21 W (pat) 36/09  - 21. Senat (Techn.Beschw.)

BPatG 154 05.11 BUNDESPATENTGERICHT 21 W (pat) 36/09 _______________ (Aktenzeichen) Verkündet am 15. Oktober 2013 … B E S C H L U S S In der Beschwerdesache betreffend die Patentanmeldung 10 2004 004 280.2-34 … hat der 21. Senat (Technischer Beschwerdesenat) des Bundespatentgerichts auf-grund der mündlichen Verhandlung vom 15. Oktober 2013 unter Mitwirkung des Vorsitzenden Richters Dipl.-Phys. Dr. Häußler sowie der Richterin Hartlieb, der Richter Dipl.-Ing. Veit und Dipl.-Ing. Schmidt-Bilkenroth - 2 - beschlossen: Auf die Beschwerde der Anmelderin wird der Beschluss der Prü-fungsstelle für Klasse G 01 R des Deutschen Patent- und Marken-amts vom 22. Dezember 2008 aufgehoben und das Patent 10 2004 004 280 erteilt. Bezeichnung: „Verfahren zur Diagnose von Batterien“ Anmeldetag: 27. Januar 2004. Der Erteilung liegen folgende Unterlagen zugrunde: - Patentansprüche 1 bis 10, eingereicht in der mündlichen Ver-handlung vom 15. Oktober 2013 - Beschreibung, Seiten 1, 1a, 1b, 2 bis 8, eingereicht in der mündlichen Verhandlung vom 15. Oktober 2013 - 1 Blatt Zeichnungen Figuren 1 bis 2, vom Anmeldetag. G r ü n d e I Die Patentanmeldung mit dem Aktenzeichen 10 2004 004 280 wurde am 27. Januar 2004 mit der Bezeichnung „Verfahren zur Diagnose von Batterien“ beim Deutschen Patent- und Markenamt eingereicht. Die Offenlegung erfolgte am 18. August 2005. - 3 - Im Prüfungsverfahren sind die Druckschriften D1 DE 29 13 900 C2 D2 EP 1 081 499 B1 D3 DE 100 12 964 A1 D4 DE 103 28 721 A1 in Betracht gezogen worden. In der Beschreibung der Anmeldung sind noch die Druckschriften D5 DE 199 36 542 C2 D6 DE 100 56 971 A1 D7 DE 100 36 341 A1 D8 DE 101 18 916 A1 genannt. Mit Beschluss vom 22. Dezember 2008 hat die Prüfungsstelle für Klasse G 01 R die Anmeldung zurückgewiesen. In der Begründung ist ausgeführt, dass der Ge-genstand des Patentanspruchs 1 aus der Druckschrift D3 bekannt und somit nicht neu sei. - 4 - Dagegen richtet sich die Beschwerde der Anmelderin, die beantragt, den angegriffenen Beschluss vom 22. Dezember 2008 aufzuhe-ben und das Patent zu erteilen auf der Grundlage folgender Unter-lagen: - Patentansprüche 1 bis 10, eingereicht in der mündlichen Ver-handlung vom 15. Oktober 2013 - Beschreibung, Seiten 1, 1a, 1b, 2 bis 8, eingereicht in der mündlichen Verhandlung vom 15. Oktober 2013 - 1 Blatt Zeichnungen, Figuren 1 und 2, vom Anmeldetag. Der mit Gliederungspunkten versehene, ansonsten wörtlich wiedergegebene Pa-tentanspruch 1 lautet: M0 Verfahren zur Diagnose von Batterien (8), M1 bei dem der Funktionszustand einer Batterie (8) anhand ei-nes Vergleichs der Batterie (8) mit einem in einem neurona-len Netz (1) abgebildeten Batteriezustandsmodell bestimmt wird, M2 wobei das Batteriezustandsmodell im neuronalen Netz (1) mittels der Batteriekenngrößen einer neuen, voll funktionsfä-higen Referenzbatterie (2) abgebildet wird, dadurch ge-kennzeichnet, M3 dass das neuronale Netz als leeres Netz in einem Steuerge-rät (7) vorliegt und - 5 - M4 beim Anschließen der Batterie (8) selbständig und automa-tisch durch einen selbstlernenden Algorithmus anhand von Messwerten für die Batteriekenngrößen mit dem Einlernvor-gang beginnt, M5 wobei das die Referenzbatterie (2) repräsentierende Batte-riezustandsmodell alterungsunabhängig abgebildet wird. Wegen der abhängigen Patentansprüche 2 bis 10 und weiterer Einzelheiten wird auf den Akteninhalt verwiesen. II 1. Die Beschwerde der Anmelderin ist zulässig und hat mit dem geänderten Pa-tentbegehren Erfolg. Sie führt zur Aufhebung des angefochtenen Beschlusses und zur antragsgemäßen Erteilung des Patents, denn das Verfahren mit den im Pa-tentanspruch 1 angegebenen Merkmalen ist gegenüber dem Stand der Technik neu und ergibt sich für den Fachmann aus diesem nicht in naheliegender Weise. 2. Die Anmeldung betrifft gemäß Beschreibung ein Verfahren zur Diagnose von Batterien (vgl. Offenlegungsschrift, Abs. [0001]). Gemäß Beschreibungseinleitung (Abs. [0002] - [0003]) muss für einen zuverlässigen Betrieb von elektrischen Ver-brauchern insbesondere deren Energieversorgung kontinuierlich gewährleistet sein. Vor allem bei Kraftfahrzeugen muss aufgrund des zunehmenden Einsatzes sicherheitsrelevanter elektrischer Verbraucher - bspw. elektrohydraulischer Brem-sen, Insassenrückhaltesysteme o. ä. - eine permanente Energieversorgung sicher-gestellt sein. Dies ist jedoch bei zur Energieversorgung eingesetzten Batterien problematisch, da übliche Batterien prinzipbedingt nur eine begrenzte Lebens-dauer besitzen; demzufolge sind bereits eine Vielzahl von Diagnoseverfahren zur Bestimmung des Funktionszustands von Batterien bekannt, die durch messtechni-sche Erfassung und Auswertung bestimmter Batterieparameter den Alterungszu-stand der Batterie von Kraftfahrzeugen - wie bspw. in der DE 199 36 542 C2 be-- 6 - schrieben - oder den Ladezustand der Batterie (SOC; „State of Charge") - wie bspw. in der DE 100 56 971 A1 oder in der DE 100 36 341 A1 beschrieben - oder den Gesundheitszustand der Batterie (SOH; „State of Health") - wie bspw. in der DE 101 18 916 A1 beschrieben - ermitteln. Die bekannten Diagnoseverfahren sind allerdings aufgrund der Vielzahl der den Funktionszustand der Batterie beeinflus-senden und oftmals nur schwer zu erfassenden oder als solche zu erkennenden Faktoren (bspw. Alterung, Abschlämmung, Sulfatierung und dgl.) ungenau und un-zuverlässig. Falls der ermittelte Funktionszustand der Batterie als Grundlage für eine Entscheidung über den Batteriewechsel herangezogen wird, kann dies oft-mals zu Fehldiagnosen führen; insbesondere können noch funktionsfähige Batte-rien irrtümlicherweise als defekt angezeigt und daraufhin ausgetauscht werden, während bereits entladene und damit defekte Batterien irrtümlicherweise als noch funktionsfähig angezeigt werden. Gemäß Beschreibung liegt der Anmeldung daher die Aufgabe zugrunde, ein Ver-fahren zur Diagnose von Batterien anzugeben, durch das auf einfache Weise der Funktionszustand einer Batterie zuverlässig und mit geringen Kosten bereitgestellt wird (Abs. [0004]). Als hier zuständiger Fachmann ist ein Elektroingenieur mit Erfahrung in der Ent-wicklung von Diagnose- und Überwachungsgeräten für Batterien anzusehen. 3. Die Patentansprüche 1 bis 10 sind zulässig, da ihre Merkmale in den ursprüngli-chen Anmeldeunterlagen jeweils als zur Erfindung gehörend offenbart sind. Auch die sonstigen Unterlagen sind zulässig. - 7 - 3.1 Die Merkmale M0-M2 des Patentanspruchs 1 gründen auf den ursprünglichen Ansprüchen 1 und 10 und der Angabe auf S. 3 Z. 1-2 („… einer neuen voll funk-tionsfähigen (idealen) Batterie als Referenzbatterie …“) der ursprünglichen Be-schreibung. Die Merkmale M3 und M4 leiten sich aus den Angaben auf S. 4 Z. 6-15 und S. 7 Z. 17-21 der ursprünglichen Beschreibung sowie den ursprünglichen Ansprüchen 7 und 8 ab. Das Merkmal M5 ist auf S. 7 Z. 11-17 der ursprünglichen Beschreibung offenbart. 3.2 Die Patentansprüche 2 bis 6 entsprechen den ursprünglichen Ansprüchen 2 bis 6. Der Patentanspruch 7 entspricht dem ursprünglichen Anspruch 9 und die Patentansprüche 8 bis 10 entsprechen den ursprünglichen Ansprüchen 12 bis 14, wobei die Rückbezüge angepasst sind. 3.3 Die geltende Beschreibung ist in zulässiger Weise an das nunmehr vorliegen-de Patentbegehren angepasst. 4. Der Gegenstand des Patentanspruchs 1 ist im Hinblick auf den im Verfahren befindlichen Stand der Technik patentfähig. 4.1 Als nächstkommender Stand der Technik werden die Druckschriften D2 und D3 angesehen. Die Druckschrift D2 zeigt eine Vorrichtung zum Schätzen des Ladungszustands (state of charge, SOC) einer Batterie unter Verwendung eines Batteriemodells so-wie ein Verfahren zum Schätzen des Abnutzungszustands (degraded state, batte-rie condition) der Batterie (Anspr. 1 u. 6, Abs. [0001], Fig. 1 u. 2, Abs. [0025] - [0044]) [= Merkmal M0]. Mit Hilfe des Batteriemodells wird eine Bat-teriespannung geschätzt (Vest: estimated voltage) und mit einer gemessenen Bat-teriespannung (Vmes: measured voltage) verglichen (comparator 24). Das Ver-gleichsergebnis wird zur Korrektur des geschätzten Ladungszustands verwendet (SOC correction calculating means 26). Das Batteriemodell beinhaltet eine Pseu-- 8 - do-Ladezustands-Schätzeinrichtung (pseudo-SOC-estimating means 14), eine Einrichtung zum Schätzen einer elektromotorischen Kraft (electromotive for-ce [Voc] estimating means 16; open voltage Voc of the batterie), eine Spannungs-änderungsschätzeinrichtung (voltage change [Vr] estimating means 18) sowie eine dynamische Spannungsänderungsschätzeinrichtung (dynamic voltage chan-ge [Vdyn] estimating means 20); vgl. Fig. 1 u. Abs. [0032]. Ein Teil des Batteriezu-standsmodells, die dynamische Spannungsänderungsschätzeinrichtung (20), kann durch ein neuronales Netzwerk gebildet werden (Anspr. 5, Fig. 5, Abs. [0048] - [0055]) [= Teil des Merkmals M1 (Vergleich der Batterie mit einem Batteriemodell; Teil des Batteriemodells in einem neuronalen Netz abgebildet)]. Im Unterschied zu den Merkmalen M3 und M4 des beanspruchten Verfahrens nach Patentanspruch 1 liegt das neuronale Netz der Vorrichtung der D2 nicht in ei-nem Steuergerät vor, sondern in einer Einrichtung zum Schätzen des Ladungszu-stands (state of charge, SOC) einer Batterie. Dieses neuronale Netz liegt auch nicht als leeres Netz vor, das beim Anschließen der Batterie selbständig und auto-matisch anhand von Messwerten für die Batteriekenngrößen mit dem Einlernvor-gang beginnt, sondern es wird zur Initialisierung mit Lerndaten (teacher data), die die chemischen Reaktionen innerhalb der Batterie nachbilden, beaufschlagt (Abs. [0054]). Während des Trainings des neuronalen Netzes wird dann der Funk-tionstyp zur Berechnung des Schätzwertes der dynamischen Spannungsände-rung Vdyn bestimmt (Abs. [0052]). Aus der Druckschrift D3 ist eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Betreiben ei-nes wiederaufladbaren Speichers für elektrische Energie, bspw. ein elektrochemi-scher Akkumulator (= Batterie), bekannt (vgl. Anspr. 1 u. 18, Abs. [0020]). Bei der bekannten Vorrichtung handelt es sich um ein Ladesystem, das u. a. ein kombi-niertes Steuer- und Vorhersage-Modul 16 aufweist, um anhand von verfügbaren Daten bezüglich der Historie und Gegenwart eines Speichers 10 (= Batterie) Pro-gnosen über den gegenwärtigen Zustand und zukünftige Zustände des Speichers zu erstellen (= Diagnose; Fig. 1 u. 4, Abs. [0016]) [= Merkmal M0]. Für die Zu-- 9 - standsprognose wird als Akkumulatormodell (= Batteriezustandsmodell) ein selbst-lernendes Modell benutzt (Abs. [0023]), welches auf einer Neuro-Fuzzy-Logik 20 unter Verwendung eines oder mehrerer neuronaler Netze (Fig. 3, Sp. 3 Z. 46-51) basiert [= Teil des Merkmals M1 (in einem neuronalen Netz abgebildetes Batterie-zustandsmodell)]. Bei der Inbetriebnahme des Speichers wird das Steuer- und Vorhersage-Modul 16 mit Daten - bspw. elektrischen Kenndaten - initialisiert, die bei der Fertigung des Speichers 10 ermittelt wurden und den Zustand des Spei-chers vor der Inbetriebnahme beschreiben (= Batteriekenngrößen einer neuen, voll funktionsfähigen Referenzbatterie; Sp. 2 Z. 47-51, Sp. 4 Z. 39-54) [= Merk-mal M2]. Im Betrieb sammelt das Steuer- und Vorhersage-Modul 16 über ein Da-tenerfassungsmodul 22 fortlaufend aktuelle Messdaten des Energiespeichers 10. Dies soll der Aktualisierung der Zustandsprognosen (Sp. 2 Z. 51-60) bzw. der Ver-besserung der Vorhersagegenauigkeit (Sp. 4 Z. 55-68) dienen. Das Modell des Speichers wird dadurch mit zunehmender Betriebsdauer genauer (Abs. [0018] u. Sp. 4 Z. 66-68). Es findet somit ein kontinuierlicher - zumindest impliziter – Ver-gleich der Batterie während des realen Betriebs mit dem jeweils aktuellen Batterie-zustandsmodell statt, um den aktuellen und künftigen Funktionszustand der Batte-rie zu bestimmen [= restlicher Teil des Merkmals M1]. Das Steuer- und Vorhersage-Modul 16 dient zwar zur Steuerung (= Steuergerät) des Lademoduls 14 für den wiederaufladbaren Speicher 10 (Fig. 1, Abs. [0016]). Bei der in ihm enthaltenen Neuro-Fuzzy-Logik 20 liegt das neuronale Netz jedoch nicht als leeres Netz vor, welches beim Anschließen der Batterie selbständig und automatisch durch einen selbstlernenden Algorithmus anhand von Messwerten für die Batteriekenngrößen mit dem Einlernvorgang beginnt, wie in den Merkma-len M3 und M4 beansprucht. Vielmehr wird die Neuro-Fuzzy-Logik 20 zur Einstel-lung ihrer Parameter mit Daten trainiert, die bei der Fertigung des Energiespei-chers 10, vor dessen Inbetriebnahme, ermittelt wurden (Abs. [0024], [0029]). Zu-sätzlich wird zudem eine Startkonfiguration der Neuro-Fuzzy-Logik 20 voreinge-stellt (Sp. 4 Z. 54-55). Des Weiteren kann die Ermittlung der initialen Parameter - 10 - der Neuro-Fuzzy-Logik 20 auch extern erfolgen und dann in die Laderegelung (Steuer- und Vorhersage-Modul 16) übertragen werden (Abs. [0030]). Das Akkumulatormodell (= Batteriezustandsmodell) der aus der Druckschrift D3 bekannten Vorrichtung wird auch nicht wie im Merkmal M5 beansprucht alterungs-unabhängig abgebildet. Vielmehr handelt es sich bei dem in der Neuro-Fuzzy-Lo-gik 20 implementierten Akkumulatormodell um ein adaptives Modell, welches fort-laufend anhand der im Betrieb erfassten Messdaten optimiert wird (Abs. [0018]). Für den Fachmann ergibt sich aus den Druckschriften D2 und D3 daher keine An-regung, gemäß den Merkmalen M3 und M4 das neuronale Netz für das Batterie-zustandsmodell als leeres Netz vorzusehen, welches beim Anschließen der Batte-rie selbständig und automatisch durch einen selbstlernenden Algorithmus anhand von Messwerten für die Batteriekenngrößen mit dem Einlernvorgang beginnt. Die-se Vorgehensweise ist dem Fachmann auch nicht durch sein allgemeines Fach-wissen nahegelegt. 4.2 Die übrigen im Verfahren befindlichen Druckschriften zeigen keine Batteriemo-delle, die in einem neuronalen Netz implementiert sind. Sie liegen daher weiter ab und können – wie sich der Senat überzeugt hat – ebenfalls die Patentfähigkeit des Patentanspruchs 1 nicht in Frage stellen. 5. Die Unteransprüche 2 bis 10 betreffen vorteilhafte Ausgestaltungen des Gegen-stands des Patentanspruchs 1. - 11 - Schließlich erfüllen auch die übrigen Unterlagen insgesamt die an sie zu stellen-den Anforderungen. Dr. Häußler Hartlieb Veit Schmidt-Bilkenroth Pü

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