JP4153520B2 - 二次電池評価方法 - Google Patents

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Description

本発明は二次電池（以下、単に電池と呼ぶ）の評価方法に関し、特に、自動車などに搭載される電池の残量ならびに寿命の評価方式に関する。
自動車などの車両に二次電池として鉛電池を搭載し、エンジン始動、灯火、燃料噴射装置などのエネルギー源として用いている。その場合、鉛電池の残量および寿命を精度良く評価することが必要になる。たとえば、エンジンを停止後、次回にエンジンを始動するのに十分なパワーを鉛電池が供給できない場合、エンジンを始動させることが出来なくなる。
一般に電池のパワーは電池の内部インピーダンスにより制限される。残量が低いほど、また寿命が近づくほど内部インピーダンスが大きくなる。エンジン始動パワーを維持するためには、電池の残量と寿命を精度良く評価し、管理することが望まれている。
従来、電池の内部インピーダンスを測定することにより電池の寿命を検出する方法が提案されている。特許文献１では、電池に２種類の交流電流を通電してインピーダンスを測定し、この測定結果から電池の寿命を演算する方法が提案されている。
特開２００１−２３５５２５号公報（段落００４５−００４６、図７）。
特許文献１では、過去の判定結果を参照して残量を演算している。しかし、時間経過に伴う残量変化の影響を考慮していない為、アイドルストップ中にエアコンなどの比較的大きな負荷が動作すると、残量変化に追随できなくなるという問題がある。また、鉛電池等では内部インピーダンスが残量によって変化する為、残量を加味することなくインピーダンスから算出された寿命は信頼性に欠ける。
また、ハイブリッド自動車や燃料電池自動車における駆動用電池の電池特性は走行中などに測定できなかったので、走行中にパワーアップができない、再起動時にエンジンがかからない、などの不都合を生じる恐れがあった。
本発明の目的は上記課題を解決する為に成されたものであり、電池の残量と寿命を精度良く検出できる二次電池評価方法を提供することにある。さらに、ハイブリッド自動車等の駆動用電池の電池特性を走行中等に別電源を用いることなく診断できる二次電池評価方法を提供することにある。
上記目的を達成するための本発明は、車両に載置された１つ又は複数の電気機器との間で電力を授受する二次電池の特性を評価する方法において、前記１つ又は複数の電気機器の動作により発生した複数の周波数に応じて前記二次電池の電流、電圧を測定し、この複数の測定結果から前記二次電池のインピーダンスを求め、この求めたインピーダンスに基づいて前記二次電池の電池特性を評価することを特徴とする。
前記電気機器は、前記車両の方向指示表示灯を点灯させると共に、特定周波数を発生させる方向指示器または前記車両の駆動源である内燃機関に設けられると共に、特定周波数を発生させる燃料噴射装置と、前記車両を駆動すると共に、前記車両から駆動力を受けて発電する電動・発電機又は前記車両の駆動源である内燃機関によって駆動される発電機である。
前記電気機器は、前記車両を駆動すると共に、前記車両から駆動力を受けて発電する電動・発電機であり、前記電動・発電機の非力行時に前記電動・発電機の出力を抑制し、前記二次電池に流す状態検知電流の周波数を順次変えながら前記二次電池の電流、電圧を測定することを特徴とする。
また、前記電気機器は、前記車両を駆動すると共に、前記車両から駆動力を受けて発電する電動・発電機であり、前記電動・発電機の非力行時に前記電動・発電機を制御し、前記二次電池に流す状態検知電流の周波数を変えながら前記二次電池の電流、電圧を測定し、その複数の測定結果からインピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に前記残量または前記寿命の変化の補正値を求め、前回までの残量または寿命の演算結果による誤差を保持し、前回の演算結果からの変化分を補正した今回の演算結果による誤差を演算し、前回までの誤差と今回の誤差を元に重み付け平均することを特徴とする。
前記電池は複数の組からなり、定期的に全ての電池を満充電まで充電する均等充電を行い、この均等充電後に前記電池の残量を演算することを特徴とする。
また、前記電気機器は、前記車両の内燃機関によって駆動される発電機であり、前記発電機の出力を制御し、前記二次電池に流す状態検知電流の周波数を変えながら前記二次電池の電流、電圧を測定することを特徴とする。また、その複数の測定結果からインピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に前記残量または前記寿命の変化の補正値を求め、前回までの残量または寿命の演算結果による誤差を保持し、前回の演算結果からの変化分を補正した今回の演算結果による誤差を演算し、前回までの誤差と今回の誤差を元に重み付け平均することを特徴とする。
上記目的を達成するための他の発明は、二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求めることを特徴とする。
前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求めることを特徴とする。
また、前回までの残量または寿命の演算結果による誤差を保持し、前回の演算結果からの変化分を補正した今回の演算結果による誤差を演算し、前回までの誤差と今回の誤差を元に重み付け平均することを特徴とする。
また、前記積分電流の誤差に応じて前記残量の演算を行う周期（ｔｉｎｔｖａｌ）を適正化することを特徴とする。
また、前記二次電池の寄生容量と温度の特性を元に前記劣化演算の補正を行うことを特徴とする。
前記インピーダンスの演算は、１〜１０００Ｈｚの周波数から選ばれた３点以上に対し、前記周波数の１点を示すＡＣ電流負荷の動作に応じて二次電池の電流、電圧を測定し、その後、前記周波数の他の点における電流、電圧を測定することを特徴とする。
前記残量または前記寿命の演算では、前記インピーダンスに基づく演算手法とインピーダンス演算間に逐次行なわれる積分電流の検出に基づく演算手法を併用し、前記演算手法による演算結果を重み付け平均することを特徴とする。
本発明による蓄電装置は、車両に載置された１つ又は複数の電気機器と電力を授受する二次電池の電池特性を評価するものにおいて、前記１つ又は複数の電気機器の動作により発生した複数の周波数による状態検知電流を前記二次電池に流す制御手段と、前記二次電池から前記周波数に応じた電流、電圧を測定し、この複数の測定結果から前記二次電池のインピーダンスを求めるインピーダンス演算手段と、予め二次電池の残量とインピーダンスとの特性関係を記憶してある記憶手段と、この特性関係に基づいて求めたインピーダンスに対する前記二次電池の電池特性を評価する電池特性演算手段とを、設けたことを特徴とする。
前記電気機器は、前記車両を駆動すると共に、前記車両から駆動力を受けて発電する電動発電機又は前記車両の受動源である内燃機関によって駆動される発電機であり、前記制御手段は、前記電動・発電機の非力行時を検出して前記電動・発電機の出力を又は前記発電機の出力を停止すると共に前記二次電池に流す状態検知電流の周波数を変化させるものであることを特徴とする。
本発明による他の蓄電装置は、負荷と接続される二次電池の評価特性を求める蓄電装置において、二次電池の電圧及び電流を検出する電圧・電流検出部と、予め求めてある二次電池の複数の電池特性を参照可能に記憶する記憶装置と、検出した電圧及び電流から二次電池のインピーダンスを演算するインピーダンス演算部、演算したインピーダンスと前記電池特性に基づいて二次電池の残量を求める残量演算部、二次電池の積分電流を元に残量変化の補正を行う残量変化補正部、前記インピーダンス演算部で求めた寄生容量と前記残量演算部で求めた残量を元に二次電池の寿命を求める寿命演算部及び寿命変化の補正を行う寿命変化補正部を有するＣＰＵとを設け、前記残量演算部と前記残量変化補正部及び／又は前記寿命演算部と前記寿命変化補正部の演算結果を重み付け平均して二次電池の残量及び／又は寿命を求めることを特徴とする。
前記二次電池に周波数が１〜１０００Ｈｚの状態検知電流を流すように制御され、前記周波数における任意の３以上のポイントで前記インピーダンスを演算することを特徴とする。
また、前記電圧・電流検出部は交流検出手段と直流検出手段の２系統からなることを特徴とする。
本発明によれば、電池の残量（蓄電量）と寿命（劣化）を精度良く診断することが出来る。また、本発明では残量とその補正値または寿命とその補正値を加重平均して蓄積するので、時間経過に伴うランダム誤差の影響を軽減できる効果がある。
また、ハイブリッド自動車に搭載の電池の特性を、走行中を含めて他の電源を用いることなく自動測定できる。これにより、電池の残量や寿命が的確に把握でき、起動時にエンジンがかからない、走行中にパワーアップができないなどの不都合が回避でき、信頼性の高い管理が行える。なお、燃料電池自動車でも、減速時や停車時における電池特性の測定が可能である。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。本発明のポイントは３点ある。１点目は電池特性として何を測定して電池の状態を知るかである。２点目は測定の為に必要な信号を発生させる方法、３点目は測定結果から電池状態を精度良く求める演算方法である。
まず電池特性から説明する。図１は電池の簡略化した等価回路モデルである。Ｖ＋端子１１とＶ−端子１２はそれぞれ電池の正極、負極端子、Ｅは電池の起電圧、Ｒsolは直流内部抵抗、Ｃｄｌは寄生容量、ｒは寄生容量の放電抵抗である。これらのうち、Ｅとｒ、Ｃｄｌは残量や寿命を判断するパラメータとなる。Ｖ＋端子１１〜Ｖ−端子１２間の電池電圧Ｖと、電池を流れる電流Ｉ、電池の筐体外部の温度Ｔは直接測定可能である。また、ＶｃはＣｄｌの分極電圧、ＩＲsolは直流内部抵抗Ｒsolと充放電電流Ｉにより生じる電圧降下である。Ｅ、Ｒsol、Ｃｄｌ、ｒ、Ｖｃ等は直接測定することは困難である。
本実施例では簡略化した等価回路により説明するが、ｒとＣｄｌの対をもう一組追加し、正極と負極の反応を個別に表すことも有効である。また、ｒに反応物質の拡散を考慮したモデルを追加することも可能である。
図２は電池の内部抵抗を測定した結果の一例である。縦軸は電池内部抵抗の絶対値Rで、図１のＣｄｌとｒ、Ｒsolを合計した抵抗に相当する。横軸は周波数ｆである。従って、等価回路全体のインピーダンスは式１で規定される。ω＝２πｆである。
Figure 0004153520
 図３は等価回路全体のインピーダンスの実数成分Ｒｒｅと虚数成分Ｒｉｍの関係を表すインピーダンス測定結果を示している。高精度インピーダンス測定装置による測定結果を実線で、本実施例の測定方式による測定結果をプロット（黒三角）で示した。横軸はインピーダンスの実部、縦軸はインピーダンスの虚部で軸を反転して示している。
図３において、３点の測定結果から２点を選んで垂直二等分線を引き、それらの交点を求めることで、破線で示したインピーダンス円の中心が特定できる。さらに、測定ポイントを増やすことで垂直二等分線の交点が増加し、それらの重心を求めることで、信頼度を高めることができる。また、垂直二等分線の交点の標準偏差を求めることで、信頼度の指標として用いることが出来る。
本実施例では、４点のインピーダンス測定を行なっている。１〜１０００Ｈｚの周波数から任意の４点の周波数を選んでいる。ここでは、１．５Ｈｚ、８Ｈｚ、４０Ｈｚ、２００Ｈｚが最適という実験結果を得た。これは鉛電池を対象とした場合に有効な周波数である。ハイブリッド自動車用リチウムイオン電池、ニッケル水素電池では５Ｈｚ〜５ｋＨｚ、リチウムポリマー電池では０．１〜５００Ｈｚがそれぞれ最適という実験結果を得ている。このように、最適な周波数は電池の種類や設計により変化する。
図４から図８に電池特性を示した。測定条件はＤＣ電流成分を一定値としている。ＤＣ電流成分を変化させるとこれらの特性は変化する。従来はＤＣ成分を考慮していなかった為、車載での測定精度に悪影響を及ぼしていた。本実施例ではＤＣ電流成分は放電側で０．５Ｃ程度としている。ここで１Ｃとは１時間で全容量を放電する電流である。例えば、１０Ａｈの電池で０．５Ｃは５Ａに相当する。本実施例ではインピーダンスの測定に際し、放電側ＤＣ電流を一定に保ちながら行なわれる。この一定化は電動・発電機の発電量を制御して行う。
図４は鉛電池のｒと残量及び寿命の関係を示す図である。残量の少ない領域ではｒの残量に対する傾きが大きく、測定結果のｒから残量に変換することで実使用に耐える程度の精度で残量を求めることが出来る。しかし、鉛電池は満充電に近い残量領域、つまり図４の右寄りで使用される。この領域ではｒの残量に対する傾きが小さく、ｒ測定結果から残量を求めると誤差が大きく、実使用に耐えなかった。また、鉛電池の場合、寿命が少なくなると残量の上限が小さくなる。そこで、本実施例では、容量を満充電での残量、寿命を初期の容量に対する現在の容量の割合として定義する。
図５はｒと温度の関係を示している。温度が高いほどｒは小さくなり、また、ｒは残量よりも温度に対する感度の方が高い。そのため、本実施例では温度による特性の補正を行っている。
図６はＣｄｌと残量及び寿命の関係を示している。残量が多いほどＣｄｌは大きく、また、寿命が少ないほどＣｄｌは大きくなる。この特性は、寿命が少なくなると鉛電池の活物質粒子が微細化して表面積が増大することに起因している。この特性によって、Ｃｄｌと残量から寿命を求めることができる。本発明はこの特性を発見し、高精度に残量を求める演算方法とＣｄｌの測定方法を組み合わせたことにより、寿命の判定を可能にした。他の劣化形態として、活物質粒子が電極から乖離して不活性になり充電を受け入れなくなる形態もあるが、均等充電完了後（満充電時）の残量測定で把握可能であり、詳細は後述する。
図７はＣｄｌと温度の関係を示している。温度が高くなるとＣｄｌは若干大きくなる。しかし、ｒに比較すると温度依存性は小さい。本実施例では、Ｃｄｌの温度による特性の補正も行っている。
図８は鉛電池の起電圧Ｅと残量の関係を示している。起電圧Ｅは理論的に電解液の濃度によって変化し、残量が多いほど高く、残量に対する傾きもほぼ一定している。また、Ｅは寿命が少なくなると液量の低下に伴って、残量に対する傾きが急になる。
次に本発明による蓄電装置のハードウェア構成と、測定の為に必要な信号を発生させる方法を説明する。蓄電装置の主要部は、本実施例ではバッテリーコントローラと呼ばれている。
図９はハイブリッド自動車のパワートレインを示すブロック図である。エンジン４５はエンジンコントローラ９１によって制御され、トランスミッション５１、ＭＧ４４と機械的に接続されている。トランスミッション５１はトランスミッションコントローラ９０によって制御され、エンジン４３の駆動力をタイヤに伝達する。ＭＧ４４は電気的にインバータ６１と接続され、電池１０からインバータ６１を介して電気エネルギーのやり取りを行い、エンジン４３や自動車の駆動軸と機械的エネルギーのやり取りを行う。インバータ６１は、モータコントローラ７４によって制御され、電池１０とＭＧ４４の間に流れるエネルギーをコントロールし、ＭＧ４４の動作を制御する。電池１０はバッテリーコントローラ９３と接続され、バッテリーコントローラ９３は電池１０の状態を監視する。ＡＣＬｏａｄ４２は特定の周期（たとえば、方向指示器の約１Ｈｚ、燃料噴射装置の約２００Ｈｚ）で動作する電気的負荷であり、電池１０に接続されている。ＤＣＬｏａｄ４１はその他の電気的負荷であり、電池１０に接続されている。トランスミッションコントローラ９０やエンジンコントローラ９１、モータコントローラ７４、バッテリーコントローラ９３、トータルコントローラ９２はネットワークを介して接続されている。トータルコントローラ９２はそれ以外のコントローラに制御指令を出し、ハイブリッド自動車の走行を制御する。
図１０はバッテリーコントローラとその周辺を示したブロック図である。二次電池１０は、複数の電池が直列接続された組電池である。電池１０の負荷としてモータジェネレータや、スタータモータ、発電機などを表すＭＧ４４、方向指示器や燃料噴射装置のように特定の周期で動作するＡＣLoad４２や、その他の負荷ＤＣLoad４１が接続されている。電流センサー２２、温度センサー２４は、それぞれ電池１０の電流と温度を電圧信号に変換する。
ＣＰＵ４０は、インピーダンス演算処理部１００、ＭＧ制御処理部１０１、残量演算処理部１０２、残量変化補正処理部１０４、重み付平均処理部１０６、寿命演算処理部１１０、寿命補正処理部１１２を有し、以下に説明する様々な演算や制御を行う。残量演算処理部１０２〜寿命補正処理部１１２までをまとめて電池特性演算部と呼ぶことがある。演算と制御の詳細については後述する。メモリー８０は、図２〜図８に示した測定データや電池特性、あるいは演算結果のデータを保持する。カレンダー・時計８２はＣＰＵ４０の制御動作を規定する。
ＣＰＵ４０は温度検出器３０を介して電池温度を取り込む。また、ＡＣ電圧検出器３２を介して直流成分を除去した交流電圧を、ＤＣ電圧検出器３３を介して直流電圧を、ＡＣ電流検出器３４を介して直流成分を除去した交流電流を、ＤＣ電流検出器３５を介して直流電流をそれぞれ取り込む。積分電流検出器３６は電池１０に出入りする電流の積分値を定期的に取り込む。また、ＣＰＵ４０はＭＧ制御処理部１０１の制御指令をモータコントローラ７４に印加し、ＭＧの制御と状態検知電流の発生を行なう。なお、ＭＧ制御処理部１０１とモータコントローラ７４の機能をあわせてＭＧ制御手段と呼ぶことがある。
次に電池の状態検知用信号電流の発生方法について説明する。図１１はＭＧとモータコントローラの一例を示す。モータコントローラ７４はＭＧ制御処理部１０１からのＭＧ制御指令に応じて動作する。発電コイルである固定子巻線６０は３相で構成されており、その接続はＹ結線（又は△結線）されている。図示のＹ結線の場合、それぞれの３相巻線の片側は中性点接続、他方の端部はインバータ６１に接続されている。インバータ６１のプラス側の上アーム６２とマイナス側の下アーム６３の間には、界磁巻線の電流を制御するモータコントローラＣＰＵ７２が配置され、外部には電池１０や負荷４１、４２が接続されている。また、本実施例では電池の状態検知用信号を発生させるスイッチング素子７１と抵抗６８が、電池１０とモータコントローラＣＰＵ７２に接続されている。
ＣＰＵ４０からのＭＧ制御指令はモータコントローラＣＰＵ７２に入力されている。モータコントローラＣＰＵ７２は通常の電圧制御を行うために、抵抗６８により発電電圧も検出している。ＭＧ制御装置７４の内部には界磁巻線６４に流す電流値を制御するためのスイッチング素子７０が内蔵されており、スイッチング素子７０のオン、オフの時間比率を変えることで界磁巻線６４にかかる平均電圧を変えて、回転子の起磁力を制御している。
具体的には、抵抗６８で発電電圧を検出し、発電電圧が低い場合には界磁電流が増加するように、スイッチング素子７０の通流率（デューティ）を大きくする。逆に、発電電圧が高い場合には、通流率を小さくして発電に適した一定電圧に制御している。また、固定子巻線６０で発電した３相交流電流を上アーム６２の寄生ダイオードで整流する方式と、上下アーム６２、６３を制御して整流する方式がある。
固定子巻線６０で発電された交流電流をインバータ６１で整流する際に大電流のリップル電流が電池に流れる。このため、電池の状態検知の信号電流をリップル電流よりも大きくすることは難しく、電池の状態検知が困難であった。
また、ＭＧ４４の力行時には、スイッチング素子７０の通流率を規定値に制御し、回転子の起磁力を一定にし、インバータ６１を制御して電池１０から固定子６０に電流を流し、ＭＧに力行側のトルクを発生させる。
本実施例では、ＣＰＵ４０からモータコントローラＣＰＵ７２にＭＧ制御指令が来ると、スイッチング素子７０をオフにし、界磁巻線６４の電流を小さくして発電を停止する。次にスイッチング素子７１を制御指令の周波数で駆動し、電池に状態検知用の信号電流を通電する。
また、ローターに界磁巻線６４の他に永久磁石を持つ高出力型のＭＧでは、界磁巻線６４の電流を切っても発電を停止できない。このため、インバータの下アーム６３の３個のスイッチを全てオンにし、固定子巻線６０を短絡して発電を停止しても良い。あるいは、スイッチング素子７１に代えて、スッチング素子７０を用いて状態検知用の信号電流を発生させても良い。
このように本実施例によれば、MGの発電によるリップル電流の影響を回避して電池の状態検知用信号を電池に通電することが可能で、自動車の走行中にも電池の状態検知を高精度で行うことができる。また、従来は別電源を用いて電池に信号電流を流していたが、モータコントローラやインバータを制御することにより、別電源を用いずに電池の状態検知を行うことが可能になった。
ハイブリッド自動車のアプリケーションの場合、MG４４は単に発電するだけではなく、自動車の駆動も行う為、電池の状態検知の為の信号発生は自動車の制御状態に対応しなければならない。図１２には、ハイブリッド自動車における制御モードとエネルギーの流れを示した。
(1)はエンジン停止中に発進を開始した場合で、電池からMGへ、MGからエンジンやタイヤへエネルギーが伝達され、エンジンの始動や自動車の駆動が行われる。この時、MGは力行しており、駆動力を電池の状態検知の為に変化させると、自動車の挙動がスムーズでなくなるので、電池の状態検知の為の信号発生は行わない。
(2)はエンジン動作中に発進を開始した場合で、エンジンからタイヤ、MGへ、MGから電池へとエネルギーが流れる。この時、MGは発電しており、発電を停止しても自動車の挙動に対する影響は小さいので、電池の状態検知の為の信号発生は許容される。
(3)は急加速を行う場合で、電池からMGへ、MGとエンジンからタイヤへエネルギーが流れる。この時、MGは力行しており、力行を停止すると自動車の加速が鈍くなるので、電池の状態検知の為の信号発生は行われない。
(4)は通常の加速、走行を行う場合で、エンジンからタイヤとMGへ、MGから電池へとエネルギーが流れる。この時、MGは発電しており、発電を停止しても自動車の挙動に対する影響は小さいので、電池の状態検知の為の信号発生は許容される。
(5)は減速を行う場合で、タイヤからMGへ、MGから電池へとエネルギーが流れる。この時、MGは発電の状態で、発電を停止してもブレーキ制御と協調すれば自動車の挙動に対する影響は小さいので、電池の状態検知の為の信号発生は許容される。しかし、急ブレーキ時など、自動車の運動エネルギーをより多く回収するためには発電を停止しない方が望ましく、その場合は電池の状態検知の為の信号発生は行われない。
(6)は停車中にエンジンが停止している場合で、電池からエアコン、ライト等の負荷へエネルギーが流れる。この時、MGはエアコンのコンプレッサーを駆動している場合があるが、数秒程度の間コンプレッサーを停止、又は回転数を変化させる事は許容されるので、電池の状態検知の為の信号発生は許容される。
(7)は停車中にエンジンが動作している場合で、エンジンからMGへ、MGから電池やエアコン、ライト等の負荷へエネルギーが流れる。この時、MGは発電しており、発電を停止しても自動車の挙動に対する影響は小さいので、電池の状態検知の為の信号発生は許容される。
このように、MGは発電と駆動の役割を果しているので、電池の状態検知の為にMGが駆動している力行中に駆動力を変化させることは望ましくない。その為、本実施例では、MGの力行中は電池の状態検知の為の信号発生は行わない。具体的には、バッテリーコントローラ９３がトータルコントローラ９２からＭＧ４４の力行時を示す信号を受け取り、力行時には電池の状態検知信号の発生を行わない。
次に測定結果から電池状態を精度良く求める演算方法について説明する。図１３はＣＰＵ４０の処理を示すフローチャートである。まず、自動車のイグニッションキーがオンになった起動直後に電池１０のＤＣ電圧を測定（２００）すると共に、前回イグニッションキーがオフになった終了時の日時、残量、残量の誤差、寿命、寿命の誤差をメモリー８０から読み込む（２０２）。メモリー８０のこれらの値は、前回のオフ時に蓄積されている（２３８）。
次に、現在の日時から前回終了時の日時を差し引いて停止時間を求め、起動時の温度を用い、式２に従って残量の自己放電分を補正する（２０４）。
Figure 0004153520
 ここでαは２５℃での自己放電レート、ｔは停止時間、ＳＯＣはメモリーから読み出した前回終了時の残量、Ｔは温度である。一般的に、１０℃で２倍の自己放電になる事が知られているので、停止中に温度係数を考慮して自己放電を演算しても良い。また、残量の誤差σは式３に従って補正し、σbを計算する。
Figure 0004153520
 ここでβは、自己放電レートの個体差と経時変化の標準偏差である。
誤差にはオフセットやゲイン誤差、ランダム誤差などがあるが、本実施例ではランダム誤差のみを取扱い、誤差の指標として標準偏差を採用した。この結果、統計学の公式に当てはめることが可能となり、複数の方法で求めた電池状態の精度を評価して組合せ、与えられた測定系、電池特性データの下で、理論的に最良の精度で電池状態を演算することが可能となる。
次に、上記の停止時間が第１の閾値（ｔｓｔｏｐ）以上か判定し（２０６）、第１の閾値以上の場合はステップ２００で測定したＤＣ電圧と、ステップ２０２で読込んだ寿命に基づき、図８の電池特性を用いて残量を演算する（２０８）。第１の閾値は、たとえば１週間程度である。
電池は長い期間放置されると、自己放電の個体差によって前回終了時に記録した残量のデータの信頼度が下がる。反対に、過去の電流履歴による電圧成分が十分に減衰し、DC電圧測定結果の信頼度が上がる。そこで、停止時間が第１の閾値以上の場合にはDC電圧から式４に従って残量を求め、前回終了時の残量から自己放電分を補正した残量と併用する。
Figure 0004153520
 ここで、ＳＯＣｔａｂｌｅ＿ｖは、図８の起電圧Ｅと残量の関係からＥを残量に変換する関数である。
図１４に残量演算の方法を示す。ＤＣ電圧測定結果に電圧測定誤差を加減算して残量に変換し、式５より残量の誤差σａを求める。ここでは、ＤＣ電圧測定誤差σvをあらかじめ設定しておき、残量の誤差σａを求める。このＤＣ電圧からの残量の演算は、本実施例における残量演算手法１である。
Figure 0004153520
 残量の重み付平均処理（２１０）では、ＤＣ電圧から求めた残量ＳＯＣａ及びその誤差σａと、前回終了時の残量からの変化分（ここでは、自己放電分）を補正して求めた残量ＳＯＣｂ及びその誤差σbを受け取り、式６に従って残量を重み付平均する。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＣは演算結果の残量、Ｗａ、Ｗｂは重み係数である。また、残量の誤差は式７により求める。
Figure 0004153520
 ここで、σは演算結果の残量の誤差である。
次に、前回残量を演算した時刻から電池に出入りした積分電流を逐次に取り込み（２１２）、残量変化補正の処理を行う（２１４）。なお、ステップ２０６で停止時間が閾値（ｔｓｔｏｐ）未満の場合は直ちに積分電流取り込み（２１２）に移行する。
残量変化補正処理（２１４）は、式８に従って積分電流を前回演算した残量ＳＯＣに加え、変化分を補正して出力する。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＣｂは積分電流による補正後の残量（補正値）、∫Ｉｄｔは演算周期間での積分電流測定結果である。また、電流積分検出のランダム誤差も測定系の設計値として既知であり、演算周期毎に発生する誤差を、式９に従って残量の誤差に加算して出力する。
Figure 0004153520
 ここでσは前回の最終演算結果の誤差、σ∫Ｉは演算周期での電流積分検出のランダム誤差である。この残量変化補正処理（２１４）が本実施例による残量演算手法２である。
次に、MGが力行中であるかどうかを前述したように判定し（２１５）、力行中であれば積分電流測定に戻る。力行中でなければ処理２１６に移る。また、MG制御による周波数発生の処理中に力行の指令が来た場合には、直ちに周波数発生を中止して力行を開始する。
次に、インピーダンス測定間隔が第２の閾値ｔｉｎｔｖａｌ以上か判定し（２１６）、第２の閾値以上の場合は４点の周波数を発生するようＭＧ制御を行う（２２０）。この測定間隔を規定するｔｉｎｔｖａｌはたとえば数分程度で、詳細は後述する。
一方、インピーダンス測定間隔が第２の閾値以下の場合は電流を監視して、ＡＣＬｏａｄ（たとえば方向指示器）の動作を検出したら（２１８）、３点の周波数を発生するようにモータコントローラＣＰＵ７２に対してＭＧ制御を行う（２２２）。それ以外の場合には積分電流測定（２１２）に戻る。なお、ＡＣＬｏａｄの検出の場合も、その負荷の動作周波数と指定された３点の周波数とで、合計４点のインピーダンス測定が行われる。
ＭＧ制御の方法は前述した通りで、発生させる周波数については図３の説明に準じている。ここで、４点インピーダンス測定が開始されてから終了するまでの時間は、電池の残量変化が十分に小さい時間内で終える必要がある。そのため、ＡＣＬｏａｄの動作検出とＭＧ制御による周波数発生は、電池の残量変化が十分に小さい時間内に行われる。他の残量検出誤差要因と考え合わせると、目標とする残量検出精度の１／５以下の残量変化が生じる時間内で行われることが望ましい。即ち、ステップ２２０と２２４、またはステップ２１８−２２２−２２４における４点の測定時間の上限が第３の閾値ｔr＿measureとなる。例えば、１Ｃの電流が通電されており、目標とする残量検出精度が５％であれば、ＡＣＬｏａｄ検出から３６秒以内に全ての周波数の発生による電圧検出を終了させる必要がある。ここで、ＡＣＬｏａｄの動作検出は、運転手がスイッチを動かしたことを検知して行っても良い。
ＡＣＬｏａｄやＭＧ制御により特定周波数の電流が通電されている期間に、電池のＡＣ電圧、ＡＣ電流を測定し（２２４）、検出されたＡＣ電圧とＡＣ電流をフーリエ変換し、特定周波数のインピーダンスを演算する（２２６）。この処理で図３に示した測定プロットが得られる。
また、図４〜図７で説明した電池特性では、上述のように抵抗の周波数特性はＤＣ電流成分により変化する。鉛電池の場合、充電側と放電側で化学反応が異なり、ｒの特性も若干異なる。本実施例では放電側のｒに着目しているので、ＡＣＬｏａｄの動作を検出した後、スイッチング素子７１よる放電をＭＧ制御処理部１０１で制御し、電池電流のＤＣ成分を放電側の一定値付近に制御している。具体的には、ＤＣ電流成分を０．２Ｃ〜０．４Ｃ付近に制御している。２０Ａｈの電池の場合、０．２Ｃは４Ａに相当する。
ここまでの処理で、図３に示した測定結果の４点が取得されると、これらの測定結果を分析し、ｒとインピーダンス円の虚軸最大値での周波数ｆを求める。Ｃｄｌはｒとｆより、Ｃｄｌ＝１／２πｆｒとして求める。従来は数Ｈｚ程度の微弱な電流を電池テスターで発生させて測定に用いていた為、他の負荷が動作すると安定した測定が行えなかった。また、他の負荷が発生させるＤＣ電流成分により、ＤＣ電流成分に対するｒ、Ｃｄｌの依存性を補正する必要があった。しかし、車両の運転中に電池テスターを用いることが無かった為、この問題に対する対策は何もなされていなかった。
また、一定周期毎にMG制御で必要な全ての周波数を発生させ、インピーダンスを測定しても良い。もちろん、自動車搭載でない二次電池の場合には、他の負荷や充電器を制御して任意の周波数を含む電流を電池に通電しても良い。
このような本実施例によれば、従来は不可能であった車両に搭載中の二次電池の特性診断を、別のテスターや電源を用いることなく、始動時、停止時はもちろん走行中にも可能となる。
次に、本発明に特有の誤差演算について詳細な説明を行う。電流、電圧の各検出結果にはほぼ一定のランダム誤差が含まれている。これは検出系の設計値として既知である。このランダム誤差の影響を誤差伝播法則により演算し、Ｃｄｌとｒに含まれる誤差を求める。電流と電圧の測定結果範囲から演算されるインピーダンスの最大、最小値の差を図３の各点の測定結果間で平均し、ｒの誤差としても良い。また、円の中心を求める際に、図３で垂直二等分線の交点の分布から標準偏差を求め、誤差に反映させても良い。
ここで、ＡＣＬｏａｄや発電制御により電池に通電された電流と電池のインピーダンスとによる電圧変化は、通常、電池電圧に対して非常に小さい。この電圧変化を精度良く測定する為、本実施例では、ＡＣ電圧検出３２、ＡＣ電流検出３４によりＤＣ成分を除去し、増幅率を上げて検出して、ＣＰＵに取り込んでいる。また、発電機の整流リップル電流による５ｋＨｚ以上のノイズを除去するローパスフィルタも備えている。
エンジン始動時等の大電流やその時の大きな電圧変化は、ＡＣの検出系では測定レンジを超えてしまうので捉えられない。この時はＤＣ電圧検出３３とＤＣ電流検出３５で検出し、電池のインピーダンスを演算する。このように、検出系を各二系統用意することで、常に高精度なインピーダンス計測が可能となる。もちろん、増幅率の切替えが可能な電圧や電流の検出器を用いても良い。
次に、残量演算（２２８）では、インピーダンス演算（２２６）からｒと、ｒに含まれる誤差σｒを受け取り、式１０に従って残量を求める。このインピーダンスの演算結果に基づく残量演算（２２８）が、本実施例における残量演算手法３である。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＣｔａｂｌｅ＿ｒは、図４に示すｒと残量の関係から残量ＳＯＣを求める関数である。また、式１１から残量の誤差σａを求め、出力する。
Figure 0004153520
 ここでσａは残量の誤差、σｒはｒの誤差である。また、図５に示すｒと温度の関係から、ｒの補正を行っても良い。
残量の重み付平均（２３０）の処理では、残量演算（２２８）と残量変化補正（２１４）からそれぞれ残量とその誤差を受け取り、式１２に従って残量を重み付平均する（２３０）。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＣは重み付平均した演算結果の残量、ＳＯＣａとσａはインピーダンスによる残量演算から受け取った残量とその誤差、ＳＯＣｂとσｂは残量変化補正（２１４）から受け取った残量とその誤差である。Ｗａ、Ｗｂは重み係数である。また、誤差σは式１３により求める。
Figure 0004153520
 ここでσは演算結果の残量の誤差である。
また、残量演算が動作するのはインピーダンス演算が動作したとき、つまり、ＡＣＬｏａｄや発電機制御が動作したときだけである。その他のほとんどの演算周期では、積分電流に基づく残量変化補正のみで残量を演算している。
この重み付平均の処理（２３０）により、インピーダンス演算による残量演算の結果を平均値の形で蓄積し、ランダム誤差の影響を軽減できる。通常のデジタルフィルタ処理では、フィルタを強くするほどランダムノイズを除去する効果が増し、応答遅れが大きくなる。しかし、本実施例の重み付平均を含む残量演算では、残量変化を逐次補正しているので、時間遅れはほとんど発生しない。このように、本実施例によれば精度の高い残量演算結果をほぼ応答遅れ無しで提供することができる。
図１５と図１６は、１０秒毎に電池に任意の周波数を含む電流を通電し、インピーダンス演算を行った場合の残量演算結果を示している。縦軸に誤差（Ａｈ）と残量（Ａｈ）、横軸は時間（分）である。図の下側は残量のプロットで、インピーダンス演算結果を元にした残量演算結果（黒三角）である。実線は本実施例の重み付平均による残量演算結果、点線は実験開始前と実験終了後に残量を実測した結果と電流積分器で測定した電荷量を元にして求めた残量の測定値（真値）である。図の上側は残量誤差を示した。
本実施例による残量演算結果は、図１５に示す０〜２０分の演算結果から、時間の経過とともに標準偏差で定義された誤差を軽減し、残量の真値に近づくことが判る。また、図１６に示す６０〜８０分の演算結果から、時間の経過とともに誤差を軽減すると、誤差は一定値に収束し、真値に近い残量を出しつづけることが分かる。
図１５では、本実施例による演算方法の効果が分かり易いように、残量の初期値をずらして実験を開始している。実際の運用では、前回動作終了時の残量を保持し、精度の良い残量演算を維持することができる。
ここで残量演算の誤差を１Ａｈ、電流積分の誤差を３Ａとして誤差の収束する値を計算してみる。式１３においてσａは１Ａｈである。σｂは式９より残量演算の１周期前のσから１０秒間でのσ∫I（３（Ａ）×１０／３６００（ｈ））だけ増えており、ここで誤差の変化は収束しているので、１０秒前のσ（式９の右辺第１項）と現在の演算結果のσ（式１３の左辺）は等しい。式９はσｂ＝σ＋３（Ａ）×（１０／３６００）（ｈ）となるので、式１３に上記値を代入、σａに１Ａｈを代入し、σについて解くと約０．２５Ａｈの誤差に収束することがわかる。
このように、誤差の収束する値は残量演算の誤差と電流積分の誤差、残量演算の周期に依存する。残量演算の誤差が目標を達成している場合には本発明の誤差演算を適用するまでも無い。しかし、性能の良い電池は、充電状態の変化によって出力電圧や内部抵抗の変化が小さく、残量演算の誤差が目標に達しない場合が多い。そのような場合に本発明による誤差演算方法の効果が発揮され、例えば残量演算の誤差の１／２以下に誤差が収束するような残量演算が可能となる。
与えられた測定器の精度を上げられない場合は、電流積分の誤差に応じて残量演算を強制的に行う周期ｔｉｎｔｖａｌを、残量演算の周期を変化させながら検討して適正に設定すると、残量演算の誤差の１／２以下に誤差が収束する残量演算が可能となる。
次に、寿命演算を説明する。ここで言う寿命とは、使用可能な残量領域の広さのことである。電池をコップに例えると、残量とはコップに入っている水の量、全容量はコップの容積、寿命は初期の容積に対する現在の容積の割合である。
寿命演算では、残量の重み付平均処理（２３０）で演算した残量と、インピーダンス演算（２２６）で求めたＣｄｌを取り込み、式１４に従って寿命を演算する（２３２）。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＨｔａｂｌｅは、図６を参照して寿命を演算する関数である。ここで、温度検出３０で検出した温度Ｔと、図７の温度とＣｄｌの関係を参照して温度補正を行っても良い。この寿命演算（２３２）が本実施例における寿命演算手法１である。
本実施例では、残量を求める際に重み付平均処理（２３０）を行っている為、精度の高い残量を元にした高信頼な寿命演算が可能となった。もちろん、他の残量演算方法と本寿命演算を組み合わせることも可能である。
また、寿命演算（２３２）では残量演算と同様に、Ｃｄｌの誤差を元に、式１５に基づいて寿命演算結果に含まれる誤差を求め、出力する。
Figure 0004153520
 ここでσａは寿命の誤差、σｃｄｌはＣｄｌの誤差である。
次に、寿命補正（２３４）では、前回の寿命演算結果を温度Ｔ、経過時間ｔを元に式１６に従い寿命の変化量を演算し、補正する。
Figure 0004153520
 ここでηは２５℃における単位時間での寿命減少率である。この寿命補正（２３４）は、本実施例における寿命演算手法２である。
一般に、電池の寿命は１０度の温度上昇で２倍の劣化進行になり、時間経過に伴う寿命減少は電池の公称値と、公称値測定温度との差から演算する。また、サイクル寿命として、充放電電荷量に対する劣化進行速度も公称値として既知であり、劣化進行速度に積分電流値を掛けて寿命の減少を求める寿命補正は公知である。また、時間経過や充放電に伴う寿命減少には個体差がある。同種の電池で寿命減少の個体差を測定し、標準偏差をあらかじめ設定して寿命の誤差を補正する。
また、寿命補正による誤差の増加分を式１７に従い演算する。
Figure 0004153520
 ここでξは寿命減少率の個体差である。
次に、残量の場合と同様に、寿命の重み付平均処理（２３６）は式１８を用いて演算する。
Figure 0004153520
 ここでＳＯＨは演算結果の寿命、ＳＯＨａとσａは寿命演算から受け取った寿命とその誤差、ＳＯＨｂとσｂは寿命補正から受け取った寿命とその誤差である。Ｗａ、Ｗｂは重み係数である。また、誤差は式１９により求める。
Figure 0004153520
 以上のように、寿命演算に重み付平均処理を行うことにより、複数の演算結果を蓄積し、信頼性をさらに高めることが出来る。
また、組電池の制御では、それぞれの電池間に自己放電の速度にばらつきがあるため、定期的に充電量を揃える必要がある。
本実施例では定期的に全ての電池を満充電まで充電する均等充電を行っている。均等充電とは、水溶液の電解液を用いた電池の場合、電圧と電流の関係を規定した充電を行い、電流が規定値以下になってから規定時間経過後に充電を終了する充電方法である。電圧と電流の関係の規定方式はＣＣ−ＣＶ充電、テーパ充電、２段ステップなど数種類が知られている。本実施例ではＣＣ−ＣＶ充電を使用しているが、他の充電方式を用いても問題ない。このとき、同時に活物質の不活性化による劣化を検出する為、図４においてどこまで残量が上昇し、使用できるかを検知している。例えて言うと、コップに水をいっぱいに次ぎ、コップに入った水の量（残量）を測定することで、コップの容積（寿命）を測定している事になる。
本実施例によれば、満充電まで充電した後に残量を高精度で検知できる為、電池の不活性化による寿命を精度良く検知することが出来る。この満充電まで充電した後の寿命演算が本実施例における寿命演算手法３である。
図１７は本発明を無停電電源装置に適用した例である。図１０の構成と相違する点のみ説明する。交流電力を直流電力、直流電力を交流電力に変換する交流−直流変換器４６を設け、商用電源４５、切替器４７、負荷４８が図示のように接続されている。ここで、負荷４８はエアコン、冷蔵庫、電子レンジ、照明などの家電品や、モータ、エレベータ、コンピュータ、医療機器などの電気機器である。４９は表示装置、５０はブザーである。これらの機器は装置内に切替器を有することもある。
ＣＰＵ４０は交流−直流変換器４６を制御して電池１０に任意の周波数の交流電流を流し、電池１０の残量と寿命を演算する。図示のように、商用電源４５が電力を供給している時には、交流−直流変換器４６を介して電池１０を満充電まで充電し、電源４５からの供給が停止した時には切替器４７を切替え、交流−直流変換器４６を制御して負荷４８に電池１０から電力を供給する。また、電池１０から電力を供給している時に、残量が規定値以下になった場合には、負荷４８に停止要求を送信する。表示装置４９には電池１０の残量と寿命を表示し、寿命が閾値以下になった場合にはブザー５０を鳴らし、使用者に知らせる。さらに、ＣＰＵ４０に通信装置を介してサーバを接続し、電池１０の寿命が限界を超えたときに交換を要求するようにしてもよい。
本適用例によれば、電池の寿命が精度良く求められるので、停電時にも安心して負荷を十分に駆動することができ、信頼性の高いシステムを提供できる。また、電池特性の遠隔監視も可能となるので、無人装置等の電池の保守管理が適切に行なえる。
図１８は本発明を燃料電池自動車に適用した例である。図９の構成と相違する点のみ説明する。燃料からエネルギーを取り出す装置として、エンジンがＦＣ（燃料電池）３００に置き換わっている。ＦＣ３００は電池１０とインバータ６１、ＡＣＬｏａｄ４２、ＤＣＬｏａｄ４１と接続されている。また、ＦＣ３００はＦＣコントローラ（ＦＣＣ）３１０と接続されて制御される。ＦＣＣ３１０はネットワークを介してトータルコントローラ９２と通信を行い、燃料電池の発電量指令を受け取る。
図１９は燃料電池自動車の制御モードとエネルギーの流れを示す図である。
(1)の発進時に電池の残量が十分に多い場合は、次の減速エネルギーを十分に電池に回収する為、電池残量を下げる必要があり、ＦＣは発電を行わず、電池からＭＧを介してタイヤにエネルギーが流れ、自動車が発進する。この時、ＭＧは力行しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことはできない。
(2)の発進時に電池の残量が少ない場合は、ＦＣからＭＧを介してタイヤにエネルギーが流れ、自動車が発進する。この時、ＭＧは力行しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことはできない。
(3)の加速アシスト時には、ＦＣは発電し、ＦＣと電池からＭＧを介してタイヤにエネルギーが流れ、自動車が加速する。この時、ＭＧは力行しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことはできない。
(4)の加速、走行時にはＦＣは発電を行い、主にＦＣからＭＧを介してタイヤにエネルギーが流れ、自動車が加速、走行する。この時、ＭＧは力行しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことはできない。
(5)の減速時には、ＦＣは発電を行わず、タイヤからＭＧを介して電池にエネルギーが流れ、自動車が減速する。この時、ＭＧは回生しており、ブレーキと協調して減速する場合、電池の状態検知の為の信号発生を行うことができる。
(6)の停車時に電池の残量が十分に多い場合は、次の減速エネルギーを十分に電池に回収する為、電池残量を下げる必要がある。ＦＣは発電を行わず、電池からＬｏａｄにエネルギーが流れる。この時、ＭＧは停止しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことができる。
(7)の停車時に電池の残量が少ない場合は、ＦＣは発電を行い、ＦＣから電池とＬｏａｄにエネルギーが流れる。この時、ＭＧは停止しており、電池の状態検知の為の信号発生を行うことができる。
このように、ハイブリッド自動車と燃料電池自動車ではパワートレインの構成が異なる為、自動車の走行モードに対するＭＧの制御が大きく異なり、電池の状態検知の為の信号発生が可能なタイミングが少なくなり、減速時と停車時にしか行えなくなる。
停車時や減速時、停車後の発進時は状態検知信号の発生によって電池の状態が判っているので問題は無い。しかし、加速、走行の制御モードが連続した場合に電流積分の積分誤差が蓄積し、電池残量の精度が低下し、次回の発進時等に十分なエネルギーが供給できない等の問題が発生する。
しかし、本発明では、上述したように残量の誤差を常に把握しているので、加速、走行モードが連続し、残量の誤差が増大した場合には、均等充電モードに移り、電池の平均電圧を一定にして充電を行う。加速、走行モードが連続した場合には状態検知信号の発生は不可能なので、その時間に電池のメンテナンスを行い、電池の寿命を延ばすことができる。なお、残量の誤差を把握できない場合は、一定時間以上加速、走行モードが連続した場合に均等充電モードに移っても良い。
電池の等価回路を示す回路図。 電池のインピーダンスと周波数の関係を示す特性図。 電池のインピーダンスの実部と虚部及び周波数の関係から、インピーダンス測定の方法を示す説明図。 電池のｒと残量の関係を示す特性図。 電池のｒと温度の関係を示す特性図。 電池のＣｄｌと残量の関係を示す特性図。 電池のＣｄｌと温度の関係を示す特性図。 電池の起電圧Ｅと残量の関係を示す特性図。 ハイブリッド自動車のパワートレイン構成図。 本発明の一実施例による自動車のバッテリーコントローラ（蓄電装置）とその周辺装置を示す構成図。 モータコントローラの制御回路図。 ハイブリッド自動車の制御モードとエネルギーの流れを示す説明図。 本発明の一実施例による電池状態検出処理のフローチャート。 図８の関係に電圧測定誤差δを設定し、Ｅとδに基づいて残量の誤差を求める説明図。 電池の残量とその誤差の演算結果を示す測定図。 図１５の続きで、残量とその誤差の演算結果を示す測定図。 本発明の別の適用例で、無停電電源装置の構成図。 本発明の更に別の適用例で、燃料電池自動車の電気系統の構成図。 燃料電池自動車の制御モードとエネルギーの流れを示す説明図。
符号の説明
１０…電池、１１…Ｖ＋端子、１２…Ｖ−端子、２２…電流センサー、２４…温度センサー、３０…温度検出部、３２…ＡＣ電圧検出部、３３…ＤＣ電圧検出部、３４…ＡＣ電流検出部、３５…ＤＣ電流検出部、３６…積分電流検出部、４０…制御ＣＰＵ、４１…ＤＣＬｏａｄ、４２…ＡＣＬｏａｄ、４４…ＭＧ（モータジェネレータ）、４５…商用電源、４６…ＡＣ／ＤＣコンバータ、６０…固定子巻線、６１…インバータ、６２…上アーム、６３…下アーム、６４…界磁巻線、６８…抵抗、７０，７１…スイッチング素子、７２…モータコントローラＣＰＵ、８０…メモリー、８２…カレンダー・時計、１００…インピーダンス演算部、１０１…ＭＧ制御処理部、１０２…残量演算部、１０４…残量変化補正部、１０６…重み付平均部、１１０…寿命演算部、１１２…寿命補正部、３００…ＦＣ（燃料電池）、３１０…ＦＣＣ（燃料電池コントローラ）。

Claims (6)

  1. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求めることを特徴とする二次電池評価方法。
  2. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求め、前回までの残量または寿命の演算結果による誤差を保持し、前回の演算結果からの変化分を補正した今回の演算結果による誤差を演算し、前回までの誤差と今回の誤差を元に重み付け平均することを特徴とする二次電池評価方法。
  3. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求め、前記積分電流の誤差に応じて前記残量の演算を行う周期（ｔ ｉｎｔｖａｌ ）を適正化することを特徴とする二次電池評価方法。
  4. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求め、前記二次電池の寄生容量と温度の特性を元に前記劣化演算の補正を行うことを特徴とする二次電池評価方法。
  5. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求め、前記インピーダンスの演算は、１〜１０００Ｈｚの周波数から選ばれた３点以上に対し、前記周波数の１点を示すＡＣ電流負荷の動作に応じて二次電池の電流、電圧を測定し、その後、前記周波数の他の点における電流、電圧を測定することを特徴とする二次電池評価方法。
  6. 二次電池の電流、電圧の測定結果を元に二次電池のインピーダンスを求め、電池特性を参照して二次電池を評価する方法において、
    前記二次電池に流れる電流の周波数を順次変えて前記インピーダンスを求め、前記インピーダンスと前記電池特性から前記二次電池の残量を求めると共に、インピーダンス演算の合い間に逐次に測定される二次電池の積分電流を元に残量変化の補正値を求め、前記残量と前記補正値を平均して二次電池の残量を求め、前記残量と前記インピーダンスから求めた前記二次電池の寄生容量を元に劣化演算を行って寿命を求め、前記積分電流を元に寿命変化の補正による第２の補正値を求め、前記寿命と前記第２の補正値を平均して二次電池の寿命を求め、前記残量または前記寿命の演算では、前記インピーダンスに基づく演算手法とインピーダンス演算間に逐次行なわれる積分電流の検出に基づく演算手法を併用し、前記演算手法による演算結果を重み付け平均することを特徴とする二次電池評価方法。
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