(57)【要約】【課題】本発明の少なくとも一つの実施形態は、カルマンフィルタを用いて電池等価回路モデルの状態パラメータを推定する際に、電池モデルの素子定数を所定範囲の数値に規格化し、さらに、規格化に際して電池温度または電池健全度の影響を抑えてカルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化を、簡単な手段で達成すること。【解決手段】カルマンフィルタ２５によって電池等価回路モデル３３の抵抗及びコンデンサのパラメータを推定する状態推定部１１を備え、状態推定部は、パラメータにパラメータ変換係数を乗算または除算して所定範囲の数値に規格化するパラメータ変換部２７と、パラメータ変換係数を算出するパラメータ変換係数算出部１３とを有し、パラメータ変換係数算出部はパラメータ変換係数を電池温度または電池健全度の少なくとも一方に基づいて変化させることを特徴とする。【選択図】図１
2018096954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電池の充放電電流を検出する充放電電流検出部と、
前記電池の端子電圧を検出する端子電圧検出部と、
抵抗及びコンデンサをパラメータとして有する電池等価回路モデルと、
前記充放電電流検出部で検出した充放電電流、及び前記端子電圧検出部で検出した端子電圧、及び電池等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記パラメータを推定して電池状態を推定する状態推定部と、を備える電池状態推定装置であって、
前記状態推定部は、
前記パラメータにパラメータ変換係数を乗算または除算して所定範囲の数値に規格化するパラメータ変換部と、
前記規格化された規格パラメータを用いて前記カルマンフィルタによって、前回推定パラメータから今回推定パラメータを逐次算出するパラメータ推定部と、
前記パラメータ推定部によって算出された推定値を前記パラメータ変換係数で逆変換してパラメータの真値を算出するパラメータ逆変換部と、
を有し、前記状態推定部は、さらにパラメータ変換係数を算出するパラメータ変換係数算出部を有し、パラメータ変換係数算出部はパラメータ変換係数を電池温度または電池健全度の少なくとも一方に基づいて変化させることを特徴とする電池状態推定装置。
【請求項２】
前記パラメータ変換係数算出部によって算出される抵抗値に対する規格化係数は、１０−３〜１０−４の範囲の数値であり、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って大きな値となることを特徴とする請求項１に記載の電池状態推定装置。
【請求項３】
前記パラメータ変換係数算出部によって算出されるコンデンサ容量値に対する規格化係数は、１０３〜１０５の範囲の数値であり、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って小さな値となることを特徴とする請求項１または２に記載の電池状態推定装置。
【請求項４】
前記パラメータ変換係数算出部は、変換係数が電池温度と電池健全度とを基に設定された変換マップを有し、該変換マップを基に前記規格化係数が算出されることを特徴とする請求項２または３に記載の電池状態推定装置。
【請求項５】
前記状態推定部は、電池健全度の前回算出結果を記憶する健全度記憶部と、前記パラメータの前回算出結果を記憶するパラメータ記憶部とをさらに有し、
前記パラメータ変換係数算出部は、車両のイグニッションキーがＯＮする度に、イグニッションキーをＯＮする際の電池温度と前記健全度記憶部に記憶された前回の健全度を基に初期規格化係数を算出し、前記パラメータ変換部は、該初期規格化係数と前記パラメータ記憶部に記憶された前回のパラメータ値を用いて初期規格パラメータを算出することを特徴とする請求項１に記載の電池状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電池状態推定装置に関し、特に、電動車両に用いられる駆動用電池の電池状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電池状態の推定装置として、従来からカルマンフィルタを用いて推定する装置が知られている。ここでいう、電池状態は、充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）、健全度（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）などを指す。
【０００３】
カルマンフィルタを用いて電池状態を把握する技術としては、例えば、特許文献１が知られており、特許文献１には、状態パラメータを対数変換して得た対数変換パラメータ値を状態変数とし、該状態変数を用いて状態方程式および出力方程式からカルマンフィルタで対数変換パラメータ値を、検出した充放電電流および端子電圧に基づいて逐次推定し、推定した対数変換パラメータ値を逆対数変換して対数変換パラメータ値に対応する真値であるパラメータの推定値を得ることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５９４４２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
カルマンフィルタを用いて電池状態を推定する技術は、電池モデル（電池等価回路モデル）を用いて、電池モデルの状態パラメータを推定し、さらに電池電圧を推定してＳＯＣを推定する。この電池モデルは直流抵抗及び拡散現象をモデル化したＣＲ回路から構成され、これら素子定数を状態パラメータとして推定する。抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値がとり得る範囲はそれぞれ１０−３〜１０−４Ω、１０３〜１０５Ｆであり、これらは桁が大きく異なる。そのため、カルマンフィルタで推定する際に数値的に不安定になる問題がある。その問題を解決する一手法として上記特許文献１に示す対数変換するものが挙げられる。
【０００６】
しかしながら、特許文献１では、状態パラメータを対数変換及び逆変換する必要があり、対数演算処理のため演算が複雑化することが懸念され、より簡単な手法での対応が望まれる。
また、抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値がとり得る範囲は、それぞれ１０−３〜１０−４Ω、１０３〜１０５Ｆであるが、電池温度または電池健全度（ＳＯＨ）によってこれらの値は大きく変動する。このため、これら変動要因による影響を考慮したより精度の高い電池状態推定装置が望まれる。
【０００７】
そこで、上記技術的課題に鑑み、本発明の少なくとも一つの実施形態は、カルマンフィルタを用いて電池等価回路モデルの状態パラメータを推定する際に、電池モデルの素子定数を所定範囲の数値に規格化し、さらに、規格化に際して電池温度または電池健全度（ＳＯＨ）の影響を抑えることで、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化を、簡単な手段で達成できる電池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】
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る電池状態推定装置は、電池の充放電電流を検出する充放電電流検出部と、前記電池の端子電圧を検出する端子電圧検出部と、抵抗及びコンデンサをパラメータとして有する電池等価回路モデルと、前記充放電電流検出部で検出した充放電電流、及び前記端子電圧検出部で検出した端子電圧、及び電池等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記パラメータを推定して電池状態を推定する状態推定部と、を備える電池状態推定装置であって、前記状態推定部は、前記パラメータにパラメータ変換係数を乗算または除算して所定範囲の数値に規格化するパラメータ変換部と、前記規格化された規格パラメータを用いて前記カルマンフィルタによって、前回推定パラメータから今回推定パラメータを逐次算出するパラメータ推定部と、前記パラメータ推定部によって算出された推定値を前記パラメータ変換係数で逆変換してパラメータの真値を算出するパラメータ逆変換部と、を有し、前記状態推定部は、さらにパラメータ変換係数を算出するパラメータ変換係数算出部を有し、パラメータ変換係数算出部はパラメータ変換係数を電池温度または電池健全度の少なくとも一方に基づいて変化させることを特徴とする。
【０００９】
上記構成によれば、パラメータ変換部によって規格化された規格パラメータを用いてカルマンフィルタによって、前回推定パラメータから今回推定パラメータを逐次算出するので、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化を図ることができ、簡単な処理により、推定精度を向上できる。
さらに、抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値は、電池温度または電池健全度（ＳＯＨ）によって変動が大きいため、パラメータ変換係数算出部はパラメータ変換係数を電池温度または電池健全度の少なくとも一方に基づいて変化させることによって、これら電池温度または電池健全度の影響を受けない規格パラメータを算出することができる。これによって、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化をさらに向上できる。
【００１０】
（２）幾つかの実施形態では、上記構成（１）において、前記パラメータ変換係数算出部によって算出される抵抗値に対する規格化係数は、１０−３〜１０−４の範囲の数値であり、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って大きな値となることを特徴とする。
【００１１】
上記構成によれば、抵抗値の規格化係数は、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って大きな値となるように設定されるので、抵抗値の規格パラメータは、電池温度や電池健全度の変動に対して影響が除かれた値となって算出される。
【００１２】
（３）幾つかの実施形態では、上記構成（１）または（２）において、前記パラメータ変換係数算出部によって算出されるコンデンサ容量値に対する規格化係数は、１０３〜１０５の範囲の数値であり、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って小さな値となることを特徴とする。
【００１３】
上記構成によれば、コンデンサ容量値の規格化係数は、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って小さな値となるように設定されるので、コンデンサ容量値の規格パラメータは、電池温度や電池健全度の変動に対して影響が除かれた値となって算出される。
【００１４】
（４）幾つかの実施形態では、上記構成（２）または（３）において、前記パラメータ変換係数算出部は、変換係数が電池温度と電池健全度とを基に設定された変換マップを有し、該変換マップを基に前記規格化係数が算出されることを特徴とする。
【００１５】
上記構成によれば、変換係数が電池温度と電池健全度とを基にあらかじめ設定された変換マップを基に規格化係数が算出されるので、規格化係数の算出が容易化する。
【００１６】
（５）幾つかの実施形態では、上記構成（１）において、前記状態推定部は、電池健全度の前回算出結果を記憶する健全度記憶部と、前記パラメータの前回算出結果を記憶するパラメータ記憶部とをさらに有し、前記パラメータ変換係数算出部は、車両のイグニッションキーがＯＮする度に、イグニッションキーをＯＮする際の電池温度と前記健全度記憶部に記憶された前回の健全度を基に初期規格化係数を算出し、前記パラメータ変換部は、該初期規格化係数と前記パラメータ記憶部に記憶された前回のパラメータ値を用いて初期規格パラメータを算出することを特徴とする。
【００１７】
上記構成によれば、イグニッションキーがＯＮする度に、初期規格パラメータが算出され、その初期規格パラメータを、カルマンフィルタを用いて繰り返して推定が行われるので、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化をさらに向上できる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、カルマンフィルタを用いて電池モデル（電池等価回路モデル）の状態パラメータを推定する際に、電池モデルの素子定数を所定範囲の数値に規格化することによって、簡単な手段によって数値的な不安定さを解消できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置の全体概要図である。
【図２】カルマンフィルタの概念説明図である。
【図３】状態推定部における処理の流れを示す処理フローチャートである。
【図４】抵抗値の変換マップの一例を示す説明図である。
【図５】コンデンサ容量値の変換マップの一例を示す説明図である。
【図６】ＳＯＣとＳＯＨの概念説明図である。
【図７】電池等価回路モデルの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、添付図面を参照して、本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、これらの実施形態に記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状及びその相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００２１】
本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置１について、全体概要構成を、図１を参照して説明する。
図１に示すように、本発明の一実施形態は、電気自動車又はハイブリッド自動車等の電動車両において、駆動モータに電力を供給する駆動用二次電池として用いられるリチウムイオン電池を例に、電池３に適用する電池状態推定装置１を示す。なお、電池３は、リチウムイオン電池に限るものではなく、他の種類の電池であってよいことは言うまでもない。
【００２２】
電池状態推定装置１は、電池３に接続されて充放電電流を検出する電流センサ（充放電電流検出部）５と、電池３に接続されて端子電圧を検出する電圧センサ（端子電圧検出部）７と、電池３に接続されて電池温度を検出する温度センサ（温度検出手段）９と、状態推定部１１と、を主に備えている。
【００２３】
電流センサ５は、電池３から駆動モータに電力を供給する場合の放電電流の大きさ、および制動時に駆動モータを発電機として機能させて制動エネルギーの一部を回収する場合の充電電流の大きさを検出するもので、そこで検出した充放電電流値は入力信号として状態推定部１１に入力される。
また、電圧センサ７は、電池の端子間電圧を検出するもので、検出した端子間電圧は入力信号として状態推定部１１に入力される。
【００２４】
図１に示すように、状態推定部１１は、パラメータ変換係数算出部１３、健全度記憶部１５、パラメータ記憶部１７、パラメータ推定部１９、充電率（ＳＯＣ）推定部２１、健全度（ＳＯＨ）推定部２３を備えている。
さらに、パラメータ推定部１９は、カルマンフィルタ２５、パラメータ変換部２７、パラメータ逆変換部２９を備えている。
また、状態推定部１１には、イグニッションキー３１からの車両電源スイッチのＯＮ、ＯＦＦ信号が入力されるようになっている。また、状態推定部１１からの出力としては電池３の充電率（ＳＯＣ）、健全度（ＳＯＨ）の推定値が出力されるようになっている。
【００２５】
まず、カルマンフィルタ２５の概要を図２の概念図を参照して説明する。
カルマンフィルタ２５は、対象となるシステムのモデル、本実施形態では電池等価回路モデル３３を設計して備えており、このモデルと実システムに同一の入力信号（電流）を入力し、その場合の両者の出力（端子電圧）を比較して、誤差があれば、この誤差にカルマンゲインをかけてモデルフィードバックすることで、両者の誤差が最小になるようにモデルを修正する。これを繰り返すことで、電池等価回路モデル３３のパラメータである抵抗及びコンデンサの値を推定する。
【００２６】
図２に示すように、カルマンフィルタ２５は、電池等価回路モデル３３を用いて、入力信号として電流が入力された場合の端子間電圧を出力として推定するフィードフォワード部３５と、この電池等価回路モデル３３と実システムとの入力信号（電流）に対する両者の出力（端子電圧）を比較して、誤差があれば、この誤差にカルマンゲインＫＫをかけてモデルフィードバックするフィードバック部３７とから構成される。
【００２７】
電池等価回路モデル３３は、図７に示すように、抵抗Ｒ１とコンデンサＣ１、抵抗Ｒ2とコンデンサＣ２、抵抗Ｒ３とコンデンサＣ３をそれぞれ並列に接続したものを、直列に接続して構成されている。
【００２８】
フィードフォワード部３５は、予測の状態方程式によって予測推定を行う予測状態推定部３９と、その予測状態推定部３９によるパラメータの予測推定に含まれる誤差を算出する予測誤差共分散計算部４１とを有している。
また、フィードバック部３７は、更新の状態方程式によって更新推定を行う更新状態推定部４３と、その更新状態推定部４３よるパラメータの更新推定に含まれる誤差を算出する更新誤差共分散計算部４５とを有している。
【００２９】
カルマンフィルタ２５においては、時刻ｋ（今の状態）から次の時刻（ｋ＋１）の状態を記述すると次の状態方程式（１）で表される。
2018096954.tif 000003
また、ある時刻ｋにおける、出力観測量（出力検出値）を記述すると次の観測方程式（２）で表される。
2018096954.tif 000004
【００３０】
図２に示すフィードフォワード部３５の予測状態推定部３９による予測の状態方程式は、下記の式（３）で表され、予測誤差共分散計算部４１による誤差共分散の算出は、下記の式（４）で表される。
2018096954.tif 000005
【００３１】
また、図２に示すフィードバック部３７の更新状態推定部４３による更新の状態方程式は、下記の式（５）で表され、更新誤差共分散計算部４５による誤差共分散の算出は、下記の式（６）で表される。また、カルマンゲインＫｋについては下記の式（７）で表される。
2018096954.tif 000006
【００３２】
式（１）〜（７）の記号の説明を下記に示す。
ｘｋ：状態パラメータ（ＳＯＣ，Ｒ，Ｃ，…、回路素子だけでなく拡大した状態パラメータとして示す）
ｕｋ：入力（充放電電流）
ｙ：出力（端子電圧）
Ｑ：システムノイズ共分散（モデルの誤差）
Ｒ：観測ノイズ共分散（センサの誤差）
Ｐｋ：誤差共分散
Ｋｋ：カルマンゲイン
添字（−）：フィードフォワード部（事前）の予測推定
添字（＋）：フィードバック部（事後）の更新推定（カルマンゲインによる補正後）
2018096954.tif 000007
【００３３】
状態パラメータの一例を、行列式を用いて表すと次の式（８）のようになる。
2018096954.tif 000008
【００３４】
また、システムノイズ共分散Ｑの一例を、行列式を用いて表すと次の式（９）のようになる。
2018096954.tif 000009
【００３５】
また、観測ノイズ共分散Ｒの一例を、行列式を用いて表すと次の式（１０）のようになる。本実施形態の場合は、各センサによるセンサの誤差である。
2018096954.tif 000010
【００３６】
また、カルマンゲインＫｋの一例を、行列式を用いて表すと次の式（１１）のようになる。
2018096954.tif 000011
【００３７】
また、式（１）の状態方程式の一例を、行列式を用いて表すと次の式（１２）のようになる。
2018096954.tif 000012
上記の式（１２）のＳＯＣ成分は、入力の充放電電流ｕｋの積算値として表される。
すなわち、ＳＯＣｋ＋１＝ＳＯＣｋ＋Δｔ×ｕｋ/ＦＣＣとして表される。前回のＳＯＣに電流×時間÷容量（現在の満充電容量）を加えて算出される。
【００３８】
上記の式（２）の観測方程式の一例を式（１３）に示す。
2018096954.tif 000013
現在の出力観測値（端子電圧Ｖ）を、電圧センサ７によって検出する。この電圧検出値は、図７の電池等価回路モデル３３を用いると、Ｖ=ＯＣＶ＋Ｒ０ＵＫ＋Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３と記載することができる。
【００３９】
現在の出力観測値（端子電圧Ｖ）と、フィードフォワード部３５の予測状態推定部３９で予測された状態パラメータを用いて算出された出力推定値としての電圧との偏差にカルマンゲインＫｋが乗算されて、フィードバック部３７の更新状態推定部４３で状態パラメータがさらに更新推定される。
なお、カルマンゲインＫｋは、上記式（７）で算出される。この式（７）には、式（７）の構成を見るとシステムノイズ共分散Ｑと観測ノイズ共分散Ｒとが影響していることが読み取れ、これらシステムノイズ共分散Ｑと観測ノイズ共分散Ｒに基づいて設定されるようになっている。
【００４０】
次に、図１に示す充電率（ＳＯＣ）推定部２１は、前述したようにＳＯＣｋ＋１＝ＳＯＣｋ＋Δｔ×ｕｋ/ＦＣＣの関係式を基に算出する。すなわち、前回のＳＯＣに電流×時間÷容量（現在の満充電容量）を加えて算出する。放電時には電流がマイナス方向、充電時には電流がプラス方向となって加算される。
【００４１】
図１に示す健全度（ＳＯＨ）推定部２３は、電池３の健全度を算出する。健全度は、図６に示すように、初期（電池容量が劣化していない状態）の満充電容量ＦＣＣ０に対する現在の満充電容量ＦＣＣをいい、ＳＯＨ＝ＦＣＣ／ＦＣＣ０である。
ＳＯＨは公知の技術で算出できる。ここではＲ０とＳＯＨおよび温度の関係を表すＳＯＨテーブルを用いて算出する方法について説明する。状態推定部１１ではＲ０を推定しており、この値とＲ０を推定した時刻における温度センサの温度の値を用いて、ＳＯＨテーブルを参照してＳＯＨを算出する。
【００４２】
図１に示す健全度記憶部１５は、ＳＯＨ推定部２３で推定したＳＯＨの値を記憶する。少なくとも演算周期の前回（一つ前）の時刻における推定結果を記憶する。
【００４３】
図１に示すパラメータ記憶部１７は、パラメータ推定部１９で推定した電池等価回路モデル３３の抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値を記憶する。演算周期の前回（一つ前）の時刻における推定結果を少なくとも記憶される。なお、この記憶される抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値は、パラメータ逆変換部２９によって真値に戻された値が記憶される。
【００４４】
図１に示すパラメータ変換部２７は、パラメータ値である電池等価回路モデル３３の抵抗（Ｒ）値及びコンデンサ容量（Ｃ）値に対して、パラメータ変換係数（規格化係数）で割り算、または掛け算をして所定範囲の数値に規格化して規格パラメータに変換するものである。
例えば、Ｒ０'＝Ｒ０／ＨＲ０、Ｒ１'＝Ｒ１／ＨＲ１、Ｒ2'＝Ｒ２／ＨＲ２、Ｒ３'＝Ｒ３／ＨＲ３、Ｃ１'＝Ｃ１／ＨＣ１、Ｃ2'＝Ｃ２／ＨＣ２、Ｃ３'＝Ｃ３／ＨＣ３のように、抵抗値に対してはパラメータ変換係数ＨＲ０〜ＨＲ３、コンデンサ容量値に対してはＨＣ１〜ＨＣ３で割り算をして、規格パラメータＲ０'〜Ｒ３'、Ｃ１'〜Ｃ３'を算出する。
【００４５】
図１に示すパラメータ変換係数算出部１３は、上記のパラメータ変換係数を算出する算出部である。例えば、変換マップ４７を備えており、該変換マップ４７を用いて算出される。変換マップ４７の例を抵抗値に対しては図４に示し、コンデンサ容量値に対しては図５に示す。
【００４６】
図４の抵抗値に対する変換マップは、一例としてパラメータ変換係数ＨＲは、１０−３〜１０−４の範囲の係数である。抵抗値がとり得る範囲は１０−３〜１０−４Ωであるため、パラメータ変換係数ＨＲで割り算をすることで、所定範囲の数値（例えば１〜１０）に規格化することができる。
なお、パラメータ変換係数ＨＲを１０３〜１０４の範囲の係数として、抵抗値に掛け合わせるようにして算出してもよい。
【００４７】
さらに、図４の抵抗値に対する変換マップは、電池温度及び電池健全度（ＳＯＨ）の変動に従って、変化する特性に設定されている。すなわち、電池温度が低くなるに従ってパラメータ変換係数が大きい値になり、さらに、電池健全度が低下するに従ってパラメータ変換係数が大きい値になるように設定されている。
【００４８】
図５のコンデンサ容量値に対する変換マップは、一例としてパラメータ変換係数ＨＣは、１０３〜１０５の範囲の係数である。コンデンサ容量値がとり得る範囲は１０３〜１０５Ｆであるため、パラメータ変換係数ＨＣで割り算をすることで、所定範囲の数値（例えば１〜１００）に規格化すことができる。
なお、パラメータ変換係数ＨＣを１０−３〜１０−５の範囲の係数として、抵抗値に掛け合わせるようにして算出てもよい。
【００４９】
さらに、図５のコンデンサ容量値に対する変換マップは、電池温度及び電池健全度（ＳＯＨ）の変動に従って、変化する特性に設定されている。すなわち、電池温度が低くなるに従ってパラメータ変換係数が小さい値になり、さらに、電池健全度が低下するに従ってパラメータ変換係数が小さい値になるように設定されている。
【００５０】
図１に示すパラメータ逆変換部２９は、カルマンフィルタ２５を用いて推定したパラメータの抵抗値、コンデンサ容量値を、パラメータ変換係数ＨＲ、ＨＣを用いて逆変化して、真値に戻すことを行う。
【００５１】
以上の構成を有する状態推定部１１における処理の流れを図３に示す処理フローチャートを参照して説明する。
まず、ステップＳ１で、車両のイグニッションキー３１が、ＯＮされる。すなわち、車両が発進可能状態になっている。次に、ステップＳ２に進み、ステップＳ２では、前回演算時のパラメータ値をパラメータ記憶部１７から取得する。
【００５２】
次にステップＳ３では、温度センサ９から電池温度の検出値を取得する。
次にステップＳ４では、前回演算時に推定した電池健全度（ＳＯＨ）を健全度記憶部１５から取得する。
次にステップＳ５では、ステップＳ３で取得した電池温度とステップＳ４で取得した前回ＳＯＨとに基づき、図４、５の変換マップ４７を用いてパラメータ変換係数を算出する。
【００５３】
次にステップＳ６では、ステップＳ５で算出したパラメータ変換係数を用いてパラメータ変換部２７で、パラメータ変換処理を実行して、所定範囲の数値に規格化して規格パラメータを算出する。
次にステップＳ７では、規格パラメータを用いてカルマンフィルタ２５によって、今回の規格パラメータを推定する。
次にステップＳ８では、ステップＳ７で推定した推定後の規格パラメータを、パラメータ逆変換部２９で逆変換して真のパラメータ値に戻す。
次にステップＳ９では、ステップＳ８で戻した真のパラメータ値をパラメータ記憶部に記憶する。
【００５４】
次にステップＳ１０では、電池充電率（ＳＯＣ）をＳＯＣ推定部２１で推定する。さらに、ステップＳ１１では、電池健全度（ＳＯＨ）をＳＯＨ推定部２３で推定する。さらに、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で推定したＳＯＨの値を健全度記憶部１５に記憶する。その後、ステップＳ１３で、ＩＧ−ＯＦＦ（またはＢＭＵ（バッテリーマネージメントユニット）の待機指令がある）か、否かが判定される。Ｎｏの場合はステップＳ７へリターンして演算サイクルごとに繰り返す。Ｙｅｓの場合は処理を終了する。
【００５５】
以上の本実施形態によれば、パラメータである抵抗値及びコンデンサ容量値は、電池温度または電池健全度（ＳＯＨ）によって変動が大きいため、パラメータ変換係数算出部１３によってパラメータ変換係数を電池温度または電池健全度の少なくとも一方に基づいて変化させることによって、これら電池温度または電池健全度の影響を受けない規格パラメータを算出することができる。これによって、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化をさらに向上できる。
【００５６】
すなわち、パラメータ変換係数算出部１３は、抵抗値を一定の数値範囲に規格化するパラメータ変換係数を算出するとともに、該パラメータ変換係数は、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って大きな値になるように変化するので、電池温度や電池健全度の変動に対して影響が除かれたパラメータ変換係数を算出でき、電池温度または電池健全度の影響を受けない抵抗値に対する規格パラメータを算出することができる。
【００５７】
さらに、パラメータ変換係数算出部１３は、コンデンサ容量の値を一定の数値範囲に規格化するパラメータ変換係数を算出するとともに、該パラメータ変換係数は、電池温度が低下するに従って、または電池健全度が低下するに従って小さな値となるように変化するので、電池温度や電池健全度の変動に対して影響が除かれたパラメータ変換係数を算出でき、電池温度または電池健全度の影響を受けない抵抗値に対する規格パラメータを算出することができる。
【００５８】
また、パラメータ変換係数算出部１３は、変換係数が電池温度と電池健全度とを基に設定された変換マップ４７を有し、該変換マップ４７を基にパラメータ変換係数が算出されるので、電池温度及び電池健全度に影響されないパラメータ変換係数の算出が容易化できる。
【００５９】
また、イグニッションキーがＯＮする度に、初期規格パラメータが算出されて、その初期規格パラメータを、カルマンフィルタを用いて繰り返して推定が行われるので、カルマンフィルタによる推定時におけるパラメータ数値の安定化をさらに向上できる。すなわち、運転開始時の電池温度が反映された初期期間パラメータを用いてカルマンフィルタによる状態パラメータの推定が行われるので、パラメータ数値の安定化が図れる。その結果、カルマンフィルタ２５による電池状態の推定精度を向上することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、電池モデル（電池等価回路モデル）の精度が悪化する低温状態の場合や健全度（ＳＯＨ）が低い場合であっても、電池状態の推定精度の低下を抑えて推定精度を向上させることができるので、電動車両の駆動用電池の電池状態推定装置への利用に適している。
【符号の説明】
【００６１】
１  電池状態推定装置
３  電池
５  電流センサ（充放電電流検出部）
７  電圧センサ（端子電圧検出部）
９  温度センサ（温度検出手段）
１１  状態推定部
１５  健全度記憶部
１７  パラメータ記憶部
１９  パラメータ推定部
２１  ＳＯＣ推定部
２３  ＳＯＨ推定部
２５  カルマンフィルタ
２７  パラメータ変換部
２９  パラメータ逆変換部
３１  イグニッションキー
３３  電池等価回路モデル
３５  フィードフォワード部
３７  フィードバック部
４７  変換マップ
Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３  抵抗
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３  コンデンサ
ＫＫ  カルマンゲイン
【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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