JP6398139B2 - インターカレーション段階の変化を検出することによって、電気化学的エネルギーデバイスをモニタリング／管理するための方法 - Google Patents

Description

本出願は、一般的に、エネルギー貯蔵および／または電力系統をモニタリングおよび／または管理するための技法に関する。本出願はまた、そのような技術に関連する構成要素、デバイス、システム、および方法に関する。

スマートグリッド、ハイブリッド（プラグインハイブリッドを含む）およびプラグイン電気自動車（ｘＥＶ）の技術の急速な発展によって、充電式電池が最も優れた電気化学的エネルギー源として浮上している。電気化学的エネルギーは、エネルギー変換およびエネルギー貯蔵の電気化学的方法に関係しているエネルギー工学の分野である。電気化学的エネルギー変換デバイス（たとえば、燃料電池）は、化学エネルギーを燃料（たとえば、水素）から酸化剤との化学反応を通じて変換することによって電気を生成する。多くの専門家が、燃料電池のような電気化学的変換デバイスが、最終的には、最も使用される電気化学的エネルギーデバイスとして充電式電池に取って代わると考えているが、電気化学的変換デバイスは現在、経済的可能性がなく、今後数十年間はそうであると思われる。電気化学的エネルギー変換デバイスとは異なり、電気化学的エネルギー貯蔵デバイス（たとえば、充電式電池およびスーパーキャパシタ）は燃料供給を必要とせず、しかし電気を供給するために定期的に再充電しなければならない。スーパーキャパシタ（別名、ウルトラキャパシタ）は、充電式電池よりも必要な充電時間が相当に短いが、充電式電池は、はるかに多くのエネルギーを貯蔵および供給し、したがって、今日使用されている中では最も優れた電気化学的エネルギーデバイスである。

スマートグリッドおよびＥＶシステムは一般的に、電気化学的エネルギーシステムの動作状態をモニタリングおよび制御するために様々なセンサを利用する管理システムを含む。たとえば、異なる電池セル、電池モジュール、および電池パックレベルにおいて複数の充電式電池に接続されている電流、電圧および温度センサから受信されるセンサ情報を処理するために、従来の電池管理システム（ＢＭＳ）が利用されることが多い。センサデータは、（限定ではないが）充電状態（ＳＯＣ）、充放電可能電力（ＳＯＰ）、健康状態（ＳＯＨ）、容量、インピーダンス、構造的完全性（電極のクラッキングおよび層間剥離）、セルパッケージングおよびシーリング、端子電圧、温度、圧力および歪みのような項目によって表される電池システムの状態を判定するために処理される。センサデータを処理して適切な作業を開始することによって、ＢＭＳは（たとえば、凝縮したエネルギーが制御不能に解放されることを防止するために電池セルを接続切断することによって）電池の寿命を延ばしてその安全性を保証するために電池の動作状態を制御するだけでなく、スマートグリッドおよびｘＥＶ内のエネルギー管理モジュールのためにＳＯＣおよびＳＯＨを正確に推定することも可能にする。

従来のＢＭＳ手法は、携帯電子機器における従来の使用のための許容可能なＳＯＸ情報を提供してきたが、今日のスマートグリッドおよびｘＥＶシステムのためのより正確で信頼性のあるＢＭＳ手法に対する需要が増大している。たとえば、ＢＭＳが、劣化または故障を回避するために真に安全な動作限界内でパックを制御および利用することができるように、正確なＳＯＸ情報はＥＶシステムにおいて非常に重要である。これらの動作限界は、環境条件、使用年数、および使用状況に応じて決まる。これによって、ｘＥＶの運転者が、再充電および／または点検までに車両がどれだけより長く電気モードで動作するかを知ることも可能になり得る。ｘＥＶシステムにおいてＳＯＣ情報を求めるための現行の方法は、電圧および電流測定に依拠し、電圧測定値は一定の中間充電レベルにおいて「フラット」（すなわち、相対的に変化しない）であり得る。加えて、電圧とＳＯＣとの間の相互関係は、セル使用年数とともに変化し得る。これらの要因によって、ＳＯＣ推定が不正確になる可能性がある。同様に、従来のＢＭＳシステムは一般的に、容量低下を推定し、異常な温度、電流および電圧の変化を検出することによって、電池のＳＯＨを求める。この手法は、電池の寿命の終わり近くでは（すなわち、電池の故障を検出することによって）有用な情報を提供することができるが、これは一般的に、前もって故障を予測し、劣化を防止し、またはセル経年劣化を追跡するには有用ではない。その上、充電式電池はますます困難な環境において使用されるようになっており、より大きい電力およびエネルギー密度を提供することが必要とされており、より長い耐用年数を有することが期待されているため、従来のＢＭＳ方法論を使用して信頼性があり正確なＳＯＸ情報を生成することがさらにより困難になっている。

それゆえ、明らかに、デバイスの充電サイクル全体の間に正確なＳＯＣ情報を提供することが可能で、デバイスの動作寿命全体を通じて正確なＳＯＰおよびＳＯＨ情報を提供することが可能な改善された方法論を採用する改善された電気化学的エネルギーデバイス管理システムが必要とされている。改善されたＳＯＸ情報を提供するための１つの方法は、荷電または中性種の輸送、電流伝導、流体流、熱伝達、電極表面における化学反応（寄生反応を含む）、ガス発生、物質収支および相転移、ならびに関連付けられる運動量伝達によるイオン種の多孔質電極へのインターカレーションのような電池内現象をモニタリングすることによるものである。たとえば、Ｌｉイオン充電式電池または何らかのスーパーキャパシタのような、エネルギーを貯蔵するのにインターカレーション化合物（ゲスト種）を利用する電気化学的エネルギーデバイスにおいて、電極材料は一般的に、充電および放電事象（動作）中に結晶構造「段階」変化を受ける。これらの結晶構造「段階」変化は、電極材料がそれぞれ、充電中にイオンを受け入れ、または放電中にイオンを失う（引き離す）ときに膨張または収縮するために発生する。インターカレーション段階遷移点は、充電／放電状態に関連して電極材料内で発生する、再現できる検出可能な事象であり、電極材料内の現在の（すなわち、その時点の）イオン濃度レベルを求めるのに使用することができる。たとえば、特定のグラファイト電極は、図１７に示すように、段階１（完全充電）〜段階５（完全放電）に及ぶ、充電サイクルにわたる５つの個別の結晶構造変化を受ける。

インターカレーション段階変化現象は、電気化学的エネルギー貯蔵デバイスのＳＯＸをモニタリングするために高度に有用な情報を提供することができるが、インターカレーション段階遷移点は、作動時間の間の（すなわち、通常の動作状態の間の）電圧、電流および温度測定のような従来の方法によって直接測定することはできず、既存の方法論は、実験室場面にのみ適している高価な機器を必要とする。たとえば、現在、インターカレーション段階の識別は、主に、低速スキャンサイクリックボルタンメトリ（ＳＳＣＶ）によって実施され、定電位断続滴定（ＰＩＴＴ）および電気化学的インピーダンス分光法（ＥＩＳ）も、インターカレーション段階に相関付けられる電池の動電位挙動を研究するために実行される。ＥＩＳは、インターカレーション段階情報を使用した電池ＳＯＨ推定のための従来の手法を提供するが、「健康な」状態における詳細な事前の較正を必要とし、また、電池が電気化学的平衡にあることも必要とし、それゆえ、作動時のモニタリングには適していない。サイクリング下での電池電極の構造および表面化学変化を追跡調査するために、Ｘ線回折法およびフーリエ変換赤外線（ＦＴＩＲ）分光法が使用され、充電式リチウム電池内の電極として使用される材料の構造特性評価のために、ラマン分光法および原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ）も使用される。モデル検証のためのセル内状態の研究室レベルの特性評価のための他の手法は、石英視界窓を有する特別に設計されたセルにおける中性子ラジオグラフィおよび光学顕微鏡法を含んでいる。しかしながら、これらの方法論のいずれも、たとえば、ｘＥＶに給電するのに利用される充電式電池のＳＯＣおよびＳＯＨのモニタリングのように、実験室場面外でフルタイムの商業的用途に使用するためには実現可能でない。

電気化学的エネルギー貯蔵デバイス内の電極材料のインターカレーション段階遷移点を検出するための、低コストの信頼性のあるシステムおよび方法が必要とされている。特に、そのようなインターカレーション段階遷移点を測定および記録することによって、ＥＶに給電するのに利用される充電式電池のような電気化学的エネルギー貯蔵デバイスのＳＯＸ（たとえば、ＳＯＣおよびＳＯＨ）を正確に判定するための実際的な管理システムおよび管理方法が必要とされている。

本発明は、ゲスト種（たとえば、リチウムイオン）が、個別のインターカレーション段階変化事象を発生させるように、充電／放電サイクル中に電極材料の間を移動する、リチウムイオン電池のような電気化学的エネルギーデバイス（ＥＥＤ）を動作させる（すなわち、モニタリングおよび／または管理する）ための方法に関する。方法は、動作パラメータ変化（たとえば、充電／放電動作中のＥＥＤの動作状態と関連付けられる微細な歪みおよび／または温度変化）を正確に測定し、測定パラメータデータを含む光信号を制御回路に送信するために、光学センサ（たとえば、ファイバブラッググレーティングセンサ、エタロンセンサ、またはファブリペローセンサ）を利用する。制御回路は、光信号を電気データ信号に変換する適切な検出器と、測定パラメータデータを分析して現在のインターカレーション段階変化事象を識別し、その後、識別された現在のインターカレーション段階変化事象を使用してシステム管理（たとえば、充電／放電制御）信号および／または有用な動作状態情報（たとえば、充電状態（ＳＯＣ）、健康状態（ＳＯＨ）、または充放電可能電力（ＳＯＰ）情報）を生成するプロセッサとを利用する。光学センサ、光ファイバおよび高感度電子回路を利用して、充電／放電サイクリング中に電池が膨張または収縮するときに発生する温度変化または歪み変化のような動作パラメータを測定することによって、本発明は、電池充電／放電サイクルを管理および最適化し、従来の方法を使用して可能であるよりも大幅に正確であるＳＯＣ情報を判定および表示するために、たとえば、ハイブリッドおよび電気自動車内で利用することができるインターカレーション段階変化を検出するための低コストの方法を提供する。加えて、インターカレーション段階のタイミングおよび継続時間を分析することによって、本発明は、従来の方法を使用して達成可能であるよりも大幅に正確である動作状態およびシステム管理情報を生成することを促進する。

本発明の開示される実施形態によれば、方法は、ＥＥＤからの機械的歪みパラメータおよび温度パラメータのうちの一方または両方を測定するために配置される１つまたは複数の光学センサを利用し、光学センサ（複数の場合もあり）によって測定される歪みおよび／または温度データは、光信号を使用して１つまたは複数の光ファイバに沿って制御回路に送信される。インターカレーション段階変化事象は歪みまたは温度測定値のいずれかを使用して検出可能であるが、現在好ましい実施形態において、歪みおよび温度パラメータの両方は少なくとも２つの光学センサを使用して測定され、温度測定値は、歪み測定値からの補償データおよび／または独立したインターカレーション段階変化事象検出データのうちの１つまたは複数を提供する。一実施形態において、歪み（第１の）光学センサおよび温度（第２の）光学センサの両方が、共有される光ファイバ上に配置される（すなわち、それによって、測定歪みおよび温度パラメータデータの両方を含む光信号が、既知の技法を使用して共有されるファイバ上で制御回路プロセッサに送信されて、システムコストが最小限に抑えられる）。

本発明の代替的な実施形態によれば、方法は、外部位置（たとえば、ＥＥＤのセル壁の外部表面に光ファイバを取り付けることによって）または内部位置（たとえば、光ファイバにＥＥＤのセル壁を貫通させることによって）のいずれかから動作パラメータを測定することを含む。特定の一実施形態において、電気化学的エネルギーデバイスのセル壁の外部表面に動作可能に付着されている単一の光ファイバに２つの光学センサが配置され、それによって、光学センサは、それぞれ、セル壁からの機械的歪み、および、セル壁におけるＥＥＤの外部温度を測定するように構成される。別の特定の実施形態において、ＥＥＤのセル壁を貫通する光ファイバに２つの光学センサが配置され、それによって、光学センサは、それぞれ、内部表面（たとえば、セル壁の内側表面）または電極材料プレートからの機械的歪み、および、セル壁におけるＥＥＤの内部温度を測定するように構成される。また別の実施形態において、外部および内部センサの両方が、外部および内部歪み／温度パラメータの両方を測定するのに利用される。

特定の実施形態によれば、光ファイバ上で送信される光信号を受信する分析器が、ピコメートル以下の波長シフトを解決して光信号を電気パラメータデータ信号に変換することが可能である線形可変フィルタを含む。そのような線形可変フィルタを使用することによって、インターカレーション段階変化と関連付けられる微細なパラメータ変化の正確な検出および測定が促進される。

本発明の一実施形態によれば、現在のインターカレーション段階変化が、以前に測定された歪み／温度値に基づいて推定される「モデルベースの」歪み／温度値を生成するモデルベースの推定プロセス、および、推定歪み／温度値を現在の（最近の）歪み／温度測定値と比較して現在のインターカレーション段階変化を検出する検出／追跡プロセスを使用して検出される。その後、モデルベースの推定プロセスが、推定歪み／温度値と現在の歪み／温度値との間の差を計算し、インターカレーション段階遷移点履歴を生成／更新し、当該履歴は、その後、動作状態情報（たとえば、充電状態（ＳＯＣ）情報および健康状態（ＳＯＨ）情報）、または充電／放電制御情報のいずれかを求めるのに使用される。一実施形態において、モデルベースの推定プロセスは、ＥＥＤ（たとえば、リチウムイオン電池）を、負荷電流（入力）に影響され、推定歪みおよび温度値（出力）によって応答する動的システムとして効率的にモデル化する。モデルは、時刻ｔ＝０における初期歪みおよび温度によって開始され、後続の時刻にわたって、「現在の」（最近の）測定歪みおよび温度データを、以前の歪みおよび温度値と比較し、その後、出力において観測されないＳＯＣのような電池内状態を推定して歪みおよび温度のフィルタリングされた更新推定値を提供するために、その差をフィードバックする。代替的な実施形態において、負荷電流測定値は、モデル計算によって使用される場合もあるし、使用されない場合もある。一実施形態において、インターカレーション段階遷移点履歴は、ＳＯＨ値を生成するために分析される。別の実施形態において、モデルベースの推定プロセスは、インターカレーション段階の各々に対応する単一のモデルまたはモデルの集合に基づく。

図１（Ａ）は、本発明の一般化された実施形態によるモニタリングおよび管理システムを示す簡略化されたブロック図である。 図１（Ｂ）は、本発明の一般化された実施形態によるモニタリングおよび管理システムを示す簡略化されたブロック図である。 図１（Ｃ）は、本発明の一般化された実施形態によるモニタリングおよび管理システムを示す簡略化されたブロック図である。 図２は、電池のモニタリングおよび管理システムのブロック図である。 図３は、電源検知および管理システムに使用されるファイバブラッググレーティング（ＦＢＧ）センサの反射スペクトルを示す図である。 図４は、単一モードファイバケーブルに配備されているＦＢＧセンサの波長スペクトルの理想化されたシフトを示す図である。 図５は、マルチモード光ファイバケーブルに配備されているＦＢＧセンサの波長スペクトルのシフトを示す図である。 図６は、図５のＦＢＧセンサの波長スペクトル変調エンベロープのシフトを示す図である。 図７は、ファイバセンサ出力信号のスペクトル変化を検出するのに使用される分析器の部分を示すブロック図である。 図８は、非ピクセル型感光検出器を使用する分析器の部分を示すブロック図である。 図９（Ａ）は、本発明の一実施形態による、検出されたインターカレーション段階変化を使用して動作状態情報および制御情報を生成するためのプロセッサを示すブロック図である。 図９（Ｂ）は、本発明の一実施形態による、検出されたインターカレーション段階変化を使用して動作状態情報および制御情報を生成するためのプロセスを示す流れ図である。 図１０は、歪みに誘発される寄与および温度に誘発される寄与（情報）を含むＦＯ出力信号を示す２パート図である。 図１１は、異なる充電／放電サイクルの歪みに誘発される波長変化を示す図である。 図１２は、異なる充電／放電サイクルの温度に誘発される波長変化を示す図である。 図１３は、種々の充電率における異なる様々な充電サイクルについて取得されるＳＯＣに対する歪み信号を示す図である。 図１４は、Ｃ／２５充電サイクルについて取得されるＳＯＣに対する歪みに誘発される波長シフトと電圧データとを比較した図である。 図１５は、Ｃ／２５充電サイクルについて測定された電圧データの導関数と比較した、Ｃ／５充電サイクルについての歪みに誘発される波長シフトデータの導関数を示す図である。 図１６は、時間に対するＬｉイオン電池の温度変化を示す図である。 図１７は、Ｌｉイオン電池における様々なインターカレーション段階を示す簡略化された図である。

充電状態（ＳＯＣ）および／または健康状態（ＳＯＨ）を判定するためにセル外性能パラメータに依拠する電池管理システムによって、経年劣化による電池充電状態の不確実性および電池の劣化を管理するための保守的な過大設計がもたらされる。このように電池の保守的な過大設計に依拠することが、電気自動車および送電網貯蔵装置のようなクリーンな技術の幅広い採用に影響を及ぼす。電池の保守的な過大設計は、一部には、外部パラメータからだけでは電池状態を完全に理解することができないために生じる。この状況は、内部パラメータを測定することが困難である他のタイプのエネルギー貯蔵デバイスおよび／または発電システムにも当てはまる。

本発明は、リチウムイオン（Ｌｉイオン）充電式電池のような、ゲスト種を利用する電気化学的エネルギー貯蔵デバイス内のＳＯＣおよびＳＯＨ情報を求める光学ベースのスマートなモニタリングおよび管理システムを特に参照して、下記に説明される。本明細書において開示されるモニタリングおよび管理システムは、包括的なリアルタイムの性能管理を可能にし、そのような電気化学的エネルギー貯蔵デバイスを利用する電力および／またはエネルギーシステムの過大設計を低減する。本明細書において開示されるモニタリングおよび管理システムは、電極材料およびゲスト種を封入するセル壁の外側表面から取られるエネルギー貯蔵／電力システム外パラメータを検出するための外部光ファイバセンサ、セル壁内部からのエネルギー貯蔵／電力システム内パラメータを検出するための内部センサ、または、外部パラメータおよび内部パラメータの両方を提供する外部センサと内部センサとの組み合わせのいずれかを利用する。センサからの出力は、最近のインターカレーション段階を判定することによって充電状態（ＳＯＣ）情報を求め、インターカレーション段階開始時および継続時間内の変動を検出することによって、エネルギー貯蔵システムの健康状態（ＳＯＨ）および使用可能な残りエネルギーのような予測を行うために、スマートアルゴリズムによって使用される。本明細書において開示される装置は、電気化学的エネルギー貯蔵デバイス（たとえば、充電式電池および電池パックならびにスーパーキャパシタ）を特に参照して説明されるが、本手法は、燃料電池スタック、タービンベースの電力システムのような他の電気化学的エネルギーデバイス、ならびに、本明細書に記載されているようにインターカレーション材料を利用する他のタイプのエネルギー貯蔵および発電デバイスおよびシステムにも適用可能である。

図１（Ａ）の上側部分を参照すると、開示される実施形態において、プロセッサ１４４によって生成されるＳＯＣおよびＳＯＨ情報が、電子ディスプレイ１５０を介してオペレータに提供される。代替的な実施形態において、ＳＯＣおよびＳＯＨ情報は、外部歪み／温度パラメータ、内部歪み／温度パラメータ、または外部歪みパラメータと内部歪みパラメータとの組み合わせを使用して生成される。たとえば、プロセッサ１４４は、内部および／もしくは外部パラメータをコンパイル、分析、トレンディングおよび／もしくは要約することができ、かつ／または、エネルギー貯蔵／電力システムの状態の予測および／もしくは推定のような、内部および／もしくは外部パラメータに基づく他のプロセスを実行することができる。これらのプロセスの結果および／またはエネルギー貯蔵／電力システムのモニタリングから導出される他の情報は、グラフィックもしくはテキストまたは任意の簡便な形態でエネルギー貯蔵／電力システムのオペレータに表示することができ、かつ／またはデータベース内への記憶および／もしくはさらなる分析のために別のコンピュータ・システムに提供されてもよいレポートにおいて提供することができる。代替的な実施形態において、プロセッサ１４４は、本明細書に記載されているプロセスと一致するプログラミング命令を実行するように構成されているマイクロプロセッサ、または、既知の技法を使用して本明細書に記載されているプロセスを実施するように構成されている、プログラム可能論理デバイス（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ）または特定用途向け集積回路のうちの１つを使用して実装される。この文脈において、「プロセッサ」は、測定データからのインターカレーション段階の抽出および視覚化を可能にするスマートディスプレイさえも含んでもよい非常に一般的な用語において理解されるべきである。

図１（Ａ）は、本発明の例示的な実施形態による簡略化されたシステム１００を示す。システム１００は、一般的に、電気化学的エネルギーデバイス（ＥＥＤ）１１０と、少なくとも１つの光ファイバ１２０と、光学センサ１３０−１および１３０−２と、制御回路１４０と、任意選択のディスプレイ１５０とを含む。

本発明の一態様によれば、ＥＥＤ１１０は、陽極電極材料層１１１−１と、陰極電極材料層１１１−２と、セパレータ層１１１−３と、ゲスト種１１２と、外殻（セル壁）１１４内に含まれている電解液１１３とを含むタイプのものである。簡潔にするために、１つのみの電極「対」（すなわち、１つの陽極層１１１−１および１つの陰極層１１１−２）が図１（Ａ）には示されている。ＥＥＤ１１０は、ゲスト種１１２が、電解液１１３によって介在する膜を通じて陽極電極材料層１１１−１と陰極電極材料層１１１−２との間を移動することを特徴とし、それによって、充電および放電事象（動作）中に、陽極層１１１−１および陰極層１１１−２によって形成される電極材料「スタック」において結晶構造「インターカレーション段階」変化が引き起こされる。これらの結晶構造「段階」変化は、電極材料スタックがそれぞれ、（たとえば、充電中に陽極層１１１−１によって）ゲスト種（イオン）１１２を受け入れ、または（たとえば、放電中に陽極層１１１−１によって）ゲスト種（イオン）１１２を失う（引き離す）ときに膨張または収縮するために発生する。

本発明の特定の実施形態において、ＥＥＤ１１０は、電極材料層１１１−１および１１１−２がスタックに形成され、グラファイトを含み、ゲスト種１１２がリチウムイオンを含み、電解液１１３が有機溶媒中のＬｉＰＦ_６塩を含むリチウムイオン（Ｌｉイオン）充電式電池である。Ｌｉイオン電池は過去数年において多くの関心を得ており、現時点では、Ｎｉ−Ｃｄ、ＮＩ−ＭＨおよび他の一般的なバッテリケミストリと比較して、特に高い放電率および並外れて高い容量のような、大きな利点を提供するため、現在最も使用されている電気化学的エネルギー貯蔵デバイスである。Ｌｉイオン電池がサイクルされているとき、陽極と陰極との間に印加される電圧によって、Ｌｉイオン１１２が移動するようになる。この電圧は通常、Ｌｉイオンが最初に陽極材料スタック１１１−１内にインターカレートされるように印加される。インターカレーションとは、各電極材料スタックの結晶構造内にＬｉイオンが可逆的に含まれることである。電極材料は、エネルギー最小化に追従することによって調整される一定の結晶構造を有するため、Ｌｉイオンのインターカレーションは電極材料スタックの層間間隔を変化させる（通常は増大させる）。層間間隔が増大することによって、陽極電極層１１１−１および陰極電極層１１１−２によって形成される電極スタックの厚さが小さくではあるが測定可能に増大することになる。Ｌｉイオン電池は通常、陰極および陽極材料のいくつかのスタック層から構成されるため、サイクル中に電池全体ではその厚さが大幅に増大する。この現象は電極呼吸として知られている。Ｌｉイオンパウチセルの特定の例において電極スタックの成長がセルケース（壁）１１４の側方膨張に転換される。下記に記載するように、セル壁の厚さの漸進的変化を検出し、それらの変化を記憶されているデータに相関付けることによって、本発明は、インターカレーション変化事象の検出を促進する。

光ファイバ１２０は、第１の（たとえば、終端）部分１２１と第２の部分１２２との間で光を送出するための導波路（または「ライトパイプ」）として機能する高品質の押し出しガラス（シリカ）またはプラスチックから作成される細長く透明な繊維である。光ファイバ１２０の第１の部分１２１は、適切な接続構造によってＥＥＤ１１０に動作可能に接続されており、光ファイバ１２０の第２の部分１２２は制御回路１４０に接続されている。そのため、光ファイバ１２０は、動作パラメータデータを、光信号の形態でＥＥＤ１１０から制御回路１４０に送信するように構成されている。

光学センサ１３０−１および１３０−２が、光ファイバ１２０に沿って送出される光がそれぞれ光学センサ１３０−１および１３０−２によって影響され、当該光学センサから反射されるように、既知の技法を使用して光ファイバ１２０上に配置される（すなわち、光ファイバ１２０の「機能化」部分上に形成されるか、またはコア（すなわち、ブラッグ格子のインスクリプション）内に形成される）。現在好ましい実施形態において、光学センサ１３０−１および１３０−２は、図３〜図６を参照して下記にさらに詳細に説明されるように、加えられる刺激（たとえば、温度または歪み）に応答して反射スペクトル（光波長）が変化する波長符号化ファイバセンサ（ファイバブラッググレーティング（ＦＢＧ）センサなど）である。エタロンまたはファブリペロー（ＦＰ）センサのような他のタイプの光学センサが利用されてもよく、これらは本明細書においてＦＢＧセンサとともに光ファイバ（ＦＯ）センサと総称される。光学センサ１３０−１および１３０−２は、ＥＥＤ１１０の歪みパラメータおよび温度パラメータの検出（検知）を促進する構成において、ＥＥＤ上に動作可能に配置される。開示される実施形態において、光学センサ１３０−１は、既知の技法によって形成され、光学センサ１３０−１がセル壁１１４の機械的歪みによって影響され、それによって、光学センサ１３０−１が、ＥＥＤ１１０の歪みパラメータ（たとえば、セル壁１１４の膨張または収縮）を検知するように構成されるようにコネクタ１１７によってセル壁（ケース）１１４の外部表面に（たとえば、結合剤を使用することによって）接続されている光ファイバ１２０の部分１２１付近に位置するＦＢＧセンサである。対照的に、光学センサ１３０−２は、光学センサ１３０−２がＥＥＤ１１０の温度変化によって（歪みによってではない）影響を受け、それによって、光学センサ１３０−２がＥＥＤ１１０の外部温度パラメータを検知するように構成されるように、光ファイバ１２０上に配置されているＦＢＧセンサである。下記に説明されるように、この構成は、電極スタックの厚さの変化の正確な測定を促進し、それによって、インターカレーション段階変化の検出を促進する。

図１（Ｂ）および図１（Ｃ）は、外部動作パラメータ（たとえば、セル壁１１４の外部表面からの）または内部動作パラメータ（すなわち、セル壁１１４の内側のＥＥＤ１１０の内部位置からの）のいずれかを測定するように構成されている代替的な構成を示す。図１（Ｂ）は、光学センサ１３０−１１および１３０−１２が、ＥＥＤ１１０−１のセル壁１１４の外部表面に動作可能に取り付けられている光ファイバ１２０−１上に配置されており、それによって、光学センサ１３０−１１がセル壁１１４の機械的歪みを測定するように動作可能に取り付けられ構成されており、光学センサ１３０−１２がセル壁１１４の外部温度を測定するように動作可能に取り付けられ構成されている、第１のシステム１００−１を示す。図１（Ｃ）は、光学センサ１３０−２１および１３０−２２が、ＥＥＤ１１０−２のセル壁１１４を通じて延伸する光ファイバ１２０−２上に配置されており、光学センサ１３０−２１が、セル壁１１４の内部表面または電極層１１１−１および１１１−２のうちの一方のいずれかに動作可能に接合され、ＥＥＤ１１０−２の内部の機械的歪みを測定するように構成されており、光学センサ１３０−２２がＥＥＤ１１０−２の内部温度を測定するように動作可能に取り付けられ構成されている、代替的なシステム１００−２を示す。また別の実施形態（図示せず）において、外部センサは、１つまたは複数の内部センサとともに、内部および外部の両方の動作パラメータを測定するのに利用されてもよい。加えて、１つまたは複数の追加のセンサが、ＥＥＤの他の動作パラメータを測定するのに利用されてもよい。たとえば、内部光学センサが、振動、イオン濃度、または化学的性質などの１つまたは複数のパラメータを測定するのに使用されてもよい。

図１（Ａ）の上側中央部を参照すると、制御回路１４０は、図９〜図１６を参照して下記に記載されている方法論を使用して光学センサ１３０−１および１３０−２によって生成される歪みデータＳおよび温度データＴのうちの少なくとも一方を分析することによって、ＥＥＤ１１０のインターカレーション段階変化を識別するように機能する（すなわち、適切なハードウェアおよびソフトウェアによって構成されている）光源／分析回路１４１、プロセッサ１４４およびメモリ１４６を含む。

光源／分析回路１４１は、光ファイバ１２０の（第２の）終端部分１２２に接続されており、図７および図８を参照して下記に説明されるように歪みおよび温度パラメータデータを取得するように動作する光源１４２および波長検出器（光検知回路）１４３の両方を含む。簡潔には、光源１４２は、１つまたは複数の波長を有する光を、光ファイバ１２０を通じて光学センサ１３０−１および１３０−２に送出するように制御され、波長検出器１４３は、光学センサ１３０−１および１３０−２によって生成される光信号Ｌ１（Ｓ）およびＬ２（Ｔ）を受信することが可能である光センサ１４３−１と、これらの光信号をそれぞれ電気歪みデータ信号Ｓおよび電気温度データ信号Ｔに変換するための電子回路とを含む。光源１４２から送出される光は、光ファイバ１２０に沿って進行し、光学センサ１３０−１および１３０−２に、それぞれセル壁１１４において検知（測定）される歪みおよび温度パラメータによって影響（変調）される反射光信号Ｌ１（Ｓ）およびＬ２（Ｔ）を生成させるように光学センサ１３０−１および１３０−２と干渉し、それによって、反射光の波長は、光学センサ１３０−１および１３０−２の歪みに比例する量だけ、光源によって生成される光から異なる。一実施形態において、光学センサ１３０−１は、セル壁１１４に取り付けられ、それによって、歪みパラメータ変化（すなわち、セル壁１１４の対応する膨張／収縮）に従って歪み、それによって、光学センサ１３０−１から反射される光信号Ｌ１（Ｓ）の波長は、対応する歪みパラメータ情報（Ｓ）を含むようにこれらの歪みによって変調される。同様に、光学センサ１３０−２は、セル壁１１４に取り付けられ、それによって、温度パラメータ変化（すなわち、セル壁１１４における温度）に従って歪み、それによって、光学センサ１３０−２から反射される光信号Ｌ２（Ｔ）の波長は、対応する温度パラメータ情報（Ｔ）を含むようにセンサ歪みによって変調される。反射光信号Ｌ１（Ｓ）およびＬ２（Ｔ）は、波長検出器１４３によって歪み信号Ｓおよび温度信号Ｔに変換するために、光ファイバ１２０に沿って波長検出器１４１まで戻って進行し、その後、波長検出器１４３は、歪みデータ信号Ｓおよび温度データ信号Ｔをプロセッサ１４４に渡す。本発明の一態様によれば、波長検出器（光検知回路）１４３は、線形可変フィルタ１４３−２を利用して、図７および図８を参照して下記に説明されるように、さらに、「Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ｌｉｇｈｔ ｗｉｔｈ ｌａｔｅｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ」と題する米国特許第８，５９４，４７０号明細書および「Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ Ｌｉｇｈｔ Ｗｉｔｈ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」と題する米国特許第８，４３７，５８２号明細書に記載されているように、光信号Ｌ１（Ｓ）およびＬ２（Ｔ）のピコメートル以下の波長シフトを解決する。線形可変フィルタ１４３のような、コンパクト、ロバストで、低コストなインタロゲーションユニットによってＦＯセンサ信号のサブピコメートルの波長シフトを検出することによって、より粗い電気信号においては検出可能でないか、または、他の様態で電波障害（ＥＭＩ）に埋もれてしまう場合がある微妙な特徴の検出が促進され、それによって、インターカレーション段階変化検出が強化される。

本発明の一態様によれば、プロセッサ１４４は、一部には、少なくとも１つの動作パラメータ（たとえば、歪みデータ信号Ｓおよび温度データ信号Ｔ）と関連付けられるパラメータデータを分析することによって、ＥＥＤ１１０のインターカレーション段階変化を検出（識別）するインターカレーション段階変化検出器１４５として機能するように構成されている。上述したように、また下記にさらに詳細に説明されるように、インターカレーション段階変化は、ゲスト種１１２が電極材料層１１１−１と１１１−２との間を移動することによって引き起こされる。下記に説明される特定の実施形態において、インターカレーション段階変化検出器１４５は、メモリ１４６に記憶されている場合がある、以前に受信された歪み／温度データから推定パラメータ値を生成するモデルベースのプロセスを使用して、現在の（最近に測定された）歪みデータＳおよび／または温度データＴを分析することによって、Ｌｉイオン電池内のインターカレーション段階変化事象を検出し、推定値を実際の値と比較して、ＥＥＤ１１０の充電および放電サイクル中に発生する様々なインターカレーション段階変化事象と関連付けられる特徴的な歪み／温度変化を検出する。その後、プロセッサ１４０は、検出されたインターカレーション段階変化情報を処理して動作状態（たとえば、ＳＯＣおよび／またはＳＯＨ）情報を求め、その後、動作状態情報はユーザ（たとえば、ｘＥＶの運転者）に対する視覚提示のためにディスプレイ１５０に送信される。代替的に（またはそれに加えて）、プロセッサ１４０は、充電／放電コントローラ１６０によって充電／放電サイクル（すなわち、通常の動作期間）中のＥＥＤ１１０の充電速度および放電速度のうちの少なくとも一方を制御するのに利用される、検出されたインターカレーション段階変化と関連する制御情報信号ＣＮＴＲＬを生成する。

図２は、本発明の代替的な実施形態による電池モニタリングおよび管理システム（ＢＭＭＳ）２００によってモニタリングおよび／または管理される電池２０１を示す。ＢＭＭＳのモニタリング部は、電池２０１のセル２０２内に埋め込まれているか、または電池２０１のセル２０２上に配置されており、および、単一の光ファイバ（ＦＯ）ケーブル２１０上に配置されている、いくつかの多重化ＦＢＧセンサ（図示せず）を備える。ＢＭＭＳシステム２００は、１つまたは複数のＦＯケーブルを含んでもよく、各ＦＯケーブルは、図１（Ａ）を参照して上述したものと同様に配置されている複数の光学センサを含む。様々な実施態様において、全体としての電池２０１の歪みおよび温度パラメータ、たとえば、複数のセルにわたる平均パラメータ、ならびに／または電池セルのうちの１つまたは複数の歪み／温度パラメータをモニタリングすることができる。歪みおよび温度に加えて、センサによってモニタリングすることができる追加のパラメータの非限定的な例示のセットは、応力、内圧、イオン濃度および／または化学的組成もしくは濃度のうちの１つまたは複数を含む。

ＢＭＭＳ２００は、ＦＯケーブル２１０に結合されている光源／分析器２２０を含む。図２には１つの光源／分析器２２０が示されているが、いくつかの構成においては、複数の光源／分析器が、多重化光学センサを含む複数のＦＯケーブルにそれぞれ結合されてもよい。

光源／分析器２２０からの光はＦＯケーブル２１０を通じて送出され、ここで、送出されている光は、ＦＯケーブル２１０に沿って離間されているＦＢＧセンサと相互作用する。光源／分析器２２０の検出／分析部によって、温度および歪みデータを含む反射光信号が検出および分析される。いくつかの実施態様において、電池２０１の電圧および／もしくは電流ならびに／または他の電池外パラメータも、測定されて電池管理プロセッサ２３０に提供されてもよい。

システム２００内で利用されるＦＢＧセンサは、図１（Ａ）を参照して上述したものと同様であり、ＦＯケーブルの有限長（一般的に数ｍｍ）のコアに沿って屈折率を周期的に変調することによって形成される。このパターンは、ＦＢＧセンサの屈折率プロファイルの周期性を判定することによって求められる、ブラッグ波長と呼ばれる波長を反射する。実際には、センサは一般的には、ブラッグ波長を中心とする狭い帯域の波長を反射する。外部刺激の特性または基本値におけるブラッグ波長はλとして示され、センサが基本状態にあるとき、波長λ（およびλ付近の狭い帯域の波長）を有する光が反射される。たとえば、基本状態は、２５℃かつ／または０の歪みに対応してもよい。センサが温度、歪み、または他のそのような刺激のような外部刺激を受けると、その刺激がＦＢＧの格子および屈折率の周期性を変化させ、それによって、反射波長を、基本波長λとは異なる波長λ_ｓに変える。結果もたらされる波長シフトΔλ／λ＝（λ−λ_ｓ）／λが、刺激の直接の測度である。

ＦＢＧセンサにおける波長シフト（Δλ／λ）と刺激歪みおよび温度との間の関係は、以下のとおりである。
Δλ／λ＝｛１−ｎ^２／２［ｐ_１２−ｎ（ｐ_１１＋ｐ_１２）］｝ε_１＋［α＋１／ｎ（ｄｎ／ｄＴ）］ΔＴ ［１］
式中、ｎは屈折率であり、ｐ_１１およびｐ_１２は応力光学定数であり、ε_１は長手方向歪みであり、αは熱膨張率であり、Ｔは温度である。いくつかの実施態様において、データ評価アルゴリズムと組み合わせて、（設計または取り付けに起因して）歪みおよび温度によって異なった影響を受ける複数のＦＢＧセンサ、２ファイバ、または特別なＦＢＧセンサを使用することによって、波長シフトに対する歪みおよび温度からの影響を分離することができる。

式［１］において定量化されているＦＢＧセンサの応答を調べると、これらのセンサは、屈折率ｎの変化、歪みε_１、および周囲温度変化ΔＴに反応することが明らかである。屈折率ｎは、センサ素子領域の上のＦＯクラッディングを剥ぎ取ることによって、および／または、この検知領域に適切なコーティングを加えることによって、センサの化学環境に反応するようにすることができる。代替的に、ＦＢＧセンサは、化学環境の組成を歪み信号に変換する特定のコーティングを施すことによって、化学環境に反応するようにすることができる（たとえば、パラジウムコーティングに基づく水素センサ）。本明細書において説明される実施形態によれば、ＦＢＧセンサのような光学センサは、性能に影響を与え得る、電池セル内の化学組成変化を検出するのに使用される。この一例は、水分浸透によって引き起こされる、Ｌｉイオンセル内の腐食剤、フッ化水素（ＨＦ）の形成である。

ＦＢＧが温度変化に反応することによって、電池セル内の局所的な温度をモニタリングすることが可能になる。これは一般的には電池システム管理にとって有用であるが、熱暴走の早期検出に特に有益である。熱暴走は多くのバッテリケミストリに影響を与え、Ｌｉイオンセルにおいては、エネルギー密度が高いことに起因して破壊的なものになり得る。熱暴走の間、故障したセルの高熱が隣のセルに伝播する可能性があり、隣のセルも熱的に不安定になる。いくつかの事例において、各セルがそれ自体のタイムテーブルにおいて崩壊する連鎖反応が発生する。電池セルのパックは数分内で破壊される可能性があり、または、ぐずぐずと数時間にわたって各セルが１つずつ破壊されていく可能性がある。

ＦＢＧセンサが歪みに反応することによって、電極の膨張／収縮サイクルをモニタリングするために、ＦＢＧセンサを電池電極内に埋め込むことが可能になる（たとえば、Ｌｉイオンセルにおける変化レベルを推定するのに有用である）。加えて、電極歪み測定によって、電極の劣化、したがって、電池全体の劣化を調べることが可能になる。ＦＢＧが歪みに反応することによって、また、セル壁歪みをキャプチャすることによるセル内圧の測定も可能になる。

ＦＢＧセンサを使用した電源パラメータの測定において、対象の複数のパラメータの個々の寄与の間で区別し、それらを定量化することが有益であり得る。いくつかの事例において、対象のパラメータを、他のパラメータの寄与に対して補償することができるような、マルチセンサ構成が使用されてもよい。たとえば、温度補償化学検知に、２つのセンサを近接して配置することができる２センサ手法が使用されてもよい。いくつかの実施態様において、２つのセンサのうちの第１のセンサが、温度に晒され、そのクラッディングを剥ぎ取ることによって化学環境にも晒される。２つのセンサのうちの、補償に使用される第２のセンサのクラッディングはそのままであり、第２のセンサは温度のみに反応する。温度補償歪み測定および歪み補償温度測定のために同様の構成が使用されてもよい。

温度補償歪み測定のために、２つのＦＢＧセンサが近接して配置され（たとえば、図１（Ａ）の光学センサ１３０−１および１３０−２によって示されるように）、第１のセンサは歪みおよび温度に晒され、補償に使用される第２のセンサは温度には晒されるが、歪みには晒されない。一実施形態において、第２のセンサの温度測定値が、第１のセンサの歪み測定における温度変化を補償するために使用される。たとえば、第１のセンサは電池の電極またはセル壁内に配置されてもよく、第２のセンサは、分かっているかつ／または変化しない歪みを受けながら第１のセンサの位置と温度がほぼ等しい位置の付近および／またはその位置に配置されてもよい。たとえば、第２のセンサは、電極またはセル壁の中ではないがその付近に位置してもよい。下記に説明されるように、別の実施形態において、第２のセンサの温度測定値はまた、インターカレーション段階変化を別々に識別するのに利用されてもよく、または、インターカレーション段階変化を識別するために歪み測定値と相関付けられてもよい。

光ファイバセンサは、様々な過酷な環境に耐え、その中で機能することが実証されている。使用されている最も一般的な材料はシリカであり、腐食耐性があり、高い引っ張り歪みに耐えることができ、−２００℃〜８００℃を耐え抜くことができる。シリカベースのＦＢＧセンサは、３００℃まで行われたテストにおいて温度ヒステリシスを有せず、温度について一貫性をもって、それらのピーク波長の再現可能な依存性を提供する。ＦＢＧセンサは、鉛酸電池内で長期間（１３〜２５年）、および、ＨＦ内で少なくとも一年（Ｌｉイオン電池の副産物、一年は、ＨＦ形成が始まった後のＬｉイオン電池の寿命よりも長いと予測される）まで耐え抜くことが予測される。様々なタイプのプラスチックも、ＦＯケーブルおよび光学センサに有用である。ＦＢＧセンサおよびエタロン（ＦＰ）センサのような光ファイバセンサは、衝撃および振動に対してロバストである。したがって、電池のようなエネルギー貯蔵／電力システム内の埋め込み光ファイバセンサは、様々なアーキテクチャおよび化学的構造にわたって関連パラメータを信頼可能に測定およびモニタリングするための魅力的なソリューションを提供する。

ＦＢＧベースの検知によって、複数の検知要素、たとえば、約６４個のセンサを、単一のＦＯケーブルに組み込むことが可能になる。センサの各々は、多重化、たとえば、周波数分割多重化（ＷＤＭ）または光時分割多重化（ＴＤＭ）を通じて個々にインタロゲートされ得る。複数のセンサに対する波長分割多重化の１つの特別な実施態様が、図３に示されている。広帯域光源３１０が、複数のＦＢＧセンサ３２１〜３２３とともに使用される。ＦＢＧセンサ３２１〜３２３の各々は、異なる波長帯域にある光に対して主に反射性であるように調整され、ＦＯケーブルに沿って光源３１０から異なる距離をおいて互いから離間されて同じ光ファイバに配備される。各ＦＢＧセンサは、異なるパラメータまたはパラメータの組み合わせを測定するように指定される。検知されるパラメータの変化によって引き起こされる波長シフトは、個々のＦＢＧの特徴的な基本波長間の間隔と比較して小さい。それゆえ、光ＷＤＭ方式において線形可変フィルタまたは分散素子を使用して複数の異なるＦＢＧから情報を分離することが実現可能である。代替的に、ＦＯケーブル内で短い光パルスの列を送出することによって動作する光ＴＤＭ方式を実施することができ、光パルスの波長は互いに異なり、ＦＯケーブルに沿った様々なＦＢＧセンサに選択的に対処する。

図３は、光ＷＤＭを使用して多重化されたセンサ出力を用いてエネルギー貯蔵／電力システムの複数のパラメータをモニタリングするモニタリングシステムを示す。図３に示されているように、広帯域光が光源３１０によって送出され、光源３１０は、たとえば、発光ダイオード（ＬＥＤ）または高輝度発光ダイオード（ＳＬＤ）を備えるかまたはそれであってもよい。広帯域光のスペクトル特性（強度対波長）が挿入グラフ３９１によって示されている。光は、ＦＯケーブル３１１を介して第１のＦＢＧセンサ３２１に送出される。第１のＦＢＧセンサ３２１は、中心またはピーク波長λ_１を有する第１の波長帯域にある光の一部分を反射する。第１の波長帯域以外の波長を有する光が、第１のＦＢＧセンサ３２１を通じて第２のＦＢＧセンサ３２２に送出される。第２のＦＢＧセンサ３２２に送出される光のスペクトル特性が挿入グラフ３９２に示されており、λ_１を中心とする第１の波長帯域においてノッチを呈し、これは、この波長帯域にある光が第１のセンサ３２１によって反射されていることを示す。

第２のＦＢＧセンサ３２２は、中心またはピーク波長λ_２を有する第２の波長帯域にある光の一部分を反射する。第２のＦＢＧセンサ３２２によって反射されない光が、第２のＦＢＧセンサ３２２を通じて第３のＦＢＧセンサ３２３に送出される。第３のＦＢＧセンサ３２３に送出される光のスペクトル特性が挿入グラフ３９３に示されており、λ_１およびλ_２を中心とするノッチを含む。

第３のＦＢＧセンサ３２３は、中心またはピーク波長λ_３を有する第３の波長帯域にある光の一部分を反射する。第３のＦＢＧセンサ３２３によって反射されない光が、第３のＦＢＧセンサ３２３を通じて送出される。第３のＦＢＧセンサ３２３を通じて送出される光のスペクトル特性が挿入グラフ３９４に示されており、λ_１、λ_２およびλ_３を中心とするノッチを含む。

中心波長λ_１、λ_２およびλ_３を有する波長帯域３８１、３８２、３８３にある光（挿入グラフ３９５に示されている）が、それぞれ第１のＦＢＧセンサ３２１、第２のＦＢＧセンサ３２２、または第３のＦＢＧセンサ３２３によって、ＦＯケーブル３１１および３１１’に沿って分析器３３０へと反射される。分析器３３０は、各中心波長λ_１、λ_２およびλ_３ならびに／またはセンサ３２１〜３２３によって反射される波長帯域におけるシフトを、特徴的な基本波長（既知の波長）と比較して、センサ３２１〜３２３によって検知されたパラメータに変化が生じたか否かを判定することができる。分析器は、波長分析に基づいて検知されたパラメータのうちの１つまたは複数が変化したと判定することができ、変化の相対的または絶対的な測定値を計算することができる。

いくつかの事例において、広帯域光を放出する代わりに、光源は、ＦＯケーブル上に配置されている様々なセンサがそれに対して反応する狭い波長帯域にある光を放出して、一定の波長範囲を通じて走査してもよい。狭帯域光の放出に対してタイミングを取られているいくつかの検知期間の間に反射光が検知される。たとえば、センサ１、２、および３がＦＯケーブル上に配置されているシナリオを考える。センサ１は波長帯域（ＷＢ１）に反応し、センサ２は波長帯域ＷＢ２に反応し、センサ３はＷＢ３に反応する。光源は、期間１の間はＷＢ１を有する光を放出し、期間１に重なる期間１ａの間に反射光を検知するように制御され得る。期間１ａの後、光源は、期間２の間はＷＢ２を有する光を放出し、期間２に重なる期間２ａの間に反射光を検知し得る。期間２ａの後、光源は、期間３の間はＷＢ３を有する光を放出し、期間３に重なる期間３ａの間に反射光を検知し得る。ＴＤＭのこのバージョンのを使用して、センサの各々は、個別の期間の間にインタロゲートされ得る。

エネルギー貯蔵／電力システムモニタリングに使用されるＦＯケーブルは、単一モード（ＳＭ）ＦＯケーブル（図３に示すような）を含んでもよく、またはマルチモード（ＭＭ）ＦＯケーブルを含んでもよい。単一モード光ファイバケーブルが、より広い適用性およびより低い製造コストを達成するために解釈がより容易である信号を提供するが、マルチモードファイバが使用されてもよい。

ＭＭファイバは、ＳＭファイバに一般的に使用されるシリカではなく、プラスチックから作成されてもよい。プラスチックファイバは、シリカファイバの巻き半径と比較するとより小さい巻き半径を有することができ、それによって、プラスチックファイバは、電池セル内、および、たとえば、燃料電池スタックの個々のセル内に埋め込むのにより実際的になる。さらに、ＭＭファイバは、超高輝度ダイオード（ＳＬＤ）とより精密に位置合わせする必要があり得るＳＭファイバとは対照的に、より安価な光源（たとえば、ＬＥＤ）とともに作動することができる。それゆえ、ＭＭファイバ内の光学センサに基づく検知システムは、よりコストが低いシステムをもたらすと予測される。

図４は、ＳＭ ＦＯケーブルに配備されているＦＢＧセンサから反射される光の理想化された表現である。特徴的な基本または既知の状態において、ＦＢＧセンサは、中心またはピーク波長λを有する相対的に狭い波長帯域４１０にある光を反射する。ＦＢＧセンサが検知されている状態の変化、たとえば、温度、歪み、化学環境の変化を受けた後、センサによって反射される光は、中心波長λ_ｓを有する異なる波長帯域４２０にシフトする。波長帯域４２０は、波長帯域４１０と比較すると、幅、振幅および他の形態的特性は同様であるが、波長帯域４２０の中心波長λ_ｓは、検知されている状態の変化に関係付けられる量だけ波長帯域４１０の中心波長λからシフトされている。同様の幅の波長帯域は、たとえば、同様の半値全幅（ＦＷＨＭ）値を有する波長帯域として識別することができる。

図５は、ＭＭ ＦＯケーブルに配備されているＦＢＧセンサからの実際のデータを示す。ＭＭ ＦＯケーブルに配備されているＦＢＧセンサは、１つのみの波長帯域が格子によって反射されるＳＭ ＦＯケーブル上のＦＢＧセンサとは対照的に、複数の波長帯域にある光を反射する。特徴的な基本状態において、センサは、グラフ５１０に示されているような複数のより狭い波長帯域（モードとも称される）を含み得る特徴的なスペクトルを反射する。

検知されているパラメータの変化が発生すると、反射波長スペクトル５２０はその形状を実質的に維持するが、検知されている状態に応答して波長がシフトされている。本明細書において説明されている分析器は、個々のモードのシフトではなく、スペクトル重心（波長スペクトル変調エンベロープの中央値）を検出するため、ＭＭ ＦＢＧセンサにインタロゲートするのに特に適している。図６は、ＦＢＧセンサが基本状態にあるときの反射光を表す基本波長スペクトル５１０の基本波長スペクトル変調エンベロープ６１０を示す。エンベロープ６１０は、中心またはピーク波長λ_ｃ、およびＦＷＨＭ値によって特徴付けられ得る。検知されている状態に晒されると、波長スペクトル５２０の反射波長スペクトル変調エンベロープ６２０が新たな中心またはピーク波長λ_ｃｓにシフトする。エンベロープ６２０は、ＦＷＨＭ値および中心またはピーク波長λ_ｃｓによって特徴付けられ得る。シフトしたエンベロープ６２０のＦＷＨＭ値は、基本ＦＷＨＭ値から実質的に変化しないままであり得るが、中心またはピーク波長λ_ｃｓは、検知されているパラメータの変化に関係付けられる量だけ基本中心波長λ_ｃからシフトされる。

図７は、エネルギー貯蔵／電力システムの中、上または周囲の位置に配置される複数の光学センサを有するＭＭまたはＳＭ ＦＯケーブルから受信される光信号を検出および／または解釈するのに使用され得る光源／分析器７００の部分を示すブロック図である（たとえば、光源／分析器７００は、図１（Ａ）の実施形態における光源／分析器１４１を実装するのに利用される）。光源７０５は、ＦＯ７０６を介してセンサに入力光を送出する。分析器７００は、センサによって反射されＦＯ７０６によって伝播される光を分析するために任意選択的に使用されてもよい様々な構成要素を含む。分析器７００は、ＦＯ７０６からの光を、線形変化送出構造（ＬＶＴＳ）７３０の入力面にわたってコリメートおよび／または拡散させるように構成されている任意選択の拡散構成要素７４０を含む。ＦＯからの光の十分な拡散が行われる構成において、拡散構成要素は使用されなくてもよい。ＬＶＴＳ７３０は、プリズムのような分散素子、または線形可変フィルタを含んでもよい。ＬＶＴＳ７３０は、その入力面７３１において（ＦＯ７０６および（任意選択的に）拡散構成要素７４０から）光を受け取り、その出力面７３２から光を送出する。ＬＶＴＳ７３０の出力面７３２において、光の波長は、出力面７３２に沿った距離によって変化する。したがって、ＬＶＴＳ７３０は、光の波長に従ってＬＶＴＳ７３０の入力面７３１に入射する光信号を逆多重化する役割を果たすことができる。図７は、ＬＶＴＳ７３０から放出される２つの波長帯域（放出帯域と呼ばれる）を示し、第１の放出帯域は、出力面７３２に沿った基準位置（ＲＥＦ）から距離ｄ_ａをおいて放出されるλ_ａの中心波長を有する。第２の放出帯域は中心波長λ_ｂを有し、基準位置から距離ｄ_ｂをおいて放出される。位置検知型検出器（ＰＳＤ）７５０が、ＬＶＴＳ７３０に対して、ＬＶＴＳ７３０を通じて送出される光がＰＳＤに当たるように位置付けられている。たとえば、波長λ_ａを有する光はＰＳＤ７５０の領域ａに当たり、波長λ_ｂを有する光はＰＳＤ７５０の領域ｂに当たる。ＰＳＤは、ＬＶＴＳから出力された光の位置（したがって、波長）に関する情報を含む電気信号を出力７５１に沿って生成する。ＰＳＤからの出力信号は、プロセッサ７６０によって、センサによって反射される波長のシフトを検出するのに使用される。

ＰＳＤは、広面積フォトダイオードのような非ピクセル型検出器、または、フォトダイオードアレイもしくは電荷結合検出器（ＣＣＤ）のようなピクセル型検出器であってもよく、またはそれを備えてもよい。ピクセル型１次元検出器は、一列の感光素子を含み、一方で、２次元ピクセル型検出器は、ｎ×ｋアレイの感光素子を含む。ピクセル型検出器が使用される場合、ピクセルに対応する各感光素子が、素子に入射する光の量を示す電気出力信号を生成することができる。プロセッサ７６０は、出力信号を通じて走査して、送達される光点の位置および位置変化を求めるように構成されてもよい。ＬＶＴＳの特性は分かっているため、第１の放出帯域および／または第２の放出帯域のピーク波長（複数の場合もあり）およびピーク波長（複数の場合もあり）のシフトを求めることが可能である。第１の放出帯域または第２の放出帯域の波長シフトは、位置ａまたはｂにおける送出光点のシフトとして検出することができる。これは、たとえば、ＰＳＤの特定のピクセルまたはピクセルグループの正規化差分電流信号を求めることによって達成することができる。

放出帯域ＥＢＡを有する光点Ａが位置ａにおいてＰＳＤに入射する例を考える。Ｉ_ａ１が、位置ａ１にあるピクセル／ピクセルグループによる光点ＡによってＰＳＤ内に生成される電流であり、Ｉ_ａ２が、位置ａ２にあるピクセル／ピクセルグループによる光点ＡによってＰＳＤ内に生成される電流である。放出帯域ＥＢ_Ｂを有する光点Ｂが、位置ｂにおいてＰＳＤに入射する。Ｉ_ｂ１が、位置ｂ１にあるピクセル／ピクセルグループによる光点ＢによってＰＳＤ内に生成される電流であり、Ｉ_ｂ２が、位置ｂ２にあるピクセル／ピクセルグループによる光点ＢによってＰＳＤ内に生成される電流である。

位置ａ１およびａ２にあるピクセルまたはピクセルグループによって生成される正規化差分電流信号は、（Ｉ_ａ１−Ｉ_ａ２）／（Ｉ_ａ１＋Ｉ_ａ２）と書くことができ、これは、ＰＳＤ上の光点Ａの位置を示す。ＥＢ_Ａの波長は、ＰＳＤ上の光点Ａの位置から求めることができる。

同様に、位置ｂ１およびｂ２にあるピクセルまたはピクセルグループによって生成される正規化差分電流信号は、（Ｉ_ｂ１−Ｉ_ｂ２）／（Ｉ_ｂ１＋Ｉ_ｂ２）と書くことができ、これは、ＰＳＤ上の光点Ｂの位置を示す。ＥＢ_Ｂの波長は、ＰＳＤ上の光点Ｂの位置から求めることができる。

図８は、図１（Ａ）の実施形態においても利用されてもよい非ピクセル型１次元ＰＳＤ８５０を含む分析器８００の部分を示すブロック図である。分析器８００は、前述したような拡散構成要素７４０と同様である任意選択の拡散構成要素８４０を含む。拡散構成要素８４０は、ＦＯケーブル８０６からの光を、線形変化送出構造（ＬＶＴＳ）８３０の入力面８３１にわたってコリメートおよび／または拡散させるように構成されている。図８に示されている実施態様において、ＬＶＴＳ８３０は、ＰＳＤ８５０上に堆積されて一体構造を形成している層を含む線形可変フィルタ（ＬＶＦ）を含む。示されている例におけるＬＶＦ８３０は、互いから離間されて光キャビティ８３５を形成している２つのミラー、たとえば、分布ブラッグ反射器（ＤＢＲ）８３３、８３４を含む。ＤＢＲ８３３、８３４は、たとえば、ＳｉＯ_２およびＴｉＯ_２のような、反射率コントラストが高い誘電体材料の交代層を使用して形成されてもよい。ＤＢＲのうちの一方８３３は、他方のＤＢＲ８３４に対して傾斜し、不均質な光キャビティ８３５を形成している。光が一定角度をつけて入力面に入射するとき、ＬＶＦは代替的に、均質な光キャビティを使用してもよいことが諒解されよう。

図８に示されているＰＳＤ８５０は、非ピクセル型１次元ＰＳＤを表しているが、２次元非ピクセル型ＰＳＤ（および、１次元または２次元ピクセル型ＰＳＤ）も可能である。ＰＳＤ８５０は、たとえば、ＩｎＧａＡｓのような半導体を含む広面積フォトダイオードを含んでもよい。２つのコンタクト８５３、８５４が、ＰＳＤ８５０の表面に入射する光によって生成される電流を収集するために、ＰＳＤの半導体の第１の縁部および第２の縁部に沿って延伸するように配置されている。光点８９９がＰＳＤ８５０に入射すると、光点に最も近いコンタクトがより多くの電流を収集し、光点からより離れているコンタクトが収集する電流の量はより少ない。第１のコンタクト８５３からの電流はＩ_１として示され、第２のコンタクト８５４からの電流はＩ_２として示されている。プロセッサ８６０は、正規化差分電流（Ｉ_１−Ｉ_２）／（Ｉ_１＋Ｉ_２）を求めるように構成されており、送出光点の位置、および、それゆえＬＶＴＳ８３０の入力面８３１に入射する光の優勢な波長を求めることができる。優勢な波長を既知の波長と比較して、波長のシフトの量を求めることができる。波長のシフトは、検知されているパラメータの変化と相関付けることができる。２つの放出帯域（２つの空間的に離れている光点を生成する）が同時に検出器に当たる事例において、検出器は、両方の放出帯域に関する平均波長および波長シフトしか提供することができない。両方の放出帯域の波長および波長シフトを別個に求める必要がある場合、２つの放出帯域は異なる時点において検出器に当たる（時分割多重化）必要がある。

他の実施形態において、縁部コンタクトが４つの縁部すべてに沿って延伸している２次元非ピクセル型ＰＳＤが使用されてもよい。４つのコンタクトの各々から収集される電流を分析することによって、中心反射波長の位置を求めることができる。図８に示されている分析器の部分は、たとえば、適切なハウジング、たとえば、ＴＯ５トランジスタヘッダ内にともにパッケージされてもよい。

図９（Ａ）は、単純化された機能フォーマットを使用して特定の実施形態による図１（Ａ）のプロセッサ１４４を示すブロック図であり、図９（Ｂ）は、代替的な実施形態によるプロセッサ１４４によって実施される一般化された動作を示す流れ図である。図９（Ａ）に示されているように、プロセッサ１４４は一般的に、前処理区画９１０と、インターカレーション段階検出器１４５と、出力計算器区画９４０とを含む。

図９（Ａ）の左側を参照すると、前処理区画９１０は光源／分析器１４１から「生」の歪みデータＳおよび温度データＴを受信し、１つまたは複数の既知の前処理動作（たとえば、ノイズ除去、フィルタリングおよび平均化）を実施し、インターカレーション段階検出器１４５に渡される前処理歪みデータＳ’および温度データＴ’を生成する。図９（Ｂ）のブロック９１１および９１３に示されているように、一実施形態において、歪みデータＳは温度データＴとは別個に処理される。双頭矢印線９１５によって示されているように、別の実施形態において、歪みおよび温度データの両方が同時に処理され、それによって、前処理歪みデータＳ’が温度データＴを使用して逆畳み込みされ、および／または前処理温度データＴ’が歪みデータＳを使用して逆畳み込みされる。

図９（Ａ）の中央を参照して、本発明の一実施形態によれば、インターカレーション段階検出器１４５は、前処理歪みデータＳ’および前処理温度データＴ’から少なくとも１つのデータ特徴を識別および抽出するための特徴抽出区画９２０と、モデルベース推定器区画９３０Ａと、光学センサから取得される測定動作パラメータデータに従ってＥＥＤ１１０の少なくとも１つのインターカレーション段階変化を検出するように機能するインターカレーション段階変化検出／追跡区画９３０Ｂとを含む。

特定の実施形態において、特徴抽出区画９２０は、歪みデータ特徴Ｓ’’および温度データ特徴Ｔ’’を識別するために、１つまたは複数の既知のデータ分析技法（たとえば、時間領域分析、周波数領域分析、および／またはウェーブレット領域分析）を前処理歪みデータＳ’および温度データＴ’に適用する。図９（Ｂ）のブロック９２１および９２３に示されているように、特定の実施形態において、このプロセスは、最近の歪みデータ特徴と最近の温度データ特徴とを別個に抽出することを含む。

図９（Ａ）を参照して、本発明の一実施形態によれば、モデルベース推定器区画９３０Ａが、以前測定された歪み／温度値に基づいて推定「モデルベース」パラメータ値（たとえば、モデル生成歪み値ＭＧＳおよびモデル生成温度値ＭＧＴ）を生成するモデルベース推定プロセス９３０Ａを実施し、インターカレーション段階変化検出／追跡区画９３０Ｂが、推定歪み／温度値ＭＧＳおよびＭＧＴを現在の（最近の）歪み／温度特徴Ｓ’’およびＴ’’と比較して現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣを検出する検出／追跡プロセスを実施する。図９（Ｂ）を参照して、代替的な実施形態によれば、歪み／温度特徴Ｓ’’およびＴ’’の一方または両方が、現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣの検出に利用される。たとえば、ブロック９３１において、抽出された歪みデータ特徴Ｓ’’が、以前のインターカレーション段階変化と関連付けられるモデル生成歪み値ＭＧＳと比較されて、現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣが検出される。代替的に、ブロック９３３に示されているように、抽出された温度データ特徴Ｔ’’が、以前のインターカレーション段階変化と関連付けられるモデル生成温度値ＭＧＴと比較されて、上記現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣが検出される。最後に、ブロック９３５に示されているように、歪みデータ特徴Ｓ’’が現在の温度データ特徴Ｔ’’と相関付けられて、現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣが識別される。

再びモデルベース推定器９３０Ａ（図９（Ａ））を参照すると、モデルベース推定プロセスはまた、推定歪み／温度値と現在の歪み／温度値との間の差を計算し、出力計算器区画９４０に供給されるインターカレーション段階遷移点履歴ＭＧＳＣＨを生成／更新する。出力計算器区画９４０は、（ａ）動作状態情報ＳＯＸ（たとえば、充電状態（ＳＯＣ）、健康状態（ＳＯＨ）、または充放電可能電力（ＳＯＰ）情報）、ならびに（ｂ）現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣおよびインターカレーション段階遷移点履歴ＭＧＳＣＨのうちの少なくとも一方による充電／放電制御情報ＣＮＴＲＬのうちの少なくとも一方を生成するように機能する。

図９（Ｂ）のブロック９４１を参照すると、特定の一実施形態において、たとえば、最近のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣをインターカレーション段階遷移点履歴ＭＧＳＣＨと比較することによって、最近のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣを使用して最近のＳＯＣ値が生成される。本明細書においてさらに詳細に説明されるように、インターカレーション段階変化は、予測可能な電池充電レベルにおいて発生し、そのため、最近のＳＯＣ値を求めることは、複数の充電／放電サイクル中のインターカレーション段階変化の履歴を記録し、最近に発生した段階変化を追跡することによって達成される。電池（または他のＥＥＤ）内部で発生するインターカレーション段階変化を連続的にモニタリングし、最近のＳＯＣ値を更新し、適切な視覚表示を生成すること（たとえば、図１（Ａ）に示されている表示デバイス１５０を使用する。ブロック９５３参照）によって、本発明は、電圧および電池電流に依拠する従来の方法論よりもはるかに正確で信頼性のあるＳＯＣ情報を提供する。

図９（Ｂ）のブロック９４３を参照すると、別の特定の実施形態において、最近のインターカレーション段階変化ＭＩＳＣをモデル予測インターカレーション段階変化情報（たとえば、インターカレーション段階遷移点履歴ＭＧＳＣＨにおいて供給される）と比較することによって、最近のＳＯＨ値が生成される。本明細書においてさらに詳細に説明されるように、インターカレーション段階変化は、予測可能な動作スケジュールにおいて発生し、そのため、環境的な考慮事項（たとえば、高い周囲温度）によって計上することができないインターカレーション段階変化のパターンの変則性（たとえば、普通でない開始遅延または期間）を識別することによって、電池または他のＥＥＤのＳＯＨを求めるための信頼性のある方法論がもたらされる。電池（または他のＥＥＤ）内部で発生するインターカレーション段階変化を連続的にモニタリングし、本明細書において説明されている分析によって最近のＳＯＨ値を更新し、適切な視覚表示を生成すること（たとえば、図１（Ａ）に示されている表示デバイス１５０を使用する）によって、本発明は、電圧および電流に依拠する従来の方法論よりもはるかに正確で信頼性のあるＳＯＨ情報を提供する。

図９（Ｂ）のブロック９４５を参照すると、別の特定の実施形態において、現在のインターカレーション段階変化ＰＩＳＣに従って充電／放電制御情報ＣＮＴＲＬが生成され、その後（ブロック９５１）、ＥＥＤ充電動作または放電動作のうちの一方が制御信号ＣＮＴＲＬに従って制御される。

一実施形態において、インターカレーション状態検出器１４５によって実施されるモデルベースの推定プロセスは、対象のＥＥＤ（たとえば、リチウムイオン電池）を、負荷電流（入力）に影響され、推定歪みおよび温度値（出力）によって応答する動的システムとして効率的にモデル化する。モデルは、時刻ｔ＝０における初期歪みおよび温度によって開始され、後続の時刻にわたって、「現在の」（最近の）測定歪みおよび温度データを、以前の歪みおよび温度値と比較し、その後、出力において観測されないＳＯＣのような電池内状態を推定して歪みおよび温度のフィルタリングされた更新推定値を提供するために、その差をフィードバックする。代替的な実施形態において、負荷電流測定値は、モデル計算によって使用される場合もあるし、使用されない場合もある。別の実施形態において、モデルベースの推定プロセスは、インターカレーション段階の各々に対応する単一のモデルまたはモデルの集合に基づく。

図９（Ａ）および図９（Ｂ）を参照して上述したプロセッサの詳細および方法論を、ここで図１０〜図１６を参照してさらに詳細に説明する。それらの図面は、特徴抽出およびインターカレーション段階変化検出を実行する目的および利点を説明するのに使用される様々なタイミング図を含む。

図１０は、図１（Ａ）の光学センサ１３０−１を参照して上述したようにＬｉイオン電池上に取り付けられた例示的なＦＯセンサによって生成される出力信号（波長シフトデータ）を示すタイミング図である。図面の上側部分は、時間に対する電流（より正方形に近い波形の線で示されている）および出力電圧を示す。図面は、Ｌｉイオン電池セルが複数の異なる充電率（Ｃレート）においてサイクルされていた間に取られた信号を示し、データは、サイクル中に温度および歪みに誘発される波長変化を示す。図１０に示されているデータについて、電池は一定のＣレート（Ｃ／２）で充電されながら、様々なＣレート（Ｃ、Ｃ／２、Ｃ／５、２Ｃ（一番最後のサイクル））で放電された。このサイクルは、各放電が同じＳＯＣ値から開始することを保証するために実施される。その後、電池は一定のＣレートで放電されながら、様々なＣレート（Ｃ／２、Ｃ／３、Ｃ／５）で充電された。測定波長シフトは、歪みに誘発される波長シフトおよび温度に誘発される波長シフトの畳み込みである。

本発明の一実施形態によれば、歪みおよび温度データは、そのまま分析されて、最近のインターカレーション段階変化に特徴的であるデータ特徴が抽出される。しかしながら、多くの事例において、データを分析する前に温度および歪みに誘発される変化を逆畳み込みすることが好ましい場合があり、これは、上述したような様々な既知の方法を使用して達成される。図１１は、図１０に示す測定値の逆畳み込み歪みを示し、図１２は逆畳み込み温度データを示す。これらの補正データを分析することによって、参考になるデータ特徴を抽出することが可能である。

好適な実施形態において、歪みデータＳは、温度データＴを使用して逆畳み込みされる（すなわち、正確なＳＯＣ値を推定することを可能にする「純粋な」歪み情報を抽出するために、処理された歪み情報が、温度に関連する影響を取り除くように変調される）。本発明者らは、実験を通じて、Ｌｉイオン電池における複数の異なるインターカレーション段階が、充電／放電率に対して安定したままである、歪みによって導出される波長シフト時系列特徴によって特徴付けられることを見出した。標準的な充電および放電サイクルに対してクーロン計数を使用して、本発明者らは、勾配および変曲点のような時系列特徴、ならびに、ピークおよび曲率半径のような形状特徴を、既知の処理技法を使用して認識し、関連付けられるＳＯＣ値と対応するインターカレーション段階に相関付けることができることを見出した。歪みデータＳから抽出された特徴は、一般的に複数の異なるＬｉインターカレーション段階を視覚化するのに使用される開回路電圧における特徴と良好に相関する。これらの特徴は一般的に、非常に低いＣレート（たとえば、Ｃ／２５）においてのみ、電圧データを使用して見ることができる。対照的に、ＦＯセンサによって生成される、抽出された歪みデータ内の特徴は、より高いＣレートにおいて観測可能であり、同じＳＯＣ値において種々のＣレートについて見ることができる。この相関関数が機械学習アルゴリズムを使用して識別されると、相関関数は、抽出された歪み情報（すなわち、温度データＴを使用して温度の影響について補正されている、波長シフトによって求められる測定歪みデータＳ値）に基づいて充電または放電中にリアルタイムでＳＯＣを推定するために使用される。

補正歪みおよび温度信号を分析および理解するための１つの手法は、各個々の充電および／または放電サイクルデータを充電状態（ＳＯＣ）に対してプロットし、そのデータをインターカレーション段階変化識別（分析）中に参照するためにメモリに記憶することである。充電／放電サイクル中にクーロン計数を使用することによってＳＯＣ値を求めることができる。図１３は、複数の異なる充電率（Ｃレート）において取得されるいくつかの充電サイクルについてのＳＯＣに対する抽出された歪みデータを示す。複数の異なるＣレートによって取得されるすべての曲線は互いにほぼ重なりあっており、これは、測定歪みおよびＳＯＣの値が互いに強く相関付けられていることを意味する。すべての歪み曲線は、正確に同じＳＯＣ値に位置する特徴的な特徴を示している。これらの特徴的な特徴を、電池における対応するＬｉイオンインターカレーション段階に割り当てることは、これらの曲線を、低いＣレートにおいて測定される電圧（または開回路電圧）のデータと比較することによって達成される。そのような測定値は一般的に、複数の異なるＬｉイオンインターカレーション段階を視覚化するのに使用される。図１４は、Ｃ／２５充電サイクルについての、ＳＯＣに対する歪みに誘発される波長シフトおよびＳＯＣに対する電圧の両方を比較して示す。電圧データ内の特徴は一般的に、非常に低いＣレート（たとえば、Ｃ／２５）においてしか見ることができないことに留意されたい。対照的に、歪みデータ内の特徴的な特徴は、より大きいＣレートにおいても依然として観測することができる。加えて、特徴的な特徴は、それがいずれのＣレートによって測定されたかとは無関係に、正確に同じＳＯＣ値において観測可能である。

図９（Ａ）を手短に参照すると、特徴検出区画９２０は、対応するインターカレーション段階を識別する目的で歪みおよび温度データ特徴を識別するために、１つまたは複数の既知のデータ分析技法を利用する。これらの技法は、時間領域分析（たとえば、導関数または統計学的モーメントの分析）、周波数領域分析（たとえば、波長シフトスペクトル分析）、またはウェーブレット領域分析を含む。現在好ましい実施形態において、歪みおよび温度データの導関数が、電池の現在の（すなわち、最近の）ＳＯＣを計算するために使用され得る、対応するインターカレーション段階と関連付けられる特徴的な特徴を識別するために計算および分析される。例示の目的のために、図１５は、Ｃ／５における歪みデータおよびＣ／２５における電圧データの導関数の比較を示す。

歪みデータＳを使用したインターカレーション段階変化の検出に加えて、特定のＥＥＤ（たとえば、Ｌｉイオン電池）のインターカレーション段階変化も、温度データＴによって示される特定の温度変化（たとえば、熱生成）の検出によって検出可能である。これらの温度データ特徴は、たとえば、Ｌｉイオン電池の充電および放電中に起こる吸熱および発熱反応に関係する。図１６は、Ｃ／２充電および１Ｃ放電を有する２つのサイクルを示す。充電および放電局面の両方の中で、特定の吸熱および発熱反応ならびに発熱反応の変化を明らかに観測することができる。図１６において、第１の充電および放電サイクル中の最も明白な吸熱または発熱反応の変化が矢印でマークされている。ｙ軸上の波長シフトは内部温度に直接相関付けられる（すなわち１ｐｍの波長シフトが約０．１℃の温度変化に相関付けられる）ことに留意されたい。温度データにおけるこれらの特徴的な特徴は、特定のＳＯＣ値において、対応するインターカレーション段階変化と関連付けられると考えられる吸熱および異なる発熱反応が起こることを明らかに示している。それゆえＥＥＤ１１０の内部温度を綿密にモニタリングすることによっても、ＥＥＤ１１０の充電および放電中の複数の異なるＬｉイオンインターカレーション段階を識別することが促進される。特定の実施形態において、インターカレーション段階変化を示す温度データ特徴は、上述したように取得される歪みデータ特徴と相関しており、それによって、インターカレーション段階変化事象を識別するための別の方法を提供する。

歪みおよび温度データ特徴を利用して最近のＳＯＣ値を求めることに加えて、充電または放電のいずれかの間のＳＯＣに関するインターカレーション段階の開始または期間の任意の変化を使用して、バッテリケミストリの劣化を示すことができる。長期間サイクリング実験を使用して、ＳＯＣを用いて表されるこれらのインターカレーション段階開始および期間特徴を使用して電池のＳＯＨを求めることができる。一般的に、ＳＯＣ推定には可逆変化が有用であり、一方で、ＳＯＨ推定には不可逆変化が有用である。

上述のように取得される歪みおよび温度データを使用してＳＯＨ値を求めることに加えて、ＳＯＨ判定において他の構造変化もモニタリングおよび利用されてもよい。たとえば、全般的な電池セルの構造的完全性、電極材料の構造的完全性、電解液の品質（たとえば、電解質分解に起因するガス発生）、セルパッケージ自体のシーリングなどを、電池セルの内側および／または外側の歪みおよび温度を測定することによってモニタリングすることができる。この構想は、上述した可逆および不可逆構造変化に相関付けられる歪みおよび温度データにおける特徴的な特徴を識別することである。

上記で詳述したモニタリングおよび管理システムのための仕様は、温度および歪みパラメータによってインターカレーション段階変化のリアルタイムの（１００Ｈｚ）における検出を可能にする。したがって、１００％の診断感度に近づくことが実現可能である。ＥＭＩに耐性があり、性能を低下させることなく過酷な環境において機能することができることは、そのようなシステムからのフォールスアラームが最小限に抑えられることを暗示し、それによって、＞９５％の診断特異性を達成することが現実的になる。

セル内状態変数の推定値が不確かであることに起因して、今日のほとんどの商用のＬｉイオン電池システムは保守的に設計されており、したがって、一般的に、それらの貯蔵エネルギー容量の限られた深度の放電（最大９０％）へのアクセスしか可能にしない。本明細書に開示されている実施形態は、残りの電池充電の高精度の（２．５％）予測を可能にする測定温度および歪みパラメータによって、インターカレーション段階変化のリアルタイムの（１００Ｈｚ）における正確な検出を可能にし、保守的な過大設計を低減することを可能にする。加えて、正確なインターカレーション段階測定値に基づくアルゴリズムを使用して、より正確な健康状態推定値を得てセル寿命を延ばし、結果として過大設計の実践をさらにより大きく低減することが実現可能である。

Claims (19)

1. 電気化学的エネルギーデバイスを動作させるためにプロセッサで実行する方法であって、前記電気化学的エネルギーデバイスは電極材料およびゲスト種を含み、前記方法は、
   前記電気化学的エネルギーデバイスのセル壁の外部表面と前記電気化学的エネルギーデバイスの内部位置とから前記電気化学的エネルギーデバイスの現在の動作パラメータを測定する１つまたは複数の光学センサを利用するステップであって、前記測定される現在の動作パラメータは、前記電気化学的エネルギーデバイスの動作状態と関連付けられる、利用するステップと、
   前記１つまたは複数の光学センサから少なくとも１つの光信号を光ファイバに沿ってプロセッサに送信するステップであって、前記少なくとも１つの光信号は、前記測定される現在の動作パラメータに比例する現在のパラメータデータを含む、送信するステップと、
   前記現在のパラメータデータを前記プロセッサにおいて分析するステップであって、前記プロセッサは、前記現在のパラメータデータに基づいて前記電気化学的エネルギーデバイスの少なくとも１つのインターカレーション段階変化を検出するように構成され、前記検出される少なくとも１つのインターカレーション段階変化は、前記ゲスト種が前記電極材料内を移動することによって引き起こされ、これにより、前記移動が前記測定される現在の動作パラメータの特徴的な変化を引き起こし、前記プロセッサは、前記検出された少なくとも１つのインターカレーション段階変化に従って動作状態情報および制御情報のうちの少なくとも一方を示す出力を生成する、分析するステップと
   を含む、方法。
2. 前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、前記電気化学的エネルギーデバイスの歪みパラメータおよび温度パラメータのうちの一方を測定するステップを含み、 前記少なくとも１つの光信号を送信するステップは、前記測定される歪みパラメータと関連付けられる歪みデータを含む第１の光信号、および、前記測定される温度パラメータと関連付けられる温度データを含む第２の光信号のうちの少なくとも一方を送信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、前記歪みパラメータを測定する第１の光学センサを利用するステップと、前記温度パラメータを測定する第２の光学センサを利用するステップとを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１及び第２の光学センサは、単一の光ファイバに配置され、これにより、前記少なくとも１つの光信号を送信するステップは、前記第１の光信号及び第２の光信号を前記単一の光ファイバで送信するステップを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、
   前記電気化学的エネルギーデバイスの前記セル壁の外部表面に動作可能に取り付けられた前記光ファイバに配置された第１の光学センサを利用するステップであって、これにより、前記第１の光学センサは、前記セル壁の機械的歪みを測定するように構成される、ステップと、
   前記セル壁の外部表面に動作可能に取り付けられた前記光ファイバに配置された第２の光学センサを利用するステップであって、これにより、前記第２の光学センサは、前記セル壁の外部温度を測定するように構成される、ステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、
   前記電気化学的エネルギーデバイスの前記セル壁を介して延伸し、前記電気化学的エネルギーデバイスの前記セル壁及び前記電極材料の内部表面の少なくとも一方に動作可能に取り付けられた前記光ファイバに配置された第１の光学センサを利用するステップであって、これにより、前記第１の光学センサは、前記セル壁の内部位置から機械的歪みを測定するように構成される、ステップと、
   前記光ファイバに配置され、前記セル壁及び前記電極材料の前記内部表面の少なくとも一方に動作可能に取り付けられた第２の光学センサを利用するステップであって、これにより、前記第２の光学センサは、前記セル壁の内部位置から内部温度を測定するように構成される、ステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、ファイバブラッググレーティングセンサ、エタロンセンサ、およびファブリペローセンサのうちの１つを利用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記少なくとも１つの光信号を前記プロセッサに送信するステップは、前記少なくとも１つの光信号を、前記パラメータデータを含む電気信号に変換するよう線形可変フィルタを利用するステップを含み、前記線形可変フィルタは、前記少なくとも１つの光信号におけるサブピコメートル以下の波長シフトを解決するための手段を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記少なくとも１つのインターカレーション段階変化を識別するステップは、時間領域分析、周波数領域分析およびウェーブレット領域分析のうちの１つを使用して前記現在のパラメータデータから少なくとも１つのデータ特徴を抽出するステップと、前記現在のインターカレーション段階変化を検出するよう前記抽出されたデータ特徴を分析するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記抽出されたデータ特徴を分析するステップは、前記現在のインターカレーション段階変化を検出するよう、抽出された歪みデータ特徴を以前のインターカレーション段階変化に関連するモデル生成歪み値と比較するステップを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記抽出されたデータ特徴を分析するステップは、前記現在のインターカレーション段階変化を検出するよう、抽出された温度データ特徴を以前のインターカレーション段階変化に関連するモデル生成温度値と比較するステップを含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記抽出されたデータ特徴を分析するステップは、前記現在のインターカレーション段階変化を検出するよう、現在の歪みデータ特徴を現在の温度データ特徴に相関付けするステップと含む、請求項９に記載の方法。
13. 前記動作状態情報および制御情報のうちの少なくとも一方を示す出力を生成するステップは、前記検出された現在のインターカレーション段階変化にしたがって、充電状態値及び健康状態値の少なくとも一方を決定し、そして、前記充電状態値及び健康状態値の少なくとも一方を視覚的に表示するステップを含む、請求項９に記載の方法。
14. 前記動作状態情報および制御情報のうちの少なくとも一方を示す出力を生成するステップは、前記検出された現在のインターカレーション段階変化にしたがって、充電／放電制御信号を生成し、そして、前記充電／放電制御信号にしたがって、前記電気化学的エネルギーデバイスの充電動作及び放電動作の一つを制御するステップを含む、請求項９に記載の方法。
15. 前記電気化学的エネルギーデバイスは、ハイブリッド／電気自動車およびスマートグリッドシステムのうちの１つに配置される充電式電池、スーパーキャパシタおよび燃料電池を含み、前記方法は、前記ハイブリッド／電気自動車および前記スマートグリッドシステムのうちの前記一方のオペレータに充電状態値および健康状態値のうちの少なくとも一方を視覚的に表示するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
16. 前記電気化学的エネルギーデバイスは、リチウムイオン電池を含み、前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップは、前記リチウムイオン電池の歪みパラメータ及び温度パラメータの一つを測定するステップを含み、前記充電／放電制御信号を生成するステップは、前記リチウムイオン電池の充電率を制御するステップ及び前記リチウムイオン電池の放電率を制御するステップの少なくとも一方を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 電極材料を取り囲むセル壁およびゲスト種としてのリチウムイオンを備えるリチウムイオン電池の充電状態（ＳＯＣ）情報、健康状態（ＳＯＨ）情報、および充電／放電制御情報のうちの少なくとも１つを求める、プロセッサで実行される方法であって、前記方法は、
    前記電気化学的エネルギーデバイスのセル壁の外部表面と前記電気化学的エネルギーデバイスの内部位置とから前記リチウムイオン電池の歪みパラメータおよび温度パラメータのうちの一方を測定する前記１つまたは複数の光学センサを利用するステップと、
    前記１つまたは複数の光学センサからの少なくとも１つの光信号を前記リチウムイオン電池から光ファイバに沿ってプロセッサに送信するステップであって、前記少なくとも１つの光信号は、前記測定される前記歪みパラメータおよび前記温度パラメータのうちの少なくとも一方に比例する現在のパラメータデータを含む、送信するステップと、
    前記現在のパラメータデータに基づいて、前記リチウムイオン電池の少なくとも１つのインターカレーション段階変化を検出するように構成されたプロセッサにおいて、前記現在のパラメータデータを分析するステップであって、前記検出される少なくとも１つのインターカレーション段階変化は、前記ゲスト種が前記電極材料内を移動することによって引き起こされ、これにより、前記移動が前記測定される前記歪みパラメータおよび前記温度パラメータのうちの一方の特徴的な変化を引き起こし、前記プロセッサは、前記検出された少なくとも１つの識別されたインターカレーション段階変化に従って動作状態情報および制御情報のうちの少なくとも一方を示す出力を生成し、前記動作状態情報は前記リチウムイオン電池の動作状態に対応する、分析するステップと を含む、方法。
18. 前記少なくとも１つのインターカレーション段階変化を識別するステップは、時間領域分析、周波数領域分析およびウェーブレット領域分析のうちの１つを使用して前記現在のパラメータデータから少なくとも１つのデータ特徴を抽出するステップを含み、
    前記現在のインターカレーション段階変化を検出するよう前記抽出されたデータ特徴を分析するステップは、前記現在のインターカレーション段階変化を検出するように、抽出された歪みデータ特徴および抽出された温度データ特徴のうちの一方を、以前のインターカレーション段階変化と関連付けられるモデル生成値と比較するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
19. 電極材料およびゲスト種を備える電気化学的エネルギーデバイスと、
    前記電気化学的エネルギーデバイスに接続されている第１の部分を有する１つまたは複数の光ファイバと、
    前記１つまたは複数の光ファイバ上に配置されている第１の光学センサおよび第２の光学センサであって、前記第１の光学センサは、前記電気化学的エネルギーデバイスのセル壁の外部表面と前記電気化学的エネルギーデバイスの内部位置とから前記電気化学的エネルギーデバイスの歪みパラメータを検知するように構成されており、前記第２の光学センサは、前記電気化学的エネルギーデバイスのセル壁の外部表面と前記電気化学的エネルギーデバイスの内部位置とから前記電気化学的エネルギーデバイスの温度パラメータを検知するように構成されている、第１の光学センサおよび第２の光学センサと、
    前記１つまたは複数の光ファイバに光を提供するように構成されている光源と、
    前記第１の光学センサおよび第２の光学センサによって反射され、前記第１の光学センサおよび第２の光学センサから受信される第１の光信号および第２の光信号を検出し、前記第１の光学センサから受信される前記第１の光信号に基づいて歪みデータ信号を生成し、前記第２の光学センサから受信される前記第２の光信号に基づいて温度データ信号を生成するための手段を含む検出器と、
    プロセッサと、
    を備え、前記プロセッサは、
    モデルベースのパラメータ値を使用して前記歪みデータ信号および前記温度データ信号のうちの少なくとも一方を分析することによって前記電気化学的エネルギーデバイスの現在のインターカレーション段階変化を検出するように構成され、前記インターカレーション段階変化は、前記電極材料内での前記ゲスト種の移動によって引き起こされ、、
    前記プロセッサは、
    前記検出された現在のインターカレーション段階変化を使用して充電状態（ＳＯＣ）情報、健康状態（ＳＯＨ）情報、および充電／放電制御情報のうちの少なくとも１つを生成するように構成されている、システム。

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