JP2010204108A - 車両のバッテリ電流検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】バッテリの充放電電流を検出する電流センサの検出精度を高める。
【解決手段】エンジン停止後(キースイッチ13のOFF切換後)からほぼ全ての車載電気機器への通電がOFFされるまでの所定時間が経過した後に空燃比センサ18のヒータ20を一時的にON/OFFして、ヒータ20がONからOFF(又はOFFからON)に切り換わるタイミングに同期して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)との比から、今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を算出する。この公差K(i) は、バックアップRAM22に記憶され、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップ(Ibat ,K)が作成され、この公差Kを用いてバッテリ電流検出値Ibat が補正される。
【選択図】図1
【解決手段】エンジン停止後(キースイッチ13のOFF切換後)からほぼ全ての車載電気機器への通電がOFFされるまでの所定時間が経過した後に空燃比センサ18のヒータ20を一時的にON/OFFして、ヒータ20がONからOFF(又はOFFからON)に切り換わるタイミングに同期して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)との比から、今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を算出する。この公差K(i) は、バックアップRAM22に記憶され、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップ(Ibat ,K)が作成され、この公差Kを用いてバッテリ電流検出値Ibat が補正される。
【選択図】図1
Description
本発明は、車両に搭載されたバッテリの充放電電流を検出する機能を備えた車両のバッテリ電流検出装置に関する発明である。
近年、特許文献1(特開平5−322998号公報)、特許文献2(特開2001−78365号公報)に示すように、車両に搭載されたバッテリの充放電電流を電流センサで検出し、その検出電流値を積算して、その電流積算値に基づいてバッテリ容量を算出するようにしたものがある。このようなバッテリ容量監視システムでは、電流センサの検出誤差がそのままバッテリ容量の検出誤差につながるため、バッテリ容量の検出精度を高めるには、電流センサの検出精度を高める必要がある。
そこで、特許文献1では、電流センサの誤差電流値(初期特性の公差)を予めメモリに記憶しておき、電流センサの検出電流値を誤差電流値で補正するようにしている。
しかし、電流センサの検出誤差の原因は、初期特性の公差のみではなく、経時劣化による公差もあるため、特許文献1のように、予め記憶した初期特性の公差のみでは、電流センサの検出電流値を精度良く補正できない。
そこで、特許文献2では、前回の満充電時から今回の満充電時までの電流積算値とその積算期間とに基づいて電流センサのオフセット公差を算出して電流センサの検出電流値をオフセット補正するようにしている。
電流センサの検出誤差の原因は、上述した初期特性の公差、経時劣化による公差、オフセット公差の他に、線形性の公差(電流センサの検出特性線の傾きの公差)も存在するが、特許文献1と特許文献2の補正方法を組み合わせても、線形性の公差までは補正することができず、電流センサの電流値の補正精度を十分に高めることができない。
そこで、本発明が解決しようとする課題は、バッテリ電流検出手段の検出値の補正精度を高めることができる車両のバッテリ電流検出装置を提供することにある。
上記課題を解決するために、請求項1に係る発明は、車両に搭載されたバッテリの充放電電流を検出するバッテリ電流検出手段と、車両に搭載されたいずれかの電気負荷に流れる電流を検出する負荷電流検出手段とを備えた車両において、バッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係に基づいてバッテリ電流検出手段の検出値を補正する補正手段を備え、該補正手段は、内燃機関の運転停止中に負荷電流の検出対象となる電気負荷に通電してバッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係を判定するようにしたものである。つまり、内燃機関の運転停止中は、車両のほぼ全ての電気負荷への通電がオフされるため、内燃機関の運転停止中に負荷電流の検出対象となる電気負荷のみに通電してバッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係を判定すれば、他の電気負荷の影響を受けずに、バッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係を精度良く判定することができ、バッテリ電流検出手段の検出値の補正精度を高めることができる。
この場合、請求項2のように、大きさの異なる複数のバッテリ電流についてバッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係を判定して該バッテリ電流検出手段の検出値を補正するようにしても良い。このように、大きさの異なる複数のバッテリ電流についてバッテリ電流検出手段の検出値と負荷電流検出手段の検出値との関係を判定すれば、バッテリ電流検出手段の線形性の公差(検出特性線の傾きの公差)を精度良く判定することが可能となり、バッテリ電流検出手段の検出値の補正精度を更に高めることができる。
また、請求項3のように、補正手段による補正量が所定範囲を越えたときに、バッテリ電流検出手段と負荷電流検出手段のどちらかが異常であると判定する異常判定手段を設けるようにしても良い。要するに、バッテリ電流検出手段と負荷電流検出手段のどちらかが異常になれば、補正手段による補正量が異常に大きくなるため、補正手段による補正量が異常な値になれば、バッテリ電流検出手段と負荷電流検出手段のどちらかが異常であると判定することが可能となる。
また、請求項4のように、電気負荷の電流変化時のバッテリ電流検出手段の検出値の変化量と負荷電流検出手段の検出値の変化量との関係に基づいてバッテリ電流検出手段と負荷電流検出手段のどちらかが異常であるか否かを判定するようにしても良い。例えば、電気負荷の電流変化時のバッテリ電流検出手段の検出値の挙動と負荷電流検出手段の検出値の挙動との間に全く関連性が認められないような場合等には、バッテリ電流検出手段と負荷電流検出手段のどちらかが異常であると判定することが可能となる。
以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した3つの実施例1〜3を説明する。
本発明の実施例1を図1乃至図3に基づいて説明する。まず、図1に基づいてシステム全体の構成を説明する。
制御装置11は、バッテリ12からキースイッチ13を介して電源が供給され、エンジン運転中に点火装置14と噴射装置15の動作を制御すると共に、バッテリ12の充放電電流の積算値に基づいてバッテリ12の充電状態(バッテリ容量)を推定して、発電機16の制御電流を制御することで、バッテリ12の充電状態を目標値付近に制御する。
制御装置11は、バッテリ12からキースイッチ13を介して電源が供給され、エンジン運転中に点火装置14と噴射装置15の動作を制御すると共に、バッテリ12の充放電電流の積算値に基づいてバッテリ12の充電状態(バッテリ容量)を推定して、発電機16の制御電流を制御することで、バッテリ12の充電状態を目標値付近に制御する。
この制御装置11には、バッテリ12の充放電電流(以下「バッテリ電流」という)を検出する電流センサ17(バッテリ電流検出手段)と、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ18等の各種のセンサ類が接続されている。空燃比センサ18は、排出ガスの空燃比にほぼ比例する限界電流を発生するセンサ素子19と、このセンサ素子19を加熱して活性化させるヒータ20(電気負荷)とを内蔵し、このヒータ20に流れる電流(以下「ヒータ電流」という)が制御装置11内に設けられたヒータ電流検出回路21(負荷電流検出手段)によって検出される。ヒータ電流検出回路21は、バッテリ電流を検出する電流センサ17よりも精度良く電流値を検出することが可能である。
また、制御装置11には、各種のプログラムやマップ等のデータを格納するROMや、演算データやセンサデータ等を一時的に記憶するRAMの他に、書き換え可能な不揮発性メモリとしてバックアップRAM22が設けられている。このバックアップRAM22には、キースイッチ13のオフ期間中に保持し続ける必要のあるデータ(例えば後述する公差Kの学習マップ、エンジン制御学習値、異常診断情報等)が記憶される。その他、各種の車載電気機器(電気負荷)にも、バッテリ12から電源が供給される。
更に、制御装置11は、電流センサ17の検出値(バッテリ電流検出値)とヒータ電流検出回路21の検出値(ヒータ電流検出値)との関係に基づいて公差K(補正量)を算出して電流センサ17の検出値を補正する補正手段として機能する。以下、電流センサ17の検出値の補正方法を図2のタイムチャートを用いて説明する。
エンジン始動時に空燃比センサ18のヒータ20への通電を開始して、空燃比センサ18のセンサ素子19の加熱を開始する。この後は、電流センサ17によってバッテリ電流を所定のサンプリング周期で検出すると共に、ヒータ電流検出回路21によってヒータ電流を所定のサンプリング周期で検出する。そして、空燃比センサ18のセンサ素子19の温度が活性温度に達した後は、センサ素子19の温度に応じてヒータ20のON(オン)/OFF(オフ)を交互に切り換えることで、センサ素子19の温度を活性温度範囲に制御する。
そして、ヒータ20をONからOFFに切り換える直前と直後のタイミング(i−1)、(i1)でそれぞれ検出したバッテリ電流検出値Ibat(i),Ibat(i-1)とヒータ電流検出値Isen(i-1),Isen(i)に基づいて、ヒータ20のOFF切換時のバッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出する。
ΔIbat(i)=Ibat(i-1)−Ibat(i)
ΔIsen(i)=Isen(i-1)−Isen(i)
ΔIbat(i)=Ibat(i-1)−Ibat(i)
ΔIsen(i)=Isen(i-1)−Isen(i)
この後、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)との比から、今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) (補正量)を次式により算出する。 K(i) =ΔIbat(i)/ΔIsen(i)−1
ここで、ΔIbat(i)=ΔIsen(i)となる場合は、公差=0となる。
ここで、ΔIbat(i)=ΔIsen(i)となる場合は、公差=0となる。
本実施例1では、ヒータ20がOFFするタイミング(i) に同期して、その時点(i) のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を上式により算出することで、大きさの異なる複数のバッテリ電流検出値Ibat についてそれぞれ公差Kを算出して、それを公差Kの学習値としてバックアップRAM22に記憶する。これにより、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップ(Ibat ,K)を作成して、この公差Kの学習値を逐次更新することで、公差Kの経時変化にも対応する。
そして、バッテリ電流検出値Ibat を積算してバッテリ12の充電状態(バッテリ容量)を推定する際に、バックアップRAM22に記憶されている公差Kの学習マップを用いて、バッテリ電流検出値Ibat を次のようにして補間補正し、補正後のバッテリ電流検出値Ibat を積算する。
例えば、今回のバッテリ電流検出値Ibat がIa の場合、公差Kの学習マップの中から今回のバッテリ電流検出値Ia に最も近い2点(Ib とIc )の公差K(Ib)とK(Ic)を読み出し、今回のバッテリ電流検出値Ia における公差K(Ia)を次式により算出する。
K(Ia)={K(Ib)−K(Ic)}×(Ia−Ic )/(Ib−Ic )
K(Ia)={K(Ib)−K(Ic)}×(Ia−Ic )/(Ib−Ic )
この後、この公差K(Ia)を用いて、次式により今回のバッテリ電流検出値Ia を補正する。
補正後バッテリ電流検出値=Ia +(Ia−Ic )×K(Ia)
これにより、バッテリ電流検出値Ia の線形性の公差を含む様々な公差(初期特性の公差、経時劣化による公差、オフセット公差)がまとめて補正される。
補正後バッテリ電流検出値=Ia +(Ia−Ic )×K(Ia)
これにより、バッテリ電流検出値Ia の線形性の公差を含む様々な公差(初期特性の公差、経時劣化による公差、オフセット公差)がまとめて補正される。
前述した公差K(i) の算出は、制御装置11によって図3の公差算出ルーチンによって所定周期(例えば5ms周期)で実行される。本ルーチンが起動されると、まずステップ101で、電流センサ17で検出した今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)を読み込み、次のステップ102で、ヒータ電流検出回路21で検出した今回のヒータ電流検出値Isen(i)を読み込む。
この後、ステップ103とステップ104の処理によって空燃比センサ18のヒータ20がONからOFFに切り換わるタイミングを検出して、そのタイミングでステップ105〜107の処理によって今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を算出する。
この処理を詳しく説明すると、まず、ステップ103で、空燃比センサ18のヒータ20がONであるか否かを判定し、ヒータ20がONであれば、以降の処理を行うことなく、本ルーチンを終了し、ヒータ20がOFFであれば、ステップ104に進み、前回の本ルーチン起動時にヒータ20がONであった否かを判定する。このステップ104で「No」と判定された場合、つまりヒータ20が前回も今回もOFFと判定された場合は、公差K(i) の算出タイミング(ヒータ20のOFF切換タイミング)ではないと判断して、以降の処理を行うことなく、本ルーチンを終了する。
そして、ステップ104で「Yes」と判定された場合、つまりヒータ20が前回ONで今回OFFと判定された場合は、公差K(i) の算出タイミング(ヒータ20のOFF切換タイミング)であると判断して、ステップ105に進み、前回のヒータ電流検出値Isen(i-1)と今回のヒータ電流検出値Isen(i)との差分であるヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出する。
ΔIsen(i)=Isen(i-1)−Isen(i)
ΔIsen(i)=Isen(i-1)−Isen(i)
この後、ステップ106に進み、前回のバッテリ電流検出値Ibat(i-1)と今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)との差分であるバッテリ電流変化量ΔIbat(i)を算出する。
ΔIbat(i)=Ibat(i-1)−Ibat(i)
ΔIbat(i)=Ibat(i-1)−Ibat(i)
この後、ステップ107に進み、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)との比から、今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を次式により算出する。
K(i) =ΔIbat(i)/ΔIsen(i)−1
以上のようにして算出された公差K(i) は、バックアップRAM22に記憶され、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップ(Ibat ,K)が作成される。
K(i) =ΔIbat(i)/ΔIsen(i)−1
以上のようにして算出された公差K(i) は、バックアップRAM22に記憶され、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップ(Ibat ,K)が作成される。
以上説明した本実施例1では、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)との比から、今回のバッテリ電流検出値Ibat(i)における公差K(i) を算出して、バッテリ電流検出値Ibat をパラメータとする公差Kの学習マップを作成するようにしたので、この公差Kの学習マップを用いてバッテリ電流検出値Ibat の線形性の公差を含む様々な公差(初期特性の公差、経時劣化による公差、オフセット公差)をまとめて補正することができて、バッテリ電流検出値Ibat の補正精度を高めることができる。これにより、補正後のバッテリ電流検出値Ibat の積算値からバッテリ12の充電状態(バッテリ容量)を精度良く推定することができる。
尚、本実施例1では、空燃比センサ18のヒータ20がONからOFFに切り換わるタイミングに同期して公差Kを算出するようにしたが、これとは反対に、空燃比センサ18のヒータ20がOFFからONに切り換わるタイミングに同期して公差Kを算出するようにしても良い。
上記実施例1では、エンジン運転中(キースイッチ13のON期間中)に公差Kを算出するようにしたが、エンジン運転中には、バッテリ12からヒータ20の他にも多くの車載電気機器に通電されるため、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)には、ヒータ20以外の車載電気機器の電流変化の影響が含まれる可能性があり、これが公差Kの算出精度を低下させる原因となる。
そこで、図4及び図5に示す本発明の実施例2では、エンジン停止中(キースイッチ13のOFF期間中)にほぼ全ての車載電気機器への通電がOFFされることを考慮して、エンジン停止中に空燃比センサ18のヒータ20に通電して公差Kを算出するようにしている。
本実施例2では、図4に示すように、エンジン停止後(キースイッチ13のOFF切換後)からほぼ全ての車載電気機器への通電がOFFされるまでの所定時間が経過した後に空燃比センサ18のヒータ20を一時的にON/OFFして、ヒータ20がONからOFF(又はOFFからON)に切り換わるタイミングに同期して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出して公差Kを算出するようにしている。
本実施例2では、エンジン停止中(キースイッチ13のOFF期間中)に制御装置11が図5のエンジン停止中ヒータ通電制御ルーチンを所定周期(例えば5ms周期)で実行して空燃比センサ18のヒータ20のON/OFFを次のように制御する。まず、ステップ201で、キースイッチ13がOFFされているか否かを判定し、OFFされていなければ、以降の処理を行うことなく、本ルーチンを終了する。
これに対して、キースイッチ13がOFFされていれば、上記ステップ201で「Yes」と判定されてステップ202に進み、今回のエンジン停止中に公差Kを算出済みであるか否かを判定し、算出済みであれば、以降の処理を行うことなく、本ルーチンを終了する。
上記ステップ202で、公差Kを未算出と判定されれば、ステップ203に進み、ソークタイマの前回のカウント値Tcnt(I-1) に本ルーチンの起動周期(5ms)を加算することで、エンジン停止後の経過時間Tcnt(I) を計測する。この後、ステップ204に進み、エンジン停止後の経過時間Tcntが所定のヒータON切換タイミングKONからヒータOFF切換タイミングKOFFまでの範囲内(KON≦Tcnt<KOFF)であるか否かを判定し、「Yes」と判定されれば、ステップ208に進み、ヒータONフラグxoxhtを1にセットして、ヒータ20をONする(又はON状態を維持する)。
これに対して、エンジン停止後の経過時間Tcntが所定のヒータON切換タイミングKONからヒータOFF切換タイミングKOFFまでの範囲内でない場合(Tcnt<KON又はTcnt≧KOFFの場合)は、ステップ204からステップ205に進み、ヒータONフラグxoxhtを0にリセットして、ヒータ20をOFFする(又はOFF状態を維持する)。この後、ステップ206に進み、Tcnt≧KOFFであるか否かを判定し、「No」と判定されれば、本ルーチンを終了するが、「Yes」と判定されれば、ステップ207に進み、ソークタイマのカウント値Tcntを初期値(0)にリセットする。
以上のような処理を行うことで、エンジン停止後の経過時間Tcntが所定のヒータON切換タイミングKONからヒータOFF切換タイミングKOFFまでの範囲内でヒータ20をONする。そして、エンジン停止中にヒータ20がONからOFF(又はOFFからON)に切り換わるタイミングに同期して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出して公差Kを算出する。その他の事項は、前記実施例1と同じである。
以上説明した本実施例2では、エンジン停止中に空燃比センサ18のヒータ20を一時的にON/OFFして、ヒータ20がONからOFF(又はOFFからON)に切り換わるタイミングに同期して、バッテリ電流変化量ΔIbat(i)とヒータ電流変化量ΔIsen(i)を算出して公差Kを算出するようにしたので、ヒータ20以外の車載電気機器の影響を受けずに、公差Kを精度良く算出することができ、バッテリ電流検出値Ibat の補正精度を高めることができる。
尚、公差Kの算出方法は上記各実施例に限定されず、例えば、エンジン停止中に一時的にヒータ20をONさせる期間中に、ヒータ電流を増減させて、複数の異なるヒータ電流について、バッテリ電流検出値Ibat とヒータ電流検出値Isen との関係を求めて、公差Kを算出するようにしても良い。勿論、ヒータ20のON期間中のヒータ電流を一定値に固定して、バッテリ電流検出値Ibat とヒータ電流検出値Isen との関係から公差Kを算出するようにしても良い。この際、バッテリ電流検出値Ibat から、ヒータ20以外の電気負荷(例えば制御装置11等)の消費電流分を差し引くようにすると良い。
また、空燃比センサ18のヒータ20以外であっても、電流検出機能付きの電気負荷が存在すれば、その電気負荷の電流検出値とバッテリ電流検出値との関係から公差Kを算出するようにしても良い。
図6に示す本発明の実施例3では、前記実施例1又は実施例2と同様の方法で算出した公差K(補正量)を用いて、図6の異常診断ルーチンを所定周期で実行することで、特許請求の範囲でいう異常判定手段としての機能を実現するようにしている。本ルーチンが起動されると、まずステップ301で、公差Kを算出済みであるか否かを判定し、算出済みでなければ、本ルーチンを終了するが、算出済みであれば、ステップ302に進み、公差Kが所定範囲内であるか否かを判定する。その結果、公差Kが所定範囲内であれば、電流センサ17とヒータ電流検出回路21が両方とも正常に機能していると判断するが、公差Kが所定範囲内になければ、電流センサ17とヒータ電流検出回路21のどちらかが異常であると判定する(ステップ303)。
要するに、電流センサ17とヒータ電流検出回路21のどちらかが異常になれば、公差Kが異常に大きくなるため、公差Kが異常な値になれば、電流センサ17とヒータ電流検出回路21のどちらかが異常であると判定することが可能となる。
尚、電流センサ17の検出値とヒータ電流検出回路21の検出値との関係に基づいて電流センサ17とヒータ電流検出回路21のどちらかが異常であるか否かを判定するようにしても良い。例えば、電流センサ17の検出値の挙動とヒータ電流検出回路21の検出値の挙動との間に全く関連性が認められないような場合等には、電流センサ17とヒータ電流検出回路21のどちらかが異常であると判定することが可能となる。
11…制御装置(補正手段,異常判定手段)、12…バッテリ、13…キースイッチ、17…電流センサ(バッテリ電流検出手段)、18…空燃比センサ、19…センサ素子、20…ヒータ(電気負荷)、21…ヒータ電流検出回路(負荷電流検出手段)、22…バックアップRAM
Claims (4)
- 車両に搭載されたバッテリの充放電電流(以下「バッテリ電流」という)を検出するバッテリ電流検出手段と、車両に搭載されたいずれかの電気負荷に流れる電流を検出する負荷電流検出手段とを備えた車両において、
前記バッテリ電流検出手段の検出値と前記負荷電流検出手段の検出値との関係に基づいて前記バッテリ電流検出手段の検出値を補正する補正手段を備え、
前記補正手段は、内燃機関の運転停止中に前記電気負荷に通電して前記バッテリ電流検出手段の検出値と前記負荷電流検出手段の検出値との関係を判定することを特徴とする車両のバッテリ電流検出装置。 - 前記補正手段は、大きさの異なる複数のバッテリ電流について前記バッテリ電流検出手段の検出値と前記負荷電流検出手段の検出値との関係を判定して該バッテリ電流検出手段の検出値を補正することを特徴とする請求項1に記載の車両のバッテリ電流検出装置。
- 前記補正手段による補正量が所定範囲を越えたときに前記バッテリ電流検出手段と前記負荷電流検出手段のどちらかが異常であると判定する異常判定手段を備えていることを特徴とする請求項1又は2に記載の車両のバッテリ電流検出装置。
- 車両に搭載されたバッテリの充放電電流を検出するバッテリ電流検出手段と、車両に搭載されたいずれかの電気負荷に流れる電流を検出する負荷電流検出手段とを備えた車両において、
電気負荷の電流変化時の前記バッテリ電流検出手段の検出値の変化量と前記負荷電流検出手段の検出値の変化量との関係に基づいて前記バッテリ電流検出手段と前記負荷電流検出手段のどちらかが異常であるか否かを判定する異常判定手段を備えていることを特徴とする車両のバッテリ電流検出装置。
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2010
- 2010-04-14 JP JP2010093562A patent/JP2010204108A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR20170011152A (ko) * | 2015-07-21 | 2017-02-02 | 현대자동차주식회사 | Ips 소자의 센싱 전류 오차 개선 방법 |
KR102250290B1 (ko) | 2015-07-21 | 2021-05-11 | 현대자동차주식회사 | Ips 소자의 센싱 전류 오차 개선 방법 |
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A02 | Decision of refusal |
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