JP6615964B2 - 電池分類方法及びシステム - Google Patents
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Description
分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記サイクル充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出するステップと、
ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約して、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するステップと、
前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するステップと、を含む。
分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記サイクル充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出する取得モジュールと、
ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約して、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得する縮約モジュールと、
前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するクラスタリングモジュールと、を備える。
分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出するステップ10と、
ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約し、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するステップ11と、
前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するステップ12と、を含む。
ラフ集合理論によって前記特徴データ集合を処理し、前記特徴データ集合における各特徴データの重みを取得するステップと、
前記特徴データ集合における各特徴データの重みに基づき、前記特徴データ集合をフィルタリングし、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するステップと、を含む。
取得モジュール20は分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出するためのものであり、縮約モジュール21はラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約し、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するためのものであり、クラスタリングモジュール22は前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するためのものである。
前記クラスタリングモジュール22は従来のファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記縮約結果特徴データ集合をクラスタリング分析し、前記電池パック中の電池セルを分類する。
前記充放電データから、特徴データ、即ち前記電池パック中の各電池セルの充電オーム内部抵抗、放電オーム内部抵抗、エネルギー効率、充電平均電力、放電平均電力、分極電圧、温度、最大充電電力及び最大放電電力の任意の組合せを抽出するためのものである。
必要に応じて、上記実施例において、前記縮約モジュールは、重みサブモジュール及び縮約サブモジュールを備える。
具体的には、上記実施例では、前記縮約モジュールは重みサブモジュール及び縮約サブモジュールを備える。
Claims (8)
- 分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記サイクル充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出するステップと、
ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約し、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するステップと、
前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するステップと、を含むことを特徴とする電池分類方法。 - 前記特徴データ集合は、前記電池パック中の各電池セルの充電オーム内部抵抗、放電オーム内部抵抗、エネルギー効率、充電平均電力、放電平均電力、分極電圧、温度、最大充電電力及び最大放電電力の任意の組合せである特徴データを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約し、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得する前記ステップは、
ラフ集合理論によって前記特徴データ集合を処理し、前記特徴データ集合における各特徴データの重みを取得するステップと、
前記特徴データ集合における各特徴データの重みに基づき、前記特徴データ集合をフィルタリングし、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 分類すべき電池パックのサイクル充放電データを取得し、前記サイクル充放電データから前記電池パックの特徴データ集合を抽出する取得モジュールと、
ラフ集合理論を用いて前記特徴データ集合を縮約し、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得する縮約モジュールと、
前記縮約結果特徴データ集合に基づき、ファジィクラスタリングアルゴリズムを用いて、前記電池パック中の電池セルを分類するクラスタリングモジュールと、を備えることを特徴とする電池分類システム。 - 前記取得モジュールは、 前記サイクル充放電データから、前記電池パック中の各電池セルの充電オーム内部抵抗、放電オーム内部抵抗、エネルギー効率、充電平均電力、放電平均電力、分極電圧、温度、最大充電電力及び最大放電電力の任意の組合せである特徴データを抽出することを特徴とする請求項4に記載のシステム。
- 前記縮約モジュールは、
ラフ集合理論によって前記特徴データ集合を処理し、前記特徴データ集合における各特徴データの重みを取得する重みサブモジュールと、
前記特徴データ集合における各特徴データの重みに基づき、前記特徴データ集合をフィルタリングし、前記電池パックの縮約結果特徴データ集合を取得する縮約サブモジュールと、を備えることを特徴とする請求項4又は5に記載のシステム。 - メモリ及びプロセッサを備え、前記プロセッサと前記メモリはバスにより相互に通信を行い、前記メモリには前記プロセッサに実行可能なプログラム指令が記憶され、前記プロセッサは前記プログラム指令を呼び出して請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法を実行できることを特徴とする電子設備。
- コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ取り読み可能な記憶媒体であって、該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータ取り読み可能な記憶媒体。
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