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제안 방법
- 그림 2는 전체 1516개의 리튬 이온 셀의 셀 넘버를 기준으로 도출된 방전용량을 나타내며그림 3은 도출된 OCV를 나타낸다. 그림 2와 3에서 볼 수 있듯이 1516개의 리튬이온 셀은 각기 다른 내부 화학적 상태를 나타내며 두 개의 파라미터를 Fuzzy Logic의 입력으로 사용하여내부 화학적 상태가 유사한 셀들을 선별하였다.
- 만충 및 만방이 반복되는 프로파일을 적용하였으며, 1C-rate의 전류를 인가하였다. 리튬 이온셀의 내부 화학적 상태를 나타내는 파라미터로 방전용량과SOC(State of Charge) 0% 에서의 OCV(Open CircuitVoltage)를 도출하였다. 방전용량은 전류 적산법을 사용하여 도출하였으며 이를 식 (1)에 나타내었으며, SOC 0%에서의OCV는 방전 이후 2시간의 휴지 기간을 통해 안정된 전압을측정하여 파라미터로 선정하였다.
- 전체 1516개의 리튬 이온 셀에 일괄적으로 전기적 특성 실험을 진행하였으며, 전기적특성 실험으로부터 리튬 이온 셀의 내부상태를 나타낼 수 있는특성 파라미터를 선정하였다.만충 및 만방이 반복되는 프로파일을 적용하였으며, 1C-rate의 전류를 인가하였다. 리튬 이온셀의 내부 화학적 상태를 나타내는 파라미터로 방전용량과SOC(State of Charge) 0% 에서의 OCV(Open CircuitVoltage)를 도출하였다.
- 퍼지 이론을 적용하기 전에 사용자는 전체데이터의 분포도를 파악하고 이를 기반으로 멤버쉽 함수와 결론 함수를 구성해야 한다. 본 논문에서는 파라미터의 상이함을 더욱 정밀하게 반영하기 위해 Hedge를 사용하였으며, 이를 통해 파라미터를 종합적으로 정량화 하였다. 역퍼지화 된 값은결론 함수의 Fuzzy Rule에 의해 3개의 영역으로 Cell Grading된다.
- 본 논문은 1516개의 리튬 이온 배터리에서 전기적 특성실험을 통하여 내부화학적 상태를 나타내는 파라미터로 방전용량과 내부 저항을 선정하였다. 선정된 두 개의 파라미터를Fuzzy Logic의 입력으로 사용하였으며, 사용자가 지정한Fuzzy Rule을 통하여 내부화학적 상태가 유사한 셀을 선별하였다. 내부 상태가 각각 상이한 폐배터리를 사용하여 배터리팩을 제작함에 있어서, 측정되는 각기 다른 파라미터를 종합적으로 정량화함으로써 Cell Grading을 진행할 수 있으며, 제작된배터리팩의 성능 향상 및 사고 예방이 가능하다.
- 그림 1은 리튬이온 배터리의 각기 다른 내부 상태를 반영하기 위한 전기적 특성 실험을 나타낸다. 전체 1516개의 리튬 이온 셀에 일괄적으로 전기적 특성 실험을 진행하였으며, 전기적특성 실험으로부터 리튬 이온 셀의 내부상태를 나타낼 수 있는특성 파라미터를 선정하였다.만충 및 만방이 반복되는 프로파일을 적용하였으며, 1C-rate의 전류를 인가하였다.
대상 데이터
- 본 논문은 1516개의 리튬 이온 배터리에서 전기적 특성실험을 통하여 내부화학적 상태를 나타내는 파라미터로 방전용량과 내부 저항을 선정하였다. 선정된 두 개의 파라미터를Fuzzy Logic의 입력으로 사용하였으며, 사용자가 지정한Fuzzy Rule을 통하여 내부화학적 상태가 유사한 셀을 선별하였다.
이론/모형
- 리튬 이온셀의 내부 화학적 상태를 나타내는 파라미터로 방전용량과SOC(State of Charge) 0% 에서의 OCV(Open CircuitVoltage)를 도출하였다. 방전용량은 전류 적산법을 사용하여 도출하였으며 이를 식 (1)에 나타내었으며, SOC 0%에서의OCV는 방전 이후 2시간의 휴지 기간을 통해 안정된 전압을측정하여 파라미터로 선정하였다.
- 퍼지 규칙을 적용하여 해당하는 값들이 연산되어 최정적으로 각각의 퍼지 집합에 해당되는 소속도(Membership value)에관련된 수치값이 도출된다. 역퍼지화의 방법에는 무게중심법,맘다니 추론법 등이 있으며 본 논문에서는 맘다니 추론법을 사용하여 최종 결과값을 도출하였다.
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