JP7385698B2 - バッテリ状態分析システム及びバッテリ状態分析方法 - Google Patents

バッテリ状態分析システム及びバッテリ状態分析方法 Download PDF

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Description

本発明は、バッテリ状態分析システム及びバッテリ状態分析方法に関する。
近年、例えば、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：電気自動車）やＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ハイブリッド電気自動車）等、少なくとも、バッテリ（二次電池）から供給される電力によって駆動される電動モータで走行する車両の開発が進んでいる。これらのような電動モータで走行する車両に対しては、気候関連災害の発生を抑制することを目的とするＣＯ２削減の観点から、非常に関心が高まっている。
電動モータで走行する車両においては、バッテリの劣化状態を常に把握しておくことが重要となる。このため、従来から、車両に搭載されたバッテリの劣化状態を判定するための、多くの技術が開示されている。
例えば、特許文献１，２には、予め生成させた電池モデルに基づいて、電池の状態を推定することが開示されている。
また、特許文献３には、複数の時間の指数関数と複数の係数を含む近似式を用いた方法で、電池の残存容量を推定することが開示されている。
特開２０１６－１６６８５７号公報 国際公開第２０１３／０１８１４３号 国際公開第２００６／１２９８０２号
また、これまでに、バッテリの劣化状態を判定するための技術として、予め複数のバッテリの抵抗劣化率を取得し、モデリングすることで劣化モデルを作成させ、実セル（バッテリ）の特性データと比較する方法も提案されている。このような方法によれば、予め取得したバッテリの抵抗劣化率の教師データを生成し、この教師データに対して次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施する。この劣化遷移式は、リチウムイオン電池で用いられる式であり、式中、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間を示す。上記の面フィッティングの処理により、前記劣化遷移式中における各係数ａ，ｂを学習させることでモデリングを行い、劣化モデルを作成する。
しかしながら、上記のような方法によって教師データを生成させるためには、膨大な実験数が必要になるという問題がある。
そこで、例えば、所謂タグチメソッドと呼ばれる実験計画法を実施することで、実験数を削減しながら教師データを取得することも試みられている。しかしながら、実験数を削減した場合、セル（電池）の固体間のばらつきや、測定時に生じる誤差の影響に加え、個体による劣化バラつきの影響が顕在化してしまう。具体的には、例えば、Ａという条件はａ劣化するはずであるが、実験によってａ＋αの劣化をしてしまい、少ない点数で因子の影響をモデル化した際には、この影響が顕著に出てしまう。このため、フィッティングを実施する際に、前記劣化遷移式中における劣化メカニズム依存係数ｂにも影響が及ぶことから、フィッティングに誤差が生じ、さらに、劣化条件依存係数ａに対しても影響が波及し、得られた各係数ａ，ｂを学習して生成させる劣化モデルの精度も低下する。その結果、この劣化モデルと実セル（バッテリ）の特性データとを比較した場合に、劣化状態を分析・判定する精度が著しく低下してしまうという問題があった。
本発明は、上記課題の認識に基づいてなされたものであり、バッテリの劣化状態の分析に用いられる劣化モデルを高精度で生成させることができ、この劣化モデルを用いてバッテリの劣化状態を高精度で分析することが可能なバッテリ状態分析システム及びバッテリ状態分析方法を提供することを目的とする。
この発明に係るバッテリ状態分析システム及びバッテリ状態分析方法は、以下の構成を採用する。
（１）：この発明の一態様に係るバッテリ状態分析システムは、少なくとも、バッテリの状態を分析するサーバ装置を備えるバッテリ状態分析システムであって、前記サーバ装置は、前記バッテリの状態に関連する物理量を示す物理量データに基づいた、前記バッテリの状態変化に関連する特性を表す複数の特性データを受信する受信部と、予め取得した複数の前記バッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、該劣化モデルと前記複数の特性データとの比較結果に基づいて前記バッテリの劣化状態を分析する分析部と、を備え、前記分析部は、予め取得した前記複数のバッテリの抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、前記複数のバッテリの抵抗劣化率を表す教師データを生成し、前記教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、前記教師データに含まれる誤差を分離し、さらに、前記分散分析法によって誤差が分離された前記教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施することにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された前記劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、前記劣化遷移式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、前記複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして前記劣化モデルを作成する、バッテリ状態分析システムである。
（２）：また、この発明の一態様に係るバッテリ状態分析方法は、少なくとも、バッテリの状態を分析するサーバ装置を備えるバッテリ状態分析システムを用いたバッテリ状態分析方法であって、前記サーバ装置のコンピュータが、前記バッテリの状態に関連する物理量を示す物理量データに基づいた、前記バッテリの状態変化に関連する特性を表す複数の特性データを受信し、予め取得した複数の前記バッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、該劣化モデルと前記複数の特性データとの比較結果に基づいて前記バッテリの劣化状態を分析するとともに、予め取得した前記複数のバッテリの抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、前記複数のバッテリの抵抗劣化率を表す教師データを生成し、前記教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、前記教師データに含まれる誤差を分離し、さらに、前記分散分析法によって誤差が分離された前記教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施することにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された前記劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、前記劣化遷移式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、前記複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして前記劣化モデルを作成する、バッテリ状態分析方法である。
上述した（１）の態様のバッテリ状態分析システム、及び、（２）の態様のバッテリ状態分析方法によれば、バッテリの劣化モデルを高精度で生成させることができるので、この劣化モデルを用いて、バッテリの劣化状態を高精度で分析できる。特に、低抵抗化のための対策が施されることで、モデリング時の誤差による影響がより顕著となる次世代型電池等であっても、高精度で生成された劣化モデルを用いて、バッテリの劣化状態を高精度で分析することが可能となる。
実施形態に係るバッテリ状態分析システム１が採用された車両１０の構成の一例を示す図である。 実施形態に係るバッテリ状態分析システム１の構成の一例を示す図である。 実施形態に係るバッテリ状態分析システム１が採用された車両１０に搭載されるバッテリ４０のセル構造を模式的に説明する概略図である。 実施形態に係るバッテリ状態分析システム１を用いて、予め取得した複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成する処理の一例を示す図である。 バッテリ状態分析システム１における処理の全体の流れ一例を示すシーケンス図である。
以下、図１～図５を参照し、本発明のバッテリ状態分析システム、及び、バッテリ状態分析方法の実施形態について説明する。以下の説明においては、本発明のバッテリ状態解析システムが電気自動車（ＥＶ）（以下、単に、「車両」と称する場合がある。）に採用された場合の一例について説明するが、本発明のバッテリ状態分析システム、及び、バッテリ状態分析方法は、車両に搭載されるバッテリに限定されるものではなく、車載以外のバッテリにも適用できるものである。
［バッテリ状態分析システムが採用された車両の構成］
図１は、実施形態に係るバッテリ状態分析システム１が採用された車両１０の構成の一例を示す図である。図１に示した車両１０は、走行用のバッテリ（リチウムイオン電池）から供給される電力で駆動される電動機（電動モータ）によって走行するＢＥＶ（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：電気自動車）である。なお、車両１０は、例えば、四輪の車両のみならず、鞍乗り型の二輪の車両や、三輪（前一輪且つ後二輪の他に、前二輪且つ後一輪の車両も含む）の車両、さらには、アシスト式の自転車等、内燃機関の稼働又はバッテリから供給される電力で駆動される電動モータによって走行する車両の全般が含まれる。
図１に示す車両１０は、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、ＰＣＵ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）３０と、バッテリ４０と、電圧センサ、電流センサ、温度センサ等のバッテリセンサ（取得部）４２と、通信装置（送信部）５０と、表示装置を含むＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６０と、充電口７０と、接続回路７２と、を備える。
モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２の回転子（ロータ）は、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、バッテリ４０が備える図示略の蓄電部から供給される電力によって駆動され、回転の動力を駆動輪１４に伝達させる。また、モータ１２は、車両１０の減速時に、車両１０の運動エネルギーを用いて発電する。
ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、を備える。ブレーキ装置１６は、図示略のブレーキペダルに対する、車両１０の利用者（運転者）による操作で発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップ機構として備えてもよい。なお、ブレーキ装置１６は、上述したような構成には限定されず、例えば、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
車両センサ２０は、例えば、アクセル開度センサと、車速センサと、ブレーキ踏量センサと、を備える。アクセル開度センサは、アクセルペダルに取り付けられ、運転者によるアクセルペダルの操作量を検出し、検出した操作量をアクセル開度として後述するＰＣＵ３０が備える制御部（観測部）３６に出力する。車速センサは、例えば、車両１０の各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサによって検出された車輪速を統合して車両１０の速度（車速）を導出し、制御部３６及びＨＭＩ６０に出力する。ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、運転者によるブレーキペダルの操作量を検出し、検出した操作量をブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Ｖｏｌｔａｇｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）３４と、制御部３６と、を備える。なお、図１においては、これらの構成要素をＰＣＵ３０として一まとまりの構成として示しているが、図示例はあくまで一例であり、車両１０におけるこれらの構成要素は分散的に配置されても構わない。
変換器３２は、例えば、ＡＣ－ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、モータ１２によって発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力する。
ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力する。
制御部３６は、例えば、モータ制御部と、ブレーキ制御部と、バッテリ・ＶＣＵ制御部と、を備える。モータ制御部、ブレーキ制御部、及びバッテリ・ＶＣＵ制御部は、それぞれ別体の制御装置、例えば、モータＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ブレーキＥＣＵ、バッテリＥＣＵといった制御装置に置き換えられてもよい。
また、制御部３６や、制御部３６が備えるモータ制御部と、ブレーキ制御部と、バッテリ・ＶＣＵ制御部とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実現される。また、これらの構成要素のうちの一部又は全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、これらの構成要素の機能のうちの一部又は全部は、専用のＬＳＩによって実現されてもよい。プログラムは、予め車両１０が備えるＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよい。あるいは、プログラムは、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納され、この記憶媒体が車両１０に備えられるドライブ装置に装着されることで、車両１０が備えるＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされる構成でもよい。
制御部３６は、モータ制御部において、車両センサ２０が備えるアクセル開度センサからの出力に基づいて、モータ１２の駆動を制御する。また、制御部３６は、ブレーキ制御部において、車両センサ２０が備えるブレーキ踏量センサからの出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。また、制御部３６は、バッテリ・ＶＣＵ制御部において、バッテリ４０に接続された後述のバッテリセンサ４２からの出力に基づいて、例えば、バッテリ４０のＳＯＣを算出し、ＶＣＵ３４及びＨＭＩ６０に出力する。さらに、制御部３６は、車両センサ２０により出力された車速の情報をＨＭＩ６０に出力してもよい。ＶＣＵ３４は、バッテリ・ＶＣＵ制御部からの指示に応じて、直流リンクＤＬの電圧を上昇させる。
バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池等、充電と放電とを繰り返すことが可能な二次電池である。バッテリ４０を構成する二次電池としては、例えば、鉛蓄電池、ニッケル・水素電池、ナトリウムイオン電池等の他、電気二重層キャパシタ等のキャパシタ、または二次電池とキャパシタとを組み合わせた複合電池等も考えられる。なお、本発明においては、バッテリ４０における二次電池の構成に関しては特に規定しない。また、バッテリ４０は、車両１０に対して着脱自在に装着される、例えば、カセット式等のバッテリパックであってもよい。バッテリ４０は、車両１０の外部の充電器５００から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のための放電を行う。
バッテリセンサ４２は、バッテリ４０の電流や、電圧、温度等の物理量を検出する。
バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサを備える。バッテリセンサ４２は、電流センサによってバッテリ４０を構成する二次電池（以下、単に「バッテリ４０」という）の電流を検出し、電圧センサによってバッテリ４０の電圧を検出し、さらに、温度センサによってバッテリ４０の温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出したバッテリ４０の電流値、電圧値、温度等の物理量のデータ（以下、「物理量データ」という）を制御部３６や通信装置５０に出力する。バッテリセンサ４２は、特許請求の範囲における「取得部」の一例である。
制御部３６は、バッテリセンサ４２が検出して出力したバッテリ４０の電流値、電圧値、温度等の物理量データを観測し、バッテリ４０の劣化状態を分析（診断・判定）するために用いる、バッテリ４０の状態の変化に関連する特性を算出する。例えば、制御部３６は、バッテリセンサ４２により出力された電流値と、電圧値と、容量値（正極値及び負極値から求められる）とを観測して、バッテリ４０の状態の変化を表す抵抗劣化率を算出する。また、制御部３６は、例えば、所定の観測時間で観測した電流値と電圧値と容量値とに基づいて、これらの関係でバッテリ４０の状態の変化を表す抵抗劣化率を算出してもよい。上記の所定の観測時間としては、例えば、複数の時間（期間）が設定される。この所定の観測時間は、例えば、５秒、１０秒、１５秒等の期間とすることができる。それぞれの期間は、バッテリ４０が充電されている状態であるときと、放電している状態であるときとで、別々の観測時間として設定される。バッテリ４０の状態が継続的に同じ状態である期間が「所定の観測時間」の何れかに該当する場合、この期間に観測した物理量データが、該当する観測時間における観測データとして採用される。
例えば、バッテリ４０が継続して５秒間放電した期間に観測した物理量データが、放電時間＝５秒の観測データとして採用される。また、例えば、バッテリ４０が継続して１０秒間放電した期間に観測した物理量データが、放電時間＝１０秒の観測データとして採用される。該当する所定の観測時間が複数ある場合、同じ物理量データが、異なる観測時間の観測データとして重複して採用されてもよい。例えば、バッテリ４０が継続して１０秒間放電した期間に観測した物理量データのうち、継続した５秒間分の物理量データは、放電時間＝５秒の観測データと、放電時間＝１０秒の観測データとの両方の観測データとして採用されてもよい。
制御部３６は、観測した物理量データ（観測データ）に基づいて算出したバッテリ４０の状態の変化に関連するそれぞれの特性を表すデータ（以下、「特性データ」という）を通信装置５０に出力する。制御部３６は、特許請求の範囲における「観測部」の一例である。
通信装置５０は、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網を接続するための無線モジュールを含む。
通信装置５０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を利用するための無線モジュールを含んでもよい。通信装置５０は、無線モジュールにおける通信によって、車両１０に係る種々の情報を、例えば、車両１０の走行やバッテリ４０の状態を管理する図示略のネットワーク上に設けられた、後述のサーバ装置等との間で送受信する。通信装置５０は、制御部３６により出力された、バッテリ４０の、それぞれの特性データを、後述のサーバ装置２００に送信する。通信装置５０は、後述のサーバ装置２００によって分析され、サーバ装置２００から送信されたバッテリ４０の劣化状態を表す情報を受信し、受信したバッテリ４０の劣化状態を表す情報をＨＭＩ６０に出力してもよい。通信装置５０は、特許請求の範囲における「送信部」の一例である。
ＨＭＩ６０は、例えば、運転者等の車両１０の利用者に対して各種情報を提示するとともに、利用者による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ６０は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶ディスプレイ）等の表示装置と、入力された操作を検知する入力装置とが組み合わされた、いわゆる、タッチパネルである。ＨＭＩ６０は、表示装置以外の各種表示部や、スピーカ、ブザー、入力装置以外のスイッチや、キー等を含んでもよい。ＨＭＩ６０は、表示装置や入力装置を、例えば、車載用ナビゲーション装置等の表示装置や入力装置と共有してもよい。
充電口７０は、バッテリ４０（リチウムイオン電池）を充電するための機構である。充電口７０は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口７０は、充電ケーブル５２０を介して充電器５００に接続される。充電ケーブル５２０は、第１プラグ５２２と第２プラグ５２４と、を備える。第１プラグ５２２は、充電器５００に接続され、第２プラグ５２４は、充電口７０に接続される。充電器５００から供給される電気は、充電ケーブル５２０を介して充電口７０に入力（供給）される。
また、充電ケーブル５２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と充電器５００の間の通信を仲介する。従って、第１プラグ５２２及び第２プラグ５２４のそれぞれには、電力ケーブルを接続する電力コネクタと及び号ケーブルを接続する信号コネクタが設けられている。
接続回路７２は、充電口７０とバッテリ４０との間に設けられる。接続回路７２は、充電口７０を介して充電器５００から導入される電流、例えば、直流電流を、バッテリ４０に供給するための電流として伝達する。また、接続回路７２は、例えば、直流電流をバッテリ４０に対して出力し、バッテリ４０（リチウムイオン電池）に電力を蓄えさせる（充電する）。
［バッテリ状態分析システムの構成］
次に、バッテリ４０が搭載された車両１０を含むバッテリ状態分析システムの一例について説明する。図２は、実施形態に係るバッテリ状態分析システム１の構成の一例を示す図である。
図２に示すバッテリ状態分析システム１は、例えば、バッテリ４０が搭載された車両１０が備える車載装置１００と、サーバ装置２００と、を備え、概略構成される。
通信装置５０と、サーバ装置２００とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信する。
ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、プロバイダ装置、無線基地局等を含む無線通信の通信網である。なお、図２には、ネットワークＮＷにユーザ端末Ｔが接続されている状態を示している。この場合、例えば、サーバ装置２００は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末Ｔと通信することも可能である。
バッテリ状態分析システム１は、車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態を分析・判定するためのシステムである。バッテリ状態分析システム１では、車両１０が備える車載装置１００が、算出したバッテリ４０の状態の変化に関連するそれぞれの特性データを、ネットワークＮＷを介してサーバ装置２００に送信する。そして、バッテリ状態分析システム１では、サーバ装置２００が、車載装置１００により送信されたそれぞれの特性データに基づいて、車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態を分析する。バッテリ状態分析システム１では、サーバ装置２００が、バッテリ４０の劣化状態を分析した結果（分析結果）の情報を、ネットワークＮＷを介して車両１０に送信する。
これにより、例えば、車両１０が備えるＨＭＩ６０が、サーバ装置２００から送信された分析結果の情報を、例えば、表示装置に表示して車両１０の利用者に提示する。また、バッテリ状態分析システム１では、サーバ装置２００が、バッテリ４０の劣化状態の分析結果の情報を、ネットワークＮＷを介してユーザ端末Ｔに送信してもよい。これにより、ユーザ端末Ｔは、サーバ装置２００により送信された分析結果の情報を、例えば、車両１０の利用者に通知することができる。
なお、バッテリ状態分析システム１は、サーバ装置２００が、バッテリ４０の劣化状態を分析した結果に基づいて、バッテリ４０の劣化状態の学習を行うようにしてもよい。これにより、バッテリ状態分析システム１は、サーバ装置２００が、車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態をより適切に管理することができる。
車載装置１００は、例えば、車両１０に搭載されたバッテリ４０の状態に関連する物理量を示す物理量データを取得するバッテリセンサ（取得部）４２と、物理量データに基づいて、バッテリ４０の状態変化に関連する特性を、複数の異なる観測時間で観測する制御部（観測部）３６と、観測された特性を表す複数の特性データをサーバ装置２００に送信する通信装置（送信部）５９と、を備える。
バッテリセンサ４２は、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を、例えば、１０ミリ秒間隔で検出する。バッテリセンサ４２は、検出したバッテリ４０の電流値、電圧値、温度等の物理量データを制御部３６に出力する。
制御部３６は、バッテリセンサ４２により出力されたバッテリ４０の電流値、電圧値、容量値、温度等の物理量データを観測し、観測した物理量データに基づいてバッテリ４０の状態を表す特性データを生成する。特性データとは、例えば、バッテリ４０の劣化状態を分析するために用いるバッテリ４０の抵抗劣化率を表すデータである。制御部３６は、例えば、放電時間が５秒のとき、１０秒のとき、１５秒のときの、それぞれの観測時間における特性データや、充電時間が５秒のとき、１０秒のとき、１５秒のときの、それぞれの観測時間における特性データを生成する構成とすることができる。この場合、制御部３６は、例えば、タイマー機能により、それぞれの観測時間の期間を計時し、計時している観測時間の期間中に観測した物理量データに基づいて、それぞれの特性データを生成する。例えば、放電時間＝５秒の観測時間における抵抗劣化率を表す特性データを生成する場合、制御部３６は、バッテリ４０が連続して放電している５秒間を計時し、計時している期間中に、バッテリセンサ４２が、例えば、１０ミリ秒間隔で検出して出力したバッテリ４０の物理量データを観測して得た、それぞれの電圧値と、対応する容量値とに基づいて抵抗劣化率を表す特性データを生成する。同様に、制御部３６は、放電時間＝１０秒、放電時間＝１５秒の、それぞれの観測時間における特性データや、充電時間＝５秒、充電時間＝１０秒、充電時間＝１５秒の、それぞれの観測時間における抵抗劣化率を表す特性データを生成する。
なお、制御部３６は、観測時間の開始時に観測した物理量データと、観測時間の終了時に観測した物理量データを特性データとしてもよい。つまり、制御部３６は、観測時間の開始時及び終了時における二つの電流値と二つの電圧値と二つの容量値との組（四つの物理量データ）を、抵抗劣化率を表す一つの特性データとしてもよい。
制御部３６は、上記のように生成された特性データを、観測時間の情報と、バッテリ４０が充電されている状態であるか放電している状態であるかの情報とを含めて、通信装置５０に出力する。また、特性データには、バッテリ４０の温度の変化を示す情報や、バッテリ４０のＳＯＣ（バッテリ充電率）の情報が含まれていてもよい。
通信装置５０は、制御部３６により出力されたバッテリ４０の特性データを、ネットワークＮＷを介した通信によってサーバ装置２００に送信する。
ユーザ端末Ｔは、例えば、車両１０の運転者等、ユーザ端末Ｔの利用者（以下、「ユーザＵ」と称する場合がある。）が保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置である。ユーザ端末Ｔは、例えば、ユーザＵが使用する据え置き型の端末装置であってもよい。ユーザ端末Ｔでは、バッテリ４０の劣化状態の確認や通知を受けるためのアプリケーション（以下、「バッテリ確認アプリケーション」という）等が実行されている。ユーザ端末Ｔは、サーバ装置２００から送信された分析結果の情報を受信した場合、受信した分析結果の情報を、例えば、表示装置に表示することによってユーザＵに提示する。ユーザＵは、ユーザ端末Ｔによって実行されているバッテリ確認アプリケーションを操作することにより、任意のタイミングで、サーバ装置２００に対してバッテリ４０の現在の劣化状態の確認を要求することができる。この場合、ユーザ端末Ｔは、バッテリ４０の劣化状態の送信を要求する確認要求を、ネットワークＮＷを介してサーバ装置２００に送信する。
サーバ装置２００は、車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態を管理する。サーバ装置２００は、例えば、通信部（受信部）２０２と、診断部（分析部）２０４と、を備える。通信部２０２と診断部２０４とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実現される。また、これらの構成要素のうちの一部又は全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ等のハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、これらの構成要素の機能のうちの一部又は全部は、専用のＬＳＩによって実現されてもよい。プログラムは、予めサーバ装置２００が備えるＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよい。あるいは、プログラムは、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納され、この記憶媒体がサーバ装置２００に備えられるドライブ装置に装着されることで、サーバ装置２００が備えるＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされる構成でもよい。
通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、車両１０が備える通信装置５０や、ユーザ端末Ｔとの間で通信を行うことで情報のやり取りをする。通信部２０２は、車両１０が備える車載装置１００により送信されたバッテリ４０のそれぞれの特性データを、ネットワークＮＷを介した通信によって受信する。通信部２０２は、受信したバッテリ４０の、それぞれの特性データを、診断部２０４に出力する。通信部２０２は、ユーザ端末Ｔにより送信されたバッテリ４０の確認要求を、ネットワークＮＷを介した通信によって受信した場合、受信したバッテリ４０の確認要求を診断部２０４に出力する。通信部２０２は、特許請求の範囲における「受信部」の一例である。
診断部２０４は、通信部２０２から出力された、バッテリ４０の、それぞれの特性データに基づいて、バッテリ４０の劣化状態を分析する。具体的には、診断部２０４は、通信部２０２により出力された、バッテリ４０の、それぞれの特性データを、例えば、特性データに含まれる観測時間ごとに分けて収集する。そして、診断部２０４は、収集した所定の観測時間の複数の特性データが含まれる特性データ群を基準として、バッテリ４０の劣化状態を分析する。
実施形態に係るバッテリ状態分析システム１では、サーバ装置２００に備えられる診断部２０４が、予め取得した複数のバッテリ４０の抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、この劣化モデルと複数の特性データとの比較結果に基づいてバッテリ４０の劣化状態を分析する。より具体的には、診断部２０４は、まず、予め取得した複数のバッテリ４０の抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、複数のバッテリ４０の抵抗劣化率を表す教師データを生成する。診断部２０４は、上記で得られた教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、教師データに含まれる誤差を分離する。そして、診断部２０４は、分散分析法によって誤差が分離された教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施する。これにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、上記式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、複数のバッテリ４０の抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成する。
例えば、車載装置１００によって抵抗劣化率が送信された場合、診断部２０４は、所定の観測時間の複数の抵抗劣化率を表す特性データが含まれる特性データ群を基準として、上述したような、予め生成された劣化モデルと比較し、この比較結果に基づいてバッテリ４０の劣化状態を分析する。バッテリ４０の劣化状態を分析する際に診断部２０４が基準とする所定の観測時間は、例えば、最も高頻度に収集することができる、観測時間が最も短い５秒のときの特性データ群である。診断部２０４は、基準とした観測時間以外の観測時間の特性データ群を、バッテリ４０の劣化状態を分析する際の補助として用いる。例えば、観測時間が５秒のときの特性データ群を基準とした場合、診断部２０４は、観測時間が１０秒や１５秒のときの特性データ群を、バッテリ４０の劣化状態を分析した分析結果を補正するために用いる。診断部２０４は、特許請求の範囲における「分析部」の一例である。
以下に、診断部２０４において、複数のバッテリ４０の劣化モデルを予め生成する処理の一例について詳述する。
図３は、実施形態に係るバッテリ状態分析システム１が採用された車両１０に搭載されるバッテリ４０のセル構造を模式的に説明する概略図である。
図４（ａ）～（ｄ）は、実施形態に係るバッテリ状態分析システム１を用いて、予め取得した複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成する処理の一例を示す図である。
なお、劣化モデルの作成には、一般に、バッテリの放置試験のデータから作成をする放置モデル、及び、バッテリサイクル試験のデータから作成をするサイクルモデルの２モデルを作成する必要があるが、以下の説明においては、放置モデルを例に詳述する。
まず、図３中に示すような複数のセルからなるバッテリ４０において、バッテリセンサ４２（図２等を参照）によって内部抵抗値を取得し、上述した制御部３６において抵抗劣化率を示す特性データが生成され、この特性データを含む複数の特性データが通信装置５０からサーバ装置２００に送信される。この際、複数回の実験（データ取得）を、複数個のバッテリ４０を用いて実施する。このように、複数個のバッテリ４０を用いるのは、全てのセル（電池）が同じ性能ではなく、各固体間のばらつきによる誤差が存在するためである。
次に、図４（ａ）のグラフに示すように、サーバ装置２００に備えられる診断部２０４において、バッテリ４０から取得した内部抵抗値に基づく抵抗劣化率に対して、実験計画法、即ち、所謂タグチメソッドによる処理を実施することで、従来に比べて実験数を削減しながら、複数のバッテリ４０の抵抗劣化率を表す教師データを複数で生成する。図４（ａ）のグラフにおいて、横軸は観察時間であり、縦軸は抵抗劣化率である。
一般に、実験計画法で得られる教師データには、上述した電池の固体間のばらつきや、測定時に生じる誤差等が含まれている。
次に、図４（ｂ）に示すように、診断部２０４は、上記で得られた教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、教師データに含まれる上記の誤差、即ち、電池の固体間ばらつきや測定誤差等を分離する。
ここで、上記のような教師データは、１つ１つに５つの因子条件が充てられているが、上述した電池を劣化させる５つの因子（充電電流、放電電流、温度、バッテリサイクルにおける中心のＳＯＣ又は電圧、並びに、ΔＳＯＣ）毎の劣化挙動を取得することも可能である。一方、実施形態のバッテリ状態分析システム１では、診断部２０４が、これらのうちの１つの因子に係る教師データに対してのみ分散分析法による処理を実施し、さらに、他の４つの因子に対して紐付けした処理を実施することで、教師データの生成を最低限の処理で実施することも可能である。
次に、図４（ｃ）に示すように、診断部２０４は、分散分析法により、上記の誤差が分離された教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施する。このような処理により、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定する。さらに、決定された劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、上記式を用いて面フィッティングを実施することで、エラー値が最小限に抑制され、高精度な劣化条件依存係数ａが求められる。
また、劣化条件依存係数ａは、上述したような電池を劣化させる因子の存在に伴い、例えば、次式｛ａ＝［ａ１×温度］＋［ａ２×ΔＳＯＣ］＋［ａ３×電流値］｝等のように表される。
上記のような処理により、図４（ｄ）に示すように、誤差が最低限にまで抑制された劣化条件依存係数ａによって、複数のバッテリ４０の抵抗劣化率をモデリングした高精度な劣化モデルが生成される。
即ち、診断部２０４においては、上記の劣化遷移式を用いて各係数ａ，ｂを求めるのにあたり、学習順序や処理手順等を最適化することで、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂの導出、及び、劣化条件依存係数ａの導出を高精度で実施することが可能になる。
次に、図２に戻り、診断部２０４は、分析したバッテリ４０の劣化状態を表す分析結果の情報を、通信部２０２に出力する。なお、診断部２０４は、通信部２０２によりユーザ端末Ｔからの確認要求が出力された場合、現時点までに収集した特性データを用いて分析したバッテリ４０の現時点の劣化状態を表す分析結果の情報を、通信部２０２に出力する。
通信部２０２は、診断部２０４により出力された分析結果の情報を、ネットワークＮＷを介した通信により、車両１０が備える車載装置１００やユーザ端末Ｔに送信する。これにより、診断部２０４が分析したバッテリ４０の劣化状態の分析結果が、車両１０が備えるＨＭＩ６０によって、例えば、表示装置に表示される。また、診断部２０４が分析したバッテリ４０の劣化状態の分析結果が、バッテリ確認アプリケーションによってユーザ端末Ｔの表示装置に表示され、ユーザＵに提示されてもよい。
［バッテリ状態分析システムの全体の処理の流れ］
次に、バッテリ状態分析システム１においてバッテリ４０の劣化状態を分析（診断・判定）する処理の全体の流れの一例について説明する。図５は、バッテリ状態分析システム１における処理の全体の流れ一例を示すシーケンス図である。図５には、バッテリ状態分析システム１においてバッテリ４０の劣化状態を分析する際に連携する車載装置１００とサーバ装置２００の間の処理の一例を示している。本シーケンス図の処理は、車両１０においてバッテリ４０が利用されている期間の間、繰り返し実行される。なお、車載装置１００及びサーバ装置２００のそれぞれは、図２に示したようなそれぞれの構成要素が対応する動作を行うが、以下の説明においては、説明を容易にするため、車載装置１００とサーバ装置２００とが直接、バッテリ４０の劣化状態を分析するための情報や分析結果の情報をやり取りするものとする。また、以下の説明においては、複数の特性データから得られた劣化モデルに基づいて、バッテリ４０の劣化状態を分析するものとする。なお、車載装置１００におけるバッテリ４０の物理量データの観測は、バッテリ４０が充電されている状態であるか放電している状態であるかに関わらず行われるが、以下の説明においては、説明を容易にするため、バッテリ４０は放電している状態となったときに物理量データの観測を開始するものとする。
図５に示すバッテリ状態分析システム１における処理の一例では、まず、車両１０においてバッテリ４０の利用が開始されて放電している状態になると、車載装置１００は、バッテリ４０の物理量データの観測を開始する（ステップＳ１０）。
その後、車載装置１００は、観測時間（放電時間）＝５秒の物理量データを観測したか否かを確認する（ステップＳ２０）。つまり、車載装置１００は、放電時間＝５秒の間、バッテリ４０が連続して放電している状態の物理量データを観測することができたか否かを確認する。ステップＳ２０において放電時間＝５秒の物理量データを観測したことを確認した場合、車載装置１００は、観測した物理量データに基づいて、バッテリ４０における観測時間（放電時間）＝５秒の抵抗劣化率を算出する（ステップＳ２２）。そして、車載装置１００は、算出した観測時間（放電時間）＝５秒の抵抗劣化率を表す特性データを生成して、サーバ装置２００に送信する（ステップＳ２４）。これにより、サーバ装置２００は、車載装置１００により送信された特性データを、放電時間＝５秒の特性データ群として収集する（ステップＳ５０）。また、車載装置１００は、処理をステップＳ３０に進める。
一方、ステップＳ２０において放電時間＝５秒の物理量データを観測していないことを確認した場合、車載装置１００は、処理をステップＳ３０に進める。なお、ステップＳ２０において放電時間＝５秒の物理量データを観測していないということは、例えば、放電時間＝５秒の間に、バッテリ４０が放電をしている状態から充電されている状態に変化した場合等が考えられる。この場合、車載装置１００は、バッテリ４０が充電されている状態における観測時間（充電時間）＝５秒の物理量データの観測を開始する。
続いて、車載装置１００は、観測時間（放電時間）＝１０秒の物理量データを観測したか否かを確認する（ステップＳ３０）。つまり、車載装置１００は、放電時間＝５秒の後に引き続く５秒間の間、またはステップＳ２０の確認後、あるいは、放電時間＝５秒の開始のタイミングとは異なるタイミングから開始した１０秒間の間、バッテリ４０が連続して放電している状態の物理量データを観測することができたか否かを確認する。ステップＳ３０において放電時間＝１０秒の物理量データを観測したことを確認した場合、車載装置１００は、観測した物理量データに基づいて、バッテリ４０における観測時間（放電時間）＝１０秒の抵抗劣化率を算出する（ステップＳ３２）。そして、車載装置１００は、算出した観測時間（放電時間）＝１０秒の抵抗劣化率を表す特性データを生成して、サーバ装置２００に送信する（ステップＳ３４）。これにより、サーバ装置２００は、ステップＳ５０において、車載装置１００により送信された特性データを、放電時間＝１０秒の特性データ群として収集する。また、車載装置１００は、処理をステップＳ４０に進める。
一方、ステップＳ３０において放電時間＝１０秒の物理量データを観測していないことを確認した場合、車載装置１００は、処理をステップＳ４０に進める。なお、ステップＳ３０において放電時間＝１０秒の物理量データを観測していないということは、例えば、放電時間＝５秒の後に引き続く５秒間の間、または放電時間＝１０秒の間に、バッテリ４０が放電をしている状態から充電されている状態に変化した場合等が考えられる。この場合、車載装置１００は、バッテリ４０が充電されている状態における観測時間（充電時間）＝１０秒の物理量データの観測を開始する。
続いて、車載装置１００は、観測時間（放電時間）＝１５秒の物理量データを観測したか否かを確認する（ステップＳ４０）。つまり、車載装置１００は、放電時間＝１０秒の後に引き続く５秒間の間、またはステップＳ３０の確認後、あるいは、放電時間＝５秒や、放電時間＝１０秒の開始のタイミングとは異なるタイミングから開始した１５秒間の間、バッテリ４０が連続して放電している状態の物理量データを観測することができたか否かを確認する。ステップＳ４０において放電時間＝１５秒の物理量データを観測したことを確認した場合、車載装置１００は、観測した物理量データに基づいて、バッテリ４０における観測時間（放電時間）＝１５秒の抵抗劣化率を算出する（ステップＳ４２）。そして、車載装置１００は、算出した観測時間（放電時間）＝１５秒の抵抗劣化率を表す特性データを生成して、サーバ装置２００に送信する（ステップＳ４４）。これにより、サーバ装置２００は、ステップＳ５０において、車載装置１００により送信された特性データを、放電時間＝１５秒の特性データ群として収集する。また、車載装置１００は、次の観測時間（放電時間）における物理量データの観測を継続する。
一方、ステップＳ４０において放電時間＝１５秒の物理量データを観測していないことを確認した場合、車載装置１００は、次の観測時間（放電時間）における物理量データの観測を継続する。なお、ステップＳ４０において放電時間＝１５秒の物理量データを観測していないということは、例えば、放電時間＝１０秒の後に引き続く５秒間の間、または放電時間＝１５秒の間に、バッテリ４０が放電をしている状態から充電されている状態に変化した場合等が考えられる。この場合、車載装置１００は、バッテリ４０が充電されている状態における観測時間（充電時間）＝１５秒の物理量データの観測を開始する。
その後、サーバ装置２００は、ステップＳ５０において収集したそれぞれの観測時間の特性データが含まれる特性データ群に基づいて、バッテリ４０の劣化状態を分析する（ステップＳ６０）。なお、サーバ装置２００がステップＳ６０におけるバッテリ４０の劣化状態の分析を開始するタイミングは、任意のタイミングである。例えば、サーバ装置２００は、基準とする観測時間の特性データ（例えば、放電時間＝５秒の特性データ）をバッテリ４０の劣化状態を分析するために必要な分だけ収集した後に、バッテリ４０の劣化状態の分析を開始してもよい。また、例えば、サーバ装置２００は、分析したバッテリ４０の劣化状態の分析結果の補正に用いる観測時間の特性データ（例えば、放電時間＝１０秒や１５秒の特性データ）を分析結果の補正に必要な分だけ収集した後に、バッテリ４０の劣化状態の分析を開始してもよい。また、例えば、サーバ装置２００は、ユーザ端末Ｔにより送信されたバッテリ４０の確認要求を受信したときに、バッテリ４０の劣化状態の分析を開始してもよい。
そして、サーバ装置２００は、バッテリ４０の劣化状態を分析した分析結果の情報を、車載装置１００に送信する（ステップＳ６２）。これにより、車載装置１００は、サーバ装置２００により送信されたバッテリ４０の劣化状態を分析した分析結果の情報を、例えば、車両１０が備えるＨＭＩ６０に出力し、ＨＭＩ６０により表示装置に表示させて、車両１０の利用者に提示させる（ステップＳ７０）。
このような全体の処理の流れによって、バッテリ状態分析システム１では、バッテリ４０が搭載された車両１０が備える車載装置１００とサーバ装置２００とがそれぞれ連携して、バッテリ４０の劣化状態を分析する。このとき、バッテリ状態分析システム１では、車載装置１００においてバッテリ４０の劣化状態の分析に関する一定程度の処理（所定の観測時間の抵抗劣化率を算出する処理）を行って、バッテリ４０の劣化状態の分析に用いる抵抗劣化率を表す特性データを生成してサーバ装置２００に送信する。これにより、バッテリ状態分析システム１では、車載装置１００がバッテリ４０の劣化状態を分析するよりも、車載装置１００における演算の負荷を軽減するとともに、サーバ装置２００が、より高い精度でバッテリ４０の劣化状態を分析して、車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態を管理することができる。
しかも、バッテリ状態分析システム１では、車載装置１００がサーバ装置２００に送信する、バッテリ４０の、それぞれの特性データは、車載装置１００において生成した特性データであるため、例えば、バッテリセンサ４２が検出した物理量データよりもデータ量が削減されている。このため、バッテリ状態分析システム１では、車載装置１００とサーバ装置２００との間のネットワークＮＷにおける情報（データ）の通信帯域の圧迫を抑えることができる。
また、バッテリ状態分析システム１では、サーバ装置２００が分析したバッテリ４０の劣化状態の分析結果を、ユーザ端末Ｔに送信することもできる。これにより、例えば、車両１０の運転者などのユーザ端末Ｔの利用者（ユーザＵ）は、車両１０に乗車していないときでも、任意のタイミングで現在のバッテリ４０の劣化状態を確認することができる。
なお、サーバ装置２００とユーザ端末Ｔとの間の処理の流れは、バッテリ確認アプリケーションが実行されている状態のユーザ端末Ｔからサーバ装置２００への確認要求の送信と、サーバ装置２００からユーザ端末Ｔへのバッテリ４０の劣化状態の分析結果の送信との処理であり、容易に理解することができる。このため、サーバ装置２００とユーザ端末Ｔとの間の処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
図５のシーケンス図で示した流れで処理を行うバッテリ状態分析システムによれば、車両１０が備える車載装置が、検出したバッテリの物理量を複数の異なる観測時間で観測し、バッテリの状態変化に関連する特性を算出して生成した特性データをサーバ装置に送信する。そして、実施形態のバッテリ状態分析システムでは、サーバ装置が、車載装置により送信されたバッテリの状態変化に関連する特性を表す特性データを観測時間ごとに分けて収集し、収集したバッテリの状態変化に関連する特性を表す特性データ群に基づいて、バッテリの劣化状態を分析する。これにより、実施形態のバッテリ状態分析システムでは、サーバ装置においてバッテリの劣化状態をより高い精度で分析して、車両が備えるバッテリの劣化状態を管理することができる。しかも、実施形態のバッテリ状態分析システムでは、車載装置が、バッテリの状態変化に関連する特性を求める処理をある程度完了した状態の特性データをサーバ装置に送信するため、車載装置とサーバ装置との間のネットワークＮＷにおける情報（データ）の通信帯域の圧迫を抑えた状態で、バッテリの劣化状態を分析して管理することができる。
以上説明した実施形態のバッテリ状態分析システムによれば、車載装置１００が、車両１０に搭載されたバッテリ４０の状態に関連する物理量を示す物理量データを取得するバッテリセンサ４２と、物理量データに基づいて、バッテリ４０の状態変化に関連する特性を観測する制御部３６と、複数の特性データをサーバ装置２００に送信する通信装置５０とを備え、サーバ装置２００が、車載装置１００により送信された複数の特性データを受信する通信部２０２と、予め取得した複数のバッテリ４０の抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、この劣化モデルと複数の特性データとの比較結果に基づいてバッテリ４０の劣化状態を分析する診断部２０４と、を備える。そして、実施形態のバッテリ状態分析システムは、診断部２０４が、複数のバッテリ４０の抵抗劣化率を実験計画法で処理して抵抗劣化率を表す教師データを生成し、これを分散分析法で処理することで誤差を分離し、さらに、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングすることで劣化モデルを作成する。これにより、誤差やエラー値が含まれるのが抑制された劣化モデルが得られるので、この劣化モデルと複数の特性データとの比較結果に基づいてバッテリ４０の劣化状態を分析することにより、バッテリ４０が初期状態からどの程度劣化したかを高精度で検出・判定することが可能となる。従って、バッテリ状態分析システムが採用された車両１０では、サーバ装置２００において車両１０が備えるバッテリ４０の劣化状態をより高い精度で管理し、例えば、車両１０が走行することができる距離が著しく短くなるような状態を、事前に車両１０の利用者に通知するなど、車両１０を利用する際の利便性を向上させることが可能になる。
上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
少なくとも、バッテリの状態を分析するサーバ装置を備えるバッテリ状態分析システムであって、
前記サーバ装置は、
ハードウェアプロセッサと、
プログラムを記憶した記憶装置と、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、前記バッテリの状態に関連する物理量を示す物理量データに基づいた、前記バッテリの状態変化に関連する特性を表す複数の特性データを受信し、予め取得した複数の前記バッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、該劣化モデルと前記複数の特性データとの比較結果に基づいて前記バッテリの劣化状態を分析するものであり、予め取得した前記複数のバッテリの抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、前記複数のバッテリの抵抗劣化率を表す教師データを生成し、前記教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、前記教師データに含まれる誤差を分離し、さらに、前記分散分析法によって誤差が分離された前記教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施することにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された前記劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、前記劣化遷移式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、前記複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして前記劣化モデルを作成する、バッテリ状態分析システム。
なお、実施形態では、バッテリ状態分析システムが採用された車両１０がＢＥＶである場合について説明した。しかしながら、電気自動車としては、燃料によって稼働するエンジンなどの内燃機関の稼働に応じて供給される電力、又は走行用のバッテリ（リチウムイオン電池）から供給される電力によって駆動される電動機（電動モータ）によって走行する、例えば、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）等もある。このため、バッテリ状態分析システムは、このようなハイブリッド電気自動車においても採用することができる。この場合、ハイブリッド電気自動車では、内燃機関が稼働してバッテリを充電するときも、バッテリの劣化状態を分析するために物理量データを観測する対象の観測時間となる。このような場合においても、上記同様に、サーバ装置においてハイブリッド電気自動車に搭載されたバッテリの劣化状態の分析を、より高い精度で行うことができる。なお、ハイブリッド電気自動車に採用されたバッテリ状態分析システムにおける全体の処理の流れは、上述した実施形態におけるＢＥＶに採用されたバッテリ状態分析システムの全体的な処理の流れと同様に考えることにより、容易に理解することができる。このため、ハイブリッド電気自動車に採用されたバッテリ状態分析システムにおける全体の処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
また、例えば、ＦＣＶ（Ｆｕｅｌ Ｃｅｌｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ：燃料電池自動車）等のような、燃料電池から供給される電力によって駆動される電動モータで走行する電動車両もある。バッテリ状態分析システムは、燃料電池自動車においても採用することができる。この場合、実施形態において説明したバッテリが燃料電池に置き換わることになる。この燃料電池においても、バッテリとは異なる原因ではあるが、使用過程において劣化が発生する。このため、バッテリ状態分析システムは、このような燃料電池自動車においても採用することができる。但し、車載装置において観測する物理量や、サーバ装置において劣化状態を分析する処理は、燃料電池自動車に搭載された燃料電池に対応するものとなる。一方、燃料電池自動車に採用されたバッテリ状態分析システムにおける全体の処理の流れも、上述した実施形態におけるＢＥＶに採用されたバッテリ状態分析システムの全体的な処理の流れと同様に考えることにより、容易に理解することができる。このため、燃料電池自動車に採用されたバッテリ状態分析システムにおける全体の処理の流れに関する詳細な説明は省略する。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。
１・・・バッテリ状態分析システム
１０・・・車両
１２・・・モータ
１４・・・駆動輪
１６・・・ブレーキ装置
２０・・・車両センサ
３０・・・ＰＣＵ
３２・・・変換器
３４・・・ＶＣＵ
３６・・・制御部（観測部）
４０・・・バッテリ
４２・・・バッテリセンサ（取得部）
５０・・・通信装置（送信部）
６０・・・ＨＭＩ
７０・・・充電口
７２・・・接続回路
１００・・・車載装置
２００・・・サーバ装置
２０２・・・通信部（受信部）
２０４・・・診断部（分析部）
５００・・・充電器
５２０・・・充電ケーブル
５２２・・・第１プラグ
５２４・・・第２プラグ
Ｔ・・・ユーザ端末
ＮＷ・・・ネットワーク

Claims (2)

  1. 少なくとも、バッテリの状態を分析するサーバ装置を備えるバッテリ状態分析システムであって、
    前記サーバ装置は、
    前記バッテリの状態に関連する物理量を示す物理量データに基づいた、前記バッテリの状態変化に関連する特性を表す複数の特性データを受信する受信部と、
    予め取得した複数の前記バッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、該劣化モデルと前記複数の特性データとの比較結果に基づいて前記バッテリの劣化状態を分析する分析部と、を備え、
    前記分析部は、
    予め取得した前記複数のバッテリの抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、前記複数のバッテリの抵抗劣化率を表す教師データを生成し、
    前記教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、前記教師データに含まれる誤差を分離し、
    さらに、前記分散分析法によって誤差が分離された前記教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施することにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された前記劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、前記劣化遷移式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、前記複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして前記劣化モデルを作成する、バッテリ状態分析システム。
  2. 少なくとも、バッテリの状態を分析するサーバ装置を備えるバッテリ状態分析システムを用いたバッテリ状態分析方法であって、
    前記サーバ装置のコンピュータが、
    前記バッテリの状態に関連する物理量を示す物理量データに基づいた、前記バッテリの状態変化に関連する特性を表す複数の特性データを受信し、
    予め取得した複数の前記バッテリの抵抗劣化率をモデリングして劣化モデルを作成し、該劣化モデルと前記複数の特性データとの比較結果に基づいて前記バッテリの劣化状態を分析するとともに、
    予め取得した前記複数のバッテリの抵抗劣化率に対し、実験計画法による処理を実施することで、前記複数のバッテリの抵抗劣化率を表す教師データを生成し、
    前記教師データに対し、分散分析法による処理を実施することで、前記教師データに含まれる誤差を分離し、
    さらに、前記分散分析法によって誤差が分離された前記教師データに対して、次式｛ｙ＝ａ×ｔｂ＋１｝（但し、ｙ：定数、ａ：劣化条件依存係数、ｂ：劣化メカニズム依存係数、ｔ：時間）で表される劣化遷移式に基づいて面フィッティングを実施することにより、誤差が最小となる劣化メカニズム依存係数ｂを決定するとともに、決定された前記劣化メカニズム依存係数ｂに基づいて、前記劣化遷移式を用いて面フィッティングを実施することで劣化条件依存係数ａを求めることにより、前記複数のバッテリの抵抗劣化率をモデリングして前記劣化モデルを作成する、バッテリ状態分析方法。
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