JP2014134467A - 二次電池の状態診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車載状態にある二次電池であっても、インピーダンスの測定値に基づいて、二次電池の状態を精度よく診断することができ、また、二次電池のどの箇所に不具合が生じているかということを特定することができる二次電池の状態診断方法を提供する。
【解決手段】二次電池１０の構成に応じた等価回路モデルを作成する工程（ＳＴＥＰ−１００）と、作成した等価回路モデルから、二次電池１０の理論特性値を算出する工程（同じくＳＴＥＰ−１００）と、二次電池１０のインピーダンスＺを測定する工程（ＳＴＥＰ−１０１）と、測定した二次電池１０のインピーダンスＺから、該二次電池１０の実特性値を算出する工程（（ＳＴＥＰ−１０２）〜（ＳＴＥＰ−１０４））と、実特性値と理論特性値を比較し、二次電池１０の状態を診断する工程（（ＳＴＥＰ−１０５）および（ＳＴＥＰ−１０６））と、を備える二次電池１０の状態診断方法。
【選択図】図６

Description

本発明は、二次電池の状態診断方法の技術に関し、より詳しくは、二次電池を車両等に搭載したままで、その状態診断（不具合の有無や不具合箇所の特定）を精度よく行うための技術に関する。

従来、二次電池のインピーダンスを検出することによって、その二次電池の状態（性能や不具合の有無等）を知得するための技術が知られており、例えば、以下に示す特許文献１にその技術が開示され、公知となっている。

特許文献１に係る従来技術においては、二次電池と該二次電池の内部インピーダンスとからなる等価回路を用いて、ＳＯＣから初期特性の充放電電力効率を算出する等価モデル演算部を備え、実測した充放電電力効率と等価モデル演算部が算出した初期特性の充放電電力効率を比較して、二次電池の劣化状態を判定する電池劣化判定装置が提案されている。
そして、斯かる従来の電池劣化判定装置によれば、ランニング運転のまま短時間で二次電池の劣化状態を判定することが可能になる。

特開２０１０−２７１２８７号公報

例えば、車載状態にある二次電池の回路系では、バスバー配線の取り回し等によってコイル成分が生じるため、車載状態でインピーダンスの測定を行うと、測定値にばらつきが生じる。

このため、車載状態にある二次電池については、インピーダンスの測定値から当該二次電池の状態を精度よく診断することが困難であった。
また、従来技術においては、インピーダンスの測定値からは、二次電池のどの箇所に不具合が生じているかということまでは、特定することができなかった。

本発明は、斯かる現状の課題を鑑みてなされたものであり、車載状態にある二次電池であっても、インピーダンスの測定値に基づいて、二次電池の状態を精度よく診断することができ、また、二次電池のどの箇所に不具合が生じているかということを特定することができる二次電池の状態診断方法を提供することを目的としている。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１においては、二次電池の構成に応じた等価回路モデルを作成する工程と、作成した前記等価回路モデルから、前記二次電池が正常であるときの特性値である理論特性値を算出する工程と、前記二次電池のインピーダンスを測定する工程と、測定した前記二次電池のインピーダンスから、該二次電池の実際の特性値である実特性値を算出する工程と、前記理論特性値と前記実特性値とを比較し、前記二次電池の状態を診断する工程と、を備えるものである。

請求項２においては、前記等価回路モデルを作成する前記工程において、前記等価回路モデルを、前記二次電池のＳＯＣごと、かつ、温度ごとに作成し、前記理論特性値を算出する前記工程において、診断対象たる前記二次電池のＳＯＣと温度に応じて、前記等価回路モデルを選択するものである。

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

請求項１においては、車載状態のままで、二次電池の状態を精度よく診断することができるとともに、二次電池の不具合箇所を特定することができる。

請求項２においては、車載状態のままで、二次電池の状態をより精度よく診断することができるとともに、二次電池の不具合箇所をより精度よく特定することができる。

本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法を実現する診断装置の全体構成を示す模式図、（ａ）診断装置の全体構成を示す模式図、（ｂ）演算装置により作成される等価回路モデルとＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図。 同じく診断装置（切り替え機構を備える場合）を示す模式図。 不具合の類型を示す模式図、（ａ）不具合無しの場合を示す図、（ｂ）外部要因の不具合が存在する場合を示す図、（ｃ）内部要因の不具合が存在する場合を示す図。 外部要因の不具合を示す模式図、（ａ）外部短絡が存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図、（ｂ）断線が存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図、（ｃ）バスバーの緩みが存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図。 内部要因の不具合を示す模式図、（ａ）内部短絡が存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図、（ｂ）電解液リークが存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図、（ｃ）電極劣化が存在する場合のＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔを示す図。 本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法の流れを示すフロー図。 本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法（ＳＯＣ、温度に基づく等価回路モデルの選択を行う場合）の流れを示すフロー図。

次に、発明の実施の形態を説明する。
まず始めに、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法を実現する診断装置の構成について、図１および図２を用いて説明をする。
図１（ａ）に示す如く、診断装置１は、二次電池１０の状態を診断するための装置であり、バイポーラ電源２、コントローラ３、演算装置４、シャント抵抗５等を備える構成としている。

診断装置１は、二次電池１０を構成する各セル１０ａ・１０ａ・・・について、個別に周波数を変えながら交流電圧を印加するとともに、各セル１０ａ・１０ａ・・・の電流および電圧を検出し、その検出結果に基づいて算出されるインピーダンスから、二次電池１０および各セル１０ａ・１０ａ・・・の個別の状態を診断することができる装置である。

尚、ここでいう二次電池１０の「状態」とは、不具合の有無や、不具合がある場合には、不具合箇所がどこであるか等を含む概念である。
即ち、診断装置１によれば、二次電池１０に不具合が有るか否かを判断したり、また、仮に不具合が有る場合には、その不具合箇所を特定することができる。

バイポーラ電源２は、診断対象物たる二次電池１０に交流電圧を印加するための装置であり、コントローラ３により制御されることによって、周波数を変えながら、二次電池１０に交流電圧を印加することができるように構成されている。

コントローラ３は、バイポーラ電源２の周波数を制御する役割を果たすとともに、周波数を変えながら交流電圧を印加したときの二次電池１０における電流および電圧を、該コントローラ３に付設される電流計および電圧計（図２参照）によって、検出することができるように構成されている。

より詳しくは、コントローラ３は、シャント抵抗５を介して、二次電池１０と接続することにより、二次電池１０における電流を検出できるように構成されている。
また、コントローラ３は、バイポーラ電源２に対して、二次電池１０と並列に接続されており、二次電池１０への印加電圧を検出できるように構成されている。

また、コントローラ３には、演算装置４が接続されており、コントローラ３で検出した電流および電圧の情報を演算装置４に出力する構成としている。

演算装置４は、各セル１０ａ・１０ａ・・・について検出した電流および電圧に基づいて、二次電池１０のインピーダンスＺを算出するとともに、そのインピーダンスＺの実数成分Ｚ_realを横軸とし、虚数成分Ｚ_imgを縦軸とする図１（ｂ）に示すようなＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔ（ナイキストプロットとも呼ばれる）を行うための装置である。
尚、演算装置４としては、所定の演算プログラムおよび判定プログラム等をインストールした、汎用的なパーソナルコンピュータを用いることができる。

図１（ｂ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔの結果は、等価回路モデルによって近似することができ、二次電池１０が不具合品であれば、等価回路モデルの特性値（図１（ｂ）に示す破線）と、二次電池１０の特性値（図１（ｂ）に示す実線）が一致しない。
言い換えれば、二次電池１０が正常品であれば、等価回路モデルの特性値（図１（ｂ）に示す破線）と、二次電池１０の特性値（図１（ｂ）に示す実線）は一致する。

例えば、図１（ｂ）に示すように、等価回路モデルは、抵抗、コイル、コンデンサ、ワールブルグインピーダンス等の種々の素子を組み合わせて構成することができ、二次電池１０が有する固有の特性に応じて素子の組み合わせや各素子の容量等を調整して、個々の二次電池１０に対応した等価回路モデルを作成する構成としている。

このように、本実施形態に係る二次電池の状態診断方法において用いる等価回路モデルは、コイル成分等を含むものであり、車載状態におけるバスバーの取り回し等を含めた特性を再現することができるため、車載状態にある二次電池１０の特性を考慮して、二次電池１０の実状態を精度よく再現した等価回路モデルとすることができる。

そして、等価回路モデルの特性値（以下、理論特性値と呼ぶ）と、二次電池１０の測定結果を等価回路モデルに近似して算出した特性値（以下、実特性値と呼ぶ）を比較して、その差異から、二次電池１０における不具合の有無や、二次電池１０のどの部位に不具合が存在するのかを特定することができる。

また、診断装置１は、図２に示すような構成とすることができる。
二次電池１０は、複数のセル１０ａ・１０ａ・・・によって構成されているため、各セル１０ａ・１０ａ・・・や、あるいは複数のセル１０ａ・１０ａ・・・からなる所定のブロック単位で、同時にインピーダンス測定を行う場合には、測定チャンネルごとに電圧測定用の回路が必要になり、診断装置１のコストが増大するという課題が生じる。
さらに、例えば、各セル１０ａ・１０ａ・・・単位で、あるいは、各ブロック単位で、インピーダンス測定を行う場合には、測定に要する時間が多大になるという課題も生じる。

このため、診断装置１では、図２に示すように、インピーダンス測定の対象たるセル１０ａ、あるいは、ブロックを、時系列的に切り替えることができる切り替え部６を備える構成とすることが可能である。
これにより、電圧測定用の回路数を減らして簡易かつ安価に診断装置１を構成することが可能になる。
尚、切り替え部６としては、リレー等を用いてもよく、また、診断装置１による電圧測定においては、複数のチャンネルを切り替えながら測定することによって、測定時間の短縮を図る構成としてもよい。

ここで、二次電池１０に生じる不具合の類型について、図３〜図５を用いて説明をする。
例えば、図３（ｂ）に示すように、各セル１０ａ・１０ａ・・・の実特性値と等価回路モデルの理論特性値が全てよく一致しているにも関わらず、二次電池１０全体としての実特性値と理論特性値が一致しない場合には、外部要因の不具合が存在すると判断できる。
外部要因の不具合には、例えば、外部配線の短絡、断線、バスバーの緩み等が考えられる。

例えば、外部配線の短絡があると、別の導通回路が生成されるため、図４（ａ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、実抵抗成分（実数成分）が極めて小さくなるという特徴が現れる。
また、この場合、短絡経路の配線抵抗、コイル成分等の影響が若干あるため、実抵抗成分が「０」にはならないという特徴がある。

また例えば、外部配線の断線があると、導通回路が断たれる（あるいは減少する）ため、図４（ｂ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、実抵抗成分（実数成分）が極めて大きくなるという特徴が現れる。
また、完全に断線している場合には、電流が流れないため、測定エラー（抵抗値が無限大）になるという特徴がある。

また例えば、バスバーに緩みがあると、図４（ｃ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、実抵抗成分（実数成分）が若干大きくなるという特徴が現れる。
この場合、断線の場合に比べると実抵抗成分の増加量が小さい（オーダーが異なる）ため、断線とバスバーの緩みを区別できるという特徴がある。

また例えば、図３（ｃ）に示すように、各セル１０ａ・１０ａ・・・のうち、実特性値と等価回路モデルの理論特性値が一致しないものがある場合には、内部要因の不具合が存在すると判断できる。
内部要因の不具合には、例えば、内部短絡、電解液リーク、電極劣化等が考えられる。

例えば、セル１０ａに内部短絡があると、別の導通回路が生成されるため、図５（ａ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、実抵抗成分（実数成分）が極めて小さくなるという特徴が現れる。
また、この場合、短絡経路の配線抵抗、コイル成分等の影響が若干あるため、実抵抗成分が「０」にはならないという特徴がある。

また例えば、電解液のリークがあると、反応部が小さくなるため、図５（ｂ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、実抵抗成分（実数成分）が若干増加するという特徴が現れる。

また例えば、電極に劣化があると、図５（ｃ）に示すように、Ｃｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔにおいて、劣化する電極に応じて、特性値の円弧部分が大きくなるという特徴が現れる。
そして、例えば、リチウムイオン二次電池の場合には、どの円弧部分が大きくなっているかによって、正極か負極のいずれが劣化しているかを判断することができる。

また例えば、図３（ａ）に示すように、各セル１０ａ・１０ａ・・・の実特性値と等価回路モデルの理論特性値が全てよく一致しており、かつ、二次電池１０全体としての実特性値と理論特性値も一致している場合には、当該二次電池１０には不具合がない（正常品である）と判断できる。

このように、診断装置１によれば、実特性値と理論特性値のズレ量やずれている部分等から、二次電池１０のどの部分に不具合が存在しているのかを特定することが可能になり、車載状態にある二次電池１０に対して、精度よく状態診断を行うことができる。

尚、本実施形態では、図４および図５に示す６種類の不具合の類型を例示したが、二次電池１０に生じる不具合はこれ以外にも多種存在している。
そして、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法では、等価回路モデルの構成を変更することによって、本実施形態で例示した類型以外の不具合に対応することも可能である。

次に、診断装置１を用いた場合の本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法について、図１、図６を用いて説明をする。
図１（ａ）（ｂ）および図６に示す如く、診断前の準備として、診断対象たる二次電池１０に対応する等価回路モデルを作成し、演算装置４に予め記憶させておき、演算装置４によって、等価回路モデルから二次電池１０の正常時の特性値となる理論上の特性値（理論特性値）を算出しておく（ＳＴＥＰ−１００）。
尚、理論特性値の算出は、必ずしもこのタイミングで行う必要はなく、実特性値の算出（ＳＴＥＰ−１０４）よりも前に完了していればよい。

次に、診断装置１によって、二次電池１０に対して周波数を変えながら交流電圧を印加しつつ、電圧と電流（即ち、インピーダンスＺ）を検出する（ＳＴＥＰ−１０１）。

このときのインピーダンス測定方法は、周波数応答分析にて行うのが望ましい。
これは、二次電池等のインピーダンス測定においては、周波数応答分析、リサージュ法による正弦波の直接比較、ＦＦＴ、インピーダンスブリッジによる方法等、種々の方法が提案されているが、周波数応答分析によるのが、最も精度よくインピーダンス測定を行うことができるからである。

また、このときの周波数の変更方法は、高周波数側から低周波数側へとスイープさせて行うのが望ましい。
これは、インピーダンス測定においては、高周波数側の測定は低周波数側に比して短時間で終了するため、高周波数側に不具合がある場合に速やかに不具合を検出することが可能となるが、一方、低周波数側から測定し始める場合には、高周波数側に不具合がある場合に、これを検出するのに余計な時間を要するからである。

即ち、高周波数側から低周波数側へ周波数スイープをさせることで、測定中の早い段階で診断結果（不具合があること）を知得することができ、効率よく診断を進めることができる。また、広周波数帯域でインピーダンス測定をするためには、対数的に周波数を変化させることで、同様に効率よく診断を進めることができる。

さらに、周波数応答分析を行う際の正弦波信号は、所定の電流振幅にて規定するのが望ましい。
一般的に、正弦波信号を電位振幅で規定した場合、インピーダンス測定における電力の積算値は、交流信号のため「０」になるが、この測定により二次電池は、高速に充放電を繰り返すこととなってしまう。
そして、定電圧でインピーダンス測定をした場合には、この充放電により電池電圧が変化してしまうため、実際に二次電池に印加される電圧が不安定になってしまう。

一方、正弦波信号を電流振幅にて規定することにより、二次電池には所定の電気信号（交流電圧）が印加されるため安定して交流インピーダンスを測定することができ、二次電池の状態診断を精度よく行うことが可能になる。

次に、演算装置４によって、周波数ごとの電圧と電流（即ち、インピーダンスＺ）の検出結果から、周波数ごとにインピーダンスＺの実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgを算出する（ＳＴＥＰ−１０２）。

次に、演算装置４によって、周波数ごとに算出した実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgをＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔする（ＳＴＥＰ−１０３）。

次に、演算装置４によって、周波数ごとに算出した実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgを等価回路モデルに近似して、特性値（実特性値）を算出する（ＳＴＥＰ−１０４）。

このときの実特性値は、複数回のインピーダンス測定結果を移動平均して算出してもよい。
車載状態の二次電池１０に対するインピーダンス測定を想定する場合、診断装置１を可搬できる程度の大きさに構成する必要があり、小型のバイポーラ電源２を採用するときには、電流量が制限されることによってノイズの影響が生じ、診断精度の低下を招くことが懸念される。
このため、複数回のインピーダンス測定結果を移動平均して実特性値を算出することによって、ノイズによる影響を軽減することができ、可搬型（小型）の診断装置１を用いた場合であっても、精度よく二次電池１０の状態診断を行うことが可能になる。

次に、演算装置４によって、実特性値と理論特性値を比較する（ＳＴＥＰ−１０５）。
そして、実特性値と理論特性値を比較して、それらが一致するか否かによる判定を行う（ＳＴＥＰ−１０６）。

ここで、実特性値と理論特性値がよく一致している場合には、正常品と判断し（ＳＴＥＰ−１０７）、一方、実特性値と理論特性値が一致しない場合（例えば、図４、図５に示す結果の場合）には、不具合品と判断する（ＳＴＥＰ−１０８）。

実特性値と理論特性値が一致するか否かの判定（ＳＴＥＰ−１０６）においては、実特性値と理論特性値のズレ量についての閾値を予め設定しておき、この閾値に基づき判定を行う構成とすることができる。
即ち、本発明の一実施形態に係る二次電池１０の状態診断方法では、いずれかのセル１０ａにおいて、ズレ量が閾値を超えている場合には、当該二次電池１０を不具合品と判断し、全てのセル１０ａ・１０ａ・・・について、ズレ量が閾値未満である場合には、当該二次電池１０を正常品と判断することができる。

また、ズレ量が閾値を超えており、不具合品と診断される場合には、そのズレがどのような態様で生じているかをさらに確認し、不具合の類型（図４および図５参照）に照合することによって、当該二次電池１０における不具合箇所を特定することができる。

以上のようにして、診断装置１によって、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法により、二次電池１０の診断を行うことができる。

即ち、本発明の一実施形態に係る二次電池１０の状態診断方法は、二次電池１０の構成に応じた等価回路モデルを作成する工程（ＳＴＥＰ−１００）と、作成した等価回路モデルから、二次電池１０が正常であるときの特性値である理論特性値を算出する工程（同じくＳＴＥＰ−１００）と、二次電池１０のインピーダンスＺを測定する工程（ＳＴＥＰ−１０１）と、測定した二次電池１０のインピーダンスＺから、該二次電池１０の実際の特性値である実特性値を算出する工程（（ＳＴＥＰ−１０２）〜（ＳＴＥＰ−１０４））と、実特性値と理論特性値を比較し、二次電池１０の状態を診断する工程（（ＳＴＥＰ−１０５）および（ＳＴＥＰ−１０６））と、を備えるものである。
このような構成により、車載状態のままで、二次電池１０の状態を精度よく診断することができ、また、二次電池１０の不具合箇所を特定することができる。

次に、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法の別実施形態について、図１、図７を用いて説明をする。
図１（ａ）および図７に示す如く、診断前の準備として、診断対象たる二次電池１０に対応する等価回路モデルを、二次電池１０のＳＯＣごと、かつ、温度ごとに作成する。
そして、演算装置４には、作成した等価回路モデルを、二次電池１０のＳＯＣごと、かつ、温度ごとに整理したものを、電池状態テーブルとして予め記憶させておく（ＳＴＥＰ−２００）。

次に、診断装置１によって、二次電池１０に対して周波数を変えながら交流電圧を印加しつつ、電圧と電流（即ち、インピーダンスＺ）を検出する（ＳＴＥＰ−２０１）。

次に、演算装置４によって、周波数ごとの電圧と電流（即ち、インピーダンスＺ）の検出結果から、周波数ごとにインピーダンスＺの実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgを算出する（ＳＴＥＰ−２０２）。

次に、演算装置４によって、周波数ごとに算出した実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgをＣｏｌｅ−Ｃｏｌｅ Ｐｌｏｔする（ＳＴＥＰ−２０３）。

次に、本実施形態では、二次電池１０のＳＯＣおよび温度に基づいて、電池状態テーブルから等価回路モデルを選択し、選択した等価回路モデルについて理論特性値を算出する（ＳＴＥＰ−２０４）。

ここでは、診断装置１において、二次電池１０の周囲には、図示しない熱電対等の温度センサを設けており、該温度センサによって、二次電池１０の周囲温度を測定する。
またここでは、演算装置４によって、二次電池１０の搭載車両がＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）情報として有するＳＯＣデータや、あるいは、演算装置４に予め記憶させておいた二次電池１０の電池電圧とＳＯＣとの関係から、ＳＯＣを算出する。
そして、このようにして知得したＳＯＣおよび温度に基づいて、予め（ＳＴＥＰ−２００）において準備しておいた電池状態テーブルから等価回路モデルを選択する構成としている。

インピーダンスＺの実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_img（即ち、実特性値）は、ＳＯＣや温度に依存して変化することが知られている。
このため、図７に示す二次電池の状態診断方法のように、二次電池１０のＳＯＣおよび温度に基づいて、電池状態テーブルから等価回路モデルを選択する工程（ＳＴＥＰ−２０４）を追加することによって、二次電池１０の状態をより精度よく診断することが可能になる。

次に、演算装置４によって、周波数ごとに算出した実数成分Ｚ_realと虚数成分Ｚ_imgを等価回路モデルに近似して、特性値（実特性値）を算出する（ＳＴＥＰ−２０５）。

次に、演算装置４によって、実特性値と理論特性値を比較する（ＳＴＥＰ−２０６）。
そして、実特性値と理論特性値を比較して、それらが一致するか否かによる判定を行う（ＳＴＥＰ−２０７）。

ここで、実特性値と理論特性値がよく一致している場合には、正常品と判断し（ＳＴＥＰ−２０８）、一方、実特性値と理論特性値が一致しない場合（例えば、図４、図５に示す結果の場合）には、不具合品と判断する（ＳＴＥＰ−２０９）。

以上のようにして、診断装置１によって、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法により、二次電池１０の状態をより精度よく診断することができる。

即ち、本発明の一実施形態に係る二次電池の状態診断方法では、二次電池１０の構成に応じた等価回路モデルを作成する工程（ＳＴＥＰ−２００）において、等価回路モデルを、二次電池１０のＳＯＣごと、かつ、温度ごとに作成し、作成した等価回路モデルから二次電池１０の理論特性値を算出する工程（ＳＴＥＰ−２０４）において、診断対象たる二次電池１０のＳＯＣと温度に応じて、等価回路モデルを選択するものである。
このような構成により、車載状態のままで、二次電池１０の状態をより精度よく診断することができ、二次電池１０の不具合箇所をより精度よく特定することができる。

１ 診断装置
１０ 二次電池

Claims (2)

1. 二次電池の構成に応じた等価回路モデルを作成する工程と、
   作成した前記等価回路モデルから、前記二次電池が正常であるときの特性値である理論特性値を算出する工程と、
   前記二次電池のインピーダンスを測定する工程と、
   測定した前記二次電池のインピーダンスから、該二次電池の実際の特性値である実特性値を算出する工程と、
   前記理論特性値と前記実特性値とを比較し、前記二次電池の状態を診断する工程と、
   を備えることを特徴とする二次電池の状態診断方法。
2. 前記等価回路モデルを作成する前記工程において、
   前記等価回路モデルを、前記二次電池のＳＯＣごと、かつ、温度ごとに作成し、
   前記理論特性値を算出する前記工程において、
   診断対象たる前記二次電池のＳＯＣと温度に応じて、
   前記等価回路モデルを選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の二次電池の状態診断方法。

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