KR20240040991A - 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법은, 장기 시험 검사를 수행한 단일 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하고, 획득된 시험 데이터를 분할하여, 이를 바탕으로 해당 배터리 셀의 장기 시험 분석을 위한 분석 데이터를 획득함으로써, 단일 배터리 셀의 이상 현상에 대한 분석이 가능하며, 기설계된 종래의 배터리 성능 분석 장치에 적용 가능하여, 단일 배터리 셀에 대한 다양한 데이터 분석에 따른 신뢰도 높은 분석 결과를 기대할 수 있다.

Description

배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ANALYSING TEST OF BATTERY'S LONG TIME CHARACTERISTICS}
본 발명은 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 단일 배터리 셀을 대상으로 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하여 획득한, 시험 데이터를 분석하여 배터리의 이상 발생 여부를 판단하는, 배터리의 장기 시험 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.
화석연료의 고갈에 의한 에너지원의 가격이 상승하고, 환경오염에 대한 관심이 증폭되면서 친환경 대체 에너지원으로서 이차전지의 수요가 급격히 증가하고 있다.
이차전지 중에서도 리튬 배터리는, 오늘날 환경 규제 및 고유가 이슈에 대한 대응책으로 모바일 응용 기기에서부터 자동차, 로봇, 에너지 저장 장치 등의 여러 산업 분야에 적용되고 있다.
일반적으로, 배터리는 사용 기간이 증가함에 따라 용량 및 성능이 감소하고 형태가 변형된다. 이에 따라, 다양한 산업 분야에서 안정적으로 배터리를 사용하기 위해, 장시간 사용 후에도 일정한 특성을 유지할 수 있도록 배터리를 설계하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에, 종래에는 배터리의 신뢰성 확보를 위한 장기 시험 검사가 필수적으로 진행된다.
배터리의 장기 시험 검사는 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하여 배터리의 퇴화 및 이상 발생 여부를 판단하는 검사이다. 예를 들어, 장기 시험 검사는 배터리의 충방전 검사 및 고온 저장 검사 등을 포함할 수 있다.
일반적으로, 대부분의 배터리 성능 검사는 배터리 모듈 단위로 진행되어, 동일 조건에서 검사된 인접한 배터리 셀과의 시험 데이터 비교를 통해 이상 발생 여부를 판단하였다.
한편, 배터리의 장기 시험 검사는, 앞서 설명한 바와 같이, 검사 대상인 배터리 셀의 퇴화가 동반된다. 이에 따라, 종래에는 비용적인 측면을 고려하여, 단일 배터리 셀을 대상으로 장기 시험 검사를 실시하였다.
그러나, 종래의 단일 배터리 셀을 이용한 장기 시험 검사에서는 시험 데이터의 결과 분석 시, 동일 조건의 반복 시험을 수행한 동일한 퇴화 조건을 갖는 비교 데이가 부재하므로, 분석 결과에 대한 신뢰성이 떨어지는 단점이 있다.
한국 등록특허 10-2216938호
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 배터리 장기 시험 분석 장치를 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 배터리 장기 시험 분석 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라 배터리 셀의 장기 시험 검사 결과를 분석하는 배터리 장기 시험 분석 장치는, 메모리 및 상기 메모리 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 장기 시험 검사가 수행된 상기 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하도록 하는 명령, 상기 시험 데이터를 분할하여 획득한 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령, 및 상기 분석 데이터를 바탕으로 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령을 포함한다.
여기서, 상기 장기 시험 검사는, 상기 배터리 셀을 대상으로, 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사를 포함할 수 있다.
한편, 상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령은, 상기 시험 데이터를 제1 기준에 따라 분할하여 복수의 분할 데이터들을 획득하도록 하는 명령, 및 상기 분할 데이터들을 제2 기준에 따라 그룹화하여, 상기 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령을 포함을 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1 기준은, 상기 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 기준은, 상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함할 수 있다.
한편, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 특정 시점에서 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 일정 기간 동안 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 퇴화가 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
또한, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령은, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령은, 물리적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령, 및 화학적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따라 배터리 셀의 장기 시험 검사 결과를 분석하는 배터리 장기 시험 분석 방법은, 장기 시험 검사가 수행된 상기 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하는 단계, 상기 시험 데이터를 분할하여 획득한 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 분석 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 분석 데이터를 바탕으로 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 장기 시험 검사는, 상기 배터리 셀을 대상으로, 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사를 포함할 수 있다.
한편, 상기 분석 데이터를 획득하는 단계는, 상기 시험 데이터를 제1 기준에 따라 분할하여 복수의 분할 데이터들을 획득하는 단계 및 상기 분할 데이터들을 제2 기준에 따라 그룹화하여, 상기 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 상기 분석 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1 기준은, 상기 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 기준은, 상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함할 수 있다.
한편, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계는, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 특정 시점에서 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계는, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 일정 기간 동안 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 퇴화가 발생했음을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 하는 단계는, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하는 단계는, 물리적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계 및 화학적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법은, 장기 시험 검사를 수행한 단일 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하고, 획득된 시험 데이터를 바탕으로 해당 배터리 셀의 장기 시험 분석을 위한 분석 데이터를 획득함으로써, 상기 분석 데이터를 이용한 배터리의 이상 발생 여부의 분석이 가능하며, 종래의 기설계된 배터리 모듈 단위의 배터리 성능 검사에 적용이 가능하여 신뢰도 높은 시험 분석 검사가 가능할 수 있다.
도 1은 종래의 배터리 장기 시험 분석 방법을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치의 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치 내 프로세서에 의해 동작되는 장기 시험 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 방법 중 분석 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 방법 중 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부를 분석하는 방법을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 7은 본 발명의 실험예에 따라 물리적인 변화에 따른 단일 배터리 셀의 이상 발생을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 8은 본 발명의 실험예에 따라 화학적 변화에 의한 단일 배터리 셀의 이상 발생을 설명하기 위한 그래프들이다.
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.
도 1은 종래의 배터리 장기 시험 분석 방법을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 배터리의 장기 시험 검사는 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하여 배터리의 이상 발생 여부를 판단하는 검사이다. 예를 들어, 장기 시험 검사는 배터리의 퇴화도를 확인하기 위한 충방전 검사 및 고온 저장 검사 등을 포함할 수 있다.
일반적으로 배터리의 신뢰도 향상을 위한 성능 검사는, 배터리 모듈 단위로 진행된다. 보다 구체적으로, 배터리 성능 검사는 배터리 모듈을 대상으로 동일 조건의 검사를 진행하고, 인접한 배터리 셀들 간의 시험 데이터들을 비교 및 분석함으로써 이상 발생 여부를 판단한다.
이때, 배터리의 장기 시험 검사는, 동일 조건의 시험을 반복적으로 수행함으로써, 검사 대상인 배터리 셀에 퇴화가 진행될 수 있다. 이에 따라, 종래에는 비용적인 측면을 고려하여, 단일 배터리 셀만을 대상으로 장기 시험 검사를 실시하였다.
그러나, 단일 배터리 셀을 이용한 장기 시험 검사는 일정 기간 이상의 장기적인 시험 진행 시, 퇴화 정도가 유사한 배터리 셀의 비교 데이터 확보가 어려워, 검사 결과의 신뢰성이 저하되는 단점이 발생하였다.
이에, 본 발명에서는 일정 조건에서의 장기 시험 검사를 수행한 단일 배터리 셀로부터 시험 데이터를 수집하고, 상기 시험 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 그룹화함으로써, 그룹화된 데이터를 장기 시험 결과 분석을 위한 비교 데이터로 사용하여 신뢰도 높은 배터리 이상 분석이 가능한, 장기 시험 검사 분석 장치 및 방법에 대해 소개하겠다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하겠다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치의 개념도이다.
도2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치는 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하여 획득한 단일 배터리 셀의 시험 데이터를 분석하여, 배터리 셀의 퇴화 조건 또는 해당 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단할 수 있다.
하기에서는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치를 하드웨어 구성 별로 보다 구체적으로 설명하겠다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치의 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 배터리 장기 시험 분석 장치에 대해 구성별로 보다 구체적으로 설명하면, 배터리 장기 시험 분석 장치는 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, 제어부(4000)에 포함된 각각의 구성 요소들(100, 200, 300, 400, 500, 600)은 버스(bus, 700)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
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, 상기 적어도 하나의 명령은, 장기 시험 검사가 수행된 상기 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하도록 하는 명령, 상기 시험 데이터를 분할하여 획득한 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령, 및 상기 분석 데이터를 바탕으로 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 장기 시험 검사는, 상기 배터리 셀을 대상으로, 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사를 포함할 수 있다.
한편, 상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령은, 상기 시험 데이터를 제1 기준에 따라 분할하여 복수의 분할 데이터들을 획득하도록 하는 명령, 및 상기 분할 데이터들을 제2 기준에 따라 그룹화하여, 상기 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령을 포함을 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1 기준은, 상기 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 기준은, 상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함할 수 있다.
한편, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 특정 시점에서 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은, 상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 일정 기간 동안 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 퇴화가 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
또한, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령은, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령은, 물리적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령, 및 화학적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
한편, 프로세서(200)는 중앙 처리 장치(cenTsal 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.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치 내 프로세서에 의해 동작되는 장기 시험 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치는 상기 프로세서(200)의 동작에 따라, 단일 배터리 셀로부터 시험 데이터를 획득할 수 있다 (S1000).
보다 구체적으로 설명하면, 상기 시험 데이터는 상기 단일 배터리 셀을 대상으로 장기 시험 검사를 수행하여 획득한 데이터일 수 있다.
이때, 장기 시험 검사는, 앞서 설명한 바와 같이, 배터리의 퇴화 및 이상 발생 여부를 분석하기 위해, 단일 배터리 셀을 대상으로 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사일 수 있다.
일 실시에에 따르면, 상기 시험 데이터는, 배터리의 퇴화도 측정을 위해, 일정 조건에서 충방전 동작을 반복 수행하여 획득한 단일 배터리 셀의 충방전 결과 데이터일 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 시험 데이터는, 배터리의 퇴화도 측정을 위해, 기설정된 임계 값 이상의 고온에서 일정 기간 이상 저장된 상태로 측정된 단일 배터리 셀의 충전량(State of Charge, SoC) 데이터일 수 있다.
이후, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 단일 배터리 셀로부터 획득된 시험 데이터를 전처리하여 분석 데이터를 획득할 수 있다(S3000).
이후, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 분석 데이터를 이용하여, 특정 배터리 셀의 장기 시험 결과를 분석할 수 있다(S5000). 다시 말하면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 분석 데이터를 바탕으로 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 방법 중 분석 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 배터리 장기 시험 분석 장치는 단일 배터리 셀로부터 획득한 시험 데이터를 제1 기준으로 분할할 수 있다. 이에 따라, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 복수의 분할 데이터를 획득할 수 있다(S3100). 예를 들어, 제1 기준은 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기일 수 있다.
실시예에 따르면, 배터리 장기 시험 분석 장치는 반복되는 시험 사이클 주기를 기준으로 시험 데이터를 분할하여, 복수의 분할 데이터를 획득할 수 있다.
이후, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 복수의 분할 데이터들을 제2 기준으로 그룹화된 복수의 그룹 데이터들을 포함(S3300)하는 분석 데이터를 획득할 수 있다(S3500). 예를 들어, 제2 기준은 상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함할 수 있다.
실시예에 따라 보다 구체적으로 설명하면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 복수의 분할 데이터들을 기설정된 개수로 분류하여 복수의 그룹 데이터들을 생성할 수 있다. 여기서, 복수의 분할 데이터들은 배터리 모듈 내 포함되는 배터리 셀의 개수만큼 분류될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 단일 배터리 셀로부터 획득된 시험 데이터를 제2 조건에 의해 분할한 복수의 그룹 데이터들을 포함함으로써, 상기 그룹 데이터들을 단일 배터리 셀의 장기 시험 분석을 위한 비교 데이터로 활용할 수 있다. 이에 따라, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 단일 배터리 셀의 장기 시험 분석 시에도 데이터 비교가 가능함으로써 정밀도가 향상된 고신뢰성의 분석 결과를 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 방법 중 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부를 분석하는 방법을 설명하기 위한 그래프들이다. 보다 자세히 설명하면, 도 6의 (a)는 단일 배터리 셀의 시험 데이터 그래프이고, 도 6의 (b)는 단일 배터리 셀의 복수의 분할 데이터들 중 이상이 발생된 영역(g)을 확대하여 도시한 부분 그래프일 수 있다.
도 6을 참조하면, 배터리 장기 시험 분석 장치는 앞서 설명한 바와 같이, 분석 데이터를 바탕으로 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부 또는 퇴화 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 도 6의 (a)와 같이, 단일 배터리 셀로부터 획득한 연속적인 시험 데이터를 복수 개의 분할 데이터들로 분할할 수 있다.
이후, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 상기 복수의 분할 데이터들을 기정의된 개수로 그룹화하여 그룹 데이터를 획득할 수 있다.
이후, 배터리 장기 시험 분석 장치는 복수의 그룹 데이터들을 도 6의 (b)와 같이, 하나의 그래프 평면에 도시할 수 있다.
예를 들어, 배터리 장기 시험 분석 장치는 도 6의 (b)와 같이, 특정 SOC(State of Charge) 구간의 시험 데이터를 획득하여 기설정된 8개의 그룹 데이터들로 분할하고, 상기 8개의 그룹 데이터들을 하나의 그래프 평면 상에 나타낼 수 있다.
이후, 배터리 장기 시험 분석 장치는 동일 시점에서의 그룹 데이터들의 데이터 값들을 비교하여, 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부 또는 퇴화 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는, 그룹 데이터들을 바탕으로 상기 그룹 데이터들의 편차가 임계 값 이상일 경우, 결함 데이터(F)가 발생됨을 판단할 수 있다. 다시 말해, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 단일 배터리 셀의 이상이 발생했음을 판단할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 일정 기간 동안 적어도 하나의 그룹 데이터의 연속적인 데이터 값 대비 해당 기간에서의 다른 적어도 하나의 그룹 데이터 값들에 일정 기준 이상의 편차가 발생될 경우, 해당 단일 배터리 셀이 퇴화됐음을 판단할 수 있다.
한편, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 결함 데이터(F)의 발생 시, 분석 데이터를 이용하여 적어도 하나의 파라미터 값을 획득할 수 있다. 이에 따라, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 상기 적어도 하나의 파라미터 값에 따른 상기 결함 데이터의 흐름을 분석하여 단일 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측할 수 있다.
예를 들어, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 분석 데이터를 바탕으로 적어도 하나의 파라미터 값을 기준으로 결함 데이터(F)의 흐름을 분석할 수 있다.
이때, 상기 적어도 하나의 파라미터 값은 상기 배터리 장기 시험 분석 장치에 의해 분석되거나 또는 상기 분석 데이터를 종래의 모듈 단위로 검사되는 기설계된 적어도 하나의 배터리 분석 장치에 입력하여 획득할 수 있다. 다시 말해, 배터리 장기 시험 분석 장치는 다양한 복수의 그룹 데이터를 포함하는 분석 데이터를 획득하여, 기존에 배터리 모듈 단위로 검사되는 배터리 성능 검사 장치에 적용함으로써, 단일 배터리 셀에 대한 다양한 데이터 분석이 가능할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 결함 데이터(F)에 대한 일정 기간 동안의 전압, 전류 및 온도 테이터의 흐름을 분석하여, 외력에 의한 물리적인 변화에 따른 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 상기 배터리 장기 시험 분석 장치는 결함 데이터(F)에 대한 일정 기간 동안의 전압, 전류 및 온도 데이터에 대한 데이터 흐름을 분석하여, 저항 또는 퇴화 등의 화학적 변화에 의한 단일 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단할 수 있다.
이하 도7 및 도 8에서는 본 발명의 실험예에 따라, 단일 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하는 배터리 장기 시험 분석 방법에 대해 자세히 설명하겠다.
본 발명의 배터리 장기 시험 분석 장치를 이용한 장기 시험 분석 수행
본 발명의 배터리 장기 시험 분석 장치를 이용하여, 1000 사이클(Cycle)의 충방전을 수행한 단일 배터리 셀의 충방전 데이터를 수집하였다.
이후, 배터리 장기 시험 분석 장치는 수집된 충방전 데이터를 12개로 분할하여 그룹 데이터들을 이용하여, 단일 배터리 셀의 장기 시험 분석을 수행하였다.
도 7은 본 발명의 실험예에 따라 물리적인 변화에 따른 단일 배터리 셀의 이상 발생을 설명하기 위한 그래프들이다. 보다 구체적으로, 도 7의 (a)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 전압 그래프이고, 도 7의 (b)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 전류 그래프이며, 도 7의 (c)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 온도 그래프이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 장기 시험 분석 장치를 이용한 분석 데이터의 분석 결과, 일정 기간 내에서의 제12 그룹 데이터에 대한 전압, 전류 및 온도 데이터의 흐름이, 상기 제12 그룹 데이터를 제외한 다른 그룹 데이터의 흐름과 다름을 확인할 수 있다. 다시 말해, 동일 조건의 동일 퇴화 정도를 갖는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들 중 제12 그룹 데이터만이 일정 기간 동안 다른 데이터 흐름 패턴을 보이고 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 장기 시험 분석 장치는 상기 데이터 흐름에 외력에 의한 물리적 변화에 따라, 단일 배터리 셀에 일시적인 이상 현상이 발생되었음을 판단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실험예에 따라 화학적 변화에 의한 단일 배터리 셀의 이상 발생을 설명하기 위한 그래프들이다. 보다 구체적으로, 도 8의 (a)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 전압 그래프이고, 도 8의 (b)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 전류 그래프이며, 도 8의 (c)는 단일 배터리 셀의 그룹 데이터들의 시간에 따른 온도 그래프이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 장기 시험 분석 장치를 이용한 분석 데이터의 분석 결과, 그룹 데이터들의 전압이 그대로인 상태에서 전압 흐름들이 전체적으로 하락하고, 그룹 데이터들마다 온도 변화가 불규칙한 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 장기 시험 분석 장치는 퇴화 등의 따른 저항에 변화에 따라, 단일 배터리 셀인 제1 배터리 셀에 이상이 발생되었음을 판단할 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 실시예에 따른 장기 시험 분석 장치는 화학적 변화에 따라 단일 배터리 셀에 이상이 발생되었음을 판단할 수 있다.
이상 본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법을 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 배터리 장기 시험 분석 장치 및 방법은, 장기 시험 검사를 수행한 단일 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하고, 획득된 시험 데이터를 분할하여, 이를 바탕으로 해당 배터리 셀의 장기 시험 분석을 위한 분석 데이터를 획득함으로써, 단일 배터리 셀의 이상 현상에 대한 분석이 가능하며, 기설계된 종래의 배터리 성능 분석 장치에 적용 가능하여, 단일 배터리 셀에 대한 다양한 데이터 분석에 따른 신뢰도 높은 분석 결과를 기대할 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 장기 시험 분석 장치
100: 메모리 200: 프로세서
300: 송수신 장치 400: 입력 인터페이스 장치
500: 출력 인터페이스 장치 600: 저장 장치
700: 버스

Claims (18)

  1. 배터리 셀의 장기 시험 검사 결과를 분석하는 장치로서,
    메모리; 및
    상기 메모리 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    장기 시험 검사가 수행된 상기 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하도록 하는 명령,
    상기 시험 데이터를 분할하여 획득한 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령, 및
    상기 분석 데이터를 바탕으로 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 장기 시험 검사는,
    상기 배터리 셀을 대상으로, 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령은,
    상기 시험 데이터를 제1 기준에 따라 분할하여 복수의 분할 데이터들을 획득하도록 하는 명령, 및
    상기 분할 데이터들을 제2 기준에 따라 그룹화하여, 상기 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 상기 분석 데이터를 획득하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 제1 기준은,
    상기 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 제2 기준은,
    상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은,
    상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 특정 시점에서 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하도록 하는 명령은,
    상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 일정 기간 동안 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 퇴화가 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령은,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령을 더 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하도록 하는 명령은,
    물리적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령, 및
    화학적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하도록 하는 명령을 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 장치.
  10. 배터리 셀의 장기 시험 검사 결과를 분석하는 방법으로서,
    장기 시험 검사가 수행된 상기 배터리 셀의 시험 데이터를 획득하는 단계;
    상기 시험 데이터를 분할하여 획득한 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 분석 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 분석 데이터를 바탕으로 상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 장기 시험 검사는,
    상기 배터리 셀을 대상으로, 동일 조건의 시험을 일정 기간 이상 반복 수행하는 검사를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 분석 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 시험 데이터를 제1 기준에 따라 분할하여 복수의 분할 데이터들을 획득하는 단계; 및
    상기 분할 데이터들을 제2 기준에 따라 그룹화하여, 상기 복수의 그룹 데이터들을 포함하는 상기 분석 데이터를 획득하는 단계를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 제1 기준은,
    상기 장기 시험 검사의 시험 사이클 주기를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 제2 기준은,
    상기 배터리 셀이 적용되는 배터리 모듈 내 배터리 셀의 개수를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  15. 청구항 10에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 특정 시점에서 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 복수의 그룹 데이터들 간의 편차를 비교하여 일정 기간 동안 임계치 이상의 데이터 편차가 발생될 경우, 상기 배터리 셀에 퇴화가 발생했음을 판단하는 단계를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 하는 단계는,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하는 단계를 더 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상 발생 원인을 예측하는 단계는,
    물리적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계; 및
    화학적인 변화에 의해 상기 배터리 셀에 이상이 발생했음을 판단하는 단계를 포함하는, 배터리 장기 시험 분석 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102216938B1 (ko) 2020-05-26 2021-02-18 주식회사 나산전기산업 Bms시스템에 적용되는 배터리의 충방전 특성을 사용한 배터리 수명 예측 시스템

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102357351B1 (ko) * 2015-01-07 2022-01-28 삼성전자주식회사 복수의 배터리 셀들을 포함하는 배터리 팩의 상태를 추정하는 장치 및 방법
KR20210048810A (ko) * 2019-10-24 2021-05-04 주식회사 엘지화학 배터리 퇴화도 진단 장치 및 방법
KR20220015790A (ko) * 2020-07-31 2022-02-08 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치, 배터리 팩, 에너지 저장 시스템 및 배터리 관리 방법
KR20220023416A (ko) * 2020-08-21 2022-03-02 주식회사 엘지에너지솔루션 양극활물질 저장 특성을 반영한 배터리 셀의 수명 예측 방법
KR20220100470A (ko) * 2021-01-08 2022-07-15 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102216938B1 (ko) 2020-05-26 2021-02-18 주식회사 나산전기산업 Bms시스템에 적용되는 배터리의 충방전 특성을 사용한 배터리 수명 예측 시스템

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