JP2006284431A - 二次電池の充電率推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】適用デジタルフィルタを用いた二次電池の充電率推定装置において、充電率の大きさに応じてパラメータの推定遅れやノイズの影響を受けることによるパラメータ推定時の誤差を解消し、充電率を正確に推定できる充電率推定装置を提供する。
【解決手段】充電率の変化に対する開路電圧の変化（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）の大小若しくは満充電容量Ｑ_ｍａｘの大小に応じて、適用デジタルフィルタの調整ゲインとローパスフィルタの時定数の少なくとも一方を調整する構成。より具体的には、充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が大きい領域では、調整ゲインを小さくするか、ローパスフィルタの時定数を大きくするかの少なくとも一方を行い、充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が小さい領域では、調整ゲインを大きくするか、ローパスフィルタの時定数を小さくするかの少なくとも一方を行うように構成した。
【選択図】図１

Description

本発明は、二次電池の充電率ＳＯＣ（充電状態ともいう）を推定する装置に関する。

下記特許文献１に記載のように、二次電池の充電率ＳＯＣと開路電圧Ｖ_０（通電遮断時の端子電圧であり、起電力、開放電圧ともいう）の関係は、劣化の進行具合や温度等の使用条件によらず略一定であるという特性があるので、使用中の二次電池について開路電圧を求めることにより現在の充電率を正確に推定することができる。特許文献１においては、二次電池の電流Ｉと端子電圧Ｖから適応デジタルフィルタを用いて開路電圧Ｖ_０を推定し、開路電圧Ｖ_０から予め計測しておいたデータに基づき充電率ＳＯＣを求めている。

特開２００４−１７８８４８号公報

上記のような適用デジタルフィルタを用いた二次電池の充電率推定装置においては、パラメータ演算の応答速度やローパスフィルタの時定数が一定であったため、充電率の変化に対する開路電圧の変化が小さい場合（充電率が大きい場合）には、パラメータの推定遅れが大きくなり、逆に充電率の変化に対する開路電圧の変化が大きい場合（充電率が小さい場合）にはノイズの影響を受け易く、パラメータの推定誤差が生じるという問題があった。
本発明は上記の問題を解決し、充電率を正確に推定することの出来る二次電池の充電率推定装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明においては、充電率の変化に対する開路電圧の変化（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）の大小若しくは満充電容量Ｑ_ｍａｘの大小に基づいて、適用デジタルフィルタの調整ゲイン若しくはローパスフィルタの時定数の少なくとも一方を調整するように構成している。より具体的には、充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が大きな領域では、調整ゲインを小さくするか、ローパスフィルタの時定数を大きくするかの少なくとも一方を行う。逆に充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が小さな領域では、調整ゲインを大きくするか、ローパスフィルタの時定数を小さくするかの少なくとも一方を行う。

充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が小さい領域では、調整ゲインを大きく、またはローパスフィルタの時定数を小さくすることにより、パラメータ推定速度が速くなる。そのため電圧が微小振幅であっても精度よく充電率を推定演算することができる（後記図１２参照）。また、充電率変化量△ＳＯＣに対する開路電圧変化量△Ｖ_０が大きい領域では、調整ゲインを小さく、またはローパスフィルタの時定数を大きくすることにより、信号に生じるノイズによる影響を受けることなく電池パラメータを推定できるため、充電率を正確に推定演算することができる（後記図１３参照）。

（実施例１）
図１は、本発明の一実施例の構成を示す機能ブロック図である。

本発明は図１に示すように、二次電池に充放電される電流を定期的に検出する電流計測手段１と、電池の端子電圧を定期的に検出する電圧計測手段２と、電流と電圧にローパスフィルタ処理を施す前処理フィルタ演算手段３と、前処理フィルタ演算手段３の出力を入力として、電池パラメータを推定する適応デジタルフィルタ演算手段４と、適応デジタルフィルタ演算手段４で同定された電池パラメータ（Ｋ，Ｋ・Ｔ_２，Ｔ_１）と前処理フィルタ演算手段３の出力とから開路電圧Ｖ_０を推定する開路電圧演算手段５と、推定された開路電圧と予め取得した当該電池の充電率−開路電圧特性に基づいて充電率ＳＯＣを演算する充電率演算手段６と、計測された電流と演算された充電率から満充電容量を演算する満充電容量演算手段７と、演算された充電率や満充電容量に応じて前処理フィルタ演算手段３や適応デジタルフィルタ演算手段４の応答速度（調整ゲイン）や時定数を調整する調整手段８から構成されている。

なお、図１の構成においては、充電率演算手段６と満充電容量演算手段７との両方の演算結果に応じて調整ゲインや時定数を調整するように構成した場合を例示したが、何れか一方のみを用いてもよい（詳細後述）。

図２は、本発明の一実施例の具体的な構成図である。この実施例は、二次電池でモータ等の負荷を駆動したり、モータの回生で二次電池を充電したりするシステムにおいて、二次電池の充電率を推定演算する機能を設けた例を示す。
図２において、１０は二次電池、２０はモータ等の負荷、３０は二次電池の充電率や満充電容量等を推定する電子制御ユニット（バッテリコントローラ）で、ブログラムを演算するＣＰＵやプログラムや演算結果を記憶するＲＯＭやＲＡＭから成るマイクロコンピュータと電子回路等で構成されている。４０は電池から充放電される電流を検出する電流センサ、５０は電池の端子電圧（単に電圧ともいう）を検出する電圧センサであり、それぞれ電子制御ユニット３０に接続されている。上記の電子制御ユニット３０は前記図１の前処理フィルタ演算手段３、適応デジタルフィルタ演算手段４、開路電圧演算手段５、充電率演算手段６、満充電容量演算手段７および調整手段８の部分に相当する。また、電流センサ４０は電流計測手段１に、電圧センサ５０は電圧計測手段２に、それぞれ相当する。

まず、上記の適応デジタルフィルタを用いた開路電圧および充電率の推定方法に関して説明する。
本実施例では、二次電池の電池モデルを下記（数６）式（＝数１）のように定義し、（数６）式の電池モデル（連続時間系）を用いて、開路電圧Ｖ_０を（数７）式（＝数２）で近似することで、（数６）式を（数８）式（＝数３）とし、（数８）式の両辺にローパスフィルタ処理を施すことによって得られる（数９）式に対して適応デジタルフィルタ演算を行い、Ａ(ｓ）とＢ(ｓ）の係数パラメータ及び変数ｄを一括推定し、次いで（数７）式の代わりに（数６）式と等価な下記（数１０）式（＝数５）に、推定したＡ(ｓ）とＢ(ｓ）の係数パラメータを代入してＧ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｖ_０を算出し、これを開路電圧Ｖ_０の代用とする。そして公知の開路電圧Ｖ_０と充電率ＳＯＣの関係から充電率を推定するように構成している。

ｓ：ラプラス演算子 Ａ(ｓ)、Ｂ(ｓ)：ｓの多項式（ｎは次数）
Ｉ：電流 Ｖ：電圧 Ｖ_０：開路電圧
Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)：ローパスフィルタの伝達特性（次数差はｎ＋１以上）
図３は、上記の推定に用いる電池モデルを示す回路図である。図３において、モデルヘの入力は電流Ｉ［Ａ］（正値：充電、負値：放電）、出力は端子電圧Ｖ［Ｖ］、開路電圧Ｖ_０［Ｖ］（起電力または開放電圧とも言う）であり、Ｒ_１は電荷移動抵抗、Ｒ_２は純抵抗、Ｃ_１は電気二重層容量である。本モデルは正極、負極を特に分離していないリダクションモデル（一次）であるが、実際の電池の充放電特性を比較的正確に示すことが可能である。
この電池モデルは（数１１）式で表現できる。なお、ｓはラプラス演算子である。

上記（数１１）式を変形すると下記（数１２）式になる。

開路電圧Ｖ_０は、電流Ｉに可変な効率ｄを乗じたものを、ある初期状態から積分したものと考えれば、下記（数１３）式で示すことが出来る。

（数１３）式を（数１２）式に代入すれば（数１４）式になり、整理すれば（数１５）式になる。

安定なローパスフィルタＧ_ＬＰＦ(ｓ）を（数１５）式の両辺に乗じ、整理すれば（数１６）式になる。

実際に計測可能な電流Ｉや端子電圧Ｖを、ローパスフィルタやバンドパスフィルタ（図１の前処理フィルタ演算手段３）で処理した値を下記（数１７）式のように定義する。

上記（数１７）式で示す変数を用いて（数１６）式を書き直せば、（数１８）式になる。

（数１８）式を更に変形すれば、（数１９）式になる。

ただし、Ｖ_３＝ｓ^２・Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｖ
Ｖ_２＝ｓ・Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｖ
Ｉ_３＝ｓ^２・Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｉ
Ｉ_２＝ｓ・Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｉ
Ｉ_１＝Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・Ｉ
上記のように、電池モデルの次数を１次に限定することで、前記（数６）式、（数８）式、（数９）式は、それぞれ（数１２）式、（数１５）式、（数１９）式に対応することになる。

（数１９）式は、計測可能な値と未知パラメータの積和式になっているので、一般的な適応デジタルフィルタの標準形（数２０）式と一致する。

ただし、
ｙ＝Ｖ_２、ω^Ｔ＝［Ｖ_３，Ｉ_３，Ｉ_２，Ｉ_１］、θ^Ｔ＝［−Ｔ_１，Ｋ・Ｔ_２，Ｋ，ｄ］
である。
従って、電流Ｉと端子電圧Ｖにフィルタ処理を施した信号を、適応デジタルフィルタ演算に用いることで、未知パラメータベクトルθを推定することが出来る。

本実施例では、単純な「最小二乗法による適応デジタルフィルタ」の論理的な欠点、すなわち、一度推定値が収束すると、その後パラメータが変化しても再度正確な推定ができない点を改善した「両限トレースゲイン方式」を用いる。
上記（数２０）式を前提に未知パラメータベクトルθを推定するための逐次推定アルゴリズムは下記（数２１）式に示すようになる。ただし、ｋ時点のパラメータ推定値をθ(ｋ）とする。

ここで、λ_１、λ_３、γ_Ｕ、γ_Ｌは初期設定値で、０＜λ_１＜１、０＜λ_３＜∞とする。Ｐ(０）は十分大きな値、θ(０）は非ゼロな十分小さな値を初期値とする。trace｛Ｐ｝は行列Ｐのトレースを意味する。λ_３は適応デジタルフィルタの推定演算の応答速度を設定する定数（調整ゲイン）であり、値を大きくすることにより応答速度は速くなるが、その反面ノイズの影響を受けやすくなる。なお、詳細な設定方法については後述する。

つぎに電子制御ユニット３０のマイクロコンピュータが行う処理を図４に示すフローチャートを用いて説明する。なお、同図のルーチンは一定周期Ｔ_０毎に実施され、Ｉ(ｋ）は今回の値、Ｉ(ｋ−１）は１回前の値を意味する。

図４において、ステップＳ１０では、電流Ｉ(ｋ）、端子電圧Ｖ(ｋ）を計測する。
ステップＳ２０では、二次電池の遮断リレーの判断を行う。バッテリーコントローラ３０は二次電池の遮断リレーの制御も行っており、リレー遮断時（電流Ｉ＝０）はステップＳ３０へ進む。リレー締結時はステップＳ４０へ進む。

ステップＳ３０では、端子電圧Ｖ(ｋ）を端子電圧初期値Ｖ_iniとして記憶する。
ステップＳ４０では、端子電圧の差分値△Ｖ(ｋ）を下式に基づき算出する。
△Ｖ(ｋ)＝Ｖ(ｋ)−Ｖ_ini
これは、適応デジタルフィルタ内の推定パラメータの初期値を約０としているので、推定演算開始時に推定パラメータが発散しないように、入力を全て０とするためである。リレー遮断時はステップＳ３０を通るので、Ｉ＝０かつ△Ｖ(ｋ)＝０なので、推定パラメータは初期状態のままである。

ステップＳ５０では、後述する充電率推定値の前回値ＳＯＣ(ｋ−１）、および満充電容量推定値の前回値Ｑ_ｍａｘ(ｋ−１）から、適応デジタルフィルタ（図１のデジタルフィルタ演算手段４）の調整ゲインλ_３を設定する。
実際には、まずＳＯＣ(ｋ−１）を入力とし、図５に示すマップに基づき第１調整ゲイン補正係数Ｋ_ＳＯＣλを算出する。図５に示すマップは、充電率−開路電圧特性より予め充電率に対する開路電圧の変化率（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）を算出し、変化率の大きい領域（△Ｖ_０／△ＳＯＣ＝大）では補正係数Ｋ_ＳＯＣλが小さく、また変化率の小さい領域（△Ｖ_０／△ＳＯＣ＝小）では補正係数Ｋ_ＳＯＣλが大きくなるように設定する。
つぎに、Ｑ_ｍａｘ(ｋ−１）を入力とし、図６に示すマップに基づき第２調整ゲイン補正係数Ｋ_Ｑλを算出する。図６に示すマップは、満充電容量が大きいほど（新品相当時＝Ｑ_{ｍａｘ＿ｎｅｗ}）補正係数Ｋ_Ｑλが大きくなるように、満充電容量が小さいほど（古い品相当時＝Ｑ_{ｍａｘ＿ｏｌｄ}）補正係数Ｋ_Ｑλが小さくなるように設定する。そして、予め設定した調整ゲイン基準値λ_３__ＢＡＳＥと、上記の各補正係数（Ｋ_ＳＯＣλとＫ_Ｑλ）から下記（数２２）式に基づき最終調整ゲインλ_３を演算する。

なお、上記の説明においては、充電率ＳＯＣ（充電率に対する開路電圧の変化率：△Ｖ_０／△ＳＯＣ）と満充電容量Ｑ_ｍａｘとの両方に応じて適応デジタルフィルタの調整ゲインλ_３を設定する場合を説明したが、何れか一方のみを用いて調整するように構成してもよい。その場合には上記（数２２）式で各補正係数（Ｋ_ＳＯＣλとＫ_Ｑλ）のうち用いない方を削除すればよい。

ステップＳ６０では、ステップＳ５０と同様に、充電率推定値の前回値ＳＯＣ(ｋ−１）、および満充電容量推定値の前回値Ｑ_ｍａｘ(ｋ−１）から、ローパスフィルタ（図１の前処理フィルタ演算手段３）の時定数ｐを設定する。実際には、まずＳＯＣ(ｋ−１）を入力とし、図７に示すマップに基づき第１時定数補正係数Ｋ_ＳＯＣＰを算出する。図７に示すマップは、充電率に対する開路電圧の変化率が大きい領域では補正係数Ｋ_ＳＯＣＰが大きく、変化率の小さい領域では補正係数Ｋ_ＳＯＣＰが小さくなるように設定する。
つぎに、Ｑ_ｍａｘ(ｋ−１）を入力とし、図８に示すマップに基づき第２時定数補正係数Ｋ_ＱＰを算出する。図８に示すマップは、満充電容量が大きいほど（新品相当時）補正係数Ｋ_ＱＰが小さくなるように設定する。そして、予め設定した時定数ｐ_ＢＡＳＥと、各補正係数（Ｋ_ＳＯＣＰとＫ_ＱＰ）から下記（数２３）式に基づいて時定数ｐを演算する。

なお、上記の説明においては、充電率推定値の前回値ＳＯＣ(ｋ−１）と満充電容量推定値の前回値Ｑ_ｍａｘ(ｋ−１）との両方から、前処理フィルタ演算手段３（ローパスフィルタ）の時定数ｐを設定する場合を説明したが、何れか一方のみを用いて設定するように構成してもよい。その場合には各補正係数（Ｋ_ＳＯＣＰとＫ_ＱＰ）のうち用いない方を削除すればよい。

また、上記の例では、ステップＳ５０とステップＳ６０の両方を用いて調整ゲインλ_３と時定数ｐの両方を調整する場合を例示したが、何れか一方のみを調整してもよい。例えば、ステップＳ６０を削除して調整ゲインλ_３のみを補正するか、あるいはステップＳ５０を削除して時定数ｐのみを補正するようにしてもよい。

次に、ステップＳ７０では、電流Ｉ(ｋ）と端子電圧差分値△Ｖ(ｋ）に、ステップＳ６０で設定した時定数ｐを用いて下記（数２４）式に基づきローパスフィルタ、バンドパスフィルタの処理を施し、Ｉ_１〜Ｉ_３およびＶ_１〜Ｖ_３を算出する。

実際には、タスティン近似などで離散化して得られた漸化式を用いて演算する。
ステップＳ８０では、ステップＳ７０で算出したＩ_１〜Ｉ_３、Ｖ_２〜Ｖ_３、およびステップＳ５０で算出した調整ゲインλ_３を前記（数２１）式に代入し、パラメータ推定値θ(ｋ）を算出する。
ただし、
ｙ＝Ｖ_２、ω^Ｔ［Ｖ_３，Ｉ_３，Ｉ_２，Ｉ_１］、θ^Ｔ＝［−Ｔ_１，Ｋ・Ｔ_２，Ｋ，ｄ］
である。

ステップＳ９０では、ステップＳ８０で算出したパラメータ推定値θ(ｋ）の中からＴ_１、Ｋ・Ｔ_２、Ｋと、（数２４）式で算出したＩ_１〜Ｉ_２およびＶ_１〜Ｖ_２を下記（数２５）式に代入し、開路電圧△Ｖ_０を演算する。

この（数２５）式は電池モデルである前記（数１２）式を変形し、ローパスフィルタＧ_ＬＰＦ(ｓ）を両辺に乗じた式であるため、実際には開路電圧△Ｖ_０に対してローパスフィルタを施した値Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)・△Ｖ_０である。しかし開路電圧は変化が緩やかなので△Ｖ_０をＧ_ＬＰＦ(ｓ)・△Ｖ_０で代用できる。
ただし、ここで求まるのは推定演算開始時からの開路電圧推定値の変化分△Ｖ_０(ｋ）であるため、後段のステップＳ１００で初期値を加算する。

ステップＳ１００では、ステップＳ９０で算出した△Ｖ_０(ｋ）に開路電圧初期値すなわち端子電圧初期値Ｖ_iniを加算して、開路電圧推定値Ｖ_０(ｋ）を下式で算出する。
Ｖ_０(ｋ)＝△Ｖ_０(ｋ)＋Ｖ_ini
ステップＳ１１０では、図９に示す開路電圧と充電率の相関マップを用いて、ステップＳ１００で算出したＶ_０(ｋ）から充電率ＳＯＣ(ｋ）を算出する。なお、図９のＶ_ＬはＳＯＣ＝０％に、Ｖ_ＨはＳＯＣ＝１００％に相当する開路電圧である。

ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０で算出した充電率ＳＯＣ(ｋ）と電流Ｉ(ｋ）から満充電容量Ｑ_ｍａｘ(ｋ）を演算する。その方法としては、例えば、下記（数２６）式に示すように、電流Ｉ(ｋ）を充電率推定値の微分値で除算して求めることが出来る。

ステップＳ１３０では、次回の演算に必要な数値を保存して今回演算を終了する。
上記のようにして求めた充電率ＳＯＣ(ｋ）と満充電容量Ｑ_ｍａｘ(ｋ）の値は、次回の演算においてステップＳ５０、Ｓ６０の補正係数演算に用いられる。

なお、ステップＳ５０、Ｓ６０で用いる補正特性（図５〜図８）においては、△Ｖ_０／△ＳＯＣや満充電容量に基づいて、調整ゲインや時定数を連続的に変更する場合を示しているが、段階的（ステップ的）に変更しても良い。

次に、本発明の効果をシミュレーションにより説明する。
図１０〜図１３は、本発明の効果を説明するためのシミュレーション結果の一例を示す図であり、電流を定期的に（ステップ状に）±１８Ａ変化させ、端子電圧計測値に最大±０.０１Ｖの白色ノイズを印加した状態において、時間ｔ１に電池パラメータが０℃→２５℃に変化した際の結果を示す。

図１０は、従来例１（λ_３＝０.０１固定）で、充電率初期値＝９０％の場合、図１１は従来例２（λ_３＝０.１固定）、充電率初期値＝２０％の場合である。

図１２、図１３は本発明において、調整ゲイン基本値λ_{３＿ＢＡＳＥ}＝０.１とし、補正係数Ｋ_ＳＯＣλをＳＯＣ＝９０％でＫ_ＳＯＣλ＝１.０、ＳＯＣ＝２０％でＫ_ＳＯＣλ＝０.１とした結果であり、図１２は充電率初期値＝９０％、図１３は充電率初期値＝２０％の場合を示す。

従来の充電率推定装置（例えば前記特許文献１）においては、電池の劣化による満充電容量の変化や現在の充電率によって電流に対する端子電圧の振幅が変化するにもかかわらず、適応デジタルフィルタの調整ゲイン（推定演算の応答速度を調整する定数）やローパスフィルタの時定数が一定であった。したがって、たとえば図９に示したような充電率−開路電圧特性を有する電池において、比較的低い充電率（ＳＯＣ１）すなわち充電率の変化に対して開路電圧の変化が大きいときに最適になるようにゲインおよび時定数を調整してしまうと、充電率の高い（ＳＯＣ２）すなわち充電率の変化に対して開路電圧の変化が小さい場合には、調整ゲインが小さすぎると共に時定数が大きすぎるため、パラメータ推定の遅れが大きくなってしまうという問題が生じる。また、比較的高い充電率（ＳＯＣ２）すなわち充電率の変化に対して開路電圧の変化が小さいときに最適になるようにゲインおよび時定数を調整してしまうと、充電率の低い（ＳＯＣ１）場合には調整ゲインが大きすぎると共に時定数が小さすぎるため、ノイズの影響により推定誤差が生じてしまう。

したがって従来例においては、図１０に示すように、調整ゲインを比較的低めに（λ_３＝０.０１）に設定した場合には、充電率の高い（９０％）すなわち開路電圧の変化に対する充電率の変化が緩やかな領域においては、電流に対する端子電圧Ｖの振幅が小さいため、各パラメータ推定値が真値へと到達する速度が遅くなってしまっている。また、図１１に示すように調整ゲインを比較的高めに（λ_３＝０.１）に設定した場合には、充電率の低い（２０％）すなわち開路電圧の変化に対する充電率の変化が急峻な領域においては、端子電圧に印加したノイズの影響により、パラメータ推定誤差（変動）が生じている。

一方、本発明においては、図１２に示すように図１０と同条件においても調整ゲインが高め（λ_３＝０.１）に調整されるため、パラメータは速やかに真値へと到達している。また、図１３に示すように図１１と同条件においても調整ゲインが低め（λ_３＝０.０１）に調整されるため、ノイズによる影響小さくすることができる。
このように、現在の充電率に基づいて調整ゲインを補正することにより、充電率によらず大きな遅れを生じることがなく、かつノイズによる推定誤差を生じることもなく、電池パラメータを精度よく推定することができる。なお、以上は充電率による効果を説明したが、満充電容量に関しても同様の効果を得ることが可能である。

以上、説明したように、本発明においては、充電率変化量△ＳＯＣに対して開路電圧変化量△Ｖ_０が小さい場合には、調整ゲインを大きくするか、ローパスフィルタの時定数を小さくするかの少なくとも一方を行うことにより、パラメータ推定速度が速くなるため、電圧が微小振幅であっても精度よく充電率を推定演算することができる。また、充電率変化量△ＳＯＣに対して開路電圧変化量△Ｖ_０が大きい場合には、調整ゲインを小さくするか、ローパスフィルタ時定数を大きくするかの少なくとも一方を行うことにより、信号に生じるノイズによる影響を受けることなく電池パラメータを推定できる。そのため、充電率を正確に推定演算することができる。

また、満充電容量が大きい場合には、電流に対する開路電圧の変化量は小さくなるため、端子電圧の変化量（振幅）も小さくなる。この場合には、調整ゲインを大きくするか、ローパスフィルタ時定数を小さくするかの少なくとも一方を行うことにより、パラメータ推定速度が速くなるため、電圧が微小振幅であっても精度よく充電率を推定演算することができる。また、電池の劣化のため新品時に比較して満充電容量が小さくなった場合には、電流に対する開路電圧の変化量は大きくなるため、端子電圧の振幅も大きくなる。この場合には調整ゲインを小さくするか、ローパスフィルタ時定数を大きくするかの少なくとも一方を行うことにより、信号に生じるノイズによる影響を受けることなく電池パラメータを推定できるため、充電率を正確に推定演算することができる。

本発明の一実施例の構成を示す機能ブロック図。 本発明の一実施例の具体的な構成図。 充電率推定に用いる電池モデルを示す回路図。 本発明における充電率推定の演算処理を示すフローチャート。 第１調整ゲイン補正係数Ｋ_ＳＯＣλを算出するためのマップの特性図。 第２調整ゲイン補正係数Ｋ_Ｑλを算出するためのマップの特性図。 第１時定数補正係数Ｋ_ＳＯＣＰを算出するためのマップの特性図。 第２時定数補正係数Ｋ_ＱＰを算出するためのマップの特性図。 開路電圧と充電率の関係を示す特性図。 本発明の効果を説明するためのシミュレーション結果の一例を示す図であり、従来例１の特性を示す図。 本発明の効果を説明するためのシミュレーション結果の一例を示す図であり、従来例２の特性を示す図。 本発明の効果を説明するためのシミュレーション結果の一例を示す図であり、本発明における充電率初期値＝９０％の場合の特性を示す図。 本発明の効果を説明するためのシミュレーション結果の一例を示す図であり、本発明における充電率初期値＝２０％の場合の特性を示す図。

符号の説明

１…電流計測手段 ２…電圧計測手段
３…前処理フィルタ演算手段 ４…適応デジタルフィルタ演算手段
５…開路電圧演算手段 ６…充電率演算手段
７…満充電容量演算手段 ８…調整手段
１０…二次電池 ２０…負荷
３０…電子制御ユニット ４０…電流センサ
５０…電圧センサ

Claims (4)

1. 二次電池の電流Ｉを検出する電流検出手段と、
   二次電池の端子電圧Ｖを検出する端子電圧検出手段と、
   二次電池の電池モデルを下記（数１）式のように定義し、（数１）式の電池モデルを用いて、開路電圧Ｖ_０を下記（数２）式で近似することで、（数１）式を（数３）式とし、（数３）式の両辺にローパスフィルタ処理を施すことによって得られる（数４）式に対して適応デジタルフィルタ演算を行い、Ａ(ｓ）とＢ(ｓ）の係数パラメータ及び変数ｄを一括推定するパラメータ推定演算手段と、
   前記電流Ｉおよび端子電圧Ｖの検出値と前記パラメータの推定値とを（数１）式と等価な下記（数５）式に代入して開路電圧Ｖ_０を演算する開路電圧演算手段と、
   前記開路電圧Ｖ_０から充電率ＳＯＣを演算する充電率演算手段と、を有する二次電池の充電率推定装置において、
   前記適応デジタルフィルタにおけるパラメータ推定演算の応答速度と前記ローパスフィルタの時定数とに対して、前記推定した充電率に基づいて求めた充電率に対する開路電圧の変化率（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）が大きい領域では、パラメータ推定演算の応答速度を小さく調整する応答速度の調整と、ローパスフィルタの時定数を大きな値に調整する時定数の調整との少なくとも一方を行い、充電率に対する開路電圧の変化率（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）が小さい領域では、パラメータ推定演算の応答速度を大きく調整する応答速度の調整と、ローパスフィルタの時定数を小さな値に調整する時定数の調整との少なくとも一方を行う適応デジタルフィルタ定数調整手段を有することを特徴とする二次電池の充電率推定装置。
   

   

   

   

   

   

   ｓ：ラプラス演算子 Ａ(ｓ)、Ｂ(ｓ)：ｓの多項式（ｎは次数）
   Ｉ：電流 Ｖ：電圧 Ｖ_０：開路電圧
   Ｇ_ＬＰＦ(ｓ)：ローパスフィルタの伝達特性（次数差はｎ＋１以上）
2. 前記電流検出手段で求めた電流Ｉと前記充電率演算手段で求めた充電率とに基づいて二次電池の満充電容量を演算する満充電容量演算手段を備え、
   前記適応デジタルフィルタ定数調整手段は、前記満充電容量が大きいほどパラメータ推定演算の応答速度を大きくする調整とローパスフィルタの時定数を小さくする調整との少なくとも一方を行い、前記満充電容量が小さいほどパラメータ推定演算の応答速度を小さくする調整と、ローパスフィルタの時定数を大きくする調整との少なくとも一方を行うことを特徴とする請求項１に記載の二次電池の充電率推定装置。
3. 前記適応デジタルフィルタ定数調整手段は、前記推定した充電率に基づいて求めた充電率に対する開路電圧の変化率（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）が大きい領域では、パラメータ推定演算の応答速度を小さく調整する応答速度の調整と、ローパスフィルタの時定数を大きな値に調整する時定数の調整との少なくとも一方を行い、充電率に対する開路電圧の変化率（△Ｖ_０／△ＳＯＣ）が小さい領域では、パラメータ推定演算の応答速度を大きく調整する応答速度の調整と、ローパスフィルタの時定数を小さな値に調整する時定数の調整との少なくとも一方を行い、かつ、前記満充電容量が大きいほどパラメータ推定演算の応答速度を大きくする調整とローパスフィルタの時定数を小さくする調整との少なくとも一方を行い、前記満充電容量が小さいほどパラメータ推定演算の応答速度を小さくする調整と、ローパスフィルタの時定数を大きくする調整との少なくとも一方を行うことを特徴とする請求項２に記載の二次電池の充電率推定装置。
4. 前記適用デジタルフィルタにおけるパラメータ推定演算の応答速度は、前記パラメータ推定演算手段における調整ゲインを変更することによって調整することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の二次電池の充電率推定装置。

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