(57)【要約】【課題】ＳＯＣの推定精度を向上させること。【解決手段】実施形態に係る推定装置は、変換部と、振分部と、推定部とを備える。変換部は、二次電池の電流を一定周期でサンプリング値へ変換する。振分部は、変換部によって変換されたサンプリング値を時間間隔の異なる複数のサンプリング群へ振分ける。推定部は、振分部によって振分けられたサンプリング群と二次電池の等価回路モデルとに基づいて二次電池の充電状態を推定する。また、推定部は、サンプリング値の変化の規則性が低いサンプリング群について充電状態の確からしさを示す確度の高いサンプリング群として選択する。【選択図】図１
2019158835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の電流を一定周期でサンプリング値へ変換する変換部と、
前記変換部によって変換された前記サンプリング値を時間間隔が異なる複数のサンプリング群へ振分ける振分部と、
前記振分部によって振分けられた前記サンプリング群と前記二次電池の等価回路モデルとに基づいて前記二次電池の充電状態を推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、
前記サンプリング値の変化の規則性が低い前記サンプリング群について前記充電状態の確からしさを示す確度の高い前記サンプリング群として選択すること
を特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記電流に含まれる周波数成分が多い前記サンプリング群を選択すること
を特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記周波数成分の数が同じである場合、前記時間間隔の短い前記サンプリング群を選択すること
を特徴とする請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記二次電池の充放電電流を積算するカウンタ部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記規則性に基づき、前記カウンタ部によって積算された前記充放電電流に基づく前記充電状態と、前記等価回路モデルに基づく前記充電状態との重みを変えて前記充電状態を推定すること
を特徴とする請求項１、２または３に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記複数のサンプリング群がいずれも前記規則性に基づく選択条件を満たさない場合、前記充放電電流に基づいて前記充電状態を推定すること
を特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
二次電池の電流を一定周期でサンプリング値へ変換する変換工程と、
前記変換工程によって変換された前記サンプリング値を時間間隔が異なる複数のサンプリング群へ振分ける振分工程と、
前記振分工程によって振分けられた前記サンプリング群と前記二次電池の等価回路モデルとに基づいて前記二次電池の充電状態を推定する推定工程と
を含み、
前記推定工程は、
前記サンプリング値の変化の規則性が低い前記サンプリング群について前記充電状態の確からしさを示す確度の高い前記サンプリング群として選択すること
を特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置および推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＨＥＶ（Hybrid  Electric  Vehicle）やＥＶ（Electric  Vehicle）に搭載されるリチウムイオン二次電池（ＬＩＢ：Lithium-Ion  rechargeable  Battery）等の充電状態（ＳＯＣ：State  Of  Charge）をリチウムイオン二次電池の等価回路モデルを用いて推定する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
かかる技術では、等価回路モデルから逐次的最小二乗法（ＲＬＳ：Recursive  Least  Square）を用いて等価回路モデルの定数（パラメータ）を推定した後に、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Extended  Kalman  Filter）を用いてＳＯＣの推定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６―６５８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、リチウムイオン二次電池の電流変化に含まれる周波数成分が少なくなると、ＲＬＳによる等価回路モデルの定数の推定精度が低下する。このため、かかる場合に、従来技術では、ＳＯＣの推定精度が低下する。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる推定装置および推定方法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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る推定装置は、変換部と、振分部と、推定部とを備える。前記変換部は、二次電池の電流を一定周期でサンプリング値へ変換する。前記振分部は、前記変換部によって変換された前記サンプリング値を時間間隔の異なる複数のサンプリング群へ振分ける。前記推定部は、前記振分部によって振分けられた前記サンプリング群と前記二次電池の等価回路モデルとに基づいて前記二次電池の充電状態を推定する。また、前記推定部は、前記サンプリング値の変化の規則性が低い前記サンプリング群について前記充電状態の確からしさを示す確度の高い前記サンプリング群として選択する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、推定方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、推定装置のブロック図である。
【図３】図３は、振分部による処理の具体例を示す図である。
【図４】図４は、推定部のブロック図である。
【図５】図５は、選択部による処理の具体例を示す図(その１)である。
【図６】図６は、選択部による処理の具体例を示す図(その２)である。
【図７】図７は、等価回路モデルの具体例を示す図である。
【図８】図８は、ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線の具体例を示す図である。
【図９】図９は、推定装置が実行する処理手順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】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、実施形態に係る推定装置および推定方法について詳細に説明する。なお、本実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
まず、図１を用いて実施形態に係る推定方法の概要について説明する。図１は、推定方法の概要を示す図である。なお、かかる推定方法は、図１に示す推定装置１によって実行される。
【００１２】
実施形態に係る推定方法は、二次電池Ｂの充電状態（ＳＯＣ：State  Of  Charge）を二次電池Ｂの等価回路モデルに基づいて推定する。具体的には、まず、二次電池Ｂの電圧ｕおよび電流ｉから逐次的最小二乗法（ＲＬＳ：Recursive  Least  Square）を用いて等価回路モデルにおける開放電圧（ＯＣＶ：Open  Circuit  Voltage）を算出する。
【００１３】
その後、ＯＣＶとＳＯＣ−ＯＣＶ特性の相関関係を示す特性曲線Ｆとを用いて拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Extended  Kalman  Filter）によりＳＯＣの推定を行う。ここで、特性曲線Ｆは、二次電池Ｂを充放電させたときのＳＯＣとＯＣＶの観測値に対して例えば、最小二乗法等によって導出された関数である。
【００１４】
ここで、ＲＬＳを用いたＯＣＶを算出する精度は、電流ｉの変化状態に依存する。より詳細には、ＲＬＳでは、電流ｉが変化する周期が一定でなく、様々な周期で変化するほど、すなわち、電流ｉに含まれる周波数成分が多いほど、各パラメータを精度よく算出することができる。言い換えれば、ＲＬＳでは、電流ｉが変化する周波数の数が多いほど、各パラメータを精度よく算出することができる。
【００１５】
一方、電流ｉの変化が少なく電流ｉが変化する周期の数が少なくなると、かかる周波数成分が少ないほど、各パラメータの精度が低下する。つまり、電流ｉの周波数成分に偏りが生じると実際のＳＯＣと推定したＳＯＣとの誤差が大きくなる。
【００１６】
つまり、ＲＬＳを用いて推定されたＳＯＣは、電流ｉの変化状態が不規則であるほど、確度が高く、かかる変化状態が規則的である場合、確度が低下する。
【００１７】
そこで、実施形態に係る推定方法では、電流ｉを複数の時間軸でサンプリングし、電流ｉの変化が不規則である時間軸のサンプリング値を用いてＳＯＣを推定することとした。
【００１８】
具体的には、図１に示すように、実施形態に係る推定方法では、まず、電圧ｕおよび電流ｉを一定周期でＡＤ変換し、サンプリング値の振分けを行う（ステップＳ１）。
【００１９】
つまり、ＡＤ変換後のサンプリング値についてサンプリング周期が異なる複数のサンプリング群へ振分ける。図１に示す例では、サンプリング値を黒塗りの菱形で示し、サンプリング値をサンプリング群ｇｐ１、サンプリング群ｇｐ２およびサンプリング群ｇｐ３へ振分ける場合について示している。
【００２０】
サンプリング群ｇｐ１のサンプリング周期Ｔ１は、サンプリング群ｇｐ２およびサンプリング群ｇｐ３のサンプリング周期Ｔ２、Ｔ３に比べて短い。また、サンプリング群ｇｐ２のサンプリング周期Ｔ２は、サンプリング群ｇｐ３のサンプリング周期Ｔ３よりも短い。
【００２１】
このように、サンプリング群ｇｐ１、サンプリング群ｇｐ２およびサンプリング群ｇｐ３には、それぞれ異なるサンプリング周期のサンプリング値が振分けられる。
【００２２】
続いて、実施形態に係る推定方法では、複数のサンプリング群のうち、電流ｉに基づくサンプリング値の変化の規則性が低い、すなわち不規則性が高いサンプリング群を選択する（ステップＳ２）。かかる規則性が低いほど、電流ｉに含まれる周波数成分が多くなることとなる。
【００２３】
また、ＳＯＣの推定精度は、電流ｉに含まれる周波数成分が多いほど向上することから、電流ｉの変化の規則性が低いほど、ＳＯＣの推定精度の確からしさを示す確度が増すことになる。
【００２４】
このため、実施形態に係る推定方法では、複数のサンプリング群(ｇｐ１〜ｇｐ３)のうち、電流ｉの規則性が低いサンプリング群について確度が高いサンプリング群として選択する。
【００２５】
その後、実施形態に係る推定方法では、選択したサンプリング群に基づき、ＲＬＳを用いてＳＯＣを推定する（ステップＳ３）。つまり、実施形態に係る推定方法では、サンプリング群ｇｐ１の電流ｉに含まれる周波数成分が少ない場合であっても、サンプリング周期の長いサンプリング群ｇｐ２やサンプリング群ｇｐ３を用いれば周波数成分が多くなる可能性が高くなるため、これらのサンプリング群ｇｐ２やサンプリング群ｇｐ３を用いてＳＯＣを推定する。
【００２６】
このため、実施形態に係る推定方法では、サンプリング群ｇｐ１の電流ｉに含まれる周波数成分が少ない場合でも、電流ｉが十分な周波数成分を含む残りのサンプリング群からＳＯＣを推定することが可能となる。
【００２７】
これにより、実際のＳＯＣに対して誤差の少ないＳＯＣを推定することが可能となる。したがって、実施形態に係る推定方法によれば、ＳＯＣの推定精度を向上させることが可能となる。
【００２８】
なお、ここでは、サンプリング群を選択した後に、ＳＯＣを推定する場合について説明したが、ＳＯＣを推定した後に、サンプリング群を選択することにしてもよい。すなわち、複数のサンプリング群に対応する複数のＳＯＣを推定した後に、各サンプリング群の電流ｉの周波数成分に基づき、ＳＯＣを選択することにしてもよい。
【００２９】
次に、図２を用いて実施形態に係る推定装置１の構成例について説明する。図２は、推定装置１のブロック図である。なお、図２には、二次電池Ｂおよび上位ＥＣＵ(Electronic  Control  Unite)５をあわせて示す。また、以下では、二次電池Ｂおよび推定装置１が車両に搭載される場合について説明する。
【００３０】
二次電池Ｂは、例えば、リチウムイオン二次電池（ＬＩＢ：Lithium-Ion  rechargeable  Battery）である。例えば、二次電池Ｂは、上位ＥＣＵ５によって充放電が制御される。
【００３１】
上位ＥＣＵ５は、車両の走行状態に基づいて二次電池Ｂの充放電を制御する。例えば、上位ＥＣＵ５は、推定装置１によって推定されたＳＯＣの値が適正範囲内に収まるように、二次電池Ｂと発電機（図示せず）との間に設けられたスイッチ（図示せず）の開閉(オン／オフ）を制御する。
【００３２】
推定装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。また、制御部２は、変換部２１と、カウンタ部２２と、振分部２３と、推定部２４とを備える。制御部２は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、データフラッシュ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３３】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭ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、制御部２の変換部２１、カウンタ部２２、振分部２３および推定部２４として機能する。
【００３４】
また、制御部２の変換部２１、カウンタ部２２、振分部２３および推定部２４の少なくともいずれか一部または全部を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。
【００３５】
また、記憶部３は、例えば、ＲＡＭやデータフラッシュに対応する。ＲＡＭやデータフラッシュは、サンプリングデータ情報３１、特性情報３２や各種プログラムの情報を記憶することができる。なお、推定装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３６】
制御部２の変換部２１は、二次電池Ｂの電流ｉおよび電圧ｕを一定のサンプリング周期でサンプリング値へ変換する。例えば、変換部２１は、図示しない電流センサおよび電圧センサを介して二次電池Ｂの電流ｉおよび電圧ｕを取得し、電流ｉおよび電圧ｕに対してＡＤ変換を行うことで、電流ｉおよび電圧ｕをサンプリング値へ変換する。
【００３７】
なお、以下では、電流ｉのサンプリング値について電流観測値ｉ、電圧ｕのサンプリング値について電圧観測値ｕと記載する場合がある。また、電流観測値ｉおよび電圧観測値ｕを総称してサンプリング値と記載する。
【００３８】
変換部２１は、電流観測値ｉをカウンタ部２２へ順次通知するとともに、電流観測値ｉおよび電圧観測値ｕを記憶部３にサンプリングデータ情報３１として記憶する。
【００３９】
カウンタ部２２は、いわゆるクーロンカウンタであり、変換部２１から通知される電流観測値ｉに基づいて二次電池Ｂの充放電電流を積算する。なお、充放電電流とは、二次電池Ｂの充電電流量に対する放電電流量の差分である。カウンタ部２２は、充放電電流の積算毎に充放電電流を推定部２４へ通知する。
【００４０】
振分部２３は、変換部２１によって変換されたサンプリング値をサンプリング周期が異なる複数のサンプリング群へ振分ける。図３は、振分部２３による処理の具体例を示す図である。なお、同図上段に示すサンプリング値は、変換部２１が変換した全てのサンプリング値を示す。
【００４１】
変換部２１は、サンプリング値をサンプリング周期が異なる複数のサンプリング群ｇｐ１〜ｇｐ３へ振分ける。例えば、振分部２３は、サンプリング群ｇｐ１に対して全てのサンプリング値を振分け、サンプリング群ｇｐ２およびサンプリング群ｇｐ３に対しては、間引き処理を行ったうえでサンプリング値を振分ける。
【００４２】
同図に示す例では、サンプリング群ｇｐ２について１つ飛ばしでサンプリング値が振分けられ、サンプリング群ｇｐ３について２つ飛ばしでサンプリング値が振分けられる場合について示している。
【００４３】
振分部２３は、各サンプリング群ｇｐ１〜ｇｐ３へ随時振分けて、推定部２４へ通知する。なお、ここでは、振分部２３が３つのサンプリング群にサンプリング値を振分ける場合について説明したが、サンプリング群は、２つであっても４つ以上であってもよい。また、各サンプリング群のサンプリング周期は、任意に変更することが可能である。
【００４４】
図２の説明に戻り、推定部２４について説明する。推定部２４は、振分部２３によって振分けられたサンプリング群と二次電池Ｂの等価回路モデルとに基づいて二次電池Ｂの充電状態、すなわちＳＯＣを推定する。
【００４５】
また、推定部２４は、各サンプリング群ｇｐ１〜ｇｐ３のうち、電流観測値ｉの変化の規則性が低いサンプリング群についてＳＯＣの確からしさを示す確度の高いサンプリング群として選択する。
【００４６】
図４は、推定部２４のブロック図である。図４に示すように、推定部２４は、選択部２４ａと、第１演算部２４ｂと、第２演算部２４ｃと、設定部２４ｄを備える。
【００４７】
選択部２４ａは、電流観測値ｉの変化の規則性が低いサンプリング群についてＳＯＣの確からしさを示す確度の高いサンプリング群として選択する。まず、選択部２４ａは、各サンプリング群について所定のサンプリング数（例えば、２０個）を用いて電流観測値ｉの変化状態を測定する。
【００４８】
かかる変化状態は、例えば、電流観測値ｉが変化した回数（以下、変化回数という）と、かかる変化するまでに要した時間の種類（以下、変化時間数という）とを含む。
【００４９】
その後、選択部２４ａは、各サンプリング群における電流観測値ｉの変化状態に基づき、電流観測値ｉの規則性が低いサンプリング群についてＳＯＣの確度の高いサンプリング群として選択する。
【００５０】
図５および図６は、選択部２４ａによる処理の具体例を示す図である。まず、図５を用いて電流観測値ｉの変化状態について説明する。なお、図５では、縦軸に電流観測値ｉを示し、横軸に時刻を示す。
【００５１】
選択部２４ａは、基準となる電流観測値ｉを中心として所定範囲Ｌを超えて電流観測値ｉが変化した場合に、変化回数を１回としてカウントする。その後、変化後の電流観測値ｉを基準として、所定範囲Ｌを超えて電流観測値ｉが変化した場合に変化回数に１を加算していく。
【００５２】
図５に示す例では、時刻ｔ１１の電流観測値ｉを基準とすると時刻ｔ１２の電流観測値ｉが所定範囲Ｌを超えて変化する。その後、時刻ｔ１２の電流観測値ｉを基準とすると時刻ｔ１６の電流観測値ｉが所定範囲Ｌを超えて変化する。そして、時刻ｔ１６の電流観測値ｉを基準とすると時刻ｔ１７の電流観測値ｉが所定範囲Ｌを超えて変化する。
【００５３】
このため、選択部２４ａは、時刻ｔ１２、時刻ｔ１６および時刻ｔ１７の計３回を変化回数としてカウントする。続いて、選択部２４ａは、変化時間数をカウントする。
【００５４】
同図に示す例では、初めに電流観測値ｉが変化した時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までの変化時間Ｔｃ１と、最後に電流観測値ｉが変化した時刻ｔ１６から時刻ｔ１７までの変化時間Ｔｃ１とが同じである。
【００５５】
一方、時刻ｔ１２から時刻ｔ１６までの変化時間Ｔｃ４は、変化時間Ｔｃ１と異なるので、選択部２４ａは、変化時間数を変化時間Ｔｃ１と変化時間Ｔｃ４との計２種類としてカウントする。
【００５６】
なお、選択部２４ａは、電流観測値ｉの変化状態として、周波数成分の数を算出することにしてもよい。かかる場合に、選択部２４aは、各サンプリング群の電流観測値ｉについてフーリエ変換を行うことで周波数成分の数を算出することができる。
【００５７】
次に、図６を用いて選択部２４ａによるサンプリング群の選択処理の具体例について説明する。なお、図６において（）内の数字は、その時刻内（例えばｔ２１−ｔ３０）における所定のサンプリング数（例えば２０）による電流観測値ｉの変化状態を示し、（変化回数，変化時間数）である。また、図６下段に示す選択結果は、選択部２４ａが選択したサンプリング群を示し、選択結果内の「×」は、選択部２４ａがいずれのサンプリング群も選択しなかったことを示す。
【００５８】
また、選択部２４ａは、電流観測値ｉの規則性に基づく選択条件に基づいてサンプリング群を選択するが、ここでは、選択条件が（変化数３回以上，変化時間数３回以上）であるものとして説明する。本実施形態では、変化数が多く、変化時間数が多いほど、規則性が低いと判定する。なお、選択条件は任意に変更可能である。
【００５９】
また、ここでは、サンプリング群ｇｐ１に割振られたサンプリング値のサンプリング周期に対してサンプリング群ｇｐ２のかかるサンプリング周期が３倍であり、サンプリング群ｇｐ３のかかるサンプリング周期が５倍である場合について説明する。
【００６０】
選択部２４ａは、電流観測値ｉの変化状態が上記の選択条件を超えるサンプリング群を選択する。具体的には、時刻ｔ２１においてサンプリング群ｇｐ１の変化状態が（７，４）であるので、選択条件（３，３）を満たす。
【００６１】
このため、選択部２４ａは、時刻ｔ２１においてサンプリング群ｇｐ１を選択する。その後、時刻ｔ２３においては、サンプリング群ｇｐ１およびサンプリング群ｇｐ２がサンプリング群の選択対象となる。
【００６２】
このとき、選択部２４ａは、サンプリング群ｇｐ１の変化状態（２，３）およびサンプリング群ｇｐ２の変化状態（７，４）のうち、選択条件を満たすサンプリング群ｇｐ２を選択する。
【００６３】
また、時刻ｔ２４に示すように、選択対象となるサンプリング群がサンプリング群ｇｐ１であり、サンプリング群ｇｐ１の変化状態(２，２)であった場合、かかる選択状態は、上記の選択条件を満たさない。このため、選択部２４ａは、かかる場合に、サンプリング群を選択せず、選択結果が「×」となる。
【００６４】
また、時刻ｔ２５に示すように、選択対象となるサンプリング群がサンプリング群ｇｐ１およびサンプリング群ｇｐ３であり、サンプリング群ｇｐ１の変化状態（３，３）がサンプリング群ｇｐ３の変化状態（３，３）と同じである場合を想定する。
【００６５】
かかる場合に、どちらの変化状態についても選択条件を満たすものの、選択部２４ａは、サンプリング周期の短いサンプリング群ｇｐ１を選択する。これは、時間間隔の短いサンプリング群の方が、時間間隔の長いサンプリング群に比べて、より直近の二次電池Ｂの状態を示すためである。
【００６６】
すなわち、時間間隔が長くなると、時間間隔が短い場合に比べて過去の二次電池Ｂの状態を示すこととなり、二次電池Ｂの現在の状態に対して時間的なズレが生じる可能性が高くなるためである。
【００６７】
つまり、選択部２４ａは、時間間隔の短いサンプリング群を選択することで、二次電池Ｂの現在の状態に近いＳＯＣを求めることが可能となる。なお、かかる場合に、選択部２４ａは、サンプリング群ｇｐ１およびサンプリング群ｇｐ３の双方のサンプリング群を選択することにしてもよい。
【００６８】
また、時刻ｔ２６においては、サンプリング群ｇｐ１とサンプリング群ｇｐ２とが選択対象となる。また、このときのサンプリング群ｇｐ１の変化状態（３，３）であり、サンプリング群ｇｐ２の変化状態（３，４）である。すなわち、双方の変化状態が選択条件を満たす。
【００６９】
かかる場合に、選択部２４ａは、変化時間数が多いサンプリング群ｇｐ２を選択する。これは、変化時間数が多い程、周波数成分が多くなることが想定されるためである。
【００７０】
つまり、かかる場合に、選択部２４ａは、変化時間数が多いサンプリング群を選択することで、周波数成分が多いサンプリング群を選択することができる。したがって、ＳＯＣの推定精度を向上させることが可能となる。
【００７１】
その後、選択部２４ａは、サンプリング群の選択を繰り返し行い、時刻ｔ３０においては、サンプリング群ｇｐ１〜ｇｐ３を選択対象として、サンプリング群の選択を行うこととなる。
【００７２】
なお、例えば、時刻ｔ２３や時刻ｔ３０のように、複数のサンプリング群が選択対象であり、複数のサンプリング群のうち、少なくとも２つのサンプリング群が選択条件を満たす場合、選択部２４ａは、選択条件を満たす全てのサンプリング群を選択するようにしてもよい。
【００７３】
図４の説明に戻り、第１演算部２４ｂについて説明する。第１演算部２４ｂは、カウンタ部２２(図２参照)から通知される充放電電流に基づき、二次電池ＢのＳＯＣを推定する。
【００７４】
第１演算部２４ｂは、式（１）「ＳＯＣ（ｋ＋１）＝ＳＯＣ（ｋ）＋電流積分／ＦＣＣ」に基づき、ＳＯＣを推定する。ここで、電流積分は、上述の充放電電流に対応し、カウンタ部２２から入力される。また、ｋは、離散化した時間のインデックスであり、換言すれば、ステップ数である。また、ＦＣＣは、満充電容量と呼ばれる定数である。第１演算部２４ｂは、推定したＳＯＣを設定部２４ｄへ通知する。
【００７５】
第２演算部２４ｃは、二次電池Ｂの等価回路モデルに基づき、二次電池ＢのＳＯＣを推定する。まず、第２演算部２４ｃは、選択部２４ａによって選択されたサンプリング値から逐次最小二乗法(ＲＬＳ：Recursive  Least  Square)を用いた演算により二次電池Ｂの等価回路モデルにおける定数を推定し、推定した定数を基に開放電圧（ＯＣＶ：Open  Circuit  Voltage）を推定する。
【００７６】
その後、第２演算部２４ｃは、推定したＯＣＶの値およびＯＣＶとＳＯＣとの相関関係を示すＳＯＣ−ＯＣＶ曲線に基づき拡張カルマンフィルタ(ＥＫＦ：Extended  Kalman  Filter)を用いてＳＯＣを推定する。また、第２演算部２４ｃは、推定したＳＯＣの値を設定部２４ｄへ出力する。
【００７７】
ここで、第２演算部２４ｃが実行する演算処理ついて、図７および図８を用いてより具体的に説明する。図７は、二次電池Ｂの等価回路モデルを示す図である。
【００７８】
ここで、抵抗値Ｒａは電解質中のリチウムイオンの物質移動に対する抵抗で、（Ｒｂ，Ｃｂ）は抵抗値Ｒｂの抵抗素子ならびに静電容量Ｃｂからなる並列回路における界面電荷移動抵抗を示す。また、端子電圧をｕLと、電流をｉと、それぞれ定義する。
【００７９】
また、電流ｉやステップ数（ｋ−１）の端子電圧ｕL等にかかる係数をｂ０，ｂ１，ａ１，ｆと定義した場合に、図７に示す等価回路モデルにおいては、端子電圧ｕL（ｋ）は、
【数１】
2019158835.tif 000003
式（２）のようにあらわすことができる。
【００８０】
ここで、公知ではあるが、ＲＬＳによる演算式を示しておく。まず、φ（ｋ）およびθを下記式（３），（４）のように定義する。＾Ｔは転置である。
【数２】
2019158835.tif 000004
【数３】
2019158835.tif 000005
【００８１】
そのうえで、下記式（５）に示すように初期値を設定する。
【数４】
2019158835.tif 000006
ここで、Ｐは推定誤差の共分散行列である。γは大きな正数でたとえば「１０」であり、λは忘却係数でたとえば「０．９９」である。なお、本実施形態において、忘却係数λは、サンプリング群毎や選択条件の充足率等に基づいて任意に設定することも可能である。
【００８２】
そして、逐次処理として、下記式（６）〜（８）が演算される。ｅ（ｋ）は誤差信号を示す。
【数５】
2019158835.tif 000007
【数６】
2019158835.tif 000008
【数７】
2019158835.tif 000009
【００８３】
そして、前述の抵抗値Ｒａ，Ｒｂ、静電容量Ｃｂおよび開放電圧ｕＯＣＶは、θからの下記逆算式（９）により求めることができる。
【数８】
2019158835.tif 000010
【００８４】
図８は、ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線の具体例を示す図である。図８において、横軸は、ＳＯＣ（％）であり、縦軸は、ＯＣＶ（Ｖ）である。また、ＯＣＶ（Ｖ）は、開放電圧ｕＯＣＶに相当する。ＳＯＣ−ＯＣＶ曲線は、二次電池Ｂを充放電させたときのＳＯＣとＯＣＶの観測値に対して例えば、最小二乗法等によって導出された関数であり、ＯＣＶ（ＳＯＣ）と定義する。
【００８５】
第２演算部２４ｃは、ＲＬＳにより導出した開放電圧ｕＯＣＶとＳＯＣ−ＯＣＶ曲線(ＯＣＶ（ＳＯＣ）)とを用いて、ＥＫＦによりＳＯＣの推定を行う。ＥＫＦも公知ではあるが、以下に示しておく。状態ベクトルｘ（ｋ）および出力ｙ（ｋ）を、
【数９】
2019158835.tif 000011
式（１０）とし、Ｆ（ｋ），Ｇ（ｋ），ｈ（ｋ）をそれぞれ、
【数１０】
2019158835.tif 000012
【数１１】
2019158835.tif 000013
【数１２】
2019158835.tif 000014
式（１１），（１２），（１３）とすれば、二次電池Ｂの状態空間モデルｘ（ｋ＋１）は、
【数１３】
2019158835.tif 000015
式（１４）のようになる。また、出力ｙ（ｋ）は、
【数１４】
2019158835.tif 000016
式（１５）のように書き換えることができる。なお、式（１４）のｗ（ｋ），式(１５)のｖ（ｋ）は、平均値０，共分散Ｑ，Ｒの正規白色雑音である。かかる状態空間モデルｘ（ｋ＋１）および出力ｙ（ｋ）に基づき、ＳＯＣが導出される。第２演算部２４ｃは、かかるＳＯＣの値を推定結果として設定部２４ｄへ出力する。
【００８６】
図４の説明に戻り、設定部２４ｄについて説明する。選択部２４ａによる選択結果に基づいて第１演算部２４ｂによって推定されたＳＯＣおよび第２演算部２４ｃによって推定されたＳＯＣについて重みを設定する。重み付けされたＳＯＣの値について最終的なＳＯＣの値として上位ＥＣＵ５（図２参照）へ通知される。
【００８７】
例えば、設定部２４ｄは、選択部２４ａによっていずれのサンプリング群も選択されなかった場合（図４の選択結果「×」に相当）、第１演算部２４ｂによるＳＯＣの重みを「１」とし、第２演算部２４ｃによるＳＯＣの重みを「０」とする。
【００８８】
一方、設定部２４ｄは、選択部２４ａによってサンプリング群が選択された場合には、第１演算部２４ｂによるＳＯＣを「０」とし、第２演算部２４ｃによるＳＯＣを「１」とする。
【００８９】
つまり、本実施形態では、電流観測値ｉが不規則に変化するサンプリング群が存在する場合には、第２演算部２４ｃの推定結果を採用し、かかるサンプリング群が存在しない場合には、第１演算部２４ｂの推定結果を採用する。
【００９０】
このように、本実施形態では、選択部２４ａによる選択結果に基づいて重みを変えることで、適切なサンプリング群が存在しない場合であっても、適切にＳＯＣを推定することが可能となる。
【００９１】
なお、設定部２４ｄは、「１」や「０」以外の重みを付与することも可能である。例えば、選択部２４ａによって選択されたサンプリング群の選択条件に対する充足率に基づき、第２演算部２４ｃによるＳＯＣの重みを設定することができる。具体的には、設定部２４ｄは、「α」（０＜α＜１）とし、第１演算部２４ｂによるＳＯＣの重みを「１−α」に設定する。なお、「α」は、上記の充足率により設定され、充足率が高いほど電流観測値ｉの不規則が高いことを示すため、αを大きくする。
【００９２】
また、設定部２４ｄは、複数のサンプリング群が選択条件を満たす場合、複数のサンプリング群に基づき第２演算部２４ｃにより推定されたＳＯＣについてそれぞれ重みを設定することも可能である。
【００９３】
例えば、設定部２４ｄは、複数のサンプリング群のうち、時間間隔の短いサンプリング群に基づくＳＯＣの重みを「１」とし、残りのサンプリング群に基づくＳＯＣの重みを「０」に設定する。
【００９４】
これにより、より直近の二次電池Ｂの状態を反映したＳＯＣを最終的な推定結果とすることが可能となる。
【００９５】
また、かかる場合に、設定部２４ｄは、例えば、２つのサンプリング群が選択された場合、一方のサンプリング群に基づくＳＯＣの重みを「α」（０＜α＜１）と、他方のサンプリング群に基づくＳＯＣの重みを設定する。この場合は、時間間隔の短いサンプリング群の方の重みを大きくする。これにより、複数のサンプリング群に基づくＳＯＣを平均化した値を最終的な推定結果とすることも可能である。
【００９６】
つまり、かかる場合に、実際のＳＯＣに対して誤差を少なくしつつ、直近の二次電池Ｂの状態を反映したＳＯＣを最終的な推定結果とすることが可能となる。
【００９７】
ところで、第１演算部２４ｂによって推定されたＳＯＣは、電流観測値ｉを積算する。このため、第１演算部２４ｂによる演算においては、初期値誤差や電流センサの測定誤差等が考慮されない。
【００９８】
したがって、第１演算部２４ｂによって推定されたＳＯＣは、誤差が蓄積されるので、定期的に誤差を補正することが好ましい。このため、設定部２４ｄは、例えば、第２演算部２４ｃによるＳＯＣの確度が高い場合、すなわち、第２演算部２４ｃのＳＯＣを最終的な推定結果とする場合、上述の充放電電流についてリセットする。
【００９９】
そして、設定部２４ｄは、リセット後のＳＯＣの値が第２演算部２４ｃによるＳＯＣとなるように充放電電流を設定する。これにより、第１演算部２４ｂによって推定されるＳＯＣの推定精度を向上させることが可能となる。
【０１００】
結果として、電流観測値ｉが不規則な適切なサンプリング群が存在しない場合であっても、ＳＯＣを精度よく推定することが可能となる。
【０１０１】
次に、図９を用いて実施形態に係る推定装置１が実行する処理手順について説明する。図９は、推定装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
図９に示すように、まず、変換部２１は、二次電池Ｂの電流ｉおよび電圧ｕについてサンプリング値へ変換を開始すると（ステップＳ１０１）、第１演算部２４ｂは、カウンタ部２２より入力される充放電電流に基づきＳＯＣを推定する（ステップＳ１０２）。続いて、振分部２３は、時間間隔が異なる複数のサンプリング群へサンプリング値を振分ける（ステップＳ１０３）。
【０１０３】
その後、推定部２４の選択部２４ａは、選択条件を満たすサンプリング群があるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、選択部２４ａは、選択条件を満たすサンプリング群がある場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、選択条件を満たすサンプリング群を選択する（ステップＳ１０５）。
【０１０４】
続いて、推定部２４の第２演算部２４ｃは、ＲＬＳおよびＥＫＦによりＳＯＣを推定する（ステップＳ１０６）。続いて、設定部２４ｄは、選択部２４ａによって複数のサンプリング群が選択されたか否かを判定し（ステップＳ１０７）、複数のサンプリング群が選択されていた場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、各サンプリング群に基づくＳＯＣについて重みを設定する（ステップＳ１０８）。
【０１０５】
そして、設定部２４ｄは、かかる重みに基づき、ＳＯＣを確定させて（ステップＳ１０９）、処理を終了する。一方、ステップＳ１０７の処理において１つのサンプリング群が選択されていた場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、かかるサンプリング群に基づくＳＯＣが最終的な推定結果となるので、ステップＳ１０７の処理を省略してステップＳ１０８の処理へ移行する。
【０１０６】
また、ステップＳ１０４の処理において、選択条件を満たすサンプリング群がない場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、設定部２４ｄは、第１演算部２４ｂのＳＯＣを採用し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０９の処理へ移行する。
【０１０７】
上述したように、実施形態に係る推定装置１は、変換部２１と、振分部２３と、推定部２４とを備える。変換部２１は、二次電池Ｂの電流ｉを一定周期でサンプリング値へ変換する。振分部２３は、変換部２１によって変換されたサンプリング値を時間間隔の異なる複数のサンプリング群へ振分ける。
【０１０８】
推定部２４は、振分部２３によって振分けられたサンプリング群と二次電池Ｂの等価回路モデルとに基づいて二次電池Ｂの充電状態を推定する。また、推定部２４は、サンプリング値の変化の規則性が低いサンプリング群について充電状態の確からしさを示す確度の高いサンプリング群として選択する。したがって、実施形態に係る推定装置１によれば、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【０１０９】
ところで、上述した実施形態では、選択部２４ａによってサンプリング群を選択した後に、第２演算部２４ｃがＳＯＣを推定する場合について説明したが、第２演算部２４ｃが各サンプリング群に基づいてＳＯＣを推定した後に、選択部２４ａによってサンプリング群を選択することにしてもよい。
【０１１０】
また、例えば、車両のように二次電池Ｂと他の二次電池を備える二電源システムである場合、所定のタイミングで、二次電池Ｂと他方の二次電池との間に設けられたＤＣＤＣコンバータを制御し、電流ｉが十分な周波数をもつように制御することにしてもよい。
【０１１１】
また、上述した実施形態では、二次電池Ｂが搭載される機器が車両である場合を例に挙げたが、車両に限定されるものではない。二次電池Ｂが、携帯電話やノートパソコンをはじめとする多様な電子機器・電気機器へ搭載される場合であってもよい。
【０１１２】
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】
【０１１３】
１    推定装置
５    上位ＥＣＵ
２１    変換部
２２    カウンタ部
２３    振分部
２４    推定部
２４ａ  選択部
２４ｂ  第１演算部
２４ｃ  第２演算部
２４ｄ  設定部
Ｂ    二次電池
【図１】
2019158835.tif 000017
【図２】
2019158835.tif 000018
【図３】
2019158835.tif 000019
【図４】
2019158835.tif 000020
【図５】
2019158835.tif 000021
【図６】
2019158835.tif 000022
【図７】
2019158835.tif 000023
【図８】
2019158835.tif 000024
【図９】
2019158835.tif 000025