JP2014071103A - 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 - Google Patents
放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014071103A JP2014071103A JP2012220279A JP2012220279A JP2014071103A JP 2014071103 A JP2014071103 A JP 2014071103A JP 2012220279 A JP2012220279 A JP 2012220279A JP 2012220279 A JP2012220279 A JP 2012220279A JP 2014071103 A JP2014071103 A JP 2014071103A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- discharge capacity
- battery
- item
- prediction
- measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 177
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 71
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 64
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 43
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims description 8
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 6
- 238000004904 shortening Methods 0.000 abstract description 4
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 description 27
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 5
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 5
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 5
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 4
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 4
- 238000004898 kneading Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 2
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 2
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 239000007773 negative electrode material Substances 0.000 description 2
- 239000007774 positive electrode material Substances 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 1
- 239000008151 electrolyte solution Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/04—Construction or manufacture in general
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
- H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
- H01M10/482—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for several batteries or cells simultaneously or sequentially
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
- G01R31/3865—Arrangements for measuring battery or accumulator variables related to manufacture, e.g. testing after manufacture
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
- H02J7/0048—Detection of remaining charge capacity or state of charge [SOC]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
【課題】充放電工程にかかる時間を短くしつつも、製造された電池の中で高い品質の電池を正しく選別する。
【解決手段】充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置であって、電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納するモデルテーブル格納部２７と、電池毎に、製造工程、組立工程、および充電検査工程の各工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定値収集部２１と、電池毎に受け付けた各測定値を、前記予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測部２４とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置であって、電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納するモデルテーブル格納部２７と、電池毎に、製造工程、組立工程、および充電検査工程の各工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定値収集部２１と、電池毎に受け付けた各測定値を、前記予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測部２４とを備える。
【選択図】図２
Description
本発明は、放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法に関する。
下記の特許文献１の要約には、複数個の電池をサンプルとして一定電流で一定時間充電した時点で端子電圧を測定し、その後略１００％まで充電する。そして、各電池につき一定時間充電した時点での充電容量が略１００％の充電容量に対して示す割合を求め、その割合に対する端子電圧の特性（１）と、サンプル電池を所定放電電流で放電させた場合の実際の放電容量を測定し、各サンプル電池夫々の略１００％の充電容量に対する前記放電容量の特性（２）とを予め求め、試料電池を前記一定電流で一定時間充電した場合の端子電圧を測定した結果より、特性（１）により試料電池の略１００％の充電容量を演算により推定し、その推定結果及び特性（２）により当該試料電池を所定放電電流で放電させた場合の放電容量を推定する、と記載されている。
ところで、製造後の最初の充電では、リチウム電池の充電に用いる電気エネルギーに加え、製造直後の電池が安定化するまでの化成反応に必要な電気エネルギーを与える必要がある。この化成反応は、容量のばらつきとは異なるメカニズムでばらつくため、充電容量と放電容量との相関は必ずしも高くない。
そのため、特許文献１の発明のように、充放電検査工程の情報(充電容量)のみを使って放電容量の予測を行うとすれば、予測精度が不十分となる場合が多く、良品と不良品とを正しく選別できず、品質の低い電池が出荷される場合がある。
本発明は上記事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、充放電工程にかかる時間を短くしつつも、製造された電池の中で高い品質の電池を正しく選別できるようにすることにある。
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は、上記課題を解決するための手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置であって、
電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納する予測モデル格納部と、
電池毎に、製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および充電検査工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定情報受付部と、
電池毎に、前記測定情報受付部が受け付けた各測定値を、前記予測モデル格納部に格納された予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測部と
を備える。
本願は、上記課題を解決するための手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置であって、
電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納する予測モデル格納部と、
電池毎に、製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および充電検査工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定情報受付部と、
電池毎に、前記測定情報受付部が受け付けた各測定値を、前記予測モデル格納部に格納された予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測部と
を備える。
本発明によれば、充放電工程にかかる時間を短くしつつも、製造された電池の中で高い品質の電池を正しく選別することができる。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る電池製造システム１０の構成の一例を示すシステム構成図である。電池製造システム１０は、電極材料製造工程１１に設けられた１または複数の製造装置１１０および検査装置１１１、電池組立工程１２に設けられた１または複数の組立装置１２０および検査装置１２１、充放電検査工程１３に設けられた１または複数の充放電装置１３０、選別工程１４に設けられた１または複数の選別装置１４０、ならびに放電容量予測装置２０を備える。それぞれの検査装置１１１、検査装置１２１、充放電装置１３０、選別装置１４０、および放電容量予測装置２０は、通信回線１５に通信可能に接続されている。
電極材料製造工程１１では、それぞれの製造装置１１０により、電極材料の原料となる各種材料が混練されスラリー材料が作成される（混練工程）。そして、それぞれの製造装置１１０により、フィルム状の金属箔にスラリー材料が塗工された後（塗工工程）、スラリーが塗工された金属箔に圧縮や切断といった加工が施され（加工工程）、電極材料が製造される。正極と負極とでは使用される材料が異なるが、同様の手順で製造される。
電極材料製造工程１１におけるそれぞれの検査装置１１１は、混練工程における温度や製造されたスラリー材料の製造量、各材料の濃度等を電極毎に測定し、電極毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。また、塗工工程についても、それぞれの検査装置１１１は、塗布されたスラリーの厚さや幅、長さ等を電極毎に測定し、電極毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。また、加工工程についても、それぞれの検査装置１１１は、加工された電極材料の厚さや幅、長さ等を電極毎に測定し、電極毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。
電池組立工程１２では、それぞれの組立装置１２０により、正極材料、負極材料、および正極材料と負極材料とを分離するためのセパレータと呼ばれる材料が必要量だけ切り出され、各材料が重ねられて捲き合わされる（捲回工程）。そして、それぞれの組立装置１２０により、捲き合わされた正極、負極、およびセパレータの材料群の組立および溶接が行われる（組立・溶接工程）。そして、それぞれの組立装置１２０により、電解液が電池缶に注入（注液）された後、電池缶が完全に密閉される（注液工程）。
電池組立工程１２におけるそれぞれの検査装置１２１は、捲回工程における処理時間や処理温度、捲回電極長等を電池毎に測定し、電池毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。また、組立・溶接工程についても、それぞれの検査装置１２１は、溶接時間や溶接温度等を電池毎に測定し、電池毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。また、注液工程についても、それぞれの検査装置１２１は、注液量や電解液温度等を電池毎に測定し、電池毎の測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。
充放電検査工程１３におけるそれぞれの充放電装置１３０は、製造されたそれぞれの電池の初期充電を行って初期充電の容量や内部抵抗を測定し、最初に製造された所定個数の電池については放電容量も測定する。そして、それぞれの充放電装置１３０は、電池毎に測定された測定値を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介してそれぞれの選別装置１４０および放電容量予測装置２０へ送信する。
また、それぞれの充放電装置１３０は、それ以降に製造された電池については放電容量の測定を行わず、電池毎に測定した初期充電の容量や内部抵抗を、測定項目に対応付けて通信回線１５を介して放電容量予測装置２０へ送信する。
放電容量予測装置２０は、充放電装置１３０によって放電容量が測定された所定個数の電池について、検査装置１１１、検査装置１２１、および充放電装置１３０からそれぞれ受信した測定項目毎の測定値と、充放電装置１３０から受信した放電容量の測定値とを収集する。そして、放電容量予測装置２０は、収集したこれらの測定値を用いて、放電容量の予測値を算出するための予測モデルを作成する。
そして、放電容量予測装置２０は、充放電装置１３０によって放電容量が測定されていない電池については、検査装置１１１、検査装置１２１、および充放電装置１３０からそれぞれ受信した測定項目毎の測定値と、作成した予測モデルとを用いて、それぞれの電池の放電容量の予測値を算出し、算出した放電容量の予測値を、通信回線１５を介してそれぞれの選別装置１４０へ送る。
選別工程１４におけるそれぞれの選別装置１４０は、最初に製造された所定個数の電池については、通信回線１５を介して充放電装置１３０から受信した放電容量が、電池の設計時等に予め決められた基準値を満たすか否かに応じて、当該電池を選別する。また、それぞれの選別装置１４０は、放電容量が測定されていない電池については、通信回線１５を介して放電容量予測装置２０から受信した放電容量の予測値が、電池の設計時等に予め決められた基準値を満たすか否かに応じて、当該電池を選別する。
図２は、放電容量予測装置２０の機能構成の一例を示すブロック図である。放電容量予測装置２０は、測定値収集部２１、測定値格納部２２、相関情報出力部２３、放電容量予測部２４、予測モデル作成部２５、除外項目受付部２６、およびモデルテーブル格納部２７を有する。
図３は、測定値格納部２２に格納されている電極材料製造テーブル２２０の一例を示す概念図である。電極材料製造テーブル２２０には、それぞれの電極を識別する電極管理番号２２００に対応付けて、当該電極について、電極材料製造工程に含まれる混練工程２２０１、塗工工程２２０２、および加工工程２２０３のそれぞれにおいて測定された項目毎の測定値が格納される。
図４は、測定値格納部２２に格納されている電池組立テーブル２２１の一例を示す概念図である。電池組立テーブル２２１には、それぞれの電池を識別する電池管理番号２２１０に対応付けて、当該電池について、電池組立工程に含まれる捲回工程２２１１、組立・溶接工程２２１２、および注液工程２２１３のそれぞれにおいて測定された項目毎の測定値が格納される。
図５は、測定値格納部２２に格納されている充放電実測値テーブル２２２の一例を示す概念図である。充放電実測値テーブル２２２には、最初に製造された所定個数の電池について、それぞれの電池を識別する電池管理番号２２２０に対応付けて、当該電池について、処理日時２２２１、充電容量２２２２、内部抵抗２２２３、および放電容量２２２４等の測定値が格納される。
図６は、測定値格納部２２に格納されている充電検査テーブル２２３の一例を示す概念図である。充放電実測値テーブル２２２には、図５において放電容量が測定された電池以降に製造された電池について、それぞれの電池を識別する電池管理番号２２３０に対応付けて、当該電池について、処理日時２２３１、充電容量２２３２、および内部抵抗２２３３等の測定値が格納される。
なお、本実施形態では、図５に示した充放電実測値テーブル２２２と図６に示した充電検査テーブル２２３とを別々のテーブルとして構成するが、他の形態として、これらのテーブルは１つのテーブルとして構成されてもよい。その場合、最初に製造された所定個数の電池については放電容量の測定値が格納され、それ以降に製造された電池については放電容量の測定値の欄が空欄となる。
図２に戻って説明を続ける。測定値収集部２１は、電極材料製造工程１１内の各検査装置１１１から、通信回線１５を介して、電極管理番号および測定項目に対応付けて測定値を受信した場合に、受信した測定値を、電極管理番号および測定項目に対応付けて測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０（図３参照）に格納する。
また、電池組立工程１２内の各検査装置１２１から、通信回線１５を介して、電池管理番号および測定項目に対応付けて測定値を受信した場合、測定値収集部２１は、受信した測定値を、電池管理番号および測定項目に対応付けて測定値格納部２２内の電池組立テーブル２２１（図４参照）に格納する。
また、充放電検査工程１３内の各充放電装置１３０から、通信回線１５を介して、電池管理番号と共に、処理日時、充電容量、内部抵抗、および放電容量等の測定項目毎の測定値を受信した場合、測定値収集部２１は、受信したこれらの測定値を、電池管理番号に対応付けて測定項目毎に測定値格納部２２内の充放電実測値テーブル２２２（図５参照）に格納する。
また、充放電検査工程１３内の各充放電装置１３０から、通信回線１５を介して、電池管理番号と共に、処理日時、充電容量、および内部抵抗等の測定項目毎の測定値を受信した場合、測定値収集部２１は、受信したこれらの測定値を、電池管理番号に対応付けて測定項目毎に測定値格納部２２内の充放電実測値テーブル２２２（図５参照）に格納する。測定値収集部２１は、例えば、充放電装置１３０から受信した測定値の中に、放電容量の測定値が含まれていた場合には、受信した測定値を充放電実測値テーブル２２２に格納し、放電容量の測定値が含まれていない場合には、受信した測定値を充電検査テーブル２２３に格納する。
相関情報出力部２３は、測定値格納部２２内の充放電実測値テーブル２２２内に所定個数の電池の測定値が格納された場合に、当該所定個数の電池について、各測定項目の測定値と、放電容量の測定値との相関関係を示す情報として、例えば図７に示すような相関情報表示画面３０を表示装置２００に表示する。
図７は、相関情報表示画面３０の一例を示す概念図である。相関情報表示画面３０には複数のページの画像が表示可能であり、それぞれのページにはタグ３１が割り当てられている。それぞれのページには、各測定項目について、放電容量の測定値との相関関係を示す散布図が表示される領域３４、当該測定項目と放電容量の測定値との相関係数が表示される領域３３、当該測定項目を、放電容量の予測モデルを算出するために用いられるパラメータから除外するか否かを指示するためのチェックボックス３２が表示される。
キーボードやマウス等の入力装置２０１を介して、ユーザによりチェックボックス３２にチェックが入れられた場合、当該チェックボックス３２に対応する測定項目（図７の例では、「混練工程の製造量」、「捲回工程の処理温度」、および「充放電検査工程の充電容量」）は、放電容量の予測モデルを算出するためのパラメータとして採用されない。
図８は、モデルテーブル格納部２７に格納されているモデルテーブル２７０の一例を示す概念図である。モデルテーブル２７０には、電極材料製造工程２７１、電池組立工程２７２、および充放電検査工程２７３における測定項目毎に、適用フラグ２７４および係数２７５が格納される。
各測定項目について、放電容量の予測モデルの算出に用いられない測定項目については、適用フラグ２７４に例えば「０」がセットされ、放電容量の予測モデルの算出に用いられる測定項目については、適用フラグ２７４に例えば「１」がセットされる。初期状態では、全ての測定項目についての適用フラグ２７４には例えば「１」がセットされている。また、係数２７５には、予測モデル作成部２５によって作成された予測モデルについて、測定項目毎の係数が格納される。
表示装置２００に表示された相関情報表示画面３０において、ユーザが、キーボードやマウス等の入力装置２０１を介して、それぞれのタグ３１を選択し、表示されたページ内のそれぞれの測定項目の測定値と放電容量との相関関係を確認して、放電容量の予測モデルを算出するために用いられるパラメータとして採用しない測定項目のチェックボックス３２にチェックを入れ、ボタン３５を押下すると、除外項目受付部２６は、チェックボックス３２にチェックが入れられた測定項目について、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０の適用フラグ２７４を「０」に書き換える。
そして、除外項目受付部２６は、放電容量の予測モデルの作成を予測モデル作成部２５に指示する。なお、チェックボックス３２にチェックが入れられた測定項目が存在しない場合、除外項目受付部２６は、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０の適用フラグ２７４のデータを変更することなく、放電容量の予測モデルの作成を予測モデル作成部２５に指示する。
電池の製造や検査の工程で測定される様々な測定値を全て用いて放電容量の予測モデルを作成することも可能であるが、図７の相関情報表示画面３０を介して、放電容量の変化との関連性が低い測定項目を除外することで、作成される予測モデルの予測精度を高く保ちつつ、予測モデルの作成にかかる処理時間の短縮や処理負荷の軽減を図ることができる。
予測モデル作成部２５は、除外項目受付部２６から放電容量の予測モデルの作成を指示された場合、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０を参照して、適用フラグ２７４に「１」がセットされている測定項目を特定する。そして、予測モデル作成部２５は、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、および充放電実測値テーブル２２２を参照して、特定した測定項目毎の測定値を抽出する。
そして、予測モデル作成部２５は、電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充放電実測値テーブル２２２から抽出した測定項目毎の測定値と、充放電実測値テーブル２２２内の放電容量の測定値とを用いて、例えば統計的手法により予測モデルを算出する。
本実施形態では、統計的手法の一例として重回帰分析を用いる。重回帰分析は、回帰分析の一種であり、複数の説明変数について各々の回帰係数を算出し、その回帰係数を用いた予測式（重回帰モデル）に、説明変数を代入することで目的変数を予測する手法である。重回帰分析は、分析や解釈が容易であることから広く用いられている解析手法である。なお、予測モデル作成部２５は、統計的手法の他の例として、非線形回帰分析を用いてもよく、統計的手法以外の方法として、ニューラルネットワークモデルを用いた分析を用いてもよい。
予測モデル作成部２５は、測定値格納部２２内の充放電実測値テーブル２２２において、モデルテーブル２７０から抽出した測定項目毎の測定値を説明変数とし、放電容量の測定値を目的変数として、モデルテーブル２７０から抽出した測定項目毎の回帰係数を、例えば最小二乗法等により算出する。そして、予測モデル作成部２５は、算出した測定項目毎の回帰係数を、モデルテーブル格納部２７内の係数２７５に格納する。なお、適用フラグ２７４に「０」がセットされている測定項目については、係数２７５として例えば「０」を格納する。そして、予測モデル作成部２５は、放電容量の予測値の算出を放電容量予測部２４に指示する。
放電容量予測部２４は、放電容量の予測値の算出を予測モデル作成部２５から指示された場合、測定値格納部２２内の充電検査テーブル２２３（図６参照）を参照して、それぞれの電池管理番号について、測定項目毎の測定値を抽出する。そして、放電容量予測部２４は、対応する電池管理番号について２２１（図４参照）を参照して、測定項目毎の測定値を抽出する。
さらに、放電容量予測部２４は、電池組立テーブル２２１において当該電池管理番号に対応付けられている電極管理番号に基づいて電極材料製造テーブル２２０（図３）を参照し、当該電極管理番号に対応付けられている測定項目毎の測定値を抽出する。そして、放電容量予測部２４は、電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充電検査テーブル２２３から抽出した測定項目に対応する回帰係数をモデルテーブル２７０から抽出する。
そして、放電容量予測部２４は、電池管理番号毎に、測定項目毎の測定値を説明変数として、当該測定項目に対応する回帰係数を乗じた値の総和を、放電容量の予測値として算出する。そして、放電容量予測部２４は、算出した放電容量の予測値を、電池管理番号と共に通信回線１５を介してそれぞれの選別装置１４０へ送る。
図９は、放電容量予測装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。
まず、測定値収集部２１は、電極材料製造工程１１内の各検査装置１１１、電池組立工程１２内の各検査装置１２１、または充放電検査工程１３内の各充放電装置１３０から、測定項目毎の測定値を受信し、受信した測定値を、測定項目に対応付けて、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充放電実測値テーブル２２２に格納する（Ｓ１００）。
次に、選別工程１４におけるそれぞれの選別装置１４０は、充放電装置１３０から受信した放電容量が、電池の設計時等に予め決められた基準値を満たすか否かに応じて、当該電池を選別する（Ｓ１０１）。
次に、相関情報出力部２３は、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充放電実測値テーブル２２２を参照して、所定個数の電池が製造されたか否かを判定する（Ｓ１０２）。製造された電池が所定個数に達していない場合（Ｓ１０２：Ｎｏ）、測定値収集部２１は、再びステップＳ１００に示した処理を実行する。
ここで、所定個数とは、予測モデルを算出するために必要なデータを収集するための電池の個数であり、全製造・検査工程における測定項目の総数よりも多いことが必要である。さらには、この所定個数は、全製造・検査工程における測定項目の総数の２倍程度であることがより好ましい。例えば、全製造・検査工程における測定項目の総数が１００項目である場合、２００個程度の電池について、放電容量を含む測定項目毎の測定値を収集することが好ましい。
所定個数の電池が製造された場合（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）、相関情報出力部２３は、当該所定個数の電池について、各測定項目の測定値と、放電容量の測定値との相関関係を示す情報（図７参照）を表示装置２００に表示する（Ｓ１０３）。そして、除外項目受付部２６は、図７に例示したボタン３５が押下されることにより、予測モデルの算出指示をユーザから受け付けたか否かを判定する（Ｓ１０４）。
予測モデルの算出指示をユーザから受け付けた場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、除外項目受付部２６は、図７の相関情報表示画面３０において、チェックボックス３２にチェックが入れられた測定項目について、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０の適用フラグ２７４を「０」に書き換え、放電容量の予測モデルの作成を予測モデル作成部２５に指示する。
次に、予測モデル作成部２５は、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０を参照して、適用フラグ２７４に「１」がセットされている測定項目を特定する。そして、予測モデル作成部２５は、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、および充放電実測値テーブル２２２を参照して、特定した測定項目毎の測定値を抽出する。
そして、予測モデル作成部２５は、電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充放電実測値テーブル２２２から抽出した測定項目毎の測定値と、充放電実測値テーブル２２２内の放電容量の測定値とを用いて、例えば統計的手法により予測モデルを算出する（Ｓ１０５）。そして、予測モデル作成部２５は、算出した予測モデルにおける測定項目毎の係数をモデルテーブル２７０内の係数２７５に格納し、放電容量の予測値の算出を放電容量予測部２４に指示する。
次に、測定値収集部２１は、電極材料製造工程１１内の各検査装置１１１、電池組立工程１２内の各検査装置１２１、または充放電検査工程１３内の各充放電装置１３０から、測定項目毎の測定値を受信し、受信した測定値を、測定項目に対応付けて、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、または充電検査テーブル２２３に格納する（Ｓ１０６）。
次に、放電容量予測部２４は、モデルテーブル格納部２７内のモデルテーブル２７０を参照して、適用フラグ２７４に「１」がセットされている測定項目の回帰係数をモデルテーブル２７０から抽出する。そして、放電容量予測部２４は、測定値格納部２２内の電極材料製造テーブル２２０、電池組立テーブル２２１、および充放電実測値テーブル２２２を参照して、回帰係数を抽出した測定項目毎の測定値を抽出する。
次に、放電容量予測部２４は、電池管理番号毎に、測定項目毎の測定値を説明変数として、当該測定項目に対応する回帰係数を乗じた値の総和を、放電容量の予測値として算出する（Ｓ１０７）。そして、放電容量予測部２４は、算出した放電容量の予測値を、電池管理番号と共に通信回線１５を介してそれぞれの選別装置１４０へ送る。
次に、選別工程１４におけるそれぞれの選別装置１４０は、放電容量予測装置２０から受信した放電容量の予測値が、電池の設計時等に予め決められた基準値を満たすか否かに応じて、当該電池を選別する（Ｓ１０８）。そして、測定値収集部２１は、電池の製造終了をユーザから、例えば入力装置２０１等を介して指示されたか否かを判定する（Ｓ１０９）。製造終了の指示を受けていない場合（Ｓ１０９：Ｎｏ）、測定値収集部２１は、再びステップＳ１０６に示した処理を実行する。一方、製造終了の指示を受けた場合（Ｓ１０９：Ｙｅｓ）、放電容量予測装置２０は、本フローチャートに示す動作を終了する。
図１０は、放電容量予測装置２０の機能を実現するコンピュータ４０のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＡＭ（Random Access Memory）４２、ＲＯＭ（Read Only Memory）４３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）４６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）４７を備える。
ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３またはＨＤＤ４４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ４３は、コンピュータ４０の起動時にＣＰＵ４１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ４０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
ＨＤＤ４４は、ＣＰＵ４１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス４５は、通信回線１５を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ４１へ送ると共に、ＣＰＵ４１が生成したデータを、通信回線１５を介して他の機器へ送信する。
ＣＰＵ４１は、入出力インターフェイス４６を介して、ディスプレイ等の出力装置、および、マウスやキーボード等の入力装置を制御する。ＣＰＵ４１は、入出力インターフェイス４６を介して、入力装置から信号を取得する。また、ＣＰＵ４１は、生成した信号を、入出力インターフェイス４６を介して出力装置へ出力する。
メディアインターフェイス４７は、記録媒体４８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ４２を介してＣＰＵ４１に提供する。ＣＰＵ４１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス４７を介して記録媒体４８からＲＡＭ４２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体４８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２上にロードされたプログラムを実行することにより、測定値収集部２１、相関情報出力部２３、放電容量予測部２４、予測モデル作成部２５、および除外項目受付部２６の各機能を実現する。また、ＲＯＭ４３やＨＤＤ４４には、測定値格納部２２やモデルテーブル格納部２７内のデータが格納される。
コンピュータ４０のＣＰＵ４１は、これらのプログラムを、記録媒体４８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信回線１５を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
以上、本発明の実施の形態について説明した。
上記説明から明らかなように、本実施形態の電池製造システム１０によれば、充放電工程にかかる時間を短くしつつも、製造された電池の中で高い品質の電池を正しく選別することができる。
例えば、製造された個々の電池について初期充電を行った後に、放電容量を実測するとすれば、図１１に示すように、初期充電の時間に、放電時間の計測時間を加えた時間が必要となり、満充電の状態で出荷する場合には、さらに電池を再度満充電する時間が必要となる。そのため、電池１個あたり図１１のＴ2の時間がかかり、電池の製造時間が長くなる。さらに、これを少しでも短縮するために、平行して充放電を行う電池の数を増加させざるを得ず、そのための設備のコストも増加することになる。
これに対して、本実施形態の電池製造システム１０によれば、最初に製造された所定個数の電池以外は放電容量を実測する必要がないため、電池１個あたり図１１のＴ1の時間で済むため、電池の製造にかかる時間が短くなり、設備コストの増加も低く抑えることができる。最初に製造される所定個数の電池については、放電容量まで測定されて再度満充電されることになるが、その個数は（測定項目の数にもよるが）数百個程度であるため、月に数万個の電池が製造されることを考えると、その影響は微々たるものである。
さらに、本実施形態の電池製造システム１０によれば、充電容量だけでなく、電池の製造工程における様々な測定値を元に放電容量を予測しているため、従来よりも高い精度で放電容量を予測することができる。
なお、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、上記した実施形態では、電池の製造工程に設けられた各製造装置や検査装置とは別個に放電容量予測装置２０が設けられているが、本発明はこれに限られず、放電容量予測装置２０は、充放電検査工程１３内の充放電装置１３０や選別工程１４内の選別装置１４０内に組み込まれていてもよい。
また、上記した実施形態では、充放電可能な二次電池として、リチウム電池を対象としているが、本発明はこれに限られず、充放電可能なそれ以外の電池についても本発明を適用することができる。
また、上記した実施形態では、所定数の電池が製造された段階で、図７の相関情報表示画面３０を表示装置２００に表示して、除外変数の入力をユーザに求めるが、本発明はこれに限られず、所定数の電池が製造されても、図７の相関情報表示画面３０を表示装置２００に表示することなく、全ての測定項目の測定値を用いた予測モデルの作成を自動的に開始するようにしてもよい。
また、上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を、他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に、他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記した実施形態では、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１０：電池製造システム、１１：電極材料製造工程、１１０：製造装置、１１１：検査装置、１２：電池組立工程、１２０：組立装置、１２１：検査装置、１３：充放電検査工程、１３０：充放電装置、１４：選別工程、１４０：選別装置、１５：通信回線、２０：放電容量予測装置、２００：表示装置、２０１：入力装置、２１：測定値収集部、２２：測定値格納部、２２０：電極材料製造テーブル、２２１：電池組立テーブル、２２２：充放電実測値テーブル、２２３：充電検査テーブル、２３：相関情報出力部、２４：放電容量予測部、２５：予測モデル作成部、２６：除外項目受付部、２７：モデルテーブル格納部、２７０：モデルテーブル、３０：相関情報表示画面、４０：コンピュータ、４１：ＣＰＵ、４２：ＲＡＭ、４３：ＲＯＭ、４４：ＨＤＤ、４５：通信インターフェイス、４６：入出力インターフェイス、４７：メディアインターフェイス、４８：記録媒体
Claims (7)
- 充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置であって、
前記電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充放電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納する予測モデル格納部と、
電池毎に、製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および充放電検査工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定情報受付部と、
電池毎に、前記測定情報受付部が受け付けた各測定値を、前記予測モデル格納部に格納された予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測部と
を備えることを特徴とする放電容量予測装置。 - 請求項１に記載の放電容量予測装置であって、
前記測定情報受付部は、
予め定められた数の電池について、放電容量の測定値の入力をさらに受け付け、
当該放電容量予測装置は、
予め定められた数の電池分受け付けた項目毎の測定値および放電容量の測定値を用いて、統計的予測手法を用いて、前記予測モデルを作成し、作成した予測モデルを前記予測モデル格納部に格納する予測モデル作成部をさらに備えることを特徴とする放電容量予測装置。 - 請求項２に記載の放電容量予測装置であって、
前記測定情報受付部が前記予め定められた数の電池分受け付けた項目毎の測定値および放電容量の測定値を用いて、項目毎に当該項目の測定値と放電容量の測定値との相関関係を示す情報を出力する相関情報出力部と、
前記予測モデルの作成に用いない測定値の項目を示す情報を受け付ける除外項目受付部と
をさらに備え、
前記予測モデル作成部は、
前記測定情報受付部が前記予め定められた数の電池分受け付けた項目毎の測定値の中で、前記除外項目受付部が受け付けた項目に対応する測定値を除いた残りの項目毎の測定値を用いて、前記予測モデルを作成することを特徴とする放電容量予測装置。 - 請求項２に記載の放電容量予測装置であって、
前記統計的予測手法は、重回帰分析であることを特徴とする放電容量予測装置。 - 請求項１に記載の放電容量予測装置であって、
当該放電容量予測装置は、
前記充放電検査工程において、当該充放電検査を実行する装置内に組み込まれていることを特徴とする放電容量予測装置。 - コンピュータを、充放電が可能な電池の放電容量を予測する放電容量予測装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータに、
電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を入力として、当該電池の放電容量の予測値を出力する予測モデルを格納する予測モデル格納機能、
電池毎に、製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および充電検査工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定情報受付機能、および、
電池毎に、前記測定情報受付機能が受け付けた各測定値を、前記予測モデル格納機能が格納する予測モデルに入力して、放電容量の予測値を出力する放電容量予測機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。 - 充放電が可能な電池の製造方法であって、
電池に用いられる各材料を製造する製造工程と、
製造された各材料を用いて電池を組み立てる組立工程と、
組み立てられた電池を充電する充電検査工程と、
充電された電池の放電容量を予測する放電容量予測工程と、
予測された放電容量が基準値を満たすか否かに応じて充電された電池を選別する選別工程と
を備え、
前記放電容量予測工程には、
電池毎に、製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および充電検査工程において測定された項目毎の測定値の入力を受け付ける測定情報受付工程と、
電池の各材料の製造工程において製造された各材料の項目毎の測定値、製造された各材料を用いた電池の組立工程において各組立作業後の項目毎の測定値、および、組み立てられた電池の充電検査工程において測定された項目毎の測定値を、放電容量を予測するための予測モデルに入力することにより、当該電池の放電容量の予測値を出力する放電容量予測工程と
が含まれることを特徴とする電池の製造方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012220279A JP5851965B2 (ja) | 2012-10-02 | 2012-10-02 | 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 |
| PCT/JP2013/076701 WO2014054638A1 (ja) | 2012-10-02 | 2013-10-01 | 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012220279A JP5851965B2 (ja) | 2012-10-02 | 2012-10-02 | 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014071103A true JP2014071103A (ja) | 2014-04-21 |
| JP5851965B2 JP5851965B2 (ja) | 2016-02-03 |
Family
ID=50434964
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012220279A Active JP5851965B2 (ja) | 2012-10-02 | 2012-10-02 | 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5851965B2 (ja) |
| WO (1) | WO2014054638A1 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020129466A (ja) * | 2019-02-08 | 2020-08-27 | トヨタ自動車株式会社 | 電池の検査方法 |
| JP2020145186A (ja) * | 2019-02-25 | 2020-09-10 | トヨタ リサーチ インスティテュート，インコーポレイティド | 電池パックの性能を最適化するための機械学習モデルを適用するためのシステム、方法および記憶媒体 |
| WO2022004753A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | 本田技研工業株式会社 | 台座、蓄電装置組立体、蓄電装置収容システム、蓄電装置管理システム、蓄電装置管理方法、プログラム及びコンピュータ可読記録媒体 |
| JP7441671B2 (ja) | 2019-02-25 | 2024-03-01 | トヨタ リサーチ インスティテュート，インコーポレイティド | 電池パックの放電プロファイルを予測するためのシステム、方法および記憶媒体 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114019393A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-08 | 北京三缘聚科技有限公司 | 一种基于数据的电池容量预测方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08250160A (ja) * | 1995-03-08 | 1996-09-27 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | トリクル用Ｎｉ−Ｃｄ電池の容量推定回帰式導出方法 |
| JP2008537630A (ja) * | 2005-03-31 | 2008-09-18 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 様々な比重の鉛蓄電池の容量を確定するための方法 |
| JP2010500539A (ja) * | 2006-08-07 | 2010-01-07 | ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング | 容量に依存したパラメータに基づくバッテリ容量検出方法 |
-
2012
- 2012-10-02 JP JP2012220279A patent/JP5851965B2/ja active Active
-
2013
- 2013-10-01 WO PCT/JP2013/076701 patent/WO2014054638A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08250160A (ja) * | 1995-03-08 | 1996-09-27 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | トリクル用Ｎｉ−Ｃｄ電池の容量推定回帰式導出方法 |
| JP2008537630A (ja) * | 2005-03-31 | 2008-09-18 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 様々な比重の鉛蓄電池の容量を確定するための方法 |
| JP2010500539A (ja) * | 2006-08-07 | 2010-01-07 | ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング | 容量に依存したパラメータに基づくバッテリ容量検出方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020129466A (ja) * | 2019-02-08 | 2020-08-27 | トヨタ自動車株式会社 | 電池の検査方法 |
| JP7163810B2 (ja) | 2019-02-08 | 2022-11-01 | トヨタ自動車株式会社 | 電池の検査方法 |
| JP2020145186A (ja) * | 2019-02-25 | 2020-09-10 | トヨタ リサーチ インスティテュート，インコーポレイティド | 電池パックの性能を最適化するための機械学習モデルを適用するためのシステム、方法および記憶媒体 |
| JP7050832B2 (ja) | 2019-02-25 | 2022-04-08 | トヨタ リサーチ インスティテュート，インコーポレイティド | 電池パックの性能を最適化するための機械学習モデルを適用するためのシステム、方法および記憶媒体 |
| JP7441671B2 (ja) | 2019-02-25 | 2024-03-01 | トヨタ リサーチ インスティテュート，インコーポレイティド | 電池パックの放電プロファイルを予測するためのシステム、方法および記憶媒体 |
| WO2022004753A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | 本田技研工業株式会社 | 台座、蓄電装置組立体、蓄電装置収容システム、蓄電装置管理システム、蓄電装置管理方法、プログラム及びコンピュータ可読記録媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5851965B2 (ja) | 2016-02-03 |
| WO2014054638A1 (ja) | 2014-04-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Jafari et al. | Deterministic models of Li-ion battery aging: It is a matter of scale | |
| Jones et al. | Impedance-based forecasting of lithium-ion battery performance amid uneven usage | |
| JP5851965B2 (ja) | 放電容量予測装置、プログラム、および電池の製造方法 | |
| US20220239122A1 (en) | Server-side characterisation of rechargeable batteries | |
| Widodo et al. | Intelligent prognostics for battery health monitoring based on sample entropy | |
| JP6482819B2 (ja) | グリッドタイ・エネルギ背景の経済的最適化のための戦略的モデリング | |
| JP7497432B2 (ja) | バッテリー性能予測 | |
| EP3719515A1 (en) | Evaluation device, power storage system, evaluation method, and computer program | |
| JP6431644B2 (ja) | 蓄電池評価装置、蓄電システムおよび蓄電池評価方法 | |
| WO2014155726A1 (ja) | 電池特性推定方法、電池特性推定装置及びプログラム | |
| Garg et al. | Evaluation of batteries residual energy for battery pack recycling: Proposition of stack stress-coupled-AI approach | |
| Sabbaghi et al. | Reusability assessment of lithium-ion laptop batteries based on consumers actual usage behavior | |
| JP2024511082A (ja) | 蓄電装置の容量損失を算定する方法、装置およびコンピュータプログラム製品 | |
| Chan et al. | Comparison of methodologies to estimate state-of-health of commercial Li-ion cells from electrochemical frequency response data | |
| Geslin et al. | Selecting the appropriate features in battery lifetime predictions | |
| Zhao et al. | Data-driven battery health prognosis with partial-discharge information | |
| Tang et al. | State of health estimation based on inconsistent evolution for lithium-ion battery module | |
| JP2023177360A (ja) | 電池セルの選別方法および電池セル取扱装置 | |
| JP2012083142A (ja) | 二次電池の内部抵抗演算装置 | |
| Ansari et al. | History-agnostic battery degradation inference | |
| Degla et al. | Improved model for Lithium-ion batteries for Discharge characteristics | |
| Gering et al. | Battery data integrity and usability: Navigating datasets and equipment limitations for efficient and accurate research into battery aging | |
| Jafari et al. | Accurate remaining useful life estimation of lithium-ion batteries in electric vehicles based on a measurable feature-based approach with explainable AI | |
| Geslin et al. | Battery lifetime predictions: information leakage from unblinded training | |
| Soomro et al. | Development of a simplified method for the determination of ampere-hour capacity of lead–acid battery |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141106 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20151124 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20151203 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5851965 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |