(57)【要約】【課題】二次電池の劣化状態の推定精度を向上させること。【解決手段】車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定部（３０１）と、前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部（３０２）と、情報を出力する出力部（３０４）と、前記導出部によって導出された前記指標値が所定値以下である場合に、バッテリに電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を前記出力部に出力させる承認部（３０３）と、を備える診断装置。【選択図】図３
2020061824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、
情報を出力する出力部と、
前記導出部によって導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を前記出力部に出力させる承認部と、
を備える診断装置。
【請求項２】
ユーザの入力を受け付ける受付部を更に備え、
前記承認部は、前記受付部により受け付けられたユーザの入力に基づいて、前記特定の充放電オペレーションを行うための処理を行う、
請求項１記載の診断装置。
【請求項３】
前記導出部は、前記推定部の推定に用いられるデータとして前記センサの出力が得られた回数に基づいて、前記指標値を導出する、
請求項１または２記載の診断装置。
【請求項４】
前記導出部は、前記二次電池の充放電によって前記二次電池の充電率が変化した変化量に基づいて、前記指標値を導出する、
請求項１から３のいずれか１項記載の診断装置。
【請求項５】
前記車両の駐車状況を示す情報を取得する取得部を更に備え、
前記承認部は、前記取得部によって取得された情報が示す前記駐車状況が所定条件を満たす場合に、前記承認を求める情報を前記出力部に出力させる、
請求項１から４のいずれか１項記載の診断装置。
【請求項６】
前記承認部は、前記承認を求める情報を前記出力部に出力させる際に、前記二次電池の劣化状態を示す情報と、前記指標値とを前記出力部に出力させる、
請求項１から５のいずれか１項記載の診断装置。
【請求項７】
車両に搭載されるコンピュータを用いて行われる診断方法であって、
前記車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定し、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出し、
前記導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を出力部に出力させる、
診断方法。
【請求項８】
車両に搭載されるコンピュータに、
前記車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定させ、
前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出させ、
前記導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を出力部に出力させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、診断方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、充放電可能な二次電池の電力をモータに供給し、モータのみで走行する電気自動車や、エンジンと走行用のモータとを備え、エンジン及びモータの少なくとも一方を含む動力で走行するハイブリッド電気自動車が普及している。電気自動車や、ハイブリッド電気自動車では、バッテリの劣化状態を示す値（ＳＯＨ：State of health)を表示することが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２０８４８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、二次電池の劣化状態の推定精度が低い場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る診断装置、診断方法、及びプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る診断装置は、車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定する推定部と、前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する導出部と、情報を出力する出力部と、前記導出部によって導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を前記出力部に出力させる承認部と、を備える。
【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、ユーザの入力を受け付ける受付部を更に備え、前記承認部は、前記受付部により受け付けられたユーザの入力に基づいて、前記特定の充放電オペレーションを行うための処理を行う。
【０００８】
（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記導出部は、前記推定部の推定に用いられるデータとして前記センサの出力が得られた回数に基づいて、前記指標値を導出する。
【０００９】
（４）：上記（１）から（３）のいずれかの態様において、前記導出部は、前記二次電池の充放電によって前記二次電池の充電率が変化した変化量に基づいて、前記指標値を導出する。
【００１０】
（５）：上記（１）から（４）のいずれかの態様において、前記車両の駐車状況を示す情報を取得する取得部を更に備え、前記承認部は、前記取得部によって取得された情報が示す前記駐車状況が所定条件を満たす場合に、前記承認を求める情報を前記出力部に出力させる。
【００１１】
（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記承認部は、前記承認を求める情報を前記出力部に出力させる際に、前記二次電池の劣化状態を示す情報と、前記指標値とを前記出力部に出力させる。
【００１２】
（７）：この発明の一態様に係る診断方法は、車両に搭載されるコンピュータを用いて行われる診断方法であって、前記車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定し、前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出し、前記導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を出力部に出力させる。
【００１３】
（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、車両に搭載されるコンピュータに、前記車両の走行駆動用の電力を供給する二次電池に取り付けられたセンサの出力に基づいて、前記二次電池の劣化状態を推定させ、前記劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出させ、前記導出された前記指標値が所定値以下である場合に、前記二次電池に電力を供給する外部充電器による特定の充放電オペレーションを行うことについての承認を求める情報を出力部に出力させる。
【発明の効果】
【００１４】
（１）〜（８）によれば、二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】診断システムの構成の一例を示す説明図である。
【図２】車両１０の車室内の構成を例示した説明図である。
【図３】診断装置１００及び周辺の構成要素を示す説明図である。
【図４】診断装置１００が行う容量学習オペレーションの要求処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】容量学習オペレーションを行う際の一例を示すシーケンス図である。
【図６】容量学習回数の合計から信頼度を特定するための信頼度特定テーブルの一例を示す説明図である。
【図７】バッテリ４０の劣化状態に関する表示画面の一例を示す説明図である。
【図８】本実施形態の変形例１を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照し、本発明の診断装置、診断方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、車両１０は、電気自動車であるものとする。ただし、車両１０は、例えば、ハイブリッド自動車や燃料電池車両など、走行用の電力を供給する二次電池を搭載した車両であればよい。
【００１７】
＜実施形態＞
[車両１０]
図１は、診断システムの構成の一例を示す説明図である。図１に示すように、診断システムは、車両１０と、充電器２００とを備える。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、バッテリセンサ４２と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２と、診断装置１００と、を備える。
【００１８】
モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２に具備されるロータは、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、供給される電力を用いて動力を駆動輪１４に出力する。また、モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。
【００１９】
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、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、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として備えてよい。なお、ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、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。
【００２０】
車両センサ２０は、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、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として制御部３６に出力する。車速センサは、例えば、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、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、制御部３６及び表示装置６０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、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
【００２１】
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、これらの構成要素をＰＣＵ３４として、ひとまとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されてもよい。
【００２２】
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により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。
【００２３】
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。
【００２４】
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、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。
【００２５】
モータ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。バッテリ・ＶＣＵ制御部は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（State Of Charge；バッテリ充電率）を算出し、ＶＣＵ３４及び診断装置１００に出力する。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。
【００２６】
バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ４０は、車両１０の外部の充電器２００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、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、例えば、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出した電流値、電圧値、温度等を制御部３６及び診断装置１００に出力する。
【００２７】
診断装置１００は、バッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０の劣化状態（例えばＳＯＨ：State of health）を推定する。また、診断装置１００は、劣化状態の推定に用いられるデータ（例えばΔＳＯＣ）の信頼度が所定値以下の場合に、ユーザの承認に応じて、充電器２００の充電制御部２１０に特定の充放電オペレーションの要求を、通信Ｉ／Ｆ７４を介して行う。通信Ｉ／Ｆ７４は、診断装置１００と、充電制御部２１０とのインタフェースとして機能する。なお、診断装置１００は、制御部３６と一体に設けられてもよい。診断装置１００の詳細については、図３を用いて後述する。
【００２８】
表示装置６０は、例えば、表示部６２と、表示制御部６４と、を備える。表示部６２は、表示制御部６４の制御に応じた情報を表示する。表示制御部６４は、車両センサ２０、制御部３６及び診断装置１００から出力される情報に応じて、バッテリ４０に関する情報を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、車両センサ２０から出力された車速等を表示部６２に表示させる。
【００２９】
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２２０を介して充電器２００に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と、第２プラグ２２４と、を備える。第１プラグ２２２は、充電器２００に接続される。第２プラグ２２４は、充電口７０に接続される。充電器２００から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口７０に供給される。
【００３０】
また、充電ケーブル２２０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２００の間の通信を仲介する。したがって、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４のそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。
【００３１】
コンバータ７２は、バッテリ４０と充電口７０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して充電器２００から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ７２は、変換した直流電流をバッテリ４０に対して出力する。
【００３２】
次に、充電器２００について説明する。充電器２００は、充電制御部２１０を有する。充電制御部２１０は、診断装置１００から、特定の充放電オペレーションの要求を受信すると、バッテリ４０に対して、特定の充放電オペレーションに応じた充放電を行う。充電制御部２１０は、特定の充放電オペレーションを完了すると、診断装置１００に完了通知を送信する。
【００３３】
なお、本実施形態において、バッテリ４０の充電方式は、充電口７０と、充電器２００とを充電ケーブル２２０を介して接続する接触式としたが、これに限らない。例えば、非接触式とすることも可能であり、具体的には、地上に設けられる送電コイルと、バッテリに接続される受電コイルとの磁気的結合により充電を行う非接触式とすることも可能である。
【００３４】
図２は、車両１０の車室内の構成を例示した説明図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、車両１０の操舵を制御するステアリングホイール９１と、車外と車室内とを区分するフロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。
【００３５】
また、車室内のインストルメントパネル９３における運転席９４の正面付近には、表示装置６０の表示部６２が設けられる。表示部６２は、運転者がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能に配置される。また、インストルメントパネル９３の中央には、表示装置６０とは異なる第２表示装置９５が設けられる。
【００３６】
第２表示装置９５は、例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置（不図示）により実行されるナビゲーション処理に対応する画像を表示したり、テレビ電話における相手の映像等を表示したりする。また、第２表示装置９５は、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示してもよい。
【００３７】
[診断装置１００]
次に、図３を用いて、診断装置１００及び診断装置１００の周辺の構成要素について説明する。図３は、診断装置１００及び周辺の構成要素を示す説明図である。図３において、診断装置１００は、推定部３０１と、導出部３０２と、承認部３０３と、出力部３０４と、受付部３０５と、要求部３０６と、取得部３０７と、を備える。なお、これらの機能部は、診断装置１００が本発明に係るプログラムを実行することにより実現される。
【００３８】
診断装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）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り実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（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。
【００３９】
推定部３０１は、車両１０の走行駆動用の電力を供給する二次電池（例えばバッテリ４０）に取り付けられたセンサ（例えばバッテリセンサ４２）の出力に基づいて、バッテリ４０の劣化状態を推定する。バッテリセンサ４２は、バッテリ４０に流れる電流量（Ａｈ）や、バッテリ４０の出力電圧を検出することが可能である。
【００４０】
ここで、劣化状態は、例えば、充放電量Ａｈ（アンペアアワー）の変化量ΔＡｈと、満充電容量に対する残容量の割合（充電量：ＳＯＣ）の変化量（ΔＳＯＣ）を用いて推定される値である。具体的に説明すると、充放電量の変化量（ΔＡｈ）は、例えば、バッテリセンサ４２によって、ある異なる時刻において検出されたバッテリ４０に流れる電流量を用いて算出される値である。また、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）は、バッテリセンサ４２によって、ある異なる時刻において検出されたバッテリ４０の出力電圧を用いて算出された各時刻におけるＳＯＣを用いて算出される値である。
【００４１】
推定部３０１は、充放電量の変化量（ΔＡｈ）を、充電状態の変化量（ΔＳＯＣ）で割ることにより得られる満充電容量（＝ΔＡｈ／ΔＳＯＣ）を用いて、バッテリ４０の劣化状態を推定する。また、バッテリ４０の劣化状態は、ΔＳＯＣが小さい充放電の場合よりも、ΔＳＯＣが大きい充放電の場合に、精度よく算出される値である。なお、ΔＡｈ及びΔＳＯＣは、例えば、診断装置１００によって算出されてもよいし、制御部３６によって算出されてもよい。
【００４２】
導出部３０２は、劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出する。劣化状態の推定に用いられるデータは、例えば、バッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）を示すデータを含む。データの有効性は、例えば、データの信頼性である。このため、指標値は、例えば、バッテリ４０の劣化状態に対する信頼度を示す値に相当する。指標値は、車両１０の走行中の充放電によってバッテリ４０の充電率（ＳＯＣ）が変化した変化量（ΔＳＯＣ）に応じた値である。
【００４３】
導出部３０２は、バッテリ４０の充放電によってバッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）に基づいて、指標値を導出する。また、導出部３０２は、推定部３０１の推定に用いられるデータとしてバッテリセンサ４２の出力が得られた回数（容量学習回数）に基づいて、指標値を導出する。ここでいうバッテリセンサ４２の出力とは、例えば、車両１０の走行中に、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）が一定量以上の充放電が行われたことを示すデータの出力である。以下において、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）が一定量以上の充放電（ΔＳＯＣが大きい充放電）が行われることを「容量学習」といい、また、容量学習が行われた回数を「容量学習回数」という。
【００４４】
導出部３０２は、車両１０の走行中における容量学習回数に基づいて、指標値を導出する。指標値は、例えば、一定期間内における容量学習回数に対応する値である。具体的には、指標値は、例えば、少ない容量学習回数には低い値が対応しており、多い容量学習回数には高い値が対応している。
【００４５】
ここで、記憶部３１０は、例えば、容量学習が行われたことを示す情報や、各容量学習が行われた日時や場所を示す情報を含む容量学習データの履歴を記憶する。また、記憶部３１０は、容量学習回数と指標値（信頼度を示す値）とを対応付けたテーブル（図７参照）を記憶する。例えば、導出部３０２は、記憶部３１０を参照して一定期間内の容量学習回数を算出し、当該テーブルを参照し、算出した容量学習回数に対応する指標値を導出する。なお、記憶部３１０は、例えば、フラッシュメモリなどの記憶装置によって実現される。
【００４６】
また、指標値は、容量学習回数に応じた値に限らない。例えば、指標値は、バッテリ４０の充放電によってバッテリ４０の充電率が変化した変化量（ΔＳＯＣ）から得られる値（例えば、ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値としてもよい。具体的には、指標値は、例えば、直近の容量学習から得られる値（ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値としてもよい。これにより、ΔＳＯＣを顕著化することができるため、ΔＳＯＣの２乗和を用いたとしても、バッテリ４０の劣化状態を高精度に推定することができる。
【００４７】
なお、指標値は、例えば、充電器２００によって行われた特定の充放電オペレーション（容量学習オペレーション）の回数に応じた値としてもよい。容量学習オペレーションは、所定時間車両が停車する際に充電器２００によって行われる、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）の大きい充放電が行われるオペレーションである。指標値は、一定期間内における容量学習回数に応じた値としてもよい。
【００４８】
承認部３０３は、導出部３０２によって取得された指標値が所定値（閾値）以下である場合に、バッテリ４０に電力を供給する外部充電器（充電器２００）による容量学習オペレーションを行うことについて承認（以下「容量学習オペレーションの承認」という）を求める情報を出力部３０４に出力させる。出力部３０４から出力される情報は、例えば、容量学習オペレーションの実行を促す情報であり、表示装置６０に表示される。
【００４９】
容量学習オペレーションの承認を求める情報を出力部に出力させるに際し、承認部３０３は、充電器２００によって容量学習オペレーションが行われることの通知を画像や音声によって行う。例えば、承認部３０３は、一定期間内における容量学習の回数が閾値以下である場合に、容量学習オペレーションの承認を求める情報を出力部３０４に出力させる。なお、指標値を、容量学習から得られる値（ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値とする場合には、承認部３０３は、ΔＳＯＣの２乗和が閾値以下である場合に、容量学習オペレーションの承認を求める情報を出力部３０４に出力させてもよい。
【００５０】
受付部３０５は、ユーザの入力を受け付ける。受付部３０５は、表示装置６０は、表示部６２のタッチパネルにより、容量学習オペレーションを行うか否かを受け付ける。承認部３０３は、受付部３０５により受け付けられたユーザの入力に基づいて、容量学習オペレーションを行うための処理を行う。具体的には、承認部３０３は、受付部３０５により容量学習オペレーションを行う旨の入力（承認）があった場合に、要求部３０６に対して、容量学習オペレーションの要求を行わせるための情報を出力する。なお、承認部３０３は、容量学習オペレーションを行う旨の入力があった場合に、例えば、所定時間後に容量学習オペレーションを行わせるといった予約情報を要求部３０６に出力してもよい。
【００５１】
要求部３０６は、承認部３０３の処理に基づいて、バッテリ４０に電力を供給する充電器２００に、容量学習オペレーションの要求を行う。なお、要求部３０６は、導出部３０２によって導出された指標値が所定値（閾値）以下である場合に、承認部３０３による承認の有無にかかわらず、バッテリ４０に電力を供給する充電器２００に、容量学習オペレーションの要求を行ってもよい。
【００５２】
また、要求部３０６は、例えば、一定期間内における容量学習の回数が所定値（閾値）以下である場合に、承認部３０３による承認の有無にかかわらず、バッテリ４０に電力を供給する充電器２００に、容量学習オペレーションの要求を行ってもよい。なお、指標値を、容量学習から得られる値（ΔＳＯＣの２乗和）に応じた値とする場合には、要求部３０６は、ΔＳＯＣの２乗和が閾値以下である場合に、容量学習オペレーションの要求を行ってもよい。
【００５３】
取得部３０７は、車両１０の駐車状況を示す情報を取得する。取得部３０７は、例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置の走行履歴などから、車両１０の駐車状況を示す情報を取得する。駐車状況を示す情報は、例えば、車両１０が駐車した位置の位置情報や、走行履歴から予測される車両１０の駐車時間の情報を含む。
【００５４】
承認部３０３は、取得部３０７によって取得された情報が示す駐車状況が所定条件を満たす場合に、容量学習オペレーションの承認を求める情報を出力部３０４に出力させる。所定条件とは、例えば、所定時間（例えば６時間）以上の充電時間を確保することができる条件である。例えば、承認部３０３は、走行履歴を参照し、車両１０の駐車状況が所定条件下にあるか否かを判断すればよい。
【００５５】
また、要求部３０６は、取得部３０７によって取得された情報が示す駐車状況が所定条件を満たす場合に、容量学習オペレーションの要求を行う。この場合においても、要求部３０６は、承認部３０３によってユーザの承認が得られた場合に、容量学習オペレーションの要求を行えばよい。
【００５６】
充電器２００の充電制御部２１０は、通信部２１１と、実行部２１２とを備える。通信部２１１は、診断装置３００（要求部３０６）から容量学習オペレーションの要求を受信する。実行部２１２は、通信部２１１によって容量学習オペレーションの要求が受信された場合に、バッテリ４０に対して容量学習オペレーションを実行する。例えば、容量学習オペレーションは、バッテリ４０に対して充放電を行う状態と、所定の充放電を行わない休止状態とを含む。具体的には、容量学習オペレーションは、バッテリ４０が安定状態になってから充放電（例えば放電）を行い、さらに、放電後に安定状態となってから充放電（例えば充電）を行うオペレーションである。
【００５７】
バッテリ４０は、充電器２００によって容量学習オペレーションが行われることにより、容量学習オペレーションに応じた充放電が行われる。実行部２１２は、容量学習オペレーションが完了すると、学習オペレーションが完了した旨を示す情報を通信部２１１へ出力する。通信部２１１は、実行部２１２から学習オペレーションが完了した旨を示す情報を受信すると、容量学習オペレーションが完了したことを示す通知情報を診断装置１００へ送信する。このような容量学習オペレーションが行われることにより、診断装置１００は、ＳＯＣの変化量（ΔＳＯＣ）が大きいデータを得ることができ、バッテリ４０の劣化状態を高精度に算出することができる。
【００５８】
また、承認部３０３は、容量学習オペレーションの承認を求める情報を出力部３０４に出力させる際に、バッテリ４０の劣化状態を示す情報と、指標値とを出力部３０４に出力させる。表示装置６０（表示制御部６４）は、出力部３０４から、これらの情報を受信すると、容量学習オペレーションの実行を促す通知画像と、バッテリ４０の劣化状態を示す通知画像と、指標値（信頼度）を示す通知画像とを、表示部６２に表示させる。また、これらの画像を表示部６２に表示させるタイミングは、ユーザから当該画像を表示させるための操作を受け付けた任意のタイミングとしてもよいし、バッテリ４０の劣化状態が所定値以下となったタイミングとしてもよいし、指標値が所定値以下となったタイミングとしてもよい。
【００５９】
[容量学習オペレーションの要求処理]
次に、図４を用いて、容量学習回数に応じて行う容量学習オペレーションの要求処理について説明する。図４は、診断装置１００が行う容量学習オペレーションの要求処理の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
図４において、診断装置１００は、充電の開始か否かを判断する（ステップＳ１０１）。充電の開始とは、充電を開始することが可能な状況になることである。例えば、充電の開始とは、充電ケーブル２２０による充電口７０と充電器２００との接続が検出されることや、位置情報を用いて車両１０が充電器２００付近に位置することが検出されることである。
【００６１】
診断装置１００は、充電の開始となるまで待機する（ステップＳ１０１：ＮＯ）。診断装置１００は、充電の開始であると判断すると、直近の一定期間の容量学習データの履歴を取得する（ステップ１０２）。そして、診断装置１００は、取得した容量学習データの履歴を用いて、直近の一定期間（例えば直近の１か月）の容量学習回数をカウント（合計）する（ステップＳ１０３）。容量学習回数の合計は、例えば、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度に対応する。
【００６２】
次に、診断装置１００は、容量学習回数が閾値（例えば３回）以下であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。診断装置１００は、容量学習回数が閾値以下ではない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、すなわち、劣化状態の推定に用いられるデータに一定の信頼度があると認められる場合、そのまま一連の処理を終了する。
【００６３】
診断装置１００は、容量学習回数が閾値以下である場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、すなわち、劣化状態の推定に用いられるデータに一定の信頼度があると認められない場合、車両条件（所定条件）が成立したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。車両条件は、例えば、容量学習オペレーションを行えると予測される条件であり、例えば、車両１０が自宅に停車し、次回の走行まで所定時間（例えば６時間）を確保できると予測される条件である。
【００６４】
診断装置１００は、車両条件が成立していないと判断した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、すなわち、例えば、容量学習オペレーションを行う所定時間を確保することができないと判断した場合、そのまま一連の処理を終了する。一方で、診断装置１００は、車両条件が成立したと判断した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、すなわち、例えば、容量学習オペレーションを行う所定時間を確保することができると判断した場合、ユーザから容量学習オペレーションを行うか否かの承認を受け付けるための画面を表示させ、ユーザから容量学習オペレーションを行う承認を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１０６）。
【００６５】
診断装置１００は、ユーザから容量学習オペレーションを行う承認を受け付けない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、そのまま一連の処理を終了する。一方で、診断装置１００は、ユーザから容量学習オペレーションを行う承認を受け付けた場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、充電器２００に対して、容量学習オペレーションを要求する（ステップＳ１０７）。この要求を受けて、充電器２００（充電制御部２１０）は、容量学習オペレーションを実行する。
【００６６】
そして、診断装置１００は、容量学習オペレーションが完了したか否かを判断する（ステップＳ１０８）。容量学習オペレーションの完了は、例えば、充電制御部２１０から容量学習オペレーションの完了通知を受信することである。診断装置１００は、容量学習オペレーションが完了するまで待機する（ステップＳ１０８：ＮＯ）。一方で、診断装置１００は、容量学習オペレーションが完了すると（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。
【００６７】
上述した処理により、診断装置１００は、容量学習回数が閾値以下である場合に、容量学習オペレーションを行うことができるため、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を向上させることができる。なお、上述した処理では、直近の一定期間の容量学習回数が閾値以下である場合に（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、容量学習オペレーションを実行させることとしたが、これに限らない。例えば、直近の容量学習データにおけるΔＳＯＣの２乗和が閾値以下の場合に、容量学習オペレーションを実行させてもよい。このようにしても、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を向上させることができ、バッテリ４０の劣化状態を高精度に推定することができる。
【００６８】
[容量学習オペレーションを行う際の流れ]
次に、図５を用いて、容量学習オペレーションを行う際の流れについて説明する。図５は、容量学習オペレーションを行う際の一例を示すシーケンス図である。図５において、車両１０（診断装置１００）は、車両条件が成立すると、ユーザに容量学習オペレーションの承認要求を行う。車両１０は、ユーザから承認を受け付けると、充電器２００に対して、容量学習オペレーションの要求を行う。充電器２００（充電制御部２１０）は、車両１０から容量学習オペレーションの要求を受信すると、容量学習オペレーションを実行する。
【００６９】
容量学習オペレーションにおいて、充電制御部２１０は、充放電の前準備を行う。充放電の前準備は、例えば、ＳＯＣを第１規定値となるように充放電（例えば放電）することである。なお、充放電の前準備における充放電の前に、バッテリ４０を安定させるために、休止期間を設けてもよい。充放電の前準備を行った後に、充電制御部２１０は、バッテリ４０を安定させるために、第１休止期間が経過するまで、充放電を休止する。第１休止期間が経過すると、充電制御部２１０は、第２規定値となるまで充放電（例えば充電）を行う。
【００７０】
第２規定値となるまでの充放電を行うと、充電制御部２１０は、バッテリ４０を安定させるために、第２休止期間が経過するまで、充放電を休止する。第２休止期間が経過すると、充電制御部２１０は、所定のシステムを起動し、車両１０（診断装置１００）に容量学習オペレーションが完了したことを通知する。このようにして、容量学習オペレーションが実行される。診断装置１００は、容量学習オペレーションが完了したことを示す完了通知を受信すると、学習オペレーションが行われた旨及び学習オペレーションが行われた日時を所定の記憶領域（記憶部３１０）に記憶する。
【００７１】
[容量学習回数と信頼度の関係について]
次に、図６を用いて、容量学習回数と信頼度の関係について説明する。図６は、容量学習回数の合計から信頼度を特定するための信頼度特定テーブルの一例を示す説明図である。図６において、信頼度決定テーブルは、容量学習回数の合計と、劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度とを対応付けたテーブルである。容量学習回数は、直近の一定期間の容量学習回数をカウントした値（合計数）である。信頼度は、容量学習回数に対応して設定される値（パーセンテージで表される値）である。
【００７２】
信頼度は、例えば、容量学習回数の合計が閾値以下の場合には、容量学習回数に応じた値（例えば、容量学習回数が少ないときほど低い値）である。また、信頼度は、容量学習回数の合計が閾値を超える場合には一定の値である。なお、容量学習データにおけるΔＳＯＣの２乗和を用いて信頼度（指標値）を特定する構成とする場合には、ΔＳＯＣの２乗和と信頼度とを対応付けた信頼度特定テーブルを用意しておけばよい。
【００７３】
[表示画面の一例]
次に、図７を用いて、表示部６２に表示される、バッテリ４０の劣化状態に関する表示画面の一例について説明する。図７は、バッテリ４０の劣化状態に関する表示画面の一例を示す説明図である。図７に示すように、表示部６２には、バッテリ４０の劣化状態を示す劣化状態示唆画像４０１と、劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を示す信頼度示唆画像４０２と、ユーザに容量学習オペレーションの実行の有無を問い合わせる通知画像４０３と、承認の受付ボタン４０４と、時刻情報４０５とが表示されている。
【００７４】
劣化状態示唆画像４０１は、バッテリ４０の劣化状態を、パーセンテージを示す数値とともに、グラフ状（棒グラフ状）に示した画像である。ただし、劣化状態示唆画像４０１は、パーセンテージを示す数値のみを表示する画像としてもよいし、グラフのみを表示する画像としてもよい。
【００７５】
また、信頼度示唆画像４０２は、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度をグラフ状に示した表示である。なお、信頼度は、直近の一定期間の容量学習回数を用いて特定される値（図６の信頼度特定テーブルを参照）である。信頼度示唆画像４０２は、グラフに代わって、または、グラフとともに、パーセンテージを示す数値を示す画像としてもよい。
【００７６】
また、図７において、信頼度示唆画像４０２は、目標値を示す画像を含む。これにより、ユーザに信頼度の回復を促すことができる。また、目標値は、現在の信頼度に応じて変化可能としてもよい。具体的には、目標値は、信頼度が低い場合には低く設定され、信頼度が高い場合には高く設定されてもよい。これにより、現在の信頼度に近い値に目標値を設定することができるため、ユーザに、信頼度の回復をより促すことができる。
【００７７】
通知画像４０３は、容量学習オペレーションの承認を求める情報を示す画像の一例である。具体的には、通知画像４０３は、信頼度を回復させるためには学習オペレーションが必要であることを示す通知や、容量学習オペレーションを促す通知を示す画像である。承認の受付ボタン４０４は、例えば、表示部６２のタッチパネルにより、容量学習オペレーションを行うか否かを受け付ける。
【００７８】
時刻情報４０５は、現在時刻と、次回の走行の予想時刻とを示す。現在時刻と、次回の走行の予想時刻とから、容量学習オペレーションを行う所定時間（例えば６時間）を確保することができることをユーザに間接的に通知することができる。なお、時刻情報４０５とともに、または、時刻情報４０５に代わって、容量学習オペレーションには所定時間を要する旨の通知を行ってもよい。また、図８に示した内容のほかにも、例えば、学習オペレーションが終了するまではバッテリ４０が満充電にならない旨の通知や、学習オペレーションが終了するまで車両１０の走行を控える旨の通知を行ってもよい。
【００７９】
以上説明した実施形態の診断装置１００は、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示した指標値（例えば容量学習回数）が閾値以下の場合に、容量学習オペレーションの承認をユーザに求めることとした。したがって、ユーザが意図しないときに、容量学習オペレーションを行わないようにすることができるため、容量学習オペレーションがユーザに支障をきたすことを抑えることができる。一方で、例えば、ユーザが車両１０を使用しないときなどユーザにとって差し支えないときに、容量学習オペレーションを行うことができる。これにより、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を向上させることができるため、バッテリ４０の劣化状態を精度よく推定することができる。
【００８０】
また、診断装置１００は、車両１０の駐車状況が所定条件を満たす場合に、容量学習オペレーションの承認をユーザに求めることとした。したがって、ユーザが車両１０を使用しないことが予測されるときに、ユーザの承認を得ることができる。これにより、ユーザが車両１０を使用しないときなど、ユーザにとって最適なタイミングで、容量学習オペレーションの承認を得ることができる。このため、当該承認を得るための通知や操作がユーザにとって煩わしいものとならないようにすることができる。
【００８１】
また、診断装置１００は、容量学習オペレーションの承認をユーザに求める際に、バッテリ４０の劣化状態を示す劣化状態示唆画像４０１（図７参照）と、信頼度示唆画像４０２とをユーザに通知することとした。これにより、ユーザは、バッテリ４０の劣化状態と、その信頼度（精度）とを把握することができる。このため、ユーザに容量学習オペレーションを促すことができる。すなわち、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を回復させることや、推定される劣化状態の精度の向上をユーザに促すことができる。
【００８２】
また、実施形態の診断装置１００は、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示した指標値（例えば容量学習回数）が閾値以下の場合に、充電制御部２１０に、容量学習オペレーションを要求することとした。したがって、バッテリ４０に対して、容量学習オペレーションに応じた充放電を行うことができる。これにより、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を向上させることができるため、バッテリ４０の劣化状態を精度よく推定することができる。
【００８３】
また、診断装置１００は、車両１０の駐車状況が所定条件を満たす場合に、充電制御部２１０に、容量学習オペレーションを要求することとした。したがって、ユーザが車両１０を使用しないことが予測されるときに、容量学習オペレーションを行うことができる。これにより、ユーザが車両１０を使用しないときなど、ユーザにとって差し支えないときに、容量学習オペレーションを行うことができる。
【００８４】
また、本実施形態において、容量学習オペレーションは、バッテリ４０に対して充放電を行う状態と、充放電を行わない休止状態と、を含むオペレーションとした。これにより、バッテリ４０を安定させた状態で、充電率の変化量（ΔＳＯＣ）が大きい充放電を行うことができる。したがって、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度を向上させることができる。これにより、バッテリ４０の劣化状態を精度よく推定することができる。
【００８５】
[変形例１]
次に、本実施形態の変形例１について説明する。上述した実施形態では、本発明に係る診断装置１００の機能部を全て車両１０が備える構成としたが、診断装置１００の機能部の一部または全部を他の装置（例えばセンターサーバ）が備える構成について説明する。図８は、本実施形態の変形例１を示す説明図である。
【００８６】
図８において、診断システム５００の構成例を示す説明図である。診断システム５００は、車両１０に搭載されるバッテリ４０の劣化状態等を管理するバッテリの制御システムである。診断システム５００は、複数の車両１０と、センターサーバ５０１と、を備える。車両１０と、センターサーバ５０１とは、ネットワークＮＷを介して通信する。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、無線基地局などを含む。
【００８７】
複数の車両１０は、それぞれ、通信装置を備える。通信装置は、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。通信装置は、バッテリセンサ４２の出力を示す情報を取得し、図８に示すネットワークＮＷを介して、センターサーバ５０１に送信する。また、通信装置は、ネットワークＮＷを介して、センターサーバ５０１から送信された情報を受信する。通信装置は、受信した情報を表示装置６０に出力する。
【００８８】
センターサーバ５０１は、複数の車両１０（通信装置）から送信された情報に基づいて、車両１０に搭載されたバッテリに関する情報を管理する。ここで、センターサーバ５０１が、図３に示した、推定部３０１と、導出部３０２と、承認部３０３と、出力部３０４と、受付部３０５と、要求部３０６と、取得部３０７との機能を有していてもよい。
【００８９】
具体的に説明すると、センターサーバ５０１は、車両１０の通信装置からバッテリセンサ４２の出力を示す情報を受信し、当該情報に基づいて、バッテリ４０の劣化状態を推定してもよい（推定部３０１）。また、センターサーバ５０１は、車両１０の通信装置から劣化状態の推定に用いられるデータを受信し、当該データに基づいて、劣化状態の推定に用いられるデータの有効性を示す指標値を導出してもよい（導出部３０２）。
【００９０】
また、センターサーバ５０１は、導出した指標値が所定値以下である場合に、当該車両１０へ、ユーザの承認を求める情報を出力（送信）してもよい（承認部３０３及び出力部３０４）。また、センターサーバ５０１は、車両１０を介して、ユーザの入力を受け付けてもよい（受付部３０５）。また、センターサーバ５０１は、導出した指標値が所定値以下である場合に、充電器２００に容量学習オペレーションの要求を行うための情報を、車両１０へ送信してもよい（要求部３０６）。また、センターサーバ５０１は、車両から、車両の駐車状況を示す情報を取得してもよい（取得部３０７）。
【００９１】
なお、変形例１において、センターサーバ５０１は、診断装置１００の機能部の少なくとも一部を備えていればよい。具体的には、例えば、センターサーバ５０１は、推定部３０１のみを備えていてもよいし、推定部３０１及び導出部３０２を備えていてもよい。こ場合、センターサーバ５０１が備えない機能については、車両１０側で備えるようにすればよい。
【００９２】
また、センターサーバ５０１は、例えば、バッテリの劣化状態に関する情報（劣化状態を示す情報や指標値）や、使用状況情報（バッテリ温度、走行負荷、平均ＳＯＣ、充電回数など）を各車両１０から受信し、それぞれの値について、複数の車両１０における平均値を算出して管理してもよい。車両１０は、センターサーバ５０１によって算出された平均値を受信し、受信した平均値と、自車のバッテリに関する情報とを対応させて表示部６２に表示してもよい。
【００９３】
これにより、ユーザは、自車のバッテリ４０の劣化状態や信頼度を他の車両１０の平均と比較して把握することができる。また、バッテリ４０の劣化状態の推定に用いられるデータの信頼度が低い場合には、他の車両１０の平均と比較することにより、ユーザに信頼度の回復をより促すことができる。
【００９４】
[変形例２]
次に、本実施形態の変形例２について説明する。上述した実施形態では、車両１０の駐車状況を示す情報を、車両１０に搭載されるナビゲーション装置の走行履歴から取得する構成について説明したが、他の装置（例えば、スマートフォンなどの通信端末装置）のスケジュールから取得する構成について説明する。
【００９５】
変形例２において、車両１０は、通信装置を備える。この通信装置は、通信端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣなど）と、優先または無線で通信接続される。通信端末装置には、ユーザのスケジュールを管理するためのスケジューラのアプリケーションがインストールされている。車両１０の通信装置は、通信端末装置からユーザのスケジュール情報を受信することにより、予定されている車両１０の駐車時間の情報を得ることができる。これにより、所定時間（例えば６時間）以上の充電時間を確保することができる場合に、容量学習オペレーションを行うことが可能になる。
【００９６】
また、例えば、車両１０の通信装置は、通信端末装置から受信したユーザのスケジュール情報を参照し、例えば、翌日に移動距離の長い走行が予定されている場合には、容量学習オペレーションを行わないようにすることも可能である。このように、ユーザのスケジュール情報を用いることにより、ユーザの予定に合わせて、容量学習オペレーションを行うことができる。
【００９７】
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等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及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００９８】
１０…車両
１２…モータ
３６…制御部
４０…バッテリ
４２…バッテリセンサ
６０…表示装置
６２…表示部
６４…表示制御部
７０…充電口
１００…診断装置
２００…充電器
２１０…充電制御部
３０１…推定部
３０２…導出部
３０３…承認部
３０４…出力部
３０５…受付部
３０６…要求部
３０７…取得部
３１０…記憶部
【図１】
2020061824.tif 000003
【図２】
2020061824.tif 000004
【図３】
2020061824.tif 000005
【図４】
2020061824.tif 000006
【図５】
2020061824.tif 000007
【図６】
2020061824.tif 000008
【図７】
2020061824.tif 000009
【図８】
2020061824.tif 000010