KR102420091B1 - 배터리 진단 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 배터리 진단 장치는 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 센싱부; 및 상기 센싱부에 의해 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부에 의해 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하고, 선택된 복수의 충전 상태의 크기에 기반하여 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획하고, 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 상기 복수의 서브 구간별로 서브 구간의 크기를 산출하고, 산출된 복수의 서브 구간별 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하고, 진단 결과에 기반하여 상기 배터리의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단하도록 구성된 프로세서를 포함한다.

Description

배터리 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING BATTERY CELL}
본 출원은 2018년 04월 10일자로 출원된 한국 특허 출원번호 제10-2018-0041690에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.
본 발명은 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
이차 전지는 전기화학적인 산화 및 환원 반응을 통해 전기 에너지를 생성하는 것으로, 광범위하게 다양한 용도로 이용된다. 예를 들어, 이차 전지는 휴대 전화, 랩탑 컴퓨터, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 태블릿 컴퓨터, 전동 공구 등과 같이 사람의 손에 휴대할 수 있는 장치; 전기 자전거, 전기 오토바이, 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 전기 배, 전기 비행기 등과 같은 각종 전기구동 동력 장치; 신재생 에너지를 통해 발전된 전력이나 잉여 발전 전력을 저장하는데 사용되는 전력 저장 장치; 서버 컴퓨터와 통신용 기지국을 비롯한 각종 정보 통신 장치에 전력을 안정적으로 공급하기 위한 무 정전 전원 공급 장치 등에 이르기까지 사용 영역이 점차 확대되고 있다.
이차 전지는, 3가지의 기본 구성요소를 포함하는데, 이는, 방전되는 동안 전자를 방출하면서 산화되는 물질을 포함하는 음극(anode), 방전되는 동안 전자를 수용하면서 환원되는 물질을 포함하는 양극(cathode), 그리고 음극과 양극 사이에서 이온 이동이 가능하게 하는 전해질이 바로 그것이다. 전지에는 방전된 후에는 재사용이 불가능한 일차 전지와, 전기화학 반응이 적어도 부분적으로는 가역적이어서 반복적인 충전과 방전이 가능한 이차 전지로 분류될 수 있다.
이 중, 이차 전지로는, 납-산 전지, 니켈-카드뮴 전지, 니켈-아연 전지, 니켈-철 전지, 은 산화물 전지, 니켈 금속 수화물(hydride) 전지, 아연-망간 산화물 전지, 아연-브로마이드 전지, 금속-공기 전지, 리튬 이차 전지 등이 공지되어 있다. 이들 중에서, 리튬 이차 전지는 다른 이차 전지에 비해 에너지 밀도가 높고 전지 전압이 높으며 보존 수명이 길다는 이유로 상업적으로 가장 큰 관심을 끌고 있다.
한편, 이차 전지가 적용되는 전자기기에는 이차 전지의 충전 상태(state of charge)를 통해 잔여 사용량을 알려주는 기능이 있는 것이 일반적인데, 이러한 이차 전지의 SOC는 통상적으로 이차 전지의 전압의 변화에 따른 충전 상태의 변화 양상에 관한 충전 상태-전압 데이터에 따라 얻어지게 된다. 여기서, 이차 전지의 전압은 이차 전지의 개방 전압(open circuit voltage)일 수 있다.
이러한 충전 상태-전압 데이터는 적용되는 해당 이차 전지의 종류나 용량 등에 따라 달라질 뿐만 아니라, 이차 전지의 종류나 용량 등이 특정된 경우에도 사용으로 인한 퇴화가 진행됨에 달라지게 된다.
보다 구체적으로, 충전 상태-전압 데이터는 이차 전지를 구성하는 양극 전극과 음극 전극 각각의 퇴화도, 용량 설계 및 활물질의 종류에 따라 달라지게 된다.
이러한, 충전 상태-전압 데이터를 이용한 종래의 이차 전지의 진단 기술은 해당 이차 전지의 퇴화도만을 진단할 뿐, 이차 전지의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도를 진단하는 것이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명은 배터리의 상태에 따라 산출된 기설정된 충전 상태 구간의 구간별 크기 변화에 기반하여 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 배터리 진단 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치는 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 센싱부; 및 상기 센싱부에 의해 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부에 의해 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하고, 선택된 복수의 충전 상태의 크기에 기반하여 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획하고, 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 상기 복수의 서브 구간별로 서브 구간의 크기를 산출하고, 산출된 복수의 서브 구간별 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하고, 진단 결과에 기반하여 상기 배터리의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단하도록 구성된 프로세서를 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 충전 상태-전압 데이터로부터 충전 상태-전압 곡선을 획득하고, 획득된 충전 상태-전압 곡선에서 복수의 변곡점을 추출하고, 추출된 복수의 변곡점 중 상기 소정의 조건에 따라 선택된 일부 변곡점에서의 충전 상태를 선택하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 선택된 복수의 충전 상태 중에서 크기가 가장 작은 충전 상태를 제1 충전 상태로 선택하고, 상기 크기가 가장 큰 충전 상태를 제2 충전 상태로 선택하고, 상기 기설정된 충전 상태 구간에서 상기 제1 충전 상태 및 제2 충전 상태에 대응되는 지점을 기준으로 상기 기설정된 충전 상태 구간을 제1 서브 구간, 제2 서브 구간 및 제3 서브 구간으로 구획하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 기설정된 기준 구간 중 제2 서브 구간의 크기와 상기 기설정된 기준 구간 중 제2 기준 구간의 크기 간의 차이에 기반하여 제2 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제2 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 아래의 수학식에 따라 계산된 제2 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하도록 구성될 수 있고,
Figure 112019036885644-pat00001
여기서, Qvp-p는 제2 구간 변화값이고, Qp-p는 제2 서브 구간의 크기이고, Qrp-p은 제2 기준 구간의 크기이다.
상기 프로세서는, 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 상기 산출된 제2 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하고, 상기 활물질 면적이 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 서브 구간의 크기, 상기 기설정된 기준 구간 중 제1 기준 구간의 크기 및 상기 산출된 제2 구간 변화값에 기반하여, 제1 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제1 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 아래의 수학식에 따라 계산된 제1 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하도록 구성될 수 있고,
Figure 112019036885644-pat00002
여기서, Qveod는 제1 구간 변화값이고, Qeod는 제1 서브 구간의 크기이고, Qreod는 제1 기준 구간의 크기이고, Qvp-p는 상기 제2 구간 변화값이다.
상기 프로세서는, 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 상기 산출된 제1 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하고, 상기 방전 심도가 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제3 서브 구간의 크기, 상기 기설정된 기준 구간 중 제3 기준 구간의 크기 및 상기 산출된 제2 구간 변화값에 기반하여, 제3 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제3 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 아래의 수학식에 따라 계산된 제3 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하도록 구성될 수 있고,
Figure 112019036885644-pat00003
여기서, Qveoc는 제3 구간 변화값이고, Qeoc는 제3 서브 구간의 크기이고, Qreoc는 제3 기준 구간의 크기이고, Qvp-p는 상기 제2 구간 변화값이다.
상기 프로세서는, 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 상기 산출된 제3 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하고, 상기 충전 심도가 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 관리 장치는 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 팩은 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 진단 방법은 배터리의 전류 및 전압을 측정하고, 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 충전 상태 추정 단계; 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하는 충전 상태 선택 단계; 선택된 복수의 충전 상태의 크기에 기반하여 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획하는 서브 구간 구획 단계; 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 상기 복수의 서브 구간별로 서브 구간의 크기를 산출하는 서브 구간의 크기 산출 단계; 산출된 복수의 서브 구간별 서브 구간의 크기에 따라 상기 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 진단 단계; 및 상기 진단 단계에서의 진단 결과에 기반하여 상기 배터리의 고장 모드를 판단하는 모드 판단 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 배터리의 충전 상태 및 전압에 기반하여 충전 상태 구간의 변화가 판단되고, 판단된 구간의 변화를 통해서 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화가 진단될 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 적어도 하나 이상의 변화가 진단됨으로써, 배터리의 모드가 정상 모드 또는 고장 모드 중 어느 모드에 포함되는지가 판단될 수 있는 장점이 있다.
즉, 본 발명의 따르면, 배터리 각각의 퇴화 원인이 구체적으로 진단되고, 정상 모드 또는 고장 모드로 배터리의 모드가 분류될 수 있는 장점이 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 그래프이다.
도 3 및 도 4는 평활화 전과 후, 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이다.
도 5는 본 발명에 따른 프로세서가 제1 충전 상태와 제2 충전 상태를 선택하고, 제1 서브 구간의 크기, 제2 서브 구간의 크기 및 제3 서브 구간의 크기를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 프로세서가 배터리를 진단하는 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 프로세서가 배터리를 진단하는 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 <프로세서>와 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 그래프이고, 도 3 및 도 4는 평활화 전과 후, 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이고, 도 5는 제1 충전 상태와 제2 충전 상태를 선택하고, 제1 서브 구간의 크기, 제2 서브 구간의 크기 및 제3 서브 구간의 크기를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
우선, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 배터리(B)를 포함하는 배터리 팩(1)에 포함되고, 배터리(B)와 연결되어 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단할 수 있다. 예컨대, 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도는 배터리(B)의 전극의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 배터리 팩(1)에 구비된 배터리 관리 장치(BMS)에 포함될 수도 있다.
상기 배터리 진단 장치(100)는 센싱부(110), 메모리부(120), 프로세서(130) 및 알림부(140)를 포함할 수 있다.
상기 배터리(B)는 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화가 진단되는 최소 단위의 전지로서, 전기적으로 직렬 및/또는 병렬로 연결된 복수의 단위 셀들을 포함한다. 물론, 상기 배터리(B)가 하나의 단위 셀만을 포함하는 경우도 본 발명의 범주에 포함된다.
상기 단위 셀은 반복적인 충방전이 가능하다면 그 종류에 특별한 제한이 없는데, 일 예시로서 파우치 타입의 리튬 폴리머 배터리일 수 있다.
상기 배터리(B)는 외부 단자를 통해 다양한 외부 장치에 전기적으로 결합될 수 있다. 상기 외부 장치는, 일 예시로서 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 드론과 같은 무인 비행체, 전력 그리드에 포함된 대용량의 전력 저장 장치(Energy Storage System, ESS), 또는 모바일 디바이스일 수 있다. 이 경우, 상기 배터리(B)는 상기 외부 장치에 탑재된 모듈화된 전지 팩에 포함된 단위 셀들의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
상기 배터리(B)의 외부 단자는 충전 장치와 선택적으로 결합될 수 있다. 상기 충전 장치는 배터리(B)가 탑재되는 외부 장치의 제어에 의해 배터리(B)에 선택적으로 결합될 수 있다.
상기 센싱부(110)는 프로세서(130)와 동작 가능하게 결합된다. 즉, 센싱부(110)는 프로세서(130)로 전기적 신호를 송신하거나 프로세서(130)로부터 전기적 신호를 수신 가능하도록 프로세서(130)에 접속될 수 있다.
상기 센싱부(110)는 미리 설정된 주기마다 배터리(B)의 양극 전극과 음극 전극 사이에 인가되는 전압과 배터리(B)로 흘러 들어가거나 흘러 나오는 전류를 반복 측정하고 측정된 전압과 전류를 나타내는 측정 신호를 프로세서(130)로 제공할 수 있다.
상기 센싱부(110)는 배터리(B)의 전류를 측정하도록 구성된 전류 센서를 포함한다. 또한, 센싱부(110)는 배터리(B)의 전압을 측정하도록 구성된 전압 센서를 더 포함할 수 있다. 도 1에는 도시되지 않았으나, 전류 센서는 배터리(B)에 회로적으로 연결된 센스 저항의 양단에 연결될 수 있다. 즉, 전류 센서는 센스 저항의 양단의 전위 차를 측정하고, 측정한 전위 차 및 센스 저항의 저항값에 기반하여 배터리(B)의 전류를 측정할 수 있다.
상기 프로세서(130)는 센싱부(110)로부터 측정 신호가 수신되면, 신호 처리를 통해 배터리(B)의 전압 및 전류 각각의 디지털 값을 결정하고 메모리부(120)에 저장할 수 있다.
상기 메모리부(120)는 반도체 메모리 소자로서, 상기 프로세서(130)에 의해 생성되는 데이터를 기록, 소거, 갱신하며, 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하기 위해 마련된 복수의 프로그램 코드를 저장한다. 또한, 상기 메모리부(120)는 본 발명을 실시할 때 사용되는 미리 결정된 각종 파라미터들의 사전 설정 값들을 저장할 수 있다.
상기 메모리부(120)는 데이터를 기록, 소거, 갱신할 수 있다고 알려진 반도체 메모리 소자라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 상기 메모리부(120)는 DRAM, SDRAM, 플래쉬 메모리, ROM, EEPROM, 레지스터 등일 수 있다. 상기 메모리부(120)는 상기 프로세서(130)의 제어 로직을 정의한 프로그램 코드들을 저장하고 있는 저장매체를 더 포함할 수 있다. 상기 저장매체는 플래쉬 메모리나 하드디스크와 같은 불활성 기억 소자를 포함한다. 상기 메모리부(120)는 프로세서(130)와 물리적으로 분리되어 있을 수도 있고, 상기 프로세서(130)와 일체로 통합되어 있을 수도 있다.
상기 프로세서(130)는 배터리(B)에 미리 설정된 충전 전류값의 전류가 입력되어 배터리(B)가 충전되도록 배터리(B)의 전류를 제어하고, 배터리(B)에 입력된 전류에 기초하여 배터리(B)의 충전 상태(state of charge)를 추정할 수 있다.
이때, 미리 설정된 충전 전류값은 하기 수학식 1을 이용하여 산출될 수 있다.
Figure 112019036885644-pat00004
여기서, Ic는 미리 설정된 충전 전류값이고, α는 1 이하의 상수이고, Cn은 배터리의 정격 전류일 수 있다.
이에 따라, 상기 프로세서(130)는 정격 전류의 전류값 이하의 충전 전류값의 전류가 입력되어 충전되는 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
여기서, 배터리(B)의 충전 상태는 배터리(B)의 전체 용량 대비 충전된 용량의 비율일 수 있다.
상기 프로세서(130)는 배터리(B)에 입력된 전류의 전류값을 적산하는 전류적산법을 이용하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 센싱부(110)에 의해 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정할 수 있다.
상기 프로세서(130)는 전류적산법을 이용하여 배터리(B)의 충전 상태(state of charge)를 추정하는 것으로 설명하였으나, 미리 설정된 충전 전류값의 전류가 입력되는 배터리(B)의 충전 상태를 추정하는 한 추정 방법은 한정되지 않음을 유의한다.
한편, 상기 프로세서(130)는 추정된 배터리(B)의 충전 상태 별로 배터리(B)의 전압을 맵핑시켜 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 센싱부(120)에 의해 측정된 전압과 추정한 배터리(B)의 충전 상태를 서로 맵핑시켜 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 생성할 수 있다.
여기서, 배터리(B)의 전압은 배터리(B)의 개방 전압(open circuit voltage)일 수 있다.
이러한, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터는 도 2에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태에 따른 배터리(B)의 전압 곡선으로 표현될 수 있다.
이때, 상기 메모리부(120)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 배터리(B)의 충전 상태에 따른 배터리(B)의 전압 곡선으로 근사시킨 근사 함수 및 배터리(B)의 충전 상태 별로 배터리(B)의 전압이 맵핑된 룩업 테이블 중 하나 이상의 형태로 저장할 수 있다.
프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡점을 선택하고, 선택한 복수의 변곡점 각각에 대응되는 충전 상태를 선택할 수 있다.
예컨대, 도 2의 실시예에서, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 표현된 충전 상태-전압 곡선에서 복수의 변곡점을 선택할 수 있다. 구체적으로, 도 4를 참조하면, 프로세서(130)는 a1 내지 a7을 변곡점으로 선택할 수 있다.
예컨대, 상기 프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 증가하다가 감소하는 지점의 충전 상태와 배터리(B)의 전압을 변곡점으로 검출할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 감소하다가 증가하는 지점의 충전 상태와 배터리(B)의 전압을 변곡점으로 검출할 수 있다. 즉, 상기 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 이계 미분계수가 "0"인 충전 상태와 해당 충전 상태에 대응되는 배터리(B)의 전압을 변곡점으로 검출할 수 있다.
이를 위하여, 상기 프로세서(130)는 도 3에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수를 미분하여 일계 도함수를 산출할 수 있다.
이후, 상기 프로세서(130)는 도 4에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 일계 도함수를 평활화하여 노이즈 성분을 제거할 수 있다.
이때, 상기 프로세서(130)는 노이즈 필터를 이용하여 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 일계 도함수를 평활화할 수 있다.
이를 통해, 상기 프로세서(130)는 노이즈 성분으로 인해 변곡점이 오검출되는 현상을 방지함으로써, 변곡점 검출의 정확성을 향상시킬 수 있다.
이어서, 상기 프로세서(130)는 평활화된 근사 함수의 일계 도함수를 미분하여 이계 도함수를 산출하고, 산출된 이계 도함수의 함수값이 "0"인 충전 상태와 해당 충전 상태에 대응되는 배터리(B)의 전압을 변곡점으로 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서(130)는 도 4에 도시된 바와 같이, 7개의 변곡점(a1 내지 a7)을 검출할 수 있다. 여기서, 7개의 변곡점(a1 내지 a7)에 대응되는 충전 상태(X축 값)는 각각 "7.2%", "13.6%", "19.1%", "21.2%", "35.3%", "56.8%" 및 "60.0%"일 수 있다.
프로세서(130)는 선택한 복수의 충전 상태의 크기에 기반하여 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 선택한 복수의 충전 상태 중 크기가 가장 작은 제1 충전 상태와 크기가 가장 큰 제2 충전 상태를 선택할 수 있다. 프로세서(130)는 기설정된 충전 상태 구간에서 선택한 제1 충전 상태 및 제2 충전 상태에 대응되는 지점을 기준으로 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획할 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 기설정된 충전 상태 구간에서 최소값과 제1 충전 상태 사이의 구간을 제1 서브 구간으로 구획하고, 제1 충전 상태와 제2 충전 상태 사이의 구간을 제2 서브 구간으로 구획하고, 제2 충전 상태와 최대값 사이의 구간을 제3 서브 구간으로 구획할 수 있다.
여기서, 기설정된 충전 상태 구간의 범위는 상기 프로세서(130)가 추정한 충전 상태의 최소값 내지 최대값으로 한정될 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 기설정된 충전 상태 구간의 범위는 "0%" 내지 "100%"로 한정될 수 있다. 이에 따라, 충전 상태 구간의 최소값은 "0%"일 수 있고, 충전 상태 구간의 최대값은 "100%"일 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(130)는 검출된 7개의 변곡점(a1 내지 a7) 각각에 대응되는 충전 상태 "7.2%", "13.6%", "19.1%", "21.2%", "35.3%", "56.8%" 및 "60.0%" 중에서 가장 작은 충전 상태 "7.2%"를 제1 충전 상태(Q1)로 선택할 수 있고, 가장 큰 충전 상태 "60.0%"를 제2 충전 상태(Q2)로 선택할 수 있다.
이후, 상기 프로세서(130)는 "0%" 내지 "7.2%" 구간을 제1 서브 구간으로 구획하고, "7.2%" 내지 "60.0%" 구간을 제2 서브 구간으로 구획하고, "60.0%" 내지 "100%" 구간을 제3 서브 구간으로 구획할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 충전 상태 구간의 최소값 "0%"와 제1 충전 상태(Q1) "7.2%" 간의 차이값 "7.2%"를 제1 서브 구간의 크기(Qeod)로 산출할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(130)는 제1 충전 상태(Q1) "7.2%"와 제2 충전 상태(Q2) "60.0%" 간의 차이값 "52.8%"를 제2 서브 구간의 크기(Qp-p)로 산출할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(130)는 제2 충전 상태(Q2) "60.0%"와 충전 상태 구간의 최대값 "100%" 간의 차이값 "40.0%"를 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)로 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 산출한 제1 내지 제3 서브 구간의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 서브 구간별로 구간 변화율을 산출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 제2 서브 구간의 크기와 제2 기준 구간의 크기를 이용하여 제2 구간 변화값을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 제1 서브 구간의 크기, 제1 기준 구간의 크기 및 제2 구간 변화값을 이용하여 제1 구간 변화값을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 제3 서브 구간의 크기, 제3 기준 구간의 크기 및 제2 구간 변화값을 이용하여 제3 구간 변화값을 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 하기의 수학식 2를 이용하여 제2 구간 변화값을 산출할 수 있다.
Figure 112019036885644-pat00005
여기서, Qvp-p는 제2 구간 변화값이고, Qrp-p는 제2 기준 구간의 크기고, Qp-p는 제2 서브 구간의 크기다.
예컨대, 수학식 2에 의해 프로세서(130)는 제2 구간 변화값(Qvp-p)으로 "-15.12%"를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제1 서브 구간의 크기, 제1 기준 구간의 크기 및 제2 구간 변화값을 이용하여 제1 구간 변화값을 산출할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 하기의 수학식 3을 이용하여 제1 구간 변화값을 산출할 수 있다.
Figure 112019036885644-pat00006
여기서, Qveod는 제1 구간 변화값이고, Qreod는 제1 기준 구간의 크기고, Qeod는 제1 서브 구간의 크기고, Qvp-p는 제2 구간 변화값이다.
예컨대, 제1 기준 구간의 크기(Qreod)는 "14%"이고, 제1 서브 구간의 크기(Qeod)는 "14.5%"이고, 제2 구간 변화값(Qvp-p)은 "-15.12%"라고 가정한다. 먼저, 프로세서(130)는 수학식 3을 이용하여 제1 기준 구간의 크기에 대한 제1 서브 구간의 크기와 제1 기준 구간의 크기 간의 차이의 비율을 산출할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 "(14.5%-14%)/14%×100"을 계산한 결과로부터 "3.57%"를 산출할 수 있다. 그리고 프로세서(130)는 산출한 결과와 제2 구간 변화값 간의 차이를 통해 제1 구간 변화값을 산출할 수 있다. 프로세서(130)는 "3.57%-(-15.12%)"를 계산한 결과로부터 제1 구간 변화값(Qveod) "18.69%"를 산출할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제3 기준 구간의 크기, 제3 서브 구간의 크기 및 제2 구간 변화값을 이용하여 제3 구간 변화값을 산출할 수 있다. 구체적으로 프로세서(103)는 하기의 수학식 4를 이용하여 제3 구간 변화값을 산출할 수 있다.
Figure 112019036885644-pat00007
여기서, Qveoc는 제3 구간 변화값이고, Qreoc는 제3 기준 구간의 크기고, Qeoc는 제3 서브 구간의 크기고, Qvp-p는 제2 구간 변화값이다.
예컨대, 제3 기준 구간의 크기(Qreoc)는 "43%"이고, 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)는 "39%"이고, 제2 구간 변화값(Qvp-p)는 "-15.12%"라고 가정한다. 프로세서(130)는 수학식 4를 이용하여 먼저 제3 기준 구간의 크기에 대한 제3 서브 구간의 크기와 제3 기준 구간의 크기 간의 차이의 비율을 산출할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 "(39%-43%)/43%×100"을 계산한 결과로부터 "-9.3%"를 산출할 수 있다. 그리고 프로세서(130)는 산출한 결과와 제2 구간 변화값 간의 차이를 통해 제3 구간 변화값을 산출할 수 있다. 프로세서(130)는 "-9.3%-(-15.12%)"를 계산한 결과로부터 제3 구간 변화값 "5.82%"를 산출할 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 산출한 복수의 서브 구간별 변화값에 따라 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 산출한 제1 구간 변화값이 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 방전 심도의 변화를 진단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 산출한 제2 구간 변화값이 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 활물질 면적의 변화를 진단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 산출한 제3 구간 변화값이 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 충전 심도의 변화를 진단할 수 있다.
예컨대, 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위, 활물질 면적 변화 범위 및 충전 심도 변화 범위는 모두 "-10% 미만", "-10% 이상 10% 이하", "10% 초과" 범위로 미리 구분될 수 있다. 그리고, 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위, 활물질 면적 변화 범위 및 충전 심도 변화 범위 모두, "-10% 미만" 구간은 BOL 상태보다 감소한 구간, "-10% 이상 10% 이하" 구간은 BOL 상태와 동일한 구간, "10% 초과" 구간은 BOL 상태보다 증가한 구간으로 진단될 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 같이, 제1 구간 변화값이 "18.69%"로 산출되고, 제2 구간 변화값이 "-15.12%"로 산출되고, 제3 구간 변화값이 "5.82%"로 산출되었다고 가정한다. 이 경우, 제1 구간 변화값 "18.69%"는 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 "10% 이상" 범위에 속하므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도가 증가한 것으로 진단할 수 있다. 또한, 제2 구간 변화값 "-15.12%"는 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 "-10% 미만" 범위에 속하므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 활물질 면적이 감소한 것으로 진단할 수 있다. 또한, 제3 구간 변화값 "5.82%"는 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 "-10% 이상 10% 이하" 범위에 속하므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 충전 심도와 동일한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단한 후, 진단 결과에 기반하여 배터리(B)의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단하도록 구성될 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 어느 하나라도 BOL 상태보다 변화한 것으로 판단된 경우, 배터리의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 어느 하나라도 "-10% 이상 10% 이하" 구간에 속하지 않는 경우, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 같이, 제1 구간 변화값이 "18.69%"로 산출되고, 제2 구간 변화값이 "-15.12%"로 산출되고, 제3 구간 변화값이 "5.82%로 산출되었다고 가정한다. 이 경우, 프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도는 증가하였고, 활물질 면적 변화는 감소하였으며, 충전 심도는 BOL 상태와 동일한 것으로 진단할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 배터리(B)의 활물질 면적 변화가 감소하였고, 방전 심도는 증가하였으므로, 배터리의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 배터리(B)의 퇴화도와 관련된 활물질 면적 변화, 방전 심도 변화 및 충전 심도 변화 중 어느 하나라도 BOL 상태보다 증가 또는 감소된 것으로 판단하면, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 모드를 판단한 후, 배터리(B)의 모드를 판단한 모드로 설정할 수 있다. 예컨대, 배터리(B)의 모드가 고장 모드로 판단된 경우, 프로세서(130)는 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 설정할 수 있다. 반대로, 배터리(B)의 모드가 정상 모드로 판단된 경우, 프로세서(130)는 배터리(B)의 모드를 정상 모드로 설정할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치는 배터리의 퇴화 원인을 정확하게 진단하고, 퇴화 원인에 따라 배터리의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드 중 어느 하나로 판단할 수 있다. 그리고, 배터리 진단 장치는 활물질 면적 변화, 방전 심도 변화 및 충전 심도 변화 중 어느 하나라도 BOL 상태보다 증가 또는 감소된 것으로 판단하면, 배터리 모드를 고장 모드로 판단하여, 과방전 또는 과충전 등 배터리가 퇴화됨에 따라 발생될 수 있는 예상치 못한 문제를 미연에 방지할 수 있는 장점이 있다.
이하에서는, 도 6 및 도 7을 참조하여, 프로세서(130)가 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 과정의 일 예시를 보다 구체적으로 설명한다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 프로세서(130)가 배터리를 진단하는 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 도 6에 도시된 제1 서브 구간의 크기(Qeod), 제2 서브 구간의 크기(Qp-p) 및 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)는 축(충전 상태)를 기준으로 위쪽에 도시되었고, BOL 상태의 배터리(B)의 충전 상태의 크기는 축(충전 상태)를 기준으로 아래쪽에 도시되었음을 유의한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 퇴화에 의해 충전 상태-전압 데이터에 따른 충전 상태 구간의 최소값이 "0%"이고 최대값이 "90%"로 감소하였다고 가정한다. 또한, 배터리(B)의 제1 충전 상태(Q1)와 제2 충전 상태(Q2)가 각각 "14.5%"와 "51%"이라고 가정하면, 프로세서(130)는 제1 서브 구간의 크기(Qeod), 제2 서브 구간의 크기(Qp-p) 및 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)을 각각 "14.5%", "36.5%" 및 "39%"로 산출할 수 있다. 이때, 제1 기준 구간의 크기(Qreod), 제2 기준 구간의 크기(Qrp-p) 및 제3 기준 구간의 크기(Qreoc)이 각각 "14%", "43%" 및 "43%"이면, 프로세서(130)는 제1 구간 변화값, 제2 구간 변화값 및 제3 구간 변화값을 "18.69%", "-15.12%", "5.82%"로 각각 산출할 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 수학식 3을 이용하여 "(36.5%-43%)÷43%×100"을 계산하여, 제2 구간 변화값을 "-15.12%"로 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 수학식 2를 이용하여 "{(14.5%-14%)÷14%×100}-(-15.12%)"를 계산하여, 제1 구간 변화값을 "18.69%"로 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 수학식 4를 이용하여 "{(39%-43%)÷43×100}-(-15.12%)"를 계산하여, 제3 구간 변화값을 "5.82%"로 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 제1 구간 변화값 "18.69%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 방전 심도 변화를 진단할 수 있다. 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위는 제1 기준 변화율 범위, 제2 기준 변화율 범위 및 제3 기준 변화율 범위를 포함할 수 있다. 여기서, 제1 기준 변화율 범위는 "-10% 미만"의 범위이고, 제2 기준 변화율 범위는 "-10% 이상 10% 이하"의 범위이고, 제3 기준 변화율 범위는 "10% 초과"의 범위일 수 있다.
프로세서(130)는 제1 구간 변화값 "18.69%"가 "10% 초과"의 범위인 제3 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 방전 심도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 제2 구간 변화값 "-15.12%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 활물질 면적의 변화를 진단할 수 있다. 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위는 제4 기준 변화율 범위, 제5 기준 변화율 범위 및 제6 기준 변화율 범위를 포함할 수 있다. 여기서, 제4 기준 변화율 범위는 "-10% 미만"의 범위이고, 제5 기준 변화율 범위는 "-10% 이상 10% 이하"의 범위이고, 제6 기준 변화율 범위는 "10% 초과"의 범위일 수 있다.
프로세서(130)는 제2 구간 변화값 "-15.12%"가 "-10% 미만"의 범위인 제4 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 활물질 면적이 감소한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 제3 구간 변화값 "5.82%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 충전 심도 변화를 진단할 수 있다. 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위는 제7 기준 변화율 범위, 제8 기준 변화율 범위 및 제9 기준 변화율 범위를 포함할 수 있다. 여기서, 제7 기준 변화율 범위는 "-10% 미만"의 범위이고, 제8 기준 변화율 범위는 "-10% 이상 10% 이하"의 범위이고, 제9 기준 변화율 범위는 "10% 초과"의 범위일 수 있다.
프로세서(130)는 제3 구간 변화값 "5.82%"가 "-10% 이상 10% 이하"의 범위인 제8 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)와 동일한 것으로 진단할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 충전 심도와 동일한 것으로 진단할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 충전 심도로부터 변화하지 않은 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 심도는 BOL 상태의 충전 심도로부터 변화하지 않은 것으로 진단하였으나, 방전 심도는 증가한 것으로 진단하였고, 활물질 면적은 감소한 것으로 진단하였으므로, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다. 즉, 방전 심도 및 활물질 면적이 변화한 것으로 진단되었으므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치는 배터리(B)의 퇴화가 진행함에 따라 변화하는 내부 요인의 변화를 진단하고, 진단 결과에 따라 배터리 상태를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단할 수 있다. 따라서 배터리(B)는 판단된 모드에 따라 운용되어, 과충전 및 과방전 등 예상치 못한 문제가 발생되는 것이 미연에 방지될 수 있다.
이하에서는 프로세서(130)가 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 과정의 다른 예시를 설명한다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 프로세서(130)가 배터리를 진단하는 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 도 7에 도시된 제1 서브 구간의 크기(Qeod), 제2 서브 구간의 크기(Qp-p) 및 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)는 축(충전 상태)를 기준으로 위쪽에 도시되었고, BOL 상태의 배터리(B)의 충전 상태의 크기는 축(충전 상태)를 기준으로 아래쪽에 도시되었음을 유의한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 다른 실시예에 따른 프로세서(130)는 측정된 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 따른 충전 상태 구간의 최소값이 "0%"이고 최대값이 "90%"로 감소하였고, 선택된 제1 충전 상태(Q1)와 제2 충전 상태(Q2)가 각각 "14%"와 "56%"라고 가정한다. 프로세서(130)는 제1 서브 구간의 크기(Qeod), 제2 서브 구간의 크기(Qp-p) 및 제3 서브 구간의 크기(Qeoc)을 각각 "14%", "42%" 및 "34%"로 산출할 수 있다.
제1 기준 구간의 크기(Qreod), 제2 기준 구간의 크기(Qrp-p) 및 제3 기준 구간의 크기(Qreoc)는 각각 "14%", "43%" 및 "43%"이라면, 프로세서(130)는 제1 구간 변화값, 제2 구간 변화값 및 제3 구간 변화값을 "2.33%", "-2.33%", "-18.60%"으로 산출할 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 수학식 3을 이용하여 "(42%-43%)÷43%×100"을 계산하여, 제2 구간 변화값을 "-2.33%"로 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 수학식 2를 이용하여 "{(14%-14%)÷14%×100}-(-2.33%)"를 계산하여, 제1 구간 변화값을 "2.33%"로 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 수학식 4를 이용하여 "{(34%-43%)÷43×100}-(-2.33%)"를 계산하여, 제3 구간 변화값을 "18.60%"로 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 제1 구간 변화값 "2.33%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 방전 심도 변화를 진단할 수 있다. 프로세서(130)는 제1 구간 변화값 "2.33%"가 "-10% 이상 10% 이하"의 범위인 제2 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 방전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 방전 심도와 동일한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 제2 구간 변화값 "-2.33%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 활물질 면적의 변화를 진단할 수 있다. 프로세서(130)는 제2 구간 변화값 "-2.33%"가 "-10% 이상 10% 이하"의 범위인 제5 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 활물질 면적이 BOL 상태의 배터리(B)의 활물질 면적과 동일한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 제3 구간 변화값 "-18.60%"가 속하는 구간에 따라 배터리(B)의 충전 심도 변화를 진단할 수 있다. 프로세서(130)는 제3 구간 변화값 "-18.60%"가 "-10% 미만"의 범위인 제7 기준 변화율 범위에 포함되는 것으로 판단하고, 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 충전 심도보다 감소한 것으로 진단할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도 및 활물질 면적은 변화하지 않은 것으로 진단하였으나, 충전 심도가 감소한 것으로 진단하였으므로, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다.
이러한 본 발명의 구성에 따르면, 배터리(B)의 충전 상태 구간의 최대값이 감소하는 원인을 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도의 변화를 통해 정확하게 진단할 수 있는 장점이 있다.
상기 프로세서(130)는, 진단 결과를 나타내는 메시지를 통신 단자(COM)를 통해 외부 장치로 전송할 수 있다.
상기 프로세서(130)는, 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함할 수 있다. 프로세서(130)에 의해 실행될 수 있는 다양한 제어 로직들은 적어도 하나 이상이 조합되고, 조합된 제어 로직들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드 체계로 작성되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 수록될 수 있다. 기록매체는 컴퓨터에 포함된 프로세서(130)에 의해 접근이 가능한 것이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 기록매체는 ROM, RAM, 레지스터, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피디스크 및 광 데이터 기록장치를 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함한다. 또한, 코드 체계는 캐리어 신호로 변조되어 특정한 시점에 통신 캐리어에 포함될 수 있고, 네트워크로 연결된 컴퓨터에 분산되어 저장되고 실행될 수 있다. 또한, 조합된 제어 로직들을 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
상기 알림부(140)는 상기 프로세서(130)의 진단 결과를 입력받아 외부로 출력할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 알림부(140)는 상술된 진단 결과를 기호, 숫자 및 코드 중 하나 이상을 이용하여 표시하는 디스플레이부 및 소리로 출력하는 스피커 장치 중 하나 이상을 구비할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 배터리 관리 장치는 상술된 배터리 진단 장치(100)를 포함할 수 있다. 이를 통해, 배터리 관리 장치가 관리하는 배터리에 대해 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 간략히 도시한 순서도이다. 이하에서는 도 8을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 설명한다.
배터리 진단 방법은 배터리 진단 장치에서 동작되는 단계로서, 충전 상태 추정 단계(S100), 충전 상태 선택 단계(S200), 서브 구간 구획 단계(S300), 구간 변화값 산출 단계(S400), 진단 단계(S500) 및 판단 단계(S600)를 포함할 수 있다.
충전 상태 추정 단계(S100)는 배터리(B)의 전류 및 전압을 측정하고, 측정된 전류에 기반하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정하는 단계이다. 센싱부(120)에서 측정한 배터리(B)의 전류에 기반하여 프로세서(130)가 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
먼저, 센싱부(120)는 배터리(B)의 전압 및 전류를 측정하고, 측정한 전압값 및 전류값을 프로세서(130)에 송신할 수 있다. 프로세서(130)는 센싱부(120)로부터 전압값 및 전류값을 수신하고, 수신한 전류값에 기반하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
충전 상태 선택 단계(S200)는 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하는 단계이다. 즉, 충전 상태 선택 단계(S200)는 추정된 배터리(B)의 충전 상태 중 소정의 조건을 만족하는 복수의 충전 상태를 선택하는 단계로서, 프로세서(130)에서 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 센싱부(120)로부터 수신한 전압값과 추정한 충전 상태를 서로 맵핑한 충전 상태-전압 데이터를 획득하고, 획득한 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡점을 추출할 수 있다. 이후, 프로세서(130)는 추출한 복수의 변곡점 중 소정의 조건을 만족하는 복수의 변곡점의 충전 상태를 선택할 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 추출한 복수의 변곡점 중 충전 상태의 크기가 가장 작은 제1 변곡점 및 충전 상태의 크기가 가장 큰 제2 변곡점을 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 변곡점의 제1 충전 상태 및 제2 변곡점의 제2 충전 상태를 선택할 수 있다.
서브 구간 구획 단계(S300)는 선택된 복수의 충전 상태의 크기에 기반하여 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획하는 단계이다. 즉, 서브 구간 구획 단계(S300)는 선택된 제1 충전 상태 및 제2 충전 상태에 기반하여, 기설정된 충전 상태 구간을 복수의 서브 구간으로 구획하는 단계로서, 프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 충전 상태 구간을 제1 서브 구간, 제2 서브 구간 및 제3 서브 구간으로 구획할 수 있다. 예컨대, 프로세서(130)는 기설정된 충전 상태 구간의 최소값 내지 제1 충전 상태까지의 구간을 제1 서브 구간으로 구획하고, 제1 충전 상태 내지 제2 충전 상태까지의 구간을 제2 서브 구간으로 구획하고, 제2 서브 구간 내지 기설정된 충전 상태 구간의 최대값까지의 구간을 제3 서브 구간으로 구획할 수 있다.
이때, 기설정된 충전 상태 구간의 최소값 및 최대값은 배터리(B)의 퇴화 정도에 따라 달라질 수 있다.
구간 변화값 산출 단계(S400)는 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 복수의 서브 구간별로 구간 변화값을 산출하는 단계로서, 프로세서(130)에서 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기를 산출할 수 있다. 예컨대, 기설정된 충전 상태 구간의 최소값이 "0%", 최대값이 "90%"이고, 제1 충전 상태가 "14%", 제2 충전 상태가 "56%"이라고 가정한다. 프로세서(130)는 제1 서브 구간의 크기를 "14%"로 산출하고, 제2 서브 구간의 크기를 "42%"로 산출하며, 제3 서브 구간의 크기를 "34%"로 산출할 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 기설정된 기준 구간의 크기와 산출한 서브 구간별 크기에 기반하여, 서브 구간별로 구간 변화값을 산출할 수 있다. 이 때, 프로세서(130)는 상기 수학식 3을 이용하여 제2 서브 구간의 제2 구간 변화값을 산출하고, 상기 수학식 2를 이용하여 제1 서브 구간의 제1 구간 변화값을 산출하며, 상기 수학식 4를 이용하여 제3 서브 구간의 제3 구간 변화값을 산출할 수 있다.
진단 단계(S500)는 산출된 복수의 서브 구간별 서브 구간의 크기에 따라 배터리(B)의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화를 진단하는 단계이다. 진단 단계(S500)는 프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 산출한 제1 구간 변화값, 제2 구간 변화값 및 제3 구간 변화값을 각각 기설정된 범위와 비교하여, 비교 결과에 따라 배터리(B)의 방전 심도 변화, 활물질 면적 변화 및 충전 심도 변화를 진단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 산출한 제1 구간 변화값이 기설정된 방전 심도 변화 범위에 속하는 구간에 따라서 배터리(B)의 방전 심도 변화를 진단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 산출한 제2 구간 변화값이 기설정된 활물질 면적 변화 범위에 속하는 구간에 따라서 배터리(B)의 활물질 면적 변화를 진단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 산출한 제3 구간 변화값이 기설정된 충전 심도 변화 범위에 속하는 구간에 따라서 배터리(B)의 충전 심도 변화를 진단할 수 있다.
판단 단계(S600)는 진단 결과에 기반하여 배터리(B)의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단하는 단계로서, 프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도, 활물질 면적 및 충전 심도 중 적어도 하나가 변화되었다고 진단한 경우, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도, 활물질 면적 및 충전 심도 중 적어도 하나가 BOL 상태보다 증가 또는 감소되었다고 진단한 경우, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도, 활물질 면적 및 충전 심도를 진단한 결과가 배터리(B)의 방전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 방전 심도보다 증가 또는 감소한 경우, 배터리(B)의 활물질 면적이 BOL 상태의 배터리(B)의 활물질 면적보다 증가 또는 감소한 경우 및 배터리(B)의 충전 심도가 BOL 상태의 배터리(B)의 충전 심도보다 증가 또는 감소한 경우 중 적어도 하나의 경우에 해당하면, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단할 수 있다.
예컨대, 배터리(B)가 퇴화함에 따라 과방전 및 과충전뿐만 아니라 리튬 플레이팅, 스웰링 현상 등 다양한 문제가 발생될 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 배터리(B)의 방전 심도, 활물질 면적 변화 및 충전 심도 중 어느 하나가 BOL 상태의 배터리(B) 보다 증가 또는 감소되었다고 진단한 경우, 배터리(B)의 모드를 고장 모드로 판단함으로써, 예상치 못하게 배터리(B) 발생될 수 있는 문제들을 미연에 방지할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
1: 배터리 팩
B: 배터리
100: 배터리 진단 장치
110: 센싱부
120: 메모리부
130: 프로세서
140: 알림부

Claims (15)

  1. 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 센싱부; 및
    상기 센싱부에 의해 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부에 의해 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하고, 선택된 복수의 충전 상태를 기준으로 기설정된 충전 상태 구간을 중첩되지 않는 복수의 서브 구간으로 구획하고, 구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 상기 기준 구간에 대한 상기 복수의 서브 구간별 구간 변화값을 산출하고, 상기 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화 여부를 산출된 복수의 서브 구간별 구간 변화값 중 대응되는 서브 구간의 구간 변화값에 기반하여 진단하고, 진단 결과에 기반하여 상기 배터리의 모드를 정상 모드 또는 고장 모드로 판단하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
    상기 복수의 서브 구간별 구간 변화값 각각은, 상기 활물질 면적, 상기 방전 심도 및 상기 충전 심도 중 어느 하나에 대응되도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 충전 상태-전압 데이터로부터 충전 상태-전압 곡선을 획득하고, 획득된 충전 상태-전압 곡선에서 복수의 변곡점을 추출하고, 추출된 복수의 변곡점 중 상기 소정의 조건에 따라 선택된 일부 변곡점에서의 충전 상태를 선택하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 선택된 복수의 충전 상태 중에서 크기가 가장 작은 충전 상태를 제1 충전 상태로 선택하고, 상기 크기가 가장 큰 충전 상태를 제2 충전 상태로 선택하고, 상기 기설정된 충전 상태 구간에서 상기 제1 충전 상태 및 제2 충전 상태에 대응되는 지점을 기준으로 상기 기설정된 충전 상태 구간을 제1 서브 구간, 제2 서브 구간 및 제3 서브 구간으로 구획하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 서브 구간의 크기와 상기 기설정된 기준 구간 중 제2 기준 구간의 크기 간의 차이에 기반하여 제2 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제2 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    아래의 수학식에 따라 계산된 제2 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하도록 구성되고,
    Figure 112019036885644-pat00008

    여기서, Qvp-p는 제2 구간 변화값이고, Qp-p는 제2 서브 구간의 크기이고, Qrp-p은 제2 기준 구간의 크기인,
    배터리 진단 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    기설정된 소정의 활물질 면적 변화 범위 중 상기 산출된 제2 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 활물질 면적의 변화를 진단하고, 상기 활물질 면적이 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 서브 구간의 크기, 상기 기설정된 기준 구간 중 제1 기준 구간의 크기 및 상기 산출된 제2 구간 변화값에 기반하여, 제1 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제1 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    아래의 수학식에 따라 계산된 제1 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하도록 구성되고,
    Figure 112019036885644-pat00009

    여기서, Qveod는 제1 구간 변화값이고, Qeod는 제1 서브 구간의 크기이고, Qreod는 제1 기준 구간의 크기이고, Qvp-p는 상기 제2 구간 변화값인,
    배터리 진단 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    기설정된 소정의 방전 심도 변화 범위 중 상기 산출된 제1 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 방전 심도의 변화를 진단하고, 상기 방전 심도가 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  10. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제3 서브 구간의 크기, 상기 기설정된 기준 구간 중 제3 기준 구간의 크기 및 상기 산출된 제2 구간 변화값에 기반하여, 제3 구간 변화값을 산출하고, 산출된 제3 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    아래의 수학식에 따라 계산된 제3 구간 변화값에 따라 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하도록 구성되고,
    Figure 112019036885644-pat00010

    여기서, Qveoc는 제3 구간 변화값이고, Qeoc는 제3 서브 구간의 크기이고, Qreoc는 제3 기준 구간의 크기이고, Qvp-p는 상기 제2 구간 변화값인,
    배터리 진단 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    기설정된 소정의 충전 심도 변화 범위 중 상기 산출된 제3 구간 변화값이 속하는 구간에 따라, 상기 배터리의 충전 심도의 변화를 진단하고, 상기 충전 심도가 변화한 것으로 진단된 경우에 상기 배터리의 모드를 고장 모드로 판단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 관리 장치.
  14. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩.
  15. 배터리의 전류 및 전압을 측정하고, 측정된 전류에 기반하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 충전 상태 추정 단계;
    측정된 전압과 추정된 충전 상태가 서로 맵핑된 충전 상태-전압 데이터로부터 소정의 조건에 따라 복수의 충전 상태를 선택하는 충전 상태 선택 단계;
    선택된 복수의 충전 상태를 기준으로 기설정된 충전 상태 구간을 중첩되지 않는 복수의 서브 구간으로 구획하는 서브 구간 구획 단계;
    구획된 복수의 서브 구간 각각의 크기와 기설정된 기준 구간의 크기에 기반하여 상기 기준 구간에 대한 상기 복수의 서브 구간별 구간 변화값을 산출하는 구간 변화값 산출 단계;
    상기 배터리의 활물질 면적, 방전 심도 및 충전 심도 중 하나 이상의 변화 여부를 산출된 복수의 서브 구간별 구간 변화값 중 대응되는 서브 구간의 구간 변화값에 기반하여 진단하는 진단 단계; 및
    상기 진단 단계에서의 진단 결과에 기반하여 상기 배터리의 고장 모드를 판단하는 모드 판단 단계를 포함하고,
    상기 복수의 서브 구간별 변화값 각각은, 상기 활물질 면적, 상기 방전 심도 및 상기 충전 심도 중 어느 하나에 대응되도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 방법.
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