(57)【要約】【課題】通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定すること。【解決手段】充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出手段（ＣＰＵ１０ａ）と、充電可能電池の使用態様を検出する検出手段（Ｉ／Ｆ１０ｅ）と、等価回路を構成する少なくとも１の素子と充電可能電池の劣化を示すＳＯＨとの関係を示す関係式を充電可能電池の使用態様毎に記憶する記憶手段（ＲＡＭ１０ｃ）と、検出手段によって検出された使用態様に対応する関係式を記憶手段から取得し、算出手段によって算出された素子の値を関係式に適用することで、充電可能電池のＳＯＨを推定する推定手段（ＣＰＵ１０ａ）と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定装置において、
前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出手段と、
前記充電可能電池の使用態様を検出する検出手段と、
前記等価回路を構成する少なくとも１の素子と前記充電可能電池の劣化を示すＳＯＨとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶する記憶手段と、
前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する推定手段と、
を有することを特徴とする充電可能電池劣化推定装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記使用態様に対応する複数の前記関係式を記憶し、
前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する１の前記関係式を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記関係式を構成する係数を前記使用態様毎に記憶し、
前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記係数を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を、前記係数を有する前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項４】
前記関係式は、前記充電可能電池の前記等価回路を構成する少なくとも１の素子の初期値と現在値との差分値に対して、前記使用態様に対応する前記係数を乗算し、得られた値を前記関係式に適用することで前記ＳＯＨを推定することを特徴とする請求項３に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項５】
前記使用態様は、前記充電可能電池の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて判定されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項６】
前記履歴は、前記充電可能電池のＳＯＣ、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別されて測定されることを特徴とする請求項５に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項７】
前記等価回路は、前記充電可能電池の内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、前記充電可能電池の電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、および、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくも１つを有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記等価回路を構成する素子の値を、基準となる温度および基準となるＳＯＣにおける素子の値に補正することを特徴とする請求項７に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項９】
前記充電可能電池は車両に搭載され、
前記推定手段によって推定された前記ＳＯＨに基づいて前記車両が制御される、
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の充電可能電池劣化推定装置。
【請求項１０】
充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定方法において、
前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出ステップと、
前記充電可能電池の使用態様を検出する検出ステップと、
前記等価回路を構成する少なくとも１の素子と前記充電可能電池の劣化を示すＳＯＨとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出ステップにおいて算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する推定ステップと、
を有することを特徴とする充電可能電池劣化推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、充電可能電池の劣化状態を推定する技術が提案されている。例えば、特許文献１に開示された技術では、温度やＳＯＣの影響を考慮した充電可能電池の使用履歴情報から充電可能電池の劣化度を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１０５９９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に開示された履歴情報に基づいて劣化状態を推定する方法は、対象となる充電可能電池が完全に固定された条件においては比較的良い精度で劣化状態を検知することができる。しかしながら、自動車用の鉛蓄電池のように複数のメーカーの充電可能電池、または、異なるサイズの充電可能電池が様々に使用される場合には、各メーカー、または、各サイズによって同様の使用履歴であっても全く劣化状態が異なるため、精度良く劣化を検出することが難しいという問題点がある。
【０００５】
また、充電可能電池の容量は６セル直列に接続された中の最も劣化したセルで決まるが、等価回路モデルは６セルの平均値で測定されるためセル間に劣化のばらつきがある場合には推定精度が低下するという問題点もある。
【０００６】
これらの問題点を改善する方法として、セル間の劣化ばらつきを、履歴情報を用いて等価回路モデルに重みづけをしてセル間ばらつきを補正する方法等が提案されている。しかしながら、この手法では、様々な使われ方にも対応ができる反面、通常とは異なる使われ方をした場合に等価回路モデル変化率の重みづけが追従できず、推定精度が低下するという問題点がある。
【０００７】
本発明は、以上のような状況に鑑みてなされたものであり、通常とは異なる使われ方をした場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能な充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定装置において、前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出手段と、前記充電可能電池の使用態様を検出する検出手段と、前記等価回路を構成する少なくとも１の素子と前記充電可能電池の劣化を示すＳＯＨとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶する記憶手段と、前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する推定手段と、を有することを特徴とする。
このような構成によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能となる。
【０００９】
また、本発明は、前記記憶手段は、前記使用態様に対応する複数の前記関係式を記憶し、前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する１の前記関係式を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する、ことを特徴とする。
このような構成によれば、使用態様に応じた関係式を選択することで、充電可能電池のＳＯＨを精度良く推定することができる。
【００１０】
また、本発明は、前記記憶手段は、前記関係式を構成する係数を前記使用態様毎に記憶し、前記推定手段は、複数の前記関係式から前記検出手段によって検出された前記使用態様に対応する前記係数を取得し、前記算出手段によって算出された素子の値を、前記係数を有する前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する、ことを特徴とする。
このような構成によれば、使用態様に応じた係数を選択することで、充電可能電池のＳＯＨを精度良く推定することができる。
【００１１】
また、本発明は、前記関係式は、前記充電可能電池の前記等価回路を構成する少なくとも１の素子の初期値と現在値との差分値に対して、前記使用態様に対応する前記係数を乗算し、得られた値を前記関係式に適用することで前記ＳＯＨを推定することを特徴とする。
このような構成によれば、差分値に基づいてＳＯＨを精度良く推定することができる。
【００１２】
また、本発明は、前記使用態様は、前記充電可能電池の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて判定されることを特徴とする。
このような構成によれば、様々な履歴から使用態様を特定することができる。
【００１３】
また、本発明は、前記履歴は、前記充電可能電池のＳＯＣ、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別されて測定されることを特徴とする。
このような構成によれば、所望の特徴によって、履歴をグループ分けすることで、使用態様をより具体化することができる。
【００１４】
また、本発明は、前記等価回路は、前記充電可能電池の内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分、前記充電可能電池の電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分、および、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分の少なくも１つを有することを特徴とする。
このような構成によれば、劣化の状態を反映する素子に基づいて充電可能電池の劣化を精度良く推定することができる。
【００１５】
また、本発明は、前記算出手段は、前記等価回路を構成する素子の値を、基準となる温度および基準となるＳＯＣにおける素子の値に補正することを特徴とする。
このような構成によれば、温度およびＳＯＣの状態に拘わらず、充電可能電池の劣化を精度良く推定することができる。
【００１６】
また、本発明は、前記充電可能電池は車両に搭載され、前記推定手段によって推定された前記ＳＯＨに基づいて前記車両が制御される、ことを特徴とする。
このような構成によれば、充電可能電池の状態を最適に制御することで、車両の燃費性能を向上させることができる。
【００１７】
また、本発明は、充電可能電池の劣化を推定する充電可能電池劣化推定方法において、前記充電可能電池の等価回路を構成する素子の値を算出する算出ステップと、前記充電可能電池の使用態様を検出する検出ステップと、前記等価回路を構成する少なくとも１の素子と前記充電可能電池の劣化を示すＳＯＨとの関係を示す関係式を前記充電可能電池の前記使用態様毎に記憶手段に記憶させる記憶ステップと、前記検出ステップにおいて検出された前記使用態様に対応する前記関係式を前記記憶手段から取得し、前記算出ステップにおいて算出された素子の値を前記関係式に適用することで、前記充電可能電池の前記ＳＯＨを推定する推定ステップと、を有することを特徴とする。
このような方法によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、通常とは異なる使われ方を場合でも充電可能電池の劣化を正確に推定することが可能な充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係る充電可能電池劣化推定装置の構成例を示す図である。
【図２】図１の制御部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に示す充電可能電池の等価回路の一例を示す図である。
【図４】充電可能電池の容量低下の原因となる使用態様と影響箇所の関係を示す図である。
【図５】充電可能電池の使用の態様の一例を模式化して示す図である。
【図６】従来技術による健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。
【図７】使用態様毎の補正係数を示す図である。
【図８】本実施形態による健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。
【図９】本実施形態における使用態様の区分例を示す図である。
【図１０】図１に示す実施形態において充電可能電池が搭載された際に実行される処理の流れを説明するフローチャートの一例である。
【図１１】図１に示す実施形態において実行される等価回路学習処理の流れを説明するフローチャートの一例である。
【図１２】図１に示す実施形態において実行される使用態様を特定する処理の流れを説明するフローチャートの一例である。
【図１３】図１に示す実施形態において実行されるＳＯＨを推定する処理の流れを説明するフローチャートの一例である。
【図１４】図１に示す充電可能電池の等価回路の他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、本発明の実施形態について説明する。
【００２１】
（Ａ）本発明の実施形態の構成の説明
図１は、本発明の実施形態に係る充電可能電池劣化推定装置を有する車両の電源系統を示す図である。この図において、充電可能電池劣化推定装置１は、制御部１０、電圧センサ１１、電流センサ１２、温度センサ１３、および、放電回路１５を主要な構成要素としており、充電可能電池１４の充電状態を制御する。なお、制御部１０、電圧センサ１１、電流センサ１２、温度センサ１３、および、放電回路１５を別々の構成とするのではなく、これらの一部または全てをまとめた構成としてもよい。また、電圧センサ１１、電流センサ１２、温度センサ１３、および、放電回路１５の少なくとも１つを、充電可能電池劣化推定装置１とは独立した構成としてもよい。
【００２２】
ここで、制御部１０は、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３からの出力を参照し、充電可能電池１４の状態を検出するとともに、オルタネータ１６の発電電圧を制御することで充電可能電池１４の充電状態を制御する。電圧センサ１１は、充電可能電池１４の端子電圧を検出し、制御部１０に通知する。なお、制御部１０がオルタネータ１６の発電電圧を制御することで充電可能電池１４の充電状態を制御するのではなく、例えば、図示しないＥＣＵ（Electric Control Unit）が制御部１０からの情報に基づいて充電状態を制御するようにしてもよい。
【００２３】
電流センサ１２は、充電可能電池１４に流れる電流を検出し、制御部１０に通知する。温度センサ１３は、充電可能電池１４自体または周囲の環境温度を検出し、制御部１０に通知する。放電回路１５は、例えば、直列接続された半導体スイッチと抵抗素子等によって構成され、制御部１０によって半導体スイッチがオン／オフ制御されることにより充電可能電池１４を間欠的に放電させる。
【００２４】
充電可能電池１４は、例えば、鉛蓄電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、または、リチウムイオン電池等によって構成され、オルタネータ１６によって充電され、スタータモータ１８を駆動してエンジンを始動するとともに、負荷１９に電力を供給する。オルタネータ１６は、エンジン１７によって駆動され、交流電力を発生して整流回路によって直流電力に変換し、充電可能電池１４を充電する。オルタネータ１６は、制御部１０によって制御され、発電電圧を調整することが可能とされている。
【００２５】
エンジン１７は、例えば、ガソリンエンジンおよびディーゼルエンジン等のレシプロエンジンまたはロータリーエンジン等によって構成され、スタータモータ１８によって始動され、トランスミッションを介して駆動輪を駆動し、車両に推進力を与えるとともに、オルタネータ１６を駆動して電力を発生させる。スタータモータ１８は、例えば、直流電動機によって構成され、充電可能電池１４から供給される電力によって回転力を発生し、エンジン１７を始動する。負荷１９は、例えば、電動ステアリングモータ、デフォッガ、シートヒータ、イグニッションコイル、カーオーディオ、および、カーナビゲーション等によって構成され、充電可能電池１４からの電力によって動作する。
【００２６】
図２は、図１に示す制御部１０の詳細な構成例を示す図である。この図に示すように、制御部１０は、プロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｃ、通信部１０ｄ、Ｉ／Ｆ（Interface）１０ｅを有している。ここで、ＣＰＵ１０ａは、ＲＯＭ１０ｂに格納されているプログラム１０ｂａに基づいて各部を制御する。なお、プログラム１０ｂａは、ＣＰＵ１０ａが実行可能な命令群を有し、これらの命令群を実行することで、後述する処理を実現する。ＲＯＭ１０ｂは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａ等を格納している。ＲＡＭ１０ｃは、半導体メモリ等によって構成され、プログラム１０ｂａを実行する際に生成されるデータや、後述する数式、係数、および、テーブル等のパラメータ１０ｃａを格納する。通信部１０ｄは、上位の装置であるＥＣＵ等との間で通信を行い、検出した情報または制御情報を上位装置に通知する。Ｉ／Ｆ１０ｅは、電圧センサ１１、電流センサ１２、および、温度センサ１３から供給される信号をデジタル信号に変換して取り込むとともに、放電回路１５、オルタネータ１６、および、スタータモータ１８等に駆動電流を供給してこれらを制御する。
【００２７】
なお、図２の例では、ＣＰＵ１０ａを１つ有するようにしているが、複数のＣＰＵによって分散処理を実行するようにしてもよい。また、ＣＰＵ１０ａの代わりに、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、または、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等によって構成するようにしてもよい。あるいは、ソフトウエアプログラムを読み込むことで機能を実行する汎用プロセッサまたはクラウドコンピューティングによりサーバー上のコンピュータで処理が行われるようにしてもよい。また、図２では、ＲＯＭ１０ｂおよびＲＡＭ１０ｃを有するようにしているが、例えば、これら以外の記憶装置（例えば、磁気記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive））を用いるようにしてもよい。
【００２８】
（Ｂ）本発明の実施形態の動作の説明
つぎに、本発明の実施形態の動作について説明する。なお、以下では、本発明の実施形態の動作原理について説明した後、詳細な動作について説明する。
【００２９】
まず、本実施形態の動作原理について説明する。本実施形態では、図３に示す充電可能電池１４の等価回路を学習処理またはフィッティング処理によって算出し、等価回路の成分を求める。なお、図３の例では、等価回路は、充電可能電池１４内部の導体要素および電解液抵抗に対応する抵抗成分であるＲｏｈｍと、電極の活物質反応の反応抵抗に対応する抵抗成分であるＲｃｔ１，Ｒｃｔ２と、電極と電解液の界面の電気二重層に対応する容量成分であるＣ１，Ｃ２とを有している。充電可能電池１４の劣化に応じて、抵抗成分は値が増加し、容量成分は値が減少する。そこで、このようにして求めた等価回路成分を、以下に示す式（１）に代入することで、充電可能電池１４のＳＯＨ（State of Health）を算出して劣化状態を推定する。
【００３０】
ＳＯＨ＝ｆ（Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２）  ・・・（１）
【００３１】
このように等価回路を構成する成分による方法は、充電可能電池の種類によらず、正確に劣化を推定することができるという特徴を有する。
【００３２】
しかし、一方で、このような方法による劣化推定では、充電可能電池１４の使用態様によっては、劣化の推定精度が低下する場合がある。
【００３３】
図４は、充電可能電池１４の使用態様、劣化現象、および、影響箇所の関係を示す図である。図４に示すように、例えば、充電不足の場合には、劣化現象としてサルフェーションが発生し、負極活物質が影響を受ける（図３の等価回路では、Ｒｃｔ１，Ｃ１が影響を受ける）。また、過充電の場合には、劣化現象として腐食が発生し、格子・電解液が影響を受ける（図３の等価回路では、Ｒｏｈｍが影響を受ける）。さらに、深充放電繰り返しの場合には、活物質が軟化および脱落し、正極活物質が影響を受ける（図３の等価回路では、Ｒｃｔ２，Ｃ２が影響を受ける）。
【００３４】
このように、使用の態様によって、発生する劣化の種類が異なるとともに、影響箇所も異なる。
【００３５】
図５は、様々な使用態様の一例を模式的に示した図である。なお、図５において、横軸は時間を示し、矢印はエンジン１７が始動されるタイミングを示し、ハッチングが施された矩形はエンジン１７が稼働する期間を示し、破線は充電可能電池１４のＳＯＣ（State of Charge）の変化を示している。なお、図５では、図面を簡略化するために、エンジン１７が始動されるタイミングおよびエンジン１７が稼働する期間は一定としているが、実際にはユーザに応じて異なっている。
【００３６】
ここで、図５（Ａ）は、長期間に亘って車両が放置される使用態様を示している。より詳細には、図５（Ａ）の例では、６ヶ月間に亘ってエンジン１７が始動されることなく放置された状態を示し、時間の経過とともに充電可能電池１４の自己放電および車両の暗電流（エンジン１７の停止時に負荷１９に流れる電流）によってＳＯＣが徐々に減少している。なお、以下では、図５（Ａ）の使用態様を使用態様Ａとする。
【００３７】
図５（Ｂ）は、例えば、通勤等で車両が使用される使用態様Ｂを示している。使用態様Ｂでは、平日の５日間はエンジン１７が稼働され、休日の２日間は稼働されない状態となっている。使用態様Ｂでは、平日において充電可能電池１４が充電されることから、ＳＯＣは高い状態を維持している。
【００３８】
図５（Ｃ）は、例えば、平日の５日間は車両が使用されず、休日の２日間に車両が稼働される使用態様Ｃを示している。使用態様Ｃでは、平日は充電がされないので、充電可能電池１４のＳＯＣが低い状態になり、休日の稼働によってＳＯＣが高い状態に復帰する。
【００３９】
図５（Ｄ）は、例えば、タクシー等の車両で、エンジン１７が毎日稼働され、基本的にはＳＯＣが高い状態を維持しているが、客待ちの際に、車両の負荷１９による放電があり、一時的に低い状態になる使用態様Ｄを示している。
【００４０】
図５（Ｅ）は、例えば、車両の負荷１９に電流が略流れない状態で、満充電（ＳＯＣ＝１００％）に近い状態を維持している使用態様Ｅを示している。
【００４１】
図６は、前述した使用態様Ａ〜使用態様Ｅのそれぞれの充電可能電池１４の健常度を従来技術で推定した結果と、実測値との関係を示す図である。なお、健常度とは、以下の式（１）で示される充電可能電池１４の劣化指標であり、新品時には１であり、劣化に伴って減少する値である。
【００４２】
健常度＝現時点における充電可能電池の容量／新品時の充電可能電池の容量  ・・・（２）
【００４３】
従来技術による、図６の例では、標準的な使用態様である使用態様Ｂ（平日のみ使用）の場合に、推定健常度と実測健常度が一致する破線の線分上に位置している。しかしながら、使用態様Ｃ（休日２日のみ使用）、使用態様Ｄ（毎日稼働および一時的に過放電の使用）、使用態様Ｅ（過充電の使用）、使用態様Ａ（長期間放置の使用）の順に、推定値と実測値が乖離している。
【００４４】
従来技術では、使用履歴の関数によって、充電可能電池１４の状態の推定値を補正するが、関数自体は固定であった。このため、使用態様によっては補正が適正に機能せず、推定値と実測値が乖離する問題点があった。
【００４５】
そこで、本実施形態では、車両の使用態様毎に最適化された補正係数の関数を、複数準備しておき、任意の期間毎に使用態様を判定し、使用態様に応じた履歴の補正係数の関数を選択して適用することで、使用態様によらず、高い推定精度を維持することができる。
【００４６】
より詳細には、本実施形態では、例えば、車両の製造工程において充電可能電池１４が搭載された場合、または、ユーザが充電可能電池１４を新品に交換した場合に、制御部１０のＣＰＵ１０ａが充電可能電池１４を放電回路１５によってパルス放電させ、充電可能電池１４の等価回路（例えば、図３に示す等価回路）を構成する素子（Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２）の値を学習する。そして、得られた素子値を、初期値Ｒｏｈｍｉ，Ｒｃｔ１ｉ，Ｒｃｔ２ｉ，Ｃ１ｉ，Ｃ２ｉとして、ＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに記憶する。
【００４７】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、エンジン１７が始動された際のＳＯＣと、停止された際のＳＯＣを定期的に測定するとともに、エンジン１７の始動頻度（または、稼働頻度）を測定してＲＡＭ１０ｃにパラメータ１０ｃａとして記憶する。
【００４８】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、任意のタイミングで、ＳＯＨの推定処理を実行する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、その時点の等価回路の素子値Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２を学習処理によって算出し、取得する。また、ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｃにパラメータ１０ｃａとして格納されている等価回路の素子値の初期値Ｒｏｈｍｉ，Ｒｃｔ１ｉ，Ｒｃｔ２ｉ，Ｃ１ｉ，Ｃ２ｉを取得し、その時点における素子値と初期値との差分値ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２を以下の式（３）〜式（７）に基づいて計算する。
【００４９】
ΔＲｏｈｍ＝Ｒｏｈｍ−Ｒｏｈｍｉ  ・・・（３）
ΔＲｃｔ１＝Ｒｃｔ１−Ｒｃｔ１ｉ  ・・・（４）
ΔＲｃｔ２＝Ｒｃｔ２−Ｒｃｔ２ｉ  ・・・（５）
ΔＣ１＝Ｃ１−Ｃ１ｉ  ・・・（６）
ΔＣ２＝Ｃ２−Ｃ２ｉ  ・・・（７）
【００５０】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、エンジン１７の始動頻度に関する情報をＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａから取得し、この情報に基づいて、当該車両の使用態様を使用態様Ａ〜使用態様Ｅに分類する。なお、同一の使用態様が存在しない場合には、より近い使用態様に分類する。例えば、週４回使用し、週３回は使用しない場合には、使用態様Ｄが最も近いので使用態様Ｄに分類する。
【００５１】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、使用態様に応じた補正係数を、ＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａから取得する。図７は、ＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納されている、使用態様に応じた補正係数の一例を示す図である。この例では、使用態様Ａに対して、補正係数ｆ＿Ｒｏｈｍ＿Ａ，ｆ＿Ｒｃｔ１＿Ａ，ｆ＿Ｒｃｔ２＿Ａ，ｆ＿Ｃ１＿Ａ，ｆ＿Ｃ２＿Ａが格納されている。同様の補正係数が、使用態様Ｂ〜使用態様Ｅについても格納されている。ＣＰＵ１０ａは、ユーザの使用態様に応じた補正係数をＲＡＭ１０ｃから取得する。例えば、使用態様Ａに対応する補正係数をＲＡＭ１０ｃから取得する。
【００５２】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、以下の式（８）〜式（１２）に基づいて、Δα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２を計算する。なお、使用態様Ｂ〜使用態様Ｅの場合には、式（８）〜式（１２）の右辺の第２項が変化する。
【００５３】
Δα＿Ｒｏｈｍ＝ΔＲｏｈｍ×ｆ＿Ｒｏｈｍ＿Ａ  ・・・（８）
Δα＿Ｒｃｔ１＝ΔＲｃｔ１×ｆ＿Ｒｃｔ１＿Ａ  ・・・（９）
Δα＿Ｒｃｔ２＝ΔＲｃｔ２×ｆ＿Ｒｃｔ２＿Ａ  ・・・（１０）
Δα＿Ｃ１＝ΔＣ１−Ｃ１ｉ×ｆ＿Ｃ１＿Ａ  ・・・（１１）
Δα＿Ｃ２＝ΔＣ２−Ｃ２ｉ×ｆ＿Ｃ２＿Ａ  ・・・（１２）
【００５４】
つぎに、ＣＰＵ１０ａは、以下の式（１３）に基づいて、充電可能電池１４の劣化状態を示すＳＯＨを算出する。なお、ｆ（）は、Δα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２を変数とする所定の関数である。当該関数については、例えば、実測によって求めることができる。
【００５５】
ＳＯＨ＝ｆ（Δα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２）  ・・・（１３）
【００５６】
以上の処理によって、使用態様に応じた精度の高いＳＯＨを得ることができる。ＣＰＵ１０ａは、このようにして得たＳＯＨに基づいて、例えば、ＳＯＨが所定の閾値未満になった場合には、ユーザに対して、充電可能電池１４が劣化している旨を通知して警告することができる。また、ＳＯＨに応じて、充電可能電池１４の充放電制御を行うことで、劣化に応じた最適な制御を行うことができる。
【００５７】
図８は、本実施形態を用いた場合の、使用態様Ａ〜使用態様Ｅのそれぞれの充電可能電池１４の健常度の推定値と実測値の関係を示す図である。図６に示す従来技術を使用した場合に比較すると、使用態様Ａ、使用態様Ｄ、および、使用態様Ｅの場合において、推定値が実測値により近くなっている。このことから、本実形態によれば、使用態様に拘わらず充電可能電池１４の劣化を精度良く推定することが可能になる。
【００５８】
なお、以上の実施形態では、図７に示すように、使用態様Ａ〜使用態様Ｅの全てに対して補正係数を準備するようにしたが、図６に示す理想値からの乖離が比較的小さい使用態様Ｂ、使用態様Ｃ、および、使用態様Ｄについては共通の補正係数とし、使用態様Ａおよび使用態様Ｅについてのみ個別の補正係数を用いて補正するようにしてもよい。
【００５９】
より詳細には、図９に示すように、使用態様を領域Ｘ〜領域Ｚの３つの領域に分割し、それぞれの領域毎に補正係数を準備するようにしてもよい。なお、図９の横軸は、所定の期間において実測された充放電量を１年相当に規格化した場合の充放電量を示し、縦軸は放電深度であるＤｏＤ（Depth of Discharge）を示している。なお、ＤｏＤは、充電可能電池１４の放電可能容量に対する放電量の比を示し、例えば、容量１００Ａｈの充電可能電池１４に対して３０Ａｈの放電を行うとＤｏＤ＝３０％（＝３０Ａｈ／１００Ａｈ）となる。充電可能電池１４は、一般的にＤｏＤが大きいほうが同じ充放電量でも劣化が進行しやすい特徴がある。図９の例では、領域Ｘに属する使用態様Ｂ、使用態様Ｃ、および、使用態様Ｄについては共通する１つの補正係数を使用し、領域Ｙに属する使用態様Ａについては個別の補正係数を使用し、領域Ｚに属する使用態様Ｅについては個別の補正係数を使用することができる。これにより、補正係数の数を減少させることで、ＲＡＭ１０ｃの必要な記憶領域を減少させることができる。
【００６０】
つぎに、本発明の実施形態の詳細な動作についてフローチャートを参照して説明する。図１０は、充電可能電池１４が搭載された場合に実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１０のフローチャートが開始されると、以下のステップが実行される。
【００６１】
ステップＳ１０では、制御部１０のＣＰＵ１０ａは、新たな充電可能電池１４が搭載された（または、新たな充電可能電池１４に交換された）か否かを判定し、新たな充電可能電池１４が搭載されたと判定した場合（ステップＳ１０：Ｙ）にはステップＳ１１に進み、それ以外の場合（ステップＳ１０：Ｎ）には処理を終了する。例えば、車両の組み立て工程において、新たな充電可能電池１４が搭載された場合には、Ｙと判定されてステップＳ１１に進む。
【００６２】
ステップＳ１１では、ＣＰＵ１０ａは、図３に示す充電可能電池１４の等価回路の学習処理を実行する。なお、等価回路の学習処理の詳細については、図１１を参照して後述する。
【００６３】
ステップＳ１２では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１１の学習処理によって得られた等価回路を構成する素子Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２の値を取得する。
【００６４】
ステップＳ１３では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ１２で取得した素子Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２の値を初期値Ｒｏｈｍｉ，Ｒｃｔ１ｉ，Ｒｃｔ２ｉ，Ｃ１ｉ，Ｃ２ｉとしてＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。
【００６５】
つぎに、図１１を参照して、図１０のステップＳ１１に示す等価回路学習処理の詳細について説明する。図１１のフローチャートが開始されると、以下のステップが実行される。
【００６６】
ステップＳ３０では、ＣＰＵ１０ａは、充電可能電池１４の放電を開始する。例えば、ＣＰＵ１０ａは、放電回路１５をスイッチング制御することで、充電可能電池１４を放電させる（例えば、パルス放電させる）。なお、放電回路１５ではなく、スタータモータ１８または負荷１９による放電の機会を利用してもよい。
【００６７】
ステップＳ３１では、ＣＰＵ１０ａは、電圧センサ１１から出力される信号を参照して、充電可能電池１４の端子電圧を測定する。
【００６８】
ステップＳ３２では、ＣＰＵ１０ａは、電流センサ１２から出力される信号を参照して、充電可能電池１４に流れる電流を測定する。
【００６９】
ステップＳ３３では、ＣＰＵ１０ａは、放電が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合（ステップＳ３３：Ｙ）にはステップＳ３４に進み、それ以外の場合（ステップＳ３３：Ｎ）にはステップＳ３１に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。
【００７０】
ステップＳ３４では、ＣＰＵ１０ａは、等価回路の各成分の最適化を実行する。最適化の手法としては、例えば、特許第４５３２４１６号に記載されているように、拡張カルマンフィルタ演算により最適な状態ベクトルＸを推定し、推定された状態ベクトルＸから等価回路の調整パラメータ（成分）を最適なものに更新する。具体的には、ある状態における状態ベクトルＸから得られる調整パラメータを用いた等価回路に基づき、所定の電流パターンで充電可能電池に放電させたときの電圧降下ΔＶを計算し、これが実測値に近づくように状態ベクトルＸを更新する。そして、更新により最適化された状態ベクトルＸから、最適な調整パラメータを算出する。あるいは、ＷＯ２０１４／１３６５９３に記載されるように、充電可能電池１４のパルス放電時に、電圧値の時間的変化を取得し、得られた電圧値の変化を、時間を変数とする所定の関数によってフィッティングすることで所定の関数のパラメータを算出し、算出された所定の関数のパラメータに基づいて、充電可能電池１４の等価回路の成分を求めることができる。もちろん、これら以外の方法でもよい。
【００７１】
ステップＳ３５では、ＣＰＵ１０ａは、温度を測定する。より詳細には、ＣＰＵ１０ａは、温度センサ１３から出力される信号を参照して、充電可能電池１４自体またはその周辺の温度を測定する。
【００７２】
ステップＳ３６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３４で最適化した等価回路の各成分を、標準温度における値へ補正する。例えば、標準温度が２５℃である場合には、例えば、ステップＳ３５で測定した現在の温度と２５℃の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準温度における値へ補正する。もちろん、標準温度は２５℃以外でもよい。
【００７３】
ステップＳ３７では、ＣＰＵ１０ａは、充電可能電池１４のＳＯＣを算出する。例えば、充電可能電池１４のＯＣＶ（Open Circuit Voltage）に基づいてＳＯＣを算出する。
【００７４】
ステップＳ３８では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ３４で最適化した等価回路の各成分を、標準ＳＯＣにおける値へ補正する。例えば、標準ＳＯＣが１００％である場合には、例えば、ステップＳ３７で算出した現在のＳＯＣと１００％の差分値に対応する補正係数を乗算することによって、標準ＳＯＣにおける値へ補正する。もちろん、標準ＳＯＣは１００％以外でもよい。
【００７５】
つぎに、図１２を参照して、充電可能電池１４の使用態様に関する情報を取得する際に実行されるフローチャートについて説明する。図１２に示すフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。
【００７６】
ステップＳ５０では、ＣＰＵ１０ａは、図１１に示す処理に基づいて、定期的（例えば、１〜数時間毎）にＳＯＣを算出する処理を実行する。
【００７７】
ステップＳ５１では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５０で算出されたＳＯＣを、使用態様を示す情報としてＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。なお、ＳＯＣを求める方法としては、例えば、ＯＣＶを測定し、ＯＣＶとＳＯＣの関係式に基づいて計算することができる。
【００７８】
ステップＳ５２では、ＣＰＵ１０ａは、エンジン１７が始動されたか否かを判定し、始動されたと判定した場合（ステップＳ５２：Ｙ）にはステップＳ５３に進み、それ以外の場合（ステップＳ５２：Ｎ）にはステップＳ５０に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。
【００７９】
ステップＳ５３では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５２で算出されたエンジン１７の始動頻度を特定する。例えば、週５回使用等が特定される。
【００８０】
ステップＳ５４では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５３で特定した使用態様を示す情報を、ＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。例えば、週５回使用等の情報がＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納される。
【００８１】
ステップＳ５５では、ＣＰＵ１０ａは、図１１に示す処理に基づいて、定期的（例えば、１〜数時間毎）にＳＯＣを算出する処理を実行する。なお、ＳＯＣを求める方法としては、ステップＳ５０で求めたエンジン１７の停止時におけるＳＯＣに対して、電流センサ１２で検出した充放電電流を累積加算することで求めることができる。
【００８２】
ステップＳ５６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ５５で算出されたＳＯＣを、使用態様を示す情報としてＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納する。
【００８３】
ステップＳ５７では、ＣＰＵ１０ａは、エンジン１７が停止されたか否かを判定し、停止されたと判定した場合（ステップＳ５７：Ｙ）にはステップＳ５８に進み、それ以外の場合（ステップＳ５７：Ｎ）にはステップＳ５５に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返す。
【００８４】
ステップＳ５８では、ＣＰＵ１０ａは、処理を繰り返すか否かを判定し、処理を繰り返すと判定した場合（ステップＳ５８：Ｙ）にはステップＳ５０に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合（ステップＳ５８：Ｎ）には処理を終了する。
【００８５】
つぎに、図１３を参照して、充電可能電池１４のＳＯＨを推定する処理について説明する。図１３に示すフローチャートの処理が開始されると、以下のステップが実行される。
【００８６】
ステップＳ７０では、ＣＰＵ１０ａは、図１１に示す処理に基づいて、その時点のＲｏｈｍ，Ｒｃｔ１，Ｒｃｔ２，Ｃ１，Ｃ２を算出し、算出された結果を取得する。
【００８７】
ステップＳ７１では、ＣＰＵ１０ａは、図１０のステップＳ１３の処理によってＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納されている素子の初期値Ｒｏｈｍｉ，Ｒｃｔ１ｉ，Ｒｃｔ２ｉ，Ｃ１ｉ，Ｃ２ｉを取得する。
【００８８】
ステップＳ７２では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ７０で取得したその時点の素子値と、ステップＳ７１で取得した初期値との差分値ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２を式（３）〜式（７）に基づいて算出する。
【００８９】
ステップＳ７３では、ＣＰＵ１０ａは、図１２に示す処理によってＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａに格納されている使用態様を示す履歴情報を取得する。これにより、エンジン１７の始動頻度およびＳＯＣに関する履歴情報を得る。
【００９０】
ステップＳ７４では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ７３で取得した履歴情報に基づいて、当該車両の使用態様Ａ〜使用態様Ｅのいずれかに分類する。例えば、平日の週５日は使用し、休日の週２日は使用しない場合には、使用態様Ｂに分類する。
【００９１】
ステップＳ７５では、ＣＰＵ１０ａは、使用態様Ａ〜使用態様Ｅに対応する補正係数をＲＡＭ１０ｃのパラメータ１０ｃａから取得する。例えば、使用態様Ｂの場合には、図７に示すｆ＿Ｒｏｈｍ＿Ｂ，ｆ＿Ｒｃｔ１＿Ｂ，ｆ＿Ｒｃｔ２＿Ｂ，ｆ＿Ｃ１＿Ｂ，ｆ＿Ｃ２＿Ｂを取得する。
【００９２】
ステップＳ７６では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ７５で取得した補正係数を、前述した式（８）〜式（１２）に適用することで、差分値ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２を補正し、Δα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２を算出する。
【００９３】
ステップＳ７７では、ステップＳ７６で算出したΔα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２を、式（１３）に適用し、ＳＯＨを算出する。
【００９４】
ステップＳ７８では、ＣＰＵ１０ａは、ステップＳ７７で算出したＳＯＨを所定の閾値Ｔｈを比較し、ＳＯＨ＜Ｔｈか否かを判定し、ＳＯＨ＜Ｔｈを満たす場合（ステップＳ７８：Ｙ）にはステップＳ７９に進み、それ以外の場合（ステップＳ７８：Ｎ）にはステップＳ８０に進む。
【００９５】
ステップＳ７９では、ＣＰＵ１０ａは、上位のＥＣＵを介して充電可能電池１４が劣化していることを、ユーザに通知して警告する警告処理を実行する。
【００９６】
ステップＳ８０では、ＣＰＵ１０ａは、処理を繰り返すか否かを判定し、処理を繰り返すと判定した場合（ステップＳ８０：Ｙ）にはステップＳ７０に戻って前述の場合と同様の処理を繰り返し、それ以外の場合（ステップＳ８０：Ｎ）には処理を終了する。
【００９７】
以上に説明したように、図１０〜図１３に示すフローチャートの処理によれば、前述した実施形態の動作を実現することができる。
【００９８】
（Ｃ）変形実施形態の説明
以上の実施形態は一例であって、本発明が上述したような場合のみに限定されるものでないことはいうまでもない。例えば、以上の実施形態では、使用態様に応じた補正係数を乗算してＳＯＨを求めるようにしたが、例えば、以下の式（１４）を用いることができる。なお、ｇ（）は、図６に示す推定件常度と実測健常度の関係が破線に近づくような値を有する関数である。例えば、使用態様Ａではｇ（）＝１に近い値を有し、使用態様Ｃでは１よりも若干大きい値を有し、使用態様Ｄ、使用態様Ｅ、および、使用態様Ａではこの順に小さい値（＜１）を有する関数である。
【００９９】
ＳＯＨ＝ｆ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）×ｇ（使用態様に応じた１または複数の変数）  ・・・（１４）
【０１００】
また、使用態様に応じて、式自体を変更するようにしてもよい。例えば、使用態様Ａの場合にはｆＡ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）を用いてＳＯＨを算出し、使用態様Ｂの場合にはｆＢ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）を用いてＳＯＨを算出し、同様、使用態様Ｃ〜使用態様Ｅの場合には、ｆＣ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）、ｆＤ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）、および、ｆＥ（ΔＲｏｈｍ，ΔＲｃｔ１，ΔＲｃｔ２，ΔＣ１，ΔＣ２）をそれぞれ使用することができる。
【０１０１】
また、以上の実施形態では、車両の使用頻度を示す履歴情報に基づいて、ＳＯＨを算出する式等を変更するようにしたが、例えば、環境温度を履歴情報として用いるようにしてもよい。具体的には、図９の例では、１年相当の充放電量とＤｏＤとに基づいて、領域を区分し、領域毎に使用態様を定義するようにしたが、環境温度を加えて使用態様を区分するようにしてもよい。一例として、Ｘ軸を１年相当の充放電量とし、Ｙ軸をＤｏＤとし、Ｚ軸を環境温度とするとともにＺ軸の原点を２５℃とする３次元空間を区分して使用態様を定義するようにしてもよい。
【０１０２】
また、充電可能電池１４の温度の履歴、放電深度の履歴、充放電された電気量の履歴、一定の充電率以下になった頻度の履歴、一定の充電率以上になった頻度の履歴、充電率毎の継続時間の履歴、および、使用開始されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて、使用態様を判定するようにしてもよい。
【０１０３】
また、前述した履歴を、充電可能電池のＳＯＣ、電圧、電流、および、温度のいずれかによって層別して測定するようにしてもよい。
【０１０４】
また、以上の実施形態では、図３に示す等価回路を用いるようにしたが、これ以外の等価回路を用いるようにしてもよい。例えば、図１４（Ａ）に示すように、ＲｏｈｍとＲｃｔ１，Ｃ１からなる等価回路を用いるようにしてもよい。あるいは、図１４（Ｂ）に示すように、Ｒｏｈｍ，Ｒｃｔ１だけからなる等価回路を用いるようにしてもよい。あるいは、図３または図１４に示す等価回路の少なくとも１の素子を用いるようにしてもよい。さらに、等価回路に応じて、前述した式（１）〜（１４）を変更することが望ましい。
【０１０５】
また、以上の実施形態で用いた式（１３）では、右辺の関数の変数としては、Δα＿Ｒｏｈｍ，Δα＿Ｒｃｔ１，Δα＿Ｒｃｔ２，Δα＿Ｃ１，Δα＿Ｃ２の全てを用いるようにしたが、これらの一部を用いるようにしてもよい。例えば、図４に示すように、充電不足の場合には負極活物質が影響を受けるのでＲｃｔ１，Ｃ１を中心にして補正を行い、過充電の場合には格子・電解液が影響を受けるのでＲｏｈｍを中心にして補正を行い、深充放電繰り返しの場合には正極活物質が影響を受けるのでＲｃｔ２，Ｃ２を中心にして補正を行うようにしてもよい。
【０１０６】
また、以上の実施形態では、補正係数による補正を所定のタイミングで実行するようにしたが、例えば、使用時間が所定の時間以上となった場合、または、関数ｆ（）の値が所定の閾値以下になった場合に補正係数による補正を実行するようにしてもよい。
【０１０７】
また、以上の実施形態では、推定されたＳＯＨが所定の閾値未満となった場合の処理としては、（１）警告を発する処理を実行したり、（２）車両の制御を変更する処理を実行したりするようにしてもよい。
【０１０８】
より詳細には、（１）については、ＳＯＨが所定の閾値未満になった場合には、制御部１０のＣＰＵ１０ａが通信部１０ｄを介して図示しないＥＣＵにＳＯＨが低下したことを示す情報を出力し、ＥＣＵが図示しないディスプレイ装置にＳＯＨが低下したことを知らせる情報を表示させるとともに、場合によっては、充電可能電池１４の交換が必要であることを示す情報を表示するようにしてもよい。また、音声による警告を併せて発するようにしてもよい。
【０１０９】
また、（２）については、制御部１０のＣＰＵ１０ａが通信部１０ｄを介して図示しないＥＣＵにＳＯＨが低下したことを示す情報を出力した場合には、ＥＣＵが低ＳＯＨに対応する制御（例えば、ＳＯＣを高く維持する制御）を実行するようにしてもよい。
【０１１０】
また、図１０〜図１３に示すフローチャートは一例であって、本発明がこれらのフローチャートのみに限定されるものではないことはいうまでもない。
【符号の説明】
【０１１１】
１  充電可能電池劣化推定装置
１０  制御部
１０ａ  ＣＰＵ
１０ｂ  ＲＯＭ
１０ｃ  ＲＡＭ
１０ｄ  通信部
１０ｅ  Ｉ／Ｆ
１１  電圧センサ
１２  電流センサ
１３  温度センサ
１４  充電可能電池
１５  放電回路
１６  オルタネータ
１７  エンジン
１８  スタータモータ
１９  負荷
【図１】
2020153881.tif 000003
【図２】
2020153881.tif 000004
【図３】
2020153881.tif 000005
【図４】
2020153881.tif 000006
【図５】
2020153881.tif 000007
【図６】
2020153881.tif 000008
【図７】
2020153881.tif 000009
【図８】
2020153881.tif 000010
【図９】
2020153881.tif 000011
【図１０】
2020153881.tif 000012
【図１１】
2020153881.tif 000013
【図１２】
2020153881.tif 000014
【図１３】
2020153881.tif 000015
【図１４】
2020153881.tif 000016