(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出部と、
前記バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出部と、
前記充放電電流検出部で検出した充放電電流値を積算して電流積算法充電率を推定する電流積算法充電率推定部と、
前記充放電電流検出部で検出した充放電電流値および前記端子電圧検出部で検出した端子電圧値とから前記バッテリの開放電圧値を推定し、該開放電圧値から開放電圧推定法充電率を推定する開放電圧推定法充電率推定部と、
前記電流積算法充電率推定部で得た電流積算法充電率と前記開放電圧推定法充電率推定部で得た開放電圧推定法充電率との充電率差を求める第１差演算部と、
該第１差演算部で得た前記充電率差に基づき誤差モデルを用いて当該誤差モデルの状態量としての誤差を推定する誤差推定部と、
前記電流積算法充電率推定部で推定した電流積算法充電率および前記開放電圧推定法充電率推定部で推定した開放電圧推定法充電率のうち前記第１差演算部で減算する方の充電率から前記誤差推定部で推定した誤差を減算して前記バッテリの充電率を算出する第２差演算部と、
を備えたバッテリの充電率推定装置であって、
前記誤差推定部は、前記誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えている、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバッテリの充電率推定装置おいて、
前記誤差モデルは、前記充放電電流検出部での誤差および前記端子電圧検出部での誤差のうち少なくとも一方を含む、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【請求項３】
バッテリの充放電電流値を検出するステップと、
前記バッテリの端子電圧値を検出するステップと、
前記検出した充放電電流値を積算して電流積算法充電率を推定するステップと、
前記検出した充放電電流値および前記検出した端子電圧値とから前記バッテリの開放電圧値を推定し、該開放電圧値から開放電圧推定法充電率を推定するステップと、
前記電流積算法充電率と前記開放電圧推定法充電率との充電率差を求めるステップと、
該充電率差に基づき誤差モデルを用いて当該誤差モデルの状態量としての誤差を推定するステップと、
前記電流積算法充電率および前記開放電圧推定法充電率のうち前記充電率差を求める前記ステップで減算する方の充電率から前記誤差を減算して前記バッテリの充電率を算出するステップと、
を含むバッテリの充電率推定方法であって、
前記誤差を推定するステップは、前記誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えている、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気自動車等に用いるバッテリの充電率を推定するバッテリの充電率推定装置及び充電率推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、電気自動車やハイブリッド電気自動車などでは、これらの車両を駆動するのに用いられる電気モータへ電力を供給（放電）したり、制動時のエネルギを発電機として機能させる電気モータから、あるいは地上に設置した電源から充電して電気エネルギを蓄積したりするため、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）が用いられる。【０００３】
この場合、長期にわたってバッテリを最適な状態に保つためには、バッテリの状態、とりわけ充電率（SOC:  State of Charge）を常にモニタしてバッテリ・マネージメントを行う必要がある。【０００４】
従来のバッテリの充電率検出方法としては、バッテリの電圧や電流などの出入りを時系列データですべて記録し、これらのデータを用いて電流を時間積分して現時点での電荷を求め、バッテリに充電された電荷の初期値と満充電容量を用いてSOCを求める、逐次状態記録（ブックキーピング）法（電流積算法あるいはクーロン・カウント法ともいう）や、バッテリの入力電流値と端子電圧値を入力し、バッテリ等価回路モデルを用いてこのモデルの状態量である開放電圧値を逐次推定し、この開放電圧値から充電率を推定する開放電圧推定法が知られている。【０００５】
上記各方法には、一長一短があり、前者の電流積算法は、短時間での充電率の推定にあっては後者の開放電圧推定法より精度が高いものの、時間が経つにつれて誤差が集積されていき精度が悪化していく。これに対し、後者の開放電圧推定法では、常時観測は必要ないものの、充電率の変化に対する開放電圧の変動が小さいため、短時間における充電率の変動量を推定するには前者の電流積算法に劣っている。【０００６】
そこで、これら両方の充電率推定方法を用いて充電率の推定誤差を補正していくこと（いわゆるセンサ・フュージョン技術）により、充電率の推定精度を向上させようとする充電率推定装置が知られている。【０００７】
このような従来のセンサ・フュージョン・タイプのバッテリの充電率推定装置としては、電流積算法を用いてバッテリの充放電電流を時間積分して第１の残存容量を演算する第１の演算手段と、開放電圧推定法を用いてバッテリの充放電電流と端子電圧を基にバッテリの等価回路モデルのインピーダンスから開放電圧を推定し、開放電圧から第２の残存容量を演算する第２の演算手段と、第１の残存容量と第２の残存容量を、バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付けして合成することでバッテリの残存容量を演算する第３の演算手段と、を備えたものが知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２０１７４３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、上記従来のバッテリの充電率推定装置にあっては、以下のような問題がある。
すなわち、電流積算法では、計算間隔をできるだけ短くした方が短時間での推定精度が向上するのに対し、開放電圧推定法では、計算時間を短くすると高周波ノイズが多く含まれるようになり、推定精度が悪化する。このように相反する特性を有する両推定方法で得たそれぞれの推定結果を、上記のように単一のウェイトのみで合成すると、これから得られた推定精度も悪化したものとならざるを得ない。【００１０】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、バッテリの充電率(SOC)の推定誤差を少なく抑えることができるようにした充電率推定装置およびその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的のため、請求項１に記載の本発明によるバッテリの充電率推定装置は、
バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出部と、
バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出部と、
充放電電流検出部で検出した充放電電流値を積算して電流積算法充電率を推定する電流積算法充電率推定部と、
充放電電流検出部で検出した充放電電流値および端子電圧検出部で検出した端子電圧値とからバッテリの開放電圧値を推定し、この開放電圧値から開放電圧推定法充電率を推定する開放電圧推定法充電率推定部と、
電流積算法充電率推定部で得た電流積算法充電率と開放電圧推定法充電率推定部で得た開放電圧推定法充電率との充電率差を求める第１差演算部と、
第１差演算部で得た充電率差に基づき誤差モデルを用いて当該誤差モデルの状態量としての誤差を推定する誤差推定部と、
電流積算法充電率推定部で推定した電流積算法充電率および開放電圧推定法充電率推定部で推定した開放電圧推定法充電率のうち第１差演算部で減算する方（減算される方ではない）の充電率から誤差推定部で推定した誤差を減算してバッテリの充電率を算出する第２差演算部と
を備えたバッテリの充電率推定装置であって、
誤差推定部が、誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えている、
ことを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載のバッテリの充電率推定装置は、
請求項１に記載の発明おいて、
誤差モデルが、充放電電流検出部での誤差および端子電圧検出部での誤差のうち少なくとも一方を含む、
ことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明を方法として実現させた請求項３に記載のバッテリの充電率推定方法は、
バッテリの充放電電流値を検出するステップと、
バッテリの端子電圧値を検出するステップと、
検出した充放電電流値を積算して電流積算法充電率を推定するステップと、
検出した充放電電流値および検出した端子電圧値とからバッテリの開放電圧値を推定し、この開放電圧値から開放電圧推定法充電率を推定するステップと、
電流積算法充電率と開放電圧推定法充電率との充電率差を求めるステップと、
この充電率差に基づき誤差モデルを用いて当該誤差モデルの状態量としての誤差を推定するステップと、
電流積算法充電率および開放電圧推定法充電率のうち充電率差を求めるステップで減算する方の充電率から誤差を減算してバッテリの充電率を算出するステップと、
を含むバッテリの充電率推定方法であって、
前記誤差を推定するステップは、前記誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えている、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載のバッテリの充電率推定装置にあっては、誤差推定部にて電流積算法充電率と開放電圧推定法充電率との充電率差から誤差モデルを用いて誤差を推定し、第２差演算部にて電流積算法充電率および開放電圧推定法充電率のうち第１差演算部で減算する方の充電率から誤差を減算してバッテリの充電率を算出するようにしている。これにより、充放電電流検出部や端子電圧検出部での誤差や、充電率初期値に誤差があったような場合でも、その誤差による充電率のずれ分を減算して、バッテリの充電率(SOC)の推定誤差を少なく抑えることができる。また、誤差推定部が誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えているので、状態量である誤差を容易かつ精度よく推定することができる。
【００１７】
請求項２に記載のバッテリの充電率推定装置にあっては、誤差モデルが充放電電流検出部での誤差および端子電圧検出部での誤差のうち少なくとも一方を含むので、これらの誤差に起因した充電率の推定誤差の大きさを推定でき、充電率の推定精度を向上させることができる。
【００１８】
請求項３に記載のバッテリの充電率推定方法にあっては、電流積算法充電率と開放電圧推定法充電率との充電率差から誤差モデルを用いて誤差を推定し、電流積算法充電率および開放電圧推定法充電率のうち充電率差を求めるステップで減算する方の充電率から誤差を減算してバッテリの充電率を算出するようにしたので、充放電電流検出部や端子電圧検出部での誤差や、充電率初期値に誤差があったような場合でも、その誤差による充電率のずれ分を減算して、バッテリの充電率(SOC)の推定誤差を少なく抑えることができる。また、誤差を推定するステップが誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えているので、状態量である誤差を容易かつ精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例１に係るバッテリの充電率推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１の充電率推定装置で用いられる電流積算法充電率推定部の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１の充電率推定装置で用いられる開放電圧推定法充電率推定部の構成を示すブロック図である。
【図４】図３の開放電圧推定法充電率推定部で用いられるバッテリ等価回路モデルの構成を示す図である。
【図５】実施例１の充電率推定装置で用いられる誤差推定部の構成を示すブロック図である。
【図６】充放電電流検出部にオフセット誤差があった場合における、実施例１の充電率推定装置による充電率推定のシミュレーション結果を示す図である。
【図７】充電率初期値に誤差があった場合における、実施例１の充電率推定装置による充電率推定のシミュレーション結果を示す図である。
【図８】充放電電流検出部にオフセット誤差があり、かつ充電率初期値に誤差があった場合における、実施例１の充電率推定装置による充電率推定のシミュレーション結果を示す図である。
【図９】本発明の実施例２に係るバッテリの充電率推定装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を、図面に示す実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００２１】
まず、実施例１に係るバッテリの充電率の推定装置の全体構成を説明する。
この実施例１の充電率推定装置は、電気自動車に積載された電気モータ等へ電力を供給するバッテリの充電率（SOC: State of Charge）を推定するものである。【００２２】
図１に示すように、バッテリＢに接続された充電率推定装置は、充放電電流検出部１と、端子電圧検出部２と、電流積算法充電率推定部３と、開放電圧推定法充電率推定部４と、第１減算器５と、誤差推定部６と、第２減算器７と、を有する。【００２３】
バッテリＢは、リチャージャブル・バッテリであり、本実施例にあっては、たとえばリチウム・イオン・バッテリを用いる。なお、本実施例は、バッテリＢがリチウム・イオン・バッテリであることに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。【００２４】
充放電電流検出部１は、バッテリＢから図示しない電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流の大きさを検出する。また、充放電電流検出部１は、制動時に電気モータを発電機として機能させて制動エネルギの一部を回収したり、あるいは地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流の大きさを検出する。充放電電流検出部１は、たとえば、シャント抵抗等を使ってバッテリＢに流れる充放電電流値ｉを検出する。検出した充放電電流値ｉは、入力信号として電流積算法充電率推定部３と開放電圧推定法充電率推定部４との双方へ入力される。
なお、充放電電流検出部１は、上記構成に限られず種々の構造・形式を有するものを適宜採用できる。
また、充放電電流検出部１は、充放電電流の瞬時値を充放電電流値ｉとしたり、又は充放電電流の所定時間の平均値を充放電電流値ｉとして、電流積算法充電率推定部３と開放電圧推定法充電率推定部４へ出力することができる。【００２５】
端子電圧検出部２は、バッテリＢの端子間の電圧を検出するものであり、ここで検出した端子電圧値Ｖは、開放電圧推定法充電率推定部４へ入力される。
なお、端子電圧検出部２は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用できる。【００２６】
電流積算法充電率推定部３は、図２に示すように、第１乗算器３１と、積分器３２と、を備え、積分器３２は第２乗算器３３と、遅延器３４と、加算器３５と、を備える。【００２７】
第１乗算器３１は、充放電電流検出部１から入力された充放電電流値ｉに１／（満充電容量）を掛け算して第２乗算器３３へ出力する。第２乗算器３３は、第１乗算器３１からの乗算値に演算周期をさらに掛け算して、そのとき入力された充放電電流による充電率の変化分を算出し、加算器３５へ出力する。【００２８】
一方、積分器３２の遅延器３４には、第２減算器７で得られた充電率SOCが入力されており、遅延器３４は、第２減算器７で演算した充電率SOCの一つ前となる前回の演算で得られた前回充電率を加算器３５へ出力する。なお、遅延器３４における記号ｚは、離散化するためのｚ変換を表す。したがって、ｚ−１はその前の値を得ることになる。【００２９】
加算器３５は、第２乗算器３３から入力された充電率の変化分と遅延器３４から入力された前回充電率とを加算し、この値を電流積算法充電率SOCｉとして第１減算器５および第２減算器７へ出力する。なお、この電流積算法充電率SOCｉは、推定しようとしている充電率SOCに充放電電流検出部１や充電率初期値等のノイズnｉが加わったものである。【００３０】
なお、上記演算において、第１乗算器３１で使用する満充電容量は、公称値（バッテリの新品時の値）でも、あるいはその劣化度を考慮した値のいずれを用いても良い。
ここで、劣化度を考慮する場合には、本出願人の出願による、特願２０１０−２００４１８号、特願２０１０−０５７３２２号、あるいは特願２０１０−２００１８６号に記載した方法等を用いることができる。【００３１】
開放電圧推定法充電率推定部４は、図３に示すように、開放電圧推定部４１と、充電率算出部４２と、遅延器４３と、開放電圧部コンデンサ容量算出部４４と、を備えている。【００３２】
開放電圧推定部４１は、充放電電流検出部１から充放電電流値ｉが、端子電圧検出部２から端子電圧値Ｖが、また開放電圧部コンデンサ容量算出部４４から開放電圧部コンデンサ容量COCＶがそれぞれ入力される。そして、開放電圧推定部４１は、バッテリＢの等価回路モデルを用いて開放電圧値OCＶを推定し、充電率算出部４２および遅延器４３へ出力する。【００３３】
バッテリＢの等価回路モデルは、本実施例では図４に示すように、フォスタ型ＲＣ梯子回路（ただし１次の並列回路のみ）を用いる。すなわち、この回路は、バッテリＢの電解液抵抗と結線によるオーム抵抗等の直流成分を設定するバルク抵抗（Ｒ０）に、抵抗（Ｒ１：ファラデー・インピーダンスでありバッテリＢ中の電荷移動過程における動的振る舞いを表す反応抵抗として設定）とコンデンサ（Ｃ１：非ファラデー・インピーダンスであり電気二重層を表わすものとして設定）との並列回路が接続されたものである。また、同図中には、開放電圧を表わすコンデンサＣOCＶの開放電圧値をOCＶ、端子電圧値をＶで、また上記並列回路で発生する過電圧値をＶ１でそれぞれ表示してある。端子電圧値Ｖは、開放電圧値OCＶと過電圧値Ｖ１との合計に等しくなる。【００３４】
一方、上記開放電圧値OCＶの推定には、たとえばカルマン・フィルタを用いて行う。
カルマン・フィルタは、対象となるシステムのモデル（本実施例の場合にはバッテリ等価回路モデル）を設計し、このモデルと実システムに同一の入力信号が入力された場合の両者の出力を比較する。そして、カルマン・フィルタは、それらに誤差があれば、この誤差にカルマン・ゲインをかけてモデルへフィードバックすることで、両者の誤差が最小になるようにモデルを修正する。カルマン・フィルタは、これを繰り返すことで、真の内部状態量を推定する。【００３５】
なお、カルマン・フィルタにあっては、観測雑音が正規性白色雑音であるとの仮定を置く。したがって、この場合、システム・パラメータが確率変数となるため、真のシステムは確率システムとなる。そこで、観測値が線形回帰モデルで記述され、逐次パラメータ推定問題は状態空間表現を用いて定式化でき、逐次状態を記録せずとも、時変パラメータを推定することができる。このようにして、対象とする動的システムの入出力データの測定値から、所定の目的のもとで、対象と同一であるということを説明できるような数学モデルが作成可能、すなわち、システム同定が可能となる。【００３６】
充電率算出部４２は、実験にてあらかじめ得たバッテリＢの開放電圧と充電率との関係に関するデータをたとえばルックアップ・テーブルとして記憶している。そして、充電率算出部４２は、開放電圧推定部４１から入力された開放電圧値OCＶに対応する開放電圧推定法充電率SOCＶを算出し、第１減算器５へ出力する。なお、開放電圧推定法充電率SOCＶは、充電率SOCに後述するノイズnＶが加わったものである。【００３７】
遅延器４３は、開放電圧推定部４１で推定した開放電圧値OCＶが入力されており、一つ前である前回の開放電圧値OCＶを開放電圧部コンデンサ容量算出部４４へ出力する。【００３８】
開放電圧部コンデンサ容量算出部４４は、遅延器４３から入力された前回の開放電圧値OCＶに基づき、開放電圧部コンデンサ容量COCＶを算出し、この値を開放電圧推定部４１へ出力する。【００３９】
なお、上記カルマン・フィルタを用いた状態量推定方法は、本出願人の出願である特願２０１０−２０７５２６号や特願２０１０−２０１９６８号により詳しく記載してある。【００４０】
一方、第１減算器５は、開放電圧推定法充電率推定部４で得られた開放電圧推定法充電率SOCＶから電流積算法充電率推定部３で得られた電流積算法充電率SOCｉを減算し、この充電率減算値を誤差推定部６へ出力する。なお、第１減算器５は、本発明の第１差演算部に相当する。【００４１】
誤差推定部６は、以下のような構成のカルマン・フィルタを用いて誤差を推定する。【００４２】
ここで、カルマン・フィルタは、上述したように、正規白色性のノイズが状態量や観測量に含まれていると仮定しているため、ノイズに対しては非常に強いものの、誤差が正規白色ノイズではない場合にはその効果を発揮できない。
そこで、そのような非正規白色性の誤差の存在が分かっている場合には、その誤差そのものを推定する。このため、下記の誤差モデルを考える。【００４３】
すなわち、誤差モデル（離散システム）は、次式で表される。
ｘｋ＋１＝Ｆｘｋ＋Ｇｖｋ
ｙｋ＝Ｈｘｋ【００４４】
上記誤差モデルの式においては、以下の式が成り立つ。
【数１】
0005404964.tif 000002
【００４５】
ここで、上記各式において、ｘは状態変数、ｙは観測値、ｖはノイズ入力、Ｆは状態行列、Ｇは入力行列、Ｈは出力行列を表し、また、添え字ｋは時刻を表す記号である。なお、ｎｉは電流積算法充電率SOCｉの誤差、ｎｖは開放電圧推定法充電率SOCｖの誤差、ｅｙは端子電圧検出部２での誤差、ｅｕは充放電電流検出部１での誤差、ｖｙは端子電圧検出部２でのノイズ（正規白色性）、ｖｕは充放電電流検出部１でのノイズ（正規白色性）、ＴＳは演算周期、DCは設計容量、SOHは健全度、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１、ｂ２、αは係数、をそれぞれ示す。【００４６】
上記システムに対するカルマン・フィルタのアルゴリズムを以下に示す。
カルマン・ゲイン：    Ｋｋ＝Ｐｋ−１ＨＴ(ＨＰk-1ＨＴ)-1          ・・・(1)
推定値(平均)：        ｘｋ＝Ｆｘｋ−１＋Ｋｋ（ｙｋ−ＨＦｘｋ−１）・・・(2)
推定値(分散)：  Ｐｋ＝Ｆ（Ｐｋ−１−ＫｋＨＰｋ−１）ＦＴ＋ＧＱＧＴ・・・(3)
なお、上付き添え字Ｔは、行列の転置を表す。【００４７】
したがって、誤差推定部６は、図５のブロック図に示すように、分散値算出部６１と、カルマン・ゲイン算出部６２と、平均値算出部６３と、を備え、平均値算出部６３は、減算器６４と、第１係数器６５と、加算器６６と、遅延器６７と、第２係数器６８と、第３係数器６９と、を有する。分散値算出部６１は、式(3)の演算を行い、カルマン・ゲイン算出部６２は、式(1)の演算を行い、平均値算出部６３は、式(2)の演算を行う。【００４８】
一方、第２減算器７は、電流積算法充電率推定部３から入力された電流積算法充電率SOCｉ（＝SOC＋ｎｉ）から誤差推定部６から入力された誤差ｎｉを減算し、この値を充電率推定装置の推定充電率SOCとして出力するとともに、電流積算法充電率推定部３に入力する。なお、第２減算器７は、本発明の第２差演算部に相当する。【００４９】
次に、上記のように構成した実施例１の充電率推定装置の作用につき説明する。
車両の電源をONにすると、充放電電流検出部１が、バッテリＢの充放電電流値ｉを検出し、電流積算法充電率推定部３および開放電圧推定法充電率推定部４に入力する。
また、これと同時に、端子電圧検出部２が、バッテリＢの端子電圧値Ｖを検出し、開放電圧推定法充電率推定部４に入力する。【００５０】
電流積算法充電率推定部３は、充放電電流検出部１から入力された充放電電流値ｉを時間積分し、第２減算器７から入力された充電率SOCを用いて電流積算法充電率SOCiを推定し、第１減算器５に入力する。なお、この電流積算法充電率SOCiには、充放電電流検出部１での検出誤差（オフセット誤差）や充電率初期値の設定誤差等を含む誤差ｎｉが含まれている。【００５１】
一方、開放電圧推定法充電率推定部４は、充放電電流検出部１からの充放電電流値ｉと端子電圧検出部２からの端子電圧値Ｖとが入力されて、図４のバッテリ等価回路モデルを用いたカルマン・フィルタにより開放電圧値OCＶを算出する。そして、開放電圧推定法充電率推定部４は、この開放電圧値OCＶからルックアップ・テーブルを用いて開放電圧推定法充電率SOCＶを推定し、第１減算器５に入力する。【００５２】
第１減算器５は、開放電圧推定法充電率SOCＶから電流積算法充電率SOCiを減算し、この充電率差を誤差推定部６に入力する。【００５３】
誤差推定部６は、第１減算器５から充電率差が入力されて、カルマン・フィルタによりこのシステムでの誤差ｎｉを推定し、この誤差ｎｉを第２減算器７に入力する。【００５４】
第２減算器７は、電流積算法充電率推定部３で得られた電流積算法充電率SOCｉから誤差推定部６で得られた誤差ｎｉを減算して充電率SOCを得て、充電率SOCを出力するとともに電流積算法充電率推定部３に入力する。このようにして得られた充電率SOCは、車両のバッテリ・マネージメントの指標の一つとして利用される。【００５５】
次に、上記のように構成したバッテリの充電率推定装置を用いてシミュレーションを行った結果を図６〜図８に示す。なお、同図中、充電率の真値（true Ｖalue）は破線で、電流積算法充電率SOCｉは一点鎖線で、開放電圧推定法充電率SOCＶは点線で、また電流積算法充電率SOCｉおよび開放電圧推定法充電率SOCＶを用いて第２減算器７で得た充電率SOCは実線でそれぞれ示す。図６〜図８における横軸は時間［ｓ］であり、縦軸は充電率［％］である。【００５６】
まず、図６は充放電電流検出部１にオフセット誤差（この例では0.5A）があった場合のシミュレーション結果を示す。電流積算法充電率SOCｉは、時間の経過とともに誤差が累積され、次第に充電率の真値より大きくなっていく。一方、開放電圧推定法充電率SOCＶは、真値より小さな値で不安定に上下している。しかしながら、第２減算器７で得た充電率SOCは、450秒経過したあたりからほぼ真値に近い値を保ち続けており、推定誤差が小さく抑えられていることが分かる。【００５７】
図７は充電率初期値SOCに10％の誤差があった場合のシミュレーション結果を示す。電流積算法充電率SOCｉは、時間の経過にかかわらず充電率の真値より大きな値を取り続けている。一方、開放電圧推定法充電率SOCＶは、真値に近い値を取るもののこの真値より大きくなったり小さくなったりして不安定な値となっている。しかしながら、第２減算器７で得た充電率SOCは、450秒経過したあたりからほぼ真値に近い値を保ち続けており、推定誤差が小さく抑えられていることが分かる。【００５８】
図８は充放電電流検出部１にオフセット誤差（この例では0.5A）があり、かつ充電率初期値SOCに10％の誤差があった場合のシミュレーション結果を示す。電流積算法充電率SOCｉは、当初付近から充電率の真値を大幅に上回る値をとり、時間の経過とともにさらに誤差が累積され、さらに大きくなっていく。一方、開放電圧推定法充電率SOCＶは、真値より小さな値で不安定に上下している。しかしながら、第２減算器７で得た充電率SOCは、当初真値を大きく上回るものの450秒経過したあたりからほぼ真値に近い値を保ち続けており、推定誤差が小さく抑えられていることが分かる。【００５９】
以上の説明から分かるように、実施例１の充電率推定装置は以下の効果を有する。【００６０】
すなわち、実施例１の充電率推定装置では、第１減算器５にて電流積算法充電率SOCｉと開放電圧推定法充電率SOCｖとの充電率差を求め、誤差推定部６にて充電率差から誤差モデルを用いて誤差ｎｉを推定し、第２減算器７にて電流積算法充電率SOCｉ（第１減算器５で減算する方の充電率）から誤差ｎｉを減算してバッテリＢの充電率SOCを算出するようにしている。これにより、充放電電流検出部１や端子電圧検出部２での誤差や、充電率初期値に誤差があったような場合でも、その誤差による充電率のずれ分を減算して、バッテリの充電率SOCの推定誤差を小さく抑えることができる。【００６１】
また、誤差推定部６が誤差モデルを用いたカルマン・フィルタを備えているので、状態量である誤差ｎｉを容易かつ精度よく推定することができる。【００６２】
また、誤差モデルが充放電電流検出部１での誤差(ｅｕ)および端子電圧検出部２での誤差（ｅｙ）のうち少なくとも一方を含むので、これらの誤差に起因した充電率SOCの推定誤差ｎｉの大きさを推定でき、充電率SOCの推定精度を向上させることができる。【００６３】
次に、他の実施例について説明する。この他の実施例の説明にあたっては、前記実施例１と同様の構成部分については図示を省略し、もしくは同一の符号を付けてその説明を省略し、相違点についてのみ説明する。
【実施例２】
【００６４】
次に、本発明の実施例２に係るバッテリの充電率推定装置につき、添付の図面に基づき説明する。【００６５】
実施例２に係るバッテリの充電率推定装置では、誤差推定部６’でカルマン・フィルタを用いて最終的に求められる状態変数ｘは、誤差ｎｉと誤差ｎＶの両方であることから、実施例１において電流積算法充電率推定部３と開放電圧推定法充電率推定部４とを入れ替えて、図９のような構成にしている。【００６６】
すなわち、電流積算法充電率推定部３で得た電流積算法充電率SOCｉは、第１減算器８に入力される。一方、開放電圧推定法充電率推定部４で得た開放電圧推定法充電率SOCＶは、第２減算器９および第１減算器８に入力される。【００６７】
第１減算器８は、電流積算法充電率SOCｉから開放電圧推定法充電率SOCＶを減算し、この充電率差を誤差推定部６'に入力する。誤差推定部６’は、カルマン・フィルタを用いて充電率差から誤差ｎＶを推定し、第２減算器９に入力する。【００６８】
第２減算器９は、開放電圧推定法充電率推定部４で得た開放電圧推定法充電率SOCＶから誤差推定部６'で得た誤差ｎＶを減算し、充電率SOCを算出する。その他の構成は、実施例１と同じである。【００６９】
したがって、実施例２のバッテリの充電率推定装置にあっても、実施例１と同様の作用および効果を得ることができる。【００７０】
以上、本発明を上記各実施例に基づき説明してきたが、本発明はこれらの実施例に限られず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更等があった場合でも、本発明に含まれる。【００７１】
たとえば、電流積算法充電率推定部は、実施例とは別の構成としてもよい。たとえば、上記実施例の電流積算法充電率推定部３では第２減算器７からの充電率SOCを用いるようにしているが、これに限らず電流積算法充電率推定部３自ら算出した電流積算法充電率SOCｉを代わりに用いるようにしてもよい。【００７２】
また、開放電圧推定法充電率推定部も実施例とは異なる構成としてもよい。
さらに、誤差推定部や開放電圧推定法充電率推定部は、カルマン・フィルタに限らず、他の適応フィルタを用いて状態量を推定するようにしてもよい。【００７３】
また、実施例では、充放電電流検出部１と端子電圧検出部２の両方に誤差があるものとして、ｅｕ、ｅｙの両方を用いる誤差モデルで構成したが、いずれか一方だけでもよい。
この場合、充放電電流検出部１での誤差（ｅｕ）のみを考慮した方がより正確な充電率SOCを得ることができる。これは、充放電電流検出部１で検出した充放電電流値ｉを電流積算法充電率推定部３と開放電圧推定法充電率推定部４の両方に入力して演算を行うため、その誤差の影響が大きくなるためである。【００７４】
一方、端子電圧検出部２での誤差（ｅｙ）は開放電圧推定法充電率推定部４のみに影響する。したがって、充放電電流検出部１での誤差（ｅｕ）のみを考慮した場合よりも充電率SOCの推定精度は落ちる場合があるものの、この場合でも、誤差を考慮しない場合に比べて、充電率SOCの推定精度を確実に向上させることができる。【００７５】
また、本発明のバッテリの充電率推定装置及び推定方法は、電気自動車に限らず、内燃エンジンと電気モータとで駆動可能なハイブリッド車などの車両に用いるバッテリの充電率推定装置や推定方法の他、他の分野のバッテリの充電率推定装置や推定方法に用いるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７６】
Ｂ      バッテリ
１      充放電電流検出部
２      端子電圧検出部
３      電流積算法充電率推定部
３１    第１乗算器
３２    積分器
３３    第２乗算器
３４    遅延器
３５    加算器
４      開放電圧推定法充電率推定部
４１    開放電圧推定部
４２    充電率算出部
４３    遅延器
４４    開放電圧部コンデンサ容量算出部
５  第１減算器（第１差演算部）
６、６'      誤差推定部
６１    分散値算出部
６２    カルマン・ゲイン算出部
６３    平均値算出部
６４    減算器
６５    第１係数器
６６    加算器
６７    遅延器
６８    第２係数器
６９    第３係数器
７      第２減算器（第２差演算部）
８      第１減算器（第１差演算部）
９      第２減算器（第２差演算部）
【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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