JP7259499B2 - 電池診断システム - Google Patents

Description

本開示は、電池診断システムに関し、より特定的には、電気機器に着脱可能な蓄電池がその電気機器の純正品であるか非純正品であるかを診断するための電池診断システムに関する。

近年、ハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車および電気自動車等の普及が進んでいる。これらの車両には、蓄電池（複数の二次電池を含む組電池）が搭載されている。今後、車両のさらなる普及に伴い、蓄電池の規格化が進むと予想されている。そうすると、純正品の蓄電池だけでなく、サードパーティによる非純正品の蓄電池が市場に出ることも考えられる。その場合、ユーザが自身の車両に搭載された蓄電池を自分自身または非正規の工場等で交換した場合など、交換後の蓄電池が純正品（正規品）か非純正品（非正規品）かを車両上で診断することが求められる状況が生じ得る。

たとえば特開２０１４－２３５７８２号公報（特許文献１）に開示された蓄電池管理システムは、劣化パラメータ部が測定した劣化パラメータと劣化特性情報が示す劣化パラメータとを比較した結果に基づいて、測定対象の蓄電池が純正品であるか否かを診断する。

特開２０１４－２３５７８２号公報

特許文献１には、純正品／非純正品の蓄電池の内部抵抗を用いることが記載されている。特許文献１によれば、内部抵抗の測定には交流インピーダンス法が用いられる。この場合、交流インピーダンスを測定するための専用の測定機器（ポテンショガルバノスタット）が必要となる（たとえば特許文献１の段落［００９９］参照）。

しかしながら、電池診断システムの用途によっては、そのような専用の測定機器を追加することは困難な場合がある。たとえば電池診断システムが車載される場合、車両には電圧センサおよび電流センサは設けられている。しかし、部材コストまたは設置スペースの観点から、交流インピーダンスを測定するための専用の測定機器をさらに設けることは困難である。したがって、専用の測定機器を用いることなく蓄電池の純正品／非純正品を診断可能であることが望ましい。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、専用の測定機器を用いることなく、蓄電池が純正品か非純正品かを診断可能な技術を提供することである。

本開示のある局面に従う電池診断システムは、電気機器に着脱可能な蓄電池の電圧を測定する電圧センサと、蓄電池に入出力される電流を測定する電流センサと、蓄電池が電気機器の純正品であるか非純正品であるかを診断する診断装置とを備える。診断装置は、蓄電池の充放電中に電圧センサおよび電流センサから蓄電池の電圧値および電流値を複数回取得し、取得された複数回の電圧値および電流値を周波数変換により周波数毎に分解することで蓄電池の複数の劣化パラメータを算出する。複数の劣化パラメータの各々には、基準範囲が定められる。診断装置は、複数の劣化パラメータのすべてが基準範囲内である場合に蓄電池が純正品であると診断し、複数の劣化パラメータのうちの少なくとも１つが基準範囲外である場合に蓄電池が非純正品であると診断する。

詳細は後述するが、上記構成においては、電圧センサにより測定される電圧値と、電流センサにより測定される電流値とから周波数変換（フーリエ変換）により劣化パラメータの複数の周波数成分が算出される。そして、複数の周波数成分と、対応する基準範囲とを比較することによって、蓄電池が純正品であるか非純正品であるかが診断される。これにより、専用の測定機器を用いることなく、蓄電池が純正品か非純正品かを診断することができる。

本開示によれば、専用の測定機器を用いることなく、蓄電池が純正品か非純正品かを診断することができる。

本実施の形態に係る電池診断システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。 車両走行中におけるバッテリの電流、温度およびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。 バッテリのインピーダンス成分を説明するための図である。 バッテリのインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。 フーリエ変換による周波数域毎のインピーダンス成分の算出手法を説明するための概念図である。 電池診断処理に用いられる基準範囲の一例を説明するための図である。 電池診断処理の結果の一例を説明するための図である。 本実施の形態における電池診断処理を示すフローチャートである。 基準範囲と温度範囲とＳＯＣ範囲との間の対応関係が規定されたマップの一例を示す概念図である。

以下、本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。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付して、その説明は繰り返さない。

以下に示す実施の形態では、本開示に係る電池診断システムが車両に搭載される構成について説明する。しかし、本開示に係る電池診断システムの用途は車両用に限定されるものではなく、たとえば、ユーザが携帯可能な小型蓄電池に適用されてもよいし、定置される大型蓄電池に適用されてもよい。

［実施の形態］
＜電池診断システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る電池診断システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。図１を参照して、車両１は、代表的にはハイブリッド車両である。しかし、本開示に係る電池診断システムは、ハイブリッド車両に限らず、蓄電池から供給される電力を用いて動力を発生させる車両全般に適用可能である。そのため、車両１は、プラグインハイブリッド車または電気自動車であってもよい。なお、車両１は、本開示に係る「電気機器」に相当する。

車両１は、バッテリ１０と、電力制御装置（ＰＣＵ：Power Control Unit）２０と、モータジェネレータ３１，３２と、エンジン４０と、動力分割装置５０と、駆動軸６０と、駆動輪７０と、電池診断システム８０とを備える。

バッテリ１０は、複数のセル１１を含んで構成された組電池である。各セル１１は、たとえばリチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池などの二次電池である。バッテリ１０は、モータジェネレータ３１，３２を駆動するための電力を蓄え、ＰＣＵ２０を通じてモータジェネレータ３１，３２へ電力を供給する。また、バッテリ１０は、モータジェネレータ３１，３２の発電時にＰＣＵ２０を通じて発電電力を受けて充電される。

ＰＣＵ２０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、バッテリ１０とモータジェネレータ３１，３２との間で双方向の電力変換を実行する。ＰＣＵ２０は、モータジェネレータ３１，３２の状態を別々に制御可能に構成されている。ＰＣＵ２０は、たとえば、モータジェネレータ３１，３２に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧をバッテリ１０の出力電圧以上に昇圧するコンバータ（いずれも図示せず）とを含んで構成されている。

モータジェネレータ３１，３２の各々は、交流回転電機であり、たとえばロータに永久磁石（図示せず）が埋設された三相交流同期電動機である。モータジェネレータ３１は、主として、動力分割装置５０を経由してエンジン４０により駆動される発電機として用いられる。モータジェネレータ３１が発電した電力は、ＰＣＵ２０を介してモータジェネレータ３２またはバッテリ１０に供給される。モータジェネレータ３２は、主として電動機として動作する。モータジェネレータ３２は、バッテリ１０からの電力およびモータジェネレータ３１の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、モータジェネレータ３２の駆動力は駆動軸６０に伝達される。一方、車両の制動時や下り斜面での加速度低減時には、モータジェネレータ３２は、発電機として動作して回生発電を行なう。モータジェネレータ３２が発電した電力は、ＰＣＵ２０を介してバッテリ１０に供給される。

エンジン４０は、ガソリンエンジンまたはディーゼルエンジン等の内燃機関である。エンジン４０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギーをピストンおよびロータなどの運動子の運動エネルギーに変換することによって動力を出力する。

動力分割装置５０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構（図示せず）を含む。動力分割装置５０は、エンジン４０から出力される動力を、モータジェネレータ３１を駆動する動力と、駆動輪７０を駆動する動力とに分割する。

電池診断システム８０は、バッテリ１０の状態を監視したり、バッテリ１０の特性（劣化状態など）を診断したりする。電池診断システム８０は、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１００と、監視ユニット２００とを備える。

監視ユニット２００は、電圧センサ２０１と、電流センサ２０２と、温度センサ２０３とを含む。電圧センサ２０１は、複数のセル１１からなるブロック（モジュールとも呼ばれる）の電圧ＶＢを測定する。電流センサ２０２は、バッテリ１０に入出力される電流ＩＢを測定する。温度センサ２０３は、ブロック毎の温度ＴＢを測定する。各センサは、その測定結果を示す信号をＥＣＵ１００に出力する。ただし、各センサの監視単位は特に限定されず、セル単位であってもよいし、隣接する複数のセル単位であってもよいし、ブロック単位であってもよい。以下ではバッテリ１０の内部構成を特に考慮せず、単にバッテリ１０と記載する。

ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory））１０２と、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）とを含んで構成されている。ＥＣＵ１００は、各センサから受ける信号ならびにメモリ１０２に記憶されたプログラムおよびマップに基づいて、車両１を所望の状態に制御するための各種処理を実行する。より具体的には、ＥＣＵ１００は、エンジン４０およびＰＣＵ２０を制御することにより、バッテリ１０の充放電を制御する。また、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０のインピーダンス（内部抵抗）を算出する。バッテリ１０のインピーダンスは、電圧ＶＢと電流ＩＢ（の絶対値）との比（＝ＶＢ／ＩＢ）から算出することができる。インピーダンスの算出については後に詳細に説明する。

以上のように構成された車両１が走行中の場合、バッテリ１０の電圧ＶＢ，電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣ（State Of Charge）は、時間の経過とともに変化し得る。なお、車両１が「走行中」とは、車両１がイグニッションオンされて走行可能な状態であればよく、車両１が一時的に停止した状態も含み得る。

図２は、車両１の走行中におけるバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。図２において、横軸は経過時間を示す。縦軸は、上から順に、電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣを示す。なお、電圧ＶＢも電流ＩＢと同様に不規則に変化し得るが、図面が煩雑になるのを防ぐため、以下では電圧ＶＢについては図示を省略する。

図２に示すように、温度ＴＢおよびＳＯＣの変化にはある程度の時間を要するため、温度ＴＢおよびＳＯＣが滑らかに変化する。これに対し、車両１の走行中には、電流ＩＢが不規則に変化する可能性がある。このように不規則に変化する電流ＩＢを用いてバッテリ１０のインピーダンスを算出する際に、本実施の形態では、以下に説明するように、インピーダンス成分の周波数依存性が考慮される。

＜インピーダンスの算出＞
図３は、バッテリ１０のインピーダンス成分を説明するための図である。図３には、バッテリ１０（セル１１）の正極、負極およびセパレータの等価回路図の一例が示されている。一般に、二次電池のインピーダンスは、直流抵抗と、反応抵抗と、拡散抵抗とに大別される。

直流抵抗とは、正極と負極との間でのイオンおよび電子の移動に関連するインピーダンス成分である。直流抵抗は、蓄電池に高負荷が印加された場合（高電圧が印加されたり大電流が流れたりした場合）の電解液の塩濃度分布等の偏りによる増加する。なお、直流抵抗は、等価回路図において、正極の活物質抵抗Ｒａ１、負極の活物質抵抗Ｒａ２およびセパレータの電解液抵抗Ｒ３として表される。

反応抵抗とは、電解液と活物質界面との界面（正極活物質および負極活物質の表面）における電荷の授受（電荷移動）に関連するインピーダンス成分である。反応抵抗は、高ＳＯＣ状態の蓄電池が高温環境下にある場合に活物質／電解液界面に被膜が成長することなどにより増加する。反応抵抗は、等価回路図において、正極の抵抗成分Ｒｃ１および負極の抵抗成分Ｒｃ２として表される。

拡散抵抗とは、電解液中での塩または活物質中の電荷輸送物質の拡散に関連するインピーダンス成分である。拡散抵抗は、高負荷印加時の活物質割れなどにより増加する。拡散抵抗は、正極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ１と、負極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ２と、セル内に発生する塩濃度過電圧Ｖｏｖ３（セパレータ内で活物質の塩濃度分布が生じることに起因する過電圧）とから定まる。

このように、バッテリ１０のインピーダンスには様々なインピーダンス成分が含まれる。また、インピーダンス成分毎に、電流ＩＢに対する応答に要する時間（応答時間）が異なる。応答時間が相対的に小さいインピーダンス成分は、電圧ＶＢの高周波数での変化に追従可能である。一方、応答時間が相対的に大きいインピーダンス成分は、高周波数での電圧ＶＢの変化には追従することができない。したがって、以下に説明するように、低周波域、中周波域および高周波域の周波数域毎に、その周波数域において支配的なバッテリ１０のインピーダンス成分（あるいは劣化モード）を切り分けることができる。

図４は、バッテリ１０のインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。図４において、横軸は電流ＩＢ（または電圧ＶＢ）の周波数を示し、縦軸はバッテリ１０のインピーダンスを示す。

図４を参照して、電流ＩＢの周波数が高周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンス成分（以下「高周波インピーダンス成分」と称する）には、主としてバッテリ１０の直流抵抗が反映される。

電流ＩＢの周波数が中周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンス成分（以下「中周波インピーダンス成分」と称する）には、主としてバッテリ１０の反応抵抗と直流抵抗とが反映される。そのため、たとえば、中周波インピーダンス成分と高周波インピーダンス成分との差分から反応抵抗を求めることができる。

電流ＩＢの周波数が低周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンス成分（以下「低周波インピーダンス成分」と称する）には、バッテリ１０の反応抵抗、直流抵抗および拡散抵抗がいずれも反映される。そのため、たとえば、低周波インピーダンス成分と中周波インピーダンス成分との差分から拡散抵抗を求めることができる。

このように、周波数域毎にインピーダンス成分を算出することにより、直流抵抗、反応抵抗および拡散抵抗を別々に特定することができる。周波数域毎のインピーダンス成分の算出にはフーリエ変換が用いられる。

図５は、フーリエ変換による周波数域毎のインピーダンス成分の算出手法を説明するための概念図である。図５に示すように、電流ＩＢ（および電圧ＶＢ）にフーリエ変換を施すことにより、電流ＩＢを低周波成分と中周波成分と高周波成分とに分解することができる。このように分解された電圧ＶＢおよび電流ＩＢに基づいて、周波数域毎にインピーダンス成分を算出することができる。

なお、以下では、電圧ＶＢおよび電流ＩＢに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を実施することによりインピーダンス成分を算出する例について説明する。ただし、フーリエ変換のアルゴリズムはＦＦＴに限定されず、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier Transform）を採用してもよい。

＜純正品／非純正品の診断＞
今後、ハイブリッド車両および電気自動車等のさらなる普及に伴い、バッテリの規格化（標準化）が進むと予想されている。そうすると、純正品のバッテリ（車両の製造業者等が製造したり動作保証したりするバッテリ）だけでなく、サードパーティ（第三者企業）による非純正品のバッテリが市場に出ることも考えられる。その場合、車両１のユーザがバッテリ１０を自分自身または非正規の工場等で交換した場合など、交換後のバッテリ１０が純正品か非純正品かを車両１上で診断することが要求される状況が生じ得る。

そこで、本実施の形態においては、バッテリ１０が純正品か非純正品かを車両１上で診断する「電池診断処理」を実行する。電池診断処理において、ＥＣＵ１００は、電圧センサ２０１により測定される電圧ＶＢと、電流センサ２０２により測定される電流ＩＢとからＦＦＴにより、周波数域毎のインピーダンス成分を算出する。各インピーダンス成分には、診断基準となる「基準範囲」が事前実験により定められている。ＥＣＵ１００は、周波数域毎のインピーダンス成分と、対応する基準範囲とを比較することによって、バッテリ１０が純正品であるか非純正品であるかを診断する。以下、本発明者の実験結果に基づく電池診断処理の具体例について詳細に説明する。

図６は、電池診断処理に用いられる基準範囲の一例を示す図である。図６を参照して、本発明者は、車両１が特定の走行パターンに従って６００秒間走行し、バッテリ１０の温度ＴＢが２５℃であり、かつ、バッテリ１０のＳＯＣが６０％であるとの条件下において、以下に説明する劣化パラメータを取得した。バッテリ１０にはリチウムイオン二次電池を用いた。

本実施の形態では本発明者の実験結果に基づき、４つの劣化パラメータが採用される。４つの劣化パラメータとは、周波数０．１Ｈｚにおけるインピーダンス成分Ｚ１と、周波数１Ｈｚにおけるインピーダンス成分Ｚ２と、周波数１０Ｈｚにおけるインピーダンス成分Ｚ３と、これらの周波数およびインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３から導かれる近似曲線の傾きＳとである。傾きＳとは、具体的には、横軸を対数目盛での周波数とし、縦軸をインピーダンスとするグラフ上に上記３つのインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３をプロットした場合に、３点のプロットを結ぶ直線（または回帰直線）の傾きである。

各劣化パラメータには、前述のように、基準範囲が定められている。本発明者の実験結果によれば、インピーダンス成分Ｚ１の基準範囲は、１．１Ω以上かつ１．８Ω以下の範囲である。インピーダンス成分Ｚ２の基準範囲は、１．０Ω以上かつ１．６Ω以下の範囲である。インピーダンス成分Ｚ３の基準範囲は、０．９０Ω以上かつ１．６Ω以下の範囲である。傾きＳの基準範囲は、０．００９以上かつ０．０１以下の範囲である。

図７は、電池診断処理の結果の一例を説明するための図である。図７を参照して、本発明者は４種類のバッテリを準備した。４種類のバッテリとは、サードパーティである製造業者Ａ社により製造された非純正品Ａと、製造業者Ａ社とは別の製造業者Ｂ社により製造された非純正品Ｂと、初期状態の純正品と、劣化後の純正品とである。

まず、非純正品Ａについて、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３は、それぞれ、０．８１Ω、０．７４Ωおよび０．６７Ωであった。傾きＳは０．０１であった。すなわち、傾きＳは基準範囲内であるものの、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３はいずれも基準範囲外であった。

次に、非純正品Ｂについて、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３は、それぞれ、１．６８Ω、１．２６Ωおよび０．９２Ωであった。傾きＳは０．０６であった。すなわち、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３はいずれも基準範囲内である一方で、傾きＳが基準範囲外であった。

これに対し、初期状態の純正品については、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３は、それぞれ、１．２３Ω、１．１１Ωおよび１．０９Ωであった。傾きＳは０．０１であった。すなわち、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３は基準範囲内であり、かつ、傾きＳも基準範囲内であった。

最後に、劣化後の純正品について、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３は、それぞれ、１．６２Ω、１．５０Ωおよび１．４７Ωであった。傾きＳは０．０１であった。すなわち、劣化後の純正品に関しても、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３も傾きＳも基準範囲内であった。

本実施の形態では、４つの劣化パラメータの各々について、基準範囲内であるか否かが判定される。４つの劣化パラメータのすべてが基準範囲内である場合、バッテリ１０は純正品であると診断される。一方、４つの劣化パラメータのうちの１つであっても基準範囲外である場合には、バッテリ１０は非純正品であると診断される。このように、複数の劣化パラメータの各々について、予め実施された実験結果に基づいて採用された基準範囲と比較することによって、バッテリ１０の純正品／非純正品の診断を高精度に行うことができる。

より詳細に説明すると、インピーダンス成分Ｚ１は、周波数０．１Ｈｚの電圧ＶＢおよび電流ＩＢから算出されるものであり、低周波インピーダンス成分に相当する。インピーダンス成分Ｚ２は、周波数１Ｈｚの電圧ＶＢおよび電流ＩＢから算出されるものであり、中周波域インピーダンス成分に相当する。インピーダンス成分Ｚ３は、周波数１０Ｈｚの電圧ＶＢおよび電流ＩＢから算出されるものであり、高周波インピーダンス成分に相当する。図４にて説明したように、インピーダンス成分Ｚ１には、バッテリ１０の拡散抵抗と反応抵抗と直流抵抗との和が反映されている。インピーダンス成分Ｚ２には、バッテリ１０の反応抵抗と直流抵抗との和が反映されている。インピーダンス成分Ｚ３には、バッテリ１０の直流抵抗が反映されている。傾きＳには、バッテリ１０の拡散抵抗と反応抵抗と直流抵抗との間のバランス（各抵抗の大きさの比率）が反映されている。

各抵抗（拡散抵抗、反応抵抗および直流抵抗）の大きさは、バッテリ１０に用いられる材料およびバッテリ１０の構造などに応じて定まる。そのため、劣化パラメータとしてインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３を採用することで、バッテリ１０の材料および構成が診断に用いられることとなる。

また、バッテリ１０の劣化に伴い各抵抗は増大するので、当初はインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３が基準範囲の下限値よりも低くても、劣化の過程で各インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３が増大して３つのインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３とも基準範囲内となることも考えられる。よって、インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３の間のバランスも併せて診断に用いることにより、そのような状況が生じた場合の誤診断を防止することができる。

さらに、上記４つの劣化パラメータは、電圧センサ２０１および電流センサ２０２の測定結果をＦＦＴにより周波数分解することで算出される。すなわち、４つの劣化パラメータは、ポテンショガルバノスタット等の専用機器を用いることなく、車両１に元々設けられている電圧センサ２０１および電流センサ２０２の測定結果を演算処理することで求められる。したがって、専用の測定機器の設置する際のコストの増加および設置スペースの確保等の問題を回避できる。

なお、電池診断処理に用いられるインピーダンス成分の周波数が過度に低かったり過度に高かったりする場合には、車両１の走行中の電圧ＶＢおよび電流ＩＢの不規則な変化にその周波数のインピーダンス成分があまり含まれておらず、ＦＦＴを行っても十分に高強度の信号が得られにくい。しかし、上記インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３の周波数である０．１Ｈｚから１０Ｈｚまでの範囲であれば、車両１の走行中にある程度の強度の信号を取得することができる。よって、各インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３を高精度に算出することが可能である。

＜電池診断フロー＞
図８は、本実施の形態における電池診断処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、車両１の走行中に所定周期が経過する度にメインルーチンから呼び出されて実行される。各ステップ（Ｓと略す）は、基本的にはＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現されるが、ＥＣＵ１００内に作製された電子回路によるハードウェア処理によって実現されてもよい。

図８を参照して、Ｓ１において、ＥＣＵ１００は、データ取得期間（たとえば数十秒間～数百秒間）が経過するまでの間、予め定められたサンプリング周期でバッテリ１０の監視ユニット２０内の各センサから電圧ＶＢ、電流ＩＢおよび温度ＴＢを取得する。データ取得期間の長さは、たとえば数十秒～数百秒程度（図６および図７に示した例では６００秒間）に設定することができる。また、ＥＣＵ１００は、所定の周期でバッテリ１０のＳＯＣを算出する。ＳＯＣの算出には電流積算法などの公知の手法を用いることができる。そして、ＥＣＵ１００は、すべてのデータ（電圧ＶＢ、電流ＩＢ、温度ＴＢの取得結果およびＳＯＣの算出結果）をメモリ１０２に一時的に格納する。

ＥＣＵ１００のメモリ１０２には、複数の劣化パラメータ（図６および図７に示した例では４つの劣化パラメータ）の各々に対応して予め定められた基準範囲が不揮発的に記憶されている（図６参照）。さらに、メモリ１０２には診断条件も不揮発的に記憶されている。診断条件とは、Ｓ１にてメモリ１０２に格納されたデータがバッテリ１０の純正品／非純正品の診断に使用可能なものであるかどうかをＥＣＵ１００が判断するための条件である。たとえば、診断条件として、ある基準範囲と、その基準範囲を適用可能なバッテリ１０の温度範囲と、その基準範囲を適用可能なバッテリ１０のＳＯＣ範囲との間の対応関係が定められている。この対応関係は、たとえばマップＭＰとして規定され、メモリ１０２に記憶されている。

図９は、基準範囲と温度範囲とＳＯＣ範囲との間の対応関係が規定されたマップＭＰの一例を示す概念図である。図９に示すように、バッテリ１０の温度ＴＢがＴ１以上かつＴＢ２以下である場合、ある基準範囲（複数の劣化パラメータ毎に定められた基準範囲の組）が使用される。バッテリ１０の温度ＴＢがＴ３以上かつＴＢ４以下である場合には、別の基準範囲が使用される。バッテリ１０の温度ＴＢがＴ４以上かつＴＢ５以下である場合には、さらに別の基準範囲が使用される。なお、図９に示す例では３つの区分しか記載されていないが、マップＭＰはより多くの区分を含み得る。

図８に戻り、Ｓ２において、ＥＣＵ１００は、Ｓ１にてメモリ１０２に格納されたデータが診断条件を満たすものであるかどうかを判定する。Ｓ１にて取得されたバッテリ１０の温度ＴＢがマップＭＰに規定された温度範囲に含まれていない場合、または、Ｓ１にて取得されたバッテリ１０のＳＯＣがマップＭＰに規定されたＳＯＣ範囲に含まれていない場合には、Ｓ１にて取得されたデータは使用できない。したがって、ＥＣＵ１００は、診断条件が満たされていないとして、以降のＳ３～Ｓ８の処理をスキップして処理をメインルーチンへと戻す（Ｓ２においてＮＯ）。

一方、診断条件が満たされている場合（Ｓ２においてＹＥＳ）、すなわち、Ｓ１にて取得されたバッテリ１０の温度ＴＢとＳＯＣとがマップＭＰに規定された温度範囲とＳＯＣ範囲とにそれぞれ含まれている場合、ＥＣＵ１００は、Ｓ１にて取得されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）に対してＦＦＴを実施する（Ｓ３）。さらに、ＥＣＵ１００は、ＦＦＴ後のデータから複数の劣化パラメータを算出する（Ｓ４）。図６および図７に示した例では、周波数毎のインピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３が算出されるとともに、傾きＳが算出される。Ｓ３，Ｓ４の処理内容については既に詳細に説明したため、ここでの説明は繰り返さない。

Ｓ５において、ＥＣＵ１００は、すべての劣化パラメータが基準範囲内であるかどうかを判定する。すべての劣化パラメータが基準範囲内である場合（Ｓ５においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０が純正品（正規品）であると診断する（Ｓ６）。

これに対し、すべての劣化パラメータが基準範囲内である訳ではない場合、言い換えると、少なくとも１つの劣化パラメータが基準範囲外である場合（Ｓ５においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０が非純正品（非正規品、模倣品）であると診断する（Ｓ７）。さらに、ＥＣＵ１００は、たとえば車両１が停止するまで待ってから、バッテリ１０が非純正品であり、純正品に交換することが望ましい旨のメッセージをユーザに報知してもよい（Ｓ８）。このメッセージの報知は、カーナビゲーションシステム（図示せず）の画面表示により実現されてもよいし、スピーカ（図示せず）からの音声出力により実現されてもよい。

以上のように、本実施の形態においては、データ取得期間に取得された複数回の電圧ＶＢと電流ＩＢとをＦＦＴにより周波数毎に分解することでバッテリ１０の複数の劣化パラメータ（インピーダンス成分Ｚ１～Ｚ３および傾きＳ）を算出する。そして、各劣化パラメータについて、そのパラメータが対応する基準範囲内であるか否かが判定される。すべての劣化パラメータが基準範囲内である場合にバッテリ１０は純正品であると診断される一方で、１つであっても劣化パラメータが基準範囲外である場合にはバッテリ１０は非純正品であると診断される。

各劣化パラメータは、電圧センサ２０１および電流センサ２０２の測定結果を純粋に演算処理することで算出される。すなわち、劣化パラメータを求める際に、車両に通常、搭載されていない特殊な測定機器（ポテンショガルバノスタット等）を必要としない。このように、本実施の形態によれば、専用の測定機器を用いることなく、バッテリ１０が純正品か非純正品かを診断することができる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 車両、１０ バッテリ、１１ セル、２０ ＰＣＵ、３１，３２ モータジェネレータ、４０ エンジン、５０ 動力分割装置、６０ 駆動軸、７０ 駆動輪、８０ 電池診断システム、１００ ＥＣＵ、１０１ ＣＰＵ、１０２ メモリ、２００ 監視ユニット、２０１ 電圧センサ、２０２ 電流センサ、２０３ 温度センサ。

Claims (1)

1. 電気機器に着脱可能な蓄電池の電圧を測定する電圧センサと、
   前記蓄電池に入出力される電流を測定する電流センサと、
   前記蓄電池が前記電気機器の純正品であるか非純正品であるかを診断する診断装置とを備え、
   前記診断装置は、前記蓄電池の充放電中に前記電圧センサおよび前記電流センサから前記蓄電池の電圧値および電流値を複数回取得し、取得された複数回の電圧値および電流値を周波数変換により周波数毎に分解することで前記蓄電池の複数の劣化パラメータを算出し、
   前記複数の劣化パラメータは、
   互いに異なる周波数における複数のインピーダンス成分と、
   横軸を周波数とし、縦軸をインピーダンスとするグラフ上に前記複数のインピーダンス成分をプロットすることで導かれる近似曲線の傾きとを含み、
   前記複数の劣化パラメータには、基準範囲が定められ、
   前記診断装置は、前記複数の劣化パラメータのすべてが前記基準範囲内である場合に前記蓄電池が純正品であると診断し、前記複数の劣化パラメータのうちの少なくとも１つが前記基準範囲外である場合に前記蓄電池が非純正品であると診断する、電池診断システム。

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