JP4247605B2

JP4247605B2 - バッテリの内部インピーダンス推定装置

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Publication number: JP4247605B2
Application number: JP2003104445A
Authority: JP
Inventors: 聡前田; 初樹森永; 勝彦宮本
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp
Priority date: 2003-04-08
Filing date: 2003-04-08
Publication date: 2009-04-02
Anticipated expiration: 2023-04-08
Also published as: JP2004311257A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、バッテリの内部インピーダンス推定装置に関し、特に、ハイブリッド車両などに搭載されたバッテリの内部インピーダンスを車両走行中に精度良く推定する内部インピーダンス推定装置に関する。
【０００２】
【関連する背景技術】
モータ単独またはモータ及びエンジンの双方を駆動源とするハイブリッド車両では、車載バッテリやエンジン駆動の発電機からモータへ電力を供給して車両走行を行う一方、バッテリの充電状態（ＳＯＣ）の低下時に発電機からバッテリへ電力を供給することによりバッテリを充電し、好適なバッテリの充電状態を維持するようにしている。
【０００３】
しかしながら、バッテリ寿命には限界があり、バッテリ性能が過度に低下した場合にはバッテリを交換する必要がある。そのため、一般には、車両走行を停止させた状態で、専用の計測器を用いてバッテリの内部インピーダンスを計測し、この計測値に基づいてバッテリ交換の要否を判定するが、車両走行中に計測したデータに基づいて内部抵抗を検出する方法も知られている。
【０００４】
例えば、特許文献１に記載の内部抵抗検出方法では、バッテリ放電時のバッテリの端子電圧Ｖｄ及び電流Ｉｄを計測し、その後のバッテリ充電中にバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が前回放電時のＳＯＣと同一になったときに、バッテリの端子電圧Ｖｃ及び電流Ｉｃを再び測定し、演算式Ｒ＝（Ｖｄ−Ｖｃ）／（Ｉｄ−Ｉｃ）からバッテリの内部抵抗Ｒを算出するようにしている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−２１４５５号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
図８は充電時のバッテリの等価回路であり、図８中、記号Ｖ、Ｖｃ及びＶｚは、バッテリ端子電圧（Ｖ）、セル起電力（Ｖ）及び内部インピーダンスＺ（Ω）の両端電圧（Ｖ）をそれぞれ表し、ここで、セル起電力Ｖｃはバッテリの充電状態（ＳＯＣ）によって変化する。内部インピーダンスＺに関し、記号ｒ１、ｒ２及びＣは、バッテリ素材の抵抗（Ω）、化学反応により生じる抵抗（Ω）及び電気二重層容量（Ｆ）をそれぞれ表す。記号Ｉはバッテリ電流（Ａ）である。
【０００７】
図８の等価回路において、バッテリの内部インピーダンスＺは下式で表される。
Ｚ＝ｒ１＋［１／｛（１／ｒ２）＋（１／Ｘｃ）｝］
ここで、Ｘｃ＝−ｊ×（１／２πｆＣ）と複素数（ｊ）表示でき、Ｘｃはコンデンサ素子のインピーダンス、ｆはバッテリ電流の周波数（Ｈｚ）である。
【０００８】
上式にｆ＝０すなわち｜Ｘｃ｜＝∞を代入すると｜Ｚ｜＝ｒ１＋ｒ２になり、ｆ＝∞すなわち｜Ｘｃ｜＝０を代入すると｜Ｚ｜＝ｒ１になる。この様に、バッテリの内部インピーダンスＺはバッテリ電流の周波数ｆによって変化する。
特許文献１に記載の内部抵抗検出方法により求まる内部抵抗は、図９に示す直線の傾きで表され、この傾き（内部抵抗）は、たとえば定速走行時のようにバッテリ電流が一定である電流定常状態と、たとえばエンジン始動時のようにバッテリ電流が変化する電流過渡状態とで異なる。図９中、電流定常状態での傾きは、充電時のバッテリの電流値Ｉｓｃ及び端子電圧Ｖｓｃで決まる黒丸と放電時の電流値Ｉｓｄ及び端子電圧Ｖｓｄで決まる黒丸とを結ぶ実線の傾きＺｓに対応する一方、電流過渡状態での内部抵抗は、充電時の電流値Ｉｔｃ及び端子電圧Ｖｔｃで決まる白丸と放電時の電流値Ｉｔｄ及び端子電圧Ｖｔｄで決まる白丸とを結ぶ破線の傾きＺｔに対応している。
【０００９】
この様に、バッテリの内部抵抗（傾き）は、バッテリ電流が定常状態であるか過渡状態であるかによって変化するが、特許文献１の内部抵抗検出方法によれば、内部抵抗の検出にあたってバッテリ電流が定常状態または過渡状態のいずれであるのか（すなわち電流周波数ｆ）が考慮されず、このため、傾きＺｓ、Ｚｔの差異が示すように検出誤差が大きくなるという問題がある。
【００１０】
また、特許文献１に記載の内部抵抗検出方法は、車両走行中のバッテリの充放電に伴ってバッテリの充電状態（ＳＯＣ）が前回値と同一になったときにのみ内部抵抗を測定するので、図１０に示すように内部抵抗の測定時間間隔が長くなる。
そこで、本発明は、バッテリの内部インピーダンスを車両走行中に精度良く推定することができる内部インピーダンス推定装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載のバッテリの内部インピーダンス推定装置は、バッテリ電流を検出する電流検出手段と、バッテリ電圧を検出する電圧検出手段と、バッテリの充電状態を検出するＳＯＣ検出手段と、前記電流検出手段により検出された前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流が過渡状態にあるか定常状態にあるかを判定する電流状態判定手段と、前記電流状態判定手段が前記バッテリ電流の過渡状態を判定した場合に前記バッテリ電圧及び前記バッテリ電流に基づき前記過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、前記電流状態判定手段が前記バッテリ電流の定常状態を判定した場合に前記バッテリ電圧、前記バッテリ電流及び前記バッテリの充電状態に基づき前記定常状態での前記内部インピーダンスを推定する第２推定手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
図８を参照して説明したように、バッテリの内部インピーダンスＺは電気二重層容量Ｃを含むのでバッテリ電流の周波数ｆによって変化し、従って、電流周波数ｆを考慮せずに内部インピーダンスＺを算出すると算出誤差が生じるが、本発明は、電流周波数ｆに対応するバッテリ電流の変化度合いの大小に応じて、バッテリの電圧、電流あるいはバッテリの電流、電流および充電状態から内部インピーダンスを推定するものとなっており、この様にバッテリ電流が過渡状態であるか定常状態であるかに応じて推定方法を変えることにより、複雑な演算を行うことなしにバッテリの内部インピーダンスを精度よく推定するようにしている。
【００１３】
請求項２に記載のバッテリの内部インピーダンス推定装置は、バッテリ電流を検出する電流検出手段と、バッテリ電圧を検出する電圧検出手段と、バッテリの充電状態を検出するＳＯＣ検出手段と、前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流の過渡状態を判定した場合に前記バッテリ電圧及び前記バッテリ電流に基づき前記過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流の定常状態を判定した場合に前記バッテリ電圧、前記バッテリ電流及び前記バッテリの充電状態に基づき前記定常状態での前記内部インピーダンスを推定する第２推定手段とを備え、前記第１推定手段は、前記バッテリ電流の変化度合いが、前記定常状態での変化度合いより大きい下限値からこれより大きい上限値までの所定範囲内に入っている場合に、前記過渡状態を判定することを特徴とする。
この発明では、請求項１に記載の発明と同様に、バッテリ状態が過渡状態であるか定常状態であるかに応じて推定方法を変えることにより、複雑な計算を行うことなしにバッテリの内部インピーダンスを精度よく行うようにしている。特に、バッテリ電流の変化度合いが所定範囲内に入ると過渡状態が判定され、過渡状態の判定中に検出したバッテリの電圧及び電流に基づいて内部インピーダンスが推定される。この様に電流変化度合いの所定範囲を設けて電流周波数ｆの帯域を制限することにより、電気二重層容量Ｃに起因した内部インピーダンス変化が推定精度に及ぼす影響が抑制されて推定精度が向上する。また、電流周波数帯域を制限することにより、推定演算上の負担を軽減することができる。
【００１４】
すなわち、電流周波数帯域に制限を設けない場合には、例えば電流周波数成分ごとの内部インピーダンスをフーリエ演算により求める必要があるので演算上の負担が増大すると共に演算に時間を要するが、本発明によれば、演算上の負担が少ないので、第１推定手段に対して要求される演算能力が緩和され、その分コスト低減が図られる。例えば、第１推定手段を車載コンピュータで構成した場合にも、精度良く短時間内に内部インピーダンスの推定を行うことができる。
【００１５】
請求項３に記載の発明では、第１推定手段は、過渡状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値及びバッテリ電流値をサンプリングし、複数組のサンプリング値から定まるバッテリ電圧とバッテリ電流との関係（図４を参照）に基づき過渡状態での内部インピーダンスを推定することを特徴とする。
この発明によれば、簡易な演算により内部インピーダンスを精度良く推定することができ、従って、第１推定手段に対して要求される演算性能が緩和され、コスト低減が図られる。
【００１６】
請求項４に記載の発明では、第２推定手段は、定常状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値、バッテリ電流値およびバッテリの充電状態をサンプリングし、前記複数組のサンプリング値を用いた重回帰分析によって定常状態での内部インピーダンスを推定することを特徴とする。
この発明によれば、バッテリの充放電に伴って時々刻々変化するバッテリの充電状態を考慮して内部インピーダンスが推定される。すなわち、バッテリの充電状態が、前回のバッテリ充電時または放電時でのバッテリの充電状態と同一になるのを待つことなく、定常状態が判定される度に推定が行われる。このため、バッテリの充電状態が同一になるまで待機する場合に比べ、推定実行時間間隔が短くなって推定実行頻度が高まり、その分推定精度が向上する。重回帰分析では、複数組のサンプリング値に基づいて回帰式中の未知数の値を求めることができ、内部インピーダンスの推定値が求まる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態によるバッテリの内部インピーダンス推定装置を説明する。
本実施形態の内部インピーダンス推定装置は、例えば、駆動源としての走行モータと発電専用のエンジンとを備えたハイブリッド車両に搭載される。
【００１８】
図１に示すように、ハイブリッド車両は、変速機２及び差動装置３を介して左右の駆動輪４に連結された走行モータ１を備え、この走行モータ１にはインバータ回路６を介してニッケル水素バッテリなどからなるバッテリ５が接続されている。また、バッテリ５には、インバータ回路７を介して発電機８が接続され、この発電機８はエンジン９の出力軸９ａに連結されている。
【００１９】
ハイブリッド車両は電子制御ユニット（ＥＣＵ）１１を備え、ＥＣＵ１１の入力側は、アクセル操作量を検出するアクセルセンサ１２、シフトレバー（図示略）のシフト位置を検出するシフト位置センサ１３、車速を検出する車速センサ１４、バッテリの充放電電流を検出する電流センサ２１、バッテリ電圧を検出する電圧センサ２３などのセンサ類に接続されている。一方、ＥＣＵ１１の出力側は、バッテリ５、インバータ回路６、７および発電機８ならびにエンジン９の燃料噴射弁や点火コイルなどに接続されている。
【００２０】
ＥＣＵ１１は、アクセル操作量、車速、エンジン回転数等から算出した要求モータトルクに従ってバッテリ５から走行モータ１への電力供給を制御し、また、車速から車両の減速走行を判別すると、走行モータ１により回生された電力によるバッテリ５の充電を制御するようになっている。
更に、ＥＣＵ１１は、現在のバッテリ充電状態（バッテリ容量）を検出するＳＯＣ検出部１１ｂを含み、バッテリ容量が所定値以下まで低下したときに、エンジン９を始動して発電機８を作動させ、発電機８の発電電力によるバッテリ５の充電を制御するものになっている。
【００２１】
そして、ＥＣＵ１１は、バッテリ電流検出手段としての電流センサ２１及びバッテリ電圧検出手段としての電圧センサ２３と共に、内部インピーダンス推定装置を構成している。すなわち、ＥＣＵ１１は、バッテリの内部インピーダンスを推定する推定部１１ｃを含む。
本発明の内部インピーダンス推定装置は、バッテリ電流の変化度合いに基づきバッテリ電流が過渡状態にあるか或いは定常状態にあるのかを判定し、判定結果に応じた推定手法で内部インピーダンスを推定する点に特徴がある。
【００２２】
この特徴に関連して、ＥＣＵ１１の推定部１１ｃは、電流センサ２１が検出したバッテリ電流の変化度合いからバッテリ電流が過渡状態にあると判定したときに過渡状態信号Ｓｔを出力する電流状態判定部１１ｄを有し、この判定部１１ｄは、バッテリ電流の変化度合いからバッテリ電流の定常状態を判定したときに定常状態信号Ｓｓを出力するようになっている。また、推定部１１ｃには、電流状態判定部１１ｄから過渡状態信号Ｓｔおよび定常状態信号Ｓｓをそれぞれ入力する第１及び第２推定部１１e、１１ｆが設けられている。
【００２３】
過渡状態信号Ｓｔに応じて、第１推定部１１ｅは、電流センサ２１が検出したバッテリ電流および電圧センサ２３が検出したバッテリ電圧から、過渡状態におけるバッテリ５の内部インピーダンスを推定するものであり、電流状態判定部１１ｄと共に第１推定手段を構成している。
本実施形態の第１推定部１１ｅは、バッテリ電流の変化率（変化度合い）が所定範囲内に入っている場合に過渡状態を判定するようになっており、この所定範囲は、定常状態の変化度合いの上限値ＫＳＨよりも大きい下限値ＫＴＬとこれよりも大きい上限値ＫＴＨとにより定められる。この様に、電流変化度合いの所定範囲を設けることによりバッテリ電流の周波数帯域が制限され、バッテリ５の電気二重層容量Ｃに起因した内部インピーダンス変化の影響が抑制される。この結果、第１推定部１１ｅによれば、バッテリ電流の過渡状態におけるバッテリ５の内部インピーダンスＺの推定を精度良く行える。
【００２４】
より具体的には、第１推定部１１ｅは、過渡状態信号Ｓｔを入力している間に複数組のバッテリ電流値及びバッテリ電圧値をサンプリングし、複数組のサンプリング値から定まるバッテリ電圧とバッテリ電流との関係（図４）に基づいて過渡状態における内部インピーダンスＺを推定する。
この様な推定を行うため、第１推定手段としてのＥＣＵ１１は、図２に示した内部インピーダンス推定ルーチンを実施する。
【００２５】
図２の推定ルーチンでは、今回周期を含む２以上の制御周期でそれぞれ検出されたバッテリ電流値に基づき電流変化率ＫＴが算出され、この算出値ＫＴが許容下限値ＫＴＬ以上かつ許容上限値ＫＴＨ以下であるか否かが判別される（ステップＳ１２）。そして、この判別結果が肯定（Ｙｅｓ）すなわち電流変化率ＫＴが所定範囲内に入っていれば（図３を参照）、バッテリ電流が過渡状態にあると判別される。
【００２６】
この場合、過渡状態への突入時点（ステップＳ１２での判別結果が最初に肯定になったとき）に起動されたタイマ（図示略）による計時時間に基づき、過渡状態への突入時点から所定時間ＴＴが経過したか否かが判別され（ステップＳ１４）、この判別結果が否定（Ｎｏ）すなわち所定時間ＴＴが未だ経過していなければ、バッテリ端子電圧Ｖとバッテリ電流Ｉを計測して記憶し（ステップＳ１６）、制御フローはステップＳ１２に戻る。
【００２７】
その後、所定時間ＴＴが経過すると、過渡状態への突入時点以後に図２の推定ルーチンとは別の計測ルーチンで周期的に計測されたバッテリの充電状態ＳＯＣに基づき、過渡状態への突入時点以降のＳＯＣ変化量が所定値（例えば０．３％）以下であるか否かが判定される（ステップＳ１８）。この判定は、内部インピーダンスの推定に影響を及ぼすような過大なＳＯＣ変化があった場合に、その様なＳＯＣ変化を伴う車両走行中に得たサンプリング値に基づく推定を禁止するために行われる。
【００２８】
通常の車両走行状態であればステップＳ１８の判別結果は肯定になるので、過渡状態への突入時点以後にステップＳ１６で順次サンプリングされたバッテリ電流の最大値及び最小値を調べ、次に、最大電流値と最小電流値との差が所定値以上であるか否かが判別される（ステップＳ２０）。そして、ステップＳ２０での判別結果が肯定、すなわちサンプリング中に規定以上の電流変化が呈されてバッテリ電流が過渡状態にあったことが判断されると、ステップＳ１６でのサンプリング回数がｎ回以上であるか否かが判定される（ステップＳ２２）。
【００２９】
そして、ステップＳ２２での判別結果が肯定、すなわちバッテリ電圧及び電流のサンプリングデータ数がｎ組例えば１０組以上であれば、過渡状態での内部インピーダンスを推定するのに充分なデータが取得されたとの判定の下で、ｎ組以上のバッテリ電圧及び電流のサンプリング値に基づき最小二乗法によりバッテリ電圧とバッテリ電流との関係を表す直線を求め（図４を参照）、この直線の傾きを過渡状態での内部インピーダンスの推定値Ｚｔとして求める（ステップＳ２４）。
【００３０】
図２の推定ルーチンにおいて、ステップＳ１２またはＳ２０での判別結果が否定であるとバッテリ電流が過渡状態にないと判定され、また、ステップＳ１８での判別結果が否定であるとＳＯＣ変化量が過大であって推定誤差を生じるおそれがあると判別され、ステップＳ２２での判別結果が否定になるとサンプルデータ数が不足していると判別され、いずれの場合にも制御フローはステップＳ１２に戻る。なお、必要であれば、ステップＳ１２に戻る前にサンプルデータが破棄される。
【００３１】
以上のようにして、フーリエ演算などの複雑な演算を行うことなく、簡易な演算により過渡状態での内部インピーダンスＺｔを精度良く推定することができる。なお、バッテリ電流の変化度合いの所定範囲を狭くすると推定精度が向上し、また、この所定範囲を広くすると過渡状態が判定される頻度が高まって推定をより頻繁に行える。
【００３２】
一方、第２推定部１１ｆは、電流センサ２１が検出したバッテリ電流、電圧センサ２３が検出したバッテリ電圧およびＳＯＣ検出部１１ｂが検出したバッテリの充電状態（ＳＯＣ）から、定常状態におけるバッテリ５の内部インピーダンスＺｓを定常状態信号Ｓｓに応じて推定するもので、電流状態判定部１１ｄと共に第２推定手段を構成している。
【００３３】
本実施形態の第２推定部１１ｆは、定常状態信号Ｓｓを入力している間に複数組のバッテリ電流値、バッテリ電圧値およびバッテリ容量値（充電状態）をサンプリングし、複数組のサンプリング値を用いた重回帰分析によって、バッテリ電流が定常状態にあるときのバッテリ５の内部インピーダンスを推定する。
この様な推定を行うため、第２推定手段としてのＥＣＵ１１は、図５に示した内部インピーダンス推定ルーチンを実施する。
【００３４】
図５の推定ルーチンでは、今回周期を含む２以上の制御周期でそれぞれ検出されたバッテリ電流値に基づき電流変化率ＫＳが算出され、この算出値ＫＳが許容上限値ＫＳＨ（例えば単位時間あたり０．５Ａ）以下であるか否かが判別され（ステップＳ３２）、この判別結果が肯定すなわちバッテリ電流が定常状態にあれば、バッテリの電流、電圧および容量（充電状態）のデータがサンプリングされる（ステップＳ３４）。図６中、記号Ｉ０、Ｖ０及びＳ０は電流定常状態でサンプリングされた電流、電圧および充電状態の一組のサンプリング値を表し、記号Ｉ１、Ｖ１及びＳ１は次の定常状態での一組のサンプリング値を表す。記号Ｉ２、Ｖ２及びＳ２ならびにＩ３、Ｖ３及びＳ３についても同様である。
【００３５】
そして、ステップＳ３６では、ｎ組（例えば１０組）のサンプリングデータの取得が完了したか否かを判定し、この判定結果が肯定すなわち電流定常状態でのバッテリ５の内部インピーダンスを推定するのに足るデータの取得が完了すれば、重回帰分析による内部インピーダンスの推定が行われる（ステップＳ３８）。
本実施形態の重回帰分析では、重回帰式Ｖ＝Ｖｃ０＋Ｋｖ・ＳＯＣ＋Ｚ・Ｉが用いられる。この重回帰式は、バッテリ端子電圧Ｖを目標変数とし、初期セル起電力Ｖｃ０とバッテリ電流Ｉとバッテリの充電状態ＳＯＣとを説明変数とし、また、起電力係数Ｋｖ及びバッテリ内部インピーダンスＺを編回帰係数とするものになっている。
【００３６】
上記の重回帰式は、セル起電力Ｖｃとバッテリの充電状態ＳＯＣとの間に線形関係（図７を参照）が成立するような走行条件下で得られる関係式（セル起電力Ｖｃ＝初期起電力Ｖｃ０＋起電力係数Ｋｖ×ＳＯＣ）を、バッテリの等価回路から導かれる式Ｖ＝Ｖｃ＋Ｚ・Ｉに代入することにより得ることができる。
重回帰分析では、ｎ組のサンプリング値Ｖ、Ｉ及びＳＯＣに基づいて初期セル起電力Ｖｃ０、起電力係数Ｋｖ及び内部インピーダンスの推定値Ｚを求める。
【００３７】
以上説明したように、バッテリの充電状態ＳＯＣを考慮して電流定常状態でのバッテリ内部インピーダンスＺｓを推定するので、バッテリの充電状態が、前回のバッテリ充電時または放電時でのバッテリの充電状態と同一になるのを待つことなく推定を行うことができる。すなわち、電流定常状態でのバッテリ内部インピーダンスＺｓの推定を、バッテリの充電状態の変化が大きくなるような条件を含む種々の車両運転条件の下で実施することができる。この結果、推定実行時間間隔が短くなって推定実行頻度が高まり、その分推定精度が向上する。
【００３８】
なお、上記の重回帰分析による推定精度は、重回帰分析によって求めた初期セル起電力Ｖｃ０、起電力係数Ｋｖ及び内部インピーダンスＺと実測値ＳＯＣ、Ｉとを重回帰式に代入することにより求まる算出値Ｖを実測値Ｖと比較することにより検証することができる。
さて、上述のようにして得た電流過渡状態におけるバッテリ内部インピーダンスの推定値Ｚｔ及び電流定常状態での内部インピーダンスの推定値Ｚｓは、ＥＣＵ１１の劣化判定部１１ｇに供給され、劣化判定部１１ｇでは、推定値Ｚｔと電流過渡状態用の劣化判定値とが比較される一方、推定値Ｚｓと電流定常状態用の劣化判定値とが比較される。そして、比較結果に基づきバッテリ５が劣化したことを判定すると、劣化判定部１１ｇは、車両のインストルメントパネルなどに設置された表示ランプなどからなる表示部１５にバッテリ劣化信号Ｓｂを送出し、表示部１５はバッテリ劣化表示により、運転者にバッテリ５の性能が劣化したことを知らせる。
【００３９】
以上で本発明の一実施形態についての説明を終えるが、本発明は上記実施形態のものに限定されず、種々に変形可能である。
例えば、上記実施形態では、本発明をハイブリッド車両に搭載されたバッテリの内部インピーダンスの推定に適用した場合について説明したが、本発明は、ハイブリッド車両に限らず、例えばエンジンを駆動源とする通常の車両に搭載されたバッテリの内部インピーダンスの推定にも適用可能である。また、ハイブリッド車両の構成も図１に示したものに限定されるものではない。
【００４０】
また、図２や図５に示した推定ルーチンの判定手順や判定値などは例示であって、バッテリの仕様などに応じて適宜変更可能である。
【００４１】
【発明の効果】
請求項１に記載の発明は、バッテリの電流、電圧および充電状態をそれぞれ検出する電流検出手段、電圧検出手段およびＳＯＣ検出手段と、電流検出手段により検出されたバッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流が過渡状態にあるか定常状態にあるかを判定する電流状態判定手段と、同電流状態判定手段がバッテリ電流の過渡状態を判定した場合にバッテリの電圧及び電流に基づき過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、電流状態判定手段がバッテリ電流の定常状態を判定した場合にバッテリの電圧、電流及び充電状態に基づき定常状態での内部インピーダンスを推定する第２推定手段とを備えるので、電流状態判定手段による、バッテリ電流が過渡状態であるか定常状態であるかの判定に応じて推定方法を変えることにより、複雑な演算を行うことなしにバッテリの内部インピーダンスを精度よく推定することができる。
【００４２】
請求項２に記載の発明では、バッテリの電流、電圧および充電状態をそれぞれ検出する電流検出手段、電圧検出手段およびＳＯＣ検出手段と、バッテリ電流の変化度合いからバッテリ電流の過渡状態を判定した場合にバッテリの電圧及び電流に基づき過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、バッテリ電流の変化度合いからバッテリ電流の定常状態を判定した場合にバッテリの電圧、電流及び充電状態に基づき定常状態での内部インピーダンスを推定する第２推定手段とを備えるので、バッテリ電流が過渡状態であるか定常状態であるかに応じて推定方法を変えることにより、複雑な演算を行うことなしにバッテリの内部インピーダンスを精度よく推定することができる。しかも、第１推定手段は、バッテリ電流の変化度合いが、定常状態での変化度合いより大きい下限値からこれより大きい上限値までの所定範囲内に入っている場合に、過渡状態を判定するので、内部インピーダンスの推定に供されるバッテリ電流の周波数帯域を制限することができ、これによりバッテリの充電状態に起因した内部インピーダンス変化が推定精度に及ぼす影響を抑制して推定精度を向上させることができ、また、推定演算上の負担が軽減されるので、第１推定手段に対して要求される演算能力が緩和され、その分コスト低減が図られる。
【００４３】
請求項３に記載の発明では、第１推定手段は、過渡状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値及びバッテリ電流値をサンプリングし、複数組のサンプリング値から定まるバッテリ電圧とバッテリ電流との関係に基づき過渡状態での内部インピーダンスを推定するので、簡易な演算により内部インピーダンスを精度良く推定することができ、第１推定手段に対して要求される演算性能を緩和してコストを低減することができる。
【００４４】
請求項４に記載の発明では、第２推定手段は、定常状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値、バッテリ電流値およびバッテリの充電状態をサンプリングし、前記複数組のサンプリング値を用いた重回帰分析によって定常状態での内部インピーダンスを推定するので、バッテリ内部インピーダンスの推定に際してバッテリの充放電に伴って変化するバッテリの充電状態が考慮され、従って、バッテリの充電状態が、前回のバッテリ充電時または放電時でのバッテリの充電状態（バッテリ容量）と同一になるのを待つことなく、定常状態が判定される度に推定を行うことができ、推定実行時間間隔が短くなって推定実行頻度が高まり、その分推定精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態によるバッテリの内部インピーダンス推定装置を、同装置が搭載されるハイブリッド車両の関連要素と共に示す概略ブロック図である。
【図２】電流過渡状態において、図１に示したＥＣＵにより実行される内部インピーダンス推定ルーチンのフローチャートである。
【図３】電流過渡状態におけるバッテリ電流の時間的変化の一例を、電流変化率の所定範囲と共に示す図である。
【図４】電流過渡状態でのバッテリ内部インピーダンスの推定に用いられる最小二乗直線を例示する図である。
【図５】電流定常状態において、図１のＥＣＵが実行する内部インピーダンス推定ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】電流定常状態を含む、バッテリの電流、電圧および充電状態（バッテリ容量）の時間的変化の一例を示す図である。
【図７】セル起電力Ｖｃとバッテリの充電状態ＳＯＣとの関係を示す図である。
【図８】充電時のバッテリの等価回路を示す図である。
【図９】従来の内部抵抗検出方法における、電流定常状態および電流過渡状態のそれぞれでのバッテリ電流とバッテリ端子電圧との関係を示す図である。
【図１０】従来の内部抵抗検出方法における測定時間間隔を示す図である。
【符号の説明】
１走行モータ
５バッテリ
８発電機
９エンジン
１１電子制御ユニット（ＥＣＵ）
１１ｂＳＯＣ検出部（ＳＯＣ検出手段）
１１ｃ推定部
１１ｄ電流状態判定部
１１ｅ第１推定部
１１ｆ第２推定部
２１電流センサ（バッテリ電流検出手段）
２３電圧センサ（バッテリ電圧検出手段）

Claims

バッテリ電流を検出する電流検出手段と、
バッテリ電圧を検出する電圧検出手段と、
バッテリの充電状態を検出するＳＯＣ検出手段と、
前記電流検出手段により検出された前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流が過渡状態にあるか定常状態にあるかを判定する電流状態判定手段と、
前記電流状態判定手段が前記バッテリ電流の過渡状態を判定した場合に前記バッテリ電圧及び前記バッテリ電流に基づき前記過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、
前記電流状態判定手段が前記バッテリ電流の定常状態を判定した場合に前記バッテリ電圧、前記バッテリ電流及び前記バッテリの充電状態に基づき前記定常状態での前記内部インピーダンスを推定する第２推定手段と
を備えることを特徴とするバッテリの内部インピーダンス推定装置。
バッテリ電流を検出する電流検出手段と、
バッテリ電圧を検出する電圧検出手段と、
バッテリの充電状態を検出するＳＯＣ検出手段と、
前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流の過渡状態を判定した場合に前記バッテリ電圧及び前記バッテリ電流に基づき前記過渡状態でのバッテリの内部インピーダンスを推定する第１推定手段と、
前記バッテリ電流の変化度合いから前記バッテリ電流の定常状態を判定した場合に前記バッテリ電圧、前記バッテリ電流及び前記バッテリの充電状態に基づき前記定常状態での前記内部インピーダンスを推定する第２推定手段とを備え、
前記第１推定手段は、前記バッテリ電流の変化度合いが、前記定常状態での変化度合いより大きい下限値からこれより大きい上限値までの所定範囲内に入っている場合に、前記過渡状態を判定することを特徴とするバッテリの内部インピーダンス推定装置。
前記第１推定手段は、前記過渡状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値及びバッテリ電流値をサンプリングし、前記複数組のサンプリング値から定まるバッテリ電圧とバッテリ電流との関係に基づき前記過渡状態での前記内部インピーダンスを推定することを特徴とする請求項２に記載のバッテリの内部インピーダンス推定装置。
前記第２推定手段は、前記定常状態が判定されている間に複数組のバッテリ電圧値、バッテリ電流値およびバッテリの充電状態をサンプリングし、前記複数組のサンプリング値を用いた重回帰分析によって前記定常状態での前記内部インピーダンスを推定することを特徴とすることを特徴とする請求項１、２または３に記載のバッテリの内部インピーダンス推定装置。