JP2023038092A - 電動車両の駆動制御装置および駆動制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電動車両の駆動制御を、バッテリの劣化状態、電池温度、充電状態に対応させて高精度に行う。
【解決手段】電動車両（Ｖ）の駆動を制御する装置（Ｃ）において、複数のバッテリ劣化状態に対応して、充電状態およびバッテリ温度と、内部抵抗との関係を定めた複数のバッテリ相関マップ（７）が予めそれぞれ格納されたマップ格納部（１）と、前記マップ格納部（１）の複数の前記バッテリ相関マップ（７）から、前記バッテリ（Ｂ）の現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップ（７）を選択するマップ選択部（３）と、前記マップ選択部（３）で選択されたバッテリ相関マップ（７）に基づいて、前記バッテリ（Ｂ）によって駆動される車両駆動用の電動モータ（Ｍ）の出力を制御するモータ出力制御部（５）とを設ける。
【選択図】図３

Description

本開示は、電動車両の駆動制御装置および駆動制御方法に関する。

バッテリ（二次電池）を搭載し、バッテリに蓄えた電力によって駆動される電動車両が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１に開示の電動車両では、アクセル操作、モータ出力トルクに応じて、モータのトルク指令値を演算する。

特開２０２０－０８０５９１号公報

しかし、車両状態によっては、アクセル操作量およびモータ出力トルクに基づくだけでは、トルク指令の演算として十分でない場合がある。

本開示の目的は、上記の課題を解決するために、車両状態に応じた電動車両の駆動制御を行うことにある。

前記した目的を達成するために、本開示に係る電動車両の駆動制御装置は、
電動車両の駆動を制御する装置であって、
複数のバッテリ劣化状態に対応して、充電状態およびバッテリ温度と、内部抵抗との関係を定めた複数のバッテリ相関マップが予めそれぞれ格納されたマップ格納部と、
前記マップ格納部の複数の前記バッテリ相関マップから、前記バッテリの現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップを選択するマップ選択部と、
前記マップ選択部で選択されたバッテリ相関マップに基づいて、前記バッテリによって駆動される車両駆動用の電動モータの出力を制御するモータ出力制御部と、
を備えている。

本開示に係る電動車両の駆動制御方法は、
電動車両の駆動を制御する方法であって、
複数のバッテリ劣化状態に対応して、充電状態およびバッテリ温度と、内部抵抗との関係を定めた複数のバッテリ相関マップを予めそれぞれ格納することと、
前記マップ格納部の複数の前記バッテリ相関マップから、前記バッテリの現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップを選択することと、
前記マップ選択部で選択されたバッテリ相関マップに基づいて、前記バッテリによって駆動される車両駆動用の電動モータの出力を制御することと、
を備える。

本開示に係る電動車両の駆動制御装置および駆動制御方法によれば、電動車両の駆動制御を、バッテリの劣化状態、電池温度、充電状態に対応させることができ、車両状況に応じて、より適切な駆動制御を実現することができる。たとえば、状況毎に出力可能な最大出力トルクを推定することができ、最大出力トルクを考慮した駆動制御を実現することができる。

本開示の一実施形態に係る駆動制御装置およびこの駆動制御装置が適用される電動車両を示すブロック図である。 図１の駆動制御装置の概略構成を示すブロック図である。 図２の駆動制御装置に使用されるバッテリ相関マップの例を示す模式図である。 図２の駆動制御装置によって実行される駆動制御方法の例を示すフロー図である。 図２の駆動制御装置の劣化状態推定部による推定過程の一例を示す模式図である。 図２の駆動制御装置の劣化状態推定部による充電時内部抵抗値算出過程の一例を示す模式図である。

以下、本開示に係る実施形態を図面に従って説明するが、本開示はこの実施形態に限定されるものではない。

図１に、本開示の一実施形態に係る電動車両の駆動制御装置（以下、単に「駆動制御装置」と呼ぶ。）Ｃおよび駆動制御装置Ｃが適用される電動車両Ｖを示す。本実施形態では、電動車両Ｖとしてハイブリッド式の自動二輪車として構成されている。すなわち、本実施形態に係る電動車両Ｖは、車両駆動用の電動モータＭと、電動モータＭを駆動するバッテリＢと、エンジンＥとを備えている。なお、本明細書において、「バッテリ」とは、電気化学的に蓄電可能で、かつ繰り返し充放電可能な二次電池を意味する。本明細書において「エンジン」とは、例えば４サイクルエンジンのような内燃機関を意味する。この例では、電動車両Ｖはパラレル方式のハイブリッド式車両であり、エンジンＥは電動車両Ｖの走行用駆動源およびバッテリＢの充電用駆動源に用いられる。また、本実施形態の電動車両Ｖは、電動車両Ｖ全体を制御する電子制御装置（ＥＣＵ）Ｕを備えている。駆動制御装置Ｃは電子制御装置Ｕに設けられている。

たとえば駆動制御装置Ｃは、電子制御装置が予め記憶するモータ制御プログラムを読みだして、モータ制御プログラムを実行することで、電動モータＭに出力指令値を与えるコントローラであってもよい。上述したように本実施形態では、電子制御装置が、電動モータＭに出力指令を与えるコントローラとしても機能する。コントローラは、処理回路であるプロセッサと、記憶手段であるメモリと、入出力装置であるインターフェースとを含む。メモリには、モータ駆動のための指令値を演算するプログラム、演算用のパラメータが記憶される。インターフェースは、駆動指令を決定するために必要なセンサ出力が入力される入力回路を備える。同様にインターフェースは、駆動指令を出力するための出力回路を備える。

本実施形態の電子制御装置は、エンジン制御のための指令値を出力する機能を備える。エンジン制御については既存の技術を適用することができる。たとえばアクセル操作に応じたエンジン出力トルクを演算し、出力トルクを得るためにエンジンアクチュエータ（スロットル弁、燃料噴射弁、点火プラグ）の制御指令値を出力する。電制制御装置は、メモリに記憶されるエンジン制御のためのプログラムを読み出し、処理回路が実行することによって、アクチュエータに制御指令を与える。もっとも、電動モータＭを駆動する駆動制御装置（コントローラ）は、エンジンＥを制御する電子制御装置とは別に設けられてもよい。

本実施形態の電動車両Ｖ（自動二輪車）は、ハイブリッドモードとしてエンジンＥと電動モータＭとの両方を走行駆動源として用いることができる。ハイブリッドモードの場合、電子制御装置は、ユーザによる操作または予め定められる配分条件を満足するように、エンジンＥと電動モータＭとの動力配分を調整することができる。

本実施形態の電動車両Ｖでは、車両の運転中の発電によってバッテリＢの充電が行われる。具体的には、電動モータＭおよび電動モータＭを制御するインバータＩが、モータ機能付発電機（ＩＳＧ）として構成されており、エンジンＥのみによる車両走行時およびエンジンＥが稼働中のアイドリング時に、エンジンＥの出力の一部を取り出して発電することが可能であり、また、減速時には回生ブレーキによって発電することが可能である。

なお、本実施形態の電動車両Ｖは、クラッチを切断して電動モータＭの動力のみで駆動することも、クラッチを接続してエンジンＥおよび電動モータＭで駆動することも可能である。クラッチ接続した状態で、電動モータＭへの駆動を停止（空回り）させることにより、エンジンＥのみでの走行駆動となる。

駆動制御装置Ｃは、電動車両Ｖのモータ駆動を制御する装置である。駆動制御装置Ｃは、別途プログラムまたはユーザ操作によって、モータ駆動による走行状態が選択された場合にモータ駆動のための指令値を生成する。たとえばアクセル操作センサから与えられるアクセル操作量に応じた出力トルクとなるように、指令値を生成する。また、たとえば走行速度、変速比、アクセル操作量の時間変化に応じて、ユーザフィーリングに沿うように指令値を補正して出力する。

本実施形態の駆動制御装置Ｃは、経年劣化に起因する内部抵抗の増加、使用温度、電池充電状態に応じて、出力可能な最大出力を推定する。推定する最大出力に基づいて、モータ駆動指令値を生成する。たとえばユーザ操作として、モータ最大出力を超える指令が与えられたとしても、最大出力を超えないようモータ指令値を生成する。たとえばハイブリッド走行時には、劣化によってモータが出力できない分、エンジンの出力配分を大きくするように配分を変更させてもよい。

電動車両Ｖには、例えばユーザ操作情報センサＳｕ、走行状態センサＳｒ、バッテリ情報センサＳｂ等の各種センサが設けられている。これらのセンサは、駆動制御装置Ｃに接続されており、駆動制御に必要な情報がこれらのセンサから入力される。ユーザ操作情報センサＳｕは、例えば、アクセル操作センサ、ブレーキセンサ、ＨＶ／ＨＥＶモード切替センサである。走行状態センサＳｒは、例えば車速センサ、ギヤ比センサ、入力軸回転数センサ、クラッチ状態センサ、クロックである。バッテリ情報センサＳｂは、例えば、電圧センサ、電流センサ、温度センサである。

駆動制御装置Ｃは、図２に示すように、マップ格納部１と、マップ選択部３と、モータ出力制御部５とを備えている。マップ格納部１には、複数のバッテリ相関マップ７がメモリに予め格納されている。本明細書における「バッテリ相関マップ」とは、図３に例示するように、バッテリＢにおける所定の範囲の充電状態（以下、「ＳＯＣ」と表記する場合がある。）およびバッテリ温度と、バッテリＢの内部抵抗値との相関関係を定めたマップを意味する。充電状態ＳＯＣは、放電可能量を示す充電率として表現され、満充電状態を１００％、完全放電状態を０％とした充電率として表現される。

図３に示すように、バッテリ相関マップ７では、ＳＯＣが同じ状態で比較すると、温度が上昇するほど内部抵抗が低下（出力が増加）する傾向が示される。またバッテリ相関マップ７では、温度が同じ状態で比較すると、ＳＯＣが大きくなるほど内部抵抗が低下（出力が増加）する傾向が示される。またバッテリＢの劣化が進行するほど、ＳＯＣおよび温度が同じ状態であっても、内部抵抗が上昇（出力が低下）する傾向が示される。したがって、劣化状況毎に応じた複数のバッテリ相関マップ７が用意される。このような内部抵抗の増加の要因としては、後述するように、環境温度に応じて変化が生じる経年劣化や充放電の繰り返しに応じて変化が生じるサイクル劣化が想定される。本実施形態では、経年劣化およびサイクル劣化の両方を考慮して、劣化状況毎のバッテリ相関マップ７が用意される。内部抵抗が増加するほど、バッテリＢによる出力可能な最大出力が減少する。

なお、図３に示したバッテリ相関マップ７は、バッテリ相関マップ７の表示形式の一例を示したものであり、バッテリ相関マップ７は、上記相関関係を定めるものであれば、表，数式等、他の形式で表示されていてもよい。すなわち、バッテリ温度、ＳＯＣ、劣化状態の３つのパラメータごとに、バッテリ出力が求められる関係が示されたものであればよい。図２に示すマップ格納部１には、複数のバッテリ劣化状態に対応した複数のバッテリ相関マップ７が予めそれぞれ格納されている。

なお、バッテリＢの「劣化」とは、バッテリＢの内部抵抗の増加に起因する劣化を意味する。たとえばバッテリの内部抵抗が上昇すると、これに伴ってバッテリＢの出力可能な最大出力が低下する。図３に示すように、バッテリが劣化すると、出力が小さい（内部抵抗が大きい）領域が広くなる。

また、「バッテリ温度」とは、バッテリＢの出力に影響する、バッテリＢの一部または周囲の温度を意味する。本実施形態ではセンサで検出されるバッテリの表面温度が用いられる。もっとも、バッテリ温度は、バッテリの表面温度のほか、バッテリパック内の温度が用いられてもよい。また、バッテリ温度は、直接測定した値でもよく、車両周囲温度とバッテリ電流量とに基づいて推定した値でもよい。

まず、バッテリ相関マップ７を用意する手順の例について説明する。この例では、バッテリＢとしてリチウムイオン二次電池を用いている。リチウムイオン二次電池は、正極活物質としてリチウム含有金属酸化物を用い、負極活物質としてリチウムイオンを吸蔵放出可能な材料（例えば炭素）を用い、電解液に非水系溶媒を用いている。

本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の場合、バッテリＢの劣化は、一般的に、充放電サイクルを繰り返すことにより電極が膨張および収縮を繰り返すこと、および、保存によって電極材料と電解液との反応により電極表面に被膜が形成されることが主要な要因となって生じると考えられている。そこで、本実施形態では、前者の要因による劣化（以下、「サイクル劣化」という。）と後者の要因による劣化（以下、「カレンダー劣化」という。）を複合的に考慮したバッテリ相関マップ７を用意する。

例えば、サイクル劣化については、想定される車両の標準的な使用パターンから、標準的な充放電サイクル条件および所定期間（例えば１年）毎の充放電サイクル回数を導き出し、これに合わせた充放電サイクル試験を行う。この充放電サイクル試験は、想定される車両の使用環境におけるバッテリ温度の範囲およびＳＯＣ範囲を推定し、これらの範囲内における複数のバッテリ温度およびＳＯＣの値について行う。このようにして、複数のサイクル劣化状態のバッテリＢを用意する。

カレンダー劣化については、想定される車両の使用環境におけるバッテリ温度の範囲およびＳＯＣ範囲を推定し、これらの範囲内における複数のバッテリ温度およびＳＯＣの値についてバッテリＢの保存試験を行う。保存試験は、想定される実際の使用期間行ってもよいが、数年間という長期間にわたって試験を行うことは実際的ではないので、例えば数カ月間の試験結果から、一般的に知られている保存劣化推定モデルを用いて、想定される実際の使用期間についての保存劣化状態を模擬的に再現する。

上記のように用意した各バッテリＢについて、内部抵抗を測定する。本実施形態では、バッテリ相関マップ７作成過程での内部抵抗の測定は、後述するＳＯＣおよびバッテリ温度の標準状態において行う。

上記のように測定した所定期間（例えば１年）毎のサイクル劣化と保存劣化を合算することにより、バッテリＢの劣化状態に応じた複数のバッテリ相関マップ７を用意し、マップ格納部１に格納する。なお、バッテリ相関マップ７を用意する方法は、上記で例示したものに限定されず、使用するバッテリＢの種類や搭載される電動車両Ｖの種類、用途、使用地域、主要なバッテリＢの劣化要因等を考慮して適宜選択することができる。例えば、上記の例では、バッテリ劣化のパラメータとして、カレンダー劣化とサイクル劣化とを用いたが、いずれか一方のみを用いてもよい。また劣化のパラメータとして他の値を用いてもよい。たとえば過去に計測した内部抵抗が把握可能であれば、その内部抵抗計測値に基づいて、劣化のパラメータを設定してもよい。

上記のようにして用意された複数のバッテリ相関マップ７がマップ格納部１に格納される（図４のステップＳ１）。バッテリ相関マップ７の格納は、電動車両Ｖの利用前に限らず、利用開始後に、電動車両Ｖの使用状況、バッテリＢの状態等に応じて、段階的に格納されてもよい。たとえばユーザ毎の利用状況を検出し、利用状況に応じて適したバッテリ相関マップ７が、利用後に格納されてもよい。図２に示すマップ選択部３は、マップ格納部１の複数のバッテリ相関マップ７から、バッテリＢの現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップ７を選択する（図４のステップＳ２）。

本実施形態におけるマップ選択部３は、劣化状態を推定する劣化状態推定部１１を備えている。劣化状態推定部１１は、車両運転中におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値を算出し（図４のサブステップＳＳ１）、この充電時内部抵抗値に基づいて、劣化状態を推定する。

具体的には、劣化状態推定部１１は、図５に示すように、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに所定の変換係数Ｃｔを乗じることによりバッテリＢの放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出する（図４のサブステップＳＳ２）。変換係数Ｃｔは、充電時内部抵抗を放電時内部抵抗値Ｒｄｃに換算する変換係数（換算式でも可）であって、予めバッテリＢについて計測することで求めることができる。

次に、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに、予め定めたバッテリＢの使用状態における放電時内部抵抗値Ｒｄｃに換算する正規化係数Ｃｎを乗じることにより、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを算出し（図４のサブステップＳＳ３）、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎに基づいて劣化状態を推定する。

まず、車両運転中におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出する方法について説明する。なお、本実施形態において、バッテリＢの充電特性測定は、バッテリＢに設けられたバッテリ管理ユニットＢＵ（図１）によって行う。

本実施形態では、図６に示すように、車両運転中に、所定範囲内のバッテリ温度および所定範囲内のＳＯＣにおいて、異なる複数の充電電流値（図示の例ではＩａ，Ｉｂ，Ｉｃの３つの電流値）で、所定の充電時間ｔ、バッテリＢの定電流充電を行い、充電時の電流値Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃおよび充電後のバッテリＢの電圧値Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃを測定する。充電時間ｔは、例えば５秒である。また、各電流値による充電後は、所定時間（例えば５秒）以上充電を休止する。次に、測定した充電電流値Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃに対する電圧値Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃを同図に示すようにプロットし、充電電流値の変化量（ΔＩ）に対する電圧値の変化量（ΔＶ）の傾き（ΔＶ／ΔＩ）を直線近似により算出して、この傾きをバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈとする。本実施形態では、図５に示すように、このような充電時内部抵抗値Ｒｃｈを、後述する所定のバッテリ温度範囲およびＳＯＣ範囲内で複数点計測する。

なお、上述した充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出するための充電電流値およびその値の点数（上述の例ではＩａ，Ｉｂ，Ｉｃの３点）は一例にすぎず、これと異なる電流値および電流値の複数の点（例えば２点）によって充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出してもよい。また、１点のみの充電電流値および電圧値と、その後の充電休止後の電圧値（開放電圧値）とから充電内部抵抗値Ｒｃｈを算出してもよい。もっとも、図示したように複数点で測定した値を用いることで、より高精度に抵抗値を算出することができる。

本実施形態では、劣化状態推定部１１は、予め定められた条件を満足したときに、充電時内部抵抗値Ｒｃｈの取得を開始する。具体的には、劣化状態推定部１１は、安定運転状態におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出する。ここでの「安定運転状態」とは、充電電流値の変動幅が所定の範囲内にあることが想定される、予め定めた車両の運転状態をいう。具体的には、安定運転状態とは、例えば、電動車両Ｖがエンジン駆動で走行している場合において、走行速度（エンジン回転数）の変化が所定値以下の状態、変速操作がされていない状態、車体バンク角度が所定値以下の状態である。さらに、エンジンＥがアイドリングされている状態も安定運転状態に含まれる。

また、本実施形態では、劣化状態推定部１１は、図５に示すように充電時内部抵抗値Ｒｃｈの算出のための充電特性測定を、バッテリ温度が予め定めた温度範囲Ｔｒ内にある状態において行う。具体的には、前記予め定めた温度範囲Ｔｒは、５℃以上であることが好ましく、１５℃以上であることがより好ましく、２５℃以上であることがさらに好ましい。また、前記予め定めた温度範囲Ｔｒは、例えば、６０℃以下であることが好ましい。

また、本実施形態では、劣化状態推定部１１（図２）は、充電時内部抵抗値の算出のための充電特性測定を、ＳＯＣが予め定めた範囲内Ｓｒにある状態において行う。具体的には、前記予め定めた範囲Ｓｒは、１０％以上であることが好ましく、２０％以上であることがより好ましく、３０％以上であることがさらに好ましい。

次に、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに所定の変換係数Ｃｔを乗じることによりバッテリＢの放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出する手順について説明する。本実施形態では、予め、充電時内部抵抗値Ｒｃｈと、これに対応する放電時の内部抵抗値（以下、単に「放電時内部抵抗値Ｒｄｃ」という。）との関係（倍率）を求め、充電・放電変換係数Ｃｔとして定めておく。劣化状態推定部１１は、このようにして定めた充電・放電変換係数Ｃｔを、上記の充電時内部抵抗値Ｒｃｈに乗じることにより、放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出する。

すなわち、劣化状態推定部１１は、上述のように、充電時内部抵抗値Ｒｃｈを測定した際の特定のＳＯＣおよびバッテリ温度に対応する放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出する。このように、劣化状態推定部１１は、バッテリＢの充電特性測定時のＳＯＣおよびバッテリ温度を用いて放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出するので、充電時内部抵抗値Ｒｃｈと放電時内部抵抗値Ｒｄｃとが適切に対応付けられ、精度の高い劣化推定が可能になる。

なお、充電・放電変換係数Ｃｔは、充電特性測定を行うことが想定されているバッテリ温度およびＳＯＣの全範囲について単一の係数が定められていてもよく、バッテリ温度およびＳＯＣの所定の範囲毎に異なる係数が定められていてもよい。

次に、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに、予め定めたバッテリＢの使用状態における放電抵抗値に換算する正規化係数Ｃｎを乗じること（以下、単に「正規化」という。）により、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを算出する手順について説明する。本実施形態では、具体的には、上記使用状態として、バッテリＢの標準状態を予め定める。ここでの「標準状態」とは、バッテリＢの想定される標準的な使用状態を意味する。具体的には、劣化評価のための予め定められた単一の状態に設定される。具体的には、標準状態は、バッテリ温度およびＳＯＣによって規定される状態であり、例えばバッテリ温度が２５℃、かつＳＯＣが８０％の状態である。これによってバッテリ温度、ＳＯＣのばらつきによる劣化評価ばらつきを防ぐことができる。

本実施形態では、予め、バッテリＢの実測により、種々のバッテリ温度およびＳＯＣにおける放電時内部抵抗値Ｒｄｃの各々と、標準状態における放電内部抵抗値との対応関係を定めた正規化マップを用意し、劣化状態推定部１１に格納しておく。劣化状態推定部１１は、この正規化マップに従って正規化係数Ｃｎを乗じ、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを算出する。なお、正規化マップは換算式として用意してもよい。

その後、図２に示すマップ選択部３のマップ読出部１３が、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎと、複数のバッテリ相関マップ７の各マップにおける標準状態での内部抵抗値との比較し、正規化放電内部抵抗値に最も近い標準状態内部抵抗値を有する１つのバッテリ相関マップ７を、後述する車両駆動制御に用いられる１つのバッテリ相関マップ７として選択する。

このように、本実施形態では、電動車両Ｖの駆動制御、すなわち電動モータＭの出力制御を行うに際して、充電特性に基づいて、バッテリＢの内部抵抗値を測定する。ハイブリッド式電動車両では、たとえば加減速頻度の高い低速走行域では、モータ駆動が用いられやすく、加減速頻度に低い高速走行域では、エンジン駆動が用いられやすいので、一般的に充電時の方がバッテリに流れる電流が安定しやすい。このため、充電特性を測定する方が、車両の運転中であっても、放電特性を測定する場合に比べて、電流値の変動が小さい状況を選択して安定的な値を測定することが容易である。したがって、精度の高い劣化状態推定が可能となり、バッテリの最大出力推定の精度を高めることができる。これにより、バッテリの最大出力に応じた駆動制御の精度を高めることができる。たとえば最大出力以上の出力指令を与えることが防がれる。また、たとえば余裕度が過剰になることを防いで、バッテリ能力に応じた最大出力を出力することができる。また、たとえば劣化によって減少したバッテリ出力を補うように、エンジンの出力配分を増加させることが可能になる。

特に、上述したように、安定運転状態におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出する場合には、電流値の変動幅が特に小さく安定的な値を測定可能な状態における充電特性に基づいてバッテリＢの内部抵抗値を測定するので、一層精度の高い劣化状態推定が可能となる。

また、上述したように、劣化状態推定部１１は、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに所定の変換係数Ｃｔを乗じることによりバッテリＢの放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出し、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに基づいて劣化状態を推定する。このように、所定の変換係数Ｃｔを乗じるという簡易なプロセスによって、バッテリ相関マップ７を取得した条件に近い放電時の内部抵抗値に基づいて劣化状態を推定するので、効率的に高精度な推定を行うことが可能になる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに、バッテリＢの想定される標準的な使用状態における放電時内部抵抗値Ｒｄｃに換算する正規化係数Ｃｎを乗じることにより、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを算出し、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎに基づいて劣化状態を推定する。この構成によれば、異なる状態（ＳＯＣおよびセル温度）下の値として算出された放電時内部抵抗値Ｒｄｃを、標準的な条件下の値に正規化することにより、複数用意されたバッテリ相関マップ７との比較を高い精度で行うことができる。これにより、さらに高い精度の駆動制御が可能になる。

もっとも、本開示に係る駆動制御装置Ｃにおいて、車両運転中におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出し、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに基づいて、劣化状態を推定することは必須ではない。すなわち、バッテリＢの放電特性測定値に基づいてバッテリＢの劣化状態を推定するなど、他の方法によって推定した劣化状態に基づいて、複数のバッテリ相関マップ７から駆動制御に用いる１つのバッテリ相関マップ７を選択してもよい。

また、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに基づいて、劣化状態を推定する場合であっても、充電時内部抵抗値Ｒｃｈを取得した後に、放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出すること、および正規化放電内部抵抗値を算出することは必須ではない。すなわち、例えば、充電時内部抵抗値Ｒｃｈから直接バッテリ相関マップ７を選択するための規則を定めるなどにより、放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出することなくバッテリ相関マップ７を選択してもよい。

また、バッテリの劣化推定のための手順は、本実施形態で例示した手順と異なっていてもよい。例えば、本実施形態では、充電時内部抵抗値Ｒｃｈを放電時内部抵抗値Ｒｄｃに変換してから正規化しているが、充電時内部抵抗値Ｒｃｈを正規化してから、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに変換してもよい。本実施形態では、放電時内部抵抗値Ｒｄｃへの変換と放電時内部抵抗値Ｒｄｃの正規化を二段階に分けて行ったが、一段階で行ってもよい。すなわち、取得した充電時内部抵抗値Ｒｃｈを、バッテリ標準状態の放電時内部抵抗値Ｒｄｃに一段階で変換するようにしてもよい。

本実施形態では、マップ選択部３は、劣化状態推定部１１で推定した上記の劣化状態に関する情報を、次回の劣化状態推定まで記憶可能な劣化状態情報記憶部１５を備えている。ここでの「次回の劣化状態推定まで記憶可能」とは、換言すれば、当該駆動制御装置Ｃへの電源供給が遮断された後も継続して記憶可能であることをいう。また、ここでの「劣化状態に関する情報」は、少なくともバッテリ相関マップ７を選択するために直接必要とされる、バッテリＢの劣化状態に関する情報を含む。例えば、本実施形態として説明した、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを用いてバッテリ相関マップ７を選択する場合は、少なくとも最新の正規化放電時内部抵抗値Ｒｎが、少なくとも次回の劣化状態推定が行われるまで、劣化状態情報記憶部１５に記憶される。

バッテリＢの劣化は急激に進行するものではないので、バッテリ相関マップ７の更新は、必ずしも電動車両Ｖの運転開始から終了までの間に行わなくともよい。上述のように、マップ選択部３が劣化状態情報記憶部１５を備え、当該駆動制御装置Ｃへの電源供給が遮断された後も継続して劣化状態に関する情報を保持できることにより、電源供給が新たに開始される毎に劣化状態推定を行う必要がなくなる。したがって、上述したように高精度に劣化状態を推定できる状況で取得した劣化状態に関する情報を継続的に使用することができるので、劣化推定の精度が低下することを防止できる。

モータ出力制御部５は、マップ選択部３のマップ読出部１３が選択したバッテリ相関マップ７に基づいて、バッテリＢによって駆動される車両駆動用の電動モータＭの出力を制御する（図４のステップ３）。具体的には、バッテリＢの内部抵抗値（この例では正規化放電時内部抵抗値Ｒｎ）をバッテリＢの最大出力値に換算し、この最大出力値以下となるようにバッテリＢ出力を制限することにより、電動モータＭの出力を制御する。電動モータＭの出力の上限値を、例えばメータ表示や音声出力等によって、運転者が認識できるようにしてもよい。

本実施形態では、図１に示す制御対象となる電動車両Ｖの例として、電動モータＭとエンジンＥとを備えるハイブリッド式電動車両Ｖについて説明した。本実施形態においては、電動車両Ｖが備えるエンジンＥは、車両の駆動とバッテリＢの充電の両方に用いられるが、エンジンＥはバッテリＢの充電のみに用いられるものであってもよい。一般的に、ハイブリッド式電動車両Ｖは、車両走行中にバッテリＢの充電が可能であり、かつエンジンＥによる車両駆動も可能であることから、実際に使用されるバッテリＢのＳＯＣ領域範囲の余裕が小さく設定されており、バッテリＢの出力制御の必要性が特に高い。本実施形態に係る駆動制御装置Ｃにより、このようなハイブリッド式電動車両ＶにおいてＳＯＣ領域範囲の余裕に応じた高精度の出力制御が可能になる。

また、本実施形態に係る電動車両Ｖのようにパラレル方式のハイブリッド式車両の場合、ハイブリッド用バッテリは、主としてエンジンによる駆動を補助するために用いられるので、一般的に、小型、軽量、出力重視タイプのバッテリが用いられる。しかも、パラレル方式のハイブリッド式車両Ｖでは、走行中の加減速に応じて頻繁に充放電状態が切り替わるので、バッテリに対する充放電の繰り返しによる劣化の影響が大きい。したがって、パラレル方式のハイブリッド式車両については、本実施形態に係る駆動制御装置Ｃをに適用して高精度の出力制御を実現するメリットが大きい。

もっとも、制御対象となる電動車両Ｖは、パラレル方式以外のハイブリッド式、例えばシリーズ方式のハイブリッド式であってもよい。また、制御対象となる電動車両Ｖは、車両の駆動源として、バッテリＢによって駆動される電動モータＭを備えていれば、ハイブリッド式電動車両Ｖに限定されない。

また、本実施形態では、制御対象となる電動車両Ｖの例として、電動式の鞍乗型車両である自動二輪車について説明した。もっとも、制御対象となる電動車両Ｖは、自動二輪車以外の、例えば車輪を３つ以上備えるバギーのような鞍乗型車両であってもよい。鞍乗型車両は車幅方向寸法が比較的小さく、車体の車幅方向からの温度の影響を受けやすく、バッテリＢが外気温度の影響を受けやすいことから、高精度の出力制御が望まれる。このような電動鞍乗型車両について、本実施形態に係る駆動制御装置を適用することにより、高精度の出力制御を実現できる。もっとも、制御対象となる電動車両Ｖは鞍乗型車両に限定されない。

また、本実施形態では、駆動制御装置Ｃを電子制御ユニットＵに設けた例について説明したが、駆動制御装置は電動車両Ｖ内の他の箇所に設けてもよい。

また、本実施形態では、バッテリＢとしてリチウムイオン二次電池を例として説明したが、充放電の繰り返し、温度環境、充電状態、劣化状態によって能力が変化するこれ以外の二次電池、例えばニッケル水素二次電池、ニッケルカドミウム二次電池、鉛蓄電池等にも適用することができる。

以上説明した本実施形態に係る電動車両Ｖの駆動制御装置Ｃおよび駆動制御方法によれば、異なるバッテリＢの劣化状態に対応した複数のバッテリ相関マップ７を用いることにより、バッテリＢの劣化状態、バッテリ温度、ＳＯＣに対応した精度の高い駆動制御を行うことが可能になる。

本実施形態において、図２に示すマップ選択部３が、劣化状態を推定する劣化状態推定部１１を備え、劣化状態推定部１１は、車両運転中における前記バッテリＢの充電特性測定値から前記バッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出し、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに基づいて、劣化状態を推定するものであってよい。この構成によれば、電流値の変動が小さく安定的な値を測定可能な充電特性に基づいてバッテリＢの内部抵抗値を測定するので、精度の高い劣化状態推定が可能となる。これによって、より精度の高い駆動制御を実現できる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、充電時内部抵抗値Ｒｃｈに所定の変換係数Ｃｔを乗じることによりバッテリＢの放電時内部抵抗値Ｒｄｃを算出し、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに基づいて劣化状態を推定するものであってよい。この構成によれば、上述したように、所定の変換係数Ｃｔを乗じるという簡易なプロセスによって、バッテリ相関マップ７を取得した条件に近い放電時の内部抵抗値に基づいて劣化状態を推定するので、効率的に高精度な推定を行うことが可能になる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、バッテリＢの充電特性測定時の充電状態およびバッテリ温度を用いて、劣化状態を推定するものであってよい。この構成によれば、上述したように、充電時内部抵抗値Ｒｃｈと放電時内部抵抗値Ｒｄｃとが適切に対応付けることができるので、精度の高い劣化推定が可能になる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、放電時内部抵抗値Ｒｄｃに、予め定めるバッテリＢの使用状態における放電抵抗値に換算する正規化係数Ｃｎを乗じることにより、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎを算出し、正規化放電時内部抵抗値Ｒｎに基づいて劣化状態を推定するものであってよい。この構成によれば、上述したように、異なる状態（ＳＯＣおよびセル温度）下の値として算出された放電時内部抵抗値Ｒｄｃを、一定の条件下の値に正規化することにより、複数用意されたバッテリ相関マップ７との比較を高い精度で行うことができる。これにより、さらに高い精度の駆動制御が可能になる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、充電電流値の変動幅が所定の範囲内にあることが想定される、予め定めた車両の運転状態におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出するものであってよい。この構成によれば、上述したように、電流値の変動幅が特に小さく安定的な値を測定可能な状態における充電特性に基づいてバッテリＢの内部抵抗値を測定するので、一層精度の高い劣化状態推定が可能となる。

本実施形態において、劣化状態推定部１１は、バッテリ温度が予め定めた温度範囲内にある状態におけるバッテリＢの充電特性測定値からバッテリＢの充電時内部抵抗値Ｒｃｈを算出するものであってよい。この構成によれば、上述したように、充電特性が安定化する傾向にある特定の温度範囲におけるバッテリＢの充電特性値を利用するので、ばらつきの小さい充電時内部抵抗値Ｒｃｈを得ることができる。

本実施形態において、マップ選択部３が、さらに、劣化状態推定部１１で推定した劣化状態に関する情報を、次回の劣化状態推定まで記憶可能な劣化状態情報記憶部１５を備えていてもよい。この構成によれば、上述したように、電源供給が新たに開始される毎に劣化状態推定を行う必要がなくなる。したがって、高精度に劣化状態を推定できる状況で取得した劣化状態に関する情報を継続的に使用することができるので、劣化推定の精度が低下することを防止できる。

本実施形態において、電動車両Ｖが、電動モータＭとエンジンＥとを備えるハイブリッド式電動車両Ｖであってよい。この構成によれば、上述したように、実際に使用されるバッテリＢのＳＯＣ領域範囲の余裕が小さく設定されており、バッテリＢの出力制御の必要性が特に高いハイブリッド式電動車両Ｖにおいて高精度の出力制御が可能になる。

本実施形態において、電動車両Ｖが鞍乗型車両であってもよい。上述したように、鞍乗型車両は車幅方向寸法が比較的小さく、車体の車幅方向からの温度の影響を受けやすく、バッテリＢが外気温度の影響を受けやすい。このような高精度の出力制御が特に望まれる電動鞍乗型車両について、高精度の出力制御を実現できる。

以上のとおり、図面を参照しながら本開示の好適な実施形態を説明したが、本開示の趣旨を逸脱しない範囲内で、種々の追加、変更または削除が可能である。したがって、そのようなものも本開示の範囲内に含まれる。

１ マップ格納部
３ マップ選択部
５ モータ出力制御部
７ バッテリ相関マップ
１１ 劣化状態推定部
１５ 劣化状態情報記憶部
Ｂ バッテリ
Ｃ 駆動制御装置
Ｅ エンジン
Ｍ 電動モータ
Ｖ 電動車両

Claims (11)

1. 電動車両の駆動を制御する装置であって、
   複数のバッテリ劣化状態に対応して、充電状態およびバッテリ温度と、内部抵抗との関係を定めた複数のバッテリ相関マップが予めそれぞれ格納されたマップ格納部と、
   前記マップ格納部の複数の前記バッテリ相関マップから、前記バッテリの現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップを選択するマップ選択部と、
   前記マップ選択部で選択されたバッテリ相関マップに基づいて、前記バッテリによって駆動される車両駆動用の電動モータの出力を制御するモータ出力制御部と、
   を備える、電動車両の駆動制御装置。
2. 請求項１に記載の駆動制御装置において、
   前記マップ選択部が、前記劣化状態を推定する劣化状態推定部を備え、
   前記劣化状態推定部は、
   車両運転中における前記バッテリの充電特性測定値から前記バッテリの充電時内部抵抗値を算出し、
   前記充電時内部抵抗値に基づいて、前記劣化状態を推定する、
   駆動制御装置。
3. 請求項２に記載の駆動制御装置において、
   前記劣化状態推定部は、前記充電時内部抵抗値に所定の変換係数を乗じることにより前記バッテリの放電時内部抵抗値を算出し、前記放電時内部抵抗値に基づいて前記劣化状態を推定する、
   駆動制御装置。
4. 請求項３に記載の駆動制御装置において、
   前記劣化状態推定部は、前記バッテリの充電特性測定時の充電状態およびバッテリ温度を用いて、前記劣化状態を推定する、
   駆動制御装置。
5. 請求項３または４に記載の駆動制御装置において、
   前記劣化状態推定部は、
   前記放電時内部抵抗値に、予め定めるバッテリの使用状態における放電抵抗値に換算する正規化係数を乗じることにより、正規化放電時内部抵抗値を算出し、前記正規化放電時内部抵抗値に基づいて前記劣化状態を推定する、
   駆動制御装置。
6. 請求項２から５のいずれか一項に記載の駆動制御装置において、
   前記劣化状態推定部は、充電電流値の変動幅が所定の範囲内にあることが想定される、予め定めた車両の運転状態における前記バッテリの充電特性測定値から前記バッテリの充電時内部抵抗値を算出する、
   駆動制御装置。
7. 請求項２から６のいずれか一項に記載の駆動制御装置において、
   前記劣化状態推定部は、前記バッテリ温度が予め定めた温度範囲内にある状態における前記バッテリの充電特性測定値から前記バッテリの充電時内部抵抗値を算出する、
   駆動制御装置。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の駆動制御装置において、
   前記マップ選択部が、さらに、前記劣化状態推定部で推定した前記劣化状態に関する情報を、次回の劣化状態推定まで記憶可能な劣化状態情報記憶部を備える、
   駆動制御装置。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の駆動制御装置において、
   前記電動車両が、前記電動モータとエンジンＥとを備えるハイブリッド式電動車両である、
   駆動制御装置。
10. 請求項１から４のいずれか一項に記載の駆動制御装置において、
    前記電動車両が鞍乗型車両である、
    駆動制御装置。
11. 電動車両の駆動を制御する方法であって、
    複数のバッテリ劣化状態に対応して、充電状態およびバッテリ温度と、内部抵抗との関係を定めた複数のバッテリ相関マップを予めそれぞれ格納することと、
    前記マップ格納部の複数の前記バッテリ相関マップから、前記バッテリの現在の劣化状態に基づいて１つのバッテリ相関マップを選択することと、
    前記マップ選択部で選択されたバッテリ相関マップに基づいて、前記バッテリによって駆動される車両駆動用の電動モータの出力を制御することと、
    を備える、電動車両の駆動制御方法。

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