KR20230166897A - 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230166897A
KR20230166897A KR1020230055940A KR20230055940A KR20230166897A KR 20230166897 A KR20230166897 A KR 20230166897A KR 1020230055940 A KR1020230055940 A KR 1020230055940A KR 20230055940 A KR20230055940 A KR 20230055940A KR 20230166897 A KR20230166897 A KR 20230166897A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
battery cell
abnormality
diagnosing
data
command
Prior art date
Application number
KR1020230055940A
Other languages
English (en)
Inventor
김창훈
Original Assignee
주식회사 엘지에너지솔루션
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 주식회사 엘지에너지솔루션 filed Critical 주식회사 엘지에너지솔루션
Priority to PCT/KR2023/006110 priority Critical patent/WO2023234572A1/ko
Publication of KR20230166897A publication Critical patent/KR20230166897A/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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/003—Measuring mean values of current or voltage during a given time interval
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/0038—Circuits for comparing several input signals and for indicating the result of this comparison, e.g. equal, different, greater, smaller (comparing pulses or pulse trains according to amplitude)
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/165—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values
    • G01R19/16528—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values using digital techniques or performing arithmetic operations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
    • G01R23/165—Spectrum analysis; Fourier analysis using filters
    • 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]
    • G01R31/374—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] with means for correcting the measurement for temperature or ageing
    • 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
    • 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]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법은, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하고, 상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하며, 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계함으로써, 노이즈 신호가 개선되어 정밀하고 신뢰도 높은 배터리 셀의 이상 여부 진단이 가능할 수 있다.

Description

배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING FAULT OF BATTERY CELL}
본 발명은 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 배터리 셀로부터 측정 데이터를 획득하고 이를 기초로 생성된 진단 데이터를 진단 알고리즘에 적용하여 배터리 셀의 이상 여부를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 화석 에너지의 고갈과 환경오염으로 인해, 화석 에너지를 사용하지 않고 전기 에너지를 이용하는, 전기차에 대한 관심이 높아지고 있다.
일반적으로, 전기차는, 주행을 위해, 고출력을 요구하는 구동 모터를 구동시켜야 한다. 이에 따라, 전기차는 다수의 배터리 셀이 직렬로 연결된 배터리 팩을 이용하여, 배터리 팩으로부터 출력되는 전기를 에너지원으로 이용한다.
다만, 배터리 팩은, 수백 개의 셀이 직렬로 연결되어 있기 때문에, 전압 측정 방법에 따라 누적 전압이 달라질 수 있다. 따라서, 전기차용 배터리 팩의 정밀한 전압 측정을 위해서는, 각각의 셀 단위의 전압을 정확히 측정하여야 한다.
그러나, 전기차용 배터리 팩은, 전기차의 이동 또는 주변 환경에 의해, 배터리 셀의 전압 측정 시, 노이즈 신호가 다수 발생하여, 정밀한 셀 전압 측정이 어려운 단점이 있다.
한국 공개특허 10-2020-0012417호
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 고정밀 및 고신뢰성의 배터리 셀의 이상 진단 장치를 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 고정밀 및 고신뢰성의 배터리 셀의 이상 진단 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 방법은 상기 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하는 단계, 상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하는 단계 및 상기 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여, 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 진단 데이터를 생성하는 단계는, 주파수 대역별 출현 빈도수를 기초로, 상기 측정 데이터에서 상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계는, 상기 측정 데이터를 주파수 영역의 데이터로 변환하는 단계, 상기 변환된 주파수 영역의 데이터에 대한 주파수 대역별 출현 빈도수를 산출하는 단계 및 기설정된 상위 n개의 출현 빈도수를 갖는 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 진단 데이터를 생성하는 단계는, 상기 추출된 신호를 시간 영역의 데이터로 역변환하여 진단 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 생성된 진단 데이터를 로우패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 이용하여 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계는, 상기 진단 데이터와 기정의된 조건 임계 값의 비교 결과를 기초로 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 조건 임계 값은, 기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 적어도 하나의 배터리 셀의 진단 데이터에 기초하여, 일정 크기의 고정 값으로 제공되는, 고정 조건 임계 값을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 조건 임계 값은, 적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들을 기초로 시간에 따라 동적 조정되는, 가변 조건 임계 값을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 가변 조건 임계 값은, 적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들에 기초하여, 평균, 분산 또는 표준 편차 중 어느 하나의 값을 기초로 산출될 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치는, 상기 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하도록 하는 명령, 상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하도록 하는 명령 및 상기 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여, 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하도록 하는 명령을 포함한다.
상기 적어도 하나의 명령은, 주파수 대역별 출현 빈도수를 기초로, 상기 측정 데이터에서 상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 측정 데이터를 주파수 영역의 데이터로 변환하도록 하는 명령, 상기 변환된 주파수 영역의 데이터에 대한 주파수 대역별 출현 빈도수를 산출하도록 하는 명령 및 기설정된 상위 n개의 출현 빈도수를 갖는 주파수 대역의 신호를 추출하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 추출된 신호를 시간 영역의 데이터로 역변환하여 진단 데이터를 생성하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 생성된 진단 데이터를 로우패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 이용하여 보정하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 진단 데이터와 기정의된 조건 임계 값의 비교 결과를 기초로 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
이때, 상기 조건 임계 값은, 기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 적어도 하나의 배터리 셀의 진단 데이터에 기초하여, 일정 크기의 고정 값으로 제공되는, 고정 조건 임계 값을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 조건 임계 값은, 적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들을 기초로 시간에 따라 동적 조정되는, 가변 조건 임계 값을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 가변 조건 임계 값은, 적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들에 기초하여, 평균, 분산 또는 표준 편차 중 어느 하나의 값을 기초로 산출될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법은, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하고, 상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하며, 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정함으로써, 노이즈 신호가 개선되어 정밀하고 신뢰도 높은 배터리 셀의 이상 여부 진단이 가능할 수 있다.
도 1은 종래의 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 참조도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치의 하드웨어 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 진단 데이터 생성 과정을 설명하기 위한 참조도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터와 진단 데이터를 설명하기 위한 참조도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 가변 조건 임계값을 이용한 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 참조도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일반적인 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 참조도이다.
도 1을 참조하면, 일반적인 배터리 셀 이상 진단 장치는, 필터링에 의해 노이즈가 제거된, 배터리 셀의 특정 파라미터에 대한 측정 데이터를 이용하여 배터리 셀의 이상 여부를 진단한다.
보다 구체적으로 설명하면, 일반적인 배터리 셀 이상 진단 장치는, 기정의된 필터를 이용하여, 배터리 셀로부터 획득한, 특정 파라미터에 대한 측정 데이터의 특정 노이즈 신호를 제거한다. 예를 들어, 기정의된 필터는, 로우패스 필터(Low Path Filter)일 수 있다. 이후, 일반적인 배터리 셀 이상 진단 장치는, 특정 노이즈가 제거된 파라미터 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 입력하여, 배터리 셀의 이상 여부를 판단한다.
그러나, 기정의된 필터를 이용하여 특정 노이즈 신호를 제거하는, 일반적인 배터리 셀 이상 진단 장치는, 전기차에 적용된 배터리 셀의 이상 여부 진단 시, 진단 결과에 대한 신뢰성이 저하될 수 있다.
보다 자세히 설명하면, 일반적으로, 전기차는, 주행됨으로써 다양한 환경에 노출될 수 있다. 이에 따라, 전기차 내 배터리 셀의 파라미터 측정 시, 측정 데이터에는 다양한 노이즈 신호가 포함될 수 있다.
그러나, 일반적인 배터리 셀 이상 진단 장치는, 기정의된 필터에 의해, 특정 노이즈 신호만을 선정하여 제거함으로써, 제거되지 않은 노이즈에 의해 신뢰도가 낮은 진단 결과가 도출될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치는, 배터리 셀로부터 획득한 측정 데이터로부터, 빈번히 출현하는 특정 주파수 대역의 진단 데이터를 선별하여 진단 알고리즘에 적용함으로써, 전기차에 적용된 배터리 셀의 이상 여부를 보다 정확하게 진단할 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법에 대해, 도면을 참조하여 보다 자세히 설명하겠다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치의 하드웨어 블록도이다.
배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 배터리 셀의 이상 여부를 진단할 수 있다. 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 전기차에 적용된 배터리 셀의 이상 여부를 진단할 수 있다. 실시예에 따르면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하고, 획득된 측정 데이터를 기초로 진단 데이터를 생성하여 진단 알고리즘에 적용함으로써 배터리 셀의 이상 발생 여부를 진단할 수 있다.
도 2를 참조하여 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)의 하드웨어 구성별로 보다 자세히 설명하면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 메모리(100), 프로세서(200), 송수신 장치(300), 입력 인터페이스 장치(400), 출력 인터페이스 장치(500) 및 저장 장치(600)를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)에 포함된 각각의 구성 요소들(100, 200, 300, 400, 500, 600)은 버스(bus, 700)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)의 상기 구성들(100, 200, 300, 400, 500, 600) 중 메모리(100) 및 저장 장치(600)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(100) 및 저장 장치(600)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
이 중에서도 메모리(100)는, 프로세서(200)에 의해 실행되는 적어도 하나의 명령을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령은, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하도록 하는 명령, 상기 측정 데이터를 기초로 진단 데이터를 생성하도록 하는 명령, 상기 진단 데이터를 진단 알고리즘에 적용하도록 하는 명령 및 상기 진단 알고리즘을 통해 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 진단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다.
프로세서(200)는 앞서 설명한 바와 같이, 메모리(100)에 저장된 적어도 하나의 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다.
이상, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치를 설명하였다. 이하에서는, 배터리 셀의 이상 진단 장치의 프로세서 동작에 따라 배터리 셀의 이상 발생 여부를 진단하는 방법에 대해 보다 자세히 설명하겠다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득할 수 있다(S1000).
실시예에 따르면, 측정 데이터는, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대해, 단위 시간별로 측정된 데이터일 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 파라미터는 전압 또는 전류일 수 있다. 그러나, 파라미터의 종류는 개시된 바에 국한되지 않는다.
배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 파라미터 측정 장치(미도시)로부터 측정 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 전압 측정 장치로부터 단위 시간별 전압 값을 포함한 전압 측정 데이터를 수신할 수 있다.
이후, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 수신된 상기 파라미터 측정 데이터를 기정의된 전처리 알고리즘(S3100 ~ S3700)에 따라 처리하여, 배터리 셀의 이상 진단을 위한 진단 데이터를 생성할 수 있다(S3000).
배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여 배터리 셀의 이상 여부를 진단할 수 있다(S5000).
하기 도 4에서는 본 발명의 실시예에 따라, 배터리 셀의 파라미터 측정 데이터로부터 진단 데이터를 획득하는 방법에 대해 보다 자세히 설명하겠다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 진단 데이터 생성 과정을 설명하기 위한 참조도이다. 한편, 이하에서는, 진단을 위한 파라미터가 전압에 해당하는 것을 예시로 설명하나, 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
보다 구체적으로, 도 4의 (A)는 일정시간 동안의 전압 측정 데이터와, 전압 측정 데이터로부터 획득된 진단 데이터를 나타내는 그래프(Time domain)이고, 도 4의 (B)는 고속 푸리에 변환(FFT)된 전압 측정 데이터를 나타내는 그래프(frequency domain)이며, 도 4의 (C)는 진단 데이터를 나타내는 그래프(frequency domain)이다.
도 4를 참조하면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 측정 데이터를 전처리하여 진단 데이터를 생성할 수 있다(S3000). 여기서, 진단 데이터는 배터리 셀의 이상 발생 여부를 진단하기 위해, 기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 데이터일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 진단 알고리즘은, 복수의 배터리 셀들 각각에 대한 진단 데이터를 기초로 배터리 셀들의 전압 측정 값 간의 차이나 분산, 편차 등을 산출하고, 산출된 값을 이용하여 특정 배터리 셀의 이상 발생 여부 또는 이상 발생 시점을 결정하는 알고리즘일 수 있다. 다른 예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 진단 알고리즘은, 배터리 셀의 진단 데이터를 기정의된 조건 임계값과 비교하고, 비교 결과(예: 초과 여부)에 기초하여 해당 배터리 셀의 이상 여부 또는 이상 발생 시점을 결정하는 알고리즘일 수 있다.
진단 데이터의 생성 과정에 대하 보다 구체적으로 설명하면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 측정 데이터를 주파수 영역의 데이터로 변환시킬 수 있다(S3100). 예를 들어, 측정 데이터가 배터리 셀의 전압 측정 데이터인 경우, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는 일정 단위 시간별 전압 값을 포함한 전압 측정 데이터(도 4의 (A))를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)하여 주파수 영역의 데이터(도 4의 (B))로 변환할 수 있다.
이후, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 주파수 신호 형태로 변환된 파라미터 측정 데이터에서 기정의된 기준에 부합하는, 적어도 하나의 특정 주파수 대역의 신호를 추출할 수 있다(S3300).
실시예에 따르면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 주파수 대역별 출현 빈도수를 기초로 측정 데이터(frequency domain)에서 적어도 하나의 특정 주파수 대역 신호를 추출할 수 있다. 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 측정 데이터(frequency domain) 에 대한 주파수 대역별 출현 빈도수를 산출하고, 기설정된 상위 n(예: n = 20)개의 출현 빈도수를 갖는 주파수 대역의 신호를 추출(도 4의 (C))할 수 있다.
이후, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 추출된 적어도 하나의 주파수 대역 신호를 시간 영역의 데이터로 역변환(S3500)함으로써, 진단 데이터(도 4의 (A))를 생성할 수 있다(S3700).
실시예에 따르면, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 상기 생성된 진단 데이터에 기정의된 필터를 적용하여 진단 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 진단 데이터에 로우패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 적용할 수 있으며, 여기서, 로우패스 필터(LPF)는 DWT(Discrete Wavelet Transform) 필터 또는 버터워스 필터(Butterworth Filter)일 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터와 진단 데이터를 설명하기 위한 참조도이다.
도 5를 참조하면, (A)는 정상 배터리 셀의 측정 데이터(전압, (a)) 및 상기 측정 데이터(a)를 기초로 생성된 진단 데이터(b)를 나타내는 그래프이고, (B)는 이상 배터리 셀의 측정 데이터(전압, (c)) 및 상기 측정 데이터(c)를 기초로 생성된 진단 데이터(d)를 나타내는 그래프이다. 또한, (C)는, (A) 및 (B)에서의 측정 데이터((a), (c)) 및 진단 데이터((b), (d))를 나타내는 그래프이다.
도 5를 참조하면, 배터리 셀에 이상이 발견되지 않은 정상 배터리의 측정 데이터와 진단 데이터는, 도 5의 (A)에서와 같이, 셀 전압의 크기가 수평한 그래프의 형태((a), (b))로 나타날 수 있다. 반면, 배터리 셀에 이상이 발견된 이상 배터리의 측정 데이터와 진단 데이터는, 도 5의 (B)에서와 같이, 셀 전압의 크기가 급격히 하향하는 그래프의 형태((c), (d))로 나타날 수 있다.
여기서, 도 5의 (C)를 참조하면, (a)와 (c)는, 0 내지 500의 샘플링 구간에서 서로 중첩됨을 확인할 수 있다.
반면, 본 발명의 실시예에 따른 진단 데이터인 (b)와 (d)는, 이동 수단의 움직임 등에 의한 노이즈가 개선됨에 따라, 0 내지 500의 샘플링 구간에서 서로 중첩되지 않음을 확인할 수 있다.
이후, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 측정 데이터를 기초로 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여, 배터리 셀의 이상 여부를 진단할 수 있다(S5000).
실시예에 따라, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 본 발명의 실시예에 따른 진단 알고리즘은, 배터리 셀의 진단 데이터를 기정의된 조건 임계값(Threshold, T)과 비교하고, 비교 결과(예: 초과 여부)에 기초하여 해당 배터리 셀의 이상 여부 또는 이상 발생 시점을 결정할 수 있다.
여기서, 조건 임계 값(T)은, 진단 알고리즘 내에 정의되는 값으로, 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 기준으로 기능할 수 있다. 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 진단 데이터에 포함된 전압 값의 크기가 조건 임계 값을 초과하지 않으면 배터리 셀을 정상으로 판단하고, 조건 임계 값을 초과하면 해당 시점부터 배터리 셀에 이상이 발생된 것으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 배터리 셀의 이상 진단 장치(1000)는, 진단 데이터에 포함된 전압 값의 크기가 조건 임계 값에서 기정의된 일정 범위를 벗어나지 않으면 배터리 셀을 정상으로 판단하고, 조건 임계 값(T)에서 기정의된 일정 범위를 벗어나면 해당 시점부터 배터리 셀에 이상이 발생된 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 조건 임계 값은, 일정 크기의 고정 값으로 제공되는 고정 조건 임계 값을 포함할 수 있다. 다시 말해, 상기 고정 조건 임계 값은, 기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 특정 배터리 셀의 진단 데이터를 기초로, 사용자에 의해 일정 크기의 고정 값으로 설정될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 조건 임계 값은, 사전 획득된 진단 데이터들을 바탕으로, 시간에 따라 동적 설정되는 가변 조건 임계 값으로 제공될 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 가변 조건 임계 값은, 사전에 획득한, 적어도 하나의 정상 배터리 셀의 시간에 따른 진단 데이터를 기초로, 동적 산출된, 가변 조건 임계 값을 포함할 수 있다. 다시 말해, 가변 조건 임계 값은, 기정의된 진단 알고리즘을 통해 정상으로 판정된 적어도 하나의 배터리 셀을 대상으로 획득된, 시간에 따른 적어도 하나의 진단 데이터를 기초로, 시간에 따라 동적으로 조정되는 임계 값일 수 있다.
예를 들어, 가변 조건 임계값은, 기적용된 진단 알고리즘에 의해 정상으로 판정된 적어도 하나의 배터리 셀들의 시간에 따른 진단 데이터들의 평균 값을 산출하고, 이에 비례하도록 적용될 수 있다. 그러나, 개시된 실시예에 국한되지 않고, 가변 조건 임계값은, 정상 배터리 셀들의 시간에 따른 진단 데이터들에 기초하여, 증감, 평균, 분산 또는 표준편차 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로 산출되어 적용될 수 있다.
가변 조건 임계 값은, 앞서 설명한 바와 같이, 노이즈가 제거된 진단 데이터를 기초로 적용될 수 있다. 따라서, 진단 알고리즘을 이용한, 특정 배터리 셀의 이상 여부 검출 시, 노이즈에 의해 상기 특정 배터리 셀의 진단 데이터 및 가변 조건 임계 값이 중첩되는 것을 방지되어, 신뢰도 높은 진단이 가능할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 가변 조건 임계값을 이용한 배터리 셀의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 참조도이다. 보다 구체적으로, 도 6의 (A)는 배터리 셀의 측정 데이터와 가변 조건 임계값을 함께 나타낸 그래프이고, 도 6의 (B)는 진단 데이터와 가변 조건 임계값을 함께 나타낸 그래프이다.
도 6의 (A)에서와 같이, 노이즈가 제거되지 않은 측정 데이터를 진단 알고리즘에 입력하여, 측정 데이터와 가변 조건 임계 값을 비교하는 방식으로 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 경우, 상호 중첩되는 구간이 다수 발생하여 정확한 진단이 어렵게 된다.
반면, 도 6의 (B)와 같이, 본 발명의 실시예에 따라, 배터리 셀의 이상 여부를 결정하기 위해, 노이즈가 제거된 진단 데이터를 진단 알고리즘에 입력하는 경우, 진단 데이터와 가변 조건 임계 값의 차이가 뚜렷하게 나타나, 배터리 셀의 이상 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다.
이상 본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법을 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법은, 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하고, 상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하며, 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계함으로써, 노이즈 신호가 개선되어 정밀하고 신뢰도 높은 배터리 셀의 이상 여부 진단이 가능할 수 있다.
본 발명의 실시예 및 실험예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1000: 배터리 셀의 이상 진단 장치
100: 메모리 200: 프로세서
300: 송수신 장치 400: 입력 인터페이스 장치
500: 출력 인터페이스 장치 600: 저장 장치
700: 버스 T: 가변 조건 임계 값

Claims (18)

  1. 배터리 셀의 이상 여부를 진단하는 방법에 있어서,
    상기 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하는 단계;
    상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여, 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 진단 데이터를 생성하는 단계는,
    주파수 대역별 출현 빈도수를 기초로, 상기 측정 데이터에서 상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계;를 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계는,
    상기 측정 데이터를 주파수 영역의 데이터로 변환하는 단계;
    상기 변환된 주파수 영역의 데이터에 대한 주파수 대역별 출현 빈도수를 산출하는 단계; 및
    기설정된 상위 n개의 출현 빈도수를 갖는 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계;를 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 진단 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 추출된 신호를 시간 영역의 데이터로 역변환하여 진단 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 생성된 진단 데이터를 로우패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 이용하여 보정하는 단계;를 더 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  6. 청구항 1 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계는,
    상기 진단 데이터와 기정의된 조건 임계 값의 비교 결과를 기초로 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하는 단계;를 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 조건 임계 값은,
    기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 적어도 하나의 배터리 셀의 진단 데이터에 기초하여, 일정 크기의 고정 값으로 제공되는, 고정 조건 임계 값을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 조건 임계 값은,
    적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들을 기초로 시간에 따라 동적 조정되는, 가변 조건 임계 값을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 가변 조건 임계 값은,
    적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들에 기초하여, 평균, 분산 또는 표준 편차 중 어느 하나의 값을 기초로 산출되는, 배터리 셀의 이상 진단 방법.
  10. 배터리 셀의 이상 여부를 진단하는 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 배터리 셀의 적어도 하나의 파라미터에 대한 측정 데이터를 획득하도록 하는 명령,
    상기 측정 데이터에서 특정 주파수 대역의 신호를 추출하여 진단 데이터를 생성하도록 하는 명령 및
    상기 생성된 진단 데이터를 기정의된 진단 알고리즘에 적용하여, 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    주파수 대역별 출현 빈도수를 기초로, 상기 측정 데이터에서 상기 특정 주파수 대역의 신호를 추출하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 측정 데이터를 주파수 영역의 데이터로 변환하도록 하는 명령,
    상기 변환된 주파수 영역의 데이터에 대한 주파수 대역별 출현 빈도수를 산출하도록 하는 명령, 및
    기설정된 상위 n개의 출현 빈도수를 갖는 주파수 대역의 신호를 추출하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 추출된 신호를 시간 영역의 데이터로 역변환하여 진단 데이터를 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  14. 청구항 10에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 생성된 진단 데이터를 로우패스 필터(Low Pass Filter, LPF)를 이용하여 보정하도록 하는 명령을 더 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  15. 청구항 10 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 진단 데이터와 기정의된 조건 임계 값의 비교 결과를 기초로 상기 배터리 셀의 이상 여부를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 조건 임계 값은,
    기정의된 진단 알고리즘에 입력되는 적어도 하나의 배터리 셀의 진단 데이터에 기초하여, 일정 크기의 고정 값으로 제공되는, 고정 조건 임계 값을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 조건 임계 값은,
    적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들을 기초로 시간에 따라 동적 조정되는, 가변 조건 임계 값을 포함하는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 가변 조건 임계 값은,
    적어도 하나의 정상 배터리 셀의 진단 데이터들에 기초하여, 평균, 분산 또는 표준 편차 중 어느 하나의 값을 기초로 산출되는, 배터리 셀의 이상 진단 장치.
KR1020230055940A 2022-05-31 2023-04-28 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법 KR20230166897A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/KR2023/006110 WO2023234572A1 (ko) 2022-05-31 2023-05-04 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220066469 2022-05-31
KR20220066469 2022-05-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230166897A true KR20230166897A (ko) 2023-12-07

Family

ID=89163799

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230055940A KR20230166897A (ko) 2022-05-31 2023-04-28 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230166897A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200012417A (ko) 2018-07-27 2020-02-05 에스케이이노베이션 주식회사 셀전압 센싱 라인의 이상 진단 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200012417A (ko) 2018-07-27 2020-02-05 에스케이이노베이션 주식회사 셀전압 센싱 라인의 이상 진단 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Climente-Alarcon et al. Diagnosis of induction motors under varying speed operation by principal slot harmonic tracking
US8326556B2 (en) Stray flux processing method and system
CN113196072A (zh) 用于电池诊断的方法和设备
CN115136487A (zh) 电动机的诊断装置
JP7041896B2 (ja) 回転機の巻線絶縁劣化診断装置
WO2023180738A1 (en) Measurement of insulation resistance of an electrical insulator
CN113092114A (zh) 一种轴承故障诊断方法、装置及存储介质
JP5643372B2 (ja) 回転機の良否診断システム
US20110161020A1 (en) Detecting Power Quality Events in Power Distribution Networks
CN117871945A (zh) 一种高精度频率测量方法、系统、电子设备及存储介质
KR20230166897A (ko) 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법
KR101787885B1 (ko) 전압계측 오차 보상장치
CN108572293B (zh) 变压器故障隐患诊断方法和装置
JP6567230B1 (ja) アーク地絡の検出方法
CN115343579B (zh) 一种电网故障分析方法、装置及电子设备
US11150284B2 (en) Frequency regulation method and apparatus
US20230243876A1 (en) Method and system for monitoring a machine state
US9018960B2 (en) Method and device for enhancing the reliability of generator ground fault detection on a rotating electrical machine
Lahcène et al. Detecting rotor faults of SCIG based wind turbine using PSD estimation methods
EP3971592A1 (en) Fault location determination in a power transmission system
WO2021240578A1 (ja) 電動機の診断装置
RU2532762C1 (ru) Способ диагностики и оценки остаточного ресурса электроприводов переменного тока
KR20170045990A (ko) 기계 상태 모니터링 방법
CN112379221A (zh) 一种利用l2相似的变压器运行状态振声检测方法和系统
CN218331805U (zh) 一种电磁干扰测试系统