2022年11月08日

機械学習とインピーダンス法を用いた二次電池の診断
東京理科大学

理工学部准教授

電気電子情報工学科
片山昇

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新技術の特徴リチウムイオン電池等のデバイスの内部状態を診断する技術• 様々なデバイスに対して非破壊で内部状態の推定ができる。
• 対象物のインピーダンスデータを収集するだけで利用可能。
• 環境や個体差に依存しない。

新技術説明会『機械学習とインピーダンス法を用いた二次電池の診断』

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リチウムイオン電池（LIB）

https://newswitch.jp/p/29447

https://kakakumag.com/pcsmartphone/?id=17515

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2201/07/news028.html

需要増加＋中古市場の拡大

欠点

利点• エネルギー密度(Wh/kg)が高い• パワー密度(W/kg)が高い• サイクル寿命が多い
第8会場 監視・診断・センサⅡ講演番号：322 古郡元哉（東京理科大学）
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• 高価
• 安全性に問題
2022年09月09日

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リチウムイオン電池の故障・事故

テレビ朝日 2019年6月4日 放送

出典：経済産業省「蓄電池産業の現状と課題について」,p.9
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5リチウムイオン電池の内部状態
過充電による温度上昇[1]低温における充放電性能の低下[1] Ohsaki et al., Power Sources, 146(1-2), pp.97-100[2] Zhang et al., J Power Souces,115(1), pp.137-140[2]

安全使用のためには電圧や温度などを管理する必要がある。
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インピーダンス法の原理

6微小交流を印加して得られる特性から電池の状態を評価できる
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リチウムイオン電池の充電量(SOC)とインピーダンス１7

周波数[Hz]
インピーダンス測定条件
周波数50 mHz~5 kHz

測定点数

31点

SoC

100%~20%(1%刻み)

温度0℃

従来技術の問題点１
電池に関するより詳細な情報が得られるものの，充電量とインピーダンスの変化に関係はあるが分かりづらい。
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リチウムイオン電池の充電量(SOC)とインピーダンス２8

従来技術の問題点２

充電量とインピーダンス軌跡の関係
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複雑なインピーダンス軌跡を等価回路でモデル化して解析するが測定対象ごとに検討が必要

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リチウムイオン電池の温度とインピーダンスの関係
放電試験によりSoCの値を変化させながらインピーダンス測定（SoC100%のときの測定点）

9
温度[℃]

インピーダンス測定条件
周波数50mHz~5k[Hz]

測定点数

31点

SoC

100%

温度

0,5,10,15,20,25,30℃

従来技術の問題点３
温度など測定環境によってもインピーダンスが変化してしまう
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機械学習(深層学習)の概要

R1 + X1

R1X1

充電量 (%)
温度 (°C)

R2
R2 + X2
X2
各周波数ごとのインピーダンスの実部と虚部のデータをニューラルネットワークに入力
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一定上の教師データを与えて学習することでインピーダンスを入力するだけで電池の状態を推定できるようになる。

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データを収集するための測定方法・条件
条件

周波数
充電量
温度
交流振幅
直流バイアス

11値

5 mHz-5 kHz
20-100%0-35 ℃(5 ℃刻み)5 mArms
4.2 V

周波数応答分析器

型番：NCR18650PF

内分用に3本・テスト用に1本で計4本の電池を測定

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リチウムイオン電池の温度とインピーダンスの関係12充電量の推定値 (%)

学習の際のハイパーパラメータ条件

充電量の測定値 (%)

活性化関数

tanh

隠れ層の数

2

オプティマイザadam

バッチサイズ

4

エポック数

1000

ノード数

32/16/16/1→ 1.452%で容量を推定

温度変化がある中でで高い精度で電池充電量を推定
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本手法における問題点-Z’’[Ω]

電池A

電池C

Z’[Ω]
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電池B

従来技術の問題点４
同一メーカー・同一型番のリチウムイオン電池でも特性が異なるため，本来であれば個体ごとにインピーダンス特性を測定する必要がでてくる。

測定時間・工数がかかるという大きなデメリット

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提案手法
計測データ

𝑋𝑋1
𝑋𝑋2−𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍𝑍

𝛼𝛼𝛼𝛼1 + 𝛽𝛽𝛽𝛽2 + 𝛾𝛾𝛾𝛾3𝛼𝛼 + 𝛽𝛽 + 𝛾𝛾（𝛼𝛼, 𝛽𝛽, 𝛾𝛾︓内分比）

𝑋𝑋3

複数の電池のインピーダンス軌跡から学習用のデータを大量生成する
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15

提案手法の効果

直線上に乗れば高精度

これまでは5℃以上の誤差
電池温度の実測値 (℃)

電池温度の推定値 (℃)

電池温度の推定値 (℃)

実測データのみ

実測データ＋生成データ

推定精度が大幅向上！

電池温度の実測値 (℃)

測定するデータ数はそのままで，推定精度が大幅に向上
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新技術の特徴・従来技術との比較

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インピーダンス法→ 様々なデバイスに対して非破壊で内部状態の推定ができる。
機械学習→ 対象物のインピーダンスデータを収集するだけで利用可能。

さらに本技術を利用することで・・・

環境や個体差に依存しない診断が可能！
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想定される用途• リチウムイオン電池などの化学電池および太陽電池の状態推定• 生体・生物・食品などの状態推定• 電源回路・材料など工業製品の異常診断

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想定される用途 (果実の熟成度の解析)

バナナのインピーダンス軌跡
熟成とともに軌跡が縮小

トマト

バナナ

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実用化へ向けた課題・企業様への期待• 二次電池や他の応用も含め，様々なユースケースを確立したい。
• 大量のデータをご提供いただける企業様とコラボレーションを希望。
• 本研究に関連するテーマで過去に６社と８つのプロジェクトを実施し，関連特許を共同出願(一部は権利化)も積極的に行っている。

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リチウムイオン電池のための大量のインピーダンスデータを収集する仕組みを開発中

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片山研究室保有設備

ケミカルインピーダンスアナライザー

周波数分析機・バイポーラ電源
電気化学測定システム
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本技術に関する知的財産

発明の名称

状態推定モデル学習装置、方法、及びプログラム

出願番号

特願2022-086983

出願人

学校法人東京理科大学

発明者

片山昇

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産学連携の経歴
2015年-2022年
エネルギーデバイスに関するインピーダンス法の研究(民間企業)
2018年-2021年
電子機器の異常検出手法の研究（民間企業）
2017年-2018年
埼玉県次世代住宅産業プロジェクト（埼玉県、民間企業）
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お問合せ先

東京理科大学
産学連携機構高橋勉

TEL 03-5228-7431
FAX 03-5228-7442
E-mail ura@admin.tus.ac.jp

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