JP2020008349A - 推定装置および推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＳＯＣ推定の精度を向上させることができる推定装置および推定方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る推定装置は、第１推定部と、第２推定部と、第３推定部と、変更部とを備える。第１推定部は、電池の等価回路モデルに基づいて電池の充電状態を推定する。第２推定部は、電流積算方式により充電状態を推定する。第３推定部は、第１推定部の推定結果および第２推定部の推定結果のそれぞれに重みを付与して最終的な充電状態を推定する。変更部は、電池から出力される電流の電流値に応じて重みを変更する。【選択図】図１

Description

開示の実施形態は、推定装置および推定方法に関する。

従来、ＨＥＶ（Hybrid Electric Vehicle）やＥＶ（Electric Vehicle）に搭載されるリチウムイオン二次電池（ＬＩＢ：Lithium-Ion rechargeable Battery）等の充電状態（ＳＯＣ：State Of Charge）を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−１９０２７４号公報

しかしながら、上述した従来技術には、ＳＯＣ推定の精度を向上させるうえで、更なる改善の余地がある。

たとえば、上述した従来技術は、ＳＯＣ推定の所定のアルゴリズムとして電流積算方式を用いているが、そもそも電流積算方式には、初期値誤差や電流センサの測定誤差等が蓄積されてしまうというデメリットがある。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、ＳＯＣ推定の精度を向上させることができる推定装置および推定方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係る推定装置は、第１推定部と、第２推定部と、第３推定部と、変更部とを備える。第１推定部は、電池の等価回路モデルに基づいて前記電池の充電状態を推定する。第２推定部は、電流積算方式により前記充電状態を推定する。第３推定部は、前記第１推定部の推定結果および前記第２推定部の推定結果のそれぞれに重みを付与して最終的な前記充電状態を推定する。変更部は、前記電池から出力される電流の電流値に応じて前記重みを変更する。

実施形態の一態様に係る推定装置および推定方法は、ＳＯＣ推定の精度を向上させることができる。

図１は、実施形態に係る推定装置の概要構成および動作の説明図である。 図２は、実施形態に係る推定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る電池の等価回路モデルを示す説明図である。 図４は、実施形態に係る第３推定部の概要構成および動作の説明図である。 図５は、実施形態に係る電流センサの特性を示す説明図である。 図６は、実施形態に係る推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置および推定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

以下では、ＨＥＶ（Hybrid Electric Vehicle）やＥＶ（Electric Vehicle）等の車両を走行させるモータ１０へ電力を供給する電池１１の充電状態（ＳＯＣ：State Of Charge）を推定する推定装置１を例に挙げて説明する。

電池１１は、例えば、リチウムイオン二次電池（ＬＩＢ：Lithium-Ion rechargeable Battery）である。なお、実施形態に係る推定装置１は、車両に搭載される電池１１に限らず、例えば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）等で使用される任意の二次電池のＳＯＣを推定することもできる。

図１は、実施形態に係る推定装置１の概要構成および動作の説明図である。図１に示すように、推定装置１は、第１推定部２と、第２推定部３と、第３推定部４と、変更部５とを備える。

第１推定部２には、電池１１からモータ１０へ出力される電流を検出する電流センサ１２から電池１１の電流値が入力され、電池１１からモータ１０へ出力される電圧を検出する電圧センサ１３から電池１１の電圧値が入力される。

かかる第１推定部２は、電池１１の電流値および電圧値から電池１１の等価回路モデルに基づき電池１１のＳＯＣを推定し（ステップＳ１）、推定結果を第３推定部４へ出力する。

第２推定部３には、電流センサ１２から電池１１の電流値が入力される。かかる第２推定部３は、電池１１の電流値から電流積算方式に基づき電池１１のＳＯＣを推定し（ステップＳ２）、推定結果を第３推定部４へ出力する。

第３推定部４は、第１推定部２および第２推定部３の推定結果に重みを付与し、最終的なＳＯＣを推定する（ステップＳ３）。第３推定部４は、推定した最終的なＳＯＣを上位ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１４へ出力する。なお、上位ＥＣＵ１４は、車両全体を統括制御する制御装置である。

ここで、電流センサ１２による電流値の検出精度は、電流値が比較的大きい場合と、電流値が比較的小さい場合とで変動することがある。そこで、変更部５は、電流センサ１２から入力される電流値に応じて、第１推定部２および第２推定部３の推定結果に付与される重みを変更する（ステップＳ４）。これにより、第３推定部４は、電流センサ１２による電流値の検出精度が変動しても最終的なＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

次に、図２を参照し、実施形態に係る推定装置１の構成の一例について説明図する。図２は、実施形態に係る推定装置１の構成の一例を示すブロック図である。ここでは、図２に示す構成要素のうち、図１に示す構成要素と同一の構成要素については、図１に示す符号と同一の符号を付することにより、重複する説明を省略する場合がある。

推定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。

推定装置１は、前述したように、電流センサ１２から入力される電池１１の電流値と、電圧センサ１３から入力される電圧値とから電池１１のＳＯＣを推定して上位ＥＣＵ１４へ出力する装置である。

図２に示す例では、電流センサ１２は、小電流用センサ１２ａと、大電流用センサ１２ｂとを備える。小電流用センサ１２ａは、電池１１から出力される比較的小さい電流の電流値を出力する。

大電流用センサ１２ｂは、電池１１から出力される比較的大きい電流の電流値を出力する。これら小電流用センサ１２ａおよび大電流用センサ１２ｂの特性については、図５を参照して後述する。

上位ＥＣＵ１４は、電池１１のＳＯＣや車両の走行状態に応じて、推定装置１へ電池１１の充放電指令を出力する。なお、図２には、電池１１のＳＯＣを推定するために必要な構成要素を選択的に図示しているが、推定装置１は、上位ＥＣＵ１４から電池１１の充放電指令が入力される場合には、モータ１０と電池１１とを接離可能に接続するリレー１５の駆動制御も行う。

推定装置１は、図２に示すように、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＲＡＭを作業領域として使用して実行することにより機能する第１推定部２、第２推定部３、第３推定部４、および変更部５を備える。

なお、推定装置１が備える第１推定部２、第２推定部３、第３推定部４、および変更部５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成されてもよい。

第１推定部２は、ＲＬＳ（Recursive Least Square）パラメータ推定部２１と、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）−ＳＯＣ推定部２２とを備える。ＲＬＳパラメータ推定部２１は、電池１１の電流値および電圧値から電池１１の等価回路モデルに基づき電池１１のＯＣＶを推定してＯＣＶ−ＳＯＣ推定部２２へ出力する。ＯＣＶ−ＳＯＣ推定部２２は、ＲＬＳパラメータ推定部２１から入力されるＯＣＶから電池１１のＳＯＣを推定して第３推定部４へ出力する。

ここで、図３を参照し、第１推定部２によるＳＯＣの推定手順について説明する。図３は、実施形態に係る電池１１の等価回路モデルを示す説明図である。第１推定部２は、電池１１の等価回路モデルにおいてＲＬＳとＥＫＦ（Extended Kalman Filter）を用いたアルゴリズムによってＳＯＣを推定する。

かかる第１推定部２は、電池１１の等価回路モデルにおいて端子電圧の推定式としてＲＬＳを用い、図３に示す等価回路モデルにおける抵抗値Ｒ_ａ，Ｒ_ｂおよび静電容量Ｃ_ｂを推定し、これらと電流積算方式によるＳＯＣを用いたＥＫＦにてＳＯＣを推定する。

なお、電流積算方式の演算式は公知であり、第２推定部３がＳＯＣの推定に使用する演算式であるが、先に式（１）「ＳＯＣ（ｋ＋１）＝ＳＯＣ（ｋ）＋電流積分／ＦＣＣ」として示しておく。ここで、ｋは、離散化した時間のインデックスであり、換言すれば、ステップ数である。また、ＦＣＣは、満充電容量と呼ばれる定数である。

また、図３に示す抵抗値Ｒ_ａは電解質中のリチウムイオンの物質移動に対する抵抗で、（Ｒ_ｂ，Ｃ_ｂ）は抵抗値Ｒ_ｂの抵抗素子ならびに静電容量Ｃ_ｂからなる並列回路における界面電荷移動抵抗を示す。また、端子電圧をｕ_Lと、電流をｉと、それぞれ定義する。

また、電流ｉやステップ数（ｋ−１）の端子電圧ｕ_L等にかかる係数をｂ０，ｂ１，ａ１，ｆと定義した場合に、図４に示す等価回路モデルにおいては、端子電圧ｕ_L（ｋ）は、

式（２）のようにあらわすことができる。

ここで、公知ではあるが、ＲＬＳによる演算式を示しておく。まず、φ（ｋ）およびθを下記式（３），（４）のように定義する。＾Ｔは転置である。

そのうえで、下記式（５）に示すように初期値を設定する。

ここで、Ｐは推定誤差の共分散行列である。γは大きな正数でたとえば「１０」であり、λは忘却係数でたとえば「０．９９」である。

そして、逐次処理として、下記式（６）〜（８）が演算される。ｅ（ｋ）は誤差信号を示す。

そして、前述の抵抗値Ｒ_ａ，Ｒ_ｂ、静電容量Ｃ_ｂおよび開放電圧ｕ_ＯＣＶは、θからの下記逆算式（９）により求めることができる。

続いて、第１推定部２は、ＥＫＦを用いてＳＯＣを推定する。ＥＫＦも公知ではあるが、以下に示しておく。状態ベクトルｘ（ｋ）および出力ｙ（ｋ）を、

式（１０）とし、Ｆ（ｋ），Ｇ（ｋ），ｈ（ｋ）をそれぞれ、

式（１１），（１２），（１３）とすれば、電池１１の状態空間モデルｘ（ｋ＋１）は、

式（１４）のようになる。また、出力ｙ（ｋ）は、

式（１５）のように書き換えることができる。なお、式（１４）のｗ（ｋ），式１５のｖ（ｋ）は、平均値０，共分散Ｑ，Ｒの正規白色雑音である。かかる状態空間モデルｘ（ｋ＋１）および出力ｙ（ｋ）に基づいて、第１推定部２は、電池１１のＳＯＣを推定する。そして、第１推定部２は、ＳＯＣの推定結果を第３推定部４へ出力する。

図２へ戻り、第２推定部３は、クーロンカウント部３１を備える。クーロンカウント部３１は、電池１１に流入した電流と、電池１１流出した電流を測定することで電池１１の残量を求める。クーロンカウント部３１は、電流検出抵抗を使用して充電時に蓄えられた電流量を積算しておき、放電時に流出した電流量を算出することによって、電池１１の残量を算出する。

かかるクーロンカウント部３１は、上記した式（１）の演算を行うことによって電流積算方式に基づくＳＯＣを算出（推定）する。そして、クーロンカウント部３１は、推定したＳＯＣを第３推定部へ出力する。

第３推定部４は、重付部４１とＳＯＣ推定部４２とを備える。重付部４１は、第１推定部２から入力されるＳＯＣの推定結果と、第２推定部３から入力されるＳＯＣの推定結果とに重みを付与してＳＯＣ推定部４２へ出力する。ＳＯＣ推定部４２は、重付部４１から入力される重みが付与されたＳＯＣの推定結果をすることによって、最終的なＳＯＣを推定する。

ここで、図４を参照し、第３推定部４によるＳＯＣの推定手順について説明する。図４は、実施形態に係る第３推定部４の概要構成および動作の説明図である。図４に示すように、第３推定部４は、重付部４１とＳＯＣ推定部４２とを備える。

重付部４１は、第１増幅部４３と第２増幅部４４とを備える。また、ＳＯＣ推定部４２は、加算部４５と備える。第１増幅部４３には、第１推定部２から電池１１の等価回路モデルに基づき推定されたＳＯＣの推定結果ＳＯＣ_１（ｋ）が入力される。

また、第１増幅部４３には、変更部５からゲインαが入力される。第１増幅部４３は、第１推定部２によるＳＯＣの推定結果をゲインα倍に増幅し、つまり、第１推定部２の推定結果に重みαを付与して生成したαＳＯＣ_１（ｋ）を加算部４５へ出力する。

第２増幅部４４には、第２推定部３から電流積算方式に基づき推定されたＳＯＣの推定結果ＳＯＣ_２（ｋ）が入力される。また、第２増幅部４４には、変更部５からゲイン１−αが入力される。

第２増幅部４４は、第２推定部３によるＳＯＣの推定結果をゲイン１−α倍に増幅し、つまり、第２推定部３の推定結果に重み１−αを付与して生成した（１−α）ＳＯＣ_２（ｋ）を加算部４５へ出力する。

加算部４５は、第１増幅部４３からの入力と、第２増幅部４４からの入力とを加算して最終的なＳＯＣの推定結果ＳＯＣ（ｋ）＝αＳＯＣ_１（ｋ）＋（１−α）ＳＯＣ_２（ｋ）を生成し、上位ＥＣＵ１４へ出力する。

図２へ戻り、変更部５は、電流センサ１２から入力される電流値に応じて、上記したゲインαおよびゲイン１−αの値を変更することによって、第１推定部２の推定結果に付与する重みα、および第２推定部３の推定結果に付与する重み１−αを変更する。

かかる変更部５は、電流判定部５１と、重み変更部５２とを備える。電流判定部５１は、電流センサ１２から入力される電流値が所定値以上か否かを逐次判定し、判定結果を重み変更部５２へ出力する。

重み変更部５２は、電流センサ１２によって検出される電流値が所定値以上である場合に、電流値が所定値未満である場合よりも第２推定部３の推定結果に付与する重み１−αを軽減することによって最終的なＳＯＣの推定精度を向上させる。

ここで、図５を参照し、かかる変更部５の動作によって最終的なＳＯＣの推定精度が向上する理由について説明する。図５は、実施形態に係る電流センサ１２の特性を示す説明図である。

図５に示すように、小電流用センサ１２ａは、０（Ａ）から１００（Ａ）未満までの電流値を検出するセンサであり、例えば、ホール素子を備える電流検出器である。また、大電流用センサ１２ｂは、１００（Ａ）以上、１０００（Ａ）以下の電流値を検出するセンサであり、例えば、シャント抵抗を備える電流検出器である。

このように、大電流用センサ１２ｂは、小電流用センサ１２ａに比べて検出する電流値の範囲が広いため分解能が小電流用センサ１２ａよりも低くなり、その結果、電流値の検出精度が小電流用センサ１２ａに比べて低くなる。つまり、電流センサ１２は、１００（Ａ）以上の電流値を検出する場合には、１００（Ａ）未満の電流値を検出する場合よりも電流値の検出結果の信頼性に欠ける。

このため、電流センサ１２によって１００（Ａ）以上の電流値が検出される場合、電流値だけに基づいてＳＯＣを推定する第２推定部３の推定結果は、電流値および電圧値の双方に基づいてＳＯＣを推定する第１推定部２の推定結果に比べて依頼性が低下する。

そこで、変更部５は、例えば、電流センサ１２によって検出される電流値が１００（Ａ）以上である場合、電流値が１００（Ａ）未満である場合よりも第２推定部３の推定結果に付与する重み１−αを軽減するように第３推定部４へゲインαの変更指示を出力する。

これにより、推定装置１は、電流値だけに基づく第２推定部３によるＳＯＣの推定結果の寄与度を低減させ、電流値および電圧値に基づく第１推定部２の寄与度を増大させて最終的なＳＯＣを推定することになるので、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

次に、図６を参照し、実施形態に係る推定装置１が実行する処理の一例について説明する。図６は、実施形態に係る推定装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。推定装置１は、車両の電源がＯＮになっている期間に、図７に示す処理を所定周期で繰り返し実行する。

図６に示すように、推定装置１は、まず、第１推定部２および第２推定部３によりＳＯＣ推定を行い（ステップＳ１０１）、前回検出された電流値が所定値未満か否かを判定する（ステップＳ１０２）。

推定装置１は、前回検出された電流値が所定値未満であると判定した場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、今回検出された電流値が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

そして、推定装置１は、今回検出された電流値が所定値以上であると判定した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、第２推定部３の推定結果に付与する重みを軽減する（ステップＳ１０４）。

このとき、推定装置１は、第１増幅部４３のゲインαを増大させる。これにより、第２増幅部４４のゲイン１−αが低減される。その結果、第１推定部２の推定結果に付与される重みが増大され、第２推定部３の推定結果に付与される重みが軽減される。その後、推定装置１は、処理をステップＳ１０５へ移す。

また、推定装置１は、ステップＳ１０３において今回検出された電流値が所定値以上でないと判定した場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０５へ移す。また、推定装置１は、ステップＳ１０２において、前回検出された電流値が所定値未満でないと判定した場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、今回検出された電流値が所定値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

そして、推定装置１は、今回検出された電流値が所定値未満であると判定した場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、第２推定部３の推定結果に付与する重みを増大させる（ステップＳ１０７）。

このとき、推定装置１は、第１増幅部４３のゲインαを低減させる。これにより、第２増幅部４４のゲイン１−αが増大される。その結果、第１推定部２の推定結果に付与される重みが軽減され、第２推定部３の推定結果に付与される重みが増大される。その後、推定装置１は、処理をステップＳ１０５へ移す。

また、推定装置１は、ステップＳ１０６において、今回検出された電流値が所定値未満でないと判定した場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、処理をステップＳ１０５へ移す。ステップＳ１０５において、推定装置１は、第３推定部による最終的なＳＯＣ推定を行い、処理を終了する。その後、推定装置１は、再度、ステップＳ１０１から処理を開始する。

なお、上述した実施形態では、電流センサ１２が小電流用センサ１２ａと大電流用センサ１２ｂとを備える場合について説明したが、電流センサ１２は、電池１１の出力可能な下限値から上限値までの電流値を検出する１つの電流検出器を備える場合もある。

かかる場合、電流センサ１２によって検出される電流値が所定値（例えば、１００（Ａ））未満の非常に小さい値の場合、電流センサ１２の検出結果にノイズが混入すると、検出結果がノイズに大きく左右される。

一方、電流センサ１２によって検出される電流値が所定値（例えば、１００（Ａ））以上であり、十分大きな電流値である場合、電流センサ１２の検出結果にノイズ混入しても、検出結果がノイズに大きく左右されることがない。

このように、電流センサ１２が１つのセンサによって構成される場合、電流センサ１２の検出結果は、検出される電流値が所定値未満の場合に信頼性が低下する恐れがある。

そこで、推定装置１は、電池１１の出力可能な下限値から上限値までの電流値を検出する電流センサ１２によって所定値未満の電流値が検出される場合に、所定値以上の電流値が検出される場合よりも、第２推定部３の推定結果に付与する重みを軽減する。

これにより、推定装置１は、電流値の検出結果の信頼性が不十分な所定値未満の電流値が検出される場合には、電流値だけに基づきＳＯＣを推定する第２推定部３の推定結果が最終的なＳＯＣの推定結果に及ぼす影響を低減することができる。

したがって、推定装置１は、電流センサ１２が電池１１の出力可能な下限値から上限値までの電流値を検出する１つのセンサによって構成される場合に、第３推定部４によって推定される最終的なＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

また、推定装置１は、検出される電流値が所定値未満で第２推定部３の推定結果に付与する重みを軽減する場合、検出される電流値が低い程、第２推定部３によるＳＯＣの推定結果に付与する重みを大きく軽減する。

これにより、推定装置１は、電流値が小さくなるにつれて低下する電流値の信頼性の高さに応じた適切な重みを第２推定部３の推定結果に付与することにより、第３推定部４によって推定される最終的なＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 推定装置
１０ モータ
１１ 電池
１２ 電流センサ
１２ａ 小電流用センサ
１２ｂ 大電流用センサ
１３ 電圧センサ
１４ 上位ＥＣＵ
１５ リレー
２ 第１推定部
２１ ＲＬＳパラメータ推定部
２２ ＯＣＶ−ＳＯＣ推定部
３ 第２推定部
３１ クーロンカウント部
４ 第３推定部
４１ 重付部
４２ ＳＯＣ推定部
４３ 第１増幅部
４４ 第２増幅部
４５ 加算部
５ 変更部
５１ 電流判定部
５２ 重み変更部

Claims (5)

1. 電池の等価回路モデルに基づいて前記電池の充電状態を推定する第１推定部と、
   電流積算方式により前記充電状態を推定する第２推定部と、
   前記第１推定部の推定結果および前記第２推定部の推定結果のそれぞれに重みを付与して最終的な前記充電状態を推定する第３推定部と、
   前記電池から出力される電流の電流値に応じて前記重みを変更する変更部と
   を備えることを特徴とする推定装置。
2. 前記変更部は、
   所定値未満の前記電流値を検出する第１センサと、前記所定値以上の前記電流値を検出する第２センサとのうち、前記第２センサによって前記電流値が検出される場合に、前記第１センサによって前記電流値が検出される場合よりも、前記第２推定部の推定結果に付与する重みを軽減する
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
3. 前記変更部は、
   前記電池の出力可能な下限値から上限値までの前記電流値を検出するセンサによって所定値未満の前記電流値が検出される場合に、前記所定値以上の電流値が検出される場合よりも、前記第２推定部の推定結果に付与する重みを軽減する
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
4. 前記変更部は、
   前記センサによって検出される前記電流値が低い程、前記第２推定部の推定結果に付与する重みを大きく軽減する
   ことを特徴とする請求項３に記載の推定装置。
5. 電池の等価回路モデルに基づいて前記電池の充電状態を推定する第１推定工程と、
   電流積算方式により前記充電状態を推定する第２推定工程と、
   前記第１推定工程の推定結果および前記第２推定工程の推定結果のそれぞれに重みを付与して最終的な前記充電状態を推定する第３推定工程と、
   前記電池から出力される電流の電流値に応じて前記重みを変更する変更工程と
   を含むことを特徴とする推定方法。

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