考標號始終表示相同的元件。

圖1A和圖1B示出根據一個或多個實施例的兩個示例電池的物理量和物理量差的各自的示例。

例如，電池為電池模塊或電池單元。從而，多個電池可代表多個電池模塊或電池單元。作為各個電池，每一模塊可包括單個電池單元或多個電池單元，在這種情況下，多個電池單元可彼此串聯或并聯連接。例如，在一個實施例中，多個模塊可串聯連接作為電池包。

例如，在此，術語多個電池的物理量指的是均代表每一電池、每一電池單元和/或每一電池模塊，或者它們的任何組合的不同的物理量的電壓、電流和/或溫度。

圖1A示出兩個示例電池(即，電池1和電池2)的各自的測量電壓。電池1和2的各自的電壓由于電池1和2正被使用(諸如，通過電池1和電池2的充電和/或放電)而動態變化。

圖1B示出電池1和電池2中的每一電池的例如基于測量的電壓的各自的物理量差的示例。各自的物理量差指示電池1和電池2中的每一電池的偏差。例如，當在時間t，電池1的電壓值為V₁、電池2的電壓值為V₂以及V₁和V₂的平均為V_average時，電池1的物理量差在時間t可為V₁-V_average，電池2的物理量差在時間t可為V₂-V_average。在圖1B中示出的電池1和電池2中的每一電池的各自的物理量差不與充電模式對應，因此可能難以僅使用一個閾值(即，通過將物理量差與特定閾值進行比較)來確定每一電池的狀態。由于這些物理量差不與充電模式對應，因此也難以設置能被用于確定每一電池的狀態的常量。此外，如果僅當電壓不動態變化(諸如，電動車輛啟動之前)時確定物理量差，則這些差與閾值進行比較的結果、這個確定可能不足夠準確，這是因為異常的確定未考慮電池在使用期間如何響應，考慮電池在使用期間如何響應可使異常的風險更準確。此外，由于每一物理量差具有小于對應的物理量的值，因而各個確定的物理量差對傳感器或測量誤差敏感。例如，在圖1B的示出的示例中，物理量差具有范圍在0和0.2伏特(V)之間的值。因此，通過在這樣的物理量差確定中這樣有限考慮每一各自的物理量差與閾值的比較、以及誤差的敏感性，導致分別確定的電池狀態被非正確地確定的概率可能相對高，這可能導致非正確的電池狀態確定。此外，如果僅當電池未使用(即，沒有物理量的動態變化)時考慮物理量差，則電池異常確定也可能更不可靠。

圖2示出根據一個或多個實施例的電池管理方法。這里的電池管理方法由硬件實現。例如，僅作為示例，圖2的電池管理方法可由電池管理設備(諸如，在此討論的任何電池管理設備)執行。這樣的電池管理設備包括一個或多個處理裝置(諸如，一個或多個處理器)，并包括一個或多個存儲器。例如，在一個或多個實施例中，僅作為示例，一個或多個處理裝置可根據記錄在這樣的存儲器或另一非暫時性記錄介質內或上的處理器或計算機可讀代碼的執行或實現被控制，以實現在此討論的一個或多個電池管理方法。此外，在一個或多個實施例中，僅作為示例，一個或多個處理裝置可通過參考以下這樣的一個或多個存儲器而被專門或特定配置或控制為實現在此討論的一個或多個電池管理方法，其中，所述一個或多個存儲器記錄例如針對一段時間感測的或測量的一個或多個電池、電池單元、或電池模塊的物理特性，以及例如可已經基于標準訓練數據被預先學習的一個或多個特征提取和/或特征分布模型，其中，例如，在電動車輛實施例中，所述一個或多個特征提取和/或特征分布模型可被更新或考慮用戶的駕駛模式。因此，雖然針對不同實施例的操作方法將在下面通過參考電池管理設備(諸如，通過在此討論的任何或所有描述的電池管理設備)的操作被討論，但是對電池管理設備的參考是出于解釋的方便起見，并不應被推斷為意味著描述的操作必須由根據一個或多個實施例特定描述的電池管理設備來實現，而相反，可選的實現也是可用的。

參照圖2，在操作210中，示例電池管理設備可接收關于多個電池的物理量。這里，如上面提到的，例如，這里的電池為電池單元或電池模塊。多個電池的物理量由包括針對多個電池中的每一電池的一個或多個傳感器的感測系統測量或感測。根據實施例，電池管理設備可包括感測系統，以及電池。例如，傳感器還可隨初始制造被包括在每一電池中，或者被配置為在制造之后被添加而被包括在每一電池中。感測系統被配置為將測量的或感測的物理量發送到電池管理設備或電池管理設備的另一組件。作為一個示例，感測系統可以以預設的時間間隔(例如，以一秒的間隔)采集多個或所有電池中的每一電池的或來自多個或所有電池中的每一電池的每個不同的物理量——電壓數據、電流數據和/或溫度數據，并將采集的電壓數據、電流數據和/或溫度數據發送到電池管理設備。預設的時間間隔可針對所有的電池或物理量相同，或者它們可以是變化的，并且例如，感測系統可存儲采集的數據，直到預設的時間為止和/或直到各個數據被電池管理設備請求為止，或者感測系統可在測量到時立即將采集的數據發送到電池管理設備。

感測的物理量可被期望動態變化。此外，根據應用，感測的物理量可具有期望的不同模式。例如，當多個電池用于特定物理應用(例如，多個電池被充電和放電的電動移動體或電動車輛)時，對應的物理量將分別代表充電和放電模式。

電池管理設備在例如代表電池管理設備的一個或多個存儲器的緩沖器中存儲物理量，其中，所述緩沖器具有與時間窗大小對應的大小，例如，足以存儲或設計為存儲接收的針對對應的時間窗的物理量數據的大小。當物理量被存儲在緩沖器中時，電池管理設備訪問緩沖器。例如，當所有發送的針對時間窗的物理量已經被存儲在緩沖器中時，電池管理設備可被設置為基于存儲的物理量數據執行進一步操作(諸如，操作220)，或者這樣的操作可在接收到發送的物理量數據時被實時執行。

例如，在操作220中，電池管理設備使用基于在緩沖器中存儲的多個電池的物理量計算的物理量差信息來獲取(例如，計算或得到)非平衡數據。在一個示例中，電池管理設備基于多個電池的第一物理量計算第一物理量差信息，并使用第一物理量差信息得到非平衡數據。

作為一個示例，電池管理設備計算V_average，V_average是n個電池單元的各個電壓數據V₁至V_n的平均，并且電池管理設備針對第一物理量(例如，電壓)計算V_average與V₁至V_n中的每一電壓之間的第一電壓差信息。這里，在這個示例中，n條第一電壓差信息被計算出作為非平衡數據。在一個或多個實施例中，當計算結果為負值時，絕對值將被應用于計算的結果。此外，例如，電池管理設備可計算n條第一電壓差信息的標準偏差、分布和/或平均作為非平衡數據。此外，例如，電池管理設備可計算n條第一電壓差信息的絕對值的標準偏差、分布和/或平均作為非平衡數據。

作為另一示例，電池管理設備可確定V₁至V_n之中的最大值(例如，V_max)和最小值(例如，V_min)，并計算V_max和V_min之間的第二電壓差信息作為非平衡數據。

作為另一示例，電池管理設備計算V_max與V₁至V_n中的每個之間的第三電壓差信息(例如，雖然當第二電壓差信息也被計算時，V_max與對應于V_min的V之間的差信息可能已經被計算)，并計算V_min與V₁至V_n中的每個之間的第四電壓差信息(例如，雖然當第二電壓差信息也被計算時，V_min與對應于V_max的V之間的差信息可能已經被計算)。這里，n條第三電壓差信息可被計算出作為非平衡數據和/或n條第四電壓差信息可被計算出作為非平衡數據。此外，電池管理設備可計算n條第三電壓差信息的標準偏差、分布和/或平均，或者n條第三電壓差信息的絕對值的標準偏差、分布和/或平均作為非平衡數據。此外，電池管理設備可計算n條第四電壓差信息的標準偏差、分布和/或平均，或者n條第四電壓差信息的絕對值的標準偏差、分布和/或平均作為非平衡數據。

盡管在前的描述基于從計算的物理量差信息或通過特定計算的物理量差信息被得到的非平衡數據被提供，但這僅作為一個示例，因為非平衡數據的得到不限于此。

在一個示例中，電池管理設備可基于多個電池的第二物理量來計算物理量差信息，并基于計算的針對第二物理量的物理量差信息或者基于上述針對第一物理量的物理量差信息和針對第二物理量的物理量差信息兩者來得到非平衡數據。這里，第二物理量具有與第一物理量的特性不同的特性。例如，第二物理量可代表分別測量的電池的溫度，所述溫度的信息由感測系統發送到電池管理設備。因此，電池管理設備可基于在緩沖器中存儲的測量的多個電池單元的溫度數據來計算溫度差信息。電池管理設備可以以與上面計算第一電壓差信息至第四電壓差信息的任何一個或任意組合相同的方式來計算溫度差信息。例如，在一個實施例中，電池管理設備基于電壓差信息和溫度差信息來得到非平衡數據。例如，當電池管理設備標準化電壓差信息和溫度差信息并且通過組合標準化的電壓差信息和溫度差信息來得到非平衡數據時，這樣的非平衡值可被考慮為物理量差信息。另外地或可選地，另一物理量還可被考慮。

電池管理設備在電池管理設備的緩沖器(諸如，存儲發送的物理量數據的緩沖器或另一緩沖器)中存儲得到的非平衡數據。在操作230中，電池管理設備可確定在緩沖器中存儲的非平衡數據的量是否對應于時間窗大小。時間窗大小可與在緩沖器中存儲的非平衡數據的量和/或設置的窗或時間段所對應的緩沖器的容量對應。此外，電池管理設備可確定存儲的非平衡數據的大小或量是否對應于(或接近于)設置的或限制的緩沖器的容量大小。當在緩沖器中存儲的非平衡數據的量不對應于時間窗大小時，電池管理設備可得到額外的非平衡數據并在緩沖器中存儲額外的非平衡數據。僅作為示例，當緩沖器被確定已填滿容量時，電池管理設備可訪問緩沖器并為了下一操作(諸如，操作240)或在下一操作期間從緩沖器取回非平衡數據。

在操作240中，電池管理設備通過將取回的非平衡數據投射到設置的特征空間來獲取(例如，計算或得到)特征數據。在一個示例中，電池管理設備使用特征提取模型將特征數據投射到特征空間。通過這樣，特征數據可被分布或表示在根據特征提取模型的特定特征空間中。

例如，特征提取模型是(例如，在基于感測的物理量確定電池的安全性或異常前通過訓練差信息)預先定義的或預教導的用于提取平衡數據的特征(例如，代表電池的正常操作的數據)的模型。例如，平衡數據可基于得到的或提供的正常電池數據的差信息或正常操作的電池的電池數據(諸如，基于正常電池的放電使用模式)而預教導或者得到。例如，正常電池數據可使用、適用于、或包括這樣的正常電池(或者物理量數據正被提供的特定電池)在生產后可經歷的各種使用模式的電池數據，并可指示一個或多個異常(例如，過度充電、過度放電、熱逃逸、爆炸、接觸錯誤和功率減少)未發生的這樣的正常操作的電池、特定電池或模擬的正常操作的電池的歷史數據。因此，在這樣一個示例中，標準電池數據可不包括代表異常的數據。這樣的特征提取模型將參照圖3在下面進一步被描述。

在操作250中，電池管理設備基于在特征空間中的計算的特征數據的分布信息來估計電池安全性。因此，例如，電池管理設備可使用特征分布模型來確定特征數據的分布信息。

特征分布模型也在基于感測的物理量確定電池的安全性或異常之前被建模。例如，與平衡數據的相應特征對應的正常特征數據可在電池管理設備的制造處理期間、包括這樣的電池管理設備的潛在(underlying)的應用實施例的制造期間)預先被獲得或獲取(例如，計算或得到)，和/或基于在正常操作期間(例如，使用特定的對應的使用模式)檢查的電池的之前測量的物理量預先被獲得或獲取(例如，計算或得到)。特征分布模型基于這樣的示例正常特征數據的分布信息預先被建?；蚪虒АＵ^域(例如，正常范圍)可基于特征分布模型被定義。例如，特征分布模型可學習用于非平衡特征模型的相同正常電池的操作的區域或范圍，從而能夠更可能從計算的特征信息識別或取回操作的區域或范圍。多個正常電池中的每一電池的性能可實質上相同。因此，對應的正常電池數據也可實質上相同(例如，平衡數據通常具有零值或接近于零的值，即，在正常操作期間電池之間的偏差被最小化)。因此，正常特征數據可位于特征空間的原點或分布在接近于原點處。因此，對于這個示例，例如，正常區域或范圍是圍繞特征空間的原點的區域或范圍。此外，當特征分布模型被建模時，用于確定電池狀態是正常狀態還是異常狀態的閾值可被確定和設置。例如，閾值可基于確定的或選擇的標準區域的邊界被設置。

在一個或多個實施例中，特征分布模型通過機器學習被訓練。僅作為示例，例如，機器學習可包括：深度學習、支持向量機(SVM)、隱馬爾科夫模型、回歸、神經網絡、樸素貝葉斯分類和決策樹。

在一個或多個實施例中，電池管理設備可數字化當前計算的特征數據相似于特征分布模型的程度，所述程度可代表電池安全性的程度。例如，電池管理設備可基于與正常區域對應的概率分布信息來計算與特征數據的分布信息對應的概率數據。電池管理設備可基于分布和預計算的平衡的數據的平均來計算與特征數據的分布信息對應的概率數據，所述概率數據可在操作260中與概率閾值進行比較。在另一示例中，電池管理設備可計算特征數據與正常區域之間的距離，所述距離可在操作260中與距離閾值進行比較。使用距離計算，電池管理設備可設置正常區域的參考點，并計算參考點與特征數據之間的距離。例如，在一個實施例中，正常區域的參考點是正常區域的原點以及分布了最多條數的正常特征數據的點。這里，僅作為示例，電池管理設備可計算歐式距離(Euclidean distance)和/或馬氏距離(Mahalanobis distance)。

因此，在操作260中，電池管理設備將確定的電池安全性或安全性的程度與閾值進行比較。這里，例如，閾值可為上述的當特征分布模型被建模時設置的閾值。在操作270中，當計算的概率數據被認為指示電池的安全性時，如果指示的電池安全性被確定為未能滿足(例如，小于)概率閾值，則電池管理設備被配置為生成控制信號以輸出反饋或控制反饋輸出設備。這里，當指示的電池安全性未滿足概率閾值時，這可指示電池狀態為異常狀態。在這個示例中，例如，輸出的反饋可為視覺反饋、聽覺反饋和感覺反饋之一或任何它們的任意組合。與這樣考慮概率數據形成對照，當確定的參考點與特征數據之間的距離被認為指示電池的安全性時，如果指示的電池安全性滿足(例如，超過)設置的距離閾值，則電池管理設備生成控制信號以輸出反饋。這里，當正常區域的參考點與特征數據的分布位置之間的距離被確定為滿足這樣的距離閾值時，電池管理設備生成控制信號以輸出反饋。

從包括多個電池的電池包獲取的物理量信息包括由于電池的內部狀態而改變的或變化的物理量以及基于由于電池的當前使用而造成的電流改變(例如，與電池未使用時相比)的改變的物理量。因為這樣的電流改變可同樣應用于電池包(例如，當多個電池模塊彼此串聯連接時)，所以當非平衡數據基于多個電池的物理量的差被計算時，由于基于多個電池的每一電池的內部狀態的差信息保留在作為結果的非平衡數據中，因而來自電流變化的影響可被消除。因此，電池管理設備可確定電池是否處于異常狀態，而不管由于電池的使用而造成的電流改變和/或電壓改變。此外，因為電池管理設備基于從非平衡數據提取的特征數據來確定電池是否處于異常狀態，所以所述電池管理方法的計算速度可比使用每個感測的物理量和所有感測的物理量確定電池是否處于異常狀態的方法要更快。此外，在一個或多個實施例中，當電池管理設備以預設的時間間隔確定電池是否處于異常狀態并在物理量動態變化的情況下確定電池是否處于異常狀態時，一個或多個電池是否處于異常狀態的感測具有更高的可靠性。

圖3根據一個或多個實施例示出特征提取模型的示例。

參照圖3，電池管理設備通過將非平衡數據310投射到特征空間來獲取或提取特征數據330。這里，電池管理設備使用特征提取模型320將非平衡數據310投射到特征空間。

如上面討論的，特征提取模型320為預先定義的模型。例如，基于多個正常電池的充電和/或放電動態變化的正常物理量(例如，多個正常電池的電壓、電流和/或溫度)可能已被感測或模擬并被記錄為訓練數據，對應的正常物理量差信息可基于正常物理量被計算。例如，正常電池可為基于先前的物理量或當電池已知將被無異常地正常地操作時計算的物理量差信息而正被檢查的潛在的電池。正常物理量差信息可基于與應用于上面參照圖2描述的第一電壓差信息至第四電壓差信息之一的方法相同的方法被計算。平衡數據基于正常物理量差信息被得到。這里，正常特征數據可通過將維度減少函數應用于平衡數據來得到。在一個實施例中，維度減少函數包括特征提取函數，例如，主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)。當維度減少函數被應用于平衡數據時，平衡數據的維度可被減少并且指示平衡數據的特征的正常特征數據被得到。從而，平衡數據被映射到正常特征數據。在這個示例中，用于映射的信息被建模，從而生成特征提取模型320。例如，特征提取模型320可在電池管理設備中被預先存儲，并然后被使用以提取當前的特征數據。

如在圖3中所示，非平衡數據的維度可為d，特征提取模型320的維度可為d×p，結果，特征數據330的維度為p。具有高維度的非平衡數據310因此被轉換為具有低維度的特征數據330。電池管理設備使用特征數據330來檢測包括多個電池的電池包的異常狀態。通過這樣的維度的減少，被執行以檢測異常狀態的計算的速度增加，這是因為電池異常基于數據的一部分或減少維度的數據而不是所有的數據或數據的每個具體點被確定。因此，當電池管理方法以這樣的方式被執行時，可在非平衡數據或采集的具有初始較高維度的物理量中存在的噪音(例如，由電池內部電阻、傳感器錯誤和數據丟失造成的噪音)的影響可被減少。相似地，實現所述方法的電池管理設備可對噪音具有魯棒性。

圖4A和圖4B示出根據一個或多個實施例的正常特征數據的示例。

參照圖4A，正常特征數據分布在特征空間400中。

響應于定義或選擇正常區域401至404，電池管理設備可因此確定計算的特征數據是否分布在或位于正常區域401至404中，并估計對應的電池的安全性。

圖4B示出概率分布信息。在圖4B的圖表中，x軸代表與正常特征數據對應的隨機變化，y軸代表概率密度。在圖表中，由示出的虛線指示的區域對應于正常區域401至404。響應于對應的特征分布模型的生成，正常特征數據的分布和平均可被計算，并且概率分布信息也被計算。在這個示例中，正常特征數據位于特征空間的原點或總體分布在接近于原點處，因此，原點或原點附近的概率密度相對高。

圖5示出根據一個或多個實施例的特征數據的示例。

當與圖4A的正常特征數據的分布相比時，可看到更多條來自非平衡數據的特征數據分布在示出的相對于特征空間500的原點的左側方向。這里，當特征數據分布在除正常區域之外的區域中時，電池管理設備可確定在對應的電池中發生異常。

圖6演示根據一個或多個實施例的估計電池安全性的方法。

圖6示出第一圖表610、第二圖表620、第三圖表630和第四圖表640。

第一圖表610代表第一電池的電壓數據，即，電壓物理量隨時間的圖表。在一個示例中，電池管理設備基于另一電池的電壓數據V和與時間窗611的時間t對應的第一電池的電壓數據V₁，計算平均V_average，并基于例如V₁-V_average得到非平衡數據。電池管理設備可在由時間窗611代表的時間段期間以預設時間間隔得到非平衡數據。作為一個示例，當時間窗的長度為100秒且非平衡數據以一秒的間隔被得到時，電池管理設備得到100條非平衡數據。電池管理設備得到與時間窗611對應的非平衡數據集。相似地，電池管理設備分別得到與時間窗612和613對應的各個非平衡數據集。

第二圖表620代表與時間窗611對應的非平衡數據集。電池管理設備將非平衡數據集輸入到特征提取模型，并獲取特征數據。例如，電池管理設備從非平衡數據集提取特征數據。

第三圖表630代表設置了正常區域631的特征空間。正常區域631是在非平衡數據集被得到之前被定義或設置的區域。此外，正常區域631的邊界可與能與提取的非平衡特征數據進行比較以確定電池安全性的閾值對應。

第四圖表640代表隨時間的電池風險。電池風險是電池安全性的絕對值，因此，電池風險可以是實質上與電池安全性相同或相似的準則。根據情況，電池管理設備可代替電池安全性應用電池風險來確定電池是否在異常狀態。例如，電池管理設備基于特征數據的分布信息來估計電池風險，并將電池風險與閾值比較。當電池風險未能滿足(例如，小于)閾值時，反饋被提供給用戶。

圖7A至圖7C示出根據一個或多個實施例的第一電池和第二電池的電池安全性的示例。第一電池是處于正常狀態的電池，第二電池是處于異常狀態的電池。

參照圖7A，在方框710中，示出的左邊的圖表代表第一電池的電壓數據，示出的右邊的圖表代表與第一電池對應的非平衡數據。此外，在方框720中，示出的左邊的圖表代表第二電池的電壓數據，示出的右邊的圖表代表與第二電池對應非平衡數據。

如所示出的，第一電池和第二電池的電壓數據動態變化。例如，第一電池和第二電池的電壓數據包括充電和放電模式和用戶概況(profile)模式。例如，用戶概況模式可指示代表電動移動體或車輛的用戶如何驅動(諸如，用戶加速或制動是多么的快、慢、間歇等)的一個或多個模式。

圖7B示出基于第一電池和第二電池的電壓數據估計的電池安全性。圖7C示出基于第一電池和第二電池的非平衡數據的電池安全性。盡管圖7B和7C示出電池風險，但是電池風險可基于如上面描述的實質上與電池安全性相同或相似的準則。

參照圖7B，與第一電池和第二電池中的每一電池的電壓數據對應的特征數據分布在特征空間730中。因為第一電池和第二電池的用戶概況模式、充電和放電模式沒有刪除，所以第一電池的特征數據和第二電池的特征數據以第一電池的特征數據和第二電池的特征數據相互不可區分的狀態分布在特征空間730中。

相似地，圖表740代表第一電池的電池風險和第二電池的電池風險。在圖表740中，第一電池的電池風險由實曲線指示，第二電池的電池風險由虛曲線指示。此外，難以區分第一電池和第二電池的電池風險。此外，因為電池風險隨時間動態變化，所以在沒有進一步操作的情況下，電池管理設備可能無法準確地確定電池是否處于異常狀態。在沒有這樣的進一步操作的情況下，僅通過將第二電池的電池風險與特定閾值進行比較難以準確地確定第二電池是否處于異常狀態。

參照圖7C，與確定的第一電池和第二電池中的每一電池的非平衡數據對應的特征數據分布在特征空間750中。基于x軸，總體上，第一電池的特征數據分布在范圍在-5和0之間的區域，第二電池的特征數據分布在范圍在-15和0之間的區域。因此，可觀察到，第二電池的特征數據相對于第一電池的特征數據偏向左側。據此，通過圖7C的特征空間750，第一電池的特征數據和第二電池的特征數據以第一電池的特征數據和第二電池的特征數據相互區分的狀態分布在特征空間750中。

例如，為了在特征空間750中實現各個特征數據的分布，電池管理設備可刪除動態改變模式，例如，物理量的動態充電和放電模式、用戶概況模式。例如，在電池包中串聯連接的多個電池模塊具有相同的電流值。相似地，在一個電池模塊中串聯連接的多個電池單元具有相同的電流值。因此，電壓的動態改變將由于電池內阻改變以及基于需求功率的電流改變而發生。響應于電流改變，多個電池單元的電壓數據可相似地改變。例如，每一電池模塊的電壓數據可代表響應于電流改變的共同的動態改變模式。因此，當在多個電池模塊之間，電壓的差被計算時，共同的動態改變模式可針對串聯連接的多個電池模塊或電池單元被刪除。電壓差可不管電流改變，而與多個電池模塊之間的內阻的差成比例。

隨著第一電池和第二電池的物理量的動態改變模式被從第一電池和第二電池的非平衡數據刪除(例如，通過使用特征提取模型)，第一電池的特征數據和第二電池的特征數據以第一電池的特征數據和第二電池的特征數據能相互區分的狀態分布在特征空間750中。

圖7C的圖表760代表第一電池的對應的電池風險和第二電池的電池風險。第一電池的電池風險與所示的區域761匹配，第二電池的電池風險與所示的區域762匹配。因此，當第一電池為正常操作的電池時，區域761與已知的或建模的正常區域對應，而區域762代表異常區域。從而，第一電池的電池風險和第二電池的電池風險可基于對應的閾值被分類。因此，電池管理設備可基于從非平衡數據提取的特征數據準確地確定電池是否處于異常狀態。

圖8示出根據一個或多個實施例的電池管理方法。

圖8的電池管理方法可由電池管理設備(諸如上面或下面討論的任何電池管理設備)執行，應注意實施例不限于此。因為參照圖2的操作210至250提供的描述也分別可適用于這里，針對圖8的操作810至850的重復的描述將適當地省略。

繼續上面關于圖2的操作250的討論，在操作860中，電池管理設備確定電池安全性是否未能滿足(例如，小于)第一閾值。當電池安全性被確定為不滿足第一閾值時，在操作870中，電池管理設備確定電池安全性是否滿足(例如，大于)第二閾值。當電池安全性被確定為滿足第二閾值時，在操作880中，電池管理設備執行單元平衡。此外，當電池安全性被確定為不滿足(例如，小于或等于)第二閾值時，在操作890中，電池管理設備生成控制信號以輸出反饋。這里，在一個或多個實施例中，當電池安全性被確定為不滿足第二閾值時，電池管理設備也可執行單元平衡。

圖9示出根據一個或多個實施例的電池管理方法。

圖9的電池管理方法可由電池管理設備(諸如上面或下面討論的任何電池管理設備)執行，應注意實施例不限于此。

在操作910中，電池管理設備使用基于多個電池的第一物理量計算的物理量差信息得到非平衡數據。例如，電池管理設備基于具有與t時間窗大小對應的物理量差信息得到一些非平衡數據，并將非平衡數據存儲到具有與時間窗大小對應的大小的緩沖器。

在一個示例中，電池管理設備基于具有與第一物理量的物理特性不同的物理特性的第二物理量計算第二物理量差信息，并通過額外地應用第二物理量差信息得到非平衡數據。

在操作920中，電池管理設備使用特征提取模型從非平衡數據提取特征數據。例如，特征提取模型是預先定義為提取基于正常電池數據的差信息得到的平衡數據的特征的模型。

在操作930中，電池管理設備估計提取的特征數據與特征分布模型之間的相似性，其中，特征分布模型被建模為定義提取的特征數據所分布的特征空間的正常區域。特征分布模型基于與使用特征提取模型提取的特征對應的正常特征數據的分布信息被生成。當沒有在電池操作中發現異常時，相似性相對高。相反，當在電池操作中檢測到異常時，相似性相對低。電池管理設備計算與相似性對應的值(諸如，相似度或相似百分比)以估計相似性。

在操作940中，電池管理設備基于估計的相似性確定電池狀態。例如，電池狀態是正常狀態和異常狀態之一。電池管理設備將估計的相似性與閾值比較以確定電池狀態。作為一個示例，電池管理設備基于正常特征數據的概率分布信息計算與提取的特征數據的分布信息對應的概率數據。電池管理設備將概率數據與概率閾值進行比較。當概率數據未能滿足(例如，小于)概率閾值時，電池管理設備確定電池處于異常狀態。作為另一示例，電池管理設備計算正常區域的參考點和與提取的特征數據的分布信息對應的分布位置之間的距離。電池管理設備將該距離與距離閾值進行比較。當該距離滿足(例如，大于)距離閾值時，電池管理設備確定電池處于異常狀態。這里，電池管理設備可僅執行概率比較和距離比較之一，或執行兩者。

在一個示例中，圖9的方法還可包括與圖8的操作860-890相似的操作。例如，當概率數據未能滿足第一閾值時，可額外考慮該概率是否至少滿足第二閾值，在這種情況下，電池管理設備確定單元平衡將被執行。同樣地，當距離滿足第一閾值但未能滿足第二閾值時，電池管理設備可確定單元平衡將被執行。

圖10示出根據一個或多個實施例的電池管理設備。

參照圖10，例如，示例電池管理設備1000包括：接口1010、處理器1020和存儲器1030。

一個或多個傳感器采集多個電池的物理量，并將采集的物理量發送至接口1010，接口1010接收多個物理量，并將多個物理量存儲到包括在接口1010中的存儲器中。物理量動態變化?？蛇x地，在電池管理系統實施例中，一個或多個傳感器可認為是包括在接口1010的系統中或者可認為是接口1010的系統的一部分。

處理器1020被配置為通過確定物理量差信息來得到非平衡數據，其中，處理器1020被配置為基于物理量計算物理量差信息。此外，處理器1020被配置為例如基于特征提取模型通過將非平衡數據投射到特征空間來從非平衡數據獲取或提取特征數據，并且處理器1020被配置為例如使用特征分布模型基于特征數據的分布信息來估計對應的電池的電池安全性。處理器1020代表一個或多個處理裝置。

在一個實施例中，存儲器1030存儲用于提取特征數據的特征提取模型和用于估計電池安全性的特征分布模型。

因此，在一個或多個實施例中，例如，處理器1020被配置為實現在此參照圖1至圖9描述的任何一個電池管理方法、電池管理方法的組合或所有電池管理方法。因此，處理器1020使用特征提取模型和特征分布模型參照存儲器1030實現電池管理方法。另外，在一個或多個實施例中，存儲器可代表一個或多個存儲器，至少一個存儲器存儲處理器可讀代碼以控制處理器1020來實現如上所述的圖1-9的任何這樣的方法或這樣的方法的任何組合。

圖11示出根據一個或多個實施例的電池管理設備的示例。

例如，示例電池管理設備1100包括：物理量采集器1110、非平衡數據獲取器1120、特征數據獲取器1140、特征提取模型1150、特征分布模型1160和電池安全性估計器1170。這里，物理量采集器1110、非平衡數據獲取器1120、特征數據獲取器1140、特征提取模型1150、特征分布模型1160和電池安全性估計器1170中的任何一個或任何組合可由一個或多個處理裝置實現。物理量采集器1110、非平衡數據獲取器1120、特征數據獲取器1140、特征提取模型1150、特征分布模型1160和電池安全性估計器1170中的每一個可由專門被配置為實現如下面描述的那樣的其他硬件組件實現。例如，在一個或多個實施例中，非平衡數據獲取器1120、特征數據獲取器1140和電池安全性估計器1170由例如上面參照圖2或圖10描述的處理裝置實現，并可實現上面參照圖1-10描述的操作中的任何操作或任何操作的組合。特征提取模型1150和特征分布模型1160被存儲到與圖10的存儲器1030相似的電池管理設備1100的存儲器中。

物理量采集器1110被配置為接收電池1180的物理量的傳感器信息或測量值。電池1180包括多個電池模塊1181至1183。根據實施例，被配置為感測多個電池模塊1181至1183中的每一電池模塊的物理量的各個傳感器被置于電池1180的內部或外部?？蛇x地，單個傳感器可被連接到多個電池模塊1181至1183以感測多個電池模塊1181至1183中的每一電池模塊的物理量。此外，與多個電池模塊1181至1183對應的傳感器被配置為感測電池模塊1181至1183的不同的物理量，或者用于不同物理量的不同傳感器可針對電池模塊1181至1183被布置。傳感器被配置為將物理量發送到物理量采集器1110。

物理量采集器1110接收包括在多個電池模塊1181至1183中的每一電池模塊中的至少一個電池單元的物理量。例如，在一個實施例中，多個電池模塊1181至1183中的每一電池模塊包括單元監視器。單元監視器感測至少一個電池單元的物理量并將感測的物理量發送到物理量采集器1110。例如，物理量的測量值可被立即發送到物理量采集器1110，或者以設置的批次被延遲發送，并且這樣的測量可以以設置的間隔被執行。這樣的間隔或者物理量的測量的其他特性可根據特定傳感器正在測量哪個物理量而不同。在一個實施例中，物理量采集器1110包括用于緩沖或采集來自電池模塊1181至1183的物理量的多個測量值直到達到存儲器容量或者基于其他考慮為止的存儲器，物理量可在特定設置的時間窗被采集。

因為參照圖1至圖10提供的描述這里也可適用，所以為了清楚和簡明，參照圖11的重復的進一步描述將被省略。

圖12示出根據一個或多個實施例的電池管理設備。

根據一個或多個實施例的示例電池管理設備被包括在物理應用(諸如電動移動體或電動驅動體或者電動車輛)中，并且根據實施例，示例電池管理設備還可為電動移動體或電動驅動體或者電動車輛系統，或者另一電子裝置實施例。例如，電池管理設備或系統被配置為確定包括在該系統或電子裝置中的電池模塊或電池包是否處于異常狀態。僅作為示例并且根據實施例，物理應用還可包括：包括移動裝置(諸如，移動電話、個人數據助理、膝上型計算機、平板計算機或可穿戴裝置)的其他電子裝置。

如在圖12中所示，在物理應用為電動車輛的一個示例中，當電動車輛正在行駛并且一個或多個電池正被使用(諸如，通過一個或多個電池的放電或充電)并導致物理量數據動態變化時，電池管理設備基于測量的電動車輛的電池單元或電池模塊的物理量，或基于電池單元或電池模塊的不同的物理量數據，計算物理量差信息，并基于物理量差信息得到非平衡數據。當電動車輛在移動的同時正使用電池單元或電池模塊時，測量的物理量數據可代表電動車輛的行駛模式。如在圖7A的示例中描述的，在行駛期間發送的物理量可包括充電和/或放電模式以及用戶概括模式。當特征數據基于測量的代表這樣的行駛模式的物理量被獲取時，在沒有被實現為幫助刪除或減少這樣的模式的額外操作的情況下，確定對應的電池狀態的準確性可能降低。因此，電池管理設備基于代表行駛模式的物理量計算物理量差信息，基于物理量差信息得到非平衡數據，并基于從非平衡數據提取的特征數據(例如，在這里，特征數據的提取依賴特征提取模型)確定電池狀態。特征提取模型可基于理想電池操作的正常操作、模擬的正常電池操作或正被評估的潛在的電池的正常電池操作被教導，在這種情況下，特征提取模型還可考慮駕駛者的特定行駛模式。

上述的物理應用被描述為示例，因此，物理應用的類型不限于此。電池管理設備可適用于使用電池的任何類型的物理應用以及電動移動體。如上面指出的，根據一個或多個實施例的電池管理設備可被包括在或包括各種類型的物理應用，例如，膝上型計算機、平板計算機、智能電話和可穿戴設備，應注意，替代物也是可用的。

根據電動車輛實施例，當電池被確定為處于異常狀態時，電池管理設備生成控制信號以控制電動車輛在儀表板或另一視覺裝置(諸如，車輛的收音機或互動系統)上顯示視覺反饋，并且所述控制信號或另一控制信號可控制車輛來還(或可選地)將聽覺反饋提供給駕駛者以關于電池異常進行警告。

因此，電池管理設備在電動車輛的電池使用的同時(諸如，當車輛正被操作時)確定電池是否處于異常狀態。通過這樣，電池管理設備可減少由于電池異常導致的事故的風險，并可因此增加關于檢測電動車輛的電池的異常的可靠性。

在這樣一個電動車輛示例中，電池管理設備還可以以芯片的形式被實現并可被包括在可代表基于這樣的電池電力被至少部分地驅動的任何車輛的電動車輛的電控單元(ECU)中。可選地，電池管理設備可以以被配置為與ECU通信的物理板或硬件單元的形式被實現。電池管理設備可為高容量電池管理系統(例如，電動車輛、混合電動車輛和儲能系統(ESS))，或者電池管理設備可被包括在高容量電池管理系統中。電池管理設備可為包括可充電電池的電子裝置或電子裝置管理系統，或者電池管理設備可被包括在包括可充電電池的電子裝置或電子裝置管理系統中，應注意，進一步的替代物也是可用的。

在圖10至圖12中的任何或所有圖或它們中的組合中所示的執行在此針對圖2至圖12中的任何圖描述的操作的設備、單元、模塊、裝置和其他組件為硬件組件。硬件組件的示例包括：控制器、傳感器、生成器、驅動器和本領域的普通技術人員已知的其他電子組件。在一個或多個實施例中，硬件組件為一個或多個處理裝置，例如，處理器或計算機。這樣的處理裝置、處理器或計算機通過一個或多個處理元件(諸如，邏輯門陣列、控制器和算術邏輯單元)、數字信號處理器、微型計算機、可編程邏輯控制器、現場可編輯門陣列、可編程邏輯陣列、微處理器或本領域普通技術人員已知的能夠以限定的方式響應并執行指令以實現期望的結果的任何其他裝置或裝置的組合被實施。在一個或多個實施例中，處理裝置、處理器或計算機包括或被連接到，一個或更多個存儲有由處理裝置、處理器或計算機執行的指令或軟件的存儲器。例如，由處理器或計算機實施的硬件組件可被配置為執行指令或軟件(諸如操作系統(OS)和運行在OS上的一個或更多個軟件應用)，以執行在此描述的操作。響應于指令或軟件的執行，硬件組件還訪問、操縱、處理、生成和存儲數據。為了簡明，可在這里描述的示例的描述中使用單數術語“處理器”或“計算機”，但在其他示例中，使用多個處理裝置、多個處理器或多個計算機，或者一個處理裝置、處理器或計算機包括多個處理器元件或多種類型的處理器元件或者包括兩者。在一個示例中，硬件組件包括多個處理器，在另一示例中，硬件組件包括一個處理器和一個控制器。硬件組件具有不同的處理配置中任何一個或更多個，不同處理配置的示例包括：單處理器、獨立的處理器、并行處理器、單指令單數據(SISD)多重處理、單指令多數據(SIMD)多重處理、多指令單數據(MISD)多重處理以及多指令多數據(MIMD)多重處理。

用于控制處理裝置、處理器或計算機以實施硬件組件的操作并執行任何的或所有的如上所述作為示例的方法的指令或軟件可被寫為處理器或計算機可讀程序、代碼段、指令或它們的任何組合，以獨立地或共同地指示或配置處理裝置、處理器或計算機來作為用于執行由硬件組件執行的操作和如上所述的方法的機器或專用計算機進行操作。在一個示例中，指令或軟件包括直接由處理裝置、處理器或計算機直接執行的機器代碼，諸如，由編譯器產生的機器代碼。在另一示例中，指令或軟件包括由處理裝置、處理器或計算機使用解釋器執行的更高級代碼。在對本公開充分理解后，本領域的普通程序員可基于公開了用于執行由硬件組件執行的操作和如上所述的方法的算法的在附圖中示出的框圖和流程圖以及在說明書中的相應描述，而容易地編寫這樣的指令或軟件。

用于控制處理裝置、處理器或計算機以實施硬件組件并執行如上所述的方法的指令或軟件、以及任何關聯數據、數據文件以及數據結構可被記錄、存儲或固定在一個或更多個非暫時性計算機可讀存儲介質中或上。非暫時性計算機可讀存儲介質的示例包括：只讀存儲器(ROM)、隨機存取存儲器(RAM)、閃存、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-Re、磁帶、軟盤、磁光數據存儲裝置、光學數據存儲裝置、硬盤、固態盤、和本領域普通技術人員已知的能夠以非暫時性方式存儲指令或軟件、以及任何關聯數據、數據文件以及數據結構，用于向處理器或計算機提供指令或軟件、以及任何關聯數據、數據文件以及數據結構以便處理裝置、處理器和計算機能夠執行指令的任何其他設備。在一個示例中，指令或軟件、以及任何關聯數據、數據文件以及數據結構分布在聯網的計算機系統上，以使指令和軟件、以及任何關聯數據、數據文件以及數據結構被處理裝置、處理器或計算機以分布式方式存儲、訪問和執行。

盡管本公開包括特定的示例，但是本領域普通技術人員將清楚，在不脫離權利要求和它們的等同物的精神和范圍的情況下可對這些示例進行形式和細節上各種改變。在此描述的示例被認為僅是描述性的意義，而不是為了限制的目的。對每一示例中的特征或方面的描述將被認為適用于在其他示例中的相似特征和方面。如果描述的技術以不同的順序被執行，和/或如果在描述的系統、架構、裝置、或電路中的組件以不同的方式組合，和/或被其他組件或者它們的等同物代替或增補，則可實現合適的結果。因此，公開的范圍不是通過具體實施方式所限定，而是由權利要求和它們的等同物限定，并且在權利要求和它們的等同物的范圍內的所有變形將被解釋為被包括在該公開之內。