(57)【要約】  【課題】電流、電圧センサの分解能に起因するノイズのひげによる推定精度の低下を防止する。  【解決手段】パラメータ推定処理演算における略微分処理にのみひげ消去手段で処理した値を用いるように構成した二次電池の充電率推定装置。「ひげ」による悪影響が顕著になる略微分処理にのみひげ消去手段で処理した値を用いることにより、パラメータ推定処理全体において用いる検出値をなましすぎることがなく、かつ、「ひげ」による悪影響を確実に減少させ、推定精度を向上させることができる。【選択図】図１
2006003241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の電流Ｉと端子電圧Ｖをそれぞれ計測する計測手段と、
前記電流Ｉと端子電圧Ｖの計測値に含まれるノイズのひげをそれぞれ消去するひげ消去手段と、
（数１）式に示す連続時間系の電池モデルを用いて、適応デジタルフィルタ演算を行い、前記電流Ｉと端子電圧Ｖを用いて過渡項であるＡ(ｓ）、Ｂ(ｓ）、Ｃ(ｓ）の係数に対応するパラメータを一括推定するパラメータ推定手段と、
前記電流Ｉと端子電圧Ｖおよび前記パラメータ推定手段で推定したパラメータを前記（数１）式に代入することで開路電圧Ｖ０を算出する開路電圧演算手段と、
前記の推定した開路電圧Ｖ０を用いて、予め求めた開路電圧Ｖ０と充電率ＳＯＣの関係から充電率を推定する充電率推定手段と、
を備え、前記パラメータ推定手段は、前記計測手段の計測値と該計測値から前記ひげ消去手段でひげを消去した後の値とを用いてパラメータ推定演算を行い、かつ、前記ひげを消去した後の値はパラメータ推定演算における略微分処理についてのみ用いることを特徴とする二次電池の充電率推定装置。
【数１】
2006003241.tif 000020
ただし、ｓはラプラス演算子、Ａ(ｓ）、Ｂ(ｓ）、Ｃ(ｓ）はｓの多項式（ｎは次数）
【請求項２】
前記パラメータ推定手段が行うパラメータ推定演算には、略微分処理とローパスフィルタ処理とを含み、前記略微分処理では前記ひげ消去手段でひげを消去した後の値を用いて演算を用い、前記ローパスフィルタ処理では前記計測手段の計測値をそのまま用いて演算を行うことを特徴とする二次電池の充電率推定装置。
【請求項３】
前記ひげ消去手段は、前記計測手段の計測値が一定状態に近い場合にのみ、ひげ消去処理を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の二次電池の充電率推定装置。
【請求項４】
前記ひげ消去手段は、計測値の変化分を検出し、該変化分が所定値以下の場合にはその変化分をひげと判断し、前回計測値を保持して今回計測値として出力する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の二次電池の充電率推定装置。
【請求項５】
前記ひげ消去手段は、ローパスフィルタであることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の二次電池の充電率推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の充電率（ＳＯＣ）を推定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池の充電率ＳＯＣ（充電状態とも言う）は開路電圧Ｖ０（通電遮断時の電池端子電圧であり、起電力、開放電圧とも言う）と相関があるので、開路電圧Ｖ０を求めれば充電率を推定することが出来る。しかし、二次電池の端子電圧は、通電を遮断（充放電を終了）した後も安定するまでに時間を要するので、正確な開路電圧Ｖ０を求めるには、充放電を終了してから所定の時間が必要である。したがって充放電中や充放電直後では、正確な開路電圧Ｖ０を求めることが出来ないので、上記の方法で充電率ＳＯＣを求めることが出来ない。そのため、従来は、下記特許文献１に記載のような方法を用いて開路電圧Ｖ０を推定している。  
特許文献１に記載の装置は、計測した電流、電圧値を用いて、連続時間系の電池モデルの数式について適応デジタルフィルタ演算を行い、その数式中のオフセット項である開路電圧Ｖ０と過渡項であるＡ(ｓ）、Ｂ(ｓ）に対応するパラメータを一括推定するパラメータ推定処理を行い、その結果を用いて開路電圧Ｖ０を求めている。これらのパラメータは充電率ＳＯＣや温度や劣化度などに影響されて変化するが、適応デジタルフィルタにより精度良く逐次推定することができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０７５５１８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、電流や電圧の検出値には、それらのセンサの分解能に起因するノイズのひげ（後記図７、図８参照）があり、この「ひげ」が上記パラメータ推定処理における推定精度を低下させる。そして図７、図８に示すように、上記の「ひげ」は検出値が一定状態にある時に顕著になる。そのため実際の値が一定であるにも関わらず上記の「ひげ」のために推定値が変化してしまうという事態が生じることがある。  
上記のような推定精度の低下を抑制するため、ローパスフィルタを用いてセンサの検出値を「なます」ことにより、「ひげ」を消去することが考えられるが、検出値をなまし過ぎると逆に推定精度が低下してしまうので、検出値全体をなます方法では、「ひげ」を十分に消去することができない、という問題があった。  
本発明は、上記ひげに起因する推定精度の低下を防止することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らが上記推定精度の低下原因を詳しく調べた結果、「ひげ」による悪影響が顕著になるのは、パラメータ推定処理内の略微分処理によって、検出値に含まれるひげがさらに大きくなるためであることが判明した。そのため本発明においては、パラメータ推定処理演算における略微分処理にのみひげ消去手段で処理した値を用いるように構成している。  
なお、上記の略微分処理とは、後記（数１４）式に示すように、分子にラプラス演算子ｓによる微分処理（またはｓ２の二階微分、ｓ３の三階微分等）、分母にローパスフィルタＧ１(ｓ）によるフィルタ処理を有する数式で示される処理である。
【発明の効果】
【０００６】
上記のように、「ひげ」による悪影響が顕著になる略微分処理にのみひげ消去手段で処理した値を用いることにより、パラメータ推定処理全体において用いる検出値をなましすぎることがなく、かつ、「ひげ」による悪影響を確実に減少させ、推定精度を向上させることができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
（実施例）
図１は、本発明の一実施例を機能ブロックで表した図である。図１において、１は電池の電流を検出する電池電流Ｉ(ｋ）計測手段、２は電池の端子電圧を検出する電池電圧Ｖ(ｋ）計測手段である。また、３と４はひげ消去手段であり、電池電流Ｉ(ｋ）計測手段１および電池電圧Ｖ(ｋ）計測手段２で計測した電流や電圧の計測値に存在するノイズのひげを消去するものである（詳細後述）。５は適応デジタルフィルタを用いたパラメータθ(ｋ）推定手段、６は推定したパラメータθ(ｋ）を用いて開路電圧を演算する開路電圧Ｖ０(ｋ）演算手段、７は開路電圧から充電率を演算する充電率演算手段である。図１において、パラメータθ(ｋ）推定手段５の入力は、電池電流Ｉ(ｋ）計測手段１および電池電圧Ｖ(ｋ）計測手段２で計測した電流値および電圧値そのものと、ひげ消去手段３、４によってひげ消去処理を施した後の値との両方である。そしてパラメータθ(ｋ）推定手段５におけるパラメータ推定演算においては、略微分処理についてのみ上記のひげ消去処理を施した後の値を用い、その他の処理では計測手段１、２の計測値をそのまま用いる（詳細後述）。
【０００８】
図２は、図１の実施例の具体的な構成を示すブロック図である。この実施例は、二次電池でモータ等の負荷を駆動したり、モータの回生電力で二次電池を充電するシステムに、二次電池の充電率推定装置を設けた例を示す。  
図２において、１０は二次電池（単に電池とも言う）、２０はモータ等の負荷、３０は電池の充電状態を推定するバッテリーコントローラ（電子制御ユニット）で、プログラムを演算するＣＰＵやプログラムを記憶したＲＯＭや演算結果を記憶するＲＡＭから成るマイクロコンピュータと電子回路等で構成される。４０は電池から充放電される電流を検出する電流計、５０は電池の端子電圧を検出する電圧計、６０は電池の温度を検出する温度計であり、それぞれバッテリーコントローラ３０に接続される。上記のバッテリーコントローラ３０は前記図１のひげ消去手段３、４、パラメータθ(ｋ）推定手段５、開路電圧Ｖ０(ｋ）演算手段６および充電率演算手段７に相当する。また、電流計４０は電池電流Ｉ(ｋ）計測手段１に、電圧計５０は電池電圧Ｖ(ｋ）計測手段２に、それぞれ相当する。
【０００９】
まず、本実施例で用いる「電池モデル」を説明する。図３は、二次電池の等価回路モデルを示す図であり、下記（数２）式で表わすことが出来る。
【００１０】
【数２】
2006003241.tif 000003
ただし、モデル入力は電流Ｉ［Ａ］（正値は充電、負値は放電）、モデル出力は端子電圧Ｖ［Ｖ］、Ｖ０［Ｖ］は開路電圧、Ｋは内部抵抗、Ｔ１〜Ｔ３は時定数、ｓはラプラス演算子である。  
本モデルは、正極、負極を特に分離していないリダクションモデル（一次）であるが、実際の電池の充放電特性を比較的正確に示すことが可能である。なお、（数２）式は前記（数１）式において、Ａ(ｓ）＝Ｔ１・ｓ＋１、Ｂ(ｓ）＝Ｋ・(Ｔ２・ｓ＋１)、Ｃ(ｓ）＝Ｔ３・ｓ＋１と置いたものである。
【００１１】
以下、前記（数２）式の電池モデルから適応デジタルフィルタまでの導出を、最初に説明する。  
開路電圧Ｖ０は、電流Ｉに可変な効率Ａを乗じた値を、或る初期状態から積分したものと考えれば、（数３）式で書ける。
【００１２】
【数３】
2006003241.tif 000004
（数３）式を（数２）式に代入すれば（数４）式になる。
【００１３】
【数４】
2006003241.tif 000005
（数４）式を整理すれば（数５）式になる。
【００１４】
【数５】
2006003241.tif 000006
なお、（数５）式の最終式においては、パラメータを下記（数６）式に示すように書き直している。
【００１５】
【数６】
2006003241.tif 000007
安定なローパスフィルタＧ１(ｓ）を（数５）式の両辺に導入して、整理すれば（数７）式になる。
【００１６】
【数７】
2006003241.tif 000008
実際に計測可能な電流Ｉや端子電圧Ｖに、ローパスフィルタやバンドパスフィルタを処理した値を、（数８）式に示すように定義する。なお、ｐ１は、Ｇ１(ｓ）の応答性を決める時定数である。
【００１７】
【数８】
2006003241.tif 000009
なお、（数８）式においては、一般のパラメータ推定処理について示しているので、電流Ｉと端子電圧Ｖは計測手段で計測した値そのものを示しているが、本発明においては、後記（数１４）式に示すように、電流Ｉと端子電圧ΔＶとして計測した値そのものと、ひげ消去処理を施した後の値Ｉｐａｓｓ、ΔＶｐａｓｓとを区別して用いている。  
上記（数８）式に示す変数を用いて（数７）式を書き直せば（数９）式になり、変形すれば、（数１０）式になる。
【００１８】
【数９】
2006003241.tif 000010
【００１９】
【数１０】
2006003241.tif 000011
（数１０）式は、計測可能な値と未知パラメータの積和式になっているので、一般的な適応デジタルフィルタの標準形（数１１）式と一致する。ただし、ωＴは、ベクトルωの行と列を入れ替えた転置ベクトルを意味する。
【００２０】
【数１１】
2006003241.tif 000012
ただし（数１１）式中のｙ、ωＴ、θは（数１２）式に示すようになる。
【００２１】
【数１２】
2006003241.tif 000013
従って、電流Ｉと端子電圧Ｖにフィルタ処理を施した信号を、適応デジタルフィルタ演算に用いることで、未知パラメータベクトルθを推定することが出来る。  
本実施例では、単純な「最小二乗法による適応フィルタ」の論理的な欠点（一度推定値が収束すると、その後パラメータが変化しても再度正確な推定ができないこと）を改善した「両限トレースゲイン方式」を用いる。
【００２２】
（数１１）式を前提に未知パラメータベクトルθを推定するためのパラメータ推定アルゴリズムは（数１３）式となる。ただし、ｋ時点のパラメータ推定値をθ(ｋ）とする。
【００２３】
【数１３】
2006003241.tif 000014
ただし、λ１、λ３(ｋ）、γＵ、γＬは初期設定値で、ｂ＜λ１＜１、０＜λ３(ｋ）＜∞とする。Ｐ(０）は十分大きな値、θ(０）は非ゼロの十分小さな値を初期値とする。trace{Ｐ｝は行列Ｐのトレースを意味する。  
以上が、電池モデルから適応デジタルフィルタまでの導出である。
【００２４】
次に、本発明におけるパラメータ推定処理について説明する。  
図５、図６は、バッテリーコントローラ３０のマイクロコンピュータが行う処理のフローチャートであり、本フローチャートは、ひげ消去手段として、計測値変化分が所定値以下の場合は、この変化分をひげと判断して前回計測値を保持して出力するように構成した例を示す。
【００２５】
図５、図６のルーチンは一定周期Ｔ０毎に実施される。例えば、Ｉ(ｋ）は今回の値、Ｉ(ｋ−１）は１回前の値を意味する。  
まず、ステップＳ１０では、電流Ｉ(ｋ）、端子電圧Ｖ(ｋ）を計測する。  
ステップＳ２０では、二次電池の遮断リレーのオン・オフ判断を行う。つまり図２のバッテリーコントローラ３０は二次電池の遮断リレーの制御も行っており、リレー遮断時（電流Ｉ＝０）はステップＳ３０へ進む。リレー締結時はステップＳ４０へ進む。
【００２６】
ステップＳ３０では、端子電圧Ｖ(ｋ）を端子電圧初期値Ｖ_iniとして記憶する。  
ステップＳ４０では、端子電圧差分値△Ｖ(ｋ）を算出する。  
ただし、△Ｖ(ｋ）＝Ｖ(ｋ）−Ｖ_ini
これは、適応デジタルフィルタ内の推定パラメータの初期値を約０としているので、推定演算開始時に推定パラメータが発散しないように、入力を全て０とするためである。リレー遮断時はステップＳ３０を通るので、Ｉ＝０かつ△Ｖ(ｋ）＝０なので、推定パラメータは初期状態のままである。
【００２７】
ステップＳ５０〜ステップＳ７０では、電流センサ（図２の４０）の粗い分解能（例えば０.５Ａ）によるノイズのひげを消去するため、電流計測値Ｉ(ｋ）に変化分不感帯処理（ひげ消去処理）を行う。ただし、不感帯処理によって真の電流変化とひげとを完全に分離することは難しいため、ひげ消去処理を施した値はひげの悪影響が顕著な略微分処理のみで用いる。
【００２８】
ひげ消去処理を施した値、つまり、ひげ消去手段（図１の３）を通過した電流値を通過後電流値と名付ければ、前回演算時の通過後電流値Ｉｐａｓｓ(ｋ−１）と今回演算時に計測した電流Ｉ(ｋ）との変化分εＩ(ｋ）を、分解能より僅かに大きい所定値（不感帯：例えば０.７５Ａ）と比較することにより、真の電流変化とひげを区別する。つまり、前回と今回の電流値の変化分εＩ(ｋ）が不感帯より大きければ真の電流変化と判断し、不感帯以下ならひげと判断する。  
εＩ(ｋ）＝Ｉ(ｋ）−Ｉｐａｓｓ(ｋ−１）
｜εＩ(ｋ）｜＞所定値の場合（真の電流変化）は、ステップＳ６０へ進む。  
｜εＩ(ｋ）｜≦所定値の場合（ひげ）は、ステップＳ７０へ進む。
【００２９】
ステップＳ６０では、今回の電流計測値が真の電流変化であったとして今回計測した電流Ｉ(ｋ）を今回演算時の通過後電流値Ｉｐａｓｓ(ｋ）とする。  
Ｉｐａｓｓ(ｋ）＝電流Ｉ(ｋ）
ステップＳ７０では、今回計測した電流値の変化はひげであったと判断し、前回演算時の通過後電流値Ｉｐａｓｓ(ｋ−１）を保持して今回の通過後電流値Ｉｐａｓｓ(ｋ）とする。  
Ｉｐａｓｓ(ｋ）＝Ｉｐａｓｓ(ｋ−１）
上記と同様に、ステップＳ８０〜ステップＳ１００では、電圧センサ（図２の５０）の粗い分解能（例えば０.５Ｖ）によるノイズのひげを消去するため、電圧差分値△Ｖ(ｋ）に変化分不感帯処理（ひげ消去処理）を行う。ただし、不感帯処理によって真の電圧変化とひげを完全に分離することは難しいため、ひげ消去処理を施した値はひげの悪影響が顕著な略微分処理のみで用いる。
【００３０】
ひげ消去手段（図１の４）を通過した電圧値を通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ）と名付ければ、前回演算時の通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ−１）と今回演算時に計測した電圧△Ｖ(ｋ）との変化分εＶ(ｋ）を、分解能より僅かに大きい所定値（不感帯：例えば０.７５Ｖ）と比較することにより、真の電圧変化とひげを区別する。つまり、前回と今回の電圧値の変化分εＶ(ｋ）が不感帯より大きければ真の電圧変化と判断し、不感帯以下ならひげと判断する。  
εＶ(ｋ）＝△Ｖ(ｋ）−△Ｖｐａｓｓ(ｋ−１）
｜εＶ(ｋ）｜＞所定値の場合（真の電圧変化）は、ステップＳ９０へ進む。  
｜εＶ(ｋ）｜≦所定値の場合（ひげの場合）は、ステップＳ１００へ進む。
【００３１】
ステップＳ９０では、今回の電圧計測値が真の電圧変化であったとして今回計測した△Ｖ(ｋ）を今回演算時の通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ）とする。  
△Ｖｐａｓｓ(ｋ）＝△Ｖ(ｋ）
ステップＳ１００では、今回計測した電圧値の変化はひげであったと判断し、前回演算時の通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ−１）を保持して今回の通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ）とする。  
△Ｖｐａｓｓ(ｋ）＝△Ｖｐａｓｓ(ｋ−１）
なお、上記の例では、ひげ消去処理として、前回演算時の通過後電流値、電圧値と今回演算時に計測した電流値、電圧値との変化分を、分解能より僅かに大きい所定値（不感帯）と比較することによって真の変化とひげとを区別しているが、上記の処理の代わりに、計測した電流値、電圧値にローパスフィルタ処理を行ってもよい。この場合には、ひげ消去のためのローパスフィルタの時定数（例えばＧ２(ｓ）とする）を、パラメータ推定処理におけるローパスフィルタの時定数Ｇ１(ｓ）よりも大きな値に設定することにより、ひげだけを消去して本来の信号の誤消去は抑えることができる。
【００３２】
ステップＳ１１０では、電流Ｉ(ｋ）と端子電圧差分値△Ｖ(ｋ）の計測値と、ステップＳ５０〜ステップＳ１００で算出した通過後電流値Ｉｐａｓｓ(ｋ）と通過後電圧値△Ｖｐａｓｓ(ｋ）を用いて、前記（数８）式に基づいてローパスフィルタ、バンドパスフィルタのフィルタ処理を施し、Ｉ０(ｋ）〜Ｉ３(ｋ）およびＶ１(ｋ）〜Ｖ３(ｋ）を（数１４）式から算出する。
【００３３】
【数１４】
2006003241.tif 000015
（数１４）式は、ローパスフィルタ処理と略微分処理とを含む数式であり、分子が１で分母にローパスフィルタＧ１(ｓ）を含む処理がローパスフィルタ処理（最初のＩ０についての数式のみ）、分子にラプラス演算子ｓｎによる微分処理（ｓは一階微分、ｓ２は二階微分、ｓ３は三階微分等）、分母にローパスフィルタＧ１(ｓ）によるフィルタ処理を有する数式で示される処理が略微分処理（Ｉ１〜Ｉ３、Ｖ１〜Ｖ３についての数式）である。
【００３４】
（数１４）式においては、最初のＩ０についての数式のみが、ローパスフィルタ処理なので、電流Ｉとしては計測値Ｉをそのまま用い、略微分処理（Ｉ１〜Ｉ３、Ｖ１〜Ｖ３についての数式）については、ひげ消去処理を施した後の値Ｉｐａｓｓ、△Ｖｐａｓｓを用いている。
【００３５】
また、（数１４）式においては、前記（数１３）式のパラメータ推定アルゴリズムの推定精度を良くするために、観測ノイズを低減するようにローパスフィルタＧ１(ｓ）の応答性を遅く設定する。ただし、電池の応答特性（時定数Ｔ１の概略値は既知である）よりも速い特性でないと、電池モデルの各パラメータを精度良く推定できない。なお、（数１４）式のｐ１は、Ｇ１(ｓ）の応答性を決める定数である。
【００３６】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０で算出したＩ０(ｋ）〜Ｉ３(ｋ）およびＶ１(ｋ）〜Ｖ３(ｋ）を前記（数１３）式に代入する。そして適応フィルタでのパラメータ推定アルゴリズムである（数１３）式を実行し、パラメータ推定値θ(ｋ）を算出する。ｙ(ｋ）、ωＴ(ｋ）、θ(ｋ）は下記（数１５）式で示される。
【００３７】
【数１５】
2006003241.tif 000016
ステップＳ１３０では、ステップＳ１２０で算出したパラメータ推定値θ(ｋ）の中からａ〜ｅを、電池モデルである前記（数２）式から下記（数１６）式を経由して変形した下記（数１７）式に代入して、開路電圧Ｖ０の代用としてＶ０’を算出する。開路電圧Ｖ０は変化が緩やかなので、Ｖ０’で代用できる。ただし、ここで求まるのは推定演算開始時からの開路電圧推定値の変化分△Ｖ０(ｋ）である。
【００３８】
【数１６】
2006003241.tif 000017
【００３９】
【数１７】
2006003241.tif 000018
なお、（数１７）式の導出において、（数１６）式のＫと（数１７）式のｅは厳密には異なるけれども、物理的にＫ》ＡＴ１であるため、ｅ≒Ｋと近似している。  
また、（数１７）式中のＩ４〜Ｉ６、Ｖ４〜Ｖ６等は下記（数１８）式で示される。下記（数１８）式のｐ２は、Ｇ２(ｓ）の応答性を決める時定数である。電池パラメータの時定数Ｔ１は概略値が数秒と分かっているため、（数１８）式中のｔ１はＴ１の概略値に近い値に設定する。これにより（数１７）式中の分子に残る「Ｔ１・ｓ＋１」を相殺できるため、開路電圧Ｖ０の推定精度を向上できるからである。
【００４０】
【数１８】
2006003241.tif 000019
ステップＳ１４０では、ステップＳ１３０で算出した△Ｖ０(ｋ）はパラメータ推定アルゴリズム開始時からの開路電圧の変化分であるから、開路電圧初期値すなわち端子電圧初期値Ｖ_iniを加算して開路電圧推定値Ｖ０(ｋ）を（数１９）式で算出する。  
Ｖ０(ｋ）＝ΔＶ０(ｋ）＋Ｖ_ini    …（数１９）
ステップＳ１５０では、図４に示す開路電圧と充電率の相関マップを用いて、ステップＳ１４０で算出したＶ０(ｋ）から充電率ＳＯＣ(ｋ）を算出する。なお、図４のＶＬはＳＯＣ＝０％に、ＶＨはＳＯＣ＝１００％に相当する開路電圧である。  
ステップＳ１６０では、次回演算に必要な数値を保存して、今回演算を終了する。以上が実施例の動作説明である。
【００４１】
上記のように本実施例においては、電流、電圧の各計測値として、略微分処理についてのみひげ消去処理を施した後の値を用い、その他の処理（ローパスフィルタ処理）では電圧、電流の計測値そのものを用いる。そのため、ひげを除いた本来の信号成分の略微分信号だけをパラメータ推定手段に取り込めるので、推定精度の低下を防止することができると共に、電圧、電流の計測値をなまし過ぎることによるパラメータ推定値の推定精度低下も防止できる。
【００４２】
以下、図７と図８を用いて従来例と本発明とを比較説明する。  
図７は、従来例における略微分処理部分を示すブロック図および信号波形図である。図示のように、従来例では計測手段で計測した電流、電圧の計測値をそのまま用いて略微分処理とローパスフィルタ処理を行っている。この場合には、信号波形のＡに示すように、計測手段の粗い分解能によるひげが計測値に乗り、これを略微分処理することによって信号波形のＢに示すように、ひげがさらに強調されてしまう。そのため本来の微分信号との区別が付かなくなり、パラメータ推定精度の低下を招いてしまう。
【００４３】
図８は、本実施例における略微分処理部分を示すブロック図および信号波形図である。図８においては、ローパスフィルタ処理では計測手段で計測した電流、電圧の計測値をそのまま用いている（ただし差分ΔＶに換算）が、略微分処理ではひげ消去処理を行った後の値を用いて処理を行っている。  
図８においても、信号波形のＡに示すように、計測手段の粗い分解能によるひげが計測値に乗っているが、この計測値をひげ消去手段に通すと、ひげを消去した本来の信号成分だけが残る（信号波形Ｂ）。これを略微分処理すると、本来の信号成分の略微分信号が得られる（信号波形Ｃ）。この信号をパラメータ推定手段に使用するため、推定精度の低下を防止できる。
【００４４】
次に、ひげ消去処理を行った値を略微分処理のみで用いることについて説明する。  
図８の信号波形Ａにおいて、本来の信号成分が不感帯と同程度であると、ひげと本来の信号成分を完全に分離することは困難であり、本来の信号成分も誤って消去してしまうおそれがある。そのためパラメータ推定手段におけるローパスフィルタ処理と略微分処理との両方に、ひげ消去処理を施した後の信号を与えると、推定精度の低下どころか推定自体が出来なくなるおそれがある。
【００４５】
しかし、ひげの悪影響は、略微分処理で非常に大きく、ローパスフィルタ処理ではひげの悪影響が小さい。そのため、ひげ消去手段を略微分処理の前段だけに設け、ローパスフィルタ処理には計測値そのものを与えることにより、ひげ消去手段を設けたことによって計測信号が全て誤消去されてしまうおそれを解消し、かつ、ひげによる悪影響を最小限に抑えることができる、という効果が得られる。
【００４６】
なお、これまでの説明では、略微分処理では、ひげ消去処理を施した後の電流、電圧値を常に用いる構成を説明したが、上記のように、ひげ消去手段が本来の信号も誤消去した場合には、略微分処理に誤消去した信号が入力されてしまう。しかし、図７、図８の信号波形からも判るように、略微分処理でひげの悪影響が大きいのは、計測値の変化率が小さい（計測値がほぼ一定）場合である。計測値の変化率が大きい場合は、本来の信号成分はセンサ分解能より十分大きいため、ひげの悪影響は小さい。したがって、計測値の変化率が小さい場合（計測値が一定状態に近い場合）にのみ、ひげ消去処理を行うように構成すれば、ひげによる悪影響の少ない計測値の変化率が大きい場合は誤消去のおそれの無い信号を用いて略微分処理を行うことができるという効果が得られる。
【００４７】
また、計測手段における本来の信号変化はセンサ分解能よりもかなり大きいため、ひげ消去処理で用いる所定値（不感帯）をセンサ分解能より僅かに大きい値に設定することにより、ひげと本来の信号の誤消去を抑えることができるという効果がある。また、ひげ消去手段で遅れを発生しない効果もある。
【００４８】
図９、図１０は、実施例に基づいたパラメータ推定のシミュレーション結果を示す図である。図９は、時間５００〜８００ｓｅｃの電流一定状態の間、ひげ消去処理を行わない場合の信号波形図、図１０はひげ消去処理を行った場合の信号波形図である。このシミュレーションの際、電池モデルを示す（数２）式における１次遅れの時定数に関しては、Ｔｌ《Ｔ３に設定している。これは、鉛酸電池などを想定した設定である。  
図９では、電流一定状態の間ひげ消去処理をしない構成であるため、ひげの影響を大きく受けてパラメータ推定値は真値から乖離している（図中Ａ、Ｂ）。これに対して図１０では、電流一定状態の間ひげ消去処理をする構成であるため、パラメータ推定値は真値と一致し続け（図中Ａ、Ｂ）、推定精度が良好であることが判る。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の一実施例を機能ブロックで表した図。
【図２】図１の実施例の具体的な構成を示すブロック図。
【図３】二次電池の等価回路モデルを示す図。
【図４】開路電圧と充電率の相関マップ。
【図５】本実施例における演算処理の一部を示すフローチャート。
【図６】本実施例における演算処理の他の一部を示すフローチャート。
【図７】従来例における略微分処理部分を示すブロック図および信号波形図。
【図８】本実施例における略微分処理部分を示すブロック図および信号波形図。
【図９】実施例に基づいたパラメータ推定のシミュレーション結果を示す図。
【図１０】実施例に基づいたパラメータ推定のシミュレーション結果を示す図。
【符号の説明】
【００５０】
１…電池電流Ｉ(ｋ)計測手段           ２…電池電圧Ｖ(ｋ)計測手段
３、４…ひげ消去手段                  ５…パラメータθ(ｋ)推定手段
６…開路電圧Ｖ０(ｋ)演算手段          ７…充電率演算手段
１０…二次電池                        ２０…負荷
３０…バッテリーコントローラ          ４０…電流計
５０…電圧計                          ６０…温度計
【図１】
2006003241.tif 000021
【図２】
2006003241.tif 000022
【図３】
2006003241.tif 000023
【図４】
2006003241.tif 000024
【図５】
2006003241.tif 000025
【図６】
2006003241.tif 000026
【図７】
2006003241.tif 000027
【図８】
2006003241.tif 000028
【図９】
2006003241.tif 000029
【図１０】
2006003241.tif 000030