KR102535952B1 - 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치 - Google Patents

전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 장치에 의해 수행되는, 복수의 배터리의 불량을 진단하는 방법으로, 상기 복수의 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제1 임피던스 데이터를 등가 회로(equivalent circuit) 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계; 상기 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제2 임피던스 데이터를 등가 회로 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계; 상기 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출하는 단계; 상기 제1 인자 및 상기 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도(scatter diagram)를 산출하는 단계; 및 상기 복수의 배터리 중 상기 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 점에 대응되는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 점에 대응되는 제2 배터리를 불량품으로 식별하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

Description

전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DIAGNOSING BATTERY FAILURE BASED ON ELECTROCHEMICAL IMPEDANCE SPECTROSCOPY}
본 발명은 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
종래에는 배터리의　생산시 저전압 셀의 출하를 방지하기 위해서 배터리의 화성(activation) 공정 중 마지막 공정인 출하 충전 후 일정 기간(대략 7일 ~ 50일) 동안 경시변화에 따른 전압 강하를 측정하여 배터리의　불량을　진단하였다. 여기서, 저전압　불량이란　전지가 미리 설정된 자가방전율 이상의 전압강하 거동을 보이는 현상을 의미한다.
그러나, 배터리에 따라 출하 SOC가 대한 전압 변화율이 크지 않은 영역대에 놓인 상태가 되는 경우가 있어, 미세 누설 전류가 전지 셀 내부에서 발생하여도 이를 판별하기 어려운 문제점이 있고, 이로 인해 불량　진단(판정) 기간이 길어지고,　진단　비용이 커지는 한편,　진단　정확도도 낮은 문제점이 있었다.
최근 배터리의 상태를 진단하기 위해 전기화학 임피던스 분광법(Electrochemical impedance spectroscopy, EIS) 이 활용되고 있으며, 전기화학 임피던스 분광법을 응용하여 배터리의 불량까지 진단할 수 있는 방법에 대해 많은 연구가 이루어지고 있는 실정이다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위해 본 발명은
장치에 의해 수행되는, 복수의 배터리의 불량을 진단하는 방법으로, 상기 복수의 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제1 임피던스 데이터를 등가 회로(equivalent circuit) 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계; 상기 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제2 임피던스 데이터를 등가 회로 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계; 상기 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출하는 단계; 상기 제1 인자 및 상기 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도(scatter diagram)를 산출하는 단계; 및 상기 복수의 배터리 중 상기 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 점에 대응되는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 점에 대응되는 제2 배터리를 불량품으로 식별하는 단계를 포함하는 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 구간은, SOC 0 내지 30, 또는 SOC 0 내지 20 사이의 구간으로 설정되고, 상기 제2 구간은, SOC 70 내지 100 또는 SOC 80 내지 100 사이의 구간으로 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 산점도를 산출하는 단계는, 상기 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나의 인자에 대해 주성분 분석(principal component analysis)을 수행함으로써 산점도를 산출하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 산점도를 산출하는 단계는, 주성분 분석을 수행하여 적어도 2개 이상의 주성분 값을 도출하고, 적어도 2개 이상의 주성분 값의 상관관계를 분석하여 산점도를 산출하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 적어도 2개 이상의 주성분 값의 상관관계를 분석하여 산점도를 산출하는 단계는, 적어도 2개 이상의 주성분 값 각각을 산점도의 가로축 세로축에 대응하여 산점도를 산출하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복수의 인자는, 제1 저항(Rf), 제1 캐패시턴스(Cf), 제2 저항(Rct), 제2 캐패시턴스(Cdl), 와버그 임피던스(Zw), 제3 저항(Rs) 또는 인덕터(L) 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 제1 저항(Rf) 및 상기 제1 캐패시턴스(Cf)는 병렬로 연결되어 제1 회로군을 구성하고, 상기 제2 저항(Rct) 및 상기 제2 캐패시턴스(Cdl)는 병렬로 연결되어 제2 회로군을 구성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 인자는, 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자로, 상기 제1 저항, 상기 제2 저항, 상기 제1 회로군, 또는 상기 제2 회로군 중 하나이고, 상기 제2 인자는, 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자로 상기 제1 저항, 상기 제2 저항, 상기 제1 회로군, 또는 상기 제2 회로군 중 다른 하나일 수 있다.
본 발명은 복수의 배터리의 불량을 진단하는 장치로, 하나 이상의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 복수의 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제1 임피던스 데이터에 기초하여 상기 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로(equivalent circuit) 모델 내의 복수의 인자를 추출하고, 상기 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 기초하여 상기 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로 모델 내의 복수의 인자를 추출하고, 상기 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출하고, 상기 제1 인자 및 상기 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도(scatter diagram)를 산출하고, 상기 복수의 배터리 중 상기 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 점에 대응되는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 점에 대응되는 제2 배터리를 불량품으로 식별하도록 설정되는 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따라, 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리 불량을 진단하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따라, 배터리의 불량 여부를 진단 및 식별하는데 소요되는 시간 및 비용을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치가 배터리의 분량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 배터리의 불량을 진단하기 위해 구성한 등가 회로의 예시를 나타낸다.
도 4 및 도 5는 장치가 배터리에 대응되는 등가 회로를 구성하는 복수의 인자에 대해 측정한 임피던스의 예시를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치가 복수의 배터리를 양품과 불량품으로 구분하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다.
예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 발명을 설명함에 있어서, "배터리"는 다양한 유형의 전자 장치(예로, 전기 자동차, 휴대 기기 등)에 대해 전력/전기를 공급할 수 있는 장치를 의미한다. 그리고, "충전 상태(state of charge, SOC)"는 배터리의 사용 가능한 용량을 백분율로 나타낸 값을 의미한다. 즉, 충전 상태가 100인 경우, 배터리의 충전이 완료되었음을 의미하고, 충전 상태가 0인 경우, 배터리가 방전되었음을 의미할 수 있다.
본 발명을 설명함에 있어서, "주성분 분석 (Principal Component Analysis; PCA)"은 분포된 데이터들의 주성분(Principal Component)를 찾아주는 공지된 방법으로 여러 데이터들이 모여 하나의 분포를 이룰 때 이 분포의 주성분을 분석해 주는 방법이다. 즉, 주성분 분석은 차원 축소 기법 중 하나로,　원 데이터의 분포를 최대한 보존하면서 고차원 공간의 데이터들을 저차원 공간으로 변환하는 방법이다.
이하에서는 도면을 참조하여 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리의 불량을 감지하는 방법 및 장치에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 전기화학 임피던스 분광법에 기초하여 배터리의 불량을 감지하는 장치(100)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 장치(100)는 메모리(110), 통신 모듈(120), 디스플레이(130), 임피던스 측정부(140), 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 다만, 이에 국한되는 것은 아니며, 장치(100)는 필요한 동작에 따라 당업자 관점에서 자명한 범위 내에서 소프트웨어 및 하드웨어 구성이 수정/추가/생략될 수 있다.
메모리(110)는 본 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터와, 프로세서(140)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 배터리에 대응되는 등가 회로 내의 복수의 인자 각각에 대한 임피던스 측정 값, 배터리에 인가되는 전류의 변동/제어 데이터 등)을 저장할 있고, 본 장치에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 본 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.
이러한, 메모리(110)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
통신 모듈(120)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 방송 수신 모듈, 유선통신 모듈, 무선통신 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈은, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G, 6G 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
디스플레이(130)는 본 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 일 예로, 장치(100)에서 처리되는 정보는, 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)에 인가되는 전류의 크기 또는/및 파형(예로, Nyquist plot, Bode plot 등), 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)에서 측정되는 임피던스 정보, 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)와 관련된 등가 회로 정보, 상기 등가 회로 내의 핵심 인자에 대한 임피던스에 기초하여 산출된 산점도(scatter diagram) 등을 포함할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예에 불과하며, 디스플레이(130)는 프로세서(150)에 의해 처리되는 다양한 정보를 표시할 수 있다.
임피던스 측정부(140)는 장치(100)가 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)의 임피던스를 측정하기 위해 필요한 하나 이상의 하드웨어 장치 및/또는 하나 이상의 소프트웨어 장치를 포함할 수 있다.
일 예로, 임피던스 측정부(140)는 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)의 전극에 연결될 하나 이상의 전선, 측정 단자, 임피던스 스펙트럼 분석 장치, 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)에 인가될 전류의 크기 제어 장치 등을 포함할 수 있다.
임피던스 측정부(140)는 프로세서(150)에 의해 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)의 임피던스 측정 동작이 제어될 수 있다. 그리고, 임피던스 측정부(140)를 통해 제어되는 바이어스 전류 및 교류 전류의 크기는 프로세서(150) 제어에 의해 디스플레이(130) 상에 표시될 수 있다.
일 예로, 임피던스 측정부(140)는 프로세서(150)에 의해 복수의 배터리(200-1, 200-2, ? 200-N)에 인가된 전류를 제어할 수 있다.
또한, 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때, 임피던스 측정부(140)는 프로세서(150)에 의해 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때, 임피던스 측정부(140)는 프로세서(150)에 의해 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득할 수 있다.
여기서, 제1 구간은, SOC 0 내지 30, 바람직하게는 SOC 0 내지 20 사이의 구간으로 구성되고, 제2 구간은, SOC 70 내지 100, 바람직하게는 SOC 80 내지 100 사이의 구간으로 구성될 수 있다.
즉, 배터리의 SOC가 0 내지 30, 바람직하게는 0 내지 20 사이의 값일 때, 임피던스 측정부(140)는 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득할 수 있다. 그리고, 배터리(200)의 SOC가 70 내지 100, 바람직하게는 80 내지 100 사이의 값일 때, 임피던스 측정부(140)는 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득할 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(110)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션(instruction)을 실행함으로써 배터리의 임피던스 측정을 수행할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 인스트럭션은 배터리의 임피던스를 측정하기 위한 방식 또는 명령을 결정하는 정책을 의미한다. 즉, 프로세서(150)는 장치(100)의 각 구성 요소를 이용하여 배터리의 임피던스 측정에 관한 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(150)는 배터리의 SOC가 제1 구간 내의 값일 때 획득했던 배터리의 제1 임피던스 데이터에 기초하여 등가 회로 모델을 구성할 수 있다. 즉, 프로세서(150)는 제1 임피던스 데이터를 배터리의 등가 회로 모델에 대응(해당 기술 분야에서는 피팅(fitting)이라고 표현함)할 수 있다. 구체적으로, 장치는 제1 임피던스 데이터를 배터리의 등가 회로 모델에 대응(즉, 피팅(fitting))함으로써, 등가 회로 모델 내의 복수의 인자(또는, 파라미터)와 복수의 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있다 (S210).
그리고, 프로세서(150)는 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 획득했던 배터리의 제2 임피던스 데이터에 기초하여 등가 회로 모델을 구성할 수 있다. 즉, 프로세서(150)는 제2 임피던스 데이터를 배터리의 등가 회로 모델에 대응할 수 있다. 구체적으로, 장치는 제2 임피던스 데이터를 배터리의 등가 회로 모델에 대응(즉, 피팅(fitting))함으로써, 등가 회로 모델 내의 복수의 인자(또는, 파라미터)와 복수의 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있다 (S220).
한편, 프로세서(150)는 배터리의 등가 회로 모델에 대응된 복수의 인자들 중 핵심 인자(또는, 핵심 파라미터)를 식별하고, 핵심 인자에 대해 PCA(Principal Component Analysis)를 수행할 수 있다. 프로세서(150)는 PCA 결과에 기초하여 복수의 배터리(200-1, 200-2, ... 200-N)의 불량 여부를 검출할 수 있다.
본 발명에 따른, 프로세서(150)에 의해 제어되는 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 도 2 내지 도 6을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 장치가 배터리의 불량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
복수의 배터리의 SOC가 제1 구간 내의 값일 때, 장치는 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 제1 임피던스 데이터에 기초하여 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로 모델 내의 복수의 인자(또는, 파라미터)와 복수의 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있다 (S210).
그리고, 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때, 장치는 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 제2 임피던스 데이터에 기초하여 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로 모델 내의 복수의 인자(또는, 파라미터)와 복수의 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있다 (S220).
여기서, 제1 구간은, SOC 0 내지 30, 바람직하게는 SOC 0 내지 20 사이의 구간으로 설정되고, 제2 구간은, SOC 70 내지 100, 바람직하게는 SOC 80 내지 100 사이의 구간으로 설정될 수 있다. 그리고, S210 단계 및 S220 단계에 따른 동작의 순서가 변경될 수도 있다.
복수의 배터리에 대응되는 등가 회로는 복수의 배터리의 설계 및 구성에 따라 다양하게 결정될 수 있다. 일 예로, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로는 랜들 모델(Randle)의 형태로 결정될 수 있다.
또 다른 예로, 도 3의 (b) 및 (c)에 도시된 바와 같이, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로는, 랜들 모델의 형태에 인덕터(inductor), 또는 저항 및 캐패시터가 병렬로 구성된 회로군이 추가된 형태로 구성될 수도 있다.
즉, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로는, 제1 저항, 제2 저항, 제3 저항, ...제N 저항, 제1 캐패시턴스, 제2 캐패시턴스, 제3 캐패시턴스, ..., 제N 캐패시턴스, 와버그 임피던스(Zw), 인덕터(L) 중 적어도 어느 하나의 조합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로는 제1 저항(Rf), 제1 캐패시턴스(Cf), 제2 저항(Rct), 제2 캐패시턴스(Cdl), 와버그 임피던스(Zw), 제3 저항(Rs), 또는 인덕터(L) 중의 적어도 하나의 조합으로 구성될 수 있다. 일 예로, 제2 캐패시턴스(Cdl)는 전기 이중층(double layer) 캐패시턴스로 명명될 수 있고, 제2 저항(Rct)는 전하 전달 저항 등으로 명명될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 제1 저항(Rf) 및 제1 캐패시턴스(Cf)는 병렬로 연결되어 제1 회로군을 구성하고, 제2 저항(Rct) 및 제2 캐패시턴스(Cdl)는 병렬로 연결되어 제2 회로군을 구성할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 4는, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로가 도 3의 (c)와 같이 구성되고 충전 상태가 제1 구간 내의 값(SOC가 0)일 때, 장치가 등가 회로에 포함된 복수의 인자에 대해 대응시킨 인자(파라미터)의 예시이다.
도 5는, 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로가 도 3의 (c)와 같이 구성되고 충전 상태가 제2 구간 내의 값(SOC가 100)일 때, 장치가 등가 회로에 포함된 복수의 인자에 대해 대응시킨 인자의 예시이다.
한편, 장치는, 배터리에 대해 획득된 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출할 수 있다 (S230). 여기서, 제1 인자 및 제2 인자는 복수의 인자 중 배터리의 불량을 진단하기 위하여 선별된 핵심 인자를 의미한다. 그리고, 제1 인자 및 제2 인자는 핵심 파라미터를 의미할 수 있다.
즉, 장치는 반복 재현성 및 산포도를 고려하여 복수의 인자 중 배터리의 불량을 진단하기 위한 핵심 인자로서 제1 인자 및 제2 인자를 선별할 수 있다.
일 예로, 제1 인자는, 제1 저항(Rf), 제2 저항(Rct), 제1 회로군, 또는 제2 회로군 중 하나일 수 있다. 그리고, 제2 인자는, 제1 저항(Rf), 제2 저항(Rct), 제1 회로군, 또는 제2 회로군 중 다른 하나일 수 있다. 다만, 이는 일 실시예에 불과하며, 제1 인자 또는 제2 인자는 등가 회로에 포함된 하나 이상의 인자의 다양한 조합으로 구성될 수 있다.
그리고 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도를 산출할 수 있다 (S240). 구체적으로, 장치는 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나에 대해 주성분 분석(principal component analysis; PCA)을 수행함으로써, 산점도를 산출할 수 있다. 더 구체적으로, 핵심 파라미터인 제1인자 및 제2인자 중 적어도 하나에 대해 PCA를 수행한다. 이를 통해 최소 2개의 주성분(PC1, PC2, ... PCn) 값을 도출할 수 있으며, 주성분 값에 대해 상관관계 분석을 실시하여 산점도를 산출하고, 군집 분석을 수행하여 배터리의 정상과 불량을 선별한다.
즉, 장치는 배터리의 SOC가 제1 구간 내의 값일 때 획득한 임피던스 데이터를 특정 등가 회로 상에 대응하여 제1 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있고, 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 획득한 임피던스 데이터를 특정 등가 회로 상에 대응하여 제2 인자에 대응되는 값을 추출할 수 있으며, 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나에 대해 주성분 분석을 수행하여, 주성분 값을 도출하고, 주성분 값에 대해 상관관계 분석을 실시하여 산점도를 산출하고, 군집 분석을 수행한다.
이 때, 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나에 대해 주성분 분석을 수행하면 적어도 2개 이상의 주성분(PC1, PC2,..., PCn) 값이 도출되고, 상기 주성분 값에 대해 상관관계 분석을 실시하여 산점도를 산출한다.
여기서, 적어도 2개 이상의 주성분 값의 상관관계 분석을 실시하여 산점도를 산출하는 단계는, 적어도 2개 이상의 주성분 값 각각을 산점도의 가로축 세로축에 대응하여 산점도를 산출할 수 있다.
한편, 장치는 산출된 산점도 내에 복수의 점에 기초하여 형성된 하나 이상의 군집을 식별할 수 있다.
일 예로, 도 6에 도시된 바와 같이, 장치는 복수의 점에 의해 형성된 하나 이상의 군집(610, 620, 630, 640)을 식별할 수 있다.
장치는 산점도 상의 군집에 기초하여 배터리의 불량을 진단할 수 있다(S250). 구체적으로, 장치는 복수의 배터리 중 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 제2 배터리를 불량품으로 식별할 수 있다.
일 예로, 도 6에 도시된 바와 같이, 장치는 산점도 상의 제1 군집(610)을 형성하는 점에 대응되는 배터리를 양품으로 식별할 수 있다. 그리고, 장치는 산점도 상의 제1 군집(610)을 제외한 나머지 군집(620, 630, 640)을 형성하는 점에 대응되는 배터리를 불량품으로 식별할 수 있다.
그리고, 산점도의 X 축 및 Y 축 설정에 따라 하나 이상의 군집에 대해 설정되는 정보는 달라질 수 있다. 즉, 도 6에 X 축 및 Y 축이 변경될 경우, 장치는 산점도 상의 다른 군집을 형성하는 점에 대응되는 배터리를 불량품으로 식별할 수 있다.
한편, 제1 인자 및 제2 인자 모두에 대해 주성분 분석을 수행하고 산점도를 산출하는 경우, 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나에 대해 주성분 분석을 수행하여 산점도를 산출하는 경우보다 양품 식별과 불량품 식별을 위한 군집의 경향성이 더 뚜렷하게 나타날 수 있다.
개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
100: 장치
110: 메모리
120: 통신 모듈
130: 디스플레이
140: 입력 모듈
150: 프로세서

Claims (8)

  1. 장치에 의해 수행되는, 복수의 배터리의 불량을 진단하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    상기 복수의 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제1 임피던스 데이터를 등가 회로(equivalent circuit) 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계;
    상기 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제2 임피던스 데이터를 등가 회로 모델에 대응하여 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하는 단계;
    상기 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출하는 단계;
    상기 제1 인자 및 상기 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도(scatter diagram)를 산출하는 단계; 및
    상기 복수의 배터리 중 상기 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 점에 대응되는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 점에 대응되는 제2 배터리를 불량품으로 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 구간은, SOC 0 내지 30, 또는 SOC 0 내지 20 사이의 구간으로 설정되고,
    상기 제2 구간은, SOC 70 내지 100 또는 SOC 80 내지 100 사이의 구간으로 설정되는 것인, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 산점도를 산출하는 단계는,
    상기 제1 인자 및 제2 인자 중 적어도 하나의 인자에 대해 주성분 분석(principal component analysis)을 수행함으로써 산점도를 산출하는 것인, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 산점도를 산출하는 단계는,
    주성분 분석을 수행하여 적어도 2개 이상의 주성분 값을 도출하고,
    적어도 2개 이상의 주성분 값의 상관관계를 분석하여 산점도를 산출하는 것인, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    적어도 2개 이상의 주성분 값의 상관관계를 분석하여 산점도를 산출하는 단계는, 적어도 2개 이상의 주성분 값 각각을 산점도의 가로축 세로축에 대응하여 산점도를 산출하는 것인, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 인자는, 제1 저항(Rf), 제1 캐패시턴스(Cf), 제2 저항(Rct), 제2 캐패시턴스(Cdl), 와버그 임피던스(Zw), 제3 저항(Rs) 또는 인덕터(L) 중의 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제1 저항(Rf) 및 상기 제1 캐패시턴스(Cf)는 병렬로 연결되어 제1 회로군을 구성하고,
    상기 제2 저항(Rct) 및 상기 제2 캐패시턴스(Cdl)는 병렬로 연결되어 제2 회로군을 구성하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 인자는, 상기 제1 저항, 상기 제2 저항, 상기 제1 회로군, 또는 상기 제2 회로군 중 하나이고,
    상기 제2 인자는, 상기 제1 저항, 상기 제2 저항, 상기 제1 회로군, 또는 상기 제2 회로군 중 다른 하나인, 방법.
  8. 복수의 배터리의 불량을 진단하는 장치에 있어서, 상기 장치는:
    하나 이상의 인스트럭션(instruction)을 저장하는 메모리; 및
    하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 배터리의 충전 상태(state of change, SOC)가 제1 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제1 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제1 임피던스 데이터에 기초하여 상기 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로(equivalent circuit) 모델 내의 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하고,
    상기 복수의 배터리의 SOC가 제2 구간 내의 값일 때 상기 복수의 배터리에 대한 제2 임피던스 데이터를 획득하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 기초하여 상기 복수의 배터리에 대응되는 등가 회로 모델 내의 복수의 인자 및 복수의 인자에 대응되는 값을 추출하고,
    상기 제1 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제1 인자를 추출하고, 상기 제2 임피던스 데이터에 대응된 복수의 인자 중 적어도 1개의 인자를 선택하고 조합하여 핵심 인자로서 제2 인자를 추출하고,
    상기 제1 인자 및 상기 제2 인자 중 적어도 하나의 인자를 사용하여 산점도(scatter diagram)를 산출하고,
    상기 복수의 배터리 중 상기 산점도 상의 제1 군집을 형성하는 점에 대응되는 제1 배터리를 양품으로 식별하고 제2 군집을 형성하는 점에 대응되는 제2 배터리를 불량품으로 식별하도록 설정되는, 장치.

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