JP2019152656A - 電池監視システム - Google Patents
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Abstract
Description
Charge)とを定期的に測定し、これらの測定値を累積的に記憶する。そして、新たに測定したOCVとSOCの関係が、過去に測定したOCVとSOCの関係と比べて大きく変化したときに、二次電池が故障したと判断する。
上記二次電池が故障したか否かを判断する故障判断部(4)とを備え、
該故障判断部は、
上記監視データを変数としてスパース正則化を行うことにより、上記監視データの偏相関係数行列(Λ)を算出する行列算出部(41)と、
互いに異なる時期に算出された2つの上記偏相関係数行列の間における、該偏相関係数行列の成分である偏相関係数(λ)の変化量を異常度(Δ)として算出する異常度算出部(42)とを有し、
算出した上記異常度が予め定められた閾値(ΔTH)を超えた場合に、上記二次電池が故障したと判断するよう構成されている、電池監視システム(1)にある。
このようにすると、二次電池の初期故障を検出することができる。すなわち、スパース正則化を行うと、二次電池の複数種類の監視データのうち、互いに関連性の高い2種類の監視データを選び出すことができる。つまり、関連性の高い2種類の監視データについては、上記偏相関係数の絶対値が1に近づく。また、関連性が低い2種類の監視データは、偏相関係数が0に近づく。そのため、時期をおいて2つの偏相関係数行列を算出し、これらの行列に含まれる偏相関係数が大きく変化した場合は、関連性の高い2種類の監視データの相関が崩れたことを意味する。したがって、この場合、二次電池に何らかの故障が生じたと判断することができる。特に、二次電池は、初期故障が生じた場合でも偏相関係数が大きく変化するため、この偏相関係数の変化を使えば、二次電池の初期故障を検出することができる。
なお、特許請求の範囲及び課題を解決する手段に記載した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
上記電池監視システムに係る実施形態について、図1〜図11を参照して説明する。本形態の電池監視システム1は、図1に示すごとく、データ取得部3と、故障判断部4とを備える。データ取得部3は、二次電池2の状態を監視するための、複数種類の監視データX1〜Xn(図2参照)を取得する。故障判断部4は、二次電池2が故障したか否かを判断する。
このようにすると、二次電池2の初期故障を検出することができる。
図15は、二次電池2の電池性能の時間変化を、正常状態が継続する場合と、故障が発生する場合とについて、概念的に示す図である。二次電池2が正常状態を維持する場合、同図のL0〜L1を辿って、緩やかに電池性能が低下することとなる。一方、二次電池2に故障が発生すると、同図のL0〜L2へ移行するように、電池性能が低下する。
したがって、従来技術のように、電池性能の低下(例えば、容量の低下、抵抗の増大)を測定して故障判定をする場合、電池性能が大幅に低下した後でないと故障判定が難しい。それゆえ、仮に二次電池2に故障が生じても、図15にFiにて示す故障の初期段階では、電池性能の変化が小さく、故障判定が困難となる。つまり、同図のFcにて示す完全な故障に近付くまで、故障判定が困難である。
一方、本形態においては、上述のように、異常度Δを利用して故障判定を行うことにより、故障の初期段階Fiにて故障判定が可能となる。つまり、異常度Δは、故障の初期段階Fiでも検出可能なため、二次電池2が大幅に低下する前の初期段階Fiにて、故障判定を行うことができる。換言すると、二次電池2の故障の初期段階を検出することができる。なお、本明細書中において「初期故障」とは、この故障の初期段階のことを意味する。
すなわち、上述したように、スパース正則化を行うと、二次電池2の複数種類の監視データX1〜Xnのうち、互いに関連性の高い2種類の監視データを選び出すことができる。つまり、関連性の高い2種類の監視データについては、偏相関係数λの絶対値が1に近くなる。また、関連性が低い2種類の監視データは、偏相関係数λが0に近くなる。そのため、時期をおいて2つの偏相関係数行列Λn-1,Λnを算出し、これらの行列に含まれる偏相関係数λ,λ’が大きく変化した場合は、関連性の高い2種類の監視データの相関が崩れたことを意味する。したがって、この場合、二次電池2に何らかの故障が生じたと判断することができる。特に、二次電池2は、初期故障が生じた場合でも偏相関係数λが大きく変化するため、この偏相関係数λの変化を使えば、二次電池2の初期故障を検出することができる。
このようにすると、直前に取得した偏相関係数行列Λn-1のみ記憶すれば、異常度Δを算出することが可能になる。そのため、これ以前に取得した偏相関係数行列Λは、記憶部5に記憶させる必要はなく、消去することができる。したがって、記憶容量の小さい記憶部5を用いることができ、電池監視システム1の製造コストを低減できる。
これらの監視データは、互いに相関性が高い。そのため、これらの監視データを用いると、二次電池2が故障したときに、偏相関係数λが大きく変化する。したがって、二次電池2の故障を検出しやすい。
本形態は、電池監視システム1の構成を変更した例である。本形態では、記憶部5と故障判断部4とのうち、少なくとも一方を、車外に配置してある。例えば図12に示すごとく、二次電池2と、データ取得部3と、故障判断部4とを車両7内に配置し、記憶部5を外部機器8(例えばサーバ)に設けることができる。外部機器8は、例えば、車両7のディーラー等に設置することができる。また、車両7には送受信機71を設けてある。この送受信機71を用いて、監視データや偏相関係数行列Λを記憶部5に送信したり、記憶部5から受信したりする。
その他、実施形態1と同様の構成および作用効果を備える。
3 データ取得部
4 故障判断部
41 行列算出部
42 異常度算出部
X1〜Xn 監視データ
Λ 偏相関係数行列
λ 偏相関係数
Δ 異常度
Claims (4)
- 二次電池(2)の状態を監視するための、複数種類の監視データ(X1〜Xn)を取得するデータ取得部(3)と、
上記二次電池が故障したか否かを判断する故障判断部(4)とを備え、
該故障判断部は、
上記監視データを変数としてスパース正則化を行うことにより、上記監視データの偏相関係数行列(Λ)を算出する行列算出部(41)と、
互いに異なる時期に算出された2つの上記偏相関係数行列の間における、該偏相関係数行列の成分である偏相関係数(λ)の変化量を異常度(Δ)として算出する異常度算出部(42)とを有し、
算出した上記異常度が予め定められた閾値(ΔTH)を超えた場合に、上記二次電池が故障したと判断するよう構成されている、電池監視システム(1)。 - 上記行列算出部は、上記偏相関係数行列を定期的に算出し、上記異常度算出部は、算出した最新の上記偏相関係数行列(Λn)と、その直前に算出した上記偏相関係数行列(Λn-1)との、2つの上記偏相関係数行列を用いて上記異常度を算出するよう構成されている、請求項1に記載の電池監視システム。
- 算出した上記偏相関係数行列を記憶する記憶部(5)をさらに備え、上記二次電池および上記データ取得部は、それぞれ車両(7)に搭載されており、上記記憶部と上記故障判断部との少なくとも一方は上記車両の外部に配されている、請求項1又は2に記載の電池監視システム。
- 上記行列算出部は、上記監視データとして、上記二次電池のCCVと、充放電電流(I)と、SOCと、上記二次電池の電池温度(TB)とを少なくとも用いて、上記偏相関係数行列を算出するよう構成されている、請求項1〜3のいずれか一項に記載の電池監視システム。
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