特許 7483922 バッテリ診断装置、バッテリ診断方法、バッテリパック及び自動車

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-07

(45)【発行日】2024-05-15

(54)【発明の名称】バッテリ診断装置、バッテリ診断方法、バッテリパック及び自動車

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/396 20190101AFI20240508BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20240508BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20240508BHJP

【ＦＩ】

G01R31/396

H01M10/48 P

H02J7/00 Y

【請求項の数】 22

(21)【出願番号】P 2022559439

(86)(22)【出願日】2021-11-26

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-05-15

(86)【国際出願番号】 KR2021017684

(87)【国際公開番号】W WO2022114871

(87)【国際公開日】2022-06-02

【審査請求日】2022-10-03

(31)【優先権主張番号】10-2020-0163366

(32)【優先日】2020-11-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】521065355

【氏名又は名称】エルジー エナジー ソリューション リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】スン、ヨン－チュル

(72)【発明者】

【氏名】アン、ヤン－スー

【審査官】小川 浩史

(56)【参考文献】

【文献】特開２００７－８５９１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２７６６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－３９８２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０３７２８０５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２０／１５８１８２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－９１２４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／００２５８３２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２０２３－５３８３４７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｒ ３１／３６－３１／３９６

Ｈ０１Ｍ １０／４２－１０／４８

Ｈ０２Ｊ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

直列に接続された複数のバッテリセルを含むセルグループのためのバッテリ診断装置において、
各バッテリセルのセル電圧を示す電圧信号を周期的に生成する電圧センシング回路と、
前記電圧信号に基づいて、前記各バッテリセルの前記セル電圧の経時変化を示す時系列データを生成する制御回路と、
を含み、
前記制御回路は、
（ｉ）前記時系列データに基づいて前記各バッテリセルの、第１ムービングウィンドウによる短期移動平均である第１平均セル電圧と、第２ムービングウィンドウによる長期移動平均である第２平均セル電圧とを決定し、
（ｉｉ）前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に基づいて前記各バッテリセルの電圧異常を検出し、
前記第１ムービングウィンドウの時間長および前記第２ムービングウィンドウの時間長は、電圧異常が発生したバッテリセルの前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差が、電圧異常が発生していないバッテリセルの前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差から偏差を有するように、設定される、バッテリ診断装置。

【請求項2】

前記制御回路は、
前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、
前記各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差に該当するセル診断偏差を決定し、
前記セル診断偏差が診断閾値を超える条件を満たすバッテリセルを電圧異常セルとして検出する、請求項１に記載のバッテリ診断装置。

【請求項3】

前記制御回路は、前記各バッテリセルについて、前記セル診断偏差の時系列データを生成し、前記セル診断偏差が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記セル診断偏差のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出する、請求項２に記載のバッテリ診断装置。

【請求項4】

前記制御回路は、
前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、
前記各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差を算出してセル診断偏差を決定し、
前記全バッテリセルのセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、
前記各バッテリセルのセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、
前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記フィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出する、請求項１に記載のバッテリ診断装置。

【請求項5】

前記制御回路は、
前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定し、全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、
前記各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、
前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出する、請求項１に記載のバッテリ診断装置。

【請求項6】

前記制御回路は、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差を全バッテリセルの長短期平均差の平均値で除算して前記長短期平均差を正規化する、請求項５に記載のバッテリ診断装置。

【請求項7】

前記制御回路は、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差のログ演算により前記長短期平均差を正規化する、請求項５に記載のバッテリ診断装置。

【請求項8】

前記制御回路は、
単位時間毎に測定された、全バッテリセルのセル電圧平均値と前記各バッテリセルのセル電圧との差に該当する電圧を用いて、前記各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを生成する、請求項１から７のいずれか一項に記載のバッテリ診断装置。

【請求項9】

前記制御回路は、
各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定し、
前記各バッテリセルについて、前記正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成し、
（ｉ）前記各バッテリセルの前記正規化されたセル診断偏差の時系列データについて、前記第１ムービングウィンドウによる短期移動平均である第１移動平均、及び前記第２ムービングウィンドウによる長期移動平均である第２移動平均を決定することと、（ｉｉ）前記各バッテリセルについて、前記第１移動平均と前記第２移動平均との差に該当する長短期平均差を決定することと、（ｉｉｉ）前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定することと、（ｉｖ）前記各バッテリセルについて、前記正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成することと、を少なくとも１回以上再帰的に繰り返し、前記各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成し、
全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、
前記各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、
前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出する、請求項１に記載のバッテリ診断装置。

【請求項10】

前記第２ムービングウィンドウの時間長は、前記第１ムービングウィンドウの時間長の１０倍以上である、請求項１から９のいずれか一項に記載のバッテリ診断装置。

【請求項11】

請求項１から１０のいずれか一項に記載のバッテリ診断装置を含む、バッテリパック。

【請求項12】

請求項１１に記載のバッテリパックの電力を用いて駆動するモータによって駆動される、自動車。

【請求項13】

直列に接続された複数のバッテリセルを含むセルグループのためのバッテリ診断方法において、
（ａ）各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを周期的に生成するステップと、
（ｂ）前記時系列データに基づいて各バッテリセルの、第１ムービングウィンドウによる短期移動平均である第１平均セル電圧と、第２ムービングウィンドウによる長期移動平均である第２平均セル電圧とを決定するステップと、
（ｃ）前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に基づいて各バッテリセルの電圧異常を検出するステップと、
を含み、
前記第１ムービングウィンドウの時間長および前記第２ムービングウィンドウの時間長は、電圧異常が発生したバッテリセルの前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差が、電圧異常が発生していないバッテリセルの前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差から偏差を有するように、設定される、バッテリ診断方法。

【請求項14】

前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、
（ｃ２）前記各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差に該当するセル診断偏差を決定するステップと、
（ｃ３）前記セル診断偏差が診断閾値を超える条件を満たすバッテリセルを電圧異常セルとして検出するステップと、を含む、請求項１３に記載のバッテリ診断方法。

【請求項15】

前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記各バッテリセルについて前記セル診断偏差の時系列データを生成するステップと、
（ｃ２）前記セル診断偏差が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記セル診断偏差のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含む、請求項１４に記載のバッテリ診断方法。

【請求項16】

前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、
（ｃ２）前記各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差を算出してセル診断偏差を決定するステップと、
（ｃ３）前記全バッテリセルのセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、
（ｃ４）前記各バッテリセルのセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングして、前記各バッテリセルについてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、
（ｃ５）前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記フィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含む、請求項１３に記載のバッテリ診断方法。

【請求項17】

前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、
（ｃ２）前記各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定するステップと、
（ｃ３）全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、
（ｃ４）前記各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、
（ｃ５）前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記フィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含む、請求項１３に記載のバッテリ診断方法。

【請求項18】

前記（ｃ２）ステップは、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差を全バッテリセルの長短期平均差の平均値で除算して前記長短期平均差を正規化するステップである、請求項１７に記載のバッテリ診断方法。

【請求項19】

前記（ｃ２）ステップは、
前記各バッテリセルについて、前記長短期平均差のログ演算により前記長短期平均差を正規化するステップである、請求項１７に記載のバッテリ診断方法。

【請求項20】

前記（ａ）ステップは、
単位時間毎に測定された、全バッテリセルのセル電圧平均値と各バッテリセルのセル電圧との差に該当する電圧を用いて、前記各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを生成するステップである、請求項１３から１９のいずれか一項に記載のバッテリ診断方法。

【請求項21】

前記（ｃ）ステップは、
（ｃ１）前記各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、
（ｃ２）前記各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定するステップと、
（ｃ３）前記各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成するステップと、
（ｃ４）（ｉ）前記各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差の時系列データについて、前記第１ムービングウィンドウによる短期移動平均である第１移動平均、及び前記第２ムービングウィンドウによる長期移動平均である第２移動平均を決定することと、（ｉｉ）前記各バッテリセルについて、第１移動平均と第２移動平均との差に該当する長短期平均差を決定することと、（ｉｉｉ）前記各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定することと、（ｉｖ）前記各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成することと、を少なくとも１回以上再帰的に繰り返し、前記各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成するステップと、
（ｃ５）全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、
（ｃ６）前記各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、前記統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、
（ｃ７）前記フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または前記診断閾値を超える前記フィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含む、請求項１３に記載のバッテリ診断方法。

【請求項22】

前記第２ムービングウィンドウの時間長は、前記第１ムービングウィンドウの時間長の１０倍以上である、請求項１３から２１のいずれか一項に記載のバッテリ診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、バッテリの電圧異常を診断する技術に関する。

【0002】

本出願は、２０２０年１１月２７日付け出願の韓国特許出願番号第１０－２０２０－０１６３３６６号に基づく優先権を主張し、当該出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。

【背景技術】

【0003】

近年、ノートパソコン、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急激に伸び、電気車両、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれて、繰り返して充放電可能な高性能バッテリに対する研究が活発に行われている。

【0004】

現在、商用化されているバッテリとしてはニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウムバッテリなどが挙げられるが、そのうちリチウムバッテリは、ニッケル系列のバッテリに比べてメモリ効果が殆ど起きないため充放電が自在であり、自己放電率が非常に低くエネルギー密度が高いという長所で脚光を浴びている。

【0005】

近年、高電圧が要求されるアプリケーション（例えば、エネルギー貯蔵システム、電気車両）が広く普及しているにつれて、バッテリパックに直列に接続された複数のバッテリセルのそれぞれの電圧異常を正確に検出する診断技術の必要性が高まっている。

【0006】

バッテリセルの電圧異常とは、内部短絡、外部短絡、電圧センシングラインの故障、充放電ラインとの接続不良などにより、セル電圧が異常に低下および／または上昇する故障状態を意味する。

【0007】

従来、特定の時点での各バッテリセルの両端にわたる電圧であるセル電圧を、上記特定の時点と同一時点での複数のバッテリセルの平均セル電圧と比較することにより、各バッテリセルの電圧異常を診断する試みがなされてきた。しかしながら、各バッテリセルのセル電圧は、当該バッテリセルの温度、電流および／または健康状態（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）などにも依存するので、単に特定の時点で複数のバッテリセルについて測定されたセル電圧を比較する過程だけでは各バッテリセルの電圧異常を正確に診断しにくい。例えば、電圧異常のないバッテリセルであっても、残りのバッテリセルとの温度偏差やＳＯＨ偏差が大きい場合、当該バッテリセルのセル電圧と平均セル電圧との差も大きくなることがある。

【0008】

かかる問題を解決するために、各バッテリセルの電圧異常を診断する際に、各バッテリセルのセル電圧とともに、充放電電流、各バッテリセルの温度及び／又は各バッテリセルの充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）等の追加パラメータを用いることが考えられる。しかしながら、追加のパラメータを利用する診断方式は、各パラメータの検出過程及び相互比較過程を伴わなければならないので、セル電圧を単一のパラメータとして用いる診断方式に比べて、比較的複雑で長い時間がかかるという制限がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

本発明は、上記のような問題を解決するために案出されたものであり、単位時間毎に、所定の時間長を有する少なくとも１つのムービングウィンドウのそれぞれについて、複数のバッテリセルの各々のセル電圧の移動平均を決定し、各バッテリセルの各移動平均に基づいて、各バッテリセルの電圧異常を効率的かつ正確に診断するためのバッテリ診断装置、バッテリ診断方法、バッテリパックおよび自動車を提供することを目的とする。

【0010】

本発明の他の目的及び長所は、下記の説明によって理解でき、本発明の実施形態によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現できることが容易に分かるであろう。

【課題を解決するための手段】

【0011】

上記技術的課題を達成するためのバッテリ診断装置は、直列に接続された複数のバッテリセルを含むセルグループのためのバッテリ診断装置であり、各バッテリセルのセル電圧を周期的に示す電圧信号を生成するように構成される電圧センシング回路と、前記電圧信号に基づいて、各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを生成するように構成される制御回路と、を含んでいてもよい。

【0012】

好ましくは、前記制御回路は、（ｉ）前記時系列データに基づいて各バッテリセルの第１平均セル電圧と第２平均セル電圧を決定し（ここで、前記第１平均セル電圧は短期移動平均であり、前記第２平均セル電圧は長期移動平均である）、（ｉｉ）前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に基づいて各バッテリセルの電圧異常を検出するように構成されてもよい。

【0013】

一態様では、前記制御回路は、各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差に該当するセル診断偏差を決定し、セル診断偏差が診断閾値を超える条件を満たすバッテリセルを電圧異常セルとして検出するように構成されてもよい。

【0014】

好ましくは、前記制御回路は、各バッテリセルについて、セル診断偏差の時系列データを生成し、セル診断偏差が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるセル診断偏差のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するように構成されてもよい。

【0015】

他の態様では、前記制御回路は、各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差を算出してセル診断偏差を決定し、全バッテリセルのセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、各バッテリセルのセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するように構成されてもよい。

【0016】

さらに他の態様では、前記制御回路は、各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定し、全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するように構成されてもよい。

【0017】

好ましくは、前記制御回路は、各バッテリセルについて、長短期平均差を全バッテリセルの長短期平均差の平均値で除算して長短期平均差を正規化してもよい。

【0018】

あるいは、前記制御回路は、各バッテリセルについて、長短期平均差のログ演算により長短期平均差を正規化してもよい。

【0019】

さらに他の態様では、前記制御回路は、単位時間毎に測定された、全バッテリセルのセル電圧平均値と各バッテリセルのセル電圧との差に該当する電圧を用いて、各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを生成するように構成されてもよい。

【0020】

さらに他の態様では、前記制御回路は、各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定し、各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定し、各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成し、

【0021】

（ｉ）各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差の時系列データについて第１移動平均及び第２移動平均を決定すること［ここで、第１移動平均は短期移動平均であり、第２移動平均は長期移動平均である］と、（ｉｉ）各バッテリセルについて、第１移動平均と第２移動平均との差に該当する長短期平均差を決定することと、（ｉｉｉ）各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定することと、（ｉｖ）各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成することと、を少なくとも１回以上再帰的に繰り返し、各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成し、

【0022】

全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定し、各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成し、フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するように構成されてもよい。

【0023】

上記技術的課題を達成するための本発明によるバッテリ診断方法は、直列に接続された複数のバッテリセルを含むセルグループのためのバッテリ診断方法であり、（ａ）各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを定期的に生成するステップと、（ｂ）前記時系列データに基づいて各バッテリセルの第１平均セル電圧と第２平均セル電圧を決定するステップ［ここで、前記第１平均セル電圧は短期移動平均であり、前記第２平均セル電圧は長期移動平均である］と、（ｃ）前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に基づいて各バッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0024】

一態様では、前記（ｃ）ステップは、（ｃ１）各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、（ｃ２）各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差に該当するセル診断偏差を決定するステップと、（ｃ３）セル診断偏差が診断閾値を超える条件を満たすバッテリセルを電圧異常セルとして検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0025】

好ましくは、前記（ｃ）ステップは、（ｃ１）各バッテリセルについてセル診断偏差の時系列データを生成するステップと、（ｃ２）セル診断偏差が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるセル診断偏差のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0026】

他の態様では、（ｃ）ステップは、（ｃ１）各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、（ｃ２）各バッテリセルについて、全バッテリセルの長短期平均差の平均値とバッテリセルの長短期平均差との偏差を算出してセル診断偏差を決定するステップと、（ｃ３）全バッテリセルのセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、（ｃ４）各バッテリセルのセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングして、各バッテリセルについてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、（ｃ５）フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0027】

さらに他の態様では、前記（ｃ）ステップは、（ｃ１）各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、（ｃ２）各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定するステップと、（ｃ３）全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、（ｃ４）各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、（ｃ５）フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0028】

好ましくは、前記（ｃ２）ステップは、各バッテリセルについて、長短期平均差を全バッテリセルの長短期平均差の平均値で除算して長短期平均差を正規化するステップであってもよい。

【0029】

あるいは、前記（ｃ２）ステップは、各バッテリセルについて、長短期平均差のログ演算により長短期平均差を正規化するステップであってもよい。

【0030】

他の態様では、前記（ａ）ステップは、単位時間毎に測定された、全バッテリセルのセル電圧平均値と各バッテリセルのセル電圧との差に該当する電圧を用いて、各バッテリセルのセル電圧の経時変化を示す時系列データを生成するステップであってもよい。

【0031】

さらに他の態様では、前記（ｃ）ステップは、（ｃ１）各バッテリセルについて、前記第１平均セル電圧と前記第２平均セル電圧との差に該当する長短期平均差を決定するステップと、（ｃ２）各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定するステップと、（ｃ３）各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成するステップと、

【0032】

（ｃ４）（ｉ）各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差の時系列データについて第１移動平均及び第２移動平均を決定すること［ここで、第１移動平均は短期移動平均であり、第２移動平均は長期移動平均である］と、（ｉｉ）各バッテリセルについて、第１移動平均と第２移動平均との差に該当する長短期平均差を決定することと、（ｉｉｉ）各バッテリセルについて、長短期平均差の正規化値を、正規化されたセル診断偏差として決定することと、（ｉｖ）各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成することと、を少なくとも１回以上再帰的に繰り返し、各バッテリセルについて、正規化されたセル診断偏差の時系列データを生成するステップと、

【0033】

（ｃ５）全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差についての標準偏差に依存する統計的可変閾値を決定するステップと、（ｃ６）各バッテリセルの正規化されたセル診断偏差に関する時系列データを、統計的可変閾値を基準としてフィルタリングしてフィルタ診断値の時系列データを生成するステップと、（ｃ７）フィルタ診断値が診断閾値を超える時間または診断閾値を超えるフィルタ診断値のデータ数からバッテリセルの電圧異常を検出するステップと、を含んでいてもよい。

【0034】

上記技術的課題は、上述したバッテリ診断装置を含むバッテリパックとそれを含む自動車によっても達成することができる。

【発明の効果】

【0035】

本発明の一態様によれば、単位時間毎に、２つの異なる時間長に対する各バッテリセルのセル電圧の２つの移動平均を決定し、複数のバッテリセルのそれぞれの２つの移動平均間の差に基づいて、各バッテリセルの電圧異常を効率的かつ正確に診断することができる。

【0036】

本発明の他の態様によれば、各バッテリセルの２つの移動平均の変化傾向の差を分析する際に、正規化及び／又は統計的可変閾値などの高度な技法を適用することにより、各バッテリセルの電圧異常を正確に診断することができる。

【0037】

本発明のさらに他の態様によれば、統計的可変閾値を基準として決定されたフィルタ診断値の時系列データを分析して、各バッテリセルの電圧異常が発生した時間区間及び／又は電圧異常検出カウントなどを正確に検出することができる。

【0038】

本発明の効果は、上記の効果に限らず、言及されていない他の効果は特許請求の範囲の記載から当業者にとって明確に理解できるものであろう。

【図面の簡単な説明】

【0039】

本明細書に添付される以下の図面は、本発明の好ましい実施形態を例示するものであり、後述する発明の詳細な説明とともに本発明の技術思想をさらに理解させる役割を果たすものであるため、本発明はそのような図面に記載された事項のみに限定されて解釈されてはいけない。

【0040】

【図1】本発明の一実施形態による電気車両の構成を例示的に示す図である。

【図2a】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2b】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2c】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2d】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2e】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2f】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2g】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図2h】図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を説明するために参照されるグラフである。

【図3】本発明の第１実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【図4】本発明の第２実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【図5】本発明の第３実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【図6】本発明の第４実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【図7】本発明の第５実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0041】

以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使われた用語や単語は通常的や辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。

【0042】

したがって、本明細書に記載された実施形態及び図面に示された構成は、本発明の最も好ましい一実施形態に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。

【0043】

第１、第２などの序数を含む用語は、様々な構成要素のうちのいずれか一つをその他の要素と区別するために使われたものであり、これら用語によって構成要素が限定されることはない。

【0044】

明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」というとき、これは、特に言及しない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。また、明細書に記載の「制御部」のような用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せで具現され得る。

【0045】

さらに、明細書の全体において、ある部分が他の部分と「接続（連結）」されているというとき、これは「直接的に接続（連結）」されている場合だけでなく、その中間に他の素子を挟んで「間接的に接続（連結）」されている場合も含む。

【0046】

図１は、本発明の一実施形態による電気車両の構成を例示的に示す図である。

【0047】

図１を参照すると、電気車両１は、バッテリパック１０、インバータ３、電気モータ４、及び車両コントローラ５を含む。

【0048】

バッテリパック１０は、セルグループＣＧ、スイッチ６、およびバッテリ管理システム１００を含む。

【0049】

セルグループＣＧは、バッテリパック１０に設けられた一対の電源端子を介してインバータ３に結合されてもよい。セルグループＣＧは、直列接続された複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎ、（Ｎは２以上の自然数）を含む。各バッテリセルＢＣ_ｉは、リチウムイオンバッテリセルのように再充電できる限り、種類に特に限定されない。ｉはセルを識別するためのインデックスである。ｉは１からＮまでの自然数である。

【0050】

スイッチ６は、セルグループＣＧに直列に接続される。スイッチ６は、セルグループＣＧの充放電のための電流経路に設けられる。スイッチ６は、バッテリ管理システム１００からのスイッチング信号に応答してオンオフ制御される。スイッチ６は、コイルの磁力によってオンオフされる機械式リレーであってもよいし、金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ（ＭＯＳＦＥＴ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｆｉｅｌｄ Ｅｆｆｅｃｔ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）などの半導体スイッチであってもよい。

【0051】

インバータ３は、バッテリ管理システム１００からの命令に応答して、セルグループＣＧからの直流電流を交流電流に変換するために提供される。電気モータ４は、例えば三相交流モータであってもよい。電気モータ４は、インバータ３からの交流電力を用いて駆動する。

【0052】

バッテリ管理システム１００は、セルグループＣＧの充放電に関連する全体的な制御を担当するために提供される。

【0053】

バッテリ管理システム１００は、バッテリ診断装置２００を含む。バッテリ管理システム１００は、電流センサ３１０、温度センサ３２０、およびインタフェース部３３０のうちの少なくとも１つをさらに含み得る。

【0054】

バッテリ診断装置２００は、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎのそれぞれの電圧異常を診断するために提供される。バッテリ診断装置２００は、電圧センシング回路２１０と制御回路２２０とを含む。

【0055】

電圧センシング回路２１０は、複数の電圧センシングラインを介して複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎのそれぞれの陽極および陰極に接続される。電圧センシング回路２１０は、各バッテリセルＢＣの両端にわたるセル電圧を測定し、測定されたセル電圧を表す電圧信号を生成するように構成される。

【0056】

電流センサ３１０は、電流経路を介してセルグループＣＧに直列に接続される。電流センサ３１０は、セルグループＣＧを通って流れるバッテリ電流を検出し、検出されたバッテリ電流を表す電流信号を生成するように構成される。

【0057】

温度センサ３２０は、セルグループＣＧの温度を検出し、検出された温度を表す温度信号を生成するように構成される。

【0058】

制御回路２２０は、ハードウェア的に、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、フィールド プログラマブル ゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、およびその他の機能遂行のための電気ユニットのうちの少なくとも１つを使用して実現されてもよい。

【0059】

制御回路２２０は、メモリ部を有することができる。メモリ部は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、ソリッドステートディスタイプ（ＳＳＤタイプ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、シリコンディスクドライブタイプ（ＳＤＤタイプ：Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）のうち少なくとも一つのタイプの記憶媒体を含み得る。メモリ部は、制御回路２２０による演算動作に必要なデータ及びプログラムを記憶することができる。メモリ部は、制御回路２２０による演算動作の結果を示すデータを記憶することができる。特に、制御回路２２０は、後述する単位時間毎に演算される様々なパラメータのうちの少なくとも１つをメモリ部に記録することができる。

【0060】

制御回路２２０は、電圧センシング回路２１０、温度センサ３２０、電流センサ３１０、インタフェース部３３０、および／またはスイッチ６に動作可能に結合され得る。制御回路２２０は、センシング信号を電圧センシング回路２１０、電流センサ３１０および温度センサ３２０から収集することができる。センシング信号は、同期検出された電圧信号、電流信号および／または温度信号を指す。

【0061】

インタフェース部３３０は、制御回路２２０と車両コントローラ５（例えば、エレクトロニックコントロールユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）との間の有線通信または無線通信をサポートするように構成された通信回路を含み得る。有線通信は、例えばコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ：ｃｏｎｔｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）通信であり得、無線通信は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信であり得る。制御回路２２０と車両コントローラ５との間の有無線通信をサポートする限り、通信プロトコルの種類は特に限定されないことは言うまでもない。

【0062】

インタフェース部３３０は、車両コントローラ５および／または制御回路２２０から受信した情報をユーザが認識可能な形態で提供する出力装置（例えば、ディスプレイ、スピーカ）と組み合わせることができる。車両コントローラ５は、バッテリ管理システム１００との通信を通じて収集されるバッテリ情報（例えば、電圧、電流、温度、ＳＯＣ）に基づいてインバータ３を制御することができる。

【0063】

図２ａから図２ｈは、図１に示す複数のバッテリセルのそれぞれのセル電圧の経時変化を示す時系列データから各バッテリセルの電圧異常を診断する過程を例示的に示すグラフである。

【0064】

図２ａは、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎのそれぞれの電圧曲線を示す。バッテリセルの数は１４個である。制御回路２２０は、単位時間毎に電圧センシング回路２１０からの電圧信号を収集し、各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の電圧値をメモリ部に記録する。単位時間は、電圧センシング回路２１０の電圧測定周期の整数倍であってもよい。

【0065】

制御回路２２０は、メモリ部に記録された各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の電圧値に基づいて、各バッテリセルのセル電圧の経時的な履歴を示すセル電圧時系列データを生成することができる。セル電圧が測定されるたびに、セル電圧時系列データの数が１つずつ増加する。

【0066】

図２ａに示す複数の電圧曲線は、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎに一対一に関連付けられている。したがって、各電圧曲線は、それに関連するいずれか１つのバッテリセルＢＣのセル電圧の変化履歴を示す。

【0067】

制御回路２２０は、１つのムービングウィンドウまたは２つのムービングウィンドウを用いて、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎのそれぞれの移動平均を単位時間毎に決定することができる。２つのムービングウィンドウを使用する場合、一方のムービングウィンドウの時間長は他方のムービングウィンドウの時間長とは異なる。

【0068】

ここで、各ムービングウィンドウの時間長は単位時間の整数倍であり、各ムービングウィンドウの終了点は現時点であり、各ムービングウィンドウの開始点は、現時点から所定の時間長だけ先行した時点である。

【0069】

以下では、説明の便宜上、２つのムービングウィンドウのうちより短い時間長に関連するものを第１ムービングウィンドウと呼び、より長い時間長に関連するものを第２ムービングウィンドウと呼ぶ。

【0070】

制御回路２２０は、第１ムービングウィンドウのみを用いるか、または第１ムービングウィンドウと第２ムービングウィンドウの両方を用いて、各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断することができる。

【0071】

制御回路２２０は、単位時間毎に収集される第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧に基づいて、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の短期的変化傾向及び長期的変化傾向を単位時間毎に比較できる。

【0072】

制御回路２２０は、次の数式１または数式２を用いて、第１ムービングウィンドウによる第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの移動平均である第１平均セル電圧を単位時間毎に決定することができる。

【0073】

数式１は算術平均法による移動平均計算式であり、数式２は加重平均法による移動平均計算式である。

【0074】

＜数式１＞

【数1】

【0075】

＜数式２＞

【数2】

【0076】

数式１及び数式２において、ｋは現時点を示す時間インデックス、ＳＭＡ_ｉ［ｋ］は現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの第１平均セル電圧、Ｓは第１ムービングウィンドウの時間長を単位時間で割った値、Ｖ_ｉ［ｋ］は、現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧である。例えば、単位時間が１秒であり、第１ムービングウィンドウの時間長が１０秒である場合、Ｓは１０である。ｘがｋ以下の自然数であるとき、Ｖ_ｉ［ｋ－ｘ］とＳＭＡ_ｉ［ｋ－ｘ］は、それぞれ時間インデックスがｋ－ｘであったときの第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧と第１平均セル電圧を示す。参考までに、制御回路２２０は、単位時間毎に、時間インデックスを１ずつ増加させるように設定されていてもよい。

【0077】

制御回路２２０は、次の数式３または数式４を用いて、第２ムービングウィンドウによる第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの移動平均である第２平均セル電圧を単位時間毎に決定することができる。

【0078】

数式３は算術平均方式による移動平均計算式であり、数式４は加重平均方式による移動平均計算式である。

【0079】

＜数式３＞

【数3】

【0080】

＜数式４＞

【数4】

【0081】

数式３および数式４において、ｋは現時点を示す時間インデックス、ＬＭＡ_ｉ［ｋ］は現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの第２平均セル電圧、Ｌは第２ムービングウィンドウの時間長を単位時間で割った値、Ｖ_ｉ［ｋ］は現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧である。例えば、単位時間が１秒であり、第２ムービングウィンドウの時間長が１００秒である場合、Ｌは１００である。ｘがｋ以下の自然数である場合、ＬＭＡ_ｉ［ｋ－ｘ］は、時間インデックスがｋ－ｘであったときの第２平均セル電圧を表す。

【0082】

一実施形態では、制御回路２２０は、数式１～数式４のＶ_ｉ［ｋ］として、現時点での各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の代わりに、現時点でのセルグループＣＧの基準セル電圧とバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧との差を入力することができる。

【0083】

現時点におけるセルグループＣＧの基準セル電圧は、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎから決定されたた現時点の複数のセル電圧の平均値である。変形例では、複数のセル電圧の平均値を中央値に置き換えることができる。

【0084】

具体的には、制御回路２２０は、次の数式５のＶＤ_ｉ［ｋ］を数式１～４のＶ_ｉ［ｋ］として設定することができる。

【0085】

＜数式５＞
ＶＤ_ｉ［ｋ］＝Ｖ_ａｖ［ｋ］－Ｖ_ｉ［ｋ］

【0086】

数式５において、Ｖ_ａｖ［ｋ］は、現時点におけるセルグループＣＧの基準セル電圧であって複数のセル電圧の平均値である。

【0087】

第１ムービングウィンドウの時間長が第２ムービングウィンドウの時間長より短い場合、第１平均セル電圧をセル電圧の「短期移動平均」と呼び、第２平均セル電圧をセル電圧の「長期移動平均」と呼ぶことができる。

【0088】

図２ｂは、図２ａに示す複数の電圧曲線から決定される第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧に対する短期移動平均線と長期移動平均線を示す。図２ｂにおいて、横軸は時間を表し、縦軸はセル電圧の短期移動平均と長期移動平均を表す。

【0089】

図２ｂを参照すると、点線で示された複数の移動平均線Ｓｉは、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎに一対一に関連付けられており、各バッテリセルＢＣの第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）の経時変化履歴を示す。また、実線で示された複数の移動平均線Ｌ_ｉは、複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎに一対一に関連付けられており、各バッテリセルＢＣの第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］の経時変化履歴を示す。

【0090】

点線グラフ及び実線グラフは、それぞれ数式２及び数式４を用いて得られたものである。また、数式２及び数式４のＶ_ｉ［ｋ］として数式５のＶＤｉ［ｋ］を用い、Ｖ_ａｖ［ｋ］を複数のセル電圧の平均として設定した。第１ムービングウィンドウの時間長は１０秒であり、第２ムービングウィンドウの時間長は１００秒である。

【0091】

図２ｃは、図２ｂに示す各バッテリセルの第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）と第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）との差に該当する長短期平均差（絶対値）の経時変化を示す。図２ｃにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差を示す。

【0092】

各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差は、単位時間毎の、各バッテリセルＢＣ_ｉの第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）と第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）との差である。例えば、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差は、ＳＭＡ_ｉ［ｋ］とＬＭＡ_ｉ［ｋ］の一方のもの（例えば、より大きいもの）から他方のもの（例えば、より小さいもの）を差し引いた値と同じでもよい。

【0093】

第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差は、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の短期変化履歴および長期変化履歴に依存する。

【0094】

第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの温度やＳＯＨは、短期的にはもちろん長期的にも着実に第ｉバッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧に影響を与える。したがって、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの電圧に異常がなければ、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差は、残りのバッテリセルの長短期平均差とは有意差はない。

【0095】

一方、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉに内部短絡及び／又は外部短絡等により突然発生した電圧異常は、第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）よりも第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）に多くの影響を与える。その結果、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差は、電圧異常のない残りのバッテリセルの長短期平均差と大きな偏差を有する。

【0096】

制御回路２２０は、単位時間毎に、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を決定することができる。また、制御回路２２０は、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値を決定することができる。以下、平均値は｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖで表す。制御回路２２０はまた、長短期平均差の平均値（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖ）と長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）との偏差をセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）として決定することができる。また、制御回路２２０は、セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）に基づいて各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断することができる。

【0097】

一実施形態では、制御回路２２０は、第ｉバッテリセルＢＣ_ｉに対するセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が所定の診断閾値（例えば、０．０１５）を超えると、当該第ｉバッテリセルＢＣ_ｉに電圧異常が生じたと診断することができる。

【0098】

好ましくは、制御回路２２０は、電圧異常診断のために、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を、正規化基準値を用いて正規化することができる。好ましくは、正規化基準値は、長短期平均差の平均値（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖ）である。

【0099】

具体的には、制御回路２２０は、第１～第ＮのバッテリセルＢＣ_ｉ～ＢＣ_Ｎの長短期平均差の平均値（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖ）を正規化基準値として設定できる。制御回路２２０はまた、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を正規化基準値で除算して長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を正規化できる。

【0100】

下記数式６は、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を正規化する数式を示す。実施形態では、数式６によって算出される値は、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）と命名され得る。

【0101】

＜数式６＞
Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］＝（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）÷（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖ）

【0102】

数式６において、｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜は、現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差、｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖは、全バッテリセルの長短期平均差の平均値（正規化基準値）、Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］は、現時点の第ｉバッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差である。記号「＊」は、パラメータが正規化されたことを示す。

【0103】

各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）は、下記数式７のログ演算により正規化することも可能である。実施形態では、数式７によって算出される値も正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）と命名することができる。

【0104】

＜数式７＞
Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］＝Ｌｏｇ｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜

【0105】

図２ｄは、各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の経時変化を示す。セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）は数式６を用いて算出した。図２ｄにおいて、横軸は時間を表し、縦軸は各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を表す。

【0106】

図２ｄを参照すると、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）が正規化されることにより、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差の変化が平均値を基準に増幅されたことがわかる。これにより、バッテリセルの電圧異常診断をより正確に行うことができる。

【0107】

好ましくは、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）と統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）とを比較して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常診断を行うことができる。

【0108】

好ましくは、制御回路２２０は、下記数式８を用いて単位時間毎に統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）を設定することができる。

【0109】

＜数式８＞
Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］＝β＊Ｓｉｇｍａ（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）

【0110】

数式８において、Ｓｉｇｍａは、時間インデックスｋにおける全バッテリセルＢＣの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ、ｉ}［ｋ］）についての標準偏差を計算する関数である。そして、βは実験的に決定される定数である。βは診断感度を決定する因子である。βは、実際の電圧異常が発生したバッテリセルを含むセルグループを対象に本発明を実施したとき、当該バッテリセルを電圧異常セルとして検出できるように試行錯誤により適宜決定することができる。一例では、βは、少なくとも５以上、または少なくとも６以上、または少なくとも７以上、または少なくとも８以上、または少なくとも９以上に設定され得る。数式８により生成されるＤ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］は複数であるため、時系列データを構成する。

【0111】

一方、電圧異常を有するバッテリセルは、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ、ｉ}［ｋ］）が正常バッテリセルよりも相対的に大きい。したがって、診断の精度と信頼性を向上させるために時間インデックスｋでＳｉｇｍａ（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を演算する際に最大値に該当するｍａｘ（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を除外することが好ましい。ここで、ｍａｘは複数の入力変数の最大値を返す関数であり、入力変数は全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）である。

【0112】

図２ｄにおいて、統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の時間変化を示す時系列データは、全プロファイルの中で最も濃い色で表示されたプロファイルに該当する。

【0113】

制御回路２２０は、時間インデックスｋにおいて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）を決定した後、下記式９を用いて各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）をフィルタリングすることによって、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）を決定することができる。

【0114】

各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）には２つの値を割り当てることができる。つまり、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）よりも大きい場合、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）と統計的可変閾値（Ｄ_{Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）との差分値がフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）に割り当てられる。一方、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）以下である場合、０（ゼロ）がフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）に割り当てられる。

【0115】

＜数式９＞
Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］＝Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］－Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］（ＩＦ Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］＞Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）
Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］＝０（ＩＦ Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］≦Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）

【0116】

図２ｅは、時間インデックスｋにおけるセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）のフィルタリングによって得られたフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）の時系列データを示す図である。

【0117】

図２ｅを参照すると、特定のバッテリセルのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）が３０００秒を前後にして正の値を有する不規則なパターンが確認される。参考までに、不規則なパターンを有する特定のバッテリセルは、図２ｄにＡで示される時系列データを有するバッテリセルである。

【0118】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0119】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間を積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0120】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間に含まれるデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0121】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータの数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0122】

一方、制御回路２２０は、数式１～数式５のＶ_ｉ［ｋ］を、図２ｄに示す各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）に置き換えることができる。また、制御回路２２０は、時間インデックスｋにおいて、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）計算、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値計算、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値との差に該当するセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の計算、数式６を用いた長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）に対する正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の計算、数式８を用いて正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）に対する統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の決定、数式９を用いたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）のフィルタリングによるフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）決定，およびフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを用いたバッテリセルの電圧異常診断を再帰的に実行できる。

【0123】

図２ｆは、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の時系列データ（図２ｄ）に対する長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の時間変化を示すグラフである。長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の計算に使用される数式２、数式４および数式５において、Ｖ_ｉ［ｋ］はＤ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］に置き換えられてもよく、Ｖ_ａｖ［ｋ］はＤ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］の平均値に置き換えられてもよい。

【0124】

図２ｇは、数式６を用いて計算された正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを示すグラフである。図２ｇにおいて、統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の時系列データは、最も濃い色で表示されたプロファイルに該当する。

【0125】

図２ｈは、数式９を用いてセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の時系列データをフィルタリングして得られたフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）の時系列データを示すプロファイルである。

【0126】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0127】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間を積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0128】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間に含まれるデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0129】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータの数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0130】

制御回路２２０は、上述した再帰的演算過程を基準回数だけさらに繰り返すことができる。すなわち、制御回路２２０は、図２ａに示す電圧時系列データを、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の時系列データ（例えば図２ｇのデータ）に置き換えることができる。また、制御回路２２０は、時間インデックスｋにおいて、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）計算、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値計算、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値対比の差に該当するセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の計算、数式６を用いた長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）に対する正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の計算、数式８を用いてセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）に対する統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の決定、数式９を用いたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）に対するフィルタリングによるフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の決定、およびフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを用いたバッテリセルの電圧異常診断を再帰的に実行することができる。

【0131】

上記のような再帰的演算過程が繰り返されると、バッテリセルの電圧異常診断をより正確に行うことができる。すなわち、図２ｅを参照すると、電圧異常が発生したバッテリセルのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいて、２つの時間区間でのみ正のプロファイルパターンが観察される。しかしながら、図２ｈを参照すると、電圧異常が発生したバッテリセルのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいて、図２ｅよりも多くの時間区間で正のプロファイルパターンが観察される。したがって、再帰的演算過程が繰り返されると、バッテリセルの電圧異常が発生した時点をより正確に検出することができる。

【0132】

以下では、上述した本発明のバッテリ診断装置２００を用いたバッテリ診断方法について詳細に説明する。制御回路２２０の動作は、バッテリ診断方法の様々な実施形態においてより詳細に説明される。

【0133】

図３は、本発明の一実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。図３の方法を、制御回路２２０によって単位時間毎に周期的に実行することができる。

【0134】

図１から図３を参照すると、ステップＳ３１０において、制御回路２２０は、電圧測定回路２１０から複数のバッテリセルＢＣ_１～ＢＣ_Ｎのそれぞれのセル電圧を示す電圧信号を収集し、各バッテリセルＢＣのセル電圧の時系列データを生成する（図２ａ参照）。セル電圧の時系列データは、単位時間が経過するたびにデータ数が１ずつ増加する。

【0135】

好ましくは、セル電圧としてＶ_ｉ［ｋ］または数式５のＶＤ_ｉ［ｋ］を使用することができる。

【0136】

ステップＳ３２０において、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の時系列データに基づいて、各バッテリセルＢＣ_ｉの第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］、数式１および数式２参照）および第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］、数式３および数式４参照）を決定する（図２ｂ参照）。第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）は、第１時間長を有する第１ムービングウィンドウにわたる各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の短期移動平均である。第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）は、第２時間長を有する第２ムービングウィンドウにわたる各バッテリセルＢＣ_ｉのセル電圧の長期移動平均である。第１平均セル電圧（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）及び第２平均セル電圧（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）の算出には、Ｖ_ｉ［ｋ］またはＶＤ_ｉ［ｋ］を用いることができる。

【0137】

ステップＳ３３０において、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）を決定する（図２ｃ参照）。

【0138】

ステップＳ３４０において、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を決定する。セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）は、全バッテリセルの長短期平均差の平均値（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜_ａｖ）と第ｉバッテリセル（ＢＣ_ｉ）の長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）との偏差である。

【0139】

ステップＳ３５０において、制御回路２２０は診断時間が経過したか否かを判定する。診断時間は予め設定されている。ステップＳ３５０の判断がＹＥＳであればステップＳ３６０に進み、ステップＳ３５０の判断がＮＯであればステップＳ３１０～ステップＳ３４０を再度繰り返す。

【0140】

ステップＳ３６０において、制御回路２２０は、診断時間中に収集された各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを生成する。

【0141】

ステップＳ３７０において、制御回路２２０は、セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを分析して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断する。

【0142】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データにおいてセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０．０１５）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0143】

好ましくは、制御回路２２０は、セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0144】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データにおいてセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０．０１５）よりも大きいデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0145】

好ましくは、制御回路２２０は、セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータ数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0146】

図４は、本発明の第２実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。図４の方法を、制御回路２２０によって単位時間毎に周期的に実行することができる。

【0147】

第２実施形態のバッテリ診断方法において、ステップＳ３１０～ステップＳ３６０は第１実施形態と実質的に同一であるのでその説明を省略する。ステップＳ３６０の後、ステップＳ３８０に進む。

【0148】

ステップＳ３８０において、制御回路２２０は、数式８を用いて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の時系列データを生成する。数式８のＳｉｇｍａ関数の入力は、ステップＳ３６０で生成された全バッテリセルのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データである。好ましくは、セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の最大値は、Ｓｉｇｍａ関数の入力値から除外されてもよい。セル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）は、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）に対する平均値対比偏差である。

【0149】

ステップＳ３９０において、制御回路２２０は、数式９を用いて各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）をフィルタリングすることによりフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを生成する。

【0150】

数式９を用いる場合、Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］をＤ_{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］に置き換えることができる。

【0151】

ステップＳ４００において、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを分析して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断する。

【0152】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0153】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0154】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間に含まれるデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0155】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータの数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0156】

図５は、本発明の第３実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。図５の方法を、制御回路２２０によって単位時間毎に周期的に実行することができる。

【0157】

第３実施形態によるバッテリ診断方法は、第１実施形態と比較して、ステップＳ３４０、Ｓ３６０およびＳ３７０がそれぞれステップＳ３４０'、３６０'およびステップＳ３７０'に変更されたことを除いては、実質的に同じ構成を有する。したがって、第３の実施形態については、第１実施形態と異なる構成についてのみ説明する。

【0158】

ステップＳ３４０'において、制御回路２２０は、数式６を用いて各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）に対する正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を決定する。正規化基準値は、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値である。数式６は数式７に置き換えることができる。

【0159】

ステップＳ３６０'において、制御回路２２０は、診断時間中に収集された各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを生成する（図２ｄ参照）。

【0160】

ステップＳ３７０'において、制御回路２２０は、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを分析して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断する。

【0161】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データにおいてセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、４）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0162】

好ましくは、制御回路２２０は、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0163】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データにおいてセル診断偏差が診断閾値（例えば、４）よりも大きいデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0164】

好ましくは、制御回路２２０は、正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータ数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0165】

図６は、本発明の第４実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。図６の方法を、制御回路２２０によって単位時間毎に周期的に実行することができる。

【0166】

第４実施形態によるバッテリ診断方法は、第２実施形態と比較して、ステップＳ３４０、Ｓ３６０、Ｓ３８０、Ｓ３９０及びＳ４００がそれぞれステップＳ３４０'、Ｓ３６０'、Ｓ３８０'、Ｓ３９０'及びＳ４００'に変更されたことを除いては、実質的に同じ構成を有する。したがって、第４実施形態については、第２実施形態と異なる構成についてのみ説明する。

【0167】

ステップＳ３４０'において、制御回路２２０は、数式６を用いて各バッテリセルＢＣ_ｉの長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）に対する正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）を決定する。正規化基準値は、長短期平均差（｜ＳＭＡ_ｉ［ｋ］－ＬＭＡ_ｉ［ｋ］｜）の平均値である。数式６は数式７に置き換えることができる。

【0168】

ステップＳ３６０'において、制御回路２２０は、診断時間中に収集された各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを生成する（図２ｄ参照）。

【0169】

ステップＳ３８０'において、制御回路２２０は、数式８を用いて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の時系列データを生成する。数式８のＳｉｇｍａ関数の入力は、ステップＳ３６０'で生成された全バッテリセルの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データである。好ましくは、各時間インデックスにおいて、セル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）の最大値は、Ｓｉｇｍａ関数の入力値から除外されてもよい。

【0170】

ステップＳ３９０'において、制御回路２２０は、数式９を用いて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）に基づいて各バッテリセルＢＣ_ｉのセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）をフィルタリングすることによりフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ、ｉ}［ｋ］）の時系列データを生成する。

【0171】

ステップＳ４００'において、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを分析して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断する。

【0172】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0173】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間を積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0174】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間に含まれるデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0175】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータの数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0176】

図７は、本発明の第５実施形態によるバッテリ診断方法を例示的に示すフローチャートである。

【0177】

第５実施形態では、ステップＳ３１０からステップＳ３６０'までは第４実施形態と実質的に同じである。したがって、第５実施形態については、第４実施形態と異なる構成についてのみ説明する。

【0178】

ステップＳ４１０において、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉの正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）時系列データを用いてセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての第１移動平均（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データおよび第２移動平均（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データを生成する（図２ｆ参照）。

【0179】

ステップＳ４２０において、制御回路２２０は、数式６を用いて各バッテリセルＢＣ_ｉの第１移動平均（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データ及び第２移動平均（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データを用いて正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）時系列データを生成する（図２ｇ参照）。

【0180】

ステップＳ４３０において、制御回路２２０は、数式８を用いて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）の時系列データを生成する（図２ｇ参照）。

【0181】

ステップＳ４４０において、制御回路２２０は、数式９を用いて統計的可変閾値（Ｄ_{ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}［ｋ］）を基準として各バッテリセルＢＣ_ｉのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）についての時系列データを生成する（図２ｈ参照）。

【0182】

ステップＳ４５０において、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データを分析して各バッテリセルＢＣ_ｉの電圧異常を診断する。

【0183】

一例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間を積算し、積算時間が所定の基準時間よりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0184】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間を積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、時間区間毎に積算時間を独立して算出することができる。

【0185】

他の例では、制御回路２２０は、各バッテリセルＢＣ_ｉについてのフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）の時系列データにおいてフィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値（例えば、０）よりも大きい時間区間に含まれるデータ数を積算し、データ積算値が所定の基準カウントよりも大きい条件が成立するバッテリセルを電圧異常セルと診断することができる。

【0186】

好ましくは、制御回路２２０は、フィルタ診断値（Ｄ_{ｆｉｌｔｅｒ，ｉ}［ｋ］）が診断閾値よりも大きい条件が継続的に満たされる時間区間に含まれるデータの数のみを積算することができる。当該時間区間が複数である場合、制御回路２２０は、各時間区間のデータ数を独立して積算することができる。

【0187】

第５の実施形態において、制御回路２２０は、ステップＳ４１０及びステップＳ４２０を２回以上再帰的に実施することができる。すなわち、制御回路２２０は、ステップＳ４２０で生成された正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）時系列データを用いて再びステップＳ４１０でセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）についての第１移動平均（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データ及び第２移動平均（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データを生成することができる。その次、制御回路２２０は、ステップＳ４２０において、再び各バッテリセルＢＣ_ｉの第１移動平均（ＳＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データ及び第２移動平均（ＬＭＡ_ｉ［ｋ］）時系列データを用いて数式６に基づいて正規化されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）時系列データを生成することができる。このような再帰的アルゴリズムは、所定の回数だけ繰り返すことができる。

【0188】

再帰的アルゴリズムに従ってステップＳ４１０およびステップＳ４２０が実行される場合、ステップＳ４３０からステップＳ４５０は、再帰的アルゴリズムによって最終的に算出されたセル診断偏差（Ｄ^＊ _{ｄｉａｇ，ｉ}［ｋ］）時系列データを用いて行われてもよい。

【0189】

本発明の実施形態において、制御回路２２０は、全バッテリセルに対する電圧異常診断を行った後、特定のバッテリセルで電圧異常が診断された場合、診断結果情報を、ディスプレイ部（図示せず）を介して出力できる。また、制御回路２２０は、電圧異常が診断されたバッテリセルの識別情報（ＩＤ）、電圧異常が診断された時点及び診断フラグをメモリ部に記録することができる。

【0190】

好ましくは、診断結果情報は、セルグループ内に電圧異常が発生したセルがあることを示すメッセージを含み得る。選択的に、診断結果情報は、バッテリセルの精密な点検が必要であることを示す警告メッセージを含み得る。

【0191】

一例では、ディスプレイ部は、セルグループＣＧから電力を供給される負荷装置に含まれてもよい。負荷装置が電気自動車、ハイブリッド自動車、プラグインハイブリッド自動車などである場合、診断結果情報は自動車の統合情報ディスプレイを介して出力され得る。他の例では、本発明によるバッテリ診断装置２００が診断システムに含まれる場合、診断結果は、診断システムに設けられたディスプレイを介して出力され得る。

【0192】

好ましくは、本発明の実施形態によるバッテリ診断装置２００は、バッテリ管理システム１００または負荷装置の制御システム（図示せず）に含まれてもよい。

【0193】

上述の実施形態によれば、単位時間毎に、２つの異なる時間長に対する各バッテリセルのセル電圧の２つの移動平均を決定し、複数のバッテリセルのそれぞれの２つの移動平均間の差に基づいて、各バッテリセルの電圧異常を効率的かつ正確に診断することができる。

【0194】

他の態様によれば、各バッテリセルの２つの移動平均の変化傾向の差を分析する際に、正規化及び／又は統計的可変閾値などの高度な技法を適用することにより、各バッテリセルの電圧異常を正確に診断することができる。

【0195】

さらに他の態様によれば、統計的可変閾値を基準として決定されたフィルタ診断値の時系列データを分析して、各バッテリセルの電圧異常が発生した時間区間及び／又は電圧異常検出カウントなどを正確に検出することができる。

【0196】

以上説明した本発明の実施形態は、装置および方法によってのみ実現されるものではなく、本発明の実施形態の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を介して実現されてもよい。このような実現は、上述した実施形態の記載から本発明が属する技術分野の専門家であれば容易に実現できるものである。

【0197】

以上、本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で様々な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。

【0198】

また、以上で説明した本発明は、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者により、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の置換、変形及び変更が可能であるため、上述した実施形態及び添付の図面によって限定されるのではなく、様々な変形のため各実施形態の全部または一部が選択的に組み合わせられて構成され得る。

【図1】

【図2a】

【図2b】

【図2c】

【図2d】

【図2e】

【図2f】

【図2g】

【図2h】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】