カルマンフィルタ/逐次最小二乗法によるリチウムイオン蓄電池の残量と劣化状態推定法【Web配信】

リチウムイオン蓄電池のBMSに用いられる
実践的技術と実装方法を解説!

アルゴリズムの詳細を理解するため、
数式やMATLABを使ったデモにより実装と高精度化方法を詳しく解説します

セミナー講師

福井正博(ふくいまさひろ) 氏
立命館大学 理工学部 電子情報工学科 教授(工学博士)

<経歴>
 1983年大阪大学大学院博士前期課程(電子工学専攻)修了。
 同年、松下電器産業(株)入社。
 1989年〜1991年カリフォルニア大学バークレー校にて客員研究員。
 2003年立命館大学理工学部教授。
 2004年スーパーヒューマン知能システム研究センター長。
  自動配置配線、高位合成、モジュールおよびセル合成等 半導体CADおよびシステムLSI設計手法の研究開発に従事。最近の興味は地球環境に貢献する電子技術、すなわち、低電力設計、 スマートグリッド、数学的システム最適化技術など。

<著書>
「ビジュアルに学ぶディジタル回路設計」(コロナ社/2010,4出版)、「LSIとは何だろうか 半導体のしくみからつくり方まで」(森北出版/2006,11月出版) 。

<専門分野>
集積回路設計技術、ディジタルシステム設計、蓄電池シミュレーション、電池回路 。

<学会>
電子情報通信学会、米国電気電子学会(IEEE)、映像情報メディア学会、日本超音波医学会

セミナー受講料

お1人様受講の場合 51,700円[税別]/1名
1口でお申込の場合 64,900円[税別]/1口(3名まで受講可能)

受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

  • 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
  • インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
  • 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

  近年、高エネルギー蓄積デバイスとしてリチウムイオン蓄電池システムが注目されている。その性能を引き出し、安全に運用するためには、温度特性や劣化状態をリアルタイムに把握し、常に効果的なバッテリ―マネジメントシステムを構築することが必須である。
 本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池のBMSに用いられる実践的技術と実装方法を解説する。内容は、コールコールプロット等の蓄電池特性から等価回路へのモデル化、カルマンフィルタ(EKF)の基本原理と残量計実装、劣化診断のための逐次最小二乗法(RLS)の基本原理と実装方法を含み実践面に重点化します。アルゴリズムの詳細を理解するため、数式やMATLABを使ったデモにより実装と高精度化方法を詳しく解説する。
さらに、最近の話題として、組込みLSIを用いた状態測定、データサイエンスを用いた電池のモデル化、制御、予測技術等も紹介する。

セミナープログラム

 1 リチウムイオン蓄電池の動作原理とBMSの役割

 2 蓄電池のモデル化方法
  2.1 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
  2.2 蓄電池の特性測定
  2.3 ナイキスト図から等価回路モデルの抽出
  2.4 等価回路パラメータの温度補正
  2.5 等価回路以外の蓄電池モデル化技術

 3 高精度残量計
  3.1 残量推定に用いられる方法(電流積算とカルマンフィルタ)
  3.2 測定誤差要因の整理
  3.3 カルマンフィルタ(EKF)の基本アルゴリズム
  3.4 蓄電池モデルの表現と実装
  3.5 EKFを用いた残量計の実装(デモ)
  3.6 高精度化のテクニックと実装

 4 蓄電池劣化による蓄電池モデル変動の推定
  4.1 蓄電池の劣化現象とモデル化
  4.2 内部抵抗と開放電圧の劣化変動
  4.2 逐次最小二乗法(RLS)の基本アルゴリズム
  4.3 RLSによる等価回路パラメータ抽出
  4.4 RLSの高精度化
  4.5 劣化補正機能付き残量計の構築

 5 BMSに関する最近の話題
  5.1 組込みLSIを使った内部抵抗測定
  5.2 データサイエンスによる劣化診断と寿命予測