JP2023504687A - モジュール変形度推定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置は、バッテリーモジュールに対する複数の数値情報を獲得するように構成されたモジュール情報獲得部と、モジュール情報獲得部から複数の数値情報を受信し、予め設定された学習モデルと複数の数値情報に基づいて、バッテリーモジュールの内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュールの変形度との対応関係を示す第１プロファイル及び力とバッテリーモジュールの応力との対応関係を示す第２プロファイルを生成し、第１プロファイル及び第２プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルを生成し、第３プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの応力によるバッテリーモジュールの変形度を推定するように構成されたプロセッサーと、を含む。

Description

本発明は、モジュール変形度推定装置及び方法に関し、より詳しくは、バッテリーモジュールの複数の数値情報に基づいてバッテリーモジュールの変形度が推定可能なモジュール変形度推定装置及び方法に関する。

本出願は、２０２０年１０月１４日出願の韓国特許出願第１０－２０２０－０１３２９３５号に基づく優先権を主張し、該当出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。

最近、ノートブックＰＣ、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急増し、電気自動車、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれ、反復的な充放電の可能な高性能バッテリーについての研究が活発に進行しつつある。

現在、商用化したバッテリーとしては、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウムバッテリーなどがあり、このうち、リチウムバッテリーは、ニッケル系のバッテリーに比べてメモリー効果がほとんど起こらず、充放電が自由で、自己放電率が非常に低くてエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。

通常、バッテリーは、使用による退化、過充電、高温露出などの多様な理由でバッテリーが膨れ上がるスウェリング（Ｓｗｅｌｌｉｎｇ）現象が発生し得る。このようなバッテリーのスウェリングが持続的に発生してスウェリング圧力がバッテリーの接合部の応力（Ｓｔｒｅｓｓ）を超過する場合、バッテリーの接合部が露出されてバッテリーの発火または暴発事故の原因になり得る。

また、このようなバッテリーのスウェリング現象は、一つ以上のバッテリーがバッテリーモジュールの内部に挿入されている場合、さらに致命的な問題を誘発し得る。例えば、バッテリーモジュールの内部に挿入されたバッテリーが膨張すると、バッテリーモジュールの内壁へスウェリング圧力が加えられ、このようなスウェリング圧力によってバッテリーモジュールの変形が発生し得る。さらに、バッテリーモジュールの変形が限界値以上に発生すると、即ち、スウェリング圧力がバッテリーモジュールの接合部の応力を超過すると、バッテリーモジュールが破損されるという問題がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、学習モデルを用いてバッテリーモジュールの多様な数値情報に基づいて応力と変形度との対応関係を導出することで、バッテリーモジュールの応力に対応するバッテリーモジュールの変形度を容易に推定可能なモジュール変形度推定装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の他の目的及び長所は、下記の説明によって理解でき、本発明の実施例によってより明らかに理解されるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。

本発明の一面によるモジュール変形度推定装置は、バッテリーモジュールに対する複数の数値情報を獲得するように構成されたモジュール情報獲得部と、モジュール情報獲得部から複数の数値情報を受信し、予め設定された学習モデルと複数の数値情報に基づいて、バッテリーモジュールの内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュールの変形度との対応関係を示す第１プロファイル及び力とバッテリーモジュールの応力との対応関係を示す第２プロファイルを生成し、第１プロファイル及び第２プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルを生成し、第３プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの応力によるバッテリーモジュールの変形度を推定するように構成されたプロセッサーと、を含み得る。

バッテリーモジュールは、一面が開放されて一つ以上のバッテリーセルが収納されるように構成された本体ユニットと、開放された一面に結合可能に構成されたカバーと、を含むように構成され得る。

モジュール情報獲得部は、カバーの厚さ、本体ユニットの厚さ、バッテリーモジュールの高さ、バッテリーモジュールの幅及びバッテリーモジュールの長さをバッテリーモジュールに対する複数の数値情報として獲得するように構成され得る。

学習モデルは、基準モジュールに対して予め設定された複数の力に各々対応する変形度及び応力を推定するように学習され得る。

学習モデルは、基準モジュールに対して予め学習された結果に基づいて複数の数値情報に各々対応する第１加重値を付与し、第１加重値が付与された複数の数値情報に基づいて複数の組合せ情報を生成するように構成された第１レイヤーと、予め学習された結果に基づいて第１レイヤーで生成された複数の組合せ情報に各々対応する第２加重値を付与し、第２加重値が付与された複数の組合せ情報に基づいて複数の力に各々対応するバッテリーモジュールに対する変形度及び応力を生成するように構成された第２レイヤーと、を含むように構成され得る。

第１レイヤーは、複数の組合せ情報に各々対応する複数のノードを含み、複数のノード毎に複数の数値情報に各々対応する第１加重値が設定されるように構成され得る。

第２レイヤーは、複数の力に対応する複数の変形度及び複数の応力に各々対応する複数のノードを含み、複数のノード毎に複数の組合せ情報に各々対応する第２加重値が設定されるように構成され得る。

プロセッサーは、学習モデルから複数の力に各々対応するバッテリーモジュールに対する変形度を受信して第１プロファイルを生成し、学習モデルから複数の力に対応するバッテリーモジュールに対する応力を受信して第２プロファイルを生成するように構成され得る。

プロセッサーは、第１プロファイル及び第２プロファイルに基づいて複数の力に各々対応するバッテリーモジュールに対する変形度及び応力をマッチングすることで第３プロファイルを生成するように構成され得る。

本発明の他面によるモジュール変形度推定装置は、外部からターゲット圧力に関わる圧力情報を獲得するように構成された圧力情報獲得部をさらに含み得る。

プロセッサーは、圧力情報獲得部から圧力情報を受信し、第３プロファイルにターゲット圧力を入力することで、ターゲット圧力に対するバッテリーモジュールの変形度を推定するように構成され得る。

本発明のさらに他面によるバッテリーパックは、本発明の一面によるモジュール変形度推定装置を含み得る。

本発明のさらに他面によるモジュール変形度推定方法は、バッテリーモジュールに関わる複数の数値情報を獲得するモジュール情報獲得段階と、予め設定された学習モデル及び複数の数値情報に基づいて、バッテリーモジュールの内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュールの変形度との対応関係を示す第１プロファイル及び力とバッテリーモジュールの応力との対応関係を示す第２プロファイルを生成する第１プロファイル及び第２プロファイル生成段階と、第１プロファイル及び第２プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルを生成する第３プロファイル生成段階と、第３プロファイルに基づいてバッテリーモジュールの応力によるバッテリーモジュールの変形度を推定するモジュール変形度推定段階と、を含み得る。

本発明の一面によると、バッテリーモジュールの多様な数値情報に対応するようにバッテリーモジュールの応力と変形度との相関関係が導出できる。

また、本発明の一面によると、ターゲット圧力に対するバッテリーモジュールの変形度を予め推定可能であるため、バッテリーモジュールの設計がより容易になる。

本発明の効果は上述した効果に制限されず、言及されていない本発明の他の効果は請求範囲の記載から当業者により明らかに理解されるだろう。

本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施例を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。

本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置を概略的に示した図である。 本発明の一実施例によるバッテリーモジュールを概略的に示した図である。 本発明の一実施例によるバッテリーモジュールを概略的に示した図である。 本発明の一実施例による第１プロファイルを例示した図である。 本発明の一実施例による第２プロファイルを例示した図である。 本発明の一実施例による第３プロファイルを例示した図である。 本発明の一実施例による学習モデルの例示的構成を示した図である。 本発明の一実施例による学習モデルの例示的構成の一部を示した図である。 本発明の他の実施例によるモジュール変形度の推定方法を概略的に示した図である。

以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使われた用語や単語は通常的や辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。

したがって、本明細書に記載された実施例及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施例に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。

また、本発明に関連する公知の機能または構成についての具体的な説明が、本発明の要旨をぼやかすと判断される場合、その説明を省略する。

第１、第２などのように序数を含む用語は、多様な構成要素のうちいずれか一つを残りと区別する目的として使用され、このような用語によって構成要素が限定されることではない。

なお、明細書の全体にかけて、ある部分が、ある構成要素を「含む」とするとき、これは特に反する記載がない限り、他の構成要素を除くことではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。

また、明細書に記載の「プロセッサー」のような用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を示し、これはハードウェアやソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの結合せにより具現され得る。

さらに、明細書の全体に亘って、ある部分が他の部分と「連結（接続）」されているとするとき、これは、「直接的に連結（接続）」されている場合のみならず、その中間に他の素子を介して「間接的に（接続）」されている場合も含む。

以下では、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を説明する。

図１は、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００を概略的に示した図である。

図１を参照すると、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００は、モジュール情報獲得部１１０及びプロセッサー１２０を含み得る。

モジュール情報獲得部１１０は、バッテリーモジュールに関わる複数の数値情報を獲得するように構成され得る。

ここで、バッテリーモジュールには、一つ以上のバッテリーセルが直列及び／または並列で接続されて備えられ得る。そして、バッテリーセルは、負極端子及び正極端子を備え、物理的に分離可能な一つの独立したセルを意味する。一例で、パウチ型リチウムポリマーセル一つがバッテリーセルとして看做され得る。

図２及び図３は、本発明の一実施例によるバッテリーモジュール１０を概略的に示した図である。

図２及び図３を参照すると、バッテリーモジュール１０は、本体ユニット１１及びカバー１２を含み得る。ここで、本体ユニット１１は、一面が開放されて一つ以上のバッテリーセルが収納可能に構成され得る。また、カバー１２は、開放された一面に結合可能に構成されたカバー１２を含み得る。そして、本体ユニット１１に含まれた収納空間１３に一つ以上のバッテリーセルが収納され得る。

但し、図２及び図３の実施例においては、本体ユニット１１の上方（ｚ方向）の一面が開放されて収納空間１３が形成され、本体ユニット１１の上方（ｚ方向）からカバー１２が結合するように説明されたが、本体ユニット１１の六面のいずれか一面が開放されてもよい。即ち、本発明によるモジュール情報獲得部１１０は、本体ユニット１１の開放面に制限なくカバー１２の厚さＣ、本体ユニット１１の厚さＦ、バッテリーモジュール１０の高さＨ、バッテリーモジュール１０の幅Ｗ及びバッテリーモジュール１０の長さＬを獲得し得る。

例えば、モジュール情報獲得部１１０は、カバー１２の厚さＣ、本体ユニット１１の厚さＦ、バッテリーモジュール１０の高さＨ、バッテリーモジュール１０の幅Ｗ及びバッテリーモジュール１０の長さＬをバッテリーモジュール１０に関わる複数の数値情報として獲得するように構成され得る。

望ましくは、モジュール情報獲得部１１０は、バッテリーモジュール１０にエンドプレートが付着されていない状態で、バッテリーモジュール１０のカバー１２の厚さＣ、本体ユニット１１の厚さＦ、バッテリーモジュール１０の高さＨ、バッテリーモジュール１０の幅Ｗ及びバッテリーモジュール１０の長さＬに関わる複数の数値情報を獲得し得る。

プロセッサー１２０は、モジュール情報獲得部１１０から複数の数値情報を受信するように構成され得る。

具体的には、プロセッサー１２０とモジュール情報獲得部１１０とは、通信可能に接続され得る。これによって、プロセッサー１２０は、モジュール情報獲得部１１０からバッテリーモジュール１０に関わる複数の数値情報を受信できる。

プロセッサー１２０は、予め設定された学習モデル及び複数の数値情報に基づいて、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュール１０の変形度との対応関係を示す第１プロファイルＰ１及び力とバッテリーモジュール１０の応力との対応関係を示す第２プロファイルＰ２を生成するように構成され得る。

ここで、学習モデルは、基準モジュールに対して予め設定された複数の力に各々対応する変形度及び応力を推定するように学習され得る。そして、プロセッサー１２０は、バッテリーモジュール１０に関わる複数の数値情報を学習モデルに入力することで第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２を生成し得る。

第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２は、図４及び図５を各々参照して説明する。図４は、本発明の一実施例による第１プロファイルＰ１を例示した図である。図５は、本発明の一実施例による第２プロファイルＰ２を例示した図である。

図４を参照すると、第１プロファイルＰ１は、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力に対するバッテリーモジュール１０の変形度を示すプロファイルであり得る。即ち、第１プロファイルＰ１は、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュール１０の変形度との対応関係を示し得る。

図４の実施例において、バッテリーモジュール１０の内部で、２ｋＮ、４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力が各々加えられる場合、バッテリーモジュール１０の変形度は各々、１．３２ｍｍ、２．５４ｍｍ、３．６７ｍｍ、４．７０ｍｍ及び５．７８ｍｍであり得る。

例えば、バッテリーモジュール１０に含まれた一つ以上のバッテリーセルがスウェリング現象によって膨張すると、バッテリーセルのスウェリング圧力によってバッテリーモジュール１０の内壁に力が加えられ得る。即ち、第１プロファイルＰ１は、バッテリーセルのスウェリングによってバッテリーモジュール１０の内壁に加えられる力と、このような力によるバッテリーモジュール１０の変形度との対応関係を示し得る。

また、図５の実施例において、バッテリーモジュール１０の内部で、２ｋＮ、 ４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力が各々加えられる場合、バッテリーモジュール１０の応力は各々、４０．２ＭＰａ、８３．７ＭＰａ、１２８．６ＭＰａ、１６４．１ＭＰａ及び１８９．６ＭＰａであり得る。

例えば、バッテリーモジュール１０に含まれた一つ以上のバッテリーセルがスウェリング現象によって膨張すると、バッテリーセルのスウェリング圧力によってバッテリーモジュール１０の応力が増加し得る。即ち、第２プロファイルＰ２は、バッテリーセルのスウェリングによってバッテリーモジュール１０の内壁に加えられる力とバッテリーモジュール１０の応力との対応関係を示し得る。

プロセッサー１２０は、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２に基づいてバッテリーモジュール１０の変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルＰ３を生成するように構成され得る。

図４及び図５を参照すると、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２は両方ともバッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力に関連し得る。これによって、プロセッサー１２０は、第１プロファイルＰ１及び第２ プロファイルＰ２を用いて第３プロファイルＰ３を生成することができる。

第３プロファイルＰ３は、図６を参照して説明する。図６は、本発明の一実施例による第３プロファイルＰ３を例示した図である。

図６を参照すると、第３プロファイルＰ３は、バッテリーモジュール１０の応力と変形度との対応関係を示すプロファイルであり得る。

具体的には、図６の実施例において、バッテリーモジュール１０の応力が、４０．２ＭＰａ、８３．７ＭＰａ、１２８．６ＭＰａ、１６４．１ＭＰａ及び１８９．６ＭＰａである場合、バッテリーモジュール１０の変形度は各々、１．３２ｍｍ、２．５４ｍｍ、３．６７ｍｍ、４．７０ｍｍ及び５．７８ｍｍであり得る。

即ち、プロセッサー１２０は、学習モデルを用いて第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２を生成し、生成された第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２に基づいて第３プロファイルＰ３を生成し得る。

プロセッサー１２０は、第３プロファイルＰ３に基づいてバッテリーモジュール１０の応力によるバッテリーモジュール１０の変形度を推定するように構成され得る。

具体的には、プロセッサー１２０は、バッテリーモジュール１０に関わって生成された第３プロファイルＰ３に基づいて、任意の大きさの応力に対するバッテリーモジュール１０の変形度を推定し得る。

例えば、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００は、バッテリーモジュール１０の設計過程で用いられ得る。即ち、バッテリーモジュール１０の設計過程で、バッテリーモジュール１０の複数の数値情報がモジュール情報獲得部１１０によって獲得されると、プロセッサー１２０は、バッテリーモジュール１０に関わる第３プロファイルＰ３を生成し得る。即ち、設計中のバッテリーモジュール１０に対する応力と変形度との対応関係がプロセッサー１２０によって簡便かつ迅速に導出できる。これによって、バッテリーモジュール１０の設計過程でモジュール変形度推定装置１００によって生成された第３プロファイルＰ３が用いられることで、バッテリーモジュール１０の設計がより容易になる。

一方、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００のプロセッサー１２０は、本発明で行われる多様な制御ロジッグを実行するために、当業界に知られたＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ、特定用途向け集積回路）、他のチップセット、論理回路、レジスター、通信モデム、データ処理装置などを選択的に含み得る。また、制御ロジッグがソフトウェアとして具現されるとき、プロセッサー１２０は、プログラムモジュールの集合として具現され得る。この際、プログラムモジュールはメモリーに保存され、プロセッサー１２０によって実行され得る。メモリーは、プロセッサー１２０の内部または外部にあってもよく、公知の多様な手段でプロセッサー１２０と接続され得る。

また、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００は、保存部１３０をさらに含み得る。保存部１３０は、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００の各構成要素が動作及び機能を行うのに必要なデータやプログラムまたは動作及び機能が行われる過程で生成されるデータなどを保存し得る。保存部１３０は、データを記録、消去、更新及び読出可能な公知の情報保存手段であれば、その種類は特に制限されない。一例として、情報保存手段には、ＲＡＭ、フラッシュメモリー（登録商標）、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスターなどが挙げられる。また、保存部１３０は、プロセッサー１２０によって実行可能なプロセスが定義されたプログラムコードを保存し得る。

例えば、学習モデルのパラメーター及びプログラムコードなどの情報は、保存部１３０に保存され得る。そして、プロセッサー１２０は、バッテリーモジュール１０の変形度を推定する度に保存部１３０にアクセスして学習モデルに関わる情報を獲得し得る。

図７は、本発明の一実施例による学習モデルの例示的構成を示した図である。

図７を参照すると、学習モデルは、インプットレイヤーＬ０、第１レイヤーＬ１及び第２レイヤーＬ２を含み得る。

インプットレイヤーＬ０は、バッテリーモジュール１０の複数の数値情報が入力され得る。即ち、プロセッサー１２０がバッテリーモジュール１０の複数の数値情報を学習モデルに入力する場合、複数の数値情報は、学習モデルのインプットレイヤーＬ０に入力され得る。

図７の実施例において、バッテリーモジュール１０の複数の数値情報がカバー１２の厚さＣ、本体ユニット１１の厚さＦ、バッテリーモジュール１０の長さＬ、バッテリーモジュール１０の幅Ｗ及びバッテリーモジュール１０の高さＨの順に入力されているが、複数の数値情報の入力順序は、図７の実施例によって制限的に適用されることではないことに留意する。

第１レイヤーＬ１は、基準モジュールについて予め学習された結果に基づいて複数の数値情報に各々対応する第１加重値ａを付与するように構成され得る。

例えば、図７の実施例において、複数の数値情報には各々、第１加重値ａが付与され得る。このような第１加重値ａは、学習モデルが予め学習される過程で生成された加重値であって、インプットレイヤーＬ０から第１レイヤーＬ１に向かう全ての経路に第１加重値ａが付与され得る。

より具体的には、第１レイヤーＬ１は、複数の組合せ情報に各々対応する複数のノードを含み得る。

例えば、図７の実施例において、第１レイヤーＬ１は、第１ノードＮ１ａ、第２ノードＮ１ｂ、第３ノードＮ１ｃ、第４ノードＮ１ｄ及び第５ノードＮ１ｅを含み得る。望ましくは、インプットレイヤーＬ０に含まれたノードの個数、即ち、複数の数値情報の個数と、第１レイヤーＬ１に含まれた複数のノードの個数とが互いに同一であり得る。

そして、第１レイヤーＬ１は、複数のノード毎に複数の数値情報に各々対応する第１加重値ａが設定されるように構成され得る。

図７を参照すると、第１加重値ａは、複数の数値情報に各々付与され得る。そして、このような第１加重値ａは、第１レイヤーＬ１の複数のノードＮ１ａ～Ｎ１ｅ別に、複数の数値情報毎に各々設定され得る。例えば、第１レイヤーＬ１の複数のノードＮ１ａ～Ｎ１ｅ別に複数の数値情報毎に各々設定された第１加重値ａは、互いに相違し得る。

図８は、本発明の一実施例による学習モデルの例示的構成の一部を示した図である。具体的には、図８は、複数の数値情報のうちカバー１２の厚さＣとバッテリーモジュール１０の高さＨに適用される第１加重値ａを例示した図である。

図８を参照すると、カバー１２の厚さＣは、第１レイヤーＬ１の複数のノードＮ１ａ～Ｎ１ｅの各々に全部入力され得る。但し、カバー１２の厚さＣが第１レイヤーＬ１に入力される場合、第１レイヤーＬ１の複数のノードＮ１ａ～Ｎ１ｅに各々対応する第１加重値ａがカバー１２の厚さＣに付加され得る。

例えば、カバー１２の厚さＣが第１レイヤーＬ１の第１～第５ノードＮ１ａ～Ｎ１ｅに各々入力される場合、カバー１２の厚さＣには、ａ１～ａ５の加重値が各々付与され得る。ここで、ａ１～ａ５は各々、カバー１２の厚さＣ情報に関わって第１レイヤーＬ１の第１～第５ノードＮ１ａ～Ｎ１ｅの各々に対して予め設定された加重値であり得る。即ち、第１レイヤーＬ１の第１～第５ノードＮ１ａ～Ｎ１ｅに入力されるカバー１２の厚さＣは、付与されるａ１～ａ５の加重値によって互いに相違し得る。

また、例えば、バッテリーモジュール１０の高さＨが第１レイヤーＬ１の第１～第５ノードＮ１ａ～Ｎ１ｅに各々入力される場合、バッテリーモジュール１０の高さＨにはａ６～ａ１０の加重値が各々付与され得る。ここで、ａ６～ａ１０は各々、バッテリーモジュール１０の高さＨ情報に関わって第１～第５ノードの各々に対して予め設定された加重値であり得る。即ち、第１レイヤーＬ１の第１～第５ノードＮ１ａ～Ｎ１ｅに入力されるバッテリーモジュール１０の高さＨは、付与されるａ６～ａ１０の加重値によって互いに相違し得る。

また、第１レイヤーＬ１は、第１加重値ａが付与された複数の数値情報に基づいて複数の組合せ情報を生成するように構成され得る。

例えば、図７の実施例において、第１レイヤーＬ１の複数のノードＮ１ａ～Ｎ１ｅの各々で、対応する第１加重値ａが付与された複数の数値情報が互いに組み合わせられ得る。そして、このような組合せによって複数の組合せ情報が生成され得る。望ましくは、生成された複数の組合せ情報の個数は、インプットレイヤーＬ０に入力された複数の数値情報の個数と同一であり得る。

また、第２レイヤーＬ２は、予め学習された結果に基づいて第１レイヤーＬ１で生成された複数の組合せ情報に各々対応する第２加重値ｂを付与するように構成され得る。

例えば、図７の実施例において、複数の組合せ情報には各々第２加重値ｂが付与され得る。このような第２加重値ｂは、学習モデルが予め学習される過程で生成された加重値であって、第１レイヤーＬ１から第２レイヤーＬ２に向かう全ての経路に第２加重値ｂが付与され得る。

より具体的には、第２レイヤーＬ２は、複数の力に対応する複数の変形度及び複数の応力に各々対応する複数のノードを含み得る。

例えば、図７の実施例において、第２レイヤーＬ２は、１０個のノードＮ２ａ～Ｎ２ｊを含み得る。ここで、第２レイヤーＬ２の第１～第５ノードＮ２ａ～Ｎ２ｅは、バッテリーモジュール１０の変形度に関わるノードであり、第２レイヤーＬ２の第６～第１０ノードＮ２ｆ～Ｎ２ｊは、バッテリーモジュール１０の応力に関わるノードであり得る。

また、第２レイヤーＬ２は、複数のノードＮ２ａ～Ｎ２ｊ毎に複数の組合せ情報に各々対応する第２加重値ｂが設定されるように構成され得る。

図７を参照すると、第２加重値ｂは、複数の組合せ情報に各々付与され得る。そして、このような第２加重値ｂは、第２レイヤーＬ２の複数のノードＮ２ａ～Ｎ２ｊ別に複数の組合せ情報毎に各々設定され得る。例えば、第２レイヤーＬ２の複数のノードＮ２ａ～Ｎ２ｊ別に複数の組合せ情報毎に各々設定された第２加重値ｂは、互いに相違し得る。

第２レイヤーＬ２は、第２加重値ｂが付与された複数の組合せ情報に基づいて複数の力に各々対応するバッテリーモジュール１０に対する変形度及び応力を生成するように構成され得る。

より具体的には、図４及び図７を参照すると、第２レイヤーＬ２の第１～第５ノードＮ２ａ～Ｎ２ｅは各々、２ｋＮ、４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力に対する変形度に関連し得る。例えば、第２レイヤーＬ２の第１ノードＮ２ａは、２ｋＮの力に対する変形度を生成し、第２ノードＮ２ｂは、４ｋＮの力に対する変形度を生成し、第３ノードＮ２ｃは、６ｋＮの力に対する変形度を生成し得る。第４ノードＮ２ｄは、８ｋＮの力に対する変形度を生成し、第５ノードＮ２ｅは、１０ｋＮの力に対する変形度を生成し得る。

また、図５及び図７を参照すると、第２レイヤーＬ２の第６～第１０ノードＮ２ｆ～Ｎ２ｊは各々、２ｋＮ、４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力に対する応力に関連し得る。例えば、第２レイヤーＬ２の第６ノードＮ２ｆは、２ｋＮの力に対する応力を生成し、第７ノードＮ２ｇは、４ｋＮの力に対する応力を生成し、第８ノードＮ２ｈは、６ｋＮの力に対する応力を生成し得る。第９ノードＮ２ｉは、８ｋＮの力に対する応力を生成し、第１０ノードＮ２ｊは、１０ｋＮの力に対する応力を生成し得る。

プロセッサー１２０は、学習モデルから複数の力に各々対応するバッテリーモジュール１０に対する変形度を受信し、第１プロファイルＰ１を生成し、学習モデルから複数の力に対応するバッテリーモジュール１０に対する応力を受信して第２プロファイルＰ２を生成するように構成され得る。

前述した実施例のように、第２レイヤーＬ２の第１～第５ノードＮ２ａ～Ｎ２ｅは変形度に関連し、第６～第１０ノードＮ２ｆ～Ｎ２ｊは、応力に関連すると仮定する。プロセッサー１２０は、第２レイヤーＬ２の第１～第５ノードＮ２ａ～Ｎ２ｅから、２ｋＮ、４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力に対する変形度を受信し、図４の実施例による第１プロファイルＰ１を生成し得る。また、プロセッサー１２０は、第２レイヤーＬ２の第６～第１０ノードＮ２ｆ～Ｎ２ｊ）から、２ｋＮ、４ｋＮ、６ｋＮ、８ｋＮ及び１０ｋＮの力に対する応力を受信し、図５の実施例による第２プロファイルＰ２を生成し得る。

プロセッサー１２０は、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２に基づいて複数の力に各々対応するバッテリーモジュール１０に対する変形度及び応力をマッチングすることで、第３プロファイルＰ３を生成するように構成され得る。

図４～図６を参照すると、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２は、複数の力に関わる情報を共通的に含み得る。したがって、プロセッサー１２０は、複数の力を基準にして、バッテリーモジュール１０の変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルＰ３を生成することができる。

図１を参照すると、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００は、圧力情報獲得部１４０をさらに含み得る。

圧力情報獲得部１４０は、外部からターゲット圧力に関わる圧力情報を獲得するように構成され得る。

具体的には、圧力情報獲得部１４０は、通信モジュール及び／または入力モジュールを含み得る。圧力情報獲得部１４０は、有線及び／または無線通信によって外部からターゲット圧力に関わる圧力情報を受信し得る。圧力情報獲得部１４０は、入力モジュールから入力される情報を解釈し、ターゲット圧力に関わる圧力情報を獲得することも可能である。例えば、入力モジュールは、キーボード、マウス及びタッチスクリーンなどの多様な入力デバイスが適用できる。

プロセッサー１２０は、圧力情報獲得部１４０から圧力情報を受信するように構成され得る。

具体的には、プロセッサー１２０と圧力情報獲得部１４０とは、互いに通信可能に接続され得る。したがって、プロセッサー１２０は、圧力情報獲得部１４０からターゲット圧力に関わる圧力情報を受信し得る。

プロセッサー１２０は、第３プロファイルＰ３にターゲット圧力を入力することで、ターゲット圧力に対するバッテリーモジュール１０の変形度を推定するように構成され得る。

例えば、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００がバッテリーモジュール１０の設計過程で用いられる場合、プロセッサー１２０によって設計中であるバッテリーモジュール１０に対する第３プロファイルＰ３が生成され得る。そして、バッテリーセルのスウェリングによって加えられ得る最大圧力におけるバッテリーモジュール１０の変化量を推定するために、圧力情報獲得部１４０へ最大圧力に関わる圧力情報が入力され得る。即ち、圧力情報獲得部１４０に入力される最大圧力がターゲット圧力になり得る。プロセッサー１２０は、最大圧力に関わる圧力情報を受信し、第３プロファイルＰ３に基づいて最大圧力に対応するバッテリーモジュール１０の変形度を推定し得る。以後、プロセッサー１２０によって推定された変形度が許容可能な程度であれば、バッテリーモジュール１０は設計された内容に基づいて製作され、推定変形度が許容されない程度であれば、バッテリーモジュール１０に対する設計が修正され得る。

このように、本発明の一実施例によるモジュール変形度推定装置１００は、バッテリーモジュール１０の応力と変形度を迅速に推定できるため、バッテリーモジュール１０の設計過程で非常に有用に利用可能である。

また、バッテリーモジュール１０の製作前であるとしても、バッテリーモジュール１０の複数の数値情報のみが決定されると、第３プロファイルＰ３が生成されて応力と変形度との対応関係が導出可能であるため、バッテリーモジュール１０の設計がより容易になる。

なお、本発明によるモジュール変形度推定装置１００は、バッテリーパックに備えられ得る。即ち、本発明によるバッテリーパックは、上述したモジュール変形度推定装置１００及びバッテリーモジュール１０を含み得る。また、バッテリーパックは、電装品（リレー、ヒューズなど）及びケースなどをさらに含み得る。

例えば、バッテリーパックに含まれたモジュール変形度推定装置１００は、バッテリーパックに含まれた一つ以上のバッテリーモジュール１０の変形度を推定し得る。即ち、モジュール変形度推定装置１００は、各々のバッテリーモジュール１０に対するスウェリング圧力（内部から加えられる力）、応力及び変形度との対応関係に基づいて、スウェリング圧力によってバッテリーモジュール１０の破損有無を速かに診断できる。

図９は、本発明の他の実施例によるモジュール変形度の推定方法を概略的に示した図である。

望ましくは、モジュール変形度推定方法の各段階は、モジュール変形度推定装置１００によって行われ得る。

図９を参照すると、モジュール変形度の推定方法は、モジュール情報獲得段階Ｓ１００、第１プロファイル及び第２プロファイル生成段階Ｓ２００、第３プロファイル生成段階Ｓ３００及びモジュール変形度推定段階Ｓ４００を含み得る。

モジュール情報獲得段階Ｓ１００は、バッテリーモジュール１０に関わる複数の数値情報を獲得する段階であって、モジュール情報獲得部１１０によって行われ得る。

例えば、図２及び図３を参照すると、モジュール情報獲得部１１０は、カバー１２の厚さＣ、本体ユニット１１の厚さＦ、バッテリーモジュール１０の高さＨ、バッテリーモジュール１０の幅Ｗ及びバッテリーモジュール１０の長さＬを含む複数の数値情報を獲得し得る。

第１プロファイル及び第２プロファイル生成段階Ｓ２００は、予め設定された学習モデル及び複数の数値情報に基づいて、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュール１０の変形度との対応関係を示す第１プロファイルＰ１、及び力とバッテリーモジュール１０の応力との対応関係を示す第２プロファイルＰ２を生成する段階であって、プロセッサー１２０によって行われ得る。

例えば、図４の実施例において、プロセッサー１２０は、モジュール情報獲得部１１０が獲得した複数の数値情報及び予め設定された学習モデルに基づいて、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュール１０の変形度との対応関係を示す第１プロファイルＰ１を生成し得る。

また、図５の実施例において、プロセッサー１２０は、モジュール情報獲得部１１０が獲得した複数の数値情報及び予め設定された学習モデルに基づいて、バッテリーモジュール１０の内部から外部へ加えられる力とバッテリーモジュール１０の応力との対応関係を示す第２プロファイルＰ２を生成し得る。

第３プロファイル生成段階Ｓ３００は、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２に基づいてバッテリーモジュール１０の変形度と応力との対応関係を示す第３プロファイルＰ３を生成する段階であって、プロセッサー１２０によって行われ得る。

例えば、図６の実施例において、プロセッサー１２０は、第１プロファイルＰ１及び第２プロファイルＰ２に基づいて、バッテリーモジュール１０の応力と変形度との対応関係を示す第３プロファイルＰ３を生成し得る。

モジュール変形度推定段階Ｓ４００は、第３プロファイルＰ３に基づいて、バッテリーモジュール１０の応力によるバッテリーモジュール１０の変形度を推定する段階であって、プロセッサー１２０によって行われ得る。

具体的には、プロセッサー１２０は、第３プロファイルＰ３に基づいてバッテリーモジュール１０の応力と変形度との相関関係によって、バッテリーモジュール１０の設計適合度を判断し得る。

例えば、プロセッサー１２０は、第３プロファイルＰ３に基づいて、外部から入力されたターゲット圧力に対するバッテリーモジュール１０の変形度を推定し得る。即ち、プロセッサー１２０は、推定された変形度に基づいてバッテリーモジュール１０の設計適合度を判断し得る。

以上で説明した本発明の実施例は、必ずしも装置及び方法を通じて具現されることではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じて具現され得、このような具現は、本発明が属する技術分野における専門家であれば、前述した実施例の記載から容易に具現できるはずである。

以上、本発明を限定された実施例と図面によって説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。

また、上述の本発明は、本発明が属する技術分野における通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想から脱しない範囲内で多様な置換、変形及び変更が可能であるため、上述の実施例及び添付された図面によって限定されず、多様な変形が行われるように各実施例の全部または一部を選択的に組み合わせて構成可能である。

１０ バッテリーモジュール
１１ 本体ユニット
１２ カバー
１３ 収納空間
１００ モジュール変形度推定装置
１１０ モジュール情報獲得部
１２０ プロセッサー
１３０ 保存部
１４０ 圧力情報獲得部

Claims (11)

1. バッテリーモジュールに対する複数の数値情報を獲得するように構成されたモジュール情報獲得部と、
   前記モジュール情報獲得部から前記複数の数値情報を受信し、
   予め設定された学習モデルと前記複数の数値情報に基づいて、前記バッテリーモジュールの内部から外部へ加えられる力と前記バッテリーモジュールの変形度との対応関係を示す第１プロファイル及び前記力と前記バッテリーモジュールの応力との対応関係を示す第２プロファイルを生成し、
   前記第１プロファイル及び前記第２プロファイルに基づいて前記バッテリーモジュールの前記変形度と前記応力との対応関係を示す第３プロファイルを生成し、
   前記第３プロファイルに基づいて前記バッテリーモジュールの応力による前記バッテリーモジュールの変形度を推定するように構成されたプロセッサーと、を含む、モジュール変形度推定装置。
2. 前記バッテリーモジュールは、
   一面が開放されて一つ以上のバッテリーセルが収納されるように構成された本体ユニットと、前記開放された一面に結合可能に構成されたカバーと、を含むように構成され、
   前記モジュール情報獲得部は、
   前記カバーの厚さ、前記本体ユニットの厚さ、前記バッテリーモジュールの高さ、前記バッテリーモジュールの幅、及び前記バッテリーモジュールの長さを前記バッテリーモジュールに対する複数の数値情報として獲得するように構成された、請求項１に記載のモジュール変形度推定装置。
3. 前記学習モデルは、
   基準モジュールに対して予め設定された複数の力に各々対応する変形度及び応力を推定するように学習された、請求項１または２に記載のモジュール変形度推定装置。
4. 前記学習モデルは、
   前記基準モジュールに対して予め学習された結果に基づいて前記複数の数値情報に各々対応する第１加重値を付与し、前記第１加重値が付与された複数の数値情報に基づいて複数の組合せ情報を生成するように構成された第１レイヤーと、
   前記予め学習された結果に基づいて前記第１レイヤーで生成された複数の組合せ情報に各々対応する第２加重値を付与し、前記第２加重値が付与された複数の組合せ情報に基づいて前記複数の力に各々対応する前記バッテリーモジュールに対する変形度及び応力を生成するように構成された第２レイヤーと、を含むように構成された、請求項３に記載のモジュール変形度推定装置。
5. 前記第１レイヤーは、
   前記複数の組合せ情報に各々対応する複数のノードを含み、前記複数のノード毎に前記複数の数値情報に各々対応する前記第１加重値が設定されるように構成された、請求項４に記載のモジュール変形度推定装置。
6. 前記第２レイヤーは、
   前記複数の力に対応する複数の変形度及び複数の応力に各々対応する複数のノードを含み、前記複数のノード毎に前記複数の組合せ情報に各々対応する前記第２加重値が設定されるように構成された、請求項４または５に記載のモジュール変形度推定装置。
7. 前記プロセッサーは、
   前記学習モデルから前記複数の力に各々対応する前記バッテリーモジュールに対する変形度を受信して前記第１プロファイルを生成し、前記学習モデルから前記複数の力に対応する前記バッテリーモジュールに対する応力を受信して前記第２プロファイルを生成するように構成された、請求項３から６のいずれか一項に記載のモジュール変形度推定装置。
8. 前記プロセッサーは、
   前記第１プロファイル及び前記第２プロファイルに基づいて前記複数の力に各々対応する前記バッテリーモジュールに対する変形度及び応力をマッチングすることで前記第３プロファイルを生成するように構成された、請求項７に記載のモジュール変形度推定装置。
9. 外部からターゲット圧力に関わる圧力情報を獲得するように構成された圧力情報獲得部をさらに含み、
   前記プロセッサーは、
   前記圧力情報獲得部から前記圧力情報を受信し、前記第３プロファイルに前記ターゲット圧力を入力することで、前記ターゲット圧力に対する前記バッテリーモジュールの変形度を推定するように構成された、請求項１から８のいずれか一項に記載のモジュール変形度推定装置。
10. 請求項１から９のいずれか一項に記載のモジュール変形度推定装置を含む、バッテリーパック。
11. バッテリーモジュールに関わる複数の数値情報を獲得するモジュール情報獲得段階と、
    予め設定された学習モデル及び前記複数の数値情報に基づいて、前記バッテリーモジュールの内部から外部へ加えられる力と前記バッテリーモジュールの変形度との対応関係を示す第１プロファイル及び前記力と前記バッテリーモジュールの応力との対応関係を示す第２プロファイルを生成する第１プロファイル及び第２プロファイル生成段階と、
    前記第１プロファイル及び前記第２プロファイルに基づいて前記バッテリーモジュールの前記変形度と前記応力との対応関係を示す第３プロファイルを生成する第３プロファイル生成段階と、前記第３プロファイルに基づいて前記バッテリーモジュールの応力による前記バッテリーモジュールの変形度を推定するモジュール変形度推定段階と、を含む、モジュール変形度の推定方法。

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