(57)【要約】【課題】適切なタイミングでバッテリーの満充電容量を学習できる電池制御装置を提供する。【解決手段】車両に搭載されたバッテリーの満充電容量を学習する電池制御装置であって、前回学習したバッテリーの満充電容量を新たに学習して修正する必要があるか否かを判断する第１の判断部と、第１の判断部が満充電容量を新たに学習して修正する必要があると判断した場合、車両がプラグイン充電中又は自動運転中であるか否かを判断する第２の判断部と、第２の判断部が車両がプラグイン充電中又は自動運転中であると判断した場合、判断した時点からプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続するか否かを所定の情報に基づいて予測する予測部と、予測部がプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続すると予測した場合、所定の満充電容量推定処理を実施してバッテリーの満充電容量を学習する学習部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたバッテリーの満充電容量を学習する電池制御装置であって、
前回学習した前記バッテリーの満充電容量を新たに学習して修正する必要があるか否かを判断する第１の判断部と、
前記第１の判断部が満充電容量を新たに学習して修正する必要があると判断した場合、車両がプラグイン充電中又は自動運転中であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記第２の判断部が車両がプラグイン充電中又は自動運転中であると判断した場合、当該判断した時点からプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続するか否かを所定の情報に基づいて予測する予測部と、
前記予測部がプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が前記所定の時間継続すると予測した場合、所定の満充電容量推定処理を実施して前記バッテリーの満充電容量を学習する学習部と、を備える、
電池制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されるバッテリーの満充電容量を学習する電池制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、車両に搭載されるバッテリーの満充電容量を学習する技術が開示されている。この技術では、充電前後の蓄電量差と充電中における充電電流の積算値とに基づいてバッテリーの満充電容量を推定し、今回推定した満充電容量に前回学習した満充電容量を所定の比率で加えたものを新たな満充電容量として学習する。これにより、バッテリーの満充電容量の学習精度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１０１０７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
満充電容量を学習する処理では、放電によってバッテリーの蓄電量を低ＳＯＣまで大きく低下させた後、蓄電量が高ＳＯＣになるまで充電することで、バッテリーの満充電容量を推定する。しかしながら、車両に用いられるバッテリーのうち補機バッテリーには、例えば駐車で長期間放置されてバッテリーの出力が低下している状態でも車両の始動ができるよう、バッテリーの蓄電量を高ＳＯＣ状態に保持しておくことが要求される。このため、満充電容量の学習のためにバッテリー（特に補機バッテリー）の蓄電量をむやみに低下させることは好ましくない。よって、バッテリーの満充電容量を学習するタイミングについては、改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、適切なタイミングでバッテリーの満充電容量を学習できる電池制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、車両に搭載されたバッテリーの満充電容量を学習する電池制御装置であって、前回学習したバッテリーの満充電容量を新たに学習して修正する必要があるか否かを判断する第１の判断部と、第１の判断部が満充電容量を新たに学習して修正する必要があると判断した場合、車両がプラグイン充電中又は自動運転中であるか否かを判断する第２の判断部と、第２の判断部が車両がプラグイン充電中又は自動運転中であると判断した場合、判断した時点からプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続するか否かを所定の情報に基づいて予測する予測部と、予測部がプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続すると予測した場合、所定の満充電容量推定処理を実施してバッテリーの満充電容量を学習する学習部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
上記本発明の電池制御装置によれば、適切なタイミングでバッテリーの満充電容量を学習できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る電池制御装置を含んだ電源システムの概略構成例を示すブロック図
【図２】電池制御装置が実行する満充電容量の学習処理のフローチャート
【図３】バッテリー容量劣化の理想曲線の一例を示す図
【図４】電流積算法に基づく補機バッテリーの満充電容量の算出手法を説明する図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［実施形態］
本発明の車両に搭載される電池制御装置は、補機バッテリーの満充電容量を学習する処理を、プラグイン充電状態又は自動運転状態を電流積算法を用いた充電容量推定処理の実行に必要な時間だけ継続できると予測した場合に限って実施する。これにより、補機バッテリーの蓄電量を高ＳＯＣ状態に保持できる適切なタイミングで補機バッテリーの満充電容量を学習することができる。
【００１０】
＜構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る電池制御装置５０を含んだ車両用の電源システム１の概略構成のブロック図である。図１に例示した電源システム１は、高圧バッテリー１０と、ＤＣＤＣコンバーター２０と、補機バッテリー３０と、複数の車載機器４０と、電池制御装置５０と、プラグイン充電器６０と、を備えている。電源システム１が搭載される車両としては、プラグインハイブリッド自動車（ＰＨＶ）や電気自動車（ＥＶ）が例示できる。
【００１１】
高圧バッテリー１０は、ＤＣＤＣコンバーター２０に電力を供給するためのバッテリーである。また、高圧バッテリー１０は、外部電源（図示せず）に接続可能なプラグイン充電器６０を介して、外部電源の電力を蓄えることができる。この高圧バッテリー１０には、充放電可能に構成されたリチウムイオン電池などの二次電池が用いられる。
【００１２】
ＤＣＤＣコンバーター２０は、高圧バッテリー１０から供給される高電圧の電力を所定の低電圧の電力へ降圧して、補機バッテリー３０及び複数の車載機器４０に出力する電力変換器である。
【００１３】
補機バッテリー３０は、複数の車載機器４０に電力を供給するためのバッテリーである。この補機バッテリー３０には、充放電可能に構成された鉛電池やリチウムイオン電池などの二次電池が用いられる。補機バッテリー３０は、ＤＣＤＣコンバーター２０から出力される電力を蓄えること（充電）ができ、また自らが蓄えている電力を複数の車載機器４０に出力（放電）することができる。
【００１４】
複数の車載機器４０は、車両に搭載され、供給される電力で動作する様々な装置である。この複数の車載機器４０には、一例としてモーターやソレノイドなどのアクチュエータ類、ヘッドランプや室内灯などの灯火類、ヒーターやエアコンなどの空調類、ステアリング、ブレーキ、及び自動運転や先進運転支援などのＥＣＵ（Electronic Control Unit）類、などの装置が含まれる。
【００１５】
電池制御装置５０は、ＤＣＤＣコンバーター２０及び補機バッテリー３０の状態や動作などを管理し、補機バッテリー３０を充放電制御することができる。特に本実施形態の電池制御装置５０では、補機バッテリー３０の満充電容量を高精度に推定して学習することを行う。なお、この電池制御装置５０は、補機バッテリー３０以外にも、図示しない他の車載バッテリーの満充電容量を学習してもよい。電池制御装置５０は、典型的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、及び入出力インタフェースなどを含んだＥＣＵとして構成され得る。この電池制御装置５０には、補機バッテリー３０の電圧、電流、及び温度を各種のセンサーを用いて監視する監視ＥＣＵ（図示せず）や、ＤＣＤＣコンバーター２０の出力電圧を制御する電源ＥＣＵ（図示せず）など、車両に搭載されるＥＣＵの一部又は全部を含むことができる。
【００１６】
本実施形態の電池制御装置５０は、判断部５１と、予測部５２と、学習部５３とを備えている。
【００１７】
判断部５１は、所定の条件に基づいて、前回学習した補機バッテリー３０の満充電容量を新たに学習して修正する必要があるか否かを判断する。所定の条件については後述する。また、判断部５１は、補機バッテリー３０の満充電容量を新たに学習して修正する必要があると判断した場合、車両がプラグイン充電器６０を介して補機バッテリー３０を充電している状態（プラグイン充電中）であるか否かの判断、及び車両が自動運転で走行している状態（自動運転中）であるか否かの判断を行う。
【００１８】
予測部５２は、判断部５１が車両がプラグイン充電中又は自動運転中であると判断した場合、その判断した時点からプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続するか否かを、所定の情報に基づいて予測する。所定の時間は、補機バッテリー３０の満充電容量を推定するための処理の実行に必要な時間とすることができる。所定の情報は、プラグイン充電の状態又は自動運転の状態が維持し続けられる時間の予測に用いられる情報である。所定の情報については後述する。
【００１９】
学習部５３は、予測部５２がプラグイン充電の状態又は自動運転の状態が所定の時間継続すると予測した場合、所定の満充電容量の推定処理を実施して補機バッテリー３０の満充電容量を学習する。
【００２０】
これら判断部５１、予測部５２、及び学習部５３の詳細な制御については、以降に説明する。
【００２１】
＜制御＞
次に、図２乃至図４をさらに参照して、本実施形態に係る電池制御装置５０が実行する制御を説明する。図２は、電池制御装置５０が行う補機バッテリー３０の満充電容量の学習に関わる処理を示すフローチャートである。図３は、バッテリー容量劣化の理想曲線の一例を示す図である。図４は、電流積算法に基づく補機バッテリーの満充電容量の算出手法を説明する図である。
【００２２】
図２に示す処理は、例えば車両のイグニッションがオン（ＩＧ−ＯＮ）されると開始される。
【００２３】
ステップＳ２０１：判断部５１は、補機バッテリー３０について前回の満充電容量を学習した日から所定日数が経過しているか否か、つまり補機バッテリー３０の満充電容量を学習していない日数（以下「満充電容量の未学習日数」という）が所定日数以上であるか否かを判断する。この満充電容量の未学習日数は、車両に搭載される時計装置やナビゲーション装置などの日付時刻機能を用いてカウントすることが可能である。所定日数は、車両の使用環境などに基づいて適切な値を任意に定めることができるが、一例として３０日とすることができる。
【００２４】
補機バッテリー３０の満充電容量の未学習日数が所定日数以上である場合は（Ｓ２０１、はい）、ステップＳ２０２に処理が進む。一方、補機バッテリー３０の満充電容量の未学習日が所定日数未満である場合は（Ｓ２０１、いいえ）、満充電容量を学習する必要がないため本処理が終了する。
【００２５】
ステップＳ２０２：判断部５１は、補機バッテリー３０の前回の処理で学習した現在の満充電容量と理想の満充電容量との乖離が、所定値以上であるか否かを判断する。理想の満充電容量とは、経過年数に伴うバッテリーの容量維持率の変化を示したバッテリー容量の経年劣化曲線（理想曲線）と、実際の車両の使用状態と、から算出される満充電容量である。容量維持率は、劣化後の満充電容量を新品の満充電容量で除算して求められる。所定値は、車両に要求される仕様や性能などに基づいて適切な値に設定すればよい。
【００２６】
理想曲線は、バッテリー容量の劣化に相関のある電池温度やＳＯＣの水準を変化させて予め求められる。例えば、図３は、ＳＯＣが同じであるバッテリーを、温度２５℃の環境に放置した場合（△プロット）と温度４０℃の環境に放置した場合（×プロット）との理想曲線を示している。図３の実線は、現在の満充電容量の推移を容量維持率で例示したものである。
【００２７】
車両の使用状態は、実際にバッテリーが曝されている温度環境やバッテリーが使用されているＳＯＣの状態などである。車両では、搭載されている各種センサーの測定値などを用いて時々刻々と変化するバッテリーの温度環境やＳＯＣの履歴を保存しておき、温度環境やＳＯＣの使用割合に基づいて理想の満充電容量を算出することができる。例えば、４年間で温度２５℃の環境に曝されている期間と温度４０℃の環境に曝されている期間とがほぼ同じ比率（１：１）であれば、図３に示した２つの理想曲線の中間値（４年目）を理想の満充電容量として算出することができる。
【００２８】
満充電容量の乖離は、現在の満充電容量と今回算出された理想の満充電容量との単純な差だけで判断してもよいし、前回までに推定された各時点における現在の満充電容量の推移と、これまでに算出された理想の満充電容量の推移とから判断してもよい。また、今回得られた乖離をリセットした満充電容量を現在の満充電容量として設定してもよい。
【００２９】
補機バッテリー３０の現在の満充電容量と理想の満充電容量との乖離が所定値以上ある場合は（Ｓ２０２、はい）、ステップＳ２０３に処理が進む。一方、補機バッテリー３０の現在の満充電容量と理想の満充電容量との乖離が所定値未満である場合は（Ｓ２０２、いいえ）、満充電容量を学習する必要がないため本処理が終了する。
【００３０】
本実施形態の判断部５１は、所定の条件として、上述した満充電容量の未学習日数の条件（ステップＳ２０１）及び現在の満充電容量と理想の満充電容量との乖離の条件（ステップＳ２０２）に基づいて、前回学習した補機バッテリー３０の満充電容量を新たに学習して修正する必要があるか否かを判断している。
【００３１】
ステップＳ２０３：判断部５１は、車両がプラグイン充電中又は自動運転中であるか否かを判断する。車両がプラグイン充電中である場合は（Ｓ２０３、プラグイン充電中）、ステップＳ２０４に処理が進み、車両が自動運転中である場合は（Ｓ２０３、自動運転中）、ステップＳ２０５に処理が進む。一方、車両がプラグイン充電中及び自動運転中のいずれでもない場合は（Ｓ２０３、その他）、満充電容量を学習する必要がないため本処理が終了する。
【００３２】
ステップＳ２０４：予測部５２は、上記ステップＳ２０３の判断が行われてから車両によるプラグイン充電の状態が継続する時間を、所定の情報に基づいて予測する。所定の情報には、高圧バッテリー１０の蓄電量情報（ＳＯＣ情報）を用いることができる。例えば、高圧バッテリー１０の蓄電量とプラグイン充電器６０を介して流入する充電電流とに基づいて、高圧バッテリー１０が今の状態から満充電状態になるまでの（プラグイン充電の状態が継続する）時間を予測することが可能である。
【００３３】
ステップＳ２０５：予測部５２は、上記ステップＳ２０３の判断が行われてから車両による自動運転の状態が継続する時間を、所定の情報に基づいて予測する。所定の情報には、ナビゲーション装置などが有する地図情報を用いることができる。例えば、自動運転で高速道路を走行中、次のインターチェンジまでの距離と走行速度とに基づいて、自動運転の状態が継続するであろう時間を予測することが可能である。
【００３４】
ステップＳ２０６：判断部５１は、上記ステップＳ２０４で予測されたプラグイン充電状態又はステップＳ２０５で予測された自動運転状態の継続時間が、補機バッテリー３０の満充電容量の推定処理の実行に必要な所定時間以上であるか否かを判断する。継続時間が所定時間以上である場合は（Ｓ２０６、はい）、ステップＳ２０７に処理が進む。一方、継続時間が所定時間未満である場合は（Ｓ２０６、いいえ）、満充電容量を学習する必要がないため本処理が終了する。
【００３５】
ステップＳ２０７：学習部５３は、満充電容量の推定処理を実行して、補機バッテリー３０の満充電容量を学習する。満充電容量は、下記の式［１］によって推定される。電流積算値は、図４に例示するように補機バッテリー３０を意図的に放電させることによって蓄電量を大きく変化させたとき、その変化中に放電される電流を積算した値である。ΔＳＯＣは、放電を開始してから終了するまでの補機バッテリーの蓄電量の変化量（＝開始ＳＯＣ−終了ＳＯＣ）である。図４では、放電を終了した後、分極が解消して補機バッテリー３０が安定したときに終了ＳＯＣを取得している。
満充電容量＝電流積算値／ΔＳＯＣ×１００  …  ［１］
【００３６】
補機バッテリー３０からの意図的な放電は、ＤＣＤＣコンバーター２０の電圧を調整して複数の車載機器４０に対して実施することによって、放電電流を有効に活用することができる。なお、補機バッテリー３０を意図的に充電させることによって蓄電量を大きく変化させ、その変化中の充電電流を積算した値から満充電容量を求めてもよい。
【００３７】
ステップＳ２０８：学習部５３は、補機バッテリー３０の満充電容量を学習すると、満充電容量の未学習日数のカウント値をクリアする。これにより、本処理が終了する。
【００３８】
［作用・効果］
以上のように、本発明の一実施形態に係る電池制御装置５０によれば、前回学習した補機バッテリー３０の満充電容量を新たに学習して修正する必要がある場合、電流積算法を用いた充電容量推定処理の実行に必要な時間のあいだ、車両がプラグイン充電状態を継続できる又は車両が自動運転状態を継続できると予測した場合に限り、満充電容量の推定処理を実行してバッテリーの満充電容量を学習する。
【００３９】
この処理により、例えば補機バッテリー３０の蓄電量を低ＳＯＣに低下させている途中で、プラグイン充電が終了したり、自動運転が終了したりして、満充電容量の推定処理が中断してしまうことを防ぐことができる。よって、補機バッテリー３０の蓄電量を高ＳＯＣ状態に保持できる適切なタイミングで、補機バッテリー３０の満充電容量を学習することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明の電池制御装置は、補機バッテリーを搭載した車両などに利用可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１    電源システム
１０  高圧バッテリー
２０  ＤＣＤＣコンバーター
３０  補機バッテリー
４０  車載機器
５０  電池制御装置
５１  判断部
５２  予測部
５３  学習部
６０  プラグイン充電器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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