(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用され、
前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、
前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、
を備え、
前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止し、
前記自動停止を実施した時点から、前記バッテリの分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、そのバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を、前記所定時間とし、
前記自動停止を前回実施した時点から前記自動停止を今回実施した時点までを所定期間とし、その所定期間に前記バッテリに流れた電流の積算値を算出し、その積算値に応じて前記所定時間を可変設定することを特徴とする内燃機関の自動始動制御装置。
【請求項２】
内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用され、
前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、
前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、
を備え、
前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正し、
前記自動停止を実施した時点から、前記バッテリの分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、そのバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を、前記所定時間とし、
前記自動停止を前回実施した時点から前記自動停止を今回実施した時点までを所定期間とし、その所定期間に前記バッテリに流れた電流の積算値を算出し、その積算値に応じて前記所定時間を可変設定することを特徴とする内燃機関の自動始動制御装置。
【請求項３】
所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第２所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関の自動始動制御装置。
【請求項４】
所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第２所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の内燃機関の自動始動制御装置。
【請求項５】
前記第２所定時間を、前記所定時間よりも短い時間に設定したことを特徴とする請求項３又は４に記載の内燃機関の自動始動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内燃機関を自動始動させる制御を行う自動始動制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両等に搭載されているバッテリは、エンジン（内燃機関）の出力軸に初期回転を付与するスタータへの電力供給の他にも、各種電子制御装置やナビゲーション装置、オーディオ装置等への電力供給も行っている。そして、バッテリ電圧は、これら装置の動作の信頼性を確保するうえで必要な最低電圧以上とすべきものである。
【０００３】
このため、エンジンを自動始動させる際にスタータに対する電力供給が可能であったとしても、スタータ駆動に伴い生じるバッテリ電圧の低下が大きい場合には、制御装置等の動作の信頼性を確保できなくなるおそれがある。したがって、車両走行中にエンジン自動停止が要求された時には、次回の自動始動時のバッテリ電圧の最小値を予測し、予測した最小値が閾値以下であれば自動停止を許可しないことが望まれる。ちなみに、アイドルストップ中に、予測した最小値が閾値以下になると、エンジン自動始動を実施する。
【０００４】
ここで、自動始動時のバッテリの電圧最小値は、バッテリの現在の内部抵抗Ｒと、始動時のバッテリの最大放電電流量ΔＩｍａｘと、バッテリの現在の電圧Ｖとによって、式「ΔＩｍａｘ・Ｒ＋Ｖ」にて予測することが可能である。
【０００５】
上記最大放電電流量は、スタータに対する通電を開始した直後、スタータに流れる電流が急激に上昇する際の放電量（突入電流量）である。ここで、最大放電電流量ΔＩｍａｘは、バッテリの放電能力等の経年劣化度合いに応じて変化するものであるため、これを予め定められた固定値として用いることは上記予測の精度低下を招く。
【０００６】
一方、最大放電電流量ΔＩｍａｘとして精度のよい値を取得すべく、始動に際しての最大放電電流量ΔＩｍａｘを検出することも困難である。すなわち、この最大放電電流量ΔＩｍａｘは、始動時以外のバッテリの放電電流量としてはほとんど生じ得ない非常に大きい値をとる。そして、この放電電流量をも検出可能な電流センサは非常に高価であるため、始動時のためだけにこうした高価なセンサを設けるのはコストパフォーマンスの観点から好ましくない。
【０００７】
これらの点を鑑みた特許文献１，２には、バッテリの放電電流量が最大放電電流量ΔＩｍａｘになった以降に減少していく期間において、バッテリ電圧およびバッテリ電流の検出値を複数サンプリングし（図４中の黒丸参照）、これらの検出値に基づき、内部抵抗Ｒや最大放電電流量ΔＩｍａｘ等の特性値を算出して学習しておくことが記載されている。これによれば、自動停止が要求された時に、次回の自動始動時の電圧最小値を前記学習の値に基づき予測することができ、前記要求に対する許可判定を適正にできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１１４９３９号公報
【特許文献２】特開２０１０−２４９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、自動停止を実施した後、直ぐに自動始動を実施した場合には、上記特性値を次のように誤学習してしまい、上記許可判定を適正にできなくなるといった課題が生じることを本発明者は見出した。以下、上記誤学習の原因について説明する。
【００１０】
図７は本発明者が実施した試験結果を示すグラフであり、横軸は、エンジン停止時点からの経過時間を示し、縦軸はバッテリ電圧の変化を示す。図中の符号ＬＡに示す試験結果は、バッテリを充電させている最中にエンジン停止させた場合である。バッテリ充電時には充電分極の影響によりバッテリ電圧は見かけ上高くなっているため、エンジン停止に伴いバッテリへ充電されなくなると、符号ＬＡに示す如くバッテリ電圧は徐々に低下していく。この時、エンジン停止直後（充電終了直後）の数秒間においては電圧の低下速度が速く、その後、電圧低下速度は徐々に遅くなっていく。
【００１１】
ここで、特許文献１，２記載の発明では、バッテリの放電電流量が最大放電電流量ΔＩｍａｘになった以降に減少していく期間において、バッテリ電圧およびバッテリ電流の検出値を複数サンプリングし、これらの検出値に基づき特性値を算出して学習することは先述した通りである。
【００１２】
しかし、上述の如くバッテリ電圧の低下速度が速くなっている期間に前記サンプリングを実施すると、サンプリング初期の検出値（図４中の符号Ｓ１参照）が受ける充電分極の影響度合いと、サンプリング終期の検出値（図４中の符号Ｓ２参照）が受ける充電分極の影響度合いとは大きく異なってくる。すると、初期検出値Ｓ１が見かけ上高くなる量は、終期検出値Ｓ２が見かけ上高くなる量よりも大きくなるため、これらのサンプリング検出値に基づき算出される特性値は、実際の値から大きくずれてしまい、誤学習することになる。
【００１３】
例えば、初期検出値Ｓ１および終期検出値Ｓ２に基づき電圧−電流特性の傾き（内部抵抗に相当）を特性値として算出する場合においては、初期検出値Ｓ１が分極の影響で高くなることに起因して内部抵抗が実際よりも小さい値に算出されてしまう。
【００１４】
本発明は、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、次回の自動始動時の電圧最小値を精度よく予測して、自動停止要求に対する許可判定の適正化を図った内燃機関の自動始動制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。
【００１６】
請求項１記載の発明では、内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用されることを前提とする。
【００１７】
そして、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする。
【００１８】
これによれば、バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値の学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避でき、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。
【００１９】
請求項２記載の発明では、内燃機関の出力軸に初期回転を付与して始動させるスタータと、前記スタータへ電力供給するバッテリと、前記内燃機関を自動停止および自動始動させるアイドルストップシステムと、を備える機関システムに適用されることを前提とする。
【００２０】
そして、前記自動始動時に検出されたバッテリ電圧に基づき前記バッテリの特性値を算出し、算出した前記特性値を学習値として記憶するバッテリ特性学習手段と、前記自動停止の要求があった時に、次回の自動始動時のバッテリ電圧最小値を前記学習値に基づき予測し、その予測値に基づき前記要求を許可するか否かを判定する自動停止許可判定手段と、を備え、前記自動停止を実施してから所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする。
【００２１】
これによれば、バッテリ分極の影響が大きい時に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値（見かけ特性値）については、バッテリ分極の影響を加味して前記見かけ特性値を補正して学習する、或いは、前記見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正する。そのため、バッテリ分極の影響を加味して自動停止要求を許可するか否かを判定できるので、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。
【００２２】
さらに、上記請求項１及び２に記載の発明は、前記自動停止を実施した時点から、前記バッテリの分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、そのバッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間を、前記所定時間としたことを特徴とする。
【００２３】
これによれば、自動停止以降、バッテリ分極に起因した見かけ上のバッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく際に、バッテリ電圧の単位時間あたりの変化量（変化速度）が所定値未満になるまでに要する時間を予め試験により取得しておき、その試験結果に基づき、バッテリ電圧の変化速度が所定値未満になるまでに要する時間を所定時間とするよう設定できる。そのため、自動停止許可判定手段による判定がバッテリ分極の影響により不適正に為されることを、確実に回避できる。
【００２４】
さらに、上記請求項１及び２に記載の発明は、自動停止を前回実施した時点から自動停止を今回実施した時点までを所定期間とし、その所定期間に前記バッテリに流れた電流の積算値を算出し、その積算値に応じて前記所定時間を可変設定することを特徴とする。
【００２５】
本発明者は、バッテリ電流の積算値（積算電流）が異なると、バッテリ電圧が分極回復に伴い変化していく時のバッテリ電圧変化速度がどのように異なってくるのかを試験した。その結果、積算電流が多いほどバッテリ電圧変化速度が速くなっていることが分かった（図７参照）。この点を鑑みた上記発明では、積算電流に応じて所定時間を可変設定するので、学習禁止をするか否かの判定、または、補正を実施するか否かの判定を適正に実施できる。特に、「バッテリ電圧の単位時間あたりの変化量が所定値未満になるまでに要する時間」を所定時間として設定する場合において、そのように設定することを高精度で実現できる。なお、「所定期間」の具体例としては、前回の自動始動から今回の自動停止までの期間や、イグニッションスイッチをオン操作してから今回の自動停止までの期間等が挙げられる。
【００２６】
請求項３記載の発明では、所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第２所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時における前記バッテリ特性学習手段による学習を禁止することを特徴とする。
【００２７】
ところで、上述してきた請求項１及び２記載の発明では、「バッテリ充電中にその充電を停止させた場合、その充電停止から所定時間以内であれば分極の影響が大きいので、誤学習の問題が生じる」といった点に着目している。これに対し上記請求項３記載の発明では、「バッテリ放電中にその放電を停止させた場合、その放電停止から第２所定時間以内であれば分極の影響が大きいので、誤学習の問題が生じる」といった点に着目している。
【００２８】
すなわち、例えばアイドルストップ中にヘッドライトを消灯させたり、空調装置をオフ操作させたりした直後（放電終了直後）は、図７中の符号ＬＢに示す如くバッテリ電圧は徐々に上昇していく。この時、放電終了直後の数秒間においては電圧の上昇速度が速く、その後、電圧上昇速度は徐々に遅くなっていく。よって、例えば上述の如く電圧−電流特性の傾き（内部抵抗に相当）を特性値として算出する場合においては、初期検出値Ｓ１（図４参照）が分極の影響で低くなることに起因して内部抵抗が実際よりも大きい値に算出されてしまう。
【００２９】
この点を鑑みた上記請求項３記載の発明では、所定の電気負荷（例えばヘッドライトや空調装置等）に対する電力供給を遮断してから第２所定時間以内（バッテリ分極の影響が大きい時）に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値の学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避でき、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。
【００３０】
請求項４記載の発明では、所定の電気負荷に対する前記バッテリからの電力供給を遮断してから、第２所定時間以内に前記自動始動を実施した場合には、その自動始動時に算出した前記特性値を補正して学習する、或いは、その自動始動時の学習値に基づき予測した前記バッテリ電圧最小値を補正することを特徴とする。
【００３１】
上記発明によれば、所定の電気負荷（例えばヘッドライトや空調装置等）に対する電力供給を遮断してから第２所定時間以内（バッテリ分極の影響が大きい時）に検出されたバッテリ電圧に基づく特性値（見かけ特性値）については、バッテリ分極の影響を加味して前記見かけ特性値を補正して学習する、或いは、前記見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正する。そのため、バッテリ分極の影響を加味して自動停止要求を許可するか否かを判定できるので、自動停止許可判定手段による判定の適正化を図ることができる。
【００３２】
請求項５記載の発明では、前記第２所定時間を、前記所定時間よりも短い時間に設定したことを特徴とする。
ここで、図７に例示すように、放電を停止した直後におけるバッテリ電圧の上昇速度（符号ＬＢ参照）は、充電を停止した直後におけるバッテリ電圧の下降速度（符号ＬＡ参照）に比べて遅い。つまり、放電停止直後の方が、充電停止直後に比べて分極の影響が小さい。この点を鑑みた上記発明では、学習禁止（または補正）の対象となる放電停止直後の第２所定時間を、充電停止直後の所定時間よりも短い時間に設定するので、学習禁止（または補正）させるか否かの判定の最適化を促進できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の第１実施形態にかかるシステム構成を示す図。
【図２】始動時のバッテリ放電電流の推移を示す図。
【図３】上記実施形態にかかる最大放電電流時の内部抵抗の推定原理を説明する図。
【図４】同実施形態にかかる最大放電電流の推定原理を説明する図。
【図５】同実施形態にかかる最大放電電流の推定処理の手順を示すフローチャート。
【図６】同実施形態にかかる機関自動停止始動処理の禁止処理の手順を示すフローチャート。
【図７】エンジン停止直後（バッテリ充放電の終了直後）のバッテリ電圧の変化を示す図であって、分極の影響を表した図。
【図８】分極の影響を受けたＲｉｎ，ΔＩｍａｘに基づき算出した最低電圧Ｖｍｉｎと、実際に試験して計測した最低電圧Ｖｍｉｎとの誤差（予測誤差）を示す試験結果を示す図。
【図９】同実施形態において、時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）に基づきＲｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を許可するか否かを判定する手順を示すフローチャート。
【図１０】本発明の第３実施形態にかかる機関自動停止始動処理の禁止処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本発明にかかる内燃機関の自動始動制御装置の各実施形態について図面に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００３５】
（第１実施形態）
本実施形態に係る自動始動制御装置は、走行駆動源として車両に搭載された内燃機関を制御対象としたものである。
【００３６】
図１に、本実施形態にかかる内燃機関のシステム全体構成を示す。
【００３７】
内燃機関１０は、ポート噴射式のガソリン機関である。また、内燃機関１０は、車両の動力発生装置であり、その出力軸（クランク軸１２）が駆動輪に機械的に接続されている。一方、発電装置２０は、発電機としてのオルタネータ２２と、オルタネータ２２の出力を制御する制御回路としてのレギュレータ２４とを備えて構成されている。ここで、オルタネータ２２のロータは、内燃機関１０のクランク軸１２と機械的に連結されており、クランク軸１２の回転力によって回転する。
【００３８】
発電装置２０のバッテリ端子ＴＢには、鉛蓄電池としてのバッテリ３０が接続されている。そして、バッテリ３０には、これと並列に、スイッチ４２を介して電気負荷４４が接続されている。更に、バッテリ３０には、電気負荷として、内燃機関１０のクランク軸１２に初期回転を付与するスタータ４０が接続されている。一方、バッテリ端子ＴＢ及びバッテリ３０間の給電ラインと、発電装置２０のイグニッション端子ＴＩＧとは、イグニッションスイッチ４６を介して接続されている。
【００３９】
上記バッテリ３０の電気負荷の１つとしての電子制御装置（ＥＣＵ５０）は、マイクロコンピュータを主体として構成され、常時記憶保持装置５１等の記憶装置を備えている。ここで、常時記憶保持装置５１とは、エンジン制御システムの起動スイッチ（例えばＥＣＵ５０の主電源スイッチであるイグニッションスイッチ４６）の状態にかかわらず、常時記憶を保持する記憶装置のことである。具体的には、例えば上記起動スイッチの状態にかかわらず常時給電状態が維持されるバックアップＲＡＭや、給電の有無にかかわらず常時記憶を保持するＥＥＰＲＯＭ（登録商標）等の不揮発性メモリなどである。
【００４０】
ＥＣＵ５０は、内燃機関１０や、発電装置２０を制御対象とする。特に、ＥＣＵ５０では、バッテリ３０から放電される電流やバッテリ３０へと充電される電流を検出する電流センサ５２の検出値や、バッテリ３０の温度を検出する温度センサ５４の検出値、更にはバッテリ３０の電圧を検出する電圧センサ５６の検出値に基づき、発電装置２０のバッテリ端子ＴＢに印加される電圧（発電装置２０の出力電圧）を制御する。詳しくは、ＥＣＵ５０は、発電装置２０の指令端子ＴＲに、出力電圧の指令値（指令電圧）を出力する。これにより、レギュレータ２４では、出力電圧を指令電圧に制御する。また、ＥＣＵ５０は、発電装置２０のモニタ端子ＴＦを介して、発電装置２０の発電能力を示す発電状態信号を取り込む。ここで、発電能力とは、レギュレータ２４内のスイッチング素子のオン・オフの時比率（詳しくは、オン・オフ周期に対するオン時間の比：Ｄｕｔｙ）によって定量化される。
【００４１】
上記出力電圧の制御は、バッテリ３０の充電状態（ＳＯＣ：State Of Charge）を許容範囲内としつつも、発電装置２０による発電による内燃機関１０の燃料消費量の増量量を極力低減するように行われる。ここで、ＳＯＣは、バッテリ３０の放電能力を定量化した物理量である。詳しくは、バッテリ３０の満充電に対する現在の充電量の割合を定量化したものである。ＳＯＣは、通常「５時間率容量」や、「１０時間率容量」等によって定量化される。バッテリ３０は、その端子が開放されているときの電圧である開放端電圧が、ＳＯＣに依存することが知られている。詳しくは、ＳＯＣが大きいほど、開放端電圧が高くなる。具体的には例えば、ＳＯＣが「１００％」のときの開放端電圧は、「１２．８Ｖ」であり、「０％」のときの開放端電圧は、「１１．８Ｖ」である。
【００４２】
更に、ＥＣＵ５０は、車両の停止時において、内燃機関１０のアイドル回転速度制御を停止し内燃機関１０を自動的に停止させるいわゆるアイドルストップ制御（自動停止処理）や、アイドルストップ制御から内燃機関１０を自動的に始動させる自動始動処理を行う。ここで、自動始動処理は、スタータ４０を起動させることで内燃機関１０のクランク軸１２に初期回転を付与した後、燃焼制御を行うことで実行される。ただし、スタータ４０の起動に際しては、スタータ４０が回転を開始するまでの極短時間の間にバッテリ３０からスタータ４０に多量の放電電流が流れることが知られている。そしてこの際には、バッテリ３０の電圧が大きく落ち込む。一方、バッテリ３０を給電手段とするＥＣＵ５０には、その動作の信頼性を維持することのできる給電電圧の最小値が規定されている。このため、内燃機関１０の自動始動処理に際してバッテリ３０の電圧が過度に低下する場合には、ＥＣＵ５０の動作の信頼性が低下するおそれがある。このため、アイドルストップ制御は、自動始動処理によるバッテリ３０の電圧の低下がＥＣＵ５０の動作保証電圧の最低値を下回らないとの条件の下で行うことが望ましい。
【００４３】
ここで、自動始動処理に伴うバッテリ３０の電圧の最低値は、バッテリ３０の放電電流量が最大となる際にとる値と考えられる。そこで本実施形態では、イグニッションスイッチ４６の操作による内燃機関１０の始動時において、バッテリ３０の最大放電電流量に関する情報をバッテリ特性値として算出し、算出した特性値を学習値として記憶させておく。そして、都度のバッテリ３０の状態から自動始動処理によるバッテリ３０の電圧の低下量を予測する際にこの学習値を用いる。以下、最大放電電流量に関する情報の学習原理を説明する。
【００４４】
図２（ａ）は、スタータ４０の起動に伴うバッテリ３０の電流の挙動を示す。スタータ４０とバッテリ３０とが電気的に接続されると、バッテリ３０の放電電流量は急激に上昇し、時刻ｔ１に最大値Ｉｍａｘに達する。この最大値Ｉｍａｘ（スタータ４０への突入電流）は、スタータ４０の抵抗、バッテリ３０の内部抵抗、スタータ４０及びバッテリ３０間の配線抵抗等によって定まる。そして、スタータ４０が回転を開始すると、スタータ４０を流れる電流が減少する。換言すれば、バッテリ３０の放電電流が減少する。ここで、電流センサ５２は、スタータ４０の起動時におけるバッテリ３０の放電電流の最大値Ｉｍａｘを検出可能範囲とするものではない。そこで、本実施形態では、イグニッションスイッチ４６の操作による内燃機関１０の始動時において、バッテリ３０の最大放電電流量を推定する。
【００４５】
図２（ｂ）に、スタータ４０の起動に際してのバッテリ３０の電流及び電圧の変化を示す。図示されるように、スタータ４０の起動に伴いバッテリ３０の放電電流が増大して最大値Ｉｍａｘに達する際には、バッテリ３０の電圧が最低電圧Ｖｂｔｍに低下する。この際、バッテリ３０の分極の影響が非常に小さいため、バッテリ３０の電流変化に対する電圧変化によって推定されるバッテリ３０の内部抵抗は、真の値に非常に近いものとなっている。ただし、この期間は非常に短いために、この間の電流及び電圧のサンプリングによって内部抵抗を算出することは困難である。
【００４６】
放電電流がピーク（最大値Ｉｍａｘ）に達した後、放電電流の減少に伴ってバッテリ３０の電圧も上昇する。ここで、バッテリ３０の放電電流が最大値Ｉｍａｘとなった後、放電電流が減少していく期間は比較的長いため、この間において放電電流量がある程度低下した後には、電流センサ５２によって電流を多数サンプリングすることができる。このため、この期間においては、バッテリ３０の内部抵抗を比較的容易に算出することができる。一方、バッテリ３０の放電電流が最大値Ｉｍａｘとなるまでの期間におけるバッテリ３０の内部抵抗と、最大値Ｉｍａｘとなった後の内部抵抗とは一般に相違すると考えられる。したがって、放電電流が最大値Ｉｍａｘとなった後の電流の検出値に基づき算出されるバッテリ３０の内部抵抗を用いたのでは、バッテリ３０の最低電圧Ｖｂｔｍに基づく最大値Ｉｍａｘの推定は困難である。
【００４７】
そこで、本実施形態では、最大値Ｉｍａｘとなった後の内部抵抗Ｒｃと最大値Ｉｍａｘとなる前の内部抵抗Ｒｉｎとの差が、スタータ４０起動前後の開放端電圧の差ΔＶｏと相関を有するという性質に着目する。図３に、この性質を裏付ける計測データを示す。図３において、縦軸は、放電電流急増時の内部抵抗Ｒｉｎ（最大値Ｉｍａｘとなる前の内部抵抗）に対するクランキング時の内部抵抗Ｒｃ（最大値Ｉｍａｘとなった後の内部抵抗）の差を示し、横軸は、スタータ起動前後の開放端電圧の差ΔＶｏを示す。図示されるように、差ΔＶｏが大きいほど、これに比例して、内部抵抗Ｒｉｎに対する内部抵抗Ｒｃの差が小さくなっている。このため、差ΔＶｏと内部抵抗Ｒｃとから、放電電流急増時の内部抵抗Ｒｉｎを推定することができる。
【００４８】
すなわち、まず、図４に実線にて示すバッテリ３０の電圧の軌跡に基づき、スタータ４０の起動前のバッテリ３０の電圧Ｖｔとスタータ４０の起動に伴うバッテリ３０の最低電圧Ｖｂｔｍとを検出することで、スタータ４０の起動によるバッテリ３０の電圧降下量ΔＶを算出する。一方、放電電流が最大値となった後の電流及び電圧の挙動から、図中１点鎖線にて示す内部抵抗Ｒｃを算出することができる。そして、これとスタータ４０の起動前後の開放端電圧の差ΔＶｏとを用いることで、図中２点鎖線にて示す放電電流の急増時の内部抵抗Ｒｉｎを推定することができる。そして、内部抵抗Ｒｉｎと上記降下量ΔＶとから、スタータ４０の起動によるバッテリ３０の最大放電電流量ΔＩｍａｘを推定算出することができる。
【００４９】
図５に、本実施形態にかかる最大放電電流量ΔＩｍａｘの推定処理の手順を示す。この処理は、ＥＣＵ５０によって、イグニッションスイッチ４６がオン操作されることをトリガとして実行される。
【００５０】
この一連の処理では、まずステップＳ１０において、電圧センサ５６や電流センサ５２の検出値であるバッテリ３０の電圧Ｖｔや電流Ｉｔを取得する。なお、続くステップＳ１２においてスタータ４０が起動されたと判断されるまでステップＳ１０に留まるため、電圧Ｖｔや電流Ｉｔを、この期間における複数個の検出値の平均値としてもよい。続くステップＳ１２においてスタータ４０が起動されたと判断される場合には、ステップＳ１４において、スタータ４０起動後のバッテリ３０の電流及び電圧を複数回検出する。続くステップＳ１６においては、ステップＳ１０において取得された電圧ＶｔからステップＳ１４において検出されるバッテリ３０の最低電圧Ｖｂｔｍを減算することで、バッテリ３０の上記電圧降下量ΔＶを算出する。
【００５１】
続くステップＳ１８においては、クランキング時のバッテリ３０の内部抵抗Ｒｃを算出する。ここでは、ステップＳ１４において同時に検出される電圧及び電流ついての複数の組が用いられる。これら複数の組は、バッテリ３０の放電電流が電流センサ５２の検出可能範囲の下限値以上まで上昇した期間における検出値の組とする。これは、例えばバッテリ３０の電流が一旦減少した後、検出可能範囲の下限値を超えて上昇することを検知することで行うことができる。これら複数の組を用いて、周知の回帰分析等によって内部抵抗Ｒｃを推定することができる。すなわち、電流を説明変数、電圧を目的変数とする１次式モデルを最小２乗法によって算出し、この１次式モデルの係数を内部抵抗Ｒｃとする。なお、上記複数の組を、該当する検出値の組の全てとする代わりに、これらのうちから選択された所定数の組としてもよい。
【００５２】
続くステップＳ２０においては、バッテリ３０の開放端電圧のスタータ４０の起動前後における差ΔＶｏを算出する。ここで、スタータ４０の起動後の開放端電圧Ｖｏａｆは、上記回帰分析にて算出される１次モデルの切片とすることができる。一方、スタータ４０の起動前の開放端電圧Ｖｏｂｅは、スタータ４０の起動前及び放電電流の急増時の内部抵抗が変化しないと想定して且つこれを内部抵抗Ｒｃで近似し、上記電流Ｉｔ及び電圧Ｖｔを用いることで、簡易的に式「Ｖｏｂｅ＝Ｖｔ−Ｒｃ・Ｉｔ」にて推定することができる。このため、開放端電圧の差ΔＶｏは、「Ｖｏｂｅ−Ｖｏａｆ」と算出することができる。
【００５３】
続くステップＳ２２においては、放電電流急増時の内部抵抗Ｒｉｎを推定する。ここでは、先の図３に示した相関関係に基づき、上記ステップＳ２０において算出された差ΔＶｏにて、上記ステップＳ１８にて算出された内部抵抗Ｒｃを補正することで、内部抵抗Ｒｉｎを推定する。続くステップＳ２４では、上記ステップＳ１６にて算出される電圧降下量ΔＶを、上記ステップＳ２２にて推定される内部抵抗Ｒｉｎにて除算することで、スタータ４０の起動によるバッテリ３０の最大放電電流量ΔＩｍａｘを算出する。そして、ステップＳ２６（バッテリ特性学習手段）において、最大放電電流量ΔＩｍａｘ及び内部抵抗Ｒｉｎを記憶（学習）するとともに、内部抵抗Ｒｃや電流及び電圧の検出値を消去する。なお、ステップＳ２６の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。
【００５４】
図６に、上記最大放電電流量ΔＩｍａｘに基づくアイドルストップ制御の禁止にかかる処理手順を示す。この処理は、ＥＣＵ５０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。
【００５５】
この一連の処理では、まずステップＳ３０において、所定のアイドルストップ条件を満たすことによるアイドルストップ要求が発生しているか否かを判断する。前記アイドルストップ条件とは、例えばバッテリ３０のＳＯＣが所定値以上であること、車両が停止（車速ゼロ）していること、或いは車速が所定値未満で減速中であること、等が挙げられる。
【００５６】
そして、アイドルストップ要求が発生していると判断される場合には、ステップＳ３２において、バッテリ３０の電圧の検出値を取得する。この検出値は、バッテリ３０の現在の電圧値に応じた値とすべく、バッテリ３０の電圧の検出値のうちの最新のものであることが望ましいが、所定時間内との条件下で任意の検出値としてもよい。
【００５７】
続くステップＳ３４においては、現時点において仮に内燃機関１０を再始動したと想定した場合のバッテリ３０の電圧低下に伴う最低電圧Ｖｍｉｎ（バッテリ電圧最小値）を予測する。ここでは、先の図５に示したステップＳ２６の処理にて学習された学習値である、最大放電電流量ΔＩｍａｘと内部抵抗Ｒｉｎとに基づき最大の電圧降下量を予測する。つまり、最低電圧Ｖｍｉｎを、「Ｖｍｉｎ＝ΔＩｍａｘ・Ｒｉｎ＋Ｖ」にて予測する。続くステップＳ３６（自動停止許可判定手段）では、最低電圧Ｖｍｉｎが閾値電圧Ｖｔｈ以下であるか否かを判断する。この処理は、現在のバッテリ３０の状態が内燃機関１０の再始動処理を適切に行うことができる状態か否かを判断するものである。ここで閾値電圧Ｖｔｈは、ＥＣＵ５０の動作の信頼性の低下を招く低電圧のうちの最大値に基づき設定されている。
【００５８】
そして、閾値電圧Ｖｔｈ以下であると判断される場合には、ステップＳ３８においてアイドルストップ制御を禁止する。すなわち、車両停止等に伴いアイドルストップ要求が発生してもその要求は許可されず、アイドルストップ制御への移行が禁止される。また、一方、一旦はアイドルストップが許可されたにもかかわらず、バッテリ３０の電圧低下等に起因してステップＳ３６において肯定判断されたのであるなら、アイドルストップ制御を直ちに停止し、内燃機関１０を直ちに始動させる。この観点からは、上記閾値電圧Ｖｔｈは、内燃機関１０の再始動処理を行う際にＥＣＵ５０の動作の信頼性を維持することのできる最低電圧以上とすることが望ましい。なお、ステップＳ３８の処理が完了する場合や、ステップＳ３０，Ｓ３６において否定判断される場合には、ステップＳ４０にてアイドルストップを許可して、この一連の処理を一旦終了する。
【００５９】
このように、本実施形態によれば、都度のバッテリ３０の状態において、スタータ４０によって内燃機関１０を始動させたならバッテリ３０の電圧として想定される最低電圧Ｖｍｉｎを予測することで、ＥＣＵ５０の動作の信頼性を維持し得る電圧の下限値ぎりぎりとなるまでアイドルストップ制御を行うことができる。このため、内燃機関１０の燃料消費量を低減することができる。
【００６０】
ちなみに、図６の処理はエンジン運転時（例えば車両走行時）に実施されることを前提としているが、図６の処理とは別に、エンジン停止時（例えばアイドルストップ時）には次の処理が実施されている。すなわち、アイドルストップ中には、ステップＳ３２，Ｓ３４，Ｓ３６と同様の処理が繰り返し実行されており、ステップＳ３６にて否定判定されればアイドルストップを継続させ、ステップＳ３６にて行程判定されれば、エンジンを自動再始動させる。
【００６１】
ところで、バッテリ３０を充電させている最中には、バッテリ３０の分極に起因してバッテリ３０の開放電圧は見かけ上高くなる。そして、バッテリ充電を終了させると、分極が徐々に解消されていくことに伴って開放電圧は徐々に低下していく（図７中の符号ＬＡ参照）。この時、充電終了直後には開放電圧の低下速度が速く、その低下速度は徐々に遅くなっていき、分極なしの状態における開放電圧の値に収束していく。
【００６２】
このことは、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させると、その再始動中に電圧センサ５６により検出されるバッテリ電圧は、分極の影響を受けて見かけ上高くなることを意味する。また、見かけ上高くなっているバッテリ電圧が分極回復に伴い低下していく時の低下速度は、上記再始動の直後であるほど速くなることを意味する。
【００６３】
したがって、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させると、図５のステップＳ１８において算出した内部抵抗Ｒｃは、分極の影響に起因して実際の値よりも小さい値に誤って算出してしまう。すなわち、サンプリング初期の検出値（図４中の符号Ｓ１参照）が見かけ上高くなっている量は、サンプリング終期の検出値（図４中の符号Ｓ２参照）が見かけ上高くなっている量よりも多い。そのため、図４中の１点鎖線にて示す傾き（内部抵抗Ｒｃ）が見かけ上小さくなる。
【００６４】
ちなみに、ステップＳ１６にて電圧降下量ΔＶの算出に用いる電圧Ｖｔと最低電圧Ｖｂｔｍとでは、分極の影響を受ける度合いは殆ど同じである。このことは、ＶｔからＶｂｔｍにまで電圧低下する時間は極短時間であることによる。そのため、Ｖｔ及びＶｂｔｍの両検出値とも同じ量だけ見かけ上高くなっているので、電圧降下量ΔＶの算出結果は実際に生じた降下量とほぼ一致する。
【００６５】
要するに、分極の影響により内部抵抗Ｒｃは実際よりも小さい値に算出され、電圧降下量ΔＶは実際の値に近い値に算出される。したがって、Ｒｃから算出されるＲｉｎ及びΔＶに基づきステップＳ２４にて算出される最大放電電流量ΔＩｍａｘ（＝ΔＶ／Ｒｉｎ）は、実際の値よりも大きい値に算出される。そのため、バッテリ充電中にアイドルストップを実施し、その直後に再始動させた場合には、ステップＳ２２，Ｓ２４で算出されるＲｉｎ，ΔＩｍａｘは、実際の値と異なる値となる。そして、このような異なる値を学習（誤学習）してその学習値に基づき最低電圧Ｖｍｉｎを予測し（Ｓ３４）、その予測値に基づきアイドルストップ制御の許可是非を判定する（Ｓ３６）と、適正な判定が為されなくことが懸念される。
【００６６】
これらの懸念に対し、本実施形態では、アイドルストップを実施した時点から所定時間Ｔｔｈ（図７参照）以内に再始動させた場合には、図５の処理の実行を禁止して、実際の値と異なる内部抵抗Ｒｉｎ及び最大放電電流量ΔＩｍａｘが学習されてしまうことを回避する。
【００６７】
所定時間Ｔｔｈの設定手法に関し、図７の如く、バッテリ３０への充電を停止させた時点からの経過時間とバッテリ電圧変化とを試験し、電圧低下速度が所定値未満になるまでに要する時間を所定時間Ｔｔｈとして設定する。
【００６８】
ちなみに、図７中の符号Ｌ１〜Ｌ４は、バッテリ電流の積算値（積算電流）を異ならせて上記試験を実施した結果を示す。この結果は、積算電流が多いほど電圧低下速度が速くなることを表している。本実施形態では、積算電流が１．０Ａｈ（Ｌ１）の時の試験結果に基づき所定時間Ｔｔｈを設定する。
【００６９】
図８は、上述の如く分極の影響を受けたＲｉｎ，ΔＩｍａｘに基づき算出した最低電圧Ｖｍｉｎと、実際に試験して計測した最低電圧Ｖｍｉｎとの誤差（予測誤差）を示す試験結果である。複数の試験データは図中の２本の実線の範囲内に収まる。図示されるように、所定時間Ｔｔｈ（時間閾値）を長く設定するほど予測誤差は小さくなる。但し、所定時間Ｔｔｈを長くするほどＲｉｎ，ΔＩｍａｘの学習機会が少なくなってしまう。そこで、予測誤差低減と学習機会の確保とのバランスを鑑みて、図８の試験結果に基づき所定時間Ｔｔｈを設定してもよい。例えば、図中の実線（区間推定の上限値と下限値）に現れる変曲点Ｐ１，Ｐ２に相当する時間（図８の例では５秒）を、所定時間Ｔｔｈとして設定してもよい。
【００７０】
図９は、時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）に基づきＲｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を許可するか否かの判定を実施する手順を示すフローチャートであり、ＥＣＵ５０が有するマイクロコンピュータにより繰り返し実施される。
【００７１】
先ず、ステップＳ５０において、アイドルストップシステムによる自動再始動が実施されているか否かを判定する。再始動が実施されたと判定されれば、続くステップＳ５２において、前回の自動停止時から今回の自動停止時までの期間（所定期間）にバッテリ３０に流れた電流の積算値（積算電流）に基づき、所定時間Ｔｔｈ（時間閾値）を設定する。すなわち、図７に示すように、積算電流が多いほど、アイドルストップ直後におけるバッテリ電圧の変化量は大きくなるので、積算電流が多いほど所定時間Ｔｔｈを長くするように設定する。
【００７２】
続くステップＳ５４では、前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が、所定時間Ｔｔｈ以内であるか否かを判定する。所定時間Ｔｔｈ以内であれば、図５のステップＳ２２，Ｓ２４で算出したＲｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を禁止する。なお、このように学習を禁止した場合には、次回にアイドルストップを許可するか否かを図６にしたがって判定する際に、前回の学習値に基づき最低電圧Ｖｍｉｎを予測して判定する。
【００７３】
以上により、本実施形態によれば、バッテリ分極の影響が大きい時、つまり前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が所定時間Ｔｔｈ以内である場合に検出されたバッテリ電圧に基づき算出したＲｉｎ，ΔＩｍａｘ（特性値）については、その学習を禁止するので、バッテリ分極に起因した誤学習を回避できる。よって、次回にアイドルストップを許可するか否かを図６にしたがって判定する際に、最低電圧Ｖｍｉｎの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップＳ３６で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。
【００７４】
また、積算電流値に応じて時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）を可変設定するので、先述した予測誤差低減と学習機会確保のバランスを最適化でき、Ｒｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を禁止をするか否かの判定を適正に実施できる。
【００７５】
（第２実施形態）
上記第１実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）には、Ｒｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を禁止している。これに対し本実施形態では、図９中のステップＳ５６の処理を、図中の一点鎖線に示すステップＳ５６ａに変更している。すなわち、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）には、Ｒｉｎ，ΔＩｍａｘの学習を許可するものの、算出したＲｉｎ，ΔＩｍａｘを補正した値を学習する。
【００７６】
内部抵抗Ｒｉｎに対する補正については、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、図５のステップＳ２２で算出したＲｉｎは分極の影響により実際より低い値になっている筈であるため、算出したＲｉｎに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の内部抵抗に精度良く近づけることができる。
【００７７】
また、前回自動停止時に放電していた場合には、算出したＲｉｎは分極の影響により実際より高い値になっている筈であるため、算出したＲｉｎに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の内部抵抗に精度良く近づけることができる。
【００７８】
最大放電電流量ΔＩｍａｘに対する補正については、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、算出したΔＩｍａｘは実際より高い値になっている筈であるため、算出したΔＩｍａｘに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最大放電電流量に精度良く近づけることができる。
【００７９】
また、前回自動停止時に放電していた場合には、算出したΔＩｍａｘは実際より低い値になっている筈であるため、算出したΔＩｍａｘに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最大放電電流量に精度良く近づけることができる。
【００８０】
なお、最大放電電流量ΔＩｍａｘに対する補正に関し、補正後のＲｉｎを用いて「ΔＩｍａｘ＝ΔＶ／Ｒｉｎ」の式に基づきΔＩｍａｘを算出すれば、ΔＩｍａｘの補正は不要である。
【００８１】
以上により、本実施形態によっても、分極の影響でＲｉｎ，ΔＩｍａｘを誤学習することを回避できるので、最低電圧Ｖｍｉｎの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップＳ３６で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。
【００８２】
（第３実施形態）
上記第２実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）には、算出したＲｉｎ，ΔＩｍａｘを補正して学習させている。これに対し、本実施形態では、前回の自動停止から直ぐに再始動した場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）であっても、算出したＲｉｎ，ΔＩｍａｘを補正することなく学習させる。但し、図６に示すアイドルストップ許可判定の処理を、図１０に示すようにステップＳ３４ａ，Ｓ３４ｂを追加する内容に変更している。
【００８３】
すなわち、ステップＳ３４にて最低電圧Ｖｍｉｎを予測した後、続くステップＳ３４ａにおいて、図９のステップＳ５４と同様にして、前回の自動停止時から今回の再始動開始までの時間が、所定時間Ｔｔｈ以内であるか否かを判定する。所定時間Ｔｔｈ以内であればステップＳ３４ｂに進み、ステップＳ３４で算出した最低電圧Ｖｍｉｎの予測値を補正する。
【００８４】
この補正に関し、例えば前回自動停止時に充電していた場合には、ステップＳ３４で算出した最低電圧Ｖｍｉｎは分極の影響により実際より高い値になっている筈であるため、算出したＶｍｉｎに対して所定量だけ減算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最低電圧に精度良く近づけることができる。
【００８５】
また、前回自動停止時に放電していた場合には、ステップＳ３４で算出した最低電圧Ｖｍｉｎは分極の影響により実際より低い値になっている筈であるため、算出したＶｍｉｎに対して所定量だけ加算する補正を実施すればよい。なお、前回の自動停止から再始動までの経過時間が短いほど、前記所定量を大きい値に設定すれば、実際の最低電圧に精度良く近づけることができる。
【００８６】
以上により、本実施形態によっても、分極の影響で最低電圧Ｖｍｉｎの予測誤差が所定値以上になることを回避でき、アイドルストップを許可するか否かをステップＳ３６で判定するにあたり、その判定の適正化を図ることができる。
【００８７】
（第４実施形態）
上記第１〜第３実施形態では、充電停止から所定時間Ｔｔｈ以内であれば、分極の影響が大きいので、学習を禁止したり補正を実施したりする処置を施している。これに対し本実施形態では、放電停止から第２所定時間以内であっても、分極の影響が大きいので、学習を禁止したり補正を実施したりする処置を施している。
【００８８】
例えば、アイドルストップ中にヘッドライトを消灯させたり、空調装置をオフ操作させたりした直後（放電停止直後）では、分極が徐々に解消されていくことに伴って開放電圧は徐々に上昇していく（図７中の符号ＬＢ参照）。この時、放電終了直後には開放電圧の上昇速度が速く、その上昇速度は徐々に遅くなっていき、分極なしの状態における開放電圧の値に収束していく。そのため、バッテリ放電停止直後にエンジンを自動再始動させた場合においても、ステップＳ２２，Ｓ２４で算出されるＲｉｎ，ΔＩｍａｘは実際の値と異なる値となるので、アイドルストップ制御の許可是非を判定するにあたり、適正な判定が為されなくことが懸念される。
【００８９】
そこで本実施形態では、先に説明した図９の処理を実施しつつ、図９のステップＳ５４での判定を次のように変更した処理も実施する。或いは、先に説明した図１０の処理を実施しつつ、図１０のステップＳ３４での判定を次のように変更した処理も実施する。すなわち、所定の電気負荷（例えばヘッドライトや空調装置等の負荷量の大きいもの）に対するバッテリ３０からの電力供給を遮断してから、第２所定時間以内に自動始動を実施したか否かを判定する。
【００９０】
そして、第２所定時間以内に自動始動を実施したと判定された場合には、放電停止直後の第２所定時間以内の、分極の影響が大きい時に自動始動を実施しているとみなして、図９のステップＳ５６における学習の禁止、或いは、図１０のステップＳ３４ｂにおける予測値の補正を実施する。
【００９１】
以上により、本実施形態によれば、放電停止直後の分極の影響をも加味して、見かけ特性値を補正して学習する、或いは、見かけ特性値に基づき予測したバッテリ電圧最小値を、バッテリ分極の影響を加味して補正するので、自動停止許可の判定の適正化を図ることができる。
【００９２】
なお、放電停止直後のバッテリ電圧上昇速度よりも充電停止直後のバッテリ電圧低下速度の方が大きい。つまり、充電停止直後に自動始動させた場合の方が、放電停止直後に自動始動させた場合に比べて分極の影響が大きい。この点を鑑みた本実施形態では、学習禁止（または補正）の対象となる放電停止直後の第２所定時間を、充電停止直後の所定時間Ｔｔｈよりも短い時間に設定するので、学習禁止（または補正）させるか否かの判定の最適化を促進できる。
【００９３】
（他の実施形態）
本発明は上記実施形態の記載内容に限定されず、以下のように変更して実施してもよい。また、各実施形態の特徴的構成をそれぞれ任意に組み合わせるようにしてもよい。
【００９４】
・上各実施形態では、時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）を積算電流に応じて可変設定しているが、予め設定しておいた固定値であってもよい。
【００９５】
・図７に示すように、放電中にエンジン停止した場合には、充電中にエンジン停止した場合に比べて分極の影響が小さいので、バッテリ電圧の変化量が小さい。この点を鑑みて、放電中および充電中のいずれの時にエンジン停止したかを判定し、その判定結果に応じて時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）を可変設定するようにしてもよい。具体的には、放電中にエンジン停止した場合には、充電中にエンジン停止した場合に比べて所定時間Ｔｔｈを短く設定する。
【００９６】
・また、その時の内部抵抗Ｒｉｎの値やバッテリ温度に応じて、分極の影響度合いは変化するので、これらＲｉｎや温度等に応じて時間閾値（所定時間Ｔｔｈ）を可変設定するようにしてもよい。
【００９７】
・上記各実施形態では、最大放電電流量ΔＩｍａｘをバッテリ特性値として学習しているが、バッテリ３０の電圧が最低値となる際の放電電流量(最大値Ｉｍａｘ)自体を推定して学習してもよい。これは例えば、先の図５のステップＳ２４の処理に代えて、「Ｉｍａｘ＝Ｖｂｔｍ／Ｒｉｎ」を算出する処理を行うことで実現することができる。
【００９８】
ここで、スタータ４０への電力供給前の期間においてはバッテリ３０の放電電流は小さいと考えられる。このため、上記最大放電電流量ΔＩｍａｘに代えて最大値Ｉｍａｘを用いて先の図６に例示した処理を行ってもよい。
【００９９】
・スタータ起動前の開放端電圧Ｖｏの取得方法としては、上記第１実施形態において例示したものに限らない。例えば、内燃機関１０の停止に際してのバッテリ３０の電圧及び電流の検出値に基づく回帰分析によって起動前の開放端電圧を推定してもよい。
【０１００】
・アイドルストップ制御後の内燃機関１０の自動始動処理において、内燃機関１０のクランク軸１２に初期回転を付与する始動手段としては、スタータ４０に限らない。例えば自動始動専用のモータジェネレータをスタータ４０とは別に備えてもよい。この場合、最大放電電流量ΔＩｍａｘの算出は、モータジェネレータによって内燃機関１０を自動で始動させる際のバッテリ３０の電流及び電圧に基づき行うことが望ましい。
【０１０１】
・内燃機関としては、ポート噴射式の火花点火式内燃機関に限らず、例えば筒内噴射式の火花点火式内燃機関であってもよい。更に、ディーゼル機関等、圧縮着火式内燃機関であってもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
３０…バッテリ、４０…スタータ、Ｓ２６…バッテリ特性学習手段、Ｓ３６…自動停止許可判定手段、Ｒｉｎ…内部抵抗（特性値）、Ｔｔｈ…所定時間、ΔＩｍａｘ…最大放電電流量（特性値）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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