KR20150114403A - 삽입 단계 변화 검출에 의한 전기화학 에너지 장치 모니터링/관리 방법 - Google Patents

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Abstract

전기화학 에너지 장치 (EED, 예를들면, 충전 Li-이온 배터리, 슈퍼커패시터 또는 연료전지)를 포함하는 시스템에서 EED에서 발생되는 삽입 단계 변화 이벤트를 검출하기 위하여 광학 센서들을 이용하는 작동 상태 (예를들면, 충전-상태 또는 건강-상태)결정 및/또는 관리 (충전/방전) 제어 정보 생성 방법. 외부 또는 내부에 장착되는 광학 센서들은 충전/방전 사이클에서 EED의 작동 인자 (예를들면, 변형 및/또는 온도) 변화를 측정하고, 측정된 인자 데이터를 광섬유로 전송되는 광신호를 이용하여 검출기/변환기로 전송한다. 이후 처리기는 측정된 인자 데이터를, 예를들면, 모델-기반 추정 처리를 이용하여 분석하여, 삽입 단계 변화 (즉, EED의 음극 및 양극 사이 게스트 종들, 예컨대 Li-이온들 이동으로 유발되는 결정 구조 변화)를 검출하고, 분석에 기초하여 작동 상태 및 충전/방전 제어 정보를 생성한다.

Description

삽입 단계 변화 검출에 의한 전기화학 에너지 장치 모니터링/관리 방법{METHOD FOR MONITORING/MANAGING ELECTROCHEMICAL ENERGY DEVICE BY DETECTING INTERCALATION STAGE CHANGES}
본원은 포괄적으로 에너지 저장 및/또는 출력 시스템 모니터링 및/또는 관리 기술에 관한 것이다. 또한 본원은 이러한 기술에 속하는 요소들, 장치들, 시스템, 및 방법에 관한 것이다.
스마트 그리드, 하이브리드 (플러그-인 하이브리드 포함) 및 플러그-인 전기차량 (xEV) 기술의 급속한 발전으로, 충전배터리는 가장 유망한 전기화학 에너지원으로 등장하였다. 전기화학 에너지는 에너지 전환 및 에너지 저장의 전기화학적 방법과 관련된 에너지 기술 분야이다. 전기화학 에너지 전환 장치 (예를들면, 연료전지)는 산화제와의 화학 반응을 통해 연료 (예를들면, 수소)의 화학 에너지를 전환하여 발전한다. 많은 전문가들이 전기화학 전환 장치, 예컨대 연료전지가 궁극적으로 가장 많이 사용되는 전기화학 에너지 장치로서 충전배터리를 대체할 것으로 믿고 있지만, 현재 전기화학 전환 장치는 경제성이 없고, 수십년간 그럴 것이다. 전기화학 에너지 전환 장치와는 달리, 전기화학 에너지 저장 장치 (예를들면, 충전배터리 및 슈퍼커패시터)는 연료 공급이 필요하지 않지만, 전기 공급을 위하여 주기적으로 충전되어야 한다. (초고용량 커패시터라고도 알려진) 슈퍼커패시터는 충전배터리보다 충전 시간이 훨씬 빠르지만, 충전배터리가 훨씬 많은 에너지를 저장하고 공급하고, 따라서 현재 사용 가능한 가장 유망한 전기화학 에너지 장치이다.
스마트 그리드 및 EV 시스템은 전형적으로 전기화학 에너지 시스템의 작동 상태를 감시 및 제어하기 위하여 다양한 센서들을 활용하는 관리 시스템을 포함한다. 예를들면, 종래 배터리 관리 시스템 (BMS)은 때로 상이한 배터리 셀, 배터리 모듈, 및 배터리 팩 레벨에 있는 다중 충전배터리들에 연결되는 전류, 전압 및 온도 센서들로부터 수신되는 센서 정보를 처리한다. 센서 데이터는 예를들면 (제한되지는 않지만) 충전-상태 (SOC), 출력-상태 (SOP), 건강-상태 (SOH), 정전용량, 임피던스, 구조적 완전성 (전극 균열 및 박리), 셀 패키징 및 밀봉상태, 단자 전압, 온도, 압력 및 변형 (strain)으로 표현되는 배터리 시스템 조건을 결정하기 위하여 처리된다. 센서 데이터 처리 및 적합한 동작 개시에 의해, BMS는 수명 연장 및 안전성을 보장하기 위하여 배터리 작동 조건을 제어할 뿐 아니라 (예를들면, 제어되지 않은 집중 에너지 방출 방지를 위하여 배터리 셀 단선), 스마트 그리드 및 xEV에서 에너지 관리 모듈에 대한 정확한 SOC 및 SOH 추정을 제공한다.
종래 BMS 방법은 휴대용 전자장치에서 종래 사용에 적합한 SOX 정보를 제공하지만, 오늘날 스마트 그리드 및 xEV 시스템에 대한 보다 정확하고도 신뢰할 수 있는 방법이 점차 요망된다. 예를들면, BMS가 열화 또는 고장을 일으키지 않고 작동의 진정한 안전 한계 내에서 팩을 제어하고 활용할 수 있도록 EV 시스템에서 정확한 SOX 정보는 매우 중요하다. 이러한 작동 한계는 환경 조건, 수명, 및 용도에 따라 달라진다. 또한 xEV 운전자는 충전 및/또는 서비스를 받지 않고 전기 모드에서 차량이 얼마나 더 동작될 수 있는지를 알 수 있다. 현재 xEV 시스템에서 SOC 정보를 결정하는 방법은 전압 및 전류 측정에 의존하고; 소정의 중간 충전 레벨에서 전압 측정은 "플랫" 상태가 된다 (즉, 상대적으로 변화되지 않는다). 또한, 전압 및 SOC 간의 상관성은 셀 수명에 따라 달라진다. 이러한 요인들로 인하여 SOC 추정은 부정확하게 된다. 비슷하게, 전형적으로 종래 BMS 시스템은 용량 저하를 추정하고, 비정상적 온도, 전류 및 전압 변화를 검출하여 배터리의 SOH를 결정한다. 이러한 방법은 배터리 수명이 끝날 무렵에는 유용한 정보를 제공하지만 (즉, 배터리 고장 감지에 의함), 전형적으로 고장을 미리 예측하고, 열화를 방지하고, 또는 셀 노화를 추적하기에는 유용하지 않다. 또한, 충전배터리는 점차 도전적 환경에서 사용되고, 더욱 높은 전력 및 에너지 밀도를 제공할 필요가 있고, 더욱 장기간 유용한 수명을 가질 것이 기대되므로, 종래 BMS 방법을 이용하여 신뢰성 있고 정확한 SOX 정보를 생성하는 것은 더욱 어려워진다.
따라서, 장치의 전체 충전 사이클에서 정확한 SOC 정보를 제공할 수 있고, 장치의 동작 수명에 걸쳐 정확한 SOP 및 SOH 정보를 제공할 수 있는 개선된 방법을 활용하는 개선된 전기화학 에너지 장치 관리 시스템에 대한 필요성은 분명하다.
개선된 SOX 정보를 제공하는 하나의 방법은, 내부 배터리 현상 예컨대 하전 및 중성 종들의 이동, 전류 전도, 유체 흐름, 열전달, 전극 표면에서의 화학 반응 (기생 반응 포함), 기체 형성, 물질수지 및 상전이, 및 연관된 운동량 전달로 이온 종들의 다공 전극들로의 삽입 (intercalation)을 감시하는 방법이다. 예를들면, 에너지 저장에 있어 삽입 화합물 (게스트 종들)을 이용하는 전기화학 에너지 장치, 예컨대 Li-이온 충전배터리 또는 일부 슈퍼커패시터에서, 충전 및 방전 이벤트 (동작)과정에서 전극물질은 전형적으로 결정 구조 “단계” 변화를 겪는다. 충전 과정에서 이온들을 수용하고, 또는 방전 과정에서 이온들을 상실 (회수)할 때 전극물질이 각각 팽창 또는 수축하므로 이러한 결정 구조 “단계” 변화가 일어난다. 삽입 단계 전이점들은 충전/방전 상태에 대하여 전극 물질 내부에서 일어나는 반복적이고, 검출 가능한 이벤트이고, 전극 물질 내에서 현재 (즉, 시점에서) 이온 농도 수준을 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 예를들면, 소정의 흑연 전극은 도 17에 도시된 바와 같이 충전 사이클에 걸쳐, 단계 1 (완전 충전)에서 단계 5 (완전 방전)까지 5종의 차별적 결정 구조 변화를 가진다.
삽입 단계 변화 현상은 전기화학 에너지 저장 장치의 SOX를 감시하기 위한 고도로 유용한 정보를 제공하지만, 종래 방법 예컨대 전압, 전류 및 온도 측정으로 삽입 단계 전이점들은 실시간 (즉, 정상 작동 조건)에서 직접 측정될 수 없고, 현존 방법은 실험실에서 적합한 고가의 장비가 필요하다. 예를들면, 현재 삽입 단계 확인은 주로 저속 전압전류 스캔법 (SSCV)로 수행되고, 또한 정전위 단속 적정법 (PITT) 및 전기화학 임피던스 분광법 (EIS)이 수행되어 삽입 단계들과 관련되는 배터리의 변전위 거동을 연구할 수 있다. EIS은 삽입 단계 정보를 이용한 종래 배터리 SOH 추정 방법을 제공하지만, “건강” 조건에서 광범위한 선행적 교정이 필요하고, 또한 배터리는 전기화학적 평형이 요구되고, 따라서 실시간 모니터링에는 적합하지 않다. X-ray 회절분석법 및 푸리에 변환 적외분광법 (FTIR)이 사이클에서 배터리 전극의 구조 및 표면 화학 변화를 추적하기 위하여 사용될 수 있고, 라만 분광법 및 원자력 현미경 (AFM) 또한 충전 리튬 배터리에서 전극으로 사용되는 물질의 구조 특성화에 사용될 수 있다. 모델 검증을 위한 내부 셀 상태의 기타 실험실-수준 특성화 방법으로는 중성자 투과시험법 및 관찰 수정 윈도우를 가지는 특정 설계된 셀들에서 광학현미경법을 포함한다. 그러나, 이들 방법 중 어느 것도 실험실 외에서 전체 시간에 걸친 상업적 응용, 예를들면, xEV 전력 출력에 활용되는 충전배터리의 SOC 및 SOH 모니터링에 사용될 수 없다.
요망되는 것은, 전기화학 에너지 저장 장치 내부에서 전극물질의 삽입 단계 전이점들을 검출하기 위한 저렴하고 신뢰할 수 있는 시스템 및 방법이다. 특히, 필요한 것은 이러한 삽입 단계 전이점들을 측정하고 기록하여 전기화학 에너지 저장 장치, 예컨대 EV 전력화에 활용되는 충전배터리의 SOX (예를들면, SOC 및 SOH)를 정확하게 결정하기 위한 실질적 관리 시스템 및 관리 방법이다.
본 발명은 충전/방전 사이클 과정에서 불연속 삽입 단계 변화 이벤트를 발생시키는 방식으로 게스트 종들 (예를들면, 리튬 이온들)이 전극 물질들 사이로 이동되는 전기화학 에너지 장치 (EED), 예컨대 리튬-이온 배터리 작동 (즉, 모니터링 및/또는 관리) 방법에 관한 것이다. 본 방법은 광학 센서들 (예를들면, 광섬유 브래그 격자 센서들, 에탈론 센서들, 또는 파브리-페로 센서들)을 이용하여 정확하게 작동 인자 (parameter) 변화 (예를들면, 충전/방전 동작에서 EED 작동 조건과 관련된 극미 변형 및/또는 온도 변화)를 측정하고, 측정된 인자 데이터를 포함하는 광신호를 제어 회로로 전송한다. 제어 회로는 광신호를 전기 데이터 신호로 전환시키는 적합한 검출기, 및 측정된 인자 데이터 D를 분석하는 처리기를 이용하여 현재 삽입 단계 변화 이벤트를 식별한 후, 식별된 현재 삽입 단계 변화 이벤트를 이용하여 시스템 관리 (예를들면, 충전/방전 제어) 신호 CNTRL 및/또는 유용한 작동 상태 정보 (예를들면, 충전-상태 (SOC), 건강-상태 (SOH), 또는 출력-상태 (SOP) 정보)를 생성한다. 광학 센서들, 광섬유 및 감지 전자 회로를 이용하여 충전/방전 사이클에서 배터리가 팽창 또는 수축할 때 발생되는 작동 인자들, 예컨대 온도 변화 또는 변형 변화를 측정함으로써, 본 발명은 배터리 충전/방전 사이클 관리 및 최적화, 및 실질적으로 종래 방법보다 더욱 정확한 SOC 정보 결정 및 표시를 위하여, 예를들면, 하이브리드 및 전기차량에서 이용될 수 있는 삽입 단계 변화 검출을 위한 저렴한 방법을 제공한다. 또한, 삽입 단계들의 타이밍 및 지속시간을 분석함으로써, 본 발명은 종래 방법으로 달성될 수 있는 것보다 실질적으로 더욱 정확한 작동 상태 및 시스템 관리 정보를 생성한다.
본 발명의 개시된 실시태양에 의하면, 본 방법은 EED로부터 기계적 변형 인자 및 온도 인자 중 하나 또는 양자를 측정하는 하나 이상의 광학 센서들을 이용하고, 광학 센서(들)에 의해 측정되는 변형 및/또는 온도 데이터는 하나 이상의 광섬유를 따라 광신호로 제어 회로로 전송된다. 삽입 단계 변화 이벤트는 변형 또는 온도 측정으로 검출될 수 있지만, 바람직한 실시태양에서 변형 및 온도 인자들 모두가 적어도 2 광학 센서들을 이용하여 측정되고, 온도 측정치는 변형 측정의 하나 이상의 보상 데이터 및/또는 독립적인 삽입 단계 변화 이벤트 검출 데이터를 제공한다. 하나의 실시태양에서, 변형 (제1) 광학 센서및 온도 (제2) 광학 센서 모두는 공통의 광섬유에 배치된다 (즉, 측정된 변형 및 온도 인자 데이터 모두를 포함하는 광신호는 공지 기술을 이용하여 공통의 광섬유 120에서 제어 회로 처리기로 전송되어, 시스템 비용을 최소화한다).
본 발명의 다른 실시태양들에 의하면, 본 방법은 (예를들면, 광섬유를 EED의 셀 벽 외부 지점들의 외면에 장착함으로써) 외부 지점, 또는 (예를들면, 광섬유를 EED의 셀 벽으로 관통시킴으로써) 내부 지점으로부터의 작동 인자들 측정을 포함한다. 하나의 특정 실시태양에서, 두 광학 센서들은 전기화학 에너지 장치 셀 벽 외면에 작동가능하게 부착되는 단일 광섬유에 배치되어 광학 센서들은 각각 셀 벽으로부터 기계적 변형 및 셀 벽에서 EED의 외부 온도를 측정하도록 구성된다. 또 다른 특정 실시태양에서, 두 광학 센서들은 EED의 셀 벽을 관통하는 광섬유에 배치되어 광학 센서들은 각각 내면 (예를들면, 셀 벽의 내면 또는 전극물질판)의 기계적 변형 및 셀 벽에서 EED의 내부 온도를 측정하도록 구성된다. 또 다른 실시태양에서, 외부 및 내부 센서들 모두는 외부 및 내부 변형/온도 인자들 모두를 측정하도록 이용된다.
특정 실시태양에 의하면, 광섬유로 전송되는 광신호를 수신하는 분석기는 피코미터 이하의 파장 시프트를 분해하여 광신호를 전기적 인자 데이터 신호로 전환시킬 수 있는 선형가변필터를 포함한다. 이러한 선형가변필터를 이용하면 삽입 단계 변화와 관련된 극미 인자 변화의 정확한 검출 및 측정이 가능하다.
본 발명의 실시태양에 의하면, 현재 삽입 단계 변화 PISC는 이전에 측정된 변형/온도 값들에 기반하여 추정 “모델-기반” 변형/온도 값들을 생성시키는 모델-기반 추정 처리, 및 추정된 변형/온도 값들과 현재 (최신) 변형/온도 측정 값들을 비교하여 현재 삽입 단계 변화를 검출하는 검출/추적 처리를 이용하여 검출된다. 모델-기반 추정 처리는 이후 추정된 및 현재의 변형/온도 값들 사이 차이를 계산하고 삽입 단계 전이점 이력을 생성/갱신하고, 이는 이후 작동 상태 정보 (예를들면, 충전-상태 (SOC) 정보 및 건강-상태 (SOH) 정보), 또는 충전/방전 제어 정보를 결정하는데 이용된다. 하나의 실시태양에서, 모델-기반 추정 처리는 부하 전류 (입력)에 의해 영향을 받고, 추정 변형 및 온도 값들 (출력)으로 응답하는 동적 시스템으로서 EED (예를들면, 리튬-이온 배터리)를 효과적으로 모델화한다. 모델은 t=0에서 초기 변형 및 온도로 개시되고, 연속하여 “현재” (최신으로) 측정된 변형 및 온도 데이터를 이전의 변형 및 온도 값들과 비교한 후, 차이를 피드백하여 출력에서 관찰되지 않는 내부 배터리 상태들 예컨대 SOC를 추정하고, 변형 및 온도에 대한 여과된 갱신 추정을 제공한다. 다른 실시태양들에서, 부하 전류 측정은 모델 계산에서 적용되거나 그렇지 않다. 하나의 실시태양에서, 삽입 단계 전이점 이력이 분석되어 SOH 값들을 생성한다. 다른 실시태양에서, 모델-기반 추정 처리는 단일 모델 또는 각각의 삽입 단계에 상응하는 모델 집합에 기반한다.
도 1(A), 1(B) 및 1(C)는 본 발명의 포괄적 실시태양에 의한 모니터링 및 관리 시스템을 도시한 개략 블록도이다;
도 2는 배터리에 대한 모니터링 및 관리 시스템 블록도이다;
도 3은 전원 공급 감지 및 관리 시스템에 사용되는 광섬유 브래그 격자 (FBG) 센서들에 대한 신호를 도시한 것이다;
도 4는 단일 모드 광섬유 케이블에 배치된 FBG 센서에 대한 파장 신호 (spectrum)에서 이상적인 시프트를 보인다;
도 5는 다중-모드 광섬유 케이블에 배치되는 FBG 센서에 대한 파장 신호에서의 시프트를 보인다;
도 6은 도 5 FBG 센서에서 파장 신호 변조 포락선의 시프트를 보인다;
도 7은 광섬유 센서 출력 신호에서 신호 변화 검출에 사용되는 분석기의 부품들을 보이는 블록도이다;
도 8은 비-픽셀화 감광 검출기를 사용하는 분석기의 부품들을 보이는 블록도이다;
도 9(A) 및 9(B)는 각각 처리기 및 본 발명의 실시태양에 의해 검출된 삽입 단계 변화를 이용하여 작동 상태 정보 및 제어 정보를 발생시키는 처리를 보이는 블록도 및 흐름도이다;
도 10은 변형-유도 및 온도-유도 기여 (정보)를 포함하는 FO 출력 신호를 보이는 두 부분의 다이어그램이다;
도 11은 상이한 충전/방전 사이클에 대한 변형-유도 파장 변화를 보이는 다이어그램이다;
도 12는 상이한 충전/방전 사이클에 대한 온도-유도 파장 변화를 보이는 다이어그램이다;
도 13은 상이한 충전율로 상이하고 다양한 충전 사이클에 대하여 획득된 변형 신호 대 SOC를 보이는 다이어그램이다;
도 14는 C/25 충전 사이클에 대하여 획득되는 변형-유도 파장 시프트 및 전압 데이터 대 SOC를 비교한 다이어그램이다;
도 15는 C/25 충전 사이클에 대하여 측정된 전압 미분 데이터와 비교하여 C/5 충전 사이클에 대한 변형-유도 파장 시프트 미분 데이터를 보이는 다이어그램이다;
도 16은 Li-이온 배터리에서의 온도 변화 대 시간을 보이는 다이어그램이다;
도 17은 Li-이온 배터리에서 다양한 삽입 단계들을 보이는 개략도이다.
충전-상태 (SOC) 및/또는 건강-상태 (SOH)를 결정하기 위하여 외부 셀 성능 인자들에 의존하는 배터리 관리 시스템은 수명에 따라 배터리 충전-상태 및 배터리 열화에 대한 불확실성을 관리하기 위하여 보수적으로 오버디자인하게 된다. 이러한 배터리의 보수적 오버디자인에 대한 의존도는 현재 널리 채택되고 있는 녹색 기술 예컨대 전기차량 및 전원 그리드 저장에 영향을 미친다. 배터리의 보수적 오버디자인은 부분적으로 외부 인자들만으로는 배터리 상태가 충분히 이해될 수 없기 때문에 연유한다. 이러한 상황은 내부 인자들 측정이 어려운 다른 타입의 에너지 저장 장치 및/또는 발전 시스템에도 적용된다.
본 발명은 특히 게스트 종들을 이용하는 전기화학 에너지 저장 장치, 예컨대 리튬-이온 (Li-이온) 충전배터리에서 SOC 및 SOH 정보를 결정할 수 있는 광학적-기반 스마트 모니터링 및 관리 시스템을 참고하여 하기된다. 본원에 개시된 모니터링 및 관리 시스템은 완전한 실시간 성능 관리가 가능하고 이러한 전기화학 에너지 저장 장치를 이용하는 전원 및/또는 에너지 시스템의 오버디자인을 감소시킨다. 본원에 개시된 모니터링 및 관리 시스템은, 전극 물질 및 게스트 종들을 밀봉하는 셀 벽 외면에서 취하는 외부 에너지 저장/전원 시스템 인자들을 검출하기 위한 외부 광섬유 센서들, 셀 벽 내부로부터 내부 에너지 저장/전원 시스템 인자들을 검출하는 내부 센서들, 또는 외부 및 내부 인자들 모두를 제공하는 외부 및 내부 센서들의 조합을 이용한다. 센서들의 출력은 스마트 알고리즘에서 이용되어 최신 삽입 단계를 판단하여 충전-상태 (SOC) 정보를 결정하고, 삽입 단계 발생 (onset) 및 지속 (duration)의 변화를 검출하여 예컨대 에너지 저장 시스템의 건강-상태 (SOH) 및 잔존 가용 에너지를 예측한다. 본원에 개시된 방법들은 특히 전기화학 에너지 저장 장치 (예를들면, 충전배터리 및 배터리 팩 및 슈퍼커패시터)를 참조하여 설명되지만, 본 방법은 본원에 기재된 방식으로 삽입 물질들을 이용하는 다른 전기화학 에너지 장치, 예컨대 연료 셀 스택, 터빈-기반 전원 시스템, 및 다른 타입의 에너지 저장 및 발전 장치 및 시스템에도 적용될 수 있다.
도 1(A) 상부를 참조하면, 개시된 실시태양에서 처리기 (144)에 의해 생성되는 SOC 및 SOH 정보는 전자 디스플레이 (150)를 통하여 조작자에게 제공된다. 다른 실시태양들에서, SOC 및 SOH 정보는 외부 변형/온도 인자들, 내부 변형/온도 인자들, 또는 외부 및 내부 변형 인자들의 조합을 이용하여 생성된다. 예를들면, 처리기 (144)는 내부 및/또는 외부 인자들을 편집, 분석, 경향 파악, 및/또는 요약하고 및/또는 내부 및/또는 외부 인자들을 기반으로 다른 처리를 수행하고, 에너지 저장/전원 시스템의 상태를 예컨대 예측 및/또는 추정한다. 이러한 처리 결과 및/또는 에너지 저장/전원 시스템을 감시하여 유도되는 다른 정보는 보고서로 제공되고, 이는 그래픽 또는 문자 형태로 또는 임의의 편리한 형태로 에너지 저장/전원 시스템 조작자에게 제공되고 및/또는 다른 컴퓨터 시스템에 제공되어 데이터베이스로 및/또는 추후 분석을 위하여 저장될 수 있다. 다른 실시태양들에서, 처리기 (144)는 본원에 기재된 처리들과 일치하는 프로그램 명령들을 실행하는 마이크로프로세서, 또는 본원에 기재된 처리들을 구현하기 위하여 공지 기술을 이용한 프로그램 가능 로직 장치 (예를들면, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이) 또는 특정 용도 지향 집적 회로 중 하나를 이용하여 구현된다. 본 문맥에서, "처리기"는 측정된 데이터로부터 삽입 단계의 추출 및 가시화가 가능한 스마트 디스플레이를 포함하는 매우 포괄적인 의미로 이해되어야 한다.
도 1(A)는 본 발명의 예시적 실시태양에 의한 개략적 시스템 (100)을 보인다. 시스템 (100)은 일반적으로 전기화학 에너지 장치 (EED) (110), 적어도 하나의 광섬유 (120), 광학 센서들 (130-1, 130-2), 제어 회로 (140), 및 선택적인 디스플레이 (150)를 포함한다.
본 발명의 일 양태에 의하면, EED (110)는 외부 쉘 (셀 벽) (114) 내부에 담긴 음극 (anode) 물질층 (111-1), 양극 물질층 (111-2), 분리층 (111-3), 게스트 종들 (112), 및 전해질 (113)을 포함하는 유형이다. 간결성을 유지하기 위하여, 단지 하나의 전극 “쌍” (즉, 하나의 음극층 (111-1) 및 하나의 양극층 (111-2))이 도 1(A)에 도시된다. EED (110)는 게스트 종들 (112)이 전해질 (113)에 의한 개재 막을 통하여 음극 물질층 (111-1) 및 양극 물질층 (111-2) 사이를 이동할 수 있고, 따라서 충전 및 방전 이벤트 (동작) 과정에서 음극층 (111-1) 및 양극층 (111-2)에 의해 형성된 전극 물질 “스택”에서 결정 구조 “삽입 단계” 변화가 초래된다. 이러한 결정 구조 “단계” 변화는 각각 (예를들면, 충전 과정에서 음극층 (111-1)에 의해)게스트 종들 (이온들) (112)을 수용하거나, 또는 (예를들면, 방전 과정에서 음극층 (111-1)에 의해)게스트 종들 (이온들) (112)을 상실하므로 (인출), 전극 물질 스택이 팽창하거나 수축하기 때문에 발생된다.
본 발명의 특정 실시태양에서, EED (110)는 리튬-이온 (Li-이온) 충전 배터리이고 전극 물질층 (111-1, 111-2)은 스택으로 형성되고 흑연을 포함하고 게스트 종들 (112)은 리튬-이온들을 포함하고, 전해질 (113)은 유기 용매 중 LiPF6 염을 포함한다. Li-이온 배터리는 Ni-Cd, NI-MH 및 다른 일반 배터리 화학물질과 비교하여 상당한 이점, 예컨대 특히 고 방전율 및 상당한 고용량을 가지므로 지난 수년 간 큰 관심을 끌었고, 현재 가장 널리 사용되는 전기화학 에너지 저장 장치이다. Li-이온 배터리가 사용될 때, 음극 및 양극 간에 인가된 전압으로 Li-이온들 (112)이 이동된다. 이러한 전압은 통상 Li-이온들이 먼저 음극 물질 스택 (111-1)에 삽입되는 방식으로 인가된다. 삽입은 전극 물질 스택 각각의 결정학적 구조에서 Li-이온의 가역적 개재이다. 전극 물질은 에너지가 최소화 되는 소정의 결정학적 구조를 가지므로, Li-이온들 삽입은 전극 물질 스택의 층간 간격을 변화시킨다 (통상 증가시킨다). 층간 간격 증가로 음극층 (111-1) 및 양극층 (111-2)으로 형성된 전극 스택에서는 작지만 검출 가능한 두께 증가가 생긴다. Li-이온 배터리는 통상 여러 스택 층들의 양극 및 음극 물질로 이루어지므로, 사이클 과정에서 전체 배터리의 두께 증가는 상당하다. 이러한 현상은 전극 호흡 (breathing)으로 알려져 있다. Li-이온 파우치 셀의 특정 실시예에서, 전극 스택 성장은 셀 케이스 (벽) (114)의 측방 팽창으로 전달된다. 하기되는 바와 같이, 셀 벽 두께의 증분 변화 검출 및 이러한 변화와 저장된 데이터를 상관시킴으로써, 본 발명은 삽입 변화 이벤트를 용이하게 검출할 수 있다.
광섬유 (120)는 제1 (예를들면, 단부) 부분 (121) 및 제2 부분 (122) 사이 광 전송을 위한 도파관 (또는 "광 파이프")으로 기능하는 고품질의 압출 유리 (실리카) 또는 플라스틱으로 제조되고 길고 얇은 투명 섬유이다. 광섬유 (120)의 제1 부분 (121)은, 적합한 연결 구조로 EED (110)에 작동 가능하게 연결되고, 광섬유 (120)의 제2 부분 (122)은, 제어 회로 (140)에 연결된다. 따라서, 광섬유 (120)는 EED (110)로부터 제어 회로 (140)로 광신호 형태로 작동 인자 데이터를 전송한다.
광학 센서들 (130-1, 130-2)은 광섬유 (120)상에 공지 기술로 배치되어 (즉, “기능성” 부품들 상에 형성되거나 또는 코어 내부에 (즉, 브래그 격자 식각부)에 형성되어) 광섬유 (120)를 따라 전송되는 빛은 광학 센서들 (130-1, 130-2) 각각에 의해 영향을 받고 반사된다. 바람직한 실시태양에서, 광학 센서들 (130-1, 130-2)은 도 3-6을 참조하여 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이 인가된 자극 (예를들면, 온도 또는 변형)에 대한 응답으로 반사 신호 (광파장)가 변화되는 파장-부호화 광섬유 센서들 (예컨대 광섬유 브래그 격자 (FBG) 센서들)이다. 다른 타입의 광학 센서들이 이용될 수 있고, 예컨대 에탈론 또는 파브리-페로 (FP) 센서들이, FBG 센서들과 함께 본원에서 집합적으로 광섬유 (FO) 센서들로 칭한다. 광학 센서들 (130-1, 130-2)은 EED (110)의 변형 인자 및 온도 인자를 검출 (감지)하기 용이한 구성으로 EED에 작동 가능하게 배치된다. 개시된 실시태양에서, 광학 센서 (130-1)는 공지 기술에 의해 형성되고 (예를들면, 접착제 사용에 의해) 셀 벽 (케이스) (114) 외면과 커넥터 (117)에 의해 연결되는 광섬유 (120) 일부 (121)에 배치되는 FBG 센서이고 이에 따라 광학 센서 (130-1)는 셀 벽 (114)의 기계적 변형에 의해 영향을 받고, 광학 센서 (130-1)는 EED (110)의 변형 인자 (예를들면, 셀 벽 (114)의 팽창 또는 수축)를 감지하도록 구성된다. 이와 대조적으로, 광학 센서 (130-2)는 광섬유 (120)에 배치되는 FBG 센서이고 광학 센서 (130-1)는 EED (110) (변형이 아닌)온도 변화에 의해 영향을 받고, 이에 따라 광학 센서 (130-2)는 EED (110)의 외부 온도 인자를 감지하도록 구성된다. 하기되는 바와 같이, 이러한 배열로 인하여 전극 스택 두께 변화를 정확히 측정할 수 있고, 삽입 단계 변화 검출이 가능하다.
도 1(B) 및 1(C)는 (예를들면, 셀 벽 (114) 외면의) 외부 작동 인자들, 또는 (즉, 셀 벽 (114)내의 EED (110) 내부 지점의) 내부 작동 인자들을 측정하기 위하여 구성되는 대안적 배열들을 보인다. 도 1(B)는 제1 시스템 (100-1)을 보이며, 여기에서 광학 센서들 (130-11, 130-12)은 EED (110-1) 셀 벽 (114) 외면에 작동 가능하게 부착되는 광섬유 (120-1)에 배치되어, 광학 센서 (130-11)는 셀 벽 (114)의 기계적 변형을 측정하도록 작동 가능하게 부착되고 구성되며, 광학 센서 (130-12)는 셀 벽 (114)의 외부 온도를 측정하도록 작동 가능하게 부착되고 구성된다. 도 1(C)는 대안적 시스템 (100-2)을 도시한 것이고, 여기에서 광학 센서들 (130-21, 130-22)은 EED (110-2)의 셀 벽 (114)을 관통 연장하는 광섬유 (120-2)에 배치되어, 광학 센서 (130-21)는 작동 가능하게 셀 벽 (114) 표면 내부 또는 전극 층들 (111-1, 111-2) 중 하나에 연결되어 EED (110-2)의 내부 기계적 변형을 측정하도록 구성되고, 광학 센서 (130-22)는 EED (110-2) 내부 온도를 측정하도록 작동 가능하게 부착된다. 또 다른 실시태양에서 (미도시), 외부 센서들은 하나 이상의 내부 센서들과 조합적으로 사용되어 내부 및 외부 작동 인자들을 측정한다. 또한, 하나 이상의 추가 센서들이 사용되어 EED의 다른 작동 인자들을 측정할 수 있다. 예를들면, 내부 광학 센서들이 사용되어 하나 이상의 인자들 예컨대 진동, 이온 농도, 또는 화학물질을 측정할 수 있다.
도 1(A)의 상부 중앙을 참조하면, 제어 회로 (140)는 광원/분석기 회로 (141), 처리기 (144) 및 메모리 (146)를 포함하고, 광학 센서들 (130-1, 130-2)을 이용하여 도 9 내지 16을 참조하여 하기되는 방법으로 발생되는 적어도 하나의 변형 데이터 S 및 온도 데이터 T를 분석하여 EED (110)의 삽입 단계 변화를 식별하도록 (즉, 적합한 하드웨어 및 소프트웨어로 구성된다)기능한다.
광원/분석기 회로 (141)는 광섬유 (120) (제2) 단부 (122)에 연결되고 광원 (142) 및 파장 검출기 (감광회로) (143)를 포함하고 도 7 및 8을 참조하여 설명되는 바와 같이 작동되어 변형 및 온도 인자 데이터를 획득한다. 간략히, 광원 (142)은 하나 이상의 파장들을 가지는 빛이 광섬유 (120)를 통하여 광학 센서들 (130-1, 130-2)로 전송되도록 제어되고, 파장 검출기 (143)는 광학 센서들 (130-1, 130-2)에서 발생되는 광신호 L1(들) 및 L2(T)를 수신할 수 있는 광센서 (143-1), 및 이러한 광신호를 전기적 변형 데이터 신호 S 및 전기적 온도 데이터 신호 T로 각각 전환시킬 수 있는 전자회로를 포함한다. 광원 (142)으로부터 전송되는 빛은 광섬유 (120)를 따라 이동되고 광학 센서들 (130-1, 130-2)과 상호 작용하여 광학 센서들 (130-1, 130-2)은 반사 광신호 L1(들) 및 L2(T)을 각각 발생시키고, 이들은 셀 벽 (114)에서 감지된(측정된) 변형 및 온도 인자들에 의해 영향을 받아 (변조되어) 반사광 파장들은 광원에 의해 발생되는 것들과 광학 센서들 (130-1, 130-2) 왜곡에 비례하여 상이하다. 하나의 실시태양에서, 광학 센서 (130-1)는 셀 벽 (114)에 장착되어 변형 인자 변화 (즉, 상응하는 셀 벽 (114) 팽창/수축)에 따라 왜곡되고, 광학 센서 (130-1)에서 반사되는 광신호 L1(들) 파장은 이러한 왜곡에 의해 변조되어 상응되는 변형 인자 정보 (들)을 포함한다. 유사하게, 광학 센서 (130-2)는 셀 벽 (114)에 장착되어 온도 인자 변화 (즉, 셀 벽 (114)에서의 온도)에 따라 왜곡되고, 따라서 광학 센서 (130-2)에서 반사되는 광신호 L2(T) 파장은 센서 왜곡에 의해 변조되어 상응되는 온도 인자 정보 (T)를 포함한다. 반사되는 광신호 L1(들) 및 L2(T)은 다시 광섬유 (120)를 따라 파장 검출기 (141)로 이동되고 파장 검출기 (143)에 의해 변형 신호 S 및 온도 신호 T로 전환된 후, 변형 데이터 신호 S 및 온도 데이터 신호 T는 처리기 (144)로 전송된다. 본 발명의 일 양태에 의하면, 파장 검출기 (감광회로) (143)는 도 7 및 8을 참조하여 하기되는 바와 같이, 및 “ 측방 변위를 가지는 투광”이라는 명칭의 미국특허 8,594,470, 및 “광자 에너지 정보를 가지는 투광”이라는 명칭의 미국특허 8,437,582에서 설명되는 선형가변필터 (143-2)를 이용하여 광신호 L1(들) 및 L2(T)에서 피코미터-이하의 파장 시프트를 분해한다. 소형의, 강건하고, 저렴한 질의 유닛, 예컨대 선형가변필터 (143)로 FO 센서 신호에서 피코미터-이하의 파장 시프트를 검출함으로써, 더욱 거친 (coarser) 전기 신호에서 검출되지 않거나, 또는 달리 전자 방해(EMI)에서 묻히는 미소 특징들의 검출이 가능하여, 삽입 단계 변화 검출이 개선될 수 있다.
본 발명의 일 양태에 의하면, 처리기 (144)는 부분적으로, 적어도 하나의 작동 인자 (예를들면, 변형 데이터 신호 S 및 온도 데이터 신호 T)와 연관되는 인자 데이터를 분석함으로써 EED (110)의 삽입 단계 변화를 검출 (식별)하는 삽입 단계 변화 검출기 (145)로서 기능하도록 구성된다. 상기되고 더욱 하기되는 바와 같이, 삽입 단계 변화는 전극 물질층 (111-1, 111-2) 간의 게스트 종들 (112) 이동으로 인한다. 하기 특정 실시태양들에서, 삽입 단계 변화 검출기 (145)는 메모리 (146)에 저장되는 이전에 수신된 변형/온도 데이터로부터 추정 인자 값들을 발생시키고, 추정된 값들을 실제 값들과 비교하여 EED (110) 충전 및 방전 사이클에서 발생되는 다양한 삽입 단계 변화 이벤트들과 연관된 특유 변형/온도 변화를 검출하는 모델-기반 처리를 이용하여 현재 (최신 측정된) 변형 데이터 S 및/또는 온도 데이터 T를 분석함으로써 Li-이온 배터리 내에서 삽입 단계 변화 이벤트를 검출한다. 처리기 (140)는 이어 검출된 삽입 단계 변화 정보를 처리하여 작동 상태 (예를들면, SOC 및/또는 SOH) 정보를 결정하고, 이는 디스플레이 (150)로 전송되어 사용자에게 (예를들면, xEV 운전자) 가시적으로 제시된다. 대안으로 (또는 추가로), 처리기 (140)는 검출된 삽입 단계 변화에 따라 제어 정보 신호 CNTRL를 발생시키고 이는 충전/방전 제어기 (160)에 의해 충전/방전 사이클 (즉, 정상 작동 구간)에서 EED (110)의 충전율 및 방전률 중 적어도 하나를 제어하기 위하여 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 대안적 실시태양에 따라 배터리 모니터링 및 관리 시스템 (BMMS) (200)에 의해 감시되고 및/또는 관리되는 배터리 (201)를 도시한 것이다. BMMS의 감시부는 배터리 (201) 셀들(202)내부에 매몰되거나 셀들에 배치되는 및 단일 광섬유 (FO) 케이블 (210)에 배치되는 다수의 다중 FBG 센서들 (미도시)을 포함한다. BMMS 시스템 (200)은 하나 이상의 FO 케이블들을 포함하고, 각각의 FO 케이블은 도 1(A)을 참조하여 상기된 바와 유사한 방식으로 배열되는 다중 광학 센서들을 포함한다. 다양한 구현예들에서, 배터리 (201) 전체로서의 변형 및 온도 인자들, 예를들면, 다중 셀들에 걸쳐 평균 인자들, 및/또는 하나 이상의 배터리 셀들의 변형/온도 인자들이 감시될 수 있다. 변형 및 온도 외에도, 센서들에 의해 감시될 수 있는 비-제한적 추가적인 인자들 세트는 하나 이상의 응력, 내부 압력, 이온 농도, 및/또는 화학물질 조성 또는 농도를 포함한다.
BMMS (200)는 FO 케이블 (210)에 결합되는 광원/분석기 (220)를 포함한다. 도 2에 하나의 광원/분석기 (220)가 도시되지만, 일부 구성들에서 다중 광원/분석기들이 다중 광학 센서들을 포함하는 다중 FO 케이블들에 결합될 수 있다.
광원/분석기 (220)에서 발광된 빛은 FO 케이블 (210)을 통하여 전송되고 빛은 FO 케이블 (210)을 따라 이격되는 FBG 센서들과 상호작용한다. 온도 및 변형 데이터를 포함한 반사된 광신호는 광원/분석기 (220)의 검출기/분석기 부분에서 검출되고 분석된다. 일부 구현예들에서, 배터리 (201)의 전압 및/또는 전류 및/또는 다른 외부 배터리 인자들 또한 측정되고 배터리 관리 처리기 (230)로 전송된다.
시스템 (200)에서 사용되는 FBG 센서들은 도 1(A)을 참조하여 상기된 것과 유사하고, FO 케이블 코어의 한정된 길이(전형적으로 수 mm)를 따라 주기적으로 굴절률을 변형시켜 형성된다. 이러한 패턴은 파장, FBG 센서의 굴절률 프로파일 주기성으로 결정되는 소위 브래그 파장을 반사시킨다. 실제로, 센서는 전형적으로 브래그 파장에서 중심의 협소한 파장 밴드를 반사시킨다. 외부 자극의 특유 또는 베이스 값에서의 브래그 파장은 λ로 나타내고 파장 λ를 가지는 빛 (및 λ 인근 협소한 파장 밴드)은 센서가 베이스 조건일 때 반사된다. 예를들면, 베이스 조건은 25℃ 및/또는 0 변형에 해당할 수 있다. 센서가 외부 자극, 예컨대 온도, 변형, 또는 다른 이러한 자극을 받으면, 자극은 FBG의 격자 주기성 및 굴절률을 변화시키고, 따라서 반사 파장을 베이스 파장, λ과는 상이한 파장, λs로 변경시킨다. 결과적으로 파장 시프트, Δλ/λ = (λ - λs)/λ는 자극의 직접적인 측정치이다.
FBG 센서에서 파장 시프트 (Δλ/λ)및 동시적 변형 및 온도의 관계는:
Δλ/λ = {1-n 2/2 [p 12-n(p 11+p 12)]} ε 1+[α+1/n(dn/dT)]ΔT [1]
이고, 여기에서 n은 굴절률이고, p 11 및 p 12 는 변형-광학 상수들, ε 1 는 길이방향 변형, α는 열팽창계수 및 T 는 온도이다. 일부 구현예들에서, 변형 및 온도에 의해 (구조 또는 장착에 따라)상이하게 영향을 받는 다중 FBG 센서들, 데이터 평가 알고리즘과 조합되는 이중 광섬유 또는 특수 FBG 센서들을 이용하여, 파장 시프트에 대한 변형 및 온도의 영향을 분리할 수 있다.
식 [1]에서 정량화되는 FBG 센서들의 응답을 조사하면, 이들 센서는 굴절률 n, 변형 ε 1, 및 주위 온도 변화 ΔT 변화에 민감하다는 것이 명백하다. 센서 요소 영역 상에 FO 피복재를 스트립핑 및/또는 이러한 감지 영역에 적합한 도포재를 부가하면 굴절률 n 은 센서의 화학적 환경에 민감하게 된다. 달리, FBG 센서들은 주변의 화학적 조성을 변형 신호로 전환시키는 특수 도포재를 도포함으로써 (예를들면 팔라듐 도포재 기반의 수소 센서들) 화학적 환경에 민감하게 된다. 본원에서 논의되는 실시태양들에 의하면, 광학 센서들 예컨대 FBG 센서들은 배터리 셀들에서 성능에 영향을 미칠 수 있는 화학 조성 변화를 검출하기 위하여 사용될 수 있다. 이러한 예시로는 수분 침투로 인한 Li-이온 셀들에서의 부식제, 플루오르화 수소 (HF) 형성이다.
FBG의 온도 변화에 대한 감도로 인하여 배터리 셀들의 국부적 온도가 감시될 수 있다. 이는 대체로 배터리 시스템 관리에 대하여 유용하지만, 열폭주 조기 검출에 있어서 특히 유용하다. 열폭주는 많은 배터리 화학물질에 영향을 주고 Li-이온 셀들에서는 고에너지 밀도로 인하여 심각할 수 있다. 열폭주 과정에서, 고장 셀의 고열은 다음 셀로 전파되어, 열적으로 불안정하게 된다. 일부 경우들에서, 연쇄 반응이 일어나고 여기에서 각각의 셀이 자체 시간대에서 분해된다. 배터리 셀들 팩은 수 초 내에 파괴될 수 있고 또는 각각의 셀이 하나씩 소모되므로 수 시간 동안 지속될 수 있다.
FBG 센서들의 변형에 대한 감도로 인하여 FBG 센서들을 배터리 전극에 내장시켜 전극들의 팽창/수축 사이클을 감시하는 것이 가능하다 (이는 예를들면 리튬-이온 셀들에서 충전 수준 추정에 유용하다). 추가로, 전극 변형을 측정함으로써 전극 열화 따라서 배터리 전체 열화를 조사할 수 있다. 또한 변형에 대한 FBG 감도로 인하여 셀 벽 변형을 포착하여 내부 셀 압력을 측정할 수 있다.
FBG 센서들을 이용한 전원 공급 인자들 측정에 있어서, 다중 관심 인자들의 개별 기여를 구분하고 정량화하는 것이 유용하다. 일부 경우들에서, 관심 인자가 다른 인자들의 기여에 대하여 보상되도록 다중-센서 구성이 사용된다. 예를들면, 온도-보상된 화학 감지를 위하여 2­센서 방법이 사용되고, 두 센서들은 밀접하게 배열된다. 일부 구현예들에서, 두 센서들 중 제1 센서는 온도에 노출되고 또한 피복재를 스트립핑함으로써 화학적 환경에 노출된다. 두 센서들 중 보상용 제2 센서는 피복재를 유지하고 온도에 대하여만 감지된다. 유사한 구성들이 온도-보상된 변형 측정 및 변형-보상된 온도 측정에 대하여 적용될 수 있다.
온도-보상된 변형 측정을 위하여, 2 FBG 센서들은 밀접하게 배치되고 (예를들면, 도 1(A)에서 광학 센서들 (130-1, 130-2)로 표기된 바와 같이), 제1 센서는 변형 및 온도에 노출되고 보상용 제2 센서는 온도에만 노출되고 변형에는 노출되지 않는다. 하나의 실시태양에서, 제2 센서의 온도 측정으로 제1 센서의 변형 측정에서 온도 변화가 보상된다. 예를들면, 제1 센서는 배터리 전극 또는 셀 벽 내에 배치되고 제2 센서는 제1 센서 지점과 거의 동일한 온도를 가지는 지점 인근 및/또는 지점에 배치되되 공지 및/또는 비-변 변형에 노출된다. 예를들면, 제2 센서는 전극 또는 셀 벽 내부가 아닌 인근에 배치될 수 있다. 하기되는 바와 같이, 다른 실시태양에서 제2 센서의 온도 측정을 이용하여 삽입 단계 변화를 독립적으로 식별할 수 있고, 또는 변형 측정와 상관하여 삽입 단계 변화를 식별할 수도 있다.
광섬유 센서들은 다양한 가혹 환경에서 견디고 수행될 수 있다는 것을 보였다. 가장 일반적인 사용 물질은 실리카이고, 이는 내부식성이고, 높은 인장변형에 저항하고, -200℃ 내지 800℃에서 견딜 수 있다. 실리카-기반의 FBG 센서들은 300℃까지의 시험에서 온도 이격 (thermal hysteresis) 없이 일관되게 피크 파장의 반복적 의존성을 제공한다. FBG 센서들은 납산 배터리에서 장기간 (13-25 년) 사용될 수 있고 HF (Li-이온 배터리 부산물: 1 년이란 HF 형성이 개시된 후 Li­이온 배터리 수명 이상으로 예상된다)에서 적어도 일년까지는 기대된다. 다양한 타입의 플라스틱 또한 FO 케이블들 및 광학 센서들로 유용하다. 광섬유 센서들 예컨대 FBG 센서들 및 에탈론 (FP) 센서들은 충격 및 진동에 강하다. 따라서, 에너지 저장/전원 시스템 예컨대 배터리에서 내장된 광섬유 센서들은 다양한 구성 및 화학물질에 걸쳐 관련 인자들을 신뢰할 수 있게 측정하고 감시하기 위한 바람직한 해결책을 제공한다.
FBG-기반의 감지로 인하여 다중 감지 요소들, 예를들면, 약 64 센서들을, 단일 FO 케이블에 통합할 수 있다. 각각의 센서들은 개별적으로 다중화, 예를들면, 파장 분할 다중화 (WDM) 또는 광학 시분할 다중화 (TDM)를 통하여 질의된다. 다중 센서들에 대한 하나의 특수한 파장 분할 다중화 구현예가 도 3에 도시된다. 광대역 광원 (310)이 다중 FBG 센서들 (321 - 323)과 함께 사용된다. 각각의 FBG 센서 (321 - 323)는 상이한 파장 밴드에서 빛을 주로 반사하도록 조절되고 FO 케이블을 따라 서로 이격되고 광원 (310)에서 상이한 거리에서 동일한 광섬유에 배치된다. 각각의 FBG 센서는 상이한 인자 또는 인자들 조합을 측정하도록 지정된다. 감지된 인자들 변화에 의한 파장 시프트는 개별 FBG의 특유 베이스 파장들 간의 간격과 비교하여 작다. 따라서, 광학 WDM 기법에서 선형가변필터 또는 분산 요소들을 이용하여 상이한 FBG로부터의 정보를 분리하는 것이 가능하다. 달리, 광학 TDM 기법이 구현되어 FO 케이블에서 일련의 광단파를 전송하여 동작되고, 광파의 파장들은 서로 다르고 선택적으로 FO 케이블을 따라 다양한 FBG 센서들을 지정한다.
도 3은 광학 WDM을 이용하여 다중화되는 센서 출력으로 에너지 저장/전원 시스템의 다중 인자들을 감시하는 모니터링 시스템을 도시한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 광대역 광은 예를들면 발광다이오드 (LED) 또는 초발광 레이저 다이오드 (SLD)를 포함하거나 이들일 수 있는 광원 (310)에 의해 전송된다. 광대역 광의 신호 특성 (강도 vs. 파장)은 삽입 그래프 (391)에 의해 보여진다. 광은 FO 케이블 (311)을 통하여 제1 FBG 센서 (321)로 전송된다. 제1 FBG 센서 (321)는 중심 또는 피크 파장, λ1인 제1 파장 밴드의 빛 일부를 반사한다. 제1 파장 밴드 외의 파장을 가지는 빛은 제1 FBG 센서 (321)을 통과하여 제2 FBG 센서 (322)로 전송된다. 제2 FBG 센서 (322)로 전송되는 광의 신호 특성은 삽입 그래프 (392)로 보여지고 λ1 중심의 제1 파장 밴드에서 노치를 보이고 이는 본 파장 밴드의 빛이 제1 센서 (321)에 의해 반사된 것을 나타낸다.
제2 FBG 센서 (322)는 중심 또는 피크 파장, λ2인 제2 파장 밴드의 빛 일부를 반사한다. 제2 FBG 센서 (322)에 의해 반사되지 않은 빛은 제2 FBG 센서 (322)를 통과하여 제3 FBG 센서 (323)로 전송된다. 제3 FBG 센서 (323)로 전송되는 광의 신호 특성은 삽입 그래프 (393)으로 보여지고 λ1 및 λ2 중심으로 노치들을 포함한다.
제3 FBG 센서 (323)는 중심 또는 피크 파장, λ3인 제3 파장 밴드의 빛 일부를 반사한다. 제3 FBG 센서 (323)에 의해 반사되지 않은 빛은 제3 FBG 센서 (323)를 통과한다. 제3 FBG 센서 (323)를 통과하는 광신호 특성은 삽입 그래프 (394)로 보여지고 λ1, λ2 및 λ3 중심의 노치들을 포함한다.
중심 파장 λ1, λ2 및 λ3 인 파장 밴드 (381, 382, 383)(삽입 그래프 (395)에 도시)의 빛은 각각 제1, 제2, 또는 제3 FBG 센서 (321, 322, 323)에 의해, FO 케이블들 (311, 311’)을 따라 분석기 (330)로 반사된다. 분석기 (330)는 각각의 중심 파장 λ1, λ2 및 λ3 에서의 시프트 및/또는 센서들 (321 - 323)에 의해 반사되는 파장 밴드를 특유 베이스 파장 (공지 파장)과 비교하여 센서들 (321 - 323)에 의해 감지된 인자들에서 변화 여부를 판단한다. 분석기는 하나 이상의 감지된 인자들이 파장 분석에 기반하여 변화 여부를 판단하고 상대적 또는 절대적 변화 측정값을 계산한다.
일부 경우들에서, 광대역 광을 발광하는 대신, 광원은 파장 범위를 스캔하고, FO 케이블에 배치되는 다양한 센서들이 감지할 수 있는 협소한 파장 밴드의 광을 발광한다. 반사광은 협폭의 빛 발광에 대하여 다수의 긴 감지 구간에서 감지된다. 예를들면, 센서들 1, 2, 및 3이 FO 케이블에 배치된 경우를 고려하자. 센서 1은 파장 밴드 (WB1)를 감지하고, 센서 2는 파장 밴드 WB2를 감지하고, 센서 3은 WB3에 감지된다. 광원은 시간 구간 1에서 WB1을 가지는 빛을 방출하고 시간 구간 1과 중첩되는 시간 구간 1a에서 반사광을 감지하도록 제어된다. 시간 구간 1a에 이어, 광원은 시간 구간 2에서 WB2를 가지는 빛을 방출하고 시간 구간 2와 중첩되는 시간 구간 2a에서 반사광을 감지하도록 제어된다. 시간 구간 2a에 이어, 광원은 시간 구간 3에서 WB3를 가지는 빛을 방출하고 시간 구간 3와 중첩되는 시간 구간 3a에서 반사광을 감지하도록 제어된다. 이러한 TDM 기법을 이용하여, 각각의 센서들은 불연속 시간 구간들에서 질의될 수 있다.
에너지 저장/전원 시스템 모니터링에 사용되는 FO 케이블은 (도 3에 도시된 바와 같은) 단일 모드 (SM) FO 케이블 또는 다중-모드 (MM) FO 케이블로 구성될 수 있다. 단일 모드 광섬유 케이블은 해석하기 더욱 용이한 신호를 주지만, 더욱 광범위한 적용성 및 더욱 낮은 제조 비용을 달성하기 위하여, 다중-모드 섬유가 사용될 수 있다.
MM 섬유는 전형적으로 SM 섬유에 사용되는 실리카 대신 플라스틱으로 제조된다. 플라스틱 섬유는 실리카 섬유 회전 반경과 비교할 때 더욱 작은 회전반경을 가지므로, 플라스틱 섬유는 예를들면 배터리 셀들 및 연료 셀 스택의 개별 셀들 내부로 매몰되기에 더욱 실질적이다. 또한, MM 섬유는 초발광 다이오드 (SLDs)로 더욱 정밀한 정렬이 요구되는 SM 섬유와는 달리 더욱 저렴한 광원 (예를들면, LED)으로 작동될 수 있다. 따라서, MM 섬유에서 광학 센서들에 기반한 감지 시스템은 더욱 낮은 비용 시스템을 구성한다.
도 4는 SM FO 케이블에 배치되는 FBG 센서에서 반사되는 이상적인 광을 나타낸 것이다. 특유 (characteristic) 베이스 또는 공지 상태에서, FBG 센서는 중심 또는 피크 파장, λ인 상대적으로 협소한 파장 밴드 (410) 광을 반사한다. FBG 센서가 감지 조건에서 변화, 예를들면, 온도, 변형, 화학적 환경에서 변화를 감지한 후, 센서에 의해 반사되는 광은 중심 파장 λs인 상이한 파장 밴드 (420)로 시프트된다. 파장 밴드 (420)는 파장 밴드 (410)과 비교할 때 폭, 진폭 및 다른 형태 특성들에 있어서 유사하지만, 파장 밴드 (420) 중심 파장, λs은 파장 밴드 (410) 중심 파장, λ로부터 감지 조건에서의 변화와 관련된 정도만큼 이동된다. 유사한 폭의 파장 밴드는 예를들면 유사한 반치전폭 (FWHM) 값들을 가지는 파장 밴드로 확인될 수 있다.
도 5는 MM FO 케이블에 배치되는 FBG 센서들의 실제 데이터를 도시한 것이다. MM FO 케이블들에 배치되는 FBG 센서들은 단지 하나의 파장 밴드만이 격자에 의해 반사되는 SM FO 케이블 상의 FBG 센서들과는 달리 다중 파장 밴드의 빛을 반사한다. 특유 베이스 조건에서, 센서는 그래프 (510)으로 보이는 더욱 협소한 다중 파장 밴드 (또한 모드라고도 칭함)를 포함하는 특유 신호를 반사한다.
감지 인자에서 변화가 발생되면, 반사된 파장 신호 (520)는 실질적으로 형상을 유지하지만, 감지된 조건에 응답하여 파장이 이동된다. 본원에서 논의된 분석기는 개별 모드의 시프트가 아닌 신호 중심 (파장 신호 변조 포락선의 중심값)을 검출하므로 MM FBG 센서들 질의에 특히 적합하다. 도 6은 FBG 센서가 베이스 조건에 있을 때 반사광을 나타내는 베이스 파장 신호 (510)의 베이스 파장 신호 변조 포락선 (610)을 보인다. 포락선 (610)은 중심 또는 피크 파장, λc, 및 FWHM 값으로 특정된다. 감지 조건에 노출되면, 파장 신호 (520)의 반사 파장 신호 변조 포락선 (620)은 새로운 중심 또는 피크 파장, λcs로 이동된다. 포락선 (620)은 FWHM 값 및 중심 또는 피크 파장, λcs로 특정된다. 시프트 포락선 (620)의 FWHM 값은 실질적으로 베이스 FWHM 값에서 변동되지 않고 유지되지만, 중심 또는 피크 파장, λcs은 베이스 중심 파장, λc에서 감지 인자에서의 변화와 관련되는 정도만큼 이동된다.
도 7은 에너지 저장/전원 시스템 내에, 상에 또는 주위 지점들에 배열되는 다중 광학 센서들을 가지는 MM 또는 SM FO 케이블로부터 수신되는 광학 신호를 검출 및/또는 해석하기 위한 광원/분석기 (700)의 부분들을 보이는 블록도이다 (예를들면, 광원/분석기 (700)는 도 1(A) 실시태양에서 광원/분석기 (141)를 구현하기 위하여 활용될 수 있다). 광원 (705)은 FO (706)를 통해 센서들로 입사광을 전송한다. 분석기 (700)는 선택적으로 센서들에 의해 반사되고 FO (706)에 의해 전파되는 빛을 분석하기 위한 다양한 부품들을 포함한다. 분석기 (700)는 FO 케이블 (706)로부터 광을 선형가변 전송 구조체 (LVTS) (730) 입력면에 걸쳐 시준 및/또는 확산하는 선택적인 확산 부품 (740)을 포함한다. FO로부터 충분한 광 확산이 가능한 배열에서는, 확산 부품이 필요하지 않다. LVTS (730)는 분산 요소, 예컨대 프리즘, 또는 선형가변필터를 포함한다. LVTS (730)는 (FO (710) 및 (선택적으로) 확산 부품 (740)으로부터) 입력면 (731)에서 수광하고 출력면 (732)으로부터 빛을 전송한다. LVTS (730)의 출력면 (732)에서, 빛의 파장은 출력면 (732)을 따르는 거리에 따라 변한다. 따라서, LVTS (730)는 빛의 파장에 따라 LVTS (730) 입력면 (731)에 입력된 광학 신호를 역다중화할 수 있다. 도 7은 LVTS (730)에서 방출되는 2 파장 밴드들 (방출 밴드라고 칭함)를 보이고, 제1 방출 밴드의 중심 파장은 λa 이고 기준 위치 (REF)로부터 출력면 (732)을 따라 거리 da에서 방출된다. 제2 방출 밴드의 중심 파장은 λb이고 기준 위치로부터 거리 db에서 방출된다. 위치 검출기 (PSD) (750)는 LVTS (730)를 통과하여 전송되는 빛이 PSD에 도달되도록 LVTS (730)에 대하여 상대적 위치에 배치된다. 예를들면, 파장 λa을 가지는 빛은 PSD (750)의 영역 a에 도달되고 파장 λb을 가지는 빛은 PSD (750)의 영역 b에 이른다. PSD는 출력 (751)을 따라 전기 신호를 발생시키고 여기에는 LVTS로부터 출력되는 빛의 위치 (및 따라서 파장) 정보가 포함된다. PSD로부터의 출력 신호는 처리기 (760)에서 사용되어 센서들에 의해 반사된 파장들의 시프트를 검출한다.
PSD는 비-픽셀화 검출기, 예컨대 대면적 포토다이오드, 또는 픽셀화 검출기, 예컨대 포토다이오드 어레이 또는 전하결합검출기 (CCD)이거나 이를 포함할 수 있다. 픽셀화 일차원 검출기는 감광 요소들 라인을 포함하고 이차원 픽셀화 검출기는 감광 요소들의 n x k 어레이를 포함한다. 픽셀화 검출기가 사용되면, 픽셀에 상응하는 각각의 감광 요소는 요소에 입사되는 광량을 나타내는 전기 출력 신호를 발생시킨다. 처리기 (760)는 출력 신호를 스캔하여 전송되는 광점의 지점 및 지점 변화를 판단하도록 구성된다. LVTS 특성을 이해함으로써 제1 및/또는 제2 방출 밴드의 피크 파장(들) 및 피크 파장(들)의 시프트를 결정할 수 있다. 제1 또는 제2 방출 밴드의 파장 시프트는 지점 a 또는 b에서 전송 광점의 시프트로서 검출된다. 이는, 예를들면, PSD의 소정의 픽셀들 또는 픽셀군들의 정규화 차동 전류 신호를 결정함으로써 달성될 수 있다.
예를들면, 방출 밴드 EBA를 가지는 광점 A가 PSD의 지점 a에 입사되는 실시예를 고려한다. Ia1는 지점 al에 있는 픽셀/픽셀군에 의해 광점 A로 인하여 PSD에서 발생되는 전류이고 Ia2는 지점 a2에 있는 픽셀/픽셀군에 의해 광점 A로 인하여 PSD에서 발생되는 전류이다. 방출 밴드 EBB를 가지는 광점 B는 PSD의 지점 b에 입사된다. Ib1는 지점 bl에 있는 픽셀/픽셀군에 의해 광점 B로 인하여 PSD에서 발생되는 전류이고 Ib2는 지점 b2에 있는 픽셀/픽셀군에 의해 광점 B로 인하여 PSD에서 발생되는 전류이다.
픽셀들 또는 픽셀군들에 의해 지점들 a1 및 a2에서 발생되는 정규화 차동 전류 신호는 (Ia1-Ia2)/(Ia1+Ia2)로 표기되고, 이는 PSD에서 광점 A 위치를 나타낸다. EBA의 파장은 PSD에서 광점 A 위치에서 결정된다.
유사하게, 픽셀들 또는 픽셀군들에 의해 지점들 b1 및 b2에서 발생되는 정규화 차동 전류 신호는 (Ib1-Ib2)/(Ib1+Ib2)로 표기되고, 이는 PSD에서 광점 B 위치를 나타낸다. EBB의 파장은 PSD에서 광점 B 위치에서 결정된다.
도 8은 도 1(A) 실시태양에서도 사용될 수 있는 비-픽셀화, 일차원 PSD (850)를 포함하는 분석기 (800) 부분들을 보이는 블록도이다. 분석기 (800)는 상기된 확산 부품 (740)과 유사한 선택적인 확산 부품 (840)을 포함한다. 확산 부품 (840)은 FO 케이블 (806)로부터 입사되는 빛을 선형가변전송구조체 (LVTS) (830) 입력면 (831)으로 시준 및/또는 확산하도록 구성된다. 도 8에 도시된 구현예에서, LVTS (830)는 PSD (850)에 적층되는 층들을 포함하여 일체 구조로 형성되는 선형가변필터 (LVF)를 포함한다. 도시된 실시예에서 LVF (830)는 2 밀러들, 예를들면, 서로 이격되어 광학 캐비티 (835)를 형성하는 분산 브래그 반사기 (DBR) (833, 834)를 포함한다. DBR (833, 834)은, 예를들면, 고 굴절률 대비 (contrast) 유전물질, 예컨대 SiO2 및 TiO2 의 교번 층들로 형성된다. 하나의 DBR (833)은 다른 DBR (834)에 대하여 경사를 이루어 비균질 광학 캐비티 (835)를 형성한다. LVF는 빛이 입력면에서 유각으로 입사될 때 대안으로 균질 광학 캐비티를 사용할 수 있다는 것을 이해하여야 한다.
도 8에 도시된 PSD (850)는 비-픽셀화, 일차원 PSD를 나타내고, 이차원, 비-픽셀화 PSD (및 일차원 또는 이차원 픽셀화 PSD) 또한 가능하다. PSD (850)는, 예를들면, 반도체 예컨대 InGaAs를 포함하는 대면적 포토다이오드로 구성된다. 두 접촉부들 (853, 854)은 PSD 반도체의 제1 및 제2 에지들을 따라 주행하도록 배열되어 PSD (850) 표면에 입사되는 빛에 의해 발생되는 전류를 수집한다. 광점 (899)이 PSD (850)에 입사되면, 광점에 가장 가까운 접촉부는 더 많은 전류를 수집하고 광점에서 가장 먼 접촉부는 전류를 덜 수집한다. 제1 접촉부 (853)로부터의 전류를 I1로 표기하고 제2 접촉부 (854)로부터의 전류를 I2로 나타낸다. 처리기 (860)는 정규화 차동 전류, (I1-I2)/(I1+I2), 전송 광점 위치를 결정하도록 구성되고, 따라서 LVTS (830)의 입력면 (831)에 입사되는 빛의 지배적 파장이 결정될 수 있다. 지배 파장은 공지 파장과 비교되어 파장에서 시프트 정도를 결정한다. 파장의 시프트는 감지된 인자에서의 변화와 상관된다. (2개의 공간적 이격 광점들을 생성하는) 2 방출 밴드들이 동일 시간에 검출기에 충돌하는 경우 검출기는 단지 평균 파장 및 양 방출 밴드들에 대한 파장 시프트들을 제공할 수 있다. 파장 및 양 방출 밴드들에 대한 시프트가 분리되어 결정될 필요가 있다면 2 방출 밴드들은 상이한 시간에 검출기에 충돌할 필요가 있다 (시간 다중화).
다른 실시태양들에서, 에지 접촉부들이 모두 4개의 에지들을 따라 주행되는 이차원 비-픽셀화 PSD가 사용될 수 있다. 4 접촉부 각각에서 수집되는 전류를 분석함으로써 중심 반사 파장의 위치가 결정된다. 도 8에 도시된 분석기의 부분들은 적합한 하우징, 예를들면, TO5 트랜지스터 헤더에 패키징될 수 있다.
도 9(A)는 개략적 기능 구성을 이용하여 특정 실시태양에 의한 도 1(A)의 처리기 (144)를 보이는 블록도이고, 도 9(B)는 대안적 실시태양들에 따라 처리기 (144)에 의해 수행되는 포괄적 작동을 나타내는 흐름도이다. 도 9(A)에 도시된 바와 같이, 처리기 (144)는 일반적으로 사전-처리부 (910), 삽입 단계 검출기 (145), 및 출력 계산부 (940)를 포함한다.
도 9(A) 좌측을 참조하면, 사전-처리부 (910)는 “미가공” 변형 데이터 S 및 온도 데이터 T를 광원/분석기 (141)로부터 수신하고, 하나 이상의 공지 사전-처리 동작 (예를들면, 잡음제거, 필터링, 및 평균화)을 수행하고, 삽입 단계 검출기 (145)로 전달되는 사전-처리된 변형 데이터 S’ 및 온도 데이터 T’를 발생시킨다. 도 9(B)의 블록들 (911, 913)에 표기된 바와 같이, 하나의 실시태양에서 변형 데이터 S는 온도 데이터 T와 별도로 처리된다. 쌍방향 화살표 (915)로 표기된 바와 같이, 다른 실시태양에서 변형 및 온도 데이터 모두는 동시에 처리되어 사전-처리된 변형 데이터 S'는 온도 데이터 T를 이용하여 보정하고 (deconvoluted), 및/또는 사전-처리된 온도 데이터 T'는 변형 데이터 S를 이용하여 보정한다.
도 9(A) 중앙을 참조하면, 본 발명의 실시태양에 의하면, 삽입 단계 검출기 (145)는 사전-처리된 변형 데이터 S’ 및 사전-처리된 온도 데이터 T’로부터 적어도 하나의 데이터 특징을 식별하고 추출하기 위한 특징 (feature) 추출부 (920), 모델-기반 추정부 (930A), 및 광학 센서들로부터 획득된 측정 작동 인자 데이터에 따라 EED (110)의 적어도 하나의 삽입 단계 변화를 검출하는 삽입 단계 변화 검출/추적부 (930B)를 포함한다.
특정 실시태양에서, 특징 추출부 (920)는 하나 이상의 공지 데이터 분석 기법 (예를들면, 시간-영역 분석, 주파수-영역 분석, 및/또는 파형요소 영역 분석)을 사전-처리된 변형 데이터 S’ 및 온도 데이터 T’에 적용하여 변형 데이터 특징들 S” 및 온도 데이터 특징들 T”을 식별한다. 도 9(B)의 블록들 (921, 923)에 의해 표기되는 바와 같이, 특정 실시태양에서 본 처리는 최신 변형 데이터 특징들 및 최신 온도 데이터 특징들을 분리하여 추출하는 단계를 포함한다.
도 9(A)를 참조하면, 본 발명의 실시태양에 의하면, 모델-기반 추정부 (930A)는 이전에 측정된 변형/온도 값들에 기반하여 추정 “모델-기반” 인자 값들 (예를들면, 모델-생성 변형 값 MGS 및 모델-생성 온도 값 MGT)을 생성하는 모델-기반 추정 처리 (930A)를 수행하고, 삽입 단계 검출/추적부 (930B)는 추정된 변형/온도 값들 MGS 및 MGT를 현재 (최신) 변형/온도 특징들 S” 및 T”과 비교하여 현재 삽입 단계 변화 PISC를 검출하는 검출/추적 처리를 수행한다. 도 9(B)를 참조하면, 대안적 실시태양들에 의하면, 하나 또는 양 변형/온도 특징들 S” 및 T”는 현재 삽입 단계 변화 PISC의 검출에 이용된다. 예를들면, 블록 (931)에서, 추출 변형 데이터 특징 S”는 이전의 삽입 단계 변화와 연관되는 모델-생성 변형 값 MGS과 비교되어 현재 삽입 단계 변화 PISC를 검출한다. 대안으로, 블록 (933)에 표기된 바와 같이, 추출 온도 데이터 특징 T”는 이전의 삽입 단계 변화와 연관되는 모델-생성 온도 값 MGT와 비교되어 상기 현재 삽입 단계 변화 PISC를 검출한다. 마지막으로, 블록 (935)에서 표기된 바와 같이, 변형 데이터 특징 S”는 현재 온도 데이터 특징 T”와 상관되어 현재 삽입 단계 변화 PISC를 식별한다.
다시 모델-기반 추정기 (930A)를 참조하면 (도 9(A)), 또한 모델-기반 추정 처리는 추정된 및 현재의 변형/온도 값들 간의 차이를 계산하고, 삽입 단계 전이점 이력 MGSCH를 생성/갱신하고, 이는 출력 계산부 (940)로 제공된다. 출력 계산부 (940)는 현재 삽입 단계 변화 PISC 및 삽입 단계 전이점 이력 MGSCH 중 적어도 하나에 따라 (a) 작동 상태 정보 SOX (예를들면, 충전-상태 (SOC), 건강-상태 (SOH), 또는 출력-상태 (SOP) 정보 및 (b) 충전/방전 제어 정보 CNTRL 중 적어도 하나를 생성하도록 기능한다.
도 9(B) 블록 (941)을 참조하면, 하나의 특정 실시태양에서 최신 SOC 값은 최신 삽입 단계 변화 PISC를 이용하여, 예를들면, 최신 삽입 단계 변화 PISC와 삽입 단계 전이점 이력 MGSCH을 비교하여 생성된다. 본원에서 상세하게 논의된 바와 같이, 삽입 단계 변화는 예측가능한 배터리 충전 수준에서 발생되므로, 최신 SOC 값 결정은 다중 충전/방전 사이클 과정에서 삽입 단계 변화 이력을 기록하고, 최신으로 발생되는 단계 변화를 계속하여 추적함으로써 달성된다. 배터리 (또는 다른 EED) 내부에서 발생되는 삽입 단계 변화를 계속하여 모니터링, 최신 SOC 값을 갱신, 및 적합한 가시적 디스플레이 생성 (예를들면, 도 1(A)에 도시된 디스플레이 장치 (150)이용; 블록 (953) 참고)에 의해, 본 발명은 전압 및 배터리 전류에 의존하는 종래 방법에 의해 제공되는 것보다 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 SOC 정보를 제공한다.
도 9(B) 블록 (943)을 참조하면, 또 다른 특정 실시태양에서 최신 SOH 값은 최신 삽입 단계 변화 CISC와 모델-예측 삽입 단계 변화 정보 (예를들면, 삽입 단계 전이점 이력 MGSCH에서 제공)를 비교하여 생성된다. 본원에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이, 삽입 단계 변화는 예측가능한 작동 스케쥴에 따라 발생되므로, 환경 (예를들면, 주위의 높은 온도)에 기인하지 않는 삽입 단계 변화 (예를들면, 비정상적 발생 지연 또는 지속시간들) 패턴에서 비정상을 식별하는 것은 배터리 또는 다른 EED의 SOH 결정을 위한 신뢰할 수 있는 방법을 제공한다. 배터리 (또는 다른 EED) 내부에서 발생되는 삽입 단계 변화를 계속하여 모니터링, 상기 분석에 따라 최신 SOH 값을 갱신, 및 적합한 가시적 디스플레이 (예를들면, 도 1(A)에 도시된 디스플레이 장치 (150)이용)생성에 의해, 본 발명은 전압 및 전류에 의존하는 종래 방법에 의해 제공되는 것보다 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 SOH 정보를 제공한다.
도 9(B) 블록 (945)를 참조하면, 또 다른 특정 실시태양에서 충전/방전 제어 신호 CNTRL은 현재 삽입 단계 변화 PISC에 따라 생성된 후, EED 110의 충전 동작 및 방전 동작 중 하나는 제어 신호 CNTRL에 따라 제어된다(블록 951).
하나의 실시태양에서, 삽입 상태 검출기 (145)에 의해 수행되는 모델-기반 추정 처리는 부하 전류 (입력)에 의해 영향을 받고, 추정 변형 및 온도 값들 (출력)으로 응답하는 동적 시스템으로서 EED (예를들면, 리튬-이온 배터리)를 효과적으로 모델화한다. 모델은 t=0에서 초기 변형 및 온도로 개시되고, 연속하여 “현재” (최신으로) 측정된 변형 및 온도 데이터를 이전의 변형 및 온도 값들과 비교한 후, 차이를 피드백하여 출력에서 관찰되지 않는 내부 배터리 상태들 예컨대 SOC를 추정하고, 변형 및 온도에 대한 여과된 갱신 추정을 제공한다. 다른 실시태양들에서, 부하 전류 측정은 모델 계산에서 적용되거나 그렇지 않다. 다른 실시태양에서, 모델-기반 추정 처리는 단일 모델 또는 각각의 삽입 단계에 상응하는 모델 집합에 기반한다.
도 9(A) 및 9(B)를 참조하여 상기된 처리기 상세 사항 및 방법은 도 10 내지 16을 참조하여 더욱 상세히 설명될 것이고, 이는 특징 추출 및 삽입 단계 변화 검출 수행 목적 및 이점을 설명하기 위한 다양한 타이밍 다이어그램을 포함한다.
도 10은 도 1(A)의 광학 센서 (130-1)를 참조하여 상기된 방식으로 Li-이온 배터리에 장착되는 예시적 FO 센서에 의해 생성되는 출력 신호 (파장 시프트 데이터)를 보이는 타이밍 다이어그램이다. 다이어그램 상부에는 전류 (더욱 사각-파형선으로 표기) 및 출력 전압 대 시간을 보인다. 다이어그램은 Li-이온 배터리 셀이 상이한 충전율 (C-레이트)로 사이클 되는 동안 획득된 신호를 보이고, 데이터는 사이클에서 온도 및 변형 유도 파장 변화를 나타낸다. 도 10에 도시된 데이터에 있어서, 배터리는 다양한 C-레이트 (C, C/2, C/5, 2C (최종 사이클))로 방전되었고 일정한 C-레이트 (C/2)로 충전되었다. 이러한 사이클이 동일한 SOC 값에서 개시된 것을 보장하기 위하여 수행된다. 배터리가 다양한 C-레이트 (C/2, C/3, C/5)로 충전된 후 일정한 C-레이트로 방전되었다. 측정된 파장 시프트는 변형-유도 및 온도-유도 파장 시프트의 합성이다.
본 발명의 일 실시태양에 의하면, 변형 및 온도 데이터는 현재 상태로 분석되어 최신 삽입 단계 변화에 특유한 데이터 특징들을 추출한다. 그러나 많은 경우들에서 온도- 및 변형-유도 변화 보정한 후 데이터 분석을 하는 것이 바람직하고, 이는 상기된 바와 같이 다양한 공지 방법으로 달성될 수 있다. 도 11은 보정된 (de-convoluted) 변형을 보이고, 도 12는 도 10에서 제시된 측정의 보정된 온도 데이터를 나타낸다. 이들 교정된 데이터를 분석함으로써 정보를 가지는 데이터 특징들을 추출할 수 있다.
바람직한 실시태양에서, 변형 데이터 S는 온도 데이터 T를 이용하여 보정된다 (즉, 처리된 변형 정보를 변형시켜 온도 관련 효과를 제거하고 “순수한” 변형 정보를 추출하여 정확한 SOC 값들 추정이 가능하다). 본 발명자들은 실험을 통하여 Li-이온 배터리에서 상이한 삽입 단계들은 충전/방전률에 대하여 안정한 변형-유도 파장 시프트 시계열 특징들에 의해 특정된다는 것을 알았다. 표준 충전 및 방전 사이클에서 쿨롱 계수를 이용하여, 본 발명자들은 시계열 특징들 예를들면 구배 및 변곡점뿐 아니라 형상 특징들 예를들면 피크 및 곡률반경은, 공지 처리 기법을 이용하여 인지될 수 있고, 관련 SOC 값들에 상당하는 삽입 단계들과 상관될 수 있다는 것을 알았다. 변형 데이터 S로부터의 추출 특징들은 전형적으로 상이한 Li-삽입 단계들을 가시화하기 위하여 사용되는 개방 회로 전압에서의 특징들과 정확히 상관된다. 이러한 특징들은 전형적으로 매우 낮은 C-레이트 (예를들면, C/25)에서 전압 데이터를 이용하여 가시화될 수 있다. 반대로, FO 센서에 의해 생성된 추출 변형 데이터에서의 특징들은 더 높은 C-레이트에서 관찰될 수 있고 동일한 SOC 값들에서 상이한 C-레이트에서 가시화될 수 있다. 기계-학습 알고리즘을 이용하여 이러한 상관함수가 확인된 후, 상관 함수는 충전 또는 방전 과정에서 추출 변형 정보 (즉, 온도 데이터 T를 이용하여 온도 효과를 보정한, 파장 시프트에 의해 결정되는 측정된 변형 데이터 S 값들)에 기초하여 실시간으로 SOC를 추정하는데 사용된다.
보정된 변형 및 온도 신호를 분석하고 이해하는 방법의 하나는 각각의 개별 충전 또는/및 방전 사이클 대 충전-상태 (SOC) 데이터를 도표화 하고, 삽입 단계 변화 식별 (분석)과정에서 참고로 메모리에 데이터를 저장하는 것이다. SOC 값들은 충전/방전 사이클 과정에서 쿨롱-계수를 이용하여 결정될 수 있다. 도 13은 상이한 충전율 (C-레이트)에서 획득되는 여러 충전 사이클에 대한 추출 변형 데이터 대 SOC를 보인다. 상이한 C-레이트로 획득되는 모든 곡선들 서로 거의 겹치고, 이는 측정된 변형 및 SOC 값은 서로 강하게 상관된다는 것을 의미한다. 모든 변형 곡선들이 정확히 동일한 SOC 값들에 놓이는 특유한 특징들을 보인다. 이러한 특유 특징들을 배터리에서 상응되는 Li-이온 삽입 단계들로 할당하는 것은 이러한 곡선들을 낮은 C-레이트에서 측정된 전압 (또는 개방 회로 전압) 데이터와 비교하여 달성된다. 이러한 측정은 전형적으로 상이한 Li-이온 삽입 단계들을 가시화하기 위하여 사용된다. 도 14는 C/25 충전 사이클에 대하여 비교를 위하여 변형-유도 파장 시프트 vs. SOC 및 전압 vs. SOC 모두를 보인다. 전압 데이터에서 특징들은 전형적으로 매우 낮은 C-레이트 (예를들면, C/25)에서만 가시화된다는 것을 이해하여야 한다. 반대로 변형 데이터에서의 특유 특징들은 더 높은 C 레이트에서 여전히 관찰된다. 또한, 측정된 C-레이트와는 무관하게 특유 특징들은 정확히 동일한 SOC 값들에서 관찰된다.
간단히 도 9(A)를 참조하면, 특징 추출부 (920)는 하나 이상의 공지 데이터 분석 기법을 이용하여 상응되는 삽입 단계들을 확인할 목적으로 변형 및 온도 데이터 특징들을 식별한다. 이러한 기법은 시간-영역 분석 (예를들면, 미분 또는 통계적 모멘트 분석), 주파수-영역 분석 (예를들면, 파장 시프트 신호 분석), 또는 파형요소 영역 분석을 포함한다. 바람직한 실시태양에서, 변형 및 온도 데이터 미분을 계산하고 분석하여 상응되는 삽입 단계들에 연관되는 특유 특징들을 식별하고, 이는 다시 배터리의 현재 (즉, 최신) SOC를 계산하기 위하여 사용된다. 예시적 목적으로, 도 15는 C/5에서 변형 데이터 미분 및 C/25에서 전압 데이터 미분을 비교한 것이다.
변형 데이터 S를 이용하여 삽입 단계 변화를 검출하는 것외에도, 소정의 EED (예를들면, Li-이온 배터리) 삽입 단계 변화는 또한 온도 데이터 T로 표시되는 소정의 온도 변화 (예를들면, 발열)를 검출하여 검출될 수 있다. 이러한 온도 데이터 특징들은, 예를들면, Li-이온 배터리 충전 및 방전 과정에서 발생되는 흡열 및 발열 반응과 관련된다. 도 16은 C/2 충전 및 1C 방전의 2 사이클을 보인다. 충전 및 방전 상 모두에서 명백하게 소정의 흡열, 발열 반응 및 발열 반응 변화를 볼 수 있다. 도 16에서, 제1 충전 및 방전 사이클에서 가장 현저한 흡열 또는 발열 반응 변화은 화살표로 표기된다. y-축에서의 파장 시프트는 내부 온도와 직접 상관된다는 것에 주목하라 (즉, 1pm 파장 시프트는 온도 변화 약 0.1℃와 상관된다). 이러한 온도 데이터에서의 특유 특징들은 명백히, 특정 SOC 값들에서, 상응되는 삽입 단계 변화와 연관된다고 판단되는 흡열 및 상이한 발열 반응이 일어난다는 것을 보인다. 따라서 EED (110)의 내부 온도를 밀접하게 모니터링하면 또한 EED (110) 충전 및 방전 과정에서의 상이한 Li-이온 삽입 단계들을 식별할 수 있다. 특정 실시태양에서, 삽입 단계 변화를 나타내는 온도 데이터 특징들은 상기와 같이 획득되는 변형 데이터 특징들과 상관되어, 삽입 단계 변화 이벤트를 식별할 수 있는 또 다른 방법을 제공한다.
최신 SOC 값들을 결정하기 위하여 변형 및 열적 데이터 특징들을 이용하는 것 외에도, 충전 또는 방전 과정에서 SOC에 대한 삽입 단계들의 발생 또는 지속시간에 대한 임의의 변화를 이용하여 배터리 화학물질 열화를 신호화할 수 있다. 장기적 사이클 실험을 통하여, SOC로 표시되는 이러한 삽입 단계 발생 및 지속시간 특징들을 이용하여, 배터리 SOH를 결정할 수 있다. 전형적으로 가역적 변화가 SOC 추정에 대하여 유용하고, 비가역적 변화가 SOH 추정에 유용하다.
SOH 값들을 결정하기 위하여 상기 방식으로 획득되는 변형 및 열적 데이터를 이용하는 것외에도, SOH 결정화에 다른 구조 변화가 감시되고 활용될 수 있다. 예를들면, 배터리 셀의 포괄적 구조적 완전성, 전극 물질의 구조 완전성, 전해질 품질 (예를들면 전해질 분해로 인한 기체 형성), 셀 패키지 자체의 밀봉성 및 기타 등이 배터리 셀 내부 및/또는 외부의 변형 및 온도를 측정함으로써 감시될 수 있다. 기본 개념은 상기된 가역적 및 비가역적 구조 변화와 상관되는 변형 및 온도 데이터에서의 특유 특징들을 식별하는 것이다.
상기 모니터링 및 관리 시스템을 통하여 온도 및 변형 인자들에 의한 실시간으로 (100 Hz) 삽입 단계 변화 검출이 가능하다. 따라서, 100% 진단 정확도 접근이 가능하다. EMI 및 성능 저하 없이 가혹한 환경에서의 기능성으로 이러한 시스템으로부터의 거짓 경보는 최소화 되고, 따라서 실질적으로 >95% 진단 특이도를 달성할 수 있다.
내부 셀-상태 변수들 추정에 대한 불확실성으로, 대부분의 상업적 Li-이온 배터리 시스템는 오늘날 보수적으로 설계되고 따라서 전형적으로 저장 에너지 용량의 한정된 방전 심도 (90%까지)까지만 접근될 수 있다. 본원에 개시된 실시태양으로 측정된 온도 및 변형 인자들에 의한 삽입 단계 변화에 대한 정확한 실시간 (100 Hz) 검출이 가능하여 잔류 배터리 충전에 대한 고도의 정확성 (2.5%) 예측이 가능하고, 보수적 오버-디자인을 줄일 수 있다. 또한, 정확한 삽입 단계 측정에 기반한 알고리즘을 이용하여, 더욱 정확한 건강-상태 추정이 가능하고 셀 수명을 연장시킬 수 있고, 결과적으로 과다 설계 실무를 더욱 줄일 수 있다.

Claims (10)

  1. 전기화학 에너지 장치를 작동하는 방법에 있어서, 상기 전기화학 에너지 장치는 전극 물질 및 게스트 종들을 포함하고, 상기 방법은:
    상기 전기화학 에너지 장치의 작동 조건과 연관되는 상기 전기화학 에너지 장치의 현재 작동 인자 (parameter)를 측정하기 위하여 하나 이상의 광학 센서들을 이용하는 단계;
    상기 하나 이상의 광학 센서들로부터 광섬유를 따라 분석기로 상기 측정된 현재 작동 인자에 비례하는 현재 인자 데이터를 포함하는 적어도 하나의 광신호를 전송하는 단계 ;
    상기 전기화학 에너지 장치의 적어도 하나의 삽입 (intercalation) 단계 변화를 검출하기 위하여 상기 현재 인자 데이터를 이용하는 단계 - 상기 검출된 적어도 하나의 삽입 단계 변화는 상기 전극 물질의 내부에서 상기 게스트 종들의 이동에 의해 유발되어 상기 이동은 상기 측정된 현재 작동 인자에 특유 변화를 초래함-; 및
    상기 검출된 적어도 하나의 삽입 단계 변화에 따라 적어도 하나의 작동 상태 정보 및 제어 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 전기화학 에너지 장치 작동 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 광학 센서들을 이용하는 단계는 상기 전기화학 에너지 장치의 변형 (strain) 인자 및 온도 인자 중 하나를 측정하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 광신호를 전송하는 단계는 상기 측정된 변형 인자와 연관된 변형 데이터를 포함하는 제1 광신호, 및 상기 측정된 온도 인자와 연관된 온도 데이터를 포함하는 제2 광신호 중 적어도 하나를 전송하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 하나 이상의 광학 센서들을 이용하는 단계는:
    상기 전기화학 에너지 장치의 셀 벽 외면으로부터 적어도 하나의 작동 인자를 측정하는 단계 , 및
    상기 전기화학 에너지 장치의 내부 지점으로부터 적어도 하나의 작동 인자를 측정하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 광학 센서들을 이용하는 단계는 광섬유 브래그 격자 센서, 에탈론 센서, 및 파브리-페로 센서 중 하나를 이용하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 광신호를 상기 분석기로 전송하는 단계는, 상기 적어도 하나의 광신호를 상기 인자 데이터를 포함하는 전기 신호로 전환시키는 선형가변필터를 이용하는 단계를 포함하고, 상기 선형가변필터는 상기 적어도 하나의 광신호에서 피코미터-이하의 파장 시프트를 분해하는 수단을 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 삽입 단계 변화를 식별하는 단계는 시간-영역 분석, 주파수-영역 분석 및 파형요소 영역 분석 중 하나를 이용하여 적어도 하나의 데이터 특징을 상기 작동 인자 데이터에서 추출하는 단계, 및 상기 현재 삽입 단계 변화를 검출하기 위하여 상기 추출된 데이터 특징을 분석하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 전기화학 에너지 장치는 하이브리드/전기차량 및 스마트 그리드 시스템 중 하나에 배치되는 충전지, 슈퍼커패시터 및 연료전지 중 하나를 포함하고, 상기 방법은 충전-상태 값 및 건강-상태 값 중 상기 적어도 하나를 상기 하이브리드/전기차량 및 상기 스마트 그리드 시스템 중 상기 하나의 조작자에게 시각적으로 표시하는 단계를 더욱 포함하는, 방법.
  8. 전극 물질 및 게스트 종들로서의 리튬-이온들을 둘러싸는 셀 벽을 포함하는 리튬-이온 배터리에 대한 충전-상태 (SOC) 정보, 건강-상태 (SOH) 정보, 및 충전/방전 제어 정보 중 적어도 하나를 결정하는 방법에 있어서,
    상기 리튬-이온 배터리의 변형 인자 및 온도 인자 중 적어도 하나를 측정하기 위하여 하나 이상의 광학 센서들을 이용하는 단계;
    상기 하나 이상의 광학 센서들로부터 상기 리튬-이온 배터리에서 나오는 광섬유를 따라 분석기로 상기 변형 인자 및 상기 온도 인자 중 상기 측정된 하나와 비례하는 현재 인자 데이터를 포함하는 적어도 하나의 광신호를 전송하는 단계;
    상기 리튬-이온 배터리의 적어도 하나의 삽입 단계 변화를 검출하기 위하여 상기 현재 인자 데이터를 이용하는 단계 -상기 검출된 적어도 하나의 삽입 단계 변화는 상기 전극 물질 내부에서 상기 게스트 종들의 이동에 의해 유발되어 상기 이동은 상기 측정된 현재 작동 인자에 특유 변화를 초래함-; 및
    상기 검출된 적어도 하나의 식별된 삽입 단계 변화에 따라 상기 리튬-이온 배터리의 작동 상태에 상응하는 작동 상태 정보 및 제어 정보 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함하는, 전기화학 에너지 장치 작동 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 삽입 단계 변화를 식별하는 단계는 시간-영역 분석, 주파수-영역 분석 및 파형요소 영역 분석 중 하나를 이용하여 상기 작동 인자 데이터로부터 적어도 하나의 데이터 특징을 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 현재 삽입 단계 변화를 검출하기 위하여 상기 추출된 데이터 특징을 분석하는 단계는 상기 현재 삽입 단계 변화를 검출하기 위하여 추출 변형 데이터 특징 및 추출 온도 데이터 특징 중 하나를 이전의 삽입 단계 변화와 연관된 모델-생성 값과 비교하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 시스템에 있어서,
    전극 물질 및 게스트 종들을 포함하는 전기화학 에너지 장치;
    상기 전기화학 에너지 장치와 연결되는 제1 부분을 가지는 하나 이상의 광섬유;
    상기 하나 이상의 광섬유에 배치되는 제1 광학 센서 및 제2 광학 센서, - 상기 제1 광학 센서는 상기 전기화학 에너지 장치의 변형 인자를 감지하도록 구성되고, 상기 제2 광학 센서는 상기 전기화학 에너지 장치의 온도 인자를 감지하도록 구성됨-;
    상기 하나 이상의 광섬유에 빛을 제공하는 광원;
    상기 제1 및 제2 광학 센서들에 의해 반사되고 수신되는 제1 및 제2 광신호들을 검출하고, 상기 제1 광학 센서로부터 수신되는 상기 제1 광신호들에 기초하여 변형 데이터 신호들을 발생시키고, 상기 제2 광학 센서로부터 수신되는 상기 제2 광신호들에 기초하여 온도 데이터 신호들을 발생시키는 수단을 포함하는 검출기; 및
    처리기로서:
    모델-기반 인자 값들을 이용하여 상기 변형 데이터 신호들 및 상기 온도 데이터 신호들 중 적어도 하나를 분석하여 상기 전기화학 에너지 장치의 상기 전극 물질의 내부에서 상기 게스트 종들의 이동에 의해 유발되는 현재 삽입 단계 변화를 검출하는 수단; 및
    상기 검출된 현재 삽입 단계 변화를 이용하여 충전-상태 (SOC) 정보, 건강-상태 (SOH) 정보, 및 충전/방전 제어 정보 중 적어도 하나를 생성하는 수단을 포함하는 상기 처리기를 포함하는 시스템.

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