(57)【要約】【課題】ＳＯＣを推定するためのデータ量を削減する。【解決手段】ＥＣＵ３００は、バッテリ１５０のＳＯＣ−ＯＣＶカーブに基づいて、ＯＣＶからＳＯＣを推定する。上記ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、バッテリ１５０の放電時の特性を示す放電側カーブＤＣＨＧと、バッテリ１５０の充電時の特性を示す充電側カーブＣＨＧとを含む。ＥＣＵ３００は、ＳＯＣがＥＶ走行優先領域に属する場合には、放電側カーブＤＣＨＧに従ってＳＯＣを更新する一方で、ＳＯＣがＥＶ走行優先領域よりも低いＨＶ走行優先領域に属する場合には、下記式（１）を満たすカーブに従ってＳＯＣを更新する。    ＤＣＨＧ＜ＯＣＶ＜ＣＨＧ                                        ・・・（１）【選択図】図３
2015154639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転電機と、前記回転電機の駆動電力を充放電可能な蓄電装置とを備える車両の制御装置であって、
前記制御装置は、前記蓄電装置の開放電圧を推定し、さらに、前記蓄電装置の充電状態に対する前記開放電圧の変化特性に基づいて、前記開放電圧から前記充電状態を推定し、
前記変化特性は、前記蓄電装置の放電時の特性を示す第１の曲線と、前記蓄電装置の充電時の特性を示す第２の曲線とを含み、
前記制御装置は、前記充電状態が第１の領域に属する場合には、前記第１の曲線に従って前記充電状態を更新する一方で、前記充電状態が前記第１の領域よりも低い第２の領域に属する場合には、下記式（１）を満たす曲線に従って前記充電状態を更新し、
前記式（１）において、ＯＣＶは前記開放電圧、ＤＣＨＧは前記第１の曲線上の開放電圧、ＣＨＧは前記第２の曲線上の開放電圧をそれぞれ示す、車両の制御装置。
ＤＣＨＧ＜ＯＣＶ＜ＣＨＧ                                        ・・・（１）
【請求項２】
前記車両は、内燃機関をさらに備えたハイブリッド車両であり、
前記制御装置は、前記充電状態が前記第２の領域に属する場合には、下記式（２）および式（３）を満たす曲線に従って前記充電状態を更新する、請求項１に記載の車両の制御装置。
ＯＣＶ≧（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２−（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（２）
ＯＣＶ≦（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２＋（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（３）
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の制御装置に関し、特に、内燃機関と、回転電機と、回転電機の駆動電力を充放電可能な蓄電装置とを備える車両の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ハイブリッド車または電気自動車等の車両に搭載される二次電池システムでは、バッテリの充電状態（以下、ＳＯＣ（State  Of  Charge）とも称する）を高精度に管理する必要がある。そのため、ＳＯＣの推定精度を向上させる技術が求められている。
【０００３】
たとえば特開２０１３−１５８０８７号公報（特許文献１）に開示された蓄電システムでは、コントローラがバッテリの充電電流と放電電流との積算値を算出する。このコントローラのメモリには、放電電流の積算値が充電電流の積算値よりも大きい状態に対応付けられた第１の関係データ（具体的にはＳＯＣ−ＯＣＶ（Open  Circuit  Voltage）カーブ）と、充電電流の積算値が放電電流の積算値よりも大きい状態に対応付けられた第２の関係データとが記憶されている。コントローラは、第１および第２の関係データのいずれかを選択し、選択された関係データに基づいてＳＯＣを算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１５８０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示の蓄電システムでは２種類の関係データが準備されるため、ＳＯＣを推定するためのデータ量が増加する。データ量が増加すると大容量のメモリや高速のＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が必要になるので、コスト増大の要因となる。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ＳＯＣを推定するためのデータ量を削減可能な車両の制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある局面に従う制御装置は、回転電機と、回転電機の駆動電力を充放電可能な蓄電装置とを備える車両の制御装置である。制御装置は、蓄電装置の開放電圧を推定し、さらに、蓄電装置の充電状態に対する開放電圧の変化特性に基づいて、開放電圧から状態値を推定する。変化特性は、蓄電装置の放電時の特性を示す第１の曲線と、蓄電装置の充電時の特性を示す第２の曲線とを含む。制御装置は、充電状態が第１の領域に属する場合には、第１の曲線に従って充電状態を更新する一方で、充電状態が第１の領域よりも低い第２の領域に属する場合には、下記式（１）を満たす曲線に従って充電状態を更新する。式（１）において、ＯＣＶは開放電圧、ＤＣＨＧは第１の曲線上の開放電圧、ＣＨＧは第２の曲線上の開放電圧をそれぞれ示す。
【０００８】
ＤＣＨＧ＜ＯＣＶ＜ＣＨＧ                                        ・・・（１）
上記構成によれば、充電状態が第１の領域に属する場合には、蓄電装置は主に放電されるので、蓄電装置の放電時の特性を示す第１の曲線に従って充電状態が更新される。一方、充電状態が第１の領域よりも低い第２の領域に属する場合には、蓄電装置の充電と放電とが頻繁に切り替わるので、上記式（１）を満たす曲線（すなわち第１の曲線と第２の曲線との間に存在する曲線）に従って、充電状態が更新される。このように、充電状態が属する領域に応じて充電状態の推定に用いる曲線を切り替えることにより、準備が必要な曲線は領域毎に１種類で済むため、充電状態を推定するためのデータ量を削減することができる。
【０００９】
好ましくは、上記車両は、内燃機関をさらに備えたハイブリッド車両である。制御装置は、充電状態が第２の領域に属する場合には、下記式（２）および式（３）を満たす曲線に従って充電状態を更新する。
【００１０】
ＯＣＶ≧（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２−（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（２）
ＯＣＶ≦（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２＋（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（３）
上記構成によれば、充電状態が第２の領域に属する場合には、蓄電装置の充電と放電とが頻繁に切り替わるので、上記式（２）および式（３）を満たす曲線（すなわち第１の曲線と第２の曲線との平均値近傍に存在する曲線）に従って、充電状態が更新される。これにより、充電状態の推定精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ＳＯＣを推定するためのデータ量を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態に係る車両の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】比較例におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの一例を示す図である。
【図３】本実施の形態におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの一例を示す図である。
【図４】図３に示すＨＶ走行優先領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの拡大図である。
【図５】図４に示す上限カーブＵＬおよび下限カーブＬＬの設定方法を説明するための図である。
【図６】各カーブに従ってＳＯＣを推定した結果を示す図である。
【図７】比較例のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの誤差を説明するための図である。
【図８】本実施の形態のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの誤差を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
【００１４】
本実施の形態では、車両外部から車両搭載のバッテリに充電可能に構成されたプラグインハイブリッド車両を例に説明する。ただし、ハイブリッド車両は、プラグインハイブリッド車両に限定されるものではなく、車両外部から充電されない通常のハイブリッド車両であってもよい。また、「車両」は電気自動車であってもよい。
【００１５】
図１は、本実施の形態に係る車両１の構成を概略的に示すブロック図である。図１を参照して、車両１は、エンジン１００と、第１ＭＧ（Motor  Generator）１１０と、第２ＭＧ１２０と、動力分割機構１３０と、駆動輪１４０と、バッテリ１５０と、ＰＣＵ（Power  Control  Unit）１６０と、ＳＭＲ（System  Main  Relay）１７０と、ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）３００とを備える。
【００１６】
ＥＣＵ３００は、車両１を制御する制御装置である。ＥＣＵ３００は、後述する各センサからの信号を受けるとともに、車両１の構成要素に制御信号を出力する。エンジン１００は、たとえばガソリンエンジン、ディーゼルエンジン等の内燃機関である。
【００１７】
バッテリ１５０は、充放電可能に構成された蓄電装置である。バッテリ１５０には、たとえばリチウムイオン電池もしくはニッケル水素電池などの二次電池、または電気二重層キャパシタなどのキャパシタを採用することができる。バッテリ１５０には電池センサ１５２が取り付けられている。
【００１８】
電池センサ１５２は、電圧センサ、電流センサおよび温度センサを包括的に表わすものである。電圧センサは、バッテリの電圧ＶＢ（より具体的にはＣＣＶ（Closed  Circuit  Voltage））を検出する。電流センサは、バッテリ１５０に出入りする電流ＩＢを検出する。温度センサは、バッテリ１５０の温度ＴＢを検出する。各センサは、その検出値をＥＣＵ３００に送信する。
【００１９】
ＥＣＵ３００は、電池センサ１５２の検出値に基づいて、バッテリ１５０のＳＯＣを推定する。詳細には、バッテリ１５０のＳＯＣに対するＯＣＶ（開放電圧）の変化特性を予め求めておくことにより、ＯＣＶからＳＯＣを推定することができる。ＯＣＶは、電圧センサによって検出されたバッテリ１５０の電圧ＶＢ（ＣＣＶ）から算出される。言い換えると、ＥＣＵ３００は、バッテリ１５０のＯＣＶを推定し、さらに、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブに基づいて、ＯＣＶからＳＯＣを推定する。
【００２０】
ＰＣＵ１６０は、第１ＭＧ１１０および第２ＭＧ１２０を駆動する。ＰＣＵ１６０は、コンバータ１６１と、インバータ１６２，１６３とを含む。コンバータ１６１は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、バッテリ１５０から供給される直流電圧を昇圧する。昇圧された直流電圧は、インバータ１６２，１６３に供給される。インバータ１６２，１６３の各々は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、コンバータ１６１からの直流電力を交流電力に変換する。インバータ１６２，１６３で変換された交流電力は、第１ＭＧ１１０および第２ＭＧ１２０にそれぞれ供給される。
【００２１】
第１ＭＧ１１０は、インバータ１６２で変換された交流電力を用いて、エンジン１００のクランクシャフト（図示せず）を回転させる。これにより、第１ＭＧ１１０はエンジン１００を始動させる。また、第１ＭＧ１１０で生じた駆動力は、動力分割機構１３０を介して駆動輪１４０に伝達される。さらに、第１ＭＧ１１０は、動力分割機構１３０によって分割されたエンジン１００の動力を用いて発電する。第１ＭＧ１１０で発電された交流電力は、ＰＣＵ１６０で直流電力に変換することができる。これによりバッテリ１５０が充電される。
【００２２】
第２ＭＧ１２０は、インバータ１６３からの交流電力および第１ＭＧ１１０で発電された交流電力のうちの少なくとも一方を用いて、駆動輪１４０に駆動力を与える。また、第２ＭＧ１２０は回生制動によって発電する。第２ＭＧ１２０で発電された交流電力は、ＰＣＵ１６０によって直流電力に変換することができる。これによりバッテリ１５０が充電される。
【００２３】
ＳＭＲ１７０は、バッテリ１５０とＰＣＵ１６０との間に電気的に接続される。ＳＭＲ１７０は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、バッテリ１５０とＰＣＵ１６０との間での電力の供給と遮断とを切り替える。
【００２４】
車両１は、車両外部の外部機器５００および電気機器５１０に給電可能に構成される。外部機器５００および電気機器５１０は、車両１からの電力を用いて動作する機器であれば、特に限定されない。車両１は、車両外部に給電するための構成として、ＤＣ／ＡＣ変換器１８０と、アウトレット１８２と、リレー１８４と、接続部１８６とをさらに備える。
【００２５】
ＤＣ／ＡＣ変換器１８０は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、バッテリ１５０またはＰＣＵ１６０からの直流電力を交流電力に変換する。ＤＣ／ＡＣ変換器１８０によって変換された交流電力は、アウトレット１８２に供給されるとともに、リレー１８４を介して接続部１８６に供給される。アウトレット１８２には、電気機器５１０の電源プラグ（図示せず）が挿入される。リレー１８４は、ＤＣ／ＡＣ変換器１８０と接続部１８６との間に電気的に接続される。リレー１８４は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、ＤＣ／ＡＣ変換器１８０から接続部１８６への交流電力の供給と遮断とを切り替える。
【００２６】
接続部１８６は、たとえば専用のコネクタであって、車両１の外表面に設けられる。車両１からの交流電力は、接続部１８６および接続ケーブル５２０を介して外部機器５００に供給される。
【００２７】
車両１は、車両外部からバッテリ１５０を充電するための構成として、ＡＣ／ＤＣ変換器１９０と、リレー１９２とをさらに備える。バッテリ１５０を充電する際には、外部機器５００に代えて交流電力源（たとえば商用電源）が接続部１８６に電気的に接続される。
【００２８】
ＡＣ／ＤＣ変換器１９０は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、接続部１８６からの交流電力を直流電力に変換する。これによりバッテリ１５０が充電される。リレー１９２は、ＡＣ／ＤＣ変換器１９０とバッテリ１５０との間に電気的に接続される。リレー１９２は、ＥＣＵ３００からの制御信号に基づいて、ＡＣ／ＤＣ変換器１９０からバッテリ１５０への直流電力の供給と遮断とを切り替える。
【００２９】
以上のような構成において、エンジン１００の駆動が許可された状態で行なう走行を「ＨＶ走行」とも称する。一方、車両１は、エンジン１００を停止させて、第２ＭＧ１２０の駆動力のみで走行することができる。エンジン１００を停止させた状態で行なう走行を「ＥＶ走行」とも称する。
【００３０】
バッテリの充放電を行なうと、バッテリでは分極が生じることが知られている。バッテリに充電すると、分極電圧が正方向に大きくなる。一方、バッテリから放電すると、分極電圧が負方向に大きくなる。バッテリの充放電を停止すると、そのときに発生している分極電圧は、時間経過とともに徐々に減少する。このように、バッテリでは、充放電の使用履歴に基づくＯＣＶのヒステリシス特性が存在する。そのため、ＳＯＣを精度良く推定するためには、このヒステリシス特性を考慮に入れることが重要である。
【００３１】
したがって、比較例および本実施の形態のＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、バッテリのＯＣＶのヒステリシス特性を考慮して定められる。まず、比較例のＳＯＣ−ＯＣＶカーブについて以下に詳細に説明する。なお、比較例に係る車両の構成は、本実施の形態に係る車両１の構成と同等であるため、詳細な説明は繰返さない。
【００３２】
比較例では、バッテリ１５０の分極電圧が正負のいずれであるかを判断するために電流積算値を用いる。比較例における電流積算値とは、イグニッションスイッチ２００のオン（ＩＧ−ＯＮ）により充放電制御が開始されてから、イグニッションスイッチ２００のオフ（ＩＧ−ＯＦＦ）により充放電制御が終了されるまでに、バッテリ１５０に出入りする電流ＩＢを積算した値である。
【００３３】
図２は、比較例におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの一例を示す図である。図２を参照して、横軸はＳＯＣを表わし、縦軸はＯＣＶを表わす。比較例のＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧ（実線で示す）と、放電側カーブＤＣＨＧ（破線で示す）とを含む。
【００３４】
放電側カーブＤＣＨＧは、電流積算値が正の場合に対応する。一方、充電側カーブＣＨＧは、電流積算値が負の場合に対応する。言い換えると、放電側カーブＤＣＨＧは、バッテリ１５０の放電時の特性を示し、充電側カーブＣＨＧは、バッテリ１５０の充電時の特性を示す。破線の矢印で示すように、ＯＣＶからＳＯＣを推定する場合に、どちらのカーブに従うかに応じてＳＯＣの推定値が異なる。充電側カーブＣＨＧでは、放電側カーブＤＣＨＧと比べて、同一のＯＣＶに対するＳＯＣが低い。なお、放電側カーブＤＣＨＧは「第１の曲線」に相当し、充電側カーブＣＨＧは「第２の曲線」に相当する。
【００３５】
比較例では、電流積算値の正負に応じて充電側カーブＣＨＧおよび放電側カーブＤＣＨＧのいずれか一方が選択される。選択されたカーブがその時点における実際のバッテリの充放電状態に一致している場合、すなわち、バッテリが充電状態のときに充電側カーブＣＨＧが選択された場合、あるいはバッテリが放電状態のときに放電側カーブＤＣＨＧが選択された場合には、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【００３６】
しかしながら、電流積算値の正負は、その時点における実際のバッテリ１５０の充放電状態と一致しない場合がある。一例として、ＩＧ−ＯＦＦ直前にエアコンディショナやオーディオで電力が消費されていると、ＩＧ−ＯＦＦ時にはバッテリ１５０は放電状態である。したがって、放電側カーブＤＣＨＧを選択することが望ましい。ところが、ＩＧ−ＯＮからＩＧ−ＯＦＦまでの間、たとえばＨＶ走行中にＳＯＣを増加させるためにエンジン１００を駆動させていた場合、あるいは回生制動によるバッテリ１５０の充電が頻繁に行われていた場合には、電流積算値が正になり得る。この場合、比較例では充電側カーブＣＨＧが選択される。このように比較例では、望ましいカーブとは異なるカーブが選択され得る。その場合には、ＳＯＣの推定精度が大きく低下する。
【００３７】
また、比較例のＥＣＵでは、メモリに２種類のカーブが記憶されるので、ＳＯＣを推定するためのデータ量が増加する。したがって、大容量のメモリや高速のＣＰＵが必要になる。
【００３８】
次に、本実施の形態におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブについて、比較例と対比しながら説明する。
【００３９】
図３は、本実施の形態におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの一例を示す図である。図３を参照して、本実施の形態のカーブを太い実線で示す。また、比較例との対比のために、充電側カーブＣＨＧを細い実線で示し、放電側カーブＤＣＨＧを破線で示す。ただし、これらの比較例のカーブは対比のためだけに示されており、本実施の形態においてＥＣＵ３００のメモリには、太い実線で示すカーブのみが記憶されている。
【００４０】
本実施の形態のＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、ＳＯＣに応じて４つの領域に区分される。４つに区分された領域とは、ＳＯＣの低い順に低ＳＯＣ領域、ＨＶ走行優先領域、ＥＶ走行優先領域および高ＳＯＣ領域である。
【００４１】
ＥＣＵ３００は、ある瞬間のＯＣＶからＳＯＣを推定すると、ＳＯＣの推定値がどの領域に属するかを判断する。その後、ＥＣＵ３００は、上記のＳＯＣの推定値が属する領域のカーブに従って、次の瞬間のＳＯＣを推定し、推定値を更新する。
【００４２】
低ＳＯＣ領域は、バッテリ１５０の充電が必要な領域であり、たとえばＳＯＣが１５％未満の領域である。低ＳＯＣ領域において、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧに一致するように定められる。充電側カーブＣＨＧの方が放電側カーブＤＣＨＧよりも同一のＯＣＶに対してＳＯＣが低く推定されるので、低ＳＯＣ領域では余裕を持ってＳＯＣを低めに推定しておくことが望ましいためである。これにより、バッテリ１５０が過放電状態に至ることを防止できる。
【００４３】
ＨＶ走行優先領域は、ＨＶ走行が優先的に行なわれる領域であり、たとえばＳＯＣが１５％以上かつ３０％未満の領域である。ＨＶ走行時には、バッテリ１５０の充電と放電とが頻繁に切り替わる。そのため、本実施の形態では、ＨＶ走行優先領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの間に位置するように定められる。この定め方については後により詳細に説明する。
【００４４】
ＥＶ走行優先領域は、ＥＶ走行が優先的に行なわれる領域であり、たとえばＳＯＣが３０％以上かつ８５％未満の領域である。ＥＶ走行時には、一時的に回生制動によってバッテリ１５０が充電されることはあるが、基本的にはバッテリ１５０は放電状態にある。そのため、本実施の形態では、ＥＶ走行優先領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、放電側カーブＤＣＨＧに一致するように定められる。言い換えると、ＥＣＵ３００は、ＳＯＣがＥＶ走行優先領域に属する場合には、放電側カーブＤＣＨＧに従ってＳＯＣを更新する。
【００４５】
高ＳＯＣ領域は、バッテリ１５０の放電が必要な領域であり、たとえばＳＯＣが８５％以上の領域である。高ＳＯＣ領域において、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、放電側カーブＤＣＨＧに一致するように定められる。放電側カーブＤＣＨＧの方が充電側カーブＣＨＧよりも同一のＯＣＶに対してＳＯＣが高く推定されるので、高ＳＯＣ領域では余裕を持ってＳＯＣを高めに推定しておくことが望ましいためである。これにより、バッテリ１５０が過充電状態に至ることを防止できる。
【００４６】
なお、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブの設定方法は上記の方法に限定されない。たとえば、低ＳＯＣ領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、放電側カーブＤＣＨＧと一致するように定めてもよい。上述のように放電側カーブＤＣＨＧの方が充電側カーブＣＨＧよりも同一のＯＣＶに対してＳＯＣが高く推定されるので、バッテリから放電可能なＳＯＣ領域を広くすることができる。同様に、高ＳＯＣ領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧと一致するように定めてもよい。これにより、バッテリに充電可能なＳＯＣ領域を広くすることができる。
【００４７】
図４は、図３に示すＨＶ走行優先領域におけるＳＯＣ−ＯＣＶカーブの拡大図である。図４を参照して、ＳＯＣがＨＶ走行優先領域に属する場合には、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの間の範囲内に位置するように定められる。
【００４８】
充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの間には、上限カーブＵＬおよび下限カーブＬＬが設定される。上限カーブＵＬは、各ＳＯＣに対するＯＣＶの上限値を規定するカーブである。下限カーブＬＬは、各ＳＯＣに対するＯＣＶの下限値を規定するカーブである。ＨＶ走行優先領域において、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、上限カーブＵＬと下限カーブＬＬとの間に位置するように定められることが好ましい。
【００４９】
図５は、図４に示す上限カーブＵＬおよび下限カーブＬＬの設定方法を説明するための図である。図５を参照して、充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの平均のＯＣＶを示すカーブを平均カーブＡＶＥと表わす（ＡＶＥ＝（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２）。また、充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの差のＯＣＶを電圧ΔＶと表わす（ΔＶ＝ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）。
【００５０】
上限カーブＵＬ上のＯＣＶは、平均カーブＡＶＥ上のＯＣＶにΔＶ／６を加算した値となるように定めることが好ましい。同様に、下限カーブＬＬ上のＯＣＶは、平均カーブＡＶＥ上のＯＣＶからΔＶ／６を減算した値となるように定めることが好ましい。つまり、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、充電側カーブＣＨＧと放電側カーブＤＣＨＧとの間の中央の１／３の範囲内に位置するように定めることが好ましい。
【００５１】
言い換えると、ＥＣＵ３００は、ＳＯＣがＨＶ走行優先領域に属する場合には、下記式（１）を満たす曲線に従ってＳＯＣを更新することが好ましい。ただし、ＤＣＨＧは放電側カーブＤＣＨＧ上のＯＣＶを示し、ＣＨＧは充電側カーブＣＨＧ上のＯＣＶを示す。
【００５２】
ＤＣＨＧ＜ＯＣＶ＜ＣＨＧ                                        ・・・（１）  また、下記式（２）および式（３）を満たす曲線に従ってＳＯＣを更新することがより好ましい。これにより、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【００５３】
ＯＣＶ≧（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２−（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（２）
ＯＣＶ≦（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２＋（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（３）
さらに、ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、平均カーブＡＶＥに一致するように定めることが一層好ましい。
【００５４】
比較例では、充電側カーブＣＨＧおよび放電側カーブＤＣＨＧの２種類のカーブを準備する必要がある。これに対し、本実施の形態によればカーブは各領域に１種類で済む。そのため、ＳＯＣを推定するためのデータ量を削減することができる。また、本実施の形態によれば、カーブを選択するために電流積算値を算出する必要もない。したがって、大容量のメモリや高速のＣＰＵを用いなくてよいので、コストを削減することができる。
【００５５】
さらに、本実施の形態によれば、ＳＯＣの領域毎に、その領域内でバッテリ１５０が取る可能性の高い充電あるいは放電の状態に適したカーブが定められる。したがって、充電側カーブＣＨＧおよび放電側カーブＤＣＨＧのいずれか一方を使用する場合と比べて、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。
【００５６】
なお、「第１の領域」はＥＶ走行優先領域であることが好ましく、「第２の領域」はＨＶ走行優先領域であることが好ましい。ただし、「第１の領域」はバッテリの放電の頻度が充電の頻度よりも十分に高い領域であればよいので、「第１の領域」においてＥＶ走行が行われることは必須ではない。また、各領域の数値範囲は一例を示すものに過ぎず、適宜変更可能である。
【００５７】
また、電気自動車の場合には、ＳＯＣが相対的に高い領域が「第１の領域」に相当し、ＳＯＣが相対的に低い領域が「第２の領域」に相当する。ＳＯＣが高い領域では、バッテリからの放電電力を用いて車両を走行させるので、放電側カーブＤＣＨＧを用いることが望ましい。一方、ＳＯＣが低い領域についても、放電側カーブＤＣＨＧを用いることも考えられる。しかし、たとえば、ＳＯＣが低い領域では高い領域と比べて、回生制動によるバッテリへの充電頻度を増加させる場合には、単に放電側カーブＤＣＨＧを用いるよりも、上記式（１）を満たすＳＯＣ−ＯＣＶカーブを用いることが望ましい。
【００５８】
また、バッテリ１５０の温度ＴＢが低いと、バッテリ１５０の内部抵抗が増加するので、ＯＣＶが増加する。そのため、温度ＴＢ毎にＳＯＣ−ＯＣＶカーブを予め準備して、ＥＣＵ３００のメモリに記憶させてもよい。ＥＣＵ３００は、電圧センサによって検出されたＣＣＶに基づいてＯＣＶを推定するとともに、温度センサによって温度ＴＢを検出する。そして、ＥＣＵ３００は、複数のＳＯＣ−ＯＣＶカーブのうち、検出した温度ＴＢに対応するＳＯＣ−ＯＣＶカーブを選択し、さらにＯＣＶからＳＯＣを推定する。
【００５９】
上記の平均カーブならびに式（１）および式（２）に従ってＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めることによりＳＯＣの推定精度が向上することを示す測定結果の一例について、以下に説明する。
【００６０】
図６は、各カーブに従ってＳＯＣを推定した結果を示す図である。図６を参照して、ＯＣＶが３．５５Ｖの場合に、充電側カーブＣＨＧに従うＳＯＣの推定値は２０．２％である。同じく、上限カーブＵＬに従うＳＯＣの推定値は２１．１％である。下限カーブＬＬに従うＳＯＣの推定値は２１．８％である。放電側カーブＤＣＨＧに従うＳＯＣの推定値は２２．７％である。
【００６１】
図７は、比較例のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの誤差を説明するための図である。図８は、本実施の形態のＳＯＣ−ＯＣＶカーブの誤差を説明するための図である。
【００６２】
図７を参照して、比較例では、充電側カーブＣＨＧに従うＳＯＣの推定値は２０．２％である。この場合に、たとえば回生制動による充電が頻繁に行なわれてバッテリ１５０が充電状態であれば、選択されたカーブがバッテリ１５０の状態に一致しているので、ＳＯＣの誤差は０となる。しかしながら、実際にはＥＶ走行が主に行なわれてバッテリ１５０が放電状態であれば、ＳＯＣの誤差は２．５％となる。このように、比較例では、選択されるカーブがその時点における実際のバッテリ１５０の状態に一致しているか否かによって、ＳＯＣの誤差の範囲（誤差の最大値−最小値）が２．５％と大きくなる。なお、放電側カーブＤＣＨＧに従ってＳＯＣを推定する場合についても同様であるため、詳細な説明は繰返さない。
【００６３】
これに対し、図８を参照して、本実施の形態において、平均カーブＡＶＥと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣの推定値は２１．５％である。そのため、もし、バッテリ１５０が充電状態であれば、ＳＯＣの誤差は１．３％である（２１．５％−２０．２％＝１．３％）。一方、もし、バッテリ１５０が放電状態であれば、ＳＯＣの誤差は１．２％である（２２．７％−２１．５％＝１．２％）。このように、平均カーブＡＶＥと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、誤差の最大値は１．３％であり、比較例と比べて小さい。また、誤差の範囲は０．１％と非常に小さい（１．３％−１．２％＝０．１％）。
【００６４】
また、上限カーブＵＬと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣの推定値は２１．１％である。そのため、もし、バッテリ１５０が充電状態であれば、ＳＯＣの誤差は０．９％である（２１．１％−２０．２％＝０．９％）。一方、もし、バッテリ１５０が放電状態であれば、ＳＯＣの誤差は１．６％である（２２．７％−２１．１％＝１．６％）。つまり、誤差の最大値は１．６％であり、誤差の範囲は０．７％である（１．６％−０．９％＝０．７％）。
【００６５】
同様に、下限カーブＬＬと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣの推定値は２１．８％である。そのため、もし、バッテリ１５０が充電状態であれば、ＳＯＣの誤差は１．３％である（２１．８％−２０．２％＝１．６％）。一方、もし、バッテリ１５０が放電状態であれば、ＳＯＣの誤差は０．９％である（２２．７％−２１．８％＝０．９％）。つまり、誤差の最大値は１．６％であり、誤算の範囲は０．７％である（１．６％−０．９％＝０．７％）。
【００６６】
このように、本実施の形態によれば、比較例と比べてＳＯＣの誤差の最大値を小さくできることがわかる。具体的に、図６〜図８に示す例では、誤差の最大値（１．６％）を比較例における誤差の最大値（２．５％）の６割程度に低減できる（１．６％／２．５％＝６４％）。
【００６７】
また、ＳＯＣを推定することにより、バッテリの劣化の程度を推定することができる。ＳＯＣを用いたバッテリの劣化の推定方法について簡単に説明する。充放電時にバッテリに出入りする電荷量をＳＯＣの変化量ΔＳＯＣで除算することにより、その時点におけるバッテリの容量が求まる（容量＝電荷量／ΔＳＯＣ）。さらに、その時点の容量を初期状態における容量で除算すると、容量維持率が求まる（容量維持率＝容量／初期状態における容量）。容量維持率を１００％から減算した値が、その時点でのバッテリの劣化率を示す（容量維持率＋劣化率＝１００％）。
【００６８】
一例として、比較例および本実施の形態の各々において、ＳＯＣが図７および図８に示す推定値から８５．０％になるまで、バッテリ１５０を充電する場合について説明する。
【００６９】
図７を再び参照して、比較例では、充電側カーブＣＨＧに従ってＳＯＣを推定した場合には、ＳＯＣは６４．８％だけ増加する（ΔＳＯＣ＝８５．０％−２０．２％＝６４．８％）。ＳＯＣの増加量ΔＳＯＣに対するＳＯＣの推定値の誤差は、最大で３．９％に相当する（２．５％／６４．８％＝３．９％）。なお、放電側カーブＤＣＨＧに従ってＳＯＣを推定する場合についても同様であるため、詳細な説明は繰返さない。
【００７０】
これに対し、図８を参照して、本実施の形態によれば、平均カーブＡＶＥと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣは６３．５％だけ増加する（ΔＳＯＣ＝８５．０％−２１．５％＝６３．５％）。ＳＯＣの誤差の最大値（１．３％）は、ＳＯＣの増加量ΔＳＯＣの２．０％に相当する（１．３％／６３．５％＝２．０％）。
【００７１】
また、上限カーブＵＬと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣは６３．９％だけ増加する（ΔＳＯＣ＝８５．０％−２１．１％＝６３．９％）。ＳＯＣの誤差の最大値（１．６％）は、ＳＯＣの増加量ΔＳＯＣの２．５％に相当する（１．６％／６３．９％＝２．５％）。
【００７２】
同様に、下限カーブＬＬと一致するようにＳＯＣ−ＯＣＶカーブを定めた場合には、ＳＯＣは６３．２％だけ増加する（ΔＳＯＣ＝８５．０％−２１．８％＝６３．２％）。ＳＯＣの誤差の最大値（１．６％）は、ＳＯＣの増加量ΔＳＯＣの２．５％に相当する（１．６％／６３．２％＝２．５％）。
【００７３】
このように、本実施の形態によれば、比較例と比べて、充放電によるＳＯＣの変化量ΔＳＯＣに対する誤差の割合が小さくすることができる。したがって、バッテリ１５０の劣化率の推定精度を向上させることができる。また、バッテリの充放電を高精度に管理することが可能になる。
【００７４】
最後に、再び図１および図３を参照して本実施の形態について総括する。ＥＣＵ３００は、第２ＭＧ１２０と、第２ＭＧ１２０の駆動電力を充放電可能なバッテリ１５０とを備える車両１の制御装置である。ＥＣＵ３００は、バッテリ１５０のＯＣＶを推定し、さらに、バッテリ１５０のＳＯＣ−ＯＣＶカーブに基づいて、ＯＣＶからＳＯＣを推定する。上記ＳＯＣ−ＯＣＶカーブは、バッテリ１５０の放電時の特性を示す放電側カーブＤＣＨＧと、バッテリ１５０の充電時の特性を示す用いられる充電側カーブＣＨＧとを含む。ＥＣＵ３００は、ＳＯＣがＥＶ走行優先領域に属する場合には、放電側カーブＤＣＨＧに従ってＳＯＣを更新する一方で、ＳＯＣがＥＶ走行優先領域よりも低いＨＶ走行優先領域に属する場合には、下記式（１）を満たすカーブに従ってＳＯＣを更新する。式（１）において、ＤＣＨＧは放電側カーブＤＣＨＧ上のＯＣＶ、ＣＨＧは充電側カーブＣＨＧ上のＯＣＶをそれぞれ示す。
【００７５】
ＤＣＨＧ＜ＯＣＶ＜ＣＨＧ                                        ・・・（１）
好ましくは、車両１は、エンジン１００をさらに備えたハイブリッド車両である。ＥＣＵ３００は、ＳＯＣがＨＶ走行優先領域に属する場合には、下記式（２）および式（３）を満たす曲線に従って充電状態を更新する。
【００７６】
ＯＣＶ≧（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２−（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（２）
ＯＣＶ≦（ＣＨＧ＋ＤＣＨＧ）／２＋（ＣＨＧ−ＤＣＨＧ）／６      ・・・（３）
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、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】
【００７７】
１  車両、１００  エンジン、１１０  第１ＭＧ、１２０  第２ＭＧ、１３０  動力分割機構、１４０  駆動輪、１５０  バッテリ、１５２  電池センサ、１６１  コンバータ、１６２，１６３  インバータ、１８０  ＤＣ／ＡＣ変換器、１９０  ＡＣ／ＤＣ変換器、１８２  アウトレット、１８４，１９２  リレー、１８６  接続部、２００  イグニッションスイッチ、３００  ＥＣＵ、５００  外部機器、５１０  電気機器、５２０  接続ケーブル。
【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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