(57)【要約】  【課題】ハイブリッド車の制御情報からバッテリの充放電電流を推定してノイズ成分の少ない電流値を求め、ノイズ成分による電流誤差の影響を排除した的確なバッテリ管理を行う。  【解決手段】駆動モータの要求電力ＰＤＭ、ジェネレータの要求発電量ＰＧＭ、ＤＣ−ＤＣコンバータの電力ＰＤＣを算出し（Ｓ１〜Ｓ３）、これらを合算して電力推定値ＰＥＳＴを算出する（Ｓ４）。そして、電力推定値ＰＥＳＴから電流推定値ＩＥＳＴを算出し（Ｓ５）、この電流推定値ＩＥＳＴを用いて電流センサの故障診断を行い、正常の場合、電流計測値ＩＢをバッテリ電流Ｉとし、異常の場合、電流推定値ＩＥＳＴをバッテリ電流Ｉとする。ノイズ成分の少ない電流推定値ＩＥＳＴを用いることで、常に的確なバッテリ管理を行うことができ、また、万一、電流センサが故障しても、残存容量等の演算を継続することができ、制御性の悪化を防止することができる。【選択図】図９
2006020401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、
少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、
上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段とを備えたことを特徴とするハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【請求項２】
走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、
少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、
上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、
上記電流推定値算出手段で算出した上記電流推定値を用いて上記バッテリの残存容量を算出する残存容量算出手段とを備えたことを特徴とするハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【請求項３】
走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、
少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、
上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、
上記電流推定値算出手段で算出した上記電流推定値と上記バッテリの充放電電流の計測値とを比較し、上記バッテリの充放電電流を計測するセンサの故障診断を行う故障診断手段とを備えたことを特徴とするハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【請求項４】
上記残存容量算出手段は、
上記電流推定値の積算値に基づく第１の残存容量と上記バッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量とを、上記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合成し、上記バッテリの残存容量を算出することを特徴とする請求項２記載のハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【請求項５】
上記残存容量算出手段は、
上記ウェイトを、上記電流推定値の時間変化率に基づいて設定することを特徴とする請求項４記載のハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【請求項６】
上記故障診断手段は、
上記バッテリの充放電電流の計測値と上記電流推定値との差に基づいて、上記バッテリの充放電電流を計測するセンサの故障診断を行うことを特徴とする請求項３記載のハイブリッド車のバッテリ管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、ガソリン等を燃料とするエンジンを動力源とするものに対し、低公害、省資源の促進を目的として、バッテリからの電力によって駆動力を発生するモータをエンジンに加えて搭載し、エンジンとモータとを併用するハイブリッド車が開発されている。このようなハイブリッド車では、バッテリ状態を正確に把握して管理することが重要であり、バッテリの電圧、電流、温度といった基本的なパラメータを用いて残存容量等を算出する等している。
【０００３】
例えば、特許文献１には、電流センサで計測した電池の充放電電流を積分して求めた残存容量と、電池の開放端子電圧に基づいて推定した残存容量との差の変化率に基づいて、残存容量の演算方法を補正する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−２２３６６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ハイブリッド車のバッテリでは、モータやインバータといった負荷が接続されているため、高調波を多く含む電流が流れ、バッテリ電流を電流センサで計測すると、ノイズ成分による誤差を多く含んだ値となる。このため、特許文献１に開示されているように、電流センサで計測した電流を積算して残存容量を算出すると誤差が増大する虞があり、的確なバッテリ管理を行う上での支障となる。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、ハイブリッド車の制御情報からバッテリの充放電電流を推定してノイズ成分の少ない電流値を求め、ノイズ成分による電流誤差の影響を排除した的確なバッテリ管理を行うことのできるハイブリッド車のバッテリ管理システム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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明によるハイブリッド車の第１のバッテリ管理システムは、走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明によるハイブリッド車の第２のバッテリ管理システムは、走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、上記電流推定値算出手段で算出した上記電流推定値を用いて上記バッテリの残存容量を算出する残存容量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明によるハイブリッド車の第３のバッテリ管理システムは、走行駆動力を発生するモータに電力を供給するバッテリの状態を管理するハイブリッド車のバッテリ管理装置であって、少なくとも上記モータの要求電力と上記バッテリを充電する発電機の要求発電量とに基づいて、上記バッテリの充放電電力の電力推定値を算出する電力推定値算出手段と、上記電力推定値算出手段で算出した上記電力推定値と上記バッテリの端子電圧とに基づいて、上記バッテリの充放電電流の電流推定値を算出する電流推定値算出手段と、上記電流推定値算出手段で算出した上記電流推定値と上記バッテリの充放電電流の計測値とを比較し、上記バッテリの充放電電流を計測するセンサの故障診断を行う故障診断手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
その際、残存容量は、電流推定値の積算値に基づく第１の残存容量とバッテリの開放電圧に基づく第２の残存容量とを、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合成することにより算出することが望ましく、ウェイトは、電流推定値の時間変化率に基づいて設定することが望ましい。また、バッテリの充放電電流を計測するセンサの故障診断は、バッテリの充放電電流の計測値と電流推定値との差に基づいて行うことが望ましい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によるハイブリッド車のバッテリ管理システムは、ハイブリッド車の制御情報からバッテリの充放電電流を推定してノイズ成分の少ない電流値を求めることができ、ノイズ成分による電流誤差の影響を排除した的確なバッテリ管理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図９は本発明の実施の一形態に係り、図１はハイブリッド車のシステム構成図、図２はシステムの動作状態を示す説明図、図３はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図４はウェイトテーブルの説明図、図５は電流容量テーブルの説明図、図６は等価回路モデルを示す回路図、図７はインピーダンステーブルの説明図、図８は残存容量テーブルの説明図、図９はシステムの動作を示すフローチャートである。
【００１２】
図１は、ハイブリッド（ＨＥＶ）車のシステム構成を示し、本形態においては、走行駆動用の駆動モータ（交流モータ）１と、この駆動モータ１と別体で配置されたジェネレータ（発電機）２と、ジェネレータ２を駆動するエンジン３とを備えたシリーズハイブリッド車である。駆動モータ１は、バッテリ４からの直流電力を交流電力に変換するインバータ５によって駆動され、出力軸に連結されるギヤ６からファイナルギヤ７を介して図示しない駆動輪に走行駆動力を伝達する。バッテリ４は、複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成され、インバータ５を介して駆動モータ１に電力を供給すると共に、ジェネレータ２で発電した交流電力を直流電力に変換するインバータ８によって充電される。
【００１３】
また、バッテリ４には、バッテリ４からの高電圧の直流電圧を低電圧系（１２Ｖ系）の直流電圧に変換するＤＣ−ＤＣコンバータ９が接続されており、このＤＣ−ＤＣコンバータ９を介して図示しない低圧系（１２Ｖ系）の補機類やバッテリ等に電源が供給される。更に、バッテリ４には、マイクロコンピュータ等からなる演算ユニット２０が接続され、この演算ユニット２０に、エンジン３やインバータ５，８に対するＨＥＶ制御を行うＨＥＶ制御ユニット３０が接続されている。
【００１４】
演算ユニット２０は、バッテリ４の充電状態(State of charge;SOC）で示される残存容量、バッテリ４における入出力可能な最大電力で示される入出力可能パワー量、バッテリ４の劣化度等によるバッテリ状態の把握、このバッテリ状態を把握した上でのバッテリ４の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等を行うものである。また、ＨＥＶ制御ユニット３０は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、ＨＥＶの運転、その他、必要な制御を行う。
【００１５】
ＨＥＶ制御ユニット３０は、図示しないセンサ・スイッチ類からの信号に基づいて、アクセル開度ＡＣＣ、車速ＶＳＰＤ、駆動モータ１の回転数である駆動モータ回転数ＮＤＭ、ジェネレータ２の回転数である発電モータ回転数ＮＧＭ等の車両状態を検出し、インバータ５を介した駆動モータ１の駆動制御、インバータ８を介したジェネレータ２の発電制御、エンジン３の駆動制御、ＤＣ−ＤＣコンバータ９のＨＥＶ制御等を行うと共に、これらのＨＥＶ制御情報に基づいて、バッテリ４の充放電の電流値を推定する。
【００１６】
本形態においては、演算ユニット２０とＨＥＶ制御ユニット３０とが、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介して双方向通信可能に接続され、演算ユニット２０の機能とＨＥＶ制御ユニット３０の機能とが連携してバッテリ４の状態を管理するバッテリ管理システムが形成される。このバッテリ管理システムにおいては、演算ユニット２０からＨＥＶ制御ユニット３０に残存容量ＳＯＣや入出力可能パワー量Ｐ等が送信され、ＨＥＶ制御ユニット３０から演算ユニット２０にハイブリッド車の制御情報を用いて推定したバッテリ電流である電流推定値ＩＥＳＴが送信される。
【００１７】
演算ユニット２０では、バッテリ４の状態を表す基本的なパラメータである端子電圧、充放電電流、温度（セル温度）を、バッテリ４に配設した電圧センサ２１、電流センサ２２、温度センサ２３によってそれぞれ計測し、各センサによる計測値ＶＢ，ＩＢ，ＴＢを用いて各種演算処理を行うが、残存容量ＳＯＣや入出力可能パワー量Ｐ等を算出する上での最も基本的なパラメータである電流については、ＨＥＶ制御ユニット３０で算出された電流推定値ＩＥＳＴを、バッテリ４に配設された電流センサ２２による計測値ＩＢと併用或いは置換えて用いる。
【００１８】
すなわち、バッテリ４の基本パラメータである端子電圧、電流、温度を用いて各種演算を行う場合、各パラメータの計測精度によって演算精度が左右され、特に、バッテリ電流は、端子電圧やバッテリ温度に比較して充放電による変化が大きく、駆動モータ１，ジェネレータ２，インバータ５，８、ＤＣ−ＤＣコンバータ９等が接続されるため、高調波を多く含んだ電流となる。従って、バッテリ電流を電流センサ２２で計測する場合、ノイズ成分による誤差を多く含んだ値となり、残存容量等の演算誤差が増大する虞があるばかりでなく、電流センサ２２が故障した場合には、残存容量ＳＯＣやパワー量Ｐ等の演算が不能となる。
【００１９】
従って、ＨＥＶ制御ユニット３０では、ＨＥＶ制御情報からバッテリ４の充放電における電流値をノイズ成分の少ない電流推定値ＩＥＳＴとして算出し、演算ユニット２０へ送信する。演算ユニット２０では、故障診断手段としての機能により、電流推定値ＩＥＳＴと電流センサ２２による電流の計測値ＩＢとを比較して電流センサ２２の故障診断を行い、電流センサ２２が正常である場合、電流センサ２２による計測値ＩＢと電流推定値ＩＥＳＴとを、誤差を考慮して適宜選択してバッテリ電流として使用し、電流センサ２２に異常が発生した場合、電流センサ２２による計測値ＩＢに代えて電流推定値ＩＥＳＴをバッテリ電流として用いることにより、残存容量算出手段としての機能による残存容量ＳＯＣの演算、入出力可能パワー量Ｐ等の演算を継続可能とする。
【００２０】
尚、電流推定値ＩＥＳＴを、ノイズ成分の少ないバッテリ電流として用いることができることから、電流センサ２２を廃止することも可能である。また、電流推定値ＩＥＳＴは、ＨＥＶ制御ユニット３０から演算ユニット２０へＨＥＶ制御情報を送信することにより、演算ユニット２０側で算出するようにしても良い。
【００２１】
電流推定値ＩＥＳＴは、ＨＥＶ制御ユニット３０において、バッテリ４の充放電電力の推定値である電力推定値ＰＥＳＴを算出する電力推定値算出手段としての機能、電力推定値ＰＥＳＴとバッテリの端子電圧とに基づいて電流推定値ＩＥＳＴを算出する電流推定値算出手段としての機能により算出される。以下、電流推定値ＩＥＳＴの算出について説明する。尚、以下では、バッテリ４の放電側の電力、電流に正の符号を付し、充電側の電力、電流に負の符号を付して説明する。
【００２２】
先ず、駆動モータ１に対する要求出力ＤＰＷＲ［単位：Ｗ］は、アクセル開度ＡＣＣ、車速ＶＳＰＤ等から算出される。例えば、アクセル開度ＡＣＣと車速ＶＳＰＤとをパラメータとするテーブルにより、要求トルクＤＴＲＱ［単位：Ｎｍ］が与えられる場合には、このテーブルを参照して得られる要求トルクＤＴＲＱと、駆動モータ回転数ＮＤＭ［単位：ｒｐｍ］とを用い、以下の（１）式により、要求出力ＤＰＷＲを算出する。  
ＤＰＷＲ＝ＤＴＲＱ×(ＮＤＭ／(２π／６０))…（１）
【００２３】
次に、駆動モータ回転数ＮＤＭと、（１）式によって算出される要求出力ＤＰＷＲ（或いは要求トルクＤＴＲＱ）とから、駆動モータ１の電力−出力の変換効率ＥＴＤＭを算出する。この変換効率ＥＴＤＭは、駆動モータ１の特性、すなわち、出力、銅損、鉄損等により決定されるものであり、回転数と出力（或いはトルク）とを座標軸として表現される等効率曲線の関係を予めテーブルに格納しておく。そして、このテーブルを参照して得られる変換効率ＥＴＤＭを用い、駆動モータ１で要求出力ＤＰＷＲを発生させるに必要な要求電力ＰＤＭ［単位：Ｗ］を算出する。  
ＰＤＭ＝ＤＰＷＲ／ＥＴＤＭ…（２）
【００２４】
次に、ジェネレータ２に対する要求発電量ＰＧＭ［単位：Ｗ］を算出する。発電条件が、発電モータ回転数ＮＧＭ［単位：ｒｐｍ］、発電トルクＧＴＲＱ［単位：Ｎｍ］で与えられる場合には、発電モータ回転数ＮＧＭ、発電トルクＧＴＲＱ、テーブル参照等に求めたジェネレータ２の電力−出力の変換効率ＥＴＧＭを用い、以下の（３）式により、要求発電量ＰＧＭを算出する。  
ＰＧＭ＝ＧＴＲＱ×(ＮＧＭ／(２π／６０))×ＥＴＧＭ…（３）
【００２５】
更に、高圧バッテリであるバッテリ４の端子電圧ＶＢと、ＤＣ−ＤＣコンバータ９の制御デューティＣＴＤＵＴＹとに基づいて、予め設定されたテーブルを参照する等して、ＤＣ−ＤＣコンバータ９に供給される電力ＰＤＣ［単位：Ｗ］を求め、駆動モータ１に対する要求電力ＰＤＭと、ジェネレータ２に対する要求発電量ＰＧＭと、ＤＣ−ＤＣコンバータ９に供給される電力ＰＤＣとを用い、以下の（４）式により、バッテリ４の充放電の電力推定値ＰＥＳＴ［単位：Ｗ］を算出する。  
ＰＥＳＴ＝ＰＤＭ＋ＰＧＭ＋ＰＤＣ…（４）
【００２６】
そして、（４）式で与えられる充放電の電力推定値ＰＥＳＴと、バッテリ４の端子電圧ＶＢとから、電流推定値ＩＥＳＴを算出する。電流推定値ＩＥＳＴは、以下の（５）式に示すように、電力推定値ＰＥＳＴを端子電圧ＶＢで除算して算出することができる。  
ＩＥＳＴ＝ＰＥＳＴ／ＶＢ…（５）
【００２７】
すなわち、図２に示すように、駆動モータ１の要求電力ＰＤＭとジェネレータ２の要求発電量ＰＧＭとＤＣ−ＤＣコンバータ９の電力ＰＤＣ（図示せず）の合計として表されるバッテリ４の充放電の電力推定値ＰＥＳＴに対して、比較的緩やかに変化する端子電圧ＶＢから電力推定値ＰＥＳＴの変化に対応した電流推定値ＩＥＳＴが算出される。
【００２８】
この場合、端子電圧ＶＢを、以下の（５−１）式に示すようにフィルタ処理し、以下の（５−２）式に示すように、フィルタ処理した電圧（電圧基準値）ＶＦにより電力推定値ＰＥＳＴを除算して電流推定値ＩＥＳＴを算出するようにしても良い。  
ＶＦ＝(１−ＫＡ)×ＶＦ＋ＫＡ×ＶＢ…（５−１）
但し、ＫＡ：フィルタ定数（０＜ＫＡ＜１）
ＩＥＳＴ＝ＰＥＳＴ／ＶＦ…（５−２）
【００２９】
以上の電流推定値ＩＥＳＴは、演算ユニット２０において、バッテリ４の残存容量ＳＯＣや入出力可能パワー量Ｐ等を演算する際に用いられる。次に、残存容量ＳＯＣを例にとり、電流推定値ＩＥＳＴの適用例について説明する。
【００３０】
周知のように、バッテリの残存容量は、充放電電流の積算値や、インピーダンスから求めた開放電圧に基づいて算出することができるが、それぞれに一長一短がある。前者は、突入電流等の負荷変動に強く、安定した残存容量が得られる反面、電流誤差が累積し易い（特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる）という欠点がある。また、後者は、電流が安定している領域では、正確な値を求めることができる反面、短時間で負荷が大きく変動した場合には、バッテリの開放電圧を推定する際のインピーダンスを正確に求めることができず、残存容量の算出値が振動し易いという欠点がある。
【００３１】
従って、本形態における残存容量は、図３に示すように、所定時間ｔ毎に、電流を積算して求めた第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣＩ(t)と、バッテリ開放電圧の推定値から求めた第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣＶ(t)とを並行して演算し、両者をバッテリ４の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成することにより、残存容量ＳＯＣＩ(t)，ＳＯＣＶ(t)双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。ウェイトｗは、ｗ＝０〜１の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（６）式で与えられる。  
ＳＯＣ(t)＝ｗ×ＳＯＣＩ(t)＋(１−ｗ)×ＳＯＣＶ(t)…（６）
【００３２】
ウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。更に、電流センサ２２による電流の計測値ＩＢには、ノイズ成分が多く含まれ、電流値の時間微分による変化率を算出する際の誤差要因となる。
【００３３】
スパイク的に発生する電流の変化は、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いることにより防止することができるが、特に、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均は、電流のスパイク成分を遅れ成分を助長することなく除去するローパスフィルタとして機能する。また、ハイブリッド車の制御情報から推定した電流推定値ＩＥＳＴは、電流センサ２２で検出した電流計測値ＩＢに比較してノイズ成分が少ないことから、ノイズ成分による影響を抑制することができる。
【００３４】
従って、電流推定値ＩＥＳＴの移動平均値の時間ｔにおける電流変化率を用いてウェイトｗを決定することにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を遅れ成分を助長することなく除去すると共に、ノイズ成分による誤差を抑制することができる。
【００３５】
この場合、ハイブリッド車の制御情報から推定したノイズ成分の少ない電流推定値ＩＥＳＴは、それ自身が既にフィルタリングされた値であると見做すことができることから（特に、（５−１），（５−２）式参照）、電流推定値ＩＥＳＴ自身の時間ｔにおける電流変化率を用いてウェイトｗを決定しても良い。以下、電流推定値ＩＥＳＴの移動平均値の時間ｔにおける電流変化率、電流推定値ＩＥＳＴ自身の時間ｔにおける電流変化率を、代表してΔＩＥＳＴ／Δｔと記載する。
【００３６】
そして、電流変化率ΔＩＥＳＴ／Δｔが大きいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの重みを大きく開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの重みを小さくすることにより、負荷変動にも拘らず電流積算による正確な残存容量を得ることができると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流変化率ΔＩＥＳＴ／Δｔが小さいときには、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣＩの重みを小さくし、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの重みを大きくすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧に基づく正確な残存容量を得ることができる。
【００３７】
図４は、ウェイトｗを決定するためのウェイトテーブルの例を示し、電流変化率ΔＩＥＳＴ／Δｔを温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩＥＳＴ／Δｔをパラメータとする一次元テーブルである。このウェイトテーブルは、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩＥＳＴ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣＩの重みを小さくする特性を有している。
【００３８】
これにより、電流積算による誤差の累積を抑制すると共に、外乱が発生した場合にも、安定した正確な残存容量を求めることができ、残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。
【００３９】
次に、電流積算による残存容量ＳＯＣＩ、開放電圧に基づく残存容量ＳＯＣＶの演算の詳細について説明する。
【００４０】
先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣＩは、以下の（７）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎に電流Ｉを積算して求められる。尚、以下の各式における電流Ｉ，電圧Ｖ，温度Ｔは、理論上のパラメータを表すものとする。  
ＳＯＣＩ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ／Ａｈ)＋ＳD]ｄｔ／３６００…（７）
但し、η  ：電流効率
Ａｈ：電流容量（温度による変数）
ＳD ：自己放電率
【００４１】
（７）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができるが（例えば、η＝１、ＳD＝０）、電流容量Ａｈは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量ＳＯＣＩの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ａｈを用いている。
【００４２】
図５は、バッテリ温度ＴＢをパラメータとして、所定の基準とする定格容量（例えば、所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量）に対する容量比Ａｈ’を格納した電流容量テーブルの例を示すものであり、常温（２５°Ｃ）における容量比Ａｈ’（＝１．００）に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ａｈ’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ａｈ’を用い、計測対象毎の温度ＴＢにおける電流容量Ａｈを算出することができる。
【００４３】
また、（７）式による残存容量ＳＯＣＩ(t)の演算は、具体的には演算ユニット２０における離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値として入力している（図３のブロック図における遅延演算子Ｚ-1）。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。
【００４４】
更に、（７）式による残存容量ＳＯＣＩ(t)においては、一般に、電流Ｉとして電流センサ２２による計測値ＩＢを用いるが、電流センサ２２による計測値ＩＢは、ノイズ成分が多く誤差が累積し易いばかりでなく、電流センサ２２が故障した場合には、残存容量ＳＯＣＩの演算が不能となる。従って、本形態においては、電流センサ２２による計測値ＩＢに代えて、ノイズ成分の少ない電流推定値ＩＥＳＴを（７）式における電流Ｉとして用いる。これにより、電流誤差の累積を低減して演算精度を向上することができると共に、電流センサ２２が故障した場合にも残存容量の演算を継続することができ、制御性の悪化を防止することができる。
【００４５】
一方、開放電圧の推定に基づく残存容量ＳＯＣＶを求めるには、バッテリの端子電圧ＶとインピーダンスＺと電流Ｉとから、以下の（８）式を用いて開放電圧ＶＯＣの推定値を求める。  
ＶＯＣ＝Ｖ＋Ｉ×Ｚ…（８）
【００４６】
（８）式における端子電圧Ｖとしては、電圧センサ２１による計測値ＶＢ、この計測値ＶＢをフィルタ処理した電圧基準値ＶＦの何れを用いても良く、電流Ｉとしては、電流センサ２２による計測値ＩＢ、ＨＥＶ制御情報から推定した電流推定値ＩＥＳＴの何れを用いても良い。
【００４７】
また、インピーダンスＺは、図６に示す等価回路モデルを用いて作成したインピーダンステーブルを用いて求めることができる。図６の等価回路は、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。
【００４８】
これらのパラメータから求められるインピーダンスＺは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスＺを決定するパラメータとして、電流変化率を周波数成分の置き換えとして採用し、電流変化率とバッテリ温度とを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度と電流変化率とに基づいてインピーダンスＺのテーブルを作成する。
【００４９】
詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、インピーダンスＺは、直接的には、電流変化率を温度補正した補正後電流変化率を用いて決定する。図７は、前述の電流推定値ＩＥＳＴによる補正後電流変化率ＫΔＩＥＳＴ／Δｔと、温度センサ２３で測定した温度ＴＢとをパラメータとして、インピーダンスＺを格納したインピーダンステーブルの例を示すものであり、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩＥＳＴ／Δｔが同じ場合には、温度が低くなる程、インピーダンスＺが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率ＫΔＩＥＳＴ／Δｔが小さくなる程、インピーダンスＺが増加する傾向を有している。
【００５０】
尚、図７及び後述する図８に示すテーブルにおいては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。また、電流変化率として単位時間当りの電流の移動平均値を用いる場合には、例えば、電流のサンプリングを０．１ｓｅｃ毎、電流積算の演算周期を０．５ｓｅｃ毎とした場合、５個のデータを移動平均した値を用いる。
【００５１】
開放電圧ＶＯＣの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣＶを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧ＶＯＣと残存容量ＳＯＣＶとの関係を表すと、以下の（９）式を得ることができる。  
ＶＯＣ＝Ｅ＋[(Ｒｇ×Ｔ／Ｎｅ×Ｆ)×ｌｎＳＯＣＶ／(１００−ＳＯＣＶ)]＋Ｙ…（９）
但し、Ｅ  ：標準電極電位（例えば、リチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ  ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ  ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）
【００５２】
尚、（９）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣＶ＝Ｘとすると、以下の（１０）式に示すように、ＳＯＣの三次関数で表すことができる。  
Ｙ＝−１０-6Ｘ3＋９・１０-5Ｘ2＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（１０）
【００５３】
以上の（９）式により、残存容量ＳＯＣＶには、開放電圧ＶＯＣのみならずバッテリ温度との間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧ＶＯＣと温度ＴＢとをパラメータとして、直接、（９）式を用いて残存容量ＳＯＣＶを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。
【００５４】
従って、以上の（９）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣＶ−ＶＯＣ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Ｖｏと温度ＴＢとをパラメータする残存容量ＳＯＣＶのテーブルを作成しておき、このテーブルを利用して残存容量ＳＯＣＶを求める。
【００５５】
図８は、残存容量テーブルの例を示すものであり、概略的には、温度ＴＢ及び開放電圧ＶＯＣが低くなる程、残存容量ＳＯＣＶが小さくなり、温度ＴＢ及び開放電圧ＶＯＣが高くなる程、残存容量ＳＯＣＶが大きくなる傾向を有している。
【００５６】
そして、残存容量ＳＯＣＩ，ＳＯＣＶを算出した後は、前述の（６）式に示したように、残存容量ＳＯＣＩ,ＳＯＣＶをウェイトｗを用いて重み付け合成し、残存容量ＳＯＣを算出する。
【００５７】
次に、バッテリ電流推定値ＩＥＳＴの算出及び電流センサ２２の故障診断に係わるシステムの動作について、図９のフローチャートを用いて説明する。尚、図９は、演算ユニット２０とＨＥＶ制御ユニット３０とによるバッテリ管理システムとしての全体の動作を示すものであり、前述したように、電流推定値ＩＥＳＴはＨＥＶ制御ユニット３０で演算されて演算ユニット２０へ送信され、この電流推定値ＩＥＳＴを演算ユニット２０が受信し、電流センサ２２の故障診断を行う。
【００５８】
先ず、ステップＳ１において、駆動モータ１の要求出力ＤＰＷＲと変換効率ＥＴＤＭとを用い、前述の（２）式に従って要求電力ＰＤＭを算出する。次いで、ステップＳ２へ進み、ジェネレータ２の発電モータ回転数ＮＧＭ、発電トルクＧＴＲＱ、変換効率ＥＴＧＭを用い、前述の（３）式に従ってジェネレータ２の要求発電量ＰＧＭを算出する。
【００５９】
更に、ステップＳ３へ進み、バッテリ４の端子電圧ＶＢと、ＤＣ−ＤＣコンバータ９の制御デューティＣＴＤＵＴＹとに基づくテーブル参照等により、ＤＣ−ＤＣコンバータ９の電力ＰＤＣを算出し、ステップＳ４で、駆動モータ１の要求電力ＰＤＭ、ジェネレータ２の要求発電量ＰＧＭ、ＤＣ−ＤＣコンバータ９の電力ＰＤＣとから、前述の（４）式に従い、バッテリ充放電の電力推定値ＰＥＳＴを算出する。そして、ステップＳ５で、電力推定値ＰＥＳＴと、バッテリ４の端子電圧ＶＢとから、前述の（５）式、或いは（５−１）及び（５−２）式に従って、バッテリ電流推定値ＩＥＳＴを算出する。
【００６０】
その後、ステップＳ６へ進み、電流センサ２２が正常か否かを調べる。その結果、前回までの故障診断で電流センサ２２が異常であると判定されている場合には、ステップＳ６からステップＳ１４へジャンプし、電流推定値ＩＥＳＴをバッテリ電流Ｉとして（Ｉ＝ＩＥＳＴ）、処理を抜ける。
【００６１】
また、前回までの故障診断で電流センサ２２は正常であると判定されている場合には、ステップＳ６からステップＳ７へ進み、電流センサ２２による電流計測値ＩＢと電流推定値ＩＥＳＴとの差の絶対値│ＩＢ−ＩＥＳＴ│が診断値ＥＭＡＸより大きいか否かを調べる。診断値ＥＭＡＸは、ハイブリッド車の制御状態から想定されるバッテリ電流の最大値や電流センサ２２の誤差を考慮し、電流計測値ＩＢと電流推定値ＩＥＳＴとの許容差を規定するものである。
【００６２】
そして、│ＩＢ−ＩＥＳＴ│≦ＥＭＡＸである場合には、電流センサ２２は正常であると判断して、ステップＳ７からステップＳ８へ進み、│ＩＢ−ＩＥＳＴ│＞ＥＭＡＸである状態の継続時間を計時するためのカウンタ値ＣＮＴを０にリセットし（ＣＮＴ＝０）、ステップＳ９で、電流センサ２２による計測値ＩＢをバッテリ電流Ｉとして（Ｉ＝ＩＢ）、処理を抜ける。
【００６３】
一方、ステップＳ７において、│ＩＢ−ＩＥＳＴ│＞ＥＭＡＸである場合には、ステップＳ７からステップＳ１０へ進み、カウンタ値ＣＮＴをカウントアップする（ＣＮＴ＝ＣＮＴ＋１）。そして、ステップＳ１１で、カウンタ値ＣＮＴが設定時間ＴＪＧに達したか否かを調べ、カウンタ値ＣＮＴが設定時間ＴＪＧに達していないときには、ステップＳ９で、バッテリ電流Ｉを電流センサ２２による計測値ＩＢとしたまま（Ｉ＝ＩＢ）、処理を抜ける。
【００６４】
また、ステップＳ１１において、カウンタ値ＣＮＴが設定時間ＴＪＧに達したときには、ステップＳ１１からステップＳ１２へ進んで電流センサ２２が故障であると判断し、ステップＳ１３でカウンタ値ＣＮＴをリセットする。そして、ステップＳ１４で、電流推定値ＩＥＳＴをバッテリ電流Ｉとして（Ｉ＝ＩＥＳＴ）、処理を抜ける。
【００６５】
以上のように、本実施の形態においては、ハイブリッド車の制御情報を用いることにより、電流センサ２２で計測した電流値に比較してノイズ成分の少ない電流値を推定することができ、この電流推定値を用いることで、残存容量等の演算精度の向上を図ることができ、常に的確なバッテリ管理を行うことができる。
【００６６】
また、ハイブリッド車の制御情報から電流推定値を算出していることから、この電流推定値を用いて電流センサ２２の故障診断を行うことができ、万一、電流センサ２２が故障しても、残存容量等の演算を継続することができ、制御性の悪化を防止することができる。
【００６７】
尚、以上の実施の形態では、シリーズハイブリッド車について説明したが、本発明は、シリーズハイブリッド車に限定されることなく、パラレルハイブリッド車、シリーズ・パラレルハイブリッド車にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】ハイブリッド車のシステム構成図
【図２】システムの動作状態を示す説明図
【図３】バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図
【図４】ウェイトテーブルの説明図
【図５】電流容量テーブルの説明図
【図６】等価回路モデルを示す回路図
【図７】インピーダンステーブルの説明図
【図８】残存容量テーブルの説明図
【図９】システムの動作を示すフローチャート
【符号の説明】
【００６９】
１  駆動モータ
２  ジェネレータ（発電機）
４  バッテリ
２０  演算ユニット（残存容量算出手段、故障診断手段）
２２  電流センサ
３０  ハイブリッド制御ユニット（電力推定値算出手段、電流推定値算出手段）
ＩＢ  電流計測値
ＩＥＳＴ  電流推定値
ＰＤＭ  要求電力
ＰＧＭ  要求発電量
ＰＥＳＴ  電力推定値
ＳＯＣＩ  残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣＶ  残存容量（第２の残存容量）
ＳＯＣ  残存容量
ｗ  ウェイト
代理人      弁理士      伊    藤      進
【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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