(57)【要約】【課題】バッテリの状態を短時間でかつ精度よく推定する。【解決手段】状態推定装置は、バッテリ１の交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部１１と、算出された周波数特性に基づいてバッテリの状態を推定する推定処理部１２とを備える。周波数特性算出部１１は、バッテリ１のインピーダンス関数を記憶する記憶手段１１ａと、バッテリ１の交流インピーダンスの実測値データを得る計測手段１１ｂと、計測された実測値データに対する誤差が小さくなるように上記インピーダンス関数を調整する処理（フィッティング処理）を行う演算手段１１ｃとを有する。インピーダンス関数には、バッテリ１の等価回路１Ｅの各機能ブロックに対応して複数のグループに分類される各種パラメータが含まれており、演算手段１１ｃは、上記フィッティング処理に際して、上記グループごとに独立してパラメータを調整する機能を有している。【選択図】図１
2014102111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の周波数成分を含む信号をバッテリに出力可能な信号発生部と、バッテリの交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部と、周波数特性算出部により算出された交流インピーダンスの周波数特性に基づきバッテリに関する所定の状態量を推定する推定処理部とを備えたバッテリの状態推定装置であって、
上記周波数特性算出部は、上記交流インピーダンスの周波数特性を規定するインピーダンス関数を記憶する記憶手段と、上記信号発生部からの信号に対しバッテリから出力される応答信号に基づいて上記交流インピーダンスの実測値データを得る計測手段と、計測手段が計測した実測値データに対する誤差が小さくなるように上記インピーダンス関数を調整し、調整後のインピーダンス関数を上記記憶手段に記憶させるフィッティング処理を行う演算手段とを有し、
上記記憶手段は、上記インピーダンス関数として、バッテリの等価回路に含まれる複数の機能ブロックにそれぞれ対応した複数の項を含む多項式関数を記憶しており、
上記インピーダンス関数には、上記等価回路の各機能ブロックに対応して複数のグループに分類される各種パラメータが含まれており、
上記演算手段は、上記フィッティング処理に際して、上記グループごとに独立して上記パラメータを調整する機能を有している、ことを特徴とするバッテリの状態推定装置。
【請求項２】
請求項１記載のバッテリの状態推定装置において、
上記インピーダンス関数のパラメータをグループごとに独立して調整する処理として、上記インピーダンス関数に基づくインピーダンス曲線の全体の誤差が小さくなるように上記各グループのパラメータを順次調整する第１の処理と、上記インピーダンス曲線を上記等価回路の各機能ブロックに応じて分割したときの各分割部分の誤差が個別に小さくなるように上記各グループのパラメータを順次調整する第２の処理とが含まれ、
上記演算手段は、前回行われたパラメータ調整時の変化量のばらつきに応じて、上記第１および第２の処理のいずれかを選択的に実行する、ことを特徴とするバッテリの状態推定装置。
【請求項３】
請求項１または２記載のバッテリの状態推定装置において、
上記推定処理部は、上記フィッティング処理が完了した後のインピーダンス関数に基づくインピーダンス曲線から、予め定められた幾何学的特徴量を抽出し、その幾何学的特徴量を用いた所定の予測式に基づいて、バッテリの充電状態および劣化状態の少なくとも一方を上記状態量として推定する、ことを特徴とするバッテリの状態推定装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のバッテリの状態推定装置において、
上記バッテリの等価回路には、上記機能ブロックとして、バッテリのセル構造に由来するインダクタンス部、正極での反応に由来する正極部、負極での反応に由来する負極部、正極および負極のイオンの移動に由来する拡散部が含まれ、
上記インピーダンス関数には、上記各機能ブロックに対応したインダクタンス項、正極項、負極項、拡散項が含まれている、ことを特徴とするバッテリの状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の周波数成分を含む信号をバッテリに出力可能な信号発生部と、バッテリの交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部と、周波数特性算出部により算出された交流インピーダンスの周波数特性に基づきバッテリに関する所定の状態量を推定する推定処理部とを備えたバッテリの状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、エンジン（内燃機関）と電気モータとを併用して走行するハイブリッド自動車や、電気モータのみで走行する電気自動車が広く普及しつつある。これに伴い、大容量の電力を充電可能なバッテリ（例えばリチウムイオンバッテリ等）の重要性が高まっており、これに関する研究が種々なされている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１では、バッテリの劣化状態の指標である容量維持率（現在のバッテリの容量と基準容量との比）を精度よく判定するための技術が提案されている。具体的に、特許文献１では、複数の周波数成分を有する交流信号が信号発生部からバッテリに与えられ、その交流信号に対するバッテリの応答信号に基づいて、交流インピーダンスの周波数特性が求められる。そして、算出された周波数特性から特徴周波数が決定され、その特徴周波数に基づいて（予め記憶された特徴周波数と容量維持率との関係に基づいて）、容量維持率が算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−３８８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、上記特許文献１において、バッテリの交流インピーダンスの周波数特性を得るには、各周波数におけるインピーダンスの実測値を複素平面上にプロットし、それによって得られる離散データを補間した曲線を設定する必要がある。上記特許文献１では、離散データを補間する方法（カーブフィッティング）について具体的な開示はないが、一般的に、カーブフィッティングにおいては、所定の関数により規定される曲線上の値（理論値）と実測値との誤差が最小になるように、上記関数に含まれる各種パラメータを調整する処理が繰り返し行われる。
【０００６】
しかしながら、上記カーブフィッティングでは、誤差が収束するまでに膨大な回数のパラメータ調整を行わなければないないケースが多い。特に、バッテリが車載用バッテリである場合は、計算能力が限られるので、誤差が収束するまでパラメータ調整をしようとすると、多大な計算時間を要することになる。このため、より効率的なカーブフィッティングと、その結果に基づく精度のよいバッテリの状態推定とを行うことが求められていた。
【０００７】
本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、バッテリの状態を短時間でかつ精度よく推定することが可能なバッテリの状態推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するためのものとして、本発明は、複数の周波数成分を含む信号をバッテリに出力可能な信号発生部と、バッテリの交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部と、周波数特性算出部により算出された交流インピーダンスの周波数特性に基づきバッテリに関する所定の状態量を推定する推定処理部とを備えたバッテリの状態推定装置であって、上記周波数特性算出部は、上記交流インピーダンスの周波数特性を規定するインピーダンス関数を記憶する記憶手段と、上記信号発生部からの信号に対しバッテリから出力される応答信号に基づいて上記交流インピーダンスの実測値データを得る計測手段と、計測手段が計測した実測値データに対する誤差が小さくなるように上記インピーダンス関数を調整し、調整後のインピーダンス関数を上記記憶手段に記憶させるフィッティング処理を行う演算手段とを有し、上記記憶手段は、上記インピーダンス関数として、バッテリの等価回路に含まれる複数の機能ブロックにそれぞれ対応した複数の項を含む多項式関数を記憶しており、上記インピーダンス関数には、上記等価回路の各機能ブロックに対応して複数のグループに分類される各種パラメータが含まれており、上記演算手段は、上記フィッティング処理に際して、上記グループごとに独立して上記パラメータを調整する機能を有している、ことを特徴とするものである（請求項１）。
【０００９】
本発明によれば、バッテリのインピーダンス関数に含まれるパラメータが、バッテリの機能ブロックに対応して複数のグループに分類されており、上記パラメータを実測値データに合わせて調整するフィッティング処理の際には、上記グループごとに独立してパラメータが調整されるので、例えば調整前のインピーダンス曲線（インピーダンス関数に基づき描かれる複素平面上での曲線）のフィッティング精度が場所によって大きくばらついているような場合でも、パラメータの調整量（変更量）をグループごとに比較的自由に設定することができ、より効率よく最適なパラメータを求めることができる。このため、全てのパラメータを常に同時進行でしか調整できない場合と異なり、短時間で高いフィッティング精度を得ることができる。そして、このような手順により精度よくフィッティングされたインピーダンス曲線（インピーダンス関数）に基づいて、バッテリの状態を効率的かつ適正に推定することができる。
【００１０】
本発明において、好ましくは、上記インピーダンス関数のパラメータをグループごとに独立して調整する処理として、上記インピーダンス関数に基づくインピーダンス曲線の全体の誤差が小さくなるように上記各グループのパラメータを順次調整する第１の処理と、上記インピーダンス曲線を上記等価回路の各機能ブロックに応じて分割したときの各分割部分の誤差が個別に小さくなるように上記各グループのパラメータを順次調整する第２の処理とが含まれ、上記演算手段は、前回行われたパラメータ調整時の変化量のばらつきに応じて、上記第１および第２の処理のいずれかを選択的に実行する（請求項２）。
【００１１】
この構成によれば、各グループのパラメータを、インピーダンス曲線全体の誤差を考慮して調整することもできるし、関係する曲線部分の誤差のみを考慮して調整することもできる。そして、これらいずれかの手順による調整を前回のパラメータ調整量のばらつきに応じて選択することにより、状況に応じた適切なパラメータ調整を行うことができ、フィッティング処理のさらなる効率化を図ることができる。
【００１２】
本発明において、好ましくは、上記推定処理部は、上記フィッティング処理が完了した後のインピーダンス関数に基づくインピーダンス曲線から、予め定められた幾何学的特徴量を抽出し、その幾何学的特徴量を用いた所定の予測式に基づいて、バッテリの充電状態および劣化状態の少なくとも一方を上記状態量として推定する（請求項３）。
【００１３】
この構成によれば、上記のようなフィッティング処理によって高い精度で調整されたインピーダンス曲線の幾何学的特徴量に基づいて、精度よくバッテリの充電状態または劣化状態を推定することができる。しかも、インピーダンス曲線の幾何学的特徴量を用いた予測式を演算するだけで済むので、簡単かつ短時間で充電状態または劣化状態を求めることができる。
【００１４】
上記バッテリの等価回路に含まれる複数の機能ブロックとしては、例えば、バッテリのセル構造に由来するインダクタンス部、正極での反応に由来する正極部、負極での反応に由来する負極部、正極および負極のイオンの移動に由来する拡散部を想定することができる。この場合、上記インピーダンス関数には、上記各機能ブロックに対応したインダクタンス項、正極項、負極項、拡散項が含まれる（請求項４）。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明のバッテリの状態推定装置によれば、バッテリの状態を短時間でかつ精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態にかかるバッテリの状態推定装置を搭載した車両の概略構成を示す図である。
【図２】上記バッテリの等価回路を示す回路図である。
【図３】上記バッテリのインピーダンス曲線を図示したグラフである。
【図４】上記バッテリの状態を推定する処理の全体的な流れを示すメインフローチャートである。
【図５】上記図４のステップＳ３の具体的内容を示すサブルーチンである。
【図６】上記インピーダンス曲線から抽出される幾何学的特徴量の一例を示す図である。
【図７】本発明の効果を確認するために行った実験の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（１）全体構成
図１は、本発明の一実施形態にかかるバッテリの状態推定装置を搭載した車両の概略構成を示す図である。本図に示される状態推定装置が対象とするバッテリ１は、繰り返し充放電が可能なリチイムイオンバッテリであり、ハイブリッド自動車または電気自動車の走行のために用いられる車載用のバッテリである。このバッテリ１は、車両の駆動輪４を駆動する走行用モータ３とインバータ２を介して接続されている。そして、走行用モータ３により駆動輪４が駆動される車両の力行運転時には、バッテリ１に蓄えられていた直流電力がインバータ２で交流電力に変換された後に走行用モータ３に供給される。一方、駆動輪４を駆動する必要のない車両の減速時には、走行用モータ３で発電された交流電力（回生電力）がインバータ２で直流電力に変換された後にバッテリ１に供給される。
【００１８】
なお、詳細な図示を省略するが、車両がハイブリッド自動車である場合には、エンジンの駆動力を得て発電する発電機が車両に設けられ、この発電機で発電された電力がバッテリ１に充電される。また、車両がいわゆるプラグインハイブリッド型の車両、もしくは純粋な電気自動車（走行用モータ３のみで走行する車両）である場合には、充電器からの供給電力を受け付けるプラグが車両に設けられ、このプラグを通じて充電器から供給される電力がバッテリ１に充電される。
【００１９】
車両には、走行用モータ３の動作やバッテリ１の充放電動作等を統括的に制御するコントロールユニット１０と、バッテリ１の状態を推定するときに必要な信号をバッテリ１に出力可能な信号発生部１３と、バッテリ１の出力電圧を検出するための電圧センサ１５とが設けられている。
【００２０】
コントロールユニット１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等から構成されるマイクロプロセッサであり、上述した走行用モータ３等を制御する機能の他、バッテリ１の状態を推定する機能をも有している。具体的に、コントロールユニット１０は、バッテリ１の状態を推定するための機能要素として、信号発生部１３から入力される信号に対しバッテリ１から出力される応答信号を電圧センサ１５から取得するとともに、その取得したデータに基づいてバッテリ１の交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部１１と、周波数特性算出部１１により算出された交流インピーダンスの周波数特性に基づきバッテリ１に関する所定の状態量を推定する推定処理部１２とを有している。詳細は後述するが、当実施形態では、バッテリ１に関する状態量として、充電状態ＳＯＣ（State of Charge）と、劣化状態ＳＯＨ（State of Health）とが推定される。なお、充電状態ＳＯＣとは、「（残容量）／（満充電容量）×１００」で表される値（％）である。また、劣化状態ＳＯＨとは、「（現在の満充電容量）／（初期の満充電容量）×１００」で表される値（％）であり、容量維持率とも呼ばれる値である。
【００２１】
当実施形態では、上述した周波数特性算出部１１および推定処理部１２を含むコントロールユニット１０と、信号発生部１３と、電圧センサ１５とにより、バッテリ１の状態を推定する状態推定装置が構成されている。
【００２２】
周波数特性算出部１１は、バッテリ１の交流インピーダンスの周波数特性を規定するインピーダンス関数Ｚ（ｊω）（次の式（１））を記憶する記憶手段１１ａと、信号発生部１３からの入力信号に対するバッテリ１の応答信号に基づき上記交流インピーダンスの実測値データを得る計測手段１１ｂと、計測手段１１ｂが計測した実測値データに対する誤差が小さくなるようにインピーダンス関数Ｚ（ｊω）を調整し、調整後のインピーダンス関数Ｚ（ｊω）を記憶手段１１ａに記憶させるフィッティング処理（後で詳しく述べる、いわゆるカーブフィッティング）を行う演算手段１１ｃとを有している。
【００２３】
ここで、記憶手段１１ａに記憶されるインピーダンス関数Ｚ（ｊω）は、次の式（１）で表されるような多項式関数である。
【００２４】
【数１】
2014102111.tif 000003
【００２５】
なお、上記式（１）中、Ｒ0、ＲS、Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3は抵抗、ＬＰＥ0はインダクタンス、ＣＰＥS、ＣＰＥ1、ＣＰＥ2、ＣＰＥ3はキャパシタンス、Ｚｗ0、ＺｗS、Ｚｗ3はワールブルグインピーダンスである。
【００２６】
上記式（１）のインピーダンス関数Ｚ（ｊω）は、図２に示すバッテリ１の等価回路１Ｅに基づき設定されたものである。具体的に、図２の等価回路１Ｅは、バッテリ１のセル構造に由来するインダクタンス部（ｉ）、正極での反応に由来する正極部（ii）、負極での反応に由来する負極部（iii）、正極および負極のイオンの移動に由来する拡散部（iv）という４つの機能ブロックに分割される。そして、これら４つの機能ブロックがそれぞれ有する交流インピーダンスが、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）中の（Ｉ）〜（IV）項に表現されている。すなわち、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）のインダクタンス項（Ｉ）、正極項（II）、負極項（III）、拡散項（IV）は、それぞれ、等価回路１Ｅのインダクタンス部（ｉ）、正極部（ii）、負極部（iii）、拡散部（iv）に対応している。
【００２７】
次の表１は、上記インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる各種パラメータを、上記インダクタンス項（Ｉ）に含まれるパラメータ群Ｉと、正極項（II）に含まれるパラメータ群IIと、負極項（III）に含まれるパラメータ群IIIと、拡散項（IV）に含まれるパラメータ群IVという４つのグループに分類したものである。記憶手段１１ａは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）およびこれに含まれる全てのパラメータの値だけでなく、各パラメータがＩ〜IVのどのグループに属するかという属性についても記憶している。
【００２８】
【表１】
2014102111.tif 000004
【００２９】
図３は、上記各種パラメータを含む多項式関数からなるインピーダンス関数Ｚ（ｊω）を複素平面上で表現したグラフである。本図に示すように、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）が規定するインピーダンス曲線Ｙは、低周波側（左側）から高周波側（右側）にかけて、インダクタンス項（Ｉ）を主に反映した第１曲線部ｙ１と、正極項（II）を主に反映した第２曲線部ｙ２と、負極項（III）を主に反映した第３曲線部ｙ３と、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）の拡散項（IV）を主に反映した第４曲線部ｙ４とに分割することができる。第４曲線部ｙ４と第３曲線部ｙ３とは、下に凸の谷部（曲率が最大の部分）を境に分けることができ、第３曲線部ｙ３と第２曲線部ｙ２とは、同じく下に凸の谷部を境に分けることができ、第２曲線部ｙ２と第１曲線部ｙ１とは、横軸（実軸成分）が最も小さい点を境に分けることができる。
【００３０】
（２）バッテリの状態推定の具体的処理
次に、バッテリ１の状態（ＳＯＣ、ＳＯＨ）がどのような手順で推定されるかを具体的に説明する。図４は、状態推定の全体的な流れを示すメインフローチャートであり、図５は、図４のステップＳ３の処理を詳細に示すサブルーチンである。
【００３１】
図４のフローチャートに示す処理がスタートすると、コントロールユニット１０は、バッテリ１のインピーダンスを計測することを許可する計測条件が成立しているか否かを判定する処理を実行する（ステップＳ１）。具体的に、ここでは、イグニッションがＯＦＦである（車両が非使用である）とき、または、イグニッションがＯＮ（車両が使用中）であってもバッテリ１の電流がほぼゼロで安定しているときに、計測条件が成立していると判定する。なお、後者のようにイグニッションＯＮでかつバッテリ電流がほぼゼロという状態は、車両が信号待ちなどで停止していて、エアコンなどの電気負荷が作動していないときに実現される。
【００３２】
上記ステップＳ１で計測条件が成立していることが確認された場合、コントロールユニット１０、より詳しくは周波数特性算出部１１の計測手段１１ｂは、バッテリ１の交流インピーダンスを計測する処理を実行する（ステップＳ２）。
【００３３】
具体的に、上記ステップＳ２において、計測手段１１ｂは、信号発生部１３からバッテリ１に対し、周波数の異なる複数の交流信号（正弦波）を順次発生させる。そして、その入力信号に対するバッテリ１の出力電圧を電圧センサ１５から取得することにより、バッテリ１の交流インピーダンスを周波数ごとに特定する。これによって得られるデータは、信号発生部１３からバッテリ１への入力信号の周波数に対応した、飛び飛びの周波数のインピーダンスであり、インピーダンスの周波数特性の離散データである。
【００３４】
なお、上記ステップＳ２の計測処理では、後述するカーブフィッティング（Ｓ４）の精度を確保するために、ある程度の量の実測値データを得る必要がある。このため、車両の停止中の計測である場合には、車両が発進するまでの間に充分な量のデータが得られないことがある。このような場合は、そのデータが破棄され、次に計測条件（Ｓ１）が成立するまで待機される。
【００３５】
上記ステップＳ２の計測処理が終了すると、コントロールユニット１０、より詳しくは周波数特性算出部１１の演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）を実測値データに合わせて調整するいわゆるカーブフィッティングを実行する（ステップＳ３）。すなわち、演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）により規定されるインピーダンス曲線Ｙ（図３）と、計測手段１１ｂにより計測された上記交流インピーダンスの実測データとの間に生じる誤差が小さくなるように、記憶手段１１ａに記憶されているインピーダンス関数Ｚ（ｊω）の値（より具体的にはインピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれている各種パラメータ）変更する処理を実行する。
【００３６】
上記ステップＳ３で行われるカーブフィッティングの詳細を、図５のサブルーチンを用いて具体的に説明する。カーブフィッティングの処理が始まると、演算手段１１ｃは、図５のサブルーチンのループ回数（つまりパラメータの調整回数）が所定回数に達したか否かを判定する処理を実行する（ステップＳ１１）。カーブフィッティングの開始時は、当然ループ回数がゼロであり、ステップＳ１１での判定はＮＯとなる。すると、演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる全てのパラメータ、つまり表３に示したパラメータ群Ｉ〜IVを、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に基づくインピーダンス曲線Ｙ全体の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理を実行する（ステップＳ１２）。
【００３７】
なお、ここでいう「誤差が小さくなるように」とは、上記ステップＳ２で計測された複数の周波数における交流インピーダンスの実測値（離散データ）と、各周波数における計算上の交流インピーダンス（図３のインピーダンス曲線Ｙ上の値）との誤差の２乗和が小さくなるように、という意味である。また、重み付き誤差とは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる誤差を、図３に示した第１曲線部ｙ１の誤差と、第２曲線部ｙ２の誤差と、第３曲線部ｙ３の誤差と、第４曲線部ｙ４の誤差とに分けて、それぞれの部分における誤差の２乗和に、誤差の影響度を決める重み係数（後述するｗ1〜ｗ4）を乗じたものである。
【００３８】
上記ステップＳ１２では、インピーダンス曲線Ｙ全体の重み付き誤差、つまり、全ての第１曲線部ｙ１〜ｙ４の重み付き誤差の合計が小さくなるように、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる全てのパラメータ群Ｉ〜IVを調整する。パラメータ群Ｉ〜IVの初期値としては、過去にパラメータの調整（カーブフィッティング）が済んでいる場合には、直近の過去に設定された値が設定されるし、過去に１度もカーブフィッティングが行われていない場合（つまり車両の販売後初めてのフィッティングである場合）には、車両の製造時に設定されたデフォルト値が設定される。
【００３９】
上記ステップＳ１２の処理が終了すると、演算手段１１ｃは、インピーダンス曲線Ｙ全体の重み付き誤差が、パラメータを調整する前の重み付き誤差と比べて減少したか否かを判定する処理を実行する（ステップＳ１３）。
【００４０】
上記ステップＳ１３でＹＥＳと判定されて曲線全体の重み付き誤差が減少していることが確認された場合、演算手段１１ｃは、上記ステップＳ１２で調整されたパラメータを記憶手段１１ａに記憶させる、つまり、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）のパラメータを調整後の値に更新する処理を実行する（ステップＳ１４）。
【００４１】
続いて、演算手段１１ｃは、誤差の重み係数ｗ1〜ｗ4を更新する処理を実行する（ステップＳ１５）。例えば、パラメータ調整後のインピーダンス曲線Ｙにおける曲線部ｙｉ（ｉ＝１〜４）の誤差の２乗平均をｅiとすると、新たな重み係数は、ｗi×（ｅi）1/2によって決定される。これにより、重み係数ｗiは、第１〜第４曲線部ｙ１〜ｙ４の中で誤差の大きい曲線部ほど大きく設定されることになる。
【００４２】
一方、上記ステップＳ１３でＮＯと判定された場合、つまり曲線全体の重み付き誤差が減少しなかったことが確認された場合、演算手段１１ｃは、上記ステップＳ１４，Ｓ１５の処理を飛ばし、パラメータおよび重み係数の更新をしない。
【００４３】
次いで、演算手段１１ｃは、交流インピーダンスの計算値と実測値との相関係数が、０．９９９より小さいか否かを判定する処理を実行する（ステップＳ１６）。ここで、相関係数とは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）を用いて求められる計算上の周波数特性（図３のインピーダンス曲線Ｙ）が、実測データとどの程度相関をもっているかを表す指標であり、相関係数＝１となることが、両者が完全に正の相関関係にあることに対応する。
【００４４】
上記ステップＳ１６でＮＯと判定されて相関係数≧０．９９９であること（つまり実測値との相関性がかなり高いこと）が確認された場合、演算手段１１ｃは、上述したステップＳ１１に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【００４５】
一方、上記ステップＳ１６でＹＥＳと判定されて相関係数＜０．９９９であることが確認された場合、演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）の全パラメータ（パラメータ群Ｉ〜IV）の変化量が所定の閾値以下であるか否かを判定する処理を実行する（ステップＳ１７）。すなわち、上記ステップＳ１２でパラメータ群Ｉ〜IVをそれぞれ調整した前と後とで、各パラメータ郡Ｉ〜IVに属する全てのパラメータの変化量を特定し、それぞれのパラメータの変化量を、パラメータごとに設定された所定の閾値と比較する。全パラメータの変化量が閾値以下ということは、インピーダンス曲線Ｙ（図３）のフィッティング精度がどの曲線部ｙ１〜ｙ４でもほぼ均等ということであり、全パラメータの変化量が閾値よりも大きいということは、フィッティング精度が曲線部ｙ１〜ｙ４によって異なっている（精度にばらつきがある）ということである。
【００４６】
上記ステップＳ１７でＮＯと判定されて全パラメータの変化量が閾値より大きい（フィッティング精度がばらついている）ことが確認された場合、演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる全パラメータのうちパラメータ群Ｉに属するパラメータ（Ｌ0，ｑ0，Ｒ0，‥‥σs）のみを、インピーダンス曲線Ｙの第１曲線部ｙ１の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理を実行する（ステップＳ１８）。
【００４７】
同様に、演算手段１１ｃは、パラメータ群IIに属するパラメータ（Ｃ1，ｐ1，Ｒ1）のみを第２曲線部ｙ２の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ１９）と、パラメータ群IIIに属するパラメータ（Ｃ2，ｐ2）のみを第３曲線部ｙ３の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ２０）と、パラメータ群IVに属するパラメータ（Ｒ2，Ｃ3，ｐ3，Ｒ3，σ3）のみを第４曲線部ｙ４の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ２１）とを実行する。
【００４８】
このように、上記ステップＳ１８〜Ｓ２１では、バッテリ１の等価回路１Ｅに含まれる機能ブロック（インダクタンス部（ｉ）、正極部（ii）、負極部（iii）、拡散部（iv））に対応してグループ分けされたパラメータ群Ｉ〜IVが、各パラメータ群Ｉ〜IVに対応した曲線部ｙ１〜ｙ４の個別の誤差が小さくなるように、それぞれ独立して調整される。
【００４９】
一方、上記ステップＳ１７でＹＥＳと判定されて全パラメータの変化量が閾値以下である（フィッティング精度がほぼ均等である）ことが確認された場合、演算手段１１ｃは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれる全パラメータのうちパラメータ群Ｉに属するパラメータ（Ｌ0，ｑ0，Ｒ0，‥‥σs）のみを、インピーダンス曲線Ｙの全体の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理を実行する（ステップＳ２２）。
【００５０】
同様に、演算手段１１ｃは、パラメータ群IIに属するパラメータ（Ｃ1，ｐ1，Ｒ1）のみを曲線全体の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ２３）と、パラメータ群IIIに属するパラメータ（Ｃ2，ｐ2）のみを曲線全体の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ２４）と、パラメータ群IVに属するパラメータ（Ｒ2，Ｃ3，ｐ3，Ｒ3，σ3）のみを曲線全体の重み付き誤差が小さくなるように調整する処理（ステップＳ２５）とを実行する。
【００５１】
このように、上記ステップＳ２２〜Ｓ２５でも、パラメータ群Ｉ〜IVがそれぞれ独立して調整されるが、その調整は、上記ステップＳ１８〜２１のときと異なり、インピーダンス曲線Ｙ全体の誤差が小さくなるように行われる。
【００５２】
上記ステップＳ１８〜２１の処理、またはステップＳ２２〜Ｓ２５の処理によりパラメータが調整された後、演算手段１１ｃは、調整後のパラメータを記憶手段１１ａに記憶させる処理を実行するとともに（ステップＳ２６）、調整後の曲線の誤差に基づき重み係数ｗ1〜ｗ4を更新する処理を実行する（ステップＳ２７）。
【００５３】
その後、演算手段１１ｃは、ステップＳ１１に戻ってそれ以降の処理を繰り返し、ループ回数（パラメータの調整回数）が所定回数に達したところで、図５のサブルーチン（カーブフィッティング）を終了する。
【００５４】
以上のような処理によりカーブフィッティングが終了すると、コントロールユニット１０の推定処理部１２は、図４のステップＳ４に移行して、フィッティングされたインピーダンス曲線Ｙ、つまり、実測値に沿うようにパラメータが調整された後のインピーダンス関数Ｚ（ｊω）により規定されるインピーダンス曲線Ｙから、予め定められた幾何学的特徴量を抽出する処理を実行する。
【００５５】
インピーダンス曲線Ｙから抽出すべき幾何学的特徴量としては、推定したいバッテリ１の状態量（ここでは充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨ）と相関関係のあるものであればその種類を問わないが、例えば図６に示すような値が候補として考えられる。すなわち、インピーダンス曲線Ｙにおける区間（１）〜（１６）の長さ、傾斜部（１７）、（１８）の角度、点（１９）〜（２３）の周波数といった値のうちのいずれか１つ以上である。さらに、これら（１）〜（２３）の値のいずれか１つ以上を変数に用いた所定の関数（例えばｎ乗数、三角関数、和や差など）を幾何学的特徴量として抽出してもよい。図６に例示される各種の特徴量のうち、どの値がバッテリの充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨと密接な相関関係があるかについては、実験等によって予め調べられており、上記ステップＳ４では、相関があることが分かっている特定の特徴量のみが抽出される。
【００５６】
以上のようにしてインピーダンス曲線Ｙにおける所定の幾何学特徴量が抽出されると、推定処理部１２は、抽出された幾何学的特徴量を用いた所定の予測式に基づいて、バッテリ１の充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨをそれぞれ推定する処理を実行する（ステップＳ５）。なお、ここでいう予測式は、幾何学的特徴量（説明変数）を用いて充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨ（目的変数）を計算するために、統計的手法によって特定されたいわゆる重回帰式である。このような予測式（重回帰式）は、実験等によって予め調べられてコントロールユニット１０内に記憶されている。上記ステップＳ５では、その記憶された予測式に幾何学的特徴量を代入することにより、バッテリ１の充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨが求められる。当然であるが、ＳＯＣを求める予測式とＳＯＨを求める予測式とは異なるものであり、それぞれの予測式に用いられる特徴量も相互に異なり得る。
【００５７】
（３）作用等
以上説明したように、当実施形態の車両には、バッテリ１の状態を推定する状態推定装置が搭載されている。この状態推定装置は、周波数の異なる複数の交流信号をバッテリに出力可能な信号発生部１３と、バッテリ１の交流インピーダンスの周波数特性を算出する周波数特性算出部１１と、算出された交流インピーダンスの周波数特性に基づきバッテリ１の充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨを推定する推定処理部１２とを備える。周波数特性算出部１１は、上記交流インピーダンスの周波数特性を規定するインピーダンス関数Ｚ（ｊω）を記憶する記憶手段１１ａと、信号発生部１３からの信号に対しバッテリ１から出力される応答信号（電圧センサ１５で検出される交流電圧）に基づいて上記交流インピーダンスの実測値データを得る計測手段１１ｂと、計測された実測値データに対する誤差が小さくなるようにインピーダンス関数Ｚ（ｊω）を調整し、調整後の関数を記憶手段１１ａに記憶させるフィッティング処理を行う演算手段１１ｃとを有する。記憶手段１１ａは、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）として、バッテリ１の等価回路１Ｅに含まれる複数の機能ブロック（図２のインダクタンス部（ｉ）、正極部（ii）、負極部（iii）、拡散部（iv））にそれぞれ対応した複数の項（式（１）のインダクタンス項（Ｉ）、正極項（II）、負極項（III）、拡散項（IV））を含む多項式関数を記憶している。このインピーダンス関数Ｚ（ｊω）には、等価回路１Ｅの各機能ブロックに対応して複数のグループに分類される各種パラメータ（パラメータ群Ｉ〜IV）が含まれており、演算手段１１ｃは、上記フィッティング処理に際して、上記グループごとに独立してパラメータを調整する機能を有している（図５のステップＳ１８〜Ｓ２１またはＳ２２〜Ｓ２５参照）。このような構成によれば、バッテリ１の状態を短時間でかつ精度よく推定できるという利点がある。
【００５８】
すなわち、上記実施形態では、バッテリ１のインピーダンス関数Ｚ（ｊω）に含まれるパラメータが、バッテリ１の機能ブロックに対応して複数のグループに分類されており、上記パラメータを実測値データに合わせて調整するフィッティング処理（カーブフィッティング）の際には、上記グループごとに独立してパラメータが調整されるので、例えば調整前のインピーダンス曲線Ｙのフィッティング精度が場所によって大きくばらついているような場合でも、パラメータの調整量（変更量）をグループごとに比較的自由に設定することができ、より効率よく最適なパラメータを求めることができる。このため、全てのパラメータを常に同時進行でしか調整できない場合と異なり、短時間で高いフィッティング精度を得ることができる。
【００５９】
例えば、調整前のインピーダンス曲線Ｙのフィッティング精度が場所によって大きくばらついているにもかかわらず全パラメータを同時進行的に調整しようとした場合には、フィッティング精度の悪い部分の誤差による影響で、フィッティング精度が良好な部分に対応するパラメータまでもが大きく変更されてしまうことがあり、調整回数を重ねてもなかなかフィッティングの精度が安定せず、良好な結果を得るまでに多大な時間を要する可能性がある。
【００６０】
これに対し、上記実施形態のように、等価回路１Ｅの各機能ブロックに対応するグループごとに独立してパラメータを調整することが可能な場合には、上記のような事態が回避されるので、相対的に少ない調整回数であっても高いフィッティング精度を得ることができる。
【００６１】
図７は、上記のような作用効果を確認するために本願発明者が行った実験の結果を示している。本図では、ある特定の型式のリチイムイオンバッテリについて、複数の条件下でカーブフィッティングを行い、その結果を比較した。具体的には、（ａ）新品のバッテリがＳＯＣ＝０％のとき、（ｂ）新品のバッテリがＳＯＣ＝１００％のとき、（ｃ）２５℃環境下で２００サイクル使用後のバッテリがＳＯＣ＝０％のとき、（ｄ）２５℃環境下で２００サイクル使用後のバッテリがＳＯＣ＝１００％のとき、（ｅ）６０℃環境下で２００サイクル使用後のバッテリがＳＯＣ＝０％のとき、（ｆ）６０℃環境下で２００サイクル使用後のバッテリがＳＯＣ＝１００％のとき、のそれぞれの条件下でカーブフィッティングを行った。カーブフィッティングの方法としては、上記実施形態で説明した方法による場合、つまり、等価回路１Ｅの機能ブロックに応じたパラメータのグループ分けを行った場合（パラメータ群Ｉ〜IVごとに独立してパラメータを調整した場合）と、パラメータのグループ分けを行わなかった場合との２種類を試した。なお、これらいずれのフィッティング方法においても、パラメータの調整回数は同一とした。
【００６２】
図７から明らかなように、パラメータのグループ分けを行わなかった場合（図中左側の列に示す）には、破線で示す実測データと、実線で示す計算上のインピーダンス曲線との間に有意な誤差が生じており、充分なフィッティング精度が得られていないことが分かる。これに対し、パラメータをグループ別に調整する上記実施形態の方法（図中右側の列に示す）によれば、計算上のインピーダンス曲線が実測データとよく一致していることから、同じパラメータの調整回数であるにもかかわらず良好なフィッティング精度が得られていることが分かる。
【００６３】
また、上記実施形態では、インピーダンス関数Ｚ（ｊω）のパラメータをグループごとに独立して調整する処理として、インピーダンス曲線Ｙの全体の誤差が小さくなるように上記各グループのパラメータ（パラメータ群Ｉ〜IV）を順次調整する処理（ステップＳ２２〜Ｓ２５）と、等価回路１Ｅの各機能ブロックに応じてインピーダンス曲線Ｙを分割したときの各分割部分（曲線部ｙ１〜ｙ４）の誤差が個別に小さくなるように上記各グループのパラメータを順次調整する処理（ステップＳ１８〜Ｓ２１）とが含まれ、前回行われたパラメータ調整時の変化量のばらつきに応じて（より具体的には全てのパラメータの調整前後の変化量が一定範囲に収まるか否かに応じて）、上記２つの処理のいずれかが選択的に実行されるようになっている。このような構成によれば、各グループのパラメータ（パラメータ群Ｉ〜IV）を、インピーダンス曲線Ｙ全体の誤差を考慮して調整することもできるし、関係する曲線部分（ｙ１〜ｙ４のいずれか）の誤差のみを考慮して調整することもできる。そして、これらいずれかの手順による調整を前回のパラメータ調整量のばらつきに応じて選択することにより、状況に応じた適切なパラメータ調整を行うことができ、フィッティング処理のさらなる効率化を図ることができる。
【００６４】
また、上記実施形態では、パラメータ調整後のインピーダンス関数Ｚ（ｊω）により規定されるインピーダンス曲線Ｙから、予め定められた幾何学的特徴量（例えば図６参照）が抽出され、その幾何学的特徴量を用いた所定の予測式に基づいて、バッテリ１の充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨが推定される。このような構成によれば、上記のようなフィッティング処理（カーブフィッティング）によって高い精度で調整されたインピーダンス曲線Ｙの幾何学的特徴量に基づいて、精度よくバッテリ１の充電状態ＳＯＣおよび劣化状態ＳＯＨを推定することができる。しかも、インピーダンス曲線Ｙの幾何学的特徴量を用いた予測式を演算するだけで済むので、簡単かつ短時間でＳＯＣおよびＳＯＨを求めることができる。
【００６５】
なお、上記実施形態では、周波数の異なる複数の交流信号（正弦波）を信号発生部１３からバッテリ１に入力し、その入力信号に対するバッテリ１の出力電圧に基づいて、バッテリ１の交流インピーダンスを計測するようにしたが、インピーダンス計測のために信号発生部１３から発せられる入力信号は、複数の周波数成分を含む信号であればよく、交流信号（正弦波）に限られない。
【００６６】
例えば、ディラックのデルタ関数に近似させたインパルス波を信号発生部１３からの入力信号として用いてもよい。そのようなインパルス波は、理論上、あらゆる周波数成分を含んでいることになるので、このインパルス波を受けたバッテリ１からの出力信号（電圧）を所定時間にわたって計測すれば、複数の周波数に対するバッテリ１の交流インピーダンスを特定することができる。このように、インパルス波をバッテリ１に入力する方法（以下、ＦＦＴ法という）では、上記実施形態のように周波数の異なる複数の正弦波を順次入力する方法（以下、交流法という）と比べて、ごく短時間で複数の周波数成分の信号をバッテリ１に入力できるので、計測時間を短縮する上で有利である。ただし、ＦＦＴ法の場合は、入出力の信号波形をフーリエ変換する機能をコンピュータ（上記実施形態ではコントロールユニット１０）に備える必要がある。
【００６７】
一方、上記実施形態に示したような交流法による場合には、周波数の異なる複数の正弦波を順次バッテリ１に入力する必要があるので、ＦＦＴ法に比べれば計測に時間がかかるものの、フーリエ変換が不要であるので、コンピュータの構成を簡素化することができる。
【００６８】
また、上記実施形態では、ハイブリッド自動車または電気自動車からなる車両に搭載されるリチイムイオンバッテリを推定の対象としたが、当然ながら、推定の対象となり得るのは車両用のリチイムイオンバッテリに限られず、産業用の各種バッテリに本発明を適用可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１  バッテリ
１Ｅ  等価回路
１１  周波数特性算出部
１１ａ  記憶手段
１１ｂ  計測手段
１１ｃ  演算手段
１２  推定処理部
１３  信号発生部
【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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