JP6918433B1 - 劣化度診断装置 - Google Patents

Abstract

劣化度診断装置（１００）は、電池（２０）の充電または放電を制御する充放電制御部（１１）と、電池（２０）の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部（１２）と、電池情報計測部（１２）で計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部（１３）と、電池容量電圧曲線に基づいて電池（２０）の劣化度を推定する劣化度診断部（１４）とを備える。

Description

本願は、劣化度診断装置に関するものである。

電池の適切な交換時期を判断するため、また運用中の電池の容量を正確に把握するために、電池の劣化度を推定する技術は重要である。

電池のある特定の一区間の電圧曲線を記録し、開放電圧曲線の正極、負極電圧曲線を特定の一区間の電圧曲線（実測値）と一致するように繰り返し移動、スケール変更することで、電池の現在の開路電圧曲線を推定する方法が開示されている（例えば、特許文献１）。
また、バッテリの開放電圧曲線を測定し、走行履歴から正極、負極容量維持率と正負極組成対応ずれ容量を示す劣化パラメータを算出し、開放電圧曲線（実測値）と一致するように繰り返し計算し開放電圧曲線（推定値）を特定するバッテリ制御装置が開示されている（例えば、特許文献２）。

特表２０１８−５２４６０２公報 特開２０１７―１９５７２７公報

電気自動車では充電動作はユーザ任意の動作であり、また車載充電器は電池容量が小さく完全充電するためには時間を要する。このため、車載充電器による電池の様々な区間の部分的な充電データが収集され、それらのデータを用いて電圧曲線を作成し、電圧曲線を解析して劣化度を診断する必要がある。しかし、特許文献１、２の方法、装置では複数のデータを用いて電圧曲線を作成する機能を備えていない。

本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することが可能な劣化度診断装置を得ることを目的とする。

本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部にて統合した電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で計測した電池容量電圧データを記憶し、記憶した電池容量電圧データ、および記憶した電池容量電圧データと異なる区間の記憶した電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部にて統合した電池容量電圧曲線は微分曲線において、負極に関する２つのピークが存在しない場合、あるいは正極に関する１つのピークが存在しない場合は、複数データ統合部は統合するデータを追加するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部にて統合した電池容量電圧曲線は微分曲線において、負極に関する２つのピークが存在しない場合、あるいは正極に関する１つのピークが存在しない場合は、複数データ統合部は統合するデータを追加するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部は、複数の電池容量電圧曲線の微分曲線を統合するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、電池情報計測部はさらに電池の温度を計測し、複数データ統合部は、電池情報計測部で計測した温度が少なくとも２つの異なる電池容量電圧データを温度抵抗値相関に基づいて温度による差異を補正する温度データ変換部を備え、温度データ変換部は温度の異なる少なくとも２つの電池容量電圧データに関して、電池電極内部の反応分布を補正する反応分布補正部を備えたものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部は電池の充電、放電時の開回路電圧の異なるヒステリシスを有する電池容量電圧データに対して、微分曲線の解析に基づいて、ヒステリシスの影響がないデータを選択するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部は電池の充電、放電時の開回路電圧の異なるヒステリシスを有する電池容量電圧データに対して、ヒステリシスモデルに基づきヒステリシスによる差異を補正するヒステリシス補正部を備えるものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部は、少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データの劣化度の差異が閾値内である電池容量電圧データを選択し、統合するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部は、劣化補正部を備え、劣化補正部は、少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データの劣化度が異なる場合、少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データに対して温度、時間、および保存劣化度の相関に基づいた保存劣化度の計算と、温度、充放電積算量、およびサイクル回数と、サイクル劣化度の相関に基づいたサイクル劣化度の計算のいずれか一方、または両方を行い、保存劣化、サイクル劣化によるデータ間差異を補正するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部にて統合した電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有するものである。
本願に開示される劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で計測した電池容量電圧データを記憶し、記憶した電池容量電圧データ、および記憶した電池容量電圧データと異なる区間の記憶した電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、複数データ統合部にて統合した電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有するものである。

本願に開示される劣化度診断装置によれば、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができる。

実施の形態１による劣化度診断装置の構成図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電池の正極劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電池の負極劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電池のＬｉイオン消費劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電池の電圧、正極電位、および負極電位の容量微分曲線を示す図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る複数データ統合部の構成図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る複数データ統合部の処理フロー図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電圧の容量微分曲線に現れるピーク位置の説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電圧の容量微分曲線に現れる正極ピーク位置および負極ピーク位置の変化の説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る電圧の容量微分曲線に現れる正極ピーク位置および負極ピーク位置の変化の説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る負極および正極のｄＶ／ｄＱ曲線に基づく劣化度診断例の説明図である。 実施の形態１による劣化度診断装置に係る負極および正極のｄＶ／ｄＱ曲線に基づく劣化度診断例の説明図である。 実施の形態２による劣化度診断装置の構成図である。 実施の形態２による劣化度診断装置に係る電池の内部抵抗と温度との相関の説明図である。 実施の形態２による劣化度診断装置の応用例の構成図である。 実施の形態２による劣化度診断装置に係る電極の反応分布モデルの説明図である。 実施の形態３による劣化度診断装置の構成図である。 実施の形態３による劣化度診断装置に係る電池のヒステリシス現象の説明図である。 実施の形態３による劣化度診断装置に係るヒステリシスが生じる場合の電圧の容量微分曲線に現れるピーク位置の説明図である。 実施の形態３による劣化度診断装置に係るヒステリシスが生じる場合の電圧の容量微分曲線に現れるピーク位置の説明図である。 実施の形態４による劣化度診断装置の構成図である。 実施の形態４による劣化度診断装置に係る電池の保存劣化パターンと温度との相関の説明図である。 実施の形態４による劣化度診断装置に係る電池のサイクル劣化パターンと温度との相関の説明図である。 実施の形態５による劣化度診断装置の構成図である。 実施の形態１から実施の形態５による劣化度診断装置の機能を実現するために専用のハードウェアを使用する場合の構成図である。 実施の形態１から実施の形態５による劣化度診断装置の機能を実現するために汎用のハードウェアを使用する場合の構成図である。

実施の形態１．
実施の形態１は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の電池容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部とを備え、劣化度診断部は、電池容量電圧曲線の微分曲線を解析して、正極、負極、およびＬｉイオン消費に基づく劣化要因を特定し、電池の劣化度を推定する劣化度診断装置に関するものである。

以下、実施の形態１に係る劣化度診断装置の構成および動作について、劣化度診断装置の構成図である図１、電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である図２、電池の正極劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である図３、電池の負極劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である図４、電池のＬｉイオン消費劣化時の電池の電圧と正極の電位、負極の電位の関係説明図である図５、電池の電圧、正極電位、および負極電位の容量微分曲線を示す図である図６、複数データ統合部の構成図である図７、複数データ統合部の処理フロー図である図８、電圧の容量微分曲線に現れるピーク位置の説明図である図９、電圧の容量微分曲線に現れる正極ピーク位置および負極ピーク位置の変化の説明図である図１０、および負極および正極のｄＶ／ｄＱ曲線に基づく劣化度診断例の説明図である図１１、図１２に基づいて説明する。

実施の形態１の劣化度診断装置１００の全体の構成を図１に基づいて説明する。
劣化度診断装置システム全体は、劣化度診断装置１００と診断対象である電池２０とから構成される。電池２０は、劣化度診断装置１００の一部ではないが、密接に関連するため、電池２０を区別することなく説明する。

劣化度診断装置１００は、電池２０を充電する機能を有する充放電制御部１１、電池２０の電流、電圧を計測する電池情報計測部１２、電池情報計測部１２で得られた電池容量電圧データを統合する複数データ統合部１３、および電池２０の劣化要因、劣化度を推定する劣化度診断部１４を備える。
なお説明において、電池容量電圧データは電池容量−電圧データ、すなわち電池容量に対する電圧のデータである。

電池２０はリチウムイオン電池を想定して説明する。しかし、電池２０の種類は、リチウムイオン電池に限らず、鉛蓄電池、ニッケル水素電池などであってもよい。
さらに電池の形状は、図１で示した例である円筒型に限定されず、積層型、巻型、ボタン型など様々な形状の電池に対して、本実施の形態１で説明する技術を適用することができる。
また電池２０は単電池に限らず複数個直列、もしくは並列に接続したモジュールおよびパックであってもよい。

充放電制御部１１は、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）およびＰＨＥＶ（ＰｌｕｇーＩＮ Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）で使用される車載充電器およびモバイル機器等の充電に使用される充電器および電力変換器を想定している。なお、充放電制御部１１は、更に図示されていない負荷と接続されて電池２０から負荷への放電を行う双方向化電力変換機能を有した変換器であってもよい。

電池情報計測部１２は、充放電制御部１１で充電した際の電池２０の電流、電圧を計測し、電流値を積算した容量と電圧推移を計測する機能を有する。
電池情報計測部１２で計測する容量とは、充電時の電流を時間積算し算出する容量ＡｈまたはＷｈである。
また、電池２０の基準容量および未劣化時の容量を１００％とした場合の容量維持率および規格化した充電率ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）で示してもよい。
また電池情報計測部１２は、電池２０の温度を計測するようにしてもよい。

複数データ統合部１３は、充放電制御部１１によって電池２０を充電した際に電池情報計測部１２で計測した様々な電池容量電圧データを統合して電池容量電圧曲線を作成する。なお説明において、電池容量電圧曲線は電池容量−電圧曲線、すなわち電池容量に対する電圧の曲線である。
例えば、電気自動車等充電動作がユーザ任意で実施される場合は充電範囲が０％〜１００％までの電池容量電圧データが得られる保証はない。このため、充電範囲がＳＯＣ０〜２０％、２０〜４０％、４０〜６０％、６０〜８０％、および８０〜１００％といった異なる区間のデータに対して、電池容量電圧データを統合し電池容量電圧曲線を作成する必要がある。

ここで、リチウムイオン電池の劣化現象について説明する。
リチウムイオン電池などの二次電池の劣化は、複数の劣化モードの複合現象である。電池２０の劣化は、出力の低下および容量の低下等の現象が生じる。
更に出力の低下、容量の低下現象は、電池内部の劣化要因として内部抵抗の増大、正極容量の低下、負極容量の低下、およびＬｉイオンの消費（負極表面に生じる被膜成長に基づくＬｉイオン消費および電極表面への析出）の複合によって生じる。
これらの劣化要因を特定する手法として、電池２０の充電もしくは放電時の容量と電圧の推移を解析する手法が採用されている。

次に、リチウムイオン電池の劣化要因を解析する手法について、図２〜図６に基づいて説明する。
図２は、電池２０の電圧（開回路電圧ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ））と、電池２０内で一般的に使用されている正極Ｌｉ（Ｎｉ−Ｍｎ−Ｃｏ）Ｏ２の電位と、負極グラファイトの電位との相関図である。
なお、図２において、横軸は電池２０の容量（Ｑ）である。左側の縦軸は電池２０の電圧、右側の縦軸は電池２０の正極、負極の電位である。図３〜図５においても同様である。
また、図２において、電池２０の電圧曲線は実線で表し、正極の電位曲線は点線で表し、負極の電位曲線は一点鎖線で表している。図３〜図６、図９においても同様である。
電池２０の電圧Ｕは、正極の電位（ＯＣＰ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ））Ｕｐと、負極の電位（ＯＣＰ）Ｕｎと式（１）の関係を有する。

Ｕ＝Ｕｐ−Ｕｎ （１）

次に、この電池２０のＯＣＶ曲線と正極、負極のＯＣＰ曲線を基に劣化要因ごとに電池２０のＯＣＶ曲線に与える影響を分類する。
図３は劣化していない新品の未劣化電池のＯＣＶ曲線に対し、正極劣化が生じた場合の電池２０のＯＣＶ曲線と正極ＯＣＰ曲線、負極ＯＣＰ曲線を示している。
新品時の電池電圧モデルを式（１）で定義した場合、劣化した電池電圧モデルを式（２）で表現することで正極劣化に起因したパラメータθｐを求めることができる。ここで、ｓは電池２０の容量である。
正極劣化が生じた場合は正極ＯＣＰ曲線が左方向に縮小し、その影響で電池ＯＣＶ曲線はＳＯＣが中間よりも高い領域で電圧が高くなる。
負極ＯＣＰ曲線はほぼ平坦であることから、電池２０の満充電状態（ＳＯＣ＝１００％）の位置はほぼ正極ＯＣＰ曲線によって決まる。このため、正極劣化は電池２０の容量すなわち劣化度に大きな影響を与える。

Ｕ（ｓ）＝Ｕｐ（θｐ・ｓ）−Ｕｎ（ｓ） （２）

図４は劣化していない新品の未劣化電池のＯＣＶ曲線に対し、負極劣化が生じた場合の劣化電池のＯＣＶ曲線と正極ＯＣＰ曲線、負極ＯＣＰ曲線を示している。
負極劣化のみ生じた場合には、負極ＯＣＰ曲線が左方向に縮小して相変化位置がずれ、その影響で電池２０のＯＣＶ曲線も形状変化している。しかし、その影響は限定的である。 正極劣化のみ生じた場合と異なり、ＳＯＣが中間よりも高い領域で電池ＯＣＶ曲線の形状にはほとんど影響を与えていない。
これは、負極グラファイトのＯＣＰ曲線の形状が非常に平坦であることに由来している。劣化した電池電圧モデルを式（３）で表現することで負極劣化に起因したパラメータθｎを求めることができる。

Ｕ（ｓ）＝Ｕｐ（ｓ）−Ｕｎ（θｎ・ｓ） （３）

図５は劣化していない新品電池のＯＣＶ曲線に対し、リチウム消費による正負極間ＳＯＣシフトが生じたときの劣化電池のＯＣＶ曲線と正極ＯＣＰ曲線、負極ＯＣＰ曲線を示している。
リチウムイオンの消費による正負極間ＳＯＣシフトが生じた場合には、正極ＯＣＰ曲線が全ＳＯＣ領域で左方向にシフトしており、電池ＯＣＶ曲線は全体的に電圧が高くなる。
正極劣化のみ生じた場合との違いは、ＳＯＣの中間よりも低い領域においても電池ＯＣＶ曲線が高くなる点である。リチウム消費により劣化した電池電圧モデルは式（４）で表現することでリチウムイオン消費に起因した劣化パラメータθｔを求めることができる。

Ｕ（ｓ）＝Ｕｐ（ｓ＋θｔ）−Ｕｎ（ｓ） （４）

ここまで各劣化要因による電池２０のＯＣＶ曲線と正極、負極ＯＣＰ曲線の変化について説明してきた。しかし、電池電圧の容量に対する推移は微小な変化のため、電池２０のＯＣＶ曲線の変化を基にそれぞれの劣化要因を特定することは困難である。
そこで電池２０のＯＣＶ曲線を容量で微分した微分曲線であるｄＶ／ｄＱ曲線を基に正極ＯＣＰ曲線、負極ＯＣＰ曲線の変化を解析し、劣化要因を特定することができる。

次に電池２０の電池容量電圧曲線の微分曲線、すなわちｄＶ／ｄＱ曲線を解析することで劣化要因を特定する手法について説明する。
図６は例として、正極にＬｉ（Ｎｉ−Ｍｎ−Ｃｏ）Ｏ２、負極にグラファイトを使用した電池２０のＯＣＶ曲線、正極ＯＣＰ曲線、負極ＯＣＰ曲線を容量で微分したｄＶ／ｄＱ曲線を示している。
なお、図６において、横軸は電池の容量（Ｑ）であり、縦軸はｄＶ／ｄＱである。
一般的に使用される負極グラファイトのｄＶ／ｄＱ曲線は充電状態に応じて相変化に伴うピークが現れる。また正極Ｌｉ（Ｎｉ−Ｍｎ−Ｃｏ）Ｏ２のｄＶ／ｄＱ曲線は充電状態に応じて相変化に伴うピークが現れる。
正極のｄＶ／ｄＱ曲線は、中間ＳＯＣからＳＯＣが高くなるにつれてピークが現れる形状を有する。負極のｄＶ／ｄＱ曲線は数個のピークを持つ形状を示す。
正極のｄＶ／ｄＱ曲線と負極のｄＶ／ｄＱ曲線をピーク関数にて近似計算することで、各劣化要因に関係したパラメータを推定することができる。例えば、正極のピーク関数は定数項とシグモイド型関数の加算で表現することができる。負極のピーク関数は一般的にＣａｕｃｈｙ分布の累積関数、およびロジスティック関数の和にて表現することができる。
例としてロジスティック分布関数を式（５）に示す。
ここで、ｘは電池２０の容量、μは中央値、ｄは分散値、ｋはピーク高さを示す。

ｆ（ｘ）＝ｋ／（１＋ｅｘｐ（−（ｘ−μ）／ｄ） （５）

ここで、複数データ統合部１３の機能について図７、図８に基づいて説明する。
図７は複数データ統合部１３の構成図である。
複数データ統合部１３は、データ記憶部３１、データ統合部３２を備える。複数データ統合部１３は、電池情報計測部１２で得られた様々な電池容量電圧データをデータ記憶部３１に記憶し、データ統合部３２でそれら複数の電池容量電圧データを統合する。
複数データ統合部１３の処理としては、電池情報計測部１２で得られた様々な容量−電圧データに対して、微分電圧曲線として解析し、記憶するか否か、また統合するか否かを判断するような構成としてもよい。

複数データ統合部１３による処理フローを図８に基づいて説明する。
ステップ１（Ｓ０１）では、データ記憶部３１から電池情報計測部１２が計測した電池容量電圧データを取得する。
ステップ２（Ｓ０２）では、電池容量電圧データ（曲線）に対して、容量（Ｑ）で微分を行い、ｄＶ／ｄＱ曲線解析を行う。
ステップ３（Ｓ０３）では、電池２０内の正極、負極に基づくピークを検出する。
ステップ４（Ｓ０４）では、劣化度診断部１４で行う電池２０の劣化診断を行うための十分なデータが得られたか判断する。具体的には、図９、図１０で説明する負極に関するピークＡ、Ｂおよび正極に関するピークＣが検出されているかどうかを判断する。
ステップ５（Ｓ０５）では、ステップ４（Ｓ０４）の判断はデータ量が不十分であるため、さらにデータ記憶部３１から電池容量電圧データを取得する。
ステップ６（Ｓ０６）では、すでに取得されている電池容量電圧データに今回新たに取得した電池容量電圧データを統合する。そして、電池容量電圧データ統合後、ステップ２（Ｓ０２）に戻る。
ステップ７（Ｓ０７）では、ステップ４（Ｓ０４）の判断はデータ量が十分であるため、電池容量電圧データ（曲線）を劣化度診断部１４に送信する。

次に、劣化度診断部１４の機能について、図９、図１０に基づいて説明する。
なお、図９、図１０Ａ、図１０Ｂにおいて、横軸は電池の容量（Ｑ）であり、縦軸はｄＶ／ｄＱである。図９において、Ｄは後で説明するように、「未劣化電池、劣化電池の負極ピークＡ、Ｂおよび正極ピークＣを検知できるデータ範囲」である。
図１０Ａでは、負極に関するｄＶ／ｄＱ曲線を未劣化は実線、負極劣化は点線、Ｌｉ消費による負極シフトは一点鎖線で表している。
図１０Ｂでは、正極に関するｄＶ／ｄＱ曲線を未劣化は実線、負極劣化は点線、Ｌｉ消費による負極シフトは一点鎖線で表している。
劣化度診断部１４は複数データ統合部１３で作成した電池容量電圧曲線を微分したｄＶ／ｄＱ曲線を解析し、正極劣化、負極劣化、Ｌｉイオン消費に関する劣化パラメータを推定する。
劣化パラメータ推定に際しては、ｄＶ／ｄＱ曲線の容量は未劣化電池、または基準とする電池容量を基に算出した規格化容量、または充電率ＳＯＣを利用することで、未劣化電池から劣化後の電池２０の劣化パラメータを推定することができる。

例えば、図９の負極のｄＶ／ｄＱ曲線に現われるピークＡとピークＢを検出し、劣化電池２０と未劣化電池のピークＡとピークＢ間の距離を観測することで、負極に起因した劣化パラメータθｎを推定することができる。
図１０Ａは負極のｄＶ／ｄＱ曲線に現れるピーク関数の変化例を示した図である。未劣化電池の負極のｄＶ／ｄＱ曲線に現れるピーク関数は、負極劣化が生じた場合、全体的に縮むため、ピークＡとピークＢ間の距離が縮まっている。
また図９において、未劣化電池、劣化電池の正極のｄＶ／ｄＱ曲線に現われるピークＣを検知することが可能であり、ピークＣの高さを観測すれば、正極に起因した劣化パラメータθｐを推定することができる。

図１０Ｂは正極のｄＶ／ｄＱ曲線に現れるピークＣの変化例を示した図である。未劣化電池のピークＣに対して、正極劣化が生じるとピークＣの高さが大きくなる。
また未劣化電池、劣化電池の負極ｄＶ／ｄＱ曲線からピークＡとピークＢ、および正極ｄＶ／ｄＱ曲線よりピークＣのシフト量を観測することで、Ｌｉ消費による劣化パラメータθｔを特定することができる。
Ｌｉ消費に基づく劣化が生じた場合、図１０Ａの負極ピークおよび図１０Ｂの正極ピークＣのシフトが生じる。正極ピークＣが負極のピークＡとピークＢを観測したデータ範囲であれば、このピークＣの高さとピークＣ位置のシフトから各々の劣化パラメータを推定できる。
なお、図１０Ａ、図１０Ｂにおいて、縦軸の左側に記載している線は実際には観測されない部分である。それぞれの劣化要因による負極シフト、正極シフトの全体がわかりやすいように記載している。

劣化度診断部１４は、未劣化電池、劣化電池の負極ピークＡ、Ｂおよび正極ピークＣを検知できるデータ範囲Ｄ（図９参照）に相当する電池容量電圧データおよび容量−ｄＶ／ｄＱ曲線を観測することで、電池２０自体もしくは機器にて指定されている使用上限電圧から下限電圧までの電池容量電圧曲線を推定することができる。劣化度診断部１４は、未劣化電池もしくは基準とする電池の容量に対する劣化電池の容量、すなわち劣化度を推定することができる。

このような構成によれば、必要最小限の電池容量電圧データから電池使用範囲に相当する電池容量電圧曲線を推定し、劣化度を正確に診断することができるため、電池使用範囲全体の充電時または放電時の電圧データを必要としない。

次に、負極のｄＶ／ｄＱ曲線のピークＡ、Ｂおよび正極のｄＶ／ｄＱ曲線のピークＣに基づく、劣化度診断を行った結果例を図１１、図１２に基づいて説明する。
図１１は劣化電池（容量維持率８４％）の電圧曲線と部分的な充電データを示している。
なお、図１１において、横軸は電池の容量（％）であり、縦軸は電池２０の電圧である。
また、図１１において、実測部分充電データは太い実線で表し、推定電池容量電圧曲線は太い点線で表している。図１１において、推定電池容量電圧曲線を推定電圧曲線と記載している。
図１２は図１１の電圧曲線の微分電圧ｄＶ／ｄＱ曲線を示している。
なお、図１２において、横軸は電池の容量（％）であり、縦軸はｄＶ／ｄＱである。
また、図１２において、実測部分充電データの微分曲線は太い実線で表し、推定電池容量電圧曲線の微分曲線は太い点線で表している。正極ｄＶ／ｄＱ曲線は細い点線で表し、負極ｄＶ／ｄＱ曲線は細い一点鎖線で表している。図１２において、推定電池容量電圧曲線を推定電圧曲線と記載している。
部分充電データから負極ピークＡ、Ｂと正極ピークＣを検出し、図１０にて説明した通り、未劣化電池との比較を行い負極ピークＡとピークＢ間距離の変化に伴う負極劣化パラメータθｎ、負極ピークＡとピークＢのシフト量に伴うＬｉ消費劣化パラメータθｔを推定することができる。また、正極ピークＣの位置（高さ）変化に伴う正極劣化パラメータθｐ、正極ピークＣのシフトに伴うＬｉ消費による劣化パラメータθｔを推定することができる。
図１１、図１２に示すように電池２０の使用範囲全体の電池容量電圧曲線を推定した結果、図１１において、推定した電池容量電圧曲線と上限電圧との交点に対応する容量位置が劣化度８４％を示している。

複数データ統合部１３は様々な電池容量電圧データを基に少なくとも負極ピークＡ、Ｂおよび正極ピークＣを観測できる電池容量電圧データを作成するようにしてもよい。または、図９において、データ範囲Ｄを含むように電池容量電圧データを作成することができる。
このような構成によれば、複数データ統合部１３を備えることでランダムに集まってきたデータから全体の電池容量電圧曲線を推定するために必要なデータを作成することができる。したがって、ユーザの任意の動作で充電、放電されるような機器においても正確に電池２０の劣化度を推定することができる。
また図１０Ａにて示した通り、負極劣化によって負極のｄＶ/ｄＱ曲線が縮んだ場合、下限容量付近で観測されるｄＶ/ｄＱ上昇に伴うピークの位置は変わらず、負極ピークＡとピークＢとのピーク間の距離が縮む場合がある。この場合、負極劣化によって電池下限電圧が変わることはなく、さらに先に説明した通り電池上限電圧は正極劣化のみの影響を受けるため、電池全体電圧曲線の変化および劣化度(容量)には負極劣化の影響はない。
したがって、劣化電池は正極ピークＣのみを検知することで、電池全体の電圧曲線を推定することができ、劣化度を診断することができる。

また負極のｄＶ／ｄＱ曲線においては、ピークＡ、Ｂ以外のピークも現われるため、その他のピークを解析することでも負極劣化のパラメータを推定することができる。しかし、負極のｄＶ／ｄＱ曲線のピークＡ、Ｂが現れる範囲で正極のピークＣが現れるため、負極のｄＶ／ｄＱ曲線のピークＡ、Ｂ以外のピークを検知しても、正極の劣化要因を特定することができない可能性がある。
但し、正極の劣化度があらかじめ既知の状態であれば、負極のｄＶ／ｄＱ曲線のピークＡ、Ｂ以外のピークを基に負極劣化パラメータを推定し、電池使用範囲の電池容量電圧曲線を推定して、これに基づいて劣化度を診断してもよい。

以上の説明では、正極にＬｉ（Ｎｉ−Ｍｎ−Ｃｏ）Ｏ２、負極にグラファイトを使用した電池のｄＶ／ｄＱ曲線にて現われるピークを例として説明した。しかし、正極には例えばＬｉＣｏＯ２またはＬｉＦｅＰＯ４を使用し、負極にはチタン酸リチウムなどの材料が使用される可能性もある。正極、負極の材料が異なれば、それぞれ現われるピーク位置は異なる可能性がある。
このような場合は、複数データ統合部１３は初期に実施する電圧曲線解析時に電池２０全体の電池容量電圧曲線を推定した際に使用したデータ範囲を規定し、様々な複数の電池容量電圧データから規定したデータ範囲を満たすように電池容量電圧データを作成してもよい。

このような構成によれば、電池２０全体の電圧曲線の推定するために必要となるデータ範囲を初期に定めなくとも、様々な複数の電池容量電圧データから全体電池容量電圧曲線を推定するために必要となるデータ範囲を算出し、劣化度を正確に診断することができる。
さらに複数データ統合部１３は、様々な電池容量電圧データに対して微分電圧曲線を算出しデータ統合を行ってもよい。

電池２０の電圧は電池ＯＣＶと内部抵抗Ｒと流している電流値の積から式（６）の関係を有する。式（６）の抵抗Ｒと電流Ｉの積ＩＲは定数項であるため、電圧曲線を解析するとき電圧を容量に対して微分することで、ＩＲの影響を排除し、電池２０のＯＣＶ曲線を解析することができる。

Ｖ＝ＯＣＶ＋ＩＲ （６）

劣化度診断部１４は、複数データ統合部１３にて作成した電池容量電圧曲線を容量微分したｄＶ／ｄＱ曲線を解析し、電池の劣化要因を特定し、電池使用範囲に相当する電池容量電圧曲線を推定することで劣化度診断を行う。
しかし、１階微分曲線ではピークが複雑で解析困難な場合、または正極、負極のピークが重なった状態で区別できず解析できない可能性がある。このような場合には、さらに容量で２階微分を行って２階微分電圧曲線を解析してもよい。ピーク解析を容易にするために更に微分回数を増加させてもよい。

このような構成によれば、電池容量電圧曲線を容量で微分したｄＶ／ｄＱ曲線を解析する場合にピークが複雑で解析できない場合でも、２階微分を行うことでよりピーク変化の大きい部分のみ抽出され、その他のピークは平均化されるため、解析しやすくなる可能性がある。このため、劣化要因を特定し、電池使用範囲の電圧曲線を推定し、劣化度を正確に診断することが可能になる。

以上説明したように、実施の形態１の劣化度診断装置は、電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、電池情報計測部で計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、電池容量電圧曲線に基づいて電池の劣化度を推定する劣化度診断部とを備え、劣化度診断部は、電池容量電圧曲線の微分曲線を解析して、正極、負極、およびＬｉイオン消費に基づく劣化要因を特定し、電池の劣化度を推定する。
したがって、実施の形態１の劣化度診断装置は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができる。

実施の形態２．
実施の形態２の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部に温度データ変換部を追加したものである。

実施の形態２の劣化度診断装置について、劣化度診断装置の構成図である図１３、電池の内部抵抗と温度との相関の説明図である図１４、劣化度診断装置の応用例の構成図である図１５、および電極の反応分布モデルの説明図である図１６に基づいて、実施の形態１との差異を中心に説明する。
実施の形態２の構成図において、実施の形態１と同一あるいは相当部分は、同一の符号を付している。

実施の形態２の劣化度診断装置２００の全体の構成を図１３に基づいて説明する。
劣化度診断装置２００は、電池２０を充電する機能を有する充放電制御部１１、電池２０の電流、電圧、温度を計測する電池情報計測部１２、電池情報計測部１２で得られた電池容量電圧データを統合する複数データ統合部１３、および電池２０の劣化パラメータ、劣化度を推定する劣化度診断部１４を備える。複数データ統合部１３は、電池情報計測部１２で得られたデータを所定の温度条件に補正する温度データ変換部４１を備える。

まず、電池２０の内部抵抗と温度の相関について、図１４に基づいて説明する。
なお、図１４において、横軸は電池２０の温度Ｔの逆数（１／Ｔ）であり、縦軸は電池２０の内部抵抗Ｒである。
リチウムイオン電池は環境温度によって内部抵抗が変化し、温度が低いほど抵抗は高く、温度が高いほど抵抗が低くなる特性を有する。
図１４は、リチウムイオン電池である電池２０の内部抵抗と温度の相関例を示している。例えば低温では抵抗値が大きくなるため、過電圧ＩＲが大きくなる。低温時、高温時と同じ電流値、または同じ電力で充電しても、低温時の電池容量電圧データと高温時の電池容量電圧データを統合すると過電圧による差異が大きく、所定条件の電池容量電圧曲線を得ることは困難である。

したがって、温度データ変換部４１は温度の異なる複数の電池２０の電池容量電圧データに対して、例えば図１４の抵抗と温度との相関マップおよび数式を基に所定の温度条件へと電圧を補正、すなわち温度による差異を補正した上で統合するような構成としてもよい。
このような構成によれば、様々な温度での観測データが得られた場合でも、所定のデータ範囲に相当する電池容量電圧曲線を作成することが可能となり、正確な電池２０の劣化度を推定することができる。

次に、リチウムイオン電池で生じる反応分布に対する対応について、図１５、図１６に基づいて説明する。
図１５は劣化度診断装置２００の温度データ変換部４１の中に反応分布補正部４２を設けた構成図である。

リチウムイオン電池では特に低温時において、電池２０内の電極厚み方向もしくは面方向の反応分布が生じる現象が知られている。
図１６は反応分布を説明する多粒子の回路モデル例を示している。
図１６において、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３はリチウムイオン電池２０内の電解液中のＬｉイオンの移動に寄与する電解液抵抗（溶液抵抗、電解液の粘性抵抗）である。
Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６は電極粒子とＬｉイオンの拡散抵抗（反応抵抗、電荷移動抵抗、粒子間拡散、粒子内拡散に基づく抵抗）を表し、Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６は電気二重層容量に基づくキャパシタンスである。また、ＯＣＶ１、ＯＣＶ２、ＯＣＶ３は、各モデル電池開回路電圧である。なお、集電泊は電極を構成する主要構成要素である。

例えば低温時には電解液抵抗Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の差が大きくなるため、Ｒ４、Ｃ４のＣＲ並列回路、Ｒ５、Ｃ５のＣＲ並列回路、Ｒ６、Ｃ６のＣＲ並列回路の各回路定数は同じであっても、モデル化された各電池に流れる電流は一様ではなく、差異が大きくなる。
この状態で計測した電池容量電圧曲線を容量で微分したとしても、各抵抗に流れる電流には差異が生じているため、定数項として影響を除くことはできない。また、観測している電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）は正確な値ではない。
この状態では、複数データ統合部１３が常温、高温、低温環境で測定したデータ同士を統合する場合、正確な電池容量電圧曲線を作成することができないため、劣化度診断において誤差が生じる可能性がある。

反応分布補正部４２は得られた充電電圧データに対して、図１６に示す回路モデルを基に電解液抵抗Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を推定した上でモデル電池のＯＣＶ１、ＯＣＶ２、ＯＣＶ３を推定する。その際ＣＲ並列回路の定数（Ｒ４、Ｃ４、Ｒ５、Ｃ５、Ｒ６、Ｃ６）は同じ値を示すものとする。劣化度診断にて解析すべき電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）はモデル電池のＯＣＶ１、ＯＣＶ２、ＯＣＶ３の平均電圧となる。この平均電圧を基に電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）を算出した上で低温時と常温時、高温時のデータを統合することで、電池電極内部の反応分布を補正することができる。
また本回路モデルは、例として反応抵抗、拡散抵抗を統一したＲとＣの並列回路としているが、直列に配置するＣＲ並列回路の数は各抵抗成分に分けてもよい。また粒子数を更に増やして並列に配置するＣＲ並列回路の数を増やすように構成してもよい。
更に電池容量電圧実測データに対して最も誤差が少なくなるように計算し、各回路の設置数を決定してもよい。

このような構成によれば、特に低温時に電池２０で反応分布の影響を含んだデータが得られた場合でも、常温、高温の電池容量電圧データと反応分布を補正した後に統合し、電池容量電圧曲線を作成することができる。そして、この電池容量電圧曲線を解析し、劣化度診断することで正確な電池２０の劣化度を推定することができる。

また電池２０の電極の反応分布は電池２０に流す電流値が大きい場合においても生じる現象である。
したがって、反応分布補正部４２は、充放電制御部１１で電池２０を充電する際の電流値に基づいて図１６の回路モデルおよび数式モデルを基に電圧を補正するような構成としてもよい。

このような構成によれば、電池２０にとって大電流（約０．２Ｃ以上）で充電もしくは放電動作が実施される場合においても、反応分布補正部４２による補正を行った上で複数データ統合部１３は電池容量電圧データを統合し、正確に劣化度を診断することができる。

以上説明したように、実施の形態２の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部に温度データ変換部を追加したものである。
したがって、実施の形態２の劣化度診断装置は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができ、さらに電池の温度に影響を除いて正確に電池の劣化度を推定することができる。

実施の形態３．
実施の形態３の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部にヒステリシス補正部を追加したものである。

実施の形態３の劣化度診断装置について、劣化度診断装置の構成図である図１７、電池のヒステリシス現象の説明図である図１８、およびヒステリシスが生じる場合の電圧の容量微分曲線に現れるピーク位置の説明図である図１９Ａ、図１９Ｂに基づいて、実施の形態１との差異を中心に説明する。
実施の形態３の構成図において、実施の形態１と同一あるいは相当部分は、同一の符号を付している。

実施の形態３の劣化度診断装置３００の全体の構成を図１７に基づいて説明する。
劣化度診断装置３００は、電池２０を充電する機能を有する充放電制御部１１、電池２０の電流、電圧、温度を計測する電池情報計測部１２、電池情報計測部１２で得られた電池容量電圧データを統合する複数データ統合部１３、および電池２０の劣化パラメータ、劣化度を推定する劣化度診断部１４を備える。複数データ統合部１３は、電池２０の充電、放電時のヒステリシスを補正するヒステリシス補正部５１を備える。

リチウムイオン電池２０は充電時と放電時において充電率ＳＯＣ−ＯＣＶ特性に差が生じるヒステリシス現象が生じる。
図１８は充電時と放電時のＳＯＣ−ＯＣＶ特性のヒステリシスを示す。
なお、図１８において、横軸は電池２０の充電率（ＳＯＣ）であり、縦軸は電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）である。また、図１８において、ヒステリシスの充電カーブを実線で表し、放電カーブを点線で表している。
例えば下限ＳＯＣまで放電された後に充放電制御部１１によって充電される場合、充電ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線に従い電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）は推移する。しかし、中間範囲の充電率（ＳＯＣ）から充電される場合は、放電ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線に従い、電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）が推移する現象が一般的に知られている。

複数データ統合部１３がヒステリシスの生じている電池２０の電池容量電圧データ同士を統合すると、正確に解析すべき電池容量電圧曲線を作成できず、正確に劣化度診断を行えない可能性がある。しかし、ヒステリシス補正部５１によって電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）を補正した上で統合することで、正確に劣化度を診断することができる。
またヒステリシス補正部５１によって電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）のヒステリシスを補正することは、実施の形態２で説明した温度によって生じる内部抵抗の差による電池電圧の変化および電池内部の反応分布を補正する場合においても有効である。
したがって、実施の形態２の劣化度診断装置の構成に、実施の形態３のヒステリシス補正部５１を追加して、電池２０のヒステリシスによる差異を補正することでより正確に電池２０の劣化度診断が可能となる。

図１９Ａ、図１９Ｂはヒステリシス現象の生じる範囲を示すＳＯＣ−ＯＣＶ曲線とｄＶ／ｄＱ曲線の例を示している。
図１９Ａにおいて、Ｆは後で説明するように、「ヒステリシスの充電カーブと放電カーブとの差異が大きい領域」である。
なお、図１９Ａにおいて、横軸は電池２０の充電率（ＳＯＣ）であり、縦軸は電池２０の開回路電圧（ＯＣＶ）である。また、図１９Ａにおいて、ヒステリシスの充電カーブを実線で表し、放電カーブを点線で表している。
図１９Ｂにおいて、横軸は電池２０の容量であり、縦軸はｄＶ／ｄＱである。また、図１９Ｂにおいて、電池電圧のｄＶ／ｄＱは実線で表し、正極電位のｄＶ／ｄＱは点線で表し、負極電位のｄＶ／ｄＱは一点鎖線で表している。
図１９Ａ、図１９Ｂからわかるように、ヒステリシス現象は充電ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線と放電ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線との差異が大きい領域Ｆの位置、またはｄＶ／ｄＱ曲線の負極のピークＥ１またはＥ２が現れる位置から充電を開始した場合に生じる現象である。

したがって、ヒステリシス補正部５１は、ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線の領域Ｆに相当する範囲または負極ピークＥ１、Ｅ２を参照し、これら範囲よりも高いＳＯＣから充電を開始した電池容量電圧データおよび負極ピークＥ１またはＥ２の位置を超えたＳＯＣから充電を開始した電池容量電圧データを選び統合するようにしてもよい。
さらに電池容量電圧データ選定の基準となるｄＶ／ｄＱ曲線の負極ピークの位置は、複数の電池容量電圧データを観測し、ピークＥ１またはＥ２を検知した位置に設定してもよい。また、あらかじめ充電時にヒステリシス現象の生じる位置を記憶させておき、判断するようにしてもよい。

更にヒステリシス補正部５１は充放電制御部１１による充電開始前の電池２０の動作履歴を判別し、同じ動作履歴のデータを統合するように選択し、異なる動作履歴のあるデータについては複数データ統合部１３にて統合しないように選択してもよい。
また充放電制御部１１による充電開始前の電池の休止時間（無負荷状態の時間）が十分長い場合はヒステリシスの緩和が生じるため、休止時間の長さを閾値として、複数データ統合部１３は統合する電池容量電圧データを選択してもよい。

またヒステリシス補正部５１は電池２０の充電時、放電時のヒステリシスを補正するモデル（ヒステリシスモデル）を有し、ヒステリシスを補正した上で電池容量電圧データを算出し、複数データ統合部１３はそれら電池容量電圧データを統合し電池容量電圧曲線を作成してもよい。

ヒステリシス現象を表すヒステリシスモデルは例えば図１８の電池２０の充電率（ＳＯＣ）に対する充電ＯＣＶと放電ＯＣＶカーブにおいて、充電開始充電率（ＳＯＣ）（０〜１００％）もしくは放電開始充電率（ＳＯＣ）によって位置する開回路電圧（ＯＣＶ）をマップとして保持してもよいし、関数として表してもよい。
またヒステリシスモデルは温度によって変化することも一般的に知られているため、温度ごとにマップおよび関数を備えておいてもよい。

このような構成によれば、ヒステリシス補正部５１は更に電池容量電圧データの補正を正確に行った上で、複数データ統合部１３が電池容量電圧データを統合し電池容量電圧曲線を作成することで、正確に劣化度を診断することが可能となる。

以上説明したように、実施の形態３の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部にヒステリシス補正部を追加したものである。
したがって、実施の形態３の劣化度診断装置は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができ、さらに充電、放電のヒステリシスの影響を除き、正確に電池の劣化度を推定することができる。

実施の形態４．
実施の形態４は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部に劣化補正部を追加したものである。

実施の形態４の劣化度診断装置について、劣化度診断装置の構成図である図２０、電池の保存劣化パターンと温度との相関の説明図である図２１、および電池のサイクル劣化パターンと温度との相関の説明図である図２２に基づいて、実施の形態１との差異を中心に説明する。
実施の形態４の構成図において、実施の形態１と同一あるいは相当部分は、同一の符号を付している。

実施の形態４の劣化度診断装置４００の全体の構成を図２０に基づいて説明する。
劣化度診断装置４００は、電池２０を充電する機能を有する充放電制御部１１、電池２０の電流、電圧、温度を計測する電池情報計測部１２、電池情報計測部１２で得られた電池容量電圧データを統合する複数データ統合部１３、および電池２０の劣化パラメータ、劣化度を推定する劣化度診断部１４を備える。複数データ統合部１３は、電池２０の保存劣化およびサイクル劣化を補正する劣化補正部６１を備える。

複数データ統合部１３で統合する電池容量電圧データの間で、計測した時期の差が長期間となる場合がある。この場合、長期間電池２０を使用したことによって劣化度が異なることが想定される。
統合するデータ同士の劣化度が大きく異なる場合は、電池容量電圧曲線を解析する際の正極、負極のピーク位置が統合する電池容量電圧データ同士で変わるため、このような電池容量電圧データを統合し、劣化度診断を行っても、未劣化電池、基準電池、または前回の劣化度診断時に推定した電池２０の劣化度からの変化を正確に診断することはできない。
したがって、複数データ統合部１３内の劣化補正部６１は、様々な電池容量電圧データの劣化度を補正、すなわちデータ間の差異を補正する。複数データ統合部１３は、この補正後の複数の電池容量電圧データを統合し電池容量電圧曲線を作成する。

このような構成によれば、電池容量電圧データの計測時期の差が長期で、統合する電池容量電圧データ同士の劣化度が異なる場合でも、電池容量電圧曲線を作成することが可能となり、正確な電池２０の劣化度を推定することができる。
具体的には複数の電池容量電圧データの劣化度を補正するために、例えば電池２０の温度、保存日数、充放電サイクル回数、および充放電ＳＯＣ範囲と劣化度との推移を表す劣化モデルをあらかじめ保有していてもよい。あるいは何点か劣化度を推定した後に使用履歴と電池の劣化度の相関を推定するようにしてもよい。
但し、劣化補正部６１で劣化モデルを基に推定する劣化度は劣化度診断部１４で実際に推定する劣化度と異なる可能性はあるが、この場合は相互に補完し合う構成としてもよい。
このような構成によれば、複数データ統合部１３で統合する電池容量電圧データの間で劣化度が異なっている場合でも、劣化補正部６１が統合するデータ同士の劣化度の差を小さくすることができる。このため、複数データ統合部１３が統合して作成した電池電圧曲線を解析し、劣化度診断することでより正確な劣化度を推定することができる。

次に劣化度の補正を行うための方法について、図２１、図２２に基づいて説明する。
図２１は保存劣化の温度をパラメータとした時間（日数）と容量維持率との相関例を示している。なお、図２１において、横軸は電池２０の保存時間の０．５乗であり、縦軸は電池２０の容量維持率である。
図２２はサイクル劣化の温度をパラメータとしたサイクル回数と容量維持率の相関例を示している。なお、図２２において、横軸は電池２０のサイクル回数であり、縦軸は電池２０の容量維持率である。ここで、電池２０のサイクル回数は充放電積算容量であってもよい。
劣化補正部６１で保有する劣化モデルは、例えば図２１の保存劣化については保存日数と温度との相関関係を利用し、容量維持率を補正する。
また図２２のサイクル劣化についてはサイクル回数あるいは充放電積算容量と温度との相関関係を利用し、容量維持率を補正する。
複数データ統合部１３は、劣化補正部６１で劣化度を補正し、所定の容量維持率に合わせて、様々な電池容量電圧データを統合することで所定の電池容量電圧曲線を作成し、劣化度診断部１４で劣化度を推定するようにしてもよい。

あるいは劣化補正部６１で劣化モデルを用いて、劣化度を判断して、対象の電池容量電圧データの劣化度があらかじめ定めた劣化度の閾値を超える場合には、複数データ統合部１３はこの電池容量電圧データを統合しない構成にしてもよい。

以上説明したように、実施の形態４の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置の複数データ統合部に劣化補正部を追加したものである。
したがって、実施の形態４の劣化度診断装置は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができ、さらに保存劣化およびサイクル劣化の影響を除き、正確に電池の劣化度を推定することができる。

実施の形態５．
実施の形態５の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置に電池の劣化を抑制する劣化抑制部を追加したものである。

実施の形態５の劣化度診断装置について、劣化度診断装置の構成図である図２３に基づいて、実施の形態１との差異を中心に説明する。
実施の形態５の構成図において、実施の形態１と同一あるいは相当部分は、同一の符号を付している。

実施の形態５の劣化度診断装置５００の全体の構成を図２３に基づいて説明する。
劣化度診断装置５００は、電池２０を充電する機能を有する充放電制御部１１、電池２０の電流、電圧、温度を計測する電池情報計測部１２、電池情報計測部１２で得られた電池容量電圧データを統合する複数データ統合部１３、および電池２０の劣化パラメータ、劣化度を推定する劣化度診断部１４を備える。劣化度診断装置５００は、さらに電池２０の劣化を抑制する劣化抑制部７０を備える。
劣化抑制部７０は、電池２０の使用履歴を取得する電池使用履歴取得部７１、使用履歴と劣化要因の情報との相関を取得する電池使用履歴−劣化度相関取得部７２、および電池２０の劣化を抑制するため電池２０の充電、放電制御を管理する充放電管理部７３を備える。
なお、図２３において、電池使用履歴取得部は履歴取得部と、電池使用履歴−劣化度相関取得部は履歴−劣化度相関取得部と記載している。

電池使用履歴−劣化度相関取得部７２は、実施の形態１〜４の劣化度診断装置１００〜４００で得られた電池２０の劣化度、電池２０の正極、負極、Ｌｉイオン消費についての劣化要因の情報、および使用履歴との相関を取得する。
充放電管理部７３は、電池使用履歴−劣化度相関取得部７２が取得した情報に基づいて、電池２０の劣化を抑制するように充放電制御部１１を介して電池２０の充電、放電を管理する。
また充放電管理部７３は現在の電池２０の温度、劣化度、劣化状態に基づいて休止させる管理を行ってもよい。

実施の形態５によれば、劣化度診断装置５００は電池２０の劣化度の情報をユーザに適切な電池交換時期等を示すだけでなく、電池２０の正極、負極、Ｌｉイオン消費に関する劣化要因と、電池２０の使用履歴との相関を取得し、現在の使用履歴と劣化要因の分析を行い、電池２０の劣化を抑制するための充放電管理を行うことができる。

以上説明したように、実施の形態５の劣化度診断装置は、実施の形態１の劣化度診断装置に電池の劣化を抑制する劣化抑制部を追加したものである。
したがって、実施の形態５の劣化度診断装置は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができ、さらに電地の劣化を抑制するための充放電管理を行うことができる。

ここで、実施の形態１〜５に係る劣化度診断装置１００〜５００のハードウェア構成について説明する。劣化度診断装置１００〜５００の各機能部は、以下に説明する処理回路で実現される。この処理回路は、専用のハードウェアで実現されてもよいし、汎用のハードウェアで実現されてもよい。

処理回路が、専用のハードウェアにより実現される場合の構成を図２４に示す。
図２４の処理回路８０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものである。

処理回路が、汎用のハードウェアにより実現される場合の構成を図２５に示す。
図２５に示すように、制御回路９０は、プロセッサ９１と、メモリ９２とを備える。
プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、およびマイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などと呼ばれる。
メモリ９２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）などである。
処理回路が汎用ハードウェアである制御回路９０により実現される場合、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリ９２は、プロセッサ９１が実行する各処理における一時メモリとしても使用される。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるものではなく、単独で、または様々な組合せで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組合せる場合が含まれるものとする。

本願は、電気自動車のような充電動作がユーザ任意の動作である場合であっても、電池の劣化度を正確に推定することができるため、劣化度診断装置に広く適用できる。

１１ 充放電制御部、１２ 電池情報計測部、１３ 複数データ統合部、１４ 劣化度診断部、２０ 電池、３１ データ記憶部、３２ データ統合部、４１ 温度データ変換部、４２ 反応分布補正部、５１ ヒステリシス補正部、６１ 劣化補正部、７０ 劣化抑制部、７１ 電池使用履歴取得部、７２ 電池使用履歴−劣化度相関取得部、７３ 充放電管理部、８０ 処理回路、９０ 制御回路、９１ プロセッサ、９２ メモリ、１００，２００，３００，４００，５００ 劣化度診断装置、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３ 電解液抵抗、Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６ 拡散抵抗、Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６ キャパシタンス、ＯＣＶ１，ＯＣＶ２，ＯＣＶ３ モデル電池開回路電圧。

Claims (14)

1. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有する劣化度診断装置。
2. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で計測した電池容量電圧データを記憶し、記憶した前記電池容量電圧データ、および前記記憶した前記電池容量電圧データと異なる区間の記憶した前記電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、負極に関する２つのピークが存在しない場合、あるいは正極に関する１つのピークが存在しない場合は、前記複数データ統合部は統合するデータを追加する劣化度診断装置。
3. 前記劣化度診断部は、前記電池容量電圧曲線の微分曲線を解析して、前記電池の正極と負極、および前記電池がリチウムイオン電池の場合のＬｉイオン消費に基づく劣化要因を特定する請求項２に記載の劣化度診断装置。
4. 前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも２つの負極に関するピークを有する請求項１に記載の劣化度診断装置。
5. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、負極に関する２つのピークが存在しない場合、あるいは正極に関する１つのピークが存在しない場合は、
   前記複数データ統合部は統合するデータを追加する劣化度診断装置。
6. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部は、複数の前記電池容量電圧曲線の微分曲線を統合する劣化度診断装置。
7. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記電池情報計測部はさらに前記電池の温度を計測し、
   前記複数データ統合部は、前記電池情報計測部で計測した前記温度が少なくとも２つの異なる前記電池容量電圧データを温度抵抗値相関に基づいて前記温度による差異を補正する温度データ変換部を備え、
   前記温度データ変換部は温度の異なる少なくとも２つの前記電池容量電圧データに関して、電池電極内部の反応分布を補正する反応分布補正部を備えた劣化度診断装置。
8. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部は電池の充電、放電時の開回路電圧の異なるヒステリシスを有する前記電池容量電圧データに対して、微分曲線の解析に基づいて、前記ヒステリシスの影響がないデータを選択する劣化度診断装置。
9. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
   前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
   前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
   を備え、
   前記複数データ統合部は前記電池の充電、放電時の開回路電圧の異なるヒステリシスを有する前記電池容量電圧データに対して、ヒステリシスモデルに基づき前記ヒステリシスによる差異を補正するヒステリシス補正部を備える劣化度診断装置。
10. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
    前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
    前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
    を備え、
    前記複数データ統合部は、少なくとも２つの異なる区間の前記電池容量電圧データの劣化度の差異が閾値内である前記電池容量電圧データを選択し、統合する劣化度診断装置。
11. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
    前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で異なる充電または放電サイクルにおいて計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
    前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、
    を備え、
    前記複数データ統合部は、劣化補正部を備え、
    前記劣化補正部は、少なくとも２つの異なる区間の前記電池容量電圧データの劣化度が異なる場合、
    少なくとも２つの異なる区間の前記電池容量電圧データに対して温度、時間、および保存劣化度の相関に基づいた保存劣化度の計算と、
    温度、充放電積算量、およびサイクル回数と、サイクル劣化度の相関に基づいたサイクル劣化度の計算のいずれか一方、または両方を行い、
    保存劣化、サイクル劣化によるデータ間差異を補正する劣化度診断装置。
12. さらに、前記電池の劣化を抑制するため充放電制御を行う劣化抑制制御部を備え、
    前記劣化抑制制御部は、前記電池の使用履歴を取得する電池使用履歴取得部と、
    前記劣化度診断部にて取得した劣化度と、前記電池使用履歴取得部にて取得した電池使用履歴の相関を取得する電池使用履歴−劣化度相関取得部と、
    前記電池使用履歴−劣化度相関取得部にて取得した相関に基づいて前記電池の充放電を管理する充放電管理部と、を備える請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の劣化度診断装置。
13. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
    前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で計測した少なくとも２つの異なる区間の電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
    前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、
    前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有する劣化度診断装置。
14. 電池の充電または放電を制御する充放電制御部と、
    前記電池の電圧、電流を計測し充電または放電時の容量と電圧推移を計測する電池情報計測部と、前記電池情報計測部で計測した電池容量電圧データを記憶し、記憶した前記電池容量電圧データ、および前記記憶した前記電池容量電圧データと異なる区間の記憶した前記電池容量電圧データを統合し、電池容量電圧曲線を作成する複数データ統合部と、
    前記電池容量電圧曲線に基づいて前記電池の劣化度を推定する劣化度診断部と、を備え、
    前記複数データ統合部にて統合した前記電池容量電圧曲線は微分曲線において、少なくとも１つの正極に関するピークを有する劣化度診断装置。

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