JP5506814B2 - 再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法 - Google Patents

再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法 Download PDF

Info

Publication number
JP5506814B2
JP5506814B2 JP2011538948A JP2011538948A JP5506814B2 JP 5506814 B2 JP5506814 B2 JP 5506814B2 JP 2011538948 A JP2011538948 A JP 2011538948A JP 2011538948 A JP2011538948 A JP 2011538948A JP 5506814 B2 JP5506814 B2 JP 5506814B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
anode
battery
cathode
electrolyte phase
charge
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.)
Active
Application number
JP2011538948A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2012511225A (ja
Inventor
シュミット アレクサンダー
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of JP2012511225A publication Critical patent/JP2012511225A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5506814B2 publication Critical patent/JP5506814B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01MPROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/05Accumulators with non-aqueous electrolyte
    • H01M10/052Li-accumulators
    • H01M10/0525Rocking-chair batteries, i.e. batteries with lithium insertion or intercalation in both electrodes; Lithium-ion batteries
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01MPROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Description

本発明は、請求項1の上位概念に記載されている、殊に自動車用の再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法に関する。
一般的に蓄電池と称される、二次またはデュアル電気化学電池は、再充電を行える点に関して一次電気化学蓄電池とは異なる。
多くの技術用途においては、電池の外部から測定可能な量に基づき、殊に二次電池の充電状態ないし放電状態に関する情報を得ることが所望され、それどころか必要とされる。
二次電池の充電状態を検出および予測するために、通常の場合はモデルベースのアプローチが使用される。このモデルベースのアプローチは、線形の受動素子、例えばR素子、L素子、C素子を備えた電池ないしバッテリの電気的な特性を近似する、いわゆる等価回路モデルを含む。しかしながら一般的に該当することは、ステートオブチャージ(SOC)とも称される充電状態を直接的には測定できないことである。
従来技術によれば、SOCは一般的に、開放電圧、すなわち電池ないしバッテリの開放電圧の関数として求められる、および/または、電流積分から求められる、および/または、種々の状態量、例えば最後に求められたSOC、電池ないしバッテリの温度、電池ないしバッテリの開放電圧、電池ないしバッテリの電流強度などを考慮する組み合わせから求められる。
DE 198 31 723 A1からは、スタータを備えた車両において車両スタータバッテリとして設けられている蓄電池の充電状態を検出するための方法が公知である。この方法では、スタータの駆動中にバッテリ電圧の電圧降下を検出し、続けて充電状態値に対応付けることが行われている。
DE 199 13 627 A1には、可変のエネルギ源によって形成されたエネルギが所定の電流パルスおよびパルス休止期間に変換され、そのように変換された形態において蓄電池に供給されることによって、可変のエネルギ源を用いて充電される蓄電池において、蓄電池における電圧経過を電流パルスに対する応答として測定および評価するように充電状態を検出する、蓄電池の充電状態を検出するための方法が開示されている。
さらにDE 198 31 723 A1からは、車両スタータバッテリを車両動作の枠内で休止期間なしで使用する、車両スタータバッテリとして設けられている蓄電池の充電状態を検出するための方法が公知である。この方法では、有利にはバッテリの放電動作領域に関連する動作領域が存在する場合に、充電状態がモデル計算を基礎として算出され、このモデル計算においては、測定されたバッテリ電圧および算出されたバッテリ電圧がフィードバックによって補償調整される。基礎となるモデル計算は、バッテリのキャパシタンスCによって表される、バッテリの電荷Qとバッテリの開放電圧URとのほぼ線形の関係に基づいている。古典的な鉛蓄電池として実施されている車両スタータバッテリの自由な酸体積とプレート孔との酸密度補償調整の動力学がモデル計算において、バッテリのキャパシタンスCに直列に配置されているキャパシタンスCKと、このキャパシタンスCKに並列に設けられている抵抗RKとの両端に掛かる濃度過電圧UKを用いてシミュレートされる。さらにモデル計算は、バッテリのキャパシタンスCに直列に配置されている、バッテリの内部抵抗RIを含む。先ず、バッテリ電圧UBattおよびバッテリ電流IBattが測定される。バッテリ電流IBattは直接的にモデル計算に含まれる。測定されたバッテリ電圧UBattは評価されたバッテリ電圧UBatt’を用いて補償調整され、開放電圧値URを算出するために同様にモデル計算に含まれる。開放電圧UR、濃度過電圧UKならびに内部抵抗RIを評価するために、例えばカルマンフィルタの形態の観測器が使用される。モデル計算は放電動作領域において、測定されたバッテリ電圧UBattと評価されたバッテリ電圧UBatt'との間の誤差のフィードバックによって補償調整される。その他の動作領域においては、モデル計算の誤差のフィードバックが中断され、電流積分と、最後の放電動作領域の間に評価された最後の開放電圧とから開放電圧が算出される。続いて、SOCが式
Figure 0005506814
にしたがい検出される。ここでUR,minおよびUR,maxは、空のバッテリないし完全に充電されたバッテリに関してバッテリメーカが定めた酸濃度値での最小開放電圧ないし最大開放電圧を表す。
DE 101 39 049 A1からは車両バッテリの充電状態を検出するための別の方法が公知である。このために、先ず充電状態検出モードがアクティブにされ、続いて車両の少なくとも1つの電気機械の駆動制御によって所定の負荷電流が調整され、測定された搭載電源網電圧の電圧特性が導出される。さらには、車両のバッテリ温度に関する情報が提供され、最後に車両バッテリの充電状態が電圧特性、バッテリ温度および記憶されている特性マップを使用して求められる。
DE 103 01 823 A1からは蓄電池の充電状態を検出するための方法も同様に公知である。所定の放電終了時まで鉛蓄電池から取り出すことができる電荷を検出するために、鉛蓄電池の電気的な特性を算術的に表すモデル計算が使用される。モデル計算を用いることにより所定の放電電流において取り出すことができる電荷が算出され、その時点における動作量、すなわち鉛蓄電池のバッテリ電圧、バッテリ電流およびバッテリ温度からモデル計算のための状態量および/またはパラメータが求められる。
上述の方法の欠点は、SOC、電池温度および電流強度のパラメータの複雑な依存性によって、僅かパラメータを用いることでしか、SOCを検出するための単純な構造が得られないことである。したがって、モデル計算は狭い動作領域でしか有効でない。したがって、考えられるあらゆる動作状態をカバーするためには、複数のモデル計算ないしパラメータ可変のモデル計算が使用されなければならない。これによって、パラメータが大きく変化した場合には、モデル計算の基礎となるアルゴリズムが不安定になるおそれがある。
さらには、電流積分の測定技術的な実現は一般的にエラーを伴うことが多く、これによってSOCの予測ないし検出において大きな偏差が生じる虞がある。さらには、バッテリ容量と取り出された電力との依存性は考慮されない。
さらには、その都度のSOCを予測するために上述の方法が予定されており、またその方法が十分に適している蓄電池は、今日までは例えば車両スタータバッテリとして使用されている鉛蓄電池である。この鉛蓄電池は確かに、殊に自動車における短時間の用途に必要とされるような要求、例えば大きい放電電流、簡単な構造、また製造コストの低さを満たすものであるが、そのエネルギ密度に関しては著しい欠点を有する。
起電力が鉛蓄電池の場合のように電極材料の化学的変換によって形成されるのではなく、イオンの移動によって形成されるインターカレーション電池(intercalation cell)は遙かに高いエネルギ密度を有する。
一般的に、インターカレーションの際には、入り込み過程の間にその構造の結合が実質的に変化することなく、分子、イオンまたは原子が結合して入り込む。殊に無機化学においては、インターカレーションは層結晶の結晶格子面間への原子、イオンまたは小分子の入り込みを表す。
インターカレーション電池では、充電過程の間に正に帯電されたイオンがカソードから結晶格子面間の電解質を通過してアノードへと移動し、その一方で充電電流は電子を外部の電流回路を介して供給する。イオンはアノードの材料と共にいわゆるインターカレーション錯体を形成する。放電の際にはイオンが電解質を通りカソードの金属酸化物へと再び移動し、電子は外部の電流回路を介してカソードへと流れることができる。
インターカレーション電池に関する公知の例は、リチウムイオン蓄電池ならびにその発展形態、例えばリチウムポリマー蓄電池、リチウムチタネート蓄電池、SCiB(Super Charge Ion Battery)、リチウムマンガン蓄電池またはリチウム鉄リン酸塩蓄電池である。
インターカレーション電池では、充電状態ないしSOCの検出が従来の鉛蓄電池の場合よりも実質的に困難となっている。何故ならば、インターカレーションが、基礎とすることができるシミュレーションモデルに決定的な影響を及ぼす空間分布を形成するからである。
公知のリチウムイオンインターカレーション電池01の概略的な構造が図1に示されている。省略して電池01とも称するリチウムイオンインターカレーション電池01は、実質的に、活性粒子02によって形成される多孔性のカソード11ないし正の電極11と、活性粒子04によって形成される多孔性のアノード12ないし負の電極12と、それらの電極11,12間に配置されているセパレータ13とから構成されている。電極11,12の粒子02,04間に残存する空間は電解質10とバインダ材料および充填材料02a,04aとによって充填されている。
インターカレーション電池にも使用できる、SOCを検出するための代替的なアプローチは、電池内での基礎となる物理的および/または化学的な作用を用いるモデリングである。この関係において、電気化学的なシミュレーションモデルについて言及する。M. DOYLE,T. FUELLER,J. NEWMAN,"Modeling of galvanostatic Charge and discharge of the lithium/polymer/insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 140 (1993),1526-1533頁およびT. FUELLER,M. DOYLE,J. NEWMAN,"Simulation and optimization of the dual lithium ion insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 141 (1994),1-10頁からは、図1にその概略的な構造が示されている、デュアルないし二次リチウムイオンインターカレーション電池01における物理的な作用および化学的な作用をシミュレートする電気化学的なシミュレーションモデルが公知である。省略して電池01とも称するリチウムイオンインターカレーション電池01は、実質的に、活性粒子02によって形成される多孔性のカソード11ないし正の電極11と、活性粒子04によって形成される多孔性のアノード12ないし負の電極12と、それらの電極11,12間に配置されているセパレータ13とから構成されている。電極11,12の活性粒子02,04間に残存する空間は電解質相とも称される電解質10とバインダ材料および充填材料02a,04aとによって充填されている。
この電気化学的なシミュレーションモデルにより、以下の物理的な作用および化学的な作用を算出ないし考慮することができる:
−電極11,12内ないし電極11,12の粒子02,04間のリチウムイオンLi+の拡散、
−電解質相におけるリチウムイオンLi+の拡散、
−電解質相における電位に関するオームの法則、
−電極11,12の活性電極材料02,04における電位に関するオームの法則、
−電解質相10における電流バランス、ならびに、
−活性粒子と電解質との間の境界層を通過する電荷に関するバトラー・ボルマー反応速度(Butler-Volmer-Reaktionskinetik)。
これらのシミュレーションモデルは、図1において直線の尺度09によって概略的に示されている電池断面にわたる状態量の局所的な変化を考慮するか、電池断面にわたる状態量の局所的な変化が一緒に算出されるので、シミュレーションモデルはいわゆる分散型システムのクラスに属する。ここで尺度09の各区分点は、分散型システムにおける部分微分方程式に関する離散点をシンボリックに表している。これにより相応の計算の手間を伴う高次のモデル次数が生じる。オリジナルのFortranコード(J. NEWMAN,"Fortran programs for the Simulation of electrochemical Systems",http://www.cchem.berkeley.edu/Jsngrp/fortran.html (1998))においては、200個の空間的な離散点が使用される。したがって6つの物理方程式を考慮すると、各時間ステップに関して解く必要がある1200の方程式が生じる。
計算技術的な観点から、シミュレーションモデルでは、図1においては矢印06ないし07によって概略的に示されている、供給または搬送される電流が入力量であり、電圧計08によって概略的に示されている電池電圧は観測可能な出力量である。電池電圧は、電池01の左端05における活性電極材料04の電位を差し引いた、電池01の右端03における活性電極材料02の電位から明らかになる。SOCは電極02,04の活性粒子もしくは活性電極材料02,04におけるリチウムイオンLi+の拡散を基礎とした濃度から物理的に明らかになり、また電池電圧08から逆算される。
分散型システムを形成する電気化学的なシミュレーションモデルの利点は、電池特性を正確に再現できること、電力に依存するキャパシタンスを考慮できること、また、活性電極材料におけるリチウムイオン濃度からSOCを物理的に算出できることである。
分散型システムを形成する電気化学的なシミュレーションモデルの欠点は、パラメータの数が多いこと(50を超えるパラメータ)、計算の手間が膨大であることからリアルタイム能力が妨げられること、また、好ましくない数値的な調整を行わねばならないことである。さらには、電流、電圧および温度しか測定できない実際の用途においては、分散型の電気化学的なシミュレーションモデルを基礎とする過程を観測できない。
S. SANTHANAGOPALAN,R. E. WHITE,"Online estimation of the State of charge of a lithium ion cell",Journal of Power Sources 161 (2006),1346-1355頁からは、単一粒子モデルと称されるシステムが公知であり、このシステムは上述の分散型システムとは異なり、電極に関する物理化学的な特性の平均値を形成し、電解質相およびセパレータにおける過程の影響を無視する。電極に関する平均値形成は、分散型システムでは多数の空間的な離散点において観測される物理化学的な特性がアノードおよびカソードそれぞれにわたり平均値形成されることによって行われる。電界質相におけるリチウムイオンの影響を無視することによって、電解質相およびセパレータにおける過程の影響も無視される。
より正確には、単一粒子モデルでは各多孔性の電極が簡略化されて、電界質相に浸入した球状の単一の粒子とみなされ、粒子の表面がそれぞれの多孔性の電極の表面にスケーリングされる。さらには、単一粒子モデルにおいては電界質相における濃度変化および電位変化が考慮されない。さらには、全てのパラメータが一定に維持され、熱的な影響が無視される。アノードおよびカソードにおけるリチウム濃度が、それぞれの球状の粒子の表面におけるリチウムイオン濃度および球状の粒子内の平均濃度に基づき検出される。バトラー・ボルマー反応速度は、アノードを形成する球状の粒子の表面およびカソードを形成する球状の粒子の表面のそれぞれに適用される。
したがって、分散型システムを基礎として、この分散型システムによって形成されるシミュレーションモデルは実質的に以下のような電気化学的な作用に縮小される:
−電極を形成する2つの球状の粒子とそれらの粒子を包囲する電界質相との間の境界層を通り抜ける電荷に関するバトラー・ボルマー反応速度、
−それぞれ1つの球状の粒子によって形成される電極、もしくはそのようなものと仮定される電極におけるリチウムイオンの拡散。
均一とみなされ、また電極粒子と称することもできる2つの電極におけるリチウムイオンの濃度からもSOCは物理的に明らかになる。単一粒子モデルはいわゆる集中定数システム(Lumped Parameter System)であり、その核となる特性は局所的に分散するシステム状態の平均値を形成することである。それにより得られる利点は、空間的な離散が省略され、時間ステップ毎に8つの方程式だけを解けばよいことであり、これによって単一粒子モデルはリアルタイム能力を有する。すなわち原理的には、作動している、もしくは使用されているインターカレーション電池のSOCの予測に適している。
単一粒子モデルの欠点は、±3Cまでの充電電流ないし放電電流まででしか、出力電圧が分散型システムを形成するシミュレーションモデルと一致しないことである。比較的大きい電流では、単一粒子モデルが10mVよりも遙かに大きく偏差する。これによって5%を超えるSOCの著しいエラーが生じる。
発明の概要
本発明は、アノードと、カソードと、セパレータと、アノード、カソードおよびセパレータが浸されている電解質相とを備えた再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態ないしSOCを検出するための冒頭で述べたような方法を基礎とし、この方法では、充電状態がインターカレーション電池において測定された測定量に基づき電気化学的なシミュレーションモデルを用いて逆算され、このシミュレーションモデルでは、物理化学的な特性、例えばインターカレーションの際にアノードおよびカソードに入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度が簡略化されて、アノードおよびカソードにそれぞれ均一に分布したものとして見なされ、またシミュレーションモデルにおいてはアノードおよびカソードそれぞれに関してバトラー・ボルマー反応速度が算出される。本発明によれば、バトラー・ボルマー反応速度がアノード側において、アノードの電界質相における電位成分について拡張される。
従来技術に対する本願発明の利点は、殊に、分散型システムの場合のような高い精度が、集中定数システムの場合と同様に僅かなパラメータしか用いない、簡単かつリアルタイム能力のあるアルゴリズムにおいて達成されることから明らかになる。
バトラー・ボルマー反応速度をアノード側において、アノードの電界質相における電位成分について拡張するために、有利には、インターカレーションの際にアノードに入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度が電界質相に伝達され、これによって電位成分が近似的に算出されることによって、アノードの電界質相における電位成分が算定される。
本発明の代替的な実施形態によれば、バトラー・ボルマー反応速度のアノード側の拡張のために、アノードの電界質相における電位成分が有利には、電池の充電電流ないし放電電流と、電界質相の平均伝導率と、アノード、セパレータおよびカソードの積層体によって形成されるアノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さとに基づき算定される。
本発明によれば、電池の負荷電流および端子電圧を測定することによって、電池温度、電池電圧および電池の充電電流ないし放電電流の仕様内の全ての動作点に関する、二次インターカレーション電池の充電状態のモデルベースの予測が実現される。
アノードの電界質相における電位成分について拡張されたバトラー・ボルマー反応速度の過電位ηs,aは、有利には、電池の充電電流ないし放電電流Iでの固体相における電圧降下Φs,aと、インターカレーションの際にアノードの活性粒子に入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度cs,aに依存するアノードの開放電圧Ua(cs,a)と、アノードの表面におけるフィルム抵抗による電位降下ΦSEIと、電界質相の平均伝導率k、電池の充電電流ないし放電電流Iならびにアノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLに依存するアノードの電界質相における、電圧降下に相当する電位成分Φ2(k,I,L)とを用いて、
ηs,a=Φs,a−Ua(cs,a)−Φ2(k,I,L)−ΦSEI
にしたがい算出される。
本発明による方法の有利な実施形態では、アノードの電界質相における電位成分Φ2(k,I,L)が、電界質相の平均伝導率kと、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLと、時間tに依存する電池の充電電流ないし放電電流I(t)とを用いて、
Φ2=k-1・L・I(t)
にしたがい算出され、電界質相の平均伝導率kが電池の充電電流ないし放電電流I(t)に基づき算定される。
前述の有利な実施形態のヴァリエーションに択一的なヴァリエーションでは、アノードの電界質相における電位成分Φ2(k,I,L)が、電界質相の平均伝導率kと、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLと、時間tに依存する電池の充電電流ないし放電電流I(t)とを用いて、
Φ2=k-1・L・I(t)
にしたがい算出され、電界質相の平均伝導率kが電池の充電電流ないし放電電流I(t)の平均値に基づき算定される。
有利には、電界質相の平均伝導率kは経験的な重みwを用いて重み付けされる。電界質相の平均伝導率は経験的な重みwと一緒に集中パラメータ(Lumping Parameter)を形成する。
充電状態はシミュレーションモデルを用いて、有利には測定量、電池温度、電池電圧および電池の充電電流ないし放電電流に基づき逆算される。
本発明の殊に有利な実施形態においては、アノードおよびカソードに関するバトラー・ボルマー反応速度の算出時に、アノードおよびカソードはそれぞれ簡略化されて、実際の二次インターカレーション電池のアノードないしカソードの表面に相当する球状表面を有する球状の粒子とみなされ、またアノードおよびカソードのそれぞれの内部では、物理化学的な特性は均一に分布しているとみなされる。
アノードおよびカソードにおける物理化学的な特性は、有利には、アノードおよびカソードにおいてそれぞれ最後に算出された物理化学的な特性に基づき、またアノードおよびカソードの表面における物理化学的な特性に基づき算出される。
本発明の別の殊に有利な実施形態では、アノードおよびカソードにおいてそれぞれ均一に分布しているとみなされる物理化学的な特性が少なくとも、インターカレーションの際にアノードおよびカソードにそれぞれ入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度を含む。
殊に有利には、二次インターカレーション電池がリチウムイオンインターカレーション電池である。
本発明の実施例を図面に基づき説明する。
二次ないしデュアルインターカレーション電池の概略的な構造を示す。 本発明による方法の用途の概略図を示す。 本発明による方法が基礎とする電気化学的なシミュレーションモデルの概略図を示す。
発明を実施するための形態
有利にはリチウムイオン蓄電池として実施されている、二次インターカレーション電池20の充電状態ないしSOCを検出するための方法は有利には、図2に概略的に示されているように、インターカレーション電池20のSOCが、電気化学的なシミュレーションモデル21を用いて、時点tにインターカレーション電池20において測定された測定量である電池温度T(t)、電池電圧U(t)および電池の充電電流ないし放電電流I(t)に基づき逆算されることによって実施される。有利には、電池の測定された充電電流ないし放電電流I(t)がシミュレーションモデル21の入力量として使用され、シミュレーションモデルの出力量である電池温度Tm(t)および電池電圧Um(t)がインターカレーション電池20の測定量である電池温度T(t)および電池電圧U(t)と比較される。
比較により明らかになる観測エラーe(t)のフィードバック増幅率22をルーエンバーガーまたはカルマンにしたがい決定することができる。SOCは測定量である電池の充電電流ないし放電電流I(t)、電池温度T(t)および電池電圧U(t)から再構成される。開始SOCを状態観測器23、例えばカルマンフィルタによって求めることができる。
図2に概略的に示した用途例においては、有利には時点tと同時に、もしくはほぼ同時にSOCを予測するために、シミュレーションモデル21は、多くの計算を要するパラメータ特性フィールドを使用しなくて済むアルゴリズムを基礎としなければならない。例えば、電気自動車またはハイブリッド自動車のような二次インターカレーション電池を装備している自動車における用途に関しては、二次インターカレーション電池のSOCを検出するための方法に関して設けられており、またその種のアルゴリズムによって形成されるシミュレーションモデルは、電力および温度に依存するインターカレーション電池のキャパシタンスをマッピングしなければならず、例えばM. DOYLE,T. FUELLER,J. NEWMAN "Modelung of galvanostatic charge and discharge of the lithium/polymer/insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 140 (1993),1526-1533頁およびT. FUELLER,M. DOYLE,J. NEWMAN,"Simulation and optimization of the dual lithium ion insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 141 (1994),1-10頁から公知である、分散型システムを形成するシミュレーションモデルと同等の等級を有していなければならず、制御技術的な意味において観測可能でなければならず、またリアルタイム能力があるようにするためには、その都度高々約10個のパラメータおよびシステム状態を含むことしか許されない。
このことは、アノードと、カソードと、セパレータと、アノード、カソードおよびセパレータが浸されている電解質相とを備えた二次インターカレーション電池のSOCを検出するための本発明による方法によって保証される。この方法では、充電状態がインターカレーション電池において測定された測定量に基づき電気化学的なシミュレーションモデル21を用いて逆算され、このシミュレーションモデル21では、物理化学的な特性、例えばインターカレーションの際にアノードおよびカソードに入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの拡散を基礎とした濃度が簡略化されて、アノードおよびカソードにおいてそれぞれ均一に分布したものとして見なされ、またシミュレーションモデル21においてはアノードおよびカソードそれぞれに関してバトラー・ボルマー反応速度が算出される。均一に分布しているとみなす措置は、シミュレーションモデル21が僅かなパラメータしか含まず、その結果、基礎とするアルゴリズムはリアルタイム能力があることを保証する。例えば、リアルタイム能力が欠如しているといった欠点を甘受する必要なく分散型システムの精度を維持するために、さらには、バトラー・ボルマー反応速度がアノード側において、アノードの電解質相における電位成分について拡張される。
有利には、本発明による方法が基礎とするシミュレーションモデル21は、S. SANTHANAGOPALAN,R. E. WHITE "Online estimation of the State of Charge of a lithium ion cell",Journal of Power Sources 161 (2006),1346-1355頁から公知である、リアルタイム能力のある単一粒子モデルを基礎としており、この単一粒子モデルにおいてはバトラー・ボルマー反応速度が本発明にしたがいアノード側においてアノードの電解質相における電位成分について拡張されている。この拡張は有利には、電池の充電電流ないし放電電流I、電解質相の平均導電率kおよびアノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLに基づき、アノードの電解質相における電位成分Φ2の算定によって行われる。
S. SANTHANAGOPALAN,R. E. WHITE "Online estimation of the State of Charge of a lithium ion cell",Journal of Power Sources 161 (2006),1346-1355頁の記載とは異なり、例えば、M. DOYLE,T. FUELLER,J. NEWMAN "Modeling of galvanostatic Charge and discharge of the lithium/polymer/insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 140 (1993),1526-1533頁およびT. FUELLER,M. DOYLE,J. NEWMAN,"Simulation and optimization of the dual lithium ion insertion cell",Journal of the Electrochemical Society 141 (1994),1-10頁から公知である分散型システムの精度が3Cを超える充電電流においても放電電流においても達成される。これに対して、計算時間およびパラメータの数は、例えば単一粒子モデルのような集中定数システムのレベルにとどまる。
電気化学的なシミュレーションモデル21は図3においてその実質的な構成要素で表されている。このシミュレーションモデル21は、アノード35に関するバトラー・ボルマー反応速度31と、カソード36に関するバトラー・ボルマー反応速度32と、アノード35に均一に分布しているとみなされる、インターカレーションの際にアノード35に入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度の簡略化された算出33と、カソード36に均一に分布しているとみなされる、インターカレーションの際にカソード36に入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度の簡略化された計算34とを含む。さらには、オーム出力から対流および/または放射によって周囲に放出される熱流30を考慮することができる。バトラー・ボルマー反応速度31はアノード側において、アノード35の電解質相における電位成分の算定37について拡張される。充電電流ないし放電電流Iは入力量を形成し、電池電圧Uおよび電池温度TならびにSOCはシミュレーションモデル21の出力量を形成する。
アノードの電解質相における電位成分Φ2についてのバトラー・ボルマー反応速度のアノード側の拡張は、有利には、電池の充電電流ないし放電電流Iでの固体相、すなわちアノードの活性粒子における電圧降下Φs,aと、インターカレーションの際にアノードの活性粒子に入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度cs,aに依存するアノードの開放電圧Ua(cs,a)と、アノードの表面におけるフィルム抵抗による電位降下ΦSEIと、電解質相の平均導電率kと、電池の充電電流ないし放電電流Iならびにアノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLに依存するアノードの電解質相における、電圧降下に相当する電位成分Φ2(k,I,L)とを用いて、アノードないし負の電極のバトラー・ボルマー反応速度における過電位ηs,aが、
ηs,a=Φs,a−Ua(cs,a)−Φ2(k,I,L)−ΦSEI
になるように行われる。
本発明によって、電流が急激に変化した後のアノードの左端におけるほぼ静的な値が評価される。このことは、カソードの右端における電位成分Φ2が0であり、これによってカソードにおける反応速度が電位成分Φ2による影響を受けないことから可能である。
アノードの電解質相における電位成分Φ2(k,I,L)を、電解質相の平均伝導率kと、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLと、時間tに依存する電池の充電電流ないし放電電流I(t)とを用いて
Φ2=w・k-1・L・I(t)
にしたがい算出することができ、電解質相の平均伝導率kは電池の充電電流ないし放電電流I(t)を用いて算定され、有利には経験的な重みを用いて重み付けされる。電解質相の平均伝導率は経験的な重みwと一緒に集中定数を形成する。
殊に有利には、w=0.7の重みwが選択され、アノードの電解質相における電位成分Φ2(k,I,L)として
Φ2=0.7・k-1・L・I(t)
が得られる。
電界質相の平均伝導率kを分散型モデルのパラメータセットから得ることができる。インターカレーションの際にアノードの活性粒子に入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度cs,aを、V. SUBRAMANIAN, V. DIWAKAR, D. TAPRIYAL "Efficient macro-micro scale coupled modeling of batteries", Journal of The Electrochemical Society 152 (2005), A2002-A2008から公知である4次の多項式を介して算出することができる。
項はそれぞれバトラー・ボルマー反応速度のアノード部分に適用され、分散型システムにおけるアノードの電界質相において電位成分Φ2(k,I,L)の算出に必要とされる、2つの部分微分方程式、すなわち、インターカレーションの際にアノードに入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの拡散に関する微分方程式と、電界質における電位に関する微分方程式との数値解に置換される。
重要なことに、バトラー・ボルマー反応速度をカソード側においても同様に、カソードの電界質相における電位成分について拡張できることを言及しておく。しかしながら、アノードの電界質相における電位成分がSOCの予測に及ぼす影響は、カソードの電界質相における電位成分の影響よりも遥かに大きいので、カソードの電界質相における電位成分はアルゴリズムの簡略化のために有利には考慮されないままである。同様に重要であることは、本発明が基礎とする着想は、同等の内部構造の他の電池化学に拡張できることを言及しておく。

Claims (12)

  1. アノードと、カソードと、セパレータと、前記アノード、前記カソードおよび前記セパレータが浸されている電解質相とを備えた二次インターカレーション電池の充電状態を検出する方法であって、
    前記充電状態が、前記インターカレーション電池において測定された測定量に基づき、電気化学的なシミュレーションモデルを用いて逆算され、
    前記シミュレーションモデルでは、前記アノードおよび前記カソードにおける物理化学的な特性が簡略化されて、前記アノードおよび前記カソードにおいてそれぞれ均一に分布したものとして見なされ、かつ、
    前記シミュレーションモデルでは、前記アノードおよび前記カソードそれぞれに関してバトラー・ボルマー反応速度が算出され、
    前記バトラー・ボルマー反応速度はアノード側において、前記アノードの電界質相における電位成分(Φ 2 )について拡張される、二次インターカレーション電池の充電状態を検出する方法において、
    前記バトラー・ボルマー反応速度をアノード側において拡張するために、電池の充電電流ないし放電電流(I(t))と、前記電解質相の平均導電率(k)と、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さ(L)とに基づき、前記アノードの電解質相における電位成分(Φ 2 )を算定することを特徴とする、二次インターカレーション電池の充電状態を検出する方法。
  2. 前記バトラー・ボルマー反応速度をアノード側において、前記アノードの電界質相における電位成分(Φ2)について拡張するために、前記電解質相におけるイオンの濃度を算定し、これにより前記電位成分(Φ2)を近似的に算出することによって、前記アノードの電解質相における電位成分(Φ2)を算定する、請求項1記載の方法。
  3. 電池の充電電流ないし放電電流Iでの固体相における電圧降下Φs,aと、インターカレーションの際に前記アノードに入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度cs,aに依存する前記アノードの開放電圧Ua(cs,a)と、前記アノードの表面におけるフィルム抵抗による電位降下ΦSEIと、前記電界質相の平均伝導率k、電池の充電電流ないし放電電流Iならびにアノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLに依存する前記アノードの電界質相における電位成分Φ2(k,I,L)とを用いて、前記アノードの電界質相における電位成分(Φ2)について拡張された前記バトラー・ボルマー反応速度の過電位ηs,aを、
    ηs,a=Φs,a−Ua(cs,a)−Φ2(k,I,L)−ΦSEI
    にしたがい算出する、請求項記載の方法。
  4. 前記電界質相の平均伝導率kと、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLと、時間tに依存する電池の充電電流ないし放電電流I(t)とを用いて、前記アノードの電界質相における電位成分Φ2(k,I,L)を
    Φ2=k-1・L・I(t)
    にしたがい算出する、ただし、前記電界質相の平均伝導率kを電池の充電電流ないし放電電流I(t)および端子電圧に基づき算定する、請求項記載の方法。
  5. 前記電界質相の平均伝導率kと、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さLと、時間tに依存する電池の充電電流ないし放電電流I(t)とを用いて、前記アノードの電界質相における電位成分Φ2(k,I,L)を
    Φ2=k-1・L・I(t)
    にしたがい算出する、ただし、前記電界質相の平均伝導率kを電池の充電電流ないし放電電流I(t)の平均値に基づき算定する、請求項記載の方法。
  6. 前記電解質相の平均伝導率kを重みwを用いて重み付けする、請求項からまでのいずれか1項記載の方法。
  7. 測定量としての電池温度と、電池電圧と、電池の充電電流ないし放電電流とに基づき前記充電状態を逆算する、請求項1からまでのいずれか1項記載の方法。
  8. 前記バトラー・ボルマー反応速度の算出時に、前記アノードおよび前記カソードをそれぞれ簡略化して球状の粒子とみなし、該球状の粒子の表面を実際の二次インターカレーション電池のアノードないしカソードの表面にスケーリングし、該表面においてはそれぞれ物理化学的な特性が均一に分布しているとみなす、請求項1からまでのいずれか1項記載の方法。
  9. 前記アノードおよび前記カソードにおける前記物理化学的な特性を、前記アノードおよび前記カソードにおいてそれぞれ最後に算出された物理化学的な特性に基づき、および、前記アノードおよび前記カソードの活性材料(02,04)の表面における物理化学的な特性に基づき算出する、請求項記載の方法。
  10. 前記アノードおよび前記カソードそれぞれにおいて均一に分布しているとみなされる物理化学的な特性は、少なくとも、インターカレーションの際に前記アノードおよび前記カソードにそれぞれ入り込んだ原子および/または分子および/またはイオンの濃度を含む、請求項1からまでのいずれか1項記載の方法。
  11. 二次インターカレーション電池はリチウムイオンインターカレーション電池である、請求項1から10までのいずれか1項記載の方法。
  12. アノードと、カソードと、セパレータと、前記アノード、前記カソードおよび前記セパレータが浸されている電解質相とを備えた二次インターカレーション電池の充電状態を検出する装置であって、
    前記装置は、前記インターカレーション電池において測定された測定量に基づき前記充電状態を逆算する、電気化学的なシミュレーションモデルを有し、
    前記シミュレーションモデルでは、前記アノードおよび前記カソードにおける物理化学的な特性が簡略化されて、前記アノードおよび前記カソードにおいてそれぞれ均一に分布したものとして見なされ、かつ、
    前記シミュレーションモデルでは、前記アノードおよび前記カソードそれぞれに関してバトラー・ボルマー反応速度が算出され、
    前記バトラー・ボルマー反応速度はアノード側において、前記アノードの電界質相における電位成分(Φ 2 )について拡張される、二次インターカレーション電池の充電状態を検出する装置において、
    前記バトラー・ボルマー反応速度をアノード側において拡張するために、電池の充電電流ないし放電電流(I(t))と、前記電解質相の平均導電率(k)と、アノード・セパレータ・カソードのサンドウィッチ構造の厚さ(L)とに基づき、前記アノードの電解質相における電位成分(Φ 2 )を算定することを特徴とする、二次インターカレーション電池の充電状態を検出する装置。
JP2011538948A 2008-12-04 2009-11-24 再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法 Active JP5506814B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102008044353.0 2008-12-04
DE102008044353 2008-12-04
DE102009000782.2 2009-02-11
DE102009000782A DE102009000782A1 (de) 2008-12-04 2009-02-11 Verfahren zur Bestimmung des Ladezustands einer sekundären Interkalationszelle einer wiedereaufladbaren Batterie
PCT/EP2009/065685 WO2010063607A1 (de) 2008-12-04 2009-11-24 Verfahren zur bestimmung des ladezustands einer sekundären interkalationszelle einer wiederaufladbaren batterie

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012511225A JP2012511225A (ja) 2012-05-17
JP5506814B2 true JP5506814B2 (ja) 2014-05-28

Family

ID=42145732

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011538948A Active JP5506814B2 (ja) 2008-12-04 2009-11-24 再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20110288797A1 (ja)
EP (1) EP2374181B1 (ja)
JP (1) JP5506814B2 (ja)
CN (1) CN102239597B (ja)
DE (1) DE102009000782A1 (ja)
WO (1) WO2010063607A1 (ja)

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8467984B2 (en) * 2009-09-30 2013-06-18 Battelle Energy Alliance, Llc Systems, methods and computer readable media for estimating capacity loss in rechargeable electrochemical cells
US8346495B2 (en) * 2010-04-22 2013-01-01 Battelle Energy Alliance, Llc Systems, methods and computer-readable media to model kinetic performance of rechargeable electrochemical devices
US8521497B2 (en) 2010-06-03 2013-08-27 Battelle Energy Alliance, Llc Systems, methods and computer-readable media for modeling cell performance fade of rechargeable electrochemical devices
DE102010038646A1 (de) * 2010-07-29 2012-02-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Anordnung zum Abschätzen der Leistungsfähigkeit mindestens einer Batterieeinheit einer wiederaufladbaren Batterie
US9625532B2 (en) 2011-10-10 2017-04-18 Battelle Energy Alliance, Llc Method, system, and computer-readable medium for determining performance characteristics of an object undergoing one or more arbitrary aging conditions
EP3136118B1 (en) * 2012-06-13 2018-01-31 LG Chem, Ltd. Apparatus and method for estimating voltage of secondary battery including blended cathode material
JP6148498B2 (ja) * 2013-02-28 2017-06-14 積水化学工業株式会社 電池モデル構築方法及び蓄電池劣化推定装置
US9377512B2 (en) * 2013-05-08 2016-06-28 GM Global Technology Operations LLC Battery state estimator combining electrochemical solid-state concentration model with empirical equivalent-circuit model
US10288691B2 (en) * 2014-06-05 2019-05-14 Ford Global Technologies, Llc Method and system for estimating battery model parameters to update battery models used for controls
CN104849675B (zh) * 2015-06-17 2018-03-27 哈尔滨工业大学 锂离子电池电化学和热耦合模型的获取方法
US10324138B2 (en) * 2015-11-16 2019-06-18 Massachusettes Institute Of Technology Computing system for identification of solid-solid interphase products
US10224579B2 (en) 2015-12-31 2019-03-05 Robert Bosch Gmbh Evaluating capacity fade in dual insertion batteries using potential and temperature measurements
CN105677979A (zh) * 2016-01-07 2016-06-15 北京北交新能科技有限公司 基于Butler-Volmer方程的钛酸锂电池改进模型
US10263447B2 (en) 2016-01-29 2019-04-16 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management system
US10243385B2 (en) 2016-01-29 2019-03-26 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management system
US10686321B2 (en) 2016-01-29 2020-06-16 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management
US9960625B2 (en) 2016-03-31 2018-05-01 Robert Bosch Gmbh Battery management system with multiple observers
WO2017179175A1 (ja) * 2016-04-14 2017-10-19 富士通株式会社 推定装置、推定プログラムおよび充電制御装置
US10447046B2 (en) 2016-09-22 2019-10-15 Robert Bosch Gmbh Secondary battery management system with remote parameter estimation
CN106446480B (zh) * 2016-12-06 2019-03-29 上海动力储能电池系统工程技术有限公司 锂离子电池电极材料开路电势曲线的拟合方法
KR20190046410A (ko) 2017-10-26 2019-05-07 삼성전자주식회사 배터리 상태를 측정하는 방법 및 장치
CN109033614B (zh) * 2018-07-23 2022-11-29 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 基于电极反应预测阀冷系统均压电极垢层厚度的方法
US11740290B2 (en) 2020-01-14 2023-08-29 Battelle Energy Alliance, Llc Energy storage cell qualification and related systems, methods, and devices
CN111653321A (zh) * 2020-06-17 2020-09-11 上海汽车集团股份有限公司 燃料电池催化剂活性的计算装置、计算方法及电子设备
CN112182890A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 哈尔滨工业大学(威海) 面向低温应用的锂离子电池电化学模型
CN114547543A (zh) * 2022-03-15 2022-05-27 北京理工大学 一种圆形截面流道的电势分布计算方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5606242A (en) * 1994-10-04 1997-02-25 Duracell, Inc. Smart battery algorithm for reporting battery parameters to an external device
DE19831723A1 (de) 1998-07-15 2000-01-20 Porsche Ag Verfahren zur Ladezustanderkennung einer Fahrzeugbatterie
DE19913627A1 (de) 1999-03-25 2000-10-26 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zum Laden eines Akkumulators sowie Verfahren zum Überprüfen des Ladezustands eines Akkumulators
JP3894026B2 (ja) * 2001-05-18 2007-03-14 株式会社デンソー 燃料電池内部の水分測定方法
DE10139049A1 (de) 2001-08-08 2003-02-20 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des Ladezustands einer Fahrzeugbatterie
JP3714321B2 (ja) * 2002-11-25 2005-11-09 日産自動車株式会社 二次電池の充電率推定装置
DE10301823A1 (de) 2003-01-20 2004-07-29 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln der aus einem Energiespeicher entnehmbaren Ladung
US7401304B2 (en) * 2004-01-28 2008-07-15 Gradient Design Automation Inc. Method and apparatus for thermal modeling and analysis of semiconductor chip designs
JP4802945B2 (ja) * 2006-08-31 2011-10-26 トヨタ自動車株式会社 二次電池の制御システムおよびそれを搭載したハイブリッド車両
CN101212071B (zh) * 2006-12-31 2011-07-06 比亚迪股份有限公司 一种动力电池荷电状态估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE102009000782A1 (de) 2010-06-10
CN102239597B (zh) 2014-03-05
EP2374181B1 (de) 2016-10-12
JP2012511225A (ja) 2012-05-17
CN102239597A (zh) 2011-11-09
EP2374181A1 (de) 2011-10-12
US20110288797A1 (en) 2011-11-24
WO2010063607A1 (de) 2010-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5506814B2 (ja) 再充電可能なバッテリの二次インターカレーション電池の充電状態を検出するための方法
Li et al. Electrochemical model-based state estimation for lithium-ion batteries with adaptive unscented Kalman filter
Chen et al. A new state-of-health estimation method for lithium-ion batteries through the intrinsic relationship between ohmic internal resistance and capacity
Merla et al. An easy-to-parameterise physics-informed battery model and its application towards lithium-ion battery cell design, diagnosis, and degradation
Schmidt et al. Model-based distinction and quantification of capacity loss and rate capability fade in Li-ion batteries
Smith Electrochemical control of lithium-ion batteries [applications of control]
CN103502829B (zh) 用于电化学存储系统热管理的优化方法
US10288691B2 (en) Method and system for estimating battery model parameters to update battery models used for controls
Kemper et al. Simplification of pseudo two dimensional battery model using dynamic profile of lithium concentration
Leng et al. A practical framework of electrical based online state-of-charge estimation of lithium ion batteries
US20130311115A1 (en) Battery System and Method with Parameter Estimator
CN105319508B (zh) 用于电池荷电状态估计的方法和系统
US20160023566A1 (en) Reduced order electrochemical battery model for vehicle control
Wijewardana et al. Dynamic battery cell model and state of charge estimation
CN109716152A (zh) 用于估计电池的电压的方法和装置
KR101282687B1 (ko) 차량용 배터리 상태 예측 방법
Liu et al. A new state‐of‐charge estimation method for electric vehicle lithium‐ion batteries based on multiple input parameter fitting model
KR20180057266A (ko) 배터리 상태 추정 방법 및 장치
US20160023569A1 (en) Battery power capability estimation based on reduced order electrochemical models
Thele et al. Hybrid modeling of lead–acid batteries in frequency and time domain
US20170259689A1 (en) Battery State of Charge Estimation Based on Reduced Order Electrochemical Models
Wang et al. New SOC estimation method under multi-temperature conditions based on parametric-estimation OCV
Kim et al. Numerical analysis of accelerated degradation in large lithium-ion batteries
Lyu et al. State of charge estimation based on a thermal coupling simplified first-principles model for lithium-ion batteries
US7489107B2 (en) Optimal battery charging for damage mitigation

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130125

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20130422

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20130430

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130719

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: 20140217

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140318

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5506814

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

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

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