JP2006300690A - 車両用蓄電装置の内部状態検出方式 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】Voを開路電圧、Rを内部抵抗とする時、関数値Vo・Vo/Rの満充電比、又は、関数値(VmーVo)/Rの満充電比をニューラルネット演算の入力パラメータとして採用することにより、SOC演算精度を簡単に向上することができた。
【選択図】図16
Description
前記関数値f(Vo,R)は、前記開路電圧Voと内部抵抗Rとを入力変数とし前記二次電池の現時点の放電可能電流量に相関を有する関数値であることを特徴としている。
好適な態様において、前記関数値f(Vo,R)は、Vmを所定電圧とする時、関数値(VmーVo)/Rとされる。これにより、蓄電状態量演算精度を更に向上できることがわかった。なお、関数値f(Vo,R)は、Vo、Rをそれぞれ線形変換して次のような関数とすることができる。k1〜k3は定数である。好適にはk1は1、k2〜k3は0とされる。
好適な態様において、前記所定電圧Vmは放電終止電圧とされる。これにより、蓄電状態量演算精度を更に向上できることがわかった。
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。
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。
実際に、容量・劣化度合いが異なる5つのバッテリ(図7参照)で10.15モード走行中の電流・端子電圧を計測し、ニューラルネットワークの上記5種の入力信号を算出し、SOCの真値(電流積算値より算出)を教師信号として学習を行った。
実際に、容量・劣化度合いが異なる5つのバッテリ(図7参照)で10.15モード走行中の電流・端子電圧を計測し、ニューラルネットワークの上記5種の入力信号を算出し、SOCの真値(電流積算値より算出)を教師信号として学習を行った。
上記した比((VmーVo)/R)/((VmーVof)/Rf)と比(Vo・Vo/R)/(Vof・Vof/Rf)とを同時に入力パラメータとしてもよい。この場合には、入力パラメータとSOCとの相関レベルが一層向上するため、開路電圧Vo又は内部抵抗Rの一方又は両方を入力パラメータから省略してもよい。
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 前段処理回路部
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 (6)
- 二次電池から検出した電池状態データを用いた演算により得た演算値又は前記電池状態データを入力パラメータとして前記二次電池の蓄電状態量をニューラルネットを用いて演算する二次電池の残存容量演算方式において、
前記入力パラメータは、前記二次電池の電圧V又はその満充電時の値との比、開路電圧Vo又はその満充電時の値との比、内部抵抗R又はその満充電時の値との比、所定の関数値f(Vo,R)及び電流Iを少なくとも含み、
前記関数値f(Vo,R)は、前記開路電圧Voと内部抵抗Rとを入力変数とし前記二次電池の現時点の放電可能電流量に相関を有する関数値であることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。 - 請求項1記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記関数値f(Vo,R)は、少なくとも開路電圧Voと内部抵抗Rとの比(Vo/R)を入力変数とする関数値であるに相関を有する関数値であることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。 - 請求項2記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記関数値f(Vo,R)は、関数値Vo・Vo/Rに相関を有する関数値であることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。 - 請求項2記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記関数値f(Vo,R)は、Vmを所定電圧とする時、関数値(VmーVo)/Rとされることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。 - 請求項3記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記所定電圧Vmは放電終止電圧とされることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。 - 請求項1乃至5のいずれか記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記所定の関数値f(Vo,R)は、その今回値を関数値f(Vop,Rp)、その満充電時の値をf(Vof、Rf)とする時、f(Vop,Rp)/f(Vof、Rf)であることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。
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JP2003164006A (ja) * | 2001-11-21 | 2003-06-06 | Nissan Motor Co Ltd | 容量表示装置及び容量表示方法 |
JP2004271410A (ja) * | 2003-03-11 | 2004-09-30 | Hitachi Ltd | 電気車のバッテリ制御装置 |
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