JP2006226789A - 車両用蓄電装置の満充電容量演算装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ニューラルネット演算により満充電容量を求めるために、電圧履歴及び電流履歴に加えて、満充電判定から所定容量放電時の開路電圧及び内部抵抗を用いて満充電容量をニューラルネット演算すると、ニューラルネット演算規模の増大を抑制しつつ高精度に満充電容量を演算することができる。
【選択図】図7
Description
実施例1の車両用蓄電装置のニューラルネット演算方式について以下に説明する。まず、装置の回路構成を図1に示すブロック図を参照して説明する。
バッファ部106は、ニューラルネット部107の前置信号処理回路であって、車載蓄電装置101の電圧と電流センサ104からの電流とを一定時間ごとに同時にサンプリングして電池の電圧履歴及び電流履歴として記憶し、各時点の電圧及び電流をニューラルネット部107に並列出力する。ニューラルネット部107の入力セルの数的限界や演算負担の軽減などのため、電池の電圧履歴及び電流履歴をなす電圧・電流のサンプリングデータは、現時点から遡行する所定時点までのデータにより構成される。
補正信号発生部109は、満充電から所定容量放電時の開路電圧及び内部抵抗を演算し、この所定容量放電時の開路電圧及び内部抵抗をニューラルネット演算におけるキャリブレーションデータとしてニューラルネット部107に出力する。補正信号発生部109を図2のフローチャートに図示する。
ニューラルネット部107を図5に模式図示する。ただし、ニューラルネット部107は前述したように、実際には所定の演算インタバルで順次実施されるソフトウエア演算により構成されるため、図5に示す回路構成は機能的なものにすぎない。
INPUTk(t)=Σ( Wjk * INj ) ( j = 1 to 2m+3 )
となる。中間層のk番目のセルからの出力信号は、
OUTk(t)=f(x)=f( INPUTk(t) + b )
で表される。bは定数である。f( INPUTk(t) + b) は INPUTk(t) + bを入力変数とするいわゆるシグモイド関数と呼ばれる非線形関数であり、
f ( INPUTk(t) + b )=1/(1+exp(−( INPUTk(t) + b)))
で定義される関数である。中間層202のk番目のセルと出力層203のセルとの結合係数をWkとすれば、出力層への入力信号は同様に、
INPUTo(t)=Σ Wk * OUTk(t)
k=1 to Q
で表される。 Qは中間層202のセル数である。時刻tにおける出力信号は、
OUT(t)=L * INPUTo(t)
となる。Lは線形定数である。
Wk = Wk + △Wk
で行われる。ここで△Wkは以下で定義される。
= η* [ OUT(t) − tar(t) ]* [ ∂OUT(t)/∂Wk ]
= η* [ OUT(t) − tar(t) ]* L *[ ∂INPUTo(t)/∂Wk ]
= η* L* [ OUT(t) − tar(t) ] * OUTk(t)
で表される。Ekは教師データとネットワーク出力の誤差を表す量で次の式で定義される。
次に、中間層202のk番目のセルと入力層201のj番目のセルの結合係数Wjkの更新ルールを説明する。結合係数Wjkの更新は以下の式で実現される。
ここで△Wjkは以下で定義される。
= −η*[∂Ek/∂INPUTk(t) ] * [∂INPUTk(t)/∂Wjk ]
= −η*[∂Ek/∂OUTk(t) ] *[∂OUTk(t)/∂INPUTk(t) ] * INj
= −η*[∂Ek/∂OUT(t) ] * [∂OUT(t)/∂INPUTo] *
[∂INPUTo/OUTk(t) ] * f’(INPUTk(t)+b)* INj
= −η*( OUT(t)−tar(t)) *L* Wk *f’(INPUTk(t)+b)* INj
= −η* L * Wk * INj * ( OUTsoc(t)−tar(t))* f’(INPUTk(t)+b)
ここで、f’(INPUTk(t)+b)は伝達関数fの微分値である。
上記学習済みのニューラルネット部107にて試験品のバッテリの満充電容量を測定した試験結果について以下に説明する。
検出誤差 2.3Ah
試験品2 満充電容量 21.8Ah
検出誤差 0.6Ah
試験品3 満充電容量 10.5Ah
検出誤差 0.6Ah
試験品4 満充電容量 10.0Ah
検出誤差 0.1Ah
試験品5 満充電容量 18.3Ah
検出誤差 2.1Ah
試験品6 満充電容量 21.2Ah
検出誤差 1.2Ah
試験品7 満充電容量 24.3Ah
検出誤差 3.4Ah
試験品8 満充電容量 27.6Ah
検出誤差 0.2Ah
試験品9 満充電容量 25.1Ah
検出誤差 3.3Ah
次に、上記したニューラルネット部107において、入力パラメータとして電圧履歴及び電流履歴は用いるものの、キャリブレーションデータとしての所定容量放電時の開路電圧及び内部抵抗を用いない場合の満充電容量演算結果を以下に記載する。試験条件は上記と同じである。
検出誤差 3.9Ah
試験品2 満充電容量 21.8Ah
検出誤差 2.8Ah
試験品3 満充電容量 10.5Ah
検出誤差 5.4Ah
試験品4 満充電容量 10.0Ah
検出誤差 5.7Ah
試験品5 満充電容量 18.3Ah
検出誤差 4.4Ah
試験品6 満充電容量 21.2Ah
検出誤差 3.4Ah
試験品7 満充電容量 24.3Ah
検出誤差 1.7Ah
試験品8 満充電容量 27.6Ah
検出誤差 2.8Ah
試験品9 満充電容量 25.1Ah
検出誤差 2.7Ah
図7に所定容量放電時の開路電圧及び内部抵抗をキャリブレーションデータとして用いた場合と用いない場合とで、実際の満充電容量に対する検出誤差を図示する。入力データを10点から12点と僅か増加するのみで、格段に劣化バッテリの満充電容量演算精度を向上できることがわかった。その他、上記ニューラルネット演算により得た満充電容量が、あらかじめ記憶する初期の満充電容量に対して所定比率未満となった場合にバッテリが寿命となり、交換時期となると判定することができる。
102 車載発電機
104 電流センサ
105 蓄電池状態検知装置(演算手段)
106 バッファ部
107 ニューラルネットワーク部(ニューラルネット部)
108 発電機制御装置
109 補正信号発生部
201 入力層
202 中間層
203 出力層
Claims (2)
- 充放電可能な電池の直前の所定時間の電圧履歴及び電流履歴を検出して出力する電圧・電流履歴検出手段、及び、前記電圧履歴及び電流履歴を入力パラメータとして前記電池の満充電容量をニューラルネット演算する演算手段とを備える車両用蓄電装置の満充電容量演算装置において、
前記演算手段は、
前記電圧履歴及び電流履歴から最小自乗法により求めた近似式に基づいて前記電池の満充電状態からの所定放電量放電時における開路電圧及び内部抵抗を演算し、
前記電圧履歴及び電流履歴に加えて前記開路電圧及び内部抵抗を入力パラメータとして、出力パラメータとしての前記電池の満充電容量をニューラルネット演算することを特徴とする車両用蓄電装置の満充電容量演算装置。 - 請求項1記載の車両用蓄電装置の満充電容量演算装置において、
前記演算手段は、
今回ニューラルネット演算して得た前記満充電容量と、あらかじめ記憶する前記電池の満充電容量の初期値との比率として電池劣化度(=前記満充電容量/(初期の満充電容量))を演算することを特徴とする車両用蓄電装置の満充電容量演算装置。
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US11/353,220 US7554296B2 (en) | 2005-02-14 | 2006-02-14 | Method and apparatus for detecting charged state of secondary battery based on neural network calculation |
DE602006002896T DE602006002896D1 (de) | 2005-02-14 | 2006-02-14 | Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung des Ladestatus einer Sekundärbatterie auf Basis neuronaler Netzwerkkalkulation |
KR1020060014362A KR100880717B1 (ko) | 2005-02-14 | 2006-02-14 | 뉴럴네트워크연산에 기초한 2차전지의 충전상태를 검출하기위한 방법 및 장치 |
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101813754A (zh) * | 2010-04-19 | 2010-08-25 | 清华大学 | 一种用于汽车起动照明型铅酸蓄电池的状态估算方法 |
CN102680907A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-19 | 浙江大学 | 一种光伏系统中电池充电soc检测方法 |
JP2019146302A (ja) * | 2018-02-16 | 2019-08-29 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 二次電池の充電状態推定装置及び異常検出装置、及び二次電池の管理システム |
WO2020027203A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | 推定システム、推定装置、推定方法、プログラム、及び記憶媒体 |
CN111201444A (zh) * | 2017-11-02 | 2020-05-26 | 株式会社半导体能源研究所 | 蓄电装置的电容推测方法及电容推测系统 |
WO2020201893A1 (ja) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 二次電池の充電状態推定方法、二次電池の充電状態推定システム、及び二次電池の異常検知方法 |
JP2021077450A (ja) * | 2019-11-05 | 2021-05-20 | トヨタ自動車株式会社 | 電池管理システム、電池管理方法、及び組電池の製造方法 |
WO2021125674A1 (ko) * | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 진단 장치 및 방법 |
KR20210121411A (ko) * | 2020-03-30 | 2021-10-08 | 주식회사 아르고스다인 | 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09243717A (ja) * | 1996-03-05 | 1997-09-19 | Nissan Motor Co Ltd | 電池の残存容量検出方法およびその装置 |
JP2003153452A (ja) * | 2001-11-08 | 2003-05-23 | Nissan Motor Co Ltd | 二次電池の残存容量演算装置 |
JP2004333472A (ja) * | 2003-04-15 | 2004-11-25 | Nippon Soken Inc | 車両用蓄電装置の内部状態検出システム |
-
2005
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09243717A (ja) * | 1996-03-05 | 1997-09-19 | Nissan Motor Co Ltd | 電池の残存容量検出方法およびその装置 |
JP2003153452A (ja) * | 2001-11-08 | 2003-05-23 | Nissan Motor Co Ltd | 二次電池の残存容量演算装置 |
JP2004333472A (ja) * | 2003-04-15 | 2004-11-25 | Nippon Soken Inc | 車両用蓄電装置の内部状態検出システム |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101813754B (zh) * | 2010-04-19 | 2012-09-05 | 清华大学 | 一种用于汽车起动照明型铅酸蓄电池的状态估算方法 |
CN101813754A (zh) * | 2010-04-19 | 2010-08-25 | 清华大学 | 一种用于汽车起动照明型铅酸蓄电池的状态估算方法 |
CN102680907A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-19 | 浙江大学 | 一种光伏系统中电池充电soc检测方法 |
US11480621B2 (en) | 2017-11-02 | 2022-10-25 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Capacity estimation method and capacity estimation system for power storage device |
CN111201444A (zh) * | 2017-11-02 | 2020-05-26 | 株式会社半导体能源研究所 | 蓄电装置的电容推测方法及电容推测系统 |
JPWO2019087018A1 (ja) * | 2017-11-02 | 2020-12-24 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 蓄電装置の容量推定方法および容量推定システム |
JP2019146302A (ja) * | 2018-02-16 | 2019-08-29 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 二次電池の充電状態推定装置及び異常検出装置、及び二次電池の管理システム |
WO2020027203A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | 推定システム、推定装置、推定方法、プログラム、及び記憶媒体 |
JP7217277B2 (ja) | 2018-07-31 | 2023-02-02 | 本田技研工業株式会社 | 推定システム、推定装置、推定方法、プログラム、及び記憶媒体 |
JPWO2020027203A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2021-08-26 | 本田技研工業株式会社 | 推定システム、推定装置、推定方法、プログラム、及び記憶媒体 |
WO2020201893A1 (ja) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 二次電池の充電状態推定方法、二次電池の充電状態推定システム、及び二次電池の異常検知方法 |
JP2021077450A (ja) * | 2019-11-05 | 2021-05-20 | トヨタ自動車株式会社 | 電池管理システム、電池管理方法、及び組電池の製造方法 |
JP7151689B2 (ja) | 2019-11-05 | 2022-10-12 | トヨタ自動車株式会社 | 電池管理システム、電池管理方法、及び組電池の製造方法 |
WO2021125674A1 (ko) * | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 진단 장치 및 방법 |
KR102387780B1 (ko) | 2020-03-30 | 2022-04-18 | 주식회사 아르고스다인 | 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치 |
KR20210121411A (ko) * | 2020-03-30 | 2021-10-08 | 주식회사 아르고스다인 | 신경망 기반의 배터리 용량 추정 방법 및 장치 |
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