[发明专利]二次电池状态检测装置及二次电池状态检测方法有效

专利信息
申请号: 201480013224.4 申请日: 2014-02-12
公开(公告)号: CN105026945B 公开(公告)日: 2017-12-05
发明(设计)人: 岩根典靖;横山浩一;高岛直也;光山泰司;A·科瓦茨;T·米哈尔费;L·罗姆维里 申请(专利权)人: 古河电气工业株式会社;古河AS株式会社
主分类号: G01R31/36 分类号: G01R31/36;H01M10/44;H01M10/48;H02J7/00
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司11127 代理人: 李辉,黄纶伟
地址: 日本*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 二次 电池 状态 检测 装置 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及二次电池状态检测装置及二次电池状态检测方法。

背景技术

为了检测二次电池的劣化程度(SOH:State Of Health)和放电能力(SOF:State Of Function),已知有使用二次电池的内部电阻或者内部阻抗的方法。但是,二次电池的内部电阻是多个电阻成分的合成,因而为了高精度地检测二次电池状态,需要分解求出各个电阻成分,尤其需要高精度地求出反应电阻。作为满足这种需求的技术,例如公开了作为代表的专利文献1以及专利文献2、3的技术。

其中,在专利文献1中公开的技术中,在100Hz以上的频率下,使二次电池以固定电压进行规定次数的脉冲放电,计算脉冲放电开始前的电压和刚刚结束后的电压之差即电压差,根据电压差判定二次电池的放电能力或者劣化程度。

另外,在专利文献2中公开的技术中,不进行脉冲放电,而是取得通常的实际车辆环境下的车载二次电池的电压/电流数据,并对该数据进行傅里叶变换而进行频率分解,求出阻抗谱。并且,使用所求出的阻抗谱执行对象二次电池的等效电路模型的常数拟合,分解求出二次电池内的电阻成分和双电层电容成分。

另外,在专利文献3中公开的技术中,取得车载二次电池的电压/电流数据,使用卡尔曼滤波运算等在线地估计对象二次电池的等效电路模型的常数,分解求出二次电池内的电阻成分和双电层电容成分。

现有技术文献

专利文献

专利文献1:日本特开2009-244180号公报

专利文献2:日本特开2005-221487号公报

专利文献3:日本特开2007-187534号公报

发明内容

发明欲解决的课题

然而,在专利文献1~3公开的技术中,虽然在仅以特定的二次电池为对象检测状态的情况下,能够实现高精度的检测,但是难以应对类型不同的多个二次电池。

因此,本发明的目的在于,提供能够高精度地检测类型不同的多个二次电池的状态的二次电池状态检测装置及二次电池状态检测方法。

用于解决课题的手段

为了解决上述课题,本发明的检测二次电池的状态的二次电池状态检测装置的特征在于,具有:测定单元,其以规定的频度测定流过所述二次电池的电流的电流值、和由于该电流而在所述二次电池中产生的电压的电压值;优化单元,其根据由所述测定单元测定出的电压值及电流值,优化所述二次电池的等效电路模型的元件常数;识别单元,其参照由所述优化单元优化后的所述等效电路模型的元件常数,识别所述二次电池的类型;存储单元,其按照所述二次电池的每种类型,存储用于根据所述等效电路模型的元件常数检测所述二次电池的状态的检测式;取得单元,其从所述存储单元取得与由所述识别单元识别出的类型对应的检测式;以及检测单元,其将所述元件常数应用于由所述取得单元取得的所述检测式,由此检测所述二次电池的状态,所述识别单元将所述等效电路模型的多个元件常数之比与规定的阈值进行比较,根据其大小关系识别所述二次电池的类型。

根据这种结构,能够根据元件常数之比容易地判别二次电池的类型。

另外,本发明的另一检测二次电池的状态的二次电池状态检测装置的特征在于,具有:测定单元,其以规定的频度测定流过所述二次电池的电流的电流值、和由于该电流而在所述二次电池中产生的电压的电压值;优化单元,其根据由所述测定单元测定出的电压值及电流值,优化所述二次电池的等效电路模型的元件常数;识别单元,其参照由所述优化单元优化后的所述等效电路模型的元件常数,识别所述二次电池的类型;存储单元,其按照所述二次电池的每种类型,存储用于根据所述等效电路模型的元件常数检测所述二次电池的状态的检测式;取得单元,其从所述存储单元取得与由所述识别单元识别出的类型对应的检测式;以及检测单元,其将所述元件常数应用于由所述取得单元取得的所述检测式,由此检测所述二次电池的状态,所述识别单元将根据所述等效电路模型的多个元件常数计算出的识别指标值与规定的阈值进行比较,并根据其大小关系识别所述二次电池的类型。

根据这种结构,能够根据识别指标值与阈值的大小关系,更准确地识别二次电池。

另外,本发明的一个方面的特征在于,所述识别单元具有学习模型,根据该学习模型识别所述二次电池的类型,该学习模型以所述二次电池的等效电路模型的常数为输入、以用于确定该二次电池的类型的信息为输出,并根据该输入输出的配对而预先具备识别能力。

根据这种结构,通过使用学习模型,能够提高识别率。

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