JP2019020266A - Information management method and information management apparatus - Google Patents
Information management method and information management apparatus Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019020266A JP2019020266A JP2017139214A JP2017139214A JP2019020266A JP 2019020266 A JP2019020266 A JP 2019020266A JP 2017139214 A JP2017139214 A JP 2017139214A JP 2017139214 A JP2017139214 A JP 2017139214A JP 2019020266 A JP2019020266 A JP 2019020266A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- load
- input
- input cycle
- value
- memory
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Recording Measured Values (AREA)
Abstract
【課題】有用性の高い負荷情報を管理する情報管理方法を提供する。【解決手段】プロセッサを用いて、対象部品に入力される負荷の情報を管理する情報管理方法において、対象部品に入力される負荷の入力サイクルを検出し、センサを用いて、対象部品に入力される負荷値を、検出された入力サイクル毎に測定し、測定された負荷値の負荷データをメモリに記録する。【選択図】図2PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information management method for managing highly useful load information. In an information management method for managing load information input to a target component using a processor, an input cycle of the load input to the target component is detected and input to the target component using a sensor. The load value is measured for each detected input cycle, and the load data of the measured load value is recorded in the memory. [Selection diagram] Fig. 2
Description
本発明は、情報管理方法及び情報管理装置に関するものである。 The present invention relates to an information management method and an information management apparatus.
モータ駆動回路に係る半田劣化情報生成装置であって、半導体素子の温度を測定する温度センサと、半田の劣化状態を表す情報を生成する処理装置とを備え、処理装置は、モータ駆動回路に含まれる平滑コンデンサの充電中に、温度センサの測定値の増加量を演算し、増加量が所定閾値以上である場合には、半田の劣化有りと判定するものが知られている(特許文献1)。 A solder deterioration information generation device related to a motor drive circuit, comprising: a temperature sensor that measures the temperature of a semiconductor element; and a processing device that generates information indicating a solder deterioration state. The processing device is included in the motor drive circuit. It is known that the amount of increase in the measured value of the temperature sensor is calculated while the smoothing capacitor is being charged, and it is determined that the solder has deteriorated if the amount of increase is equal to or greater than a predetermined threshold (Patent Document 1). .
しかしながら、上記半田劣化情報生成装置は、半田に対して入力される負荷の入力状況を把握せずに半田の劣化を判定しているため、判定精度が悪く、判定結果を含んだ負荷情報の有用性が低いという問題がある。 However, since the solder deterioration information generating apparatus determines the deterioration of the solder without grasping the input state of the load input to the solder, the determination accuracy is poor and the load information including the determination result is useful. There is a problem that the nature is low.
本発明が解決しようとする課題は、有用性の高い負荷情報を管理する情報管理方法及び情報管理装置を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an information management method and an information management apparatus for managing highly useful load information.
本発明は、対象部品に入力される負荷の入力サイクルを検出し、検出された入力サイクル毎に、センサを用いて対象部品に入力される負荷値を測定し、測定された負荷値の負荷データをメモリに記録することによって上記課題を解決する。 The present invention detects an input cycle of a load input to a target part, measures a load value input to the target part using a sensor for each detected input cycle, and loads data of the measured load value The above-mentioned problem is solved by recording in a memory.
本発明は、有用性の高い負荷情報を管理できる。 The present invention can manage highly useful load information.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態に係る情報管理装置は、対象部品に入力される負荷に関する情報を管理する装置である。情報管理装置は、例えば車両に搭載される駆動システムに設けられ、駆動システムに含まれる部品の負荷情報を管理している。情報管理装置が駆動システムに設けられた場合に、管理対象となる部品は、平滑コンデンサ、パワーモジュール等の各種部品である。情報管理装置が駆動システムに設けられた場合に、部品に加わる負荷は、例えば部品に加わる熱等である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The information management apparatus according to the present embodiment is an apparatus that manages information related to a load input to a target component. The information management device is provided, for example, in a drive system mounted on a vehicle, and manages load information of components included in the drive system. When the information management apparatus is provided in the drive system, the parts to be managed are various parts such as a smoothing capacitor and a power module. When the information management apparatus is provided in the drive system, the load applied to the component is, for example, heat applied to the component.
以下の説明では、情報管理装置が車両用の駆動システムに設けられ、管理対象の部品はモータ、平滑コンデンサ、及びパワーモジュールであり、入力負荷は熱(温度)とする。なお、部品は、例えば駆動システムに含まれる放電抵抗等でもよく、負荷は応力等でもよい。また情報管理装置は、駆動システムに限らず、例えば冷却システム等に設けられてもよい。さらに、情報管理装置は、車両に限らず、他の装置に搭載されてもよい。 In the following description, the information management apparatus is provided in a vehicle drive system, the managed components are a motor, a smoothing capacitor, and a power module, and the input load is heat (temperature). The component may be, for example, a discharge resistance included in the drive system, and the load may be stress. The information management device is not limited to the drive system, and may be provided in a cooling system, for example. Furthermore, the information management device is not limited to a vehicle and may be mounted on another device.
図1は、本実施形態に係る情報管理装置を含む駆動システムのブロック図である。駆動システムは、モータ1、モータ用温度センサ2、バッテリ3、メインコントローラ4、及び電力変換装置100を備えている。
FIG. 1 is a block diagram of a drive system including an information management apparatus according to this embodiment. The drive system includes a
モータ1は、車両の動力源であり、車輪に対して回転力を与えるように、車輪と連結されている。モータ1には、例えば三相交流モータが用いられる。モータ用温度センサ2は、モータ1に設けられており、モータ1の温度を検出し、検出値を電力変換装置100に出力する。
The
バッテリ3は、車両の電力源であって、リチウムイオン電池などの二次電池を並列又は直列に接続した電池群である。メインコントローラ4は、駆動システムの全体を制御する。 The battery 3 is a power source of the vehicle, and is a battery group in which secondary batteries such as lithium ion batteries are connected in parallel or in series. The main controller 4 controls the entire drive system.
メインコントローラ4は、ドライバーのアクセル操作等に応じたトルクがモータから出力するように、トルク指令値を演算し、トルク指令値を電力変換装置100内のコントローラ10に出力する。メインコントローラ4は、車両に搭載されたメインスイッチのオン、オフ状態を管理しており、当該メインスイッチのオン、オフの状態を示すメインスイッチ信号をコントローラ10に出力する。メインスイッチは、ユーザにより操作されるスイッチであって、車両の起動及び停止を切り替える。メインスイッチは、エンジン車両等のイグニッションスイッチに相当する。メインコントローラ4は、時刻情報を管理し、コントローラ10に対して当該時刻情報を適宜、送信する。時刻情報は、年、月、日等の情報である。
The main controller 4 calculates a torque command value so that torque according to the driver's accelerator operation or the like is output from the motor, and outputs the torque command value to the
電力変換装置100は、モータ1とバッテリ3との間に接続されている。電力変換装置100は、インバータ回路及びコントローラ10等を有している。インバータ回路は、IGBT等のスイッチング素子をブリッジ状に接続した回路である。インバータ回路は、モータ1とバッテリ3との間に接続されている。インバータ回路は、バッテリ3から供給される直流電力を三相の交流電力に変換し、モータに出力することで、モータ駆動力を発生させる。また、モータ1の回生動作時には、インバータ回路は、モータ1から入力される交流電力を直流電力に変換し、直流電力をバッテリ3に出力して、バッテリ3を充電する。また、インバータ回路は、平滑コンデンサ20を有している。平滑コンデンサ20は、バッテリ3の入出力電圧を平滑し、ブリッジ状のスイッチング素子の回路とモータ1側の接続端子との間に接続されている。パワーモジュール30は、インバータ回路に含まれるスイッチング素子をモジュール化したものである。
The
平滑コンデンサ用温度センサ21は、平滑コンデンサ20の温度を検出し、検出値をコントローラ10に出力する。パワーモジュール用温度センサ31は、パワーモジュール30の温度を検出し、検出値をコントローラ10に出力する。
The smoothing
コントローラ10は、電力変換装置100を制御するためのコンピュータである。コントローラ10は、負荷情報を管理するための制御を実行させるプログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、このROMに格納されたプログラムを実行することで、情報管理装置として機能する動作回路としてのCPU(Central Processing Unit)11と、アクセス可能な記憶装置として機能するRAM(Random Access Memory)と、を備えるコンピュータである。本実施形態のコントローラ10は、上記機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行する。メモリ12は、ROM、RAMに相当し、平滑コンデンサ20及びパワーモジュール30に加わる負荷に関するデータ等を記録している。
The
コントローラ10は、スイッチング素子のオン、オフを切り換えることで、電力を変換する制御機能を有している。コントローラ10は、メインコントローラ4から入力されるトルク指令値に基づき、スイッチング素子のオン、オフを制御するスイッチング信号を生成し、パワーモジュール30に出力する。コントローラ10は、インバータ回路の制御機能に加えて、負荷情報を管理するために、サイクル検出機能、対象部品に入力される負荷を測定する負荷測定機能、対象部品の負荷状態を管理する負荷状態管理機能、負荷に関するデータを記録するデータ記録機能を有している。
The
まず、サイクル検出機能を説明する。コントローラ10は、サイクル検出機能により、メインコントローラ4から入力されるメインスイッチ信号に基づき、パワーモジュール30に入力される負荷の入力サイクル(以下、第1入力サイクルとも称する)を検出する。メインスイッチがオン状態である場合に、パワーモジュール30に含まれるスイッチング素子は駆動でき、負荷がパワーモジュールに入力できる状態となる。一方、メインスイッチがオフ状態である場合には、スイッチング素子は駆動できず、負荷はパワーモジュールに加わらない。第1入力サイクルは、パワーモジュール30に対して負荷が入力される期間を示しており、メインスイッチのオン期間と対応している。コントローラ10は、メインスイッチ信号を取得し、当該信号で示されるオン、オフの繰り替えのタイミングから、パワーモジュール30が軌道してから停止するまでの期間を演算することで、第1入力サイクルを検出する。
First, the cycle detection function will be described. The
コントローラ10は、メインコントローラ4から出力される時刻情報に基づき、第2入力サイクルを検出する。第2入力サイクルは、第1入力サイクルより長い。例えば、第2入力サイクルは、1日(24時間)である。コントローラ10は、メインコントローラ4から時刻情報を取得し、日付の切り替わりのタイミングを把握することで、第2入力サイクルを検出する。
The
次に、負荷測定機能について説明する。モータ1の駆動及びインバータ回路における電力変換を行う際には、電力損失等によって、駆動システムの内部部品が発熱する。そのため、内部部品の温度が変化することで、負荷が内部部品に加わり、部品の劣化要因となる。コントローラ10は、部品劣化の代用特性として、部品の温度から、部品への入力負荷を測定している。コントローラ10は、平滑コンデンサ20への入力負荷を測定する際には、平滑コンデンサ用温度センサ21を用いて、平滑コンデンサ20の温度を取得する。そして、コントローラ10は、入力サイクル中の温度変化を演算することで、平滑コンデンサ20に入力される負荷値を測定する。パワーモジュール30の負荷値を測定する場合には、コントローラ10は、パワーモジュール用温度センサ31を用いて、パワーモジュール30の温度を取得し、温度変化を演算することで負荷値を測定する。モータ1の負荷値を測定する場合には、コントローラ10は、モータ用温度センサ2を用いて、モータ1の温度を取得し、温度変化を演算することで、負荷値を測定する。
Next, the load measurement function will be described. When driving the
負荷状態管理機能について説明する。コントローラ10は、負荷測定機能により測定された内部部品の負荷値に基づき、内部部品の劣化を評価するための評価値を演算し、当該評価値に応じて内部部品の劣化を評価する。内部負荷の評価方法は、レインフロー法などのサイクルカウントを用いる。サイクルカウントを行う際のサイクルは、第1入力サイクル及び第2入力サイクルにそれぞれ対応させる。つまり、コントローラ10は、第1入力サイクルをカウント周期とするサイクルカウント、及び、第2入力サイクルカウントをカウント周期とするサイクルカウントをそれぞれ実行し、それぞれの評価結果を合算した上で、内部部品の劣化を評価する。なお、以下の説明では、レインフロー法を前提として、負荷の評価方法を説明するが、負荷の評価法は、レインフロー法に限らず、例えばピークカウント法でもよい。
The load state management function will be described. The
コントローラ10は、負荷測定機能により、第1入力サイクル毎に、最大負荷と最小負荷を演算し、最大負荷と最小負荷との差分から負荷変化量(負荷変化の最大値)を演算する。コントローラ10は、負荷状態管理機能により負荷変化量を評価値に変換する。評価値は、負荷変化量の大きさ毎で区分けされたカウント値で表される。負荷変化量は、温度変化に相当する。コントローラ10は、負荷の変化に応じたカウントアップ、言い換えると、負荷変化量に応じた評価値の演算処理を、第1入力サイクル毎、及び、第2入力サイクル毎に実行する。
The
次に、データ記録機能について説明する。電力変換装置100に含まれるコントローラ10は、電力変換の制御処理を行うことができればよいため、制御処理に必要なプログラム等、制御処理に必要なデータだけ記憶すればよく、メモリ12には、容量の小さなものが用いられる。本実施形態では、電力変換装置100が、必須機能として有している、電力変換の制御処理機能に加えて、上記のようなサイクル検出機能及び負荷測定機能などの負荷情報の管理機能をコントローラ10にもたせている。そのため、負荷情報の管理機能のために使用できるメモリ12の容量は限られており、メモリ12は大きなデータを記録することはできない。
Next, the data recording function will be described. The
レインフロー法は、時系列データを評価値に変換することで、負荷の劣化を評価している。そのため、評価値に変換した後は、変換前の時系列データ(温度データ)は不要になる。対象部品への負荷入力の履歴を全て記録することは、メモリ12のメモリ容量及び演算時間を考慮すると困難であるため、コントローラ10は、部品負荷の影響度に応じたデータをメモリ12に記録している。また、本実施形態に係る駆動システムではシステム運転中の温度変化(第1入力サイクルに対応)と1日の温度変化(第2入力サイクルに対応)が部品への負荷に影響するため、コントローラ10は、データ記録機能により、劣化評価に用いるデータ精度を保ちつつ、かつ、限られたデータ容量下で、適切なデータを記憶できるように、サイクル毎にデータの更新、削除を行っている。
The rainflow method evaluates load deterioration by converting time-series data into evaluation values. For this reason, after the conversion into the evaluation value, the time series data (temperature data) before the conversion becomes unnecessary. Since it is difficult to record the entire load input history to the target component in consideration of the memory capacity of the
次に、図4を用いて、コントローラ10により実行される制御フローを説明する。メインスイッチがオンになり、コントローラ10が、オン状態を示すメインスイッチ信号を受信したときに、以下の制御フローを実行する。なお、以下の説明では、パワーモジュール30の負荷情報を管理する際の制御フローを説明するが、平滑コンデンサ20の負荷情報及びモータ1の負荷情報を管理する場合には、以下の制御フローにおいて、使用するセンサを平滑コンデンサ用温度センサ21及びモータ用温度センサ2とし、検出する温度及び演算温度を、平滑コンデンサ20の温度及びモータ1の温度と置き換えればよい。
Next, a control flow executed by the
ステップS1にて、コントローラ10は電力変換装置100を起動させる。ステップS2にて、コントローラ10は、パワーモジュール用温度センサ31を用いて、パワーモジュール30の温度(T[n])を検出する。パワーモジュール用温度センサ31は所定の周期でパワーモジュール30の温度を検出している。T[n]はパワーモジュール用温度センサ31の検出温度を示しており、nは第1入力サイクル中の検出回数を表している。メインスイッチがオンになった直後の制御フローでは、コントローラ10は、初期温度(T[0])を検出する。
In step S1, the
ステップS3にて、コントローラ10は、現在の検出温度(T[n])と最大検出温度(Tmax[n−1])とを比較する。最大検出温度(Tmax[n−1])は、前回のサンプリングまでで最大の検出温度を示している。現在の検出温度(T[n])が最大検出温度(Tmax[n−1])より大きい場合には、コントローラ10は、現在の検出温度を最大検出温度(Tmax[n])に更新する。一方、現在の検出温度(T[n])が最大検出温度(Tmax[n−1])以下である場合には、コントローラ10は、前回の最大検出温度(Tmax[n−1])を、今回の最大検出温度(Tmax[n])とする。
In step S3, the
また、コントローラ10は、現在の検出温度(T[n])と最小検出温度(Tmin[n−1])とを比較する。最大検出温度(Tmin[n−1])は、前回のサンプリングまでで、最小の検出温度を示している。現在の検出温度(T[n])が最小検出温度(Tmin[n−1])より小さい場合には、コントローラ10は、現在の検出温度を最小検出温度(Tmin[n])に更新する。一方、現在の検出温度(T[n])が最小検出温度(Tmin[n−1])以上である場合には、コントローラ10は、前回の最小検出温度(Tmin[n−1])を、今回の最小検出温度(Tmin[n])とする。
Further, the
ステップS3の演算フローは、下記式(1)及び下記式(2)で表される。
[数1]
Tmax[n]=MAX(T[n],Tmax[n−1]) (1)
Tmin[n]=MIN(T[n],Tmin[n−1]) (2)
The calculation flow of step S3 is represented by the following formula (1) and the following formula (2).
[Equation 1]
Tmax [n] = MAX (T [n], Tmax [n−1]) (1)
Tmin [n] = MIN (T [n], Tmin [n−1]) (2)
ステップS4にて、コントローラ10は、メインスイッチ信号に基づき、メインスイッチがオフ状態であるか否かを判定する。メインスイッチがオン状態である場合には、コントローラ10はステップS2の制御フローを実行する。すなわち、メインスイッチがオン状態である間、コントローラ10は、センサを用いて所定の周期でパワーモジュール30の温度を検出し、検出温度に基づき最大検出温度(Tmax[n])及び最小検出温度(Tmin[n])を測定する。
In step S4, the
メインスイッチがオフ状態である場合には、コントローラ10は、メインスイッチがオンからオフに切り換わる時点から、メインスイッチがオンからオフに切り換わる時点までの期間、すなわちメインスイッチのオン期間を、第1入力サイクルとして検出する。そして、メインスイッチがオンからオフに切り換わっときに、コントローラ10は、第1入力サイクルが終了したと判定し、ステップS5の制御フローを実行する。
When the main switch is in the off state, the
ステップS5にて、コントローラ10は、パワーモジュール用温度センサ31の状態、コントローラ10に含まれる測定器の状態、メインコントローラ4からの受信信号の状態、メモリ12の状態をそれぞれ診断し、異常が生じているか否かを判定する。コントローラ10は、パワーモジュール用温度センサ31の検出信号に基づき、センサ異常を検出する。コントローラ10は自己診断機能を有しており、最大検出温度(Tmax[n])等を測定する測定器及びメモリ12の状態を診断する。また、コントローラ10は、メインスイッチ信号及び時刻情報を含む信号の状態を診断する。異常が生じている場合には、コントローラ10は、ステップS6の制御フロー以降の演算処理、メモリ12へのデータ記録処理を行うことなく、制御フローを終了させる。
In step S5, the
ステップS6にて、コントローラ10は、メモリ12の現在の記憶容量と、メモリ12の最大容量(最大記憶容量)とを比較する。現在の記憶容量が最大容量(上限値)に達した場合には、コントローラ10は、ステップS7の制御フロー以降の演算処理、メモリ12へのデータ記録処理を行うことなく、制御フローを終了させる。なお、パワーモジュール30の劣化度の評価は、メモリ12に現在記憶されているデータに基づき、実行されてもよい。
In step S <b> 6, the
ステップS7にて、コントローラ10は、メインコントローラ4から時刻情報を取得し、日付が変更されたか否かを判定する。日付が変わった場合には、コントローラ10は、第2入力サイクルが終了したと判定し、ステップS13以降の制御フローを実行する。一方、日付が変わっていない場合には、コントローラ10は、第2入力サイクルが継続していると判定し、ステップS8以降の制御フローを実行する。
In step S7, the
ステップS8にて、コントローラ10は、今回の第1入力サイクルで測定された最大検出温度(Tmax[n])を、第1入力サイクル中の最大温度(Tmax[k])として確定する。最大温度(Tmax[k])は、第1入力サイクル中で最も大きい温度を示しており、第1入力サイクル毎に更新される。kは、第2入力サイクル中における、第1入力サイクルの回数(サンプル数)を表している。k=1は、第2入力サイクル中で、第1回目の第1入力サイクルを表している。第2入力サイクルが終了するまで、第1入力サイクル毎に、kはカウントアップされる。コントローラ10は、今回の第1入力サイクルで測定された最小検出温度(Tmin[n])を、第1入力サイクル中の最小温度(Tmin[k])として確定する。最小温度(Tmin[k])は、第1入力サイクル中で最も小さい温度を示しており、第1入力サイクル毎に更新される。
In step S8, the
また、コントローラ10は、最大温度(Tmax[k])と最小温度(Tmin[k])との差分から、最大温度変化(dTmax[k])を演算する。最大温度変化(dTmax[k])は、第1サイクル中で、最も大きい温度の変化量を示している。
Further, the
ステップS8の演算フローは、下記式(3)〜(5)で表される。
[数2]
Tmax[k]=Tmax[n] (3)
Tmin[k]=Tmin[n] (4)
dTmax[k]=Tmax[n]−Tmin[n] (5)
The calculation flow of step S8 is represented by the following formulas (3) to (5).
[Equation 2]
Tmax [k] = Tmax [n] (3)
Tmin [k] = Tmin [n] (4)
dTmax [k] = Tmax [n] −Tmin [n] (5)
ステップS9にて、コントローラ10は、一日中最大温度(Tmax_trip[k])、一日中最小温度(Tmin_trip[k])、及び削除候補データ(dT_del[k])を更新する。一日中最大温度(Tmax_trip[k])は第2サイクル中で最も大きい温度を示し、一日中最小温度(Tmin_trip[k])は第2サイクル中で最も小さい温度を示す。ステップS9の制御フローでは、第2サイクルの期間が終わっていないため、一日中最大温度(Tmax_trip[k])及び一日中最小温度(Tmin_trip[k])は、これまでの複数の第1入力サイクルのうち、最も大きい温度及び最も小さい温度をそれぞれ示している。
In step S9, the
削除候補データ(dT_del[k])は、第2入力サイクルの確定後に、後述する累積データから削除すべきデータを示している。 The deletion candidate data (dT_del [k]) indicates data to be deleted from accumulated data to be described later after the second input cycle is determined.
コントローラ10は、ステップS9の制御フローで演算された一日中最大温度(Tmax[k])と前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])とを比較する。一日中最大温度(Tmax[k])が前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])より大きい場合には、コントローラ10は、一日中最大温度(Tmax[k])を、今回の一日中最大温度(Tmax_trip[k])に更新する。また、演算された一日中最大温度(Tmax[k])が前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])より大きい場合には、コントローラ10は、今回の最大温度変化(dTmax[k])を、今回の削除候補データ(dT_del[k])に更新する。
The
一方、演算された一日中最大温度(Tmax[k])が前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])以下である場合には、コントローラ10は、前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])を今回の一日中最大温度(Tmax_trip[k])とする。また、コントローラ10は、前回の削除候補データ(dT_del[k−1])を今回の削除候補データ(dT_del[k])とする。
On the other hand, when the calculated maximum all day temperature (Tmax [k]) is equal to or lower than the previous all day maximum temperature (Tmax_trip [k−1]), the
コントローラ10は、ステップS9の制御フローで演算された一日中最小温度(Tmin[k])と前回の一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])とを比較する。一日中最小温度(Tmin[k])が前回の一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])より小さい場合には、コントローラ10は、一日中最小温度(Tmin_trip[k])を、今回の一日中最大温度(Tmax_trip[k])に更新する。一方、演算された一日中最小温度(Tmin[k])が前回の一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])以上である場合には、コントローラ10は、前回の一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])を今回の一日中最小温度(Tmin_trip[k])とする。
The
ステップS9の演算フローは、下記式(6)〜(9)で表される。
[数3]
Tmax_trip[k]=MAX(Tmax[k],Tmax_trip[k−1]) (6)
Tmax[k]>Tmax_trip[k−1]のとき, dT_del[k]=dTmax[k] (7)
Tmax[k]≦Tmax_trip[k−1]のとき, dT_del[k]=dT_del[k−1] (8)
Tmin_trip[k]=MIN(Tmin[k],Tmin_trip[k−1]) (9)
The calculation flow of step S9 is represented by the following formulas (6) to (9).
[Equation 3]
Tmax_trip [k] = MAX (Tmax [k], Tmax_trip [k−1]) (6)
When Tmax [k]> Tmax_trip [k−1], dT_del [k] = dTmax [k] (7)
When Tmax [k] ≦ Tmax_trip [k−1], dT_del [k] = dT_del [k−1] (8)
Tmin_trip [k] = MIN (Tmin [k], Tmin_trip [k−1]) (9)
ステップS10にて、コントローラ10は、今回の一日中最大温度(Tmax_trip[k])、今回の一日中最小温度(Tmin_trip[k])、及び削除候補データ(dT_del[k])をメモリ12に記録する。
In step S10, the
ステップS11にて、コントローラ10は、ステップS8の制御フローで演算された今回の最大温度変化(dTmax[k])に基づき、パワーモジュール30の劣化を評価するための第1評価値を演算する。コントローラ10は、レインフロー法による劣化評価を行うために、今回の最大温度変化(dTmax[k])を評価値に変換する。第1評価値は、温度変化の大きさ毎に区分けされている。コントローラ10は、今回の最大温度変化(dTmax[k])に該当する区分のカウント値(第1評価値)をカウントアップする。
In step S11, the
ステップS12にて、コントローラ10は、第1評価値を累積データに加算して、メモリ12に累積データを記録する。累積データは、レインフロー法の下、温度変化の大きさ毎に区分けされた負荷頻度分布で表される。頻度は、評価値のカウント値で表される。第1入力サイクルが繰り返すたびに、評価値に関するデータが累積される。なお、評価値には必要に応じて重みづけをつけてもよい。
In step S <b> 12, the
ステップS7の制御フローにおいて第2入力サイクルが終了したと判定された場合には、ステップS13にて、コントローラ10は、メモリ12に記録されている、前回の一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])、前回の一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])、及び削除候補データ(dT_del[k−1])を、前日の1日中最大温度(Tmax_day)、前日の1日中最小温度(Tmin_day)、及び重複削除データ(dT_del_day)として確定する。
If it is determined in the control flow of step S7 that the second input cycle has ended, in step S13, the
ステップS13の演算フローは、下記式(10)〜(12)で表される。
[数4]
Tmax_day=Tmax_trip[k−1] (10)
Tmin_day=Tmin_trip[k−1] (11)
dT_del_day=dT_del[k−1] (12)
The calculation flow of step S13 is represented by the following formulas (10) to (12).
[Equation 4]
Tmax_day = Tmax_trip [k−1] (10)
Tmin_day = Tmin_trip [k−1] (11)
dT_del_day = dT_del [k−1] (12)
ステップS14にて、コントローラ10は、1日中最大温度(Tmax_day)と前日の1日中最小温度(Tmin_day)との差分を求めることで、前日の一日中最大温度変化(dTmax_day)を演算する。すなわち、日付が変わることで、第2サイクル中の最大温度変化が確定するため、コントローラ10は、メモリ12に一時的に記録していた、一日中最大温度(Tmax_trip[k−1])及び一日中最小温度(Tmin_trip[k−1])を用いて、第2サイクル中の最大温度変化(dTmax_day)を演算している。
In step S14, the
ステップS14の演算フローは、下記式(13)で表される。
[数5]
dTmax_day=Tmax_day−Tmin_day (13)
The calculation flow of step S14 is represented by the following formula (13).
[Equation 5]
dTmax_day = Tmax_day−Tmin_day (13)
ステップS15にて、コントローラ10は、最大温度(Tmax[0])、最小温度(Tmin[0])、及び最大温度変化(dTmax[k])を演算する。最大温度(Tmax[0])は、日付変更後の最初の第1入力サイクル中の最大温度を示している。最小温度(Tmin[0])は、日付変更後の最初の第1入力サイクル中の最小温度を示している。また、コントローラ10は、最大温度(Tmax[0])と最小温度(Tmin[0])との差分から、最大温度変化(dTmax[0])を演算する。
In step S15, the
ステップS16にて、コントローラ10は、メモリ12に記録されている、一日中最大温度(Tmax_trip[k])、一日中最小温度(Tmin_trip[k])、及び削除候補データ(T_del[k])を、最大温度(Tmax[0])、最小温度(Tmin[0])、及び最大温度変化(dTmax[0])に更新する。
In step S16, the
ステップS17にて、コントローラ10は、今回の一日中最大温度(Tmax_trip[k])、今回の一日中最小温度(Tmin_trip[k])、及び削除候補データ(dT_del[k])をメモリ12に記録する。
In step S17, the
ステップS18にて、コントローラ10は、ステップS15の制御フローで演算された今回の最大温度変化(dTmax[0])に基づき、パワーモジュール30の劣化を評価するための第1評価値を演算する。第1評価値の演算方法は、ステップS11の制御フローにおける方法と同様である。
In step S18, the
ステップS19にて、コントローラ10は、ステップS14の制御フローで演算された一日中最大温度変化(dTmax_day)に基づき、パワーモジュール30の劣化を評価するための第2評価値を演算する。第2評価値は、第2入力サイクルを、レインフロー法上のカウント周期としたときの評価値である。最大温度変化から評価値への変換方法は、第1評価値の変換方法と同様である。
In step S19, the
ステップS20にて、コントローラ10は、第1評価値及び第2評価値を累積データに加算して、メモリ12に累積データを記録する。
In step S20, the
ステップS21にて、コントローラ10は、ステップS13の制御フローで確定した重複削除データ(dT_del_day)に対応する評価値のデータを、累積データから削除する。すなわち、負荷入力頻度分布の累積データから、第1入力サイクル、1回分のデータを減算する。本実施形態では、レインフロー法による劣化評価を、第1入力サイクル及び第2入力サイクルのそれぞれをサイクルカウントとした上で、実行している。そして、第2入力サイクル中における最大温度(1日中最大温度)は、第1入力サイクル中の最大検出温度と重複するため、第1入力サイクル、1回分のデータ(評価値)が重なってカウントされることになる。そのため、本実施形態では、ステップS21の制御フローにて、重複削除データ(dT_del_day)に対応する評価値のデータを、累積データから削除している。
In step S21, the
ステップS22にて、コントローラ10は、メモリ12に記録された累積データを用いて、パワーモジュール30の劣化を評価する。そして、制御フローが終了する。
In step S <b> 22, the
次に、図3を用いて、メモリ12に記録されるデータ推移について説明する。図3は、パワーモジュール30の温度変化を示すグラフである。縦軸はパワーモジュール用温度センサ31の検出温度を示し、横軸は時間を示す。第2入力サイクルは、少なくとも3つの第1入力サイクルを含んでおり、第1入力サイクルの回数は、時系列で、k−2回目、k−1回目、k回とする。そして、k回目の第1入力サイクルの終了後に、日付が変わる。
Next, transition of data recorded in the
時刻t0の時点で、日付が変わり、第2入力サイクルが開始する。時刻t1の時点で、メインスイッチがオン状態になる。パワーモジュール用温度センサ31は初期温度(To)を検出する。
At time t0, the date changes and the second input cycle starts. At time t1, the main switch is turned on. The power
時刻t2の時点で、メインスイッチがオンからオフに切り換わり、k−2回目の第1入力サイクルが終了する。この時点で、メモリ12には、最大温度(Tmax[k−2])が一日中最大温度(Tmax_trip)として記憶され、最小温度(Tmin[k−2]=Tо)が一日中最大温度(Tmin_trip)として記録され、最大温度変化(dTmax[k−2])が削除候補データ(dT_del)として記録される。
At time t2, the main switch switches from on to off, and the (k-2) th first input cycle ends. At this time, the maximum temperature (Tmax [k−2]) is stored in the
時刻t3の時点で、メインスイッチがオフからオンに切り換わり、k−1回目の第1入力サイクルが開始する。そして、時刻t4の時点で、メインスイッチがオンからオフに切り換わり、k−1回目の第1入力サイクルが終了する。k−1回目の第1入力サイクル中の最大温度(Tmax[k−1])は、k−2回目の第1入力サイクル中の最大温度(Tmax[k−2])より高くなっている。そのため、メモリ12に記録される一日中最大温度(Tmаx_trip)は、最大温度(Tmax[k−2])から最大温度(Tmax[k−1])に更新される。また、メモリ12に記録された削除候補データ(dT_del)は、最大温度変化(dTmax[k−2])から最大温度変化(dTmax[k−1])に更新される。
At time t3, the main switch is switched from OFF to ON, and the (k-1) th first input cycle starts. At time t4, the main switch is switched from on to off, and the (k-1) th first input cycle is completed. The maximum temperature (Tmax [k−1]) during the (k−1) th first input cycle is higher than the maximum temperature (Tmax [k−2]) during the k−2th first input cycle. Therefore, the maximum all day temperature (Tmix_trip) recorded in the
時刻t5の時点で、メインスイッチがオフからオンに切り換わり、k回目の第1入力サイクルが開始する。そして、時刻t6の時点で、メインスイッチがオンからオフに切り換わり、k回目の第1入力サイクルが終了する。k回目の第1入力サイクル中の最大温度(Tmax[k])は、k−1回目の第1入力サイクル中の最大温度(Tmax[k−1])より低い。そのため、一日中最大温度(Tmаx_trip)は更新されず、削除候補データ(dT_del)も更新されない。 At time t5, the main switch is switched from OFF to ON, and the k-th first input cycle starts. At time t6, the main switch is switched from on to off, and the k-th first input cycle is completed. The maximum temperature (Tmax [k]) during the kth first input cycle is lower than the maximum temperature (Tmax [k-1]) during the k-1st input cycle. Therefore, the maximum temperature (Tmax_trip) throughout the day is not updated, and the deletion candidate data (dT_del) is not updated.
時刻t7の時点で日付が変わり、一日中最大温度(Tmаx_trip)が確定するため、一日中最大温度変化(dTmax_day)を演算できる。時刻t7の時点で、メモリ12には、最大温度(Tmax[k−1])が一日中最大温度(Tmax_trip)として記憶され、最小温度(Tо)が一日中最大温度(Tmin_trip)として記録され、最大温度変化(dTmax[k−1])が削除候補データ(dT_del)と記録されている。
Since the date changes at time t7 and the maximum temperature (Tmax_trip) throughout the day is determined, the maximum temperature change (dTmax_day) throughout the day can be calculated. At time t7, the
コントローラ10は、最大温度(Tmax[k−1])と最小温度(Tо)との差分から、一日中最大温度変化(dTmax_day)を演算する。また、コントローラは、一日中最大温度変化(dTmax_day)を評価値に変換した上で、評価値のデータを累積データに加算する。
The
また、コントローラ10は、削除候補データ(dT_del)としてメモリ12に記録されている最大温度変化(dTmax[k−1])を重複削除データ(dT_del_day)に確定した上で、重複削除データ(dT_del_day)に対応する評価値のデータを、累積データから削除する。これにより、劣化評価に用いるデータ精度を保ちつつ、かつ、限られたデータ容量下で、適切なデータを記憶することができる。
Further, the
上記のように本実施形態では、パワーモジュール30等の対象部品に入力される負荷の入力サイクルを検出し、パワーモジュール用温度センサ31等のセンサを用いて、対象部品に入力される負荷値を、検出された入力サイクル毎に測定し、測定された前記負荷値の負荷データをメモリ12に記録する。これにより、対象部品に対して入力される負荷の入力状況を把握できるため、対象部品の評価のために、有用性の高い負荷情報を管理できる。また、対象部品の劣化解析に必要な負荷情報を管理することができる。また、直接的にセンサで測定できない入力負荷においてもその情報を間接的に推測できるデータを測定し、その入力負荷情報を取得できる。
As described above, in this embodiment, an input cycle of a load input to a target component such as the
また本実施形態では、対象部品が起動してから停止するまでの期間を入力サイクルとする。これにより、対象部品の劣化因子に応じたサイクルを設定することで、解析精度を向上しつつ有用性の高い負荷情報を管理できる。 In this embodiment, a period from when the target part is activated until it is stopped is defined as an input cycle. Thereby, by setting the cycle according to the deterioration factor of the target part, it is possible to manage highly useful load information while improving the analysis accuracy.
また本実施形態では、入力サイクルは、第1入力サイクル及び第2入力サイクルを含み、対象部品が起動してから停止するまでの期間を第1入力サイクルとし、記第2入力サイクルが第1入力サイクルより長くなるように、サイクル期間を設定する。そして、第1入力サイクル毎に、センサを用いて、第1入力サイクル中で最も負荷の大きい負荷値を第1最大負荷値として測定し、第1最大負荷値(最大温度変化(dTmax[k])に相当)を含む負荷データをメモリ12に記録し、メモリ12に記録された第1最大負荷値に基づき、第2入力サイクル中で最も負荷の大きい負荷値を第2最大負荷値(一日中最大温度変化(dTmax_day)に相当)として演算し、第2最大負荷値を含む負荷データをメモリ12に記録する。これにより、対象部品の劣化因子に応じたサイクルを複数設定することで、解析精度を向上しつつ有用性の高い負荷情報を管理できる。また、負荷情報を複数取得することにより、対象部品の入力負荷ばらつき及び部品ばらつきを考慮することが可能となるため、劣化解析精度を向上できる。
In the present embodiment, the input cycle includes a first input cycle and a second input cycle. The period from the start of the target part to the stop is the first input cycle, and the second input cycle is the first input cycle. Set the cycle period to be longer than the cycle. Then, for each first input cycle, using the sensor, the load value with the largest load in the first input cycle is measured as the first maximum load value, and the first maximum load value (maximum temperature change (dTmax [k] ) Is recorded in the
また本実施形態では、時刻情報に基づき、第2入力サイクルの区切りを判定する。これにより、解析精度を向上しつつ有用性の高い負荷情報を管理できる。 In the present embodiment, the break of the second input cycle is determined based on the time information. Thereby, highly useful load information can be managed while improving analysis accuracy.
また本実施形態では、第1最大負荷値に基づき、対象部品の劣化を評価するための評価値を第1入力サイクル毎に演算し、複数評価値を累積データとしてメモリ12に記憶し、第2最大負荷値と入力負荷の最大値が重複する第1最大負荷値に対応するデータを、累積データから削除する。これにより、解析精度を維持しつつ記録データの容量を抑えられる。また、なるべく少ないデータ容量で、対象部品の入力負荷の情報を記録することができる。
In the present embodiment, an evaluation value for evaluating deterioration of the target component is calculated for each first input cycle based on the first maximum load value, and a plurality of evaluation values are stored in the
また本実施形態では、測定された負荷値に基づき、対象部品の劣化を評価する評価値を入力サイクル毎に演算し、評価値を負荷の大きさに応じた分布データとしてメモリ12に記録する。これにより、劣化に対する入力負荷の過程が重要なものに関しては解析精度を向上できる。
In the present embodiment, an evaluation value for evaluating deterioration of the target component is calculated for each input cycle based on the measured load value, and the evaluation value is recorded in the
また本実施形態では、負荷値を測定する測定器及びメモリのいずれか一方が故障した場合には、新たなデータをメモリ12に記録しない。これにより、不要データが記録されず、解析精度の悪化を抑制できる。
Further, in this embodiment, when any one of the measuring instrument for measuring the load value and the memory fails, new data is not recorded in the
また本実施形態では、メモリ12の記録容量が上限値に達した場合には、新たに測定された負荷値に関するデータをメモリ12に記録しない。これにより、メモリ12に記録された第1入力サイクルの負荷データと第2入力サイクルの負荷データとの関連性を維持することで解析精度の悪化を抑制できる。
Further, in the present embodiment, when the recording capacity of the
また本実施形態に係る変形例として、入力サイクル毎に演算された評価値の合計値を、対象部品の負荷データとしてメモリ12に記録してもよい。これにより、解析精度に必要なデータに絞って記録することにより容量を抑えられる。
As a modification according to the present embodiment, a total value of evaluation values calculated for each input cycle may be recorded in the
なお本実施形態において、コントローラ10は、パワーモジュール用温度センサ31の状態、コントローラ10に含まれる測定器の状態、メインコントローラ4からの受信信号の状態、メモリ12の状態を診断しなくてよい。
In this embodiment, the
また本実施形態では、第1入力サイクルをサイクルカウントに設定し、及び、第2入力サイクルカウントに設定した上で、レインフロー法による劣化評価を行うが、第1入力サイクルをサイクルカウントしたレインフロー法により劣化評価を行ってもよい。 In this embodiment, the first input cycle is set to the cycle count and the second input cycle count is set, and then the deterioration evaluation is performed by the rainflow method. You may evaluate degradation by the method.
1…モータ
2…モータ用温度センサ
3…バッテリ
4…メインコントローラ
10…コントローラ
11…CPU
12…メモリ
20…平滑コンデンサ
21…平滑コンデンサ用温度センサ
30…パワーモジュール
31…パワーモジュール用温度センサ
100…電力変換装置
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記対象部品に入力される負荷の入力サイクルを検出し、
センサを用いて、前記対象部品に入力される負荷値を、検出された前記入力サイクル毎に測定し、
測定された前記負荷値の負荷データをメモリに記録する情報管理方法。 In an information management method for managing load information input to a target part using a processor,
Detecting an input cycle of a load input to the target component;
Using a sensor, measure the load value input to the target part for each detected input cycle,
An information management method for recording load data of the measured load value in a memory.
前記第1入力サイクルは、前記対象部品が起動してから停止するまでの期間であり、
前記第2入力サイクルは、前記第1入力サイクルより長く、
前記第1入力サイクル毎に、前記センサを用いて、前記第1入力サイクル中で最も負荷の大きい前記負荷値を第1最大負荷値として測定し、
前記第1最大負荷値を含む前記負荷データを前記メモリに記録し、
前記メモリに記録された前記第1最大負荷値に基づき、前記第2入力サイクル中で最も負荷の大きい前記負荷値を第2最大負荷値として演算し、
前記第2最大負荷値を含む前記負荷データを前記メモリに記録する請求項1記載の情報管理方法。 The input cycle includes a first input cycle and a second input cycle;
The first input cycle is a period from when the target part is started to when it is stopped.
The second input cycle is longer than the first input cycle,
For each first input cycle, using the sensor, measure the load value having the largest load in the first input cycle as a first maximum load value,
Recording the load data including the first maximum load value in the memory;
Based on the first maximum load value recorded in the memory, the load value having the largest load in the second input cycle is calculated as a second maximum load value;
The information management method according to claim 1, wherein the load data including the second maximum load value is recorded in the memory.
前記評価値を累積データとして前記メモリに記憶し、
入力負荷の最大値が前記第2最大負荷値と重複する前記第1最大負荷値に対応するデータを、前記累積データから削除する請求項3又は4記載の情報管理方法。 Based on the first maximum load value, an evaluation value for evaluating deterioration of the target part is calculated for each first input cycle,
Storing the evaluation value as accumulated data in the memory;
The information management method according to claim 3 or 4, wherein data corresponding to the first maximum load value in which a maximum value of an input load overlaps with the second maximum load value is deleted from the accumulated data.
前記評価値を負荷の大きさに応じた分布データとして前記メモリに記録する請求項1〜5のいずれか一項に記載の情報管理方法。 Based on the measured load value, an evaluation value for evaluating deterioration of the target part is calculated for each input cycle,
The information management method according to claim 1, wherein the evaluation value is recorded in the memory as distribution data corresponding to a load size.
前記入力サイクル毎に演算された前記評価値の合計値を、前記対象部品の負荷データとして前記メモリに記録する請求項1〜5のいずれか一項に記載の情報管理方法。 An evaluation value for evaluating deterioration of the target part based on the measured load value is calculated for each input cycle,
The information management method according to claim 1, wherein a total value of the evaluation values calculated for each input cycle is recorded in the memory as load data of the target part.
前記負荷の情報を管理するプロセッサと、
前記対象部品に入力される負荷を検出するセンサと、
負荷データを記録するメモリとを備え、
前記プロセッサは、
前記対象部品に入力される負荷の入力サイクルを検出し、
検出された前記入力サイクル毎に、前記センサを用いて前記対象部品に入力される負荷値を測定し、
測定された前記負荷値の負荷データを前記メモリに記録させる情報管理装置。 In the information management device that manages the load information input to the target part,
A processor for managing the load information;
A sensor for detecting a load input to the target component;
A memory for recording load data,
The processor is
Detecting an input cycle of a load input to the target component;
For each detected input cycle, the load value input to the target part is measured using the sensor,
An information management apparatus for recording load data of the measured load value in the memory.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017139214A JP7035353B2 (en) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | Information management method and information management device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017139214A JP7035353B2 (en) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | Information management method and information management device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019020266A true JP2019020266A (en) | 2019-02-07 |
| JP7035353B2 JP7035353B2 (en) | 2022-03-15 |
Family
ID=65355566
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017139214A Active JP7035353B2 (en) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | Information management method and information management device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7035353B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023048263A (en) * | 2021-09-28 | 2023-04-07 | トヨタ自動車株式会社 | heat load memory |
| JP2024042755A (en) * | 2022-09-16 | 2024-03-29 | トヨタ自動車株式会社 | Predictive detection device for electric vehicles |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000206150A (en) * | 1999-01-11 | 2000-07-28 | Fanuc Ltd | Power consumption indicator for machine |
| JP2005321251A (en) * | 2004-05-07 | 2005-11-17 | Nissan Motor Co Ltd | Voltage detection device with offset correction function |
| JP2011013229A (en) * | 2010-09-13 | 2011-01-20 | T & D:Kk | Measuring device |
| JP2014085293A (en) * | 2012-10-26 | 2014-05-12 | Sumitomo Heavy Ind Ltd | Loading shovel management device, and loading shovel management method |
| US20140320314A1 (en) * | 2010-08-30 | 2014-10-30 | Ghyslain Gagnon | Energy consumption evaluation system having reduced energy consumption |
| JP2016136101A (en) * | 2015-01-23 | 2016-07-28 | 株式会社トアック | Logger device for electric power unit, and electric power unit |
-
2017
- 2017-07-18 JP JP2017139214A patent/JP7035353B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000206150A (en) * | 1999-01-11 | 2000-07-28 | Fanuc Ltd | Power consumption indicator for machine |
| JP2005321251A (en) * | 2004-05-07 | 2005-11-17 | Nissan Motor Co Ltd | Voltage detection device with offset correction function |
| US20140320314A1 (en) * | 2010-08-30 | 2014-10-30 | Ghyslain Gagnon | Energy consumption evaluation system having reduced energy consumption |
| JP2011013229A (en) * | 2010-09-13 | 2011-01-20 | T & D:Kk | Measuring device |
| JP2014085293A (en) * | 2012-10-26 | 2014-05-12 | Sumitomo Heavy Ind Ltd | Loading shovel management device, and loading shovel management method |
| JP2016136101A (en) * | 2015-01-23 | 2016-07-28 | 株式会社トアック | Logger device for electric power unit, and electric power unit |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023048263A (en) * | 2021-09-28 | 2023-04-07 | トヨタ自動車株式会社 | heat load memory |
| JP2024042755A (en) * | 2022-09-16 | 2024-03-29 | トヨタ自動車株式会社 | Predictive detection device for electric vehicles |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7035353B2 (en) | 2022-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6479650B2 (en) | Secondary battery state detection device and secondary battery state detection method | |
| JP5687484B2 (en) | Insulation state detection unit flying capacitor fault detection device | |
| CN108931732B (en) | Method for estimating the current and state of charge of a battery or battery cell | |
| CN114585936B (en) | Method and apparatus for determining state of charge and state of health of a rechargeable battery | |
| CN111679200B (en) | Battery state of charge calibration method and device and vehicle | |
| WO2014155726A1 (en) | Method for estimating cell characteristics, device for estimating cell characteristics, and program | |
| JP2019152656A (en) | Battery monitoring system | |
| TWI408393B (en) | Method of estimating battery residual capacity and system using the same | |
| JP6161133B2 (en) | Data extraction apparatus, data extraction method, and data extraction program | |
| KR20230161377A (en) | Battery diagnosis apparatus, battery diagnosis method, battery pack, and vehicle including the same | |
| JP7035353B2 (en) | Information management method and information management device | |
| JP6350174B2 (en) | Battery system control device and battery system control method | |
| JP7653830B2 (en) | Semiconductor device and method for monitoring remaining battery charge | |
| KR20240038887A (en) | Battery diagnosis apparatus, battery diagnosis method, battery pack, and vehicle including the same | |
| CN114223084B (en) | Method for aligning data from a first control unit with data from a second control unit to determine an accurate prediction value | |
| WO2017002953A1 (en) | Data extracting device, data extracting method, and data extracting program | |
| JP2019152657A (en) | Battery monitoring system | |
| CN118294834A (en) | Vehicle battery detection method, device, equipment and medium based on pressure change | |
| CN117630677A (en) | A battery data processing method, device, electronic equipment and storage medium | |
| JP2004170361A (en) | Capacitor life diagnosis device and capacitor life diagnosis method | |
| WO2007072988A1 (en) | Secondary cell degradation judging device and degradation judging method | |
| JP2010107405A (en) | Passive element parameter measuring device | |
| CN114977416A (en) | Battery management method, system and computer readable storage medium | |
| JP2018009940A (en) | Simulation method and simulation apparatus | |
| CN104749530A (en) | Discharging self-dissipation capacity decay estimation method and device of power battery |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200512 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210329 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210406 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210602 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211019 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211130 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220201 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220214 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7035353 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |