KR20200023672A - 딥러닝을 이용한 전지 진단 방법 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (17)
- a) 진단하고자 하는 전지에 대한 정보를 사람이 단말기에 입력하는 단계;
b) 센서를 사용하여 상기 전지에 대한 정보를 상기 단말기가 측정하여 수집하는 단계;
c) 상기 전지에 대한 정보 및 상기 수집된 정보를 상기 단말기가 서버 컴퓨터로 전송하는 단계;
d) 상기 전송된 정보를 상기 서버 컴퓨터가 딥러닝을 통해서 처리하는 단계;
e) 상기 처리된 결과를 상기 서버 컴퓨터가 상기 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 b) 단계와 상기 c) 단계 사이에 상기 b) 단계에서 수집된 정보를 신호처리하는 단계가 부가되며, 상기 c) 단계의 수집된 정보는 수집된 정보를 신호처리한 정보로 대치되는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 전지에 대한 정보는 상기 전지의 단위셀 종류, 팩 내의 단위셀 개수 및 단위셀 간의 연결 방법, 팩 간의 연결 방법을 포함하는 전지 진단 방법. - 제3항에 있어서,
상기 a) 단계 대신 전지에 부착된 바코드 또는 QR 코드를 상기 단말기가 읽어들이고 미리 입력된 정보와 비교하여 전지에 대한 정보를 파악하는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 b) 단계를, 상기 센서를 사용하여 상기 전지에 대한 정보를 사람이 측정하고 이를 단말기가 수집할 수 있도록 입력하는 단계로 대치되는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 c) 단계에서 있어서 상기 단말기의 ID도 같이 상기 서버로 전송되는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 c), d), e)의 단계에서 상기 전지에 대한 정보 및 상기 수집된 정보를 상기 단말기가 상기 서버로 전송하지 않고, 상기 단말기에서 직접 딥러닝을 통해서 처리하는 단계로 대치되는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 d) 단계 또는 e) 단계에서의 처리는 딥러닝을 통해서 처리된 정보로부터 상기 전지의 상태를 판정하는 것을 포함하는 전지 진단 방법. - 제8항에 있어서,
상기 전지의 상태는 전지의 불량여부, 전지의 잔여 수명을 포함하는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 센서는 임피던스를 측정하는 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) 센서, 온도를 측정하는 온도 센서, 열화상 카메라, 전압계, 또는 전류계를 포함하는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 a) 단계 이전에 상태가 판정된 전지의 상태 정보를 단말기에 입력하는 단계, 상기 센서를 사용하여 상기 상태가 판정된 전지에 대한 정보를 측정하여 수집하는 단계, 상기 상태가 판정된 전지의 상태 및 상기 수집된 정보를 상기 단말기 또는 상기 서버에서 딥러닝을 통해 학습하는 단계가 진행되는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 센서로부터 정보의 수집 및 상기 서버컴퓨터로의 전송은 상기 서버컴퓨터로부터 요청 및/또는 사용자의 요구에 의해서 진행되는 전지 진단 방법. - 제2항에 있어서,
상기 신호처리는 상기 단말기가 상기 서버로 전송하기 전에 상기 단말기에서 주파수 성분 분석, 시간에 따른 변화율 분석 신호처리를 포함하는 처리를 진행하는 전지 진단 방법. - 제13항에 있어서,
상기 신호처리는 노이즈 제거, 푸리에, 라플라스, 옥타브 밴드 레벨(Octave Band Levels), 샤프니스, 러프니스, 엔벨로프, 기저크기, 토날리티, 변동강도(Fluctuation Strength), 댐핑(Damping), 고유진동수(Natural Frequency), 보드 선도(Bode Plot), 나이퀴스트 선도 (Nyquist Plot) 분석 중 적어도 하나를 통해 특성치를 추출하는 것인 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 딥러닝은 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recursive Neural Network), DBN(Deep Belief Network), LSTM(Long Short-term Memory), GRU(Gated Recurrent Neural Network), Softmax regression 중 적어도 하나인 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 딥러닝은 적어도 10개 이상의 히든레이어와 적어도 500개 이상의 전체 노드수를 갖는 전지 진단 방법. - 제1항에 있어서,
상기 처리된 결과는 전지의 불량여부 및 전지의 수명으로 구분되며, 불량 판정시 불량의 원인, 불량 전지의 위치를 포함하며, 양품 판정시 전지의 잔여 수명을 포함하는 전지 진단 방법.
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Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112069738A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-11 | 山东大学 | 基于dbn和多层模糊lstm的电动舵机剩余寿命预测方法及系统 |
CN112345952A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-02-09 | 上海电享信息科技有限公司 | 动力电池老化程度判断方法 |
WO2022034983A1 (ko) * | 2020-08-14 | 2022-02-17 | 주식회사 한국파워셀 | 신경망 기반의 배터리 셀 불량 및 화재 사전 진단 방법 및 장치 |
CN114492662A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-05-13 | 重庆大学 | 基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位方法 |
KR20220087810A (ko) * | 2020-12-18 | 2022-06-27 | 연세대학교 산학협력단 | 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치 및 방법 |
KR20220108990A (ko) * | 2021-01-28 | 2022-08-04 | 충남대학교산학협력단 | 배터리노화분석장치 및 방법, 그를 포함하는 배터리관리장치, 그리고, 배터리분석모델 생성방법 |
WO2022177764A1 (en) * | 2021-02-17 | 2022-08-25 | Analog Devices, Inc. | Eis monitoring systems for electrolyzers |
CN115380419A (zh) * | 2021-01-12 | 2022-11-22 | 株式会社Lg新能源 | 电池单元外观检查系统 |
WO2023018070A1 (ko) * | 2021-08-13 | 2023-02-16 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 관리 장치 및 이를 포함하는 배터리 검사 시스템 |
WO2023018165A1 (ko) * | 2021-08-10 | 2023-02-16 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 불량 유형 분류 시스템 및 불량 유형 분류 방법 |
KR20230058965A (ko) * | 2021-10-25 | 2023-05-03 | 연세대학교 산학협력단 | 전극 특성 검출 장치 및 방법 |
WO2023075273A1 (ko) * | 2021-10-25 | 2023-05-04 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 전지셀의 전극 탭 단선 검사장치 |
KR20230069675A (ko) * | 2021-11-12 | 2023-05-19 | 주식회사 볼트윈 | 배터리 진단 시스템 및 방법 |
CN116577677A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-11 | 赣州吉锐新能源科技股份有限公司 | 退役动力电池的放电测试系统及其方法 |
US12360169B2 (en) | 2021-10-25 | 2025-07-15 | Lg Energy Solution, Ltd. | Disconnection testing apparatus for electrode tab of battery cell |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022157802A1 (en) * | 2021-01-21 | 2022-07-28 | Kpit Technologies Limited | A system and method for estimating a state of charge (soc) of a battery |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3562634A (en) | 1968-12-16 | 1971-02-09 | Atomic Energy Commission | Method for determining the state of charge of nickel cadmium batteries by measuring the farad capacitance thereof |
US3984762A (en) | 1975-03-07 | 1976-10-05 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Method for determining battery state of charge by measuring A.C. electrical phase angle change |
EP0119547A1 (fr) | 1983-03-16 | 1984-09-26 | Asulab S.A. | Procédé de mesure de l'état de décharge d'une pile et appareil mettant en oeuvre ce procédé |
US4678998A (en) | 1985-01-25 | 1987-07-07 | Nissan Motor Company, Limited | Battery condition monitor and monitoring method |
US4743855A (en) | 1983-12-12 | 1988-05-10 | Randin Jean Paul | Method of and apparatus for measuring the state of discharge of a battery |
US4952862A (en) | 1989-09-29 | 1990-08-28 | At&T Bell Laboratories | Apparatus and method for adaptively predicting battery discharge reserve time |
US5241275A (en) | 1991-05-31 | 1993-08-31 | At&T Bell Laboratories | Method of measuring remaining capacity of a storage cell by comparing impedance plot characteristics |
KR100462661B1 (ko) | 2002-07-02 | 2004-12-20 | 금호석유화학 주식회사 | 임피던스 스펙트럼으로부터 모사된 등가회로 모델의 특정저항 인자 연산을 이용한 2차 전지의 용량 선별 방법 |
KR20150104669A (ko) * | 2014-03-05 | 2015-09-16 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리 검사 장치 및 배터리 검사 장치 제어방법 |
KR20170035229A (ko) * | 2015-09-22 | 2017-03-30 | 중소기업은행 | 배터리 진단 장치 및 방법 |
KR20180029543A (ko) * | 2016-09-13 | 2018-03-21 | 오토시맨틱스 주식회사 | 딥러닝을 통한 자동차 상태 진단 방법 |
KR101865365B1 (ko) * | 2017-02-28 | 2018-06-05 | 삼성전자서비스 주식회사 | 휴대통신 단말의 배터리 진단장치 및 진단방법 |
-
2018
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3562634A (en) | 1968-12-16 | 1971-02-09 | Atomic Energy Commission | Method for determining the state of charge of nickel cadmium batteries by measuring the farad capacitance thereof |
US3984762A (en) | 1975-03-07 | 1976-10-05 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Method for determining battery state of charge by measuring A.C. electrical phase angle change |
EP0119547A1 (fr) | 1983-03-16 | 1984-09-26 | Asulab S.A. | Procédé de mesure de l'état de décharge d'une pile et appareil mettant en oeuvre ce procédé |
US4743855A (en) | 1983-12-12 | 1988-05-10 | Randin Jean Paul | Method of and apparatus for measuring the state of discharge of a battery |
US4678998A (en) | 1985-01-25 | 1987-07-07 | Nissan Motor Company, Limited | Battery condition monitor and monitoring method |
US4952862A (en) | 1989-09-29 | 1990-08-28 | At&T Bell Laboratories | Apparatus and method for adaptively predicting battery discharge reserve time |
US5241275A (en) | 1991-05-31 | 1993-08-31 | At&T Bell Laboratories | Method of measuring remaining capacity of a storage cell by comparing impedance plot characteristics |
KR100462661B1 (ko) | 2002-07-02 | 2004-12-20 | 금호석유화학 주식회사 | 임피던스 스펙트럼으로부터 모사된 등가회로 모델의 특정저항 인자 연산을 이용한 2차 전지의 용량 선별 방법 |
KR20150104669A (ko) * | 2014-03-05 | 2015-09-16 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리 검사 장치 및 배터리 검사 장치 제어방법 |
KR20170035229A (ko) * | 2015-09-22 | 2017-03-30 | 중소기업은행 | 배터리 진단 장치 및 방법 |
KR20180029543A (ko) * | 2016-09-13 | 2018-03-21 | 오토시맨틱스 주식회사 | 딥러닝을 통한 자동차 상태 진단 방법 |
KR101865365B1 (ko) * | 2017-02-28 | 2018-06-05 | 삼성전자서비스 주식회사 | 휴대통신 단말의 배터리 진단장치 및 진단방법 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022034983A1 (ko) * | 2020-08-14 | 2022-02-17 | 주식회사 한국파워셀 | 신경망 기반의 배터리 셀 불량 및 화재 사전 진단 방법 및 장치 |
CN112069738B (zh) * | 2020-09-16 | 2024-04-26 | 山东大学 | 基于dbn和多层模糊lstm的电动舵机剩余寿命预测方法及系统 |
CN112069738A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-11 | 山东大学 | 基于dbn和多层模糊lstm的电动舵机剩余寿命预测方法及系统 |
CN112345952A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-02-09 | 上海电享信息科技有限公司 | 动力电池老化程度判断方法 |
KR20220087810A (ko) * | 2020-12-18 | 2022-06-27 | 연세대학교 산학협력단 | 전기 화학 임피던스 분광법을 이용한 배터리 상태 판단 장치 및 방법 |
CN115380419A (zh) * | 2021-01-12 | 2022-11-22 | 株式会社Lg新能源 | 电池单元外观检查系统 |
KR20220108990A (ko) * | 2021-01-28 | 2022-08-04 | 충남대학교산학협력단 | 배터리노화분석장치 및 방법, 그를 포함하는 배터리관리장치, 그리고, 배터리분석모델 생성방법 |
WO2022177764A1 (en) * | 2021-02-17 | 2022-08-25 | Analog Devices, Inc. | Eis monitoring systems for electrolyzers |
EP4276484A4 (en) * | 2021-08-10 | 2024-07-24 | LG Energy Solution, Ltd. | FAULT TYPE CLASSIFICATION SYSTEM AND FAULT TYPE CLASSIFICATION PROCEDURE |
WO2023018165A1 (ko) * | 2021-08-10 | 2023-02-16 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 불량 유형 분류 시스템 및 불량 유형 분류 방법 |
WO2023018070A1 (ko) * | 2021-08-13 | 2023-02-16 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 관리 장치 및 이를 포함하는 배터리 검사 시스템 |
WO2023075273A1 (ko) * | 2021-10-25 | 2023-05-04 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 전지셀의 전극 탭 단선 검사장치 |
KR20230058965A (ko) * | 2021-10-25 | 2023-05-03 | 연세대학교 산학협력단 | 전극 특성 검출 장치 및 방법 |
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