公开(公告)号：CN116404115A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202211670428.8

申请日：2022-12-23

Applicant: 本田技研工业株式会社

Inventor： 内海秀俊 ,  小西俊介 ,  柘植穗高 ,  纐缬诚一

IPC: H01M4/136 ,  H01M4/1397 ,  H01M4/58 ,  H01M4/62 ,  H01M10/0525

Abstract: 本发明提供能够在使锂离子电池的电池容量增加的同时抑制碳酸气体的产生的锂离子电池的正极及其制造方法以及锂离子电池。锂离子电池的正极具有正极集电体及正极活性物质层，所述锂离子电池的正极的特征在于，所述正极活性物质层具有包含所述正极活性物质的正极合剂，所述正极合剂相对于全重量而以9质量％以上且20质量％以下的范围含有碳酸锂。

公开(公告)号：CN116365069A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202211290712.2

申请日：2022-10-20

Applicant: 本田技研工业株式会社

Inventor： 柘植穗高 ,  纐缬诚一 ,  小西俊介 ,  内海秀俊

IPC: H01M10/44 ,  H02J7/00

Abstract: 提供使锂离子电池的性能恢复的效果优异的锂离子电池的恢复处理方法、充放电装置及存储介质。实施方式的锂离子电池的恢复处理方法是使锂离子电池的性能恢复的处理方法。该锂离子电池的恢复处理方法具有将锂离子电池的SOC保持为处于10％～70％的范围的恒定值的工序。优选的是，所述工序中的SOC为SOC‑电压曲线的斜率成为极小值的值以下。

公开(公告)号：CN115877243A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211075936.1

申请日：2022-09-02

Applicant: 本田技研工业株式会社

Inventor： 川原卓磨 ,  小西俊介 ,  内海秀俊 ,  佐藤功二

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 提供能够不需要准备长期的学习用数据而进行长期的SOH的预测的蓄电池劣化推定装置、系统及方法、以及存储介质。该蓄电池劣化推定装置具备：数据取得部，其取得包括蓄电池的电压、SOC、温度及电流中的至少一个在内的时间序列数据；数据变换部，其将所述时间序列数据变换为能够学习的中间数据；学习用数据生成部，其按照预测函数来预测所述中间数据的将来值及与劣化状态相关的指标的将来值，生成学习用数据；预测模型学习部，其基于所述学习用数据，来学习用于推定与所述蓄电池的劣化状态相关的指标的预测模型；以及劣化状态推定部，其基于所述预测模型，来推定与所述蓄电池的劣化状态相关的指标。

公开(公告)号：CN115543664A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202210752696.8

申请日：2022-06-28

Applicant: 本田技研工业株式会社

Inventor： 小西俊介 ,  内海秀俊 ,  柘植穂高 ,  纐缬诚一

IPC: G06F11/00

Abstract: 本发明要解决的问题是，提供一种无论数据集合的分布形状如何均可判定数据的异常的数据异常判定装置及内部状态预测系统。为了解决上述问题，本发明提供一种数据异常判定装置(1)，其判定输入数据的异常，所述数据异常判定装置(1)包括：概率密度计算部(11)，计算出基于数据集合而构建的概率密度函数中的输入数据的概率密度值作为输入密度值；发生概率计算部(12)，计算出相当于概率密度函数中的概率密度值为输入密度值以下的边缘区域整个区域中的概率密度函数的积分值的值，作为针对输入数据的发生概率；及，异常判定部(13)，基于发生概率来判定输入数据的异常。