JP2018169281A - 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出すること。
【解決手段】二次電池１４の状態を検出する二次電池状態検出装置１において、二次電池の等価回路モデルを構成する素子の素子値を算出する算出手段（制御部１０）と、算出手段によって算出された等価回路モデルの素子値を、二次電池が基準状態である場合の素子値に補正する補正手段（制御部１０）と、補正手段によって補正された基準状態における等価回路モデルの素子値に基づいて二次電池の状態を推定する推定手段（制御部１０）と、を有し、基準状態を示す状態値として少なくとも温度と、ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とを用いる、ことを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法に関するものである。

特許文献１には、二次電池の内部インピーダンスの温度特性を補正して高い精度で二次電池の劣化状態を判定する技術が開示されている。

特許文献２には、内部抵抗比Ｚｒ（＝Ｚ(その時点での抵抗)／Ｚ０（新品時などの基準となる抵抗））を求め、各Ｚｒにおける相対ＳＯＣの値を求め、これらを対応付けたテーブルを作成する技術が開示されている。このようにして作成したテーブルは、二次電池の種類（例えば、製造メーカや容量）または個体によらず略一定であることから、二次電池のＳＯＣを検出することができる。

特開２００５−０９１２１７号公報 特開２０１２−１８９３７３号公報

しかしながら、特許文献１，２に開示された技術では、二次電池の電解液が蒸発等によって減少した場合や、補液等によって増加した場合、二次電池の特性が変化するため、二次電池の状態を正確に検出することができないという問題点がある。

本発明は、以上のような状況に鑑みてなされたものであり、電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出することが可能な二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明は、二次電池の状態を検出する二次電池状態検出装置において、前記二次電池の等価回路モデルを構成する素子の素子値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記等価回路モデルの素子値を、前記二次電池が基準状態である場合の素子値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された前記基準状態における前記等価回路モデルの素子値に基づいて前記二次電池の状態を推定する推定手段と、を有し、前記基準状態を示す状態値として少なくとも温度と、ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とを用いる、ことを特徴とする。
このような構成によれば、電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出することが可能となる。

また、本発明は、前記ＯＣＶから導かれる指標値としては、電解液の濃度または比重を用いることを特徴とする。
このような構成によれば、電解液の状態を的確に示す指標値を用いることで、電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出することが可能となる。

また、本発明は、前記補正手段は、前記基準状態における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値と、その時点における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とに基づいて前記二次電池が前記基準状態である場合の素子値に補正することを特徴とする。
このような構成によれば、基準状態における素子値に確実に補正することができる。

また、本発明は、前記基準状態は、前記二次電池の前記温度が所定の値であり、かつ、前記二次電池のＳＯＣが所定の値である場合を前記基準状態とすることを特徴とする。
このような構成によれば、基準状態を明確に定義することができる。

また、本発明は、前記基準状態に近い状態と判定された場合に測定された前記二次電池の前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値を格納する記憶手段を有し、前記補正手段は、前記記憶手段に格納された前記温度と前記二次電池の前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値と、その時点における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値に基づいて前記二次電池が前記基準状態である場合の素子値に補正することを特徴とする。
このような構成によれば、二次電池が基準状態またはそれに近い状態となる時間スケールが、電解液の変化の時間スケールよりも短い場合に、更新されたＯＣＶに基づいて精度よく二次電池の状態を検出することができる。

また、本発明は、二次電池の状態を検出する二次電池状態検出方法において、前記二次電池の等価回路モデルを構成する素子の素子値を算出する算出ステップと、前記算出ステップにおいて算出された前記等価回路モデルの素子値を、前記二次電池が基準状態である場合の素子値に補正する補正ステップと、前記補正ステップにおいて補正された前記基準状態における前記等価回路モデルの素子値に基づいて前記二次電池の状態を推定する推定ステップと、を有し、前記基準状態を示す状態値として少なくとも温度と、ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とを用いる、ことを特徴とする。
このような方法によれば、電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出することが可能となる。

本発明によれば、電解液が増減した場合でも二次電池の状態を正確に検出することが可能な二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法を提供することが可能となる。

本発明の実施形態に係る二次電池状態検出装置の構成例を示す図である。 図１の制御部の詳細な構成例を示すブロック図である。 本実施形態で使用する二次電池の等価回路モデルの一例を示す図である。 正常時または減液時の相対ＳＯＣとＲｏｈｍの関係を示す図である。 正常時または減液時の相対ＳＯＣとＲｃｔ１の関係を示す図である。 正常時または減液時の相対ＳＯＣとＣ１の関係を示す図である。 正常時または減液時の相対ＯＣＶとＲｏｈｍの関係を示す図である。 正常時または減液時の相対ＯＣＶとＲｃｔ１の関係を示す図である。 正常時または減液時の相対ＯＣＶとＣ１の関係を示す図である。 本発明の実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。

次に、本発明の実施形態について説明する。

（Ａ）本発明の実施形態の構成の説明
図１は、本発明の実施形態に係る二次電池状態検出装置を有する車両の電源系統を示す図である。この図において、二次電池状態検出装置１は、制御部１０、電圧センサ１１、電流センサ１２、温度センサ１３、および、放電回路１５を主要な構成要素としており、二次電池１４の充電状態を制御する。ここで、制御部１０は、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３からの出力を参照し、二次電池１４の状態を検出するとともに、オルタネータ１６の発電電圧を制御することで二次電池１４の充電状態を制御する。電圧センサ１１は、二次電池１４の端子電圧を検出し、制御部１０に通知する。電流センサ１２は、二次電池１４に流れる電流を検出し、制御部１０に通知する。温度センサ１３は、二次電池１４の電解液または周囲の環境温度を検出し、制御部１０に通知する。放電回路１５は、例えば、直列接続された半導体スイッチと抵抗素子等によって構成され、制御部１０によって半導体スイッチがオン／オフ制御されることにより二次電池１４を二次電池状態検出装置１の命令に従って放電させる。

二次電池１４は、電解液を有する二次電池、例えば、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、または、ニッケル水素電池等によって構成され、オルタネータ１６によって充電され、スタータモータ１８を駆動してエンジンを始動するとともに、負荷１９に電力を供給する。オルタネータ１６は、エンジン１７によって駆動され、交流電力を発生して整流回路によって直流電力に変換し、二次電池１４を充電する。オルタネータ１６は、制御部１０によって制御され、発電電圧を調整することが可能とされている。

エンジン１７は、例えば、ガソリンエンジンおよびディーゼルエンジン等のレシプロエンジンまたはロータリーエンジン等によって構成され、スタータモータ１８によって始動され、トランスミッションを介して駆動輪を駆動し、車両に推進力を与えるとともに、オルタネータ１６を駆動して電力を発生させる。スタータモータ１８は、例えば、直流電動機によって構成され、二次電池１４から供給される電力によって回転力を発生し、エンジン１７を始動する。負荷１９は、例えば、電動ステアリングモータ、デフォッガ、シートヒータ、イグニッションコイル、カーオーディオ、および、カーナビゲーション等によって構成され、二次電池１４からの電力によって動作する。

図２は、図１に示す制御部１０の詳細な構成例を示す図である。この図に示すように、制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｃ、通信部１０ｄ、Ｉ／Ｆ（Interface）１０ｅを有している。ここで、ＣＰＵ１０ａは、ＲＯＭ１０ｂに格納されているプログラム１０ｂａに基づいて各部を制御する。ＲＯＭ１０ｂは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａ等を格納している。ＲＡＭ１０ｃは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａを実行する際に生成されるデータや、後述する数式またはテーブル等のパラメータ１０ｃａを格納する。通信部１０ｄは、上位の装置であるＥＣＵ（Electronic Control Unit）等との間で通信を行い、検出した情報または制御情報を上位装置に通知する。Ｉ／Ｆ１０ｅは、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３から供給される信号をデジタル信号に変換して取り込むとともに、放電回路１５、オルタネータ１６、および、スタータモータ１８等に駆動電流を供給してこれらを制御する。

（Ｂ）本発明の実施形態の動作の説明
つぎに、本発明の実施形態の動作について説明する。なお、以下では、本発明の実施形態の動作原理について説明した後、詳細な動作について説明する。

まず、実施形態の動作原理について説明する。図３は、本発明の実施形態において使用する、二次電池１４の等価回路モデルである。なお、等価回路モデルとしては、図３（Ａ）に示す回路と、図３（Ｂ）に示す回路を例に挙げることができるが、以下では、図３（Ａ）に示す回路を例に挙げて説明する。なお、図３（Ｂ）に示す等価回路モデルを用いたり、あるいは、これ以外の等価回路モデルを用いたりしてもよい。

図３（Ａ）では、等価回路モデルは、液抵抗Ｒｏｈｍ、反応抵抗Ｒｃｔ１、および、電気二重層容量Ｃ１を主要な構成要素としている。ここで、液抵抗Ｒｏｈｍは、二次電池１４の電解液の液抵抗および電極の導電抵抗を主要な要素とする内部抵抗である。反応抵抗Ｒｃｔ１と電気二重層容量Ｃ１との並列接続回路は、二次電池１４の陽極とこれに接する電解液とに対応する等価回路である。

図４〜図６は、図３（Ａ）に示す等価回路モデルを構成する各素子の減液時（二次電池１４の電解液が減少している場合）と正常時（二次電池１４の電解液が減少していない場合）における相対ＳＯＣ（二次電池１４の残容量と満充電容量の比によって求まるＳＯＣ）による素子値の変化を示す図である。

図４は、液抵抗Ｒｏｈｍの減液時と正常時における相対ＳＯＣの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における液抵抗Ｒｏｈｍの相対ＳＯＣによる変化を丸で示し、正常時における液抵抗Ｒｏｈｍの相対ＳＯＣによる変化を四角形で示す。図４に示すように、減液時と正常時では、相対ＳＯＣが低い領域において素子値が大きく異なっている。

図５は、反応抵抗Ｒｃｔ１の減液時と正常時における相対ＳＯＣの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における反応抵抗Ｒｃｔ１の相対ＳＯＣによる変化を丸で示し、正常時における反応抵抗Ｒｃｔ１の相対ＳＯＣによる変化を四角形で示す。図５に示すように、減液時と正常時では、相対ＳＯＣが低い領域および高い領域において素子値が大きく異なっている。

図６は、電気二重層容量Ｃ１の減液時と正常時における相対ＳＯＣの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における電気二重層容量Ｃ１の相対ＳＯＣによる変化を丸で示し、正常時における電気二重層容量Ｃ１の相対ＳＯＣによる変化を四角形で示す。図６に示すように、減液時と正常時では、相対ＳＯＣが４０％よりも大きく、１００％よりも小さい領域において素子値が大きく異なっている。

図７〜図９は、図３（Ａ）に示す等価回路モデルを構成する各素子の減液時と正常時における開回路電圧ＯＣＶによる素子値の変化を示す図である。

図７は、液抵抗Ｒｏｈｍの減液時と正常時における開回路電圧ＯＣＶの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における液抵抗Ｒｏｈｍの開回路電圧ＯＣＶによる変化を丸で示し、正常時における液抵抗Ｒｏｈｍの開回路電圧ＯＣＶによる変化を四角形で示す。図７に示すように、開回路電圧ＯＣＶが変化した場合、減液時と正常時において、液抵抗Ｒｏｈｍの値は略一致している。

図８は、反応抵抗Ｒｃｔ１の減液時と正常時における開回路電圧ＯＣＶの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における反応抵抗Ｒｃｔ１の開回路電圧ＯＣＶによる変化を丸で示し、正常時における反応抵抗Ｒｃｔ１の開回路電圧ＯＣＶによる変化を四角形で示す。図８に示すように、開回路電圧ＯＣＶが変化した場合、減液時と正常時において、反応抵抗Ｒｃｔ１の値は略一致している。

図９は、電気二重層容量Ｃ１の減液時と正常時における開回路電圧ＯＣＶの変化に対する素子値の変化を示している。より詳細には、減液時における電気二重層容量Ｃ１の開回路電圧ＯＣＶによる変化を丸で示し、正常時における電気二重層容量Ｃ１の開回路電圧ＯＣＶによる変化を四角形で示す。図９に示すように、開回路電圧ＯＣＶが変化した場合、減液時と正常時において、電気二重層容量Ｃ１の値は略一致している。

以上に説明したように、等価回路モデルを構成する素子の素子値は、相対ＳＯＣとの関係では減液時と正常時で変化するが、開回路電圧ＯＣＶとの関係では減液時と正常時で変化しない。従来においては、ある時点（例えば、電解液温度がθｌｘおよび相対ＳＯＣがＳＯＣｘである時点）において測定した等価回路モデルを構成する素子の素子値を、基準状態（電解液温度がθｌ０および相対ＳＯＣがＳＯＣ０である状態）に補正し、この補正された素子値を用いて二次電池１４の状態を推定していた。

しかしながら、相対ＳＯＣと素子値の関係は、図４〜図６に示すように、減液時と正常時で変化することから、電解液の状態によって、補正後の素子値が正しくない場合が想定される。

そこで、本実施形態では、基準状態の指標値として、相対ＳＯＣではなく、開回路電圧ＯＣＶを用いる。そして、ある時点（例えば、電解液温度がθｌｘおよび開回路電圧がＯＣＶｘである時点）において測定した等価回路モデルを構成する素子の素子値を、基準状態（電解液温度がθｌ０および開回路電圧がＯＣＶ０である状態）に補正し、この補正された素子値を用いて二次電池１４の状態を推定することで、電解液の状態に拘わらず、二次電池１４の状態を正確に検出することができる。

つぎに、本発明の実施形態の詳細な動作について説明する。

例えば、エンジン１７が停止され、所定の時間（例えば、数時間）が経過すると、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、温度センサ１３の出力を参照し、二次電池１４の雰囲気温度θを測定する。そして、ＣＰＵ１０ａは、雰囲気温度θから、電解液の温度θｌを推定する。なお、電解液温度θｌを推定する方法としては、二次電池１４の熱的な等価回路を求め、この熱的な等価回路の熱抵抗および熱容量と、雰囲気温度θとから電解液温度θｌを推定することができる。

つぎに、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４のＳＯＣを求める。なお、ＳＯＣを求める方法としては、例えば、ＯＣＶから求める方法や、ある時点において求めたＳＯＣに対して、充放電によって出入りした電流を累積積算した値を加算することで、その時点におけるＳＯＣを求めることができる。もちろん、これ以外の方法でＳＯＣを求めるようにしてもよい。

つづいて、ＣＰＵ１０ａは、電解液温度θｌが基準温度（例えば、２５℃）であり、かつ、ＳＯＣが基準ＳＯＣ（例えば、１００％）であるか否かを判定し、これらの条件を共に満たす場合には、その時点における開回路電圧ＯＣＶを測定する。そして、測定した開回路電圧ＯＣＶを基準状態のＯＣＶを示すＯＣＶ０とし、また、その時点の電解液温度を基準状態の電解液温度を示すθｌ０として、ＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。なお、開回路電圧ＯＣＶを測定する方法としては、二次電池１４が安定状態（例えば、エンジン１７が停止されてから所定の時間（例えば、数時間）が経過した場合）に二次電池１４の端子電圧を電圧センサ１１によって測定する方法がある。もちろん、これ以外の方法でＯＣＶを求めてもよい。

なお、電解液の減少する速度は、非常に緩やかであるので、例えば、数ヶ月に１回程度、当該処理を実行するようにすればよい。もちろん、前述した以外の頻度（例えば、１ヶ月に１回程度）でもよい。

つぎに、二次電池１４の状態を検出する場合について説明する。エンジン１７が停止され、所定の時間（例えば、数時間）が経過すると、ＣＰＵ１０ａは、前述の場合と同様の方法により、温度センサ１３の出力から二次電池１４の雰囲気温度θを測定し、雰囲気温度θから、電解液温度θｌを推定する。

また、ＣＰＵ１０ａは、二次電池１４の開回路電圧ＯＣＶを求める。なお、ＯＣＶを求める方法は、前述の場合と同様である。ＣＰＵ１０ａは、以上のようにして求めたその時点における電解液温度θｌと開回路電圧ＯＣＶとをθｌｘ，ＯＣＶｘとする。

つぎに、ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃにパラメータ１０ｃａとして格納されている基準状態の電解液温度θｌ０と、基準状態の開回路電圧ＯＣＶ０と、を読み出す。

つづいて、ＣＰＵ１０ａは、図３に示す等価回路モデルを構成する素子の素子値を学習処理によって算出する。このようにして算出される素子値は、その時点における電解液温度θｌｘおよび開回路電圧ＯＣＶｘにおける素子値である。具体的には、Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘを得る。なお、素子値の学習処理としては、後述するような、拡張カルマンフィルタを用いる方法がある。もちろん、これ以外の方法を用いるようにしてもよい。

つぎに、ＣＰＵ１０ａは、前述した学習処理によって求めた電解液温度θｌｘおよび開回路電圧ＯＣＶｘにおける素子値Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘを、基準状態である電解液温度θｌ０および開回路電圧ＯＣＶ０における素子値Ｒｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０に補正する処理を実行する。

より詳細には、以下の式（１）〜（３）に対して、Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘ，θｌｘ，ＯＣＶｘ，θｌ０，ＯＣＶ０を代入することで、補正後の素子値Ｒｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０を得る。

Ｒｏｈｍ０＝ｆ１（Ｒｏｈｍｘ，θｌｘ，ＯＣＶｘ，θｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（１）

Ｒｃｔ１０＝ｆ２（Ｒｃｔ１ｘ，θｌｘ，ＯＣＶｘ，θｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（２）

Ｃ１０＝ｆ３（Ｃ１ｘ，θｌｘ，ＯＣＶｘ，θｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（３）

なお、ｆ１（）〜ｆ３（）は、括弧内の変数を独立変数とする多変数関数である。このような関数ｆ１（）〜ｆ３（）は、例えば、実測によって得ることができる。なお、関数（数式）として求めるのではなく、例えば、実測値からテーブルを生成し、このテーブルに基づいてＲｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０を求めるようにしてもよい。

以上の処理により、基準状態におけるＲｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０を得ることができる。ＣＰＵ１０ａは、このようにして求めた基準状態におけるＲｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０に基づいて、二次電池１４の状態としてのＳＯＨ（State of Health）を求める。例えば、二次電池１４が新品である場合のＲｏｈｍ０と、その時点のＲｏｈｍ０とを比較するとで、ＳＯＨを求めることができる。もちろん、これ以外の方法でＳＯＨを求めるようにしてもよい。なお、以上では、ＳＯＨを例に挙げて説明したが、ＳＯＨ以外の指標を検出するようにしてもよい。

つぎに、図１０〜図１２を参照して、本発明の実施形態において実行される処理について説明する。

図１０は、本発明の実施形態において実行される処理を説明するためのフローチャートである。図１０に示す処理は、例えば、エンジン１７が停止された場合に実行される。図１０に示すフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。

ステップＳ１０では、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、温度センサ１３の出力を参照し、二次電池１４の雰囲気温度θを検出する。

ステップＳ１１では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１０で検出した雰囲気温度θに基づいて電解液温度θｌを推定する。例えば、二次電池１４の熱等価モデル（熱容量および熱抵抗等から構成されるモデル）を作成し、この熱等価モデルに、前述した雰囲気温度θを適用することにより、電解液温度θｌを得る。

ステップＳ１２では、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、電圧センサ１１の出力を参照し、二次電池１４の端子電圧Ｖを検出する。

ステップＳ１３では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１２で検出した端子電圧Ｖから開回路電圧ＯＣＶを推定する。例えば、二次電池１４が安定状態になった場合（例えば、エンジン１７を停止してから所定の時間（例えば、数時間）が経過した場合）には、成層化および分極の影響が低減しているので、そのときの端子電圧Ｖを開回路電圧ＯＣＶと見なすことができる。なお、エンジン１７が停止されてから経過した時間を考慮して、成層化および分極の影響を計算によって排除することで開回路電圧ＯＣＶを求めるようにしてもよい。

ステップＳ１４では、ＣＰＵ１０ａは、その時点におけるＳＯＣを推定する。例えば、ＣＰＵ１０ａは、ＯＣＶとＳＯＣとの関係式に対して、ステップＳ１３において推定したＯＣＶを適用することで、ＳＯＣを得ることができる。なお、これ以外の方法によってＳＯＣを求めるようにしてもよい。

ステップＳ１５では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１１で推定した電解液温度θｌが基準温度である２５℃であるか否かを判定し、θｌ＝２５℃である場合（ステップＳ１５：Ｙ）にはステップＳ１６に進み、それ以外の場合（ステップＳ１５：Ｎ）には処理を終了する。

ステップＳ１６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１４で推定したＳＯＣが基準ＳＯＣである１００％であるか否かを判定し、ＳＯＣ＝１００％である場合（ステップＳ１６：Ｙ）にはステップＳ１７に進み、それ以外の場合（ステップＳ１６：Ｎ）には処理を終了する。

ステップＳ１７では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１３で推定したＯＣＶを、基準ＯＣＶであるＯＣＶ０としてＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。

ステップＳ１８では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１１で推定したθｌを、基準θｌであるθｌ０としてＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。

以上の処理によれば、基準状態（ＳＯＣ＝１００％およびθｌ＝２５℃）におけるＯＣＶおよびθｌである、ＯＣＶ０およびθｌ０を測定してＲＡＭ１０ｃに格納することができる。

つぎに、図１１を参照して、図１０に示すフローチャートによって格納されたＯＣＶ０およびθｌ０に基づいて二次電池１４の状態を検出する処理について説明する。図１１に示す処理は、例えば、エンジン１７が停止されてから所定の時間（例えば、数時間）が経過した場合に実行される。図１１に示す処理が開始されると、以下のステップが実行される。

ステップＳ３０では、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、温度センサ１３の出力を参照し、二次電池１４の雰囲気温度θを検出する。

ステップＳ３１では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１０で検出した雰囲気温度θに基づいて電解液温度θｌを推定する。例えば、二次電池１４の熱等価モデルを作成し、この熱等価モデルに、前述した雰囲気温度θを適用することにより、電解液温度θｌを得る。

ステップＳ３２では、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、電圧センサ１１の出力を参照し、二次電池１４の端子電圧Ｖを検出する。

ステップＳ３３では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３２で検出した端子電圧Ｖから開回路電圧ＯＣＶを推定する。例えば、二次電池１４が安定状態になった場合には、成層化および分極の影響が低減しているので、そのときの端子電圧Ｖを開回路電圧ＯＣＶと見なすことができる。なお、エンジン１７が停止されてから経過した時間を考慮して、成層化および分極の影響を計算によって排除することで開回路電圧ＯＣＶを求めるようにしてもよい。

ステップＳ３４では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３１で推定した電解液温度θｌおよびステップＳ３３で推定した開回路電圧ＯＣＶのそれぞれを、その時点における電解液温度および開回路電圧を示すθｌｘおよびＯＣＶｘに代入する。

ステップＳ３５では、ＣＰＵ１０ａは、図１０のステップＳ１７およびステップＳ１８に示す処理によってＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納されているＯＣＶ０およびθｌ０を読み出す。

ステップＳ３６では、ＣＰＵ１０ａは、θｌｘ，ＯＣＶｘにおける、等価回路モデルを構成する素子の素子値を学習する処理を実行する。この結果、Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘを得る。なお、この処理の詳細は、図１２を参照して後述する。

ステップＳ３７では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３６において求めた素子値Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘを、ステップＳ３５で読み出したＯＣＶ０およびθｌ０における素子値に補正する処理を実行する。より詳細には、前述した式（１）〜式（３）を用いてＯＣＶ０およびθｌ０における素子値Ｒｏｈｍ０，Ｒｃｔ１０，Ｃ１０に補正する。

ステップＳ３８では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３７において補正した等価回路モデルの素子値に基づいて、二次電池１４の状態を推定する。例えば、二次電池１４の状態として、ＳＯＨを推定する。もちろん、ＳＯＨ以外を推定するようにしてもよい。

ステップＳ３９では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３８において推定した二次電池１４の状態に基づいた制御処理を実行する。例えば、ＳＯＨを推定した場合であって、ＳＯＨが所定の閾値未満である場合には、劣化が進んでいる旨をユーザに提示して、二次電池１４の交換を促す。もちろん、これ以外の処理を実行するようにしてもよい。

以上に説明したように、図１１に示す処理によれば、二次電池１４の状態を正確に推定することができる。

図１２は、図１１のステップＳ３６に示す等価回路モデルの学習処理の一例をついて説明する図である。図１２の処理が開始されると以下のステップが実行される。

ステップＳ５０では、ＣＰＵ１０ａは、時間を示す変数Ｔ_ｎに、前回値Ｔ_ｎ−１にΔＴを加算した値を代入する。なお、ΔＴとしては、例えば、数ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃを用いることができる。

ステップＳ５１では、制御部１０は、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３からの検出信号に基づいて、電流Ｉ_ｎ、電圧Ｖ_ｎ、温度θ_ｎを測定する。

ステップＳ５２では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５１で測定した電圧Ｖ_ｎを以下の式（４）に適用し、電圧降下ΔＶ_ｎを算出する。

ΔＶ_ｎ＝Ｖ_ｎ−ＯＣＶ ・・・（４）

ステップＳ５２では、ＣＰＵ１０ａは、ｎ回目の観測値と前回の状態ベクトル推定値とから、以下の式（５）に基づいてヤコビアンＦ_ｎの更新を行う。なお、ｄｉａｇ（）は対角行列を示す。

Ｆ_ｎ＝ｄｉａｇ（１−ΔＴ／Ｒｃｔ１_ｎ・Ｃ１_ｎ，１，１，１，１） ・・・（５）

ステップＳ５４では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５２で計算によって得たΔＶ_ｎを以下の式（６）で示すように、拡張カルマンフィルタの実測観測値Ｙ_ｎとする。

Ｙ_ｎ＝ΔＶ_ｎ ・・・（６）

ステップＳ５５では、ＣＰＵ１０ａは、以下の式（７）に基づいて、一期先の状態ベクトルＸ_ｎ＋１｜_ｎを求める。

Ｘ_ｎ＋１｜_ｎ＝Ｆ_ｎ・Ｘ_ｎ＋Ｕ_ｎ ・・・（７）

ここで、Ｘ_ｎおよびＵ_ｎは、以下の式（８）および式（９）で表される。なお、Ｔは転置行列を示す。

Ｘ_ｎ ^Ｔ＝（ΔＶ２，Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｃ１，Ｖ０） ・・・（８）

Ｕ_ｎ ^Ｔ＝（Δｔ・Ｉ_ｎ／Ｃ１，０，０，０，０） ・・・（９）

なお、Ｈ_ｎ ^Ｔを以下の式（１０）ように定めることで、観測方程式および予測観測値Ｙ_ｎ＋１｜_ｎを式（１１）のように定めることができる。

Ｈ_ｎ ^Ｔ＝（１，Ｉ_ｎ，０，０，０） ・・・（１０）

Ｙ_ｎ＝Ｈ_ｎ ^Ｔ・Ｘ_ｎ ・・・（１１）

ステップＳ５６では、ＣＰＵ１０ａは、状態ベクトルの一期先の予測値Ｘ_ｎ＋１｜_ｎと実測観測値Ｙ_ｎ＋１と予測観測値Ｙ_ｎ＋１｜_ｎに基づいて、カルマンゲイン計算とフィルタリング計算による拡張カルマンフィルタ演算により、最適な状態ベクトルＸ_ｎを逐次的に推定し、推定された状態ベクトルＸ_ｎから（等価回路モデルの）調整パラメータを最適なものに更新する。

以上に説明したように、図１２に示す処理によれば、二次電池１４の等価回路モデルを構成する素子の素子値を求めることができる。

（Ｃ）変形実施形態の説明
以上の実施形態は一例であって、本発明が上述したような場合のみに限定されるものでないことはいうまでもない。例えば、以上の実施形態では、図３（Ａ）に示す等価回路モデルを用いる場合を例に挙げて説明したが、例えば、図３（Ｂ）に示す等価回路モデルを用いるようにしてもよい。また、これら以外の等価回路モデルを用いるようにしてもよい。

また、以上の実施形態では、電解液が減液する場合を例に挙げて説明したが、補液によって増液する場合に本願発明を適用するようにしてもよい。すなわち、減液は電解液の蒸発等によって生じることから緩やかに進行する。しかしながら、補液については電解液（例えば、蒸留水）を補充する行為に起因することから、急激に変化が生じる。そこで、そのような場合にも対応するために、例えば、素子値やＯＣＶ等が急激に変化した場合には、補液が行われたと判定して、図１０〜図１２の処理を実行するようにしてもよい。そのような構成によれば、補液がされた場合でも、二次電池１４の状態を正確に検出することができる。なお、補液がされた場合には、ＯＣＶ０およびθｌ０を直ちに更新するために、図１０のステップＳ１５およびステップＳ１６の処理を実行せずに、ステップＳ１７およびステップＳ１８の処理を実行するようにしてもよい。

また、以上の実施形態では、式（１）〜（３）に基づいて等価回路モデルを構成する素子の素子値を求めるようにしたが、以下の式（１２）〜式（１４）に基づいて素子値を求めるようにしてもよい。

Ｒｏｈｍ０＝ｆ１（Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘ，Ｔｌｘ，ＯＣＶｘ，Ｔｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（１２）

Ｒｃｔ１０＝ｆ２（Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘ，Ｔｌｘ，ＯＣＶｘ，Ｔｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（１３）

Ｃ１０＝ｆ３（Ｒｏｈｍｘ，Ｒｃｔ１ｘ，Ｃ１ｘ，Ｔｌｘ，ＯＣＶｘ，Ｔｌ０，ＯＣＶ０） ・・・（１４）

また、以上の実施形態では、温度θと開回路電圧ＯＣＶに基づいて、基準状態を定めるようにしたが、例えば、二次電池１４の電解液の濃度（例えば、質量％または重量％）または比重に基づいて基準状態を求めるようにしてもよい。なお、電解液の濃度または比重については、二次電池１４の電解液内にセンサを配置して、直接測定するようにしてもよい。あるいは、開回路電圧ＯＣＶに基づいて濃度または比重を指標値として推定するようにしてもよい。

また、図１０に示すフローチャートでは、電解液温度が２５℃であり、ＳＯＣが１００％である場合を基準状態として、ＲＡＭ１０ｃに記憶するようにしたが、これ以外の値の場合を基準状態として記憶したり、あるいは、温度およびＳＯＣが所定の範囲内に収まる場合の値を記憶したりしてもよい。

１ 二次電池状態検出装置
１０ 制御部（算出手段、補正手段、推定手段）
１０ａ ＣＰＵ
１０ｂ ＲＯＭ
１０ｃ ＲＡＭ
１０ｄ 通信部
１０ｅ Ｉ／Ｆ
１１ 電圧センサ
１２ 電流センサ
１３ 温度センサ
１４ 二次電池
１５ 放電回路
１６ オルタネータ
１７ エンジン
１８ スタータモータ
１９ 負荷

Claims (6)

1. 二次電池の状態を検出する二次電池状態検出装置において、
   前記二次電池の等価回路モデルを構成する素子の素子値を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された前記等価回路モデルの素子値を、前記二次電池が基準状態である場合の素子値に補正する補正手段と、
   前記補正手段によって補正された前記基準状態における前記等価回路モデルの素子値に基づいて前記二次電池の状態を推定する推定手段と、を有し、
   前記基準状態を示す状態値として少なくとも温度と、ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とを用いる、
   ことを特徴とする二次電池状態検出装置。
2. 前記ＯＣＶから導かれる指標値としては、電解液の濃度または比重を用いることを特徴とする請求項１に記載の二次電池状態検出装置。
3. 前記補正手段は、前記基準状態における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値と、その時点における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とに基づいて前記二次電池が前記基準状態である場合の素子値に補正することを特徴とする請求項１または２に記載の二次電池状態検出装置。
4. 前記基準状態は、前記二次電池の前記温度が所定の値であり、かつ、前記二次電池のＳＯＣが所定の値である場合を前記基準状態とすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の二次電池状態検出装置。
5. 前記基準状態に近い状態と判定された場合に測定された前記二次電池の前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値を格納する記憶手段を有し、
   前記補正手段は、前記記憶手段に格納された前記温度と前記二次電池の前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値と、その時点における前記温度と前記ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値に基づいて前記二次電池が前記基準状態である場合の素子値に補正することを特徴とする請求項４に記載の二次電池状態検出装置。
6. 二次電池の状態を検出する二次電池状態検出方法において、
   前記二次電池の等価回路モデルを構成する素子の素子値を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップにおいて算出された前記等価回路モデルの素子値を、前記二次電池が基準状態である場合の素子値に補正する補正ステップと、
   前記補正ステップにおいて補正された前記基準状態における前記等価回路モデルの素子値に基づいて前記二次電池の状態を推定する推定ステップと、を有し、
   前記基準状態を示す状態値として少なくとも温度と、ＯＣＶまたはＯＣＶから導かれる指標値とを用いる、
   ことを特徴とする二次電池状態検出方法。

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