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스마트 기기와 휴대용 기기가 사회에서 널리 이용되고 생활과 밀접한 관련을 가지게 되면서 배터리 사용시간에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리 잔량 예측 시스템은 사용자의 행동과 배터리의 총량에만 초점을 맞추어 잔량을 예측하였기 때문에 상당한 오차와 배터리 사용 상태에 따른 사용시간 예측이 어렵다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 충/방전 전력 측정을 통한 배터리 잔량 예측 시스템을 제안한다. 본 논문은 배터리의 화학적 특성에 따른 모델링을 이용하여 배터리의 노후 및 상태와 사용자의 사용 방법에 따른 전력 소모를 측정하여 좀 더 정확한 배터리 잔량 예측 시스템을 설계하는데 목적을 두고 있다. 배터리 잔량 예측에 있어 사용 기간에 따른 배터리의 상태와 화학적 구성은 매우 중요시 되어야 한다. 이를 위해 배터리의 화학적 특성을 고려하고 그에 맞추어 배터리의 각 파라메터를 정의한 ...

스마트 기기와 휴대용 기기가 사회에서 널리 이용되고 생활과 밀접한 관련을 가지게 되면서 배터리 사용시간에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리 잔량 예측 시스템은 사용자의 행동과 배터리의 총량에만 초점을 맞추어 잔량을 예측하였기 때문에 상당한 오차와 배터리 사용 상태에 따른 사용시간 예측이 어렵다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 충/방전 전력 측정을 통한 배터리 잔량 예측 시스템을 제안한다. 본 논문은 배터리의 화학적 특성에 따른 모델링을 이용하여 배터리의 노후 및 상태와 사용자의 사용 방법에 따른 전력 소모를 측정하여 좀 더 정확한 배터리 잔량 예측 시스템을 설계하는데 목적을 두고 있다. 배터리 잔량 예측에 있어 사용 기간에 따른 배터리의 상태와 화학적 구성은 매우 중요시 되어야 한다. 이를 위해 배터리의 화학적 특성을 고려하고 그에 맞추어 배터리의 각 파라메터를 정의한 배터리 모델링이 필요하다. 본 연구에서 설계한 배터리 잔량 예측 시스템은 휴대용 스마트 기기에서 가장 많이 사용되고 있는 Lithium 배터리의 화학적 특성을 고려한 배터리 모델링을 이용하고, 화학적 특성을 고려하기 위한 각 파라메터를 적용함으로써 배터리 잔여 사용시간을 계산한다. 이와 같이 설계된 배터리 잔량 예측 시스템은 LabVIEW와 Cycler를 이용하여 검증하도록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart device and portable device has been widely used in social life, as have related to the concern about battery life time significantly increases. However, the existing battery management system is focus only on the amount of battery and user's behavior. It's hard to predict remaining battery lif...

Smart device and portable device has been widely used in social life, as have related to the concern about battery life time significantly increases. However, the existing battery management system is focus only on the amount of battery and user's behavior. It's hard to predict remaining battery life time exactly and has considerable error. In order to solve these problems, the battery management system by measuring charge/discharge power is proposed. In this paper, It's aimed at more accurate battery life time prediction system according to the chemical characteristics of the battery modeling, the and the battery status and the power consumption of the user on how to use. It's very important at battery life time prediction that battery status for duration of use and the chemical composition of battery. To this end, consider the chemical characteristic of battery and the battery of each parameter is defined accordingly battery modeling is required. In this study, designed battery management system use Lithium ion battery that commonly used in smart devices and portable device. considering the each chemical characteristic parameters of Lithium ion battery used by applying the remaing battery life time calculated. Thus the battery management system verified by LabVIEW program, DAQ, and Cycler.