カルマンフィルタ―を用いたリチウムイオン電池の高精度残量推定技術と劣化診断技術に関する最新動向<Zoomによるオンラインセミナー>
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 情報機構 |
キーワード | 電気・電子技術一般 電気化学 CAE/シミュレーション |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
リチウムイオン蓄電池の基本特性と動作原理、
等価回路によるモデル化方法、
温度依存性、劣化依存性などについて解説!
BMSの基本として高精度残量推定で用いられるカルマンフィルタ―の基本とその実装方法について述べる。MATLABを使った事例も紹介する。
セミナー講師
立命館大学 理工学部 教授 福井 正博 先生
■ご略歴:
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。
■ご専門および得意な分野・研究:
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
■本テーマ関連学協会でのご活動:
情報処理学会、電子情報通信学会、電気学会、システム制御情報学会、自動車技術会、IEEE各会員。
セミナー受講料
1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
受講について
※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。
配布資料・講師への質問等について
- 配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。 - 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。) - 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
下記ご確認の上、お申込み下さい
- PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。 - 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
→ 確認はこちら
※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。 - Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
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必ずテストサイトからチェック下さい。
対応ブラウザーについて(公式) ;
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セミナー趣旨
リチウムイオン蓄電池の基本特性と動作原理、等価回路によるモデル化方法、温度依存性、劣化依存性などについて解説する。BMSの基本として高精度残量推定で用いられるカルマンフィルタ―の基本とその実装方法について述べる。MATLABを使った事例も紹介する。
その後、蓄電池劣化として代表的なSEI劣化や正極劣化のメカニズムについて解説し、電池材料の違いによる特性などについても概要を述べる。劣化速度を決める要因として、電流値、充電率(SOC),温度などの基本パラメータに対する依存性を説明する。電池の発熱と冷却のメカニズムについても説明し、個別セルの温度を求める方法と冷却の効果に関して説明する。最近の学会等での事例も紹介する。
理論式を劣化解析や予測に展開するための組電池シミュレータの構築方法について説明し、劣化特性の高精度化のためのキャリブレーション方法についても説明する。
受講対象・レベル
- 蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者
必要な予備知識
- 特にございません
習得できる知識
- 蓄電池に関する基礎的な知識、蓄電池システムのモデル化および最適化手法、学会等での動向
セミナープログラム
- イントロダクション
- 蓄電池の背景と動向
鉛蓄電池からリチウムイオン蓄電池、全固体への期待 - リチウムイオン蓄電池の動作原理
充放電原理、材料による違い - 蓄電池への要求と最適化
蓄電池の使われ方、要求スペック
- 蓄電池の背景と動向
- 蓄電池のモデル化
- 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
交流インピーダンス、ナイキスト図 - 蓄電池の特性測定方法
充電方法、管理情報 - 蓄電池の温度特性
蓄電池特性の温度変動と熱分布の計算方法
- 蓄電池の電気的特性、等価回路表現
- 残量計
- 残量推定に用いられる方法
電流積算、電圧法など - カルマンフィルタを用いた高精度残量推定手法(モデル化とアルゴリズム)
カルマンフィルタの原理とメカニズム、蓄電池のモデル化 - MATLABでの実装例
- 残量推定に用いられる方法
- 劣化のモデル化と抑制技術
- 蓄電池の劣化現象とモデル化
蓄電池劣化現象と傾向 - 劣化の測定方法
- 逐次最小二乗法
劣化による内部抵抗変動の管理 - 組電池の劣化抑制
ばらつきと劣化傾向 - 最近の劣化解析事例
AIや電池状態測定用LSIの活用
- 蓄電池の劣化現象とモデル化
- まとめ
キーワード:バッテリ―マネジメントシステム、カルマンフィルタ、逐次最小二乗法、電池内部状態推定、高精度残量推定、蓄電池劣化診断