(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給源として搭載された二次電池の電圧指標を取得する手段と、
前記電圧指標と前記二次電池のＳＯＣとの関係を予め記憶する手段と、
現在の二次電池の状態を反映した前記電圧指標とＳＯＣとの関係を取得する手段と、
取得された前記電圧指標の初期状態からの変化量に基づき、前記関係を補正する手段であって、前記二次電池だけでなく、他の複数の電力供給源として搭載された二次電池から得られる複数の前記関係のうち、前記変化量に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する手段と、
を備え、前記電圧指標は、起電力、無負荷電圧、端子電圧のいずれかであることを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置において、さらに、
電流、電圧の複数のペアデータから算出した内部抵抗に基づいて、前記二次電池の劣化を仮判定する手段
を備えることを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項３】
請求項１，２のいずれかに記載の装置において、
前記補正する手段は、算出された前記電圧指標の初期状態からの変化量が規定範囲外である場合に前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の装置において、
前記二次電池は車両に搭載され、
前記補正する手段は、前記変化量及び前記車両の走行距離に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の装置において、
前記補正する手段は、前記変化量及び前記二次電池の初期状態からの使用期間に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の装置において、
前記二次電池は車両に搭載され、
前記補正する手段は、前記変化量及び前記車両の走行地域に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の装置において、
前記二次電池は複数のブロックから構成され、
前記記憶する手段は、前記関係として全ブロックに対して共通の前記関係を予め記憶し、
前記補正する手段は、前記全ブロックに対して共通の前記関係を各ブロック毎に補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の装置において、
前記二次電池は１個または複数の単電池から構成される複数の電池モジュールから構成され、
前記記憶する手段は、前記関係として全電池モジュールに対して共通の前記関係を予め記憶し、
前記補正する手段は、前記全電池モジュールに対して共通の前記関係を各電池モジュール毎に補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項９】
車両に搭載された二次電池の電圧指標を取得する手段と、
前記電圧指標と前記二次電池のＳＯＣとの関係を予め記憶する手段と、
現在の二次電池の状態を反映した前記電圧指標とＳＯＣとの関係を取得する手段と、
走行距離の区分毎に、前記電圧指標の初期状態からの変化量と前記ＳＯＣとの関係をそれぞれ統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する手段と、
を有し、前記電圧指標は、起電力、無負荷電圧、端子電圧のいずれかであることを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項１０】
請求項９記載の装置において、
前記補正する手段は、さらに、使用期間の区分毎にそれぞれ前記変化量と前記ＳＯＣとの関係を統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の装置において、
前記補正する手段は、さらに、走行地域の区分毎にそれぞれ前記変化量と前記ＳＯＣとの関係を統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正することを特徴とする二次電池の制御装置。
【請求項１２】
二次電池のＳＯＣを算出するために記憶手段に予め記憶された前記二次電池の電圧指標とＳＯＣとの関係を規定するマップを補正する方法であって、
前記二次電池を所定のパターンに従って充放電して前記電圧指標を取得するステップと、
取得した前記電圧指標の初期状態からの変化量が規定範囲内であるか否かを判定するステップと、
前記変化量が規定範囲外である場合に、前記二次電池だけでなく、他の複数の二次電池から得られる複数の前記関係のうち、前記変化量に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶手段に記憶された前記関係を補正するステップと、
を有し、前記電圧指標は、起電力、無負荷電圧、端子電圧のいずれかであることを特徴とするマップの補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は二次電池の制御装置、特に二次電池のＳＯＣを算出するマップ（あるいはテーブル）の補正技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ニッケル水素電池やリチウムイオン電池等の二次電池は、電気自動車やハイブリッド自動車の駆動モータ等に電力を供給する電源として用いられている。二次電池を効率的に使用するには、現在の二次電池の状態を正確に評価する必要がある。
【０００３】
下記の特許文献１には、推定充放電電流と実測充放電電流とを比較し、比較結果に基づいて二次電池の劣化を検出する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、車両の不使用期間の開始時の電圧と不使用期間の終了時の電圧から不使用期間中の電圧降下率を算出し、電圧降下率と基準値とを比較することで二次電池の劣化を判定する技術が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、充放電電流を積算して電流積算に基づく残存容量を求めるとともに、二次電池の開放電圧の推定値に基づく残存容量を求めてこれらの残存容量を重み付けして合成される合成残存容量を求める。そして、電流積算に基づく残存容量の変化量と、合成残存容量の変化量から電流容量変化率を求め、電流容量変化率が所定値以下となったときに二次電池の劣化を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−３７２３０号公報
【特許文献２】特開２００７−１１３９５３号公報
【特許文献３】特開２００８−１４７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、二次電池において電流がゼロの時の電圧切片である無負荷電圧をＯＣＶと記すと、二次電池の無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの間には一定の関係があるから、予め無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を規定する２次元マップを記憶装置に格納しておき、二次電池の電流と電圧とから無負荷電圧を算出し、この２次元マップを参照することで二次電池の現在のＳＯＣを算出することができる。なお、本願明細書では、無負荷電圧をＯＣＶと定義する。
【０００８】
しかしながら、二次電池の経年劣化によって無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係が変化するため、記憶装置に記憶された２次元マップを用いて算出されたＳＯＣと実際のＳＯＣとの間に乖離が生じ、算出されたＳＯＣに基づいて二次電池を制御したのでは、二次電池を効率的に制御できないだけでなく、二次電池の劣化を促進してしまう結果となる。
【０００９】
本発明は、二次電池のＳＯＣを高精度に算出し、これにより二次電池を効率的に制御できる装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、電力供給源として搭載された二次電池の電圧指標を取得する手段と、
前記電圧指標と前記二次電池のＳＯＣとの関係を予め記憶する手段と、現在の二次電池の状態を反映した前記電圧指標とＳＯＣとの関係を取得する手段と、取得された前記電圧指標の初期状態からの変化量に基づき、前記関係を補正する手段であって、前記二次電池だけでなく、他の複数の電力供給源として搭載された二次電池から得られる複数の前記関係のうち、前記変化量に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する手段とを備える。なお、二次電池が搭載される装置としては、車両、無停電電源、ＰＣ等である。また、電圧指標は、具体的には、二次電池の端子電圧、無負荷電圧、起電力などである。
【００１１】
本発明の１つの実施形態では、さらに、電流、電圧の複数のペアデータから算出した前記二次電池の内部抵抗に基づいて、前記二次電池の劣化を仮判定する。
【００１２】
また、本発明の他の実施形態では、前記補正する手段は、算出された前記無負荷電圧の初期状態からの変化量が規定範囲外である場合に前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する。また、本発明の他の実施形態では、前記二次電池は車両に搭載され、前記補正する手段は、前記変化量及び前記車両の走行距離に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する。
【００１３】
また、本発明の他の実施形態では、前記補正する手段は、前記変化量及び前記二次電池の初期状態からの使用期間に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する。
【００１４】
また、本発明の他の実施形態では、前記二次電池は車両に搭載され、前記補正する手段は、前記変化量及び前記車両の走行地域に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する。
【００１５】
また、本発明の他の実施形態では、前記二次電池は複数の電池ブロックから構成され、前記記憶する手段は、前記関係として全電池ブロックに対して共通の前記関係を予め記憶し、前記補正する手段は、前記全電池ブロックに対して共通の前記関係を各ブロック毎に補正する。
【００１６】
また、本発明の他の実施形態では、前記二次電池は複数の単電池から構成される複数の電池モジュールから構成され、前記記憶する手段は、前記関係として全電池モジュールに対して共通の前記関係を予め記憶し、前記補正する手段は、前記全電池モジュールに対して共通の前記関係を各電池モジュール毎に補正する。
【００１７】
また、本発明は、二次電池のＳＯＣを算出するために記憶手段に予め記憶された前記二次電池の電圧指標とＳＯＣとの関係を規定するマップを補正する方法であって、前記二次電池を所定のパターンに従って充放電して前記電圧指標を取得するステップと、取得した前記電圧指標の初期状態からの変化量が規定範囲内であるか否かを判定するステップと、前記変化量が規定範囲外である場合に、前記二次電池だけでなく、他の複数の二次電池から得られる複数の前記関係のうち、前記変化量に対応する複数の前記関係を統計処理して得られるデータを用いて前記記憶手段に記憶された前記関係を補正するステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、車両に搭載された二次電池の電圧指標を取得する手段と、前記電圧指標と前記二次電池のＳＯＣとの関係を予め記憶する手段と、現在の二次電池の状態を反映した前記電圧指標とＳＯＣとの関係を取得する手段と、走行距離の区分毎に、前記電圧指標の初期状態からの変化量と前記ＳＯＣとの関係をそれぞれ統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正する手段とを有することを特徴とする。
【００１９】
ここで、前記補正する手段は、さらに、使用期間の区分毎にそれぞれ前記変化量と前記ＳＯＣとの関係を統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正してもよく、また、走行地域の区分毎にそれぞれ前記変化量と前記ＳＯＣとの関係を統計処理して得られるデータのうち、該当するデータを用いて前記記憶する手段に記憶された前記関係を補正してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、二次電池の電圧指標とＳＯＣとの関係を適当なタイミングで補正することができるので、補正後の関係を用いて二次電池のＳＯＣを高精度に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態のシステム構成図である。
【図２】図１における電池ＥＣＵの構成図である。
【図３】初期状態における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
【図４】正極と負極の容量バランスが変化した場合における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
【図５】容量が減少した場合における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
【図６】内部抵抗ＤＣＩＲが上昇した場合における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
【図７】メモリ効果が形成された場合における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
【図８】初期状態のマップを用いて算出されるＳＯＣの説明図である。
【図９】補正後のマップを用いて算出されるＳＯＣの説明図である。
【図１０】実施形態の処理フローチャートである。
【図１１】図１０における無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの補正処理の詳細フローチャートである。
【図１２】無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップ補正処理の概念説明図である。
【図１３】他の無負荷電圧ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップ補正処理の概念説明図である。
【図１４】本実施形態のデータベースの模式図である。
【図１５】ある車両のＳＯＣと無負荷電圧ＯＣＶとの関係を示す説明図である。
【図１６】複数の車両におけるΔＯＣＶの説明図である。
【図１７】図１６のデータを統計処理して得られたΔＯＣＶの説明図である。
【図１８】図１４の詳細グラフ図（走行距離）である。
【図１９】図１４の詳細グラフ図（走行距離）である。
【図２０】図１４の詳細グラフ図（走行距離）である。
【図２１】図１４の詳細グラフ図（使用期間）である。
【図２２】図１４の詳細グラフ図（使用期間）である。
【図２３】図１４の詳細グラフ図（使用期間）である。
【図２４】図１４の詳細グラフ図（使用期間）である。
【図２５】図１４の詳細グラフ図（走行地域）である。
【図２６】図１４の詳細グラフ図（走行地域）である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００２３】
図１に、本実施形態における二次電池の制御装置を搭載したハイブリッド自動車のシステム構成図を示す。ハイブリッド自動車は、ドライブシャフト２８に動力を伝達する動力源として、エンジン２４とモータ２６を備える。ドライブシャフト２８は車輪に接続される。ハイブリッド自動車は、モータ２６への電力供給源として搭載された二次電池１０を備えている。二次電池１０の電力は、リレーユニット２９及びインバータ２２を介してモータ２６に供給される。インバータ２２は、二次電池１０からの直流電力を交流電力に変換してモータ２６に供給する。
【００２４】
エンジン２４は、動力分割機構２５、減速機２７及びドライブシャフト２８を介して車輪に動力を伝達する。モータ２６は、減速機２７及びドライブシャフト２８を介して車輪に動力を伝達する。二次電池１０の充電が必要な場合、エンジン２４の動力の一部が動力分割機構２５を介して発電機２３に伝達される。
【００２５】
発電機２３により生じた電力は、インバータ２２及びリレーユニット２９を介して二次電池１０に供給される。また、ハイブリッド自動車の減速時や制動時においては、モータ２６が発電機として利用される（回生制動）。モータ２６により生じた電力も、インバータ２２及びリレーユニット２９を介して二次電池１０に供給される。
【００２６】
リレーユニット２９は、リレー３０〜３２と、抵抗３３を備える。リレー３１は、二次電池１０の正極端子とインバータ２２の高電位入力端子との間に接続される。リレー３２は、二次電池１０の負極端子とインバータ２２の低電位入力端子との間に接続される。リレー３０は、抵抗３３に対して直列に接続され、リレー３１に対して並列に接続される。リレー３０は、抵抗３３とともに車両の起動時にインバータ２２内部の平滑コンデンサをプリチャージする。
【００２７】
エンジンＥＣＵ２１は、エンジン２４の点火時期や燃料噴射量等を制御する。
【００２８】
電池ＥＣＵ１は、二次電池１０の電圧、電流、及び温度を検出し、さらにこれらの検出値に基づいて二次電池１０のＳＯＣ（State of Charge：充電状態）を推定する。
【００２９】
車両ＥＣＵ２０は、電池ＥＣＵ１やエンジンＥＣＵ２１等から供給される情報に基づいてインバータ２２を制御し、モータ２６の動作を制御する。エンジンＥＣＵ２１から供給される情報は、エンジン２４の運転状態やクランクシャフトの回転角等である。電池ＥＣＵ１から供給される情報は、二次電池１０のＳＯＣ等である。また、アクセルペダル３７の操作量、ブレーキペダル３６の操作量、シフトレバー３５で選択されたシフトレンジの各情報も車両ＥＣＵ２０に供給される。
【００３０】
二次電池１０は、電池ブロックＢ１〜Ｂ２０を直列に接続して構成される。電池ブロックＢ１〜Ｂ２０は、電池ケース１２に収容される。電池ブロックＢ１〜Ｂ２０のそれぞれは、複数の電池モジュールを電気的に直列接続して構成され、各電池モジュールは、１個または複数（例えば６個）の単電池１１を電気的に直列に接続して構成される。各単電池１１は、ニッケル水素電池であり、設計時、すなわち初期状態において正極あるいは負極のいずれかの容量を他方よりも大きくした電池である。本実施形態では、単電池１１は正極活物質として水酸化ニッケルを含む正極と、負極活物質として水素吸蔵合金を含み、正極が充電を終えた際に未充電状態にある予め設けられた過剰容量分である充電リザーブ、及び正極が放電を終えた際に充電状態にある予め設けられた過剰容量分である放電リザーブを持ち、正極の理論容量より大きな容量を備えた負極を有する。電池ケース１２内には、複数の温度センサ１３が配置される。
【００３１】
図２に、図１における電池ＥＣＵ１の構成を示す。電池ＥＣＵ１は、電流測定部２と、電圧測定部４と、温度測定部３と、演算部５と、記憶部６とを備える。
【００３２】
電圧測定部４は、二次電池１０の電圧を測定する。具体的には、電圧測定部４は、電池ブロックＢ１〜Ｂ２０それぞれの電圧を測定する。また、電圧測定部４は、電池ブロック毎の電圧をデジタル信号に変換し、電池ブロック毎の電圧を特定する電圧データを生成する。電圧測定部４は、電圧データを演算部５に出力する。電圧測定部４による演算部５への電圧データの出力は、予め設定された周期で行われる。
【００３３】
電流測定部２は、電流センサ９が出力した信号に基づいて、二次電池１０の充放電時における電流値Ｉを測定する。電流測定部２は、電流センサ９が出力したアナログ信号をデジタル信号に変換し、電流データとして演算部５に出力する。電流測定部２による演算部５への電流データの出力も、予め設定された周期で行われる。電圧データの検出タイミングと電流データの検出タイミングは同一である。
【００３４】
温度測定部３は、二次電池１０の温度を測定する。温度測定部３は、電池ケース１２内にグループ毎に設置された各温度センサ１３が出力するアナログ信号をデジタル信号に変換して温度データを作成し、演算部５に出力する。
【００３５】
演算部５は、判定部７と、ＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８と、ＳＯＣ算出部１４とを備える。
【００３６】
ＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８は、電圧測定部４からの電圧データと、電流測定部２からの電流データとに基づいて、二次電池１０の内部抵抗（ＤＣＩＲ）を算出する。すなわち、ＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８は、電圧測定部４からの電圧データと、電流測定部２からの電流データから、電池ブロック毎に、端子電圧の電圧値と充放電時の電流値のペアデータを複数個取得し、取得されたペアデータを記憶部６に格納する。そして、記憶部６に格納した複数個のペアデータの変化率、すなわち、横軸に電流値、縦軸に電圧値とした場合に複数のペアデータの１次の近似直線（Ｖ−Ｉ近似直線）の傾きから内部抵抗ＤＣＩＲを算出する。また、上記のＶ−Ｉ近似直線のＶ切片を無負荷電圧ＯＣＶとして算出する。
【００３７】
ＳＯＣ算出部１４は、予め記憶部６に格納された初期状態における無負荷電圧とＳＯＣの関係を規定する２次元マップを参照して、算出された無負荷電圧ＯＣＶに対応するＳＯＣを算出する。
【００３８】
判定部７は、算出された内部抵抗ＤＣＩＲに基づいて、二次電池１０に劣化が生じたか否かを仮判定する。すなわち、判定部７は、算出された内部抵抗ＤＣＩＲが初期状態の値に対して所定の範囲内にあるか否かを判定し、初期状態から所定の範囲内にない場合、つまり初期状態の値からの変化量が規定値を超えた場合に二次電池１０に劣化が生じたと仮判定する。ここで、仮判定とは、二次電池１０の劣化をハイブリッド自動車の走行状態で得た内部抵抗ＤＣＩＲという物理量から間接的に判定することによるものである。そして、二次電池１０が劣化していると仮判定した場合、判定部７は、記憶部６に記憶されている２次元マップも劣化した、つまり、無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係も初期状態から変化（劣化）したものとみなし、記憶部６に格納されている２次元マップを補正する。また、判定部７は、修理工場やディーラー等で２次元マップを補正する手段としても用いられる。
【００３９】
以下、初期状態及び経年劣化時の無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣの２次元マップについて説明する。
【００４０】
図３に、初期状態における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す。図において、横軸はＳＯＣ（％）、縦軸は無負荷電圧ＯＣＶ（Ｖ）である。無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣは１対１の関係を有し、無負荷電圧ＯＣＶを算出すればこの２次元マップを用いて対応するＳＯＣを算出することができる。
【００４１】
一方、図４に、経年劣化により二次電池１０の正極と負極の容量バランスが変化した場合における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す。図中、初期状態の関係を破線で示し、経年劣化後の関係を実線で示す。ニッケル水素電池において、電池内圧の増加を回避するために、正極が充電を終えた際に未充電状態にある予め設けられた過剰容量分である充電リザーブＣＲ、及び正極が放電を終えた際に充電状態にある予め設けられた過剰容量分である放電リザーブＤＲを持ち、正極の理論容量より大きな容量を備えた負極を備えているが、経年劣化によりこの容量バランスに変化が生じ得る。この場合、無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係にも変化が生じ、破線で示す関係から実線で示す関係に変化する。すなわち、特に低〜中ＳＯＣ域において無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係が変化し、同一無負荷電圧ＯＣＶでも対応するＳＯＣが高くなる。
【００４２】
また、図５に、経年劣化により二次電池１０の容量が減少した場合における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す。図中、初期状態の関係を破線で示し、経年劣化後の関係を実線で示す。容量が減少すると無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係にも当然に変化が生じ、破線で示す関係から実線で示す関係に変化する。すなわち、同一無負荷電圧ＯＣＶでも対応するＳＯＣが低下する。また、高ＳＯＣ域が存在しなくなる。
【００４３】
また、図６に、経年劣化により二次電池１０の内部抵抗ＤＣＩＲが上昇した場合における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す。図中、初期状態の関係を破線で示し、経年劣化後の関係を実線で示す。内部抵抗ＤＣＩＲが上昇すると、無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係にも変化が生じ、破線で示す関係から実線で示す関係に変化する。すなわち、同一無負荷電圧ＯＣＶでも対応するＳＯＣが高くなる。
【００４４】
また、図７に、経年劣化により二次電池１０にメモリ効果が生じた場合における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係を示す。図中、初期状態の関係を破線で示し、経年劣化後の関係を実線で示す。低ＳＯＣ域〜中ＳＯＣ域において同一無負荷電圧ＯＣＶでも対応するＳＯＣが高くなり、中ＳＯＣ域〜高ＳＯＣ域において同一無負荷電圧ＯＣＶでも対応するＳＯＣが低下する。
【００４５】
このように、二次電池１０が経年劣化すると、容量バランスの変化、容量減少、内部抵抗ＤＣＩＲの上昇、メモリ効果等により無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係が変化するため、初期状態における無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの関係に基づいてＳＯＣを算出しても誤ったＳＯＣを算出してしまうおそれがある。
【００４６】
図８及び図９に、ＳＯＣ算出の一例を示す。初期状態では無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣとの間に図８に示すような関係があるところ、経年劣化により図９に示すような関係に変化したものとする。一方、記憶部６には図８に示す初期状態における２次元マップが格納されているから、この２次元マップを用いると、無負荷電圧ＯＣＶが電圧ＡのときにＳＯＣは８０％、電圧ＢのときにＳＯＣは１０％と算出され、ＳＯＣが正味７０％変化したと算出されることになる。ところが、実際には図９のように関係が変化しているから、実際には電圧Ａに対応するＳＯＣは６０％、電圧Ｂに対応するＳＯＣは４０％であるから、ＳＯＣの正味の変化量は２０％にすぎない。このように、演算部５で算出するＳＯＣと実際のＳＯＣとの間に乖離があると、二次電池１０の性能を十分に発揮することができず、過放電や過充電等により二次電池１０の寿命が低下してしまう。そこで、本実施形態の判定部７は、二次電池１０の劣化を仮判定し、二次電池１０が劣化していると仮判定した場合に、記憶部６に記憶されている２次元マップも変化したものとみなして２次元マップを補正し、実際の無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣの関係を反映させる。２次元マップの補正は、初期状態の無負荷電圧に対する実際の無負荷電圧の変化量に基づいて実行し、二次電池１０が搭載された車両だけでなく、他の複数の車両から得られた統計データを用いて補正する。
【００４７】
図１０に、本実施形態の処理フローチャートを示す。まず、ＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８は、電流、電圧の複数のペアデータから二次電池１０の各ブロック毎に内部抵抗ＤＣＩＲを算出する（Ｓ１０１）。内部抵抗ＤＣＩＲは、既述したように、近似直線の傾きとして算出される。算出された内部抵抗ＤＣＩＲは、判定部７に供給される。判定部７は、内部抵抗ＤＣＩＲを上限規定値αと下限規定値βと大小比較し、α＞（算出された内部抵抗ＤＣＩＲ）＞βであるか否かを判定する（Ｓ１０２）。そして、α＞（算出された内部抵抗ＤＣＩＲ）＞βを満たさない、つまり、α≦（算出された内部抵抗ＤＣＩＲ）であるか、あるいはβ≧（算出された内部抵抗ＤＣＩＲ）である場合に、二次電池１０が劣化したと仮判定する。この仮判定は、判定部７において車両走行中に行われる。そして、劣化していると仮判定した場合には（Ｓ１０３でＹＥＳ）、複数の車両のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップから得られた統計データを用いて記憶部６に格納されている初期状態のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを補正する（Ｓ１０４）。二次電池１０が劣化していると仮判定した場合に２次元マップを補正することで、２次元マップが現在の二次電池１０の状態を反映した２次元マップに更新されるため、これ以後においてより正確に二次電池１０のＳＯＣを算出することが可能となる。２次元マップの補正は、具体的には修理工場やディーラー等で行われる。
【００４８】
図１１に、図１０におけるＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの補正処理（Ｓ１０４）の詳細フローチャートを示す。２次元マップの補正処理（Ｓ１０４）は、上記のように車両の修理工場やディーラー等で実行される。別途、充放電器を二次電池１０に接続して充放電を行い、この時の電圧や電流等のデータは電池ＥＣＵ１で取得することができる。まず、車両が停車状態であるか否かを判定する（Ｓ２０１）。そして、停車状態において現在の二次電池の容量を確認する。このためには、例えば０．３Ｃの定電流で完全放電→満充電→完全放電からなる１サイクルの充放電を実施する。次に、規定の充放電パターンで二次電池１０を充放電する（Ｓ２０２）．規定の充放電パターンとは、例えば、まずＳＯＣ８０％まで充電した後、所定時間放置する。その後２５℃の恒温環境下において「所定の定電流値で５秒間だけ放電させ、次に、６０秒間放置した後、所定の定電流値で５秒間だけ充電し、その後６０秒間放電する」充放電サイクルを５サイクル行う。本実施形態では、所定の定電流値を、１Ｃ、２Ｃ、５Ｃ、１０Ｃ、１５Ｃの順に、１サイクル毎に異ならせて計５サイクルの充放電を行う。各充放電サイクルにおいて、５秒間充電した直後の各電池ブロックの端子電圧を測定する。その後、各測定値を、横軸に電流値を設定し、縦軸に電池ブロックの端子電圧を設定したグラフにプロットする。次に、最小二乗法を用いてこれらのプロットデータに応じた直線の傾きから内部抵抗ＤＣＩＲを、電流ゼロの時のＶ切片を無負荷電圧ＯＣＶとして算出する。その後、段階的にＳＯＣを２０％まで低下させ、各段階のＳＯＣにおいて上記８０％の場合と同様に内部抵抗ＤＣＩＲと無負荷電圧ＯＣＶを算出する（Ｓ２０３）。すなわち、現在の二次電池の状態を反映したＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを算出する。
【００４９】
次に、予め記憶部５に格納された二次電池１０の無負荷電圧の初期値に対する、Ｓ２０３で算出した現在の無負荷電圧の変化量を算出する（Ｓ２０４）。初期値に対する現在の無負荷電圧の変化量は、マップの全ＳＯＣで可能であり、本実施形態では例えばＳＯＣ５０％における無負荷電圧の変化量を算出する。変化量は現在の無負荷電圧と初期値との差分値でもよく、あるいは現在の無負荷電圧と初期値との比率（変化率）でもよい。変化量を算出した後、この変化量に応じた補正値をデータベースから取得する（Ｓ２０５）。データベースには、複数車両のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを統計処理して得られたデータが格納されており、算出した変化量に合致する統計処理データを取得する。そして、データベースから取得したデータを用いて記憶部６に記憶されたＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを補正する（Ｓ２０６）。
【００５０】
無負荷電圧の変化量は二次電池１０を構成する電池ブロックＢ１〜Ｂ２０毎に算出されるから、ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの補正も電池ブロック毎に実行される。すなわち、記憶部６には初期状態においては全電池ブロック共通のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップが格納されているので、各電池ブロック毎にＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップが補正されていく。補正後のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップは、各ブロック毎に記憶部６に格納される。例えば、ブロックＢ１については補正後のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップＡ、ブロックＢ２については補正後のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップＢ、ブロックＢ３については補正後のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップＣが格納される等である。なお、ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを補正する際には、二次電池１０が搭載された車両の走行距離に応じてデータベースから取得したデータを微補正（カスタマイズ）した上で補正することが好ましい。
【００５１】
図１２に、ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを補正する概念図を示す。図１２（ａ）に示すように、複数の車両から取得したＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップ群が初期値からの変化量毎に区分して収集されデータベースに格納されている。図中×印は、１つの車両から取得された１つのＯＣＶ−ＳＯＣマップを示す。このマップは、一般に経年劣化により図３〜図７に示される特定のいずれか、あるいはこれらを互いに複合的に組み合わせた特性を示す。データベースでは、変化量毎に区分された複数のマップを統計処理、例えば平均処理して変化量の各区分毎に統計的なＯＣＶ−ＳＯＣマップを算出して記憶しておく。図１２（ｂ）に、変化量がある区分に属する複数のマップを統計処理して得られるＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの一例を示す。
【００５２】
変化量に対応した統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを取得した後、この統計的ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを用いて記憶部６に格納されたＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを補正するに際し、図１２（ｃ）に示すように車両の走行距離に応じて統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを微補正する。例えば、統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの平均的な走行距離と二次電池１０及び記憶部６を搭載する車両の走行距離とを比較し、所定距離以上乖離している場合には統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップをさらに図６に示すように下方修正する等である。そして、図１２（ｄ）に示すように、走行距離により微補正された統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを記憶部６に格納し、予め格納されていた初期状態のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップと置換することで補正（更新）する。補正は、既述したように電池ブロック単位で行われるので、記憶部６には各電池ブロックＢ１、Ｂ２、・・・毎の２次元マップが格納されることになる。
【００５３】
なお、統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを走行距離に応じて微補正するのではなく、統計処理する際のサンプルデータの抽出時に走行距離を用いてもよい。すなわち、図１２（ａ）に示すように変化量の各区分に属する複数のマップのうち、さらに走行距離が近い車両のマップのみを抽出して統計処理する等である。図１２（ａ）の各マップは複数の車両から取得されたものであり、各車両の走行距離は既知である。したがって、二次電池１０及び記憶部６が搭載された車両（２次元マップを更新すべき車両）の走行距離と、データベースに格納された各マップの走行距離とを互いに比較し、走行距離の差分が規定距離以下であって互いに走行距離が近いと判定されたマップのみを母集団から抽出して統計処理（例えば平均処理）して統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを作成する。このようにして作成された統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップは、既に走行距離が考慮された２次元マップであるから、そのまま記憶部６に格納することで２次元マップを更新する。
【００５４】
図１３に、この処理の概念図を示す。図１３（ａ）に示すように、データベースには、複数の車両から取得したＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを変化量及び走行距離毎に区分して記憶される。図中、×印は１つの車両から取得された１つのＯＣＶ−ＳＯＣマップを示す。このマップは、一般に経年劣化により図３〜図７に示される特定のいずれか、あるいはこれらを互いに複合的に組み合わせた特性を示す。これら複数の２次元マップの中から、二次電池１０及び記憶部６が搭載された車両の変化量及び走行距離に一致あるいは近い変化量及び走行距離を有する２次元マップを抽出し、抽出した２次元マップを統計処理（例えば平均処理）して統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを作成する。図１３（ｂ）に作成された統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを示す。そして、統計的なＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを記憶部６に格納することで２次元マップを更新する。
【００５５】
以上のように、複数の車両から得られた２次元マップを統計処理して得られた２次元マップを用いて記憶部６に格納された２次元マップを補正（更新）し、補正された２次元マップを用いてＳＯＣを算出することでより高精度にＳＯＣを算出することが可能となる。したがって、正確に算出されたＳＯＣに基づいて二次電池１０を効率的に制御することができ、過放電や過充電を防止することができる。このため、ある程度経年劣化した二次電池においても安全に使用することができる。
【００５６】
本実施形態において、走行距離を考慮して２次元マップを補正しているが、走行距離に加えて二次電池１０の使用期間、あるいは二次電池１０を搭載する車両の走行地域、走行頻度及び使用環境などをさらに考慮してもよい。二次電池１０の使用期間は、二次電池１０が搭載された年月日（あるいは二次電池１０の製造年月日）と現在の年月日から算出することができる。走行地域は、車両に搭載されたナビゲーションシステムの走行履歴データから把握することができる。走行地域は、例えば都市、郊外、平坦路、山岳路、高速道路等である。また、平均車速やアクセルワークを決める道路勾配や信号機間距離や車線数、渋滞状況等を考慮してもよい。無負荷電圧ＯＣＶの変化量が一致あるいは近く、かつ、走行距離、使用期間、走行地域が一致あるいは近い２次元マップを抽出して統計処理し、得られた統計的な２次元マップを記憶部６に格納することで２次元マップを補正（更新）する。可能な組み合わせを列挙すると、変化量単独、変化量と走行距離、変化量と使用期間、変化量と走行地域、変化量と走行距離と使用期間、変化量と走行距離と走行地域、変化量と使用期間と走行地域、変化量と走行距離と使用期間と走行地域である。
【００５７】
また、本実施形態において、複数の車両から得られた２次元マップを統計処理して得られた２次元マップを用いて記憶部６に格納された２次元マップを補正するが、ＯＣＶの変化量を走行距離や使用期間、走行地域等毎に分類して統計処理し、得られたＯＣＶの変化量に基づいて２次元マップを補正してもよい。この場合、統計処理されたＯＣＶの変化量は、走行距離や使用期間毎に分類されたデータベースにそれぞれ格納しておき、２次元マップを補正すべき車両の走行距離や使用期間等に一致するものを抽出すればよい。
【００５８】
図１４に、ＯＣＶの変化量のデータベースを模式的に示す。また、図１８〜図２６に、データベースを構成する各グラフの詳細を示す。図１８〜図２０は走行距離の区分毎のグラフであり、図２１〜図２４は使用期間の区分毎のグラフであり、図２５〜図２６は走行地域の区分毎のグラフである。このデータベースは、走行距離の区分毎のＯＣＶの変化量、使用期間の区分毎のＯＣＶの変化量、走行地域の区分毎のＯＣＶの変化量に分類されている。各ＯＣＶの変化量は、複数の車両から抽出したＯＣＶの変化量を統計処理（例えば平均値）したものである。例えば、走行距離毎のＯＣＶの変化量は、走行距離０〜５００００ｋｍ、走行距離５００００ｋｍ〜１０００００ｋｍ、走行距離１０００００ｋｍ〜１５００００ｋｍに分類され、走行距離０〜５００００ｋｍにおけるＯＣＶの変化量がマップ１００として記憶され、走行距離５００００ｋｍ〜１０００００ｋｍにおけるＯＣＶの変化量がマップ１０２として記憶される。図１５〜図１７に、グラフ１００の算出方法を示す。
【００５９】
まず、図１５において、ある車両における、初期状態のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップ（図中破線）と、走行距離０〜５００００ｋｍのいずれかの走行距離だけ走行した経年劣化後のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップ（図中実線）を示す。ＯＣＶの変化量ΔＯＣＶは、ΔＯＣＶ＝（経年劣化後のＯＣＶ−初期状態のＯＣＶ）で算出される。図１６に、このようにして算出されたＯＣＶの変化量ΔＯＣＶを複数の車両ａ，ｂ，ｃについて示す。複数の車両ａ，ｂ，ｃは、いずれも走行距離が０〜５００００ｋｍの範囲内にある。図１７に、これら複数の車両ａ，ｂ，ｃのΔＯＣＶを統計処理（例えばＳＯＣ毎の平均値）して得られるΔＯＣＶのマップ１００を示す。図１４におけるマップ１００は、このようにして算出される。図１４におけるマップ１０２も同様にして算出される。但し、図１４のマップ１０２は、走行距離が５００００ｋｍ〜１０００００ｋｍにある複数の車両のデータから算出される。
【００６０】
再び図１４に戻り、各走行距離の区分毎に、さらに使用期間毎のＯＣＶの変化量がマップとして記憶される。例えば、使用期間の区分は、使用期間０〜２年、使用期間２年〜４年等に分類され、それぞれにおいてＯＣＶの変化量がマップとして記憶される。各マップは、条件に該当する複数の車両のデータを統計処理して算出される。例えば、マップ１０４は、走行距離が０〜５００００ｋｍであって、かつ、使用期間が０〜２年の複数の車両のデータを統計処理して算出される。また、マップ１０６は、走行距離が０〜５００００ｋｍであって、かつ、使用期間が２年〜４年の複数の車両のデータを統計処理して算出される。また、マップ１０８は、走行距離が５００００ｋｍ〜１０００００ｋｍであって、かつ、使用期間が０〜２年の複数の車両のデータを統計処理して算出される。
【００６１】
データベースには、各使用期間の区分毎に、さらに走行地域の区分毎のＯＣＶの変化量がマップとして記憶される。例えば、走行地域の区分は、郊外、高速道路等に分類され、それぞれにおいてＯＣＶの変化量がマップとして記憶される。各マップは、条件に該当する複数の車両のデータを統計処理して算出される。例えば、マップ１１０は、走行距離が０〜５００００ｋｍであり、かつ、使用期間が２年〜４年であり、かつ、郊外（平均車速が３０〜６０ｋｍ／ｈ程度）の複数の車両のデータを統計処理して算出される。また、マップ１１２は、走行距離が０〜５００００ｋｍであり、かつ、使用期間が２年〜４年であり、かつ、高速道路（平均車速が６０ｋｍ／ｈ以上）の複数の車両のデータを統計処理して算出される。
【００６２】
そして、２次元マップを補正すべき車両が、走行距離０〜５００００ｋｍであり、かつ、使用期間が２年〜４年であり、走行地域が高速道路である場合には、このマップ１１２をデータベースから抽出し、マップ１１２を用いて２次元マップを補正する。すなわち、初期状態のマップに対して、マップ１１２で規定されるΔＯＣＶをＳＯＣ毎に加算することで補正する。
【００６３】
図１４のデータベースにおいて、走行距離、使用期間、走行地域に加えて、さらに別の条件を考慮してもよい。このような条件としては、例えば使用環境では、気温、湿度、電池温度を決定する気候（熱帯、乾燥帯、冷帯、寒帯、山地、高山）等がある。また、ＥＣＵに情報を記憶、算出して得られるデータである総充放電電気量、距離・期間毎の充放電電気量や、ＳＯＣ、電流、電池温度、内部抵抗等の変化量、頻度分布等がある。
【００６４】
また、平均走行頻度を用いてマップを補正してもよい。ここで、平均走行頻度は、平均走行頻度＝（走行距離／使用期間）で定義される。マップの補正は、基本的に車両が工場あるいはディーラに入庫したタイミングで実行されることになるが、たとえ工場あるいはディーラに入庫しなくても、平均走行頻度が分かれば、マップを任意のタイミングで自動補正することができる。すなわち、例えば平均走行頻度が５０００ｋｍ／年であったとし、あるタイミングでマップを補正したものとすると、その１年後には走行地域は同じで走行距離がさらに５０００ｋｍ増加しているものとみなして、車両に搭載されているコントローラ（ＥＣＵ）がその１年後の時点においてマップを自動補正する。このときに使用するΔＯＣＶは、予めディーラから取得ないしダウンロードしておいたデータを用いればよく、あるいは前回の補正時に使用したΔＯＣＶを加工したものを用いてもよい。
【００６５】
また、本実施形態では、二次電池１０を構成する複数のブロック毎に２次元マップを補正する、すなわち各ブロック毎に補正履歴を有することになるので、二次電池１０を分解して再組立して再利用する場合にも、各ブロック毎の補正履歴を参照して同様な補正履歴を有するブロック同士、つまり同様な２次元マップを有するブロック同士を集めて再組立することが可能であり、特性の揃ったブロックで二次電池１０を再構成できる。このように、同様な２次元マップを有するブロック同士を集めて二次電池１０を再組立する場合、記憶部６には各ブロック毎の２次元マップを当初から格納してもよいが、全ブロックの２次元マップを統計処理して得られる２次元マップ（例えば平均値あるいは中間値）を全ブロックに共通の２次元マップとして格納してもよい。
【００６６】
また、本実施形態では、二次電池１０を構成する電池ブロック毎に電圧と電流のペアデータを測定してブロック毎に２次元マップを補正しているが、さらに、電池ブロックを構成する電池モジュール毎に電圧と電流を測定して電池モジュール毎に２次元マップを補正してもよい。この場合、電池モジュール毎に２次元マップが補正され記憶部６に格納されることになる。また、電池ブロック毎の２次元マップや電池モジュール毎の２次元マップを統計処理（例えば平均値あるいは中間値）して得た代表２次元マップで二次電池の２次元マップを補正してもよい。
【００６７】
本実施形態において、記憶部６に格納された初期状態の２次元マップは、車両の工場やディーラ等において既述した方法により補正（更新）されるが、具体的には電池ＥＣＵ１の判定部７が、外部から供給された新たな２次元マップ（統計的な２次元マップ）を入力して記憶部６に格納することで２次元マップを補正する。すなわち、判定部７が２次元マップを補正する手段として機能することができる。判定部７やＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８，ＳＯＣ算出部１４は、マイクロコンピュータで構成される。
【００６８】
また、本実施形態では、初期状態の２次元マップ（あるいはテーブル）を無負荷電圧ＯＣＶとＳＯＣの関係を規定する２次元マップ（あるいはテーブル）としているが、無負荷電圧の代わりに起電力を用いてもよい。二次電池の起電力とＳＯＣとの間には一定の関係があることが知られており、起電力は無負荷電圧と分極電圧から算出することができる。すなわち、無負荷電圧から分極電圧を減算することにより起電力が得られる。ハイブリッド自動車の走行状態における分極電圧は、所定期間における積算容量の変化量から算出され、所定期間における積算容量は、所定期間における二次電池の電流を積算することで得られる。電池ＥＣＵ１の記憶部６に、ＯＣＶ−ＳＯＣの２次元マップの代わりに、起電力−ＳＯＣの２次元マップを記憶させておき、この２次元マップを参照することで、算出された起電力に対応するＳＯＣを読み出してＳＯＣを推定することができる。なお、このようにして算出されたＳＯＣに加え、さらに前回算出されたＳＯＣと変化容量から現在のＳＯＣを推定し、２次元マップから算出されたＳＯＣと、変化容量から算出されたＳＯＣの２つのＳＯＣ値を用いて現在のＳＯＣを算出してもよい。
【００６９】
２次元マップとして起電力−ＳＯＣのマップを用いる場合でも、ＯＣＶ−ＳＯＣのマップを用いる場合と同様に、劣化により起電力とＳＯＣとの関係が変化する。そこで、ＯＣＶ−ＳＯＣの２次元マップを用いる場合と同様に、起電力−ＳＯＣの２次元マップを補正する。具体的には、図１０の処理フローチャートにおいて、Ｓ１０１にてＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部８は内部抵抗ＤＣＩＲを算出し、Ｓ１０２で内部抵抗ＤＣＩＲを上限規定値と下限規定値と大小比較して仮判定し、Ｓ１０３で劣化していると判定した場合に、Ｓ１０４で複数の車両の起電力−ＳＯＣ２次元マップから得られた統計データを用いて記憶部６に格納されている初期状態の起電力−ＳＯＣ２次元マップを補正する。
【００７０】
初期状態のＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの補正と同様に起電力−ＳＯＣ２次元マップの補正も、車両の修理工場やディーラー等で実行される。図１１の処理フローチャートにおいて、ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップの補正と同様に、現在の二次電池の容量を確認後、Ｓ２０２で規定の充放電パターンで二次電池１０を充放電する。規定の充放電パターンとは、例えば、まずＳＯＣ８０％まで充電した後、所定時間放置する。その後、２５℃の恒温環境下において「所定の定電流値で５秒間だけ放電させ、次に、所定時間（１０分間以上の所定値）放置した後、所定の定電流値で５秒間だけ充電し、その後所定時間（１０分間以上の所定値）放置する」充放電サイクルを５サイクル行う。以降はＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップと同様に、複数の定電流値及びＳＯＣにおける各測定値を取得し、横軸に電流値、縦軸に端子電圧をプロットしたグラフにおける電流ゼロのＶ切片を起電力として算出する。さらに、近似直線の傾きから内部抵抗ＤＣＩＲを算出する。ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップを算出する場合とは異なり、各充電及び放電後に充分長い放置時間を設けているため、分極電圧がほぼ減衰した状態が得られる。従って、電流ゼロの時のＶ切片を起電力とすることができる。このようにして、現在の二次電池の状態を反映した起電力−ＳＯＣ２次元マップを算出する。次に、Ｓ２０４で初期値からの変化量を算出し、Ｓ２０５で変化量に応じた補正値をデータベースから取得し、Ｓ２０６で起電力−ＳＯＣマップを補正する。初期値に対する現在の起電力の変化量は、マップの全ＳＯＣで可能であり、例えばＳＯＣ５０％における起電力の変化量を算出する。
【００７１】
ここまでは、充放電の方向及び電流が頻繁に入れ替わるハイブリッド自動車に用いられる二次電池の制御装置について述べてきたが、比較的充電または放電の電流変動が小さい用途、例えば電気自動車や電池駆動式電車の場合には、ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップあるいは起電力−ＳＯＣ２次元マップではなく、二次電池の端子電圧とＳＯＣとの関係を規定する端子電圧−ＳＯＣの２次元マップを用いて二次電池を制御することも可能である。この場合にも、図１１のフローチャートを適用することができる。図１０におけるＳ１０１では、内部抵抗ＤＣＩＲから劣化の仮判定を行う。劣化していると仮判定した場合にはＳ１０４において端子電圧−ＳＯＣ２次元マップを補正することになる。ＯＣＶ−ＳＯＣ２次元マップあるいは起電力−ＳＯＣ２次元マップの補正の際に用いた規定の充放電パターンとは異なり、現在の二次電池の容量を確認後、例えば０．３Ｃの定電流で所定のＳＯＣ間において１サイクルの充電及び放電を行う。各ＳＯＣにおける端子電圧を取得して現在の二次電池の状態を反映した端子電圧−ＳＯＣ２次元マップを算出する。
【００７２】
なお、修理工場あるいはディーラーにおいて２次元マップを補正する場合、電池ＥＣＵ１の記憶部６に端子電圧−ＳＯＣ、無負荷電圧−ＳＯＣ、起電力−ＳＯＣのうちのどの２次元マップが記憶されているかを確認し、その種類に応じて端子電圧、無負荷電圧、起電力のいずれかを検出あるいは算出して２次元マップを補正すればよい。端子電圧、無負荷電圧、起電力は、互いに異なる物理量であるものの、いずれも二次電池の電圧状態を表す物量量であるから、これらを二次電池の電圧状態を表す電圧指標として包括的に定義すると、電圧指標とＳＯＣとの関係を規定するマップ（あるいはテーブル）を、その二次電池だけでなく他の複数の電力供給源として搭載された二次電池から得られる複数のマップ（あるいはテーブル）のうち、電圧指標の変化量に対応する複数のマップ（あるいはテーブル）を統計処理して得られるデータを用いて補正するということができる。そして、電圧指標の初期状態からの変化量はマップの全ＳＯＣで算出可能であり、例えばＳＯＣ５０％における電圧指標の変化量に基づいて補正を行えばよい。
【００７３】
なお、本実施形態における初期状態のマップ（テーブル）とは、二次電池の設計時ＥＣＵ１に初めて導入したマップ（テーブル）に限るものではなく、補正マップ（テーブル）を導入した場合においても同様に当てはまる。
【００７４】
また、本実施形態では、劣化の仮判定を車両走行中における内部抵抗ＤＣＩＲの値から行う例を示したが、修理工場やディーラー等で実施してもよい。また、車両走行中における劣化の仮判定を省略して修理工場やディーラー等でマップの補正を実施してもよい。
【００７５】
また、本実施形態では修理工場やディーラー等でマップを補正する際に使用する規定の充放電パターンの一例を示しているが、必ずしもこの方法に限定されるものではない。しかしながら、初期状態のマップを作成する充放電パターンとほぼ同一であることが望ましい。
【符号の説明】
【００７６】
１  電池ＥＣＵ、２  電流測定部、３  温度測定部、４  電圧測定部、５  演算部、６  記憶部、７  判定部、８  ＤＣＩＲ，ＯＣＶ算出部、１０  二次電池、１１  単電池、２０  車両ＥＣＵ。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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