일반적인 휴대용 기기와 마찬가지로 모바일 피씨(Mobile PC, laptop)에서도 배터리(Battery)는 빼놓을 수 없는 부분으로 이에 대한 테스트는 매우 중요하다. 배터리에 대한 테스트는 모바일 피씨 개발 시 충전과 방전을 수백 회를 반복하여 수행을 하게 되고, 이 배터리 테스트에 상당한 시간이 걸리게 된다. 컴퓨터 관련 부품의 빠른 발전과 함께 모바일 피씨에 대한 사용자들의 다양한 요구에 의해 모바일 피씨의 종류가 다양하게 분화되고, 또한 개발 기간이 짧아지는 추세에 있다. 이에 따라 많은 시간을 요구하는 배터리 테스트에 대한 개선을 위한 노력이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 이러한 개선 사항에 대하여 알아보고, 이를 바탕으로 추가적인 개선점을 제시하고 그에 대한 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문은 리튬 폴리머 배터리의 수명 감소에 대한 경향성 테스트를 토대로 이중 확장 칼만 필터(Dual EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 및 SOH(State-of-Charge) 방법을 제안하였다. 배터리에 수명에 따른 임피던스 변화를 테스트를 수행함으로써 등가회로 모델상에서 수명에 따른 변화가 가장 큰 내부 저항을 선택함으로써 배터리의 SOH 추정을 위해 선택하였다. 배터리 모델은 4.2V, 1440mAh의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. Dual EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. Dual EKF는 충/방전 기기인 TOSCAT-5200에 의해 얻은 실험 데이터로 테스트하였다.
본 논문은 부스트 컨버터를 이용한 배터리 시험장치의 방전 전력 재사용 방법에 관한 것이다. 제안된 배터리 시험 장치는 테스트 배터리의 성능 시험을 위한 배터리 방전 시 보조 배터리에 전력을 방전하고, 충전 시 보조 배터리의 전력을 재사용 할 수 있도록 설계하였다. MATLAB의 일반적인 배터리 모델링을 이용한 충 방전 테스트 시뮬레이션으로 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
최근 전기자동차와 신재생에너지 발전 시스템의 전기 저장장치로 고용량 2차 전지의 개발 및 상용화가 활발히 이루어지고 있으며, 기술 연구 또한 꾸준히 진행되고 있다. 배터리에 대한 활용도가 높아지면서 배터리의 성능평가에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 배터리 자동 충 방전 제어 테스트 장치를 구축하여, 원격제어 및 실시간 모니터링을 통해 데이터 분석 및 저장이 가능하며, 다양한 배터리의 성능평가를 설정 값 변경으로 손쉽게 평가 할 수 있도록 장치를 개발 하였다.
본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 추정 방법을 제안하였다. EKF는 정확한 모델에서만 제대로 동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 EKF의 적용을 위해 높은 정확도를 가진 전기적 배터리 모델에 대해 설명한다. 배터리 모델은 4.2V, 40Ah의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. EKF는 충/방전 기기인 Maccor 8500에 의해 얻을 실험 데이터로 테스트하였다. 테스트 결과에서 추정의 오차가 최대 5% 정도로 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 울트라 배터리의 전기화학적 성능을 향상시키기 위해서 Nano-Pb/Activated Carbon (Nano-Pb/AC) 복합소재와 전해액 첨가제의 특성이 조사되었다. 제조된 복합 소재의 물리적 특성은 FE-SEM, TEM, XPS, BET를 이용하여 분석하였고, 울트라 배터리의 전기화학적 성능은 사이클, 율속, 임피던스 테스트를 통해 조사되었다. 납 산 배터리에 비하여 나노 납 함량이 9 wt%인 복합소재로 코팅된 울트라 배터리는 사이클 성능이 150%로 개선되었으며, 1-5 C 율속 테스트에서 방전 용량이 119-122%로 증가되었다. 또한 임피던스 테스트 결과 나노 납 함량이 증가할수록 내부 저항의 크기가 작아지는 것을 확인하였다. 전해액 첨가제가 0.45 vol% 포함된 배터리의 장기 사이클 성능은 140%로 향상되었다.
본 논문은 과학기술위성3호 리튬이온 배터리의 배터리 운용 시스템에 대해 소개한다. 위성에 전력을 공급하기위한 리튬이온 배터리의 요구조건과 리튬 이온 배터리의 운용 시스템의 전반적인 디자인 방법들을 설명하였다. 더 나아가 이러한 설계 내용들을 검증하기 위하여 검증 모델을 제작하여 기능 테스트들을 수행하였고 이러한 결과 들을 통해서 BMS와 사용된 리튬이온 cell의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 18650 원통형 NCA 리튬이온 배터리로 구성된 고출력 직렬 배터리로 다양한 C-rate의 전기적 특성을 테스트한다. 테스트를 통해 추출한 14S1P 배터리 팩의 방전 용량 데이터와 4S1P 배터리 팩의 EV cycle 데이터를 통해 C-rate의 변화에 따른 전기적 특성을 분석한다. 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로 C-rate에 따른 방전용량 실험의 셀 간 전압 편차와 EV cycle 실험의 셀 간 전압 편차를 다중선형회귀 모델로 추정하여 선형적인 특징을 가진 데이터와 비선형적인 특징을 가진 데이터에 대한 각각의 추정성능을 검증한다. 모델의 추정성능을 검증하기 위해 추정 데이터와 실제 데이터의 RMSE를 구해 알고리즘의 정확성을 평가한다. 논문의 결과는 14S1P 배터리 팩의 방전 용량의 셀 간 전압 불균형과 4S1P 배터리 팩의 EV cycle의 셀 간 전압 불균형 중 선형적인 데이터인 방전 용량의 셀 간 불균형 데이터의 추정 성능이 더 뛰어난 것을 검증하는데 기여한다.
배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
X-ray는 주로 식품 검사, 의료 진단, 산업제품의 비파괴 검사에 사용되어 왔다. 최근에는 전기자동차의 핵심 부품인 배터리 검사에도 X-ray가 많이 활용되고 있다. 빠르게 증가하는 배터리 검사 수요를 고려할 때 수동 검사보다는 딥러닝 기반의 자동 배터리 검사의 도입이 필요하다. 딥러닝 성능은 기본적으로 학습 데이터 크기에 의존하는데 X-ray 응용 분야에서는 다량의 불량 데이터 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 한정된 불량 데이터로부터 데이터 증강을 통해 학습, 검증, 테스트 데이터를 확보하고 학습 데이터 크기에 따른 X-ray 배터리 검사의 성능 변화를 확인하였다. 본 논문 결과를 통해 검사 성능 개선 프로세스에 대한 이해를 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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