JP7485043B2 - 電源装置および電池の不具合検出方法 - Google Patents
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Description
本発明は、電源装置および電池の不具合検出方法に関する。
従来、リチウムイオン電池の電圧または電流を測定することにより、リチウムイオン電池の不具合を検出する技術が検討されている。例えば特許文献１では、リチウムイオン電池の正負端子間電圧を検出する電圧検出手段と、その電圧検出手段の検出値が瞬時的に低下する微短絡の発生を判別して、その微短絡の発生頻度が異常判別用設定頻度以上になるとリチウムイオン電池が異常であると判別する電池異常判別手段とを備える電源装置が提案されている。
従来、リチウムイオン電池の使用は、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や携帯電話などの技術分野に限られていたが、近年では自動車（ＥＶ（Electric Vehicle）、ＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle））、航空機および電力貯蔵システムなどの様々な技術分野への使用が期待されている。このため、近年では、リチウムイオン電池の不具合を検出する技術の開発が従来にも増して望まれている。
本発明の目的は、リチウムイオン電池の不具合を検出することができる電源装置および電池の不具合検出方法を提供することにある。
上述の課題を解決するために、第１の発明は、リチウムイオン電池の電圧および電流を測定する測定部と、リチウムイオン電池の温度を測定する温度測定部と、測定部により測定された電圧および電流を用いて、一定時間毎における電流の最大値および電圧の最小値を検出するピーク検出部と、ピーク検出部により一定時間毎に検出された電流の最大値および電圧の最小値と、測定部により測定された電圧および電流と、温度測定部により測定された温度とに基づき、リチウムイオン電池の不具合を判定する判定部とを備える電源装置である。
第１の発明において、ピーク検出部は、測定部により測定された電圧および電流の少なくとも一方から、一定時間毎における電流の最大値および電圧の最小値の少なくとも一方を保持するピーク保持部であってもよい。
第１の発明において、測定部は、電圧および電流を測定し、ピーク検出部は、測定部により測定された電圧および電流を用いて、一定時間毎における電流の最大値および電圧の最小値を検出し、判定部は、ピーク検出部により一定時間毎に検出された電流の最大値および電圧の最小値に基づき、リチウムイオン電池の不具合を判定してもよい。
第１の発明において、リチウムイオン電池の温度を測定する温度測定部をさらに備え、判定部は、ピーク検出部により検出された電流の最大値および電圧の最小値の少なくとも一方と、測定部により測定された電圧および電流の少なくとも一方と、温度測定部により測定された温度とに基づき、リチウムイオン電池の不具合を判定してもよい。
第１の発明において、リチウムイオン電池の温度を測定する温度測定部をさらに備え、判定部は、ピーク検出部により検出された電流の最大値および電圧の最小値と、測定部により測定された電圧および電流と、温度測定部により測定された温度とに基づき、リチウムイオン電池の不具合を判定してもよい。
第１の発明において、判定部は、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを用いて、リチウムイオン電池の不具合を判定してもよい。
第１の発明において、一定時間は、１分以下であってもよい。
第２の発明は、リチウムイオン電池の電圧および電流を測定することと、測定された電圧および電流を用いて、一定時間毎における電流の最大値および電圧の最小値を検出することと、リチウムイオン電池の温度を測定することと、一定時間毎に検出された電流の最大値および電圧の最小値と、測定された電圧および電流と、測定された温度とに基づき、リチウムイオン電池の不具合を判定することとを備える電池の不具合検出方法である。
本発明によれば、リチウムイオン電池の不具合を検出することができる。
本発明の実施形態について以下の順序で説明する。
１．電源装置の構成
２．電池の不具合検出方法
３．データ収集システム
４．データ収集方法
５．学習
６．学習済みニューラルネットワークが搭載された電源装置の作製
７．作用効果
８．変形例
１．電源装置の構成
２．電池の不具合検出方法
３．データ収集システム
４．データ収集方法
５．学習
６．学習済みニューラルネットワークが搭載された電源装置の作製
７．作用効果
８．変形例
［１．電源装置の構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る電源装置１０の構成の一例を示すブロック図である。電源装置１０は、情報処理装置により実現されたニューラルネットワークを有する電源装置である。電源装置１０は、二次電池１１と、温度測定部１２と、電流測定部１３Ａと、電流ピーク検出部１３Ｂと、電圧測定部１４Ａと、電圧ピーク検出部１４Ｂと、判定部１５と、正極端子１６Ａと、負極端子１６Ｂとを備える。電源装置１０は、電動自動車（ＥＶまたはＰＨＶ）または電動航空機に備えられることが好ましい。
図１は、本発明の一実施形態に係る電源装置１０の構成の一例を示すブロック図である。電源装置１０は、情報処理装置により実現されたニューラルネットワークを有する電源装置である。電源装置１０は、二次電池１１と、温度測定部１２と、電流測定部１３Ａと、電流ピーク検出部１３Ｂと、電圧測定部１４Ａと、電圧ピーク検出部１４Ｂと、判定部１５と、正極端子１６Ａと、負極端子１６Ｂとを備える。電源装置１０は、電動自動車（ＥＶまたはＰＨＶ）または電動航空機に備えられることが好ましい。
二次電池１１は、リチウムイオン電池である。二次電池１１の正極端子は、正極端子１６Ａを介して電力供給源の正極端子に接続されている。また、二次電池１１の負極端子は、負極端子１６Ｂを介して電力供給源の負極端子に接続されている。
温度測定部１２は、熱電対またはサーミスタなどの温度検出素子を備える。温度検出素子は、二次電池１１の表面または近傍に配置されている。温度測定部１２は、温度検出素子により二次電池１１の温度を検出し、判定部１５に出力する。
電流測定部１３Ａは、二次電池１１の電流を測定し、電流ピーク検出部１３Ｂに出力する。電流測定部１３Ａは、例えば、電流測定回路である。電流ピーク検出部１３Ｂは、電流測定部１３Ａにより測定された電流から、一定時間毎における電流の最大値を保持し、その最大値を判定部１５に出力する。電流ピーク検出部１３Ｂは、一定時間毎における電流の最大値を検出する電流ピーク検出部の一例である。電流ピーク検出部１３Ｂとしては、アナログ信号として電流の最大値をピークホールド可能に構成された電流ピーク保持部（ピークホールド回路）が用いられる。上記電流保持の一定時間は、二次電池１１の不具合の早期検出の観点から、好ましくは１分以下、より好ましくは１０ｓ以下、さらにより好ましくは１ｓ以下である。上記一定時間の下限値は特に限定されるものではないが、例えば、１０ｍｓ以上である。
電流ピーク検出部１３Ｂは、二次電池１１の不具合の早期検出の観点から、半値幅が１ｓ以下の電流上昇（電流ピーク）を検出可能に構成されていることが好ましい。電流ピーク検出部１３Ｂによる検出対象は、金属リチウム由来の微短絡である。二次電池１１の電流の瞬間的な上昇と、その後すぐに回復する挙動は、デンドライト生成によって生じる微短絡に見られる特徴的な挙動である。この特徴的な挙動（波形）を電流ピーク検出部１３Ｂにより検出することによってデンドライト生成を検知することができる。したがって、判定部１５は、電流ピーク検出部１３Ｂから入力される電流の最大値に基づき、二次電池１１が正常か異常かを判別することができる。
電圧測定部１４Ａは、二次電池１１の電圧を測定し、電圧ピーク検出部１４Ｂに出力する。電圧測定部１４Ａは、例えば、電圧測定回路である。電圧ピーク検出部１４Ｂは、電圧測定部１４Ａにより測定された電圧から、一定時間毎における電圧の最小値を保持し、その最小値を判定部１５に出力する。電圧ピーク検出部１４Ｂは、一定時間毎における電圧の最小値を検出する電圧ピーク検出部の一例である。電圧ピーク検出部１４Ｂとしては、アナログ信号として電圧の最小値をピークホールド可能に構成された電圧ピーク保持部（ピークホールド回路）が用いられる。上記電圧保持の一定時間は、二次電池１１の不具合の早期検出の観点から、好ましくは１分以下、より好ましくは１０ｓ以下、さらにより好ましくは１ｓ以下である。上記一定時間の下限値は特に限定されるものではないが、例えば、１０ｍｓ以上である。
電圧ピーク検出部１４Ｂは、二次電池１１の不具合の早期検出の観点から、半値幅が１ｓ以下の電圧降下（電圧ピーク）を検出可能に構成されていることが好ましい。電圧ピーク検出部１４Ｂによる検出対象は、金属リチウム由来の微短絡である。二次電池１１の電圧の瞬間的な低下と、その後すぐに回復する挙動は、デンドライト生成によって生じる微短絡に見られる特徴的な挙動である。この特徴的な挙動（波形）を電圧ピーク検出部１４Ｂにより検出することによってデンドライト生成を検知することができる。したがって、判定部１５は、電圧ピーク検出部１４Ｂから入力される電圧の最小値に基づき、二次電池１１が正常か異常かを判別することができる。
判定部１５は、温度測定部１２により測定された温度と、電流測定部１３Ａにより測定された電流と、電圧測定部１４Ａにより測定された電圧と、電流ピーク検出部１３Ｂにより保持された最大電流値と、電圧ピーク検出部１４Ｂにより保持された最小電圧値とに基づき、二次電池１１の不具合を判定する。判定部１５は、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルにより、上記判定を実行するプロセッサ、またはASIC（Application Specific Integrated Circuit）等の集積回路である。
具体的には、判定部１５は、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを記憶する記憶部を備え、この記憶部に記憶された学習済みモデルを用いて、二次電池１１の不具合を判定する。ニューラルネットワークは、入力層と出力層とを備える。入力層の入力データは、（１）温度測定部１２により測定された温度、（２）電流測定部１３Ａにより測定された電流、（３）電圧測定部１４Ａにより測定された電圧、（４）電流ピーク検出部１３Ｂにより保持された最大電流値、（５）電圧ピーク検出部１４Ｂにより保持された最小電圧値である。出力層の出力データは、二次電池１１の不具合の有無である。ニューラルネットワークに（１）～（５）のデータを入力することによって、二次電池１１の不具合の有無が判定される。判定部１５に備えられた記憶部は、例えば、不揮発性メモリである。
［２．電池の不具合検出方法］
以下、上述の構成を有する電源装置１０を用いた電池の不具合検出方法の一例について説明する。
以下、上述の構成を有する電源装置１０を用いた電池の不具合検出方法の一例について説明する。
まず、電流測定部１３Ａ、電圧測定部１４Ａがそれぞれ、二次電池１１の電圧、電流、を測定し、電流ピーク検出部１３Ｂ、電圧ピーク検出部１４Ｂに出力すると共に、判定部１５に出力する。また、温度測定部１２が、二次電池１１の温度を測定し、判定部１５に出力する。
次に、電流ピーク検出部１３Ｂが、電流測定部１３Ａにより測定された電流から、一定時間毎における電流の最大値を保持し、その最大値を判定部１５に出力する。また、電圧ピーク検出部１４Ｂが、電圧測定部１４Ａにより測定された電圧から、一定時間毎における電圧の最小値を保持し、その最小値を判定部１５に出力する。
判定部１５は、ニューラルネットワークに、温度測定部１２により測定された温度と、電流測定部１３Ａにより測定された電流と、電圧測定部１４Ａにより測定された電圧と、電流ピーク検出部１３Ｂにより保持された最大電流値と、電圧ピーク検出部１４Ｂにより保持された最小電圧値をデータとして入力することによって、二次電池１１の不具合の有無を判定し、例えばシリアル通信により判定結果を外部機器に出力する。
［３．データ収集システム］
以下、学習済みモデルの生成に用いられるデータ収集システムの構成の一例について説明する。
以下、学習済みモデルの生成に用いられるデータ収集システムの構成の一例について説明する。
図２は、データ収集システムの構成の一例を示すブロック図である。データ収集システムは、データ収集装置２０と、ソースメジャーユニット３１と、時限内部短絡セル３２と、制御用ＰＣ３３とを備える。データ収集装置２０と時限内部短絡セル３２とは、ケーブルにより接続されている。データ収集装置２０とソースメジャーユニット３１とは、ケーブルにより接続されている。制御用ＰＣ３３とデータ収集装置２０とは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのケーブルにより接続されている。制御用ＰＣ３３とソースメジャーユニット３１とは、ＧＰＩＢ（General Purpose Interface Bus）などのケーブルにより接続されている。
（時限内部短絡セル）
機械学習を利用した異常検知技術は、仮に平常時の時系列データのみを教師データとした場合、平常ではなくなったことの判定はできるが、それが熱暴走に至るかどうかの判定はできない。熱暴走に至ることを確実に判定するには、熱暴走に至るケースの時系列データを教師データとして用意し、それを用いて学習させる必要がある。そこで、まもなく内部短絡が生じる、時限内部短絡セル３２を作製する。
機械学習を利用した異常検知技術は、仮に平常時の時系列データのみを教師データとした場合、平常ではなくなったことの判定はできるが、それが熱暴走に至るかどうかの判定はできない。熱暴走に至ることを確実に判定するには、熱暴走に至るケースの時系列データを教師データとして用意し、それを用いて学習させる必要がある。そこで、まもなく内部短絡が生じる、時限内部短絡セル３２を作製する。
なお、時限内部短絡セル３２とは、一見すると市販のリチウムイオン電池と変わりがないが、所定の意図されたタイミングで内部短絡を生じる加工を施したセルのことである。これにはいくつかの作製方法があり、例えば、連続充電、高温保存、あるいは過充電サイクルなどを施す他、電池セルの組立時に内部にショート源の加工を施す、などの方法で作製することができる。時限内部短絡セル３２は、耐火チャンバ３２Ａ内に収容される。
（データ収集装置）
図３は、データ収集装置２０の構成の一例を示すブロック図である。データ収集装置２０は、時限内部短絡セル３２の充放電電流と電圧と温度を測定する。また、データ収集装置２０は、一定時間毎における時限内部短絡セル３２の電流の最小値および最大値と、一定時間毎における時限内部短絡セル３２の電圧の最小値および最大値とを検出する。
図３は、データ収集装置２０の構成の一例を示すブロック図である。データ収集装置２０は、時限内部短絡セル３２の充放電電流と電圧と温度を測定する。また、データ収集装置２０は、一定時間毎における時限内部短絡セル３２の電流の最小値および最大値と、一定時間毎における時限内部短絡セル３２の電圧の最小値および最大値とを検出する。
データ収集装置２０は、制御装置としてのマイクロコントローラ２１と、表示装置２２と、正極端子２３Ａ１、２４Ａ１、２３Ｂ１、２４Ｂ１と、負極端子２３Ａ２、２４Ａ２、２３Ｂ２、２４Ｂ２と、電流測定部２５Ａと、アッパーピークホールド回路２５Ｂと、ローワーピークホールド回路２５Ｃと、電圧測定部２６Ａと、アッパーピークホールド回路２６Ｂと、ローワーピークホールド回路２６Ｃと、温度検出素子としての熱電対２７Ａと、温度測定部２７Ｂと、ＵＳＢコネクタ２８Ａと、ＵＳＢシリアル変換器２８Ｂとを備える。
正極端子２３Ａ１と正極端子２４Ａ１とが接続されている。負極端子２３Ａ２と負極端子２４Ａ２とが接続されている。正極端子２３Ａ１、負極端子２３Ａ２はそれぞれ、時限内部短絡セル３２の正極端子、負極端子に接続され、正極端子２４Ａ１、負極端子２４Ａ２はそれぞれ、ソースメジャーユニット３１の電流制御用の正極端子、負極端子に接続されている。
正極端子２３Ｂ１と正極端子２４Ｂ１とが接続されている。負極端子２３Ｂ２と負極端子２４Ｂ２とが接続されている。正極端子２３Ｂ１、負極端子２３Ｂ２はそれぞれ、時限内部短絡セル３２の正極端子、負極端子に接続され、正極端子２４Ｂ１、負極端子２４Ｂ２はそれぞれ、ソースメジャーユニット３１の電圧制御用の正極端子、負極端子に接続されている。
電流測定部２５Ａは、正極端子２３Ａ１と正極端子２４Ａ１との間に流れる電流を測定し、アッパーピークホールド回路２５Ｂ、ローワーピークホールド回路２５Ｃおよびマイクロコントローラ２１に出力する。アッパーピークホールド回路２５Ｂは、電流測定部２５Ａにより測定された電流から、一定時間毎における最大電流値を保持し、その最大電流値をマイクロコントローラ２１に出力する。ローワーピークホールド回路２５Ｃは、電流測定部２５Ａにより測定された電流から、一定時間毎における最小電流値を保持し、その最小電流値をマイクロコントローラ２１に出力する。
電圧測定部２６Ａは、正極端子２３Ｂ１と負極端子２３Ｂ２との間に印加されている電圧を測定し、アッパーピークホールド回路２６Ｂ、ローワーピークホールド回路２６Ｃおよびマイクロコントローラ２１に出力する。アッパーピークホールド回路２６Ｂは、電圧測定部２６Ａにより測定された電圧から、一定時間毎における最大電圧値を保持し、その最大電圧値をマイクロコントローラ２１に出力する。ローワーピークホールド回路２５Ｃは、電圧測定部２６Ａにより測定された電圧から、一定時間毎における最小電圧値を保持し、その最小電圧値をマイクロコントローラ２１に出力する。
熱電対２７Ａは、時限内部短絡セル３２の表面または近傍に配置されている。温度測定部２７Ｂは、熱電対２７Ａにより時限内部短絡セル３２の温度を測定し、マイクロコントローラ２１に出力する。
ＵＳＢコネクタ２８Ａは、ＵＳＢシリアル変換器２８Ｂを介してマイクロコントローラ２１に対して接続されている。ＵＳＢコネクタ２８Ａに対してＵＳＢケーブルが接続されている。このＵＳＢケーブルを介して、データ収集装置２０と制御用ＰＣ３３とが接続されている。
マイクロコントローラ２１は、電圧、電流、温度、一定時間における最小電圧値、一定時間における最大電圧値、一定時間における最小電流値および一定時間における最大電流値を取得し、制御用ＰＣ３３に出力する。マイクロコントローラ２１は、アッパーピークホールド回路２５Ｂ、２６Ｂと、ローワーピークホールド回路２５Ｃ、２６Ｃそれぞれを一定時間毎にリセットする。これにより、前回リセットしてから一定期間の最小電流値、最大電流値、最小電圧値および最大電圧値を読み取ることが可能となっている。表示装置２２は、収集データなどに関する情報を表示する。
このデータ収集装置２０は、例えば、半値幅１μｓ以上のピークのピーク値を、精度５％以下で測定可能に構成されている。データ収集装置２０には、連続データ送出機能が搭載されている。これは、一定時間毎（例えば５００ｍｓ毎）に、（１）その時点の値（Present）と、（２）直近５００ｍｓにおける最大値（Upper）と、（３）同最小値（Lower）とを送出する機能のことである（図４参照）。
（ソースメジャーユニット）
ソースメジャーユニット３１は、時限内部短絡セル３２に対して充放電を行う。
ソースメジャーユニット３１は、時限内部短絡セル３２に対して充放電を行う。
（制御用ＰＣ）
制御用ＰＣ３３は、ソースメジャーユニット３１を制御し、時限内部短絡セル３２に対して充放電を行う。また、制御用ＰＣ３３は、データ収集装置２０を制御し、時限内部短絡セル３２に関するデータを収集する。
制御用ＰＣ３３は、ソースメジャーユニット３１を制御し、時限内部短絡セル３２に対して充放電を行う。また、制御用ＰＣ３３は、データ収集装置２０を制御し、時限内部短絡セル３２に関するデータを収集する。
［４．データ収集方法］
以下、上述の構成を有するデータ収集システムを用いたデータ収集方法の一例について説明する。
以下、上述の構成を有するデータ収集システムを用いたデータ収集方法の一例について説明する。
制御用ＰＣ３３が、ソースメジャーユニット３１を制御して、時限内部短絡セル３２のサイクル試験を実施する。サイクル試験における充電条件は、例えば１Ｃ充電であり、放電条件は、例えば電動航空機の中で実際に電池に掛かる電流パターンとする。そして、データ収集装置２０が、時限内部短絡セル３２が熱暴走に至るまでの電流、電圧、温度、最小電流値、最大電流値、最小電圧値および最大電圧値の時系列データを測定する。制御用ＰＣ３３は、データ収集装置２０により測定された上記時系列データを収集する。この充放電サイクル試験は、時限内部短絡セル３２が発熱暴走するまで行われる。この一連のデータ収集は、例えば２００個の時限内部短絡セル３２を用いて行われる。
［５．学習］
機械学習プラットフォームTensorFlowを用い、データ収集装置２０により収集された電流、電圧、温度、最小電流値、最大電流値、最小電圧値および最大電圧値の時系列データを教師データとして用いて、異常検知のためのニューラルネットワークを作成する。
機械学習プラットフォームTensorFlowを用い、データ収集装置２０により収集された電流、電圧、温度、最小電流値、最大電流値、最小電圧値および最大電圧値の時系列データを教師データとして用いて、異常検知のためのニューラルネットワークを作成する。
［６．学習済みニューラルネットワークが搭載された電源装置の作製］
Renesasの統合開発環境e2 studioを用いてTensorFlow上で作成したニューラルネットワークをマイクロプロセッサ用のソースコードに変換し、これをマイクロプロセッサに書き込む。そして、電流測定部１３Ａ、電流ピーク検出部１３Ｂ、電圧測定部１４Ａ、電圧ピーク検出部１４Ｂ、温度測定部１２と組み合わせて、学習済みニューラルネットワークが搭載された電源装置１０（図１参照）を作製する。
Renesasの統合開発環境e2 studioを用いてTensorFlow上で作成したニューラルネットワークをマイクロプロセッサ用のソースコードに変換し、これをマイクロプロセッサに書き込む。そして、電流測定部１３Ａ、電流ピーク検出部１３Ｂ、電圧測定部１４Ａ、電圧ピーク検出部１４Ｂ、温度測定部１２と組み合わせて、学習済みニューラルネットワークが搭載された電源装置１０（図１参照）を作製する。
この電源装置１０は、（１）何秒後に異常が発生するか、（２）その確からしさは何％かを出力可能に構成されている。
例えば、電源装置１０のデータ取得間隔が５００ｍｓ毎であったとしても、半値幅１μｓ以上のピークのピーク値を検出できる電流ピーク検出部１３Ｂおよび電圧ピーク検出部１４Ｂを備えていれば、電流異常および電圧異常を早期に検出することができる。
ニューラルネットワークの学習と推定の際には、電圧のみならず、電流と温度の情報も用いる。二次電池１１の不具合の有無を判断するための電圧波形は内部抵抗に依存しており、内部抵抗は電流と温度に依存しているため、これら３つの物理量を用いることによって、より正確な判定が可能となる。
［７．作用効果］
瞬間的な電圧低下と、その後すぐに回復する電圧挙動を検出することによって、電池が正常か異常かを判別することが可能である。しかし、特許文献１に記載の技術では、特にリチウムイオン電池を電動航空機用の電池として使用しようとした場合に、（１）その電圧波形を具体的にどのように検出するのかという検出手段と、（２）得られた波形を具体的にどのように判断するのかという判断手段の２点について、不十分な点があった。
瞬間的な電圧低下と、その後すぐに回復する電圧挙動を検出することによって、電池が正常か異常かを判別することが可能である。しかし、特許文献１に記載の技術では、特にリチウムイオン電池を電動航空機用の電池として使用しようとした場合に、（１）その電圧波形を具体的にどのように検出するのかという検出手段と、（２）得られた波形を具体的にどのように判断するのかという判断手段の２点について、不十分な点があった。
（１）検出手段に対して
デンドライト生成に起因する瞬間的な電圧低下とその後すぐに回復する電圧挙動について、特許文献１の段落００４５には、数十ｍｓｅｃ毎に電圧測定をすることが記載されている。
デンドライト生成に起因する瞬間的な電圧低下とその後すぐに回復する電圧挙動について、特許文献１の段落００４５には、数十ｍｓｅｃ毎に電圧測定をすることが記載されている。
しかし、電圧測定の間隔は、数十ｍｓｅｃ毎であっても、十分に速いとは言えない。なぜなら、デンドライトに起因する内部短絡は、まずは極めて細いデンドライトが正負極間に繋がって内部短絡が生じ、それは極めて短時間で溶断し、次に少し太いデンドライトが正負極間に繋がって内部短絡が生じ、それは少し長い短絡時間の後に溶断し、その次はやや太いデンドライトが繋がる、といった具合に、徐々にデンドライトが太くなり、短絡時間も徐々に長くなっていくからである。すなわち、初期の極めて短時間の異常電圧挙動を測定することが可能であるほど、デンドライト成長の早期発見が可能である。数十ｍｓｅｃ毎の測定間隔では、こうした初期のデンドライト生成の検出は困難であり、検出ができたときには熱暴走するまでの猶予が差ほど残されていなく、比較的末期になってからの検出となってしまう。どの程度の猶予が必要かは、その電池の使用用途によって異なるが、例えば、電動航空機用の電池では、内部短絡を検出してから機体が安全に着陸するまでの猶予時間として、最低でも数十分オーダーの時間、出来れば数時間オーダーの時間が必要である。数十ｍｓｅｃ毎という測定間隔は、このような特に安全性を要求する用途に対しては不十分であった。
数十ｍｓｅｃよりも遥かに短い、高速な電流変化および電圧変化を測定できるようにするには、例えば、電流挙動および電圧挙動を読み取るＡＤコンバーターのサンプリング周波数を高めるという方法がある。しかし、電動航空機を駆動するために必要な多くの本数の電池に対して高速のサンプリングを行おうとすると、システム全体が高コストになる。特許文献１では、この高コスト化を防ぐための検出手段に対する工夫が十分になされていない。
これに対して、一実施形態に係る電源装置１０では、上記の問題点を解決するために、電流ピーク検出部１３Ｂおよび電圧ピーク検出部１４Ｂが備えられている。電流ピーク検出部１３Ｂおよび電圧ピーク検出部１４Ｂは、ある一定時間における最大値および最小値を保持し続ける回路である。これにより、半値幅が非常に狭い電流上昇または電圧降下であっても、ＡＤコンバーターのサンプリング周波数を高めることなく、その最小電圧値を検出することが可能になる。
第１のピークホールド回路により構成される電流ピーク検出部１３Ｂおよび第２のピークホールド回路により構成される電圧ピーク検出部１４Ｂは整流素子を用いたアナログ回路によって比較的簡単に構築でき、回路のコストも抑えられる。これは、電動航空機のような多くの本数の電池が用いられるケースにおいて、特に効果が大きい。
（２）判断手段に対して
２つ目は、敷値電圧についてである。特許文献１では、電圧検出手段の検出値が瞬時的に低下したことを判別するための閾値電圧について記載されている。しかし、微短絡による電圧降下の電圧極小値がどの程度になるかは、電池の内部抵抗に依存し、内部抵抗は劣化の度合いや温度などに依存する。よって、敷値電圧を判断基準に用いるのであれば、別途、電池の内部抵抗の測定手段などを用意し、得られた内部抵抗値を用いて敷値電圧を逐次変えていく必要がある。しかし、特許文献１では、こうした議論が十分になされておらず、判断基準に対する科学的根拠が不十分である。
２つ目は、敷値電圧についてである。特許文献１では、電圧検出手段の検出値が瞬時的に低下したことを判別するための閾値電圧について記載されている。しかし、微短絡による電圧降下の電圧極小値がどの程度になるかは、電池の内部抵抗に依存し、内部抵抗は劣化の度合いや温度などに依存する。よって、敷値電圧を判断基準に用いるのであれば、別途、電池の内部抵抗の測定手段などを用意し、得られた内部抵抗値を用いて敷値電圧を逐次変えていく必要がある。しかし、特許文献１では、こうした議論が十分になされておらず、判断基準に対する科学的根拠が不十分である。
これに対して、一実施形態に係る電源装置１０では、上記の問題点を解決するために、ニューラルネットワークを使用している。このニューラルネットワークを学習させる際には、電圧のみならず、電流と温度の情報も用いる。電池の内部抵抗は、電圧、電流および温度に依存した物理量である。そのため、この３つのデータを学習および推定に用いることにより、内部抵抗に基づくより正確な判定が可能になる。
ニューラルネットワークの学習および推定に用いるデータは、電圧、電流および温度の３つのデータだけではない。半値幅が非常に狭い電圧上昇および電圧降下に関する情報として、電流ピーク検出部１３Ｂおよび電圧ピーク検出部１４Ｂによって得たデータも用いている。これにより、判定精度を更に高めることができる。
［８．変形例］
（変形例１）
上述の一実施形態において、電源装置１０が、温度測定部１２を備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、熱電対２７Ａおよび温度測定部２７Ｂを備えていなくてもよい。
（変形例１）
上述の一実施形態において、電源装置１０が、温度測定部１２を備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、熱電対２７Ａおよび温度測定部２７Ｂを備えていなくてもよい。
（変形例２）
上述の一実施形態において、電源装置１０が、電流測定部１３Ａおよび電流ピーク検出部１３Ｂを備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、電流測定部２５Ａ、アッパーピークホールド回路２５Ｂおよびローワーピークホールド回路２５Ｃを備えていなくてもよい。
上述の一実施形態において、電源装置１０が、電流測定部１３Ａおよび電流ピーク検出部１３Ｂを備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、電流測定部２５Ａ、アッパーピークホールド回路２５Ｂおよびローワーピークホールド回路２５Ｃを備えていなくてもよい。
（変形例３）
上述の一実施形態において、電源装置１０が、電圧測定部１４Ａおよび電圧ピーク検出部１４Ｂを備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、電圧測定部２６Ａ、アッパーピークホールド回路２６Ｂおよびローワーピークホールド回路２６Ｃを備えていなくてもよい。
上述の一実施形態において、電源装置１０が、電圧測定部１４Ａおよび電圧ピーク検出部１４Ｂを備えていなくてもよい。この場合、データ収集装置２０が、電圧測定部２６Ａ、アッパーピークホールド回路２６Ｂおよびローワーピークホールド回路２６Ｃを備えていなくてもよい。
（変形例４）
上述の一実施形態では、電源装置１０が１つの二次電池１１を備えると共に、データ収集システムが１つの時限内部短絡セル３２を備える例について説明したが、電源装置１０が複数の二次電池１１を備えると共に、データ収集システムが複数の時限内部短絡セル３２を備えるようにしてもよい。この場合、電源装置１０の電流測定部１３Ａは、接続された複数の二次電池１１の電流を測定し、電源装置１０の電圧測定部１４Ａは、各二次電池１１の電圧を測定するようにしてもよい。また、データ収集装置２０の電流測定部２５Ａは、接続された複数の時限内部短絡セル３２の電流を測定し、データ収集装置２０の電圧測定部２６Ａは、各時限内部短絡セル３２の電圧を測定するようにしてもよい。
上述の一実施形態では、電源装置１０が１つの二次電池１１を備えると共に、データ収集システムが１つの時限内部短絡セル３２を備える例について説明したが、電源装置１０が複数の二次電池１１を備えると共に、データ収集システムが複数の時限内部短絡セル３２を備えるようにしてもよい。この場合、電源装置１０の電流測定部１３Ａは、接続された複数の二次電池１１の電流を測定し、電源装置１０の電圧測定部１４Ａは、各二次電池１１の電圧を測定するようにしてもよい。また、データ収集装置２０の電流測定部２５Ａは、接続された複数の時限内部短絡セル３２の電流を測定し、データ収集装置２０の電圧測定部２６Ａは、各時限内部短絡セル３２の電圧を測定するようにしてもよい。
（変形例５）
上述の一実施形態では、電源装置１０が、電流測定部１３Ａ、電流ピーク検出部１３Ｂ、電圧測定部１４Ａおよび電圧ピーク検出部１４Ｂを備える例について説明したが、電流挙動および電圧挙動を読み取るＡＤコンバーターのサンプリング周波数を高め、最大電流値および最小電圧値を検出するようにしてもよい。
上述の一実施形態では、電源装置１０が、電流測定部１３Ａ、電流ピーク検出部１３Ｂ、電圧測定部１４Ａおよび電圧ピーク検出部１４Ｂを備える例について説明したが、電流挙動および電圧挙動を読み取るＡＤコンバーターのサンプリング周波数を高め、最大電流値および最小電圧値を検出するようにしてもよい。
以上、本発明の一実施形態および変形例について具体的に説明したが、本発明は、上述の一実施形態および変形例に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。
例えば、上述の一実施形態および変形例において挙げた構成、方法、工程、形状、材料および数値などはあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれと異なる構成、方法、工程、形状、材料および数値などを用いてもよい。
また、上述の一実施形態および変形例の構成、方法、工程、形状、材料および数値などは、本発明の主旨を逸脱しない限り、互いに組み合わせることが可能である。
１０ 電源装置
１１ 二次電池
１２、２７Ｂ 温度測定部
１３Ａ、２５Ａ 電流測定部
１３Ｂ 電流ピーク検出部
１４Ａ、２６Ａ 電圧測定部
１４Ｂ 電圧ピーク検出部
１５ 判定部
１６Ａ、２３Ａ１、２３Ｂ１、２４Ａ１、２４Ｂ１ 正極端子
１６Ｂ、２３Ａ２、２３Ｂ２、２４Ａ２、２４Ｂ２ 負極端子
２０ データ収集装置
２１ マイクロコントローラ
２２ 表示装置
２５Ｂ、２６Ｂ アッパーピークホールド回路
２５Ｃ、２６Ｃ ローワーピークホールド回路
２７Ａ 熱電対
２８Ａ ＵＳＢコネクタ
２８Ｂ ＵＳＢシリアル変換器
３１ソースメジャーユニット
３２ 時限内部短絡セル
３２Ａ 耐火チャンバ
３３ 制御用ＰＣ
１１ 二次電池
１２、２７Ｂ 温度測定部
１３Ａ、２５Ａ 電流測定部
１３Ｂ 電流ピーク検出部
１４Ａ、２６Ａ 電圧測定部
１４Ｂ 電圧ピーク検出部
１５ 判定部
１６Ａ、２３Ａ１、２３Ｂ１、２４Ａ１、２４Ｂ１ 正極端子
１６Ｂ、２３Ａ２、２３Ｂ２、２４Ａ２、２４Ｂ２ 負極端子
２０ データ収集装置
２１ マイクロコントローラ
２２ 表示装置
２５Ｂ、２６Ｂ アッパーピークホールド回路
２５Ｃ、２６Ｃ ローワーピークホールド回路
２７Ａ 熱電対
２８Ａ ＵＳＢコネクタ
２８Ｂ ＵＳＢシリアル変換器
３１ソースメジャーユニット
３２ 時限内部短絡セル
３２Ａ 耐火チャンバ
３３ 制御用ＰＣ
Claims (5)
- リチウムイオン電池の電圧および電流を測定する測定部と、
前記リチウムイオン電池の温度を測定する温度測定部と、
前記測定部により測定された前記電圧および前記電流を用いて、一定時間毎における前記電流の最大値および前記電圧の最小値を検出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部により前記一定時間毎に検出された前記電流の最大値および前記電圧の最小値と、前記測定部により測定された前記電圧および前記電流と、前記温度測定部により測定された前記温度とに基づき、前記リチウムイオン電池の不具合を判定する判定部と
を備える電源装置。 - 前記ピーク検出部は、前記測定部により測定された前記電圧および前記電流から、前記一定時間毎における前記電流の最大値および前記電圧の最小値を保持するピーク保持部である請求項１に記載の電源装置。
- 前記判定部は、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを用いて、前記リチウムイオン電池の不具合を判定する請求項１または２に記載の電源装置。
- 前記一定時間は、１分以下である請求項１から３のいずれか１項に記載の電源装置。
- リチウムイオン電池の電圧および電流を測定することと、
測定された前記電圧および前記電流を用いて、一定時間毎における前記電流の最大値および前記電圧の最小値を検出することと、
前記リチウムイオン電池の温度を測定することと、
一定時間毎に検出された前記電流の最大値および前記電圧の最小値と、測定された前記電圧および前記電流と、測定された前記温度とに基づき、前記リチウムイオン電池の不具合を判定することと
を備える電池の不具合検出方法。
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