(57)【要約】【課題】駆動用バッテリの劣化状態を精度良く且つ少ない電力消費で検知することが可能な電気自動車を提供する。【解決手段】電気自動車１０の劣化状態検知装置３４は、駆動用バッテリ２２の熱容量に基づくバッテリ温度Ｔｂａｔの経時変化特性７０、７２を設定し、稼動期間Ｐｏの終了時にバッテリ温度Ｔｂａｔを検出及び記憶し、劣化状態検知装置３４の再起動時に、記憶したバッテリ温度Ｔｂａｔに対して経時変化特性７０を反映して非稼動期間Ｐｎにおける所定時間毎の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅを算出し、算出した推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅに基づいて駆動用バッテリ２２の劣化状態を検知し、残容量検出装置５６は、前記劣化状態に基づき駆動用バッテリ２２の残容量を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
駆動用バッテリと、
アクセサリバッテリと、
前記アクセサリバッテリを動力源とすると共に、前記駆動用バッテリの劣化状態を検知する劣化状態検知装置と、
前記駆動用バッテリの残容量を検出する残容量検出装置と
を搭載した電気自動車であって、
前記劣化状態検知装置は、
前記駆動用バッテリの熱容量に基づく前記駆動用バッテリの温度の経時変化特性を設定し、
前記劣化状態検知装置の稼動期間の終了時に前記駆動用バッテリの実測温度を検出及び記憶し、
前記劣化状態検知装置の再起動時に、記憶した前記実測温度に対して前記経時変化特性を反映して前記劣化状態検知装置の非稼動期間における所定時間毎の前記駆動用バッテリの推定温度を算出し、
算出した前記推定温度に基づいて前記駆動用バッテリの劣化状態を検知し、
前記残容量検出装置は、検知した前記劣化状態に基づき前記駆動用バッテリの残容量を算出する
ことを特徴とする電気自動車。
【請求項２】
請求項１記載の電気自動車において、
前記劣化状態検知装置は、さらに、前記駆動用バッテリの充電状態を参照して前記駆動用バッテリの劣化状態を検知する
ことを特徴とする電気自動車。
【請求項３】
請求項１又は２記載の電気自動車において、
前記劣化状態検知装置は、
１日における外気温の推移を示す外気温推移データを設定し、
前記非稼動期間終了時の推定温度と、前記稼動期間開始時の実測温度とが異なるとき、前記推定温度のそれぞれを前記外気温推移データに基づいて補正する
ことを特徴とする電気自動車。
【請求項４】
請求項３記載の電気自動車において、
前記外気温推移データは、時刻に応じた外気温の変化で表され、
前記劣化状態検知装置は、前記推定温度それぞれについて検出時刻を設定し、前記外気温推移データにおいて各検出時刻に対応する値を用いて、前記推定温度のそれぞれを補正する
ことを特徴とする電気自動車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、駆動用バッテリの劣化状態を検知し、当該劣化状態に応じて駆動用バッテリの残容量を算出する電気自動車に関する。
【背景技術】
【０００２】
走行用のモータを駆動する駆動用バッテリの劣化状態を検知する電気自動車が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１では、車両の電源をオンにしてシステムを立ち上げたとき、残容量の推定アルゴリズムにより劣化状態（内部抵抗増加率）を推定すると共に、その後、車両の電源がオフになるまでカレンダー寿命による劣化状態（内部抵抗増加率）の推定を行う（例えば、特許文献１の段落［００１７］〜［００２３］）。
【０００３】
また、バッテリの温度変化を統計的に処理することにより、バッテリの劣化状態を予測する技術も存在する（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−０５７３８５号公報
【特許文献２】特開２００３−１６１７６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のように、特許文献１における残容量の推定アルゴリズムによる劣化状態の推定は、車両の電源をオンにして立ち上げたときにのみ行われる。このため、推定に用いる情報が少なく、精度を高くすることが困難である。また、推定できるパラメータも限定され、特許文献１では内部抵抗増加率のみが推定される。
【０００６】
さらに、特許文献１におけるカレンダー寿命による劣化状態の推定は、演算ＥＣＵ（３）を常時オンにしておかなければならない。このため、特許文献１の段落［００２１］、［００２２］に示唆されているように、車両の電源がオフになっているときに用いることは消費電力の観点から実用的ではない。このことは、特許文献２における劣化推定でも同様である。
【０００７】
この発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、駆動用バッテリの劣化状態を精度良く且つ少ない電力消費で検知することが可能な電気自動車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】
この発明に係る電気自動車は、駆動用バッテリと、アクセサリバッテリと、前記アクセサリバッテリを動力源とすると共に、前記駆動用バッテリの劣化状態を検知する劣化状態検知装置と、前記駆動用バッテリの残容量を検出する残容量検出装置とを搭載したものであって、前記劣化状態検知装置は、前記駆動用バッテリの熱容量に基づく前記駆動用バッテリの温度の経時変化特性を設定し、前記劣化状態検知装置の稼動期間の終了時に前記駆動用バッテリの実測温度を検出及び記憶し、前記劣化状態検知装置の再起動時に、記憶した前記実測温度に対して前記経時変化特性を反映して前記劣化状態検知装置の非稼動期間における所定時間毎の前記駆動用バッテリの推定温度を算出し、算出した前記推定温度に基づいて前記駆動用バッテリの劣化状態を検知し、前記残容量検出装置は、検知した前記劣化状態に基づき前記駆動用バッテリの残容量を算出することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、劣化状態検知装置の非稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態を、劣化状態検知装置の稼動期間の終了時に検出及び記憶した駆動用バッテリの実測温度と、前記駆動用バッテリの熱容量に基づく駆動用バッテリの温度の経時変化特性とを用いて検知することが可能となる。従って、劣化状態検知装置の稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態のみならず、非稼動期間における当該劣化状態をも考慮することができる。このため、劣化状態検知装置の稼動期間のみについて駆動用バッテリの劣化状態を検知する場合と比べて、駆動用バッテリの劣化状態を精度よく検知することができる。また、劣化状態検知装置の非稼動期間には駆動用バッテリの劣化状態を検知するための電力消費が必要ないことから、劣化状態検知装置の動力源であるアクセサリバッテリの早期の干上がりを避けることができる。
【００１０】
前記劣化状態検知装置は、さらに、前記駆動用バッテリの充電状態を参照して前記駆動用バッテリの劣化状態を検知してもよい。駆動用バッテリの充電状態は、劣化状態検知装置の非稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態に影響を及ぼす。このため、上記構成により、非稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態をより精度良く検知することができる。
【００１１】
前記劣化状態検知装置は、１日における外気温の推移を示す外気温推移データを設定し、前記非稼動期間終了時の推定温度と、前記稼動期間開始時の実測温度とが異なるとき、前記推定温度のそれぞれを前記外気温推移データに基づいて補正してもよい。これにより、１日における外気温の推移を反映した補正が可能となり、駆動用バッテリの劣化状態をより精度良く検知することができる。
【００１２】
前記外気温推移データは、時刻に応じた外気温の変化で表され、前記劣化状態検知装置は、前記推定温度それぞれについて検出時刻を設定し、前記外気温推移データにおいて各検出時刻に対応する値を用いて、前記推定温度のそれぞれを補正してもよい。これにより、時刻に応じた外気温の変化を反映した補正が可能となり、駆動用バッテリの劣化状態をより精度良く検知することができる。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、劣化状態検知装置の非稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態を、劣化状態検知装置の稼動期間の終了時に検出及び記憶した駆動用バッテリの実測温度と、前記駆動用バッテリの熱容量に基づく駆動用バッテリの温度の経時変化特性とを用いて検知することが可能となる。従って、劣化状態検知装置の稼動期間における駆動用バッテリの劣化状態のみならず、非稼動期間における当該劣化状態をも考慮することができる。このため、劣化状態検知装置の稼動期間のみについて駆動用バッテリの劣化状態を検知する場合と比べて、駆動用バッテリの劣化状態を精度よく検知することができる。また、劣化状態検知装置の非稼動期間には駆動用バッテリの劣化状態を検知するための電力消費が必要ないことから、劣化状態検知装置の動力源であるアクセサリバッテリの早期の干上がりを避けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の一実施形態に係る電気自動車の電力系の一部の概略構成図である。
【図２】前記実施形態の電気自動車の通信系の一部の概略構成図である。
【図３】高圧バッテリの劣化状態を判定するフローチャートである。
【図４】前記実施形態におけるバッテリ温度及び推定バッテリ温度の一例を示す図である。
【図５】起動時処理の詳細に関するフローチャートである。
【図６】推定バッテリ温度の頻度分布の一例を示す図である。
【図７】前記実施形態で用いる容量劣化率判定マップを示す図である。
【図８】高圧バッテリのＳＯＣが８０［％］であるときのバッテリＥＣＵの非稼働時間と高圧バッテリの容量維持率の関係を示す図である。
【図９】前記実施形態で用いる内部抵抗上昇率判定マップを示す図である。
【図１０】稼働時処理の詳細に関するフローチャートである。
【図１１】前記稼働時処理における高圧バッテリのＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。
【図１２】外気温推移曲線の第１変形例を示す図である。
【図１３】外気温推移曲線の第２変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
Ａ．一実施形態
１．構成の説明
［電力系］
図１は、この発明の一実施形態に係る電気自動車１０の電力系の一部の概略構成図である。この電気自動車１０は、走行用のモータ１２と、モータ１２用のインバータ１４と、エアコンディショナ（Ａ／Ｃ）用のエアコンプレッサ１６と、Ａ／Ｃ用のインバータ１８と、Ａ／Ｃ用のヒータ２０と、高圧バッテリ２２（以下「バッテリ２２」ともいう。）と、ジャンクションボード２４と、チャージャ２６と、ＤＣ/ＤＣコンバータ２８と、ファン３０と、１２ボルトバッテリ３２（以下「１２Ｖバッテリ３２」又は「バッテリ３２」という。）と、バッテリ制御部３４（以下「バッテリＥＣＵ３４」という。）と、各種制御部３６（以下「各種ＥＣＵ３６」という。）とを有する。
【００１６】
モータ１２は、３相交流式であり、インバータ１４を介して高圧バッテリ２２から供給される電力により駆動力を発生させ、当該駆動力によりトランスミッション（図示せず）を通じて車輪（図示せず）を回転させる。
【００１７】
インバータ１４は、３相フルブリッジ型のインバータであり、直流／交流変換を行い、直流を３相の交流に変換してモータ１２に供給する。
【００１８】
高圧バッテリ２２は、高電圧（本実施形態では数百ボルト）を出力可能な蓄電装置（エネルギストレージ）であり、例えば、リチウムイオン２次電池を利用することができる。ジャンクションボード２４は、バッテリ２２の保護機能部品を一体的に集約した基板である。チャージャ２６は、外部充電装置の外部プラグ４０と連結可能であり、外部プラグ４０、チャージャ２６及びジャンクションボード２４を介することで、外部蓄電装置からの電力をバッテリ２２に充電することができる。本実施形態では、チャージャ２６が外部プラグ４０と接続することにより、図示しないスイッチがオンとなり、１２Ｖバッテリ３２からバッテリＥＣＵ３４に電力が供給される。
【００１９】
ＤＣ／ＤＣコンバータ２８は、降圧式であり、高圧バッテリ２２からの出力電圧を降圧して、１２Ｖバッテリ３２等の低電圧系に出力する。ファン３０は、高圧バッテリ２２の冷却用である。１２Ｖバッテリ３２は、例えば、鉛蓄電池であり、１２ボルトで動作する各種機器に電力を供給する。
【００２０】
バッテリＥＣＵ３４は、高圧バッテリ２２及び１２Ｖバッテリ３２を制御可能であり、本実施形態では、高圧バッテリ２２の劣化状態を精度良く判定し、その結果、高圧バッテリ２２の残容量（ＳＯＣ：State of Charge）を高精度に制御することができる。各種ＥＣＵ３６は、バッテリＥＣＵ３４以外のＥＣＵ｛例えば、電気自動車１０全体を制御する統合制御部（統合ＥＣＵ）、モータ１２の出力を制御するモータ制御部（モータＥＣＵ）｝からなる。
【００２１】
本実施形態では、数百ボルトの高電圧で電力が供給される高電圧系と、１２Ｖの低電圧で電力が供給される低電圧系とを有する。図１において、高電圧系に属する構成要素（電力線を含む。）は太線で記載され、低電圧系に属する構成要素（電力線を含む。）は細線で記載されている。
【００２２】
本実施形態における高電圧系の電力は、高圧バッテリ２２から供給される。すなわち、高圧バッテリ２２は、インバータ１４を介してモータ１２に、インバータ１８を介してＡ／Ｃ用エアコンプレッサ１６に、及びＡ／Ｃ用ヒータ２０に電力を供給する。
【００２３】
上述の通り、高圧バッテリ２２への充電は、外部充電装置から行われる。すなわち、外部充電装置の外部プラグ４０をチャージャ２６に接続すると、外部充電装置からの電力が、外部プラグ４０、チャージャ２６及びジャンクションボード２４を介して高圧バッテリ２２に供給される。
【００２４】
また、本実施形態における低電圧系の電力は、１２Ｖバッテリ３２と、高圧バッテリ２２とから供給される。すなわち、１２Ｖバッテリ３２は、バッテリＥＣＵ３４や各種ＥＣＵ３６に対して電力を直接供給する。また、高圧バッテリ２２は、ＤＣ/ＤＣコンバータ２８を介して、ファン３０、バッテリＥＣＵ３４に電力を供給すると共に、１２Ｖバッテリ３２を充電する。
【００２５】
［通信系］
図２は、本実施形態の電気自動車１０の通信系の一部の概略構成図である。本実施形態において、バッテリＥＣＵ３４は、イグニッションスイッチ５０（以下「ＩＧＳＷ５０」という。）と、電圧センサ５２と、温度センサ５４と、ＳＯＣ検出部５６と、各種ＥＣＵ３６と、表示部５８と、メモリ６０と通信可能である。
【００２６】
電圧センサ５２は、高圧バッテリ２２の出力電圧（バッテリ電圧Ｖｂａｔ）［Ｖ］を検出する。温度センサ５４は、高圧バッテリ２２の温度（バッテリ温度Ｔｂａｔ）［℃］を検出する。ＳＯＣ検出部５６は、高圧バッテリ２２のＳＯＣを検出する。
【００２７】
表示部５８は、図示しないインスツルメントパネル内に配置され、バッテリＥＣＵ３４からの指令に基づいて所定の表示を行う。メモリ６０は、不揮発性の記憶部と揮発性の記憶部を備え、各種のプログラムやデータを格納している。
【００２８】
２．高圧バッテリ２２の劣化状態の判定
次に、高圧バッテリ２２の劣化状態の判定について説明する。図３は、高圧バッテリ２２の劣化状態を判定するフローチャートである。
【００２９】
ステップＳ１において、バッテリＥＣＵ３４は、ＩＧＳＷ５０がオンにされたかどうかを判定する。換言すると、ＩＧＳＷ５０がオンにされると、これに伴ってバッテリＥＣＵ３４に１２Ｖバッテリ３２から電力が供給されてバッテリＥＣＵ３４が起動する。ＩＧＳＷ５０がオフである場合（Ｓ１：ＮＯ）、ステップＳ２において、バッテリＥＣＵ３４は、外部プラグ４０がチャージャ２６に接続されて、外部充電器から電気自動車１０へと充電中であるかどうかを判定する。換言すると、本実施形態では、外部プラグ４０がチャージャ２６に接続されると、これに伴ってバッテリＥＣＵ３４に１２Ｖバッテリ３２から電力が供給されてバッテリＥＣＵ３４が起動する。充電中でない場合（Ｓ２：ＮＯ）、今回の処理を終え、ステップＳ１へと戻る。
【００３０】
ＩＧＳＷ５０がオンにされた場合（Ｓ１：ＹＥＳ）又は外部充電器から電気自動車１０へと充電中である場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、バッテリＥＣＵ３４に１２Ｖバッテリ３２から電力が供給されてバッテリＥＣＵ３４が起動する。そして、ステップＳ３において、バッテリＥＣＵ３４は、起動時処理を行う。
【００３１】
起動時処理の説明に入る前に、図４について説明しておく。図４は、本実施形態におけるバッテリ温度Ｔｂａｔ及びその推定値としての推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（後述）の一例を示す図である。図４では、８時前後において各曲線が急上昇しているが、この期間が電気自動車１０の運転期間であると共にバッテリＥＣＵ３４の稼動期間Ｐｏである。同様に、１６時前後において各曲線が急上昇しているが、この期間も電気自動車１０の運転期間であると共にバッテリＥＣＵ３４の稼動期間Ｐｏである。
【００３２】
一方、８時前後の稼動期間Ｐｏと１６時前後の稼動期間Ｐｏの間の期間（８時過ぎから１６時前までの期間）は、電気自動車１０の停止期間であると共にバッテリＥＣＵ３４の非稼動期間Ｐｎである。同様に、１６時過ぎ以降において各曲線が緩やかに下降しているが、この期間も電気自動車１０の停止期間であると共にバッテリＥＣＵ３４の非稼動期間Ｐｎである。
【００３３】
そして、上記におけるＩＧＳＷ５０がオンにされた場合（Ｓ１：ＹＥＳ）は、例えば、稼動期間Ｐｏの開始時が対応する。そして、上記の起動時処理は、稼動期間Ｐｏの開始時に行われる。
【００３４】
図５には、起動時処理（図３のＳ３）の詳細に関するフローチャートが示されている。ステップＳ１１において、バッテリＥＣＵ３４は、前回の停止時処理において温度センサ５４が検出し、メモリ６０に記憶しておいたバッテリ温度Ｔｂａｔ（実測値）、及びその際のタイマ値としての検出時刻をメモリ６０から読み出す。停止時処理（図３のＳ６）は、各稼動期間Ｐｏの終了時においてに行われるものであるが、その詳細については後述する。
【００３５】
ステップＳ１２において、バッテリＥＣＵ３４は、ステップＳ１１で読み出したバッテリ温度Ｔｂａｔ（以下「バッテリ温度Ｔｂａｔ（前回）」ともいう。）及び基準自然放冷曲線７０を用いて推定される現在のバッテリ温度Ｔｂａｔ（以下「推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）」という。）を算出する。
【００３６】
すなわち、図４において今回の起動時処理が、１６時前後の稼動期間Ｐｏにおいて行われるものであるとする場合、８時前後の稼動期間Ｐｏの終了時におけるバッテリ温度Ｔｂａｔが、ステップＳ１１で読み出すバッテリ温度Ｔｂａｔ（前回）となる。
【００３７】
そして、このバッテリ温度Ｔｂａｔ（前回）を初期値とする基準自然放冷曲線７０を設定する。そして、基準自然放冷曲線７０のうち現在時刻（図４の例では、１６時前後の稼動期間Ｐｏの開始時の時刻）に対応するバッテリ温度Ｔｂａｔを推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）とする。
【００３８】
基準自然放冷曲線７０は、バッテリＥＣＵ３４が非稼働期間Ｐｎ（すなわち、ＩＧＳＷ５０がオンではなく、且つ電気自動車１０が外部から充電していない期間）における高圧バッテリ２２の温度変化を示す曲線であり、時間の経過と共にバッテリ温度Ｔｂａｔは低下し、その後、一定値を取る。基準自然放冷曲線７０は、高圧バッテリ２２の熱容量に基づいて設定されるものであり、例えば、実測値又はシミュレーション値をマップ化しておくことで使用可能である。
【００３９】
ステップＳ１３において、温度センサ５４は、現在時刻｛今回の起動時処理（今回の稼働期間Ｐｏの開始時）における｝バッテリ温度Ｔｂａｔ（以下「バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）」ともいう。）を検出し、バッテリＥＣＵ３４に通知する。
【００４０】
ステップＳ１４において、バッテリＥＣＵ３４は、実測値としてのバッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）と、推定値としての推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）とが等しいかどうかを判定する。バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）と推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）とが等しい場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１２で用いた基準自然放冷曲線７０は適切であると判断することができる。そこで、ステップＳ１５を経ずにステップＳ１６に進む。
【００４１】
一方、バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）と推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）とが異なる場合（Ｓ１４：ＮＯ）、ステップＳ１５において、バッテリＥＣＵ３４は、バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）と推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ（今回）とが等しくなるように基準自然放冷曲線７０を修正した修正自然放冷曲線７２を算出する。
【００４２】
修正自然放冷曲線７２の算出は、次のように行う。すなわち、図４に記載するように、１日の外気温の変化のデータ（外気温推移曲線７４、７６、７８、８０）を季節毎にマップ化しておき、バッテリ温度Ｔｂａｔ（前回）を初期値としてこれらの外気温推移曲線７４、７６、７８、８０を設定することにより修正自然放冷曲線７２を算出する。例えば、バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）が、夏の外気温推移曲線７６と秋の外気温推移曲線７８の中間にある場合、夏及び秋の外気温推移曲線７６、７８の中間値を修正自然放冷曲線７２とする。
【００４３】
上記のように、外気温推移曲線７４、７６、７８、８０は、各季節の平均気温を用いており、晴天の場合を含んでいる。このため、図４に示すように、昼間は日照のためバッテリ温度Ｔｂａｔ又は推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅが増加し、夜間は日照がないためバッテリ温度Ｔｂａｔ又は推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅが低下する。
【００４４】
次に、図５のステップＳ１６において、バッテリＥＣＵ３４は、前回の停止時処理の終了後、今回の起動時処理の開始直前までの期間（バッテリＥＣＵ３４の非稼働期間Ｐｎ）における所定時間毎（例えば、１分毎）の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅの頻度［回］の解析を行う（図６参照）。すなわち、所定時間毎の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅを算出し、その値に応じて頻度Ｆ［回］を増加させる。
【００４５】
また、ステップＳ１７において、バッテリＥＣＵ３４は、前回の停止時処理（前回の稼働期間Ｐｏの終了時）において検出した高圧バッテリ２２のＳＯＣ（以下「ＳＯＣ（前回）」ともいう。）をメモリ６０から読み出す。なお、本実施形態では、バッテリＥＣＵ３４の非稼働期間Ｐｎにおいて、高圧バッテリ２２のＳＯＣは変化しないもの（すなわち、ＳＯＣは固定値であるもの）として取り扱うため、非稼動期間ＰｎにおけるＳＯＣの推定値を算出する処理は行わない（そのような処理も可能である。）。
【００４６】
続くステップＳ１８において、バッテリＥＣＵ３４は、ステップＳ１６における推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅの頻度Ｆと、ＳＯＣ（前回）とを用いて高圧バッテリ２２の容量劣化率Ｒｃｄ［％］を算出する。この際、図７に示すような容量劣化率判定マップ８２（以下「判定マップ８２」ともいう。）を用いる。判定マップ８２は、バッテリ温度Ｔｂａｔ又は推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅと、ＳＯＣとに応じた前記所定期間毎の高圧バッテリ２２の容量劣化の割合を示す。図７にも示すように、バッテリ温度Ｔｂａｔ若しくは推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅが高いほど又はＳＯＣ（前回）が高いほど容量劣化の割合は大きくなる。
【００４７】
また、図８には、高圧バッテリ２２のＳＯＣが８０［％］であるときのバッテリＥＣＵ３４の非稼働期間Ｐｎの長さ（日数のルート値）と高圧バッテリ２２の容量維持率Ｒｃｍ［％］の関係が示されている。容量維持率Ｒｃｍは、高圧バッテリ２２が残容量ＳＯＣを維持する比率を示し、容量劣化率Ｒｃｄが増えると、容量維持率Ｒｃｍは減少する関係にある。また、図８では、横軸の非稼働期間Ｐｎは、日数Ｎｄ［日］のルートで表示されている。すなわち、図８の横軸の「４」は、「１６日目」であることを示す。さらに、図８中の各線９０、９２、９４、９６は、バッテリ温度Ｔｂａｔに応じたものであり、図８からもわかるように、バッテリ温度Ｔｂａｔが高くなるほど、容量維持率Ｒｃｍの減少割合（図８中の傾き）は大きくなる。換言すると、バッテリ温度Ｔｂａｔが高くなるほど、容量劣化率Ｒｃｄの増加割合は大きくなる。
【００４８】
ステップＳ１８における容量劣化率Ｒｃｄの算出は、所定時間毎の推定バッテリＴｂａｔ＿ｅとＳＯＣ（前回）の組合せ毎に行い、その累積値Ｓｃｄ［％］を算出する。換言すると、ステップＳ１６において、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅの頻度Ｆを解析すると共に、ＳＯＣは推定値を算出せずに、固定値としてのＳＯＣ（前回）を用いる。このため、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅとＳＯＣ（前回）の組合せ毎に容量劣化率Ｒｃｄの数値を特定し、当該数値に推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ毎の頻度Ｆを乗算したものを累積することにより、累積値Ｓｃｄを求めることができる。なお、ここでの累積値Ｓｃｄは、今回の起動時処理で求めた容量劣化率Ｒｃｄのみを累積させたものではなく、高圧バッテリ２２の使用が開始されてから現在までの容量劣化率Ｒｃｄを累積させたものである。
【００４９】
続くステップＳ１９において、バッテリＥＣＵ３４は、ステップＳ１６における推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅの頻度Ｆと、ＳＯＣ（前回）とを用いて高圧バッテリ２２の内部抵抗上昇率Ｒｒｉ［％］を算出する。この際、図９に示すような内部抵抗上昇率判定マップ１００（以下「判定マップ１００」ともいう。）を用いる。判定マップ１００は、バッテリ温度Ｔｂａｔ又は推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅとＳＯＣ（前回）とに応じた前記所定期間毎の高圧バッテリ２２の容量劣化の割合を示す。図９に示すように、バッテリ温度Ｔｂａｔ若しくは推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅが高いほど又はＳＯＣ（前回）が高いほど容量劣化の割合が大きくなる。
【００５０】
ステップＳ１９における内部抵抗上昇率Ｒｒｉの算出は、所定時間毎の推定バッテリＴｂａｔ＿ｅとＳＯＣ（前回）の組合せ毎に行い、その累積値Ｓｒｉ［％］を算出する。換言すると、ステップＳ１６において、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅの頻度Ｆを解析すると共に、ＳＯＣは推測値を算出せずに、固定値としてのＳＯＣ（前回）を用いる。このため、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅとＳＯＣ（前回）の組合せ毎に内部抵抗上昇率Ｒｒｉの数値を特定し、当該数値に推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ毎の頻度Ｆを乗算したものを累積することにより、累積値Ｓｒｉを求めることができる。なお、ここでの累積値Ｓｒｉは、今回の起動時処理で求めた内部抵抗上昇率Ｒｒｉのみを累積させたものではなく、高圧バッテリ２２の使用が開始されてから現在までの内部抵抗上昇率Ｒｒｉを累積させたものである。
【００５１】
ステップＳ２０において、バッテリＥＣＵ３４は、ステップＳ１８で算出した容量劣化率Ｒｃｄの累積値Ｓｃｄ及びステップＳ１９で算出した内部抵抗上昇率Ｒｒｉの累積値Ｒｒｉを表示部５８に表示する。これにより、ユーザは、バッテリ２２の劣化状態を知ることができる。その結果、より劣化し難い運転をユーザに呼びかけることも可能となる。
【００５２】
続くステップＳ２１において、バッテリＥＣＵ３４は、累積値Ｓｃｄ及び累積値Ｓｒｉに基づいて、バッテリ２２の基準容量ＳＯＣｒ［％］を変更する。電気自動車１０の残走行可能距離（現在のＳＯＣでこれからどれだけの距離を走行できるか）は、バッテリ２２の放電容量と、使用可能なＳＯＣの幅と、バッテリ電圧Ｖｂａｔとの乗算により決まる。このため、基準容量ＳＯＣｒを精度良く判定することにより、バッテリ２２のＳＯＣに対応する残走行可能距離をより精度良くユーザに通知することが可能となる。
【００５３】
図３に戻り、ステップＳ４において、バッテリＥＣＵ３４は、稼働時処理を行う。
【００５４】
図１０には、稼働時処理の詳細に関するフローチャートが示されている。図１１には、稼働時処理におけるバッテリ２２のＳＯＣの時間変化の一例が示されている。図１１に示すように、稼働時処理では、電気自動車１０の運転（例えば、図１１の８時付近）やその後の高圧バッテリ２２の充電（例えば、図１１の８時過ぎから１５時過ぎまで）によりＳＯＣが大きく変動するため、実測値としてのバッテリ温度Ｔｂａｔ及びＳＯＣを用いて容量劣化率Ｒｃｄ及び内部抵抗上昇率Ｒｒｉを算出する。
【００５５】
図１０のステップＳ３１において、図５のステップＳ１３と同様、温度センサ５４は、現在時刻におけるバッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）を検出し、バッテリＥＣＵ３４に通知する。
【００５６】
ステップＳ３２において、ＳＯＣ検出部５６は、現在時刻におけるバッテリ２２のＳＯＣ（以下「ＳＯＣ（今回）」ともいう。）を検出し、バッテリＥＣＵ３４に通知する。
【００５７】
ステップＳ３３において、バッテリＥＣＵ３４は、バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）とＳＯＣ（今回）の組合せに対応する容量劣化率Ｒｃｄを判定マップ８２（図７）から特定し、累積値Ｓｃｄに加算する。
【００５８】
ステップＳ３４において、バッテリＥＣＵ３４は、バッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）とＳＯＣ（今回）の組合せに対応する内部抵抗上昇率Ｒｒｉを判定マップ１００（図９）から特定し、累積値Ｓｒｉに加算する。
【００５９】
図３に戻り、ステップＳ５において、バッテリＥＣＵ３４は、稼働時処理を終了するかどうかを判定する。すなわち、ＩＧＳＷ５０がオンになったこと（Ｓ１：ＹＥＳ）を契機として稼働時処理を開始した場合、ＩＧＳＷ５０がオフになったとき稼働時処理を終了すると判定する。また、電気自動車１０への充電開始（Ｓ２：ＹＥＳ）を契機として稼働時処理を開始した場合、充電が終了したとき、稼働時処理を終了すると判定する。
【００６０】
稼働時処理を終了しない場合（Ｓ５：ＮＯ）、ステップＳ４に戻る。稼働時処理を終了する場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、ステップＳ６において、バッテリＥＣＵ３４は、停止時処理を行う。停止時処理とは、次回の起動時処理（Ｓ３）において用いるために、現在時刻（今回の稼働期間Ｐｏの終了時）のバッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）とＳＯＣ（今回）を検出し、メモリ６０に記憶する。ここで検出したバッテリ温度Ｔｂａｔ（今回）とＳＯＣ（今回）は、次回の起動時処理においてバッテリ温度Ｔｂａｔ（前回）及びＳＯＣ（前回）として用いられる。
【００６１】
ステップＳ６が終了すると、今回の処理を終了し、ステップＳ１に戻る。
【００６２】
３．本実施形態の効果
以上のように、本実施形態によれば、バッテリＥＣＵ３４の非稼動期間Ｐｎにおける高圧バッテリ２２の劣化状態を、バッテリＥＣＵ３４の稼動期間Ｐｏの終了時に検出及び記憶したバッテリ温度Ｔｂａｔ（実測値）と、高圧バッテリ２２の熱容量に基づくバッテリ温度Ｔｂａｔの経時変化特性としての基準自然放冷曲線７０を用いて検知することが可能となる。従って、バッテリＥＣＵ３４の稼動期間Ｐｏにおける高圧バッテリ２２の劣化状態のみならず、非稼動期間Ｐｎにおける当該劣化状態をも考慮することができる。このため、稼動期間Ｐｏのみについて高圧バッテリ２２の劣化を検知する場合と比べて、高圧バッテリ２２の劣化を精度よく検知することができる。また、非稼動期間Ｐｎには高圧バッテリ２２の劣化状態を検知するための電力消費が必要ないことから、バッテリＥＣＵ３４の動力源である１２Ｖバッテリ３２の早期の干上がりを避けることができる。
【００６３】
さらに、バッテリ２２の劣化状態を高精度に推定できれば、バッテリ２２のＳＯＣの使用範囲を随時変更することや、バッテリ２２の出力を制限するマップを変更することが可能となる。これにより、電気自動車１０の商品性（エネルギ、出力）の確保、及びより劣化の少ない高知能化バッテリ制御が可能となる。
【００６４】
前記実施形態では、バッテリＥＣＵ３４は、高圧バッテリ２２のＳＯＣ（前回）を参照して高圧バッテリ２２の劣化状態を検知する。高圧バッテリ２２のＳＯＣは、非稼動期間Ｐｎにおける高圧バッテリ２２の劣化状態に影響を及ぼす。このため、上記構成により、非稼動期間Ｐｎにおける高圧バッテリ２２の劣化状態をより精度良く検知することができる。
【００６５】
前記実施形態では、バッテリＥＣＵ３４は、１日における外気温の推移を示す外気温推移曲線７４、７６、７８、８０を設定し、非稼動期間Ｐｎにおける所定時間毎の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅのうち非稼動期間Ｐｎ終了時の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅと、稼動期間Ｐｏ開始時のバッテリ温度Ｔｂａｔとが異なるとき、非稼動期間Ｐｎにおける所定時間毎の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅを外気温推移曲線７４、７６、７８、８０に基づいて補正する。これにより、１日における外気温の推移を反映した補正が可能となり、高圧バッテリ２２の劣化状態をより精度良く検知することができる。
【００６６】
前記実施形態では、外気温推移曲線７４、７６、７８、８０は、時刻に応じた外気温の変化で表され、バッテリＥＣＵ３４は、所定時間毎の推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅそれぞれについて検出時刻を設定し、外気温推移曲線７４、７６、７８、８０において各検出時刻に対応する値を用いて、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅのそれぞれを補正する。これにより、時刻に応じた外気温の変化を反映した補正が可能となり、高圧バッテリ２２の劣化状態をより精度良く検知することができる。
【００６７】
Ｂ．変形例
なお、この発明は、上記実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、以下の構成を採用することができる。
【００６８】
前記実施形態では、電圧センサ５２は、高圧バッテリ２２全体におけるバッテリ温度Ｔｂａｔを検出したが、これに限らない。例えば、高圧バッテリ２２を構成するセル毎に温度（セル温度Ｔｃ）［℃］を検出して各セルの劣化状態を判定することもできる。この場合、例えば、図１０の稼働時処理では、各セルのセル温度Ｔｃのうち最大値、平均値及び最小値を判定すると共に、各セルの充電状態（ＳＯＣｃ）［％］のうち最大値、平均値及び最小値を用いてセル毎に容量劣化率Ｒｃｄ及び内部抵抗上昇率Ｒｒｉを判定してもよい。また、この場合、セル毎にセル温度Ｔｃのばらつきを個別に算出することもできる。
【００６９】
前記実施形態では、各季節に対応する外気温推移曲線７４、７６、７８、８０を用いて修正自然放冷曲線７２を求めたが、これに限らない。例えば、図１２及び図１３に示すように、月毎に外気温推移曲線を設けてもよい。さらに、図１２及び図１３では、外気温推移曲線の基となる外気温のデータを異なる地域でのものとしている。すなわち、図１２では、高温乾燥地域における月毎の外気温平均データを外気温推移曲線としている。また、図１３は、温暖地域における月毎の外気温平均データを外気温推移曲線としている。すなわち、電気自動車１０を使用する地域に応じてメモリ６０に記憶する外気温推移曲線を設定することもできる。また、当該設定は、例えば、電気自動車１０に無線通信手段（例えば、カーナビゲーション装置）を設けることで、電気自動車１０の現在位置に対応する外気温推移曲線のデータを外部（例えば、情報センターやサーバ）から取得して用いることもできる。
【００７０】
前記実施形態では、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅ毎の頻度Ｆを解析し、頻度Ｆを用いて累積値Ｓｃｄ、Ｓｒｉを算出したが、これに限らず、頻度Ｆを求めずに、推定バッテリ温度Ｔｂａｔ＿ｅそれぞれについて容量劣化率Ｒｃｄ及び内部抵抗上昇率Ｒｒｉを求め、これを加算することにより累積値Ｓｃｄ、Ｓｒｉを算出してもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１０…電気自動車                      １２…モータ
２２…高圧バッテリ（駆動用バッテリ）
３２…１２Ｖバッテリ（アクセサリバッテリ）
３４…バッテリＥＣＵ（電子制御装置、劣化状態検知装置）
５６…ＳＯＣ検出部（残容量検出装置）
７０…基準自然放冷曲線（経時変化特性）
７２…修正自然放冷曲線（経時変化特性）
７４、７６、７８、８０…外気温推移曲線（外気温推移データ）
Ｐｎ…非稼働期間                      Ｐｏ…稼働期間
ＳＯＣ…残容量                        Ｔｂａｔ…バッテリ温度（実測温度）
Ｔｂａｔ＿ｅ…推定バッテリ温度（推定温度）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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