(57)【要約】【課題】ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる推定装置、推定方法、および推定プログラムを提供すること。【解決手段】実施形態に係る推定装置は、観測値取得部と、演算部と、切替部とを備える。演算部は、観測値取得部で取得される観測値に基づき、二次電池の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、二次電池の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する。切替部は、ＳＯＣ値の推定演算に対する二次電池の開回路電圧の影響が相対的に大きい状態である場合に、最大誤差優先パラメータをカルマンフィルタのパラメータとした推定演算によって算出されるＳＯＣ値を演算部から出力させ、二次電池の開回路電圧の影響が相対的に小さい状態である場合に、平均誤差優先パラメータをカルマンフィルタのパラメータとした推定演算によって算出されるＳＯＣ値を演算部から出力させる。【選択図】図５
2018151176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の電圧および電流の観測値を取得する観測値取得部と、
前記観測値取得部で取得される前記観測値に基づき、前記二次電池の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、前記二次電池の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する演算部と、
前記ＳＯＣ値の前記推定演算に対する前記二次電池の開回路電圧の影響が相対的に大きい状態である場合に、前記推定演算の最大誤差の抑制を優先する最大誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値である第１のＳＯＣ値を前記演算部から出力させ、前記開回路電圧の影響が相対的に小さい状態である場合に、前記推定演算の平均誤差の抑制を優先する平均誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値である第２のＳＯＣ値を前記演算部から出力させる切替部と、を備える
ことを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記電流の観測値が閾値以上である場合、または、前記電流の観測値が前記閾値以上から前記閾値未満になったタイミングから設定時間が経過していない場合、前記影響が相対的に大きい状態であり、
前記切替部は、
前記電流の観測値が前記閾値以上であるか、前記電流の観測値が前記閾値以上から前記閾値未満になったタイミングから設定時間が経過していないかのいずれかであるか否かに基づいて、前記第１のＳＯＣ値および前記第２のＳＯＣ値のいずれか一つを前記演算部から出力させる
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記切替部は、
前記二次電池を他装置で利用可能になるように前記他装置に接続してからの経過時間に基づいて、前記第１のＳＯＣ値および前記第２のＳＯＣ値のいずれか一つを前記演算部から出力させる
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項４】
前記切替部は、
前記最大誤差優先パラメータおよび前記平均誤差優先パラメータのうち前記影響の状態に応じたパラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとして前記演算部に設定し、
前記演算部は、
前記切替部によって設定されたパラメータで前記推定演算を行う
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の推定装置。
【請求項５】
前記演算部は、
前記カルマンフィルタのパラメータを前記最大誤差優先パラメータとした前記推定演算と、前記カルマンフィルタのパラメータを前記平均誤差優先パラメータとした前記推定演算とを並行して行い、
前記影響の状態に応じて、前記第１のＳＯＣ値および前記第２のＳＯＣ値の一方を出力する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の推定装置。
【請求項６】
前記カルマンフィルタのパラメータは、
前記観測値のノイズに関するパラメータおよび前記等価回路モデルのノイズに関するパラメータを含む
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の推定装置。
【請求項７】
二次電池の電圧および電流の観測値を取得する工程と、
前記観測値に基づき、前記二次電池の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、前記二次電池の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する工程と、
前記ＳＯＣ値の前記推定演算に対する前記二次電池の開回路電圧の影響が相対的に大きい状態である場合に、前記推定演算の最大誤差の抑制を優先する最大誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値を出力し、前記開回路電圧の影響が相対的に小さい状態である場合に、前記推定演算の平均誤差の抑制を優先する平均誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値を出力する工程と、を含む
ことを特徴とする推定方法。
【請求項８】
二次電池の電圧および電流の観測値を取得する手順と、
前記観測値に基づき、前記二次電池の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、前記二次電池の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する手順と、
前記ＳＯＣ値の前記推定演算に対する前記二次電池の開回路電圧の影響が相対的に大きい状態である場合に、前記推定演算の最大誤差の抑制を優先する最大誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値を出力し、前記開回路電圧の影響が相対的に小さい状態である場合に、前記推定演算の平均誤差の抑制を優先する平均誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値を出力する手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、推定装置、推定方法、および推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばハイブリッド自動車や電気自動車などの電動車両には、動力源たるモータに対して電力を供給する電源が搭載されており、かかる電源として、放電によりモータに電力を供給すると共にモータで発生した回生電力を蓄積する充放電可能な二次電池が用いられる。
【０００３】
二次電池からの電力をモータに安定して供給することができるように、電動車両には、一般に、ＳＯＣ（State  Of  Charge）値を推定する推定装置が搭載されている。ＳＯＣ値は、二次電池の充電状態を示す値であり、例えば、二次電池の充電率である。
【０００４】
そして、二次電池のＳＯＣ値を推定する方法の一つとして、二次電池を電気回路としてとらえた等価回路モデルに対して、カルマンフィルタを適用することでＳＯＣ値を推定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−０６５８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した推定方法では、二次電池の開回路電圧を示すＯＣＶ（Open  Circuit  Voltage）の推定値から、二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を用いてＳＯＣ値の推定演算を行うが、大電流が流れたような場合、ＯＣＶ値からのＳＯＣ値の推定誤差が大きくなる。すなわち、大電流が流れた場合のようにＳＯＣ値の推定演算に対するＯＣＶの影響が相対的に大きい状態である場合、ＳＯＣ値の推定誤差が大きく、ＳＯＣ値の推定精度が低下してしまう。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる推定装置、推定方法、および推定プログラム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】
実施形態の一態様に係る推定装置は、観測値取得部と、演算部と、切替部とを備える。前記観測値取得部は、二次電池の電圧および電流の観測値を取得する。前記演算部は、前記観測値取得部で取得される前記観測値に基づき、前記二次電池の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、前記二次電池の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する。前記切替部は、前記ＳＯＣ値の前記推定演算に対する前記二次電池の開回路電圧の影響が相対的に大きい状態である場合に、前記推定演算の最大誤差の抑制を優先する最大誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値である第１のＳＯＣ値を前記演算部から出力させ、前記開回路電圧の影響が相対的に小さい状態である場合に、前記推定演算の平均誤差の抑制を優先する平均誤差優先パラメータを前記カルマンフィルタのパラメータとした前記推定演算によって算出される前記ＳＯＣ値である第２のＳＯＣ値を前記演算部から出力させる。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる推定装置、推定方法、および推定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る推定装置を含む車両搭載用システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、推定装置におけるカルマンフィルタのパラメータの設定の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、二次電池の等価回路モデルの一例を示す説明図である。
【図４】図４は、二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の一例を示す図である。
【図５】図５は、充電状態推定部の機能ブロック図である。
【図６】図６は、ＳＯＣ値の推定誤差の時間的推移を示す図である。
【図７】図７は、充電状態推定部が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、充電状態推定部が実行する処理手順の他の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置、推定方法、および推定プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下においては、推定装置を含む電源システムの適用例として車両搭載用システムについて説明するが、かかる例に限定されない。例えば、太陽光や風力などの自然エネルギーを電力へ変換する発電システムなどのように車両搭載用システム以外に推定装置を含む電源システムを適用することもできる。
【００１２】
［１．車両搭載用システムの構成］
図１は、実施形態に係る推定装置を含む車両搭載用システムの構成例を示す図である。図１示す車両搭載用システム１００は、例えば、図示しないハイブリッド自動車（ＨＥＶ：Hybrid  Electric  Vehicle）、および電気自動車（ＥＶ：Electric  Vehicle）等の車両に搭載される。
【００１３】
かかる車両搭載用システム１００は、電源システム１と、車両制御装置２と、モータ３と、電力変換部４とを備える。車両制御装置２は、電源システム１を起動して電源システム１と電力変換部４とを接続し、電力変換部４を駆動することで、モータ３を制御する。
【００１４】
電力変換部４は、電源システム１からの直流電力を交流電力へ変換してモータ３へ出力することができ、また、モータ３の回生電力である交流電力を直流電力へ変換して電源システム１へ供給することができる。
【００１５】
車両制御装置２は、電源システム１から通知される後述の二次電池５の状態を示すＳＯＣ（State  Of  Charge）値に基づいて、二次電池５の充放電を制御することができる。例えば、車両制御装置２は、ＳＯＣ値が低下した場合に、モータ３の回生電力を電源システム１へ供給することで、ＳＯＣ値を上昇させることができる。ＳＯＣ値は、二次電池５の充電率（％）であるが、二次電池５の残留容量（Ａｈ）であってもよい。
【００１６】
電源システム１は、二次電池５と、電池監視システム６と、リレー７とを備える。二次電池５は、例えばリチウムイオン二次電池やニッケル水素二次電池などである。二次電池５は、例えば、組電池であり、複数の電池ブロックが直列に接続されて構成される。各電池ブロックは、直列に接続された複数の電池セルを備える。なお、二次電池５は、複数の電池ブロックが並列に接続されて構成されてもよい。
【００１７】
電池監視システム６は、車両に設けられた不図示のイグニッションスイッチがＯＮになった場合に、電源システム１を動作状態にする。電源システム１が動作状態にある場合、二次電池５が電力変換部４に接続されており、かつ、二次電池５のＳＯＣ値の推定処理が繰り返し行われる。電池監視システム６は、ＳＯＣ値を推定する毎に推定したＳＯＣ値を車両制御装置２へ通知する。
【００１８】
また、電池監視システム６は、イグニッションスイッチがＯＦＦになった場合に、電源システム１を停止状態にする。電源システム１が停止状態にある場合、二次電池５は電力変換部４から切り離されており、かつ、二次電池５のＳＯＣ値の推定処理が停止している。
【００１９】
なお、電池監視システム６は、二次電池５を構成する複数の電池ブロックにそれぞれに設けられた不図示のブロック監視部を有しており、各ブロック監視部は、対応する電池ブロックの異常などを検出することができる。
【００２０】
電池監視システム６は、電池状態監視部１０と、二次電池５の両端電圧ｕの瞬時値（以下、電圧観測値ｕと記載する）を検出する電圧センサ１１と、二次電池５に流れる電流ｉの瞬時値（以下、電流観測値ｉと記載する）を検出する電流センサ１２とを備える。
【００２１】
電池状態監視部１０は、スイッチ制御部２０と、充電状態推定部２１（推定装置の一例）とを備える。スイッチ制御部２０は、イグニッションスイッチの状態を示すイグニッション信号ＳＩＧＮに基づいて、リレー７のＯＮ／ＯＦＦを制御する。
【００２２】
例えば、スイッチ制御部２０は、イグニッション信号ＳＩＧＮがイグニッションスイッチのＯＮを示す場合、リレー７をＯＮにして二次電池５を電力変換部４に接続し、車両搭載用システム１００で二次電池５の利用が可能な状態にする。また、スイッチ制御部２０は、イグニッション信号ＳＩＧＮがイグニッションスイッチのＯＦＦを示す場合、リレー７をＯＦＦにして二次電池５を電力変換部４から切り離し、車両搭載用システム１００で二次電池５の利用を停止させる。
【００２３】
なお、スイッチ制御部２０は、車両制御装置２の要求に応じてリレー７のＯＮ／ＯＦＦを制御することもできる。また、スイッチ制御部２０は、リレー７がＯＮである状態で二次電池５の異常を検出した場合、リレー７をＯＦＦにして電源システム１を停止状態にすることもできる。
【００２４】
充電状態推定部２１は、電源システム１が動作状態にある場合、二次電池５のＳＯＣ値を推定する推定演算を行い、電源システム１が停止状態にある場合、ＳＯＣ値の推定演算を停止する。
【００２５】
具体的には、充電状態推定部２１は、電圧センサ１１および電流センサ１２から電圧観測値ｕおよび電流観測値ｉを取得する。充電状態推定部２１は、電圧観測値ｕおよび電流観測値ｉに基づき、二次電池５の等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、二次電池５の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する。充電状態推定部２１は、推定演算を行う毎に、推定演算の結果であるＳＯＣ値を車両制御装置２へ出力する。
【００２６】
二次電池５に流れる電流ｉが大きい場合、二次電池５の開回路電圧であるＯＣＶ（Open  Circuit  Voltage）値に対するＳＯＣ値への影響が大きくなって、ＳＯＣ値の推定誤差が大きくなるおそれがある。また、二次電池５に大きい電流ｉが流れた後の一定時間内は、ＯＣＶ値に対するＳＯＣ値への影響が大きく、ＳＯＣ値の推定誤差が大きくなるおそれがある。
【００２７】
そこで、本実施形態に係る充電状態推定部２１は、ＳＯＣ値の推定演算に対するＯＣＶ値の影響（以下、ＯＣＶ影響と記載する）の状態に応じてカルマンフィルタのパラメータ変更することで、ＳＯＣ値の推定誤差が大きくなることを抑制する。なお、ＯＣＶ値は、二次電池５の開回路電圧の値であって、換言すれば無負荷状態の二次電池５の電圧値である。かかるＯＣＶ値は、電流観測値ｉおよび電圧観測値ｕなどから推定される値である。
【００２８】
図２は、充電状態推定部２１におけるカルマンフィルタのパラメータの設定の流れを示すフローチャートである。図２に示すように、充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。充電状態推定部２１は、例えば、電流観測値ｉが閾値ｉｔｈ以上である場合、および、電流観測値ｉが閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になってから一定時間が経過するまでの間である場合を、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態であるとすることができる。
【００２９】
充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態であると判定した場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、カルマンフィルタのパラメータを最大誤差優先パラメータに設定する（ステップＳ１１）。最大誤差優先パラメータは、ＳＯＣ値の推定演算の最大誤差の抑制を優先するパラメータである。かかる最大誤差優先パラメータを推定演算に用いることで、例えば、二次電池５に流れる電流ｉが大きい場合において、ＳＯＣ値の誤差を抑え、収束性を高めることができ、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【００３０】
一方、充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態ではないと判定した場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、カルマンフィルタのパラメータを平均誤差優先パラメータに設定する（ステップＳ１２）。平均誤差優先パラメータは、ＳＯＣ値の推定演算の平均誤差の抑制を優先するパラメータである。かかる平均誤差優先パラメータを推定演算に用いることで、例えば、二次電池５に流れる電流ｉが小さい場合において、平均誤差を抑えることができる。
【００３１】
二次電池５に流れる電流ｉが小さい場合、二次電池５に流れる電流ｉが大きい場合に比べてＳＯＣ値の推定演算の最大誤差が小さいため、最大誤差よりも平均誤差を抑えることが望ましく、平均誤差優先パラメータを用いることで平均誤差を抑える。これにより、二次電池５に流れる電流ｉが小さい場合において、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【００３２】
なお、上述においては、電流観測値ｉの大きさに応じてカルマンフィルタのパラメータを変更したが、かかる例に限定されない。例えば、充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響の状態が予め分かっている場合、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態と想定される期間に最大誤差優先パラメータを用い、ＯＣＶ影響が相対的に小さい状態と想定される期間に平均誤差優先パラメータを用いることもできる。すなわち、充電状態推定部２１は、電流ではなく、時間をトリガとしてパラメータを切り替えることができる。
【００３３】
また、充電状態推定部２１は、最大誤差優先パラメータを用いたＳＯＣ値の推定演算と、平均誤差優先パラメータを用いたＳＯＣ値の推定演算とを並行して行うことができる。この場合、充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態である場合に、最大誤差優先パラメータを用いた推定演算によるＳＯＣ値を出力する。また、充電状態推定部２１は、ＯＣＶ影響が相対的に小さい状態である場合に、平均誤差優先パラメータを用いた推定演算によるＳＯＣ値を出力することができる。
【００３４】
［２．充電状態推定部２１］
充電状態推定部２１は、二次電池５をモデル化した等価回路モデルに対して、カルマンフィルタを適用することでＳＯＣ値を推定する推定演算を行う。
【００３５】
図３は、二次電池５の等価回路モデルの一例を示す説明図である。図３に示すように、二次電池５の等価回路モデル３０は、電源３１と、抵抗素子３２と、第１のＲＣ回路３３と、第２のＲＣ回路３４とを有して構成される。
【００３６】
電源３１は、内部インピーダンスが存在しない理想電源であり、かかる電源３１の電圧の値は、無負荷状態の二次電池５の電圧の値であり、上述したＯＣＶ値である。なお、図３に示す例では、充電時のＯＣＶ値をＯＣＶａとし、放電時のＯＣＶ値をＯＣＶｂとして表している。
【００３７】
抵抗素子３２は、抵抗値Ｒ０を有する抵抗素子であり、抵抗素子３２の電圧ｕ０は、二次電池５に流れる電流ｉの変化に正比例して大きくなる。第１のＲＣ回路３３は、抵抗値Ｒ１の抵抗素子と静電容量Ｃ１のコンデンサとの並列回路であり、第１のＲＣ回路３３の電圧ｕ１は、二次電池５に流れる電流ｉの変化に対して過渡的に変化する。
【００３８】
第２のＲＣ回路３４は、抵抗値Ｒ２の抵抗素子と静電容量Ｃ２のコンデンサとの並列回路であり、第２のＲＣ回路３４の電圧ｕ２は、二次電池５に流れる電流ｉの変化に対して過渡的に変化する。
【００３９】
図３に示す等価回路モデル３０の両端電圧ｕは、下記式（１）に示すように、ＯＣＶ値と、電圧ｕ０と、電圧ｕ１と、電圧ｕ２との和で表現することができる。
【数１】
2018151176.tif 000003
【００４０】
電圧ｕ０は、二次電池５に流れる電流ｉと抵抗値Ｒ０とから下記式（２）に示すように表すことができる。また、第１のＲＣ回路３３の電圧ｕ１と第２のＲＣ回路３４の電圧ｕ２の微分方程式は、下記式（３），（４）に示すように表すことができる。
【数２】
2018151176.tif 000004
【００４１】
充電状態推定部２１は、上述した等価回路モデル３０を用いた推定演算によってＳＯＣ値を推定する。下記式（５），（６）は、二次電池５の状態を表すシステムモデルを示している。式（５）は、二次電池５の状態を示す状態方程式であり、式（６）は、二次電池５の観測値に係る観測方程式である。下記式（５），（６）において、「ｋ」は、離散化した時間のインデックス（ｋ番目の時間。以下、時刻ｋと記載する場合がある）を示す。
【数３】
2018151176.tif 000005
【００４２】
上記式（５），（６）において、「ｘｋ」は、時刻ｋにおける二次電池５の状態を示す状態ベクトルであり、上記式（７）に示すように、時刻ｋにおけるＳＯＣ値，電圧ｕ１，電圧ｕ２である。また、「ｉｋ」は外部からの制御入力である上述した電流観測値ｉであり、「ｙｋ」は、上記式（８）に示すように、時刻ｋにおける二次電池５の両端電圧ｕである。なお、「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」，「Ｄ」は、例えば、上記（１）〜（４）から求められる行列である。
【００４３】
また、「ｖｋ」はシステムノイズであり、「ｗｋ」は観測ノイズである。システムノイズｖｋおよび観測ノイズｗｋは、多次元正規分布に従うノイズである。システムノイズは、プロセスノイズとも呼ばれる。
【００４４】
図４は、二次電池５のＳＯＣ−ＯＣＶ特性の一例を示す図である。図４において、横軸は、ＳＯＣ（％）であり、縦軸は、ＯＣＶ（Ｖ）である。充電状態推定部２１は、上記システムモデルを用いて推定したＯＣＶ値と、図４に示すＳＯＣ−ＯＣＶ特性とに基づいて、ＳＯＣ値を仮推定する。充電状態推定部２１は、上記システムモデルを用いて推定される両端電圧ｕの推定値と電圧観測値ｕとの差である観測誤差に基づき、仮推定したＳＯＣ値をカルマンフィルタで補正し、補正したＳＯＣ値をＳＯＣの推定値とすることで、ＳＯＣ値を本推定する。
【００４５】
以下、充電状態推定部２１によるＳＯＣの推定演算について、二次電池５の利用が停止されてから二次電池５の利用が再開された場合の処理を含め、さらに具体的に説明する。なお、以下において、離散化した時間のインデックス「ｋ」を下付文字に代えて、括弧書きで記載するものとする。
【００４６】
［２．１．充電状態推定部２１の構成］
図５は、充電状態推定部２１の機能ブロック図である。図５に示すように、充電状態推定部２１は、記憶部４０と、Ａ／Ｄ変換部４１（観測値取得部の一例）と、演算部４２と、切替部４３とを備える。演算部４２は、電池状態推定部５０と、ゲイン設定部５１と、フィルタ部５２とを備える。ゲイン設定部５１およびフィルタ部５２は、カルマンフィルタとして機能する。
【００４７】
充電状態推定部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、Ａ／Ｄ変換部、入出力ポート等を含むマイクロコンピュータである。かかるマイクロコンピュータのＣＰＵがＲＯＭまたはフラッシュメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、演算部４２、および切替部４３として機能する。また、記憶部４０は、ＲＡＭなどによって構成される。
【００４８】
なお、演算部４２および切替部４３は全部または一部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。また、記録ディスク（例えば、ＣＤやＤＶＤ）から不図示の読取部により上述したプログラムを読み出し、ＲＯＭまたはフラッシュメモリに記憶することができる。
【００４９】
記憶部４０は、充電状態推定部２１が用いる等価回路モデル３０の各種パラメータ、カルマンフィルタの各種パラメータ、およびＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す情報などを記憶している。また、記憶部４０は、充電状態推定部２１による推定演算の最新の結果であるＳＯＣ値を記憶する。
【００５０】
Ａ／Ｄ変換部４１は、電圧センサ１１から出力される電圧観測値ｕを所定時間毎に繰り返しデジタル変換して、電圧観測値ｕ（ｋ）として出力する。また、Ａ／Ｄ変換部４１は、電流センサ１２から出力される電流観測値ｉを所定時間毎に繰り返しデジタル変換して、電流観測値ｉ（ｋ）として出力する。
【００５１】
電池状態推定部５０は、Ａ／Ｄ変換部４１から電圧観測値ｕ（ｋ）および電流観測値ｉ（ｋ）を取得する。また、電池状態推定部５０は、事後状態推定値ｘ^（ｋ−１）や等価回路モデル３０の各種パラメータを記憶部４０から取得する。
【００５２】
事後状態推定値ｘ^（ｋ−１）は、時刻ｋ１−１において、充電状態推定部２１によって本推定された二次電池５の状態ベクトルである。ここで、時刻ｋにおける二次電池５の状態ベクトルである状態推定値ｘ（ｋ）は、下記式（９）で表され、ＳＯＣ値ＳＯＣ（ｋ）、電圧ｕ１（ｋ）、および電圧ｕ２（ｋ）を含む。
【数４】
2018151176.tif 000006
【００５３】
電池状態推定部５０は、事後状態推定値ｘ^（ｋ−１）と、電圧観測値ｕ（ｋ）と、電流観測値ｉ（ｋ）とに基づき、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）を演算する。例えば、電池状態推定部５０は、上記式（５）に対応する下記式（１０）の演算を行うことによって、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）を求めることができる。また、電流観測値ｉ（ｋ）は、下記式（１１）に示すように、所定期間に二次電池５に流れる電流ｉの積算値であり、所定期間は例えば１秒である。
【数５】
2018151176.tif 000007
【００５４】
なお、上記式（１０）において、ｆ（ｘ^（ｋ−１），ｉ（ｋ））は、事後状態推定値ｘ^（ｋ−１）および電流観測値ｉ（ｋ）と事前状態推定値ｘ^-（ｋ）との関係を示す関数である。なお、上記式（１０）では、電流観測値ｉ（ｋ）を用いているが、電流観測値ｉ（ｋ−１）を用いてもよい。
【００５５】
また、電池状態推定部５０は、電流観測値ｉ（ｋ）と、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）とに基づいて、二次電池５の両端電圧ｕの推定値である電圧推定値ｕ^（ｋ）を演算する。例えば、電池状態推定部５０は、上記式（６）に対応する下記式（１２）の演算を行うことによって、電圧推定値ｕ^（ｋ）を求めることができる。電池状態推定部５０は、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）をフィルタ部５２へ出力する。
【数６】
2018151176.tif 000008
【００５６】
さらに、電池状態推定部５０は、電圧観測値ｕ（ｋ）と電圧推定値ｕ^（ｋ）との差分ｕ~（ｋ）を演算する。例えば、電池状態推定部５０は、下記式（１３）の演算を行うことによって、差分ｕ~（ｋ）を求めることができる。電池状態推定部５０は、差分ｕ~（ｋ）をゲイン設定部５１へ出力する。
【数７】
2018151176.tif 000009
【００５７】
ゲイン設定部５１は、電池状態推定部５０から差分ｕ~（ｋ）を取得する。ゲイン設定部５１は、差分ｕ~（ｋ）と、事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ−１）と、観測ノイズΣｗと、システムノイズΣｖとに基づいて、カルマンゲインＧ（ｋ）を演算する。なお、観測ノイズΣｗは、上述した観測ノイズｗｋの共分散であり、システムノイズΣｖは、上述したシステムノイズｖｋの共分散である。
【００５８】
ゲイン設定部５１は、例えば、下記式（１４）の演算によって、時刻ｋにおける事前誤差共分散行列Ｐ-（ｋ）を求める。下記式（１４）において、「Ａ」は、例えば、上記式（１０）におけるｆ（ｘ^（ｋ−１），ｉ（ｋ））のヤコビアンとすることができる。ゲイン設定部５１は、例えば、時刻ｋ−１の事後状態推定値ｘ^（ｋ−１）に基づいて、下記式（１５）の演算によってヤコビアン「Ａ」を求めることができる。
【数８】
2018151176.tif 000010
【００５９】
次に、ゲイン設定部５１は、時刻ｋにおける事前誤差共分散行列Ｐ-（ｋ）およびシステムノイズΣｖに基づいて、カルマンゲインＧ（ｋ）を演算する。例えば、ゲイン設定部５１は、例えば、下記式（１６）の演算によって、カルマンゲインＧ（ｋ）を求めることができる。
【数９】
2018151176.tif 000011
【００６０】
また、ゲイン設定部５１は、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）とカルマンゲインＧ（ｋ）と差分ｕ~（ｋ）とに基づいて、時刻ｋにおける事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を演算する。例えば、ゲイン設定部５１は、下記式（１７）の演算によって、事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を求めることができる。
【数１０】
2018151176.tif 000012
【００６１】
フィルタ部５２は、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）とカルマンゲインＧ（ｋ）とに基づいて、事後状態推定値ｘ^（ｋ）を演算する。具体的には、フィルタ部５２は、カルマンゲインＧ（ｋ）と、差分ｕ~（ｋ）とに基づいて、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）を修正するための修正値ｘ~（ｋ）を演算する。例えば、フィルタ部５２は、下記式（１８）の演算によって、修正値ｘ~（ｋ）を求めることができる。
【数１１】
2018151176.tif 000013
【００６２】
フィルタ部５２は、事前状態推定値ｘ^-（ｋ）と修正値ｘ~（ｋ）とに基づいて、事後状態推定値ｘ^（ｋ）を演算する。例えば、フィルタ部５２は、下記式（１９）の演算によって、事後状態推定値ｘ^（ｋ）を求めることができる。
【数１２】
2018151176.tif 000014
【００６３】
そして、フィルタ部５２は、事後状態推定値ｘ^（ｋ）に含まれるＳＯＣの事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）を抽出する。例えば、フィルタ部５２は、下記式（２０）の演算によって、事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）を求めることができる。
【数１３】
2018151176.tif 000015
【００６４】
フィルタ部５２は、抽出した事後状態推定値ｘ^（ｋ）を記憶部４０に記憶すると共に、算出した事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）を車両制御装置２へ出力する。なお、事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）の演算方法は、上述した例に限定されない。事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）の演算方法は、等価回路モデルに対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）を演算することができればよい。例えば、充電状態推定部２１は、公知の推定処理で事後状態推定値ＳＯＣ^（ｋ）の演算を行うこともできる。
【００６５】
［２．２．パラメータの設定処理］
上述したように、充電状態推定部２１は、記憶部４０と、切替部４３とを備える。切替部４３は、判定部４４と、パラメータ設定部４５とを備える。
【００６６】
記憶部４０は、上述した最大誤差優先パラメータおよび平均誤差優先パラメータを記憶している。最大誤差優先パラメータには、パラメータとして、第１のシステムノイズΣｖ１および第１の観測ノイズΣｗ１が含まれる。同様に、平均誤差優先パラメータには、パラメータとして、第２のシステムノイズΣｖ２および第２の観測ノイズΣｗ２が含まれる。
【００６７】
また、記憶部４０は、ＳＯＣ値の推定演算に対するＯＣＶ値の影響であるＯＣＶ影響が相対的に大きい期間Ｔ１（以下、第１の期間Ｔ１と記載する）の情報と、ＯＣＶ影響が相対的に小さい期間Ｔ２（以下、第２の期間Ｔ２と記載する）の情報とを記憶する。
【００６８】
第１の期間Ｔ１の情報は、時刻ｔ１〜時刻ｔ２、時刻ｔ４〜時刻ｔ５といった情報を含み、第２の期間Ｔ２の情報は、時刻ｔ２〜時刻ｔ３、時刻ｔ５〜時刻ｔ６といった情報を含む。時刻ｔ１〜ｔ６等は、イグニッション信号ＳＩＧＮがイグニッションスイッチのＯＦＦを示す状態からＯＮを示す状態になってＳＯＣ値の推定演算を開始してからの経過時間であり、二次電池５を利用可能になるように電力変換部４に接続してからの経過時間である。期間Ｔ１，Ｔ２、および時刻ｔ１〜ｔ６等の情報は、二次電池５の種類、特性等によって定めることができる。例えば、推定演算の開始時から所定時間の間が誤差の大きい期間であることがわかっているのであれば、その期間を第１の期間Ｔ１として予め設定し、その期間以降を第２の期間Ｔ２として予め設定しておくことができる。
【００６９】
判定部４４は、第１のモードおよび第２のモードのうち選択されているモードでＯＣＶ影響の状態を判定し、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態かＯＣＶ影響が相対的に小さい状態かのいずれであるかを判定する。第１のモードは、電流観測値ｉ（ｔ）に基づいてＯＣＶ影響の状態を判定するモードであり、第２のモードは、記憶部４０に記憶された第１の期間Ｔ１および第２の期間Ｔ２の情報に基づいてＯＣＶ影響の状態を判定するモードである。
【００７０】
まず、第１のモードについて説明する。ＯＣＶ影響は、上述したように、電流観測値ｉ（ｔ）が大きいほど、大きくなるため、判定部４４は、電流観測値ｉ（ｔ）に基づいてＯＣＶ影響の状態を判定する。
【００７１】
例えば、判定部４４は、電流観測値ｉ（ｔ）が閾値ｉｔｈ以上である場合、および、電流観測値ｉ（ｔ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になってから一定時間Ｔｔｈ内である場合は、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態であると判定する。一方、電流観測値ｉ（ｔ）が閾値ｉｔｈ未満になってから一定時間Ｔｔｈ内である場合を除き、電流観測値ｉ（ｔ）が閾値ｉｔｈ未満である場合、ＯＣＶ影響が相対的に小さい状態であると判定する。
【００７２】
次に、第２のモードについて説明する。判定部４４は、記憶部４０に記憶された第１の期間Ｔ１の情報と第２の期間Ｔ２の情報とに基づいて、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１に含まれるのか第２の期間Ｔ２に含まれるのかを判定する。例えば、時刻ｔ１〜時刻ｔ２の期間が第１の期間Ｔ１であり、時刻ｔ２〜時刻ｔ３の期間が第２の期間Ｔ２であるとする。
【００７３】
この場合、判定部４４は、現時刻ｔが時刻ｔ１〜時刻ｔ２の期間内（ｔ１≦ｔ＜ｔ２）であれば、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１に含まれると判定する。また、判定部４４は、現時刻ｔが時刻ｔ２〜時刻ｔ３の期間内（ｔ２≦ｔ＜ｔ３）であれば、現時刻ｔが第２の期間Ｔ２に含まれると判定する。現時刻ｔが第１の期間Ｔ１に含まれる場合、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態であり、現時刻ｔが第２の期間Ｔ２に含まれる場合、ＯＣＶ影響が相対的に小さい状態である。
【００７４】
なお、記憶部４０には第１の期間Ｔ１の情報のみを記憶しておくこともできる。この場合、判定部４４は、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１内であれば、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１に含まれると判定し、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１内でなければ、現時刻ｔが第２の期間Ｔ２に含まれると判定する。
【００７５】
パラメータ設定部４５は、判定部４４の判定結果に応じたカルマンフィルタのパラメータによる推定演算で算出されたＳＯＣの推定値を演算部４２から出力させる。演算部４２は、最大誤差優先パラメータを用いたＳＯＣ値の推定演算（以下、第１の推定演算と記載する）と、平均誤差優先パラメータを用いたＳＯＣ値の推定演算（以下、第２の推定演算と記載する）とを切り替えてまたは並行して行うことができる。
【００７６】
まず、第１の推定演算と第２の推定演算との切り替え処理について説明する。パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に大きいと判定された場合、カルマンフィルタのパラメータを最大誤差優先パラメータに設定する。また、パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に小さいと判定された場合、カルマンフィルタのパラメータを平均誤差優先パラメータに設定する。
【００７７】
例えば、パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に大きいと判定された場合、第１のシステムノイズΣｖ１および第１の観測ノイズΣｗ１を演算部４２に設定する。演算部４２は、第１の観測ノイズΣｗ１を観測ノイズΣｗとして上記式（１４）の演算を行い、第１のシステムノイズΣｖ１をシステムノイズΣｖとして上記式（１６）の演算を行う。これにより、ＳＯＣ値の誤差を抑えて収束性を高めることができ、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【００７８】
また、パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に小さいと判定された場合、第２のシステムノイズΣｖ２および第２の観測ノイズΣｗ２を演算部４２に設定する。演算部４２は、第２の観測ノイズΣｗ２を観測ノイズΣｗとして上記式（１４）の演算を行い、第２のシステムノイズΣｖ２をシステムノイズΣｖとして上記式（１６）の演算を行う。これにより、ＳＯＣ値の平均誤差を抑えることができ、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【００７９】
図６は、ＳＯＣ値の推定誤差の時間的推移を示す図である。図６において、横軸は、推定演算を開始してからの時間を示し、縦軸は、ＳＯＣ値の推定誤差を示す。図６に示すように、最大誤差優先パラメータを用いた場合、ＳＯＣ値の推定誤差のばらつき範囲が小さくなり、また、平均誤差優先パラメータを用いた場合、ＳＯＣ値の推定誤差の平均値が小さくなる。
【００８０】
次に、第１の推定演算と第２の推定演算との並行処理で算出されたＳＯＣ値の出力の選択について説明する。パラメータ設定部４５は、まず、最大誤差優先パラメータと平均誤差優先パラメータとを共に演算部４２に設定する。そして、パラメータ設定部４５は、判定部４４によるＯＣＶ影響の状態の判定結果に基づいて、第１の推定演算によって算出されたＳＯＣ値と第２の推定演算によって算出されたＳＯＣ値とのいずれを出力するかを示す出力設定値を演算部４２に設定する。
【００８１】
パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に大きいと判定された場合、第１の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を出力することを示す出力設定値を演算部４２に設定する。また、パラメータ設定部４５は、判定部４４によってＯＣＶ影響が相対的に小さいと判定された場合、第２の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を出力することを示す出力設定値を演算部４２に設定する。
【００８２】
演算部４２は、第１の推定演算と第２の推定演算とを並行して繰り返し行い、出力設定値に基づいて、第１の推定演算によって算出されたＳＯＣ値および第２の推定演算によって算出されたＳＯＣ値のうちいずか一方を車両制御装置２へ出力する。
【００８３】
例えば、演算部４２は、出力設定値が第１の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を出力することを示す場合、第１の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を車両制御装置２へ出力する。また、演算部４２は、出力設定値が第２の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を出力することを示す場合、第２の推定演算によって算出されたＳＯＣ値を車両制御装置２へ出力する。
【００８４】
このように、充電状態推定部２１は、第１の推定演算と第２の推定演算との並行処理で算出し、算出された複数のＳＯＣ値のうち１つを選択して出力することができる。そのため、カルマンフィルタのパラメータを切り替える場合に比べ、ＯＣＶ影響の状態に応じたパラメータを用いた推定演算によって推定されるＳＯＣ値の出力を迅速に行うことができる。
【００８５】
なお、パラメータ設定部４５によって設定されるカルマンフィルタのパラメータは、固定値または初期値である。パラメータ設定部４５によって設定されるカルマンフィルタのパラメータが固定値である場合、演算部４２は、パラメータ設定部４５によって設定されたパラメータをカルマンフィルタのパラメータとして継続的に使用してＳＯＣ値の推定演算を行う。
【００８６】
また、パラメータ設定部４５によって設定されるカルマンフィルタのパラメータが初期値である場合、演算部４２は、推定演算を開始した場合に、パラメータ設定部４５によって設定されたパラメータを初期値として、初回のＳＯＣ値の推定演算を行う。その後、演算部４２は、パラメータの更新を繰り返しながら、２回目以降のＳＯＣ値の推定演算を行うことができる。
【００８７】
演算部４２は、例えば、修正値ｘ~（ｋ）などの演算値または観測値に基づいて、２回目以降のＳＯＣ値の推定演算に用いるシステムノイズΣｖを更新することができる。また、演算部４２は、電圧観測値ｕ（ｔ）や状態推定値ｘ^などの演算値または観測値に基づいて、観測ノイズΣｗを更新することができる。
【００８８】
なお、演算部４２は、観測ノイズΣｗおよびシステムノイズΣｖのうち一方を固定値とし他方を初期値として、ＳＯＣ値の推定演算を行うこともできる。また、上述した例では、切替部４３によって演算部４２に設定されるパラメータとして観測ノイズΣｗおよびシステムノイズΣｖを例に挙げて説明したが、演算部４２に設定されるパラメータは、観測ノイズΣｗおよびシステムノイズΣｖに限定されない。切替部４３によって演算部４２に設定されるパラメータは、観測ノイズΣｗおよびシステムノイズΣｖ以外のパラメータであってもよい。
【００８９】
［３．充電状態推定部２１による処理］
次に、フローチャートを用いて、推定装置の一例である充電状態推定部２１が実行する処理の流れを説明する。
【００９０】
まず、第１の推定演算と第２の推定演算との切り替え処理について説明する。図７は、充電状態推定部２１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートであり、繰り返し実行される処理である。
【００９１】
図７に示すように、充電状態推定部２１の切替部４３は、充電状態推定部２１が第１のモードに設定されているか否かを判定する（ステップＳ２０）。切替部４３は、第１のモードに設定されていると判定した場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上であると判定した場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、最大誤差優先パラメータを演算部４２に設定する（ステップＳ２３）。
【００９２】
切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上ではないと判定した場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ経過したか否かを判定する（ステップＳ２２）。
【００９３】
切替部４３は、ステップＳ２２において、閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ経過したと判定した場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、平均誤差優先パラメータを演算部４２に設定する（ステップＳ２５）。また、切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ経過していないと判定した場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、最大誤差優先パラメータを演算部４２に設定する（ステップＳ２３）。
【００９４】
また、切替部４３は、ステップＳ２０において、充電状態推定部２１が第１のモードに設定されていないと判定した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１であるか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００９５】
切替部４３は、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１ではないと判定した場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、平均誤差優先パラメータを演算部４２に設定する（ステップＳ２５）。また、切替部４３は、時刻ｔが第１の期間Ｔ１であると判定した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、最大誤差優先パラメータを演算部４２に設定する（ステップＳ２６）。
【００９６】
切替部４３によるステップＳ２３，Ｓ２５，およびＳ２６の処理が終了した場合、充電状態推定部２１の演算部４２は、切替部４３によって設定されたパラメータを用いて、ＳＯＣ値の推定演算を実行する（ステップＳ２７）。演算部４２は、ステップＳ２７における推定演算の結果であるＳＯＣ値を車両制御装置２へ出力する（ステップＳ２８）。
【００９７】
次に、第１の推定演算と第２の推定演算との並行処理で算出されたＳＯＣ値の出力の選択について説明する。図８は、充電状態推定部２１が実行する処理手順の他の例を示すフローチャートであり、繰り返し実行される処理である。
【００９８】
なお、後述するステップＳ３１，Ｓ３３の処理は、繰り返し行われるＳＯＣ値の推定演算における初回のみに実行されるものであり、例えば、イグニッションがＯＮになった場合の最初の推定演算の際に実行される。また、ステップＳ３５〜Ｓ３７，Ｓ４０の処理は、図７に示すステップＳ２０〜Ｓ２２，Ｓ２４の処理と同様であり、説明を省略する。
【００９９】
図８に示すように、充電状態推定部２１の切替部４３は、演算部４２に対して初期パラメータとして最大誤差優先パラメータを設定し（ステップＳ３１）、演算部４２は、最大誤差優先パラメータを用いてＳＯＣ値の推定演算を実行する（ステップＳ３２）。また、切替部４３は、演算部４２に対して初期パラメータとして平均誤差優先パラメータを設定し（ステップＳ３３）、演算部４２は、平均誤差優先パラメータを用いてＳＯＣ値の推定演算を実行する（ステップＳ３４）。
【０１００】
切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上であると判定した場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、または、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ経過していないと判定した場合（ステップＳ３７：Ｎｏ）、最大誤差優先パラメータで演算部４２によって推定演算されたＳＯＣ値を演算部４２から出力させる（ステップＳ３８）。また、切替部４３は、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１であると判定した場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、最大誤差優先パラメータで演算部４２によって推定演算されたＳＯＣ値を演算部４２から出力させる（ステップＳ３８）。
【０１０１】
また、切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ経過したと判定した場合（ステップＳ３７：Ｙｅｓ）、または、現時刻ｔが第１の期間Ｔ１ではないと判定した場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、平均誤差優先パラメータで演算部４２によって推定演算されたＳＯＣ値を演算部４２から出力させる（ステップＳ３９）。
【０１０２】
以上のように、本実施形態に係る充電状態推定部（推定装置の一例）は、Ａ／Ｄ変換部４１（観測値取得部の一例）と、演算部４２と、切替部４３とを備える。Ａ／Ｄ変換部４１は、電圧観測値ｕ（ｋ）および電流観測値ｉ（ｋ）（二次電池の電圧および電流の観測値の一例）を取得する。演算部４２は、電圧観測値ｕ（ｋ）および電流観測値ｉ（ｋ）に基づき、二次電池５の等価回路モデル３０に対してカルマンフィルタを適用した推定演算によって、二次電池５の充電状態を示すＳＯＣ値を推定する。切替部４３は、ＯＣＶ影響（ＳＯＣ値の推定演算に対する二次電池５の開回路電圧の影響の一例）が相対的に大きい状態である場合に、推定演算の最大誤差の抑制を優先する最大誤差優先パラメータをカルマンフィルタのパラメータとした推定演算によって算出される第１のＳＯＣ値を演算部４２から出力させ、ＯＣＶ影響が相対的に小さい状態である場合に、推定演算の平均誤差の抑制を優先する平均誤差優先パラメータをカルマンフィルタのパラメータとした推定演算によって算出される第２のＳＯＣ値を演算部４２から出力させる。これにより、ＯＣＶ影響の状態に応じたパラメータでＳＯＣ値の推定演算を行うことができるため、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【０１０３】
また、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈである場合、または、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈ（設定時間の一例）が経過していない場合、ＯＣＶ影響が相対的に大きい状態である。切替部４３は、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上であるか、電流観測値ｉ（ｋ）が閾値ｉｔｈ以上から閾値ｉｔｈ未満になったタイミングから一定時間Ｔｔｈが経過していないかのいずれかであるか否かに基づいて、第１のＳＯＣ値および第２のＳＯＣ値のいずれか一つを演算部４２から出力させる。これにより、二次電池５に流れる電流ｉが大きい場合において、ＳＯＣ値の誤差を抑え、収束性を高めることができ、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。また、二次電池５に流れる電流ｉが小さい場合、二次電池５に流れる電流ｉが大きい場合に比べてＳＯＣ値の推定演算の最大誤差が小さく、平均誤差優先パラメータを用いることで平均誤差を抑えることができるため、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【０１０４】
また、切替部４３は、二次電池５を電力変換部４およびモータ３（他装置の一例）で利用可能になるように二次電池５を電力変換部４に接続してからの経過時間に基づいて、第１のＳＯＣ値および第２のＳＯＣ値のいずれか一つを演算部４２から出力させる。これにより、電流観測値ｉ（ｋ）を用いることなく、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【０１０５】
また、切替部４３は、最大誤差優先パラメータおよび平均誤差優先パラメータのうちＯＣＶ影響の状態に応じたパラメータをカルマンフィルタのパラメータとして演算部４２に設定し、演算部４２は、切替部４３によって設定されたパラメータで推定演算を行う。これにより、最大誤差優先パラメータと平均誤差優先パラメータとでそれぞれ推定演算を行う場合に比べ、処理負荷を軽減しつつ、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【０１０６】
また、演算部４２は、カルマンフィルタのパラメータを最大誤差優先パラメータとした推定演算と、カルマンフィルタのパラメータを平均誤差優先パラメータとした推定演算とを並行して行い、ＯＣＶ影響の状態に応じて、第１のＳＯＣ値および第２のＳＯＣ値の一方を出力する。これにより、カルマンフィルタのパラメータを切り替える場合に比べ、ＯＣＶ影響の状態に応じたパラメータを用いた推定演算によって推定されるＳＯＣ値の出力を迅速に行うことができる。
【０１０７】
また、カルマンフィルタのパラメータは、観測ノイズΣｗ（観測値のノイズに関するパラメータの一例）およびシステムノイズΣｖ（等価回路モデルのノイズに関するパラメータの一例）を含む。これにより、ＳＯＣ値の推定精度を向上させることができる。
【０１０８】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１  電源システム
２  車両制御装置
３  モータ（他装置の一例）
４  電力変換部（他装置の一例）
５  二次電池
６  電池監視システム
７  リレー
１０  電池状態監視部
１１  電圧センサ
１２  電流センサ
２０  スイッチ制御部
２１  充電状態推定部（推定装置の一例）
３０  等価回路モデル
４０  記憶部
４１  Ａ／Ｄ変換部（観測値取得部の一例）
４２  演算部
４３  切替部
４４  判定部
４５  パラメータ設定部
５０  電池状態推定部
５１  ゲイン設定部
５２  フィルタ部
１００  車両搭載用システム
【図１】
2018151176.tif 000016
【図２】
2018151176.tif 000017
【図３】
2018151176.tif 000018
【図４】
2018151176.tif 000019
【図５】
2018151176.tif 000020
【図６】
2018151176.tif 000021
【図７】
2018151176.tif 000022
【図８】
2018151176.tif 000023