JP2020153881A - Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method - Google Patents

Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method Download PDF

Info

Publication number
JP2020153881A
JP2020153881A JP2019053981A JP2019053981A JP2020153881A JP 2020153881 A JP2020153881 A JP 2020153881A JP 2019053981 A JP2019053981 A JP 2019053981A JP 2019053981 A JP2019053981 A JP 2019053981A JP 2020153881 A JP2020153881 A JP 2020153881A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
rechargeable battery
usage mode
relational expression
soh
equivalent circuit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019053981A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
横山 真司
Shinji Yokoyama
真司 横山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Furukawa Electric Co Ltd
Furukawa Automotive Systems Inc
Original Assignee
Furukawa Electric Co Ltd
Furukawa Automotive Systems Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Furukawa Electric Co Ltd, Furukawa Automotive Systems Inc filed Critical Furukawa Electric Co Ltd
Priority to JP2019053981A priority Critical patent/JP2020153881A/en
Publication of JP2020153881A publication Critical patent/JP2020153881A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Landscapes

  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

To accurately estimate the degradation of a rechargeable battery even when unusual usage is performed.SOLUTION: A rechargeable battery degradation estimation device includes: calculation means (CPU10a) for calculating values of elements constituting an equivalent circuit of a rechargeable battery; detection means (I/F 10e) for detecting the usage aspect of the rechargeable battery; storage means (RAM 10c) for storing the relational expression showing the relation between at least one element constituting the equivalent circuit and an SOH showing the degradation of the rechargeable battery, for the usage aspect of the rechargeable battery; and estimation means (CPU 10a) for estimating the SOH of the rechargeable battery by acquiring the relational expression corresponding to the usage aspect detected by the detection means from the storage means and applying the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法に関するものである。 The present invention relates to a rechargeable battery deterioration estimation device and a rechargeable battery deterioration estimation method.

従来から、充電可能電池の劣化状態を推定する技術が提案されている。例えば、特許文献1に開示された技術では、温度やSOCの影響を考慮した充電可能電池の使用履歴情報から充電可能電池の劣化度を推定する。 Conventionally, a technique for estimating the deterioration state of a rechargeable battery has been proposed. For example, in the technique disclosed in Patent Document 1, the degree of deterioration of a rechargeable battery is estimated from the usage history information of the rechargeable battery in consideration of the influence of temperature and SOC.

特開2014−105995号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-105995

ところで、特許文献1に開示された履歴情報に基づいて劣化状態を推定する方法は、対象となる充電可能電池が完全に固定された条件においては比較的良い精度で劣化状態を検知することができる。しかしながら、自動車用の鉛蓄電池のように複数のメーカーの充電可能電池、または、異なるサイズの充電可能電池が様々に使用される場合には、各メーカー、または、各サイズによって同様の使用履歴であっても全く劣化状態が異なるため、精度良く劣化を検出することが難しいという問題点がある。 By the way, the method of estimating the deterioration state based on the history information disclosed in Patent Document 1 can detect the deterioration state with relatively good accuracy under the condition that the target rechargeable battery is completely fixed. .. However, when rechargeable batteries from multiple manufacturers or rechargeable batteries of different sizes are used in various ways, such as lead-acid batteries for automobiles, the usage history is the same depending on each manufacturer or size. However, since the deterioration state is completely different, there is a problem that it is difficult to detect the deterioration with high accuracy.

また、充電可能電池の容量は6セル直列に接続された中の最も劣化したセルで決まるが、等価回路モデルは6セルの平均値で測定されるためセル間に劣化のばらつきがある場合には推定精度が低下するという問題点もある。 In addition, the capacity of the rechargeable battery is determined by the most deteriorated cell among the 6 cells connected in series, but the equivalent circuit model is measured by the average value of 6 cells, so if there is variation in deterioration between cells. There is also a problem that the estimation accuracy is lowered.

これらの問題点を改善する方法として、セル間の劣化ばらつきを、履歴情報を用いて等価回路モデルに重みづけをしてセル間ばらつきを補正する方法等が提案されている。しかしながら、この手法では、様々な使われ方にも対応ができる反面、通常とは異なる使われ方をした場合に等価回路モデル変化率の重みづけが追従できず、推定精度が低下するという問題点がある。 As a method for improving these problems, a method has been proposed in which the deterioration variation between cells is weighted to the equivalent circuit model using historical information to correct the variation between cells. However, while this method can be used in various ways, there is a problem that the weighting of the equivalent circuit model change rate cannot be followed when the usage is different from the usual one, and the estimation accuracy is lowered. There is.

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、通常とは異なる使われ方をした場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能な充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and is a rechargeable battery deterioration estimation device capable of accurately estimating deterioration of a rechargeable battery even when it is used differently than usual. An object of the present invention is to provide a method for estimating deterioration of a rechargeable battery.

上記課題を解決するために、本発明は、充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定装置において、前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出手段と、前記充電可能電池の使用態様を検出する検出手段と、前記等価回路を構成する少なくとも1の素子と前記充電可能電池の劣化を示すSOHとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶する記憶手段と、前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する推定手段と、を有することを特徴とする。
このような構成によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能となる。
In order to solve the above problems, the present invention provides a calculation means for calculating the value of an element constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery in the rechargeable battery deterioration estimation device for estimating the deterioration of the rechargeable battery, and the charging. A relational expression showing the relationship between the detection means for detecting the usage mode of the rechargeable battery, at least one element constituting the equivalent circuit, and the SOH indicating the deterioration of the rechargeable battery is expressed for each usage mode of the rechargeable battery. By acquiring the storage means to be stored and the relational expression corresponding to the usage mode detected by the detection means from the storage means and applying the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression. It is characterized by having an estimation means for estimating the SOH of the rechargeable battery.
According to such a configuration, it is possible to accurately estimate the deterioration of the rechargeable battery even if it is used differently than usual.

また、本発明は、前記記憶手段は、前記使用態様に対応する複数の前記関係式を記憶し、前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する1の前記関係式を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する、ことを特徴とする。
このような構成によれば、使用態様に応じた関係式を選択することで、充電可能電池のSOHを精度良く推定することができる。
Further, in the present invention, the storage means stores a plurality of the relational expressions corresponding to the usage mode, and the estimation means corresponds to the usage mode detected by the detection means from the plurality of the relational expressions. It is characterized in that the SOH of the rechargeable battery is estimated by acquiring the relational expression of 1 and applying the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression.
According to such a configuration, the SOH of the rechargeable battery can be estimated accurately by selecting the relational expression according to the usage mode.

また、本発明は、前記記憶手段は、前記関係式を構成する係数を前記使用態様毎に記憶し、前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記係数を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を、前記係数を有する前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する、ことを特徴とする。
このような構成によれば、使用態様に応じた係数を選択することで、充電可能電池のSOHを精度良く推定することができる。
Further, in the present invention, the storage means stores the coefficients constituting the relational expression for each usage mode, and the estimation means corresponds to the usage mode detected by the detection means from the plurality of relational expressions. It is characterized in that the SOH of the rechargeable battery is estimated by acquiring the coefficient to be used and applying the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression having the coefficient.
According to such a configuration, the SOH of the rechargeable battery can be estimated accurately by selecting the coefficient according to the usage mode.

また、本発明は、前記関係式は、前記充電可能電池の前記等価回路を構成する少なくとも1の素子の初期値と現在値との差分値に対して、前記使用態様に対応する前記係数を乗算し、得られた値を前記関係式に適用することで前記SOHを推定することを特徴とする。
このような構成によれば、差分値に基づいてSOHを精度良く推定することができる。
Further, in the present invention, in the relational expression, the difference value between the initial value and the current value of at least one element constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery is multiplied by the coefficient corresponding to the usage mode. Then, the SOH is estimated by applying the obtained value to the relational expression.
According to such a configuration, SOH can be estimated accurately based on the difference value.

また、本発明は、前記使用態様は、前記充電可能電池の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも1つに基づいて判定されることを特徴とする。
このような構成によれば、様々な履歴から使用態様を特定することができる。
Further, in the present invention, the usage mode includes a history of the temperature of the rechargeable battery, a history of the depth of discharge, a history of the amount of electricity charged and discharged, a history of the frequency of falling below a certain charge rate, and a constant charge rate. It is characterized in that the determination is made based on at least one of the history of the frequency as described above, the history of the duration for each charging rate, and the elapsed time from the start of use.
According to such a configuration, the usage mode can be specified from various histories.

また、本発明は、前記履歴は、前記充電可能電池のSOC、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別されて測定されることを特徴とする。
このような構成によれば、所望の特徴によって、履歴をグループ分けすることで、使用態様をより具体化することができる。
Further, the present invention is characterized in that the history is measured stratified by any one of SOC, voltage, current, and temperature of the rechargeable battery.
According to such a configuration, the usage mode can be further embodied by grouping the history according to the desired characteristics.

また、本発明は、前記等価回路は、前記充電可能電池の内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、前記充電可能電池の電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、および、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくも1つを有することを特徴とする。
このような構成によれば、劣化の状態を反映する素子に基づいて充電可能電池の劣化を精度良く推定することができる。
Further, in the present invention, the equivalent circuit includes a conductor element inside the rechargeable battery and a resistance component corresponding to the electrolyte resistance, a resistance component corresponding to the reaction resistance of the active material reaction of the electrode of the rechargeable battery, and a resistance component. It is characterized by having at least one capacitive component corresponding to the electric double layer at the interface between the electrode and the electrolytic solution.
According to such a configuration, the deterioration of the rechargeable battery can be estimated accurately based on the element reflecting the state of deterioration.

また、本発明は、前記算出手段は、前記等価回路を構成する素子の値を、基準となる温度および基準となるSOCにおける素子の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、温度およびSOCの状態に拘わらず、充電可能電池の劣化を精度良く推定することができる。
Further, the present invention is characterized in that the calculation means corrects the values of the elements constituting the equivalent circuit to the values of the elements at the reference temperature and the reference SOC.
With such a configuration, the deterioration of the rechargeable battery can be estimated accurately regardless of the temperature and the SOC state.

また、本発明は、前記充電可能電池は車両に搭載され、前記推定手段によって推定された前記SOHに基づいて前記車両が制御される、ことを特徴とする。
このような構成によれば、充電可能電池の状態を最適に制御することで、車両の燃費性能を向上させることができる。
Further, the present invention is characterized in that the rechargeable battery is mounted on a vehicle and the vehicle is controlled based on the SOH estimated by the estimation means.
According to such a configuration, the fuel efficiency of the vehicle can be improved by optimally controlling the state of the rechargeable battery.

また、本発明は、充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定方法において、前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出ステップと、前記充電可能電池の使用態様を検出する検出ステップと、前記等価回路を構成する少なくとも1の素子と前記充電可能電池の劣化を示すSOHとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶手段に記憶させる記憶ステップと、前記検出ステップにおいて検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出ステップにおいて算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する推定ステップと、を有することを特徴とする。
このような方法によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能となる。
Further, the present invention provides a calculation step for calculating the value of an element constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery and a usage mode of the rechargeable battery in the rechargeable battery deterioration estimation method for estimating the deterioration of the rechargeable battery. Storage in which a relational expression showing the relationship between the detection step to be detected and at least one element constituting the equivalent circuit and SOH indicating deterioration of the rechargeable battery is stored in the storage means for each usage mode of the rechargeable battery. The charging is possible by acquiring the step and the relational expression corresponding to the usage mode detected in the detection step from the storage means and applying the value of the element calculated in the calculation step to the relational expression. It is characterized by having an estimation step for estimating the SOH of the battery.
According to such a method, it is possible to accurately estimate the deterioration of the rechargeable battery even if it is used differently than usual.

本発明によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能な充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法を提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a rechargeable battery deterioration estimation device and a rechargeable battery deterioration estimation method capable of accurately estimating the deterioration of a rechargeable battery even when it is used differently from the usual one. Become.

本発明の実施形態に係る充電可能電池劣化推定装置の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the rechargeable battery deterioration estimation apparatus which concerns on embodiment of this invention. 図1の制御部の詳細な構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the detailed configuration example of the control part of FIG. 図1に示す充電可能電池の等価回路の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the equivalent circuit of the rechargeable battery shown in FIG. 充電可能電池の容量低下の原因となる使用態様と影響箇所の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the usage mode which causes the capacity decrease of a rechargeable battery, and the affected part. 充電可能電池の使用の態様の一例を模式化して示す図である。It is a figure which shows typically an example of the mode of use of a rechargeable battery. 従来技術による健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the estimated value of the health degree by the prior art, and the measured value. 使用態様毎の補正係数を示す図である。It is a figure which shows the correction coefficient for every use mode. 本実施形態による健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the estimated value of health degree and the measured value by this embodiment. 本実施形態における使用態様の区分例を示す図である。It is a figure which shows the classification example of the usage mode in this embodiment. 図1に示す実施形態において充電可能電池が搭載された際に実行される処理の流れを説明するフローチャートの一例である。This is an example of a flowchart for explaining the flow of processing executed when the rechargeable battery is mounted in the embodiment shown in FIG. 図1に示す実施形態において実行される等価回路学習処理の流れを説明するフローチャートの一例である。This is an example of a flowchart for explaining the flow of the equivalent circuit learning process executed in the embodiment shown in FIG. 図1に示す実施形態において実行される使用態様を特定する処理の流れを説明するフローチャートの一例である。This is an example of a flowchart for explaining a flow of a process for specifying a usage mode executed in the embodiment shown in FIG. 図1に示す実施形態において実行されるSOHを推定する処理の流れを説明するフローチャートの一例である。This is an example of a flowchart for explaining the flow of the process of estimating the SOH executed in the embodiment shown in FIG. 図1に示す充電可能電池の等価回路の他の一例を示す図である。It is a figure which shows another example of the equivalent circuit of the rechargeable battery shown in FIG.

次に、本発明の実施形態について説明する。 Next, an embodiment of the present invention will be described.

(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充電可能電池劣化推定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、充電可能電池劣化推定装置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、充電可能電池14の充電状態を制御する。なお、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を別々の構成とするのではなく、これらの一部または全てをまとめた構成としてもよい。また、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の少なくとも1つを、充電可能電池劣化推定装置1とは独立した構成としてもよい。
(A) Explanation of Configuration of Embodiment of the Present Invention FIG. 1 is a diagram showing a power supply system of a vehicle having a rechargeable battery deterioration estimation device according to the embodiment of the present invention. In this figure, the rechargeable battery deterioration estimation device 1 has a control unit 10, a voltage sensor 11, a current sensor 12, a temperature sensor 13, and a discharge circuit 15 as main components, and determines the state of charge of the rechargeable battery 14. Control. The control unit 10, the voltage sensor 11, the current sensor 12, the temperature sensor 13, and the discharge circuit 15 may not be configured separately, but may be partially or all of them. Further, at least one of the voltage sensor 11, the current sensor 12, the temperature sensor 13, and the discharge circuit 15 may be configured independently of the rechargeable battery deterioration estimation device 1.

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、充電可能電池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充電可能電池14の充電状態を制御する。電圧センサ11は、充電可能電池14の端子電圧を検出し、制御部10に通知する。なお、制御部10がオルタネータ16の発電電圧を制御することで充電可能電池14の充電状態を制御するのではなく、例えば、図示しないECU(Electric Control Unit)が制御部10からの情報に基づいて充電状態を制御するようにしてもよい。 Here, the control unit 10 refers to the outputs from the voltage sensor 11, the current sensor 12, and the temperature sensor 13, detects the state of the rechargeable battery 14, and charges by controlling the generated voltage of the alternator 16. Controls the charging state of the possible battery 14. The voltage sensor 11 detects the terminal voltage of the rechargeable battery 14 and notifies the control unit 10. The control unit 10 does not control the charging state of the rechargeable battery 14 by controlling the generated voltage of the alternator 16, but for example, an ECU (Electric Control Unit) (not shown) is based on the information from the control unit 10. The charging state may be controlled.

電流センサ12は、充電可能電池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、充電可能電池14自体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充電可能電池14を間欠的に放電させる。 The current sensor 12 detects the current flowing through the rechargeable battery 14 and notifies the control unit 10. The temperature sensor 13 detects the rechargeable battery 14 itself or the ambient temperature, and notifies the control unit 10. The discharge circuit 15 is composed of, for example, a semiconductor switch and a resistance element connected in series, and the rechargeable battery 14 is intermittently discharged by controlling the semiconductor switch on / off by the control unit 10.

充電可能電池14は、例えば、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、または、リチウムイオン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、充電可能電池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。 The rechargeable battery 14 is composed of, for example, a lead storage battery, a nickel cadmium battery, a nickel hydrogen battery, a lithium ion battery, or the like, is charged by the alternator 16, drives the starter motor 18, starts the engine, and loads 19. Power to. The alternator 16 is driven by the engine 17, generates AC power, converts it into DC power by a rectifier circuit, and charges the rechargeable battery 14. The alternator 16 is controlled by the control unit 10 so that the generated voltage can be adjusted.

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、充電可能電池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、充電可能電池14からの電力によって動作する。 The engine 17 is composed of, for example, a reciprocating engine such as a gasoline engine and a diesel engine, a rotary engine, or the like, is started by a starter motor 18, drives drive wheels via a transmission, gives propulsion to a vehicle, and is an alternator 16. To generate power. The starter motor 18 is composed of, for example, a DC motor, and generates a rotational force by the electric power supplied from the rechargeable battery 14 to start the engine 17. The load 19 is composed of, for example, an electric steering motor, a defogger, a seat heater, an ignition coil, a car audio, a car navigation system, and the like, and is operated by electric power from the rechargeable battery 14.

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、プロセッサとしての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。なお、プログラム10baは、CPU10aが実行可能な命令群を有し、これらの命令群を実行することで、後述する処理を実現する。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、係数、および、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。 FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration example of the control unit 10 shown in FIG. As shown in this figure, the control unit 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 10a as a processor, a ROM (Read Only Memory) 10b, a RAM (Random Access Memory) 10c, a communication unit 10d, and an I / F (Interface) 10e. have. Here, the CPU 10a controls each unit based on the program 10ba stored in the ROM 10b. The program 10ba has an instruction group that can be executed by the CPU 10a, and by executing these instruction groups, the processing described later is realized. The ROM 10b is composed of a semiconductor memory or the like and stores the program 10ba or the like. The RAM 10c is composed of a semiconductor memory or the like, and stores data generated when the program 10ba is executed, mathematical formulas and coefficients described later, and parameters 10ca such as a table. The communication unit 10d communicates with an ECU or the like which is a higher-level device, and notifies the higher-level device of the detected information or control information. The I / F 10e converts the signals supplied from the voltage sensor 11, the current sensor 12, and the temperature sensor 13 into digital signals and captures them, and transfers the drive current to the discharge circuit 15, the alternator 16, the starter motor 18, and the like. Supply and control these.

なお、図2の例では、CPU10aを1つ有するようにしているが、複数のCPUによって分散処理を実行するようにしてもよい。また、CPU10aの代わりに、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、または、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等によって構成するようにしてもよい。あるいは、ソフトウエアプログラムを読み込むことで機能を実行する汎用プロセッサまたはクラウドコンピューティングによりサーバー上のコンピュータで処理が行われるようにしてもよい。また、図2では、ROM10bおよびRAM10cを有するようにしているが、例えば、これら以外の記憶装置(例えば、磁気記憶装置であるHDD(Hard Disk Drive))を用いるようにしてもよい。 In the example of FIG. 2, one CPU 10a is provided, but the distributed processing may be executed by a plurality of CPUs. Further, instead of the CPU 10a, it may be configured by a DSP (Digital Signal Processor), an FPGA (Field Programmable Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or the like. Alternatively, the processing may be performed on the computer on the server by a general-purpose processor or cloud computing that executes a function by loading a software program. Further, in FIG. 2, the ROM 10b and the RAM 10c are provided, but for example, a storage device other than these (for example, an HDD (Hard Disk Drive) which is a magnetic storage device) may be used.

(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。
(B) Description of Operation of Embodiment of the Present Invention Next, the operation of the embodiment of the present invention will be described. In the following, after explaining the operating principle of the embodiment of the present invention, detailed operation will be described.

まず、本実施形態の動作原理について説明する。本実施形態では、図3に示す充電可能電池14の等価回路を学習処理またはフィッティング処理によって算出し、等価回路の成分を求める。なお、図3の例では、等価回路は、充電可能電池14内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分であるRohmと、電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分であるRct1,Rct2と、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分であるC1,C2とを有している。充電可能電池14の劣化に応じて、抵抗成分は値が増加し、容量成分は値が減少する。そこで、このようにして求めた等価回路成分を、以下に示す式(1)に代入することで、充電可能電池14のSOH(State of Health)を算出して劣化状態を推定する。 First, the operating principle of this embodiment will be described. In the present embodiment, the equivalent circuit of the rechargeable battery 14 shown in FIG. 3 is calculated by learning processing or fitting processing, and the components of the equivalent circuit are obtained. In the example of FIG. 3, the equivalent circuit consists of Rohm, which is a resistance component corresponding to the conductor element and electrolyte resistance inside the rechargeable battery 14, and Rct1 which is a resistance component corresponding to the reaction resistance of the active material reaction of the electrode. , Rct2 and C1 and C2 which are capacitive components corresponding to the electric double layer at the interface between the electrode and the electrolytic solution. As the rechargeable battery 14 deteriorates, the value of the resistance component increases and the value of the capacitance component decreases. Therefore, by substituting the equivalent circuit component thus obtained into the equation (1) shown below, the SOH (State of Health) of the rechargeable battery 14 is calculated and the deteriorated state is estimated.

SOH=f(Rohm,Rct1,Rct2,C1,C2) ・・・(1) SOH = f (Rohm, Rct1, Rct2, C1, C2) ... (1)

このように等価回路を構成する成分による方法は、充電可能電池の種類によらず、正確に劣化を推定することができるという特徴を有する。 As described above, the method using the components constituting the equivalent circuit has a feature that deterioration can be accurately estimated regardless of the type of the rechargeable battery.

しかし、一方で、このような方法による劣化推定では、充電可能電池14の使用態様によっては、劣化の推定精度が低下する場合がある。 However, on the other hand, in the deterioration estimation by such a method, the deterioration estimation accuracy may decrease depending on the usage mode of the rechargeable battery 14.

図4は、充電可能電池14の使用態様、劣化現象、および、影響箇所の関係を示す図である。図4に示すように、例えば、充電不足の場合には、劣化現象としてサルフェーションが発生し、負極活物質が影響を受ける(図3の等価回路では、Rct1,C1が影響を受ける)。また、過充電の場合には、劣化現象として腐食が発生し、格子・電解液が影響を受ける(図3の等価回路では、Rohmが影響を受ける)。さらに、深充放電繰り返しの場合には、活物質が軟化および脱落し、正極活物質が影響を受ける(図3の等価回路では、Rct2,C2が影響を受ける)。 FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the usage mode of the rechargeable battery 14, the deterioration phenomenon, and the affected portion. As shown in FIG. 4, for example, in the case of insufficient charging, sulfation occurs as a deterioration phenomenon and the negative electrode active material is affected (in the equivalent circuit of FIG. 3, Rct1 and C1 are affected). Further, in the case of overcharging, corrosion occurs as a deterioration phenomenon, and the lattice / electrolytic solution is affected (Rohm is affected in the equivalent circuit of FIG. 3). Further, in the case of repeated deep charging and discharging, the active material is softened and dropped off, and the positive electrode active material is affected (Rct2 and C2 are affected in the equivalent circuit of FIG. 3).

このように、使用の態様によって、発生する劣化の種類が異なるとともに、影響箇所も異なる。 As described above, the type of deterioration that occurs differs depending on the mode of use, and the affected part also differs.

図5は、様々な使用態様の一例を模式的に示した図である。なお、図5において、横軸は時間を示し、矢印はエンジン17が始動されるタイミングを示し、ハッチングが施された矩形はエンジン17が稼働する期間を示し、破線は充電可能電池14のSOC(State of Charge)の変化を示している。なお、図5では、図面を簡略化するために、エンジン17が始動されるタイミングおよびエンジン17が稼働する期間は一定としているが、実際にはユーザに応じて異なっている。 FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of various usage modes. In FIG. 5, the horizontal axis indicates the time, the arrow indicates the timing at which the engine 17 is started, the hatched rectangle indicates the period during which the engine 17 operates, and the broken line indicates the SOC of the rechargeable battery 14. It shows the change of State of Charge). In FIG. 5, in order to simplify the drawing, the timing at which the engine 17 is started and the period during which the engine 17 is operated are fixed, but they are actually different depending on the user.

ここで、図5(A)は、長期間に亘って車両が放置される使用態様を示している。より詳細には、図5(A)の例では、6ヶ月間に亘ってエンジン17が始動されることなく放置された状態を示し、時間の経過とともに充電可能電池14の自己放電および車両の暗電流(エンジン17の停止時に負荷19に流れる電流)によってSOCが徐々に減少している。なお、以下では、図5(A)の使用態様を使用態様Aとする。 Here, FIG. 5A shows a usage mode in which the vehicle is left unattended for a long period of time. More specifically, the example of FIG. 5A shows a state in which the engine 17 is left unstarted for 6 months, and the rechargeable battery 14 self-discharges and the vehicle darkens over time. The SOC is gradually reduced by the current (current flowing through the load 19 when the engine 17 is stopped). In the following, the usage mode of FIG. 5 (A) will be referred to as usage mode A.

図5(B)は、例えば、通勤等で車両が使用される使用態様Bを示している。使用態様Bでは、平日の5日間はエンジン17が稼働され、休日の2日間は稼働されない状態となっている。使用態様Bでは、平日において充電可能電池14が充電されることから、SOCは高い状態を維持している。 FIG. 5B shows a usage mode B in which the vehicle is used for commuting, for example. In the usage mode B, the engine 17 is operated for 5 days on weekdays and is not operated for 2 days on holidays. In the usage mode B, since the rechargeable battery 14 is charged on weekdays, the SOC is maintained in a high state.

図5(C)は、例えば、平日の5日間は車両が使用されず、休日の2日間に車両が稼働される使用態様Cを示している。使用態様Cでは、平日は充電がされないので、充電可能電池14のSOCが低い状態になり、休日の稼働によってSOCが高い状態に復帰する。 FIG. 5C shows, for example, a usage mode C in which the vehicle is not used for 5 days on weekdays and the vehicle is operated for 2 days on holidays. In the usage mode C, since the battery is not charged on weekdays, the SOC of the rechargeable battery 14 becomes low, and the SOC returns to the high state by the operation on holidays.

図5(D)は、例えば、タクシー等の車両で、エンジン17が毎日稼働され、基本的にはSOCが高い状態を維持しているが、客待ちの際に、車両の負荷19による放電があり、一時的に低い状態になる使用態様Dを示している。 FIG. 5 (D) shows, for example, in a vehicle such as a taxi, the engine 17 is operated every day and the SOC is basically maintained at a high state, but when waiting for a customer, the discharge due to the load 19 of the vehicle is discharged. It shows the usage mode D which is present and temporarily becomes low.

図5(E)は、例えば、車両の負荷19に電流が略流れない状態で、満充電(SOC=100%)に近い状態を維持している使用態様Eを示している。 FIG. 5 (E) shows, for example, a usage mode E in which a state close to full charge (SOC = 100%) is maintained in a state where a current does not substantially flow through the load 19 of the vehicle.

図6は、前述した使用態様A〜使用態様Eのそれぞれの充電可能電池14の健常度を従来技術で推定した結果と、実測値との関係を示す図である。なお、健常度とは、以下の式(1)で示される充電可能電池14の劣化指標であり、新品時には1であり、劣化に伴って減少する値である。 FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the results of estimating the health of the rechargeable batteries 14 of the above-mentioned usage modes A to E by the prior art and the measured values. The degree of health is a deterioration index of the rechargeable battery 14 represented by the following formula (1), which is 1 when the battery is new and decreases with deterioration.

健常度=現時点における充電可能電池の容量/新品時の充電可能電池の容量 ・・・(2) Health = current capacity of rechargeable battery / capacity of rechargeable battery when new ... (2)

従来技術による、図6の例では、標準的な使用態様である使用態様B(平日のみ使用)の場合に、推定健常度と実測健常度が一致する破線の線分上に位置している。しかしながら、使用態様C(休日2日のみ使用)、使用態様D(毎日稼働および一時的に過放電の使用)、使用態様E(過充電の使用)、使用態様A(長期間放置の使用)の順に、推定値と実測値が乖離している。 In the example of FIG. 6 according to the prior art, in the case of usage mode B (used only on weekdays), which is a standard usage mode, it is located on a broken line segment in which the estimated health level and the measured health level match. However, the usage mode C (used only on two days off), the usage mode D (daily operation and temporary over-discharging use), the usage mode E (use of overcharging), and the usage mode A (use for a long period of time). In order, the estimated value and the measured value deviate from each other.

従来技術では、使用履歴の関数によって、充電可能電池14の状態の推定値を補正するが、関数自体は固定であった。このため、使用態様によっては補正が適正に機能せず、推定値と実測値が乖離する問題点があった。 In the prior art, the usage history function corrects the estimated state of the rechargeable battery 14, but the function itself is fixed. Therefore, there is a problem that the correction does not function properly depending on the usage mode, and the estimated value and the actually measured value deviate from each other.

そこで、本実施形態では、車両の使用態様毎に最適化された補正係数の関数を、複数準備しておき、任意の期間毎に使用態様を判定し、使用態様に応じた履歴の補正係数の関数を選択して適用することで、使用態様によらず、高い推定精度を維持することができる。 Therefore, in the present embodiment, a plurality of functions of the correction coefficient optimized for each usage mode of the vehicle are prepared, the usage mode is determined for each arbitrary period, and the history correction coefficient according to the usage mode is determined. By selecting and applying the function, high estimation accuracy can be maintained regardless of the usage mode.

より詳細には、本実施形態では、例えば、車両の製造工程において充電可能電池14が搭載された場合、または、ユーザが充電可能電池14を新品に交換した場合に、制御部10のCPU10aが充電可能電池14を放電回路15によってパルス放電させ、充電可能電池14の等価回路(例えば、図3に示す等価回路)を構成する素子(Rohm,Rct1,Rct2,C1,C2)の値を学習する。そして、得られた素子値を、初期値Rohmi,Rct1i,Rct2i,C1i,C2iとして、RAM10cのパラメータ10caに記憶する。 More specifically, in the present embodiment, for example, when the rechargeable battery 14 is mounted in the vehicle manufacturing process, or when the user replaces the rechargeable battery 14 with a new one, the CPU 10a of the control unit 10 is charged. The rechargeable battery 14 is pulse-discharged by the discharge circuit 15 to learn the values of the elements (Rohm, Rct1, Rct2, C1, C2) constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery 14 (for example, the equivalent circuit shown in FIG. 3). Then, the obtained element values are stored in the parameter 10ca of the RAM 10c as initial values Rohmi, Rct1i, Rct2i, C1i, and C2i.

つぎに、CPU10aは、エンジン17が始動された際のSOCと、停止された際のSOCを定期的に測定するとともに、エンジン17の始動頻度(または、稼働頻度)を測定してRAM10cにパラメータ10caとして記憶する。 Next, the CPU 10a periodically measures the SOC when the engine 17 is started and the SOC when the engine 17 is stopped, and measures the start frequency (or operation frequency) of the engine 17 to input the parameter 10ca to the RAM 10c. Remember as.

つぎに、CPU10aは、任意のタイミングで、SOHの推定処理を実行する。より詳細には、CPU10aは、その時点の等価回路の素子値Rohm,Rct1,Rct2,C1,C2を学習処理によって算出し、取得する。また、CPU10aは、RAM10cにパラメータ10caとして格納されている等価回路の素子値の初期値Rohmi,Rct1i,Rct2i,C1i,C2iを取得し、その時点における素子値と初期値との差分値ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2を以下の式(3)〜式(7)に基づいて計算する。 Next, the CPU 10a executes the SOH estimation process at an arbitrary timing. More specifically, the CPU 10a calculates and acquires the element values Rohm, Rct1, Rct2, C1 and C2 of the equivalent circuit at that time by the learning process. Further, the CPU 10a acquires the initial values Rohmi, Rct1i, Rct2i, C1i, and C2i of the element values of the equivalent circuit stored in the RAM 10c as the parameter 10ca, and the difference values ΔRohm, ΔRct1 between the element values and the initial values at that time. , ΔRct2, ΔC1, ΔC2 are calculated based on the following equations (3) to (7).

ΔRohm=Rohm−Rohmi ・・・(3)
ΔRct1=Rct1−Rct1i ・・・(4)
ΔRct2=Rct2−Rct2i ・・・(5)
ΔC1=C1−C1i ・・・(6)
ΔC2=C2−C2i ・・・(7)
ΔRohm = Rohm-Rohmi ・ ・ ・ (3)
ΔRct1 = Rct1-Rct1i ... (4)
ΔRct2 = Rct2-Rct2i ... (5)
ΔC1 = C1-C1i ... (6)
ΔC2 = C2-C2i ... (7)

つぎに、CPU10aは、エンジン17の始動頻度に関する情報をRAM10cのパラメータ10caから取得し、この情報に基づいて、当該車両の使用態様を使用態様A〜使用態様Eに分類する。なお、同一の使用態様が存在しない場合には、より近い使用態様に分類する。例えば、週4回使用し、週3回は使用しない場合には、使用態様Dが最も近いので使用態様Dに分類する。 Next, the CPU 10a acquires information on the starting frequency of the engine 17 from the parameter 10ca of the RAM 10c, and classifies the usage mode of the vehicle into usage modes A to E based on this information. If the same usage mode does not exist, it is classified into a closer usage mode. For example, when it is used four times a week and not three times a week, it is classified into the usage mode D because the usage mode D is the closest.

つぎに、CPU10aは、使用態様に応じた補正係数を、RAM10cのパラメータ10caから取得する。図7は、RAM10cのパラメータ10caに格納されている、使用態様に応じた補正係数の一例を示す図である。この例では、使用態様Aに対して、補正係数f_Rohm_A,f_Rct1_A,f_Rct2_A,f_C1_A,f_C2_Aが格納されている。同様の補正係数が、使用態様B〜使用態様Eについても格納されている。CPU10aは、ユーザの使用態様に応じた補正係数をRAM10cから取得する。例えば、使用態様Aに対応する補正係数をRAM10cから取得する。 Next, the CPU 10a acquires a correction coefficient according to the usage mode from the parameter 10ca of the RAM 10c. FIG. 7 is a diagram showing an example of a correction coefficient according to a usage mode, which is stored in the parameter 10ca of the RAM 10c. In this example, the correction coefficients f_Rohm_A, f_Rct1_A, f_Rct2_A, f_C1_A, and f_C2_A are stored for the usage mode A. Similar correction coefficients are stored for usage B to E. The CPU 10a acquires a correction coefficient from the RAM 10c according to the usage mode of the user. For example, the correction coefficient corresponding to the usage mode A is acquired from the RAM 10c.

つぎに、CPU10aは、以下の式(8)〜式(12)に基づいて、Δα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2を計算する。なお、使用態様B〜使用態様Eの場合には、式(8)〜式(12)の右辺の第2項が変化する。 Next, the CPU 10a calculates Δα_Rohm, Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, and Δα_C2 based on the following equations (8) to (12). In the case of usage mode B to usage mode E, the second term on the right side of the equations (8) to (12) changes.

Δα_Rohm=ΔRohm×f_Rohm_A ・・・(8)
Δα_Rct1=ΔRct1×f_Rct1_A ・・・(9)
Δα_Rct2=ΔRct2×f_Rct2_A ・・・(10)
Δα_C1=ΔC1−C1i×f_C1_A ・・・(11)
Δα_C2=ΔC2−C2i×f_C2_A ・・・(12)
Δα_Rohm = ΔRohm × f_Rohm_A ... (8)
Δα_Rct1 = ΔRct1 × f_Rct1_A ... (9)
Δα_Rct2 = ΔRct2 × f_Rct2_A ... (10)
Δα_C1 = ΔC1-C1i × f_C1_A ... (11)
Δα_C2 = ΔC2-C2i × f_C2_A ... (12)

つぎに、CPU10aは、以下の式(13)に基づいて、充電可能電池14の劣化状態を示すSOHを算出する。なお、f()は、Δα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2を変数とする所定の関数である。当該関数については、例えば、実測によって求めることができる。 Next, the CPU 10a calculates the SOH indicating the deteriorated state of the rechargeable battery 14 based on the following formula (13). Note that f () is a predetermined function with Δα_Rohm, Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, and Δα_C2 as variables. The function can be obtained, for example, by actual measurement.

SOH=f(Δα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2) ・・・(13) SOH = f (Δα_Rohm, Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, Δα_C2) ... (13)

以上の処理によって、使用態様に応じた精度の高いSOHを得ることができる。CPU10aは、このようにして得たSOHに基づいて、例えば、SOHが所定の閾値未満になった場合には、ユーザに対して、充電可能電池14が劣化している旨を通知して警告することができる。また、SOHに応じて、充電可能電池14の充放電制御を行うことで、劣化に応じた最適な制御を行うことができる。 By the above processing, highly accurate SOH can be obtained according to the usage mode. Based on the SOH obtained in this way, for example, when the SOH becomes less than a predetermined threshold value, the CPU 10a notifies the user that the rechargeable battery 14 has deteriorated and warns the user. be able to. Further, by controlling the charge / discharge of the rechargeable battery 14 according to the SOH, the optimum control according to the deterioration can be performed.

図8は、本実施形態を用いた場合の、使用態様A〜使用態様Eのそれぞれの充電可能電池14の健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。図6に示す従来技術を使用した場合に比較すると、使用態様A、使用態様D、および、使用態様Eの場合において、推定値が実測値により近くなっている。このことから、本実形態によれば、使用態様に拘わらず充電可能電池14の劣化を精度良く推定することが可能になる。 FIG. 8 is a diagram showing the relationship between the estimated value and the measured value of the health of each of the rechargeable batteries 14 of the usage modes A to E when the present embodiment is used. Compared with the case where the prior art shown in FIG. 6 is used, the estimated value is closer to the measured value in the cases of the usage mode A, the usage mode D, and the usage mode E. From this, according to the present embodiment, it is possible to accurately estimate the deterioration of the rechargeable battery 14 regardless of the usage mode.

なお、以上の実施形態では、図7に示すように、使用態様A〜使用態様Eの全てに対して補正係数を準備するようにしたが、図6に示す理想値からの乖離が比較的小さい使用態様B、使用態様C、および、使用態様Dについては共通の補正係数とし、使用態様Aおよび使用態様Eについてのみ個別の補正係数を用いて補正するようにしてもよい。 In the above embodiment, as shown in FIG. 7, correction coefficients are prepared for all of the usage modes A to E, but the deviation from the ideal value shown in FIG. 6 is relatively small. The usage mode B, the usage mode C, and the usage mode D may be corrected by using a common correction coefficient, and only the usage mode A and the usage mode E may be corrected by using individual correction coefficients.

より詳細には、図9に示すように、使用態様を領域X〜領域Zの3つの領域に分割し、それぞれの領域毎に補正係数を準備するようにしてもよい。なお、図9の横軸は、所定の期間において実測された充放電量を1年相当に規格化した場合の充放電量を示し、縦軸は放電深度であるDoD(Depth of Discharge)を示している。なお、DoDは、充電可能電池14の放電可能容量に対する放電量の比を示し、例えば、容量100Ahの充電可能電池14に対して30Ahの放電を行うとDoD=30%(=30Ah/100Ah)となる。充電可能電池14は、一般的にDoDが大きいほうが同じ充放電量でも劣化が進行しやすい特徴がある。図9の例では、領域Xに属する使用態様B、使用態様C、および、使用態様Dについては共通する1つの補正係数を使用し、領域Yに属する使用態様Aについては個別の補正係数を使用し、領域Zに属する使用態様Eについては個別の補正係数を使用することができる。これにより、補正係数の数を減少させることで、RAM10cの必要な記憶領域を減少させることができる。 More specifically, as shown in FIG. 9, the usage mode may be divided into three regions, region X to region Z, and a correction coefficient may be prepared for each region. The horizontal axis of FIG. 9 shows the charge / discharge amount when the charge / discharge amount actually measured in a predetermined period is standardized to one year, and the vertical axis shows DoD (Depth of Discharge) which is the discharge depth. ing. DoD indicates the ratio of the amount of discharge to the rechargeable capacity of the rechargeable battery 14. For example, when a rechargeable battery 14 having a capacity of 100 Ah is discharged by 30 Ah, DoD = 30% (= 30 Ah / 100 Ah). Become. The rechargeable battery 14 is generally characterized in that the larger the DoD, the more easily the deterioration progresses even with the same charge / discharge amount. In the example of FIG. 9, one common correction coefficient is used for the usage mode B, the usage mode C, and the usage mode D belonging to the region X, and an individual correction coefficient is used for the usage mode A belonging to the region Y. However, individual correction coefficients can be used for the usage mode E belonging to the region Z. As a result, the required storage area of the RAM 10c can be reduced by reducing the number of correction coefficients.

つぎに、本発明の実施形態の詳細な動作についてフローチャートを参照して説明する。図10は、充電可能電池14が搭載された場合に実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。図10のフローチャートが開始されると、以下のステップが実行される。 Next, the detailed operation of the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart. FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of processing executed when the rechargeable battery 14 is mounted. When the flowchart of FIG. 10 is started, the following steps are executed.

ステップS10では、制御部10のCPU10aは、新たな充電可能電池14が搭載された(または、新たな充電可能電池14に交換された)か否かを判定し、新たな充電可能電池14が搭載されたと判定した場合(ステップS10:Y)にはステップS11に進み、それ以外の場合(ステップS10:N)には処理を終了する。例えば、車両の組み立て工程において、新たな充電可能電池14が搭載された場合には、Yと判定されてステップS11に進む。 In step S10, the CPU 10a of the control unit 10 determines whether or not a new rechargeable battery 14 is installed (or is replaced with a new rechargeable battery 14), and the new rechargeable battery 14 is installed. If it is determined that the process has been performed (step S10: Y), the process proceeds to step S11, and in other cases (step S10: N), the process ends. For example, when a new rechargeable battery 14 is mounted in the vehicle assembly process, it is determined to be Y and the process proceeds to step S11.

ステップS11では、CPU10aは、図3に示す充電可能電池14の等価回路の学習処理を実行する。なお、等価回路の学習処理の詳細については、図11を参照して後述する。 In step S11, the CPU 10a executes a learning process of the equivalent circuit of the rechargeable battery 14 shown in FIG. The details of the learning process of the equivalent circuit will be described later with reference to FIG.

ステップS12では、CPU10aは、ステップS11の学習処理によって得られた等価回路を構成する素子Rohm,Rct1,Rct2,C1,C2の値を取得する。 In step S12, the CPU 10a acquires the values of the elements Rohm, Rct1, Rct2, C1, and C2 constituting the equivalent circuit obtained by the learning process of step S11.

ステップS13では、CPU10aは、ステップS12で取得した素子Rohm,Rct1,Rct2,C1,C2の値を初期値Rohmi,Rct1i,Rct2i,C1i,C2iとしてRAM10cのパラメータ10caに格納する。 In step S13, the CPU 10a stores the values of the elements Rohm, Rct1, Rct2, C1, and C2 acquired in step S12 as initial values Rohmi, Rct1i, Rct2i, C1i, and C2i in the parameter 10ca of the RAM 10c.

つぎに、図11を参照して、図10のステップS11に示す等価回路学習処理の詳細について説明する。図11のフローチャートが開始されると、以下のステップが実行される。 Next, the details of the equivalent circuit learning process shown in step S11 of FIG. 10 will be described with reference to FIG. When the flowchart of FIG. 11 is started, the following steps are executed.

ステップS30では、CPU10aは、充電可能電池14の放電を開始する。例えば、CPU10aは、放電回路15をスイッチング制御することで、充電可能電池14を放電させる(例えば、パルス放電させる)。なお、放電回路15ではなく、スタータモータ18または負荷19による放電の機会を利用してもよい。 In step S30, the CPU 10a starts discharging the rechargeable battery 14. For example, the CPU 10a discharges the rechargeable battery 14 (for example, pulse discharge) by switching and controlling the discharge circuit 15. The opportunity of discharge by the starter motor 18 or the load 19 may be used instead of the discharge circuit 15.

ステップS31では、CPU10aは、電圧センサ11から出力される信号を参照して、充電可能電池14の端子電圧を測定する。 In step S31, the CPU 10a measures the terminal voltage of the rechargeable battery 14 with reference to the signal output from the voltage sensor 11.

ステップS32では、CPU10aは、電流センサ12から出力される信号を参照して、充電可能電池14に流れる電流を測定する。 In step S32, the CPU 10a measures the current flowing through the rechargeable battery 14 with reference to the signal output from the current sensor 12.

ステップS33では、CPU10aは、放電が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(ステップS33:Y)にはステップS34に進み、それ以外の場合(ステップS33:N)にはステップS31に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。 In step S33, the CPU 10a determines whether or not the discharge is completed, and if it is determined that the discharge is completed (step S33: Y), the process proceeds to step S34, and in other cases (step S33: N). Returning to S31, the same process as described above is repeated.

ステップS34では、CPU10aは、等価回路の各成分の最適化を実行する。最適化の手法としては、例えば、特許第4532416号に記載されているように、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を推定し、推定された状態ベクトルXから等価回路の調整パラメータ(成分)を最適なものに更新する。具体的には、ある状態における状態ベクトルXから得られる調整パラメータを用いた等価回路に基づき、所定の電流パターンで充電可能電池に放電させたときの電圧降下ΔVを計算し、これが実測値に近づくように状態ベクトルXを更新する。そして、更新により最適化された状態ベクトルXから、最適な調整パラメータを算出する。あるいは、WO2014/136593に記載されるように、充電可能電池14のパルス放電時に、電圧値の時間的変化を取得し、得られた電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで所定の関数のパラメータを算出し、算出された所定の関数のパラメータに基づいて、充電可能電池14の等価回路の成分を求めることができる。もちろん、これら以外の方法でもよい。 In step S34, the CPU 10a optimizes each component of the equivalent circuit. As an optimization method, for example, as described in Japanese Patent No. 4532416, the optimum state vector X is estimated by the extended Kalman filter operation, and the adjustment parameter (component) of the equivalent circuit is obtained from the estimated state vector X. Update to the optimal one. Specifically, based on an equivalent circuit using the adjustment parameter obtained from the state vector X in a certain state, the voltage drop ΔV when the rechargeable battery is discharged with a predetermined current pattern is calculated, and this approaches the measured value. The state vector X is updated as follows. Then, the optimum adjustment parameter is calculated from the state vector X optimized by the update. Alternatively, as described in WO2014 / 136593, when the rechargeable battery 14 is pulsed discharged, a temporal change in the voltage value is acquired, and the obtained voltage value change is fitted by a predetermined function with the time as a variable. By doing so, the parameters of the predetermined function can be calculated, and the components of the equivalent circuit of the rechargeable battery 14 can be obtained based on the calculated parameters of the predetermined function. Of course, methods other than these may be used.

ステップS35では、CPU10aは、温度を測定する。より詳細には、CPU10aは、温度センサ13から出力される信号を参照して、充電可能電池14自体またはその周辺の温度を測定する。 In step S35, the CPU 10a measures the temperature. More specifically, the CPU 10a measures the temperature of the rechargeable battery 14 itself or its surroundings with reference to the signal output from the temperature sensor 13.

ステップS36では、CPU10aは、ステップS34で最適化した等価回路の各成分を、標準温度における値へ補正する。例えば、標準温度が25℃である場合には、例えば、ステップS35で測定した現在の温度と25℃の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準温度における値へ補正する。もちろん、標準温度は25℃以外でもよい。 In step S36, the CPU 10a corrects each component of the equivalent circuit optimized in step S34 to the value at the standard temperature. For example, when the standard temperature is 25 ° C., it is corrected to the value at the standard temperature by, for example, multiplying the current temperature measured in step S35 by a correction coefficient corresponding to the difference value of 25 ° C. Of course, the standard temperature may be other than 25 ° C.

ステップS37では、CPU10aは、充電可能電池14のSOCを算出する。例えば、充電可能電池14のOCV(Open Circuit Voltage)に基づいてSOCを算出する。 In step S37, the CPU 10a calculates the SOC of the rechargeable battery 14. For example, the SOC is calculated based on the OCV (Open Circuit Voltage) of the rechargeable battery 14.

ステップS38では、CPU10aは、ステップS34で最適化した等価回路の各成分を、標準SOCにおける値へ補正する。例えば、標準SOCが100%である場合には、例えば、ステップS37で算出した現在のSOCと100%の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準SOCにおける値へ補正する。もちろん、標準SOCは100%以外でもよい。 In step S38, the CPU 10a corrects each component of the equivalent circuit optimized in step S34 to the value in the standard SOC. For example, when the standard SOC is 100%, it is corrected to the value in the standard SOC by, for example, multiplying the current SOC calculated in step S37 by the correction coefficient corresponding to the difference value of 100%. Of course, the standard SOC may be other than 100%.

つぎに、図12を参照して、充電可能電池14の使用態様に関する情報を取得する際に実行されるフローチャートについて説明する。図12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。 Next, with reference to FIG. 12, a flowchart executed when acquiring information on the usage mode of the rechargeable battery 14 will be described. When the processing of the flowchart shown in FIG. 12 is started, the following steps are executed.

ステップS50では、CPU10aは、図11に示す処理に基づいて、定期的(例えば、1〜数時間毎)にSOCを算出する処理を実行する。 In step S50, the CPU 10a executes a process of calculating SOC periodically (for example, every 1 to several hours) based on the process shown in FIG.

ステップS51では、CPU10aは、ステップS50で算出されたSOCを、使用態様を示す情報としてRAM10cのパラメータ10caに格納する。なお、SOCを求める方法としては、例えば、OCVを測定し、OCVとSOCの関係式に基づいて計算することができる。 In step S51, the CPU 10a stores the SOC calculated in step S50 in the parameter 10ca of the RAM 10c as information indicating the usage mode. As a method for obtaining the SOC, for example, the OCV can be measured and calculated based on the relational expression between the OCV and the SOC.

ステップS52では、CPU10aは、エンジン17が始動されたか否かを判定し、始動されたと判定した場合(ステップS52:Y)にはステップS53に進み、それ以外の場合(ステップS52:N)にはステップS50に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。 In step S52, the CPU 10a determines whether or not the engine 17 has been started, and if it is determined that the engine 17 has been started (step S52: Y), the process proceeds to step S53, and in other cases (step S52: N). The process returns to step S50 and the same process as described above is repeated.

ステップS53では、CPU10aは、ステップS52で算出されたエンジン17の始動頻度を特定する。例えば、週5回使用等が特定される。 In step S53, the CPU 10a specifies the starting frequency of the engine 17 calculated in step S52. For example, use five times a week is specified.

ステップS54では、CPU10aは、ステップS53で特定した使用態様を示す情報を、RAM10cのパラメータ10caに格納する。例えば、週5回使用等の情報がRAM10cのパラメータ10caに格納される。 In step S54, the CPU 10a stores the information indicating the usage mode specified in step S53 in the parameter 10ca of the RAM 10c. For example, information such as use five times a week is stored in the parameter 10ca of the RAM 10c.

ステップS55では、CPU10aは、図11に示す処理に基づいて、定期的(例えば、1〜数時間毎)にSOCを算出する処理を実行する。なお、SOCを求める方法としては、ステップS50で求めたエンジン17の停止時におけるSOCに対して、電流センサ12で検出した充放電電流を累積加算することで求めることができる。 In step S55, the CPU 10a executes a process of calculating the SOC periodically (for example, every one to several hours) based on the process shown in FIG. As a method for obtaining the SOC, the charge / discharge current detected by the current sensor 12 can be cumulatively added to the SOC when the engine 17 is stopped, which is obtained in step S50.

ステップS56では、CPU10aは、ステップS55で算出されたSOCを、使用態様を示す情報としてRAM10cのパラメータ10caに格納する。 In step S56, the CPU 10a stores the SOC calculated in step S55 in the parameter 10ca of the RAM 10c as information indicating the usage mode.

ステップS57では、CPU10aは、エンジン17が停止されたか否かを判定し、停止されたと判定した場合(ステップS57:Y)にはステップS58に進み、それ以外の場合(ステップS57:N)にはステップS55に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。 In step S57, the CPU 10a determines whether or not the engine 17 has been stopped, and if it determines that the engine 17 has been stopped, the process proceeds to step S58 (step S57: Y), and in other cases (step S57: N). The process returns to step S55 and the same process as described above is repeated.

ステップS58では、CPU10aは、処理を繰り返すか否かを判定し、処理を繰り返すと判定した場合(ステップS58:Y)にはステップS50に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合(ステップS58:N)には処理を終了する。 In step S58, the CPU 10a determines whether or not to repeat the process, and if it is determined to repeat the process (step S58: Y), the CPU 10a returns to step S50 and repeats the same process as described above, and other than that. In the case (step S58: N), the process ends.

つぎに、図13を参照して、充電可能電池14のSOHを推定する処理について説明する。図13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。 Next, a process of estimating the SOH of the rechargeable battery 14 will be described with reference to FIG. When the processing of the flowchart shown in FIG. 13 is started, the following steps are executed.

ステップS70では、CPU10aは、図11に示す処理に基づいて、その時点のRohm,Rct1,Rct2,C1,C2を算出し、算出された結果を取得する。 In step S70, the CPU 10a calculates Rohm, Rct1, Rct2, C1, and C2 at that time based on the process shown in FIG. 11, and acquires the calculated result.

ステップS71では、CPU10aは、図10のステップS13の処理によってRAM10cのパラメータ10caに格納されている素子の初期値Rohmi,Rct1i,Rct2i,C1i,C2iを取得する。 In step S71, the CPU 10a acquires the initial values Rohmi, Rct1i, Rct2i, C1i, and C2i of the elements stored in the parameter 10ca of the RAM 10c by the process of step S13 of FIG.

ステップS72では、CPU10aは、ステップS70で取得したその時点の素子値と、ステップS71で取得した初期値との差分値ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2を式(3)〜式(7)に基づいて算出する。 In step S72, the CPU 10a converts the difference values ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2 between the element value acquired in step S70 at that time and the initial value acquired in step S71 into equations (3) to (7). Calculate based on.

ステップS73では、CPU10aは、図12に示す処理によってRAM10cのパラメータ10caに格納されている使用態様を示す履歴情報を取得する。これにより、エンジン17の始動頻度およびSOCに関する履歴情報を得る。 In step S73, the CPU 10a acquires the history information indicating the usage mode stored in the parameter 10ca of the RAM 10c by the process shown in FIG. As a result, historical information regarding the engine start frequency and SOC is obtained.

ステップS74では、CPU10aは、ステップS73で取得した履歴情報に基づいて、当該車両の使用態様A〜使用態様Eのいずれかに分類する。例えば、平日の週5日は使用し、休日の週2日は使用しない場合には、使用態様Bに分類する。 In step S74, the CPU 10a classifies the vehicle into any of the usage modes A to E based on the history information acquired in step S73. For example, if it is used 5 days a week on weekdays and not 2 days a week on holidays, it is classified into usage mode B.

ステップS75では、CPU10aは、使用態様A〜使用態様Eに対応する補正係数をRAM10cのパラメータ10caから取得する。例えば、使用態様Bの場合には、図7に示すf_Rohm_B,f_Rct1_B,f_Rct2_B,f_C1_B,f_C2_Bを取得する。 In step S75, the CPU 10a acquires the correction coefficients corresponding to the usage modes A to E from the parameter 10ca of the RAM 10c. For example, in the case of usage mode B, f_Rohm_B, f_Rct1_B, f_Rct2_B, f_C1_B, f_C2_B shown in FIG. 7 are acquired.

ステップS76では、CPU10aは、ステップS75で取得した補正係数を、前述した式(8)〜式(12)に適用することで、差分値ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2を補正し、Δα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2を算出する。 In step S76, the CPU 10a corrects the difference values ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2 by applying the correction coefficient acquired in step S75 to the above-mentioned equations (8) to (12), and Δα_Rohm, Calculate Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, and Δα_C2.

ステップS77では、ステップS76で算出したΔα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2を、式(13)に適用し、SOHを算出する。 In step S77, Δα_Rohm, Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, and Δα_C2 calculated in step S76 are applied to the equation (13) to calculate SOH.

ステップS78では、CPU10aは、ステップS77で算出したSOHを所定の閾値Thを比較し、SOH<Thか否かを判定し、SOH<Thを満たす場合(ステップS78:Y)にはステップS79に進み、それ以外の場合(ステップS78:N)にはステップS80に進む。 In step S78, the CPU 10a compares the SOH calculated in step S77 with a predetermined threshold value Th, determines whether or not SOH <Th, and if SOH <Th is satisfied (step S78: Y), proceeds to step S79. In other cases (step S78: N), the process proceeds to step S80.

ステップS79では、CPU10aは、上位のECUを介して充電可能電池14が劣化していることを、ユーザに通知して警告する警告処理を実行する。 In step S79, the CPU 10a executes a warning process of notifying and warning the user that the rechargeable battery 14 has deteriorated via the upper ECU.

ステップS80では、CPU10aは、処理を繰り返すか否かを判定し、処理を繰り返すと判定した場合(ステップS80:Y)にはステップS70に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合(ステップS80:N)には処理を終了する。 In step S80, the CPU 10a determines whether or not to repeat the process, and if it is determined to repeat the process (step S80: Y), the CPU 10a returns to step S70 and repeats the same process as described above, and other than that. In the case (step S80: N), the process ends.

以上に説明したように、図10〜図13に示すフローチャートの処理によれば、前述した実施形態の動作を実現することができる。 As described above, according to the processing of the flowchart shown in FIGS. 10 to 13, the operation of the above-described embodiment can be realized.

(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、使用態様に応じた補正係数を乗算してSOHを求めるようにしたが、例えば、以下の式(14)を用いることができる。なお、g()は、図6に示す推定件常度と実測健常度の関係が破線に近づくような値を有する関数である。例えば、使用態様Aではg()=1に近い値を有し、使用態様Cでは1よりも若干大きい値を有し、使用態様D、使用態様E、および、使用態様Aではこの順に小さい値(<1)を有する関数である。
(C) Description of Modified Embodiment The above embodiment is an example, and it goes without saying that the present invention is not limited to the cases described above. For example, in the above embodiment, the SOH is obtained by multiplying the correction coefficient according to the usage mode. For example, the following equation (14) can be used. Note that g () is a function having a value such that the relationship between the estimated case normality and the measured normality shown in FIG. 6 approaches a broken line. For example, the usage mode A has a value close to g () = 1, the usage mode C has a value slightly larger than 1, and the usage mode D, the usage mode E, and the usage mode A have smaller values in this order. It is a function having (<1).

SOH=f(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)×g(使用態様に応じた1または複数の変数) ・・・(14) SOH = f (ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2) × g (one or more variables depending on the usage mode) ... (14)

また、使用態様に応じて、式自体を変更するようにしてもよい。例えば、使用態様Aの場合にはfA(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)を用いてSOHを算出し、使用態様Bの場合にはfB(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)を用いてSOHを算出し、同様、使用態様C〜使用態様Eの場合には、fC(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)、fD(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)、および、fE(ΔRohm,ΔRct1,ΔRct2,ΔC1,ΔC2)をそれぞれ使用することができる。 Moreover, you may change the formula itself according to the mode of use. For example, in the case of usage mode A, SOH is calculated using fA (ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2), and in the case of usage mode B, fB (ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2) is used. Similarly, in the case of usage mode C to usage mode E, fC (ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2), fD (ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2), and fE ( ΔRohm, ΔRct1, ΔRct2, ΔC1, ΔC2) can be used, respectively.

また、以上の実施形態では、車両の使用頻度を示す履歴情報に基づいて、SOHを算出する式等を変更するようにしたが、例えば、環境温度を履歴情報として用いるようにしてもよい。具体的には、図9の例では、1年相当の充放電量とDoDとに基づいて、領域を区分し、領域毎に使用態様を定義するようにしたが、環境温度を加えて使用態様を区分するようにしてもよい。一例として、X軸を1年相当の充放電量とし、Y軸をDoDとし、Z軸を環境温度とするとともにZ軸の原点を25℃とする3次元空間を区分して使用態様を定義するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the formula for calculating SOH or the like is changed based on the history information indicating the frequency of use of the vehicle, but for example, the environmental temperature may be used as the history information. Specifically, in the example of FIG. 9, the regions are divided based on the charge / discharge amount equivalent to one year and DoD, and the usage mode is defined for each region. However, the usage mode is added by adding the environmental temperature. May be divided. As an example, the usage mode is defined by dividing a three-dimensional space in which the X-axis is the charge / discharge amount equivalent to one year, the Y-axis is DoD, the Z-axis is the ambient temperature, and the origin of the Z-axis is 25 ° C. You may do so.

また、充電可能電池14の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも1つに基づいて、使用態様を判定するようにしてもよい。 In addition, the temperature history of the rechargeable battery 14, the history of the discharge depth, the history of the amount of electricity charged and discharged, the history of the frequency of falling below a certain charging rate, the history of the frequency of exceeding a certain charging rate, and the charging. The usage mode may be determined based on the history of the duration for each rate and at least one of the elapsed time since the start of use.

また、前述した履歴を、充電可能電池のSOC、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別して測定するようにしてもよい。 Further, the above-mentioned history may be measured layered according to any one of the SOC, voltage, current, and temperature of the rechargeable battery.

また、以上の実施形態では、図3に示す等価回路を用いるようにしたが、これ以外の等価回路を用いるようにしてもよい。例えば、図14(A)に示すように、RohmとRct1,C1からなる等価回路を用いるようにしてもよい。あるいは、図14(B)に示すように、Rohm,Rct1だけからなる等価回路を用いるようにしてもよい。あるいは、図3または図14に示す等価回路の少なくとも1の素子を用いるようにしてもよい。さらに、等価回路に応じて、前述した式(1)〜(14)を変更することが望ましい。 Further, in the above embodiment, the equivalent circuit shown in FIG. 3 is used, but other equivalent circuits may be used. For example, as shown in FIG. 14A, an equivalent circuit including Rohm and Rct1 and C1 may be used. Alternatively, as shown in FIG. 14 (B), an equivalent circuit consisting of only Rohm and Rct1 may be used. Alternatively, at least one element of the equivalent circuit shown in FIG. 3 or 14 may be used. Further, it is desirable to change the above-mentioned equations (1) to (14) according to the equivalent circuit.

また、以上の実施形態で用いた式(13)では、右辺の関数の変数としては、Δα_Rohm,Δα_Rct1,Δα_Rct2,Δα_C1,Δα_C2の全てを用いるようにしたが、これらの一部を用いるようにしてもよい。例えば、図4に示すように、充電不足の場合には負極活物質が影響を受けるのでRct1,C1を中心にして補正を行い、過充電の場合には格子・電解液が影響を受けるのでRohmを中心にして補正を行い、深充放電繰り返しの場合には正極活物質が影響を受けるのでRct2,C2を中心にして補正を行うようにしてもよい。 Further, in the equation (13) used in the above embodiment, all of Δα_Rohm, Δα_Rct1, Δα_Rct2, Δα_C1, and Δα_C2 are used as the variables of the function on the right side, but some of them are used. May be good. For example, as shown in FIG. 4, in the case of insufficient charging, the negative electrode active material is affected, so correction is performed centering on Rct1 and C1, and in the case of overcharging, the lattice / electrolytic solution is affected, so Rohm. Since the positive electrode active material is affected in the case of repeated deep charging and discharging, the correction may be performed centering on Rct2 and C2.

また、以上の実施形態では、補正係数による補正を所定のタイミングで実行するようにしたが、例えば、使用時間が所定の時間以上となった場合、または、関数f()の値が所定の閾値以下になった場合に補正係数による補正を実行するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the correction by the correction coefficient is executed at a predetermined timing, but for example, when the usage time exceeds a predetermined time, or the value of the function f () is a predetermined threshold value. When the following occurs, the correction by the correction coefficient may be executed.

また、以上の実施形態では、推定されたSOHが所定の閾値未満となった場合の処理としては、(1)警告を発する処理を実行したり、(2)車両の制御を変更する処理を実行したりするようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, as the processing when the estimated SOH becomes less than a predetermined threshold value, (1) a processing for issuing a warning and (2) a processing for changing the control of the vehicle are executed. You may try to do it.

より詳細には、(1)については、SOHが所定の閾値未満になった場合には、制御部10のCPU10aが通信部10dを介して図示しないECUにSOHが低下したことを示す情報を出力し、ECUが図示しないディスプレイ装置にSOHが低下したことを知らせる情報を表示させるとともに、場合によっては、充電可能電池14の交換が必要であることを示す情報を表示するようにしてもよい。また、音声による警告を併せて発するようにしてもよい。 More specifically, with respect to (1), when the SOH becomes less than a predetermined threshold value, the CPU 10a of the control unit 10 outputs information indicating that the SOH has decreased to an ECU (not shown) via the communication unit 10d. Then, the ECU may display information indicating that the SOH has decreased on a display device (not shown), and in some cases, display information indicating that the rechargeable battery 14 needs to be replaced. In addition, a voice warning may be issued at the same time.

また、(2)については、制御部10のCPU10aが通信部10dを介して図示しないECUにSOHが低下したことを示す情報を出力した場合には、ECUが低SOHに対応する制御(例えば、SOCを高く維持する制御)を実行するようにしてもよい。 Regarding (2), when the CPU 10a of the control unit 10 outputs information indicating that the SOH has decreased to an ECU (not shown) via the communication unit 10d, the ECU controls the control corresponding to the low SOH (for example,). The control to keep the SOC high) may be executed.

また、図10〜図13に示すフローチャートは一例であって、本発明がこれらのフローチャートのみに限定されるものではないことはいうまでもない。 Further, it goes without saying that the flowcharts shown in FIGS. 10 to 13 are examples, and the present invention is not limited to these flowcharts.

1 充電可能電池劣化推定装置
10 制御部
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 充電可能電池
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
1 Rechargeable battery deterioration estimation device 10 Control unit 10a CPU
10b ROM
10c RAM
10d communication unit 10e I / F
11 Voltage sensor 12 Current sensor 13 Temperature sensor 14 Rechargeable battery 15 Discharge circuit 16 Alternator 17 Engine 18 Starter motor 19 Load

Claims (10)

充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定装置において、
前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出手段と、
前記充電可能電池の使用態様を検出する検出手段と、
前記等価回路を構成する少なくとも1の素子と前記充電可能電池の劣化を示すSOHとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶する記憶手段と、
前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する推定手段と、
を有することを特徴とする充電可能電池劣化推定装置。
In the rechargeable battery deterioration estimation device that estimates the deterioration of the rechargeable battery,
A calculation means for calculating the values of the elements constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery, and
A detection means for detecting the usage mode of the rechargeable battery and
A storage means for storing a relational expression showing the relationship between at least one element constituting the equivalent circuit and SOH indicating deterioration of the rechargeable battery for each usage mode of the rechargeable battery.
By acquiring the relational expression corresponding to the usage mode detected by the detection means from the storage means and applying the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression, the rechargeable battery can be described. Estimating means for estimating SOH and
A rechargeable battery deterioration estimator characterized by having.
前記記憶手段は、前記使用態様に対応する複数の前記関係式を記憶し、
前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する1の前記関係式を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の充電可能電池劣化推定装置。
The storage means stores a plurality of the relational expressions corresponding to the usage mode, and stores the relational expression.
The estimation means acquires one of the relational expressions corresponding to the usage mode detected by the detection means from the plurality of relational expressions, and applies the value of the element calculated by the calculation means to the relational expression. By doing so, the SOH of the rechargeable battery is estimated.
The rechargeable battery deterioration estimation device according to claim 1.
前記記憶手段は、前記関係式を構成する係数を前記使用態様毎に記憶し、
前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記係数を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を、前記係数を有する前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の充電可能電池劣化推定装置。
The storage means stores the coefficients constituting the relational expression for each of the usage modes.
The estimation means acquires the coefficient corresponding to the usage mode detected by the detection means from the plurality of relational expressions, and the value of the element calculated by the calculation means is converted into the relational expression having the coefficient. By applying, the SOH of the rechargeable battery is estimated.
The rechargeable battery deterioration estimation device according to claim 1.
前記関係式は、前記充電可能電池の前記等価回路を構成する少なくとも1の素子の初期値と現在値との差分値に対して、前記使用態様に対応する前記係数を乗算し、得られた値を前記関係式に適用することで前記SOHを推定することを特徴とする請求項3に記載の充電可能電池劣化推定装置。 The relational expression is a value obtained by multiplying the difference value between the initial value and the current value of at least one element constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery by the coefficient corresponding to the usage mode. The rechargeable battery deterioration estimation device according to claim 3, wherein the SOH is estimated by applying the above to the relational expression. 前記使用態様は、前記充電可能電池の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも1つに基づいて判定されることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の充電可能電池劣化推定装置。 The usage modes include a history of the temperature of the rechargeable battery, a history of the depth of discharge, a history of the amount of electricity charged and discharged, a history of the frequency of falling below a certain charge rate, and a history of the frequency of exceeding a certain charge rate. The charge according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination is made based on at least one of the history, the history of the duration for each charge rate, and the elapsed time since the start of use. Possible battery deterioration estimation device. 前記履歴は、前記充電可能電池のSOC、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別されて測定されることを特徴とする請求項5に記載の充電可能電池劣化推定装置。 The rechargeable battery deterioration estimation device according to claim 5, wherein the history is stratified and measured according to any one of the SOC, voltage, current, and temperature of the rechargeable battery. 前記等価回路は、前記充電可能電池の内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、前記充電可能電池の電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、および、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくも1つを有することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の充電可能電池劣化推定装置。 The equivalent circuit comprises a conductor element inside the rechargeable battery and a resistance component corresponding to the electrolyte resistance, a resistance component corresponding to the reaction resistance of the active material reaction of the electrode of the rechargeable battery, and the electrode and the electrolyte. The rechargeable battery deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the rechargeable battery deterioration estimation device has at least one capacitance component corresponding to the electric double layer at the interface. 前記算出手段は、前記等価回路を構成する素子の値を、基準となる温度および基準となるSOCにおける素子の値に補正することを特徴とする請求項7に記載の充電可能電池劣化推定装置。 The rechargeable battery deterioration estimation device according to claim 7, wherein the calculation means corrects the values of the elements constituting the equivalent circuit to the values of the elements at the reference temperature and the reference SOC. 前記充電可能電池は車両に搭載され、
前記推定手段によって推定された前記SOHに基づいて前記車両が制御される、
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の充電可能電池劣化推定装置。
The rechargeable battery is mounted on the vehicle and
The vehicle is controlled based on the SOH estimated by the estimation means.
The rechargeable battery deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 8, characterized in that.
充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定方法において、
前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出ステップと、
前記充電可能電池の使用態様を検出する検出ステップと、
前記等価回路を構成する少なくとも1の素子と前記充電可能電池の劣化を示すSOHとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出ステップにおいて算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記SOHを推定する推定ステップと、
を有することを特徴とする充電可能電池劣化推定方法。
In the rechargeable battery deterioration estimation method for estimating the deterioration of the rechargeable battery,
A calculation step for calculating the values of the elements constituting the equivalent circuit of the rechargeable battery, and
A detection step for detecting the usage mode of the rechargeable battery and
A storage step of storing a relational expression showing a relationship between at least one element constituting the equivalent circuit and SOH indicating deterioration of the rechargeable battery in a storage means for each usage mode of the rechargeable battery.
By acquiring the relational expression corresponding to the usage mode detected in the detection step from the storage means and applying the value of the element calculated in the calculation step to the relational expression, the rechargeable battery can be described. Estimating steps to estimate SOH and
A rechargeable battery deterioration estimation method characterized by having.
JP2019053981A 2019-03-21 2019-03-21 Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method Pending JP2020153881A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053981A JP2020153881A (en) 2019-03-21 2019-03-21 Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053981A JP2020153881A (en) 2019-03-21 2019-03-21 Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2020153881A true JP2020153881A (en) 2020-09-24

Family

ID=72558699

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019053981A Pending JP2020153881A (en) 2019-03-21 2019-03-21 Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2020153881A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022239391A1 (en) * 2021-05-12 2022-11-17 東洋システム株式会社 Battery performance evaluation device and battery performance evaluation method
JP2022176226A (en) * 2021-05-12 2022-11-25 東洋システム株式会社 Battery performance evaluation device and battery performance evaluation method
WO2023112985A1 (en) * 2021-12-16 2023-06-22 古河電気工業株式会社 Battery status detection device, information processing system, and data collection method
WO2023145205A1 (en) * 2022-01-25 2023-08-03 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ Information processing method, information processing device, and control program
WO2023190330A1 (en) * 2022-03-31 2023-10-05 株式会社小松製作所 System for estimating state of degradation of storage battery, working machine, and method for estimating state of degradation of storage battery

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017181206A (en) * 2016-03-29 2017-10-05 古河電気工業株式会社 Device and method for estimating secondary battery deterioration

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017181206A (en) * 2016-03-29 2017-10-05 古河電気工業株式会社 Device and method for estimating secondary battery deterioration

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022239391A1 (en) * 2021-05-12 2022-11-17 東洋システム株式会社 Battery performance evaluation device and battery performance evaluation method
JP2022174849A (en) * 2021-05-12 2022-11-25 東洋システム株式会社 Battery performance evaluation device and battery performance evaluation method
JP2022176226A (en) * 2021-05-12 2022-11-25 東洋システム株式会社 Battery performance evaluation device and battery performance evaluation method
JP7214253B2 (en) 2021-05-12 2023-01-30 東洋システム株式会社 BATTERY PERFORMANCE EVALUATION DEVICE AND BATTERY PERFORMANCE EVALUATION METHOD
JP7242109B2 (en) 2021-05-12 2023-03-20 東洋システム株式会社 BATTERY PERFORMANCE EVALUATION DEVICE AND BATTERY PERFORMANCE EVALUATION METHOD
WO2023112985A1 (en) * 2021-12-16 2023-06-22 古河電気工業株式会社 Battery status detection device, information processing system, and data collection method
WO2023145205A1 (en) * 2022-01-25 2023-08-03 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ Information processing method, information processing device, and control program
WO2023190330A1 (en) * 2022-03-31 2023-10-05 株式会社小松製作所 System for estimating state of degradation of storage battery, working machine, and method for estimating state of degradation of storage battery

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11163010B2 (en) Secondary battery deterioration estimation device and secondary battery deterioration estimation method
JP2020153881A (en) Rechargeable battery degradation estimation device, and rechargeable battery degradation estimation method
KR101187766B1 (en) Apparatus and Method for cell balancing based on battery&#39;s voltage variation pattern
US11143710B2 (en) Device for estimating degradation of secondary cell, and method for estimating degradation of secondary cell
JP7140316B2 (en) Secondary battery step charge control device and method
CN109342950B (en) Method, device and equipment for evaluating state of charge of lithium battery
US20060220619A1 (en) Remaining capacity calculating device and method for electric power storage
KR20190056743A (en) Apparatus and Method for Estimating Resistance of Secondary Battery
JP7172013B2 (en) BATTERY MANAGEMENT DEVICE, BATTERY MANAGEMENT METHOD AND BATTERY PACK
KR20120065293A (en) Apparatus and method for cell balancing based on battery&#39;s voltage variation pattern
CN102540085B (en) The optimization method of electric component parameter and system in energy-storage system model
JP6895786B2 (en) Secondary battery status detection device and secondary battery status detection method
JP2021533338A (en) Battery management system, battery management method, battery pack and electric vehicle
JP2018151176A (en) Estimation device, estimation method, and estimation program
JP2020079723A (en) Secondary battery system
JP7327955B2 (en) Lead-acid battery state detection device and lead-acid battery state detection method
CN110687460A (en) Soc estimation method
JPWO2020085011A1 (en) Battery control device
CN110687459B (en) Soc estimation method
EP3438683B1 (en) Secondary battery deterioration estimation device and secondary battery deterioration estimation method
EP3438684B1 (en) Device for estimating degradation of secondary cell, and method for estimating degradation of secondary cell
CN110579710A (en) soc estimation device
JP2020155312A (en) Device and method for controlling secondary battery
CN110618385A (en) Soc estimation device
JP7113976B2 (en) Charge/discharge control device and charge/discharge control method

Legal Events

Date Code Title Description
RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20200117

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200302

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211122

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221026

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221108

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221222

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230117

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230411

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20230411

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20230419

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20230425

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20230512