(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリーの電流及び電圧を測定するセンシング部と、
前記センシング部によって測定された電流に基づいて前記バッテリーの充電状態を推定し、前記センシング部によって測定された電圧と推定された充電状態とがマッピングされた充電状態−電圧データから所定の条件に応じて複数の充電状態を選択し、選択された複数の充電状態の大きさに基づいて既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画し、区画された複数のサブ区間それぞれの大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて前記複数のサブ区間毎に区間変化値を算出し、算出された複数のサブ区間毎の区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断し、診断結果に基づいて前記バッテリーのモードを正常モードまたは故障モードと判断するように構成されたプロセッサとを含み、
前記プロセッサは、前記充電状態−電圧データから充電状態−電圧曲線を得て、得られた充電状態−電圧曲線から複数の変曲点を抽出し、抽出された複数の変曲点のうち前記所定の条件に応じて選択された一部の変曲点における充電状態を選択するように構成された
バッテリー診断装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記選択された複数の充電状態のうち最も小さい充電状態を第１充電状態として選択し、最も大きい充電状態を第２充電状態として選択し、前記既定の充電状態区間で前記第１充電状態及び第２充電状態に対応する地点を基準にして、前記既定の充電状態区間を第１サブ区間、第２サブ区間及び第３サブ区間に区画するように構成された、請求項１に記載のバッテリー診断装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記第２サブ区間の大きさと前記既定の基準区間のうちの第２基準区間の大きさとの差に基づいて第２区間変化値を算出し、算出された第２区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積の変化を診断するように構成された、請求項２に記載のバッテリー診断装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第２区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積の変化を診断するように構成された、請求項３に記載のバッテリー診断装置。
【数５】
0006922144.tif 000009
ここで、Ｑｖｐ−ｐは第２区間変化値であり、Ｑｐ−ｐは第２サブ区間の大きさであり、Ｑｒｐ−ｐは第２基準区間の大きさである。
【請求項５】
前記プロセッサは、既定の活物質面積の変化範囲のうち前記算出された第２区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの活物質面積の変化を診断し、前記活物質面積が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成された、請求項３または４に記載のバッテリー診断装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記第１サブ区間の大きさ、前記既定の基準区間のうちの第１基準区間の大きさ及び前記算出された第２区間変化値に基づいて、第１区間変化値を算出し、算出された第１区間変化値によって前記バッテリーの放電深度の変化を診断するように構成された、請求項３から５のいずれか一項に記載のバッテリー診断装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第１区間変化値によって前記バッテリーの放電深度の変化を診断するように構成された、請求項６に記載のバッテリー診断装置。
【数６】
0006922144.tif 000010
ここで、Ｑｖｅｏｄは第１区間変化値であり、Ｑｅｏｄは第１サブ区間の大きさであり、Ｑｒｅｏｄは第１基準区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは前記第２区間変化値である。
【請求項８】
前記プロセッサは、既定の放電深度の変化範囲のうち前記算出された第１区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの放電深度の変化を診断し、前記放電深度が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成された、請求項６または７に記載のバッテリー診断装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記第３サブ区間の大きさ、前記既定の基準区間のうちの第３基準区間の大きさ及び前記算出された第２区間変化値に基づいて、第３区間変化値を算出し、算出された第３区間変化値によって前記バッテリーの充電深度の変化を診断するように構成された、請求項３から８のいずれか一項に記載のバッテリー診断装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第３区間変化値によって前記バッテリーの充電深度の変化を診断するように構成された、請求項９に記載のバッテリー診断装置。
【数７】
0006922144.tif 000011
ここで、Ｑｖｅｏｃは第３区間変化値であり、Ｑｅｏｃは第３サブ区間の大きさであり、Ｑｒｅｏｃは第３基準区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは前記第２区間変化値である。
【請求項１１】
前記プロセッサは、既定の充電深度の変化範囲のうち前記算出された第３区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの充電深度の変化を診断し、前記充電深度が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成された、請求項９または１０に記載のバッテリー診断装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか一項に記載のバッテリー診断装置を含むバッテリー管理装置。
【請求項１３】
請求項１から１１のいずれか一項に記載のバッテリー診断装置を含むバッテリーパック。
【請求項１４】
バッテリーの電流及び電圧を測定し、測定された電流に基づいて前記バッテリーの充電状態を推定する充電状態推定段階と、
測定された電圧と推定された充電状態とがマッピングされた充電状態−電圧データから充電状態−電圧曲線を得て、得られた充電状態−電圧曲線から複数の変曲点を抽出し、抽出された複数の変曲点のうち所定の条件に応じて選択された一部の変曲点における複数の充電状態を選択する充電状態選択段階と、
選択された複数の充電状態の大きさに基づいて既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画するサブ区間区画段階と、
区画された複数のサブ区間それぞれの大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて、前記複数のサブ区間毎に区間変化値を算出する区間変化値算出段階と、
算出された複数のサブ区間毎の区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断する診断段階と、
前記診断段階における診断結果に基づいて前記バッテリーの故障モードを判断するモード判断段階とを含む、バッテリー診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリー診断装置及び方法に関し、より詳しくは、バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断するバッテリー診断装置及び方法に関する。
【０００２】
本出願は、２０１８年４月１０日出願の韓国特許出願第１０−２０１８−００４１６９０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】
二次電池は、電気化学的な酸化及び還元反応を通じて電気エネルギーを生成するものであって、幅広く多様な用途で用いられる。例えば、二次電池は、携帯電話、ラップトップパソコン、デジカメ、ビデオカメラ、タブレットパソコン、電動工具などのようなハンドヘルド装置；電気自転車、電気バイク、電気自動車、ハイブリッド自動車、電気船、電気飛行機などのような各種の電気駆動動力装置；新材生エネルギーを通じて発電した電力や余剰発電電力の貯蔵に使用される電力貯蔵装置；サーバーコンピュータ及び通信用基地局を含む各種の情報通信装置に電力を安定的に供給するための無停電電源供給装置などに至るまで使用領域が徐々に拡がっている。
【０００４】
二次電池は、放電中に電子を放出しながら酸化する物質を含む負極（ａｎｏｄｅ）、放電中に電子を収容しながら還元する物質を含む正極（ｃａｔｈｏｄｅ）、及び負極と正極との間でイオンの移動を可能にする電解質の３種の基本構成要素を含む。また、電池は、放電した後は再使用できない一次電池と、電気化学反応が少なくとも部分的には可逆的であるため繰り返して充電及び放電できる二次電池とに分けられる。
【０００５】
そのうち、二次電池としては、鉛−酸電池、ニッケル−カドミウム電池、ニッケル−亜鉛電池、ニッケル−鉄電池、銀酸化物電池、ニッケル金属水和物電池、亜鉛−マンガン酸化物電池、亜鉛−臭素電池、金属−空気電池、リチウム二次電池などが公知されている。これらのうちリチウム二次電池は、他の二次電池に比べてエネルギー密度が高くて電池電圧が高く、保存寿命が長いという理由から、商業的に最大の関心を集めている。
【０００６】
一方、一般に二次電池が適用される電子機器には、二次電池の充電状態（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）を通じて残余使用量を知らせる機能が備えられるが、このような二次電池のＳＯＣは、通常、二次電池の電圧の変化による充電状態の変化様相に関する充電状態−電圧データから得られる。ここで、二次電池の電圧は二次電池の開放電圧（ＯＣＶ：Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）であり得る。
【０００７】
このような充電状態−電圧データは、適用される二次電池の種類や容量などによって変わるだけでなく、二次電池の種類や容量などが特定された場合にも、使用による退化の進行によって変わり得る。
【０００８】
より具体的には、充電状態−電圧データは、二次電池を構成する正極及び負極それぞれの退化度、容量設計及び活物質の種類によって変わるようになる。
【０００９】
このような充電状態−電圧データを用いた従来の二次電池の診断技術は、当該二次電池の退化度のみを診断するだけで、二次電池の活物質面積、放電深度及び充電深度の診断は不可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、バッテリーの状態によって算出された、既定の充電状態区間の区間毎の大きさ変化に基づいて、バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断するバッテリー診断装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１１】
本発明の目的は上記の目的に制限されず、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理解できるであろう。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することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様によるバッテリー診断装置は、バッテリーの電流及び電圧を測定するセンシング部と、前記センシング部によって測定された電流に基づいて前記バッテリーの充電状態を推定し、前記センシング部によって測定された電圧と推定された充電状態とがマッピングされた充電状態−電圧データから所定の条件に応じて複数の充電状態を選択し、選択された複数の充電状態の大きさに基づいて既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画し、区画された複数のサブ区間それぞれの大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて前記複数のサブ区間毎に区間変化値を算出し、算出された複数のサブ区間毎の区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断し、診断結果に基づいて前記バッテリーのモードを正常モードまたは故障モードと判断するように構成されたプロセッサとを含む。
【００１３】
前記プロセッサは、前記充電状態−電圧データから充電状態−電圧曲線を得て、得られた充電状態−電圧曲線から複数の変曲点を抽出し、抽出された複数の変曲点のうち前記所定の条件に応じて選択された一部の変曲点における充電状態を選択するように構成され得る。
【００１４】
前記プロセッサは、前記選択された複数の充電状態のうち最も小さい充電状態を第１充電状態として選択し、最も大きい充電状態を第２充電状態として選択し、前記既定の充電状態区間で前記第１充電状態及び第２充電状態に対応する地点を基準にして、前記既定の充電状態区間を第１サブ区間、第２サブ区間及び第３サブ区間に区画するように構成され得る。
【００１５】
前記プロセッサは、前記第２サブ区間の大きさと前記既定の基準区間のうちの第２基準区間の大きさとの差に基づいて第２区間変化値を算出し、算出された第２区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積の変化を診断するように構成され得る。
【００１６】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第２区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積の変化を診断するように構成され得、
【数５】
0006922144.tif 000002
【００１７】
ここで、Ｑｖｐ−ｐは第２区間変化値であり、Ｑｐ−ｐは第２サブ区間の大きさであり、Ｑｒｐ−ｐは第２基準区間の大きさである。
【００１８】
前記プロセッサは、既定の活物質面積の変化範囲のうち前記算出された第２区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの活物質面積の変化を診断し、前記活物質面積が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成され得る。
【００１９】
前記プロセッサは、前記第１サブ区間の大きさ、前記既定の基準区間のうちの第１基準区間の大きさ及び前記算出された第２区間変化値に基づいて、第１区間変化値を算出し、算出された第１区間変化値によって前記バッテリーの放電深度の変化を診断するように構成され得る。
【００２０】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第１区間変化値によって前記バッテリーの放電深度の変化を診断するように構成され得、
【数６】
0006922144.tif 000003
【００２１】
ここで、Ｑｖｅｏｄは第１区間変化値であり、Ｑｅｏｄは第１サブ区間の大きさであり、Ｑｒｅｏｄは第１基準区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは前記第２区間変化値である。
【００２２】
前記プロセッサは、既定の放電深度の変化範囲のうち前記算出された第１区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの放電深度の変化を診断し、前記放電深度が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成され得る。
【００２３】
前記プロセッサは、前記第３サブ区間の大きさ、前記既定の基準区間のうちの第３基準区間の大きさ及び前記算出された第２区間変化値に基づいて、第３区間変化値を算出し、算出された第３区間変化値によって前記バッテリーの充電深度の変化を診断するように構成され得る。
【００２４】
前記プロセッサは、下記の数式によって計算された第３区間変化値によって前記バッテリーの充電深度の変化を診断するように構成され得る。
【数７】
0006922144.tif 000004
【００２５】
ここで、Ｑｖｅｏｃは第３区間変化値であり、Ｑｅｏｃは第３サブ区間の大きさであり、Ｑｒｅｏｃは第３基準区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは前記第２区間変化値である。
【００２６】
前記プロセッサは、既定の充電深度の変化範囲のうち前記算出された第３区間変化値が属する区間に基づいて、前記バッテリーの充電深度の変化を診断し、前記充電深度が変化したと診断された場合に前記バッテリーのモードを故障モードと判断するように構成され得る。
【００２７】
本発明の他の態様によるバッテリー管理装置は、本発明の一態様によるバッテリー診断装置を含む。
【００２８】
本発明のさらに他の態様によるバッテリーパックは、本発明の一態様によるバッテリー診断装置を含む。
【００２９】
本発明のさらに他の態様によるバッテリー診断方法は、バッテリーの電流及び電圧を測定し、測定された電流に基づいて前記バッテリーの充電状態を推定する充電状態推定段階と、測定された電圧と推定された充電状態とがマッピングされた充電状態−電圧データから所定の条件に応じて複数の充電状態を選択する充電状態選択段階と、選択された複数の充電状態の大きさに基づいて既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画するサブ区間区画段階と、区画された複数のサブ区間それぞれの大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて、前記複数のサブ区間毎に区間変化値を算出する区間変化値算出段階と、算出された複数のサブ区間毎の区間変化値によって前記バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断する診断段階と、前記診断段階における診断結果に基づいて前記バッテリーの故障モードを判断するモード判断段階とを含む。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の一態様によれば、バッテリーの充電状態及び電圧に基づいて充電状態区間の変化を判断し、判断された区間の変化を通じてバッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断することができる。
【００３１】
また、本発明の一態様によれば、バッテリーの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち少なくとも一つ以上の変化を診断することで、バッテリーが正常モードであるか、それとも、故障モードであるかを判断することができる。
【００３２】
すなわち、本発明の一態様によれば、バッテリーそれぞれの退化原因が具体的に診断され、正常モードまたは故障モードにバッテリーのモードを分類することができる。
【００３３】
本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施形態を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置の構成を示した図である。
【図２】バッテリーの充電状態に応じたバッテリーの電圧グラフである。
【図３】平滑化する前のバッテリーの充電状態に応じたバッテリーの電圧微分グラフである。
【図４】平滑化した後のバッテリーの充電状態に応じたバッテリーの電圧微分グラフである。
【図５】本発明によるプロセッサが第１充電状態及び第２充電状態を選択し、第１サブ区間の大きさ、第２サブ区間の大きさ及び第３サブ区間の大きさを算出する過程を説明するための図である。
【図６】本発明の他の実施形態によるプロセッサがバッテリーを診断する過程の一例を説明するための図である。
【図７】本発明の他の実施形態によるプロセッサがバッテリーを診断する過程の他の一例を説明するための図である。
【図８】本発明のさらに他の実施形態によるバッテリー診断方法を概略的に示したフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施形態を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び請求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。
【００３６】
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、本発明のもっとも望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。
【００３７】
また、本発明の説明において、関連公知構成または機能についての具体的な説明が本発明の要旨を不明瞭にし得ると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
【００３８】
第１、第２などのように序数を含む用語は、多様な構成要素のうちある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。
【００３９】
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とするとき、これは特に言及されない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。また、明細書に記載された「プロセッサ」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。
【００４０】
さらに、明細書の全体において、ある部分が他の部分と「連結」されるとするとき、これは「直接的な連結」だけではなく、他の素子を介在した「間接的な連結」も含む。
【００４１】
図１は本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置の構成を示した図であり、図２はバッテリーの充電状態に応じたバッテリーの電圧グラフであり、図３及び図４は平滑化する前と後のバッテリーの充電状態に応じたバッテリーの電圧微分グラフであり、図５は第１充電状態及び第２充電状態を選択し、第１サブ区間の大きさ、第２サブ区間の大きさ及び第３サブ区間の大きさを算出する過程を説明するための図である。
【００４２】
まず、図１を参照すれば、本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置１００は、バッテリーＢを含むバッテリーパック１に含まれ、バッテリーＢと連結されてバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断することができる。例えば、バッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度は、バッテリーＢの電極の活物質面積、放電深度及び充電深度であり得る。
【００４３】
一方、本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置１００は、バッテリーパック１に備えられたバッテリー管理装置（ＢＭＳ：Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）に含まれてもよい。
【００４４】
前記バッテリー診断装置１００は、センシング部１１０、メモリ部１２０、プロセッサ１３０及び通知部１４０を含むことができる。
【００４５】
前記バッテリーＢは、活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化が診断される最小単位の電池であって、電気的に直列及び／または並列で連結された複数の単位セルを含む。勿論、前記バッテリーＢが一つの単位セルのみを含む場合も本発明の範疇に含まれる。
【００４６】
前記単位セルは、繰り返して充放電できれば、その種類に特に制限がなく、一例として、パウチ型のリチウムポリマーバッテリーであり得る。
【００４７】
前記バッテリーＢは、外部端子を通じて多様な外部装置に電気的に結合される。前記外部装置は、一例として、電気自動車、ハイブリッド自動車、ドローンのような無人飛行体、電力グリッドに含まれた大容量の電力貯蔵装置（Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ：ＥＳＳ）、またはモバイルデバイスであり得る。この場合、前記バッテリーＢは、前記外部装置に搭載された、モジュール化された電池パックに含まれた単位セルの一部または全部を含み得る。
【００４８】
前記バッテリーＢの外部端子は、充電装置と選択的に結合され得る。前記充電装置は、バッテリーＢが搭載される外部装置の制御によってバッテリーＢに選択的に結合され得る。
【００４９】
前記センシング部１１０は、プロセッサ１３０と動作可能に結合される。すなわち、センシング部１１０は、プロセッサ１３０に電気的信号を送信するか、又は、プロセッサ１３０から電気的信号を受信できるように、プロセッサ１３０に接続され得る。
【００５０】
前記センシング部１１０は、予め設定された周期毎に、バッテリーＢの正極と負極との間に印加される電圧、及びバッテリーＢに流れ込むか又はバッテリーＢから流れ出る電流を繰り返して測定し、測定された電圧及び電流を示す測定信号をプロセッサ１３０に提供することができる。
【００５１】
前記センシング部１１０は、バッテリーＢの電流を測定するように構成された電流センサを含む。また、センシング部１１０は、バッテリーＢの電圧を測定するように構成された電圧センサをさらに含み得る。図１には示されていないが、電流センサはバッテリーＢに回路的に連結されたセンス抵抗の両端に連結され得る。すなわち、電流センサは、センス抵抗の両端の電位差を測定し、測定した電位差及びセンス抵抗の抵抗値に基づいてバッテリーＢの電流を測定することができる。
【００５２】
前記プロセッサ１３０は、センシング部１１０から測定信号を受信すれば、信号処理を通じてバッテリーＢの電圧及び電流それぞれのデジタル値を決定してメモリ部１２０に保存することができる。
【００５３】
前記メモリ部１２０は、半導体メモリ素子であって、前記プロセッサ１３０によって生成されるデータを記録、消去、更新し、バッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断するために設けられた複数のプログラムコードを保存する。また、前記メモリ部１２０は、本発明の実施に使用される既定の各種パラメータの事前設定値を保存することができる。
【００５４】
前記メモリ部１２０は、データを記録、消去、更新できると知られた半導体メモリ素子であれば、その種類に特に制限がない。一例として、前記メモリ部１２０は、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスタなどであり得る。前記メモリ部１２０は、前記プロセッサ１３０の制御ロジックを定義したプログラムコードを保存している保存媒体をさらに含むことができる。前記保存媒体は、フラッシュメモリやハードディスクのような不揮発性記憶素子を含む。前記メモリ部１２０は、プロセッサ１３０と物理的に分離されていてもよく、前記プロセッサ１３０と一体的に統合されていてもよい。
【００５５】
前記プロセッサ１３０は、バッテリーＢに予め設定された充電電流値の電流が入力されてバッテリーＢが充電されるようにバッテリーＢの電流を制御し、バッテリーＢに入力された電流に基づいてバッテリーＢの充電状態（ＳＯＣ）を推定することができる。
【００５６】
このとき、予め設定された充電電流値は、下記の数式１を用いて算出することができる。
【数１】
0006922144.tif 000005
【００５７】
ここで、Ｉｃは予め設定された充電電流値であり、αは１以下の定数であり、Ｃｎはバッテリーの定格電流であり得る。
【００５８】
これによって、前記プロセッサ１３０は、定格電流の電流値以下の充電電流値の電流が入力されて充電されるバッテリーＢの充電状態を推定することができる。
【００５９】
ここで、バッテリーＢの充電状態は、バッテリーＢの全体容量に対する充電された容量の比率であり得る。
【００６０】
前記プロセッサ１３０は、バッテリーＢに入力された電流の電流値を積算する電流積算法を用いてバッテリーＢの充電状態を推定することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、センシング部１１０によって測定された電流に基づいて前記バッテリーの充電状態を推定することができる。
【００６１】
前記プロセッサ１３０が電流積算法を用いてバッテリーＢの充電状態を推定すると説明したが、予め設定された充電電流値の電流が入力されるバッテリーＢの充電状態を推定できれば、推定方法は特に限定されない。
【００６２】
一方、前記プロセッサ１３０は、推定されたバッテリーＢの充電状態毎にバッテリーＢの電圧をマッピングして、バッテリーＢの充電状態−電圧データを生成することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、センシング部１１０によって測定された電圧と推定したバッテリーＢの充電状態とをマッピングし、バッテリーＢの充電状態−電圧データを生成することができる。
【００６３】
ここで、バッテリーＢの電圧は、バッテリーＢの開放電圧（ＯＣＶ）であり得る。
【００６４】
このようなバッテリーＢの充電状態−電圧データは、図２に示されたように、バッテリーＢの充電状態に応じたバッテリーＢの電圧曲線で表すことができる。
【００６５】
このとき、前記メモリ部１２０は、バッテリーＢの充電状態−電圧データをバッテリーＢの充電状態に応じたバッテリーＢの電圧曲線で近似させた近似関数、及びバッテリーＢの充電状態毎にバッテリーＢの電圧がマッピングされたルックアップテーブルのうち一つ以上の形態で保存することができる。
【００６６】
プロセッサ１３０は、充電状態−電圧データから所定の条件に応じて複数の充電状態を選択することができる。具体的には、プロセッサ１３０は、充電状態−電圧データから複数の変曲点を選択し、選択した複数の変曲点それぞれに対応する充電状態を選択することができる。
【００６７】
例えば、図２の実施形態において、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの充電状態−電圧データに基づいて表された充電状態−電圧曲線から、複数の変曲点を選択することができる。具体的には、図４を参照すれば、プロセッサ１３０はａ１〜ａ７を変曲点として選択することができる。
【００６８】
例えば、前記プロセッサ１３０は、充電状態−電圧データに基づいて、充電状態の微小変化によるバッテリーＢの電圧の変化が増加してから減少する地点の充電状態とバッテリーＢの電圧を変曲点として検出することができる。また、前記プロセッサ１３０は、充電状態−電圧データに基づいて、充電状態の微小変化によるバッテリーＢの電圧の変化が減少してから増加する地点の充電状態とバッテリーＢの電圧を変曲点として検出することができる。すなわち、前記プロセッサ１３０は、バッテリーＢの充電状態−電圧データに対応する近似関数の二階微分係数が「０」である充電状態と、該充電状態に対応するバッテリーＢの電圧を変曲点として検出することができる。
【００６９】
そのため、前記プロセッサ１３０は、図３に示されたように、バッテリーＢの充電状態−電圧データに対応する近似関数を微分して一階導関数を算出することができる。
【００７０】
その後、前記プロセッサ１３０は、図４に示されたように、バッテリーＢの充電状態−電圧データに対応する近似関数の一階導関数を平滑化してノイズ成分を除去することができる。
【００７１】
このとき、前記プロセッサ１３０は、ノイズフィルタを用いてバッテリーＢの充電状態−電圧データに対応する近似関数の一階導関数を平滑化することができる。
【００７２】
これを通じて、前記プロセッサ１３０は、ノイズ成分によって変曲点が誤検出される現象を防止することで、変曲点検出の正確性を向上させることができる。
【００７３】
次いで、前記プロセッサ１３０は、平滑化した近似関数の一階導関数を微分して二階導関数を算出し、算出された二階導関数の関数値が「０」である充電状態と、該充電状態に対応するバッテリーＢの電圧を変曲点として検出することができる。
【００７４】
例えば、前記プロセッサ１３０は、図４に示されたように、７個の変曲点（ａ１〜ａ７）を検出することができる。ここで、７個の変曲点（ａ１〜ａ７）に対応する充電状態（Ｘ軸値）は、それぞれ「７．２％」、「１３．６％」、「１９．１％」、「２１．２％」、「３５．３％」、「５６．８％」及び「６０．０％」であり得る。
【００７５】
プロセッサ１３０は、選択した複数の充電状態の大きさに基づいて、既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画することができる。具体的には、プロセッサ１３０は、選択した複数の充電状態のうち最も小さい第１充電状態及び最も大きい第２充電状態を選択することができる。プロセッサ１３０は、既定の充電状態区間で選択した第１充電状態及び第２充電状態に対応する地点を基準に、既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画することができる。
【００７６】
例えば、プロセッサ１３０は、既定の充電状態区間のうち、最小値と第１充電状態との間の区間を第１サブ区間に区画し、第１充電状態と第２充電状態との間の区間を第２サブ区間に区画し、第２充電状態と最大値との間の区間を第３サブ区間に区画することができる。
【００７７】
ここで、既定の充電状態区間の範囲は、前記プロセッサ１３０が推定した充電状態の最小値〜最大値に限定される。例えば、図２に示されたように、既定の充電状態区間の範囲は「０％」〜「１００％」に限定され得る。これによって、充電状態区間の最小値は「０％」であり、充電状態区間の最大値は「１００％」であり得る。
【００７８】
例えば、図５に示されたように、前記プロセッサ１３０は、検出された７個の変曲点（ａ１〜ａ７）のそれぞれに対応する充電状態「７．２％」、「１３．６％」、「１９．１％」、「２１．２％」、「３５．３％」、「５６．８％」及び「６０．０％」のうち最も小さい充電状態「７．２％」を第１充電状態Ｑ１として選択し、最も大きい充電状態「６０．０％」を第２充電状態Ｑ２として選択することができる。
【００７９】
その後、前記プロセッサ１３０は、「０％」〜「７．２％」区間を第１サブ区間に区画し、「７．２％」〜「６０．０％」区間を第２サブ区間に区画し、「６０．０％」〜「１００％」区間を第３サブ区間に区画することができる。そして、プロセッサ１３０は、充電状態区間の最小値「０％」と第１充電状態Ｑ１「７．２％」との差「７．２％」を第１サブ区間の大きさＱｅｏｄとして算出することができる。また、前記プロセッサ１３０は、第１充電状態Ｑ１「７．２％」と第２充電状態Ｑ２「６０．０％」との差「５２．８％」を第２サブ区間の大きさＱｐ−ｐとして算出することができる。また、前記プロセッサ１３０は、第２充電状態Ｑ２「６０．０％」と充電状態区間の最大値「１００％」との差「４０．０％」を第３サブ区間の大きさＱｅｏｃとして算出することができる。
【００８０】
プロセッサ１３０は、算出した第１サブ区間、第２サブ区間及び第３サブ区間の大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて、サブ区間毎に区間変化値を算出することができる。
【００８１】
具体的には、プロセッサ１３０は、第２サブ区間の大きさ及び第２基準区間の大きさを用いて第２区間変化値を算出することができる。また、プロセッサ１３０は、第１サブ区間の大きさ、第１基準区間の大きさ及び第２区間変化値を用いて第１区間変化値を算出することができる。また、プロセッサ１３０は、第３サブ区間の大きさ、第３基準区間の大きさ及び第２区間変化値を用いて第３区間変化値を算出することができる。
【００８２】
プロセッサ１３０は、下記の数式２を用いて第２区間変化値を算出することができる。
【数２】
0006922144.tif 000006
【００８３】
ここで、Ｑｖｐ−ｐは第２区間変化値であり、Ｑｒｐ−ｐは第２基準区間の大きさであり、Ｑｐ−ｐは第２サブ区間の大きさである。
【００８４】
例えば、数式２によって、プロセッサ１３０は第２区間変化値Ｑｖｐ−ｐとして「−１５．１２％」を算出することができる。
【００８５】
また、プロセッサ１３０は、第１サブ区間の大きさ、第１基準区間の大きさ及び第２区間変化値を用いて第１区間変化値を算出することができる。具体的には、プロセッサ１３０は、下記の数式３を用いて第１区間変化値を算出することができる。
【数３】
0006922144.tif 000007
【００８６】
ここで、Ｑｖｅｏｄは第１区間変化値であり、Ｑｒｅｏｄは第１基準区間の大きさであり、Ｑｅｏｄは第１サブ区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは第２区間変化値である。
【００８７】
例えば、第１基準区間の大きさＱｒｅｏｄが「１４％」、第１サブ区間の大きさＱｅｏｄが「１４．５％」、第２区間変化値Ｑｖｐ−ｐが「−１５．１２％」であると仮定する。まず、プロセッサ１３０は、数式３を用いて第１基準区間の大きさに対する第１サブ区間の大きさと第１基準区間の大きさとの差の比率を算出することができる。すなわち、プロセッサ１３０は「（１４．５％−１４％）／１４％×１００」を計算した結果から「３．５７％」を算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、算出した結果と第２区間変化値との差を通じて第１区間変化値を算出することができる。プロセッサ１３０は「３．５７％−（−１５．１２％）」を計算した結果から第１区間変化値Ｑｖｅｏｄ「１８．６９％」を算出することができる。
【００８８】
また、プロセッサ１３０は、第３基準区間の大きさ、第３サブ区間の大きさ及び第２区間変化値を用いて第３区間変化値を算出することができる。具体的には、プロセッサ１３０は下記の数式４を用いて第３区間変化値を算出することができる。
【数４】
0006922144.tif 000008
【００８９】
ここで、Ｑｖｅｏｃは第３区間変化値であり、Ｑｒｅｏｃは第３基準区間の大きさであり、Ｑｅｏｃは第３サブ区間の大きさであり、Ｑｖｐ−ｐは第２区間変化値である。
【００９０】
例えば、第３基準区間の大きさＱｒｅｏｃが「４３％」、第３サブ区間の大きさＱｅｏｃが「３９％」、第２区間変化値Ｑｖｐ−ｐが「−１５．１２％」であると仮定する。プロセッサ１３０は、数式４を用いて、まず、第３基準区間の大きさに対する第３サブ区間の大きさと第３基準区間の大きさとの差の比率を算出することができる。すなわち、プロセッサ１３０は「（３９％−４３％）／４３％×１００」を計算した結果から「−９．３％」を算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、算出した結果と第２区間変化値との差を通じて第３区間変化値を算出することができる。プロセッサ１３０は「−９．３％−（−１５．１２％）」を計算した結果から第３区間変化値「５．８２％」を算出することができる。
【００９１】
その後、プロセッサ１３０は、算出した複数のサブ区間毎の変化値によってバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断することができる。
【００９２】
プロセッサ１３０は、既定の放電深度の変化範囲のうち算出した第１区間変化値が属する区間に基づいてバッテリーＢの放電深度の変化を診断することができる。また、プロセッサ１３０は、既定の活物質面積の変化範囲のうち算出した第２区間変化値が属する区間に基づいてバッテリーＢの活物質面積の変化を診断することができる。また、プロセッサ１３０は、既定の充電深度の変化範囲のうち算出した第３区間変化値が属する区間に基づいてバッテリーＢの充電深度の変化を診断することができる。
【００９３】
例えば、既定の放電深度の変化範囲、活物質面積の変化範囲及び充電深度の変化範囲はすべて「−１０％未満」、「−１０％以上１０％以下」、「１０％超過」の範囲に予め区分される。そして、既定の放電深度の変化範囲、活物質面積の変化範囲及び充電深度の変化範囲はいずれも、「−１０％未満」区間はＢＯＬ（Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ ｏｆ Ｌｉｆｅ）状態より減少した区間、「−１０％以上１０％以下」区間はＢＯＬ状態と同じ区間、「１０％超過」区間はＢＯＬ状態より増加した区間と診断される。
【００９４】
例えば、上述した実施形態のように、第１区間変化値が「１８．６９％」、第２区間変化値が「−１５．１２％」、第３区間変化値が「５．８２％」で算出されたと仮定する。この場合、第１区間変化値「１８．６９％」は既定の放電深度の変化範囲のうち「１０％以上」の範囲に属するため、プロセッサ１３０はバッテリーＢの放電深度が増加したと診断することができる。また、第２区間変化値「−１５．１２％」は既定の活物質面積の変化範囲のうち「−１０％未満」の範囲に属するため、プロセッサ１３０はバッテリーＢの活物質面積が減少したと診断することができる。また、第３区間変化値「５．８２％」は既定の充電深度の変化範囲のうち「−１０％以上１０％以下」の範囲に属するため、プロセッサ１３０はバッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電深度と同一であると診断することができる。
【００９５】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断した後、診断結果に基づいてバッテリーＢのモードを正常モードまたは故障モードと判断するように構成される。
【００９６】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つでもＢＯＬ状態から変化したと判断された場合、バッテリーのモードを故障モードと判断することができる。具体的には、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つでも「−１０％以上１０％以下」の区間に属しない場合、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。
【００９７】
例えば、上述した実施形態のように、第１区間変化値が「１８．６９％」、第２区間変化値が「−１５．１２％」、第３区間変化値が「５．８２％」と算出されたと仮定する。この場合、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度は増加し、活物質面積は減少し、充電深度はＢＯＬ状態と同一であると診断することができる。そして、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの活物質面積が減少し、放電深度が増加したため、バッテリーのモードを故障モードと判断することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの退化度に関連する活物質面積の変化、放電深度の変化及び充電深度の変化のうち一つでもＢＯＬ状態よりも増加または減少したと判断すれば、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。
【００９８】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢのモードを判断した後、バッテリーＢのモードを判断したモードに設定することができる。例えば、バッテリーＢのモードが故障モードと判断された場合、プロセッサ１３０はバッテリーＢのモードを故障モードに設定することができる。逆に、バッテリーＢのモードが正常モードと判断された場合、プロセッサ１３０はバッテリーＢのモードを正常モードに設定することができる。
【００９９】
したがって、本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置は、バッテリーの退化原因を正確に診断し、退化原因に応じてバッテリーのモードを正常モードまたは故障モードのいずれかとして判断することができる。そして、バッテリー診断装置は、活物質面積の変化、放電深度の変化及び充電深度の変化のうち一つでもＢＯＬ状態よりも増加または減少したと判断すれば、バッテリーモードを故障モードと判断して、過放電または過充電などのバッテリーの退化によって生じ得る予想できない問題を予め防止することができる。
【０１００】
以下、図６及び図７を参照して、プロセッサ１３０がバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断する過程の一例をより具体的に説明する。
【０１０１】
図６は、本発明の他の実施形態によるプロセッサ１３０がバッテリーを診断する過程の一例を説明するための図である。ここで、図６では、第１サブ区間の大きさＱｅｏｄ、第２サブ区間の大きさＱｐ−ｐ及び第３サブ区間の大きさＱｅｏｃが軸（充電状態）を基準にして上側に示され、ＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電状態の大きさが軸（充電状態）を基準にして下側に示されている。
【０１０２】
図６に示されたように、充電状態−電圧データによる充電状態区間の最小値は「０％」であり、バッテリーＢの退化によって、充電状態区間の最大値は「９０％」に減少したと仮定する。また、バッテリーＢの第１充電状態Ｑ１及び第２充電状態Ｑ２をそれぞれ「１４．５％」及び「５１％」と仮定すれば、プロセッサ１３０は、第１サブ区間の大きさＱｅｏｄ、第２サブ区間の大きさＱｐ−ｐ及び第３サブ区間の大きさＱｅｏｃをそれぞれ「１４．５％」、「３６．５％」及び「３９％」として算出することができる。このとき、第１基準区間の大きさＱｒｅｏｄ、第２基準区間の大きさＱｒｐ−ｐ及び第３基準区間の大きさＱｒｅｏｃがそれぞれ「１４％」、「４３％」及び「４３％」であれば、プロセッサ１３０は、第１区間変化値、第２区間変化値及び第３区間変化値を「１８．６９％」、「−１５．１２％」、「５．８２％」としてそれぞれ算出することができる。
【０１０３】
例えば、プロセッサ１３０は、数式２を用いて「（３６．５％−４３％）÷４３％×１００」を計算し、第２区間変化値を「−１５．１２％」と算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、数式３を用いて「｛（１４．５％−１４％）÷１４％×１００｝−（−１５．１２％）」を計算し、第１区間変化値を「１８．６９％」と算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、数式４を用いて「｛（３９％−４３％）÷４３×１００｝−（−１５．１２％）」を計算し、第３区間変化値を「５．８２％」と算出することができる。
【０１０４】
プロセッサ１３０は、既定の放電深度の変化範囲のうち第１区間変化値「１８．６９％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの放電深度の変化を診断することができる。既定の放電深度の変化範囲は、第１基準変化率範囲、第２基準変化率範囲及び第３基準変化率範囲を含む。ここで、第１基準変化率範囲は「−１０％未満」の範囲であり、第２基準変化率範囲は「−１０％以上１０％以下」の範囲であり、第３基準変化率範囲は「１０％超過」の範囲であり得る。
プロセッサ１３０は、第１区間変化値「１８．６９％」が「１０％超過」の範囲である第３基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの放電深度が増加したと診断することができる。
【０１０５】
プロセッサ１３０は、既定の活物質面積の変化範囲のうち第２区間変化値「−１５．１２％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの活物質面積の変化を診断することができる。既定の活物質面積の変化範囲は、第４基準変化率範囲、第５基準変化率範囲及び第６基準変化率範囲を含む。ここで、第４基準変化率範囲は「−１０％未満」の範囲であり、第５基準変化率範囲は「−１０％以上１０％以下」の範囲であり、第６基準変化率範囲は「１０％超過」の範囲であり得る。
【０１０６】
プロセッサ１３０は、第２区間変化値「−１５．１２％」が「−１０％未満」の範囲である第４基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの活物質面積が減少したと診断することができる。
【０１０７】
プロセッサ１３０は、既定の充電深度の変化範囲のうち第３区間変化値「５．８２％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの充電深度の変化を診断することができる。既定の充電深度の変化範囲は、第７基準変化率範囲、第８基準変化率範囲及び第９基準変化率範囲を含む。ここで、第７基準変化率範囲は「−１０％未満」の範囲であり、第８基準変化率範囲は「−１０％以上１０％以下」の範囲であり、第９基準変化率範囲は「１０％超過」の範囲であり得る。
【０１０８】
プロセッサ１３０は、第３区間変化値「５．８２％」が「−１０％以上１０％以下」の範囲である第８基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢと同一であると診断することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電深度と同一であると診断することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電深度から変化していないと診断することができる。
【０１０９】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢの充電深度はＢＯＬ状態の充電深度から変化していないと診断したが、放電深度は増加したと診断し、活物質面積は減少したと診断したため、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。すなわち、放電深度及び活物質面積が変化したと診断されたため、プロセッサ１３０は、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。
【０１１０】
すなわち、本発明の一実施形態によるバッテリー診断装置は、バッテリーＢの退化に伴う内部要因の変化を診断し、診断結果に基づいてバッテリー状態を正常モードまたは故障モードと判断することができる。したがって、バッテリーＢは判断されたモードによって運用され、過充電及び過放電などの予想できない問題が生じることを予め防止することができる。
【０１１１】
以下、プロセッサ１３０がバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断する過程の他の一例を説明する。
【０１１２】
図７は、本発明の他の実施形態によるプロセッサ１３０がバッテリーを診断する過程の他の一例を説明するための図である。ここで、図７では、第１サブ区間の大きさＱｅｏｄ、第２サブ区間の大きさＱｐ−ｐ及び第３サブ区間の大きさＱｅｏｃが軸（充電状態）を基準にして上側に示され、ＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電状態の大きさが軸（充電状態）を基準にして下側に示されている。
【０１１３】
図７に示されたように、他の実施形態によるプロセッサ１３０は、測定されたバッテリーＢの充電状態−電圧データによる充電状態区間の最小値が「０％」、最大値が「９０％」に減少し、選択された第１充電状態Ｑ１及び第２充電状態Ｑ２がそれぞれ「１４％」及び「５６％」と仮定する。プロセッサ１３０は、第１サブ区間の大きさＱｅｏｄ、第２サブ区間の大きさＱｐ−ｐ及び第３サブ区間の大きさＱｅｏｃをそれぞれ「１４％」、「４２％」及び「３４％」として算出することができる。
【０１１４】
第１基準区間の大きさＱｒｅｏｄ、第２基準区間の大きさＱｒｐ−ｐ及び第３基準区間の大きさＱｒｅｏｃがそれぞれ「１４％」、「４３％」及び「４３％」であれば、プロセッサ１３０は、第１区間変化値、第２区間変化値及び第３区間変化値を「２．３３％」、「−２．３３％」、「−１８．６０％」として算出することができる。
【０１１５】
例えば、プロセッサ１３０は、数式２を用いて「（４２％−４３％）÷４３％×１００」を計算し、第２区間変化値を「−２．３３％」と算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、数式３を用いて「｛（１４％−１４％）÷１４％×１００｝−（−２．３３％）」を計算し、第１区間変化値を「２．３３％」と算出することができる。そして、プロセッサ１３０は、数式４を用いて「｛（３４％−４３％）÷４３×１００｝−（−２．３３％）」を計算し、第３区間変化値を「−１８．６０％」と算出することができる。
【０１１６】
プロセッサ１３０は、既定の放電深度の変化範囲のうち第１区間変化値「２．３３％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの放電深度の変化を診断することができる。プロセッサ１３０は、第１区間変化値「２．３３％」が「−１０％以上１０％以下」の範囲である第２基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの放電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの放電深度と同一であると診断することができる。
【０１１７】
プロセッサ１３０は、既定の活物質面積の変化範囲のうち第２区間変化値「−２．３３％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの活物質面積の変化を診断することができる。プロセッサ１３０は、第２区間変化値「−２．３３％」が「−１０％以上１０％以下」の範囲である第５基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの活物質面積がＢＯＬ状態のバッテリーＢの活物質面積と同一であると診断することができる。
【０１１８】
プロセッサ１３０は、既定の充電深度の変化範囲のうち第３区間変化値「−１８．６０％」が属する区間に基づいてバッテリーＢの充電深度の変化を診断することができる。プロセッサ１３０は、第３区間変化値「−１８．６０％」が「−１０％未満」の範囲である第７基準変化率範囲に含まれると判断し、バッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電深度よりも減少したと診断することができる。
【０１１９】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度及び活物質面積は変化していないと診断したが、充電深度が減少したと診断したため、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。
【０１２０】
このような本発明の構成によれば、バッテリーＢの充電状態区間の最大値が減少する原因をバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度の変化を通じて正確に診断することができる。
【０１２１】
前記プロセッサ１３０は、診断結果を示すメッセージを通信端子（ＣＯＭ）を通じて外部装置に伝送することができる。
【０１２２】
前記プロセッサ１３０は、多様な制御ロジックを実行するために当業界に知られたＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、他のチップセット、論理回路、レジスタ、通信モデム、データ処理装置などを選択的に含み得る。プロセッサ１３０によって実行される多様な制御ロジックは少なくとも一つ以上が組み合わせられ、組み合わせられた制御ロジックはコンピュータ可読のコード体系で作成されてコンピュータ可読の記録媒体に書き込まれ得る。記録媒体は、コンピュータに含まれたプロセッサ１３０によってアクセス可能なものであればその種類に特に制限がない。一例として、記録媒体はＲＯＭ、ＲＡＭ、レジスタ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ハードディスク、フロッピーディスク及び光データ記録装置を含む群から選択された少なくとも一つ以上を含む。また、コード体系は、キャリア信号に変調されて特定時点で通信キャリアに含まれ、ネットワークで連結されたコンピュータに分散して保存されて実行され得る。また、組み合わせられた制御ロジックを具現するための機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマによって容易に推論できる。
【０１２３】
前記通知部１４０は、前記プロセッサ１３０の診断結果の入力を受けて外部に出力することができる。より具体的には、前記通知部１４０は上述した診断結果を記号、数値及びコードのうち一つ以上を用いて表示するディスプレイ部及び音で出力するスピーカ装置のうち一つ以上を備えることができる。
【０１２４】
一方、本発明によるバッテリー管理装置は、上述したバッテリー診断装置１００を含むことができる。これによって、バッテリー管理装置が管理するバッテリーに対して活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断することができる。
【０１２５】
図８は、本発明のさらに他の実施形態によるバッテリー診断方法を概略的に示したフロー図である。以下、図８を参照して本発明の一実施形態によるバッテリー診断方法を説明する。
【０１２６】
バッテリー診断方法は、バッテリー診断装置で行われる段階であって、充電状態推定段階（Ｓ１００）、充電状態選択段階（Ｓ２００）、サブ区間区画段階（Ｓ３００）、区間変化値算出段階（Ｓ４００）、診断段階（Ｓ５００）及び判断段階（Ｓ６００）を含むことができる。
【０１２７】
充電状態推定段階（Ｓ１００）は、バッテリーＢの電流及び電圧を測定し、測定された電流に基づいてバッテリーＢの充電状態を推定する段階である。センシング部１1０で測定したバッテリーＢの電流に基づいてプロセッサ１３０がバッテリーＢの充電状態を推定することができる。
【０１２８】
まず、センシング部１1０は、バッテリーＢの電圧及び電流を測定し、測定した電圧値及び電流値をプロセッサ１３０に送信することができる。プロセッサ１３０は、センシング部１1０から電圧値及び電流値を受信し、受信した電流値に基づいてバッテリーＢの充電状態を推定することができる。
【０１２９】
充電状態選択段階（Ｓ２００）は、測定された電圧と推定された充電状態とがマッピングされた充電状態−電圧データから所定の条件に応じて複数の充電状態を選択する段階である。すなわち、充電状態選択段階（Ｓ２００）は、推定されたバッテリーＢの充電状態のうち、所定の条件を満足する複数の充電状態を選択する段階であって、プロセッサ１３０によって実行できる。
【０１３０】
プロセッサ１３０は、センシング部１1０から受信した電圧値と推定した充電状態とをマッピングした充電状態−電圧データを得て、得られた充電状態−電圧データから複数の変曲点を抽出することができる。その後、プロセッサ１３０は、抽出した複数の変曲点のうち所定の条件を満足する複数の変曲点の充電状態を選択することができる。
【０１３１】
例えば、プロセッサ１３０は、抽出した複数の変曲点のうち充電状態の最も小さい第１変曲点及び充電状態の最も大きい第２変曲点を選択することができる。そして、プロセッサ１３０は、第１変曲点の第１充電状態及び第２変曲点の第２充電状態を選択することができる。
【０１３２】
サブ区間区画段階（Ｓ３００）は、選択された複数の充電状態の大きさに基づいて、既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画する段階である。すなわち、サブ区間区画段階（Ｓ３００）は、選択された第１充電状態及び第２充電状態に基づいて、既定の充電状態区間を複数のサブ区間に区画する段階であって、プロセッサ１３０によって実行できる。
【０１３３】
プロセッサ１３０は、既定の充電状態区間を第１サブ区間、第２サブ区間及び第３サブ区間に区画することができる。例えば、プロセッサ１３０は、既定の充電状態区間の最小値〜第１充電状態の区間を第１サブ区間に区画し、第１充電状態〜第２充電状態の区間を第２サブ区間に区画し、第２サブ区間〜既定の充電状態区間の最大値の区間を第３サブ区間に区画することができる。
【０１３４】
このとき、既定の充電状態区間の最小値及び最大値はバッテリーＢの退化程度によって変わり得る。
【０１３５】
区間変化値算出段階（Ｓ４００）は、区画された複数のサブ区間それぞれの大きさ及び既定の基準区間の大きさに基づいて複数のサブ区間毎に区間変化値を算出する段階であって、プロセッサ１３０によって実行できる。
【０１３６】
プロセッサ１３０は、区画された複数のサブ区間それぞれの大きさを算出することができる。例えば、既定の充電状態区間の最小値が「０％」、最大値が「９０％」、第１充電状態が「１４％」、第２充電状態が「５６％」と仮定する。プロセッサ１３０は、第１サブ区間の大きさを「１４％」と算出し、第２サブ区間の大きさを「４２％」と算出し、第３サブ区間の大きさを「３４％」と算出することができる。
【０１３７】
その後、プロセッサ１３０は、既定の基準区間の大きさ及び算出したサブ区間毎の大きさに基づいて、サブ区間毎に区間変化値を算出することができる。このとき、プロセッサ１３０は、上記の数式２を用いて第２サブ区間の第２区間変化値を算出し、上記の数式３を用いて第１サブ区間の第１区間変化値を算出し、上記の数式４を用いて第３サブ区間の第３区間変化値を算出することができる。
【０１３８】
診断段階（Ｓ５００）は、算出された複数のサブ区間毎の区間変化値によってバッテリーＢの活物質面積、放電深度及び充電深度のうち一つ以上の変化を診断する段階である。診断段階（Ｓ５００）は、プロセッサ１３０によって実行できる。
【０１３９】
プロセッサ１３０は、算出した第１区間変化値、第２区間変化値及び第３区間変化値をそれぞれ既定の範囲と比べて、比較結果によってバッテリーＢの放電深度の変化、活物質面積の変化及び充電深度の変化を診断することができる。
【０１４０】
具体的には、プロセッサ１３０は、算出した第１区間変化値が既定の放電深度の変化範囲に属する区間によって、バッテリーＢの放電深度の変化を診断することができる。また、プロセッサ１３０は、算出した第２区間変化値が既定の活物質面積の変化範囲に属する区間によって、バッテリーＢの活物質面積の変化を診断することができる。また、プロセッサ１３０は、算出した第３区間変化値が既定の充電深度の変化範囲に属する区間によって、バッテリーＢの充電深度の変化を診断することができる。
【０１４１】
判断段階（Ｓ６００）は、診断結果に基づいてバッテリーＢのモードを正常モードまたは故障モードと判断する段階であって、プロセッサ１３０によって実行できる。
【０１４２】
プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度、活物質面積及び充電深度のうち少なくとも一つが変化したと診断した場合、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。具体的には、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度、活物質面積及び充電深度のうち少なくとも一つがＢＯＬ状態よりも増加または減少したと診断した場合、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度、活物質面積及び充電深度を診断した結果が、バッテリーＢの放電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの放電深度よりも増加または減少した場合、バッテリーＢの活物質面積がＢＯＬ状態のバッテリーＢの活物質面積よりも増加または減少した場合、及びバッテリーＢの充電深度がＢＯＬ状態のバッテリーＢの充電深度よりも増加または減少した場合のうち少なくとも一つの場合に該当すれば、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することができる。
【０１４３】
例えば、バッテリーＢは、退化するにつれて過放電及び過充電だけでなく、リチウムメッキ（ｌｉｔｈｉｕｍ ｐｌａｔｉｎｇ）、膨張（ｓｗｅｌｌｉｎｇ）現象などの多様な問題が生じ得る。したがって、プロセッサ１３０は、バッテリーＢの放電深度、活物質面積及び充電深度のうちいずれか一つがＢＯＬ状態のバッテリーＢよりも増加または減少したと診断した場合、バッテリーＢのモードを故障モードと判断することで、バッテリーＢに生じ得る予想できない問題を予め防止することができる。
【０１４４】
上述した本発明の実施形態は、装置及び方法のみによって具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通じても具現され得、このような具現は上述した実施形態の記載から当業者であれば容易に具現できるであろう。
【０１４５】
以上のように、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、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ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多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。
【０１４６】
また、上述した本発明は、本発明が属する技術分野で通常の知識を持つ者により、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲内で様々な置換、変形及び変更が可能であって、上述した実施形態及び添付の図面によって限定されるものではなく、多様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。
【符号の説明】
【０１４７】
１：バッテリーパック
Ｂ：バッテリー
１００：バッテリー診断装置
１１０：センシング部
１２０：メモリ部
１３０：プロセッサ
１４０：通知部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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