JP2021136830A - 診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラム - Google Patents

診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにする。
【解決手段】電動車両１０に設けられたバッテリ４０を診断する診断装置１００において、バッテリ４０の劣化状態を推定する推定部３０１と、劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部３０２と、指標値により推定値の精度が低いと判断される場合、推定値の精度を低下させている原因を通知する通知部３０３とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラムに関する。
従来、モータの駆動力により走行する電動車両が提供されている。この電動車両には、モータの駆動力のみにより走行するものと、内燃機関の駆動力等を併用するもの（ハイブリッド電動車両である）とが提供されている。このような電動車両では、充放電可能な二次電池の電力によりモータを駆動しており、この二次電池の劣化状態を示す値（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ）を表示することが知られている（例えば、特許文献１）。
特開２００９−２０８４８４号公報
しかしながら、従来の技術では、二次電池の劣化状態の推定精度が低い場合があり、このため誤った情報をドライバーに与える問題があった。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることを目的とする。
係る課題を解決するため、請求項１の発明は、
電動車両に設けられた二次電池を診断する診断装置において、
前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、
前記指標値により前記推定部による推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を通知する通知部とを備える。
請求項２の発明は、サーバにより電動車両に設けられた二次電池を診断する診断システムにおいて、
前記サーバは、
前記電動車両との無線通信によるデータ通信によりデータを取得して前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、
前記指標値により前記推定部による推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を前記電動車両に通知する通知部とを備える。
また請求項３の発明は、請求項２の構成において、
前記電動車両は、
前記サーバとの間のデータ通信において異常が発生している場合、前記異常の発生をドライバーに通知する。
請求項４の発明は、
電動車両に設けられた二次電池を診断する診断方法において、
前記二次電池の劣化状態を推定し、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出し、
前記指標値により前記劣化状態の推定精度が低いと判断される場合、前記推定精度を低下させている原因を通知する。
請求項５の発明は、演算処理回路の実行により所定の処理手順を実行させ、電動車両に設けられた二次電池を診断するプログラムにおいて、
前記処理手順は、
前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出ステップと、
前記指標値により前記推定ステップによる推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を通知する通知ステップとを備える。
本発明によれば、二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。
診断装置の構成の一例を示す説明図である。 電動車両１０の車室内の構成を例示した説明図である。 診断装置１００及び周辺の構成要素を示す説明図である。 容量学習回数の合計から信頼度を特定するためのテーブルの一例を示す説明図である。 診断システムの構成を示す説明図である。
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の第１実施形態に係る電動車両を示す図である。電動車両１０は、ハイブリッド自動車や燃料電池車両など、走行用の電力を供給する二次電池（バッテリ）４０を搭載した車両である。この電動車両１０は、充電ケーブル２２０の一端に設けられたプラグ２２２を充電器２００に接続すると共に、この充電ケーブル２２０の他端に設けられたプラグ２２４を電動車両１０の車体外部に設けられた充電口７０に接続して、充電器２００に設けられた充電制御部２１０の充電制御によりバッテリ４０が充電される。なお充電ケーブル２２０による接続に代えて、非接触により充電する構成、電動車両１０に設けられた内燃機関、燃料電池等の電力により充電する構成、内蔵の充電装置により商用電源から充電する構成等にも広く適用することができる。
電動車両１０は、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、ＰＣＵ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）３０と、バッテリ（二次電池）４０と、バッテリセンサ４２と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２と、通信Ｉ／Ｆ７５と、診断装置１００とを備える。
モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２は、ロータが駆動輪１４に連結され、供給される電力により駆動輪１４を駆動し、また減速時、駆動輪１４の回転エネルギーにより発電して電力を出力する。
ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、を備える。ブレーキ装置１６は、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてもよい。なお、ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
車両センサ２０は、アクセル開度センサと、車速センサと、ブレーキ踏量センサと、を備える。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として制御部３６に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、制御部３６及び表示装置６０に出力する。ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Ｖｏｌｔａｇｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）３４と、制御部３６と、を備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３４として一体化することなく、これらの構成要素を分散的に配置してもよい。
変換器３２は、例えば、ＡＣ−ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、減速時、モータ１２により発電された交流電力を直流電力に変換して直流リンクＤＬに出力する。また変換器３２は、これとは逆に、モータ１２の駆動時、直流リンクＤＬを介してＶＣＵ３４から出力される直流電力を交流電力に変換してモータ１２に出力する。
ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、モータ１２の駆動時、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力し、またこれとは逆に、減速時、直流リンクＤＬから出力される電力を所定電圧によりバッテリ４０に出力する。
制御部３６は、例えば、モータ制御部と、ブレーキ制御部と、二次電池・ＶＣＵ制御部と、を備える。モータ制御部、ブレーキ制御部、及び二次電池・ＶＣＵ制御部は、それぞれ別体の制御装置、例えば、モータＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、二次電池ＥＣＵといった制御装置に置き換えてもよい。
モータ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。二次電池・ＶＣＵ制御部は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ；二次電池充電率）を算出し、ＶＣＵ３４及び診断装置１００に出力する。ＶＣＵ３４は、二次電池・ＶＣＵ制御部からの指示に応じて、直流リンクＤＬの電圧を昇圧する。
バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ４０は、電動車両１０の外部の充電器２００から供給される電力を蓄積し、この蓄積した電力を電動車両１０の走行のために出力する。また減速時、ＶＣＵ３４から出力される電力を蓄積する。バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサを備える。バッテリセンサ４２は、例えば、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出した電流値、電圧値、温度等を制御部３６及び診断装置１００に出力する。
診断装置１００は、バッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０の劣化状態（例えばＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ）を推定し、推定結果を表示装置６０によりドライバーに通知する。なお、診断装置１００は、制御部３６と一体に設けられてもよい。診断装置１００の詳細については、図３を用いて後述する。通信Ｉ／Ｆ７４は、診断装置１００と、充電制御部２１０とのインタフェースとして機能し、充電ケーブル２２０に設けられた信号線を介して種々のデータを送受する。
表示装置６０は、例えば、表示部６２と、表示制御部６４と、を備える。表示部６２は、表示制御部６４の制御に応じた情報を表示する。表示制御部６４は、車両センサ２０、制御部３６及び診断装置１００から出力される情報に応じて、バッテリ４０に関する情報を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、車両センサ２０から出力された車速等を表示部６２に表示させる。
コンバータ７２は、バッテリ４０と充電口７０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して充電器２００から導入される交流電力を直流電力に変換してバッテリ４０に出力する。
図２は、電動車両１０の車室内の構成を例示した説明図である。図２に示すように、電動車両１０には、例えば、電動車両１０の操舵を制御するステアリングホイール９１と、車外と車室内とを区分するフロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。
また、車室内のインストルメントパネル９３における運転席９４の正面付近には、表示装置６０の表示部６２が設けられる。表示部６２は、運転者がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能に配置される。また、インストルメントパネル９３の中央には、表示装置６０とは異なる第２表示装置９５が設けられる。
第２表示装置９５は、例えば、電動車両１０に搭載されるナビゲーション装置（不図示）により実行されるナビゲーション処理に対応する画像を表示したり、テレビ電話における相手の映像等を表示したりする。また、第２表示装置９５は、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示してもよい。
[診断装置１００]
次に、図３を用いて、診断装置１００及び診断装置１００の周辺の構成要素について説明する。図３は、診断装置１００及び周辺の構成要素を示す説明図である。図３において、診断装置１００は、推定部３０１と、導出部３０２と、承認部３０３と、出力部３０４と、受付部３０５と、要求部３０６と、取得部３０７と、を備える。診断装置１００は、この診断装置１００のプログラムを内蔵の演算処理回路により実行することにより、一連の処理手順を実行し、これらの機能ブロックが構成される。従ってこの演算処理回路による処理手順は、各機能ブロックに対応する処理を実行するステップを備える。
なお診断装置１００におけるこれらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａ ｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
推定部３０１は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０の劣化状態を推定する。なおこのためバッテリセンサ４２は、少なくともバッテリ４０の充放電電流（Ａｈ）、バッテリ４０の端子電圧を検出可能に構成され、さらには充放電制御に利用する温度等も検出可能に構成される。
ここで、劣化状態は、例えば、充放電量Ａｈ（アンペアアワー）の変化量ΔＡｈと、満充電容量に対する残容量の割合（充電量：ＳＯＣ）の変化量（ΔＳＯＣ）を用いて推定される値である。具体的に説明すると、充放電量の変化量（ΔＡｈ）は、例えば、バッテリセンサ４２によって、ある異なる時刻において検出されたバッテリ４０に流れる電流量を用いて算出される値である。また、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）は、バッテリセンサ４２によって、ある異なる時刻において検出されたバッテリ４０の出力電圧を用いて算出された各時刻におけるＳＯＣを用いて算出される値である。
推定部３０１は、充放電量の変化量（ΔＡｈ）を、充電状態の変化量（ΔＳＯＣ）で割ることにより得られる満充電容量（＝ΔＡｈ／ΔＳＯＣ）を算出してバッテリ４０の劣化状態を推定する。なお、このバッテリ劣化推定は、他の演算方法によるものであってもよく、例えば内部抵抗値により推定してもよい。バッテリ４０の劣化状態は、ΔＳＯＣが小さい充放電の場合よりも、ΔＳＯＣが大きい充放電の場合に、精度よく算出される値である。推定部３０１は、一定の時間間隔でバッテリ４０の劣化状態を推定する。なお、ΔＡｈ及び ΔＳＯＣは、例えば、診断装置１００によって算出されてもよいし、制御部３６によって算出されてもよい。なお劣化状態の推定方法は、叙述した手法に限らず、種々の手法を適用することができる。
導出部３０２は、劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する。劣化状態の推定に用いられるデータは、例えば、バッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）を示すデータを含む。データの有効性は、例えば、データの信頼性である。このため、指標値は、例えば、バッテリ４０の劣化状態に対する信頼度を示す値に相当する。指標値は、電動車両１０の走行中の充放電によってバッテリ４０の充電率（ＳＯＣ）が変化した変化量（ΔＳＯＣ）に応じた値である。
導出部３０２は、バッテリ４０の充放電によってバッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）に基づいて、指標値を導出する。また、導出部３０２は、推定部３０１の推定に用いられるデータとしてバッテリセンサ４２の出力が得られた回数（容量学習回数）に基づいて、指標値を導出する。ここでいうバッテリセンサ４２の出力とは、例えば、電動車両１０の走行中に、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）が一定量以上の充放電が行われたことを示すデータの出力である。以下において、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）が一定量以上の充放電（ΔＳＯＣが大きい充放電）が行われることを「容量学習」といい、また、容量学習が行われた回数を「容量学習回数」という。
導出部３０２は、推定部３０１で劣化状態が推定される毎に指標値を導出するものの、また劣化状態が一定の複数回数推定される毎に導出してもよく、この所定回数を動的に変化させて導出するようにしてもよい。また後述する電動車両１０が停車して、承認部３０３が容量学習オペレーションを実行可能であると判断した場合に指標値を算出するようにしてもよい。導出部３０２は、電動車両１０の走行中における容量学習回数に基づいて、指標値を導出する。指標値は、例えば、一定期間内における容量学習回数に対応する値である。具体的には、指標値は、例えば、少ない容量学習回数には低い値が対応しており、多い容量学習回数には高い値が対応している。
記憶部３１０は、例えば、容量学習が行われたことを示す情報や、各容量学習が行われた日時や場所を示す情報を含む容量学習データの履歴を記憶する。また記憶部３１０は、推定部３０１における推定により記憶した内容を更新する。また、記憶部３１０は、容量学習回数と指標値（信頼度を示す値）とを対応付けたテーブル（図３参照）を記憶する。例えば、導出部３０２は、記憶部３１０を参照して一定期間内の容量学習回数を算出し、当該テーブルを参照し、算出した容量学習回数に対応する指標値を導出する。なお、記憶部３１０は、例えば、フラッシュメモリなどの記憶装置によって実現される。
また、指標値は、容量学習回数に応じた値に限られず、種々の手法を広く適用することができる。具体的に、例えば、指標値は、バッテリ４０の充放電によってバッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）から得られる値（例えば、ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値としてもよい。また指標値は、例えば、直近の容量学習から得られる値（ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値としてもよい。このようにしてもΔＳＯＣを顕著化することができるため、２乗和を用いたとしても、バッテリ４０の劣化状態を高精度に推定することができる。
また指標値は、後述する容量学習オペレーションの回数に応じた値としてもよい。また指標値は、一定期間内における容量学習回数に応じた値としてもよい。ここで容量学習オペレーションは、電動車両１０において、駐車中に、意図的にバッテリ４０の電力を充放電して実行される容量学習の処理である。
図４は、この指標値の算出に利用するテーブルの例を示す図表である。容量学習回数に対応する信頼度が記録されており、導出部３０２は、走行開始時からの容量学習回数によりこのテーブルを参照して信頼度（指標値）を算出する。
なお、指標値の算出は種々の手法を適用することができる。例えば走行距離が長い程（推定値の算出に使用した一定の条件によりバッテリ４０の放電が継続している期間の走行距離が長い程）、劣化状態の推定値の精度が高くなることにより、この走行距離を利用して求めるようにしてもよく、例えば走行距離に比例するように設定してもよい。またバッテリ４０の温度によっても、劣化状態の推定値が変化することにより、バッテリセンサ４２により検出されるバッテリ４０の温度を利用して求めるようにしてもよく、例えば基準温度に対するバッテリ４０の温度差に逆比例するように、指標値を設定してもよい。またこれら各種の指標値算出手法を組み合わせて、算出するようにしてもよい。
なお記憶部３１０は、これらの指標算出手法により指標値を算出する場合には、指標値の算出に供した情報（例えばバッテリ４０の温度、走行距離等）についても記録して保持する。
承認部３０３は、導出部３０２によって取得された指標値を判定基準値により判定することにより、推定部３０１における推定値の精度が低いか否か判断する。またこの判定により推定値の精度が低いと判断される場合、予測される精度低下の原因の情報を推定する。またさらにこの推定した原因の情報を、容量学習オペレーションの実行について承認を求める情報と共に出力部３０４に出力する。出力部３０４は、この承認部３０３から出力される情報により表示装置６０で画像表示して、予測される精度低下の原因と、容量学習オペレーションの実行について承認を求める情報を表示する。
承認部３０３は、電動車両１０が駐車して、容量学習オペレーションを実行可能であると判断される場合に、容量学習オペレーションの実行について承認を求める処理を実行する。より具体的に、承認部３０３は、電動車両１０が駐車し、現在位置情報により、駐車位置が地図情報により長時間駐車可能な地点であり、さらに容量学習オペレーションを実行可能な充電器２００が設けられている場合、容量学習オペレーションを実行可能であると判断する。なおこれらに代えて、又はこれらに加えて、過去の駐車履歴、容量学習オペレーションの実行履歴を参考にしてもよい。
取得部３０７は、この容量学習オペレーションを実行可能か否か判断するための情報を取得する構成である。ここで学習の回数により指標値を求めている場合にあって、精度の低下が検出される場合、指標値の算出に供した学習の回数が少ないことにより精度が低いことになる。この場合、距離の短い走行を繰り返している場合、充分に放電することなく頻繁に充電器２００により充電している場合、高速充電による充電が多く学習の機会が少ない場合、そもそも充電の機会が少ない場合に、精度が低下することになる。またバッテリ温度により指標値を求めている場合、バッテリ４０の温度が高温になっている場合、逆に低温になっている場合が予測される。また走行距離により指標値を求めている場合、走行距離が短くなっていることが予測される。これにより承認部３０３は、導出部３０２における指標値の算出手法に応じて、記憶部３１０に記録された指標値の算出に供した情報を判定し、予測される精度低下の原因を推定する。
承認部３０３は、表示装置６０において、容量学習オペレーションを実行するか否かの選択を促すメッセージを表示し、さらに容量学習オペレーションの実行の有無を選択するメニューを表示する。さらにバッテリ劣化状態の信頼度の低下を表示する。さらに学習の回数により指標値を求めている場合にあって、充分に放電することなく頻繁に充電器２００により充電している場合、「高ＳＯＣの頻度が多い為、正確な劣化診断できません。」とのメッセージを表示して精度低下の原因を通知する。また学習の回数により指標値を求めている場合にあって、高速充電による充電が多く学習の機会が少ない場合、「高速充電が多い為、正確な劣化診断できません。」とのメッセージを表示して精度低下の原因を通知する。また学習の回数により指標値を求めている場合にあって、そもそも充電の機会が少ない場合、「充電機会が少ない為、正確な劣化診断できません。」とのメッセージを表示して精度低下の原因を通知する。なおこれらにより承認部３０３は、推定値の精度を低下させている原因を通知する通知部を構成することになる。なおこのような容量学習オペレーションを実行するか否かの選択を促すメッセージ、精度低下の原因の通知にあっては、音声により実行してもよく、音声と画像表示の双方により実行してもよい。
このように推定値の精度を低下させている原因を通知することにより、診断装置１００は、ドライバーに十分に注意を喚起して二次電池の劣化状態の推定を通知することができ、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。これによりドライバーにおいては、無駄に容量学習オペレーションを実行しないようにしたり、積極的に容量学習オペレーションを実行したりすることができ、推定値の精度の低下に柔軟に対応することができる。
受付部３０５は、表示装置６０に設けられたタッチパネルの操作を検出することにより、容量学習オペレーションを行うか否かを受け付ける。承認部３０３は、受付部３０５により容量学習オペレーションを実行しないとのドライバーによるメニューの選択が検出された場合、一連の処理を終了する。これに対して容量学習オペレーションを実行するとのドライバーによるメニューの選択が検出された場合、容量学習オペレーションの処理を開始する。なお容量学習オペレーションの予約を受け付けるようにして、一定の時間経過により処理を開始してもよい。
この処理の開始により、承認部３０３は、要求部３０６を介して充電器２１０とのデータ通信により充電器２００の動作を制御し、一定のシーケンスによりバッテリ４０を充放電して推定値、指標値を検出して記憶部３１０に記録する。ここで要求部３０６は、データ通信に係るインターフェースであり、充電器２００は、この要求部３０６に対応してデータ通信に係るインターフェースである通信部２１１を備え、またこの通信部２１１にようデータ通信によりバッテリ４０の充放電制御を実行する実行部２１２を備える。
以上の構成によれば、推定値の精度が低いと判断される場合、推定値の精度を低下させている原因を通知することにより、ドライバーに十分に注意を喚起して二次電池の劣化状態の推定を通知することができ、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。
〔第２実施形態〕
図５は、本発明の第２実施形態に係る診断システムを示す図である。診断システム５００は、複数の電動車両１０をネットワークＮＭによりセンターサーバ５０１に接続して、電動車両１０、センターサーバ５０１間で無線通信によりデータ通信可能に構成される。診断システム５００は、このセンターサーバ５０１に劣化診断の機能が設けられ、センターサーバ５０１で各電動車両１０における二次電池の劣化状態を検出する。
このためセンターサーバ５０１は、電動車両１０とのデータ通信により電動車両１０から二次電池の推定値、指標値の算出に必要なデータを取得し、劣化状態の推定値、指標値を算出する。また容量学習オペレーションに関する情報を電動車両１０に通知する。センターサーバ５０１は、この通知において、第１実施形態における診断装置１００と同様に、推定値の精度を低下させている原因を通知する。
このセンターサーバ２０１の構成に対応して、電動車両１０は、センターサーバ５０１の処理に必要なデータをセンターサーバ５０１に提供し、センターサーバ５０１から得られる容量学習オペレーションに関する情報により容量学習オペレーションを実行する。このとき第１実施形態と同様に、精度の低下原因をドライバーに通知して容量学習オペレーションを実行するか否かの選択をドライバーに促す。
この実施形態では、これら劣化診断に関する構成が異なる点を除いて、第１実施形態と同様に構成される。この実施形態のように、サーバにより劣化診断する場合でも、二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。
電動車両１０は、このセンターサーバ２０１とのデータ通信において異常が発生すると、この異常をドライバーに通知する。なおこの通知は、異常の発生が推定値の精度を低下させていると判断される場合には、精度を低下させている原因として通知される。しかしながら異常の発生が推定値の精度を低下させる程度ではない場合もあり、この場合は精度を低下させている原因と共に通知するようにしてもよい。また異常の発生をリアルタイムで通知してもよい。
これにより診断システム５００は、劣化診断時に通信エラーが発生している場合、通信エラーが発生している状態であることをドライバーに通知し、ドライバーに安心感を与える。ここで通信異常は、電界強度の低下、エラーレートの増大による伝送速度の低下等があり、例えば電動車両１０が山影に入った場合のように電動車両１０側に原因がある場合や、アクセスが集中している場合のようにサーバ５０１側に原因がある場合がある。これにより通信異常の通知は、単に異常の発生を通知するだけでなく、詳細にエラーの内容を通知するようにしてもよい。具体的に、例えばサーバより返答が得られない場合には、「サーバ通信エラー」とのメッセージを表示したり、またサーバより再送要求が繰り返されている場合には、「車側送信エラー」とのメッセージを表示したり、原因が即座に特定できない場合、「エラー原因解析中」とのメッセージを表示することが考えられる。
この実施形態によれば、サーバにより劣化診断する場合でも、二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。またデータ通信における異常を通知することにより、ドライバーに安心感を与えることができる。
〔第３実施形態〕
この実施形態では、第１又は第２の実施形態の構成において、ドライバーの操作によりバッテリ４０の充電量を劣化状態、信頼度と共に表示する。電動車両１０は、この表示において、劣化状態の推定値（信頼度）の精度が低いと判断される場合、この推定値の精度を低下させている原因を併せて通知する。なおこの表示は、例えばナビゲーション装置の表示画面上にオンスクリーン表示する場合、ヘッドアップディスプレイによりフロントウインド上に表示する場合等、種々の構成を広く適用することができる。
このようにドライバーの操作により信頼度を通知して、精度を低下させている原因を通知するようにしても、二次電池の劣化状態の推定に関して、ドライバーに誤った情報を与えないようにすることができる。
〔他の実施形態〕
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１０ 車両
１２ モータ
３６ 制御部
４０ バッテリ
４２ バッテリセンサ
６０ 表示装置
６２ 表示部
６４ 表示制御部
７０ 充電口
１００ 診断装置
２００ 充電器
２１０ 充電制御部
３０１ 推定部
３０２ 導出部
３０３ 承認部
３０４ 出力部
３０５ 受付部
３０６ 要求部
３０７ 取得部
３１０ 記憶部
５００ 診断システム
５０１ センターサーバ

Claims (5)

  1. 電動車両に設けられた二次電池を診断する診断装置において、
    前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、
    前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、
    前記指標値により前記推定部による推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を通知する通知部とを備える
    診断装置。
  2. サーバにより電動車両に設けられた二次電池を診断する診断システムにおいて、
    前記サーバは、
    前記電動車両との無線通信によるデータ通信によりデータを取得して前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、
    前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、
    前記指標値により前記推定部による推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を前記電動車両に通知する通知部とを備える
    診断システム。
  3. 前記電動車両は、
    前記サーバとの間のデータ通信において異常が発生している場合、前記異常の発生をドライバーに通知する
    請求項２に記載の診断システム。
  4. 電動車両に設けられた二次電池を診断する診断方法において、
    前記二次電池の劣化状態を推定し、
    前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出し、
    前記指標値により前記劣化状態の推定精度が低いと判断される場合、前記推定精度を低下させている原因を通知する
    診断方法。
  5. 演算処理回路の実行により所定の処理手順を実行させ、電動車両に設けられた二次電池を診断するプログラムにおいて、
    前記処理手順は、
    前記二次電池の劣化状態を推定する推定ステップと、
    前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出ステップと、
    前記指標値により前記推定ステップによる推定値の精度が低いと判断される場合、前記推定値の精度を低下させている原因を通知する通知ステップとを備える
    プログラム。
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