WO2014136593A1 - 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法 - Google Patents

二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法 Download PDF

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泰司 光山
岩根 典靖
浩一 横山
直也 高嶋
アンタル コヴァチュ
タマーシュ ミヒャルフィ
ローランド ロムバリ
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古河電気工業株式会社
古河As株式会社
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    • G01R31/3842Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements

Definitions

  • the present invention relates to a secondary battery state detection device and a secondary battery state detection method.
  • the secondary battery is pulse-discharged at a constant current at a frequency of 100 Hz or more, and the voltage difference between the secondary battery before and after the start of the pulse discharge is determined.
  • Patent Document 2 data of voltage and current of a secondary battery mounted on a real vehicle is acquired, and this is converted into a frequency domain by Fourier transformation to obtain an impedance spectrum. Then, based on the determined impedance spectrum, constant fitting of the equivalent circuit model of the secondary battery is performed to determine the resistance component and the double layer capacity component of the secondary battery, and the state of the secondary battery is detected based on these.
  • Technology is disclosed.
  • Patent Document 2 requires a processor with high processing capability because the operation load of processing of Fourier transform is large, and there is a problem that the cost is high.
  • the present invention has an object to provide a secondary battery state detection device and a secondary battery state detection method, which reduce the capacity decrease of the secondary battery and have a low calculation cost.
  • the present invention relates to a secondary battery state detection device for detecting a state of a secondary battery, comprising: discharge means for pulse discharging the secondary battery; and the secondary means for controlling the discharge means.
  • Acquisition means for performing pulse discharge of the battery at least once and acquiring a temporal change of the voltage value at that time, and fitting the change of the voltage value acquired by the acquisition means by a predetermined function using time as a variable
  • calculating means for calculating the parameter of the predetermined function, and detecting means for detecting the state of the secondary battery based on the parameter of the predetermined function calculated by the calculating means.
  • the calculation means calculates the parameter of the predetermined function using a value obtained by dividing the voltage value acquired by the acquisition means by the current value. It features. According to such a configuration, it is possible to reduce the influence of fluctuations in current and to detect the state of the secondary battery accurately.
  • the predetermined function is a linear function with time as a variable
  • the detection unit detects the state of the secondary battery based on the slope of the linear function.
  • the predetermined function is an exponential function with time as a variable
  • the detection means detects the state of the secondary battery based on a coefficient of the exponential function. I assume. According to such a configuration, it is possible to more accurately detect the state of the secondary battery as compared with the linear function.
  • the detection means calculates the resistance value of the reaction resistance of the secondary battery from the coefficient of the exponential function, and detects the state of the secondary battery based on the resistance value. It is characterized by According to such a configuration, it is possible to accurately detect the state of the secondary battery based on the reaction resistance which is largely changed due to the deterioration.
  • the detection means calculates the capacitance value of the electric double layer capacitance of the secondary battery and / or the resistance value of the ohmic resistance from the coefficient of the exponential function, and Alternatively, the state of the secondary battery is detected using a resistance value. According to such a configuration, the state of the secondary battery can be detected more accurately than when only the reaction resistance is used.
  • one aspect of the present invention is characterized in that the calculation means performs fitting with the predetermined function having a time as a variable based on a least squares operation or a Kalman filter operation. According to such a configuration, for example, the processing load can be reduced as compared to when performing a Fourier transform.
  • one aspect of the present invention is characterized in that the detection means calculates at least one of the degree of deterioration and the discharge capacity of the secondary battery based on the parameter calculated by the calculation means. According to such a configuration, the state of the secondary battery can be accurately determined based on at least one of the degree of deterioration and the discharge capacity of the secondary battery.
  • the present invention pulse discharges the secondary battery at least once in the discharging step of pulse discharging the secondary battery, and the discharging step.
  • An acquisition step for acquiring a temporal change in voltage value at that time, and a change in the voltage value acquired in the acquisition step are fitted by a predetermined function using a time as a variable to calculate the parameter of the predetermined function
  • the method may further include a calculating step, and a detecting step of detecting the state of the secondary battery based on the parameter of the predetermined function calculated in the calculating step. According to such a method, it is possible to reduce the decrease in capacity of the secondary battery and to reduce the calculation cost.
  • the present invention it is possible to provide a secondary battery state detection device and a secondary battery state detection method capable of reducing the capacity decrease of the secondary battery and reducing the calculation cost.
  • FIG. 1 is a diagram showing a power supply system of a vehicle having a secondary battery state detection device according to a first embodiment of the present invention.
  • the secondary battery state detection device 1 mainly includes a control unit 10, a voltage sensor 11, a current sensor 12, a temperature sensor 13, and a discharge circuit 15, and detects the state of the secondary battery 14.
  • the control unit 10 detects the state of the secondary battery 14 with reference to the outputs from the voltage sensor 11, the current sensor 12, and the temperature sensor 13.
  • the voltage sensor 11 detects the terminal voltage of the secondary battery 14 and notifies the control unit 10 of it.
  • the current sensor 12 detects the current flowing through the secondary battery 14 and notifies the control unit 10 of the current.
  • the temperature sensor 13 detects the ambient temperature of the secondary battery 14 itself or its surroundings, and notifies the control unit 10 of the temperature.
  • the discharge circuit 15 includes, for example, a semiconductor switch and a resistor element connected in series, and the control unit 10 performs pulse discharge of the secondary battery 14 by the semiconductor switch being on / off controlled.
  • the discharge current may be made constant by, for example, discharging through a constant current circuit instead of discharging through a resistive element.
  • the secondary battery 14 is composed of, for example, a lead storage battery, a nickel cadmium battery, a nickel hydrogen battery, or a lithium ion battery, and is charged by the alternator 16 to drive the starter motor 18 to start the engine. Power the The alternator 16 is driven by the engine 17, generates alternating current power, converts it into direct current power by the rectification circuit, and charges the secondary battery 14.
  • the engine 17 is composed of, for example, a reciprocating engine such as a gasoline engine and a diesel engine, or a rotary engine, etc., and is started by the starter motor 18, drives driving wheels through a transmission to provide propulsion to the vehicle, and Drive to generate power.
  • the starter motor 18 is formed of, for example, a direct current motor, generates rotational power by the power supplied from the secondary battery 14, and starts the engine 17.
  • the load 19 is configured by, for example, an electric steering motor, a defogger, an ignition coil, a car audio, a car navigation, and the like, and operates by the power from the secondary battery 14.
  • FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration example of the control unit 10 shown in FIG.
  • the control unit 10 includes a central processing unit (CPU) 10a, a read only memory (ROM) 10b, a random access memory (RAM) 10c, a communication unit 10d, and an interface (I / F) 10e.
  • the CPU 10a controls each unit based on the program 10ba stored in the ROM 10b.
  • the ROM 10 b is constituted by a semiconductor memory or the like, and stores the program 10 ba or the like.
  • the RAM 10 c is configured by a semiconductor memory or the like, and stores data generated when the program ba is executed, and parameters 10 ca such as formulas described later.
  • the communication unit 10d communicates with an upper device such as an ECU (Electric Control Unit), and notifies the upper device of the detected information.
  • the I / F 10 e converts the signals supplied from the voltage sensor 11, the current sensor 12 and the temperature sensor 13 into digital signals and takes them in, and supplies a drive current to the discharge circuit 15 to control the same.
  • FIG. 3 is a diagram showing temporal changes in voltage and current during pulse discharge.
  • the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates current or voltage.
  • the CPU 10a measures the pre-discharge voltage Vb and the pre-discharge current Ib.
  • the CPU 10 a controls the discharge circuit 15 to pulse discharge the secondary battery 14.
  • the CPU 10a samples the outputs of the voltage sensor 11 and the current sensor 12 at a predetermined cycle. In the example of FIG. 3, sampling is performed at timings t1, t2, t3,..., TN, and the voltage value and the current value of the secondary battery 14 are acquired.
  • the CPU 10a uses the time-series voltage values V (tn) sampled at the timings t1, t2, t3,..., TN respectively according to the time-series current values I (tn) sampled at the same timing. Division is performed to obtain a time series resistance value R (tn).
  • the voltage value is not used as it is, but drop voltage ⁇ V (tn) from voltage before discharge start Vb is determined, and drop voltage ⁇ V (tn) is divided by current value I (tn), respectively.
  • a series resistance value R (tn) may be obtained.
  • the CPU 10a fits the time series resistance value R (tn) with a linear function f (tn) shown in the following equation (1) to obtain the coefficients a and b.
  • the coefficients a and b are obtained by performing fitting by least squares operation or Kalman filter operation.
  • FIG. 4 shows measured values for a plurality of types of secondary batteries 14.
  • batt 1, 2, batt 3, 4 and batt 5, 6 respectively indicate secondary batteries having the same initial capacity (or nominal capacity)
  • batt 1, 2 indicate secondary batteries with medium initial capacity
  • batt 3, 4 and batt 5, 6 show secondary batteries with an initial capacity greater than batt 1, 2.
  • the value of the coefficient a corresponding to the slope of the graph has a high correlation with the reaction resistance value of the secondary battery 14. Since this reaction resistance increases in value according to the deterioration of the secondary battery 14, the state of the secondary battery 14 is determined by obtaining the coefficient a of the linear function f (tn) shown in the equation (1). It can be determined accurately regardless of the type.
  • FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the slope of the linear function and the initial capacity of the secondary battery 14.
  • the horizontal axis of FIG. 5 indicates the slope a of the linear function, and the vertical axis indicates SOH (State of Health).
  • the diamond shape (SOH_ini) in the figure indicates the measured initial capacity
  • the rectangle (SOH_nom) indicates the nominal capacity.
  • the nominal capacity and the slope have a determination coefficient of about 0.7915.
  • the measured initial capacity and the slope have a determination coefficient of about 0.7971.
  • the flowchart shown in FIG. 6 is executed when detecting the state of the secondary battery 14, and is realized by reading the program 10ba stored in the ROM 10b and executing the program by the CPU 10a.
  • As the timing to be executed for example, there may be a case where a predetermined time (for example, several hours) has elapsed since the engine 17 is stopped. Of course, timing other than this may be used.
  • step S10 the CPU 10a refers to the output of the voltage sensor 11 and detects the voltage Vb before the start of discharge shown in FIG.
  • step S11 the CPU 10a refers to the output of the current sensor 12 and detects the current Ib before the start of discharge shown in FIG.
  • step S12 the CPU 10a controls the discharge circuit 15 to start pulse discharge of the secondary battery 14.
  • a method of pulse discharge there are, for example, a method of discharging through a resistance element and a method of discharging through a constant current circuit. In the latter method, since a constant current flows, processing for calculating a resistance value described later can be simplified. Further, the load on the secondary battery 14 can be reduced by limiting the current value.
  • step S13 the CPU 10a measures the voltage of the secondary battery 14. More specifically, the CPU 10a refers to the output of the voltage sensor 11, measures the voltage V (tn) at the timing tn of the secondary battery 14, and stores it in the RAM 10c as the parameter 10ca.
  • step S14 the CPU 10a measures the current of the secondary battery 14. More specifically, the CPU 10a refers to the output of the current sensor 12, measures the current I (tn) at the timing tn of the secondary battery 14, and stores it as a parameter 10ca in the RAM 10c.
  • step S15 the CPU 10a determines whether or not a predetermined time has elapsed from the start of pulse discharge, and if it is determined that the predetermined time has elapsed (step S15: Yes), the process proceeds to step S16.
  • step S15: No the process returns to step S13 and repeats the same process as that described above. For example, as shown in FIG. 3, when N samplings are completed, it is determined as Yes and the process proceeds to step S16.
  • step S16 the CPU 10a ends the pulse discharge. More specifically, the CPU 10a controls the discharge circuit 15 to end the pulse discharge.
  • step S17 the CPU 10a obtains a time series resistance value R (tn). More specifically, CPU 10a divides time series voltage value V (tn) measured in step S13 by time series current value I (tn) to obtain time series resistance value R (tn). Ask. The obtained time-series resistance value R (tn) is stored as a parameter 10 ca in the RAM 10 c.
  • step S18 the CPU 10a fits the time series resistance value R (tn) obtained in step S17 with the linear function f (tn) shown in the above-mentioned equation (1) to obtain the coefficients a and b. More specifically, for example, by using a least squares operation or a Kalman filter operation, linear function fitting can be performed to obtain the coefficients a and b.
  • step S19 the CPU 10a acquires the coefficient a which is the slope of the linear function obtained in step S18.
  • step S20 the state of the secondary battery 14 is detected based on the coefficient a acquired in step S19. More specifically, as the deterioration of the secondary battery 14 progresses, the value of the coefficient a increases, so that the deterioration state of the secondary battery 14 can be detected based on the magnitude of the value of the coefficient a.
  • the resistance value is obtained by directly dividing the voltage value measured in step S13 by the current value measured in step S14, for example, the voltage before discharge start is measured based on the measured voltage value.
  • the resistance value R (tn) may be obtained by dividing the difference voltage ⁇ V (tn) obtained by subtracting Vb by the current value I (tn).
  • the change of the resistance value according to the temperature of the secondary battery 14 is stored as a table in the ROM 10 b, and the output of the temperature sensor 13 is referenced to detect the temperature of the secondary battery 14 and based on the detected temperature
  • the resistance value obtained in step S17 may be temperature corrected. According to such a method, the occurrence of an error due to temperature can be prevented.
  • FIG. 7 is an equivalent circuit of the secondary battery 14 used in the second embodiment.
  • the secondary battery 14 is approximated by the ohmic resistance Rohm, the reaction resistance Rct, and the electric double layer capacitance C.
  • the resistance Rohm indicates, for example, the liquid resistance of the secondary battery 14.
  • the reaction resistance Rct Charge Transfer Resistance
  • the electric double layer capacitance C indicates the value of the capacitance formed by the formation of a pair of positive and negative charged particles at the interface as a result of movement of the charged particles according to the electric field.
  • fitting is performed using an exponential function shown in the following equation (2).
  • equation (2) a formula other than this may be sufficient.
  • FIG. 8 is a diagram showing the result of fitting according to equation (2).
  • “meas” shows a measurement result and “fitted” shows a fitting result. As shown in this figure, the measurement results and the fitting results agree well.
  • FIG. 9 is a view showing the relationship between the reaction resistance obtained by the equation (2) and the actually measured values of the initial capacities of the 27 secondary batteries.
  • the horizontal axis indicates the reaction resistance Rct
  • the vertical axis indicates the SOH.
  • the reaction resistance Rct and SOH have a high determination coefficient of about 0.8777. From this, the state of the secondary battery 14 can be detected even using the exponential function shown in the equation (2).
  • the secondary battery 14 is subjected to pulse discharge, and the voltage value at that time is divided by the current value to be recorded as time series data, and the recorded resistance value
  • steps S18 to S20 are replaced with steps S50 to S52.
  • steps S50 to S52 will be mainly described.
  • step S50 the CPU 10a fits the time series resistance value R (tn) obtained in step S17 with the exponential function f (tn) shown in the above-mentioned equation (2) to obtain the coefficients A, B, and ⁇ . More specifically, for example, by using a least squares operation or a Kalman filter operation, exponential function fitting can be performed to obtain values of these coefficients.
  • step S51 the CPU 10a acquires the coefficient A of the exponential function obtained in step S50.
  • step S52 the state of the secondary battery 14 is detected based on the coefficient A acquired in step S51. More specifically, since the value of the coefficient A increases as the deterioration of the secondary battery 14 progresses, the deterioration state of the secondary battery 14 can be detected based on the magnitude of the value of the coefficient A.
  • the resistance value is obtained by directly dividing the voltage value measured in step S13 by the current value measured in step S14, for example, the voltage before discharge start is measured based on the measured voltage value.
  • the resistance value R (tn) may be obtained by dividing the difference voltage ⁇ V (tn) obtained by subtracting Vb by the current value I (tn).
  • the change of the resistance value according to the temperature of the secondary battery 14 is stored as a table in the ROM 10 b, and the output of the temperature sensor 13 is referenced to detect the temperature of the secondary battery 14 and based on the detected temperature
  • the resistance value obtained in step S17 may be temperature corrected. According to such a method, the occurrence of an error due to temperature can be prevented.
  • the state of the secondary battery 14 is detected based on one discharge, but of course, the state may be detected based on multiple discharges. In that case, for example, the second and subsequent discharges may be performed with intervals of several minutes to several hours, and the state of the secondary battery 14 may be determined from the average value of the obtained results.
  • both the voltage and the current are detected.
  • the variation of the current is small or when discharging in a constant current circuit, only the voltage is detected. Good.
  • the state of the secondary battery 14 is detected using only the coefficient A corresponding to the reaction resistance Rct, but at least one of the ohmic resistance Rohm and the electric double layer capacitance C is used. You may make it judge. For example, detection is performed using reaction resistance Rct and ohmic resistance Rohm or reaction resistance Rct and electric double layer capacitance C, or state is detected using all of reaction resistance Rct and ohmic resistance Rohm and electric double layer capacitance C It is also possible to In addition, when making a determination using these, obtain a function that leads the relationship between SOH or SOF (State of Function (discharge capability)) and these coefficients, and determine SOH or SOF based on this function. Can.
  • SOH or SOF State of Function (discharge capability)
  • FIG. 6 and FIG. 10 are one example, and the processing may be executed in order other than this, or other processing may be executed.
  • the value of the reaction resistance and the SOH are determined. For example, based on the determined reaction resistance, for example, idling of the engine 17 is stopped, so-called execution of idling stop is controlled You may do it. Specifically, when it is determined that the value of the reaction resistance is lower than a predetermined threshold value, idling stop is performed, and when it is determined that the value is higher than the predetermined threshold value, idling stop is not performed. You may Alternatively, it is possible to obtain a voltage drop from the reaction resistance Rct and the current flowing to the starter motor 18, and to stop the engine from stopping when the voltage drop exceeds a predetermined voltage.
  • the operation of the load 19 may be stopped to prevent further consumption of the secondary battery 14.
  • the SOH is smaller than a predetermined value, a message instructing replacement of the secondary battery 14 may be displayed.
  • control unit control means, calculation means, detection means
  • CPU central processing unit
  • ROM read-only memory
  • RAM random access memory

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Abstract

【課題】二次電池の容量低下を少なくするとともに、演算コストが低い二次電池状態検出装置を提供すること。 【解決手段】二次電池の状態を検出する二次電池状態検出装置において、二次電池14をパルス放電させる放電手段(放電回路15)と、放電手段を制御して二次電池を少なくとも1回パルス放電させ、そのときの電圧値の時間的変化を取得する取得手段(制御部10)と、取得手段によって取得された電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで所定の関数のパラメータを算出する算出手段(制御部10)と、算出手段によって算出された所定の関数のパラメータに基づいて、二次電池の状態を検出する検出手段(制御部10)とを有する。

Description

二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法
 本発明は、二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法に関するものである。
 特許文献1には、100Hz以上の周波数で、二次電池を一定の電流でパルス放電させ、パルス放電の開始前と、終了直後の二次電池の電圧差を求め、この電圧差から二次電池の放電能力または劣化度を検出する技術が開示されている。
 また、特許文献2には、実車に搭載された二次電池の電圧および電流のデータを取得し、これをフーリエ変換によって周波数領域に変換し、インピーダンススペクトルを求める。そして、求めたインピーダンススペクトルに基づいて、二次電池の等価回路モデルの定数フィッティングを実行し、二次電池の抵抗成分および二重層容量成分を求め、これらに基づいて二次電池の状態を検出する技術が開示されている。
特開2009-244180号公報 特開2005-221487号公報
 ところで、特許文献1に開示された技術では、一定回数以上の多数回のパルス放電を実行する必要があることから、二次電池の容量低下を招来するという問題点がある。
 また、特許文献2に開示された技術では、フーリエ変換の処理の演算負荷が大きいため、処理能力が高いプロセッサが必要になり、コストが高くつくという問題点がある。
 そこで、本発明は、二次電池の容量低下を少なくするとともに、演算コストが低い二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法を提供することを目的としている。
 上記課題を解決するために、本発明は、二次電池の状態を検出する二次電池状態検出装置において、前記二次電池をパルス放電させる放電手段と、前記放電手段を制御して前記二次電池を少なくとも1回パルス放電させ、そのときの電圧値の時間的変化を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで前記所定の関数のパラメータを算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記所定の関数のパラメータに基づいて、前記二次電池の状態を検出する検出手段と、を有することを特徴とする。
 このような構成によれば、二次電池の容量低下を少なくするとともに、演算コストを低くすることができる。
 また、本発明の一側面は、前記算出手段は、前記取得手段によって取得された電圧値を、電流値で除算して得られた値を用いて、前記所定の関数のパラメータを算出することを特徴とする。
 このような構成によれば、電流の変動の影響を小さくし、二次電池の状態を正確に検出することができる。
 また、本発明の一側面は、前記所定の関数は時間を変数とする一次関数であり、前記検出手段は、前記一次関数の傾きに基づいて、前記二次電池の状態を検出することを特徴とする。
 このような構成によれば、パラメータの少ない一次関数を用いることで計算の負荷を軽減することができる。
 また、本発明の一側面は、前記所定の関数は時間を変数とする指数関数であり、前記検出手段は、前記指数関数の係数に基づいて、前記二次電池の状態を検出することを特徴とする。
 このような構成によれば、一次関数に比較して、より正確に二次電池の状態を検出することができる。
 また、本発明の一側面は、前記検出手段は、前記指数関数の係数から、前記二次電池の反応抵抗の抵抗値を算出し、この抵抗値に基づいて前記二次電池の状態を検出することを特徴とする。
 このような構成によれば、劣化による変化が大きい反応抵抗に基づいて、二次電池の状態を正確に検出することができる。
 また、本発明の一側面は、前記検出手段は、前記指数関数の係数から、前記二次電池の電気二重層容量の容量値および/またはオーミック抵抗の抵抗値を算出し、この容量値および/または抵抗値を用いて前記二次電池の状態を検出することを特徴とする。
 このような構成によれば、反応抵抗のみを使用する場合に比較して、より正確に二次電池の状態を検出することができる。
 また、本発明の一側面は、前記算出手段は、最小自乗演算またはカルマンフィルタ演算に基づいて、時間を変数とする前記所定の関数によってフィッティングすることを特徴とする。
 このような構成によれば、例えば、フーリエ変換を実行する場合に比較して、処理負荷を軽減することができる。
 また、本発明の一側面は、前記検出手段は、前記算出手段によって算出されたパラメータに基づいて、前記二次電池の劣化度および放電能力の少なくとも一方を算出することを特徴とする。
 このような構成によれば、二次電池の劣化度および放電能力の少なくとも一方に基づいて、二次電池の状態を正確に判断することができる。
 また、本発明は、二次電池の状態を検出する二次電池状態検出方法において、前記二次電池をパルス放電させる放電ステップと、前記放電ステップにおいて前記二次電池を少なくとも1回パルス放電させ、そのときの電圧値の時間的変化を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで前記所定の関数のパラメータを算出する算出ステップと、前記算出ステップにおいて算出された前記所定の関数のパラメータに基づいて、前記二次電池の状態を検出する検出ステップと、を有することを特徴とする。
 このような方法によれば、二次電池の容量低下を少なくするとともに、演算コストを低くすることができる。
 本発明によれば、二次電池の容量低下を少なくするとともに、演算コストを低くすることが可能な二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法を提供することが可能となる。
本発明の第1実施形態に係る二次電池状態検出装置の構成例を示す図である。 図1の制御部の詳細な構成例を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態の動作を説明するための図である。 一次関数でフィッティングした例を示す図である。 一次関数の傾きとSOHとの関係を示す図である。 第1実施形態で実行される処理の流れを説明するためのフローチャートである。 第2実施形態で使用する二次電池の等価回路の一例を示す図である。 指数関数でフィッティングした例を示す図である。 指数関数で求めた反応抵抗とSOHとの関係を示す図である。 第2実施形態で実行される処理の流れを説明するためのフローチャートである。
 次に、本発明の実施形態について説明する。
(A)第1実施形態の構成の説明
 図1は、本発明の第1実施形態に係る二次電池状態検出装置を有する車両の電源系統を示す図である。この図において、二次電池状態検出装置1は、制御部10、電圧センサ11、電流センサ12、温度センサ13、および、放電回路15を主要な構成要素としており、二次電池14の状態を検出する。ここで、制御部10は、電圧センサ11、電流センサ12、および、温度センサ13からの出力を参照し、二次電池14の状態を検出する。電圧センサ11は、二次電池14の端子電圧を検出し、制御部10に通知する。電流センサ12は、二次電池14に流れる電流を検出し、制御部10に通知する。温度センサ13は、二次電池14自体または周囲の環境温度を検出し、制御部10に通知する。放電回路15は、例えば、直列接続された半導体スイッチと抵抗素子等によって構成され、制御部10によって半導体スイッチがオン/オフ制御されることにより二次電池14をパルス放電させる。なお、抵抗素子を介して放電するのではなく、例えば、定電流回路を介して放電することで、放電電流が一定になるようにしてもよい。
 二次電池14は、例えば、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、または、リチウムイオン電池等によって構成され、オルタネータ16によって充電され、スタータモータ18を駆動してエンジンを始動するとともに、負荷19に電力を供給する。オルタネータ16は、エンジン17によって駆動され、交流電力を発生して整流回路によって直流電力に変換し、二次電池14を充電する。
 エンジン17は、例えば、ガソリンエンジンおよびディーゼルエンジン等のレシプロエンジンまたはロータリーエンジン等によって構成され、スタータモータ18によって始動され、トランスミッションを介して駆動輪を駆動し車両に推進力を与えるとともに、オルタネータ16を駆動して電力を発生させる。スタータモータ18は、例えば、直流電動機によって構成され、二次電池14から供給される電力によって回転力を発生し、エンジン17を始動する。負荷19は、例えば、電動ステアリングモータ、デフォッガ、イグニッションコイル、カーオーディオ、および、カーナビゲーション等によって構成され、二次電池14からの電力によって動作する。
 図2は、図1に示す制御部10の詳細な構成例を示す図である。この図に示すように、制御部10は、CPU(Central Processing Unit)10a、ROM(Read Only Memory)10b、RAM(Random Access Memory)10c、通信部10d、I/F(Interface)10eを有している。ここで、CPU10aは、ROM10bに格納されているプログラム10baに基づいて各部を制御する。ROM10bは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム10ba等を格納している。RAM10cは、半導体メモリ等によって構成され、プログラムbaを実行する際に生成されるデータや、後述する数式等のパラメータ10caを格納する。通信部10dは、上位の装置であるECU(Electric Control Unit)等との間で通信を行い、検出した情報を上位装置に通知する。I/F10eは、電圧センサ11、電流センサ12、および、温度センサ13から供給される信号をデジタル信号に変換して取り込むとともに、放電回路15に駆動電流を供給してこれを制御する。
(B)第1実施形態の動作の説明
 つぎに、図を参照して、第1実施形態の動作について説明する。以下では、第1実施形態の動作の原理について説明した後、フローチャートを参照して、詳細な動作を説明する。
 制御部10のCPU10aは、二次電池14の状態を検出する場合、放電回路15を制御して、二次電池14をパルス放電させ、そのときの電圧および電流の時間的変化を測定する。図3は、パルス放電時における電圧と電流の時間的変化を示す図である。この図3において横軸は時間を示し、縦軸は電流または電圧を示している。まず、CPU10aは、放電開始前電圧Vbと放電開始前電流Ibを測定する。つぎに、CPU10aは、放電回路15を制御して、二次電池14をパルス放電させる。このとき、CPU10aは、電圧センサ11および電流センサ12の出力を所定の周期でサンプリングする。図3の例では、タイミングt1,t2,t3,・・・,tNでサンプリングが実行され、二次電池14の電圧値と電流値が取得される。
 つぎに、CPU10aは、タイミングt1,t2,t3,・・・,tNでサンプリングされた時系列の電圧値V(tn)を、同じタイミングでサンプリングされた時系列の電流値I(tn)によってそれぞれ除算し、時系列の抵抗値R(tn)を得る。なお、電圧値をそのまま使用するのではなく、放電開始前電圧Vbからのドロップ電圧ΔV(tn)を求めて、このドロップ電圧ΔV(tn)を、電流値I(tn)によってそれぞれ除算し、時系列の抵抗値R(tn)を得るようにしてもよい。
 つぎに、CPU10aは、時系列の抵抗値R(tn)を、以下の式(1)に示す一次関数f(tn)によってフィッティングし、係数a,bを求める。具体的には、最小自乗演算またはカルマンフィルタ演算によって、フィッティングを行うことで、係数a,bを求める。
f(tn)=a・tn+b ・・・(1)
 図4は、複数の種類の二次電池14に対する実測値を示している。この図4において、batt1,2、batt3,4、および、batt5,6はそれぞれ同じ初期容量(または公称容量)の二次電池を示しており、batt1,2は中程度の初期容量の二次電池を示し、batt3,4、および、batt5,6はbatt1,2よりも大きい初期容量の二次電池を示している。これらの図に示すように、二次電池の容量によって抵抗値は異なるが、容量が同じであれば、種類が異なっても傾きは殆ど変化しない。なお、グラフの傾きに対応する係数aの値は、二次電池14の反応抵抗値との相関が高い。この反応抵抗は、二次電池14の劣化に応じて値が大きくなることから、式(1)に示す一次関数f(tn)の係数aを求めることで、二次電池14の状態を、その種類に拘わらず正確に求めることができる。
 図5は、一次関数の傾きと、二次電池14の初期容量の関係を示す図である。この図5の横軸は一次関数の傾きaを示し、縦軸はSOH(State of Health)を示している。また、図中の菱形(SOH_ini)は実測された初期容量を示し、矩形(SOH_nom)は公称容量を示している。この図5に示すように、公称容量と傾きとは0.7915程度の決定係数を有している。また、実測された初期容量と傾きとは0.7971程度の決定係数を有している。このように、二次電池14の公称値または実測値と、傾きとは高い相関を有しているということができる。このため、SOHと傾きの間にも高い相関が存在すると推定することができる。
 つぎに、図6を参照して、図1に示す制御部10において実行される処理の一例について説明する。図6に示すフローチャートは、二次電池14の状態を検出する場合に実行され、ROM10bに格納されているプログラム10baが読み出されてCPU10aに実行されることで実現される。なお、実行されるタイミングとしては、例えば、エンジン17が停止されてから所定の時間(例えば、数時間)が経過した場合がある。もちろん、これ以外のタイミングでもよい。このフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。
 ステップS10では、CPU10aは、電圧センサ11の出力を参照し、図3に示す放電開始前電圧Vbを検出する。
 ステップS11では、CPU10aは、電流センサ12の出力を参照し、図3に示す放電開始前電流Ibを検出する。
 ステップS12では、CPU10aは、放電回路15を制御し、二次電池14のパルス放電を開始する。なお、パルス放電の方法としては、例えば、抵抗素子を介して放電する方法や、定電流回路を介して放電する方法がある。なお、後者の方法では、一定の電流が流れることから、後述する抵抗値を算出する処理が簡易化することができる。また、電流値を制限することにより、二次電池14の負荷を軽減することができる。
 ステップS13では、CPU10aは、二次電池14の電圧を測定する。より詳細には、CPU10aは、電圧センサ11の出力を参照し、二次電池14のタイミングtnにおける電圧V(tn)を測定し、RAM10cにパラメータ10caとして格納する。
 ステップS14では、CPU10aは、二次電池14の電流を測定する。より詳細には、CPU10aは、電流センサ12の出力を参照し、二次電池14のタイミングtnにおける電流I(tn)を測定し、RAM10cにパラメータ10caとして格納する。
 ステップS15では、CPU10aは、パルス放電の開始から所定の時間が経過したか否かを判定し、所定の時間が経過したと判定した場合(ステップS15:Yes)にはステップS16に進み、それ以外の場合(ステップS15:No)にはステップS13に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。例えば、図3に示すように、N回のサンプリングが終了した場合には、Yesと判定してステップS16に進む。
 ステップS16では、CPU10aは、パルス放電を終了する。より詳細には、CPU10aは、放電回路15を制御して、パルス放電を終了する。
 ステップS17では、CPU10aは、時系列の抵抗値R(tn)を求める。より詳細には、CPU10aは、ステップS13で測定した時系列の電圧値V(tn)を、時系列の電流値I(tn)によってそれぞれ除算することで、時系列の抵抗値R(tn)を求める。得られた時系列の抵抗値R(tn)はパラメータ10caとしてRAM10cに格納する。
 ステップS18では、CPU10aは、ステップS17で求めた時系列の抵抗値R(tn)を前述した式(1)に示す一次関数f(tn)によってフィッティングし、係数a,bを求める。より具体的には、例えば、最小自乗演算またはカルマンフィルタ演算を用いることで、一次関数のフィッティングを行い、係数a,bを得ることができる。
 ステップS19では、CPU10aは、ステップS18で求めた一次関数の傾きである係数aを取得する。
 ステップS20では、ステップS19で取得した係数aに基づいて、二次電池14の状態を検出する。より詳細には、二次電池14の劣化が進行すると、係数aの値が大きくなるので、係数aの値の大小に基づいて、二次電池14の劣化状態を検出することができる。
 なお、以上の処理では、ステップS13で測定した電圧値を、ステップS14で測定した電流値で直接除算することで抵抗値を得るようにしたが、例えば、測定された電圧値から放電開始前電圧Vbを減算して得られる差分の電圧ΔV(tn)を、電流値I(tn)で除算することで、抵抗値R(tn)を求めるようにしてもよい。
 また、二次電池14の温度による抵抗値の変化をテーブルとしてROM10bに格納しておき、温度センサ13の出力を参照して、二次電池14の温度を検出し、検出した温度に基づいて、ステップS17で求めた抵抗値を温度補正するようにしてもよい。そのような方法によれば、温度による誤差の発生を防ぐことができる。
(C)第2実施形態の説明
 つぎに、第2実施形態について説明する。なお、第2実施形態の構成は、図1および図2の場合と同様であるので、その説明は省略する。第2実施形態では、一次関数ではなく、指数関数を用いてフィッティングを行う点が、第1実施形態とは異なっている。以下では、第2実施形態の動作の原理について説明した後、フローチャートを参照して、詳細な動作を説明する。
 図7は、第2実施形態において使用する二次電池14の等価回路である。図7に示すように、第2実施形態では、オーミックな抵抗Rohmと、反応抵抗Rctと、電気二重層容量Cによって二次電池14を近似する。ここで、抵抗Rohmは、例えば、二次電池14の液抵抗を示している。また、反応抵抗Rct(Charge Transfer Resistance)は、電荷が移動する際の抵抗である。また、電気二重層容量Cは、電場に応じて荷電粒子が移動した結果、界面に正負の荷電粒子が対を形成して層状に並ぶことによって形成される容量の値を示す。
 また、第2実施形態では、例えば、以下の式(2)に示す指数関数によって、フィッティングを行う。なお、これ以外の式であってもよい。
f(tn)=A×(1-exp(-tn/τ))+B ・・・(2)
 ここで、A=Rctであり、B=Rohmであり、また、τ=C×Rct(Cは電気二重層容量)である。
 図8は、式(2)によるフィッティングの結果を示す図である。図8では、「meas」は測定結果を示し、「fitted」はフィッティング結果を示す。この図に示すように、測定結果とフィッティング結果はよく一致している。
 図9は、式(2)によって求めた反応抵抗と27個の二次電池の初期容量の実測値との関係を示す図である。図9において、横軸は反応抵抗Rctを示し、縦軸はSOHを示している。この図に示すように、反応抵抗Rctと、SOHとは0.8777程度の高い決定係数を有している。これより、式(2)に示す指数関数を用いても二次電池14の状態を検出することができる。
 以上に示すように、第2実施形態では、二次電池14に対してパルス放電を行わせるとともに、そのときの電圧値を電流値によって除算して時系列データとして記録し、記録された抵抗値の時系列データを、式(2)に示す指数関数を用いてフィッティングを行い、係数A(=Rct)を用いて二次電池14の状態を検出するようにした。このため、複数回の放電を実行しないことから、二次電池14の消耗を防ぐことができる。また、複雑な計算を必要としないことから、CPU10aとして処理能力が高くない安価なものを使用することができる。
 つぎに、図10を参照して、第2実施形態におい実行される処理について説明する。なお、図10において、図6と対応する処理については同じ符号を付してあるので、その説明は省略する。図10では、図6と比較すると、ステップS18~S20がステップS50~S52に置換されている。これ以外の処理は図6と同様であるので、以下では、ステップS50~S52を中心に説明する。
 ステップS50では、CPU10aは、ステップS17で求めた時系列の抵抗値R(tn)を前述した式(2)に示す指数関数f(tn)によってフィッティングし、係数A,B,τを求める。より具体的には、例えば、最小自乗演算またはカルマンフィルタ演算を用いることで、指数関数のフィッティングを行い、これらの係数の値を得ることができる。
 ステップS51では、CPU10aは、ステップS50で求めた指数関数の係数Aを取得する。
 ステップS52では、ステップS51で取得した係数Aに基づいて、二次電池14の状態を検出する。より詳細には、二次電池14の劣化が進行すると、係数Aの値が大きくなるので、係数Aの値の大小に基づいて、二次電池14の劣化状態を検出することができる。
 なお、以上の処理では、ステップS13で測定した電圧値を、ステップS14で測定した電流値で直接除算することで抵抗値を得るようにしたが、例えば、測定された電圧値から放電開始前電圧Vbを減算して得られる差分の電圧ΔV(tn)を、電流値I(tn)で除算することで、抵抗値R(tn)を求めるようにしてもよい。
 また、二次電池14の温度による抵抗値の変化をテーブルとしてROM10bに格納しておき、温度センサ13の出力を参照して、二次電池14の温度を検出し、検出した温度に基づいて、ステップS17で求めた抵抗値を温度補正するようにしてもよい。そのような方法によれば、温度による誤差の発生を防ぐことができる。
(D)変形実施形態の説明
 以上の実施形態は一例であって、本発明が上述したような場合のみに限定されるものでないことはいうまでもない。例えば、以上の各実施形態で、使用した式(1)および式(2)は一例であってこれ以外の式を用いるようにしてもよい。例えば、式(2)の例では、自然対数の底数eを用いるようにしたが、これ以外の底数を用いるようにしてもよい。また、「1-exp(-tn/τ)」はこれ以外の式であったり、これ以外の項を含んでいたりしてもよい。
 また、以上の各実施形態では、1回の放電に基づいて二次電池14の状態を検出するようにしたが、もちろん、複数回の放電に基づいて状態を検出するようにしてもよい。その場合、例えば、数分から数時間程度時間を空けて2回目以降の放電を実行するようにし、得られた結果の平均値から二次電池14の状態を判断するようにしてもよい。
 また、以上の各実施形態では、電圧と電流の双方を検出するようにしたが、例えば、電流の変動が少ない場合や定電流回路で放電する場合には、電圧だけを検出するようにしてもよい。
 また、以上の第2実施形態では、反応抵抗Rctに対応する係数Aのみを用いて二次電池14の状態を検出するようにしたが、オーミック抵抗Rohmおよび電気二重層容量Cの少なくとも一方を用いて判定するようにしてもよい。例えば、反応抵抗Rctとオーミック抵抗Rohmまたは反応抵抗Rctと電気二重層容量Cを用いて検出を行ったり、あるいは、反応抵抗Rctとオーミック抵抗Rohmと電気二重層容量Cの全てを用いて状態を検出したりすることも可能である。なお、これらを用いて判定を行う場合には、SOHまたはSOF(State of Function(放電能力))と、これらの係数との関係を導く関数を求め、この関数に基づいてSOHまたはSOFを求めることができる。
 また、図6および図10に示すフローチャートは一例であって、これ以外の順序で処理を実行するようにしたり、あるいは、これ以外の処理を実行するようにしたりしてもよい。
 また、以上の各実施形態では、反応抵抗の値およびSOHを求めるようにしたが、例えば、求めた反応抵抗に基づいて、例えば、エンジン17のアイドリングを停止する、いわゆる、アイドリングストップの実行を制御するようにしてもよい。具体的には、反応抵抗の値が所定の閾値よりも低いと判定された場合には、アイドリングストップを実行し、所定の閾値よりも高いと判定された場合には、アイドリングストップを実行しないようにしてもよい。あるいは、反応抵抗Rctと、スタータモータ18に流れる電流から、電圧降下を求めて、この電圧降下が所定の電圧以上になった場合には、エンジンを停止しないようにすることができる。また、SOHが前述した閾値に近づいている場合には、例えば、負荷19の動作を停止させ、二次電池14のさらなる消耗を防ぐようにしてもよい。さらに、SOHが所定の値よりも小さい場合には、二次電池14を交換するように指示するメッセージを表示するようにしてもよい。
 1 二次電池状態検出装置
 10 制御部(制御手段、算出手段、検出手段)
 10a CPU
 10b ROM
 10c RAM
 10d 表示部
 10e I/F
 11 電圧センサ
 12 電流センサ
 13 温度センサ
 14 二次電池
 15 放電回路(放電手段)
 16 オルタネータ
 17 エンジン
 18 スタータモータ
 19 負荷

Claims (9)

  1.  二次電池の状態を検出する二次電池状態検出装置において、
     前記二次電池をパルス放電させる放電手段と、
     前記放電手段を制御して前記二次電池を少なくとも1回パルス放電させ、そのときの電圧値の時間的変化を取得する取得手段と、
     前記取得手段によって取得された電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで前記所定の関数のパラメータを算出する算出手段と、
     前記算出手段によって算出された前記所定の関数のパラメータに基づいて、前記二次電池の状態を検出する検出手段と、
     を有することを特徴とする二次電池状態検出装置。
  2.  前記算出手段は、前記取得手段によって取得された電圧値を、電流値で除算して得られた値を用いて、前記所定の関数のパラメータを算出することを特徴とする請求項1に記載の二次電池状態検出装置。
  3.  前記所定の関数は時間を変数とする一次関数であり、
     前記検出手段は、前記一次関数の傾きに基づいて、前記二次電池の状態を検出する、
     ことを特徴とする請求項1または2に記載の二次電池状態検出装置。
  4.  前記所定の関数は時間を変数とする指数関数であり、
     前記検出手段は、前記指数関数の係数に基づいて、前記二次電池の状態を検出する、
     ことを特徴とする請求項1または2に記載の二次電池状態検出装置。
  5.  前記検出手段は、前記指数関数の係数から、前記二次電池の反応抵抗の抵抗値を算出し、この抵抗値に基づいて前記二次電池の状態を検出することを特徴とする請求項4に記載の二次電池状態検出装置。
  6.  前記検出手段は、前記指数関数の係数から、前記二次電池の電気二重層容量の容量値および/またはオーミック抵抗の抵抗値を算出し、この容量値および/または抵抗値を用いて前記二次電池の状態を検出することを特徴とする請求項4または5に記載の二次電池状態検出装置。
  7.  前記算出手段は、最小自乗演算またはカルマンフィルタ演算に基づいて、時間を変数とする前記所定の関数によってフィッティングすることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の二次電池状態検出装置。
  8.  前記検出手段は、前記算出手段によって算出されたパラメータに基づいて、前記二次電池の劣化度および放電能力の少なくとも一方を算出することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の二次電池状態検出装置。
  9.  二次電池の状態を検出する二次電池状態検出方法において、
     前記二次電池をパルス放電させる放電ステップと、
     前記放電ステップにおいて前記二次電池を少なくとも1回パルス放電させ、そのときの電圧値の時間的変化を取得する取得ステップと、
     前記取得ステップにおいて取得された電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで前記所定の関数のパラメータを算出する算出ステップと、
     前記算出ステップにおいて算出された前記所定の関数のパラメータに基づいて、前記二次電池の状態を検出する検出ステップと、
     を有することを特徴とする二次電池状態検出方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016171716A (ja) * 2015-03-13 2016-09-23 エスアイアイ・セミコンダクタ株式会社 電池残量予測装置及びバッテリパック
WO2016160651A1 (en) * 2015-03-30 2016-10-06 Eaton Corporation Apparatus and methods for battery monitoring using discharge pulse measurements
WO2017050471A1 (de) * 2015-09-24 2017-03-30 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum überwachen einer batterie
JP2019132780A (ja) * 2018-02-01 2019-08-08 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
JP2019138673A (ja) * 2018-02-06 2019-08-22 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
JP2021069163A (ja) * 2019-10-18 2021-04-30 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
WO2022009353A1 (ja) * 2020-07-08 2022-01-13 三菱電機株式会社 バッテリ劣化予測装置、バッテリ劣化予測システム、及びバッテリ劣化予測のための準備方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015125279A1 (ja) * 2014-02-21 2015-08-27 株式会社安川電機 電力変換システム、電力変換装置、及び蓄電装置の状態診断方法
EP3001497A1 (de) * 2014-09-23 2016-03-30 HILTI Aktiengesellschaft Intelligentes Ladeende
KR102527334B1 (ko) * 2015-11-24 2023-05-02 삼성전자주식회사 배터리 관리 장치 및 방법
JP6647111B2 (ja) * 2016-03-29 2020-02-14 古河電気工業株式会社 二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法
JP6339618B2 (ja) 2016-03-29 2018-06-06 古河電気工業株式会社 二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法
CN107783047A (zh) * 2016-08-30 2018-03-09 中兴通讯股份有限公司 蓄电池内阻检测装置、检测方法及蓄电池状态监测系统
CN106597295B (zh) * 2016-11-18 2021-01-08 四川普力科技有限公司 一种锂电池soh的估算方法
CN107290683A (zh) * 2017-07-20 2017-10-24 中广核核电运营有限公司 蓄电池剩余容量的检测方法和装置
JP6577990B2 (ja) * 2017-11-14 2019-09-18 本田技研工業株式会社 内部状態推定装置
KR102416548B1 (ko) * 2018-02-01 2022-07-01 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터 추정 방법 및 배터리 관리 시스템
KR102373458B1 (ko) 2018-02-07 2022-03-10 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터 추정 방법 및 배터리 관리 시스템
DE102019103396B3 (de) * 2019-02-12 2020-07-02 Bender Gmbh & Co. Kg Verfahren und Geräte zur Bestimmung der Elemente eines dielelektrischen Ersatzschaltbildes für eine Isolierung eines elektrischen Systems
CN109975717B (zh) * 2019-04-12 2021-03-19 苏州正力新能源科技有限公司 一种动力电池内阻的在线计算方法
CN111929599A (zh) * 2020-07-16 2020-11-13 上海星融汽车科技有限公司 车辆蓄电池状态监测系统及其车辆
KR102551709B1 (ko) * 2021-11-15 2023-07-07 주식회사 에이치이아이 배터리 soh 추정시스템, 이를 위한 파라미터 추출시스템 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005221487A (ja) 2004-02-09 2005-08-18 Furukawa Electric Co Ltd:The 二次電池の内部インピーダンス測定方法、二次電池の内部インピーダンス測定装置、二次電池劣化判定装置及び電源システム
JP2007057379A (ja) * 2005-08-24 2007-03-08 Nissan Motor Co Ltd 二次電池の内部抵抗検出方法
JP2008032683A (ja) * 2006-06-29 2008-02-14 Hioki Ee Corp 電池の内部抵抗測定装置
JP2009244180A (ja) 2008-03-31 2009-10-22 Furukawa Electric Co Ltd:The バッテリ状態検知方法及びバッテリ状態検知装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0887654B1 (en) * 1997-06-24 2004-10-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method for detecting working condition of non-aqueous electrolyte secondary batteries
DE10236958B4 (de) * 2002-08-13 2006-12-07 Vb Autobatterie Gmbh & Co. Kgaa Verfahren zur Ermittlung der entnehmbaren Ladungsmenge einer Speicherbatterie und Überwachungseinrichtung für eine Speicherbatterie
EP2626716B1 (en) * 2003-06-27 2015-09-16 The Furukawa Electric Co., Ltd. Device and method for judging deterioration of accumulator / secondary cell
US7239146B2 (en) * 2003-07-11 2007-07-03 Cardiac Pacemakers, Inc. Indicator of remaining energy in storage cell of implantable medical device
JP4488714B2 (ja) * 2003-10-24 2010-06-23 株式会社オートネットワーク技術研究所 車両用鉛蓄電池の車両搭載状態管理装置及び車両用鉛蓄電池の劣化状態検出方法
US20070014853A1 (en) * 2005-07-15 2007-01-18 Ilan Zalit Pharmaceutical dosage form containing novel pharmaceutical granulate
CN100344984C (zh) * 2005-07-28 2007-10-24 上海交通大学 通过电感放电检测蓄电池内阻的方法
KR100669477B1 (ko) * 2005-12-22 2007-01-16 삼성에스디아이 주식회사 배터리의 soc 보정 방법 및 이를 이용한 배터리 관리시스템
US7622929B2 (en) * 2006-07-25 2009-11-24 Cadex Electronics Inc. Pulse-discharge battery testing methods and apparatus
US7593823B2 (en) * 2006-11-21 2009-09-22 The Furukawa Electric Co., Ltd Method and device for determining state of battery, and battery power supply system therewith
US7723959B2 (en) * 2007-04-27 2010-05-25 Motorola, Inc. Method for determining residual battery charge
CN101339214B (zh) * 2008-08-19 2010-11-17 河北天翼科贸发展有限公司 蓄电池内阻测量方法
EP2351184A4 (en) * 2008-10-10 2014-07-09 Deeya Energy Technologies Inc METHOD AND APPARATUS FOR ESTABLISHING BATTERY CHARGE STATUS
US8008893B2 (en) * 2009-02-06 2011-08-30 Cobasys, Llc Battery analysis system
CN102411126B (zh) * 2010-09-21 2014-07-16 光宝科技股份有限公司 电池测量方法及装置
JP5786324B2 (ja) * 2010-11-17 2015-09-30 日産自動車株式会社 組電池の制御装置
CN102721928A (zh) * 2012-05-22 2012-10-10 绵阳市维博电子有限责任公司 一种蓄电池参数监测仪及参数监测方法
JP5603379B2 (ja) * 2012-07-24 2014-10-08 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 電気機器
JP5810116B2 (ja) * 2013-03-14 2015-11-11 古河電気工業株式会社 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法
TWI541525B (zh) * 2014-12-10 2016-07-11 大同股份有限公司 電池電量估測裝置及其估測方法
JP6164503B2 (ja) * 2015-06-25 2017-07-19 トヨタ自動車株式会社 二次電池の内部抵抗推定方法および出力制御方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005221487A (ja) 2004-02-09 2005-08-18 Furukawa Electric Co Ltd:The 二次電池の内部インピーダンス測定方法、二次電池の内部インピーダンス測定装置、二次電池劣化判定装置及び電源システム
JP2007057379A (ja) * 2005-08-24 2007-03-08 Nissan Motor Co Ltd 二次電池の内部抵抗検出方法
JP2008032683A (ja) * 2006-06-29 2008-02-14 Hioki Ee Corp 電池の内部抵抗測定装置
JP2009244180A (ja) 2008-03-31 2009-10-22 Furukawa Electric Co Ltd:The バッテリ状態検知方法及びバッテリ状態検知装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2952921A4

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI669521B (zh) * 2015-03-13 2019-08-21 日商艾普凌科有限公司 Battery residual prediction device and battery pack
CN105974317A (zh) * 2015-03-13 2016-09-28 精工半导体有限公司 电池余量预测装置及电池组
JP2016171716A (ja) * 2015-03-13 2016-09-23 エスアイアイ・セミコンダクタ株式会社 電池残量予測装置及びバッテリパック
WO2016160651A1 (en) * 2015-03-30 2016-10-06 Eaton Corporation Apparatus and methods for battery monitoring using discharge pulse measurements
US9983266B2 (en) 2015-03-30 2018-05-29 Eaton Intelligent Power Limited Apparatus and methods for battery monitoring using discharge pulse measurements
WO2017050471A1 (de) * 2015-09-24 2017-03-30 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum überwachen einer batterie
CN108027406A (zh) * 2015-09-24 2018-05-11 罗伯特·博世有限公司 用于监控电池组的方法
JP2019132780A (ja) * 2018-02-01 2019-08-08 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
JP2019138673A (ja) * 2018-02-06 2019-08-22 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
JP2021069163A (ja) * 2019-10-18 2021-04-30 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
JP7269147B2 (ja) 2019-10-18 2023-05-08 古河電気工業株式会社 充電可能電池状態検出装置および充電可能電池状態検出方法
WO2022009353A1 (ja) * 2020-07-08 2022-01-13 三菱電機株式会社 バッテリ劣化予測装置、バッテリ劣化予測システム、及びバッテリ劣化予測のための準備方法
JPWO2022009353A1 (ja) * 2020-07-08 2022-01-13
JP7374325B2 (ja) 2020-07-08 2023-11-06 三菱電機株式会社 バッテリ劣化予測装置、バッテリ劣化予測システム、及びバッテリ劣化予測のための準備方法

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