JP6145824B2 - 電池診断装置および電池診断方法 - Google Patents
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Description
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習した最小二乗確率的分類器と、(2)上記最小二乗確率的分類器に、計測対象の電池についての上記周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値と上記電池の温度とを、データ入力部を介して入力するインピーダンス測定部と、(3)上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、(4)上記電池に装着した温度センサと、を備えた電池診断装置を用い、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断方法である。
ここでいう劣化特性とは、劣化度(SOH:満充電容量の初期満充電容量に対する比率)、寿命、出力電圧の変化、最大許容電流の変化等をいう。
鉛蓄電池やニッケル水素二次電池では、電池の劣化で出力電圧値が低下するが、3元系遷移金属酸化物などの正極材料を用いたリチウムイオン二次電池では、その種類によって充放電中に正極が溶解することや、負極にデンドライトが生成することよってその出力電位が高低に変化する場合があるので、リチウムイオン二次電池の劣化の判断を出力電圧値の変化のみから行うことに問題がある。しかしながら、交流インピーダンス法により測定されるインピーダンス値から劣化判定を行う本発明によれば、この様な現象に影響されることなく、精度よく劣化判定を行うことができる。
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数で電池の交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンス値を入力し、その各々の実部および虚部を出力するデータ入力部と、
上記データ入力部から入力された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習する最小二乗確率的分類器と、
上記最小二乗確率的分類器の学習を制御する制御部と、
上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断装置である。
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、(2)計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と満充電容量の初期満充電容量に対する比である電池の劣化度と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、(3)上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の計測値と上記電池の温度とを上記劣化度値計算部に入力する入力部と、(4)上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、(5)上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、(6)上記電池に装着した温度センサと、を備え、計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とその計測時の上記電池の温度とから上記カーネル関数を用いて劣化度合いの値を求めることを特徴とする電池診断装置において、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記劣化度値計算部において、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値と上記電池の温度とから上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法である。
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスの各々の実部および虚部を計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、 上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の測定値と上記電池の温度を上記劣化度値計算部に入力する入力部と、
上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、
上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記電池の温度と計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とから、上記カーネル関数を用いて、上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うものであることを特徴とする電池診断装置である。
電池であることを特徴とする、第9の発明の電池診断装置である。
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習した最小二乗確率的分類器と、(2)上記最小二乗確率的分類器に、計測対象の電池についての上記周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値と上記電池の温度とを、データ入力部を介して入力するインピーダンス測定部と、(3)上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、(4)上記電池に装着した温度センサと、を備えた電池診断装置を用い、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断方法である。
ここでいう劣化特性とは、劣化度(SOH:満充電容量の初期満充電容量に対する比率)、寿命、出力電圧の変化、最大許容電流の変化等をいう。
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数で電池の交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンス値を入力し、その各々の実部および虚部を出力するデータ入力部と、
上記データ入力部から入力された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習する最小二乗確率的分類器と、
上記最小二乗確率的分類器の学習を制御する制御部と、
上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断装置である。
池であることを特徴とする、第4あるいは5の発明の電池診断装置である。
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、(2)計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と満充電容量の初期満充電容量に対する比である電池の劣化度と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、(3)上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の計測値と上記電池の温度とを上記劣化度値計算部に入力する入力部と、(4)上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、(5)上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、(6)上記電池に装着した温度センサと、を備え、計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とその計測時の上記電池の温度とから上記カーネル関数を用いて劣化度合いの値を求めることを特徴とする電池診断装置において、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記劣化度値計算部において、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値と上記電池の温度とから上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法である。
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスの各々の実部および虚部を計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、 上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の測定値と上記電池の温度を上記劣化度値計算部に入力する入力部と、
上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、
上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記電池の温度と計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とから、上記カーネル関数を用いて、上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うものであることを特徴とする電池診断装置である。
。この方法により、計測インピーダンスから電池の劣化判定ができる。
(以下の記載で、^は、推定した量であることを意味する。)
評価用に用いた劣化電池の放電容量は別途25℃で測定してあり、真のSOH値も未劣化状態の容量との比率として算出済みである。
2 電流測定器
3 電池
4 インピーダンス測定部
5 データ入力部
6 最小二乗確率的分類器
7 制御部
7a 推定値α (y) 、σ y 及びSOH値の相関データベース
8 表示部
9 電流源(交流発生器)
10 電流測定器
11 電池
12 インピーダンス測定部
13 データ入力部
14 Z’、Z”、R値、C値及びSOH値の相関データベース
15 表示部
Claims (10)
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断方法であって、
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習した最小二乗確率的分類器と、(2)上記最小二乗確率的分類器に、計測対象の電池についての上記周波数範囲の複数の周波数座標点で計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値と上記電池の温度とを、データ入力部を介して入力するインピーダンス測定部と、(3)上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、(4)上記電池に装着した温度センサと、を備えた電池診断装置を用い、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断方法。 - 請求項1記載の電池診断方法における劣化判定は、計測された交流インピーダンスと上記電池の温度とを上記最小二乗確率的分類器に入力して得られる確率的出力により、計測対象の上記電池の劣化特性を複数の属性値に分類して、該分類を基に電池の劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法。
- 請求項2記載の電池診断方法において、上記最小二乗確率的分類器が劣化パターンを学習した電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項2記載の電池診断方法。
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断装置であって、
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数で電池の交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンス値を入力し、その各々の実部および虚部を出力するデータ入力部と、
上記データ入力部から入力された交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、ガウスカーネルを用いたパターン分類アルゴリズムに沿って45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴の劣化パターンを学習する最小二乗確率的分類器と、
上記最小二乗確率的分類器の学習を制御する制御部と、
上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記最小二乗確率的分類器において、上記電池の温度と、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値とから上記計測対象の電池の劣化特性を複数の属性値に分類した確率的出力を求め、
上記確率的出力を基に上記電池の劣化判定を行って、上記表示部において表示することを特徴とする電池診断装置。 - 請求項4記載の電池診断装置において、上記劣化特性の指標として、満充電容量の初期満充電容量に対する比である劣化度を用い、劣化判定出力結果として劣化度値を表示することを特徴とする請求項4記載の電池診断装置。
- 請求項4記載の電池診断装置における上記電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項4あるいは請求項5に記載の電池診断装置。
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断方法であって、
(1)0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測するインピーダンス測定部と、(2)計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と満充電容量の初期満充電容量に対する比である電池の劣化度と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、(3)上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の計測値と上記電池の温度とを上記劣化度値計算部に入力する入力部と、(4)上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、(5)上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、(6)上記電池に装着した温度センサと、を備え、計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とその計測時の上記電池の温度とから上記カーネル関数を用いて劣化度合いの値を求めることを特徴とする電池診断装置において、
上記インピーダンス測定部において、計測対象の電池について上記周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスを計測し、
上記入力部において、計測した上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部を求め、
上記劣化度値計算部において、上記入力部において求められた上記実部と虚部の値と上記電池の温度とから上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法。 - 上記電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項7記載の電池診断方法。
- 交流インピーダンス法による電池の診断装置であって、
0.1から100Hzまでの周波数範囲の複数の周波数座標点で交流インピーダンスの各々の実部および虚部を計測するインピーダンス測定部と、
計測された上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部と電池の劣化特性と上記電池の温度との既知の対応関係の複数について、複数のガウスカーネルの線形結合によるカーネル関数を用いたパターン分類アルゴリズムに沿って上記線形結合係数を含めた劣化パターンを45℃以上の温度における高温履歴および5℃以下の温度における低温履歴について学習した劣化度値計算部と、 上記交流インピーダンスの各々の実部および虚部の測定値と上記電池の温度を上記劣化度値計算部に入力する入力部と、
上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、
上記劣化度値計算部の学習を制御する制御部と、
計測対象の上記電池の温度を計測する温度センサと、を備え、
上記電池の温度と計測された交流インピーダンスの各々の実部および虚部の値とから、上記カーネル関数を用いて、上記計測対象の電池の劣化度を求めて劣化判定を行うものであることを特徴とする電池診断装置。 - 上記電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項9記載の電池診断装置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112602226A (zh) * | 2019-04-05 | 2021-04-02 | 株式会社Lg化学 | 电池管理装置和方法 |
US11422194B2 (en) | 2018-10-30 | 2022-08-23 | Ennet Company Limited | Battery diagnosis apparatus and battery diagnosis method based on current pulse method |
Families Citing this family (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6883742B2 (ja) | 2016-09-16 | 2021-06-09 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 電池の診断方法、電池の診断プログラム、電池管理装置、及び蓄電システム |
WO2018203170A1 (en) | 2017-05-03 | 2018-11-08 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Neural network, power storage system, vehicle, and electronic device |
WO2019021099A1 (ja) * | 2017-07-25 | 2019-01-31 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 蓄電システム、電子機器及び車両、並びに推定方法 |
EP3676902A1 (en) * | 2017-09-01 | 2020-07-08 | Feasible, Inc. | Determination of characteristics of electrochemical systems using acoustic signals |
JP6826016B2 (ja) * | 2017-09-28 | 2021-02-03 | プライムアースEvエナジー株式会社 | 二次電池のイオン濃度推定方法及びイオン濃度推定装置 |
WO2019181729A1 (ja) | 2018-03-20 | 2019-09-26 | 株式会社Gsユアサ | 劣化推定装置、コンピュータプログラム及び劣化推定方法 |
JP7020273B2 (ja) * | 2018-04-26 | 2022-02-16 | トヨタ自動車株式会社 | 電池情報処理システム、組電池、電池モジュールの容量算出方法、および、組電池の製造方法 |
WO2019234907A1 (ja) * | 2018-06-08 | 2019-12-12 | 日本電気株式会社 | 制御装置、制御方法、及び、制御プログラムが記録された記録媒体 |
JP7106362B2 (ja) * | 2018-06-15 | 2022-07-26 | 大和製罐株式会社 | 蓄電池の充放電曲線推定装置および充放電曲線推定方法 |
JP6988728B2 (ja) * | 2018-07-31 | 2022-01-05 | トヨタ自動車株式会社 | 電池情報処理システム、二次電池の容量推定方法、および、組電池の製造方法 |
JP7157909B2 (ja) | 2018-12-20 | 2022-10-21 | トヨタ自動車株式会社 | 電池容量の推定方法、および電池容量の推定装置 |
JP7157908B2 (ja) * | 2018-12-20 | 2022-10-21 | トヨタ自動車株式会社 | 電池容量の推定方法および電池容量の推定装置 |
JP7153196B2 (ja) * | 2018-12-26 | 2022-10-14 | トヨタ自動車株式会社 | 電池特性評価装置、および電池特性評価方法 |
JP7169519B2 (ja) * | 2018-12-26 | 2022-11-11 | トヨタ自動車株式会社 | 電池容量推定方法、および電池容量推定システム |
CN113228379A (zh) * | 2018-12-28 | 2021-08-06 | 株式会社杰士汤浅国际 | 数据处理装置、数据处理方法及计算机程序 |
WO2020255557A1 (ja) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 日置電機株式会社 | 電池劣化診断システム、診断処理装置、測定装置及びプログラム |
US11686699B2 (en) * | 2020-09-18 | 2023-06-27 | Analog Devices, Inc. | System and method for anomaly detection and total capacity estimation of a battery |
JP7396244B2 (ja) * | 2020-10-13 | 2023-12-12 | 株式会社豊田中央研究所 | 劣化判定装置、劣化判定システム、劣化判定方法及びそのプログラム |
KR102657496B1 (ko) * | 2020-12-28 | 2024-04-12 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 관리 장치 및 방법 |
JP7371966B2 (ja) * | 2021-07-15 | 2023-10-31 | 株式会社スリーダムアライアンス | 二次電池評価装置及び二次電池評価方法 |
WO2023149011A1 (ja) * | 2022-02-07 | 2023-08-10 | 株式会社デンソー | 二次電池状態検出装置、学習部、二次電池状態検出方法 |
JP7276928B1 (ja) * | 2022-03-29 | 2023-05-18 | 東洋システム株式会社 | 二次電池容量推定システム |
JP2023148466A (ja) * | 2022-03-30 | 2023-10-13 | 株式会社デンソー | 2次電池のインピーダンス測定装置 |
WO2024115934A1 (ja) * | 2022-11-29 | 2024-06-06 | 日産自動車株式会社 | 電池劣化状態推定方法、及び電池劣化状態推定装置 |
CN117214728B (zh) * | 2023-11-09 | 2024-04-05 | 溧阳中科海钠科技有限责任公司 | 电池的劣化程度确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4052418B2 (ja) * | 2000-02-15 | 2008-02-27 | 日立マクセル株式会社 | 電池容量検出方法および装置並びに電池パック |
JP4038788B2 (ja) * | 2002-02-22 | 2008-01-30 | アクソンデータマシン株式会社 | バッテリの残存容量判定方法と、その装置 |
JP5453232B2 (ja) * | 2010-12-24 | 2014-03-26 | 本田技研工業株式会社 | 電動車両 |
JP5549634B2 (ja) * | 2011-04-04 | 2014-07-16 | トヨタ自動車株式会社 | 二次電池の劣化判定方法とその装置 |
JP5875037B2 (ja) * | 2011-07-08 | 2016-03-02 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | バッテリの状態予測システム、方法及びプログラム |
JP2014044149A (ja) * | 2012-08-28 | 2014-03-13 | Suzuki Motor Corp | リチウムイオン電池の劣化推定方法 |
JP2014059270A (ja) * | 2012-09-19 | 2014-04-03 | Toshiba Corp | 蓄電池診断装置およびその方法 |
-
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Cited By (3)
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US11422194B2 (en) | 2018-10-30 | 2022-08-23 | Ennet Company Limited | Battery diagnosis apparatus and battery diagnosis method based on current pulse method |
CN112602226A (zh) * | 2019-04-05 | 2021-04-02 | 株式会社Lg化学 | 电池管理装置和方法 |
CN112602226B (zh) * | 2019-04-05 | 2024-02-06 | 株式会社Lg新能源 | 电池管理装置和方法 |
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