KR20060091269A - 뉴럴네트워크연산에 기초한 2차전지의 충전상태를 검출하기위한 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (38)
- 배터리시스템에 구비되는 2차배터리의 내부상태를 검출하기 위한 뉴럴네트워크 방식의 장치로서,상기 배터리의 동작상태를 나타내는 전기신호를 검출하기 위한 검출수단;상기 전기신호를 이용하여, 상기 배터리의 내부상태를 평가하기 위하여 필요하며 상기 배터리의 현재 충전상태의 캘리브레이션을 반영하는 입력파라미터를 생성하기 위한 생성수단; 및상기 입력파라미터를 뉴럴네트워크연산에 적용하여 상기 배터리의 충전상태를 나타내는 출력파라미터를 연산하기 위한 연산수단을 포함하는 뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 전기신호는 소정시간 동안 실시간으로 얻어진 배터리의 전압 및 전류이고,상기 입력파라미터는 상기 배터리의 동작상태를 나타내는 제1입력파라미터와 상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 제2입력파라미터로 이루어지며,상기 생성수단은 상기 배터리의 전압과 전류 데이터에 기초하여 상기 제1입력파라미터를 연산하기 위한 제1연산수단, 및 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답 하여 상기 제2입력파라미터를 연산하기 위한 제2연산수단을 포함하는 뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제2항에 있어서,상기 출력파라미터 연산수단은뉴럴네트워크연산 기술에 기초하여 제1 및 제2입력파라미터 모두를 처리함으로써 상기 배터리의 현재 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터를 연산하기 위한 수단인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 제1입력파라미터는상기 소정시간 동안 검출된 전압의 이력을 나타내는 데이터를 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제4항에 있어서,상기 제1입력파라미터는상기 소정시간 동안 검출된 전압과 전류의 이력 모두를 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제5항에 있어서,상기 제2입력파라미터는 최소제곱법에서 근사식으로 상기 전압 이력 및 전류 이력의 데이터를 연산하는 수단; 및 상기 제1입력파라미터에 포함되는 현재값으로, 상기 근사식에 기초하여 상기 배터리의 개로전압의 현재값 및 상기 배터리의 내부저항의 현재값 중 하나 이상을 연산하기 위한 수단을 포함하며,상기 출력파라미터 연산수단은 상기 전압이력의 데이터, 상기 전류이력의 데이터, 상기 개로전압의 현재값, 및 내부저항의 현재값 중 하나 이상으로 이루어지는 상기 제1입력파라미터와, 상기 제2입력파라미터를 이용하여 상기 출력파라미터를 연산하도록 구성되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 상기 제2입력파라미터는 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로전압이며,상기 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터는 상기 배터리의 충 전상태(SOC)인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 상기 제2입력파라미터는 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출된 상기 배터리의 개로전압과 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 배터리의 상기 개로전압 간의 차이이며,상기 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터는 상기 배터리의 충전상태(SOC)인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 상기 제2입력파라미터는 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출된 상기 배터리의 개로전압과 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 배터리의 상기 개로전압 간의 차이, 및 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로전압으로 구성되며,상기 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터는 상기 배터리의 충전상태(SOC)인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 상기 제2입력파라미터는 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 상기 배터리의 내부저항값이며,상기 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터는 상기 배터리의 건전상태(SOH)인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제3항에 있어서,상기 제2입력파라미터는 최소제곱법에서 근사식으로 전압 및 전류 모두의 이력 데이터를 연산하기 위한 수단, 및 상기 제1입력파라미터에 포함되고 상기 근사식에서 배터리의 개로전압의 현재값을 연산하기 위한 수단을 포함하며,상기 출력파라미터 연산수단은 상기 전압이력의 데이터, 상기 전류이력의 데이터, 및 상기 개로전압의 현재값 모두로 이루어지는 상기 제1입력파라미터와, 상기 제2입력파라미터를 이용하여 상기 출력파라미터를 연산하도록 구성되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제11항에 있어서,상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 상기 제2입력파라미터는 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로전압 및 내부저항 모두로 이루어지는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제12항에 있어서,상기 현재 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터는 상기 배터리의 충전상태(SOC), 상기 배터리의 건전상태(SOH) 및 상기 충전상태와 건전상태를 나타내는 변수를 갖는 함수 중 하나로 이루어지는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제13항에 있어서,상기 함수는성능저하정도 = 건전상태/(초기 완전충전용량 × 충전상태)의 식으로 정의되는 배터리의 성능저하정도인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제13항에 있어서,상기 출력파라미터 연산수단은상기 건전상태를 연산하도록 상기 충전상태, 상기 개로전압, 및 상기 내부저항을 뉴럴네트워크연산에 적용시킬 수 있도록 구성되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제2항에 있어서,상기 제1입력파라미터 연산수단은, 상기 제1입력파라미터로서, 제공받은 상기 배터리의 전압과 전류의 데이터에 기초하여 전압이력 데이터 및 전류이력 데이터를 연산하도록 구성되고,상기 제2입력파라미터 연산수단은, 상기 제2입력파라미터로서 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 상기 전압이력 데이터 및 전류이력 데이터 모두를 이용하여 상기배터리의 개로전압과 내부저항을 연산하도록 구성되며,상기 출력파라미터 연산수단은 상기 배터리의 현재 예상되는 완전충전용량을 나타내는 상기 출력파라미터를 연산하기 위한 수단인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제16항에 있어서,상기 제2입력파리미터 연산수단은 상기 전압이력 데이터와 전류이력 데이터로 모두로부터 선형근사식을 생성하도록 최소제곱법을 이용하고, 상기 선형근사식을 이용하여 개로전압과 내부저항 모두를 연산하도록 구성되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제17항에 있어서,DD = Qpresent / Qinitial의 식에 기초하여 상기 배터리의 성능저하정도를 연산하기 위한 수단을 더 포함하며,상기 DD는 상기 배터리의 성능저하정도를 나타내고, Qpresent는 상기 출력파라미터 연산수단에 의하여 계산된 완전충전용량의 현재값을 나타내며, Qinitial는 상기 배터리가 제조될 때 주어진 완전충전용량의 초기값을 나타내는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 전기신호는 소정시간 동안 실시간으로 얻어진 상기 배터리의 전압 및 전류이고,상기 연산수단은 상기 입력파라미터를 제공받는 입력층, 상기 입력파라미터와 기록가능한 결합계수 모두를 이용하여 뉴럴네트워크연산을 실행하는 중간층, 및 상기 출력파라미터를 계산하고 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터가 출력되도록 하기 위한 출력층을 구비한 뉴럴네트워크를 포함하고,상기 생성수단은 테이블마다 서로 다른 메모리테이블에 상기 결합계수가 각각 저장되고, 상기 입력파라미터에서 지정되며 상기 배터리의 성능저하상태와 상관관계를 갖는 지정된 입력파라미터의 특징의 분할범위에서 좌우되는 복수의 메모리테이블을 갖는 메모리; 및 상기 지정된 입력파라미터의 현재값에 응답하여 상기 저장된 결합계수를 읽어들이도록 상기 복수의 메모리테이블로부터의 메모리테이블을 선택하기 위한 선택수단을 포함하며,상기 결합계수는 상기 입력층, 중간층 및 출력층을 상호 연결하고,상기 지정된 결합계수는 상기 뉴럴네트워크연산에 부여되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제19항에 있어서,상기 입력파라미터는 상기 배터리의 저압 및 전류에서 계산되는 상기 배터리의 전압이력 데이터, 전류이력 데이터, 및 개로전압을 포함하며,상기 지정된 입력파라미터는 상기 배터리가 완전충전상태일 때 얻어지는 배 터리의 개로전압인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제19항에 있어서,상기 입력파라미터는 상기 배터리의 저압 및 전류에서 계산되는 상기 배터리의 전압이력 데이터, 전류이력 데이터, 및 개로전압을 포함하며,상기 지정된 입력파라미터는 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 얻어지는 배터리의 개로전압인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제20항에 있어서,상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하는 상기 배터리의 개로전압은 상기 전압의 크기에 따라 복수의 전압범위로 분할되는 전압특성을 가지며,상기 메모리테이블에서의 결합계수는 테이블마다 서로 다르며, 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 상기 배터리의 개로전압의 크기에 따라 좌우되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 생성수단은상기 배터리의 성능저하상태 및 배터리의 방식차이 중 하나 이상에 기인하여 상기 배터리의 충전 및 방전특성에 따라 좌우되어 캘리브레이션 되는 입력파라미터를 생성하도록 구성되는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제23항에 있어서,상기 입력파라미터는입력변수로서 상기 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)을 이용하고 현재 방전가능한 배터리의 전류량에 대한 보정을 나타내는 소정함수f(Vo, R), 및 상기 배터리의 전류(I)를 이용하는, 상기 배터리의 전압(V) 또는 상기 배터리의 전압(V)과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 전압(Vf)의 비율(V/Vf) 중 하나, 상기 배터리의 개로전압(Vo) 또는 상기 배터리의 개로전압과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 개로전압(Vo)의 비율(Vo/Vof) 중 하나, 상기 배터리의 내부저항(R) 또는 상기 배터리의 내부저항(R)과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 내부저항(Rf)의 비율(R/Rf) 중 하나를 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제24항에 있어서,상기 함수f(Vo, R)는입력변수가 적어도 Vo/R의 비율에 기초하는 함수인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제25항에 있어서,상기 함수f(Vo, R)는입력변수가 적어도 Vo·Vo/R의 비율에 기초하는 함수인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제25항에 있어서,상기 함수f(Vo, R)는입력변수가 적어도 (Vm - Vo)/R의 비율에 기초하는 함수이며, Vm은 상기 배터리의 소정 전압인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제25항에 있어서,상기 소정전압 Vm은 상기 배터리의 방전정지전압인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제24항에 있어서,상기 함수 f(Vo, R)는 f(Vop, Rp)/f(Vof, Rf)에 의하여 정의되는 함수이며,상기 f(Vop, Rp)는 함수 f(Vo, R)의 현재값을 나타내며, 상기 f(Vof, Rf)는 상기 배터리가 완전충전상태일 때 얻어진 함수 f(Vop, Rp)의 값인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제29항에 있어서,상기 함수 f(Vo, R)는 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)에 의하여 정의되는 함수이며,상기 Vof 및 Rf는 각각 배터리가 완전충전상태일 때 검출된 배터리의 개로전압 및 내부저항을 나타내는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 입력파라미터는 상기 배터리의 현재 충전상태를 반영하는 복수개의 물리상태량으로 구성되며,상기 복수개의 물리상태량은 그 물리상태량 중에서 지정되는 물리상태량의 현재값과 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 얻어진 지정된 물리상태량의 값 간의 비율을 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제31항에 있어서,상기 복수개의 물리상태량은상기 배터리의 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P) 중 하나 이상을 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제31항에 있어서,상기 복수개의 물리상태량은상기 배터리의 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력 (P) 모두를 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 입력파라미터는 상기 배터리의 현재 충전상태를 반형하는 복수개의 물리량으로 구성되고,상기 복수개의 물리량은 지정된 물리상태량의 현재값 및 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 얻어진 지정된 물리상태량의 값을 변수로 포함하는 선형함수에 의하여 주어진 상기 지정된 물리상태량을 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제34항에 있어서,상기 복수개의 물리상태량은상기 배터리의 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P) 중 하나 이상을 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제34항에 있어서,상기 복수개의 물리상태량은상기 배터리의 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P) 모두를 포함하는뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 제1항에 있어서,상기 배터리시스템은 차량에 장착되는 차량용 배터리시스템인뉴럴네트워크방식 검출장치.
- 배터리시스템에 구비되는 2차배터리의 내부상태를 검출하기 위한 방법으로서,배터리의 내부상태를 나타내는 전기신호를 검출하고;상기 배터리의 현재 성능저하상태에 따른 상기 배터리의 현재 충전상태의 캘리브레이션을 반영하며, 상기 배터리의 내부상태를 평가하기 위하여 필요한 입력파라미터를 상기 전기신호를 이용하여 생성하며,뉴럴네트워크연산에 상기 입력파라미터를 적용하여 상기 배터리의 충전상태 를 나타내는 출력파라미터를 연산하는검출방법.
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