(57)【要約】【課題】車両に搭載された二次電池の現在の状態を考慮して二次電池の充放電を制御することを可能にする。【解決手段】ハイブリッド車両１は、バッテリ１０−１と、バッテリ１０−１の電力により駆動力を発生するモータジェネレータ３２−２と、バッテリ１０−１を外部電源により充電するための充電器２８と、ＥＣＵ４０とを備える。ＥＣＵ４０は、電池モデル式に用いられる所定のパラメータを記憶する。このパラメータはバッテリ１０−１の状態に応じて変化する。ＥＣＵ４０は、ハイブリッド車両１の走行時および外部電源によるバッテリ１０−１の充電時に、バッテリ１０−１の状態に関するデータを収集し、そのデータに基づいてパラメータを補正するとともにバッテリ１０−１の充電率（ＳＯＣ）の値を算出する。算出されたＳＯＣの値に基づいて、ＥＣＵ４０はバッテリ１０−１の充放電を制御する。【選択図】図１
2011015520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の制御装置であって、前記車両は、駆動力を発生可能に構成された電動機と、前記電動機に電力を供給するための少なくとも１つの二次電池と、前記車両の外部の電源により前記少なくとも１つの二次電池を充電することが可能に構成された充電機構とを備え、
前記制御装置は、
前記少なくとも１つの二次電池の状態を推定するための電池モデル式に用いられるデータを収集するためのデータ収集部と、
前記電池モデル式に用いられ、かつ前記少なくとも１つの二次電池の状態に応じて変化する所定のパラメータを記憶するための記憶部と、
前記車両の走行時に前記データ収集部により収集されたデータに基づいて前記所定のパラメータを算出するとともに、その算出の結果に基づいて前記記憶部に記憶された前記所定のパラメータを補正するための第１のパラメータ更新部と、
前記車両が停止されかつ前記少なくとも１つの二次電池が充電されるときに、前記データ収集部により収集されたデータに基づいて前記所定のパラメータを算出するとともに、その算出の結果に基づいて前記記憶部に記憶される前記所定のパラメータを補正するための第２のパラメータ更新部と、
前記データ収集部により収集されたデータおよび前記記憶部に記憶された前記所定のパラメータに基づいて、前記電池モデルを用いて前記少なくとも１つの二次電池の充電率推定値を算出するための充電率推定部と、
前記車両の走行時に、前記充電率推定値に基づいて前記少なくとも１つの二次電池の放電を制御するための放電制御部とを備える、車両の制御装置。
【請求項２】
前記車両は、前記車両の走行中に前記少なくとも１つの二次電池を充電するための発電機構をさらに備え、
前記制御装置は、
前記充電率推定値に基づいて、前記少なくとも１つの二次電池の放電により走行する第１の走行モードと、前記少なくとも１つの二次電池の充電率が一定範囲内に維持されるよう走行する第２の走行モードとのいずれか一方を選択する走行モード制御部をさらに備え、
前記第１のパラメータ更新部は、前記第１および第２の走行モードの各々において、前記所定のパラメータを算出するとともに前記記憶部に記憶される前記所定のパラメータを更新する、請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つの二次電池は、複数の二次電池であって、
前記記憶部は、前記複数の二次電池の各々に対応付けられた前記所定のパラメータを記憶し、
前記制御装置は、
前記記憶部に記憶された、前記複数の二次電池の各々の前記所定のパラメータに基づいて、前記複数の二次電池の劣化度合いを推定するための劣化度推定部と、
前記外部電源および前記充電機構により前記複数の二次電池を充電するための充電制御部とをさらに備え、
前記充電制御部は、前記劣化度推定部により推定された前記劣化度合いが低い順に前記複数の二次電池を充電する、請求項１または２に記載の車両の制御装置。
【請求項４】
前記放電制御部は、
前記劣化度推定部により推定された前記劣化度合いが相対的に高い二次電池ほど優先的に放電されるように、前記複数の二次電池の放電を制御する、請求項３に記載の車両の制御装置。
【請求項５】
前記複数の二次電池は、１つの主電池および複数の副電池を含み、
前記第１の走行モードにおいては、前記複数の副電池の中から選択された１つの副電池、および前記１つの主電池が前記電動機への電力供給のために放電する一方、前記第２の走行モードにおいては、前記１つの主電池のみが充電および放電され、
前記走行モード制御部は、前記１つの主電池および前記複数の副電池の前記充電率推定値の全てが対応する制御目標まで低下するまでの間は前記第１の走行モードを選択する一方で、前記充電率推定値の全てが前記対応する制御目標まで低下した後は前記第２の走行モードを選択し、
前記放電制御部は、前記第１の走行モードが選択された場合には、前記複数の副電池の各々の前記劣化度合いに基づいて、前記複数の副電池の使用順序を決定する、請求項４に記載の車両の制御装置。
【請求項６】
前記充電率推定部は、前記電池モデル式に従って算出された前記充電率推定値が、第１の値を上限値として有する第１の領域に属する場合においては、前記電池モデル式により算出された値よりも前記充電率推定値が小さくなるように前記充電率推定値を算出する一方で、前記電池モデル式により算出された値が、前記第１の値よりも大きい第２の値を下限値として有する第２の領域に属する場合においては、前記電池モデル式により算出された値よりも前記充電率推定値が大きくなるように前記充電率推定値を算出する、請求項１に記載の車両の制御装置。
【請求項７】
前記充電率推定部は、前記電池モデル式により算出された値が前記第１および第２の領域のいずれかに属する場合においては、前記電池モデル式により算出された値に応じたオフセット値を加算することにより前記充電率推定値を算出する、請求項６に記載の車両の制御装置。
【請求項８】
前記充電率推定部は、前記電池モデル式により算出された値が前記第１および第２の領域のいずれかに属する場合においては、前記電池モデル式により算出された値に応じて、前記記憶部に記憶された前記所定のパラメータを補正するとともに、当該補正されたパラメータを用いて前記充電率推定値を再計算する、請求項６に記載の車両の制御装置。
【請求項９】
前記所定のパラメータは、前記少なくとも１つの二次電池の初期状態における初期パラメータ値および、前記初期パラメータ値に対する前記少なくとも１つの二次電池の現在の状態におけるパラメータ値の比を表すパラメータ変化率により定義され、
前記記憶部は、前記所定のパラメータを、前記初期パラメータ値および前記パラメータ変化率の組み合わせにより記憶し、
前記第１および第２のパラメータ更新部は、前記記憶部に記憶される前記パラメータ変化率を更新する、請求項１に記載の車両の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の制御装置に関し、特に、バッテリと、そのバッテリから電力を受けて駆動力を発生させる電動機（モータ）とを備える車両の充放電制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、環境にやさしい車両として、電気自動車、ハイブリッド自動車および燃料電池自動車等の電動車両が開発され実用化されている。これらの電動車両は、一般に、駆動力を発生させるためのモータと、そのモータに電力を供給するための蓄電装置とを備える。多くの場合、電動車両の蓄電装置には二次電池が用いられる。
【０００３】
さらに、上記の電動車両に搭載された蓄電装置（バッテリ）を車両外部の電源によって充電する構成も提案されている。このような構成を有する電動車両を以下では「プラグイン車両」とも呼ぶ。また、外部の電源により、車両に搭載された蓄電装置を充電することを以下では「プラグイン充電」とも呼ぶ。
【０００４】
プラグイン車両では、蓄電装置に蓄えられた電力による走行距離を長くすることが求められる。このため、たとえば複数個のバッテリがプラグイン車両に搭載される。
【０００５】
たとえば特開２００７−２５９６１２号公報（特許文献１）は、複数の電池を備える電源を制御するための制御装置を開示する。この電源制御装置は、各電池の充電状態を検知するための検知手段、および、その検知手段からの出力に基づいて、各電池の劣化状態を判定する充放電手段を備える。充放電手段は、各電池の劣化状態に基づいて各電池と負荷とを接続するための複数のスイッチを制御する。充放電手段は、各電池の劣化状態が均等になるように、複数のスイッチを制御する。
【０００６】
また、特開２００８−８３０２２号公報（特許文献２）は、プラグイン車両に搭載されたバッテリの劣化状態を評価する評価システムを開示する。この評価システムは、バッテリが車両の外部の電源により充電されているときデータを収集するとともに、そのデータを用いて、バッテリの劣化状態を評価する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２５９６１２号公報
【特許文献２】特開２００８−８３０２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
複数個の二次電池を備えるプラグイン車両においては、各バッテリの劣化状態に基づいてそのバッテリの充放電を適切に制御することが求められる。たとえば、バッテリの劣化状態に従って、各バッテリの充放電電流あるいはバッテリが入出力可能な電力量が制御される。しかしながら特許文献１は、複数の電池のうちの使用対象の電池を選択する技術しか開示されていない。
【０００９】
特許文献２によれば、プラグイン充電時において二次電池の劣化状態が評価される。電動車両の走行中には、電池の放電および充電が頻繁に切換わるだけでなく電池電流の大きさが頻繁に変化する。このため、電動車両の走行中に二次電池の劣化状態を高精度で評価することは容易ではない。一方、プラグイン充電時には電池の状態が安定する。このためプラグイン充電時には電池の劣化状態を高精度に検出できる。
【００１０】
しかしながらプラグイン充電の間隔が長い場合（たとえばユーザがほとんど電池を充電しない場合）には、プラグイン充電時に評価された劣化状態と電池の現在の状態との乖離が大きくなる可能性がある。この場合にも、現在の電池の状態に応じて電池の充放電を適切に制御することは難しくなる。
【００１１】
本発明の目的は、車両に搭載された二次電池の現在の状態を考慮して二次電池の充放電を制御することを可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は要約すれば、車両の制御装置である。車両は、駆動力を発生可能に構成された電動機と、電動機に電力を供給するための少なくとも１つの二次電池と、車両の外部の電源により少なくとも１つの二次電池を充電することが可能に構成された充電機構とを備える。制御装置は、データ収集部と、記憶部と、第１のパラメータ更新部と、第２のパラメータ更新部と、充電率推定部と、放電制御部とを備える。データ収集部は、少なくとも１つの二次電池の状態を推定するための電池モデル式に用いられるデータを収集する。記憶部は、所定のパラメータを記憶する。所定のパラメータは、電池モデル式に用いられ、かつ少なくとも１つの二次電池の状態に応じて変化する。第１のパラメータ更新部は、車両の走行時にデータ収集部により収集されたデータに基づいて所定のパラメータを算出するとともに、その算出の結果に基づいて記憶部に記憶された所定のパラメータを補正する。第２のパラメータ更新部は、車両が停止されかつ少なくとも１つの二次電池が充電されるときに、データ収集部により収集されたデータに基づいて所定のパラメータを算出するとともに、その算出の結果に基づいて記憶部に記憶される所定のパラメータを補正する。充電率推定部は、データ収集部により収集されたデータおよび記憶部に記憶された所定のパラメータに基づいて、電池モデルを用いて少なくとも１つの二次電池の充電率推定値を算出する。放電制御部は、車両の走行時に、充電率推定値に基づいて少なくとも１つの二次電池の放電を制御する。
【００１３】
好ましくは、車両は、車両の走行中に少なくとも１つの二次電池を充電するための発電機構をさらに備える。制御装置は、走行モード制御部をさらに備える。走行モード制御部は、充電率推定値に基づいて、少なくとも１つの二次電池の放電により走行する第１の走行モードと、少なくとも１つの二次電池の充電率が一定範囲内に維持されるよう走行する第２の走行モードとのいずれか一方を選択する。第１のパラメータ更新部は、第１および第２の走行モードの各々において、所定のパラメータを算出するとともに記憶部に記憶される所定のパラメータを更新する。
【００１４】
好ましくは、少なくとも１つの二次電池は、複数の二次電池である。記憶部は、複数の二次電池の各々に対応付けられた所定のパラメータを記憶する。制御装置は、劣化度推定部と、充電制御部とをさらに備える。劣化度推定部は、記憶部に記憶された、複数の二次電池の各々の所定のパラメータに基づいて、複数の二次電池の劣化度合いを推定する。充電制御部は、外部電源および充電機構により複数の二次電池を充電する。充電制御部は、劣化度推定部により推定された劣化度合いが低い順に複数の二次電池を充電する。
【００１５】
好ましくは、放電制御部は、劣化度推定部により推定された劣化度合いが相対的に高い二次電池ほど優先的に放電されるように、複数の二次電池の放電を制御する。
【００１６】
好ましくは、複数の二次電池は、１つの主電池および複数の副電池を含む。第１の走行モードにおいては、複数の副電池の中から選択された１つの副電池、および１つの主電池が前記電動機への電力供給のために放電する一方、第２の走行モードにおいては、１つの主電池のみが充電および放電される。走行モード制御部は、１つの主電池および複数の副電池の充電率推定値の全てが対応する制御目標まで低下するまでの間は第１の走行モードを選択する一方で、充電率推定値の全てが対応する制御目標まで低下した後は第２の走行モードを選択する。放電制御部は、第１の走行モードが選択された場合には、複数の副電池の各々の劣化度合いに基づいて、複数の副電池の使用順序を決定する。
【００１７】
好ましくは、充電率推定部は、電池モデル式に従って算出された充電率推定値が、第１の値を上限値として有する第１の領域に属する場合においては、電池モデル式により算出された値よりも充電率推定値が小さくなるように充電率推定値を算出する一方で、電池モデル式により算出された値が、第１の値よりも大きい第２の値を下限値として有する第２の領域に属する場合においては、電池モデル式により算出された値よりも充電率推定値が大きくなるように充電率推定値を算出する。
【００１８】
好ましくは、充電率推定部は、電池モデル式により算出された値が第１および第２の領域のいずれかに属する場合においては、電池モデル式により算出された値に応じたオフセット値を加算することにより充電率推定値を算出する。
【００１９】
好ましくは、充電率推定部は、電池モデル式により算出された値が第１および第２の領域のいずれかに属する場合においては、電池モデル式により算出された値に応じて、記憶部に記憶された所定のパラメータを補正するとともに、当該補正されたパラメータを用いて充電率推定値を再計算する。
【００２０】
好ましくは、所定のパラメータは、少なくとも１つの二次電池の初期状態における初期パラメータ値および、初期パラメータ値に対する少なくとも１つの二次電池の現在の状態におけるパラメータ値の比を表すパラメータ変化率により定義される。記憶部は、所定のパラメータを、初期パラメータ値およびパラメータ変化率の組み合わせにより記憶する。第１および第２のパラメータ更新部は、記憶部に記憶されるパラメータ変化率を更新する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、車両に搭載された二次電池の現在の状態を考慮して二次電池の充放電を制御することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態１による制御装置を備えた車両の一例として示されるハイブリッド車両の全体ブロック図である。
【図２】図１に示した充電器２８の構成および、ハイブリッド車両と外部電源との電気的接続のための構成を詳細に示す図である。
【図３】図１に示したＥＣＵ４０の構成を説明するための機能ブロック図である。
【図４】電池モデルによって表現される二次電池の内部構成の概略を説明する概念図である。
【図５】局所的ＳＯＣの変化に対する開放電圧の変化特性を示すマップの構成例を示す概念図である。
【図６】電池温度の変化に対する拡散係数の変化特性を示す概念図である。
【図７】活物質モデル内の平均リチウム濃度と充電率との関係を示すマップの構成例を示す概念図である。
【図８】本発明の実施の形態による電池モデル式を用いた充電率の推定方法を説明するフローチャートである。
【図９】実施の形態１に係るハイブリッド車両の走行モードの選択処理を説明するフローチャートである。
【図１０】車両の走行中におけるパラメータ更新処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】プラグイン充電時におけるパラメータおよび満充電容量の推定処理を説明するための第１のフローチャートである。
【図１２】プラグイン充電時におけるパラメータおよび満充電容量の推定処理を説明するための第２のフローチャートである。
【図１３】図１１に示したＯＣＶ調整処理を詳細に説明するためのフローチャートである。
【図１４】プラグイン充電による電池電圧（ＯＣＶ）および電池電流の時間的な変化を説明するための概念図である。
【図１５】図１１に示したパラメータ算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図１６】Ｉ−Ｖ試験における電流波形および電圧波形を示す波形図である。
【図１７】図１６に示した電流波形に従って電池から電流を出力した場合の電池電圧の波形を示す波形図である。
【図１８】単極容量の減少に伴う単極開放電位の変化を示した模式図である。
【図１９】正負極間の組成対応のずれを示した模式図である。
【図２０】劣化による正負極組成の対応ずれを説明する模式図である。
【図２１】正極活物質内部の平均充電率θ1aveおよび負極活物質内部の平均充電率θ2aveの間に成り立つ関係式を説明するための図である。
【図２２】電池温度Ｔ０〜Ｔ５に対してマップ値が設定されたパラメータ変化率マップの構成例を示す図である。
【図２３】ＥＶ走行モードにおける変化率マップの更新例を説明するための概念図である。
【図２４】ＨＶ走行モードにおける変化率マップの更新例を説明するための概念図である。
【図２５】プラグイン充電時における変化率マップの更新例を説明するための概念図である。
【図２６】実施の形態２に係るＳＯＣの補正処理の第１の例を示すフローチャートである。
【図２７】ＳＯＣの補正処理に用いられるマップを説明するための概念図である。
【図２８】実施の形態２に係るＳＯＣの補正処理の第２の例を示すフローチャートである。
【図２９】図２８のフローチャートによるＳＯＣの補正処理の結果を説明するための概念図である。
【図３０】本発明の実施の形態３による制御装置を備えた車両の一例として示されるハイブリッド車両の全体ブロック図である。
【図３１】図３０に示したＥＣＵ４０Ａの構成を説明するための機能ブロック図である。
【図３２】実施の形態３によるプラグイン充電を説明するためのフローチャートである。
【図３３】実施の形態３による複数バッテリの放電処理を説明するためのフローチャートである。
【図３４】本発明の実施の形態３による制御装置を備えたハイブリッド車両の別の構成を示した全体ブロック図である。
【図３５】図３４に示した車両に搭載されたバッテリの使用パターンの例を示す図である。
【図３６】図３４に示したＥＣＵ４０Ｂの構成を説明するための機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２４】
［実施の形態１］
図１は、本発明の実施の形態１による制御装置を備えた車両の一例として示されるハイブリッド車両の全体ブロック図である。図１を参照して、ハイブリッド車両１は、バッテリ１０−１と、ＳＭＲ（システムメインリレー）２０−１と、コンバータ２２−１と、正極線ＰＬ１と、負極線ＮＬ１と、主正母線ＭＰＬと、主負母線ＭＮＬと、コンデンサＣとを備える。ハイブリッド車両１は、さらに、第１および第２インバータ３０−１，３０−２と、第１および第２ＭＧ（Motor-Generator）３２−１，３２−２と、動力分割装置３４と、エンジン３６と、駆動輪３８と、ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）４０と、電圧センサ４２−１と、電流センサ４４−１と、温度センサ４６−１とをさらに備える。ハイブリッド車両１は、さらに、ＤＣ／ＤＣコンバータ２４と、補機２６と、補機バッテリＳＢと、充電器２８と、インレット２９とをさらに備える。
【００２５】
バッテリ１０−１は再充電可能な直流電源としてハイブリッド車両１に搭載される。バッテリ１０−１には、第１ＭＧ３２−１および第２ＭＧ３２−２によって発電される電力の他、充電器２８によって車両外部の電源（図示せず）から供給される電力が蓄えられる。
【００２６】
バッテリ１０−１は、具体的には、ニッケル水素あるいはリチウムイオン等の二次電池である。本実施の形態ではバッテリ１０−１はリチウムイオン電池であるとする。
【００２７】
ＳＭＲ２０−１は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１にバッテリ１０−１を電気的に接続するためのリレーである。ＳＭＲ２０−１は、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＣＮ１に応じて開閉する。
【００２８】
コンバータ２２−１は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１と主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬとの間に設けられる。コンバータ２２−１は、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＰＷＣ１に基づいて、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬ間の電圧を正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１間の電圧以上に昇圧するように構成される。
【００２９】
コンデンサＣは、主正母線ＭＰＬと主負母線ＭＮＬとの間に接続され、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬ間の電圧変動を平滑化する。
【００３０】
第１インバータ３０−１は、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬと第１ＭＧ３２−１との間に設けられる。第１インバータ３０−１は、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＰＷＩ１に基づいて第１ＭＧ３２−１を回生駆動する。このとき、第１インバータ３０−１は、第１ＭＧ３２−１によって発電された交流電力を直流電力に変換するとともに、その直流電力を主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬへ出力する。さらに第１インバータ３０−１は、エンジン３６の始動時には第１ＭＧ３２−１によってエンジン３６をクランキングするために、信号ＰＷＩ１に基づいて第１ＭＧ３２−１を力行駆動する。
【００３１】
第２インバータ３０−２は、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬと第２ＭＧ３２−２との間に設けられる。第２インバータ３０−２は、第２ＭＧ３２−２によって駆動輪３８を駆動するために、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＰＷＩ２に基づいて第２ＭＧ３２−２を力行駆動する。一方、車両の回生制動時には、第２インバータ３０−２は、信号ＰＷＩ２に基づいて第２ＭＧ３２−２を回生駆動する。このとき第２ＭＧ３２−２は駆動輪３８の回転により発電する。第２インバータ３０−２は、第２ＭＧ３２−２の発電による交流電力を直流電力に変換するとともに、その直流電力を主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬへ出力する。
【００３２】
第１および第２ＭＧ３２−１，３２−２の各々は交流回転電機であり、たとえば三相交流同期電動機である。第１ＭＧ３２−１は、動力分割装置３４を介してエンジン３６に連結され、エンジン３６の動力により発電する。たとえば、車両の走行中にバッテリ１０−１の充電率を示すＳＯＣが低下すると、エンジン３６が始動するとともに第１ＭＧ３２−１により発電が行なわれる。第２ＭＧ３２−２は、各バッテリに蓄えられた電力および第１ＭＧ３２−１により発電された電力の少なくとも一方を用いてハイブリッド車両１の走行のための駆動力を発生する。
【００３３】
なお本実施形態では、ＳＯＣとは、バッテリの満充電時の容量に対する現在の容量を百分率で示したものと定義される。
【００３４】
動力分割装置３４は、サンギヤ、ピニオンギヤ、キャリアおよびリングギヤを含む遊星歯車から成る。エンジン３６のクランクシャフトがキャリアに連結され、第１ＭＧ３２−１の回転軸がサンギヤに連結される。さらに第２ＭＧ３２−２の回転軸がリングギヤに連結され、リングギヤは、駆動輪３８に連結される。
【００３５】
上記の構成により、ハイブリッド車両１は、エンジン３６および第２ＭＧ３２−２の少なくとも一方からの駆動力によって走行する。エンジン３６が発生する動力は、動力分割装置３４によって２経路に分割される。すなわち、一方は駆動輪３８へ直接伝達される経路であり、もう一方は第１ＭＧ３２−１へ伝達される経路である。
【００３６】
ＤＣ／ＤＣコンバータ２４は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１に接続される。ＤＣ／ＤＣコンバータ２４は、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＰＳＢに基づいて、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１間の電圧を降圧して正極線ＰＬ３へ出力する。補機２６および補機バッテリＳＢは、正極線ＰＬ３に接続される。
【００３７】
補機２６は、車両に搭載される各種補機を総括的に示したものである。補機バッテリＳＢは、再充電可能なバッテリであり、たとえば鉛蓄電池である。補機バッテリＳＢに蓄えられた電力は、補機２６およびＥＣＵ４０に供給される。
【００３８】
充電器２８およびインレット２９は、図示されない車両外部の電源（以下「外部電源」とも称する）からの電力によってバッテリ１０−１を充電するためにハイブリッド車両１に設けられる。充電器２８の入力端はインレット２９に接続され、充電器２８の出力端は正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１に接続される。
【００３９】
充電器２８は、ＥＣＵ４０から与えられる信号ＣＨＧに基づいて、インレット２９に入力された電力の電圧をバッテリ１０−１の充電に好適な電圧に変換し、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１間にその電圧を出力する。インレット２９は、外部電源から電力を受けるための電力インターフェースである。インレット２９は、外部電源からの電力を車両に伝送するための充電ケーブル（図示せず）に接続可能に構成される。
【００４０】
電圧センサ４２−１は、バッテリ１０−１の電圧ＶＢ１を検出し、その検出値をＥＣＵ４０へ出力する。電流センサ４４−１は、バッテリ１０−１に入出力される電流ＩＢ１を検出し、その検出値をＥＣＵ４０へ出力する。温度センサ４６−１は、バッテリ１０−１の温度ＴＢ１を検出し、その検出値をＥＣＵ４０へ出力する。電流ＩＢ１は、バッテリ１０−１の放電時には正値（ＩＢ１＞０）で示され、充電時には負値（ＩＢ１＜０）で示されるものと定義する。
【００４１】
ＥＣＵ４０は、本発明の「車両の制御装置」に対応する。ＥＣＵ４０は、電圧センサ４２−１の検出値、電流センサ４４−１および温度センサ４６−１の各検出値を受ける。ＥＣＵ４０は、ＳＭＲ２０−１を制御するための信号ＣＮ１を生成し、その生成した信号ＣＮ１をＳＭＲ２０−１へ出力する。ＥＣＵ４０は、コンバータ２２−１を駆動するための信号ＰＷＣ１を生成し、その生成した信号ＰＷＣ１をコンバータ２２−１へ出力する。さらに、ＥＣＵ４０は、第１および第２ＭＧ３２−１，３２−２をそれぞれ駆動するための信号ＰＷＩ１，ＰＷＩ２を生成し、その生成した信号ＰＷＩ１，ＰＷＩ２をそれぞれ第１および第２インバータ３０−１，３０−２へ出力する。
【００４２】
さらに、ＥＣＵ４０は、ＤＣ／ＤＣコンバータ２４を駆動するための信号ＰＳＢを生成し、その生成した信号ＰＳＢをＤＣ／ＤＣコンバータ２４へ出力する。さらに、ＥＣＵ４０は、インレット２９に外部電源（図示せず）が接続された場合において、充電器２８を駆動するための信号ＣＨＧを生成し、その生成した信号ＣＨＧを充電器２８へ出力する。
【００４３】
図２は、図１に示した充電器２８の構成および、ハイブリッド車両と外部電源との電気的接続のための構成を詳細に示す図である。
【００４４】
図２を参照して、充電器２８は、ＡＣ／ＤＣ変換回路２４２と、ＤＣ／ＡＣ変換回路２４４と、絶縁トランス２４６と、整流回路２４８とを含む。
【００４５】
ＡＣ／ＤＣ変換回路２４２は、単相ブリッジ回路から成る。ＡＣ／ＤＣ変換回路２４２は、ＥＣＵ４０からの信号ＣＨＧに基づいて交流電力を直流電力に変換する。ＡＣ／ＤＣ変換回路２４２は、コイルをリアクトルとして用いることによって、昇圧チョッパ回路としても機能する。
【００４６】
ＤＣ／ＡＣ変換回路２４４は、単相ブリッジ回路から成る。ＤＣ／ＡＣ変換回路２４４は、ＥＣＵ４０からのＣＨＧに基づいて、直流電力を高周波の交流電力に変換して絶縁トランス２４６へ出力する。
【００４７】
絶縁トランス２４６は、磁性材から成るコアと、コアに巻回された一次コイルおよび二次コイルとを含む。一次コイルおよび二次コイルは、電気的に絶縁されており、それぞれＤＣ／ＡＣ変換回路２４４および整流回路２４８に接続される。絶縁トランス２４６は、ＤＣ／ＡＣ変換回路２４４から受ける交流電力の電圧を一次コイルおよび二次コイルの巻数比に応じた電圧に変換するとともに、変換された電圧を整流回路２４８へ出力する。整流回路２４８は、絶縁トランス２４６から出力される交流電力を直流電力に整流する。
【００４８】
ＡＣ／ＤＣ変換回路２４２とＤＣ／ＡＣ変換回路２４４との間の電圧（平滑コンデンサの端子間電圧）は電圧センサ１８２により検出され、その検出結果を表わす信号がＥＣＵ４０に入力される。また、充電器２８の出力電流は、電流センサ１８４により検出され、その検出結果を表わす信号がＥＣＵ４０に入力される。
【００４９】
ＥＣＵ４０は、車両外部の電源４０２によりバッテリ１０−１が充電されるとき、充電器２８を駆動するための信号ＣＨＧを生成して充電器２８へ出力する。ＥＣＵ４０は、充電器２８の制御機能の他、充電器２８のフェール検出機能を有する。電圧センサ１８２により検出される電圧、電流センサ１８４により検出される電流などがしきい値以上であると、充電器２８のフェールが検出される。
【００５０】
インレット２９は、たとえばハイブリッド車両の側部に設けられる。インレット２９には、ハイブリッド車両と外部の電源４０２とを連結する充電ケーブル３００のコネクタ３１０が接続される。
【００５１】
ハイブリッド車両と外部の電源４０２とを連結する充電ケーブル３００は、コネクタ３１０と、プラグ３２０と、ＣＣＩＤ（Charging  Circuit  Interrupt  Device）３３０とを含む。
【００５２】
充電ケーブル３００のコネクタ３１０は、ハイブリッド車両に設けられたインレット２９に接続される。コネクタ３１０には、スイッチ３１２が設けられる。スイッチ３１２は、たとえば充電ケーブル３００のコネクタ３１０をハイブリッド車両のインレット２９に係止する係止金具（図示せず）に連動して開閉する。
【００５３】
充電ケーブル３００のコネクタ３１０がインレット２９に接続されることによってスイッチ３１２が閉じる。スイッチ３１２が閉じることにより、信号ＣＮＣＴがＥＣＵ４０に入力される。信号ＣＮＣＴは、充電ケーブル３００のコネクタ３１０がハイブリッド車両に設けられたインレット２９に接続された状態であることを示す。
【００５４】
充電ケーブル３００のプラグ３２０は、コンセント４００に接続される。コンセント４００はたとえば家屋に設けられたコンセントである。コンセント４００には電源４０２から交流電力が供給される。
【００５５】
ＣＣＩＤ３３０は、リレー３３２およびコントロールパイロット回路３３４を有する。リレー３３２が開いた状態では、電源４０２からハイブリッド車両へ電力を供給する経路が遮断される。リレー３３２が閉じた状態では、電源４０２からハイブリッド車両に電力が供給可能になる。リレー３３２の状態は、充電ケーブル３００のコネクタ３１０がハイブリッド車両のインレット２９に接続された状態でＥＣＵ４０により制御される。
【００５６】
コントロールパイロット回路３３４は、充電ケーブル３００のプラグ３２０がコンセント４００、すなわち外部の電源４０２に接続され、かつコネクタ３１０がインレット２９に接続された状態において、コントロールパイロット線にパイロット信号（方形波信号）ＣＰＬＴを送る。コントロールパイロット回路３３４内に設けられた発振器によって、パイロット信号ＣＰＬＴは周期的に変化する。
【００５７】
充電ケーブル３００のプラグ３２０がコンセント４００に接続され、かつ充電ケーブル３００のコネクタ３１０がインレット２９に接続されると、コントロールパイロット回路３３４は、予め定められたパルス幅（デューティサイクル）のパイロット信号ＣＰＬＴを生成する。
【００５８】
パイロット信号ＣＰＬＴのパルス幅により、供給可能な電流容量がハイブリッド車両に通知される。たとえば、充電ケーブル３００の電流容量がハイブリッド車両に通知される。パイロット信号ＣＰＬＴのパルス幅は、充電ケーブルの種類毎に定められ得る。
【００５９】
本実施の形態においては、車両が停止状態であり、かつ充電ケーブル３００によりハイブリッド車両と電源４０２とが連結された状態においてバッテリ１０−１が充電される。電源４０２の交流電圧ＶＡＣは、ハイブリッド車両の内部に設けられた電圧センサ１８８により検出される。検出された電圧ＶＡＣは、ＥＣＵ４０に送信される。
【００６０】
図３は、図１に示したＥＣＵ４０の構成を説明するための機能ブロック図である。図３は、特にバッテリ１０−１の充放電制御に関する構成を示す。
【００６１】
図３を参照して、ＥＣＵ４０は、データ収集部５１と、ＳＯＣ推定部５２と、記憶部５３と、パラメータ更新部５４，５５と、走行モード制御部５６と、充放電制御部５７と、外部充電制御部５８と、リレー制御部５９とを含む。
【００６２】
データ収集部５１は、バッテリ１０−１の状態を推定するための電池モデルに用いられるデータを収集する。具体的には、データ収集部５１は、電圧ＶＢ１の検出値、電流ＩＢ１の検出値および温度ＴＢ１の検出値を、電圧センサ４２−１、電流センサ４４−１および温度センサ４６−１からそれぞれ取得する。
【００６３】
ＳＯＣ推定部５２は、バッテリ１０−１の内部状態を推定するための電池モデル部６０を含む。ＳＯＣ推定部５２は、データ収集部５１により取得されたデータ（たとえば電圧ＶＢ１および温度ＴＢ１）を用いて後述する処理を実行することにより、バッテリ１０−１の内部状態（挙動）を推定する。そして、ＳＯＣ推定部５２は、その推定結果に基づいてバッテリ１０−１の充電率（ＳＯＣ）を推定する。
【００６４】
記憶部５３は、電池モデル部６０の演算に用いられるパラメータを記憶する。詳細には、記憶部５３は、バッテリ１０−１の初期状態におけるパラメータ値（初期値）を記憶する初期値記憶部６２と、パラメータ変化率を記憶する変化率記憶部６４とを含む。
【００６５】
パラメータ変化率は、バッテリ１０−１の使用による劣化に伴うパラメータ値の変化率を示す。具体的には、パラメータ変化率は、パラメータの初期値に対する、パラメータの現在の値の比と定義される。電池の初期状態ではパラメータ変化率は１であり、電池の劣化に伴いパラメータ変化率は１より次第に低下する。
【００６６】
本実施の形態では、電池の現在の状態におけるパラメータ値は、初期値とパラメータ変化率との積によって得られる。このため、パラメータ更新部５４および５５は、パラメータ変化率を算出するとともに、その算出結果を用いてパラメータ変化率を補正（更新）する。パラメータ更新部５４，５５がパラメータ変化率を更新することにより、パラメータ変化率は電池の劣化に伴って１より次第に低下する。
【００６７】
パラメータ更新部５４は、ハイブリッド車両１の走行時において、データ収集部５１により取得されたデータ（たとえば電圧ＶＢ１および電流ＩＢ１）を用いてパラメータ変化率を算出する。パラメータ更新部５４は、その算出したパラメータ変化率を用いて、変化率記憶部６４に記憶されるパラメータ変化率を補正する。
【００６８】
パラメータ更新部５５は、ハイブリッド車両１が停止され、かつ、外部電源によりバッテリ１０−１が充電されているときに、データ収集部５１により取得されたデータ（たとえば電圧ＶＢ１）を用いてパラメータ変化率を算出する。パラメータ更新部５５は、算出されたパラメータ変化率を用いて、変化率記憶部６４に記憶されたパラメータ変化率を補正する。補正されたパラメータ変化率は、変化率記憶部６４に記憶される。パラメータ更新部５５は、信号ＣＰＬＴおよびＣＮＣＴに基づいて、ハイブリッド車両１の停止および外部電源によるバッテリ１０−１の充電を検知する。
【００６９】
なお、パラメータ更新部５４および５５は、現在のパラメータ値自体（すなわち初期値とパラメータ変化率との積に等しい値）を算出してもよい。
【００７０】
走行モード制御部５６は、ＳＯＣ推定部５２により算出された充電率推定値（ＳＯＣ）に基づいて、バッテリ１０−１に蓄積された電力を使用することにより走行する第１のモード（ＥＶモード）と、ＳＯＣが一定範囲内で推移するようにバッテリ１０−１を充電および放電する第２の走行モード（ＨＶモード）のうちのいずれか一方を選択する。プラグイン充電により、バッテリ１０−１のＳＯＣは満充電状態のときのＳＯＣにほぼ近い値（たとえば８０％）となる。この場合、車両の走行開始時にＥＶモードが選択される。
【００７１】
充放電制御部５７は、ハイブリッド車両１の走行時に、走行モード制御部５６により選択された走行モード、ＳＯＣ推定部５２により算出されたＳＯＣ、および、アクセル開度の検出値（図示せず）等に基づいて、バッテリ１０−１の放電、あるいは充電が行なわれるように、コンバータ２２−１、第１インバータ３０−１および第２インバータ３０−２を制御する。具体的には、充放電制御部５７は、コンバータ２２−１を制御するための信号ＰＷＣ１、第１インバータ３０−１を制御するための信号ＰＷＩ１および第２インバータ３０−１を制御するための信号ＰＷＩ２を生成する。そして充放電制御部５７は、信号ＰＷＣ１、ＰＷＩ１およびＰＷＩ２をコンバータ２２−１、第１インバータ３０−１および第２インバータ３０−２にそれぞれ送信する。
【００７２】
ＥＶモードが選択された場合、充放電制御部５７は、基本的には、バッテリ１０−１のＳＯＣが制御目標値に達するまでバッテリ１０−１から第２ＭＧ３２−２に電力が継続的に供給されるように、コンバータ２２−１、第１インバータ３０−１および第２インバータ３０−２を制御する。バッテリ１０−１のＳＯＣが制御目標値まで低下すると、走行モード制御部５６によりＨＶモードが選択される。なお、ＳＯＣの制御目標値はバッテリ１０−１の満充電容量に応じて定められるものであり、特に限定されるものではない。たとえば制御目標値は３０（％）である。
【００７３】
ＨＶモードにおいては、充放電制御部５７は、ＳＯＣが一定範囲内に保たれるように、バッテリ１０−１の充放電を制御する。たとえば、ＳＯＣを上昇させる場合には、第１ＭＧ３２−１あるいは第２ＭＧ３２−２の発電によってバッテリ１０−１が充電されるように、充放電制御部５７は、コンバータ２２−１、第１インバータ３０−１および第２インバータ３０−２を制御する。一方、ＳＯＣを低下させる場合には、上述のように、バッテリ１０−１から第２ＭＧ３２−２に電力が供給されるように、コンバータ２２−１、第１インバータ３０−１および第２インバータ３０−２が制御される。
【００７４】
ＨＶモードにおけるＳＯＣの制御範囲は、たとえば上記の制御目標値（３０％）を中心とする所定の範囲（たとえば２５〜３５％）である。
【００７５】
外部充電制御部５８は、ハイブリッド車両１が停止され、かつ、外部電源によりバッテリ１０−１が充電されているときにおいて、充電器２８を制御するための信号ＣＨＧを生成し、その信号ＣＨＧを充電器２８に送信する。外部充電制御部５８は、信号ＣＰＬＴおよびＣＮＣＴに基づいて、ハイブリッド車両１の停止、外部電源とインレット２９との接続、および外部電源から充電器２８への電力の供給を検知する。そして外部充電制御部５８は、電圧ＶＢ１が所定値（たとえばＳＯＣが８０％のときの値）に達するようにバッテリ１０−１の充電を制御する。上記の電圧ＶＢ１は、ＯＣＶ（開路電圧あるいは開放電圧とも呼ぶ）である。
【００７６】
外部充電制御部５８は、パラメータ更新部５５によるパラメータ変化率の推定のために、データ収集部５１からの電流値ＩＢ１に基づいて充電電流を一時的に変化させる。
【００７７】
リレー制御部５９は、外部充電制御部５８によるバッテリ１０−１の充電時および車両の走行時にＳＭＲ２０−１がオンするように、信号ＣＮ１を生成する。ただし、ＯＣＶの測定時には、リレー制御部５９は、ＳＭＲ２０−１がオフするように信号ＣＮ１を生成する。
【００７８】
［電池モデルを用いた充電率の推定］
次に、バッテリ１０−１の状態推定に用いられる電池モデルの一例を説明する。以下に説明する電池モデルは、二次電池内部での電気化学反応を考慮して内部挙動を動的に推定可能なように、非線形モデルを含んで構築されたものである。二次電池の種類は限定されるものではないが、以下の電池モデルではリチウムイオン電池を適用する。
【００７９】
図４は、電池モデルによって表現される二次電池の内部構成の概略を説明する概念図である。
【００８０】
図４を参照して、二次電池１０は、負極１２と、セパレータ１４と、正極１５とを含む。セパレータ１４は、負極１２および正極１５の間に設けられた樹脂に電解液を浸透させることで構成される。
【００８１】
負極１２および正極１５の各々は、球状の活物質１８の集合体で構成される。二次電池１０の放電時において、負極１２の活物質１８の界面上では、リチウムイオンＬｉ+および電子ｅ-を放出する化学反応が行なわれる。一方、正極１５の活物質１８の界面上ではリチウムイオンＬｉ+および電子ｅ-を吸収する化学反応が行なわれる。なお、二次電池１０の充電時においては、電子ｅ-の放出および吸収に関して、上記の反応とは逆の反応が行なわれる。
【００８２】
負極１２には、電子ｅ-を吸収する電流コレクタ１３が設けられ、正極１５には、電子ｅ-を放出する電流コレクタ１６が設けられる。負極の電流コレクタ１３は、代表的には銅で構成され、正極の電流コレクタ１６は代表的にはアルミで構成される。電流コレクタ１３には負極端子が設けられ、電流コレクタ１６には正極端子が設けられる。セパレータ１４を介したリチウムイオンＬｉ+の授受によって、二次電池１０では充放電が行なわれ、充電電流または放電電流が生じる。
【００８３】
すなわち、二次電池内部の充放電状態は、電極（負極１２および正極１５）の活物質１８におけるリチウム濃度分布によって異なる。このリチウムは、リチウムイオン電池における反応関与物質に相当する。
【００８４】
負極１２および正極１５で電子ｅ-の移動に対する純電気的な抵抗（純抵抗）Ｒｄおよび、活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する電荷移動抵抗（反応抵抗）Ｒｒとを併せたものが、二次電池１０をマクロに見た場合の直流抵抗に相当する。このマクロな直流抵抗を、以下では直流抵抗Ｒａとも示す。また、活物質１８内におけるリチウムＬｉの拡散は、拡散係数Ｄｓに支配される。
【００８５】
引続き、電池モデル部６０で用いられる電池モデルの一例を説明する。なお、ここで説明する電池モデル式中では、常温時における電気二重層キャパシタの影響が小さいことを考慮して、この影響を無視した電池モデルを構築している。さらに、電池モデルは、電極の単位極板面積あたりのモデルとして定義されるものとする。電極の単位極板面積あたりのモデルを用いることで、そのモデルを設計容量に対して一般化させることができる。
【００８６】
まず、二次電池１０の出力電圧である電池電圧Ｖについては、電池温度Ｔ、電池電流Ｉ、開放電圧（ＯＣＶ）Ｕおよび、上述の二次電池１０全体のマクロな直流抵抗Ｒａを用いた下記の（１）式が成立する。ここで、電池電流Ｉは、単位極板面積あたりの電流値を示すものとする。すなわち、正負極端子に流れる電池電流（電流計により計測可能な電流値）をＩｂとし、電池の両面極板面積をＳとすると、電池電流Ｉは、Ｉ＝Ｉｂ／Ｓで定義される。以下、電池モデル中で述べる「電流」および「電流推定値」については、特に説明のない限り、上記の単位極板面積あたりの電流を指すものとする。
【００８７】
【数１】
2011015520.tif 000003
【００８８】
θ1およびθ2は、それぞれ正極活物質表面における局所的ＳＯＣ、および負極活物質表面における局所的ＳＯＣを表す。開放電圧ＯＣＶは、正極開放電位Ｕ1および負極開放電位Ｕ2の電位差として表わされる。
【００８９】
図５に示すように、正極開放電位Ｕ1および負極開放電位Ｕ2は、それぞれ局所的ＳＯＣθ1および局所的ＳＯＣθ2に依存して変化する特性を有する。したがって、二次電池１０の初期状態において、局所的ＳＯＣθ1と正極開放電位Ｕ1との関係、および局所的ＳＯＣθ2と負極開放電位Ｕ2との関係を測定することにより、局所的ＳＯＣθ1の変化に対する正極開放電位Ｕ1（θ1）の変化特性および局所的ＳＯＣθ2の変化に対する負極開放電位Ｕ2（θ2）の変化特性を予め記憶する特性マップを作成することができる。
【００９０】
また、直流抵抗Ｒａは、局所的ＳＯＣ（θ1）、局所的ＳＯＣ（θ2）および電池温度Ｔの変化に応じて変化する特性を有する。すなわち、直流抵抗Ｒａは、局所的ＳＯＣ（θ1，θ2）および電池温度Ｔの関数として示される。したがって、二次電池１０の初期状態における実測実験結果に基づき、局所的ＳＯＣ（θ1，θ2）および電池温度Ｔの組合わせに対応して直流抵抗Ｒａの値を決定する特性マップ（直流抵抗マップ）を作成することができる。
【００９１】
上述のように、負極１２および正極１５それぞれの球状活物質モデルにおいて、活物質表面（電解液との界面）における局所的ＳＯＣθi（ｉ＝１，２）は、下記の（２）式で定義される。なお、局所的ＳＯＣθiと同じく、以下の説明では、ｉで表わされた添字は、１の場合は正極を示し、２の場合は負極を示すものと定義する。
【００９２】
【数２】
2011015520.tif 000004
【００９３】
（２）式中において、ｃse,iは活物質界面におけるリチウム平均濃度であり、ｃs,i,maxは活物質における限界リチウム濃度である。
【００９４】
球状モデルで取扱われる活物質内では、リチウム濃度ｃs,iは、半径方向に分布を有する。すなわち、球状と仮定された活物質内でのリチウム濃度分布は下記の（３）式に示す極座標系の拡散方程式により規定される。
【００９５】
【数３】
2011015520.tif 000005
【００９６】
（３）式において、Ｄs,iは活物質におけるリチウムの拡散係数である。図６に示すように、拡散係数Ｄs,iは電池温度に依存して変化する特性を有する。したがって、拡散係数Ｄs,iについても、上述の直流抵抗Ｒaと同様に、二次電池１０の初期状態における実測結果に基づき、図６に示したような、電池温度の変化に対する拡散係数Ｄs,i（Ｔ）の変化特性を予め定義する特性マップ（拡散係数マップ）を作成することができる。
【００９７】
また、（３）式の拡散方程式の境界条件は下記（４），（５）式のように設定される。
【００９８】
【数４】
2011015520.tif 000006
【００９９】
（４）式は、活物質中心での濃度勾配が０であることを示している。（５）式では、活物質の電解液界面におけるリチウム濃度変化は、活物質表面からのリチウムが出入りすることに伴って変化することを意味している。
【０１００】
（５）式においてｒs,iは活物質半径を示し、εs,iは活物質の体積分率を示し、ａs,iは電極単位体積当りの活物質表面積を示す。これらの値は、各種電気化学測定法により測定した結果より決定される。また、Ｆはファラデー定数である。
【０１０１】
さらに、（５）式中のｊLiは単位体積・時間当りのリチウム生成量であり、簡単化のために電極厚さ方向で反応が均一であると仮定すると、電極厚さＬiおよび単位極板面積あたりの電池電流Ｉを用いて下記（６）式で示される。
【０１０２】
【数５】
2011015520.tif 000007
【０１０３】
電池電流Ｉまたは電池電圧Ｖを入力として、これら（１）〜（６）式を連立させて解くことによって、電圧推定値または電流推定値を算出しながら、二次電池１０の内部状態を推定して、充電率を推定することが可能となる。
【０１０４】
この電池モデルを用いることにより、電池電圧Ｖを入力として二次電池の充電率を推定することが可能となる。電池電圧Ｖを入力とする場合、充電率は、図７に示されるような、活物質モデル内の平均リチウム濃度と充電率との関係を示すマップを用いて算出される。
【０１０５】
以下では、電圧センサ４２−１によって測定された電圧ＶＢ１および温度センサ４６−１によって測定された温度ＴＢ１を入力として、上記電池モデルを用いて電池の充電率（ＳＯＣ）推定値および電流推定値を算出する手法について説明する。
【０１０６】
図８は、本発明の実施の形態による電池モデル式を用いた充電率の推定方法を説明するフローチャートである。図８に示される処理は、ＥＣＵ４０（主としてＳＯＣ推定部５２）において所定の演算周期ごとに呼び出されて実行される。
【０１０７】
図８を参照して、ステップＳ１００では、ＥＣＵ４０は、電圧センサ４２−１により電圧ＶＢ１を測定する。ステップＳ１１０では、ＥＣＵ４０は、温度センサ４６−１により温度ＴＢ１を測定する。ＥＣＵ４０（データ収集部５１）は測定により得られる電圧ＶＢ１および温度ＴＢ１のデータを収集する。電圧ＶＢ１は電池モデル式中の電池電圧Ｖとして用いられ、温度ＴＢ１は電池モデル式中の電池温度Ｔとして用いられる。
【０１０８】
ＥＣＵ４０は、ステップＳ１２０により、（２）式により、前回の演算時におけるリチウム濃度分布ｃse,iに基づき、活物質表面の局所的ＳＯＣθi（θ1およびθ2）を算出する。そして、ＳＯＣ推定部５２は、ステップＳ１３０により、図５に示したような、局所的ＳＯＣθiに対する開放電位Ｕi（θi）の特性マップから、開放電位Ｕi（Ｕ1およびＵ2）を算出し、その算出した開放電位Ｕ1およびＵ2の電位差として、開放電圧推定値Ｕ♯を算出する。
【０１０９】
さらに、ＥＣＵ４０はステップＳ１４０により、算出された局所的ＳＯＣθｉおよび測定された電池温度Ｔに基づき、予め記憶している直流抵抗マップ（このマップは記憶部５３に記憶される）に従って直流抵抗Ｒaを算出する。そして、ＳＯＣ推定部５２は、ステップＳ１５０により、測定した電圧ＶＢ１、算出した開放電圧推定値Ｕ♯および直流抵抗Ｒaを用いて、下記（７）式に基づいて電池電流の推定値Ｉteを算出する。
【０１１０】
【数６】
2011015520.tif 000008
【０１１１】
次に、ＥＣＵ４０はステップＳ１６０により、電池電流推定値Ｉteを（６）式の電池電流Ｉに代入することにより、単位体積・時間当りのリチウム生成量ｊLiを算出する。この単位体積・時間当りのリチウム生成量ｊLiを（５）式の境界条件に用いて（３）式の拡散方程式を解くことにより、正負極それぞれの活物質内におけるリチウム濃度分布が決定される。なお（３）式における拡散係数Ｄs,iについても、図６に示したような電池温度に対する拡散係数マップに従って、測定された温度ＴＢ１に基づいて算出できる。
【０１１２】
ＥＣＵ４０は、（３）式の拡散方程式を解く際には、位置および時間により離散化した拡散方程式を用いて、活物質内部のリチウム濃度分布ｃs,i,k（ｔ＋Δｔ）（但しΔｔは離散時間ステップ（演算周期に相当）を示し、ｋは半径方向に離散化した離散位置番号を表わす）を更新する（ステップＳ１７０）。拡散方程式を位置および時間により離散化する方法は公知であるので詳細な説明はここでは繰返さない。
【０１１３】
次にＥＣＵ４０は、ステップＳ１８０により、下記の（８）式に従って活物質内部の平均リチウム濃度ｃsaveを算出する。
【０１１４】
【数７】
2011015520.tif 000009
【０１１５】
但し、（８）式においてＮは球状の活物質を半径方向に離散化した場合の分割数である。
【０１１６】
そして、ＳＯＣ推定部５２は、ステップＳ１９０では、図７に示すような、活物質内の平均リチウム濃度ｃsaveと二次電池１０の充電率（ＳＯＣ）との関係を示した、予め記憶されたマップ（このマップは記憶部５３に記憶される）を用いて充電率を算出する。
【０１１７】
このようにして、ＳＯＣ推定部５２は、センサによって測定された電池電圧（ＶＢ１（および電池温度（ＴＢ１）から二次電池１０の充電率（ＳＯＣ）、開放電圧推定値Ｕ♯、および単位極板面積当たりの電池電流の推定値を算出することができる。また、電池全体に流れる電流の推定値は、上述の電池電流Ｉの定義式より、単位極板面積あたりの電流推定値に電池の両面極板面積を乗じることにより算出できる。
【０１１８】
なお、以上の電池モデル式では、負極１２および正極１５のそれぞれについて、対応する別個の球状活物質モデルを設定した。ただし、ＥＣＵの演算負荷を軽減するために、負極１２および正極１５での平均した特性を有する単一の球状モデルを、正極負極間共通の活物質モデルとして使用してもよい。
【０１１９】
［パラメータの更新］
電池モデル式に関連する複数のパラメータのいくつかは、二次電池（以下、単に「電池」と呼ぶ場合もある）の使用に伴う電池の劣化によって変化する。たとえば反応抵抗あるいは純抵抗といった直流抵抗は、電池の劣化によって次第に増加する。電池モデルに使用される直流抵抗マップに記憶された、初期状態（代表的には新品時）における直流抵抗Ｒaと、実際の直流抵抗との間の差が大きい場合には充電率の推定誤差が生じやすくなる。
【０１２０】
同様に、電池の劣化によって、活物質内の反応関与物質の拡散速度が低下（すなわち拡散係数が低下）し、その結果いわゆる拡散抵抗が増加する。拡散抵抗の増加は、特に大電流での充放電を継続するケースにおいて電池性能および電流−電圧特性に大きな影響を及ぼす。したがって、大電流で電池を充電あるいは放電する電動車両（ハイブリッド自動車、電気自動車等）においては拡散抵抗の変化、すなわち活物質における拡散係数の変化を推定することが好ましい。
【０１２１】
同様に、電池の劣化により、電池の満充電容量が低下する。満充電容量が低下することにより電池の受入れ可能な電気エネルギが小さくなる。さらに、ＳＯＣが同じであっても満充電容量が小さいほど電池に蓄積された電気エネルギは小さい。本実施の形態では、推定されたＳＯＣに基づいて電池の充放電を制御するので、ＳＯＣの制御範囲が変わらないまま電池の満充電容量が低下すると、電池が実際に入出力する電力が小さくなる。これにより、たとえばモータが発生する駆動力、あるいは回生制動時に回収されるエネルギの量が低下する。
【０１２２】
これらの理由により、実施の形態１では、ＥＣＵにより反応抵抗、拡散係数および容量維持率が算出される。容量維持率とは、電池の初期状態における満充電容量に対する、現在の満充電容量の比である。算出された反応抵抗、拡散係数および容量維持率は、ＥＣＵの内部（記憶部５３）に記憶されるとともに、電池モデル式による電池の状態の推定あるいはＳＯＣの推定に用いられる。
【０１２３】
実施の形態１では、プラグイン充電時および車両の走行時に電池モデルに用いられるパラメータ（上記の反応抵抗、拡散係数および容量維持率）が算出される。車両の走行中に算出されたパラメータは、プラグイン充電時において算出されたパラメータにより補正される。
【０１２４】
電池の劣化状態を推定する場合には、電池が完全に緩和した状態すなわち電流が流れていない状態を生成することが望ましい。電池が完全に緩和した状態における開放電圧（ＯＣＶ）を測定する、あるいは、電池が完全に緩和した状態から電流を流し始めたときの電圧降下を測定することによって、電池の劣化状態を高精度に推定することが可能となる。
【０１２５】
車両の走行中には電池が充電あるいは放電されるので、車両の走行中に電流が全く流れていない状態を作り出すことは困難である。たとえば車両が一時的に停止している場合においても、ＤＣ／ＤＣコンバータ２４によってバッテリ１０−１に蓄えられた電力の一部が補機２６に供給される場合がある。上述の電池モデルを用いることで、電池が完全に緩和した状態が得られなくとも、高精度に電池の劣化状態を推定可能であるので、車両の走行中においても電池の劣化状態を推定することが可能になる。
【０１２６】
しかしながらその一方、車両の走行中に電池の劣化状態を推定する場合には、以下のような課題も生じ得る。まず、車両の走行中には、電池が完全に緩和した状態を得ることが困難であるため、上述の電池モデルを用いても推定誤差が生じる可能性がある。
【０１２７】
次に、電池の劣化状態を推定するためには、ＳＯＣ（あるいは電池電流）が所定の範囲内にあることが好ましい。しかしながら車両の走行時（特にＥＶモードでの走行時）にはＳＯＣの変化幅が大きくなる（たとえば８０％から３０％までの範囲）。したがって車両の走行時に電池の劣化状態を推定する場合には、その推定時の条件が毎回異なる可能性がある。このことは、同じ条件下で劣化状態を比較することが困難であることを意味する。
【０１２８】
さらに、ＳＯＣが所定の範囲外である場合には劣化状態を推定する機会を得ることができない。したがって劣化状態を推定するために、車両の走行中にＳＯＣをその範囲内に移動させる必要が生じる。すなわち電池が強制的に充電あるいは放電される。しかしこのような場合には、エンジンの動作効率の低下、あるいは車両の挙動の変化が生じる可能性がある。
【０１２９】
実施の形態１に係る車両はプラグイン車両であるので、走行中のみならずプラグイン充電時にも劣化状態を推定できる。プラグイン充電時には充電電流を任意に制御することができるので、充電電流を０に制御することによって電池が完全に緩和した状態を生成することができる。よってプラグイン充電時には電池の劣化状態を高精度に推定することができる。
【０１３０】
さらに、プラグイン充電においては、毎回同じ条件を設定することができるので、同じ条件下で劣化状態を評価することができる。これにより推定結果がばらつくこと（推定のたびに結果が大きく変動すること）を抑制できる。すなわち推定精度を向上させることができる。
【０１３１】
しかしプラグイン充電が実行されるか否かはユーザにより判断される。したがってプラグイン充電時にのみ電池の内部状態を推定した場合には、プラグイン充電の時間的間隔が長くなるにつれてプラグイン充電時に推定された電池の状態と電池の現在の状態との乖離が生じやすい。つまり過去に推定された劣化状態が電池の現在の状態を正確に反映していないという事態も発生しうる。
【０１３２】
そこで、実施の形態１では、車両の走行中に電池（バッテリ１０−１）の内部状態に関するパラメータを算出し、その結果に基づいて、パラメータを更新する。このパラメータを電池モデルに適用することにより、電池の劣化状態を高精度に推定できる。さらに車両の走行中に劣化状態を推定できるので、電池の現在の状態を電池モデルにリアルタイムで反映させることができる。さらに、プラグイン充電が長期間行なわれていない場合においても、電池の劣化状態を推定する機会を得ることができる。
【０１３３】
さらに実施の形態１では、プラグイン充電時にもパラメータを算出し、その結果に基づいて、パラメータを更新する。車両の走行中にのみ劣化状態を推定した場合には、推定誤差が次第に蓄積されることによって、推定精度が下がる可能性がある。一方、プラグイン充電時には車両の走行中よりも高精度で電池の劣化状態を推定することができる。プラグイン充電時に算出されたパラメータを用いて、車両の走行中に算出されたパラメータを補正することにより、車両の走行中における電池の劣化状態の推定の精度を向上させることができる。
【０１３４】
以上のように実施の形態１によれば、ＥＣＵ４０は、プラグイン充電および車両の走行時に電池モデルに用いられるパラメータを算出するとともにその算出結果に基づいて、記憶されるパラメータを更新する。これにより、ユーザの使用態様が異なっていても電池の劣化状態を推定する機会を得ることができる。さらに、二次電池の劣化状態の推定に関する精度を高いまま維持することが可能となる。よって、実施の形態１によれば、二次電池の劣化状態を考慮して車両の走行時の充放電を制御することが可能になる。
【０１３５】
次に、電池の内部状態の推定処理および充放電制御について、車両走行中およびプラグイン充電時の両方の場合を説明する。
【０１３６】
図９は、実施の形態１に係るハイブリッド車両の走行モードの選択処理を説明するフローチャートである。このフローチャートに示した処理は一定の周期ごとあるいは所定の条件の成立時にメインルーチンより呼び出されて実行される。
【０１３７】
図９を参照して、処理が開始されると、ステップＳ２０１においてＥＣＵ４０は、ＳＯＣが閾値より大きいか否かを判定する。この閾値は予め定められるが、閾値はたとえば制御目標値と同じ値（たとえば３０％）である。また、ＳＯＣ推定部５２により推定されたＳＯＣがステップＳ２０１の処理に用いられる。
【０１３８】
ＳＯＣが閾値よりも大きいと判定された場合（ステップＳ２０１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ２０２に進む。ステップＳ２０２において、ＥＣＵ４０はＥＶモードを選択する。ＥＶモードでは、エンジン３６が基本的に停止されるとともに、バッテリ１０−１に蓄積された電気エネルギが第２ＭＧ３２−２に供給されることによって第２ＭＧ３２−２が駆動される。
【０１３９】
一方、ＳＯＣが閾値以下と判定された場合（ステップＳ２０１においてＮＯ）、処理はステップＳ２０３に進む。ステップＳ２０３において、ＥＣＵ４０はＨＶモードを選択する。ＨＶモードでは、バッテリ１０−１のＳＯＣが一定範囲内に保たれるように、バッテリ１０−１が充電あるいは放電される。ステップＳ２０２の処理またはステップＳ２０３の処理が終了すると、全体の処理はメインルーチンに戻される。
【０１４０】
なお、ＥＣＵ４０は、車両の走行中に図８に示したフローチャートに従ってＳＯＣを推定する。
【０１４１】
図１０は、車両の走行中におけるパラメータ更新処理を説明するためのフローチャートである。図１０を参照して、処理が開始されると、ステップＳ２１１においてＥＣＵ４０は現在の走行モードがＨＶモードであるか否かを判定する。現在の走行モードがＥＶモードである場合（ステップＳ２１１においてＮＯ）、処理はステップＳ２１２に進む。
【０１４２】
ステップＳ２１２において、ＥＣＵ４０は、パラメータ算出処理を実行する。この場合、ＥＣＵ４０は、拡散係数、反応抵抗、および電池の容量に関するパラメータである容量維持率を算出する。容量維持率とは、二次電池の初期状態における満充電容量に対する、現在の満充電容量の比として定義される。
【０１４３】
ステップＳ２１３において、ＥＣＵ４０はパラメータ更新処理を実行する。具体的には、ＥＣＵ４０（パラメータ更新部５４）は、ステップＳ２１２の処理により算出されたパラメータを用いて予め記憶されたパラメータを更新する。一方、現在の走行モードがＥＶモードである場合（ステップＳ２１１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ２１４に進む。
【０１４４】
ステップＳ２１４において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ２１２と同様のパラメータ算出処理を実行する。ただしＥＣＵ４０は、拡散係数、反応抵抗のみを算出する。ステップＳ２１５において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ２１４の処理によって算出されたパラメータを用いてパラメータ更新処理を実行する。このときにＥＣＵ４０は、ＥＶ走行モードにおいて算出されたパラメータを補正するとともに、その補正されたパラメータを記憶する。これにより予め記憶されたパラメータが更新される。この処理については後に詳細に説明する。
【０１４５】
容量維持率を算出するためには、ＳＯＣの変動の範囲が大きいことが好ましい。本実施の形態では、ＥＶ走行モードにおいてはＳＯＣの変化の最大範囲は８０％から３０％までである。一方、ＨＶモードにおけるＳＯＣの変動の範囲は、ＥＶ走行モードにおけるＳＯＣの変動の範囲よりも小さい。上述の例では、ＨＶモードにおけるＳＯＣの変動の範囲は、最大１０％の範囲である（２５％から３５％までの範囲）。このような理由により、本実施の形態では、ＥＶ走行モードにおいて容量維持率が算出される。
【０１４６】
拡散係数は、電池電流を流し、次に停止した後における電池の活物質内のリチウムの拡散の度合いを示す。従って、たとえばユーザがブレーキペダルを操作して車両を一旦停止させることによって電池電流が０になった後における電池電圧の変化に基づいて拡散係数が算出される。このように、電池電流が０になる機会が生じたときに拡散係数が算出される。
【０１４７】
反応抵抗は、電池電流に対して電池電圧が線形的に変化する領域において推定される（ただし、電池電流が０である場合を除く）。したがってＥＶ走行モードおよびＨＶ走行モードのいずれにおいても反応抵抗を算出可能である。また、反応抵抗を算出するためのタイミングも特に限定されない。
【０１４８】
ただし、ＥＶ走行モードでは基本的に電池が放電し続ける。拡散係数および反応抵抗の推定は、電池の放電に伴う電解液中のリチウムイオンの拡散の影響を受ける。このためＥＶ走行モードでは、拡散係数および反応抵抗の推定精度を高めることは容易ではない。ＨＶ走行モードでは、電池の充電と放電とが繰返されるので、上記のような問題は生じにくい。しかしながらＨＶ走行モードでの走行中にはＳＯＣ自体が低いため拡散係数の推定精度を高めることが難しくなる。かつ、反応抵抗は限られた小さなＳＯＣ範囲（たとえば１０％）でしか推定することができない。そこで推定精度を高めるために、プラグイン充電時にもパラメータが算出される。
【０１４９】
図１１は、プラグイン充電時におけるパラメータおよび満充電容量の推定処理を説明するための第１のフローチャートである。図１２は、プラグイン充電時におけるパラメータおよび満充電容量の推定処理を説明するための第２のフローチャートである。
【０１５０】
図１１および図１２を参照して、ステップＳ３０１において、ＥＣＵ４０は、充電器２８の状態を把握することによって、車両の現在の状態がプラグイン充電開始前の状態であるか否かを判定する。たとえば信号ＣＮＣＴ，ＣＰＬＴがＥＣＵ４０に入力される一方で、充電器２８がまだ起動していない場合には、ＥＣＵ４０は、現在の車両の状態がプラグイン充電開始前の状態であると判定する。
【０１５１】
車両の現在の状態がプラグイン充電開始前の状態である場合（ステップＳ３０１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３０２に進む。一方、車両のプラグイン充電開始前の状態ではない場合（ステップＳ３０１においてＮＯ）、全体の処理は終了する。なおプラグイン充電開始前の状態ではない状態とは、たとえば車両が走行中である状態である。
【０１５２】
ステップＳ３０２においてＥＣＵ４０は、電池の開放電圧（ＯＣＶ）が所定値（ＯＣＶ１）となるためのＯＣＶ調整処理を実行する。ステップＳ３０３において、ＥＣＵ４０はＯＣＶ１を測定する。このＯＣＶ１は、たとえばＳＭＲ２０−１がオフ状態であるときに電圧センサ４２−１により検出された電圧ＶＢ１である。
【０１５３】
なお、ステップＳ３０２の処理がスキップされてもよい。この場合、プラグイン充電が開始される前に、ＥＣＵ４０によりＯＣＶが測定される。ＥＣＵ４０は、その測定値をＯＣＶ１の値として取得する。
【０１５４】
ステップＳ３０４において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１の充電を開始する。ステップＳ３０５において、ＥＣＵ４０は、電流積算処理を実行する。詳細には、ＥＣＵ４０は電流センサ４４−１により検出された電池電流（ＩＢ１）の値を積算する。より詳細には、図３に示したデータ収集部５１は、電流センサ４４−１により検出された電流ＩＢ１の値を収集する。ＳＯＣ推定部５２は、データ収集部５１から電流ＩＢ１の値を取得するとともに、その電流値を積算する。
【０１５５】
ステップＳ３０６において、ＥＣＵ４０は、電圧センサ４２−１により検出された電池電圧（ＯＣＶ）が第１の目標電圧に達したか否かを判定する。第１の目標電圧は、バッテリ１０−１の充電を完了させるための電池電圧（ＳＯＣ＝８０％のときの電圧値）よりも低い所定の値である。
【０１５６】
電池電圧が第１の目標電圧にまだ達していない場合（ステップＳ３０６においてＮＯ）、処理はステップＳ３０４に戻される。電池電圧が第１の目標電圧に達した場合（ステップＳ３０６においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３０７に進む。
【０１５７】
ステップＳ３０７において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１の充電を一旦停止する。ステップＳ３０８において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１が緩和するまで待機する。待機時間は、たとえば実験などによって予め定められた時間である。ステップＳ３０９において、ＥＣＵ４０は、緩和状態のバッテリ１０−１を用いてパラメータ算出処理を実行する。
【０１５８】
パラメータ算出処理が終了すると、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３１０においてバッテリ１０−１の充電を再開する。ステップＳ３１１において、ＥＣＵ４０は、電圧センサ４２−１により検出された電池電圧（ＯＣＶ）が第２の目標電圧に達したか否かを判定する。第２の目標電圧は、バッテリ１０−１の充電を完了させるための電池電圧（ＳＯＣ＝８０％のときの電圧値）である。電池電圧が第２の目標電圧にまだ達していない場合（ステップＳ３１１においてＮＯ）、ステップＳ３１１の判定処理が繰返される。電池電圧が第２の目標電圧に達した場合（ステップＳ３１１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３１２に進む。
【０１５９】
ステップＳ３１２において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１の充電を停止する。ステップＳ３１２では電流値の積算も終了する。ステップＳ３１３において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１が緩和するまで待機する。この待機時間も、たとえば実験などによって予め定められる。次にステップＳ３１４においてＥＣＵ４０は、緩和状態のバッテリ１０−１のＯＣＶ（ＯＣＶ２）を測定する。
【０１６０】
ステップＳ３１５において、ＥＣＵ４０は、電流積算値、ＯＣＶ１およびＯＣＶ２に基づいて、満充電容量を算出する。次にステップＳ３１６において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３１５において算出された満充電容量を満充電容量の初期値と比較することにより容量維持率を算出する。ステップＳ３１７において、ＥＣＵ４０は、予め記憶された容量維持率の値を、算出された値に更新する。この場合、記憶された容量維持率の値がステップＳ３１７において算出された値に書き換えられる。ステップＳ３１７の処理が終了すると、全体の処理が終了する。
【０１６１】
図１３は、図１１に示したＯＣＶ調整処理を詳細に説明するためのフローチャートである。図１３を参照して、ステップＳ３２１において、ＥＣＵ４０は、電圧センサ４２−１によって検出された電池電圧（ＯＣＶ）がＯＣＶ１と異なるか否かを判定する。電池電圧がＯＣＶ１と異なる場合（ステップＳ３２１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ３２２に進む。一方、電池電圧がＯＣＶ１と等しい場合（ステップＳ３２１においてＮＯ）、全体の処理は終了する。
【０１６２】
ステップＳ３２２において、ＥＣＵ４０は、バッテリ１０−１を充電または放電する。電池電圧がＯＣＶ１より大きい場合、ＥＣＵ４０はバッテリ１０−１を放電する。一方、電池電圧がＯＣＶ１より小さい場合、ＥＣＵ４０はバッテリ１０−１を充電する。
【０１６３】
ステップＳ３２３において、ＥＣＵ４０は、電池電圧（この場合もＯＣＶ）がＯＣＶ１に達したか否かを判定する。電池電圧がＯＣＶ１に達していない場合（ステップＳ３２３においてＮＯ）、処理はステップＳ３２２に戻る。したがって、電池電圧がＯＣＶ１に達するまで、バッテリ１０−１は充電または放電される。電池電圧がＯＣＶ１に達した場合（ステップＳ３２３においてＹＥＳ）、全体の処理は終了する。
【０１６４】
図１４は、プラグイン充電による電池電圧（ＯＣＶ）および電池電流の時間的な変化を説明するための概念図である。図１４を参照して、プラグイン充電が開始される前（時刻ｔ１以前）において電圧ＯＣＶ１が測定される。時刻ｔ１においてプラグイン充電が開始される。プラグイン充電の間、基本的に充電電流は一定である。
【０１６５】
本実施の形態ではプラグイン充電の途中において、パラメータ算出のために充電が一旦停止される。ただし説明を簡単にするために、図１４ではプラグイン充電が開始された後には充電が一時的に停止されることがないものとして、電圧および電流の時間的な変化を説明する。
【０１６６】
時刻ｔ２において、電池電圧が第２目標電圧に達すると、充電電流が０となる。これによりプラグイン充電が終了する。時刻ｔ２から所定の時間が経過した後に、ＥＣＵ４０はバッテリ１０−１が緩和したと判定するとともに、そのときの電圧値（ＯＣＶ２）を取得する。
【０１６７】
このようにプラグイン充電では、電池電流が流れていない状態を生成することができるのでＯＣＶを高精度に測定できる。ＯＣＶを高精度に測定することで満充電容量を高精度に推定することができる。
【０１６８】
ＯＣＶ調整処理を実行することによって、毎回同じ条件で満充電容量を推定することができる。さらに電流を積算する時間を短くできるので、電流センサの検出誤差に起因する電流積算値の誤差を小さくできる。したがって満充電容量の推定精度をより向上させることができる。
【０１６９】
図１５は、図１１に示したパラメータ算出処理を説明するためのフローチャートである。図１５を参照して、ステップＳ３３１においてＥＣＵ４０はＩ−Ｖ（電流−電圧）試験を行なうとともに、その試験結果についてのデータを収集する。Ｉ−Ｖ試験とは、電池に所定の電流を入力し、あるいは電池から所定の電流を出力させることによる電池電圧の挙動を測定する試験である。
【０１７０】
図１６は、Ｉ−Ｖ試験における電流波形および電圧波形を示す波形図である。図１６を参照して、時刻ｔａ以前では、電流は０であり、電池は緩和状態である。時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間、一定の電流が電池から出力される。このときの電流はたとえば１Ｃであり、時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間は、たとえば１０秒である。１Ｃは、電池の全容量を１時間で充電もしくは放電する場合の電流値である。
【０１７１】
時刻ｔｂから時刻ｔｃまでの期間は、電流が０となる。この期間は、たとえば電池を緩和するための時間として予め定められた時間である。
【０１７２】
時刻ｔｃから時刻ｔｄまでの期間、一定の電流が電池に入力される。このときの電流はたとえば１Ｃであり、時刻ｔｃから時刻ｔｄまでの期間は、たとえば１０秒である。時刻ｔｄから時刻ｔｅまでの期間には、電流が０となる。この期間は、たとえば電池を緩和するための時間として予め定められた時間である。ステップＳ３３１では図１６に示されるように電流を変化させたときの電池電圧が測定される。
【０１７３】
図１７は、図１６に示した電流波形に従って電池から電流を出力した場合の電池電圧の波形を示す波形図である。図１７を参照して、時刻ｔａにおいて、電池から電流の出力が開始される。電池から電流が出力される間、電池電圧が低下する。時刻ｔｂにおいて電流の出力が停止される。これにより、電池電圧が回復する。
【０１７４】
図１５に戻り、ステップＳ３３２において、ＥＣＵ４０は、拡散係数を算出する。詳細には、ＥＣＵ４０は、時刻ｔｂ〜ｔｃにおける電池電圧の挙動に基づき、電池モデルにおける電池電圧の挙動が測定結果と一致するように拡散係数を算出する。
【０１７５】
ステップＳ３３３において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３３２において算出された拡散係数の値を用いて、マップに記憶された拡散係数を補正する。
【０１７６】
ステップＳ３３４において、ＥＣＵ４０は、反応抵抗を算出する。詳細には、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３３４により算出された拡散抵抗を電池モデル式に適用する。さらに、その電池モデルによるＩ−Ｖ特性が時刻ｔａ〜ｔｂにおける電池電圧の挙動と一致するように反応抵抗を算出する。
【０１７７】
ステップＳ３３５において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３３５において算出された反応抵抗の値を用いて、マップに記憶された反応抵抗を補正する。
【０１７８】
ステップＳ３３６において、ＥＣＵ４０は、電池の内部抵抗の増加率（抵抗増加率）の推定処理を実行する。詳細には、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３３２により推定された拡散係数およびステップＳ３３４により推定された反応抵抗が反映された電池モデルを用い、Ｉ−Ｖ試験（図１７参照）を模擬的に実行する。そのＩ−Ｖ試験の結果に基づいて、ＥＣＵ４０は、抵抗増加率を算出する。図１７に示すように、Ｉ−Ｖ試験における電池電圧の変化分をΔＶとし、電池電流をＩ０とする。Ｉ−Ｖ試験から、電池の内部抵抗の推定値はΔＶ／Ｉ０と算出される。抵抗増加率は、内部抵抗の初期値に対する内部抵抗の推定値の比として表わされる。なお、内部抵抗の初期値は、予めＥＣＵ４０に記憶される。
【０１７９】
ステップＳ３３７において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ３３６において算出された抵抗増加率を記憶する。ステップＳ３３７の処理が終了すると、図１５に示したパラメータ算出処理が終了する。
【０１８０】
なお、ステップＳ３３３，Ｓ３３５およびＳ３３７の各ステップの処理はまとめて実行されてもよい。
【０１８１】
［パラメータの更新の詳細］
（１）パラメータ変化率の算出
本実施の形態では、パラメータ変化率を更新することによって、パラメータを更新する。直流抵抗Ｒaのパラメータについて、初期状態でのパラメータ値Ｒanからの変化率ｇｒを下記の（９）式で定義する。
【０１８２】
ｇｒ＝Ｒa／Ｒan          …（９）
パラメータ更新部５４，５５は、直流抵抗Ｒaの変化率ｇｒを、以下に説明する忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて推定する。まず、忘却係数付きの逐次最小自乗法について説明する。
【０１８３】
逐次最小自乗法によれば、下記の（１０）式で示す線形回帰モデルで表わされるシステムにおいて、（１０）式中のパラメータΘは、（１１）〜（１３）式で示される時間更新式を、（１４），（１５）式の初期条件により逐次演算することによって推定される。各式においてパラメータΘの推定値は、Θ♯で示されている。
【０１８４】
【数８】
2011015520.tif 000010
【０１８５】
【数９】
2011015520.tif 000011
【０１８６】
【数１０】
2011015520.tif 000012
【０１８７】
（１１），（１３）式においてλは忘却係数であり、通常λ＜１．０である。また、Ｐは共分散行列であり、（１５）式の初期値Ｐ（０）は単位行列Ｉの対角要素に定数γを乗じた行列とし、γには通常１０2〜１０3程度の大きな値を用いる。パラメータΘ♯の初期値Θ♯0は通常ゼロベクトルとされる。
【０１８８】
このような、忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて、直流抵抗の変化率ｇｒを以下のようにして推定する。
【０１８９】
新品状態から経年変化（劣化）した二次電池の直流抵抗Ｒaは、（９）式の定義により、Ｒa＝ｇｒ・Ｒanと表わせるので、これを（１）式に代入し、さらに（１０）式の形に書き直すと、電池モデル式に基づく線形回帰モデル式として（１６）式が得られる。
【０１９０】
【数１１】
2011015520.tif 000013
【０１９１】
プラグイン充電時には、（１６）式の左辺の開放電圧Ｕ（θ）に、電池の緩和状態における測定値が用いられ、Ｖには、電池電圧の変化時（図１７の時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間）に測定された電圧ＶＢ１を用いることにより、Ｙを計算することができる。また、右辺については、電池温度（ＴＢ１）および局所的ＳＯＣθ１およびθ２を引数として記憶部５３に記憶されたマップを参照することにより、直流抵抗の初期状態時パラメータ値Ｒanが求められる。また、電池電流Ｉとしては、現在の測定値ＩＢ１から算出した単位極板面積あたりの電流値を代入することにより、Ｚを計算することができる。
【０１９２】
車両の走行中には、（１６）式の左辺の開放電圧Ｕ（θ）に、充電率推定処理の過程で推定した値を用い、Ｖには測定された電池電圧ＶＢ１を用いることにより、Ｙを計算することができる。（１６）式の右辺については、上述の処理を適用できる。
【０１９３】
このように演算したＹおよびＺを用いて（１１）〜（１５）式の忘却要素付き逐次最小自乗法により、推定パラメータΘとして、直流抵抗Ｒaの変化率ｇｒを逐次推定することが可能となる。なお一括最小自乗法等の他方式の最小自乗法の適用も可能である。
【０１９４】
実施の形態１では、反応抵抗Ｒｒの変化率は、上記の直流抵抗変化率ｇｒ♯に等しいとされる。以下では、反応抵抗Ｒｒの変化率（パラメータ更新部５４，５５により算出された値）をｇｒ♯と示す。
【０１９５】
拡散係数Ｄsについても、下記（１７）式に従って、初期状態パラメータ値（Ｄsn）に対する変化率として、拡散係数変化率ｇｄを定義する。
【０１９６】
ｇｄ＝Ｄs／Ｄsn          …（１７）
ＥＣＵ４０は、拡散抵抗の影響が電池電圧に大きく表われる時間的範囲において、所定の周期で電圧ＶＢ１，電流ＩＢ１および温度ＴＢ１のデータを繰返して取得する。ＥＣＵ４０は、その範囲の電池データを用いて、評価関数が最小となるような変化率を、所定の繰返し回数探索することにより設定する。たとえば評価関数が最小となるような拡散係数変化率の探索手法として、公知のＧＳＭ法（黄金分割法）を用いる。
【０１９７】
ＧＳＭ法は二分法の一種であり、探索範囲および許容誤差を決めることにより、既知の探索関数で許容誤差を満たす最適値を求められるという特徴がある。ある使用条件および使用期間後におけるリチウムイオン電池の活物質内リチウム拡散係数は、予め劣化試験等により把握することが可能であり、最大でどの程度まで初期状態と比較して拡散係数が変化するかについては事前に予測することができる。したがって、最大限変化し得る変化率の範囲を探索範囲として設定することにより、拡散係数変化率推定に必要な演算時間を予め予測できるという利点が生じる。このことは、ハイブリッド自動車や電気自動車などに搭載された二次電池への適用に適している。なお、ＧＳＭ法の詳細については公知であるため、詳細な説明についてはここでは繰返さない。
【０１９８】
プラグイン充電時には、ＥＣＵ４０は、図１７の時刻ｔｂ以後の期間において所定の周期で電圧ＶＢ１のデータを取得するとともに、そのデータを用いて拡散抵抗変化率を算出する。車両の走行時には、ＥＣＵ４０は、ユーザがブレーキペダルを操作して車両を一旦停止させることによって電池電流が０になった後に所定の周期で電圧ＶＢ１のデータを取得するとともに、そのデータを用いて拡散抵抗変化率を算出する。
【０１９９】
車両の走行時には、ＥＣＵ４０は、たとえば以下の手法により容量維持率を算出する。
二次電池が劣化することによって満充電容量が低下するだけでなく開放電圧特性が変化する。このような二次電池の状態の変化は、２つの現象としてモデル化することができる。１つは、正極および負極での単極容量の減少であり、もう１つは、正極および負極間の組成の対応ずれである。組成の対応ずれとは、正極および負極のそれぞれの活物質内部の平均リチウム濃度ｃsaveの対応がずれること、あるいは活物質における限界リチウム濃度（ｃs,i,max）に対する活物質内部の平均リチウム濃度ｃsaveの比として表わされる平均充電率の正極および負極間の対応がずれることを意味する。
【０２００】
図１８は、単極容量の減少に伴う単極開放電位の変化を示した模式図である。図１８を参照して、正極単極容量軸におけるＱ＿Ｌ１およびＱ＿Ｈ１は、二次電池の初期状態において、図５の局所的ＳＯＣθL1およびθH1にそれぞれ対応する容量を表わす。同様に、負極単極容量軸におけるＱ＿Ｌ２，Ｑ＿Ｈ２は、二次電池の初期状態において、図５の局所的ＳＯＣθL2およびθH2にそれぞれ対応する容量を表わす。「単極容量の減少」とは正極および負極の各々における、リチウムの受入れ能力の減少を表す。これは各電極内において充放電に有効に機能する活物質の減少等の現象を表す。正極では、リチウムの受入れ能力の低下により、局所的ＳＯＣθH1に対応する容量がＱ＿Ｈ１からＱ＿Ｈ１′に低下する。同様に負極においても、リチウムの受入れ能力の低下により、局所的ＳＯＣθH2に対応する容量がＱ＿Ｈ２からＱ＿Ｈ２′に低下する。
【０２０１】
二次電池が劣化しても、局所的ＳＯＣθ1と正極開放電位Ｕ1との関係は変化しない。このため、局所的ＳＯＣθ1と正極開放電位Ｕ１との関係を、正極単極容量と正極開放電位との関係に変換した場合、図１８に示すように、正極単極容量と正極開放電位との関係を示した曲線は、二次電池の劣化に伴っていわば縮んだ状態になる。同様に、局所的ＳＯＣθ2と負極開放電位Ｕ2との関係を、負極単極容量と開放電位との関係に変換した場合についても、単極容量と開放電位との関係を示した曲線は、二次電池の劣化に伴っていわば縮んだ状態になる。
【０２０２】
図１９は、正負極間の組成対応のずれを示した模式図である。図１９を参照して、「組成対応のずれ」とは、正極と負極との組が電池として使用される時に、正極の組成（正極活物質内部の平均充電率）と負極の組成（負極活物質内部の平均充電率）との組合わせが二次電池の初期状態からずれていることを表わす。
【０２０３】
組成（活物質内部の平均充電率）θiと開放電位Ｕiとの関係を示す曲線については図５に示した曲線と同様である。ただし、二次電池の劣化に伴って、負極組成軸は正極組成の小さくなる方向にΔθ2だけシフトする。これによって、負極組成θ2と開放電位Ｕ2との関係を示す曲線も正極組成θ1の小さくなる方向にΔθ2だけシフトする。正極の組成θ1fixに対応する負極の組成は、二次電池の初期状態ではθ2fix_iniであるが、二次電池の劣化後にはθ2fixとなる。このような組成の対応ずれが起きる原因の一例としては、たとえば充電時において正極から放出されたリチウムイオンが副生成物等になるために負極に取り込まれないような場合が考えられる。なお、図１９では負極組成θL2を０としているがθL2＝０とは、負極のリチウムがすべて抜けた状態を意味する。
【０２０４】
本実施の形態では、「正極容量維持率」、「負極容量維持率」および「正負極組成対応ずれ容量」の３つのパラメータを、容量劣化に関するパラメータとして電池モデルに導入することにより、上記２つの現象のモデル化を可能にする。以下では、まず上記２つの容量劣化現象（単極容量の減少、および組成対応のずれ）をモデル化する方法について具体的に説明する。
【０２０５】
正極側および負極側の各々における単極の容量維持率は、単極容量（劣化後）／単極容量（初期）として表わされる。単極容量は、二次電池の劣化後には、初期状態での値からある量だけ減少したと定義する。正極容量維持率ｋ1および負極容量維持率ｋ2は、下記の（１８）式および（１９）式に従って定められる。
【０２０６】
【数１２】
2011015520.tif 000014
【０２０７】
Ｑ1_iniおよびＱ2_iniは、それぞれ正極および負極での初期状態の単極容量を表わし、ΔＱ1およびΔＱ2は、それぞれ正極および負極での単極容量減少量である。単極容量Ｑ1_iniおよびＱ2_iniは、たとえば実験などによって予め求められた定数である。
【０２０８】
また、正極組成軸と負極組成軸との相対的なずれ量（図１９に示したΔθ2）に対応する正負極組成対応ずれ容量をΔＱsとする。
【０２０９】
図２０は、劣化による正負極組成の対応ずれを説明する模式図である。図２０を参照して、二次電池の劣化後においては、負極組成θ2が１であるときの容量は（Ｑ2_ini−ΔＱ2）となる。また、正負極組成対応ずれ容量ΔＱsは、正極組成軸に対する負極組成軸のずれ量Δθ2に対応する容量である。これらから、１：Δθ2＝（Ｑ2_ini−ΔＱ2）：ΔＱsとの関係が成立する。したがって、二次電池の劣化後の正負極組成対応ずれ容量ΔＱｓは、下記の（２０）式に従って算出される。
【０２１０】
【数１３】
2011015520.tif 000015
【０２１１】
初期の正極組成θ1fix_iniに対応する初期の負極組成をθ2fix_iniとし、二次電池の劣化による組成ずれが生じた後の正極組成θ1fixに対応する負極組成をθ2fixとする。さらに、初期の正極組成θ1fix_iniをずれの基準とする。すなわちθ1fix_iniとθ1fixとは互いに等しいとする。二次電池の劣化により正負極間に相対的な組成対応ずれが生じた場合に、正極組成θ1fixおよび負極組成θ2fixは、下記の（２１）式および（２２）式に従って算出される。
【０２１２】
【数１４】
2011015520.tif 000016
【０２１３】
本実施の形態における電池モデルでは、正極・負極の単極容量の減少を（２３）式〜（２６）式のように、電極厚み、および活物質体積分率に反映させる。
【０２１４】
【数１５】
2011015520.tif 000017
【０２１５】
ここで、Ｌ10およびＬ20は、それぞれ初期状態での正極電極厚みおよび負極電極厚みであり、εs0,1およびεs0,2は、それぞれ初期状態での正極活物質体積分率および負極活物質体積分率である。
【０２１６】
劣化によって正極・負極単極の容量減少および正負極間の相対的な組成対応のずれが生じた場合の開放電圧ＯＣＶは、下記の（２７）式により算出される。
【０２１７】
【数１６】
2011015520.tif 000018
【０２１８】
（２７）式において、θ1aveおよびθ2aveはそれぞれ正極および負極の活物質内部の平均充電率であり、下記の（２８）式により定義される。（２８）式において、ｃsave,iは、活物質内の平均リチウム濃度である。
【０２１９】
【数１７】
2011015520.tif 000019
【０２２０】
θ1aveおよびθ2aveの間には、下記の（２９）式に従う関係が成り立つ。
【０２２１】
【数１８】
2011015520.tif 000020
【０２２２】
また、（２９）式に示すλは、下記の（３０）式により定義される。
【０２２３】
【数１９】
2011015520.tif 000021
【０２２４】
図２１は、正極活物質内部の平均充電率θ1aveおよび負極活物質内部の平均充電率θ2aveの間に成り立つ関係式を説明するための図である。図２１を参照して、正極組成θ1fixと負極組成θ2fixとが対応しているものとする。さらに、負極から放出されたリチウムをすべて正極が吸蔵することで負極組成がθ2fixからθ2aveに変化するとともに、正極組成がθ1fixからθ1aveに変化するものとする。
【０２２５】
正極におけるリチウムの変化量と、負極におけるリチウムの変化量とは等しいので、正極および負極の極板面積をＳとすると、（２３）式〜（２６）式および（２８）式から下記の関係が成立する。
【０２２６】
（θ1fix−θ1ave）×ｃs,1,max×Ｌ1×εs,1×Ｓ＝（θ2ave−θ2fix）×ｃs,2,max×Ｌ2×εs,2×Ｓ
この式を解くことによって、上記（２９）式および（３０）式が成立する。
【０２２７】
正極活物質内部の平均充電率θ1aveおよび負極活物質内部の平均充電率θ2aveを算出することで、（２７）式により、劣化によって正負極の単極容量減少および正負極間の組成対応のずれが生じた場合の開放電圧特性を算出できる。θ1aveおよびθ2aveは、（２９）式に示されるように、正極組成θ1fixと負極組成θ2fixと対応付けられる。（２２）式に示すように、負極組成θ2fixは容量劣化に関するパラメータである、正極容量維持率ｋ1、負極容量維持率ｋ2および正負極組成対応ずれ容量ΔＱsを含む。したがって正極容量維持率ｋ1、負極容量維持率ｋ2および正負極組成対応ずれ容量ΔＱsを推定することによって、二次電池の劣化後におけるθ1aveおよびθ2aveを推定できる。これにより二次電池の経年劣化に伴って変化する二次電池の開放電圧特性を推定することができる。
【０２２８】
次に、劣化によって正負極の単極容量減少および正負極間の組成対応のずれが生じた場合における電池の満充電容量の算出方法を説明する。
【０２２９】
まず、（２７）式に従う劣化電池の開放電圧ＯＣＶの算出式に従って、ＳＯＣが１００％である場合の正極組成θ1_100、およびＳＯＣが０％である場合の正極組成θ1_0を算出する。詳細には、ＳＯＣ＝１００％を定義する開放電圧をＶ100とし、ＳＯＣ＝０％を定義する開放電圧をＶ0とすると、ＯＣＶ（θ1，θ2）＝Ｖ100を満たす正極組成θ1（正極組成θ1_100）と、ＯＣＶ（θ1，θ2）＝Ｖ0を満たす正極組成θ1（正極組成θ1_0）とを算出する。なお、本実施の形態で用いる電池においては、たとえばＳＯＣ＝１００％と定義するときのＶ100＝４．１Ｖであり、ＳＯＣ＝０％と定義するときのＶ0＝３．０Ｖとする。
【０２３０】
劣化後における単位極板面積あたりの満充電容量Ｑｄは、下記の（３１）式により算出される。
【０２３１】
【数２０】
2011015520.tif 000022
【０２３２】
（２２）式は、電極厚みＬ1および体積分率εs,1を含む。これらはいずれも正極容量維持率ｋ1に依存する。したがって、満充電容量Ｑｄは正極容量維持率ｋ1に依存して変化する。すなわち二次電池の劣化により正極容量維持率ｋ1が低下すると満充電容量Ｑｄが低下する。なお、正極組成θ1_100およびθ1_0も、正極容量維持率ｋ1、負極容量維持率ｋ2および正負極組成対応ずれ容量ΔＱsによって変化する。
【０２３３】
極板面積をＳとすると、劣化後の満充電容量Ｑd_allは、下記の（３２）式により算出される。
【０２３４】
【数２１】
2011015520.tif 000023
【０２３５】
また、初期状態における単位極板面積あたりの電池容量をＱｉｎｉとすると、劣化後の満充電容量維持率ｄＱrateは、下記の（３３）式により算出される。
【０２３６】
【数２２】
2011015520.tif 000024
【０２３７】
パラメータ更新部５４は、電流センサ４４−１により測定された電池電流の実測値ＩＢ１と、ＳＯＣ推定部５２により推定された充電率および電池モデル部６０により推定された電池電流推定値Ｉteとを取得して、実測値（＝Ｉｂ／Ｓ）の積算値（実電流積算値Ｓi）および推定値Ｉteの積算値（推定電流積算値Ｓie）を算出する。パラメータ更新部５４は、さらに、ＳＯＣ推定部５２からＳＯＣを取得する。
【０２３８】
パラメータ更新部５４は、ＥＶ走行モードで車両の走行が開始されたときに実電流の積算および推定電流の積算を開始する。パラメータ更新部５４は、ＥＶ走行モードでの車両の走行が終了したとき（走行モードがＥＶモードからＨＶモードに切換わったとき）に実電流の積算および推定電流の積算を終了する。
【０２３９】
二次電池の劣化状態が電池モデルに適切に反映されていない場合には、実電流積算値Ｓiと推定電流積算値Ｓieとの間に誤差が生じる。この誤差が０となるように容量劣化パラメータが推定される。パラメータ更新部５４は、ＳＯＣ推定値に対する電流積算推定誤差ΔＳiの傾き（変化率）であるｄＫを算出する。傾きｄＫの算出方法は特に限定されるものではないが、たとえば最小自乗法を適用することができる。最小自乗法を用いることによって傾きｄＫをより精度良く算出することが可能となる。
【０２４０】
パラメータ更新部５４は、傾きｄＫが小さくなるように、下記の（３４）式に従って、正負極組成対応ずれ容量ΔＱsを補正する。
【０２４１】
【数２３】
2011015520.tif 000025
【０２４２】
ただし、αは補正係数であり、定数である。また、二次電池の初期状態（劣化していない状態）においては、ΔＱs＝０として（すなわち正負極の組成対応ずれがないとして）、正負極組成対応ずれ容量ΔＱsの補正が開始される。
【０２４３】
次に、パラメータ更新部５４は、正極容量維持率ｋ1および、負極容量維持率ｋ2を算出する。本実施の形態では、正負極組成対応ずれ容量ΔＱsと正極および負極の容量維持率ｋ1，ｋ2との間の関係を、予め実験等により求めておき、マップ等の形で記憶部５３に保存しておく。これにより推定したΔＱsからｋ1，ｋ2が算出される。パラメータ更新部５４は、車両の走行中に容量劣化パラメータ（正負極組成対応ずれ容量、正極容量維持率、負極容量維持率）を推定するとともに、それらの容量劣化パラメータを記憶部５３に記憶させる。容量劣化パラメータは、電池モデルの次の初期化時に、電池モデルに反映される。
【０２４４】
以上説明した二次電池の内部状態の推定処理は、リチウムイオン電池以外の他の二次電池にも適用できる。たとえばニッケル水素電池では、活物質内部での反応関与物質としてプロトンの濃度分布を拡散方程式により算出し、開放電圧を活物質表面のプロトンの関数として定義することによって、上記手法を同様に適用することが可能となる。また、その他の種類の二次電池についても、同様の電池モデル式中の所定パラメータについて、初期状態のパラメータ値からの変化率を推定する構成とすれば、同様の効果を得ることが可能である。
【０２４５】
（２）パラメータ変化率の更新
図２２は、電池温度Ｔ０〜Ｔ５に対してマップ値が設定されたパラメータ変化率マップの構成例を示す図である。この変化率マップは、変化率記憶部６４に記憶されるマップを示すものである。図２２を参照して、初期状態では、パラメータ変化率ｇ♯のマップ値は各温度領域においてすべて１．０、すなわちパラメータ値が電池の初期状態における値と等しい状態となっている。
【０２４６】
図２３は、ＥＶ走行モードにおける変化率マップの更新例を説明するための概念図である。図２３を参照して、温度Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５における拡散係数変化率ｇｄ♯が推定（算出）される。図２３に示した例では、温度Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２における拡散係数変化率ｇｄ♯は推定されていない。これは、電池の使用により電池温度が上昇したために、電池温度が温度Ｔ０〜Ｔ２の領域に含まれなかったためである。したがってＥＣＵ４０は、実際に推定された複数の拡散係数変化率ｇｄ♯のうち、温度Ｔ０〜Ｔ２の領域に最も近い温度に対応する拡散係数変化率ｇｄ♯を温度Ｔ０〜Ｔ２の領域における変化率として暫定的に設定する。図２３に示した例では、温度Ｔ０〜Ｔ２の領域における拡散係数変化率ｇｄ♯は温度Ｔ３における拡散係数変化率ｇｄ♯に等しいよう設定される。
【０２４７】
反応抵抗変化率ｇｒ♯は、電池温度およびＳＯＣの両方に依存して変化する。たとえば温度Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５における反応抵抗変化率ｇｒ♯が実際に推定される。上記の各温度では、Ｓ０からＳ５までのＳＯＣの範囲にわたり、反応抵抗変化率ｇｒ♯が推定される。
【０２４８】
温度Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２における反応抵抗変化率ｇｒ♯は推定されていない。したがって、ＥＣＵ４０は、実際に推定された複数の反応抵抗変化率ｇｒ♯のうち、温度Ｔ０〜Ｔ２の領域に最も近い温度に対応する反応抵抗変化率ｇｒ♯を温度Ｔ０〜Ｔ２の領域における変化率として暫定的に設定する。
【０２４９】
図２４は、ＨＶ走行モードにおける変化率マップの更新例を説明するための概念図である。図２４を参照して、ＨＶ走行モードでは、基本的に、記憶部５３に記憶された拡散係数変化率は、ＨＶ走行モード時に推定された拡散係数変化率に置き換えられる。ただし、ＥＶ走行モードにおける変化率マップの更新と同様に、拡散係数変化率が推定されなかった温度領域（温度Ｔ０〜Ｔ２の領域）では、実際に推定された複数の拡散係数変化率ｇｄ♯のうち、その領域に最も近い温度に対応する拡散係数変化率ｇｄ♯が、拡散係数変化率が推定されなかった温度領域の拡散係数変化率として暫定的に設定される。
【０２５０】
反応抵抗変化率マップの更新も拡散係数変化率マップの更新と同様である。温度Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５における反応抵抗変化率ｇｒ♯が実際に推定された場合、温度Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２における反応抵抗変化率ｇｒ♯は、温度Ｔ３における反応抵抗変化率ｇｒ♯と等しくなるように設定される。
【０２５１】
ＨＶ走行モードでは、ＳＯＣが低くなる側においてＳＯＣが変動し、かつその変動範囲もＥＶ走行モードにおける変動範囲より狭くなる。したがって図２４に示すように、Ｓ０〜Ｓ２の範囲で反応抵抗変化率ｇｒ♯が推定される。この範囲においては、マップに記憶される反応抵抗変化率ｇｒ♯は、ＨＶモード時に推定された反応抵抗変化率ｇｒ♯に置き換えられる。
【０２５２】
ＥＶ走行モードにおけるＳＯＣの変動範囲とＨＶ走行モードにおけるＳＯＣの変動範囲との重複範囲の境界において、反応抵抗変化率ｇｒ♯が一致するように補正が行なわれる。具体的にはＳＯＣ＝Ｓ２において、ＥＶ走行モードでの反応抵抗変化率に対するＨＶ走行モードでの反応抵抗変化率の割合（レート）が算出される。ＳＯＣ＝Ｓ２では、ＥＶ走行モードでの反応抵抗変化率に上述の係数を乗じることによって得られた値は、ＨＶ走行モードでの反応抵抗変化率に等しい。Ｓ３〜Ｓ５の領域においてはＥＶ走行モードでの反応抵抗変化率に、上述の係数を乗じることによって、ＨＶ走行モードでの反応抵抗変化率が暫定的に設定される。
【０２５３】
図２５は、プラグイン充電時における変化率マップの更新例を説明するための概念図である。図２５を参照して、プラグイン充電時においてもＨＶ走行モード時と同様に、記憶部５３に記憶された拡散係数変化率マップが、プラグイン充電時に推定された拡散係数変化率に置き換えられる。
【０２５４】
拡散係数変化率が推定されなかった温度領域のうち、プラグイン充電時の温度変化の範囲よりも低い領域（温度Ｔ０〜Ｔ２の領域）では、実際に推定された複数の拡散係数変化率ｇｄ♯のうち、その領域に最も近い温度に対応する拡散係数変化率ｇｄ♯が、拡散係数変化率が推定されなかった温度領域の拡散係数変化率として暫定的に設定される。したがって、温度Ｔ０，Ｔ１における拡散係数変化率は、温度Ｔ２における拡散係数変化率と等しくなるように暫定的に設定される。一方、プラグイン充電時の温度変化の範囲よりも高い領域（温度Ｔ４〜Ｔ５の領域）では、マップに記憶された値にレートを乗じることによって、その領域における拡散係数変化率が暫定的に設定される。具体的には、温度Ｔ３において、マップに記憶された値に対する推定値のレートが算出される。温度Ｔ４，Ｔ５では、マップに記憶された値にそのレートを乗じることにより、拡散係数変化率が設定される。
【０２５５】
反応抵抗変化率マップの更新についても拡散係数変化率マップの更新と同様である。温度Ｔ２およびＴ３において反応抵抗変化率が推定される。記憶部５３に記憶された反応抵抗変化率が、プラグイン充電時に推定された変化率に置き換えられる。プラグイン充電時の温度変化の範囲よりも低い領域（温度Ｔ０，Ｔ１）における反応抵抗変化率は、温度Ｔ２における反応抵抗変化率と等しくなるように設定される。一方、プラグイン充電時の温度変化の範囲よりも高い領域（温度Ｔ４〜Ｔ５の領域）では、マップに記憶された値にレートを乗じることによって、その領域における反応抵抗変化率が暫定的に設定される。
【０２５６】
以上のように実施の形態１によれば、車両の制御装置（ＥＣＵ４０）は、プラグイン充電および車両の走行時に電池モデルに用いられるパラメータを算出するとともにその算出結果に基づいて、記憶されるパラメータを更新する。これにより、ユーザの使用態様が異なっていても電池の劣化状態および充電率を推定する機会を得ることができる。さらに、二次電池の劣化状態および充電率の推定に関する精度を高いまま維持することが可能となる。よって、二次電池の劣化状態を考慮して車両の走行時の充放電を制御することが可能になる。
【０２５７】
［実施の形態２］
実施の形態２に係る車両の構成は、実施の形態１に係る車両の構成と同様であり、具体的には図１に示した構成と同様である。実施の形態２による制御装置は、ＳＯＣの推定の点において実施の形態１による制御装置と異なる。
【０２５８】
実施の形態２では、ＥＣＵ４０は、電池（図１に示したバッテリ１０−１）のＳＯＣが高い領域では、より高くなるようにＳＯＣを推定する一方で、ＳＯＣが低い領域では、より低くなるようにＳＯＣを推定する。
【０２５９】
図２６は、実施の形態２に係るＳＯＣの補正処理の第１の例を示すフローチャートである。図２６を参照して、ステップＳ４０１においてＥＣＵ４０は、ＳＯＣを算出する。ＳＯＣを算出するための処理は、図８のフローチャートの処理と同様であるので以後の説明は繰返さない。ステップＳ４０２において、ＥＣＵ４０はマップを用いて算出されたＳＯＣを補正する。具体的には、ＥＣＵ４０は、算出されたＳＯＣに、マップによって規定されたオフセット値を加算する。このマップは、ＥＣＵ４０（たとえば記憶部５３）に予め記憶される。
【０２６０】
図２７は、ＳＯＣの補正処理に用いられるマップを説明するための概念図である。図２７を参照して、ＳＯＣが０〜３０（％）の範囲では、オフセット値（ΔＳＯＣ）は負の値である。ＳＯＣが７０〜１００（％）の範囲では、オフセット値は正の値である。ＳＯＣが３０〜７０（％）の範囲ではオフセット値は０である。ＳＯＣが０〜３０（％）の範囲では、ＳＯＣは算出された値より低くなるように補正され、ＳＯＣが７０〜１００（％）の範囲では、ＳＯＣは算出された値よりも高くなるように補正される。ＳＯＣが３０〜７０（％）の範囲では算出されたＳＯＣがそのまま電池（図１に示すバッテリ１０−１）の充放電制御に用いられる。
【０２６１】
このマップによればＳＯＣが０〜３０（％）の範囲では、ＳＯＣが小さくなるほどオフセット値の絶対値が大きくなる。上記範囲では、算出されたＳＯＣが小さいほどＳＯＣがより低下するようにＳＯＣが補正される。一方、ＳＯＣが７０〜１００（％）の範囲では、ＳＯＣが大きくなるほどオフセット値の絶対値が大きくなる。よってこの範囲では、算出されたＳＯＣが大きいほどＳＯＣがより大きくなるように、ＳＯＣが補正される。
【０２６２】
図２８は、実施の形態２に係るＳＯＣの補正処理の第２の例を示すフローチャートである。図２８および図２６を参照して、図２８のフローチャートは、ステップＳ４０２の処理に代えてステップＳ４０５〜Ｓ４０７の処理が実行される点において図２６のフローチャートと相違する。
【０２６３】
ステップＳ４０５において、ＥＣＵ４０は、ステップＳ４０１の処理によって算出されたＳＯＣが所定領域（たとえば２０〜８０％の範囲）外であるか否かを判定する。算出されたＳＯＣが所定領域外である場合（ステップＳ４０５においてＹＥＳ）、ステップＳ４０６において、ＥＣＵ４０は、反応抵抗（記憶部５３に記憶される初期値および反応抵抗変化率の積）に所定の係数（＞１）を乗じる。そしてステップＳ４０７においてＥＣＵ４０は、ＳＯＣを再計算する。ステップＳ４０７では、図８のフローチャートに従ってＳＯＣが算出される。ステップＳ４０７の処理が終了すると全体の処理はメインルーチンに戻される。一方、ステップＳ４０１において算出されたＳＯＣが所定領域内である場合（ステップＳ４０５においてＮＯ）、全体の処理はメインルーチンに戻される。この場合には、ＳＯＣの再計算は行なわれない。
【０２６４】
図２９は、図２８のフローチャートによるＳＯＣの補正処理の結果を説明するための概念図である。図２９を参照して、補正前のＳＯＣが８０％より高い場合には、再計算によってＳＯＣがより高くなるように補正される。一方、補正前のＳＯＣが２０％より低い場合には、再計算によりＳＯＣがより低くなるように補正される。
【０２６５】
なお図２８では、ＳＯＣの補正のために反応抵抗に係数（＞１）を乗じる例を示したが、拡散抵抗に係数（＜１）を乗じることによってＳＯＣを補正してもよい。この場合においても、図２９に示されるようにＳＯＣを補正することが可能になる。
【０２６６】
上述のように、ＥＶ走行モードでは幅広いＳＯＣ領域で電池が利用される。電池の劣化を抑制する観点からはＳＯＣが予め規定された上限値を超えたり、あるいは予め規定された下限値を下回ったりしないように、ＳＯＣを制御することが求められる。実施の形態２によればＳＯＣが高い領域では、実際のＳＯＣより高くなるようにＳＯＣが推定され、ＳＯＣが低い領域では、実際のＳＯＣより低くなるようにＳＯＣが推定される。よって、たとえば図８のフローチャートに従う推定処理によりＳＯＣの推定誤差が生じた場合においても、電池の過充電あるいは過放電を防止することが可能になる。これにより実施の形態２によれば電池の劣化を抑制することが可能になる。
【０２６７】
［実施の形態３］
実施の形態３に係る車両は、複数の二次電池を搭載する。複数の二次電池を搭載することによって、ＥＶ走行モードでの走行距離を長くすることが可能になる。複数の二次電池の各々は、外部電源により充電が可能である。
【０２６８】
図３０は、本発明の実施の形態３による制御装置を備えた車両の一例として示されるハイブリッド車両の全体ブロック図である。
【０２６９】
図３０および図１を参照して、ハイブリッド車両１Ａは、バッテリ１０−２と、ＳＭＲ２０−２と、電圧センサ４２−２と、電流センサ４４−２と、温度センサ４６−２とをさらに備える点においてハイブリッド車両１と異なる。ハイブリッド車両１Ａは、さらに、ＥＣＵ４０に代えてＥＣＵ４０Ａを備える点においてハイブリッド車両１と異なる。なお、ハイブリッド車両１Ａの他の部分の構成は、ハイブリッド車両１の対応する部分の構成と同様であるので以後の説明は繰返さない。
【０２７０】
バッテリ１０−２は、再充電可能な直流電源であり、具体的には、ニッケル水素あるいはリチウムイオン等の二次電池である。本実施の形態ではバッテリ１０−１，１０−２はいずれもリチウムイオン電池であるとする。ただしバッテリ１０−１，１０−２がいずれもニッケル水素電池であってもよいし、バッテリ１０−１，１０−２の一方がリチウムイオン電池であり、他方がニッケル水素電池であってもよい。
【０２７１】
ＳＭＲ２０−２は、正極線ＰＬ１および負極線ＮＬ１にバッテリ１０−２を電気的に接続するためのリレーである。ＳＭＲ２０−２は、ＥＣＵ４０Ａから与えられる信号ＣＮ２に応じて開閉する。電圧センサ４２−２は、バッテリ１０−２の電圧ＶＢ２を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ａへ出力する。電流センサ４４−２は、バッテリ１０−２に入出力される電流ＩＢ２を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ａへ出力する。温度センサ４６−２は、バッテリ１０−２の温度ＴＢ２を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ａへ出力する。電流ＩＢ２は、バッテリ１０−２の放電時には正値で示され、充電時には負値で示されるものと定義する。
【０２７２】
ＳＭＲ２０−２は、バッテリ１０−２が外部電源により充電されるとき、あるいは、車両の走行のために第２ＭＧ３２−２に電力を供給するときにオンする。ただし、バッテリ１０−１，１０−２の間の短絡を防ぐためにＳＭＲ２０−１，２０−２がともにオン状態になることはない。したがってＥＶ走行モードではバッテリ１０−１，１０−２が順次使用される。またＨＶ走行モードでは、バッテリ１０−１，１０−２のいずれか一方（たとえば後に使用されたほう）がコンバータ２２−１に電気的に接続されたままとなる。
【０２７３】
図３１は、図３０に示したＥＣＵ４０Ａの構成を説明するための機能ブロック図である。図３１を参照してＥＣＵ４０Ａは、劣化度推定部７０をさらに備える点においてＥＣＵ４０と異なる。ＥＣＵ４０Ａの他の部分の構成についてはＥＣＵ４０の対応する部分の構成と同様である。また、ＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−１，１０−２の各々の内部状態を電池モデルに従って推定する。このため、記憶部５３はバッテリ１０−１，１０−２の各々について、電池モデルに用いられるパラメータ（初期値およびパラメータ変化率）を記憶する。
【０２７４】
劣化度推定部７０は、記憶部５３に記憶されるパラメータ（より具体的にはパラメータ変化率）に基づいて、バッテリ１０−１，１０−２の各々の劣化度を推定する。その推定結果は、充放電制御部５７および外部充電制御部５８に送られる。具体的には、劣化度推定部７０は、パラメータ変化率（たとえば拡散抵抗変化率）が小さいほどバッテリの劣化度を高く設定する。劣化度が高いことは電池の劣化が進んでいることを示す。
【０２７５】
充放電制御部５７およびリレー制御部５９は、車両の走行時において、劣化度の高いバッテリが劣化度の低いバッテリよりも優先的に放電されるように、バッテリ１０−１，１０−２の放電を制御する。
【０２７６】
外部充電制御部５８およびリレー制御部５９は、プラグイン充電時において、劣化度の低いバッテリが劣化度の高いバッテリよりも先に充電されるように、バッテリ１０−１，１０−２の充電を制御する。
【０２７７】
図３２は、実施の形態３によるプラグイン充電を説明するためのフローチャートである。図３２を参照して、ステップＳ５０１において、ＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−１，１０−２の各々の劣化度を推定する。ステップＳ５０２において、ＥＣＵ４０Ａはバッテリ１０−１の劣化度がバッテリ１０−２の劣化度よりも高いか否かを判定する。
【０２７８】
バッテリ１０−１の劣化度がバッテリ１０−２の劣化度よりも高い場合（ステップＳ５０２においてＹＥＳ）、バッテリ１０−２がバッテリ１０−１よりも先に充電される。具体的に説明すると、ステップＳ５０３において、リレー制御部５９は、まずＳＭＲ２０−２をオンする。外部充電制御部５８はバッテリ１０−２を充電する。バッテリ１０−２の電圧が第２目標電圧（ＳＯＣが８０％であるときの電圧）に達した場合、外部充電制御部５８はバッテリ１０−２の充電を停止する。次にステップＳ５０４において、リレー制御部５９は、ＳＭＲ２０−２をオフするとともにＳＭＲ２０−１をオンする。外部充電制御部５８はバッテリ１０−１の電圧が第２目標電圧に達するまでバッテリ１０−１を充電する。
【０２７９】
なお、バッテリ１０−１，１０−２が外部電源により充電されるときには、図１１〜図１３および図１５に示された、パラメータおよびＳＯＣの推定処理が実行される。
【０２８０】
バッテリ１０−２の劣化度がバッテリ１０−１の劣化度よりも高い場合（ステップＳ５０２においてＮＯ）、バッテリ１０−１がバッテリ１０−２よりも先に充電される。ステップＳ５０５においてＥＣＵ４０Ａはバッテリ１０−１を充電する。ステップＳ５０６においてＥＣＵ４０Ａはバッテリ１０−２を充電する。ステップＳ５０５の処理はステップＳ５０４の処理と同様であり、ステップＳ５０６の処理はステップＳ５０３の処理と同様である。
【０２８１】
ステップＳ５０４あるいはステップＳ５０６の処理が終了すると全体の処理は終了する。
【０２８２】
図３３は、実施の形態３による複数バッテリの放電処理を説明するためのフローチャートである。この処理は、車両の走行開始時（ＥＶ走行モードが選択されたとき）に開始される。図３３を参照して、ステップＳ５１１においてＥＣＵ４０Ａはバッテリ１０−１の劣化度がバッテリ１０−２の劣化度よりも高いか否かを判定する。
【０２８３】
ステップＳ５１１の判定処理ではプラグイン充電の開始時に推定された劣化度（ステップＳ５０１の処理によって推定された劣化度）が用いられるが、バッテリ１０−１，１０−２の各々の劣化度を推定するための処理がステップＳ５１１の処理の前に実行されてもよい。
【０２８４】
バッテリ１０−１の劣化度がバッテリ１０−２の劣化度よりも高い場合（ステップＳ５１１においてＹＥＳ）、ＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−１がバッテリ１０−２よりも先に放電されるように、バッテリ１０−１，１０−２の放電を制御する。ステップＳ５１２において、リレー制御部５９は、ＳＭＲ２０−１をオンする。充放電制御部５７はバッテリ１０−１が放電するようコンバータ２２−１、インバータ３０−２等を制御する。バッテリ１０−１のＳＯＣが所定の閾値（たとえば２０％とする）に達することにより充放電制御部５７はバッテリ１０−１の放電を停止する。
【０２８５】
ステップＳ５１３において、リレー制御部５９は、ＳＭＲ２０−１をオフするとともにＳＭＲ２０−２をオンする。充放電制御部５７はバッテリ１０−２が放電するようにコンバータ２２−１、インバータ３０−２等を制御する。
【０２８６】
バッテリ１０−２の劣化度がバッテリ１０−１の劣化度よりも高い場合（ステップＳ５１１においてＮＯ）、ＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−２がバッテリ１０−１よりも先に放電されるように、バッテリ１０−１，１０−２の放電を制御する。ステップＳ５１４において、ＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−２を放電する。バッテリ１０−２のＳＯＣが所定の閾値（たとえば２０％とする）に達することにより充放電制御部５７はバッテリ１０−２の放電を停止する。ステップＳ５１５においてＥＣＵ４０Ａは、バッテリ１０−１を放電する。ステップＳ５１４の処理は、ステップＳ５１３の処理と同様であり、ステップＳ５１５の処理はステップＳ５１２の処理と同様である。
【０２８７】
このように実施の形態３によれば、劣化度の高いバッテリほど後で充電される。したがって、劣化度の高いバッテリでは劣化度の低いバッテリに比較してＳＯＣが高い状態に保たれる時間が短くなる。
【０２８８】
劣化度の高いバッテリをＳＯＣの高い状態に長時間保つことにより劣化が進む可能性がある。ＳＯＣが高い状態に保たれる時間を短くすることによって、劣化が促進されることを抑制できる。
【０２８９】
さらに、実施の形態３によれば、劣化度の高いバッテリが劣化度の低いバッテリに比較して先に放電される。したがって劣化度の高いバッテリのＳＯＣが高い状態に保たれる時間を短くすることができるので、そのバッテリの劣化が促進されることを抑制できる。
【０２９０】
また、本実施の形態によれば、車両の走行中にリアルタイムで劣化状態を推定できるため、たとえばある時点において特定のバッテリの劣化が急に進行した場合にも、複数のバッテリ間の充電あるいは放電の順序を制御することによって、そのバッテリの負担が小さくなる（たとえば高ＳＯＣ状態にある時間をできるだけ短くする）ことが可能になるので、バッテリの劣化がさらに進むことを抑制することができる。
【０２９１】
なお、図３０に示した構成ではコンバータ２２−１に対して２つのバッテリが並列的に設けられる。ただし、コンバータ２２−１に対して３つあるいはそれ以上のバッテリが並列的に設けられるとともに、各バッテリに対応してＳＭＲが設けられた構成であってもよい。このような構成であっても、劣化度推定部７０により推定された各バッテリの劣化度に基づいて、劣化度合いの高いバッテリを劣化度合いの低いバッテリより優先的に放電することができる。さらに各バッテリの劣化度に基づいて、劣化度合いの低いバッテリを劣化度合いの高いバッテリより先に充電することができる。
【０２９２】
図３４は、本発明の実施の形態３による制御装置を備えたハイブリッド車両の別の構成を示した全体ブロック図である。図３４を参照して、ハイブリッド車両１Ｂは、バッテリ１０−３と、ＳＭＲ２０−３と、電圧センサ４２−３と、電流センサ４４−３と、温度センサ４６−３と、コンバータ２２−２と、正極線ＰＬ２と、負極線ＮＬ２とをさらに備える点においてハイブリッド車両１Ａと異なる。
【０２９３】
ハイブリッド車両１Ｂは、さらに、ＥＣＵ４０Ａに代えてＥＣＵ４０Ｂを備える点においてハイブリッド車両１Ａと異なる。ハイブリッド車両１Ｂは、さらに、バッテリ１０−３がＳＭＲ２０−３により正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２に接続される点、および充電器２８の出力が正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２に接続される点においてハイブリッド車両１Ａと異なる。なお、ハイブリッド車両１Ｂの他の部分の構成は、ハイブリッド車両１Ａの対応する部分の構成と同様であるので以後の説明は繰返さない。
【０２９４】
バッテリ１０−３は、再充電可能な直流電源であり、具体的には、ニッケル水素あるいはリチウムイオン等の二次電池である。本実施の形態ではバッテリ１０−１，１０−２，１０−３はいずれもリチウムイオン電池であるとする。ただしバッテリ１０−１〜１０−３がいずれもニッケル水素電池であってもよいし、バッテリ１０−１，１０−２，１０−３のうちの１つまたは２つがニッケル水素電池であり、残りがリチウムイオン電池でもよい。
【０２９５】
ＳＭＲ２０−３は、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２にバッテリ１０−３を電気的に接続するためのリレーである。ＳＭＲ２０−３はＥＣＵ４０Ｂから与えられる信号ＣＮ３に応じて開閉する。
【０２９６】
図３４に示した構成によれば、コンバータ２２−１に対してバッテリ１０−１が設けられるとともに、コンバータ２２−２に対してバッテリ１０−２および１０−３が並列的に設けられる。以下では、コンバータ２２−１に電気的に接続されるバッテリ１０−１をメインバッテリとも称し、コンバータ２２−２に電気的に接続されるバッテリをサブバッテリとも称する。サブバッテリはバッテリ１０−２および１０−３の中から選択される。
【０２９７】
電圧センサ４２−３は、バッテリ１０−３の電圧ＶＢ３を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ｂへ出力する。電流センサ４４−３は、バッテリ１０−３に入出力される電流ＩＢ３を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ｂへ出力する。温度センサ４６−３は、バッテリ１０−３の温度ＴＢ３を検出し、その検出値をＥＣＵ４０Ｂへ出力する。電流ＩＢ３は、バッテリ１０−３の放電時には正値で示され、充電時には負値で示されるものと定義する。
【０２９８】
コンバータ２２−２は、正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２と主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬとの間に設けられ、ＥＣＵ４０Ｂから与えられる信号ＰＷＣ２に基づいて、主正母線ＭＰＬおよび主負母線ＭＮＬ間の電圧を正極線ＰＬ２および負極線ＮＬ２間の電圧以上に昇圧するように構成される。
【０２９９】
ＥＣＵ４０Ｂは、ハイブリッド車両１Ｂの走行モードを制御する。具体的には、ＥＣＵ４０Ｂは、充電器２８により各バッテリの充電が行なわれると、初期の走行モードをＥＶモードに設定する。ＥＶモードによる車両走行において、各バッテリのＳＯＣが対応する制御目標値まで低下した場合、ＥＣＵ４０Ｂは、走行モードを、ＥＶモードからＨＶモードへと変更する。
【０３００】
図３５は、図３４に示した車両に搭載されたバッテリの使用パターンの例を示す図である。図３５を参照して、バッテリ１０−１のＳＯＣの制御目標値（以下、「ＳＯＣ制御目標」とも呼ぶ）がＳ１２に設定される。一方で、バッテリ１０−２，１０−３の各々のＳＯＣ制御目標はＳ１１に設定される。なおＳ１２＞Ｓ１１である。
【０３０１】
ハイブリッド車両１Ｂの走行開始前には、バッテリ１０−１〜１０−３は外部電源により充電される。これによりハイブリッド車両１Ｂの走行開始時において、バッテリ１０−１〜１０−３の各々のＳＯＣは初期値Ｓ１０である。初期値Ｓ１０はたとえば８０（％）である。
【０３０２】
走行開始（時刻＝０）から、ハイブリッド車両１Ｂは、メインバッテリ（バッテリ１０−１）およびサブバッテリ（バッテリ１０−２とする）の電力を用いてＥＶモードで走行する。このとき、バッテリ１０−２の電力がバッテリ１０−１の電力よりも優先的に使用される。この結果、時刻ｔｍにおいて、バッテリ１０−２のＳＯＣ（ＳＯＣ２）は、制御目標Ｓ１１まで低下する。時刻ｔｍからは、バッテリ１０−２に代えてバッテリ１０−３が、サブバッテリとして第２コンバータ２２−２と接続される。
【０３０３】
バッテリ１０−１のＳＯＣ（ＳＯＣ１）が時刻ｔｍにおいて所定値となるように、時刻ｔｃまでのメインバッテリおよびサブバッテリ間の電力分配比が設定される。この所定値は、たとえば、初期値Ｓ１０（時刻＝０における値）と、バッテリ１０−１の制御目標Ｓ１２との中間値となる。
【０３０４】
時刻ｔｍからは、ハイブリッド車両１Ｂは、バッテリ１０−１およびバッテリ１０−３の電力を用いてＥＶモードで走行する。バッテリ１０−３の電力はバッテリ１０−１の電力よりも優先的に使用される。時刻ｔｍ以降では、ＳＯＣ１が制御目標Ｓ１２に達するときの時刻と、ＳＯＣ３が制御目標Ｓ１１に達する時刻とが同じになるように、電力分配比が設定される。この結果、時刻ｔｎにおいて、ＳＯＣ１が制御目標Ｓ１２に達するとともに、ＳＯＣ３が制御目標Ｓ１１に達する。したがって時刻ｔｎにおいて走行モードがＥＶモードからＨＶモードに切換わる。
【０３０５】
ＨＶモードでは、バッテリ１０−２，１０−３の両方が第２コンバータ２２−２から電気的に切り離される一方で、バッテリ１０−１が第１コンバータ２２−１に接続されたままとなる。ＨＶモードでは、ＳＯＣ１が制御目標Ｓ１２に維持されるようにハイブリッド車両１Ｂが走行する。したがってＨＶモードでは、第２コンバータ２２−２を停止させることができる。この結果、ハイブリッド車両１Ｂに搭載された電源システムの効率の向上を図ることができるのでＨＶモードでの燃費を向上できる。
【０３０６】
図３６は、図３４に示したＥＣＵ４０Ｂの構成を説明するための機能ブロック図である。図３６を参照して、ＥＣＵ４０Ｂは、リレー制御部５９が信号ＣＮ１，ＣＮ２だけでなく信号ＣＮ３も出力する点、充放電制御部５７が、信号ＰＷＣ１，ＰＷＩ１，ＰＷＩ２だけでなく信号ＰＷＣ２も出力する点において図３１に示したＥＣＵ４０Ａと異なる。
【０３０７】
ＥＣＵ４０Ｂは、劣化度が高いバッテリほど後に充電されるようにバッテリ１０−１〜１０−３の充電（プラグイン充電）を制御する。一方、ＥＣＵ４０Ｂは、車両の走行時（ＥＶ走行モード時）には、バッテリ１０−２，１０−３のうち、劣化度の高いほうが劣化度の低いほうよりも先に放電されるように、バッテリ１０−２，１０−３の放電を制御する。たとえばバッテリ１０−２の劣化度がバッテリ１０−３の劣化度よりも高い場合、まずバッテリ１０−２が第２コンバータ２２−２に接続される。バッテリ１０−２のＳＯＣが制御目標に達した場合には、バッテリ１０−２が第２コンバータ２２−２から切り離されるとともに、バッテリ１０−３が第２コンバータ２２−２に接続される。
【０３０８】
このように実施の形態３によれば、劣化度の高いバッテリほど後で充電される。さらに実施の形態３によれば、劣化度の高いバッテリが劣化度の低いバッテリに比較して先に放電される。これにより、劣化度の高いバッテリが高ＳＯＣ状態となる時間を短くすることができるので、これによりバッテリの劣化が促進されることを抑制できる。なお充電あるいは放電のいずれか一方のみを、複数のバッテリの各々の劣化の度合いに応じて制御してもよい。
【０３０９】
また、実施の形態３においても実施の形態２に係るＳＯＣの推定処理が適用されてもよい。これによりバッテリの劣化が促進されることを抑制する効果を高めることができる。
【０３１０】
なお、本発明は車両駆動力を発生する電動機と、電動機の駆動電力を蓄積するバッテリと、そのバッテリを外部電源により充電可能に構成された充電機構とを搭載した車両に適用可能である。したがって本発明はハイブリッド車両に限定されず、たとえば電気自動車等にも適用可能である。
【０３１１】
また、外部電源によりバッテリを充電するための構成は、上述の構成に限定されるものではない。たとえば、第１ＭＧ３２−１のステータコイルの中性点と第２ＭＧ３２−２のステータコイルの中性点とが交流電源に接続可能なように車両が構成されてもよい。この構成によれば、インバータ３０−１，３０−２による交流−直流変換によって各バッテリを充電するための電力を生成することができる。あるいは、車両と外部電源との電磁的結合を利用する非接触充電方式に従ってバッテリが充電されてもよい。具体的には外部電源側に一次コイルが設けられるとともに車両側に二次コイルが設けられる。一次コイルと二次コイルとの間の相互インダクタンスを利用することによって、車両は、外部電源に接触しなくともその外部電源から電力を受けることが可能となる。
【０３１２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０３１３】
１，１Ａ，１Ｂ  ハイブリッド車両、１０  二次電池、１０−１〜１０−３  バッテリ、１２  負極、１３  電流コレクタ、１４  セパレータ、１５  正極、１６  電流コレクタ、１８  活物質、２０−１〜２０−３  ＳＭＲ、２２−１，２２−２  コンバータ、２４  ＤＣ／ＤＣコンバータ、２６  補機、２８  充電器、２９  インレット、３０−１，３０−２  インバータ、３４  動力分割装置、３６  エンジン、３８  駆動輪、４２−１〜４２−３，１８２，１８８  電圧センサ、４４−１〜４４−３，１８４  電流センサ、４６−１〜４６−３  温度センサ、５１  データ収集部、５２  ＳＯＣ推定部、５３  記憶部、５４，５５  パラメータ更新部、５６  走行モード制御部、５７  充放電制御部、５８  外部充電制御部、５９  リレー制御部、６０  電池モデル部、６２  初期値記憶部、６４  変化率記憶部、７０  劣化度推定部、２４２  ＡＣ／ＤＣ変換回路、２４４  ＤＣ／ＡＣ変換回路、２４６  絶縁トランス、２４８  整流回路、３００  充電ケーブル、３１０  コネクタ、３１２  スイッチ、３２０  プラグ、３３０  ＣＣＩＤ、３３２  リレー、３３４  コントロールパイロット回路、４００  コンセント、４０２  電源、Ｃ  コンデンサ、ＭＮＬ  主負母線、ＭＰＬ  主正母線、ＮＬ１，ＮＬ２  負極線、ＰＬ１〜ＰＬ３  正極線、ＳＢ  補機バッテリ。
【図１】
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【図２】
2011015520.tif 000027
【図３】
2011015520.tif 000028
【図４】
2011015520.tif 000029
【図５】
2011015520.tif 000030
【図６】
2011015520.tif 000031
【図７】
2011015520.tif 000032
【図８】
2011015520.tif 000033
【図９】
2011015520.tif 000034
【図１０】
2011015520.tif 000035
【図１１】
2011015520.tif 000036
【図１２】
2011015520.tif 000037
【図１３】
2011015520.tif 000038
【図１４】
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【図１５】
2011015520.tif 000040
【図１６】
2011015520.tif 000041
【図１７】
2011015520.tif 000042
【図１８】
2011015520.tif 000043
【図１９】
2011015520.tif 000044
【図２０】
2011015520.tif 000045
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
2011015520.tif 000048
【図２４】
2011015520.tif 000049
【図２５】
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【図２６】
2011015520.tif 000051
【図２７】
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【図２８】
2011015520.tif 000053
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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