KR20150040599A - 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치 - Google Patents

배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20150040599A
KR20150040599A KR20130119321A KR20130119321A KR20150040599A KR 20150040599 A KR20150040599 A KR 20150040599A KR 20130119321 A KR20130119321 A KR 20130119321A KR 20130119321 A KR20130119321 A KR 20130119321A KR 20150040599 A KR20150040599 A KR 20150040599A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
internal resistance
vehicle
battery
previous
predicting
Prior art date
Application number
KR20130119321A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101518915B1 (ko
Inventor
오홍민
Original Assignee
현대자동차주식회사
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 현대자동차주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020130119321A priority Critical patent/KR101518915B1/ko
Publication of KR20150040599A publication Critical patent/KR20150040599A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101518915B1 publication Critical patent/KR101518915B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/03—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for supply of electrical power to vehicle subsystems or for
    • B60R16/033—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for supply of electrical power to vehicle subsystems or for characterised by the use of electrical cells or batteries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • Y—GENERAL 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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

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

Abstract

배터리의 최저 전압을 예측하는 방법 및 장치가 제공된다. 배터리의 최저 전압을 예측하는 장치는, 차량의 이전 내부저항을 계산하는 단계, 예상된 이전 내부저항과 계산된 이전 내부저항의 크기를 비교하는 단계, 비교결과에 따라 차량의 제1 노화계수를 제2 노화계수로 업데이트 하는 단계, 제2 노화계수를 바탕으로 차량의 현재 내부저항을 추정하는 단계, 그리고 현재 내부저항을 이용하여 최저 전압을 예측하는 단계에 따라 배터리의 최저 전압을 예측한다.

Description

배터리 센서의 SOF 추정 방법 및 장치{A Method and apparatus of estimating SOF of battery sensor}
본 발명은 차량용 배터리 센서에서 배터리의 기능을 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
아이들 스톱 앤 고(idle stop & go, ISG) 시스템은 차량이 정지하면 엔진을 정지시키고(idle stop), 사용자의 주행 의지가 감지되거나 엔진을 재시동해야 할 경우 엔진을 재가동시키는 시스템이다. 사용자의 주행 의지는 사용자가 브레이크에서 발을 떼거나 가속 페달을 밟을 때 감지될 수 있다. ISG 시스템을 이용하여 엔진 공회전으로 인한 에너지 낭비를 줄일 수 있다. ISG 시스템은 공회전 자동 제어 시스템, 스톱-스타트(stop-start) 시스템, 또는 마이크로 하이브리드 기술 등 다양한 이름으로 불릴 수 있다.
ISG 시스템의 작동을 위해서는 차량의 상태와 배터리의 상태가 정확하게 모니터링 되어야 하고, 특히 배터리의 상태를 모니터링 하기 위해서 지능적 배터리 센서(intelligent battery sensor, IBS)가 사용될 수 있다.
배터리에 연결된 IBS는 고연산 마이컴과 고해상도의 ADC를 포함하고 있다. IBS는 배터리의 전압, 전류 및 온도를 측정하여, 배터리의 잔존 용량(state of charge, SOC), 배터리의 잔존 수명(state of health, SOH) 및 배터리의 기능(state of function, SOF)를 추정한다. IBS에서 추정된 SOC, SOH 및 SOF는 로컬 상호연결 네트워크(local interconnect network, LIN) 등의 통신방식에 따라 엔진 제어 유닛(engine control unit, ECU)로 전달된다. 통상, IBS는 션트(shunt) 방식으로 전류를 측정하며, 엔진의 크랭킹(cranking) 시 전류 측정이 가능하다.
SOC는 현재 배터리가 완전 충전된 배터리와 어느 정도 다른지를 나타내고, SOH는 현재 배터리가 새로운 배터리와 얼마나 다른지를 나타낸다. 그리고, SOF는 배터리를 사용하는 도중에 배터리 성능이 실제 요구 조건에 얼마나 부합하는지를 나타내기 때문에, SOC, SOH, 배터리 작동 온도 및 충/방전 이력에 의해 결정될 수 있다.
한편, ISG 시스템에는 아날로그 배터리 센서(battery sensor, BS)가 사용될 수도 있다. BS는 IBS와 달리 제한된 전류 범위만 측정할 수 있고, 크랭킹 시의 순간 전류를 측정하지 못한다. 따라서, BS는 주행 중 실시간으로 측정된 배터리의 내부저항을 활용하여 엔진 시동시의 내부저항을 유추하고, 시동 전류의 데이터 맵을 활용하여 SOF를 추정한다.
하지만, 시험에 의해 작성된 시동 전류 데이터 맵은 차량이 노후 되면서 오차가 발생하고, 사용자의 주행 패턴 및 차량 사용 방식의 차이에 따라 차량의 노후 속도가 달아서 정확한 시동 전류를 추정하기 어렵다. 따라서, ISG 시스템이 추정된 SOF를 바탕으로 자동으로 시동 가능 여부를 결정할 때 어려움이 있다.
따라서, 본 발명의 실시 예에서는, SOF에 해당하는 배터리의 최저 전압을 정확하게 예측하는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 배터리의 최저 전압을 예측하는 방법이 제공된다. 상기 배터리의 최저 전압 예측 방법은, 차량의 이전 내부저항을 계산하는 단계, 예상된 이전 내부저항과 계산된 이전 내부저항의 크기를 비교하는 단계, 비교결과에 따라 차량의 제1 노화계수를 제2 노화계수로 업데이트 하는 단계, 제2 노화계수를 바탕으로 차량의 현재 내부저항을 추정하는 단계, 그리고 현재 내부저항을 이용하여 최저 전압을 예측하는 단계를 포함한다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 방법에서 계산하는 단계는, 차량의 주행시 측정된 배터리의 제1 내부저항으로부터 차량의 이전 시동시 배터리의 제2 내부저항을 계산하는 단계, 차량의 이전 시동시 측정된 배터리의 제1 기전력 및 제1 최저 전압을 측정하는 단계, 그리고 제2 내부저항, 제1 기전력, 그리고 제1 최저 전압을 이용하여 차량의 이전 내부저항을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 방법에서 업데이트 하는 단계는, 계산된 이전 내부저항이 예상된 이전 내부저항보다 큰 경우, 계산된 이전 내부저항과 예상된 이전 내부저항의 차이에 미리 설정된 계수를 곱한 값을 제1 노화계수에 더하여 제2 노화계수를 생성하는 단계, 그리고 계산된 이전 내부저항이 예상된 이전 내부저항보다 작거나 같은 경우, 제1 노화계수를 제2 노화계수로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 방법에서 추정하는 단계는, 제2 노화계수를 차량의 최초 내부저항에 곱한 값을 현재 내부저항으로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 방법에서 예측하는 단계는, 배터리의 제2 내부저항, 제1 기전력, 그리고 차량의 현재 내부저항을 이용하여 최저 전압을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 배터리의 최저 전압을 예측하는 장치가 제공된다. 상기 배터리의 최저 전압 예측 장치는, 차량의 이전 내부저항을 계산하고, 예상된 이전 내부저항과 계산된 이전 내부저항의 크기를 비교하여, 비교결과에 따라 차량의 제1 노화계수를 제2 노화계수로 업데이트 하는 차량 내부저항 추정부, 그리고 현재 내부저항을 이용하여 최저 전압을 예측하는 전압 예측부를 포함한다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 장치는, 차량의 주행시 측정된 배터리의 제1 내부저항으로부터 차량의 이전 시동시 배터리의 제2 내부저항을 계산하는 배터리 내부저항 계산부, 그리고 차량의 이전 시동시 측정된 배터리의 제1 기전력 및 제1 최저 전압을 측정하는 전압 측정부를 더 포함할 수 있고, 상기 배터리의 최저 전압 예측 장치에서 차량 내부저항 계산부는, 제2 내부저항, 제1 기전력, 그리고 제1 최저 전압을 이용하여 차량의 이전 내부저항을 계산할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 장치에서 차량 내부저항 계산부는, 계산된 이전 내부저항이 예상된 이전 내부저항보다 큰 경우, 계산된 이전 내부저항과 예상된 이전 내부저항의 차이에 미리 설정된 계수를 곱한 값을 제1 노화계수에 더하여 제2 노화계수를 생성하고, 계산된 이전 내부저항이 예상된 이전 내부저항보다 작거나 같은 경우, 제1 노화계수를 제2 노화계수로 생성할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 장치에서 차량 내부저항 추정부는, 제2 노화계수를 차량의 최초 내부저항에 곱한 값을 현재 내부저항으로 추정할 수 있다.
상기 배터리의 최저 전압 예측 장치에서 전압 예측부는, 배터리의 제2 내부저항, 제1 기전력, 그리고 차량의 현재 내부저항을 이용하여 최저 전압을 예측할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 한 실시 예에 따르면, 노후된 차량의 경우에도 종래 BS를 이용하여 엔진의 아이들 스톱 이후 엔진 재시동시 정확하게 배터리의 SOF를 추정함으로써, ISG 시스템이 안정적으로 운영될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 ISG 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시 예에 따른 차량을 전기적으로 모델링한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 시동 시 배터리의 전압 파형을 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 내부저항을 계산하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
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 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 ISG 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 ISG 시스템은, 배터리(110), 배터리 센서(120), 그리고 ECU(130)를 포함한다.
배터리 센서(120)는 크랭킹 전류를 ±100A 범위에서 측정할 수 있고, 배터리(110)의 온도를 -40~105℃ 범위에서 측정할 수 있다. 배터리 센서(120)는 측정된 전류 및 온도를 ECU(130)에 전달한다.
ECU(130)는 배터리(110)의 전압을 직접 측정하고, ECU(130)의 10ms 태스크에서 측정된 배터리(110)의 전압, 전류 및 온도를 바탕으로 배터리(110)의 최저 전압을 추정한다. 그리고 ISG 시스템에 의한 엔진(140)의 아이들 스톱 이후, 배터리(110)의 최저 전압을 정확하게 추정하여 엔진(140)의 재시동 여부를 결정할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예에 따르면 IBS 없이 BS(120)만으로 ECU(130)에서 엔진(140)을 제어하여 ISG 시스템을 구현할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, ECU(130)는 배터리 내부저항 계산부(131), 차량 내부저항 추정부(132), 전압 측정부(133), 그리고 전압 예측부(134)를 포함할 수 있다.
배터리 내부저항 계산부(131)는, 차량의 주행시 실시간으로 측정한 배터리(110)의 내부저항을 바탕으로 차량의 시동시 배터리(110)의 내부저항을 계산할 수 있다.
차량 내부저항 추정부(132)는, 차량의 노화계수를 이용하여 차량의 내부저항을 예상한다. 또한, 배터리(110)의 내부저항, 배터리(110)의 측정된 기전력 및 측정된 최저 전압을 이용하여 차량의 내부저항을 계산할 수 있다. 또한, 차량의 예상된 내부저항과 차량의 계산된 내부저항을 비교하여 차량의 노화계수를 업데이트 할 수 있다. 차량 내부저항 추정부의 기능은 아래에서 상세히 설명한다.
전압 측정부(1303는, 배터리(110)의 기전력과 배터리의 출력 전압을 측정할 수 있다.
전압 예측부(134)는, 차량의 노화계수를 통해 추정된 차량의 내부저항, 배터리(110)의 내부저항 그리고 배터리(110)의 측정된 기전력을 바탕으로 다음 시동시 배터리(110)의 최저 출력 전압을 예측할 수 있다.
도 2는 본 발명의 한 실시 예에 따른 차량을 전기적으로 모델링한 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량 시동 시 배터리의 전압 파형을 나타낸 그래프이다.
도 2를 참조하면, 차량의 전장품의 전체 저항은 RE이고, 배터리는 RE로 배터리 전압 VC를 공급한다. 이때, 배터리의 기전력은 VIG이고, 배터리의 내부저항은 RC이다. 도 3을 참조하면, 엔진 시동 전의 배터리 전압은 VIG였다가, 엔진 시동 순간 배터리 전압은 순간적으로 배터리 최저 전압 VC까지 떨어진다.
차량의 전장품으로 흐르는 전류가 IC(즉, 크랭킹 또는 시동 전류)라고 할 때 SOF에 해당하는 전압 VC는 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00001
기존에는 시험 데이터로부터 크랭킹 시의 전력(PC) 및 전압을 계산하고 계산된 전력 및 전압으로부터 시동 전류(IC)를 추정하였다.
하지만, 본 발명에서는, 매 시동 시 측정된 배터리의 전압(VC, VIG) 및 배터리의 내부저항을 이용하여 차량 전장품의 전체 저항 RE를 학습함으로써 시동 전류를 정확하게 측정한다.
도 2를 참조하여 작성된 전체 회로에 대한 수식은 아래 수학식 2와 같다.
Figure pat00002
이때, VC와 VIG는 시동시 측정되는 값이고, RC는 차량 주행 중 실시간으로 측정되는 배터리의 내부저항으로부터 추정된 시동시 배터리의 내부저항이다. 따라서, 수학식 2를 통해 RE를 수학식 3과 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00003
따라서, 다음 시동시의 시동전류는 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00004
이때, RE는 수학식 3을 통해 계산된 차량의 내부저항이다. 즉, 차량 전장품의 전체 저항을 정확하게 측정하여 다음 시동시 시동 전류를 추정함으로써, BS에서 배터리의 최저 전압 VC를 정확하게 추정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 내부저항을 계산하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 먼저, 지난 시동 시 측정된 배터리 기전력(VIG _ OLD), 지난 시동시 측정된 배터리 최저 전압(VC _ OLD), 그리고 주행 시 배터리 내부저항으로부터 계산된 시동시 배터리 내부저항(RC _ OLD)를 이용하여 수학식 5에 따라 차량의 내부저항(RE _O_M)을 계산한다(S401).
Figure pat00005
이후, 지난 시동 시 차량 내부저항의 노화 계수(KE)와 차량의 최초 내부저항(RE_I)를 이용하여 예상된 차량의 이전 내부저항(RE_O_E)와 RE _O_M를 비교한다(S402). 이때, RE _O_E는 수학식 6과 같이 예상될 수 있다.
Figure pat00006
비교결과, RE _O_E에 비하여 RE _O_M가 미리 설정된 차이(Δ)보다 증가했는지 판단한다(S403). RE _O_E에 비하여 RE _O_M가 미리 설정된 차이(Δ) 이상 증가한 경우, 차량의 노후가 진행된 것으로 판단하고, 차량 내부저항의 노화 계수(KE)를 업데이트 한다(S404). 미리 설정된 차이보다 증가하지 않았다면, 이전 노화 계수를 그대로 사용한다(S405). 이때 KE는 1보다 큰 값이며, 수학식 6에 기재된 알고리즘에 따라 업데이트 될 수 있다.
Figure pat00007
이후, 업데이트 된 노화 계수를 이용하여 차량의 새로운 내부저항을 추정할 수 있다(S406). 차량의 새로운 내부저항은 아래 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00008
이후, 차량의 새로운 내부저항을 이용하여 ECU에서는 다음 시동시 배터리 최저 전압 VC를 정확하게 예측할 수 있다(S407). 이때의 배터리 최저 전압 VC 예측은 수학식 9에 따를 수 있으며, 수학식 9는 수학식 2에서 도출될 수 있다.
Figure pat00009
즉, 차량의 새로운 내부저항과, 배터리의 내부저항, 그리고 측정된 기전력을 이용하여 다음 시동 시 배터리의 최저 전압이 효과적으로 예측될 수 있다.
상술한 것과 같이, 본 발명의 실시 예에 따르면, 노후된 차량의 경우에도 종래 BS를 이용하여 엔진의 아이들 스톱 이후 엔진 재시동시 정확하게 배터리의 SOF를 추정함으로써, ISG 시스템이 안정적으로 운영될 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (10)

  1. 배터리의 최저 전압을 예측하는 방법으로서,
    차량의 이전 내부저항을 계산하는 단계,
    예상된 이전 내부저항과 상기 계산된 이전 내부저항의 크기를 비교하는 단계,
    상기 비교결과에 따라 상기 차량의 제1 노화계수를 제2 노화계수로 업데이트 하는 단계,
    상기 제2 노화계수를 바탕으로 상기 차량의 현재 내부저항을 추정하는 단계, 그리고
    상기 현재 내부저항을 이용하여 상기 최저 전압을 예측하는 단계
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 계산하는 단계는,
    상기 차량의 주행시 측정된 배터리의 제1 내부저항으로부터 상기 차량의 이전 시동시 배터리의 제2 내부저항을 계산하는 단계,
    상기 차량의 이전 시동시 측정된 배터리의 제1 기전력 및 제1 최저 전압을 측정하는 단계, 그리고
    상기 제2 내부저항, 상기 제1 기전력, 그리고 상기 제1 최저 전압을 이용하여 상기 차량의 상기 이전 내부저항을 계산하는 단계
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 업데이트 하는 단계는,
    상기 계산된 이전 내부저항이 상기 예상된 이전 내부저항보다 큰 경우, 상기 계산된 이전 내부저항과 상기 예상된 이전 내부저항의 차이에 미리 설정된 계수를 곱한 값을 상기 제1 노화계수에 더하여 상기 제2 노화계수를 생성하는 단계, 그리고
    상기 계산된 이전 내부저항이 상기 예상된 이전 내부저항보다 작거나 같은 경우, 상기 제1 노화계수를 상기 제2 노화계수로 생성하는 단계
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 방법.
  4. 제3항에서,
    상기 추정하는 단계는,
    상기 제2 노화계수를 상기 차량의 최초 내부저항에 곱한 값을 상기 현재 내부저항으로 추정하는 단계
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 방법.
  5. 제4항에서,
    상기 예측하는 단계는,
    상기 배터리의 제2 내부저항, 상기 제1 기전력, 그리고 상기 차량의 현재 내부저항을 이용하여 상기 최저 전압을 예측하는 단계
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 방법.
  6. 배터리의 최저 전압을 예측하는 장치로서,
    차량의 이전 내부저항을 계산하고, 예상된 이전 내부저항과 상기 계산된 이전 내부저항의 크기를 비교하여, 상기 비교결과에 따라 상기 차량의 제1 노화계수를 제2 노화계수로 업데이트 하는 차량 내부저항 추정부, 그리고
    상기 현재 내부저항을 이용하여 상기 최저 전압을 예측하는 전압 예측부
    를 포함하는 배터리의 최저 전압 예측 장치.
  7. 제6항에서,
    상기 차량의 주행시 측정된 배터리의 제1 내부저항으로부터 상기 차량의 이전 시동시 배터리의 제2 내부저항을 계산하는 배터리 내부저항 계산부, 그리고
    상기 차량의 이전 시동시 측정된 배터리의 제1 기전력 및 제1 최저 전압을 측정하는 전압 측정부
    를 더 포함하며,
    상기 차량 내부저항 계산부는,
    상기 제2 내부저항, 상기 제1 기전력, 그리고 상기 제1 최저 전압을 이용하여 상기 차량의 상기 이전 내부저항을 계산하는 배터리의 최저 전압 예측 장치.
  8. 제7항에서,
    상기 차량 내부저항 계산부는,
    상기 계산된 이전 내부저항이 상기 예상된 이전 내부저항보다 큰 경우, 상기 계산된 이전 내부저항과 상기 예상된 이전 내부저항의 차이에 미리 설정된 계수를 곱한 값을 상기 제1 노화계수에 더하여 상기 제2 노화계수를 생성하고,
    상기 계산된 이전 내부저항이 상기 예상된 이전 내부저항보다 작거나 같은 경우, 상기 제1 노화계수를 상기 제2 노화계수로 생성하는 배터리의 최저 전압 예측 장치.
  9. 제8항에서,
    상기 차량 내부저항 추정부는,
    상기 제2 노화계수를 상기 차량의 최초 내부저항에 곱한 값을 상기 현재 내부저항으로 추정하는 배터리의 최저 전압 예측 장치.
  10. 제9항에서,
    상기 전압 예측부는,
    상기 배터리의 제2 내부저항, 상기 제1 기전력, 그리고 상기 차량의 현재 내부저항을 이용하여 상기 최저 전압을 예측하는 배터리의 최저 전압 예측 장치.
KR1020130119321A 2013-10-07 2013-10-07 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치 KR101518915B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130119321A KR101518915B1 (ko) 2013-10-07 2013-10-07 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130119321A KR101518915B1 (ko) 2013-10-07 2013-10-07 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150040599A true KR20150040599A (ko) 2015-04-15
KR101518915B1 KR101518915B1 (ko) 2015-05-11

Family

ID=53031901

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130119321A KR101518915B1 (ko) 2013-10-07 2013-10-07 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101518915B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190110190A (ko) 2018-03-20 2019-09-30 영화테크(주) 차량 엔진의 재시동시 배터리의 시동 최저전압 예측방법
WO2020021944A1 (ja) * 2018-07-25 2020-01-30 株式会社Ｇｓユアサ 推定装置、バッテリ、車両、推定方法
CN113447824A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 三一重型装备有限公司 电池最大充放电电流的估算方法、装置及存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11846678B2 (en) 2018-06-07 2023-12-19 Samsung Sdi Co., Ltd. Method and system for validating a temperature sensor in a battery cell

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4547908B2 (ja) 2003-12-25 2010-09-22 日産自動車株式会社 二次電池の入出力可能電力推定装置
JP4925060B2 (ja) 2007-10-19 2012-04-25 本田技研工業株式会社 電池状態推定装置
JP4499810B2 (ja) * 2008-05-28 2010-07-07 株式会社日本自動車部品総合研究所 車載バッテリの状態推定装置
JP5163542B2 (ja) 2009-03-03 2013-03-13 日産自動車株式会社 二次電池の入出力可能電力推定装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190110190A (ko) 2018-03-20 2019-09-30 영화테크(주) 차량 엔진의 재시동시 배터리의 시동 최저전압 예측방법
WO2020021944A1 (ja) * 2018-07-25 2020-01-30 株式会社Ｇｓユアサ 推定装置、バッテリ、車両、推定方法
JPWO2020021944A1 (ja) * 2018-07-25 2021-08-12 株式会社Ｇｓユアサ 推定装置、バッテリ、車両、推定方法
CN113447824A (zh) * 2021-06-28 2021-09-28 三一重型装备有限公司 电池最大充放电电流的估算方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR101518915B1 (ko) 2015-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107797068B (zh) 利用自学习进行的电池功能状态预测
CN108701872B (zh) 电池管理系统、电池系统以及混合动力车辆控制系统
KR101776840B1 (ko) 배터리 센서를 이용한 자동차 배터리의 기능상태 예측방법
CN102341722B (zh) 确定用于识别车载电网稳定性的特征量的方法和设备
JP6029751B2 (ja) 蓄電池状態検知装置および蓄電池状態検知方法
KR101518915B1 (ko) 배터리 센서의 sof 추정 방법 및 장치
US20140225621A1 (en) Control device and control method for secondary battery
KR101459449B1 (ko) 차량의 재시동 전압 예측 시스템 및 그 방법
JP4956476B2 (ja) バッテリの放電持続時間予測方法、バッテリ状態検知方法、バッテリ状態検知装置及びバッテリ電源システム
US9534574B2 (en) Vehicle, control apparatus and control method
JP5291132B2 (ja) 始動可否判定装置および始動可否判定方法
JP6729312B2 (ja) バッテリ評価方法およびバッテリ評価装置
KR101853382B1 (ko) 차량 시동용 배터리의 잔여수명 산출 장치
KR20160006443A (ko) 배터리 시스템 및 배터리 내부저항 산출 방법
JP2018096744A (ja) リチウムイオン電池の劣化判定方法
KR101853383B1 (ko) 전류센서가 없는 시동용 배터리 내부저항 추정 시스템 및 그 방법
KR20170136080A (ko) 배터리 잔존수명 추정 시스템 및 그 방법
KR20190072765A (ko) 센서 진단이 가능한 충전 시스템 및 이 충전 시스템에 적용된 센서의 진단 방법
JP5203496B2 (ja) バッテリ状態検知方法、バッテリ状態検知装置及びバッテリ電源システム
CN108931728B (zh) 具有热/冷启动识别和自校正的电池的功能状态的预测
KR101878471B1 (ko) 배터리 센서 및 배터리 충전상태 연산 방법
KR20190110190A (ko) 차량 엔진의 재시동시 배터리의 시동 최저전압 예측방법
US11780438B1 (en) Predictive stop-start control using state of function during gliding
KR101091692B1 (ko) 차량 배터리액 온도 예측 방법
KR20120097927A (ko) 차량 배터리액 온도 예측 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180427

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190429

Year of fee payment: 5