KR20150132300A - 배터리 상태 측정 기준들에 대한 부분적인 소모 추정 - Google Patents

배터리 상태 측정 기준들에 대한 부분적인 소모 추정 Download PDF

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Abstract

배터리 상태의 평가는 배터리상의 부하의 시간 기반 이력을 부하 도메인, 예를 들면 전류 도메인의 상기 이력의 스펙트럼 표현으로 변환하는 것을 포함한다. 상기 방법은 또한 스펙트럼 표현을 스펙트럼들에서 각각의 선으로 나타낸 부하에 대한 예상된 배터리 용량과 비교하는 단계 및 각각의 스펙트럼 라인에서 사용된 예상된 용량의 부분을 계산하는 단계를 포함한다. 방법은 계산된 부분들을 특정한 시간 이력과 연관된 예상된 배터리 용량의 추정된 부분을 나타내는 하나의 총 부분으로 종합하는 단계를 또한 포함한다.

Description

배터리 상태 측정 기준들에 대한 부분적인 소모 추정{FRACTIONAL DEPLETION ESTIMATION FOR BATTERY CONDITION METRICS}
본 개시는 일반적으로 배터리 관리에 관한 것이고, 특히, 부분적인 소모 추정에 기초한 배터리 상태의 평가에 관한 것이다.
산업용 배터리들은 산업 차량들의 무리들의 운영자들에 대해 상당한 운영 비용을 제시한다. 이러한 점에 관하여, 운영 비용은 배터리를 점검하는 것(예를 들면, 배터리를 재충전하는 것, 배터리에 대한 유지보수를 수행하는 것, 등) 및 다 쓴 배터리의 교체 모두에서 구현된다.
납산 배터리들은, 특히, 지게차들과 같은 전기로 동작되는 차량들에 대해 주된 형태의 산업용 배터리를 나타낸다. 그러나, 백년 넘게 입증된 사용시 신뢰성 및 상대적으로 낮은 킬로와트시당 취득 원가에도 불구하고, 모든 배터리들과 유사하게 납산 배터리들은 여전히 점검 및 궁극적인 교체를 요구한다.
본 발명의 목적은 배터리 상태 측정 기준들에 대한 부분적인 소모 추정을 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 개시의 다수의 양태들에 따라, 배터리 상태를 평가하는 방법이 제공된다. 방법은 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용되는 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 배터리로부터 인출된 전류의 크기는 주기적인 간격으로 샘플링될 수 있다. 방법은 또한 배터리의 상태에 대한 수집된 샘플들의 부분적인 소모 기여들을 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 방법은 부분적인 소모 기여들의 누적에 기초하여 배터리의 상태와 연관된 소모 추정치를 생성하는 단계를 포함한다. 일 예로서, 건전성의 상태(SOH)와 같은 배터리 상태는 배터리의 수명에 걸쳐 사용에 의한 누적된 부분적인 소모 기여들을 모니터링함으로써 추정될 수 있다.
본 개시의 다른 양태들에 따라, 배터리 상태를 평가하는 방법이 제공된다. 방법은 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 전류 샘플들을 생성하기 위해 배터리 전류 흐름의 샘플들을 수집하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 전류 샘플들의 각각의 값들에 따라 전류 샘플들을 복수의 빈들로 분류하는 단계를 포함한다. 또한, 방법은, 예를 들면, 평가된 복수의 빈들 내 누적된 전류 샘플들에 기초하여 배터리의 상태에 대한 빈 부분적 소모 기여들을 결정하기 위해 복수의 빈들 중 적어도 일부를 평가하는 단계를 포함한다. 이러한 점에서, 평가는 배터리 수명(암페어-시)을 전류의 함수로서 특징화하는 곡선과 누적된 샘플들의 비교에 기초한다. 예를 들면, 방법은, 각각의 빈에 대하여, 상기 빈에 포함된 각각의 전류 샘플의 부분적인 기여들을 합산함으로써 배터리의 상태에 대해 각각의 빈의 부분적인 소모 기여들을 결정할 수 있다. 또한, 방법은 배터리의 상태를 평가하기 위해 평가된 빈의 부분적인 소모 기여들을 소모 추정치로 조합하는 단계를 포함한다.
본 개시의 또 다른 양태들에 따라, 배터리 상태를 평가하는 방법이 제공된다. 방법은 배터리상의 부하의 시간 기반 이력을 부하 도메인의 상기 이력의 스펙트럼 표현으로 변환하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 스펙트럼 표현은 부하를 나타내는 복수의 스펙트럼 라인들로 구성된 스펙트럼들을 가질 수 있다. 방법은 또한, 스펙트럼 표현을 스펙트럼들에서 스펙트럼 라인들에 의해 나타낸 부하에 대한 예상된 배터리 용량과 비교하는 단계, 및 비교 단계에서 사용된 스펙트럼 라인들에서 사용된 예상된 용량의 일 부분을 계산하는 단계를 포함한다. 방법은 계산된 부분들을 시간 기반 이력과 연관된 예상된 배터리 용량의 추정된 부분을 나타내는 총 부분으로 종합하는 단계를 추가로 포함한다.
본 발명은 배터리 상태 측정 기준들에 대한 부분적인 소모 추정을 위한 방법을 제공한다.
도 1은 여기에서의 본 개시의 양태들이 실시될 수 있는 일 예시적인 동작 환경의 개략도.
도 2는 본 개시의 양태들에 따라, 배터리, 배터리 관리 시스템 및 컴퓨터 환경과 무선으로 통신하기 위한 정보 연결 디바이스를 포함하는 산업 차량에서 운전자의 도면.
도 3은 본 개시의 양태들에 따라, 부분적인 소모 추정을 수행하는 방법의 플로 차트.
도 4는 본 개시의 양태들에 따라 부분적인 소모 추정을 계산하기 위해 사용될 수 있는 일 예시적인 부하 이력의 표현을 도시하는 도면.
도 5는 본 개시의 양태들에 따라 부분적인 소모 추정을 계산하기 위해 사용될 수 있는 일 예시적인 전류 도메인 스펙트럼의 표현을 도시하는 도면.
도 6은 본 개시의 양태들에 따라 부분적인 소모 추정을 계산하기 위해 사용될 수 있는 일 예시적인 곡선의 표현을 도시하는 도면.
도 7은 여기에 더 완전히 기술된 방법들 및 프로세스들을 실행하기 위한 일 예시적인 컴퓨터 처리 시스템의 도면.
본 개시의 다수의 양태들에 따라, 예를 들면, 식별된 배터리 상태 측정 기준들에 대해 방전 부하 이력의 손상 또는 소모 효과들과 같은 효과들을 추정하기 위해, 배터리 상태를 평가하기 위한 방식들이 제공된다. 이 점에 관하여, 여기에 기술된 방식들은 배터리들의 건전성 기반 양태들을 추정하기에 유용하다. 특히, 여기서의 방식들은 산업 차량들에서 일반적으로 사용된 납산 배터리들의 배터리 상태를 평가하기에 매우 적합하다.
여기서 더 상세히 기술된 바와 같이, 배터리 측정 기준은 배터리상의 부하의 시간 기반 이력(예를 들면, 인출된 전류 대 시간)을 "부하" 도메인의 상기 이력의 스펙트럼 표현으로 변환함으로써 평가 아래의 배터리에 대해 추정될 수 있다. 예를 들면, 인출된 전류 대 시간의 일 예에서, 스펙트럼 표현은 전류를 특징화하는 부하 도메인에서(예를 들면, 전류 대 방전된 암페어-시) 구현될 수 있다. 부하 도메인으로 변환된 부하 이력에 의하여, 평가는 스펙트럼 표현을 예상된 배터리 용량, 예를 들면, 배터리 상태의 측정 기준과 비교하는 것을 포함한다. 개별적인 스펙트럼에 대하여, 스펙트럼에서 각각의 선으로 나타낸 부하에 대해 비교가 구현된다. 각각의 라인에 대한 개별적인 기여들은 전체 측정치를 계산하기 위해 합산될 수 있다.
예를 들면, 주어진 크기의 인출된 전류의 소모된 암페어-시의 측정치는 수명(암페어-시) 스루풋 예상 대 방전 레이트의 그래프와 같은 곡선과 비교될 수 있다. 평가는 이후 각각의 스펙트럼 라인에서 사용된 예상된 용량의 부분을 계산하고, 이들 부분들을 '소비된', '소모된' 또는 그와 달리 특정 시간 이력과 연관된 예상된 용량의 추정치를 나타내는 총 부분으로 종합한다. 이러한 방식에서, 누적 효과, 예를 들면, 손상, 소모, 소비 또는 배터리와 연관된 다른 측정 가능한 측정 기준을 평가하기 위한 기술들이 제공된다. 예를 들면, 산업 차량에 대해 배터리상의 결정된 누적 효과는 수명, 남아있는 기대 수명, 소비된 또는 그와 달리 소모된 배터리의 양, 등을 추정하기 위해 이용될 수 있다.
시스템 아키텍처
본 개시의 양태들은 산업 차량들이 기업 컴퓨팅 환경에서 배치된 애플리케이션들과 무선으로 통신하게 하는 시스템들을 포함한다. 여기에 사용된 바와 같이, 산업 차량은 작업장 주변을 이동할 수 있거나 그와 달리 이동되는 임의의 장비이다. 예시적인 산업 차량들은 지게차들, 리치 트럭들, 터릿 트럭들, 월키 스택커 트럭들, 견인차들, 수동 팰릿 대차들, 등과 같은 자재 처리 차량들을 포함한다.
여기서 도면들, 및 특히 도 1을 참조하면, 무선 통신 능력들을 지원하는 구성 요소들을 포함하는 일 예시적인 컴퓨팅 환경(10)이 도시된다. 자재 처리 차량들(도시의 편의성을 위해 지게차들로 도시됨)과 같은 복수의 산업 차량들(12) 각각은 상기 산업 차량(12)이 산업 차량 애플리케이션 서버(14)와 같은 처리 디바이스와 무선으로 통신하게 하는 통신 디바이스를 포함한다. 산업 차량 애플리케이션 서버(14)는 또한, 여기에 더 상세히 기술되는 산업 차량들(12)과 상호 작용을 용이하게 하기 위해 데이터 자원(16), 예를 들면, 하나 이상의 데이터베이스들, 데이터 저장소들 또는 정보의 다른 소스들과 상호작용할 수 있다.
컴퓨팅 환경(10)은 또한, 예를 들면, 서버들, 개인용 컴퓨터들, 등을 포함할 수 있는 추가의 처리 디바이스들(18)을 지원할 수 있다. 하나 이상의 처리 디바이스들(18)은 또한 컴퓨팅 환경(10)에 걸쳐 산업 차량들(12) 및/또는 산업 차량 애플리케이션 서버(14)와 통신할 수 있다.
무선 통신 아키텍처는 통신 프로토콜에 대한 표준 802.11.xx 무선 네트워크들을 사용하여 배치될 수 있는 표준 무선 충실도(WiFi) 기반 구조에 기초할 수 있다. 그러나, 임의의 다른 적절한 프로토콜이 대안적으로 구현될 수 있다. 일 예시적인 WiFi 구현에서, 하나 이상의 무선 액세스 포인트들(20)은 각각의 산업 차량(12)의 무선 트랜시버들과 컴퓨팅 환경(10), 예를 들면, 산업 차량 애플리케이션 서버(14)의 하나 이상의 유선 디바이스들 사이에 데이터를 중계하기 위해 이용될 수 있다.
더욱이, 컴퓨팅 환경(10)은 하나 이상의 허브들(22) 및/또는 예를 들면, 라우터들, 파이어월들, 네트워크 인터페이스들 및 대응하는 상호 접속들을 포함하는, 다수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 처리 디바이스들과 상호 접속하는 다른 네트워킹 구성 요소들에 의해 지원될 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 환경(10)에 제공된 특별한 네트워킹 구성 요소들은 하나 이상의 인트라넷들, 엑스트라넷들, 근거리 통신망들(LAN), 광역 통신망들(WAN), 무선 네트워크들(WiFi), 월드 와이드 웹을 포함하는 인터넷, 및/또는 실시간이거나 그렇지 않으면, 예를 들면, 타임 시프팅을 통한, 컴퓨팅 환경(10)에 걸친 통신, 배치 처리, 등을 가능하게 하는 다른 장치들을 지원하기 위해 선택될 수 있다.
또한, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들은 또한 인터넷과 같은 네트워크(32)를 거쳐서와 같이 원격 서버(30)와 통신할 수 있다. 원격 서버(30)는, 예를 들면, 산업 차량들(12), 산업 차량 애플리케이션 서버(14) 및/또는 컴퓨팅 환경(들)(10)/컴퓨팅 기업(들)(26)의 다른 처리 디바이스들(18)과 상호 작용하는 제 3 자 서버(예를 들면, 산업 차량 제조사에 의해 운영되는)를 포함할 수 있다. 원격 서버(30)는 또한 데이터 자원(34), 예를 들면, 하나 이상의 데이터베이스들, 데이터 저장소들 또는 정보의 다른 자원들과 상호작용할 수 있다.
산업 차량 데이터 수집
도 2를 참조하면, 산업 차량(12)은 여기서 정보 연결 디바이스(38)라고 불리는 통신 디바이스, 복수의 배터리 셀들(42)로 구성된 배터리(40) 및 배터리 특징들, 예를 들면, 전류, 전압, 저항, 온도, 수위, 등의 모니터링을 허용하는 배터리 모니터(44)를 포함한다.
정보 연결 디바이스(38) 및 다른 양태들의 산업 차량(12), 및 도 1을 참조하여 기술되는 것과 같은 대응하는 컴퓨터 환경은 발명의 명칭이 "Fleet Management System"인 US 특허 번호 제 8,060,400 호(웰만)에서 제시된 임의의 특징들 및 구조들을 통합할 수 있고, 그의 개시는 그의 전체로 참조로서 통합된다.
특히, 발명의 명칭이 "Fleet Management System"인 미국 특허 번호 제 8,060,400 호(웰만)에서 더 완전히 기술되는, 정보 연결 디바이스(38)는 디스플레이, 예를 들면, 애플리케이션 서버(14)와의 무선 통신을 위한 트랜시버, I/O, 프로세서, 대응하는 산업 차량에 대해 수집된 데이터를 저장하기 위한 메모리, 등을 포함할 수 있다.
예시적인 구현들에서, 정보 연결 디바이스(38)는 적절한 산업 차량 네트워크 시스템, 예를 들면, 차량 네트워크 버스를 통해 다른 산업 차량 시스템 구성 요소들에 결합되고 및/또는 그와 통신한다. 산업 차량 네트워크 시스템은 임의의 유선 또는 무선 네트워크, 버스 또는 산업 차량(12)의 전자 구성 요소들이 서로 통신하게 하는 다른 통신 능력이다. 일 예로서, 산업 차량 네트워크 시스템은 계측 제어기 통신망(CAN) 버스, ZigBee, 블루투스, 로컬 상호접속 통신망(LIN), 시간 트리거된 데이터-버스 프로토콜(TTP) 또는 다른 적절한 통신 전략을 포함할 수 있다. 여기에 더 완전히 기술된 바와 같이, 산업 차량 네트워크 시스템의 이용은 산업 차량 정보 연결 디바이스의 구성 요소들의 산업 차량(12)의 제어기들, 및 선택적으로, 네트워크 시스템과 통합하고 그를 통해 통신할 수 있는 산업 차량(12)과 연관된 임의의 전자 주변 장치들을 포함하는 고유의 전자 장치들로의 끊김 없는 통합을 가능하게 한다.
배터리 모니터(44)는 정보 연결 디바이스(38), 정보 서버(14) 또는 둘 모두와 통신한다. 더욱이, 배터리 모니터(44)는 정보 연결 디바이스(38)에 연결될 수 있거나, 또는 배터리 모니터(44)는 블루투스, 등과 같은 무선 기술을 사용하여 정보 연결 디바이스(38)와 통신할 수 있다. 배터리 모니터(44)는 프로세서, 메모리, 및 배터리 모니터링을 실행하기 위한 다른 전기 구조들을 포함할 수 있다. 더욱이, 배터리 모니터(44)는 관심 있는 배터리 특징들을 샘플링하기 위해 전류 센서, 하나 이상의 온도 센서들, 수위 센서, 전압 센서 등과 같은 다양한 센서들과 인터페이싱할 수 있다. 결과들은 배터리 모니터 자체상에 저장될 수 있거나, 또는 샘플들은 처리, 저장, 정보 서버(14)로의 전송, 등을 위해 정보 연결 디바이스(38)에 전달될 수 있다.
배터리 모니터링
배터리 모니터(44)는 여기에 설명되는 부분적인 소모 추정 기술들을 구현할 수 있다. 대안적인 구현들에서, 배터리 모니터(44)는 여기에 설명되는 부분적인 소모 추정 기술들을 구현하기 위해 정보 연결 디바이스(389)와 협력한다. 여기서, 배터리 모니터(44)는 샘플들을 제공할 수 있고 정보 연결 디바이스(38)는 저장 및 분석을 수행할 수 있다. 배터리 모니터(44)와 정보 연결 디바이스(38) 사이에 샘플 수집, 저장 및 처리의 이행 능력을 공유하는 다른 구성들은 또한 여기에서의 본 개시의 정신 내에 있다. 또 다른 대안적인 구현들에서, 배터리 모니터(44), 정보 연결 디바이스(38), 정보 서버(14), 또는 그의 조합들은 여기에 설명되는 부분적인 소모 추정 기술들을 구현하기 위해 협력한다. 예를 들면, 배터리 모니터(44)는 저장, 처리 및 분석을 위한 정보 서버 컴퓨터(14)와 같은 서버 컴퓨터에 직접 정보를 전송할 수 있다. 다른 예시적인 예에서, 정보 연결 디바이스(38)는 배터리 모니터(44)로부터 정보 서버 컴퓨터(14)로 배터리 정보를 전달하고, 조작된 정보를 서버(14)로 전송하기 전에 배터리 모니터(44)로부터 정보를 조작하는, 등을 위한 매개체의 역할을 한다.
부분적인 소모 추정
여기에서의 부분적인 소모 방식들은 배터리의 특징의 현재 상태와 같은 배터리 상태를 평가하는 방법(300)을 도시하는 도 3을 참조하여 이해될 수 있다. 배터리의 상태는, 예를 들면, 배터리 상태의 건전성을 포함할 수 있다. 이러한 점에서, 방법(300)은 배터리 상태의 소모된 용량(예를 들면, 일 예시적인 예로서 상태의 건전성에 관하여 배터리의 소모된 용량)을 결정하기 위해 이용될 수 있다.
방법은 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용되는 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집하는 단계를 포함한다(302에서). 예를 들면, 방법은 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리(예를 들면, 도 1 및 도 2를 참조하여 기술되는 산업 차량에 설치된 배터리)로부터 배터리 전류 흐름의 샘플링 단계를 구현할 수 있다. 샘플링 단계(302에서)는 배터리상의 부하의 시간 기반 이력(예를 들면, 인출된 전류 대 시간)을 제공한다.
예를 들면, 도 1 및 도 2를 참조하여 더 완전히 기술되는 되는 바와 같이, 산업 차량(12)은 산업 차량 배터리(40)에 의해 인출된 전류를 시간에 걸쳐 샘플링되도록 허용하는 배터리 모니터(44)를 포함할 수 있다. 이러한 점에서, 수집된 샘플들은 배터리 모니터(44)상에 또는 정보 연결 디바이스(38)상에 저장될 수 있다. 또 다른 예로서, 정보 연결 디바이스(38) 또는 배터리 모니터(44)는 수집된 샘플 데이터를 저장 및 처리를 위해 산업 서버(14)로 무선으로 전달하기 위해 사용될 수 있다.
배터리 모니터(44)로부터 샘플들을 수집하기 위한 샘플링 주파수는 배터리에 의해 전력이 공급된 전기 디바이스, 샘플들을 저장하기 위해 이용 가능한 저장소, 원하는 샘플링 솔루션, 등과 같은 다수의 팩터들에 기초하여 선택될 수 있다. 일 예시적인 예로서, 산업 차량의 배터리에 대하여, 1 ㎐ 내지 10 ㎐ 사이의 샘플 레이트가 배터리로부터 인출된 전류를 측정하기 위해 이용될 수 있다. 물론, 다른 샘플링 레이트들이 이용될 수 있다.
방법(300)은 또한 배터리의 상태에 대해 수집된 샘플들의 부분적인 소모 기여들을 결정하는 단계(304에서)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 결정은 각각의 샘플과 연관된 배터리의 상태의 대응하는 부분적인 소모를 결정하기 위해 각각의 샘플을 평가함으로써 실행될 수 있다.
일 예로서, 결정(304에서)은 샘플들을 배터리상의 부하의 시간 기반 이력으로부터 "부하" 도메인의 상기 이력의 '스펙트럼' 표현으로 변환할 수 있다. 인출된 전류가 샘플링되면, 도메인은 "전류" 도메인으로서 지정된다. 별개의 구현들에서, 스펙트럼 표현은 부하를 나타내는 복수의 스펙트럼 라인들로 구성된 스펙트럼들을 가질 수 있고, 예를 들면, 각각의 스펙트럼 라인은 인출된 전류의 값(또는 값들의 범위)에 대응할 수 있다.
여기에 더 상세히 기술되는 바와 같이, 이들 스펙트럼 라인들은 누적된 샘플들을 분류하기 위해 사용되는 빈들을 규정할 수 있다. 예시적인 구현들에서, 변환은 "실시간"으로 발생할 수 있다. 예를 들면, 샘플이 수집될 때마다, 상기 샘플은 상기 샘플의 값(예를 들면, 크기)에 기초하여 빈에 저장될 수 있다. 따라서, 메모리는 샘플 값들에 기초하여 샘플들을 분류하여 시간에 걸쳐 샘플 값들을 빈들로 누적시킨다. 상기에 주의된 바와 같이, 이러한 메모리는 배터리 모니터(44), 정보 연결 디바이스(38), 서버 컴퓨터(14)(또는 데이터를 저장하기에 바람직한 어느 곳이든)에 갖추어져 있을 수 있다. 대안적으로, 샘플들은 나중에 고정되는 시계열적 값들로서 수집될 수 있다.
결정(304에서)은 또한 스펙트럼 표현(부하 도메인으로 변환된 샘플들)을 스펙트럼들에서 스펙트럼 라인들로 나타낸 부하에 대한 예상된 배터리 용량(예를 들면, 수명(amp-hours))과 비교할 수 있다. 예를 들면, 스펙트럼 표현은 스펙트럼 표현에서 각각의 라인에 대해 배터리의 특정 측정 기준(예를 들면, 전류)에 대해 예상된 배터리 용량과 비교될 수 있다. 여기에 더 상세히 기술된 바와 같이, 예상된 용량, 예를 들면, 수명(amp-hours)은 곡선으로서 표현될 수 있다. 결정(304에서)은 각각의 스펙트럼 라인에서 사용된 예상된 용량의 부분을 계산하기 위해 곡선에 대하여 각각의 부하 라인의 샘플 기여들을 비교한다. 예를 들면, 결정은 비교시 스펙트럼 라인들에서 사용된 예상된 배터리 용량의 일 부분을 계산할 수 있다.
방법(300)은 또한 부분적인 소모 기여들의 누적에 기초하여 배터리의 상태와 연관된 소모 추정치를 생성하는 단계(306에서)를 포함한다. 예를 들면, 방법은 계산된 부분들을, 특정 시간 이력과 연관되는 소비된, 소모된, 남아있는 예상된 배터리 용량의 추정치, 등을 나타내는 하나의 총 부분으로 종합할 수 있다.
상기 예에 따라, 예시적인 구현들에서, 방법은 배터리의 상태를 평가하기 위해 사용되는 전체 부분적인 소모 추정치를 도출하기 위해 각각의 스펙트럼 라인의 부분적인 소모 기여들(예를 들면, 빈에 저장된 샘플 데이터)을 누적시킨다.
예시적인 구현들에서, 샘플링된 배터리 데이터는 배터리의 수명에 걸쳐 시간에 걸쳐 증가하는 부하 이력(예를 들면, 일 세트의 빈들)으로 종합된다. 이러한 경우에, 결과의 총 부분적인 소모는 배터리의 수명에 걸쳐 이력 사용을 나타낸다. 다른 예들에서, 배터리 사용은 별개의 부하 이력들에서 캡처될 수 있고, 다수의 부하 이력들은 배터리의 수명에 걸쳐 이력 사용을 나타내기 위해 종합된다.
다른 예시적인 구현들에서, 수집된 샘플들의 시간 정보는 추가의 또는 대안적인 분석이 구동될 수 있도록 보존된다. 예를 들면, 분석은 개별적인, 시간 제한된 부하 이력들상에 구동될 수 있다. 이는, 예를 들면, 특정한 상황들을 평가하기 위해, 예를 들면, 주어진 동작 또는 일 세트의 동작들에 대한 소모를 추적하기에 유용할 수 있다.
방법(300)은 또한 배터리의 상태와 같은 누적된 부분적인 기여들에 기초하여 예측들 또는 추정들을 행하는 단계(308에서)를 포함할 수 있다.
예를 들면, 배터리의 상태는 소모 추정치를 평가하고 소모 추정치의 평가에 기초하여 얼마나 많은 배터리 용량이 소모되었는지의 예측을 출력함으로써 식별될 수 있다. 예를 들면, 예측은 306에서 계산된 누적된 소모 추정치를 간단하게 식별할 수 있다. 따라서, 소모 추정치는, 예를 들면, "총 용량 중 얼마나 많이 사용되었는지"를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 상태의 건전성을 사용하는 일 예로서, 예측(308에서)은 예상된 배터리 수명 중 X%가 소모되었다는 것을 나타낼 수 있다.
다른 예로서, 배터리의 상태는 소모 추정치를 평가하고 소모 추정치의 평가에 기초하여 배터리 용량 중 얼마나 많이 남아있는지의 예측을 출력함으로써 식별될 수 있다. 즉, 소모 추정치는, 예를 들면, "총 용량 중 얼마나 많이 남아있는지"를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 여기서, 계산은 (1-X=Y)이고, X는 306에서 계산된 부분적인 소모 추정치이다. 상태의 건전성을 사용하는 예에 따라, 예측(308에서)은 예상된 배터리 수명 중 Y%가 남아있다는 것을 나타낼 수 있다. 다른 대안적인 예들에서, 수명의 예상된 종료 전(예를 들면, 95% 예상된 수명에서, 이와 같이 예측(0.95-X)을 행함, X는 306에서 계산된 소모 추정치임)에 배터리를 교체하기 위한 실무 결정이 도달될 수 있다. 따라서, 나머지 용량에 기초한 예측은 계산된 소모 추정치의 상기 용량의 100% 소모에 대한 비교로 제한되지 않는다.
또 다른 예로서, 배터리의 상태는 소모 추정치를 평가하고 소모 추정치의 평가에 기초하여, 배터리 상태(예컨대, 건전성의 상태, 충전의 상태, 등)에 관련된 관심 있는 이벤트의 발생까지 간격의 예측을 출력함으로써 식별될 수 있다. 이러한 추정은 배터리 용량이 소모되기 전, 배터리 재충전이 요구되기 전, 등에 "더 많은 작업이 얼마나 많이 행해질 수 있는지"이다. 간격은 시간, 사용된 에너지, 또는 임의의 다른 측정가능한 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다. 건전성의 상태의 상기 예에 따라, 예측(308에서)은 배터리가 소모될 때까지 배터리가 Y 개월의 남은 수명을 갖는다는 것을 나타낼 수 있다. 다른 예로서, 예측(308에서)은 배터리 충전이 "시프트의 종료 전에", "다음의 2 시간 내", "다음 다섯 번 선택들 후"에 요구될 것을 나타낼 수 있다. 이에 관한 예측은 아마도 종합된 이력 데이터로부터 도출될 수 있는 추가의 정보(예를 들면, 일반적인 배터리가 간격에 걸쳐 얼마나 많은 작업을 행할지)를 요구할 것이다. 대안적으로, 문제의 특정 배터리의 사용에 관련된 이력 데이터는 예측들을 행할 때 고려될 수 있다. 예를 들면, 이력 설명이 주어진 배터리가 한 달 이용당 그의 수명의 약 1.667%를 소모한다는 것을 나타내는 경우, 시스템은 배터리가 5 년마다 교체될 필요가 있을 것임을 추론할 수 있다. 이러한 예에서, 배터리가 4년 되었고, 소모 추정치가 80% 소모된 것으로 계산된 경우, 시스템은 배터리가 1년 내 교체될 필요가 있을 것을 예측할 수 있다.
상기 예측들은 상태의 건전성 결정들로 제한되지 않는다. 더욱이, 304에서 계산된 부분적인 소모 추정치의 다른 조작들은 본 발명의 정신 내에 있다.
여기에 사용된 바와 같이, 건전성의 상태(SOH)는 일반적으로 배터리의 마모, 노화, 등을 말한다. 따라서, SOH는 배터리에서 남은 실질적인 수명의 측정치로서 사용될 수 있다. 특히, 본 개시의 다수의 양태들은 SOH 결정들로 제한되는 것으로 의도되지 않는다. 오히려, 여기의 방식들은 더 일반적으로 다수의 배터리 측정 기준들에 적용될 수 있다.
인출된 전류 샘플링
여기서 본 개시의 예시적인 양태들에 따라, 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집하는 것은 복수의 전류 샘플들을 누적하기 위해 배터리로부터 인출된 전류를 샘플링함으로써 구현될 수 있다.
일 예시적인 구현에서, 복수의 전류 샘플들은 샘플 값에 기초하여 샘플들을 그룹화하기 위해 빈들로 수집된다. 예를 들면, 샘플들은, 각각의 빈이 적어도 하나의 전류 값(예를 들면, 전류의 크기)에 대응하는, 복수의 빈들을 규정하는 부하 이력에 걸쳐 복수의 전류 샘플들을 수집하고, 부하 이력의 각각의 전류 샘플이 전류 샘플의 값에 기초하여 단일 빈으로 누적되도록 빈들에 샘플들을 누적시킴으로써 빈들로 수집될 수 있다.
빈들은 최소 빈 값, 최대 빈 값, 빈들의 수, 빈 분해능, 등을 설정하는 빈 할당 프로세스를 통해 할당될 수 있다. 대안적인 구현들에서, 빈 수, 크기, 등은 미리 결정되고 미리 구성된다. 빈 수, 크기, 간격 및 다른 속성들의 결정은 다수의 팩터들에 기초할 수 있다. 예를 들면, 빈들은, 부하 이력의 각각의 전류 샘플이 그의 데이터 값에 기초하여 단일 빈으로 누적되도록, 각각의 빈이 적어도 하나의 전류값(그러나 각각의 빈은 전류 값들의 범위를 나타낼 수 있다)에 대응하도록 규정될 수 있다. 즉, 각각의 빈은 단일 전류 값, 예를 들면, 400 amps만의 샘플들을 유지하는 것과 같이 좁을 수 있다. 대안적으로, 빈은 전류 값들의 범위, 예를 들면, 400 내지 410 amps 내에 속하는 샘플들을 유지할 수 있다. 더욱이, 평가가 상당히 큰 이력을 사용하여 수행될 때, 데이터 값들 자체들은 빈 최소값, 빈 최대값, 빈 분해능/간격, 등을 설정하기 위해 평가될 수 있다.
대안적으로, 상세한 이력에 의존하지 않고 구현이 "대략" 입수하게 하는 특정 레벨의 도메인 지식이 존재할 수 있다. 또한, 빈 할당은 배터리의 수명에 대해 고정될 수 있거나, 또는 빈 할당은 시간에 따라 변경될 수 있다. 예를 들면, 데이터를 원하는 방식으로 분배하기 위해 빈 선택 프로세스를 크기 조정/가중하기 위해(가능하게는 상이한 분해능을 전류, 등의 함수로서) 이력 데이터를 사용하는 것이 바람직할 수 있다.
일 예시적인 구현에서, 배터리 상태의 건전성이 결정될 것이다. 이에 관하여, 방법(300)은 남아있는 배터리 수명을 추정/예측하기 위해, 이미 소비된 수명의 양을 예측하기 위해, 또는 둘 모두를 위해 배터리에 발생한 누적된 손상/피로를 결정하는 것을 고려한다. 이를 위해, 방법은 각각의 빈의 부분적인 소모 기여들을 결정하고 각각의 빈으로 수집된 샘플들의 부분적인 기여들을 누적시킴으로써 부분적인 소모 기여들을 소모 추정치로 누적시킨다.
예를 들면, 결정(304에서)은 각각의 빈에 대하여 사용 추정치를 도출하기 위해 누적된 전류 샘플들을 변환함으로써 실행될 수 있다. 이는 빈에 의해 나타낸 방전된 암페어-시를 결정하기 위해 각각의 빈에 걸쳐 통합함으로써 달성될 수 있다. 통합은 선택된 빈에서 샘플들의 수의 계수에 빈과 전류 샘플들을 수집하기 위해 사용된 샘플 간격의 곱과 연관된 전류 값을 곱함으로써 수행될 수 있다.
이러한 구현은 배터리 수명(amp-hours)을 전류의 함수로서 특징화하는 곡선을 식별하는 단계를 추가로 포함한다. 구현은 또한, 예를 들면, 상기 빈에 대해 계산된 방전된 amp-hours 및 상기 빈에 대해 수명(amp-hours)을 식별하는 곡선의 지점과 연관된 크기에 기초하여 각각의 빈에 대한 몫을 계산함으로써, 각각의 빈에 대한 계산된 방전된 amp-hours를 식별된 곡선과 비교한다. 각각의 계산된 비율이 누적되고, 누적된 전체(소모 추정치)는 부하 이력에 의해 사용된 배터리의 수명의 양을 예측하기 위해 사용된다.
예측(308에서)은 "온-더-플라이" 또는 "오프-라인"으로 수행될 수 있다. 예를 들면, 예측은 "오프-라인", 예를 들면, 실시간으로 수행되지 않을 수 있다. 일 예로서, 서버(14)상에 저장된 데이터와 상호 작용하는 운전자는, 예를 들면, 정보 연결 디바이스에 의해, 및 원격 서버에 무선으로 송신되는, 산업 차량상에 수집된 데이터에 기초하여 이력 보고를 구동할 수 있다. 다른 예시적인 예로서, 예측은 샘플들이 자재 처리 차량의 프로세서에 의해 기록될 때 자재 처리 차량상에서 온-더-플라이로 수행될 수 있다. 또한, 온-더-플라이 처리는 배터리 모니터(44)상에 직접 실행될 수 있다.
특정 구현들은 원격 서버에 무선으로 송신된 후 빈들로부터 전류 샘플들을 제거할 수 있다. 대안적인 구성들은 배터리의 상태를 평가하기 위해 배터리의 수명에 걸쳐 수집된 전류 샘플들의 평가된 빈 부분적인 기여들을 조합할 수 있다.
예시적인 부분적인 소모 추정 기술 개요
배터리 상태를 평가하는 일 예시적인 방법은 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 전류 샘플들을 생성하기 위해 배터리 전류 흐름의 샘플들을 수집함으로써 실행될 수 있다. 이러한 예시적인 방법은 전류 샘플들의 각각의 값들에 따라 전류 샘플들을 복수의 빈들로 분류하는 단계 및 빈들에 포함된 샘플들에 대해 배터리의 상태에 대한 부분적인 기여를 결정하는 단계를 추가로 포함한다. 예를 들면, 결정은 평가된 복수의 빈들에 누적된 전류 샘플들에 의해 만들어진 배터리의 상태에 대한 빈 부분적인 소모 기여들을 결정하기 위해 복수의 빈들 중 적어도 일부를 평가함으로써 실행될 수 있고, 평가는 누적된 샘플들을 배터리 수명(amp-hours)을 전류의 함수로서 특징화하는 곡선에 대한 비교에 기초한다.
이러한 예시적인 방법은 빈들에 포함된 임의의 전류 샘플들에 의해 형성된 배터리의 상태에 대한 빈 부분적인 기여를 결정하기 위해 각각의 빈을 평가하는 단계 및 배터리의 상태를 평가하기 위해 평가된 빈 부분적인 소모 기여를 소모 추정치로 조합하는 단계를 추가로 포함한다.
예
본 발명의 일 양태는 방전 이벤트에 의해 배터리에 발생된 손상의 추정 또는 예측에 의해, 예를 들면, 도 3의 방법에 따라, 배터리 상태를 평가하는 방법에 관한 것이다. 방전에 기초한 배터리 수명의 부분적인 소모 추정은 도 3의 방법에 기초하여 다음의 프로세스로 일반화될 수 있다.
프로세스는 전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용되는 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집한다(예를 들면, 도 3의 302와 유사함). 이러한 예에서, 동작 상태는 배터리로 및/또는 배터리(예를 들면, 산업 차량 배터리) 밖으로 흐르는 전류의 측정치이다.
프로세스는 또한, 배터리의 상태에 대해 수집된 샘플들의 부분적인 소모 기여들을 결정한다(도 3의 304와 유사함). 이러한 예시적인 구현에서, 샘플들은 "부하 이력"으로 수집된다. 부하 이력은 샘플들이 수집되는 임의의 시간 간격으로서 규정될 수 있다. 일 예에서, 배터리의 수명은 단일 부하 이력으로 특징화된다. 대안적으로, 연속적인 부하 이력들이 수집 및 저장될 수 있다. 이러한 구현에서, 각각의 부하 이력은 동일한 길이 또는 간격일 필요가 없다. 더욱이, 단일 샘플의 단순한 경우로 부하 이력을 단순화하는 것이 가능하다.
하나 이상의 부하 이력들의 사용은 부하 이력에 대한 소모 추정치에 기초하여, 또는 부하 이력과 이전에 수집되고 종합된 부하 이력들의 부분적인 소모 추정치들을 더한 것에 기초하여 배터리 상태에 관련된 용량에서 누적된 소모를 예측하는 것을 용이하게 한다.
여기에 더 상세히 주의된 바와 같이, 샘플 레이트는 임의의 합리적인 샘플 레이트일 수 있다. 일 예시적인 샘플 레이트는 1 ㎐ 내지 10 ㎐ 사이이다.
프로세스는 이후 배터리의 상태에 대한 수집된 샘플들의 대응하는 부분적인 소모 기여들을 결정한다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 일 예시적인 부하 이력(400)이 도시된다. 예시적인 부하 이력(400)은 암페어 단위의 DC 버스 전류를 시간의 함수로서 기록하는 복수의 샘플들(402)을 포함한다.
(시간 기반) 부하 이력은 '전류 도메인'의 스펙트럼 표현으로 변환된다. 부하 이력을 샘플 데이터의 스펙트럼 표현으로 변환하기 위해, 부하 이력에서 샘플링된 측정된 전류의 범위는 수 개의 스펙트럼 대역들(빈들)로 분할된다. 이는 가로 좌표의 축들상의 전류를 갖는 샘플들의 히스토그램으로서 개념화될 수 있다.
상기에 언급된 바와 같이, 최소 빈 값 및 최대 빈 값, 범위, 빈 분해능, 빈들의 수, 빈 크기, 등은 원하는 결과의 분해능에 기초하여 및 평가 하의 측정 기준의 종류에 기초하여 결정될 수 있다. 처리 파라미터들을 설정할 때 고려할 다른 팩터들은 차량으로부터 전류 요건들/수요의 가능한 동적 범위, 배터리의 크기, 및 동적 샘플링 시스템 제한들을 포함한다. 일 예시적인 경우에서, 빈 크기는 배터리의 1C-레이트의 2.5%로서 선택되고 범위는 배터리의 1C-레이트의 0 내지 120%로서 선택되고, 본 예에서 25 amp 빈 크기 및 1000 Ahr 배터리에 대해 0 내지 1200 amps의 범위로 된다. 다른 빈 크기들 및 범위들은 애플리케이션에 따라 수락가능할 수 있다.
프로세스는 이후 각각의 빈에 대한 사용 추정치를 도출하기 위해 누적된 전류 샘플들을 변환한다. 일 예시적인 예에서, "주파수 계수", 즉, 각각의 대역에서 샘플들의 수의 계수가 컴파일된다. 프로세스는, 방전된 amp hour(Ahr) 대 방전 레이트의 '스펙트럼 그래프'를 초래하는, 각각의 대역(빈)상에 몇몇 형태의 통합을 수행함으로써와 같이, 각각의 빈 레벨에서 '주파수 계수'를 상기 레벨에서 방전된 Ahr로 변환한다.
사용 추정치는 예를 들면, 방전된 스펙트럼 대역 Amp-hours(Ahr)의 측정치를 포함할 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 간단히 말하면, 각각의 빈 레벨에서 통합된 값은:
Ar=(카운트들의 수)×(빈 전류)×(샘플링 간격)
이러한 공식은, 예를 들면, 특정 애플리케이션, 통합 방법에 대한 선호도(직사각형, 사다리꼴, 등), 및 사용된 특정 주파수 카운팅 또는 히스토그램 알고리즘에 의해 사용된 수치적 기술에 기초하여 조정될 수 있다.
도 5를 참조하면, 스펙트럼들(500)은 히스토그램에서 나타낸 사용 추정치들(502)을 도시한다. 상기 예에서, 각각의 빈에서 방전된 스펙트럼 대역 암페어-시(Ahr)는 세로축상에 나타낸다. 100 amp-hours당 암페어 단위의 전류로서 표현된, 방전 레이트는 가로 좌표의 축상에 나타내어진다.
프로세스는 이후 각각의 계산된 사용 추정치(예를 들면, 스펙트럼 대역 Amp-hours(Ahr))를 대응하는 배터리 특징(예를 들면, 배터리 곡선에 기초한 능력)과 비교한다. 일 예시적인 곡선은 배터리 특징을 전류의 함수로서, 예를 들면, 수명(Ahr)을 방전 amps의 함수로서 나타낸다. 프로세스는 이후, 곡선으로 나타낸 배터리 특징과의 비교에 기초하여, 전류 도메인에서 각각의 스펙트럼 대역에 대한 부분적인 소모(예를 들면, 총 스펙트럼 대역 기여)를 계산할 수 있다.
예를 들면, 예상된 배터리 수명(수명 Ahr 산출량으로 표현됨)을 스펙트럼 부하 이력 그래프와 동일한 부하 '도메인'으로 표현된 배터리 상태의 측정 기준으로서 나타낸 배터리 제작자에 의해 공급될 수 있는 데이터의 그래프를 고려하자. 배터리 상태의 다른 측정 기준들이 또한 고려될 수 있다. 프로세스는 각각의 스펙트럼 라인에서 사용된 예상된 능력의 부분을 계산한다.
프로세스는 또한, 예를 들면, 도 3의 306과 유사하게, 부분적인 소모 기여들의 누적에 기초하여 배터리의 상태와 연관된 소모 추정치를 생성한다. 예를 들면, 프로세스는 각각의 스펙트럼 라인에서 계산된 부분들을 상기 특정한 시간 이력에 의해 '소비된' 또는 '소모된' 예상된 용량의 추정된 부분을 나타내는 하나의 총 부분으로 종합한다.
일 예시적인 구현에서, 각각의 스펙트럼 라인에서 부분은 스펙트럼 라인과 동일한 방전 레이트(이러한 경우, 동일한 충전의 단위, Ahr로 표현됨)에서 기대값의 크기로 분할된 스펙트럼 라인의 크기(이러한 경우, 전하의 몇몇 단위)의 비율이다.
즉, 프로세스는, 각각의 빈에 대하여, 상기 빈에 대한 대응하는 사용 추정치를 곡선상의 대응하는 지점과 비교하고, 그로부터 빈에서 전류 샘플들에 의해 소모된 배터리의 예상된 특징의 부분을 추정하는 부분적인 소모 추정치를 계산한다.
도 6을 참조하면, 일 예시적인 곡선(600)이 도시된다. 곡선은 수명(amp/hours)(602)을 방전의 함수(amps)로서 나타낸다. 프로세스는 각각의 빈을 도 6의 가로 좌표상에 그의 대응하는 방전(amps) 값에 반드시 매칭시킨다. 상기 빈에 대해 사용된 용량은 부분적인 소모를 결정하기 위해 도 6의 수명(Amphours)과 비교된다.
예를 들면, SOH 결정을 위하여, 각각의 부분적인 소모 값은 각각의 스펙트럼 라인에서 사용된 예상된 용량의 일 부분, 예를 들면, 사용 추정치(예를 들면, 이러한 경우에 스펙트럼 대역(Amp-hours))를 곡선상의 대응하는 지점으로(예를 들면, 이러한 예에서 배터리 특징으로부터 수명 Ahr 측정치) 나눔으로써 계산된 비율에 대응한다.
각각의 스펙트럼 라인에 대해 계산된 부분들이 이후 합산된다. 총 부분은 소모된 예상된 용량의 추정된 부분을 나타낸다. 예를 들면, 예상된 용량이 수명 Ahr 산출량의 단위들이고 부분이 0.25인 경우, 수명의 25%가 평가된 특정한 부하 이력에 의해 소모되었다는 것이 추정된다.
개략적으로, 본 개시의 양태들은 기록된 시간 이력에 대해 동작함으로써 '오프-라인'으로, 또는 차량에서 발생할 때 전류를 샘플링하고 이후 계수들을 '빈에 저장'하고, 스펙트럼 라인들을 증가시키고, '부분적인 소모' 추정 계산들을 실행함으로써 '온-라인'(또는 '온 더 플라이')으로 실시될 수 있다. 이는 산업 차량상에 결과들을 디스플레이하거나, 또는 예를 들면, 서버(14)의 보고 프로그램을 사용하여 오프-라인으로 결과들을 처리하기 위한 기회를 허용한다.
사용된 '온라인'에 대한 기술에 대하여, 시간 도메인 부하 이력을 절약하기 위한 요구 사항이 존재하지 않는다. 그러나, 프로세스는 여전히 각각의 지점에서 빈에 넣고 누적되는 히스토그램을 저장할 필요가 있다. 이는 부하 이력의 길이가 단지 하나의 (마지막) 전류 샘플인 경우로서 보여질 수 있다. 이와 같이, '온-라인' 방식은 대안적으로 '반복적인 방법'이 고려될 수 있다. 이러한 구현은, 온-더-플라이 처리의 경우, 히스토그램이 연속적으로 자체적으로 구축되기 때문에, "반복적인 방법"이라고 불린다.
프로세스는 이후 부하 이력 기여를 도출하기 위해 계산된 부분적인 소모 값들을 종합한다. 이는 대응하는 부하 이력의 샘플들에 의한 소모 기여의 측정치이다. 선택적으로, 프로세스는 또한 누적(예를 들면, 수명 종합된 값)을 결정하기 위해 이전에 결정된 부하 이력 기여들에 대한 부하 이력 기여를 종합할 수 있다
일 대안적인 구현에서, 단일 히스토그램은 배터리의 수명에 걸쳐 유지되고, 새로운 샘플들은 상기 규정된 계산으로 종합된다. 더욱이, 빈들의 사용은 설명의 편의를 위해 제시된다. 실제로, 빈들의 사용은 정형화된 방식이 실행되도록 알고리즘으로 해결될 수 있다. 그러나, 개념들은 상기에 기술된 것들과 유사하다.
본 개시의 양태들에 따라, 각각의 샘플은 독립적으로 저장될 수 있다. 이러한 구성에서, 시스템은 오프라인 처리에 대해 큰 융통성을 유지한다. 예를 들면, 정보 서버(14)는 "오프-라인" 분석을 위해 임의의 주어진 시간에서 특별한 방식으로 부하 이력들을 규정할 수 있다. 즉, 서버(14)는 되돌아가서 특정한 이력 기간들, 이벤트들, 등에 의해 손상을 살피는 이력 보고들을 실행할 수 있다. 프로세스가 문의가 지시할 때 히스토그램을 재구축할 수 있기 때문에, 서버(14)는 빈 폭의 규정을 심지어 동적으로 재규정할 수 있다. 그러나, 이러한 방식은 저장 요건들에 의해 비용이 든다.
본 개시의 다른 양태들에 따라, 시스템은 누적되는 히스토그램만을 저장할 수 있다. 이는 전체 이력이 저장 장치에 상당한 보관들이 보존되게 하지만, 데이터에 대해 실행될 수 있는 문의들을 제한하고, 빈들의 수 및 각각의 빈의 크기가 배터리의 수명에 대해 미리 규정되고 고정되는 것을 요구할 수 있다.
어떤 데이터, 얼마나 많은 데이터, 및 어디에 데이터를 저장할지의 질문들은 산업 차량에 대해 실제적인, 알맞는 방식으로 구현을 위한 요건들을 규정할 때 발생하는 질문들이다. 배터리 모듈에서 데이터 저장 제한들 및 무선 네트워크에 걸쳐 데이터를 송신할 때 대역폭 제한들은 특정 구현을 선택할 때 고려되어야 한다.
예시적인 구현들에 따라, 반복적인 방법은 배터리 모듈상에서 실행되고 누적되는 히스토그램 및 종합된 SOH 결과는 배터리 모듈(예를 들면, 도 2를 참조하여 기술된 배터리 모듈(44))상에 저장된다. 대안적으로, 데이터는 '이벤트 트리거' 기반으로 저장될 수 있고, 히스토그램 및 종합된 결과의 타임 스탬프 '스냅샷'이 캡처되고, 모듈에서 버퍼링되고, 이후 영구적인 저장을 위해 정보 연결 디바이스(38)를 통해 서버(14)로 전송된다. 배터리 모듈에 의해 감지되거나 계산되는 다수의 다른 데이터 요소들이 또한 기록, 예를 들면, 배터리 온도, 유체 레벨, 전압, 저항, 전해질 경고, 계산된 충전의 상태, 등에 포함될 수 있다.
'이벤트'는, 예를 들면, 충전 상태(배터리가 충전기에 연결될 때와 같이)로부터 방전 상태(배터리가 트럭에 연결될 때와 같이)로 또는 그 반대로의 이동을 포함할 수 있다. 이는 저장 크기 및 데이터 송신을 최소로 유지한다. 따라서, 전류 SOH 및 누적된 부하 이력은 모듈 또는 서버상의 대량의 기록들을 문의함으로써 얻어질 수 있다. 임의의 특정한 충전 또는 방전 '이벤트'에 대한 '스펙트럼'(히스토그램) 이력은 또한 타임 스탬프 히스토그램 기록들 및 몇몇 '델타' 계산들에 기초하여 서버로부터 얻어질 수 있다.
본 개시의 또 다른 양태들에 따라, 시스템은 종합된 결과만을 저장할 수 있다. 이러한 방식은 데이터 저장소의 대부분을 절약하지만, 데이터에 대해 실행될 수 있는 문의들의 형태들을 명백하게 감소시킨다. 누적된 히스토그램을 저장하지 않은 경우, 알고리즘에 대한 처리 방식을 반드시 감소시킨다.
2차원 데이터세트들, 예를 들면, 전류 및 시간에 관하여 일반적으로 여기에 기술되었지만, 개시는 그렇게 제한되지 않는다. 오히려, 임의의 다차원 데이터 분석이 여기에 설명된 기술들을 사용하여 구현될 수 있다. 일 예시적인 예로서, 이전 예에서, 각각의 전류 샘플을 평가하는 단계는 배터리의 곡선(예를 들면, 수명(amp-hours) 대 시간)에 기초하여 배터리의 상태에 대해 대응하는 부분적인 기여를 결정함으로써 실행된다. 그러나, 배터리의 상태에 대해 대응하는 부분적인 기여는 온도, 수명, 등과 같은 배터리의 환경 파라미터에 의해 결정된 조정 팩터를 사용하여 수정될 수 있다. 대안적으로, 곡선은, 예를 들면, 수명(amp-hours) 대 시간 대 온도를 표시하는 다차원 곡선일 수 있다.
도 7을 참조하면, 이전 도면들에 관하여 여기에 기술된 양태들을 실행하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 갖는 일 예시적인 컴퓨터 시스템의 개략도이다. 컴퓨터 시스템은 서버 컴퓨터(14), 정보 연결 디바이스(38), 배터리 모니터(44), 그의 조합, 등에 있을 수 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 시스템 버스(730)를 통해 메모리(720)에 연결되는 하나 이상의 마이크로프로세서들(710)을 포함한다. 브릿지(740)는 시스템 버스(730)를 주변 디바이스들을 마이크로프로세서(들)(710)에 연결하는 I/O 버스(750)에 연결한다. 주변 장치들은 하드 드라이브와 같은 저장 장치(760), 예를 들면, 플로피, 플래시, CD 및/또는 DVD 드라이브와 같은 탈착 가능한 미디어 저장 장치(770), 키보드, 마우스, 등과 같은 I/O 디바이스(들)(780), 및 네트워크 어댑터(790)를 포함할 수 있다. 메모리(720), 저장 장치(760), 탈착 가능한 미디어 저장 장치(770)로 삽입가능한 탈착 가능한 매체 또는 그의 조합들은 여기에 설명되고 기술된 방법들, 구성들, 인터페이스들 및 다른 양태들을 구현하기 위해 머신-실행 가능 프로그램 코드를 저장하는 컴퓨터 판독가능 하드웨어를 실행한다.
또한, 예시적인 컴퓨터 시스템은 메모리(예를 들면, 메모리(720), 저장 장치(760), 탈착 가능한 미디어 저장 장치(770)로 삽입가능한 탈착 가능한 매체 또는 그의 조합들)에 결합된 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서(710))를 포함할 수 있는 배터리 상태를 평가하기 위한 장치로서 구현될 수 있고, 프로세서는 여기에 설명된 방법들 중 하나 이상을 수행하기 위해 프로그램 코드를 실행함으로써 배터리 상태를 평가하도록 프로그래밍된다.
본 발명은 시스템, 방법, 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서가 본 발명의 양태들을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들을 갖는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(또는 매체들)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독가능 저장 매체는 명령 실행 디바이스, 예를 들면, 도 7을 참조하여 기술된 시스템에 의해 사용을 위한 명령들을 보유 및 저장할 수 있는 실체적인 디바이스일 수 있다. 따라서, 여기서 사용되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 전파들과 같은 일시적인 신호들 그 자체 또는 송신 매체를 통해 다른 자유롭게 전파하는 전자기파들로서 해석되지 않는다.
여기에 기술된 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체로부터 각각의 컴퓨팅/처리 디바이스들로 또는 네트워크, 예를 들면, 인터넷, 근거리 통신망, 광역 통신망 및/또는 무선 네트워크를 통해 외부 컴퓨터 또는 외부 저장 디바이스로 다운로딩될 수 있다.
본 개시의 양태들은 플로차트도들 및/또는 블록도들을 참조하여 여기에 기술된다. 플로차트도들 및/또는 블록도들의 각각의 블록, 및 플로차트도들 및/또는 블록도들에서 블록들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 명령들에 의해 구현될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 명령 실행 장치를 통해 실행하는 명령들이 플로차트 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능들/동작들을 구현하기 위한 메커니즘을 생성하도록 머신을 제작하기 위한 다른 프로그램가능 데이터 처리 장치의 프로세서에 제공될 수 있다. 몇몇 대안적인 구현들에서, 블록에서 주의된 기능들이 도면들에서 주의된 순서 이외에 발생할 수 있다는 것이 또한 주의되어야 한다. 예를 들면, 연속하여 도시된 두 개의 블록들은, 사실상, 실질적으로 동시일 수 있거나, 또는 블록들은 포함된 기능에 의존하여 때때로 반대 순서로 실행될 수 있다. 블록도들 및/또는 플로차트도의 각각의 블록, 및 블록도들 및/또는 플로차트도들에서 블록들의 조합이 특정된 기능들 또는 동작들, 또는 특수 목적 하드웨어 및 컴퓨터 명령들의 조합들을 수행하는 특수 목적 하드웨어-기반 시스템들에 의해 구현될 수 있다는 것이 또한 주의될 것이다.
실행될 때, 컴퓨터, 다른 프로그램 가능 데이터 처리 장치, 또는 다른 디바이스들에, 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 때 명령들이, 실행될 때, 컴퓨터가 플로차트 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에 특정된 기능/동작을 실행하게 하는 명령들을 포함하는 일 종류의 제품을 생산하도록 특정한 방식으로 기능할 것을 명령할 수 있는 이들 컴퓨터 프로그램 명령들이 또한 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다.
여기에 사용된 용어는 단지 특정한 양태들을 기술하는 목적을 위한 것이고 개시의 제한으로 의도되지 않는다. 여기에 사용된 바와 같이, 단수 형태들은 문맥이 명확하게 달리 나타내지 않으면, 복수 형태들을 또한 포함하도록 의도된다. 용어들 "포함한다" 및/또는 "포함하는"은 본 명세서에 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 구성 요소들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성 요소들, 및/또는 그의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것이 또한 이해될 것이다.
대응하는 구조들, 재료들, 동작들, 및 이하의 청구항들에서 임의의 수단 또는 단계와 기능 요소들을 더한 것의 동등물들은 임의의 개시된 구조, 재료, 또는 특별하게 청구되는 다른 청구된 요소들과 조합하여 기능을 수행하기 위한 동작을 포함하도록 의도된다. 본 개시의 기술은 도시 및 기술의 목적들을 위해 나타내었지만, 완전하거나 또는 개시된 형태로 개시를 제한하도록 의도되지 않는다. 많은 변경들 및 변동들은 개시의 범위 및 정신을 벗어나지 않고 당업자들에게 명백할 것이다. 여기서 개시의 양태들은 개시의 원리들 및 실제 적용을 가장 잘 설명하고, 다른 당업자들이 고려된 특정 용도에 적합한 다수의 변경들을 갖고 개시를 이해하게 하기 위해 선택 및 기술되었다.
따라서, 본 출원의 개시를 상세히 기술하고 그의 실시예들을 참조하면, 변경들 및 변형들은 첨부된 청구항들에 규정된 개시의 범위로부터 벗어나지 않고 가능한 것이 명백해질 것이다.
720 : 메모리 730 : 시스템 버스
740 : 브릿지 750 : I/O 버스
760 : 저장 장치 770 : 탈착 가능한 미디어 저장 장치
790 : 네트워크 어댑터

Claims (20)

  1. 배터리 상태를 평가하는 방법에 있어서,
    전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용되는 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집하는 단계;
    상기 배터리의 상태에 대해 상기 수집된 샘플들의 부분적인 소모 기여들을 결정하는 단계; 및
    상기 부분적인 소모 기여들의 누적에 기초하여 상기 배터리의 상기 상태와 연관된 소모 추정치를 생성하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소모 추정치를 평가함으로써 상기 배터리의 상기 상태를 식별하는 단계, 및 상기 소모 추정치의 상기 평가에 기초하여 얼마나 많은 배터리 용량이 소모되었는지의 예측을 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 소모 추정치를 평가함으로써 상기 배터리의 상기 상태를 식별하는 단계, 및 상기 소모 추정치의 상기 평가에 기초하여 얼마나 많은 배터리 용량이 남아있는지의 예측을 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 소모 추정치를 평가함으로써 상기 배터리의 상기 상태를 식별하는 단계, 및 상기 소모 추정치의 상기 평가에 기초하여 상기 배터리 상태에 관련된 관심 있는 이벤트의 발생까지의 간격의 예측을 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리의 동작 상태의 샘플들을 수집하는 단계는:
    전류 샘플들을 제공하기 위해 상기 배터리로부터 얻은 전류를 샘플링하는 단계를 포함하고,
    상기 배터리의 상태에 대해 상기 수집된 샘플들의 부분적인 소모 기여들을 결정하는 단계는:
    샘플 값에 기초하여 전류 샘플들 중 선택된 샘플들을 그룹화하기 위해 상기 전류 샘플들을 빈들로 수집하는 단계; 및
    각각의 빈의 부분적인 소모 기여를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 배터리의 상기 상태와 연관된 소모 추정치를 생성하는 단계는:
    각각의 빈의 부분적인 소모 기여를 누적시키는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 배터리로부터 얻은 전류를 샘플링하는 단계는:
    상기 전류 샘플들을 부하 이력에 걸쳐 수집하는 단계를 포함하고,
    상기 전류 샘플들을 빈들로 수집하는 단계는:
    각각의 빈이 적어도 하나의 전류 값에 대응하도록 상기 빈들을 규정하는 단계; 및
    상기 전류 샘플의 상기 값에 기초하여 상기 부하 이력의 각각의 전류 샘플을 단일 빈으로 누적시키는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 부하 이력에 대한 상기 소모 추정치에 기초하여 상기 배터리 상태에 관련된 용량에서 누적된 소모를 예측하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 배터리 상태에 관련된 용량에서 누적된 소모를 예측하는 단계는:
    상기 부하 이력에 대한 상기 소모 추정치와 이전에 수집된 및 종합된 부하 이력들의 상기 부분적인 소모 추정치들을 더한 것에 기초하여 상기 용량에서 상기 누적된 소모를 예측하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 각각의 빈의 상기 부분적인 소모 기여들을 결정하는 단계는:
    각각의 빈에 대한 사용 추정치를 계산하는 단계;
    배터리 특징을 나타내는 곡선을 전류의 함수로서 식별하는 단계; 및
    각각의 사용 추정치를 상기 곡선상의 연관된 지점과 비교하고, 그로부터 상기 대응하는 빈의 상기 전류 샘플들에 의해 소모된 상기 배터리의 상기 예상된 특징의 부분을 추정하는 부분적인 소모 추정치를 계산하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    각각의 빈에 대한 사용 추정치를 계산하는 단계는:
    상기 빈에 의해 나타낸 방전된 암페어-시를 결정하기 위해 각각의 빈에 걸쳐 적분하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 빈에 의해 나타낸 방전된 암페어-시를 결정하기 위해 각각의 빈에 걸쳐 적분하는 단계는:
    각각의 빈에 대해 상기 빈의 샘플들의 수의 계수에, 상기 빈과 연관된 상기 샘플값과 상기 전류 샘플들을 수집하기 위해 사용된 샘플 간격의 곱을 곱하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 배터리 특징을 나타내는 곡선을 식별하는 단계는:
    배터리 수명 암페어-시를 전류의 함수로서 특징화하는 곡선을 식별하는 단계를 포함하고,
    상기 각각의 사용 추정치를 상기 곡선의 연관된 지점과 비교하는 단계는:
    각각의 빈에 대해 상기 계산된 방전된 암페어-시를 상기 빈에 대해 수명 암페어시를 식별하는 상기 곡선상의 연관된 지점과 비교하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 각각의 빈에 대하여 상기 계산된 암페어-시를 비교하는 단계는:
    상기 빈에 대한 상기 계산된 방전된 암페어-시 및 상기 빈에 대하여 수명 암페어-시를 식별하는 상기 곡선상의 지점과 연관된 크기에 기초하여 각각의 빈에 대하여 몫을 계산하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 부분적인 소모 기여들의 누적에 기초하여 상기 배터리의 상기 상태와 연관된 소모 추정치를 생성하는 단계는:
    상기 부하 이력만큼 써버린 상기 배터리의 수명의 양을 예측하기 위해 각각의 계산된 몫을 누적시키는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 샘플들이 산업 차량상에 수집되고 원격 서버에 무선으로 송신된 후 예측을 오프라인으로 수행함으로써 상기 배터리 상태와 관련된 용량에서 누적된 소모를 예측하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    샘플들이 자재 처리 차량의 프로세서에 의해 기록될 때 산업 차량에 대한 예측을 실시간으로 수행함으로써 상기 배터리 상태에 관련된 용량에서 누적된 소모를 예측하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  17. 배터리 상태를 평가하는 방법에 있어서,
    전기 부하에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 전류 샘플들을 생성하기 위해 배터리 전류 흐름의 샘플들을 수집하는 단계;
    상기 전류 샘플들의 각각의 값들에 따라 상기 전류 샘플들을 복수의 빈들로 분류하는 단계;
    평가된 복수의 빈들에 누적된 전류 샘플들에 의해 만들어진 상기 배터리의 상기 상태에 대해 빈 부분적인 소모 기여들을 결정하기 위해 상기 복수의 빈들 중 적어도 일부를 평가하는 단계로서, 상기 평가는 배터리 수명 암페어-시를 전류의 함수로서 특징화하는 곡선과 누적된 샘플들의 비교에 기초하는, 상기 평가 단계; 및
    상기 배터리의 상기 상태를 평가하기 위해 상기 평가된 빈 부분적인 소모 기여들을 소모 추정치로 조합하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    원격 서버에 무선으로 송신된 후 빈들로부터 전류 샘플들을 소거하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  19. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 배터리의 상기 상태를 평가하기 위해 상기 배터리의 상기 수명에 걸쳐 수집된 전류 샘플들의 상기 평가된 빈 부분적인 기여들을 조합하는 단계를 추가로 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
  20. 배터리 상태를 평가하는 방법에 있어서,
    배터리상의 부하의 시간 기반 이력을 부하 도메인의 상기 이력의 스펙트럼 표현으로 변환하는 단계로서, 상기 스펙트럼 표현은 상기 부하를 나타내는 복수의 스펙트럼 라인들로 구성된 스펙트럼들을 갖는, 상기 변환 단계;
    상기 스펙트럼 표현을 상기 스펙트럼들에서 스펙트럼 라인들에 의해 표현된 상기 부하에 대한 예상된 배터리 성능과 비교하는 단계;
    상기 비교에서 상기 스펙트럼 라인들에서 사용된 상기 예상된 배터리 성능의 일 부분을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 부분들을 상기 시간 기반 이력과 연관된 상기 예상된 배터리 성능의 상기 추정된 부분을 나타내는 하나의 총 부분으로 종합하는 단계를 포함하는, 배터리 상태를 평가하는 방법.
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