JP3873623B2 - 電池充電状態の推定手段及び電池劣化状態推定方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
［技術分野］
本発明は電池充電状態の推定手段、特に推定誤差を小さくするために電池モデルを使用した電池充電状態の推定手段、及び電池モデルを使用した使用中の電池の劣化状態の推定方法の改良に関する。
【０００２】
［背景技術］
従来より、電池の充電状態（ＳＯＣ）を推定する方法として、電池の初期のＳＯＣに対して、充放電電流値の積分値を加えていく方法が知られている。しかし、この方法では、充放電電流値の積分自体に誤差があり、誤差が集積されるとともに、電池の未使用状態での自己放電によるＳＯＣの初期値の変化等もあり、電池のＳＯＣを正確に推定することが困難であった。
【０００３】
そこで、電池電圧からもＳＯＣを推定し、充放電電流値の積分により得られたＳＯＣの推定結果を補正して推定精度を向上させる方法も行われていた。例えば、特開平９−９６６６５号公報にも、このような推定方法の改良技術が開示されている。
【０００４】
しかし、上記従来例において、電池電圧からＳＯＣを推定し、これにより充放電電流値の積算誤差を補正する方法によっても、必ずしも高い推定精度を得ることは困難であった。これは、電池電圧からＳＯＣを推定すること自体が困難であるためである。
【０００５】
図６には、ＳＯＣが６８％である電池における電池電流と電池電圧の変化の関係が示される。図６に示されるように、電池の電流−電圧の関係は線形ではなく、大きなヒステリシスを有している。従って、この電流−電圧の関係からＳＯＣを推定した場合には、電池電流と電池電圧とがどのように変化した時点でＳＯＣを判定したかにより大きな誤差が生じることになる。図６に示された例では、実際のＳＯＣが６８％であるにもかかわらず、充電電流が増加していく段階ではＳＯＣが８０％と判定され、放電電流が増加していく段階ではＳＯＣが２０％と判定されている。
【０００６】
このように、ＳＯＣが同じでも直前までの充放電状態を反映して電池電圧が大きく変化するので、電池電圧からＳＯＣを推定すると大きな誤差が生じることになる。従って、従来の方法では正確にＳＯＣを推定することができなかった。特に、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるハイブリッド車においては、ＳＯＣの推定値の誤差が大きくなるという問題があった。
【０００７】
また、電気自動車等で使用される電池は、その交換時期を判断したり、故障の発生の予測をする等のためにその劣化状態を推定することが行われている。
【０００８】
この劣化状態の測定は、電池の内部抵抗を求めることにより行われる。内部抵抗を求める方法としては、例えば所定の充電状態（ＳＯＣ）において、所定の放電電流で一定時間放電させた場合の電圧から内部抵抗を求める方法がある。また、電気自動車において、走行中のいくつかの電流／電圧値から以下の式により内部抵抗Ｒを求める方法もある。
【数１】
【０００９】
しかし、上記所定のＳＯＣで一定時間所定の放電電流により放電させる方法では、オフライン計測となるので、例えば電気自動車に使用される電池の場合には、走行中に電池の内部抵抗を推定することは不可能である。
【００１０】
また、上記式（１）により電池の内部抵抗を求める方法では、電気自動車の走行中でも内部抵抗を測定することができる。しかし、この方法では電池の分極の影響を考慮していないので、内部抵抗の推定値の誤差が大きくなるという問題がある。すなわち、電池の充放電電流と電池電圧との関係は図１０に示されるようになる。図１０においては、電流値の正の部分が放電状態であり、負の部分が充電状態をあらわしている。図１０に示されるように、電池の電流／電圧特性は、ヒステリシスを有しており、電圧／電流の傾きすなわち内部抵抗（−Ｒ）は測定するタイミングにより異なった値となる。これは、上述した分極の影響を考慮していないためである。したがって、この従来方法によって電池の内部抵抗を正確に推定することは困難である。
【００１１】
以上より、本発明の目的は、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されても正確にＳＯＣを推定することができる電池充電状態の推定手段を提供することにある。
【００１２】
また、他の目的は、電池の使用中に正確に電池の内部抵抗の変化を測定でき、電池の劣化状態を正確に把握できる電池劣化状態推定方法を提供することにある。
【００１３】
［発明の開示］
上記目的を達成するために、本発明は、電池充電状態の推定手段であって、電池の充電状態（ＳＯＣ）の一応の値として疑似ＳＯＣを求め、この疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧を推定する電池モデルを有し、推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧とが等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して実際のＳＯＣを推定することを特徴とする。
【００１４】
また、上記電池充電状態の推定手段において、電池モデルは、電池の充放電電流と電池のＳＯＣの初期値とから前記疑似ＳＯＣを求める疑似ＳＯＣ推定手段と、前記疑似ＳＯＣ推定手段から出力される前記疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値に基づき開放電圧を推定する起電力推定手段と、内部抵抗による電池電圧の変動を推定する電圧変動推定手段と、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の変動を推定する動的電圧変動推定手段と、を有し、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段との出力値の合計から電池電圧を推定することを特徴とする。
【００１５】
また、上記電池充電状態の推定手段において、さらに、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段の出力値に基づいて推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧との差に比例する成分とこの差の積分値に比例する成分とからなる前記ＳＯＣ修正量を算出するＳＯＣ修正量算出手段を有することを特徴とする。
【００１６】
また、上記電池充電状態の推定手段において、疑似ＳＯＣ推定手段と起電力推定手段と電圧変動推定手段と動的電圧変動推定手段とは、各推定時に電池温度に応じた補正を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、上記電池充電状態の推定手段において、起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に前記推定されたＳＯＣに応じた補正を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、上記電池充電状態の推定手段において、動的電圧変動推定手段は、フィードバック経路を有するニューラルネットワークにより構成されていることを特徴とする。
【００１９】
また、電池劣化状態推定方法であって、電池の充放電電流と電池電圧とを測定し、この充放電電流の積算値から電池の充電状態（ＳＯＣ）の推定値として疑似ＳＯＣを求め、疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値から電池の開放電圧Ｖｏｃを推定し、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを推定し、開放電圧Ｖｏｃと電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとの和と電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとの差Ｖｒを以下の式により求め、
【数２】
この差Ｖｒと充放電電流値とから最小２乗法により電池の内部抵抗を求めることを特徴とする。
【００２０】
また、上記電池劣化状態推定方法において、最小２乗法は、重み付き最小２乗法であることを特徴とする。
【００２１】
［発明を実施するための最良の形態］
以下、本発明の好適な実施の形態（以下、実施形態という）について、図面に基づいて説明する。
【００２２】
実施形態１．
図１には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態１の構成のブロック図が示される。図１において、電池の充放電電流は電流検出手段１０により検出される。また、そのときの電池電圧は電圧検出手段１２により検出される。
【００２３】
電流検出手段１０により検出された充放電電流値は、疑似ＳＯＣ推定手段１４で積分され、あらかじめ求められていた電池のＳＯＣの初期値に加算されてＳＯＣの一応の値である疑似ＳＯＣが推定される。このＳＯＣの初期値は、満充電時であれば１００％となり、あるいは前回使用終了時のＳＯＣ推定値として与えることができる。このようにして求めた疑似ＳＯＣに基づき、起電力推定手段１６により、その疑似ＳＯＣに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段１６によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Ｖｏｃである。このような開放電圧Ｖｏｃは、例えば、あらかじめＳＯＣと開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似ＳＯＣ推定手段１４から与えられる疑似ＳＯＣに対応する開放電圧Ｖｏｃとして推定することができる。
【００２４】
また、電流検出手段１０によって検出された電池の充放電電流値から、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段１８により推定される。この電圧変動推定手段１８では、下に示す式により内部抵抗による電池電圧の変動を推定する。
【数３】
【００２５】
ここでＶｒが電圧変動推定手段１８によって推定される内部抵抗による電圧変動である。なお、電池の内部抵抗ｒは、あらかじめ電池毎に決定しておく。また、電流値Ｉｂは、電流検出手段１０によって検出された充放電電流値である。
【００２６】
さらに、動的電圧変動推定手段２０により、電池の充放電電流の変化に基づいた電池電圧の変動が推定される。動的電圧変動推定手段２０では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを推定する。
【数４】
【００２７】
動的電圧変動推定手段２０では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Ｖｄｙｎを推定する。この場合、係数マトリックスＡ，Ｂ，Ｃは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。
【００２８】
次に、上述した起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０の出力値を加算器２２で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Ｖｅｓｔを求める。すなわち、
【数５】
となる。
【００２９】
なお、以上に述べた疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０、加算器２２により、本発明に係る電池モデルが構成される。
【００３０】
上述した電池モデルにより推定された電池の推定電圧Ｖｅｓｔは、比較器２４で、電圧検出手段１２によって検出された実際の電池の測定電圧Ｖｍｅｓと比較され、その差がＳＯＣ修正量算出手段２６に入力される。ＳＯＣ修正量算出手段２６では、下に示す式により、電池のＳＯＣの推定値を算出する。
【数６】
【００３１】
上式において、疑似ＳＯＣ（ＳＯＣp）は疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値である。また、ＳＯＣ修正量算出手段２６では、上式の第２項及び第３項すなわち比較器２４によって求められた推定電圧Ｖｅｓｔと測定電圧Ｖｍｅｓとの差（Ｖｍｅｓ−Ｖｅｓｔ）に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Ｋｐ，Ｋｉはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器２８により疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値ＳＯＣpに加算される。これにより電池のＳＯＣの推定値を得ることができる。
【００３２】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、従来と同様の方法により求めた疑似ＳＯＣから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Ｖｅｓｔを推定する。次に、この推定電圧Ｖｅｓｔが実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓと等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して電池のＳＯＣを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したＳＯＣの修正が行われるので、電池のＳＯＣの推定精度を著しく向上することができる。
【００３３】
なお、本実施形態では、推定電圧Ｖｅｓｔと実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓとが等しくなるように疑似ＳＯＣを修正していくので、仮に最初に与えられるＳＯＣの初期値が大きな誤差を含んでいても、速やかに正確なＳＯＣの推定値に収束することができる。
【００３４】
図２には、図１に示された電池充電状態の推定手段によるＳＯＣの推定動作のフローが示される。図２において、イグニッションスイッチがＯＮとなった場合（Ｓ１）、電池が満充電であるか否か、あるいは前回使用終了時のＳＯＣ推定値等から電池の充電状態の一応の値として疑似ＳＯＣが疑似ＳＯＣ推定手段１４によってセットされる（Ｓ２）。
【００３５】
次に、電流検出手段１０及び電圧検出手段１２により電池の充放電電流値Ｉｂと電池の実際の電圧Ｖｍｅｓとが測定される（Ｓ３）。
【００３６】
電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂを積算することにより、疑似ＳＯＣ推定手段１４により疑似ＳＯＣの算出が行われる（Ｓ４）。この疑似ＳＯＣ推定手段１４により推定された疑似ＳＯＣから起電力推定手段１６により電池の開放電圧Ｖｏｃが推定される。また、電流検出手段１０により検出された電池の充放電電流値Ｉｂから電圧変動推定手段１８により内部抵抗による電圧変動Ｖｒが推定される。さらに、動的電圧変動推定手段２０により電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Ｖｄｙｎが推定される。これらの開放電圧Ｖｏｃ、内部抵抗による電圧変動分Ｖｒ、電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Ｖｄｙｎの合計として電池の推定電圧Ｖｅｓｔが算出される（Ｓ５）。
【００３７】
次に、上述のようにして算出された推定電圧Ｖｅｓｔと、電圧検出手段１２によって実際に測定された電池の測定電圧Ｖｍｅｓとが、比較器２４により比較される（Ｓ６）。この比較器２４によって比較されたＶｍｅｓとＶｅｓｔとの差に基づき、ＳＯＣ修正量算出手段２６により、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに対するＳＯＣ修正量が算出される（Ｓ７）。
【００３８】
ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに、加算器２８によって加算することにより疑似ＳＯＣの修正が行われ、ＳＯＣの推定値が算出される（Ｓ８）。
【００３９】
次にイグニッションスイッチがＯＦＦとなったか否かが確認され、イグニッションスイッチがＯＦＦとなるまで上述したＳ３〜Ｓ８のステップが繰り返される（Ｓ９）。
【００４０】
Ｓ９においてイグニッションスイッチがＯＦＦとなった場合には、その時点での電池のＳＯＣの推定値を不揮発性メモリに格納し、次回の疑似ＳＯＣの初期値として使用する（Ｓ１０）。
【００４１】
以上により本実施形態に係る電池充電状態の推定手段による電池のＳＯＣの推定動作が終了する。
【００４２】
実施形態２．
図３には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態２の構成のブロック図が示され、図１と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。図３において特徴的な点は、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０の各手段によりそれぞれの推定動作が行われる際に、電池温度Ｔｂに応じた補正がなされることにある。すなわち、本実施形態においては、電池の温度を検出するための温度検出手段３０が設けられており、この出力値がそれぞれ疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０に入力されている。
【００４３】
一般に、電池の特性は電池の温度によって変化するので、本実施形態のように、電池モデル内における各推定手段に電池温度Ｔｂの情報を入力することにより、より高精度で電池のＳＯＣを推定することができる。なお、温度検出手段３０により検出された電池温度Ｔｂにより、各推定手段でどのような補正を行うかは、電池特性に応じて予め決定しておく。
【００４４】
実施形態３．
図４には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態３の構成のブロック図が示され、図１及び図３と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。
【００４５】
図４において特徴的な点は、前述した電池モデルにおける各推定動作を行う際に、疑似ＳＯＣを修正して得たＳＯＣの推定値に応じた補正を行う点にある。すなわち、ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を、加算器２８により、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに加えることにより電池のＳＯＣを推定しているが、このＳＯＣの推定値を起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０のそれぞれに入力し、それぞれの推定動作を補正する。これにより、ＳＯＣ変化による電池の特性変化を考慮することができ、より高精度で電池のＳＯＣを推定することができる。なお、各推定手段でどのような補正を行うかは、実施形態２と同様に、電池特性に応じて予め決定しておけばよい。
【００４６】
実施形態４．
図５には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態４に使用される動的電圧変動推定手段２０の変形例が示される。なお、図５に示された構成以外の構成については、図１、図３、図４に示された実施形態１、２、３と同様である。
【００４７】
図５において、動的電圧変動推定手段２０は、ニューラルネットワークで構成されている。このニューラルネットワークは、入力層３２、中間層３４、出力層３６により構成されており、入力層３２の各ユニットは中間層３４の全部または一部のユニットと結合し、中間層３４の全部または一部のユニットが出力層３６のユニットに結合されている。
【００４８】
図５に示されたニューラルネットワークにおいて特徴的な点は、出力層３６から入力層３２へのフィードバック経路３８を有するリカレント型である点にある。
【００４９】
動的電圧変動推定手段２０により推定される電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを離散型で表すと、
【数７】
のようになる。上式で示されるように、動的な電圧変動Ｖｄｙｎは２つの時間ステップ［ｋ］と［ｋ＋１］との間の関係で表される。したがって、これをニューラルネットワークで表す場合は上記リカレント型ニューラルネットワークとする必要がある。
【００５０】
また、上式では、電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］は、Ｉｂ［ｋ］、ＳＯＣ［ｋ］、Ｔｂ［ｋ］、Ｖｄｙｎ［ｋ］を変数とするある関数ｆで表されている。どのような関数になるかは、ニューラルネットワークの学習で決まる。
【００５１】
このニューラルネットワークの入力層３２には、ある時間ステップｋにおけるフィードバック項Ｖｄｙｎ［ｋ］と、電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂ［ｋ］、ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を加算器２８で疑似ＳＯＣに加えることにより得たＳＯＣの推定値ＳＯＣ［ｋ］、温度検出手段３０により検出された電池温度Ｔｂ［ｋ］が入力される。このような入力があると、所定の中間層３４を介して出力層３６から時間ステップ［ｋ＋１］の電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］が出力される。なお、図１に示された電池充電状態の推定手段に本実施形態のニューラルネットワークを使用する場合は、入力が充放電電流値Ｉｂ［ｋ］のみとなり、図３に使用する場合には充放電電流値Ｉｂ［ｋ］と電池温度Ｔｂ［ｋ］となる。
【００５２】
このような構成で、入力層３２に電池内の化学反応に基づく非線形特性を含んだ教師データを与え、ニューラルネットワークの学習を行う。この学習により各ユニット間の結合の大きさが変化していき、電池の非線形な特性にも対応した結合状態を有するニューラルネットワークを得ることができる。すなわち、上述したように、動的な電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］は、ニューラルネットワークの各入力を変数とする関数ｆとなっているが、この関数の形式は単純な線形形式ではないので、電池の非線形な特性をより忠実に表現できる。
【００５３】
このように、本実施形態では、電池内でも特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段２０に、その非線形特性に十分対応できるリカレント型ニューラルネットワークを使用することにより、より正確な電池モデルを構成でき、正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【００５４】
実施形態５．
図７には、本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図が示される。前述したように、電池の劣化状態は内部抵抗の変化となってあらわれるので、内部抵抗を監視することによって電池の劣化状態を推定することができる。
【００５５】
図７において、電流検出手段１０により電池の充放電電流値Ｉｂが測定され、電圧検出手段１２により電池の電圧が測定される（Ｖｍｅｓ）。電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂは、疑似ＳＯＣ推定手段１４で積分され、あらかじめ求められていた電池のＳＯＣの初期値に加算されてＳＯＣの推定値である疑似ＳＯＣが推定される。このＳＯＣの初期値としては、例えば電池の満充電時を１００％として決定することができる。このようにして求めた疑似ＳＯＣに基づき、起電力推定手段１６によりその疑似ＳＯＣに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段１６によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Ｖｏｃである。このような開放電圧Ｖｏｃは、例えば、あらかじめＳＯＣと電池の開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似ＳＯＣ推定手段１４から与えられる疑似ＳＯＣに対応する開放電圧Ｖｏｃとして推定することができる。
【００５６】
また、電池の電圧は、充放電電流の変化によって動的に変動する。このような電池電圧の動的な変動分を動的電圧変動推定手段２０により推定する。この動的電圧変動推定手段２０では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを推定する。
【数８】
【００５７】
動的電圧変動推定手段２０では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Ｖｄｙｎを推定する。この場合、係数マトリックスＡ，Ｂ，Ｃは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。このように、本実施形態においては、電流検出手段１０により検出した電池の充放電電流値Ｉｂに基づき、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０によって構成される電池モデルにより電池の開放電圧Ｖｏｃ及び動的な電圧の変動分Ｖｄｙｎを推定している。
【００５８】
以上のように、電池モデルによって推定した電池の開放電圧Ｖｏｃと電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとを加算器４０により加え、この値と、電圧検出手段１２で検出した実際の電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとの差Ｖｒを減算器４２で求める。すなわち、
【数９】
【００５９】
このようにして求めた値Ｖｒは、電池電圧の測定値ＶｍｅｓからそのときのＳＯＣに対応する電池の起電力すなわち開放電圧Ｖｏｃと充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとを差し引いた値となっており、電池の内部抵抗に基づく電圧変動をあらわしている。したがって、この値Ｖｒと、電流検出手段１０で検出した電池の充放電電流値Ｉｂとの関係を、例えば最小２乗法で求めることにより、その傾きとして電池の内部抵抗を求めることができる。電池劣化状態推定部４４では、上述したような方法により電池の内部抵抗の推定を行っている。
【００６０】
このように、本実施形態によれば、単に電池電圧の測定値Ｖｍｅｓと電池の充放電電流値Ｉｂとの関係をプロットし、その傾きから内部抵抗を求めるのではなく、電池のＳＯＣの変動や、充放電電流の変動に基づく電池電圧の変動分を除去し、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを取り出して内部抵抗の推定を行っているので、高い精度で電池の内部抵抗を推定することができる。これにより電池の劣化状態を正確に把握することができる。また、電池の内部抵抗の変化を推定することにより、電池の劣化状態のみならず電池の短絡や断線等の異常の検出も行うことができる。
【００６１】
なお、通常の最小２乗法では、過去の電流値すべての和を計算し保持する必要があるので、計算処理時に大量のメモリを必要とするという問題がある。このため、指数重み（忘れ項ρ：０＜ρ＜１）を導入した重み付き最小２乗法を採用するのが好適である。これを離散型の式であらわすと以下のようになる。
【数１０】
【００６２】
なお、上式においては、電流検出手段１０で検出した電池の充放電電流をＩｂではなくＩとして表現している。
【００６３】
図８には、本実施形態に係る電池劣化状態推定方法の工程のフローが示される。図８において、イグニッションスイッチがＯＮとなったか否かが確認され（Ｓ１）、ＯＮになったところで疑似ＳＯＣ推定手段１４でＳＯＣの初期値がセットされる（Ｓ２）。
【００６４】
次に電流検出手段１０及び電圧検出手段１２により電池の充放電電流値Ｉｂと電圧Ｖｍｅｓとが測定される（Ｓ３）。
【００６５】
疑似ＳＯＣ推定手段１４では、充放電電流値Ｉｂを積算し、Ｓ２でセットしたＳＯＣの初期値に加算して疑似ＳＯＣを算出する（Ｓ４）。この疑似ＳＯＣにより、起電力推定手段１６が電池の開放電圧Ｖｏｃを算出する。また、充放電電流の変化に基づいて動的電圧変動推定手段２０が電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを算出する（Ｓ５）。
【００６６】
Ｓ５で求めたＶｏｃとＶｄｙｎ及び電圧検出手段１２で測定した電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとから前述した式（３）に基づいてＶｒを算出する（Ｓ６）。このＶｒ及び電流検出手段１０で検出した充放電電流値Ｉｂとから、上述した式（４）に基づいて電池の内部抵抗Ｒを算出する（Ｓ７）。
【００６７】
次に、Ｓ７で求めた内部抵抗Ｒが所定の値Ｒｒｅｆを超えていないか否かが確認される（Ｓ８）。電池の内部抵抗ＲがＲｒｅｆより大きくなった場合には、電池の劣化が進んだりあるいはなんらかの故障が発生したと考えられるので、バッテリ異常モードとなり、所定の手段によりアラームを出す（Ｓ９）。
【００６８】
Ｓ８において電池の内部抵抗ＲがＲｒｅｆより小さい場合あるいはＳ９においてバッテリ異常モードとなった後、イグニッションスイッチがＯＦＦであるか否かが確認される（Ｓ１０）。Ｓ１０においてイグニッションスイッチがＯＦＦでない場合にはＳ３〜Ｓ９のステップが繰り返される。また、イグニッションスイッチがＯＦＦとなった場合には電池劣化状態の推定動作を終了する。
【００６９】
図９には、以上のようにして推定した電池の内部抵抗Ｒ及び電池の開放電圧Ｖｏｃ及び電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを使用して電池のＳＯＣを推定する手段の構成のブロック図が示されており、図７と同一要素には同一符号を付してその説明は省略する。
【００７０】
図９において、電池劣化状態推定部４４によって推定した電池の内部抵抗Ｒにより、電池の製造時等に測定してあらかじめ与えられていた電池の内部抵抗の値を修正する。これにより、電池モデルにおける電池の内部抵抗の値を常に正しい値に維持することができる。このような電池の内部抵抗Ｒの値と、電流検出手段１０によって検出された電池の充放電電流値Ｉｂとから、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段１８により推定される。この電圧変動推定手段１８では、下に示す式により内部抵抗Ｒによる電池電圧の変動を推定する。
【数１１】
【００７１】
ここでＶRが電圧変動推定手段１８によって推定される、内部抵抗Ｒによる電圧変動である。また、電流値Ｉｂは電流検出手段１０によって検出された充放電電流値である。
【００７２】
次に、上述した起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０、電圧変動推定手段１８の各出力値を加算器２２で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Ｖｅｓｔを求める。すなわち、
【数１２】
となる。
【００７３】
なお、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０、電圧変動推定手段１８、加算器２２により、実際の電池をモデル化した電池モデルが構成される。
【００７４】
以上のようにして推定された電池の推定電圧Ｖｅｓｔは、比較器２４で、電圧検出手段１２によって検出された実際の電池の測定電圧Ｖｍｅｓと比較され、その差がＳＯＣ修正量算出手段２６に入力される。ＳＯＣ修正量算出手段２６では、測定電圧Ｖｍｅｓと推定電圧Ｖｅｓｔとが等しくなるように電池のＳＯＣの修正量を算出する。これにより、下に示す式により電池のＳＯＣの推定値が算出される。
【数１３】
【００７５】
上式において、疑似ＳＯＣ（ＳＯＣp）は疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値である。また、ＳＯＣ修正量算出手段２６では、上式の第２項及び第３項すなわち比較器２４によって求められた推定電圧Ｖｅｓｔと測定電圧Ｖｍｅｓとの差（Ｖｍｅｓ−Ｖｅｓｔ）に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Ｋｐ，Ｋｉはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器２８により疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値ＳＯＣpに加算される。これにより電池のＳＯＣの推定値を得ることができる。
【００７６】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、疑似ＳＯＣから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Ｖｅｓｔを推定する。次に、この推定電圧Ｖｅｓｔが実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓと等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して電池のＳＯＣを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したＳＯＣの修正が行われるので、電池のＳＯＣの推定精度を著しく向上することができる。また、この際に使用される電池の内部抵抗Ｒは、電池劣化状態推定部により補正された値が使用されるので、さらにＳＯＣの推定精度を向上することができる。
【００７７】
［産業上の利用可能性］
以上説明したように、本発明によれば、電池のＳＯＣを推定する際に、電池の充放電電流の変化等の動的な電池状態の変動を考慮して推定を行うので、ハイブリッド車のように充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるような使用条件下でも、高い精度でＳＯＣの推定を行うことが可能となる。
【００７８】
また、特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段をリカレント型ニューラルネットワークで構成すれば、より正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【００７９】
また、電池電圧の測定値から、ＳＯＣの変動に基づく起電力の変動分と充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分とを除いて、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを求め、これから内部抵抗を推定するので、電池の内部抵抗を精度よく推定することができる。この結果、電池の劣化状態を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態１の構成のブロック図である。
【図２】図１に示された電池充電状態の推定手段による電池のＳＯＣの推定動作のフローを示す図である。
【図３】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態２の構成のブロック図である。
【図４】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態３の構成のブロック図である。
【図５】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態４に使用される動的電圧変動推定手段の変形例を示す図である。
【図６】電池における電流と電圧の変化の関係を示す図である。
【図７】本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図である。
【図８】本発明に係る電池劣化状態推定方法の工程のフロー図である。
【図９】本発明に係る電池劣化状態推定方法により推定した内部抵抗を使用して電池のＳＯＣを推定する構成のブロック図である。
【図１０】電池の電圧−電流の関係を示す図である。
【符号の説明】
１０ 電流検出手段、１４ 疑似ＳＯＣ推定手段、１６ 起電力推定手段、１８ 電圧変動推定手段、２０ 動的電圧変動推定手段、２２，２８ 加算器、２４ 比較器、２６ ＳＯＣ修正量算出手段。
［技術分野］
本発明は電池充電状態の推定手段、特に推定誤差を小さくするために電池モデルを使用した電池充電状態の推定手段、及び電池モデルを使用した使用中の電池の劣化状態の推定方法の改良に関する。
【０００２】
［背景技術］
従来より、電池の充電状態（ＳＯＣ）を推定する方法として、電池の初期のＳＯＣに対して、充放電電流値の積分値を加えていく方法が知られている。しかし、この方法では、充放電電流値の積分自体に誤差があり、誤差が集積されるとともに、電池の未使用状態での自己放電によるＳＯＣの初期値の変化等もあり、電池のＳＯＣを正確に推定することが困難であった。
【０００３】
そこで、電池電圧からもＳＯＣを推定し、充放電電流値の積分により得られたＳＯＣの推定結果を補正して推定精度を向上させる方法も行われていた。例えば、特開平９−９６６６５号公報にも、このような推定方法の改良技術が開示されている。
【０００４】
しかし、上記従来例において、電池電圧からＳＯＣを推定し、これにより充放電電流値の積算誤差を補正する方法によっても、必ずしも高い推定精度を得ることは困難であった。これは、電池電圧からＳＯＣを推定すること自体が困難であるためである。
【０００５】
図６には、ＳＯＣが６８％である電池における電池電流と電池電圧の変化の関係が示される。図６に示されるように、電池の電流−電圧の関係は線形ではなく、大きなヒステリシスを有している。従って、この電流−電圧の関係からＳＯＣを推定した場合には、電池電流と電池電圧とがどのように変化した時点でＳＯＣを判定したかにより大きな誤差が生じることになる。図６に示された例では、実際のＳＯＣが６８％であるにもかかわらず、充電電流が増加していく段階ではＳＯＣが８０％と判定され、放電電流が増加していく段階ではＳＯＣが２０％と判定されている。
【０００６】
このように、ＳＯＣが同じでも直前までの充放電状態を反映して電池電圧が大きく変化するので、電池電圧からＳＯＣを推定すると大きな誤差が生じることになる。従って、従来の方法では正確にＳＯＣを推定することができなかった。特に、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるハイブリッド車においては、ＳＯＣの推定値の誤差が大きくなるという問題があった。
【０００７】
また、電気自動車等で使用される電池は、その交換時期を判断したり、故障の発生の予測をする等のためにその劣化状態を推定することが行われている。
【０００８】
この劣化状態の測定は、電池の内部抵抗を求めることにより行われる。内部抵抗を求める方法としては、例えば所定の充電状態（ＳＯＣ）において、所定の放電電流で一定時間放電させた場合の電圧から内部抵抗を求める方法がある。また、電気自動車において、走行中のいくつかの電流／電圧値から以下の式により内部抵抗Ｒを求める方法もある。
【数１】
しかし、上記所定のＳＯＣで一定時間所定の放電電流により放電させる方法では、オフライン計測となるので、例えば電気自動車に使用される電池の場合には、走行中に電池の内部抵抗を推定することは不可能である。
【００１０】
また、上記式（１）により電池の内部抵抗を求める方法では、電気自動車の走行中でも内部抵抗を測定することができる。しかし、この方法では電池の分極の影響を考慮していないので、内部抵抗の推定値の誤差が大きくなるという問題がある。すなわち、電池の充放電電流と電池電圧との関係は図１０に示されるようになる。図１０においては、電流値の正の部分が放電状態であり、負の部分が充電状態をあらわしている。図１０に示されるように、電池の電流／電圧特性は、ヒステリシスを有しており、電圧／電流の傾きすなわち内部抵抗（−Ｒ）は測定するタイミングにより異なった値となる。これは、上述した分極の影響を考慮していないためである。したがって、この従来方法によって電池の内部抵抗を正確に推定することは困難である。
【００１１】
以上より、本発明の目的は、充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されても正確にＳＯＣを推定することができる電池充電状態の推定手段を提供することにある。
【００１２】
また、他の目的は、電池の使用中に正確に電池の内部抵抗の変化を測定でき、電池の劣化状態を正確に把握できる電池劣化状態推定方法を提供することにある。
【００１３】
［発明の開示］
上記目的を達成するために、本発明は、電池充電状態の推定手段であって、電池の充電状態（ＳＯＣ）の一応の値として疑似ＳＯＣを求め、この疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧を推定する電池モデルを有し、推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧とが等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して実際のＳＯＣを推定することを特徴とする。
【００１４】
また、上記電池充電状態の推定手段において、電池モデルは、電池の充放電電流と電池のＳＯＣの初期値とから前記疑似ＳＯＣを求める疑似ＳＯＣ推定手段と、前記疑似ＳＯＣ推定手段から出力される前記疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値に基づき開放電圧を推定する起電力推定手段と、内部抵抗による電池電圧の変動を推定する電圧変動推定手段と、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の変動を推定する動的電圧変動推定手段と、を有し、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段との出力値の合計から電池電圧を推定することを特徴とする。
【００１５】
また、上記電池充電状態の推定手段において、さらに、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段の出力値に基づいて推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧との差に比例する成分とこの差の積分値に比例する成分とからなる前記ＳＯＣ修正量を算出するＳＯＣ修正量算出手段を有することを特徴とする。
【００１６】
また、上記電池充電状態の推定手段において、疑似ＳＯＣ推定手段と起電力推定手段と電圧変動推定手段と動的電圧変動推定手段とは、各推定時に電池温度に応じた補正を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、上記電池充電状態の推定手段において、起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に前記推定されたＳＯＣに応じた補正を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、上記電池充電状態の推定手段において、動的電圧変動推定手段は、フィードバック経路を有するニューラルネットワークにより構成されていることを特徴とする。
【００１９】
また、電池劣化状態推定方法であって、電池の充放電電流と電池電圧とを測定し、この充放電電流の積算値から電池の充電状態（ＳＯＣ）の推定値として疑似ＳＯＣを求め、疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値から電池の開放電圧Ｖｏｃを推定し、電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを推定し、開放電圧Ｖｏｃと電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとの和と電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとの差Ｖｒを以下の式により求め、
【数２】
【００２０】
また、上記電池劣化状態推定方法において、最小２乗法は、重み付き最小２乗法であることを特徴とする。
【００２１】
［発明を実施するための最良の形態］
以下、本発明の好適な実施の形態（以下、実施形態という）について、図面に基づいて説明する。
【００２２】
実施形態１．
図１には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態１の構成のブロック図が示される。図１において、電池の充放電電流は電流検出手段１０により検出される。また、そのときの電池電圧は電圧検出手段１２により検出される。
【００２３】
電流検出手段１０により検出された充放電電流値は、疑似ＳＯＣ推定手段１４で積分され、あらかじめ求められていた電池のＳＯＣの初期値に加算されてＳＯＣの一応の値である疑似ＳＯＣが推定される。このＳＯＣの初期値は、満充電時であれば１００％となり、あるいは前回使用終了時のＳＯＣ推定値として与えることができる。このようにして求めた疑似ＳＯＣに基づき、起電力推定手段１６により、その疑似ＳＯＣに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段１６によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Ｖｏｃである。このような開放電圧Ｖｏｃは、例えば、あらかじめＳＯＣと開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似ＳＯＣ推定手段１４から与えられる疑似ＳＯＣに対応する開放電圧Ｖｏｃとして推定することができる。
【００２４】
また、電流検出手段１０によって検出された電池の充放電電流値から、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段１８により推定される。この電圧変動推定手段１８では、下に示す式により内部抵抗による電池電圧の変動を推定する。
【数３】
ここでＶｒが電圧変動推定手段１８によって推定される内部抵抗による電圧変動である。なお、電池の内部抵抗ｒは、あらかじめ電池毎に決定しておく。また、電流値Ｉｂは、電流検出手段１０によって検出された充放電電流値である。
【００２６】
さらに、動的電圧変動推定手段２０により、電池の充放電電流の変化に基づいた電池電圧の変動が推定される。動的電圧変動推定手段２０では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを推定する。
【数４】
動的電圧変動推定手段２０では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Ｖｄｙｎを推定する。この場合、係数マトリックスＡ，Ｂ，Ｃは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。
【００２８】
次に、上述した起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０の出力値を加算器２２で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Ｖｅｓｔを求める。すなわち、
【数５】
【００２９】
なお、以上に述べた疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０、加算器２２により、本発明に係る電池モデルが構成される。
【００３０】
上述した電池モデルにより推定された電池の推定電圧Ｖｅｓｔは、比較器２４で、電圧検出手段１２によって検出された実際の電池の測定電圧Ｖｍｅｓと比較され、その差がＳＯＣ修正量算出手段２６に入力される。ＳＯＣ修正量算出手段２６では、下に示す式により、電池のＳＯＣの推定値を算出する。
【数６】
上式において、疑似ＳＯＣ（ＳＯＣp）は疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値である。また、ＳＯＣ修正量算出手段２６では、上式の第２項及び第３項すなわち比較器２４によって求められた推定電圧Ｖｅｓｔと測定電圧Ｖｍｅｓとの差（Ｖｍｅｓ−Ｖｅｓｔ）に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Ｋｐ，Ｋｉはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器２８により疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値ＳＯＣpに加算される。これにより電池のＳＯＣの推定値を得ることができる。
【００３２】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、従来と同様の方法により求めた疑似ＳＯＣから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Ｖｅｓｔを推定する。次に、この推定電圧Ｖｅｓｔが実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓと等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して電池のＳＯＣを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したＳＯＣの修正が行われるので、電池のＳＯＣの推定精度を著しく向上することができる。
【００３３】
なお、本実施形態では、推定電圧Ｖｅｓｔと実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓとが等しくなるように疑似ＳＯＣを修正していくので、仮に最初に与えられるＳＯＣの初期値が大きな誤差を含んでいても、速やかに正確なＳＯＣの推定値に収束することができる。
【００３４】
図２には、図１に示された電池充電状態の推定手段によるＳＯＣの推定動作のフローが示される。図２において、イグニッションスイッチがＯＮとなった場合（Ｓ１）、電池が満充電であるか否か、あるいは前回使用終了時のＳＯＣ推定値等から電池の充電状態の一応の値として疑似ＳＯＣが疑似ＳＯＣ推定手段１４によってセットされる（Ｓ２）。
【００３５】
次に、電流検出手段１０及び電圧検出手段１２により電池の充放電電流値Ｉｂと電池の実際の電圧Ｖｍｅｓとが測定される（Ｓ３）。
【００３６】
電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂを積算することにより、疑似ＳＯＣ推定手段１４により疑似ＳＯＣの算出が行われる（Ｓ４）。この疑似ＳＯＣ推定手段１４により推定された疑似ＳＯＣから起電力推定手段１６により電池の開放電圧Ｖｏｃが推定される。また、電流検出手段１０により検出された電池の充放電電流値Ｉｂから電圧変動推定手段１８により内部抵抗による電圧変動Ｖｒが推定される。さらに、動的電圧変動推定手段２０により電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Ｖｄｙｎが推定される。これらの開放電圧Ｖｏｃ、内部抵抗による電圧変動分Ｖｒ、電池の充放電電流の変化に基づく電圧変動分Ｖｄｙｎの合計として電池の推定電圧Ｖｅｓｔが算出される（Ｓ５）。
【００３７】
次に、上述のようにして算出された推定電圧Ｖｅｓｔと、電圧検出手段１２によって実際に測定された電池の測定電圧Ｖｍｅｓとが、比較器２４により比較される（Ｓ６）。この比較器２４によって比較されたＶｍｅｓとＶｅｓｔとの差に基づき、ＳＯＣ修正量算出手段２６により、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに対するＳＯＣ修正量が算出される（Ｓ７）。
【００３８】
ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに、加算器２８によって加算することにより疑似ＳＯＣの修正が行われ、ＳＯＣの推定値が算出される（Ｓ８）。
【００３９】
次にイグニッションスイッチがＯＦＦとなったか否かが確認され、イグニッションスイッチがＯＦＦとなるまで上述したＳ３〜Ｓ８のステップが繰り返される（Ｓ９）。
【００４０】
Ｓ９においてイグニッションスイッチがＯＦＦとなった場合には、その時点での電池のＳＯＣの推定値を不揮発性メモリに格納し、次回の疑似ＳＯＣの初期値として使用する（Ｓ１０）。
【００４１】
以上により本実施形態に係る電池充電状態の推定手段による電池のＳＯＣの推定動作が終了する。
【００４２】
実施形態２．
図３には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態２の構成のブロック図が示され、図１と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。図３において特徴的な点は、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０の各手段によりそれぞれの推定動作が行われる際に、電池温度Ｔｂに応じた補正がなされることにある。すなわち、本実施形態においては、電池の温度を検出するための温度検出手段３０が設けられており、この出力値がそれぞれ疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０に入力されている。
【００４３】
一般に、電池の特性は電池の温度によって変化するので、本実施形態のように、電池モデル内における各推定手段に電池温度Ｔｂの情報を入力することにより、より高精度で電池のＳＯＣを推定することができる。なお、温度検出手段３０により検出された電池温度Ｔｂにより、各推定手段でどのような補正を行うかは、電池特性に応じて予め決定しておく。
【００４４】
実施形態３．
図４には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態３の構成のブロック図が示され、図１及び図３と同一要素には同一符号を付してその説明を省略する。
【００４５】
図４において特徴的な点は、前述した電池モデルにおける各推定動作を行う際に、疑似ＳＯＣを修正して得たＳＯＣの推定値に応じた補正を行う点にある。すなわち、ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を、加算器２８により、疑似ＳＯＣ推定手段１４が推定した疑似ＳＯＣに加えることにより電池のＳＯＣを推定しているが、このＳＯＣの推定値を起電力推定手段１６、電圧変動推定手段１８、動的電圧変動推定手段２０のそれぞれに入力し、それぞれの推定動作を補正する。これにより、ＳＯＣ変化による電池の特性変化を考慮することができ、より高精度で電池のＳＯＣを推定することができる。なお、各推定手段でどのような補正を行うかは、実施形態２と同様に、電池特性に応じて予め決定しておけばよい。
【００４６】
実施形態４．
図５には、本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態４に使用される動的電圧変動推定手段２０の変形例が示される。なお、図５に示された構成以外の構成については、図１、図３、図４に示された実施形態１、２、３と同様である。
【００４７】
図５において、動的電圧変動推定手段２０は、ニューラルネットワークで構成されている。このニューラルネットワークは、入力層３２、中間層３４、出力層３６により構成されており、入力層３２の各ユニットは中間層３４の全部または一部のユニットと結合し、中間層３４の全部または一部のユニットが出力層３６のユニットに結合されている。
【００４８】
図５に示されたニューラルネットワークにおいて特徴的な点は、出力層３６から入力層３２へのフィードバック経路３８を有するリカレント型である点にある。
【００４９】
動的電圧変動推定手段２０により推定される電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを離散型で表すと、
【数７】
【００５０】
また、上式では、電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］は、Ｉｂ［ｋ］、ＳＯＣ［ｋ］、Ｔｂ［ｋ］、Ｖｄｙｎ［ｋ］を変数とするある関数ｆで表されている。どのような関数になるかは、ニューラルネットワークの学習で決まる。
【００５１】
このニューラルネットワークの入力層３２には、ある時間ステップｋにおけるフィードバック項Ｖｄｙｎ［ｋ］と、電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂ［ｋ］、ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出されたＳＯＣ修正量を加算器２８で疑似ＳＯＣに加えることにより得たＳＯＣの推定値ＳＯＣ［ｋ］、温度検出手段３０により検出された電池温度Ｔｂ［ｋ］が入力される。このような入力があると、所定の中間層３４を介して出力層３６から時間ステップ［ｋ＋１］の電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］が出力される。なお、図１に示された電池充電状態の推定手段に本実施形態のニューラルネットワークを使用する場合は、入力が充放電電流値Ｉｂ［ｋ］のみとなり、図３に使用する場合には充放電電流値Ｉｂ［ｋ］と電池温度Ｔｂ［ｋ］となる。
【００５２】
このような構成で、入力層３２に電池内の化学反応に基づく非線形特性を含んだ教師データを与え、ニューラルネットワークの学習を行う。この学習により各ユニット間の結合の大きさが変化していき、電池の非線形な特性にも対応した結合状態を有するニューラルネットワークを得ることができる。すなわち、上述したように、動的な電圧変動Ｖｄｙｎ［ｋ＋１］は、ニューラルネットワークの各入力を変数とする関数ｆとなっているが、この関数の形式は単純な線形形式ではないので、電池の非線形な特性をより忠実に表現できる。
【００５３】
このように、本実施形態では、電池内でも特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段２０に、その非線形特性に十分対応できるリカレント型ニューラルネットワークを使用することにより、より正確な電池モデルを構成でき、正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【００５４】
実施形態５．
図７には、本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図が示される。前述したように、電池の劣化状態は内部抵抗の変化となってあらわれるので、内部抵抗を監視することによって電池の劣化状態を推定することができる。
【００５５】
図７において、電流検出手段１０により電池の充放電電流値Ｉｂが測定され、電圧検出手段１２により電池の電圧が測定される（Ｖｍｅｓ）。電流検出手段１０により検出された充放電電流値Ｉｂは、疑似ＳＯＣ推定手段１４で積分され、あらかじめ求められていた電池のＳＯＣの初期値に加算されてＳＯＣの推定値である疑似ＳＯＣが推定される。このＳＯＣの初期値としては、例えば電池の満充電時を１００％として決定することができる。このようにして求めた疑似ＳＯＣに基づき、起電力推定手段１６によりその疑似ＳＯＣに対応する電池電圧を推定する。この起電力推定手段１６によって推定される電池電圧は、電池の開放電圧の推定値Ｖｏｃである。このような開放電圧Ｖｏｃは、例えば、あらかじめＳＯＣと電池の開放電圧とのマップを電池毎に求めておき、疑似ＳＯＣ推定手段１４から与えられる疑似ＳＯＣに対応する開放電圧Ｖｏｃとして推定することができる。
【００５６】
また、電池の電圧は、充放電電流の変化によって動的に変動する。このような電池電圧の動的な変動分を動的電圧変動推定手段２０により推定する。この動的電圧変動推定手段２０では、下に示す式により電池の動的な電圧変動Ｖｄｙｎを推定する。
【数８】
動的電圧変動推定手段２０では、上記の状態方程式に基づいて、電池の過渡的な電圧の変動Ｖｄｙｎを推定する。この場合、係数マトリックスＡ，Ｂ，Ｃは各電池毎にその特性の測定からあらかじめ決定しておく。このように、本実施形態においては、電流検出手段１０により検出した電池の充放電電流値Ｉｂに基づき、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０によって構成される電池モデルにより電池の開放電圧Ｖｏｃ及び動的な電圧の変動分Ｖｄｙｎを推定している。
【００５８】
以上のように、電池モデルによって推定した電池の開放電圧Ｖｏｃと電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとを加算器４０により加え、この値と、電圧検出手段１２で検出した実際の電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとの差Ｖｒを減算器４２で求める。すなわち、
【数９】
このようにして求めた値Ｖｒは、電池電圧の測定値ＶｍｅｓからそのときのＳＯＣに対応する電池の起電力すなわち開放電圧Ｖｏｃと充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとを差し引いた値となっており、電池の内部抵抗に基づく電圧変動をあらわしている。したがって、この値Ｖｒと、電流検出手段１０で検出した電池の充放電電流値Ｉｂとの関係を、例えば最小２乗法で求めることにより、その傾きとして電池の内部抵抗を求めることができる。電池劣化状態推定部４４では、上述したような方法により電池の内部抵抗の推定を行っている。
【００６０】
このように、本実施形態によれば、単に電池電圧の測定値Ｖｍｅｓと電池の充放電電流値Ｉｂとの関係をプロットし、その傾きから内部抵抗を求めるのではなく、電池のＳＯＣの変動や、充放電電流の変動に基づく電池電圧の変動分を除去し、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを取り出して内部抵抗の推定を行っているので、高い精度で電池の内部抵抗を推定することができる。これにより電池の劣化状態を正確に把握することができる。また、電池の内部抵抗の変化を推定することにより、電池の劣化状態のみならず電池の短絡や断線等の異常の検出も行うことができる。
【００６１】
なお、通常の最小２乗法では、過去の電流値すべての和を計算し保持する必要があるので、計算処理時に大量のメモリを必要とするという問題がある。このため、指数重み（忘れ項ρ：０＜ρ＜１）を導入した重み付き最小２乗法を採用するのが好適である。これを離散型の式であらわすと以下のようになる。
【数１０】
なお、上式においては、電流検出手段１０で検出した電池の充放電電流をＩｂではなくＩとして表現している。
【００６３】
図８には、本実施形態に係る電池劣化状態推定方法の工程のフローが示される。図８において、イグニッションスイッチがＯＮとなったか否かが確認され（Ｓ１）、ＯＮになったところで疑似ＳＯＣ推定手段１４でＳＯＣの初期値がセットされる（Ｓ２）。
【００６４】
次に電流検出手段１０及び電圧検出手段１２により電池の充放電電流値Ｉｂと電圧Ｖｍｅｓとが測定される（Ｓ３）。
【００６５】
疑似ＳＯＣ推定手段１４では、充放電電流値Ｉｂを積算し、Ｓ２でセットしたＳＯＣの初期値に加算して疑似ＳＯＣを算出する（Ｓ４）。この疑似ＳＯＣにより、起電力推定手段１６が電池の開放電圧Ｖｏｃを算出する。また、充放電電流の変化に基づいて動的電圧変動推定手段２０が電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを算出する（Ｓ５）。
【００６６】
Ｓ５で求めたＶｏｃとＶｄｙｎ及び電圧検出手段１２で測定した電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとから前述した式（３）に基づいてＶｒを算出する（Ｓ６）。このＶｒ及び電流検出手段１０で検出した充放電電流値Ｉｂとから、上述した式（４）に基づいて電池の内部抵抗Ｒを算出する（Ｓ７）。
【００６７】
次に、Ｓ７で求めた内部抵抗Ｒが所定の値Ｒｒｅｆを超えていないか否かが確認される（Ｓ８）。電池の内部抵抗ＲがＲｒｅｆより大きくなった場合には、電池の劣化が進んだりあるいはなんらかの故障が発生したと考えられるので、バッテリ異常モードとなり、所定の手段によりアラームを出す（Ｓ９）。
【００６８】
Ｓ８において電池の内部抵抗ＲがＲｒｅｆより小さい場合あるいはＳ９においてバッテリ異常モードとなった後、イグニッションスイッチがＯＦＦであるか否かが確認される（Ｓ１０）。Ｓ１０においてイグニッションスイッチがＯＦＦでない場合にはＳ３〜Ｓ９のステップが繰り返される。また、イグニッションスイッチがＯＦＦとなった場合には電池劣化状態の推定動作を終了する。
【００６９】
図９には、以上のようにして推定した電池の内部抵抗Ｒ及び電池の開放電圧Ｖｏｃ及び電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを使用して電池のＳＯＣを推定する手段の構成のブロック図が示されており、図７と同一要素には同一符号を付してその説明は省略する。
【００７０】
図９において、電池劣化状態推定部４４によって推定した電池の内部抵抗Ｒにより、電池の製造時等に測定してあらかじめ与えられていた電池の内部抵抗の値を修正する。これにより、電池モデルにおける電池の内部抵抗の値を常に正しい値に維持することができる。このような電池の内部抵抗Ｒの値と、電流検出手段１０によって検出された電池の充放電電流値Ｉｂとから、電池の内部抵抗による電圧変動が電圧変動推定手段１８により推定される。この電圧変動推定手段１８では、下に示す式により内部抵抗Ｒによる電池電圧の変動を推定する。
【数１１】
ここでＶRが電圧変動推定手段１８によって推定される、内部抵抗Ｒによる電圧変動である。また、電流値Ｉｂは電流検出手段１０によって検出された充放電電流値である。
【００７２】
次に、上述した起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０、電圧変動推定手段１８の各出力値を加算器２２で加算し、電池電圧の推定値である推定電圧Ｖｅｓｔを求める。すなわち、
【数１２】
【００７３】
なお、疑似ＳＯＣ推定手段１４、起電力推定手段１６、動的電圧変動推定手段２０、電圧変動推定手段１８、加算器２２により、実際の電池をモデル化した電池モデルが構成される。
【００７４】
以上のようにして推定された電池の推定電圧Ｖｅｓｔは、比較器２４で、電圧検出手段１２によって検出された実際の電池の測定電圧Ｖｍｅｓと比較され、その差がＳＯＣ修正量算出手段２６に入力される。ＳＯＣ修正量算出手段２６では、測定電圧Ｖｍｅｓと推定電圧Ｖｅｓｔとが等しくなるように電池のＳＯＣの修正量を算出する。これにより、下に示す式により電池のＳＯＣの推定値が算出される。
【数１３】
上式において、疑似ＳＯＣ（ＳＯＣp）は疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値である。また、ＳＯＣ修正量算出手段２６では、上式の第２項及び第３項すなわち比較器２４によって求められた推定電圧Ｖｅｓｔと測定電圧Ｖｍｅｓとの差（Ｖｍｅｓ−Ｖｅｓｔ）に比例する成分と、この差の積分値に比例する成分とを算出する。ここで、係数Ｋｐ，Ｋｉはそれぞれあらかじめ電池特性から決定しておく。ＳＯＣ修正量算出手段２６によって算出された上記各成分は、上式に示されるように、加算器２８により疑似ＳＯＣ推定手段１４の出力値ＳＯＣpに加算される。これにより電池のＳＯＣの推定値を得ることができる。
【００７６】
このように本実施形態においては、電池モデルを使用し、疑似ＳＯＣから電池の起電力を推定するとともに、電池電圧の内部抵抗による変動分と、充放電電流の変化による動的な電圧変動分とを推定し、これらの合計として電池の電圧を推定する。すなわち、電池モデルにより、疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧Ｖｅｓｔを推定する。次に、この推定電圧Ｖｅｓｔが実際に測定された電池の電圧Ｖｍｅｓと等しくなるように疑似ＳＯＣを修正して電池のＳＯＣを推定している。したがって、単に充放電電流の積算のみならず、内部抵抗や電池の状態の変動を考慮したＳＯＣの修正が行われるので、電池のＳＯＣの推定精度を著しく向上することができる。また、この際に使用される電池の内部抵抗Ｒは、電池劣化状態推定部により補正された値が使用されるので、さらにＳＯＣの推定精度を向上することができる。
【００７７】
［産業上の利用可能性］
以上説明したように、本発明によれば、電池のＳＯＣを推定する際に、電池の充放電電流の変化等の動的な電池状態の変動を考慮して推定を行うので、ハイブリッド車のように充放電が短い周期で切り替わり、繰り返されるような使用条件下でも、高い精度でＳＯＣの推定を行うことが可能となる。
【００７８】
また、特に非線形要素の強い動的電圧変動推定手段をリカレント型ニューラルネットワークで構成すれば、より正確な電池の充電状態の推定を行うことができる。
【００７９】
また、電池電圧の測定値から、ＳＯＣの変動に基づく起電力の変動分と充放電電流の変化に基づく電池電圧の動的変動分とを除いて、内部抵抗に基づく電圧変動分のみを求め、これから内部抵抗を推定するので、電池の内部抵抗を精度よく推定することができる。この結果、電池の劣化状態を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態１の構成のブロック図である。
【図２】図１に示された電池充電状態の推定手段による電池のＳＯＣの推定動作のフローを示す図である。
【図３】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態２の構成のブロック図である。
【図４】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態３の構成のブロック図である。
【図５】本発明に係る電池充電状態の推定手段の実施形態４に使用される動的電圧変動推定手段の変形例を示す図である。
【図６】電池における電流と電圧の変化の関係を示す図である。
【図７】本発明に係る電池劣化状態推定方法を実施するための構成のブロック図である。
【図８】本発明に係る電池劣化状態推定方法の工程のフロー図である。
【図９】本発明に係る電池劣化状態推定方法により推定した内部抵抗を使用して電池のＳＯＣを推定する構成のブロック図である。
【図１０】電池の電圧−電流の関係を示す図である。
【符号の説明】
１０ 電流検出手段、１４ 疑似ＳＯＣ推定手段、１６ 起電力推定手段、１８ 電圧変動推定手段、２０ 動的電圧変動推定手段、２２，２８ 加算器、２４ 比較器、２６ ＳＯＣ修正量算出手段。
Claims (7)
- 電池の充電状態（ＳＯＣ）の一応の値として疑似ＳＯＣを求め、この疑似ＳＯＣとともに電池の状態の変動を考慮して電池電圧を推定する電池モデルを有し、前記推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧とが等しくなるように前記疑似ＳＯＣを修正して実際のＳＯＣを推定する電池充電状態の推定手段であって、
前記電池モデルは、
電池の充放電電流と電池のＳＯＣの初期値とから前記疑似ＳＯＣを求める疑似ＳＯＣ推定手段と、
前記疑似ＳＯＣ推定手段から出力される前記疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値に基づき開放電圧を推定する起電力推定手段と、
内部抵抗による電池電圧の変動を推定する電圧変動推定手段と、
電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の変動を推定する動的電圧変動推定手段と、
を有し、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段との出力値の合計から電池電圧を推定することを特徴とする電池充電状態の推定手段。 - 請求項１記載の電池充電状態の推定手段において、さらに、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段の出力値に基づいて推定された電池電圧と実際に測定された電池電圧との差に比例する成分とこの差の積分値に比例する成分とからなる前記ＳＯＣ修正量を算出するＳＯＣ修正量算出手段を有することを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項１記載の電池充電状態の推定手段において、前記疑似ＳＯＣ推定手段と前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に電池温度に応じた補正を行うことを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項１から３のいずれか１項記載の電池充電状態の推定手段において、前記起電力推定手段と前記電圧変動推定手段と前記動的電圧変動推定手段とは、各推定時に前記推定されたＳＯＣに応じた補正を行うことを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 請求項１から４のいずれか一項記載の電池充電状態の推定手段において、前記動的電圧変動推定手段は、フィードバック経路を有するニューラルネットワークにより構成されていることを特徴とする電池充電状態の推定手段。
- 電池の充放電電流と電池電圧とを測定し、
前記充放電電流の積算値から電池の充電状態（ＳＯＣ）の推定値として疑似ＳＯＣを求め、
前記疑似ＳＯＣにＳＯＣ修正量を加えたＳＯＣ推定値から電池の開放電圧Ｖｏｃを推定し、
電池の充放電電流の変化に基づいて電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎを推定し、
前記開放電圧Ｖｏｃと電池電圧の動的変動分Ｖｄｙｎとの和と前記電池電圧の測定値Ｖｍｅｓとの差Ｖｒを以下の式により求め、
Ｖｒ＝Ｖｍｅｓ−（Ｖｏｃ＋Ｖｄｙｎ）
この差Ｖｒと充放電電流値とから最小２乗法により電池の内部抵抗を求め、所定値との比較により劣化状態を推定することを特徴とする電池劣化状態推定方法。 - 請求項６記載の電池劣化状態推定方法において、前記最小２乗法は、重み付き最小２乗法であることを特徴とする電池劣化状態推定方法。
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