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배터리의 충방전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 센싱부;상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값인 두 저항값(R, RD)과 두 캐패시터값(CD, Co)을 추정하고, 상기 추정한 복수의 특성값을 이용하여 상기 배터리의 개방 전압을 추정하는 특성값 추정부;상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 상기 배터리의 개방 전압을 발생시키는 캐패시터값(Co)을 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 열화 상태 판단부; 및상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 실효 충전량 추정부를 포함하며,상기 특성값 추정부는,상기 센싱된 스텝 응답 신호와 상기 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, 상기 생성된 ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 상기 복수의 특성값을 추정하며,상기 복수의 특성값 중 상기 R은 상기 배터리의 저항 모델, 상기 RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, 상기 Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타내는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치
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제1항에 있어서,상기 특성값 추정부는,상기 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치
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제1항에 있어서,상기 특성값 추정부는,상기 ARMAX 모델을 다음의 수학식을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다
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제4항에 있어서,상기 특성값 추정부는,다음의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 배터리의 개방 전압(vo)을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:[수학식 1][수학식 2]여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델, vo는 상기 배터리의 캐패시터 전압, vD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다
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제4항에 있어서,상기 열화 상태 판단부는,상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 배터리의 상태를 열화 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치
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제5항에 있어서,상기 실효 충전량 추정부는,다음의 수학식을 이용하여 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:여기서, Co,e는 현 시점에서 추정된 상기 캐패시터 모델의 특성값, vo,e는 현 시점에서 추정된 상기 개방 전압의 특성값, Co,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다
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배터리 상태 판단 장치의 배터리 상태 판단 방법에 있어서,배터리의 충방전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 단계;상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값인 두 저항값(R, RD)과 두 캐패시터값(CD, Co)을 추정하고, 상기 추정한 복수의 특성값을 이용하여 상기 배터리의 개방 전압을 추정하는 단계;상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 상기 배터리의 개방 전압을 발생시키는 캐패시터값(Co)을 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 단계; 및상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 단계를 포함하며,상기 특성값을 추정하는 단계는,상기 센싱된 스텝 응답 신호와 상기 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, 상기 생성된 ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 상기 복수의 특성값을 추정하며,상기 복수의 특성값 중 상기 R은 상기 배터리의 저항 모델, 상기 RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, 상기 Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타내는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법
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제8항에 있어서,상기 특성값을 추정하는 단계는,상기 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법
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제8항에 있어서,상기 특성값을 추정하는 단계는,상기 ARMAX 모델을 다음의 수학식을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다
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제11항에 있어서,상기 특성값을 추정하는 단계는,다음의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 배터리의 개방 전압(vo)을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:[수학식 1][수학식 2]여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델, vo는 상기 배터리의 캐패시터 전압, vD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다
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제11항에 있어서,상기 열화 상태를 판단하는 단계는,상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 배터리의 상태를 열화 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법
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제12항에 있어서,상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 단계는,다음의 수학식을 이용하여 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:여기서, Co,e는 현 시점에서 추정된 상기 캐패시터 모델의 특성값, vo,e는 현 시점에서 추정된 상기 개방 전압의 특성값, Co,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다
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