JP2016090346A - 電池診断装置および電池診断方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】交流インピーダンス法による電池の劣化診断方法であって、計測されたインピーダンスと電池の劣化特性との対応関係について、機械学習の手法として最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いて劣化パターンを確率的出力に基づいて分類するパターン分類手法を用いて、あるいは、例えば、最小二乗確率的分類器(LSPC)に学習させ測定したインピーダンス値からその学習結果を用いて、劣化判定を行う。より具体的には、計測されたインピーダンスの値及び劣化度の値から、カーネル関数の線形結合の線形係数について機械学習をおこなって、計測されたインピーダンスから上記線形係数を用いて劣化度合いの判定値を求める。
【選択図】図1
Description
計測されたインピーダンスと電池の劣化特性との対応関係について、機械学習の手法として最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いて劣化パターンを確率的出力に基づいて分類するパターン分類手法を用いて、計測されたインピーダンスから劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法である。
ここでいう劣化特性とは、先の劣化度、寿命、出力電圧の変化、最大許容電流の変化等をいう。
鉛蓄電池やニッケル水素二次電池では、電池の劣化で出力電圧値が低下するが、3元系遷移金属酸化物などの正極材料を用いたリチウムイオン二次電池では、その種類によって充放電中に正極が溶解することや、負極にデンドライトが生成することよってその出力電位が高低に変化する場合があるので、リチウムイオン二次電池の劣化の判断を出力電圧値の変化のみから行うことに問題がある。しかしながら、交流インピーダンス法により測定されるインピーダンスから劣化判定を行う本発明によれば、この様な現象に影響されることなく、精度よく劣化判定を行うことができる。
複数の周波数で電池の交流インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、ソフトウエアまたはハードウエアによって構成した機械学習の手法で最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いる最小二乗確率的分類器と、上記インピーダンスの測定値を最小二乗確率的分類器に入力する入力部と、上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、最小二乗確率的分類器の訓練を制御する制御部とを備え、計測されたインピーダンスから最小二乗確率的分類器により劣化特性を複数の属性値に分類して、該分類を基に電池の劣化判定を行うことを特徴とする電池診断装置である。
計測されたインピーダンス及び劣化度の値から、カーネル関数の線形結合の線形係数について機械学習をおこなって、計測されたインピーダンスから該線形係数を用いて劣化度合いの判定値を求めることを特徴とする電池診断方法である。
複数の周波数で電池の交流インピーダンスを測定するインピーダンスを測定部と、ソフトウエアまたはハードウエアによって構成した機械学習の手法で最小二乗法を基本としたアルゴリズムを用いる劣化度値計算部と、上記インピーダンスの測定値を劣化度値計算部に入力する入力部と、上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、上記劣化度値計算部の訓練を制御する制御部とを備え、計測されたインピーダンスの値及び劣化度の値から、カーネル関数の線形結合に係る線形係数の機械学習をおこなって、計測されたインピーダンスから該線形係数を用いて劣化度合いの値を求めることを特徴とする電池診断装置である。
計測されたインピーダンスと電池の劣化特性との対応関係について、機械学習の手法として最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いて劣化パターンを確率的出力に基づいて分類するパターン分類手法を用いて、計測されたインピーダンスから劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法である。
ここでいう劣化特性とは、劣化度、寿命、出力電圧の変化、最大許容電流の変化等をいう。
(以下の記載で、^は、推定した量であることを意味する。)
ベクトル表現にすると、以下のように表される。
評価用に用いた劣化電池の放電容量は別途25℃で測定してあり、真のSOH値も未劣化状態の容量との比率として算出済みである。
2 電流測定器
3 電池
4 インピーダンス測定部
5 データ入力部
6 最小二乗確率的分類器
7 制御部
7a 推定値α、σy及びSOH値の相関データベース)
8 表示部
9 電流源(交流発生器)
10 電流測定器
11 電池
12 インピーダンス測定部
13 データ入力部
14 Z’、Z”、R値、C値及びSOH値の相関データベース
15 表示部
。この方法により、計測インピーダンスから電池の劣化判定ができる。
(以下の記載で、^は、推定した量であることを意味する。)
2 電流測定器
3 電池
4 インピーダンス測定部
5 データ入力部
6 最小二乗確率的分類器
7 制御部
7a 推定値α (y) 、σ y 及びSOH値の相関データベース
8 表示部
9 電流源(交流発生器)
10 電流測定器
11 電池
12 インピーダンス測定部
13 データ入力部
14 Z’、Z”、R値、C値及びSOH値の相関データベース
15 表示部
Claims (12)
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断方法であって、
計測されたインピーダンスと電池の劣化特性との対応関係について、機械学習の手法として最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いて劣化パターンを確率的出力に基づいて分類するパターン分類手法を用いて、計測されたインピーダンスから劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法。 - 請求項1記載の電池診断方法において、計測されたインピーダンスから最小二乗確率的分類器により劣化特性を複数の属性値に分類して、該分類を基に電池の劣化判定を行うことを特徴とする電池診断方法。
- 請求項2記載の電池診断方法における電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項2記載の電池診断方法。
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断装置であって、機械学習の手法で最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いるものであり、
複数の周波数で電池の交流インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、ソフトウエアまたはハードウエアによって構成した機械学習の手法で最小二乗法を基本としたパターン分類アルゴリズムを用いる最小二乗確率的分類器と、上記インピーダンスの測定値を最小二乗確率的分類器に入力する入力部と、上記最小二乗確率的分類器の結果を出力する表示部と、最小二乗確率的分類器の訓練を制御する制御部とを備え、計測されたインピーダンスから最小二乗確率的分類器により劣化特性を複数の属性値に分類して、該分類を基に電池の劣化判定を行うことを特徴とする電池診断装置。 - 請求項4記載の電池診断装置において、上記劣化特性の指標として、満充電容量の初期満充電容量に対する比である劣化度を用い、劣化判定出力結果として劣化度値を表示することを特徴とする請求項4記載の電池診断装置。
- 請求項4及び5記載の電池診断装置における電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項4又は5記載の電池診断装置。
- 交流インピーダンス法による電池の劣化診断方法であって、機械学習の手法で最小二乗法を基本としたアルゴリズムを用いるものであり、
計測されたインピーダンス及び劣化度の値から、カーネル関数の線形結合の線形係数について機械学習をおこなって、計測されたインピーダンスから該線形係数を用いて劣化度合いの判定値を求めることを特徴とする電池診断方法。 - 請求項7記載の電池診断方法における電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項7記載の電池診断方法。
- 交流インピーダンス法による電池の診断装置であって機械学習の手法で最小二乗法を基本としたアルゴリズムを用いるものであり、
複数の周波数で電池の交流インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、ソフトウエアまたはハードウエアによって構成した機械学習の手法で最小二乗法を基本としたアルゴリズムを用いる劣化度値計算部と、上記インピーダンスの測定値を劣化度値計算部に入力する入力部と、上記劣化度値計算部の結果を出力する表示部と、上記劣化度値計算部の訓練を制御する制御部とを備え、計測されたインピーダンスの値及び劣化度の値から、カーネル関数の線形結合に係る線形係数の機械学習をおこなって、計測されたインピーダンスから該線形係数を用いて劣化度合いの値を求めることを特徴とする電池診断装置。 - 請求項9記載の電池診断装置における電池は、リチウムイオン二次電池であることを特徴とする請求項9記載の電池診断装置。
- 計測されたインピーダンスの実数成分Z’値及び虚数成分Z”値の温度依存性について、電池に装着した温度センサで計測した温度を用いて、計測された上記インピーダンスの温度補正を行うことを特徴とする、請求項1、2、3、7又は8のいずれか1つに記載の電池診断方法。
- 計測されたインピーダンスの実数成分Z’値及び虚数成分Z”値の温度依存性について、電池に装着した温度センサを具備し、該温度センサで計測した温度を用いて、計測された上記インピーダンスの温度補正を行う補正手段を備えることを特徴とする、請求項4、5、6、9又は10のいずれか1つに記載の電池診断装置。
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