Status Diagnosis and Disability Prediction System for Moving Objects Battery and thereof Method

• Main Author: PARK, CHANG SEO
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 31.08.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; MEASURING; MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES; PHYSICS; TESTING

The present invention provides a mobile battery state diagnosis and failure prediction system and a method thereof. The system comprises: a battery measurement module which measures battery cells, modules, and packs individually; a battery management module for a battery pack which manages a current state of a battery embedded in a mobile body; a cloud server which generates battery state diagnosis data and failure prediction data by analysis using bigdata through a database build through AI learning of measurement data of current state data of the battery by the battery management module and a learning result database build through an AI learning process by the measurement data measured by the battery measurement module; a battery state inquiry module which performs preventive maintenance on the battery of which failure is predicted by inquiring the battery state based on the battery state diagnosis data and the failure prediction data generated by the analysis in the cloud server; and a mobile user terminal which receives the battery state diagnosis data and the failure prediction data analyzed from the cloud server. Therefore, the state of the mobile battery is analyzed in more detail, thereby accurately predicting the time of failure of the mobile battery. In addition, the battery state inquiry module executes the preventive maintenance for the failure in advance according to the battery state of the mobile body input from the cloud server, and transmits the battery state to the cloud server via the battery measurement module to continuously and accurately predict the failure of the battery. 본 발명에 따른 이동체 배터리의 상태진단과 장애예측 시스템 및 그 방법은 배터리 셀/모듈/팩을 개별적으로 측정하는 배터리실측모듈과, 이동체에 내장된 배터리의 현재 상태를 관리하는 배터리팩의 배터리관리모듈과, 상기 배터리실측모듈로부터 측정된 측정데이터에 의하여 AI 학습과정에 의한 학습결과 DB 구축 및 배터리관리모듈의 배터리의 현재 상태데이터를 상기 측정데이터의 AI 학습을 통하여 DB가 구축된 빅데이터를 통한 분석에 의하여 배터리의 상태진단데이터 및 장애예측데이터를 생성하는 클라우드 서버와, 상기 클라우드 서버에서 분석하여 생성된 배터리의 상태진단데이터 및 장애예측데이터에 의하여 배터리의 상태를 조회하여 장애가 예측된 배터리에 대해서 예방정비를 실행하는 배터리 상태조회모듈 및 상기 클라우드 서버로부터 분석된 배터리의 상태진단데이터와 장애예측데이터를 수신하는 이동체의 사용자 단말기로 이루어져서, 이동체 배터리의 상태를 보다 상세하게 분석함으로써 이동체의 배터리에 대한 장애발생 시점을 정확하게 예측할 수 있으며. 또한, 배터리 상태조회 모듈에서 클라우드 서버로부터 입력되는 이동체에 대한 배터리 상태에 따라 장애에 대한 사전에 예방정비를 실행하고 배터리 상태를 배터리실측모듈을 경유하여 클라우드 서버로 전송함으로 지속적으로 배터리에 대한 정확한 장애 예측이 가능한 효과가 있다.