JP2006098135A - バッテリの劣化度推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】バッテリの開放電圧の変動の影響を考慮して内部抵抗測定の精度を向上し、バッテリの劣化度を正確に把握する。
【解決手段】内部抵抗演算部３ｂにおいて、充放電中のバッテリ２の電流Ｉ，端子電圧Ｖ，温度Ｔのデータから直線回帰により内部抵抗を算出し、予め記憶してある初期値に対する内部抵抗の増加率を求め、この内部抵抗増加率を統計処理してバッテリの劣化度を推定する。内部抵抗の測定に際しては、残存容量演算部３ａで算出した残存容量ＳＯＣ，ＳＯＣｖ間の偏差とヒステリシス関数Ｑｈとの少なくとも一方を用いてデータ取得のトリガーとし、電流−電圧データの直線性を損なうデータを排除することにより、精度を確保する。これにより、バッテリの開放電圧の変動の影響を考慮して内部抵抗測定の精度を向上し、バッテリの劣化度を正確に把握することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、バッテリの内部抵抗の増加率に基づいてバッテリの劣化度を推定するバッテリの劣化度推定装置に関する。

バッテリの劣化は、バッテリの内部抵抗の初期値からの増加率によって推定することができ、バッテリの内部抵抗は、端子電圧と電流との関係において算出することができる。電気自動車やハイブリッド自動車等への用途においては、バッテリが劣化すると、走行性能や燃費に及ぼす影響が大きいことから、内部抵抗の測定精度を高め、バッテリの劣化の程度を正確に把握することが求められている。

バッテリの内部抵抗を測定する技術としては、電流−電圧のデータを直線回帰によって求める技術が一般的である。このような技術は、例えば特許文献１に開示されており、サンプリングした電流−電圧データを回帰分析することにより、関係式の傾きからバッテリの内部抵抗値を求めることができ、関係式の切片からバッテリの開放電圧を求めることができる。
特開平８−３３６２０２号公報

しかしながら、電気自動車やハイブリッド自動車に搭載されるバッテリでは、走行中に充放電が繰返され、充放電直後に開放電圧が変動する。特許文献１に開示されているような従来の技術では、この開放電圧の変動を考慮しておらず、一義的に電流−電圧データをサンプリングしても、高精度に直線回帰が可能な程の直線性が得られず、内部抵抗値の精度が低下してバッテリの劣化度を正確に把握できない虞がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、バッテリの開放電圧の変動の影響を考慮して内部抵抗測定の精度を向上し、バッテリの劣化度を正確に把握することのできるバッテリの劣化度推定装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明によるバッテリの劣化度推定装置は、バッテリの充放電電流の積算値に基づく第１の残存容量と上記バッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量とを重み付け合成して上記バッテリの最終的な残存容量を算出する残存容量算出手段と、上記バッテリの開放電圧の変動の程度を表す関数を、上記バッテリの温度と充放電電流とに基づいて表現されるヒステリシス関数として算出するヒステリシス関数算出手段と、上記残存容量算出手段で算出した最終的な残存容量と上記第２の残存容量との残存容量の偏差を算出する残存容量偏差算出手段と、上記ヒステリシス関数と上記残存容量の偏差との少なくとも一方を用いて、上記バッテリの電圧及び電流データを取得するタイミングを判定し、取得した電圧及び電流データから上記バッテリの内部抵抗値を算出する内部抵抗値算出手段と、上記内部抵抗値算出手段で算出した内部抵抗値を初期値と比較して上記バッテリの内部抵抗増加率を算出し、上記バッテリの劣化度を推定する指標とする内部抵抗増加率算出手段とを備えたことを特徴とする。

その際、内部抵抗値は、バッテリの残存容量と温度と電流とで区切られたメモリ配列に平均電圧とデータ数とを格納し、このメモリ配列中の平均電圧データと電流データとをデータ数で重み付けして残存容量及び温度毎に算出することが望ましい。

また、内部抵抗増加率は、バッテリの残存容量及び温度毎に算出された内部抵抗値の中から残存容量の上下両端でのデータを切り捨て、残りのデータを用いて算出することが望ましく、算出した内部抵抗増加率を基準温度相当の値に換算し、一定期間毎に移動平均し、移動平均した内部抵抗増加率が予め設定した閾値を越えたとき、バッテリの制御パラメータを更新することが望ましい。内部抵抗増加率を移動平均するときには、内部抵抗の測定精度に応じて設定されるウェイトにより重み付けすることが望ましい。

本発明のバッテリの劣化度推定装置は、バッテリの開放電圧の変動の影響を考慮して内部抵抗測定の精度を向上することができ、バッテリの劣化度を正確に把握することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１９は本発明の実施の一形態に係わり、図１はハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図、図２は残存容量及び内部抵抗演算機能を示すブロック図、図３はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図４は等価回路モデルを示す回路図、図５は開放電圧ヒステリシスの例を示す説明図、図６はヒステリシス関数の算出アルゴリズムを示すブロック図、図７（ａ），（ｂ）はウェイトテーブル，ウェイト補正係数テーブルの一例をそれぞれ示す説明図、図８は直線回帰による内部抵抗測定を示す説明図、図９は開放電圧のバッテリ温度に対する依存性を示す説明図、図１０は走行中の充放電時における各残存容量範囲の電流−電圧データを示す説明図、図１１は内部抵抗増加率によるバッテリ制御パラメータ切換タイミングの誤判定を示す説明図、図１２はヒステリシス関数によるデータ取得タイミングを示す説明図、図１３は開放電圧ヒステリシス発現時の合成残存容量と開放電圧に基づく残存容量の挙動を示す説明図、図１４は内部抵抗演算用データを格納するメモリ配列を示す説明図、図１５は温度−残存容量毎の内部抵抗増加率と総データ数と決定係数とを格納するメモリ配列を示す説明図、図１６は内部抵抗増加率の温度依存性及び基準温度への変換係数を示す説明図、図１７は基準温度に換算した内部抵抗増加率と総データ数と決定係数と算出時間を時系列的に格納するメモリ配列を示す説明図、図１８は内部抵抗値と温度とウェイト係数との関係を示す説明図、図１９は内部抵抗算出処理のフローチャートである。

図１は、本発明をエンジンとモータとを併用して走行するハイブリッド車両（ＨＥＶ）に適用した例を示し、同図において、符号１は、ＨＥＶの電源ユニットである。この電源ユニット１には、例えば複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるバッテリ２と、バッテリ２の残存容量の演算、劣化度の推定、バッテリ２の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等のエネルギーマネージメントを行う演算ユニット（演算ＥＣＵ）３とが１つの筐体内にパッケージされている。演算ＥＣＵ３は、マイクロコンピュータ等から構成され、演算・処理途中のワークデータを記憶する一時メモリ４、長期的なデータを記録・保存する不揮発性メモリ５、バッテリ制御における各種演算定数を記録・保存する演算定数記録装置６等を外部或いは内部に有している。

演算ＥＣＵ３は、以下に説明するように、本発明における残存容量算出手段、ヒステリシス関数算出手段、残存容量偏差算出手段、内部抵抗値算出手段、内部抵抗増加率算出手段、制御パラメータ更新手段としての機能を有するものであり、電流センサ７で測定したバッテリ２の充放電電流Ｉ、電圧センサ８で測定したバッテリ２の端子電圧Ｖ、温度センサ９で測定したバッテリ２の温度（セル温度）Ｔに基づいて、所定時間毎にバッテリの充電状態(State of charge;SOC）で示される残存容量ＳＯＣを演算し、また、一定期間毎にバッテリ２の内部抵抗を測定し、その測定結果に基づいてバッテリ２の劣化度を推定し、劣化度に応じてバッテリの制御パラメータを更新する。

演算ＥＣＵ３からのバッテリ情報は、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介してＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）１０に出力され、車両制御用の基本データ、バッテリ残量や警告用の表示用データ等として使用される。

ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、ＨＥＶの運転、その他、必要な制御を行う。すなわち、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、電源ユニット１からの信号や図示しないセンサ・スイッチ類からの信号により、車両の状態を検出し、バッテリ２の直流電力を交流電力に変換してモータ１５を駆動するインバータ２０を初めとして、図示しないエンジンや自動変速機等を、専用の制御ユニットを介して或いは直接的に制御する。

演算ＥＣＵ３における残存容量ＳＯＣの演算処理、バッテリ劣化度の推定処理は、図２に示すように、それぞれ、ＳＯＣ演算部３ａ、内部抵抗演算部３ｂによって実行される。ＳＯＣ演算部３ａは、バッテリ２の電流Ｉ，端子電圧Ｖ，温度Ｔに基づいて、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃと、バッテリ開放電圧の推定値Ｖｏｃに基づく残存容量ＳＯＣｖとを算出し、これらの残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖを重み付け合成してバッテリ２の最終的な残存容量ＳＯＣを算出する。残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖを合成する際の重み付けは、バッテリ２の使用状況に応じて随時変化させるウェイトｗ（重み係数；ｗ＝０〜１）を設定し、更に、このウェイトｗを、後述する開放電圧ヒステリシスの影響による残存容量ＳＯＣｖの精度低下を補償するためのヒステリシス関数Ｑｈに基づいて設定したウェイト補正係数ＫＱｗにより補正し、補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗを用いて重み付けを行う。

また、内部抵抗演算部３ｂは、充放電中のバッテリ２の電流Ｉ，端子電圧Ｖ，温度Ｔのデータから直線回帰により内部抵抗を算出し、予め記憶してある初期値に対する内部抵抗の増加率を求め、この内部抵抗増加率を統計処理してバッテリの劣化度を推定する。内部抵抗の測定に際しては、残存容量演算部３ａで算出した残存容量ＳＯＣ，ＳＯＣｖ間の偏差とヒステリシス関数Ｑｈとの少なくとも一方を用いてデータ取得のトリガーとし、電流−電圧データの直線性を損なうデータを排除することにより、精度を確保するようにしている。

以下、バッテリの内部抵抗測定による劣化度の推定処理についての説明に先立ち、開放電圧ヒステリシスの影響に対処するためのヒステリシス関数Ｑｈを含む残存容量ＳＯＣの演算について説明する。

ＳＯＣ演算部３ａにおける残存容量ＳＯＣの演算は、本形態においては、図３に示すＳＯＣ推定アルゴリズムに従って実行される。このＳＯＣ推定アルゴリズムは、入力パラメータとして、バッテリ２で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを用い、残存容量算出手段としての機能により、電流積算に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣｃと、バッテリ開放電圧の推定値Ｖｏｃに基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣｖとを並行して算出し、これらの残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖを重み付けして合成してバッテリ２の最終的な残存容量ＳＯＣとして算出する。

一般に、バッテリの残存容量を算出する技術としては、バッテリ電流の積算値に基づいて残存容量を求める技術と、バッテリの開放電圧に基づいて残存容量を求める技術とがあり、それぞれに一長一短がある。前者は、突入電流等の負荷変動に強く、安定した残存容量が得られる反面、電流誤差が累積し易い（特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる）という欠点がある。また、後者は、電流が安定している領域では、正確な値を求めることができる反面、短時間で負荷が大きく変動した場合には、演算値が振動し易いという欠点がある。

従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流Ｉを積算して求めた残存容量ＳＯＣｃとバッテリ開放電圧の推定値Ｖｏｃから求めた残存容量ＳＯＣｖとを重み付けして合成することにより、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの合成は、バッテリ２の使用状況に応じて随時変化させるウェイトｗ（重み係数；ｗ＝０〜１）を設定し、このウェイトｗを、ヒステリシス関数Ｑｈに基づいて設定したウェイト補正係数ＫＱｗにより補正して、この補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗを用いて行う。

具体的には、バッテリ開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖに対する重みとして補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗを直接用いると共に、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃに対する重みとして値［１−（１−ｗ）・ＫＱｗ］を用い、ぞれぞれを残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖに乗算器（Ｘ）を介して乗算した値を加算器（＋）で合成することにより、以下の（１）式に示すように、最終的な残存容量ＳＯＣとして出力する。
ＳＯＣ＝[１−(１−ｗ)・ＫＱｗ]・ＳＯＣｃ＋(１−ｗ)・ＫＱｗ・ＳＯＣｖ…（１）

バッテリ２の使用状況に応じたウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。

従って、本形態においては、スパイク的な電流の変化の影響を防止するため、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いるようにしており、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いてウェイトｗを決定するようにしている。

この電流Ｉの移動平均値に基づいてウェイトｗを決定することにより、電流Ｉの移動平均値が大きいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃのウェイトを高くして開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖのウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流Ｉの移動平均値が小さいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃのウェイトを下げ、開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖのウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。

すなわち、電流Ｉの移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。

具体的には、ウェイトｗは、バッテリ温度Ｔと電流変化率ΔＩ／Δｔ（詳細には、低温になる程、バッテリの内部抵抗が増加して電流変化率が小さくなるため、温度補正した補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔを用いる）とをパラメータとするテーブルを作成しておき、このテーブルを参照してウェイトｗを決定する。ウェイトｗのテーブルは、概略的には、補正後電流変化率ｋΔＩ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣｃの重みを小さくする特性に設定する。

更に、本ＳＯＣ推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣｖの演算精度の向上を図っている。次に、本推定アルゴリズムによる残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算について詳述する。

先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、以下の（２）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎ｔに電流Ｉを積算して求められる。
ＳＯＣｃ＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ／Ａｈ)＋ＳD]ｄｔ／３６００…（２）
但し、η ：電流効率
Ａｈ：電流容量（温度による変数）
ＳD ：自己放電率

（２）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができるが（例えば、η＝１、ＳD＝０）、電流容量Ａｈは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量ＳＯＣｃの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ａｈを用いている。

また、（２）式による残存容量ＳＯＣｃの演算は、具体的には演算ＥＣＵ３における離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値（初期値）として入力している。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。

一方、開放電圧の推定に基づく残存容量ＳＯＣｖを求めるには、図４に示す等価回路モデルを用いてバッテリの内部抵抗Ｒを求め、この内部抵抗Ｒから開放電圧Ｖｏｃを求める。図４に示す等価回路モデルは、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせたモデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。

これらのパラメータから求められる内部抵抗Ｒは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、内部抵抗Ｒを決定するパラメータとして、前述の単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値を周波数成分の置き換えとして採用し、電流Ｉの移動平均値と温度Ｔとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度Ｔと単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値とに基づいて内部抵抗Ｒのテーブルを作成しておく。そして、このテーブルを利用して内部抵抗Ｒを求め、この内部抵抗Ｒと、実測した端子電圧Ｖと電流Ｉとから、以下の（３）式を用いて開放電圧Ｖｏｃの推定値を求める。
Ｖ＝Ｖｏｃ−Ｉ×Ｒ…（３）

以上の内部抵抗Ｒは、バッテリ２が初期状態（劣化していない状態）であることを前提として作成したテーブルから求めた値であり、長期間の使用を考慮した場合、等価回路のパラメータや、内部抵抗のテーブル値等をバッテリ２の劣化度合いに応じて書き換える必要がある。この書換えは、後述する実使用状態での内部抵抗測定によるバッテリ劣化度の推定結果に応じて実行され、バッテリ２が劣化しても残存容量ＳＯＣの推定精度を高精度に維持することができる。

開放電圧Ｖｏｃの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣｖを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧Ｖｏｃと残存容量ＳＯＣｖとの関係を表すと、以下の（４）式を得ることができる。
Ｖｏｃ＝Ｅ＋[(Ｒｇ・Ｔ／Ｎｅ・Ｆ)×ｌｎＳＯＣｖ／(１００−ＳＯＣｖ)]＋Ｙ…（４）
但し、Ｅ ：標準電極電位（本形態のリチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）

尚、（４）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣｖ＝Ｘとすると、以下の（５）式に示すように、ＳＯＣの三次関数で表すことができる。
Ｙ＝−１０^-6Ｘ³＋９・１０^-5Ｘ²＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（５）

以上の（４）式により、残存容量ＳＯＣｖには、開放電圧Ｖｏｃのみならず温度Ｔとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Ｖｏｃと温度Ｔとをパラメータとして、直接、（４）式を用いて残存容量ＳＯＣｖを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。

従って、以上の（４）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣ−Ｖｏｃ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Ｖｏｃと温度Ｔとをパラメータとする残存容量ＳＯＣｖのテーブルを作成しておき、この残存容量のテーブルを利用して残存容量ＳＯＣｖを求める。残存容量ＳＯＣｖのテーブルは、概略的には、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏｃが低くなる程、残存容量ＳＯＣｖが小さくなり、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏｃが高くなる程、残存容量ＳＯＣｖが大きくなる特性に設定される。

この場合、テーブルから求められる残存容量ＳＯＣｖは、開放電圧Ｖｏｃが十分に安定している場合には、高精度に値を求めることができる。しかしながら、バッテリの充放電直後では、電極表面の活物質の濃度に分極が発生し、同一の残存容量ＳＯＣｖ及び温度Ｔにおいても、開放電圧Ｖｏｃの値が異なってしまう。リチウム二次電池に代表される二次電池の開放電圧Ｖｏｃは、充放電後、十分に時間が経過した時点では、安定しているが、充放電直後では、経過時間により変動する。

この開放電圧Ｖｏｃの変動は、特に、低温時に連続的な充放電を行ったときに顕著となり、例えば、図５に示すようなパルス状の充放電を行った場合、パルス状の電流に対して図中のＡ，Ｂ部に示すように閉回路電圧の変化に遅れが生じ、前述の（３）式から算出される開放電圧Ｖｏｃが変動する。このような充放電の履歴により開放電圧Ｖｏｃが変動することを、以下、「開放電圧ヒステリシス（Ｖｏｃヒステリシス）」と定義する。

上述の残存容量のテーブルは、十分に静止した状態での温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏｃを用いている。従って、このテーブルを参照して残存容量ＳＯＣｖを推定すると、Ｖｏｃヒステリシスの程度が大きい場合には、精度低下が顕著になる。例えば、低温下において車両走行時の充放電パターン（ドライブサイクル充放電）での充放電を繰返した場合、残存容量のテーブルから求めた残存容量ＳＯＣｖにはＶｏｃヒステリシスの誤差が含まれることから、放電時には残存容量ＳＯＣの推定値が真値より小さくなり、また、充電時には残存容量ＳＯＣの推定値が真値よりも大きくなってしまう。この残存容量ＳＯＣの真値とのずれは、低温になる程、拡大する。

このため、ＳＯＣ演算部３ａは、Ｖｏｃヒステリシスの程度を推定し、電流変化率に基づいて設定されたウェイトｗを、Ｖｏｃヒステリシスの程度に応じて補正している。すなわち、Ｖｏｃヒステリシスの程度が大きいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃの重みを大きくする方向に、電流変化率に基づくウェイトｗを補正することにより、低温時に顕著となるＶｏｃヒステリシスによる誤差を軽減するようにしている。

Ｖｏｃヒステリシスの程度を推定するには、電流Ｉの対数の累積値で表現されるヒステリシス関数Ｑｈを導入する。このヒステリシス関数Ｑｈは、充電時を＋、放電時を−とする符号付きの関数であり、Ｖｏｃヒステリシスが電極表面の活物質濃度の拡散により解消されることから、或る時定数を持つ一次緩和により、充放電中及び休止中ともに、関数値が常に０に向かっていく挙動を取る。

具体的には、以下の（６）式に示すように、ヒステリシス関数Ｑｈは、充放電のヒステリシスへの影響度を表す充放電係数ａ、温度による電流値のヒステリシスへの寄与度を示す電流係数ＫＩ、関数Ｑｈの大きさに対する累積係数（ヒステリシス累積方向及び解消方向への係数も含む）ＫＱｈを用いて算出される。これらの係数ａ，ＫＩ，ＫＱｈは、ドライブサイクル充放電で充放電した際の電流Ｉ、温度Ｔ、電圧Ｖ、残存容量ＳＯＣ（推定値及び真値）のデータに基づいて最適化され、演算定数記録装置６等に記憶されている。
Ｑｈ＝Σ（ａ×ＫＱｈ×ｌｎ（ＫＩ×Ｉ））…（６）

ＳＯＣ演算部３ａにおけるヒステリシス関数Ｑｈの算出アルゴリズムは、図６に示される。この算出アルゴリズムでは、電流Ｉ、温度Ｔを入力パラメータとして、乗算器（Ｘ）、対数関数器（Ｌｎ）、加算器（＋）、遅延器（Ｚ^-1）、各係数ａ，ＫＩ，ＫＱｈを用いてヒステリシス関数Ｑｈを算出している。すなわち、先ず、温度Ｔに基づいて電流係数ＫＩを求め、この電流係数ＫＩと入力電流値Ｉとを乗算器（Ｘ）に入力し、電流Ｉを温度Ｔによって補正した乗算値ＫＩ×Ｉを得る。電流係数ＫＩは、Ｖｏｃヒステリシスが顕著となる低温になる程、ヒステリシス関数Ｑｈの値（電流の累積値）を大きくするように作用する係数であり、例えば、温度Ｔをパラメータとするテーブルを参照する等して求められる。

電流を温度補正した乗算値ＫＩ×Ｉは、次に、対数関数器（Ｌｎ）に入力され、対数値データに変換される。この電流の対数値は、Ｖｏｃヒステリシスの程度を示す充放電の電圧変化量に対する関係を、略線形関係で扱うことを可能にすると共に、データ処理におけるフィッティングを容易にする効果を有している。尚、対数関数器（Ｌｎ）による電流の変換を経ることなく、電流を温度補正した乗算値ＫＩ×Ｉをテーブルを用いて同様のデータに変換するようにしても良い。

電流の対数値ｌｎ（ＫＩ×Ｉ）は、乗算器（Ｘ）を介して充電・放電のヒステリシスへの影響度を表す充放電係数ａと乗算され、更に、遅延器（Ｚ^-1）を介してフィードバックされる関数Ｑｈの大きさに対する累積係数ＫＱｈと乗算器（Ｘ）を介して乗算される。そして、電流の対数値ｌｎ（ＫＩ×Ｉ）と充放電係数ａと累積係数ＫＱｈとの乗算値ａ×ＫＱｈ×ｌｎ（ＫＩ×Ｉ）が加算器（＋）及び遅延器（Ｚ^-1）を介して累積され、ヒステリシス関数Ｑｈとして出力される。

充放電係数ａは、充電時と放電時との電極反応の差に起因してＶｏｃヒステリシスの程度が異なることから、充電時と放電時とで異なる係数値を用いる。この充放電係数ａは、簡易的には、充電時、放電時で一定の係数値を適用することも可能であるが、充電、放電の程度に応じてテーブルを用いて係数値を変化させることが望ましい。

また、累積係数ＫＱｈは、充電が続いて関数Ｑｈが＋方向に増加しているときに放電されると大きくなり、関数Ｑｈの値を０に近づかせるように作用する係数であり、関数Ｑｈの累積値をパラメータとするテーブルを参照する等して求められる。この累積係数Ｑｈのテーブルは、例えば、関数値Ｑｈ（絶対値）が小さくなる程、累積係数ＫＱｈの値を小さくして、関数値Ｑｈが短時間で増加したときに振動を抑止するダンパ機能を持たせると共に、関数値Ｑｈ（絶対値）が設定値以上に大きくなったときには、累積係数ＫＱｈの値を小さくし、充放電が連続した際に、関数値Ｑｈの発散を抑えるように設定される。

尚、累積係数ＫＱｈによるダンパ機能は、残存容量ＳＯＣの適用対象に応じて、適宜調整可能である。例えば、残存容量ＳＯＣを表示データとして用いる場合には、表示データが比較的緩やかに変化するように累積係数ＫＱｈの値を設定し、残存容量ＳＯＣをＨＥＶ（ハイブリッド車）制御用データとして使用する場合には、制御上の要求に合わせて累積係数ＫＱｈの値を設定する。

以上により算出されたヒステリシス関数Ｑｈは、前述のＳＯＣ推定アルゴリズムにおいて、電流変化率に基づいて設定されたウェイトｗを補正するためのウェイト補正係数ＫＱｗを算出する際に用いられる。ウェイト補正係数ＫＱｗは、電流変化率に基づくウェイトｗに対する補正係数であり、例えば、Ｑｈ＝０のとき、すなわちＶｏｃヒステリシスの影響が無いとき、補正無しに対応するＫＱｗ＝１に設定され、充放電が繰返されて温度補正した電流の累積値（絶対値）が増加する程（Ｖｏｃヒステリシスの程度が大きくなる程）、ウェイト補正係数ＫＱｗの値が小さくなるように設定される。このウェイト補正係数ＫＱｗは、ヒステリシス関数Ｑｈをパラメータとするテーブル参照等によって算出される。尚、図７（ａ），（ｂ）にウェイトテーブル，ウェイト補正係数テーブルの一例をそれぞれ示す。そして、電流変化率に基づいて設定されたウェイトｗを、このウェイト補正係数ＫＱｗにより補正し、Ｖｏｃヒステリシスの程度に応じて補正した補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗを得る。

これにより、前述の（１）式により、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃと開放電圧Ｖｏｃの推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖとを補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗを用いて重み付け合成して最終的な残存容量ＳＯＣを算出する際に、Ｖｏｃヒステリシスの程度が大きくなる程、補正後のウェイト（１−ｗ）・ＫＱｗの値が小さくされ、開放電圧Ｖｏｃの推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖの重みが小さくされて電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃの重みが大きくされる。これにより、Ｖｏｃヒステリシスによる残存容量ＳＯＣｖの精度低下を補償し、最終的な残存容量ＳＯＣの精度を向上することができる。

以上のＳＯＣ演算部３ａで算出された残存容量ＳＯＣｖ，ＳＯＣ、ヒステリシス関数Ｑｈは、内部抵抗演算部３ｂにおいて、内部抵抗測定の電流−電圧データを取得する際のトリガーとして用いられ、抵抗測定の精度を損なう要因を排除する。すなわち、バッテリの内部抵抗Ｒは、前述の（３）式に示すように、バッテリの電流Ｉと端子電圧Ｖとからオームの法則に従って求めることができ、電流−電圧データを取得して直線回帰により求める場合、図８に示すように、内部抵抗Ｒは、電流−電圧データのプロットにおける傾きＤＣ＿ＩＲとして求められ、開放電圧Ｖｏｃは、電流−電圧データのプロットにおける切片として求められる。

このような内部抵抗測定においては、図９に示すように、開放電圧Ｖｏｖは、バッテリ温度のみならず残存容量ＳＯＣに依存することから、電流−電圧データの取得は、残存容量ＳＯＣの範囲毎に内部抵抗を求める必要がある。図９は、バッテリ温度ＴＡ，ＴＢ，ＴＣ毎の開放電圧Ｖｏｃの残存容量ＳＯＣに対する依存性を示すものであり、残存容量ＳＯＣが小さくなる程、開放電圧Ｖｏｃの差が拡大することが分かる。

また、走行中の充放電時の電圧・電流の挙動は、充放電直後にＶｏｃヒステリシスによって開放電圧Ｖｏｃの値が一定でなく、高精度に直線回帰が可能な程の直線性は得られないことから、内部抵抗測定においては、充放電中のＶｏｃヒステリシスの影響を考慮する必要がある。例えば、図１０に示すように、Ｖｏｃヒステリシスを考慮せず、走行中の充放電時における残存容量ＳＯＣの範囲毎に電流−電圧データをプロットしても、電流−電圧データの直線性が低くなってしまい、良好な精度で内部抵抗を求めることは困難である。尚、図１０においては、残存容量ＳＯＣの範囲を濃度分布で示しており、概略的に、電圧が高くなる程、残存容量ＳＯＣが大きくなる。

更に、バッテリの劣化程度は内部抵抗の増加率で推定することができるが、精度の低い内部抵抗測定では、内部抵抗の算出タイミング毎に増加率がばらつき、バッテリの劣化程度に応じて、等価回路のパラメータ、バッテリ充電の制限値、各種電気的特性値等のバッテリ制御パラメータを切換える際に誤判定を生じる虞がある。例えば、図１１に示すように、内部抵抗の増加率によるバッテリ制御パラメータの切換範囲を、破線で示す閾値の範囲に設定した場合、精度の低い内部抵抗測定では、内部抵抗の算出タイミング毎のばらつきにより、図中のＣ部に示すように、内部抵抗増加率が閾値を大きく越えるデータが不規則に出現して誤判定を生じる虞があり、バッテリ制御パラメータを誤って切換えることにより制御性の悪化を招いてしまう。

以上のように、内部抵抗測定における電流−電圧データの直線性が低下する原因として、Ｖｏｃヒステリシスによる開放電圧Ｖｏｃの変動があり、（３）式から導かれる直線の傾きＤＣ＿ＩＲの精度が低くなることが挙げられる。このＶｏｃヒステリシスの程度は、先に説明したヒステリシス関数Ｑｈによって評価することができ、図１２に示すように、破線で示す閾値の範囲内にヒステリシス関数Ｑｈが存在する場合に、内部抵抗測定用の電流−電圧データを取得することで、良好な直線性を得ることができる。

また、Ｖｏｃヒステリシスの程度は、合成残存容量ＳＯＣと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣｖとの偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│によっても評価することができる。図１３のＤ部に示すように、Ｖｏｃヒステリシスの程度が大きい場合には、合成残存容量ＳＯＣと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣｖとの偏差が拡大し、電流−電圧データの直線性が悪化する一方、図中のＥ部に示すように、Ｖｏｃヒステリシスの程度が小さい状態（例えば、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃが大きく変動しないような状態）では、残存容量ＳＯＣ，ＳＯＣｖ間の偏差が小さくなり、電流−電圧データの良好な直線性を期待できる。

本形態においては、内部抵抗測定のデータ取得タイミングのトリガーとして、ヒステリシス関数Ｑｈと残存容量の偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│との両者或いは何れか一方を用いることにより、電流−電圧データの直線性を高めるようにしており、取得した電流−電圧データを統計処理して内部抵抗の増加率を求めている。この電流−電圧データの処理としては、一般的に最小二乗法による回帰分析を採用することができるが、取得したデータに対してそのまま最小二乗法による回帰分析を行うと、一時メモリ４の領域内の少ない点数で内部抵抗を求めることになり、精度を期待できない。

そこで、図１４に示すように、電流−温度−残存容量で区切られたメモリ配列を用意し、走行中、区切られた配列毎に、平均電圧とデータ数とを対にして格納していく。配列の刻み幅は、例えば、電流は１Ａ毎、電池温度は５°Ｃ毎、残存容量ＳＯＣは２．５％毎である。そして、キーオフ時等に、メモリ配列中の平均電圧−電流データをデータ数で重み付けして直線回帰分析を行い、温度−残存容量毎に各セルの内部抵抗値を算出する。

算出された内部抵抗値は、ヒステリシスがより大きくなる残存容量ＳＯＣの上下両端での値を切り捨て、予め演算ＥＣＵ３内に記憶させてある温度−残存容量−初期内部抵抗値のテーブル値と比較することにより、温度−残存容量の区切られた配列毎に内部抵抗増加率を算出する。そして、内部抵抗増加率、総データ数、及び最小二乗法を実施した際の決定係数Ｒ²を組にして、温度−残存容量で区切られた図１５に示すメモリ配列に格納する。

そして、キーオフ時に、決定係数Ｒ²及びデータ数が既定値以上である場合、決定係数Ｒ²の値を用いて重み付けした内部抵抗増加率を算出することにより、劣化推定の尺度とする。更に、内部抵抗増加率は、各温度毎に算出されることから、変換係数Ｋ１を乗じて、基準温度（例えば、２５°Ｃ）相当の内部抵抗増加率に変換する。この基準温度相当の内部抵抗増加率への変換は、劣化したバッテリでは、図１６に示すように、内部抵抗増加率が温度によって異なる（例えば、或る劣化したバッテリの２５°Ｃにおける内部抵抗値が未使用の新品時の内部抵抗値に対して１２０％増加しても、他の温度では、１２０％ではない）ことから、内部抵抗増加率を基準温度に換算することで評価基準を統一する。

そして、基準温度に換算した内部抵抗増加率は、図１７に示すように、算出時間（算出日時）、内部抵抗の測定精度に応じて設定されるウェイトＷｔと共に、不揮発性メモリ５に用意した一次元配列に時系列的に記録する。図１８に示すように、０°Ｃ以下の低温域では、Ｖｏｃヒステリシスの影響が大きくなって内部抵抗の測定精度が低くなることから、ウェイトＷｔの値を小さくし、また、バッテリ温度が高くなって内部抵抗値が小さくなる程、内部抵抗の測定精度が低くなることから、ウェイトＷｔの値を小さくすることにより、内部抵抗の測定精度向上を図る。

一元配列中に記録した内部抵抗増加率を直ちにバッテリ制御パラメータの書換えに用いると、内部抵抗増加率の精度そのものが走行性能を左右する虞がある。従って、定常的に記録される内部抵抗増加率を、ウェイトＷｔを用いて移動平均し、比較的長期毎に劣化程度を求める。そして、移動平均した内部抵抗増加率が基準値以上の場合に、バッテリ制御パラメータを更新する。

次に、以上の残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣ、ヒステリシス関数Ｑｈを用いた内部抵抗の算出処理について、図１９のフローチャートを用いて説明する。

図１９の処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１において、バッテリ２の電流Ｉ、端子電圧Ｖ、温度Ｔを入力し、ステップＳ２で、残存容量の偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│或いはヒステリシス関数Ｑｈが判定基準以内か否かを調べる。この判定基準は、前述したように、内部抵抗測定のデータ取得タイミングのトリガーとして、電流−電圧データの良好な直線性を期待できるか否かを判定するための判定閾値である。

その結果、ステップＳ２において、偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│及びヒステリシス関数Ｑｈの両者共に判定基準を越える場合には処理を抜け、偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│或いはヒステリシス関数Ｑｈが判定基準以内の場合、ステップＳ３へ進んで、残存容量ＳＯＣ、電流Ｉ、温度Ｔのデータを取得し、以下の（７），（８）式に示すように、平均電圧Ｖavj及びデータ数Ｎjを算出する。そして、これらのデータを対にして、残存容量ＳＯＣ、電流Ｉ、温度Ｔ、データ数Ｎで区切られたメモリ配列（図１４参照）に格納する。但し、式中の添え字ｊは、メモリ配列中のｊ番目の値を示す。
Ｖavj＝（（Ｖavj-1×Ｎj-1）＋Ｖj）／Ｎj …（７）
Ｎj＝Ｎj-1＋１ …（８）

次に、ステップＳ４へ進み、キーオフ時に上述のメモリ配列を参照してデータ数が、内部抵抗を算出するのに十分な基準値以上になったか否かを調べる。そして、データ数が基準値未満の場合には処理を抜け、データ数が基準値以上になったとき、ステップＳ４からステップＳ５へ進み、内部抵抗値を算出する。

内部抵抗値は、各温度及び残存容量での平均電圧値をＶiav(T,SOC)、各温度及び残存容量での電圧データ数をＮi(T,SOC)とすると、メモリ配列中の電流配列毎のデータ数の全データ数に対する比率を重み付けした最小二乗法を実施し、以下の（９）式における決定係数Ｒ²を高める処理を行う。そして、（９）式の値が最小となるＲ(T,SOC)の値を回帰分析により求め、各温度及び残存容量での内部抵抗値Ｒ(T,SOC)とする。
Σ((Ｖiav(T,SOC)−Ｒ(T,SOC))²×(Ｎi(T,SOC)−ΣＮi(T,SOC)）…（９）

内部抵抗値Ｒ(T,SOC)を算出した後は、ステップＳ６へ進み、初期値に対する内部抵抗の増加率を算出する。この内部抵抗増加率の算出に際しては、内部抵抗Ｒ(T,SOC)のデータ配列中で、ヒステリシスがより大きくなる残存容量ＳＯＣに関しての上下両端での値をを切り捨てる。例えば、内部抵抗値データがＲ(T1,SOC1)，Ｒ(T2,SOC2)，…，Ｒ(T6,SOC6)，Ｒ(T7,SOC7)である場合、上下端のデータＲ(T1,SOC1)，Ｒ(T7,SOC7)を切り捨て、Ｒ(T2,SOC2)，…，Ｒ(T6,SOC6)のデータを用いる。また、使用ＳＯＣ範囲が広い場合には、端から２個ずつデータを消去する。

そして、残った内部抵抗値データを、予め演算ＥＣＵ３内に記憶させてある温度−残存容量−初期内部抵抗値のテーブル値Ｒ0と比較し、内部抵抗値と初期値との比Ｒ／ＲOを、内部抵抗増加率ΔＲ(T,SOC)として算出する。算出した内部抵抗増加率ΔＲ(T,SOC)は、総データ数、決定係数Ｒ²と共に、温度−残存容量で区切られたメモリ配列（図１５参照）に格納する。

次に、ステップＳ７へ進み、算出された各温度での内部抵抗増加率ΔＲ(T,SOC)を、以下の（１０）式に示すように、内部抵抗増加率ΔＲ(T,SOC)毎の決定係数Ｒ²によって重み付けし、この重み付けした内部抵抗増加率Ｒ(T)を、以下の（１１）式に示すように、変換係数Ｋ１を用いて基準温度（例えば、２５°Ｃ）相当の内部抵抗増加率ΔＲ(Tr)に換算することで、温度に夜誤差因子を除く。そして、ステップＳ８で、基準温度に換算した内部抵抗増加率ΔＲ(Tr)、算出時間（算出日時）、ウェイトＷｔを、一次元配列（図１７参照）に時系列的に記録する。
ΔＲ(T)＝Σ(ΔＲj×１／(１−Ｒj²))／Σ(１／(１−Ｒj²))…（１０）
ΔＲ(Tr)＝ΔＲ(T)×Ｋ１…（１１）

その後、ステップＳ９へ進み、以下の（１２）式に示すように、一次元配列中に記録されたウェイトＷｔを用いて一定期間毎に内部抵抗増加率ΔＲ(Tr)を移動平均し、移動平均後の内部抵抗増加率ΔＲ(Term)を得る。移動平均の期間は、例えば、バッテリ制御パラメータの書換えタイミングを４ヶ月毎とした場合、１２ヶ月である。但し、式中の添え字ｉは、一次元配列中のｉ番目の値を示す。
ΔＲ(Term)＝Σ(ΔＲ(Tr)i×(ＷＴi／ΣＷＴi))…（１２）

そして、ステップＳ１０で、移動平均後の内部抵抗増加率ΔＲ(Term)が判定基準以上か否かを調べ、判定基準に達していない場合には、処理を抜け、判定基準以上の場合、ステップＳ１１へ進み、等価回路のパラメータ、バッテリ充電の制限値、各種電気的特性値等のバッテリ制御パラメータを、劣化度に応じた値に更新する。

以上のように、本形態においては、バッテリの開放電圧の変動の程度を、バッテリの温度と充放電電流とに基づいて表現されるヒステリシス関数Ｑｈと、合成残存容量ＳＯＣと開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣｖとの偏差│ＳＯＣ−ＳＯＣｖ│との少なくとも一方を用いて評価し、この評価結果に基づいて、バッテリの内部抵抗値を算出するための電流−電圧データの取得タイミングを決定している。

これにより、電流−電圧データの直線性を損なうデータを排除して高精度に内部抵抗を求めることができ、この高精度の内部抵抗値によって的確にバッテリの劣化度を把握することができる。更に、このバッテリの劣化度に応じて、等価回路のパラメータ、充電の制限値、各種電気的特性値等のバッテリ制御パラメータを最適に維持することができ、制御性を向上することができる。

ハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図 残存容量及び内部抵抗演算機能を示すブロック図 バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図 等価回路モデルを示す回路図 開放電圧ヒステリシスの例を示す説明図 ヒステリシス関数の算出アルゴリズムを示すブロック図 ウェイトテーブル，ウェイト補正係数テーブルの一例をそれぞれ示す説明図 直線回帰による内部抵抗測定を示す説明図 開放電圧のバッテリ温度に対する依存性を示す説明図 走行中の充放電時における各残存容量範囲の電流−電圧データを示す説明図 内部抵抗増加率によるバッテリ制御パラメータ切換タイミングの誤判定を示す説明図 ヒステリシス関数によるデータ取得タイミングを示す説明図 開放電圧ヒステリシス発現時の合成残存容量と開放電圧に基づく残存容量の挙動を示す説明図 内部抵抗演算用データを格納するメモリ配列を示す説明図 温度−残存容量毎の内部抵抗増加率と総データ数と決定係数とを格納するメモリ配列を示す説明図 内部抵抗増加率の温度依存性及び基準温度への変換係数を示す説明図 基準温度に換算した内部抵抗増加率と総データ数と決定係数と算出時間を時系列的に格納するメモリ配列を示す説明図 内部抵抗値と温度とウェイト係数との関係を示す説明図 内部抵抗算出処理のフローチャート

符号の説明

２ バッテリ
３ 演算ユニット（残存容量算出手段、ヒステリシス関数算出手段、残存容量偏差算出手段、内部抵抗値算出手段、内部抵抗増加率算出手段、制御パラメータ更新手段）
ＳＯＣｃ 残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣｖ 残存容量（第２の残存容量）
ＳＯＣ 残存容量（最終的な残存容量）
Ｉ 充放電電流
Ｖｏｃ 開放電圧
Ｑｈ ヒステリシス関数
Ｒ 内部抵抗値
ΔＲ 内部抵抗増加率
代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (6)

1. バッテリの充放電電流の積算値に基づく第１の残存容量と上記バッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量とを重み付け合成して上記バッテリの最終的な残存容量を算出する残存容量算出手段と、
   上記バッテリの開放電圧の変動の程度を表す関数を、上記バッテリの温度と充放電電流とに基づいて表現されるヒステリシス関数として算出するヒステリシス関数算出手段と、 上記残存容量算出手段で算出した最終的な残存容量と上記第２の残存容量との残存容量の偏差を算出する残存容量偏差算出手段と、
   上記ヒステリシス関数と上記残存容量の偏差との少なくとも一方を用いて、上記バッテリの電圧及び電流データを取得するタイミングを判定し、取得した電圧及び電流データから上記バッテリの内部抵抗値を算出する内部抵抗値算出手段と、
   上記内部抵抗値算出手段で算出した内部抵抗値を初期値と比較して上記バッテリの内部抵抗増加率を算出し、上記バッテリの劣化度を推定する指標とする内部抵抗増加率算出手段とを備えたことを特徴とするバッテリの劣化度推定装置。
2. 上記内部抵抗増加率算出手段で算出した内部抵抗増加率を一定期間毎に移動平均し、移動平均した内部抵抗増加率が予め設定した閾値を越えたとき、上記バッテリの制御パラメータを更新する制御パラメータ更新手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載のバッテリの劣化度推定装置。
3. 上記内部抵抗値算出手段は、
   上記バッテリの残存容量と温度と電流とで区切られたメモリ配列に平均電圧とデータ数とを格納し、上記メモリ配列中の平均電圧データと電流データとをデータ数で重み付けして残存容量及び温度毎に内部抵抗値を算出することを特徴とする請求項１又は２記載のバッテリの劣化度推定装置。
4. 上記内部抵抗増加率算出手段は、
   上記バッテリの残存容量及び温度毎に算出された内部抵抗値の中から残存容量の上下両端でのデータを切り捨て、残りのデータを用いて内部抵抗増加率を算出することを特徴とする請求項３記載のバッテリの劣化度推定装置。
5. 上記内部抵抗増加率算出手段は、
   算出した内部抵抗増加率を、基準温度相当の値に換算することを特徴とする請求項１又は４記載のバッテリの劣化度推定装置。
6. 上記制御パラメータ更新手段は、
   上記内部抵増加率算出手段で算出した内部抵抗増加率を、内部抵抗の測定精度に応じて設定されるウェイトにより重み付けして移動平均することを特徴とする１又は５記載のバッテリの劣化度推定装置。