JP2006300692A - 二次電池の残存容量演算方式 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】電池状態データ又は電池状態関数を所定の特性範囲ごとに複数の群に分別し、分別された各群ごとにニューラルネット演算に用いる学習済み結合係数記憶テーブルを別々に予め準備し、満充電時の開路電圧により結合係数記憶テーブルを切り替える。これにより、SOC演算精度を簡単に向上することができた。
【選択図】図9
Description
実施例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15個のバッテリ(車両用鉛電池)を満充電時の開路電圧VofuLの大きさごとに3つの参照バッテリ群に分類した。第1参照バッテリ群は満充電時の開路電圧VofuLが12.1V以上12.4V未満の5つのバッテリにより構成され、第2参照バッテリ群は満充電時の開路電圧VofuLが12.4V以上12.8V未満の5つのバッテリにより構成され、第3参照バッテリ群は満充電時の開路電圧VofuLが12.8V以上13.2V未満の5つのバッテリにより構成されるようにした。
上記実施例では、結合係数記憶テーブル変更のために満充電時の開路電圧VofuLの大きさを用いたが、満充電時ではなく、満充電時から所定容量だけ放電した時点の開路電圧(すなわち所定容量放電時の開路電圧)の大きさにより、同様に結合係数記憶テーブルを変更してもよい。
上記実施例では、満充電時の開路電圧VofuLに含まれる分極の影響を無視したが、この満充電時の開路電圧VofuLに含まれる分極電圧の影響をなんらかの手法で低減した値を満充電時の開路電圧VofuLとして用いてもよい。
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 (2)
- 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前記電池状態関数の値又は前記電池状態データを入力パラメータとして取り込む入力層と、前記二次電池の蓄電状態量を出力パラメータとして出力する出力層と、前記入力層と出力層との間に配置されてそれぞれ所定の演算を行う所定段数の中間層とを有し、所定の前記中間層は、前段の前記中間層又は前記入力層に対して所定の結合係数で重み付けられて結合され、かつ次段の前記中間層又は前記出力層に対して所定の結合係数で重み付けられて結合されてなるニューラルネットを実現するニューラルネット演算プログラムと、
前記各結合係数の群を学習により書き換え可能に記憶する結合係数記憶テーブルと、
を有し、
前記入力パラメータを前記ニューラルネット演算プログラム及び結合係数記憶テーブルを用いて演算して前記二次電池の蓄電状態量を求める二次電池の残存容量演算方式において、
前記電池状態データ又は前記電池状態関数を所定の特性範囲ごとに複数の群に分別し、
分別された各群ごとに前記結合係数記憶テーブルを別々に準備しておき、
前記入力パラメータの今回値と同一特性範囲の前記入力パラメータにより算出された前記結合係数記憶テーブルを選択し、
選択された結合係数記憶テーブル及び前記ニューラルネット演算プログラムを用いて前記入力パラメータの今回値をニューラルネット演算す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、
前記入力パラメータは、前記二次電池の電圧履歴と電流履歴と開路電圧とを含み、
前記入力パラメータ及び前記結合係数記憶テーブルは、満充電時の開路電圧VofuLの大きさにより分別され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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