(57)【要約】【課題】二次電池の劣化状態の推定精度を向上させる。【解決手段】車両１に搭載されたバッテリ１０の劣化状態推定方法は、第１〜第３のステップを含む。第１のステップは、バッテリ１０の電圧値および電流値をデータ取得期間に複数回取得してメモリ１０２に格納するステップである。第２のステップは、複数回の電圧値および電流値のフーリエ変換を行なうことにより、フーリエ変換された電圧値および電流値から周波数域毎のインピーダンス成分を算出するステップである。第３のステップは、データ取得期間における平均温度、および、中周波域の電流値に従って、中周波域に対応する反応抵抗を補正する補正処理を実行するステップである。補正処理は、中周波域の電流値が小さいほど反応抵抗が低くなるように反応抵抗を補正し、かつ、データ取得期間における平均温度が低いほど反応抵抗が低くなるように反応抵抗を補正する処理である。【選択図】図９
2019100933.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された二次電池について制御装置により実行される、二次電池の劣化状態推定方法であって、
前記二次電池の電圧値および電流値を所定期間に複数回取得してメモリに格納するステップと、
前記所定期間における、前記二次電池の電流変化幅、前記二次電池の温度変化幅および前記二次電池のＳＯＣ変化幅を算出するステップと、
前記所定期間における前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に定められた、前記電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、前記温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、前記ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣから取得するステップと、
前記電流変化幅が前記許容電流変化幅を下回るとの電流条件、前記温度変化幅が前記許容温度変化幅を下回るとの温度条件、および、前記ＳＯＣ変化幅が前記許容ＳＯＣ変化幅を下回るとのＳＯＣ条件がいずれも成立する場合に、前記メモリに格納された前記二次電池の前記複数回の電圧値および電流値の周波数変換を行なうことにより、周波数変換された電圧値および電流値から前記二次電池の周波数域毎のインピーダンス成分を算出するステップと、
前記所定期間における前記二次電池の温度、および、所定周波数域の電流値に従って、前記所定周波数域に対応するインピーダンス成分である反応抵抗を補正する補正処理を実行するステップと、
算出された周波数域毎のインピーダンス成分および前記補正処理による補正後の反応抵抗を用いて、各周波数域に応じた劣化モードの前記二次電池の劣化状態を推定するステップとを含み、
前記補正処理は、前記所定周波数域の電流値が小さいほど前記反応抵抗が低くなるように前記反応抵抗を補正し、かつ、前記所定期間における前記二次電池の温度が低いほど前記反応抵抗が低くなるように前記反応抵抗を補正する処理である、二次電池の劣化状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、二次電池の劣化状態推定方法に関し、より特定的には、車両に搭載された二次電池の劣化状態を推定するための二次電池の劣化状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、走行用の二次電池が搭載された車両の普及が進んでいる。これらの車両に搭載された二次電池は、使用方法または使用環境に伴い、あるいは時間の経過に伴い劣化し得るため、二次電池の劣化状態を高精度に推定することが求められている。そこで、二次電池のインピーダンス（内部抵抗）に基づいて二次電池の劣化状態を推定する方法が提案されている。
【０００３】
たとえば、特開２００５−２２１４８７号公報（特許文献１）に開示された方法によれば、周期性を持たない多様な波形の充放電電流が二次電池を流れる状態で電流値および電圧値が測定される。そして、測定された電流値および電圧値のフーリエ変換を行なうことにより、フーリエ変換後の電流値および電圧値から周波数毎のインピーダンス成分が算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２２１４８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明者らは、所定周波数域におけるインピーダンス成分（後述する反応抵抗）が電流依存性および温度依存性を有する点に着目した。反応抵抗の電流依存性および温度依存性を考慮しないと、反応抵抗を高精度に算出することができなくなる可能性がある。その結果、二次電池の劣化状態の推定精度が低下してしまう可能性がある。
【０００６】
本開示は上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、車両に搭載された二次電池の劣化状態を推定するための劣化状態推定方法において、二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のある局面に従う二次電池の劣化状態推定方法は、車両に搭載された二次電池について制御装置により実行される。二次電池の劣化状態推定方法は、第１〜第６のステップを含む。第１のステップは、二次電池の電圧値および電流値を所定期間に複数回取得してメモリに格納するステップである。第２のステップは、所定期間における、二次電池の電流変化幅、二次電池の温度変化幅および二次電池のＳＯＣ変化幅を算出するステップである。第３のステップは、所定期間における二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に定められた、電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を二次電池の温度、電流またはＳＯＣから取得するステップである。第４のステップは、電流変化幅が許容電流変化幅を下回るとの電流条件、温度変化幅が許容温度変化幅を下回るとの温度条件、および、ＳＯＣ変化幅が許容ＳＯＣ変化幅を下回るとのＳＯＣ条件がいずれも成立する場合に、メモリに格納された二次電池の複数回の電圧値および電流値の周波数変換を行なうことにより、周波数変換された電圧値および電流値から二次電池の周波数域毎のインピーダンス成分を算出するステップである。第５のステップは、所定期間における二次電池の温度、および、所定周波数域の電流値に従って、その所定周波数域に対応するインピーダンス成分である反応抵抗を補正する補正処理を実行するステップである。第６のステップは、周波数域毎のインピーダンス成分を用いて、各周波数域に応じた劣化モードの二次電池の劣化状態を推定するステップである。補正処理は、所定周波数域の電流値が小さいほど反応抵抗が低くなるように反応抵抗を補正し、かつ、所定期間における二次電池の温度が低いほど反応抵抗が低くなるように反応抵抗を補正する処理である。
【０００８】
上記方法によれば、二次電池を流れる電流が小さいほど反応抵抗が高くなる点に着目し、所定期間における温度および所定周波数域の電流に基づいて反応抵抗が補正される（詳細は後述）。このように、反応抵抗の電流依存性および温度依存性を考慮することで、反応抵抗の算出精度を向上させることができる。したがって、二次電池の劣化状態の推定精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、二次電池の劣化状態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】
【００１０】
【図１】本実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。
【図２】バッテリおよび監視ユニットの構成をより詳細に示す図である。
【図３】車両の走行中におけるバッテリの電流、温度およびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。
【図４】バッテリのインピーダンス成分を説明するための図である。
【図５】バッテリのインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。
【図６】フーリエ変換による周波数域毎のインピーダンス成分の算出手法を説明するための概念図である。
【図７】インピーダンス成分の算出結果の一例を示す図である。
【図８】反応抵抗の電流依存性を説明するための図である。
【図９】本実施の形態におけるバッテリの劣化状態の判定方法を示すフローチャートである。
【図１０】マップＭＰ１の一例を示す図である。
【図１１】補正マップＭＰ２の一例を示す図である。
【図１２】比較例および本実施の形態における反応抵抗の算出結果を比較するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示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り返さない。
【００１２】
［実施の形態］
＜二次電池システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。図１を参照して、車両１は、ハイブリッド車両である。しかし、本開示に係る電池システムが搭載可能な車両はハイブリッド車両（プラグインハイブリッド車を含む）に限られない。本開示に係る電池システムは、二次電池システムから供給される電力を用いて駆動力を発生させる車両全般に搭載可能である。そのため、車両１は、電気自動車またな燃料電池車であってもよい。
【００１３】
車両１は、二次電池システム２と、パワーコントロールユニット（ＰＣＵ：Power  Control  Unit）３０と、モータジェネレータ４１，４２と、エンジン５０と、動力分割装置６０と、駆動軸７０と、駆動輪８０とを備える。二次電池システム２は、バッテリ１０と、監視ユニット２０と、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic  Control  Unit）１００とを備える。
【００１４】
エンジン５０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギーをピストンおよびロータなどの運動子の運動エネルギーに変換することによって動力を出力する内燃機関である。
【００１５】
動力分割装置６０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構（図示せず）を含む。動力分割装置６０は、エンジン５０から出力される動力を、モータジェネレータ４１を駆動する動力と、駆動輪８０を駆動する動力とに分割する。
【００１６】
モータジェネレータ４１，４２の各々は、交流回転電機であり、たとえば、ロータに永久磁石（図示せず）が埋設された三相交流同期電動機である。モータジェネレータ４１は、主として、動力分割装置６０を経由してエンジン５０により駆動される発電機として用いられる。モータジェネレータ４１が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介してモータジェネレータ４２またはバッテリ１０に供給される。
【００１７】
モータジェネレータ４２は、主として電動機として動作し、駆動輪８０を駆動する。モータジェネレータ４２は、バッテリ１０からの電力およびモータジェネレータ４１の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、モータジェネレータ４２の駆動力は駆動軸７０に伝達される。一方、車両の制動時や下り斜面での加速度低減時には、モータジェネレータ４２は、発電機として動作して回生発電を行なう。モータジェネレータ４２が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介してバッテリ１０に供給される。
【００１８】
バッテリ１０は、複数のセルを含んで構成される組電池である。各セル１２は、たとえばリチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池などの二次電池である。バッテリ１０は、モータジェネレータ４１，４２を駆動するための電力を蓄え、ＰＣＵ５０を通じてモータジェネレータ４１，４２へ電力を供給する。また、バッテリ１０は、モータジェネレータ４１，４２の発電時にＰＣＵ３０を通じて発電電力を受けて充電される。
【００１９】
監視ユニット２０は、電圧センサ２１と、電流センサ２２と、温度センサ２３とを含む。電圧センサ２１は、バッテリ１０の電圧ＶＢを検出する。電流センサ２２は、バッテリ１０に入出力される電流ＩＢを検出する。温度センサ２３は、バッテリ１０の温度ＴＢを検出する。各センサは、その検出結果を示す信号をＥＣＵ１００に出力する。なお、バッテリ１０および監視ユニット２０の構成については図２にて、より詳細に説明する。
【００２０】
ＰＣＵ３０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、バッテリ１０とモータジェネレータ４１，４２との間で双方向の電力変換を実行する。ＰＣＵ３０は、モータジェネレータ４１，４２の状態を別々に制御可能に構成されており、たとえば、モータジェネレータ４１を回生状態（発電状態）にしつつ、モータジェネレータ４２を力行状態にすることができる。ＰＣＵ３０は、たとえば、モータジェネレータ４１，４２に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧をバッテリ１０の出力電圧以上に昇圧するコンバータ（いずれも図示せず）とを含んで構成される。
【００２１】
ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１と、メモリ（ＲＯＭ（Read  Only  Memory）およびＲＡＭ（Random  Access  Memory））１０１と、各種信号が入出力される入出力ポート（図示せず）とを含んで構成される。ＥＣＵ１００は、各センサから受ける信号ならびにメモリ１０２に記憶されたプログラムおよびマップに基づいて、車両１を所望の状態に制御するための各種処理を実行する。
【００２２】
より具体的には、ＥＣＵ１００は、エンジン５０およびＰＣＵ３０を制御することによってバッテリ１０の充放電を制御する。また、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０のＳＯＣ（State  Of  Charge）を推定する。ＳＯＣの推定には、電流積算法、ＯＣＶ−ＳＯＣカーブを用いる手法など公知の手法を用いることができる。さらに、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０のインピーダンス（内部抵抗）を算出する。バッテリ１０のインピーダンスは、電圧ＶＢと電流ＩＢとの比（＝ＶＢ／ＩＢ）から算出することができる。インピーダンスの算出については後に詳細に説明する。
【００２３】
図２は、バッテリ１０および監視ユニット２０の構成をより詳細に示す図である。図１および図２を参照して、バッテリ１０は、直列接続されたＭ個のブロック１１を含む。各ブロック１１は、並列接続されたＮ個のセル１２を含む。Ｍ，Ｎは、２以上の自然数である。
【００２４】
電圧センサ２１は、各ブロック１１の電圧を検出する。電流センサ２２は、すべてのブロック１１を流れる電流ＩＢを検出する。温度センサ２３は、バッテリ１０の温度を検出する。ただし、電圧センサの監視単位はブロックに限定されず、セル１２毎であってもよいし、隣接する複数（ブロック内のセル数未満の数）のセル１２毎であってもよい。また、温度センサ２３の監視単位も特に限定されず、たとえばブロック毎（あるいはセル毎）の温度が検出されてもよい。
【００２５】
このようなバッテリ１０の内部構成および監視ユニット２０の監視単位は例示に過ぎず、特に限定されるものではない。したがって、以下では、複数のブロック１１を互いに区別したり複数のセル１２を互いに区別したりせず、単にバッテリ１０と包括的に記載する。また、監視ユニット２０は、バッテリ１０の電圧ＶＢ，電流ＩＢおよび温度ＴＢを監視すると記載する。
【００２６】
＜車両走行中における電圧および電流の変化＞
以上のように構成された車両１の走行中においては、バッテリ１０の電圧ＶＢ、電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣが時間経過とともに変化し得る。なお、車両１の「走行中」とは、車両１がイグニッションオンされて走行可能な状態であればよく、車両１が一時停止した状態が含まれていてもよい。
【００２７】
図３は、車両１の走行中におけるバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。図３および後述する図１２において、横軸は経過時間を示す。縦軸は、上から順に、電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣを示す。なお、電圧ＶＢも電流ＩＢと同様に不規則に変化し得るが、図面が煩雑になるのを防ぐため、以下では電圧ＶＢについては図示を省略する。
【００２８】
図３を参照して、温度ＴＢおよびＳＯＣの変化にはある程度の時間を要し、温度ＴＢおよびＳＯＣは比較的滑らかに変化する場合が多い。これに対し、車両１の走行中には、モータジェネレータ４２が発生させる駆動力が調整されるのに伴いバッテリからの放電電流が変動したり、モータジェネレータ４２の回生発電に伴いバッテリ１０に充電電流が流れたりすることで、電流ＩＢが不規則に変化する可能性がある。このように不規則に変化する電流ＩＢに基づいてバッテリ１０のインピーダンスを算出する際に、本実施の形態では以下に説明するように、インピーダンス成分の周波数依存性が考慮される。
【００２９】
＜インピーダンス算出＞
図４は、バッテリ１０のインピーダンス成分を説明するための図である。図４には、バッテリ１０（より詳細には各セル１２）の正極、負極およびセパレータの等価回路図の一例が示されている。一般に、二次電池のインピーダンス成分は、直流抵抗ＲＤＣと、反応抵抗Ｒｃと、拡散抵抗Ｒｄとに大別される。
【００３０】
直流抵抗ＲＤＣとは、正極と負極との間でのイオンおよび電子の移動に関連するインピーダンス成分である。直流抵抗ＲＤＣは、二次電池に高負荷が印加された場合（高電圧が印加されたり大電流が流れたりした場合）の電解液の塩濃度分布等の偏りによる増加する。直流抵抗ＲＤＣは、図４に示す等価回路図において、正極の活物質抵抗Ｒａ１、負極の活物質抵抗Ｒａ２およびセパレータの電解液抵抗Ｒ３として表される。
【００３１】
反応抵抗Ｒｃとは、電解液と活物質界面との界面（正極活物質および負極活物質の表面）における電荷の授受（電荷移動）に関連するインピーダンス成分である。反応抵抗Ｒｃは、高ＳＯＣ状態の二次電池が高温環境下にある場合に活物質／電解液界面に被膜が成長することなどにより増加する。反応抵抗Ｒｃは、等価回路図において、正極の抵抗成分Ｒｃ１および負極の抵抗成分Ｒｃ２として表される。
【００３２】
拡散抵抗Ｒｄとは、電解液中での塩または活物質中の電荷輸送物質の拡散に関連するインピーダンス成分である。拡散抵抗Ｒｄは、高負荷印加時の活物質割れなどにより増加する。拡散抵抗Ｒｄは、正極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ１と、負極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ２と、セル内に発生する塩濃度過電圧Ｖｏｖ３（セパレータ内で活物質の塩濃度分布が生じることに起因する過電圧）とから定まる。
【００３３】
バッテリ１０のインピーダンスには上記のような様々なインピーダンス成分が含まれるところ、電流ＩＢの変化に対する応答時間がインピーダンス成分毎に異なる。応答時間が相対的に短いインピーダンス成分は、電圧ＶＢの高周波数での変化に追従可能である。一方、応答時間が相対的に長いインピーダンス成分は、高周波数での電圧ＶＢの変化には追従することができない。したがって、以下に説明するように、低周波域、中周波域および高周波域の周波数域毎に、その周波数域において支配的なバッテリ１０のインピーダンス成分が存在する。
【００３４】
図５は、バッテリ１０のインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。図５において、横軸は電流ＩＢ（または電圧ＶＢ）の周波数を示し、縦軸はバッテリ１０のインピーダンスを示す。
【００３５】
以下では、電流ＩＢの周波数が高周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「高周波インピーダンス成分」と称する。電流ＩＢの周波数が中周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「中周波インピーダンス成分」と称する。電流ＩＢの周波数が低周波域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「低周波インピーダンス成分」と称する。
【００３６】
図５に示すように、高周波インピーダンス成分には、主としてバッテリ１０の直流抵抗ＲＤＣが反映されている。中周波インピーダンス成分には、主としてバッテリ１０の反応抵抗Ｒｃと直流抵抗ＲＤＣとが反映されている。そのため、中周波インピーダンス成分と高周波インピーダンス成分との差分から反応抵抗Ｒｃを求めることができる。低周波インピーダンス成分には、バッテリ１０の反応抵抗Ｒｃ、直流抵抗ＲＤＣおよび拡散抵抗Ｒｄがいずれも反映されている。そのため、低周波インピーダンス成分と中周波インピーダンス成分との差分から拡散抵抗Ｒｄを求めることができる。
【００３７】
このように、周波数域毎にインピーダンス成分を算出することにより、直流抵抗ＲＤＣ、反応抵抗Ｒｃおよび拡散抵抗Ｒｄの各抵抗を切り分けることができる。そして、これらの各抵抗は、バッテリ１０の異なる劣化の要因（劣化モード）に対応する。したがって、現時点での抵抗（直流抵抗ＲＤＣ、反応抵抗Ｒｃおよび拡散抵抗Ｒｄのいずれか）がバッテリ１０の初期状態における抵抗からどの程度増加したかを求めることによって（あるいは増加率を求めることによって）、バッテリ１０の劣化の要因を推定したり、要因毎の劣化の進行度合いを推定したりすることができる。つまり、バッテリ１０の劣化状態を高精度に推定することが可能になる。
【００３８】
＜フーリエ変換＞
本実施の形態においては、前述のような周波数域毎のインピーダンス成分の算出にフーリエ変換が用いられる。
【００３９】
図６は、フーリエ変換による周波数域毎のインピーダンス成分の算出手法を説明するための概念図である。図６に示すように、電流ＩＢ（および電圧ＶＢ）にフーリエ変換を施すことにより、電流ＩＢを低周波成分と中周波成分と高周波成分とに分解することができる。このように分解された電圧ＶＢおよび電流ＩＢに基づいて、周波数域毎にインピーダンス成分を算出することができる。
【００４０】
なお、以下では、電圧ＶＢおよび電流ＩＢに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）を実施することによりインピーダンス成分を算出する例について説明する。ただし、フーリエ変換のアルゴリズムはＦＦＴに限定されず、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete  Fourier  Transform）であってもよい。
【００４１】
図７は、インピーダンス成分の算出結果の一例を示す図である。図７において、横軸は、周波数を対数目盛りで示す。低周波域は、たとえば０．００１Ｈｚ以上かつ０．１Ｈｚ未満の周波数域である。中周波域は、たとえば１Ｈｚ以上かつ１０Ｈｚ未満の周波数域である。高周波域は、たとえば１００Ｈｚ以上かつ１ｋＨｚ未満の周波数域である。図７の縦軸は、インピーダンスを示す。
【００４２】
図７に示すように、各周波数域において、周波数が異なる多数のインピーダンス成分が算出される。そのため、ＥＣＵ１００は、低周波域、中周波域および高周波数域の各々について、多数のインピーダンス成分から代表値を決定する。
【００４３】
たとえばインピーダンス成分の最大値を代表値とする場合には、ＥＣＵ１００は、低周波域におけるインピーダンス成分の最大値を低周波インピーダンス成分ＺＬに決定する。また、ＥＣＵ１００は、中周波域におけるインピーダンス成分の最大値を中周波インピーダンス成分ＺＭに決定するとともに、高周波域におけるインピーダンス成分の最大値を高周波インピーダンス成分ＺＨに決定する。なお、最大値を代表値とすることは一例であり、各周波数域内におけるインピーダンス成分の平均値を代表値としてもよいし中間値を代表値としてもよい。
【００４４】
＜データ取得期間＞
ＦＦＴの精度を確保するためには、サンプリング周期毎に繰り返し取得されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）を、ある程度の期間、ＥＣＵ１００のメモリ１０２に格納した上でＦＦＴを実施することが求められる。このようにデータを取得してメモリ１０２に格納する期間を「データ取得期間」とも記載する。なお、データ取得期間は、本開示に係る「所定期間」に相当する。
【００４５】
バッテリ１０のインピーダンス（各周波数域のインピーダンス成分）は、電流依存性、温度依存性およびＳＯＣ依存性を有し得る。そのため、あるデータ取得期間中にバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣのいずれかが過度に変化した場合には、そのデータ取得期間中のある期間（変化前の期間）と別の期間（変化後の期間）とでは依存性（電流依存性、温度依存性またはＳＯＣ依存性）の影響が異なるにもかかわらず一括してフーリエ変換（ＦＦＴ）が実施されることになるので、高精度にインピーダンスを算出することができなくなる可能性がある。
【００４６】
このような事情に鑑み、ＦＦＴの対象とするデータには、データ取得期間中にバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣがいずれも大きく変化していないとの条件を課すこととする。この条件が成立しているか否かは、電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣに基づいて判定される。
【００４７】
より詳細には、電流変化幅ΔＩＢは、あるデータ取得期間（ｎを自然数として、データ取得期間Ｐｎと記載する）におけるバッテリ１０の充電方向および放電方向の両方向を考慮した上で、電流ＩＢの変化幅（充電方向の最大電流と放電方向の最大電流との差）から算出することができる。温度変化幅ΔＴＢは、データ取得期間Ｐｎにおける最高温度（温度ＴＢの最高値）と最低温度（温度ＴＢの最低値）との差分から算出することができる。ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣは、データ取得期間Ｐｎにおける最高ＳＯＣと最低ＳＯＣとの差分から算出することができる。
【００４８】
＜反応抵抗の電流依存性および温度依存性＞
前述のように、バッテリ１０の周波数毎のインピーダンス成分（低周波インピーダンス成分ＺＬ、中周波インピーダンス成分ＺＭおよび高周波インピーダンス成分ＺＨ）をＦＦＴにより算出し、さらに、各インピーダンス成分を比較することでバッテリ１０の直流抵抗ＲＤＣ、反応抵抗Ｒｃおよび拡散抵抗Ｒｄを求めることができる。具体的には、高周波インピーダンス成分ＺＨから直流抵抗ＲＤＣが算出される（ＲＤＣ＝ＺＨ）。中周波インピーダンス成分ＺＭと高周波インピーダンス成分ＺＨとの差分から反応抵抗Ｒｃが算出される（Ｒｃ＝ＺＭ−ＺＨ）。低周波インピーダンス成分ＺＬと中周波インピーダンス成分ＺＭとの差分から拡散抵抗Ｒｄが算出される（Ｒｄ＝ＺＬ−ＺＭ）。
【００４９】
ここで、本発明者らは、反応抵抗Ｒｃが以下に説明するような電流依存性および温度依存性を有する点に着目した。
【００５０】
図８は、反応抵抗Ｒｃの電流依存性を説明するための図である。図８において、横軸は電流ＩＢを示し、縦軸は反応抵抗Ｒｃを示す。この図に示す反応抵抗Ｒｃの特性は、バッテリ１０の温度ＴＢを−３０℃に維持した状態で電流ＩＢを調整することで測定されたものである。図８に示すように、バッテリ１０が低温（たとえば氷点下）である場合、電流ＩＢが小さいほど反応抵抗Ｒｃは高くなる。
【００５１】
そこで、本実施の形態においては、反応抵抗Ｒｃの電流依存性および温度依存性を考慮して反応抵抗Ｒｃを補正する構成を採用する。より具体的には、周波数成分毎のインピーダンス成分の比較に基づく反応抵抗Ｒｃの算出値（すなわち、Ｒｃ＝ＺＭ−ＺＨ）を基準として、反応抵抗Ｒｃに対応する中周波域の電流（以下、「中周波電流成分」とも称する）が小さいほど反応抵抗Ｒｃが低くなるように反応抵抗Ｒｃを補正する。さらに、データ取得期間Ｐｎにおける平均温度ＴＢａｖｅが低いほど反応抵抗Ｒｃが低くなるように（言い換えると、反応抵抗Ｒｃの補正量が大きくなるように）反応抵抗Ｒｃを補正する。これにより、反応抵抗Ｒｃの算出精度が向上するため、バッテリ１０の劣化状態の推定精度を向上させることができる。
【００５２】
＜バッテリの劣化状態の判定フロー＞
図９は、本実施の形態におけるバッテリ１０の劣化状態の判定方法を示すフローチャートである。このフローチャートは、車両１の走行中に所定周期が経過する度にメインルーチンから呼び出されて実行される。各ステップ（Ｓと略す）は、基本的にはＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現されるが、ＥＣＵ１００内に作製された電子回路によるハードウェア処理によって実現されてもよい。
【００５３】
図９を参照して、ＥＣＵ１００は、あるデータ取得期間Ｐｎにおいて、バッテリ１０の監視ユニット２０内の各センサから予め定められたサンプリング周期で電圧ＶＢおよび電流ＩＢを取得する（Ｓ１）。ＥＣＵ１００により取得されたすべてのデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢの取得結果）は、メモリ１０２に一時的に格納される。なお、データ取得期間Ｐｎの長さは、たとえば数秒〜数十秒程度に設定することができる。サンプリング周期は、たとえばミリ秒オーダー〜数百ミリ秒オーダーに設定することができる。
【００５４】
Ｓ２において、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおける電流ＩＢの変化幅を示す電流変化幅ΔＩＢを算出する。また、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおける温度ＴＢの変化幅を示す温度変化幅ΔＴＢを算出する。さらに、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおけるバッテリ１０のＳＯＣの変化幅を示すＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣを算出する。
【００５５】
ＥＣＵ１００のメモリ１０２には、データ取得期間Ｐｎにおける平均温度ＴＢａｖｅと、許容電流変化幅ΔＩＢｍａｘとの間の対応関係が規定されたマップＭＰ１が不揮発的に記憶されている。許容電流変化幅ΔＩＢｍａｘとは、Ｓ１にてメモリ１０２に格納されたデータをインピーダンス算出に使用するか否かの判定基準となるパラメータであり、電流変化幅ΔＩＢの許容上限を示すものである。
【００５６】
図１０は、マップＭＰ１の一例を示す図である。図１０に示すように、マップＭＰ１では、データ取得期間Ｐｎにおけるバッテリ１０の平均温度ＴＢａｖｅの範囲毎に、データ取得期間Ｐｎにおける許容電流変化幅ΔＩＢｍａｘが定められている。マップＭＰ１には、許容温度変化幅ΔＴＢｍａｘおよび許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣｍａｘについても平均温度ＴＢａｖｅの範囲毎の値が定められている。なお、図１０に示した具体的な数値は、マップＭＰ１の理解を容易にするための例示に過ぎないことに留意すべきである。
【００５７】
Ｓ３において、ＥＣＵ１００は、マップＭＰ１を参照することによって平均温度ＴＢａｖｅから許容電流変化幅ΔＩＢｍａｘを取得する。また、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣについても同様に、ＥＣＵ１００は、マップＭＰ１を参照することによって平均温度ＴＢａｖｅから許容温度変化幅ΔＴＢｍａｘおよび許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣｍａｘをそれぞれ取得する。
【００５８】
図９に戻り、Ｓ４において、ＥＣＵ１００は、電流変化幅ΔＩＢが許容電流変化幅ΔＩＢｍａｘ未満であるか否かを判定する。さらに、ＥＣＵ１００は、温度変化幅ΔＴＢが許容温度変化幅ΔＴＢｍａｘ未満であるか否かを判定するとともに、ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣが許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣｍａｘ未満であるか否かを判定する。
【００５９】
電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣがいずれも対応する許容変化幅未満である場合、すなわち、ΔＩＢ＜ΔＩＢｍａｘとの電流条件が成立し、かつ、ΔＴＢ＜ΔＴＢｍａｘとの温度条件が成立し、かつΔＳＯＣ＜ΔＳＯＣｍａｘとのＳＯＣ条件が成立する場合（Ｓ４においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、Ｓ１にてメモリ１０２に蓄積されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）に対してＦＦＴを実施する（Ｓ５）。
【００６０】
Ｓ６において、ＥＣＵ１００は、ＦＦＴ後の電圧成分および電流成分に基づいて、周波数毎にインピーダンス成分を算出する（インピーダンス成分の詳細な算出式については、たとえば特許文献１を参照）。さらに、ＥＣＵ１００は、周波数域毎のインピーダンス成分からバッテリ１０の直流抵抗ＲＤＣ、反応抵抗Ｒｃおよび拡散抵抗Ｒｄを算出する。この算出手法については図５にて詳細に説明したため、ここでは説明は繰り返さない。
【００６１】
Ｓ７において、ＥＣＵ１００は、補正マップＭＰ２を参照することによって、Ｓ６にて算出された反応抵抗Ｒｃを補正する。この処理は、本開示に係る「補正処理」に相当する。
【００６２】
図１１は、補正マップＭＰ２の一例を示す概念図である。図１１に示すように、補正マップＭＰ２においては、事前の実験結果（交流インピー測定結果）に基づいて、データ取得期間Ｐｎにおける平均温度ＴＢａｖｅと、中周波電流成分（中周波域の電流）と、補正係数との間の対応関係が規定されている。補正マップＭＰ２を参照することで、平均温度ＴＢａｖｅおよび中周波電流成分から補正係数が算出される。そして、Ｓ６にて算出された反応抵抗Ｒｃに補正係数を乗算することにより、反応抵抗Ｒｃが補正される。
【００６３】
なお、マップＭＰ２ではデータ取得期間Ｐｎにおける平均温度ＴＢａｖｅを用いる例を説明するが、平均温度ＴＢａｖｅに代えて、たとえば、データ取得期間Ｐｎにおける最高温度または最低温度を用いてもよいし温度ＴＢの最頻値を用いてもよい。また、補正マップＭＰ２に代えて、関数または変換式を用いた反応抵抗Ｒｃの補正も可能である。
【００６４】
その後、ＥＣＵ１００は、メモリ１０２に格納されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢの取得結果）を破棄する（Ｓ８）。なお、Ｓ４にて電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣのうちの少なくとも１つが対応する許容変化幅以上である場合（Ｓ４においてＮＯ）、すなわち、データ取得期間Ｐｎの間に電流ＩＢ、温度ＴＢまたはＳＯＣがある程度大きく変動した場合には、ＥＣＵ１００は、Ｓ５〜Ｓ７の処理を実行することなく処理をＳ８に進め、メモリ１０２に格納されたデータを破棄する。
【００６５】
Ｓ９において、ＥＣＵ１００は、Ｓ７にて算出された各抵抗成分（直流抵抗ＲＤＣ、反応抵抗Ｒｃおよび拡散抵抗Ｒｄ）に基づいて、バッテリ１０の劣化状態を推定する。具体的には、ＥＣＵ１００は、直流抵抗ＲＤＣと許容値ＸＨとを比較し、反応抵抗Ｒｃと許容値ＸＭとを比較し、拡散抵抗Ｒｄと許容値ＸＬとを比較する。そして、少なくとも１つの抵抗成分が許容値よりも高い場合、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０の劣化が進行していると判定する。一方、すべての抵抗成分が許容値以下である場合には、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０の劣化は進行していないと判定する。
【００６６】
なお、Ｓ１０におけるバッテリ１０の劣化状態の推定処理は別フローにて実行されてもよい。つまり、各抵抗成分の算出結果が蓄積されるまでＳ５〜Ｓ７の処理を繰り返し実行し、各抵抗成分の算出結果が蓄積されてからバッテリ１０の劣化状態を推定してもよい。
【００６７】
また、Ｓ１０にてバッテリ１０の劣化が進行していると判定された場合、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０の充放電を抑制することができる。具体的には、ＥＣＵ１００は、通常時（バッテリ１０の劣化が進行していないと判定された場合）と比べて、バッテリ１０の充放電電力の制限上限値（充電電力制御上限値および放電電力制御上限値）を低く設定する。これにより、バッテリ１０の劣化のさらなる進行を抑制したり、バッテリ１０の劣化速度を低減したりすることができる。さらに、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０の充放電を速やかに停止するための制御を実行してもよい。たとえば、ＥＣＵ１００は、車両１をフェールセーフモードへと遷移させ、それにより、ディーラ（あるいは修理工場等）へと車両１を持ち込んで適切な点検を受けるように車両１のユーザに報知する。
【００６８】
図１２は、比較例および本実施の形態における反応抵抗Ｒｃの算出結果を比較するための図である。図１２において、横軸は経過時間を示す。縦軸は、バッテリ１０の反応抵抗Ｒｃを示す。図１２では、一般的な交流インピーダンス測定によって精密に求められた反応抵抗Ｒｃが「真値」として破線で示されている。
【００６９】
図１２を参照して、比較例における反応抵抗Ｒｃの算出結果、すなわち、Ｓ７における補正が行なわれなかった場合の反応抵抗Ｒｃと、真値との間には誤差が生じている。これに対し、本実施の形態では、Ｓ７の処理を行なった結果、補正後の反応抵抗Ｒｃと真値とがよく一致していることが分かる。
【００７０】
以上のように、本実施の形態によれば、バッテリ１０の温度ＴＢが氷点下などの低温である場合に電流ＩＢ（より特定的には中周波電流成分）が小さいほど反応抵抗Ｒｃは高くなる点に着目し、データ取得期間Ｐｎにおける平均温度ＴＢａｖｅおよび中周波電流成分に基づいて反応抵抗Ｒｃを補正する（図１１に示した補正マップＭＰ２を参照）。このように、反応抵抗Ｒｃの電流依存性および温度依存性を考慮することで、反応抵抗Ｒｃの算出精度を向上させることができる。その結果、バッテリ１０の劣化状態の推定精度を向上させることが可能となる。
【００７１】
また、本実施の形態によれば、データ取得期間中にバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣのうちの少なくとも１つが対応する許容変化幅（ΔＩＢｍａｘ，ΔＴＢｍａｘ，ΔＳＯＣｍａｘ）よりも大きく変化した場合には、そのデータ取得期間に取得されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）はＦＦＴの対象から外され、インピーダンスの算出には用いられない。これにより、バッテリ１０のインピーダンスの算出結果に電流依存性、温度依存性およびＳＯＣ依存性を適切に反映させることが可能になるので、バッテリ１０の劣化状態の推定精度を向上させることができる。
【００７２】
なお、本実施の形態では、ハイブリッド車である車両１の走行中に生じる不規則な電流波形（および電圧波形）を用いてバッテリ１０のインピーダンス成分を算出する構成について説明した。図示しないが、車両１がプラグインハイブリッド車または電気自動車である場合、すなわち、車両外部に設けられた電源（外部電源）から供給される電力によりバッテリ１０を充電可能な構成（いわゆる外部充電が可能な構成）を車両１が有する場合には、外部充電時に外部電源から供給される電流波形によりインピーダンス成分を算出してもよい。外部電源からの一定の電流波形の電力を供給するのに代えて、周波数域が低周波域〜高周波域に亘る電流波形（サイン波、矩形波または三角波など）とすることによって、各周波数域におけるインピーダンス成分を算出することが可能になる。
【００７３】
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。本開示の範囲は、上記した実施の形態の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】
【００７４】
１  車両、２  二次電池システム、１０  バッテリ、１１  ブロック、１２  セル、２０  監視ユニット、２１  電圧センサ、２２  電流センサ、２３  温度センサ、３０  ＰＣＵ、４１，４２  モータジェネレータ、５０  エンジン、６０  動力分割装置、７０  駆動軸、８０  駆動輪、１００  ＥＣＵ、１０１  ＣＰＵ、１０２  メモリ。
【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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