JP2022526030A - バッテリー監視及び試験システム、並びにその方法 - Google Patents

Abstract

１つ又は複数のバッテリー・モジュールの電気化学インピーダンス・スペクトル（ＥＩＳ）を生成することと、等価回路適合パラメータを確立するためにＥＩＳスペクトルを等価回路モデルに適合させることと、１つ又は複数のバッテリー・モジュールの開回路電圧を測定することと、１つ又は複数のバッテリー・モジュールの温度を測定することと、等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを決定するために、ＥＩＳ等価回路適合パラメータを測定された開回路及び温度値と組み合わせることと、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために重み付けパラメータを等価回路適合パラメータに適用することと、重み付けされた等価回路適合パラメータに基づいて１つ又は複数のバッテリー・モジュールの健全度（ＳｏＨ）測定値を生成することとを含む、バッテリー・モジュールを監視し、試験するシステム及び方法。

Description

本出願は、その開示の全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１９年４月１１日に出願された米国仮特許出願第６２／８３２，３５４号の利益を主張する。

本一般的発明概念は、電気車両のためのバッテリー・モジュールなど、電力蓄積デバイスの残留容量又は健全度（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ）（ＳｏＨ）を測定し、試験し、分析するシステム及び方法に関する。

電気車両におけるバッテリーは、経時的な及び通常動作に応じた材料の劣化により、寿命が限られる。通常、経時的な容量の損失は、バッテリーの健全度（ＳｏＨ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）として測定され、バッテリーの初期充電容量のパーセンテージとして表される。

電気車両（ＥＶ）適用例は、充電と充電の間の一貫した範囲を要求し、したがって、バッテリーは、ＳｏＨがしきい値に達したときに寿命の終わりであると考えられる。この値は製造業者又はＯＥＭ依存であるが、一般に、バッテリーは、ＳｏＨが８０％よりも小さいとき、ＥＶ目的には適さないと考えられる。

グリッド結合無停電電源など、他のエネルギー蓄積機能を実行するために利用され得るかなりの残留容量がバッテリー中に残っている。そのような適用例は、バッテリーのＳｏＨが、一般的な目的のために、約＋／－３％の誤差マージン内で決定されるべきである、いわゆる「セカンドライフ」適用例のためのバッテリーの詳細で正確な格付けを必要とする。より高いＳｏＨをもつバッテリーはより高い価格で売れ、ミッション・クリティカルな適用例のために使用され得るが、低い健全度をもつバッテリーは、レジャー活動のためのバックアップ電力及びポータブル・パワー・パックなど、多くの国内適用例において使用され得る。

バッテリーＳｏＨのそのようなテストには高い正確さ及び精度が要求される。さらに、特に、電動車がより一般的になりつつある自動車産業の場合、関与するバッテリーの容量及び寿命が正確に分析、予測、改善され得るように、精度及び反復性も重要である。広範囲の電流にわたって、少なくとも０．１％、好ましくは最高０．０１％の精度以内まで充電又は放電するセルにおいて電流を測定することが望ましい。

バッテリーを格付けする最先端の技術は、一般に、２つの概念的に関係する技法のうちの１つを利用する。たとえば、バッテリーは、通常、充電状態（ＳｏＣ：ｓｔａｔｅ ｏｆ ｃｈａｒｇｅ）が０パーセントに近いか又は０パーセントである（バッテリーが十分に放電される）、低しきい値電圧まで放電される。完全充電放電サイクルは、セル電圧がしきい値に達するまで、バッテリーがセルのために好適な充電速度（Ｃレート）において一定の電流を使用して充電される、定電流定電圧（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｃｕｒｒｅｎｔ－ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖｏｌｔａｇｅ）技法（ＣＣ－ＣＶ）を使用して、バッテリーの容量を決定するために使用され得る。ＥＶ適用例において使用される多くのリチウムベースのセルの場合、しきい値は一般に４．２Ｖのオーダーにある。セル電圧がしきい値に達すると、充電プロトコルは、セルが４．２Ｖに保持され、電流が監視される、定電圧プロトコルに変化する。電流がバッテリーのために適切なしきい値を下回ると、充電ステップは停止される。パスされた合計充電が記録される。充電ステップは次いで繰り返されるが、この場合、バッテリーは適切な終了条件で放電される。合計充電は、このステップ中に記録され、健全度を決定するためにセルのための充電容量定格と比較される。これらなどのテストは、実行するのに少なくとも数時間を要する。この技法はまた、セルのスループットを制限し、したがって、ＥＶバッテリーのセカンドライフ格付けなど、高容量処理適用例のために好適でない。

サービス終了に達するＥＶバッテリーが増加しつつある。これらのサービス終了バッテリーは、一般に、かなりの容量と電力供給能力とを保持しており、バッテリー価値連鎖を延長し、それらのアップフロント・コスト（ｕｐ－ｆｒｏｎｔ ｃｏｓｔ）の一部分をオフセットし、リサイクルを延期することによって浪費を最小にするための手段として、いわゆる「セカンドライフ」適用例におけるそれらの再利用が提案されている。使用済みバッテリー資産の正確な格付けは、それらにセカンドライフ市場における適切な査定額を割り当てるために重要である。これらの格付け活動は、主に、一般に容量測定を実行するのに数時間を要するＤＣ技法を採用する、試験のために必要とされる時間による、バッテリーを再利用する際のかなりのコストを占める可能性がある。

処理時間を低減し、サービス終了バッテリーの増加する量を処理するために必要とされるスループットのレベルを達成するために、高速格付け方法が望まれる。数時間ではなく数分で結果を生じる、電気化学インピーダンス分光（ＥＩＳ：ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）が、ＳｏＨを決定するために使用され得る。しかしながら、ＥＩＳ測定値は、温度、充電状態、及び実験セットアップなど、外部要因の影響を受け得、容量の直接測定値を与えないことがわかっている。バッテリー格付けのためのＥＩＳの展開は、したがって、ノイズ要因をなくし、容量に関して出力を解釈するためのロバストネスを保証するために、追加の手法を必要とする。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、ＥＩＳを使用して経時変化した自動車用Ｌｉイオン・バッテリーを高速格付けするためのシステム及び方法であって、たとえば、少なくとも部分的に、Ｓｏｌａｒｔｒｏｎ（登録商標）インピーダンス・アナライザを使用して、それのＥＩＳスペクトルと開回路電圧と温度との測定値の組合せから、経時変化したモジュールの残留容量を推論するように構成された、システム及び方法を提供する。

バッテリーのＳｏＨを決定するためにＥＩＳのみを使用する他の知られている方法が試みられている。しかしながら、そのような試みは、エンド・オブ・ライフ適用例のために必要とされる解決を与えていない。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、１つ又は複数のバッテリー・モジュールの電気化学インピーダンス分光（ＥＩＳ）スペクトルを生成するためのＥＩＳ測定ユニットと、等価回路パラメータを確立するためにＥＩＳスペクトルを等価回路モデルに適合させるための手段と、バッテリー・モジュールの開回路電圧を測定するための手段と、バッテリー・モジュールの温度を測定するための手段と、バッテリー・モジュールの開回路電圧及び温度測定値に基づいて等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを生成し、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために重み付けパラメータを等価回路適合パラメータに適用し、重み付けされた等価回路適合パラメータ及びＥＩＳスペクトルに基づいてバッテリー・モジュールの健全度（ＳｏＨ）測定値を生成するように構成された処理ユニットとを備える、バッテリー・モジュール監視及び試験システムを提供する。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、１つ又は複数のバッテリー・モジュールのＥＩＳを生成することと、等価回路適合パラメータを確立するためにＥＩＳスペクトルを等価回路モデルに適合させることと、１つ又は複数のバッテリー・モジュールの開回路電圧を測定することと、１つ又は複数のバッテリー・モジュールの温度を測定することと、等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを決定するために、ＥＩＳ等価回路適合パラメータを測定された開回路及び温度値と組み合わせることと、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために重み付けパラメータを等価回路適合パラメータに適用することと、重み付けされた等価回路適合パラメータに基づいて１つ又は複数のバッテリー・モジュールの健全度（ＳｏＨ）測定値を生成することとを含む、バッテリー・モジュールを監視し、試験する方法を提供する。

本一般的発明概念の追加の特徴及び実施例は、本開示を読めば当業者に明らかになろう。

以下の例示的な実施例は、本一般的発明概念の目的を実行するように設計された例示的な技法及び構造を表すが、本一般的発明概念はこれらの例示的な実施例に限定されない。添付の図面及び図において、サイズ及び相対サイズ、形状、並びにライン、エンティティ、及び領域の品質は明快のために誇張され得る。添付の図面を参照しながら、例示的な実施例の以下の詳細な説明を通して、多種多様な追加の実施例がより容易に理解され諒解されよう。

本一般的発明概念の例示的な一実施例による、ＥＩＳスペクトル・データのセットを示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、等価回路モデルと、等価回路適合からの平方残差の合計（ｓｕｍ－ｏｆ－ｓｑｕａｒｅｓ ｒｅｓｉｄｕａｌ）とを示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、各ＥＩＳスペクトルの重み付けを示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、等価回路モデルの関連がある項への寄与を示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、等価回路モデルの関連がある項への寄与を示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、等価回路モデルに対するアウトライアー（ｏｕｔｌｉｅｒ）を示す図である。 本一般的発明概念の例示的な一実施例による、等価回路モデルのアウトライアーを除外することを示す図である。

電気化学インピーダンス分光（ＥＩＳ）は、電気化学デバイスの特徴付けのための確立した技法である。手短に言うと、その動作原理は、様々な周波数においてそれの複素インピーダンスを決定するために、それの電圧（又は電流）応答の大きさ及び位相シフトの測定とともに、被試験デバイス（ｄｅｖｉｃｅ ｕｎｄｅｒ ｔｅｓｔ）（ＤＵＴ）への一連の小振幅正弦波電流（又は電圧）摂動の適用を伴う。バッテリーの場合、その技法は、実験室研究において日常的に適用されているが、今まで、工業／製造環境における実際的な適用例が限定されていた。１つのそのような適用例において、ＥＩＳがＬｉイオン・バッテリー製造工場におけるインライン品質管理のために展開されたが、この場合、ＳｏＨの推定は実行されなかった。ＳｏＨ推定のためのＥＩＳの実際的な実装は、測定値が温度及びケーブル・インダクタンスなどの外部要因の影響を容易に受けるという事実によって複雑になる。ＥＩＳデータからバッテリーＳｏＨを推定する以前の試みはそのような影響を無視する傾向があり、慎重な温度制御を必要とする方法又は特定の測定システムにのみ有効である方法につながった。さらに、インピーダンス・データの解釈は一般に簡単ではない。すなわち、ＤＵＴ内で行われる物理的プロセスを表す集中抵抗性、容量性及び誘導性要素から構成される等価回路モデルへの実験データの適合と、その後の、関連がある性能指数（ｆｉｇｕｒｅ ｏｆ ｍｅｒｉｔ）、たとえば容量、又は電極組成を推定するための電気化学モデルとの比較とが必要となる。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、ＥＩＳデータの解釈のための第１原理電気化学モデルを呼び出す必要をなくしながら、外部ノイズファクタの処理に対する新しい手法を提供する。バッテリー・モジュールのＥＩＳスペクトルに対する温度及びＳｏＣの影響を補正することが可能であり、それにより、単一のＥＩＳ測定値に基づくそれのＳｏＨの直接の決定が可能になる、新規の経験的モデルが開発された。

本一般的発明概念の一実施例では、研究において使用するために、様々な劣化状態にある４つの使用済みＮｉｓｓａｎ ＬＥＡＦバッテリー・パックから合計１６個のバッテリー・モジュールを取り出した。各モジュールは２ｓ２ｐ構成の４つのポーチ・セルを含んでいた。各セルは、新しいときは３５アンペア時（Ａｈ）の定格容量を有する。本一般的発明概念の例示的な実施例は、モジュールを分解し、セルを取り出すのに要する時間は、格付けのために要する時間にかかわらず、プロセスを不経済にするであろうから、個々のセルを格付けすることにではなく、完全なユニットとしてモジュールを格付けすることに焦点を当てた。

本一般的発明概念の一実施例では、Ｂｉｔｒｏｄｅモジュール・サイクラーを使用して２５℃で０～１００％のＳｏＣ（２．４０～４．１５Ｖ）の間の１Ｃ ＣＣ－ＣＶ充電／放電サイクル中に、クーロメトリー（ｃｏｕｌｏｍｅｔｒｙ）によって、使用済みバッテリー・モジュールの残留容量を測定した。充電／放電分岐のためのカットオフ電流を０．５Ａに設定した。セルの各２ｐペアを個々に測定し、モジュールの容量を２つの測定した容量のうちより低いほうによって決定したが、モジュール内のセル間の容量変動が、ゲージ反復性及び再現性研究において±１．８Ａｈであると決定された、実験誤差の範囲内にあることが観測された。

モジュールは、６９～９８％ＳｏＨに対応する４５～６４Ａｈの範囲内の容量を有することがわかった。別の実施例は、当該の容量の全範囲をカバーするためにモジュールのグループを人工的に経時変化させることであった。たとえば、経時変化は、３５℃の周囲温度で０～１００％ＳｏＣの間で１．５Ｃ放電／１Ｃ充電において循環することによって実行され得る。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、ＥＩＳスペクトルに対する温度、ＳｏＣ及びＳｏＨの影響を特徴付けるように設計された一連の実験を提供した。１６個のバッテリー・モジュールのうちの８個について０～１００％にわたる様々なＳｏＣにおいて、１５℃、２５℃及び３５℃の３つの異なる温度で、合計３８０個のＥＩＳスペクトルを収集した。格付け施設における保存及び処理中にモジュールが遭遇する可能性がある温度の範囲を表すように、温度を選定した。重要なことには、ＳｏＣの任意の調整の後に少なくとも９０分の間、及び弛緩影響を考慮するために温度の任意の調整の後に少なくとも８時間の間、各ＥＩＳスペクトルの前に、モジュールを開回路において平衡させた。このようにして、格付け施設における保存の期間の後のように、平衡状態にあるモジュールを用いて各ＥＩＳスペクトルを記録した。８つのバッテリー・モジュールのうちの１つのためのＥＩＳスペクトルのセットが図１に示されている。

本一般的発明概念のいくつかの実施例では、ＦＲＡカード、補助電圧入力及び外部１２Ｖ／２０Ａブースターを備えたＳｏｌａｒｔｒｏｎ（登録商標） Ｍｏｄｕｌａｂポテンシオスタット／ガルバノスタットを使用してＥＩＳ測定を行った。モジュールを所要の温度で８時間の平衡の前に２．４Ｖセル電圧まで放電させた。次いで、９．９ｋＨｚから０．０６Ｈｚまでの周波数において１Ａ振幅正弦波摂動をもつガルバノスタット制御の下でＥＩＳスペクトルを記録した。電流が５００ｍＡを下回るまで、ポテンシオスタット・モードで充電することによって、充電状態を２００ｍＶの増分で調整した。

等価回路モデリング・ツールを使用してＥＩＳスペクトルを図２の上部セクションに示された等価回路モデルに適合させた。モジュールのＳｏＣ、ＳｏＨ及び温度にかかわらず、良好な適合（任意の等価回路パラメータにおいて５％誤差未満）が得られ得るように、等価回路パラメータを構成した。一定位相要素ＣＰＥ１及びＣＰＥ３は、それぞれ２層キャパシタンス及び拡散挙動を表す。ケーブル・インダクタンスの影響を補正するための手段としてＬ１要素及びＲ３要素を導入した。Ｒ１は直列オーム抵抗を表し、Ｒ２は、両方の電極における電荷移動を表す。ＥＩＳを採用するいくつかの研究は、等価回路要素を物理的及び電気化学的プロセス又は特性に直接関係させることを目的にしているが、これはこの研究ではあまり重要ではない。本実施例では、この手法は、等価回路構成が、測定された周波数範囲にわたってバッテリー・モジュールのＩ－Ｖ伝達関数を正確に記述し、パラメータ化するためのものであった。図２の下部セクションは、温度、ＳｏＣ及びＳｏＨに応じた、すべての場合における良好な適合（６％の総合誤差未満）を証明する、すべてのＥＩＳスペクトルについての等価回路適合からの残差の平方和（ｓｕｍ－ｏｆ－ｓｑｕａｒｅ）を示す。

等価回路パラメータの重要性は、経験的データを使用してパラメータを（Ａｈの単位の）モジュール容量に戻って関係付けるための適合手段を構成することによって実現される。適合手段を構成するために、一実施例では、モデル予測子としての開回路電圧及び温度と、応答としての測定されたＤＣ容量とともに、等価回路パラメータを考慮しながら、重み付き最小２乗回帰分析を実行した。予測子変数における異分散性（ｈｅｔｅｒｏｓｃｅｄａｓｔｉｃｉｔｙ）を考慮するために、各ＥＩＳスペクトル適合について計算された残差の平方和の逆数に従って、分析を重み付けした。システム内での各ＥＩＳスペクトルの重み付けは、図３に各マーカーのサイズによって示されている。予測子の各ペアについての相互作用項とともに、２次までの項を分析に含めた。それのｐ値が、低い重要性を示す０．１５を超えた項を削除するために、項の段階的選択を採用した。

システムの自由度の数を低減しながら、Ｒ３パラメータとＣＰＥ１パラメータとの間の知られている非線形相互作用を考慮するために、Ｒ３－ＣＰＥ１組合せの有効時定数ＲＣ_ｅｆｆを、式（１）に従って計算し、構成し、個々のＣＰＥ１－ＴパラメータとＣＰＥ１－Ｐパラメータとの代わりにシステム中に予測子として含めた。
ＲＣ_ｅｆｆ＝（ＣＲ）^１／ｎ （１）
ここで、ＣはＣＰＥ１－Ｔ値であり、ｎはＣＰＥ１－Ｐパラメータであり、ＲはＲ３抵抗である。

上記で説明した回帰分析に起因する実験的因子（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒ）はＮ＝２１個の項を含んでおり、それの寄与を図４及び図５において比較する。図４における感度データＳ_ｉは、式（２）による標準化された係数γ_ｉから計算されたものであり、システムがＲ１、Ｒ３及びＲＣ_ｅｆｆ予測子における変動と、その後の、温度とＲＣ_ｅｆｆ時定数との間の著しい相互作用に最も敏感であることを明らかにする。

図４に示されているように、温度及びＯＣＶ（ＳｏＣ）に対する著しい感度も明らかであり得る。これらの２つのパラメータが、当該のそれらの全範囲をカバーするために実験において変動させられたので、システムにおいて最大分散であることを所与として、それらがＥＩＳ導出予測子よりも低い感度を有することは注目すべきことである。

（図４によって示された）すべての係数の符号は、前の作業からの電気化学理論及び観測に基づく予想と定性的に一致する。たとえば、Ｒ１予測子についての負の係数（オーム抵抗）は、オーム抵抗は、一般に、容量が経時変化で減少するにつれて増加する、という観測に一致する。同様に、電荷移動抵抗予測子Ｒ３はまた、経時変化に伴う遅くなる電極反応速度（ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ ｋｉｎｅｔｉｃｓ）及び表面積の損失による容量との予想される負の相関を表示する。

図５は、すでに他のモデルを含んでいるモデルへの各予測子の導入時のＲ平方における増分を示す、モデル出力に対する各予測子の影響についての代替の見方を提供する。Ｒ１パラメータは、はるかに最も大きいＲ平方増分を提供し、したがって、ＤＣ容量データにおいて観測される固有分散の最上位部分を説明することがわかった。これは、経時変化中のオーム抵抗の増大と容量フェードとの間の強い相関を示す。一方、温度及びＯＣＶを回帰モデルに予測子として含める重要性は、それぞれ、Ｒ１のそれに対して第２及び第３になるＲ平方に対するそれらの増分効果によって強調される。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、図３に示されているようにトレーニング・データセットに適合するように構成された回帰モジュールを与える。分散の分析は９８．４６％の調整されたＲ平方値を示した。たとえば、システムは、トレーニング・データセットに対して０．８５Ａｈ（１．３％ＳｏＨ）のＲＭＳＥ残差を与えた。

別の実施例では、８つの経時変化したバッテリー・モジュールの第２のセットを採用した。格付けの前に充電状態をランダム化するためにモジュールを調整した。同じ周波数範囲にわたって、経験的システムをトレーニングするために使用した以前の実験と同じ摂動振幅を使用して、ただしＳｏｌａｒｔｒｏｎ（登録商標） ＥｎｅｒｇｙＬａｂ ＸＭなどの異なる器械を使用して、ＥＩＳスペクトルを記録した。１０～９０％の様々なＳｏＣにおいて、２０℃及び３０℃の中間温度を含む、１５～３５℃の範囲内の様々な温度で、測定を繰り返した。図６において、システムによって予測されたＤＣ容量を測定されたＤＣ容量と比較した。誤差バーは、１０～９０％のＳｏＣの範囲及び１５～３５℃の温度にわたって各モジュールに対して行ったいくつかのＥＩＳ測定に基づく、システムによって出力される容量値の範囲を表す。これらの誤差は、全体として、図３及び図６における影付き対角領域によって表される、ＤＣ容量テストの±１．８Ａｈ実験誤差帯域内に入る。

図６に示されたアウトライアーは、ＥＩＳ測定を実行する前の温度及び／又はＳｏＣを調整する間の不十分な平衡時間によるものであることがわかった。この発見は、ＤＵＴが格付けの前に熱及び電気化学平衡にあることを保証することの重要性を強調し、製造施設における本方法の実際的な実装についての暗示を有する。すなわち、この条件が満たされることを保証するために、モジュールは、１５％ＳｏＣまで放電し、パックから取り外してから少なくとも３時間の期間の間、取っておかれ得ることがわかった。格付け施設はまた、モジュール内の温度勾配を回避するために合理的にうまくサーモスタット調整され得る（ガイドラインとして１時間当たり±１℃未満の温度変動）。これらのアウトライアーを除いて、図７に示されているように、モデル予測のためのＲＭＳＥ残差は±１．４Ａｈであることがシステムによって発見され、±１．４ＡｈはＤＣ容量測定における誤差と比べて遜色ない。残差は約＋０．７５Ａｈだけ歪んでおり、容量を過大評価する傾向を示す。これは、トレーニング実験と検証実験との間の実験セットアップにおける差異のアーティファクトであり得るが、それでも、誤差は許容できる限界内にとどまる。

本明細書で説明する本一般的発明概念の例示的な実施例は、３分未満においてバッテリー・モジュールの残留容量を決定するように構成され、それ自体完了するのに最高３時間を要するであろう同等のＤＣ容量テストに対して±１．４Ａｈ（２．２％ＳｏＨ）のＲＭＳＥ誤差がある。本一般的発明概念の実施例によって実装される多因子（ｍｕｌｔｉ－ｆａｃｔｏｒｉａｌ）実験設計を介して生成されたデータセットへの加重回帰（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）分析の適用は、第１原理電気化学モデリングの必要なしに、ＥＩＳ等価回路パラメータ、温度、ＳｏＣ及びＳｏＨの間の相関及び相互作用を決定するための効率的な手段であり得る。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、使用済みバッテリーを格付けするのに必要とされる時間の最高９８％の低減を与え、原理上、任意のＬｉイオン化学、セル又はモジュール設計に適用可能である。本一般的発明概念のシステム及び方法は、大量商業運転に拡張可能であり、スループットは、格付け施設に設置される低電流（最高１０ｋＨｚまで１Ａｐｋ ＡＣ）のＥＩＳ対応チャネルの数によってのみ限定される。そのようなチャネルのコストは、特に、大きいＤＣ充電と放電電流とを必要とするラージ・フォーマット・セル及びモジュールの場合、同等のＤＣテストに必要とされる大電力テスト・チャネルのコストよりも低い。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、第１世代のＮｉｓｓａｎ Ｌｅａｆモジュール（ＬＭＯカソード化学を用いて、２ｓ２ｐトポロジーにおいて構成された３２．５Ａｈセル）について有効であることが示されている。第３世代（ＮＭＣカソード化学）及び第５世代（異なるトポロジーをもつ３つのモジュール変形態）においてなど、セル化学、設計又はモジュール・トポロジーへの任意の変更は、各々についての経験的システムを構成するために各変形態上で処理を繰り返すことによって分析され得ることに留意することが重要である。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、バッテリーのＳｏＨを決定するために等価回路分析を利用するときに測定温度及びセルのＳｏＣを考慮するように構成されたシステム及び方法を提供する。本システムは、使用済みバッテリー・モジュールに関するＥＩＳ測定からの容量の予測を可能にするように構成される。いくつかの実施例は標準のシャント（ｓｈｕｎｔ）ベースのｐｓｔａｔシステムを利用したが、本一般的発明概念はそれに限定されない。たとえば、ＥＩＳ測定のためのマルチレンジＦｌｕｘ Ｇａｔｅセンサーを組み込むことが可能であり、５チャネルＥＩＳ、３ｋＷ、１０Ｖモジュール・サイクラーが利用され得る。他の知られている又は後で開発されたＥＩＳ測定システムも本一般的発明概念の範囲から逸脱することなく使用され得る。

本一般的発明概念の例示的な実施例はバッテリー・モジュール監視及び試験システムを提供する。本研究における被テストデバイスは第１世代ＮＩＳＳＡＮ ＬＥＡＦバッテリー・モジュールを含んでいたが、本一般的発明概念のシステム及び方法は、それに限定されず、バッテリー・モジュールの広範囲のバッテリー世代及び／又は他のタイプに適用するように構成され得る。

本一般的発明概念の例示的な実施例は、３つの測定値を利用することによってＳｏＨを決定するように構成されているが、本一般的発明概念はそれに限定されない。すなわち、
１０ｋＨｚから１００ｍＨｚまでの１ａｍｐ ＲＭＳのａｃ振幅を使用した２電極、４端子の電気化学ＥＩＳ測定、
モジュールの開回路電圧の測定、及び
（モジュールの表面上で測定される）テストにおけるモジュール温度の測定
がある。
電気化学インピーダンス・データは、様々な受動回路要素が、セルにおける等価な電気化学応答を表すように構成された、電気的等価回路モデルに適合させられる。必要とされる許容差内で予測分析を行うために、被テストバッテリーのＥＩＳ測定値のみから開回路電圧（ＳｏＣ）及び温度などの「ノイズファクタ」を削除することは、パラメータの中でも、ソーティング施設／入来商品におけるバッテリーの充電状態及び測定温度における変動性を考慮することができることがわかっている。

当業者は、本一般的発明概念の例示的な実施例が、バッテリー・モジュールのＥＩＳスペクトル・データを生成するためのＥＩＳ測定ユニットと、等価回路適合パラメータを確立するためにＥＩＳスペクトル・データを等価回路モデルに適合させるための手段と、バッテリー・モジュールの開回路電圧を測定するための手段と、バッテリー・モジュールの温度を測定するための手段と、バッテリー・モジュールの開回路電圧及び温度測定値に基づいて等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを生成し、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために重み付けパラメータを等価回路適合パラメータに適用し、重み付けされた等価回路適合パラメータ及びＥＩＳスペクトル・データに基づいてバッテリー・モジュールのＳｏＨ測定値を生成するように構成された処理ユニットとを含む、バッテリー・モジュール監視及び試験システムを提供することによって達成され得ることを容易に諒解するであろう。

本一般的発明概念の例示的な実施例はまた、バッテリー・モジュールのＥＩＳデータを生成することと、等価回路適合パラメータを確立するためにＥＩＳデータを等価回路モデルに適合させることと、バッテリー・モジュールの開回路電圧を測定することと、
バッテリー・モジュールの温度を測定することと、等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを決定するためにＥＩＳ等価回路適合パラメータを測定された開回路及び温度値と組み合わせることと、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために重み付けパラメータを等価回路適合パラメータに適用することと、重み付けされた等価回路適合パラメータに基づいてバッテリー・モジュールのＳｏＨ測定値を生成することとを含む、バッテリー・モジュールを監視し、試験する方法を提供することによって達成され得る。

テスト・フィクスチャを組み込んだいくつかの実施例では、追加の接触及びケーブル抵抗により、小さい抵抗性オフセットが明らかになり得るが、これらのオフセットは、本明細書で説明する例示的なシステム及び方法を使用して容易に補正され得る。

本一般的発明概念のシステム及び方法は、ＳＯＨの範囲をカバーする多数の使用済みバッテリー・モジュールから導出されるデータを使用して構成され得る。ＥＩＳ測定値は、重要なノイズファクタの影響を理解し、補正するために、異なる条件の下で記録され、システム中で実装され得る。車両バッテリーのＳｏＨは、正確さ、反復性又は再現性の損失なしに、旧来のＤＣ技法を使用する時間の代わりに、本一般的発明概念のシステム及び方法を使用して、数分間で決定され得ることがわかった。この方法での特徴付け時間の低減は再利用コストの対応する低減を与え、それにより循環型経済の一部としてのバッテリー再利用の実行可能性が改善される。

例示的な実施例は、充電／放電容量測定によって決定されたＳｏＨ測定値を０．５％以内まで再生することが示されており、これは、テストにおいて使用される器械の測定誤差内であり、それにより、本一般的発明概念の最先端の格付け方法との等価性が実証され、さらに、格付け分解能の損失なしにテスト時間を約３時間から３分以下まで低減する。

説明したように、本一般的発明概念の例示的な実施例を実装するためのシステム、装置、方法、プロセス、機能、及び／又は動作は、処理要素と実行可能命令のセットとを含む装置の形態において全体的に又は部分的に実装され得る。実行可能命令は、１つ又は複数のソフトウェア・アプリケーションの一部であり、ソフトウェア・アーキテクチャ中に構成され得る。一般に、本一般的発明概念の実施例は、（ＣＰＵ、ＧＰＵ（グラフィックス処理ユニット）、マイクロプロセッサ、プロセッサ、コントローラ、計算デバイスなど）好適にプログラムされた処理要素によって実行されるように設計されたソフトウェア命令のセットを使用して実装され得る。複雑なアプリケーション又はシステムでは、そのような命令は一般に「モジュール」中に構成され、各そのようなモジュールは、一般に、特定のタスク、プロセス、機能、又は動作を実行する。モジュールのセット全体は、オペレーティング・システム（ＯＳ）又は他の形態の組織的プラットフォームによってそれらの動作において制御されるか又は協調させられ得る。

アプリケーション・モデルは、プログラミング言語に対応するコンピュータ実行可能コードなど、（たとえば、好適にプログラムされた、プロセッサ、マイクロプロセッサ、又はＣＰＵによって実行されるであろう）任意の好適なコンピュータ実行可能コード又は命令セットを含み得る。たとえば、プログラミング言語ソース・コードはコンピュータ実行可能コードにコンパイルされ得る。代替的に、又はさらに、プログラミング言語は、スクリプト言語など解釈型プログラミング言語であり得る。コンピュータ実行可能コード、又は命令のセットは、任意の好適な非一時的コンピュータ可読媒体中に（又は上に）記憶され得る。一般に、本明細書で説明する実施例に関して、非一時的コンピュータ可読媒体は、一時的波形又は同様の媒体から離れた、ほとんどすべての構造、技術又は方法を含み得る。

説明したように、本一般的発明概念の例示的な実施例を実装するためのシステム、装置、方法、プロセス、機能、及び／又は動作は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）又はマイクロプロセッサなど、１つ又は複数のプログラムされたコンピュータ・プロセッサによって実行される命令のセットの形態で全体的に又は部分的に実装され得る。そのようなプロセッサは、システムの他の構成要素によって動作させられるか、又はシステムの他の構成要素と通信している、装置、サーバ、クライアント又は他の計算若しくはデータ処理デバイスの回路及び構成要素中に組み込まれ得る。

上記で説明した本発明は、モジュール又は一体化様式でコンピュータ・ソフトウェアを使用して制御論理の形態で実装され得ることを理解されたい。本明細書で与えられる開示及び教示に基づいて、当業者は、ハードウェア、及びハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して本発明を実装するための他の方法及び／又は方法を知り、諒解するであろう。

本出願において説明されているソフトウェア構成要素、プロセス、モデル、又は機能のいずれかは、たとえば、従来の又はオブジェクト指向技法を使用して、たとえば、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｃ＋＋又はＰｅｒｌなど任意の好適なコンピュータ言語を使用して、プロセッサによって実行されるべきソフトウェア・コードとして実装され得る。ソフトウェア・コードは、ランダムアクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ若しくはフロッピー（登録商標）・ディスクなどの磁気媒体、又はＣＤ－ＲＯＭなどの光媒体など、非一時的コンピュータ可読媒体中に（又は上に）、一連の命令、又はコマンドとして記憶され得る。このコンテキストでは、非一時的コンピュータ可読媒体は、一時的波形を除くデータ又は命令セットの記憶のために好適なほとんどすべての媒体である。任意のそのようなコンピュータ可読媒体は、単一の計算装置の上又は中に常駐し得、システム又はネットワーク内の異なる計算装置の上又は中に存在し得る。

いくつかの例示的な実装形態によれば、本明細書で使用される処理ユニット又はプロセッサという用語は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）であるか、又は（仮想マシンなど）ＣＰＵとして概念化され得る。そのような例示的な実装形態では、ＣＰＵ、又はＣＰＵがその中に組み込まれたデバイスは、ＥＩＳ測定ユニットなど１つ又は複数の周辺デバイス、並びに１つ又は複数のディスプレイと結合され、接続され、及び／又は通信し得る。他の例示的な実装形態では、処理ユニット又はプロセッサは、スマートフォン又はタブレット・コンピュータなど、モバイル計算デバイス中に組み込まれ得る。

本明細書で言及される非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ）、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリ、ＵＳＢフラッシュ・ドライブ、外部ハード・ディスク・ドライブ、サム・ドライブ、ペン・ドライブ、キー・ドライブ、高密度デジタル・バーサタイル・ディスク（ＨＤ－ＤＶＤ）光ディスク・ドライブ、内蔵ハード・ディスク・ドライブ、ブルーレイ光ディスク・ドライブ、又はホログラフィ・デジタル・データ・ストレージ（ＨＤＤＳ）光ディスク・ドライブ、同期ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＤＲＡＭ）、或いは同様のデバイス、又は同様の技術に基づく他の形態のメモリなど、いくつかの物理ドライブ・ユニットを含み得る。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、処理要素又はプロセッサが、デバイスからデータをオフロードするか又はデータをデバイスにアップロードするために、リムーバブル及び非リムーバブル・メモリ媒体に記憶されたコンピュータ実行可能プロセス・ステップ、アプリケーション・プログラムなどにアクセスすることを可能にする。前述のように、本明細書で説明した実施例に関して、非一時的コンピュータ可読媒体は、一時的波形又は同様の媒体を除くほとんどすべての構造、技術又は方法を含み得る。

開示した技術のいくつかの実装形態については、システムのブロック図、及び／又は構成、機能、プロセス、方法を参照しながら本明細書で説明される。構成、方法、プロセス、及び機能のうちの１つ又は複数はコンピュータ実行可能プログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。いくつかの実施例では、構成、方法、プロセス、システム、及び機能のうちの１つ又は複数は、必ずしも特定の順序で実行される必要があるとは限らず、又は必ずしもすべてにおいて実行される必要があるとは限らないことに留意されたい。

これらのコンピュータ実行可能プログラム命令は、コンピュータ、プロセッサ、又は他のプログラマブル・データ処理装置によって実行される命令が、本明細書で説明した機能、動作、プロセス、システム、又は方法のうちの１つ又は複数を実装するための手段を作成するように、機械の特定の例を生成するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、プロセッサ、又は他のプログラマブル・データ処理装置上にロードされ得る。

これらのコンピュータ・プログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリに記憶された命令が、本明細書で説明した機能、動作、プロセス、又は方法のうちの１つ又は複数を実装する命令手段を含む製品を生成するように、特定の様式で機能するようにコンピュータ又は他のプログラマブル・データ処理装置に指示することができるコンピュータ可読メモリに記憶され得る。

多数の変形、改変、及び追加の実施例が可能であり、したがって、すべてのそのような変形、改変、及び実施例は本一般的発明概念の趣旨及び範囲内であると見なされるべきである。たとえば、本出願の任意の部分の内容にかかわらず、反対の規定が明確にない限り、本明細書の任意の請求項に含める必要、又は任意の特定の説明又は図示されたアクティビティ又は要素、そのようなアクティビティの任意の特定のシーケンス、又はそのような要素の任意の特定の相互関係のそれに対する優先権を主張する任意の出願の必要はない。その上、任意のアクティビティは繰り返され得、任意のアクティビティは複数のエンティティによって実行され得、及び／又は任意の要素は複製され得る。

本出願中に含まれる簡略図及び図面は、様々な構成要素のすべての様々な接続及びアセンブリを示しているとは限らないが、当業者は、サウンド・エンジニアリング判定を使用して、示されている構成要素、図、及び本明細書で与えられた説明に基づいて、そのような接続及びアセンブリをどのように実装するかを理解するであろうことに留意されたい。

多数の変形、改変、及び追加の実施例が可能であり、したがって、すべてのそのような変形、改変、及び実施例は本一般的発明概念の趣旨及び範囲内であると見なされるべきである。

Claims (18)

1. バッテリー・モジュール監視及び試験システムであって、
   １つ又は複数のバッテリー・モジュールの電気化学インピーダンス分光（ＥＩＳ）スペクトルを生成するためのＥＩＳ測定ユニットと、
   等価回路パラメータを確立するために前記ＥＩＳスペクトルを等価回路モデルに適合させるための手段と、
   前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの開回路電圧を測定するための手段と、
   前記バッテリー・モジュールの温度を測定するための手段と、
   前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの開回路電圧及び温度測定値に基づいて等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを生成し、重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために前記重み付けパラメータを前記等価回路適合パラメータに適用し、前記重み付けされた等価回路適合パラメータ及びＥＩＳスペクトルに基づいて前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの健全度（ＳｏＨ）測定値を生成するように構成された処理ユニットと
   を備える、バッテリー・モジュール監視及び試験システム。
2. 前記ＥＩＳスペクトルを適合させる前記手段が、前記等価回路パラメータを前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの前記ＳｏＨ測定値に戻って関係付ける重み付き最小２乗回帰分析を実行するように構成された、請求項１に記載の、バッテリー・モジュール監視及び試験システム。
3. 前記処理ユニットが、測定されたＤＣ容量に基づいて前記開回路電圧及び温度を適用するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
4. 前記処理ユニットが、前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの残留容量を決定するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
5. 前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの前記残留容量が０～１００％の充電状態（ＳｏＣ）の間の１Ｃ ＣＣ－ＣＶ充電／放電サイクル中のクーロメトリー測定値に基づいて決定される、請求項４に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
6. 前記処理ユニットが、前記残留容量を決定するためにＢｉｔｒｏｄｅモジュール・サイクラーの測定値を使用するように構成された、請求項５に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
7. ＳｏＨ（６９～９８％ＳｏＨ）について当該の全範囲内でバッテリー・モジュールを生成するために前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールのうちの少なくとも１つが人工的に経時変化させられた、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
8. 前記処理ユニットが、０～１００％のＳｏＣ容量において前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールから測定された複数のＥＩＳスペクトルに基づいて前記重み付けパラメータを生成するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
9. 前記ＥＩＳスペクトルがセ氏１５度、２５度、及び３５度の温度において測定される、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
10. 前記ＥＩＳ測定ユニットが、前記バッテリー・モジュールを開回路において平衡させるために、ＳｏＣの調整の後の少なくとも９０分の間、及び温度の調整の後の少なくとも８時間の間、遅延したＥＩＳスペクトルを生成するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
11. 前記ＥＩＳ測定ユニットが、ＦＲＡカード、補助電圧入力及び外部１２Ｖ／２０Ａブースターを備えたＳｏｌａｒｔｏｎ Ｍｏｄｕｌａｂポテンシオスタット／ガルバノスタットを備える、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
12. 前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールが、前記８時間の温度平衡状態の前に２．４Ｖまで放電された、請求項１０に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
13. 前記ＥＩＳ測定ユニットが、１Ａ正弦波摂動で、９／９ｋＨｚから０．０６Ｈｚまでの周波数において、及び電流が５００ｍＡを下回るまで、２００ｍＶの増分で調整されるＳｏＣで、ＥＩＳスペクトルを記録するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
14. 前記処理ユニットが、温度、ＳＣ及びＳｏＨに応じて、すべてのＥＩＳスペクトルについての平方残差の合計を記録するように構成された、請求項１に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
15. 前記処理ユニットが、異分散性を考慮するために、前記平方残差の合計の逆数に従って前記ＥＩＳスペクトルを重み付けするように構成された、請求項１４に記載のバッテリー・モジュール監視及び試験システム。
16. バッテリー・モジュールを監視し、試験する方法であって、
    １つ又は複数のバッテリー・モジュールのＥＩＳスペクトルを生成することと、
    等価回路適合パラメータを確立するために前記ＥＩＳスペクトルを等価回路モデルに適合させることと、
    前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの開回路電圧を測定することと、
    前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの温度を測定することと、
    前記等価回路適合パラメータの重み付けパラメータを決定するために、ＥＩＳ等価回路適合パラメータを測定された開回路及び温度値と組み合わせることと、
    重み付けされた等価回路適合パラメータを生成するために前記重み付けパラメータを前記等価回路適合パラメータに適用することと、
    前記重み付けされた等価回路適合パラメータに基づいて前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールの健全度（ＳｏＨ）測定値を生成することと
    を含む、バッテリー・モジュールを監視し、試験する方法。
17. 前記等価回路パラメータを前記１つ又は複数のバッテリー・モジュールのＳｏＨ測定値に戻って関係付ける経験的モデルを生成するために、重み付き最小２乗回帰分析が実行される、請求項１６に記載のバッテリー・モジュールを監視し、試験する方法。
18. 前記開回路電圧及び温度がモデル予測子として使用され、測定されたＤＣ容量が前記経験的モデルにおいて応答として使用される、請求項１６に記載のバッテリー・モジュールを監視し、試験する方法。

Images