(57)【要約】【課題】演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度分布を反映してバッテリの内部状態を高精度で推定できるバッテリ内部状態推定装置を提供する。【解決手段】バッテリ１１を構成する各セル１１ａの温度分布を標準偏差として捉え、同一の標準偏差をより少ないセル数（＝等価回路の数）で表現するようにモデル化した等価回路モデルを生成する。この等価回路モデルを用いて端子間電圧Ｖ1を推定し、得られた各推定値に基づきバッテリ全体の端子間電圧を求めてモータ３の制御やバッテリ１１のクーリング制御に適用する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリを構成する複数のセルの温度分布に基づき、該温度分布をより少ないセル数で表現した複数の等価回路からなる等価回路モデルを保有する等価回路モデル保有手段と、
上記等価回路モデル保有手段の等価回路モデルを用いて得られた各推定値に基づき上記バッテリ全体の内部状態を推定する内部状態推定手段と
を備えたことを特徴とするバッテリ内部状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はバッテリ内部状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来からの走行用動力源としてエンジンを搭載したエンジン車両の効率を改善するために、エンジンに加えて走行用動力源としてモータを搭載したハイブリッド電気自動車、或いはエンジンに代えてモータを搭載した電気自動車等（以下、電気自動車と総称する場合もある）が実用化されている。
このような電気自動車ではモータの電源としてバッテリを搭載しており、バッテリの特性、例えば入出力可能な最大電流等はバッテリの充電率（ＳＯＣ:State Of Charge）等の諸条件に依存して大きく変動することが判っている。このためバッテリへの過大な入出力を防止した上で、限りあるバッテリ容量をモータ駆動に最大限に利用するには、これらの諸条件に応じて刻々と変化するバッテリの内部状態を考慮する必要がある。
【０００３】
そこで、バッテリの主要な構成要素を抵抗やインダクタンス等の各パラメータに置き換えた電気的な等価回路を生成し、この等価回路に基づきバッテリの端子間電圧やＳＯＣ等を予測してモータ側の制御に適用する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。特許文献１の技術では、生成した等価回路に基づき端子間電圧やＳＯＣ等を推定すると共に、これと並行して実際の端子間電圧やＳＯＣを検出している。そして、これらの推定値と実測値との比較結果に基づき等価回路の各パラメータを逐次合わせ込んで最適化しながら、推定値を逐次モータ側の制御に適用している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１１/１１８０８０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、等価回路の抵抗やインダクタンスはバッテリのＳＯＣのみならず、バッテリを構成する各セルの温度によっても変化する。しかしながら、特許文献１の技術では等価回路に、実測値との比較結果に基づき等価回路の各パラメータを逐次合わせ込む形で、セル温度を反映させているが、バッテリ内の温度ばらつきは反映させていないため、結果としてバッテリの内部状態に則した適切な推定値を導き出せないという問題があった。
【０００６】
さらに、バッテリパック内で多数のセルは水や空気により冷却されているが、全てのセルが均等に冷却されることはなく必ずセル間で温度格差が生じる。この点を考慮して、全てのセルに対応して等価回路を生成すると、それらの等価回路での演算処理のために演算負荷が増大し、高度の演算能力や大容量のメモリが必要になってしまう。また演算処理の簡略化のために、各セルの温度を平均化した単一の代表値に基づき等価回路から推定値を導き出した場合には、例えば低温側のセルや高温側のセルに対して推定値が不適切なものとなり、適切なモータ制御が望めないという問題が生じる。
【０００７】
本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度分布を反映してバッテリの内部状態を高精度で推定することができるバッテリ内部状態推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明のバッテリ内部状態推定装置は、バッテリを構成する複数のセルの温度分布に基づき、温度分布をより少ないセル数で表現した複数の等価回路からなる等価回路モデルを保有する等価回路モデル手段と、等価回路モデル保有手段の等価回路モデルを用いて得られた各推定値に基づきバッテリ全体の内部状態を推定する内部状態推定手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度分布を反映してバッテリの内部状態を高精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態のバッテリ内部状態推定装置が搭載されたハイブリッド型トラックを示す全体構成図である。
【図２】バッテリの全セルの温度分布（左側）、及び温度分布をモデル化した等価回路モデル（右側）を示す説明図である。
【図３】等価回路の一例を示す模式図である。
【図４】等価回路モデルに基づく推定処理からモータ制御までの処理フローを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明をハイブリッド型トラックのバッテリ内部状態推定装置に具体化した一実施形態を説明する。
図１は本実施形態のバッテリ内部状態推定装置が搭載されたハイブリッド型トラックを示す全体構成図である。
ハイブリッド型トラック１は所謂パラレル型ハイブリッド車両として構成されており、以下の説明では、車両と称する場合もある。車両１には走行用動力源としてディーゼルエンジン（以下、エンジンという）２、及び例えば永久磁石式同期電動機のように発電機としても作動可能なモータ３が搭載されている。エンジン２の出力軸にはクラッチ４が連結され、クラッチ４にはモータ３の回転軸を介して自動変速機５の入力側が連結されている。自動変速機５の出力側にはプロペラシャフト６を介して差動装置７が連結され、差動装置７には駆動軸８を介して左右の駆動輪９が連結されている。
【００１２】
自動変速機５は一般的な手動変速機をベースとしてクラッチ４の断接操作及び変速段の切換操作を自動化したものであり、本実施形態では、前進１２速後退１速の変速段を有している。当然ながら、変速機５の構成はこれに限るものではなく任意に変更可能であり、例えば手動式変速機として具体化してもよいし、２系統の動力伝達系を備えたいわゆるデュアルクラッチ式自動変速機として具体化してもよい。
【００１３】
モータ３にはインバータ１０を介してバッテリ１１が接続されている。バッテリ１１に蓄えられた直流電力はインバータ１０により交流電力に変換されてモータ３に供給され（力行制御）、モータ３が発生した駆動力は自動変速機５で変速された後に駆動輪９に伝達されて車両１を走行させる。また、例えば車両１の減速時や降坂路での走行時には、駆動輪９側からの逆駆動によりモータ３が発電機として作動する（回生制御）。モータ３が発生した負側の駆動力は制動力として駆動輪９側に伝達されると共に、モータ３が発電した交流電力がインバータ１０で直流電力に変換されてバッテリ１１に充電される。
【００１４】
このようなモータ３が発生する駆動力は上記クラッチ４の断接状態に関わらず駆動輪９側に伝達され、これに対してエンジン２が発生する駆動力はクラッチ４の接続時に限って駆動輪９側に伝達される。従って、クラッチ４の切断時には、上記のようにモータ３が発生する正側または負側の駆動力が駆動輪９側に伝達されて車両１が走行する。また、クラッチ４の接続時には、エンジン２及びモータ３の駆動力が駆動輪９側に伝達されたり、或いはエンジン２の駆動力のみが駆動輪側に伝達されたりして車両１が走行する。
【００１５】
車両ＥＣＵ１３は車両全体を統合制御するための制御回路である。そのために車両ＥＣＵ１３には、アクセルペダル１４の操作量θaccを検出するアクセルセンサ１５、ブレーキペダル１６の踏込操作を検出するブレーキスイッチ１７、車両１の速度Ｖを検出する車速センサ１８、エンジン２の回転速度Ｎeを検出するエンジン回転速度センサ１９、及びモータ３の回転速度Ｎmを検出するモータ回転速度センサ２０等の各種センサ・スイッチ類が接続されている。
また、車両ＥＣＵ１３には、図示はしないがクラッチ４を断接操作するアクチュエータ、及び自動変速機５を変速操作するアクチュエータ等が接続されると共に、エンジン制御用のエンジンＥＣＵ２２、インバータ制御用のインバータＥＣＵ２３、及びバッテリ１１を管理するバッテリＥＣＵ２４が接続されている。
【００１６】
車両ＥＣＵ１３は、運転者によるアクセル操作量θacc等に基づき車両１を走行させるために必要な要求トルクを算出し、その要求トルクやバッテリ１１のＳＯＣ等に基づき車両１の走行モードを選択する。本実施形態では走行モードとして、エンジン２の駆動力のみを用いるＥ/Ｇモード、モータ３の駆動力のみを用いるＥＶモード、及びエンジン２及びモータ３の駆動力を共に用いるＨＥＶモードが設定されており、その何れかの走行モードを車両ＥＣＵ１３が選択するようになっている。
【００１７】
車両ＥＣＵ１３は選択した走行モードに基づき、要求トルクをエンジン２やモータ３が出力すべきトルク指令値に換算する。例えばＨＥＶモードでは要求トルクをエンジン２側及びモータ３側に配分した上で、その時点の変速段に基づきエンジン２及びモータ３のトルク指令値を算出する。また、Ｅ/Ｇモードでは要求トルクを変速段に基づきエンジン２へのトルク指令値に換算し、ＥＶモードでは要求トルクを変速段に基づきモータ３へのトルク指令値に換算する。
【００１８】
そして、車両ＥＣＵ１３は選択した走行モードを実行すべく、ＥＶモードでは上記クラッチ４を切断し、Ｅ/Ｇモード及びＨＥＶモードではクラッチ４を接続した上で、エンジンＥＣＵ２２及びインバータＥＣＵ２３にトルク指令値を適宜出力する。また、車両１の走行中において車両ＥＣＵ１３は、アクセル操作量θaccや車速Ｖ等に基づき図示しないシフトマップから目標変速段を算出し、この目標変速段を達成すべく、アクチュエータによりクラッチ４の断接操作及び変速段の切換操作を実行する。
【００１９】
一方、エンジンＥＣＵ２２は、車両ＥＣＵ１３から入力された走行モード及びトルク指令値を達成するように噴射量制御や噴射時期制御を実行する。例えばＥ/ＧモードやＨＥＶモードでは、正側のトルク指令値に対してエンジン２に駆動力を発生させ、負側のトルク指令値に対してエンジンブレーキを発生させる。また、ＥＶモードの場合には、燃料噴射の中止によりエンジン２を停止保持状態、またはアイドル運転状態とする。
【００２０】
また、インバータＥＣＵ２３は、車両ＥＣＵ１３から入力された走行モード及びトルク指令値を達成するように、インバータ１０を介してモータ３を制御する。例えばＥＶモードやＨＥＶモードでは、正側のトルク指令値に対してモータ３を力行制御して正側の駆動力を発生させ、負側のトルク指令値に対してはモータ３を回生制御して負側の駆動力を発生させる。また、Ｅ/Ｇモードの場合には、モータ３の駆動力を０に制御する。また、バッテリＥＣＵ２４は、バッテリ１１の温度、バッテリ１１の電圧、インバータ１０とバッテリ１１との間に流れる電流等を検出し、これらの検出結果からバッテリ１１のＳＯＣを逐次算出して車両ＥＣＵ１３に出力する。
【００２１】
ところで、［背景技術］で述べたように、バッテリ１１の入出力可能な最大電流等は、ＳＯＣやバッテリ１１を構成する各セルの温度等の諸条件に依存して大きく変動する。最大電流を超えた過大な入出力はバッテリ１１の早期劣化を引き起こし、逆に入出力を過剰に制限することは限りあるバッテリ容量をモータ駆動に有効利用できないことを意味する。
このため車両ＥＣＵ１３がモータ３のトルク指令値を算出する際には、ＳＯＣやセル温度等に応じて変化するバッテリ特性を反映させる必要がある。そこで、本実施形態では、特許文献１の技術と同様に、バッテリ１１の内部状態を模擬した電気的な等価回路を生成し、この等価回路に基づきバッテリ１１の端子間電圧やＳＯＣを推定してモータ３のトルク指令値の算出処理に適用している。
【００２２】
そして、［発明が解決しようとする課題］で述べたように、バッテリパック内に温度分布が存在するにも拘わらず，特許文献１の技術では実測値のセル温度を等価回路に反映さているため，適切な推定値を導き出せないという問題がある。また、仮にバッテリ１１を構成する各セルの温度を考慮して、全てのセルに対応して等価回路を生成すると演算負荷が増大し、逆に演算処理の簡略化のために各セルの温度を平均化した単一の代表値を等価回路に適用すると推定値が不適切になってしまう。
【００２３】
このような不具合を鑑みて本発明者は、バッテリ１１を構成する各セルの温度分布をモデル化することにより、等価回路に基づく推定値の演算処理を簡略化できることを見出した。
図２の左側はバッテリ１１の全セルの温度分布を示す説明図であり、右側は温度分布をモデル化した複数の等価回路から構成される等価回路モデルの説明図である。左側の図に示すように、バッテリ１１を構成する多数のセル１１ａはバッテリパック内の冷却媒体（水や空気）による冷却状態に応じた温度分布で分散しており、この場合には、セル数に対応する数の等価回路が存在することになる。このような実際の全セル１１ａの温度分布を標準偏差として捉え、同一の標準偏差をより少ないセル数（セル１１ｂの数＝等価回路の数）で表現するようにモデル化したものが右側の図である。図２に示すように、セル１１ｂの数は、全セル１１ａの数よりも少ない。
【００２４】
この例では、セル数を１０に設定すると共に温度域を５つに区分し、各セル１１ａを温度域毎にグループ分けしている。結果として平均値に相当する中央の温度域には４つのグループ化したセル１１ｂが所属し、その両側の温度域にはそれぞれ２つのセル１１ｂが所属し、さらに両側の温度域にはそれぞれ１つセル１１ｂが所属している。なお、本実施形態では標準偏差を指標として等価回路モデルを生成したが、各セル１１ａの温度分布を表す指標であればこれに限ることはなく、任意に別の指標に変更してもよい。
【００２５】
各温度域に所属する各セル１１ａの温度変化に対する挙動は共通するため、各温度域に対応して計５つの等価回路が生成される。本実施形態では、事前の試験によりバッテリ１１の全セル１１ａの温度分布を特定し、温度分布から予め等価回路モデルを生成してバッテリＥＣＵ２４に記憶させており、その等価回路モデルに基づきバッテリＥＣＵ２４が推定処理を実施するようになっている（等価回路モデル保有手段、内部状態推定手段）。
【００２６】
図３は等価回路の一例を示す模式図であり、バッテリ１１が有する定常的な内部抵抗の要素をＲsに置き換え、過渡的な内部抵抗の要素をＲ1,Ｃ1に置き換え、負荷を０としたときの開回路に相当する電圧の要素をＶocvに置き換えている。これらのＲs,Ｒ1,Ｃ1,Ｖocvの各パラメータがバッテリ１１のＳＯＣ及びセル温度Ｔに応じて変化するものと仮定し、それぞれのパラメータをＳＯＣ及びセル温度Ｔの関数として設定した上で、この等価回路からセル１１ａの端子間電圧Ｖ1（以下、単にセル電圧という）を逐次推定している。
バッテリ全体の端子間電圧（以下、単にバッテリ電圧という）に対して、各温度域の等価回路から推定したセル電圧Ｖ1の寄与度はその温度域に所属するセル数に応じて相違する。このため、セル数に応じた重み付けに基づき各等価回路のセル電圧Ｖ1からバッテリ電圧を算出している。
【００２７】
そして、本実施形態においても特許文献１の技術と同様に、逐次推定される各セル１１ａの電圧Ｖ1やＳＯＣを実測値と比較し、比較結果に基づき等価回路の各パラメータを逐次合わせ込むことにより最適化を図っている。そのために、図示はしないがバッテリパック内で各セル１１ａには電圧センサがそれぞれ備えられ、各電圧センサにより検出されるセル電圧Ｖ1の実測値が同一セル１１ａの推定値と逐次比較されて合わせ込まれる。
【００２８】
図４は等価回路モデルに基づく推定処理からモータ制御までの処理フローを示す説明図である。以上の等価回路モデルに基づくバッテリ電圧の算出処理がバッテリＥＣＵ２４によって実行され、これと並行してバッテリ電圧等に基づくＳＯＣの算出処理も実行され、それらの推定値が車両ＥＣＵ１３に入力される。車両ＥＣＵ１３には運転者の要求トルク等の各種情報も入力され、これらの情報から求めたエンジン２側及びモータ３側のトルク指令値がエンジンＥＣＵ２２やインバータＥＣＵ２３に出力されて各制御に適用される。
【００２９】
このとき、バッテリＥＣＵ２４で推定されるバッテリ電圧に応じてバッテリ１１が出力可能な最大電流も定まり、その最大電流の範囲内でモータ３側へのトルク指令値が決定される。さらに逐次推定されるバッテリ電圧の変化状態に基づき、この先の出力可能な最大電流の変化を予測できるため、例えばいち早く電流制限してバッテリ１１の過剰な発熱等のトラブルを防止することもできる。なお、車両ＥＣＵ１３とバッテリＥＣＵ２４との役割分担はこれに限るものではなく、例えばバッテリＥＣＵ２４と車両ＥＣＵ１３とを統合して単一の制御回路として構成してもよい。
【００３０】
一方、以上のセル電圧Ｖ1を推定する等価回路モデルとは別に、セル温度Ｔを推定するための等価回路モデルも予め生成されてバッテリＥＣＵ２４に記憶されている。等価回路モデルを構成する各等価回路の内容は図３に示したものと同様のため図示はしないが、それらの等価回路に基づきバッテリＥＣＵ２４は各セル１１ａの温度Ｔを逐次推定している。また、推定されたセル温度Ｔを同一セル１１ａの実測値と比較することにより、等価回路の各パラメータを逐次合わせ込む点についても同様であり、そのために各セル１１ａにはそれぞれ温度センサが備えられている。
【００３１】
双方の等価回路により推定されるセル電圧Ｖ1とセル温度Ｔとは、共通するセル１１ａを対象として相互利用されており、逐次推定されるセル電圧Ｖ1は同一セル１１ａを対象としたセル温度Ｔの推定処理に利用され、逆に逐次推定されるセル温度Ｔは同一セル１１ａを対象としたセル電圧Ｖ1の推定処理に利用される。このような推定値の相互利用を繰り返すことにより推定精度の向上が図られている。
【００３２】
以上のように本実施形態では、バッテリ１１のセル温度Ｔを等価回路に反映させるだけでなく、全セル１１ａの温度分布を標準偏差として捉え、同一の標準偏差をより少ないセル数で表現するように複数の等価回路からなる等価回路モデルを生成している。このため、全てのセル１１ａに対応して等価回路を生成する必要がなくなり、等価回路の減少に伴ってバッテリ電圧等の推定処理に要する演算負荷を大幅に低減することができる。
【００３３】
また、各セル１１ａの温度Ｔを平均化した単一の代表値に基づきバッテリ電圧等の推定値を導き出す場合に比較すると、格段に正確な推定値を算出でき、ひいてはモータ３側の制御を一層適切に実行できる。即ち、モデル化した全ての温度域の等価回路から推定されるセル電圧Ｖ1に基づきバッテリ電圧が算出されるため、得られたバッテリ電圧は全温度域を反映した推定値となる。そして、バッテリ電圧から導き出された最大電流に基づきモータ３側へのトルク指令値が適宜制限されることから、厳しい温度条件下にある両極端の温度域（低温側及び高温側）に所属するセル１１ａでも入出力可能な最大限の電流、換言すると過不足のない適切な電流をモータ制御に適用できる。
【００３４】
単一の代表値からバッテリ電圧等の推定値を導き出した場合には、両極端のセル１１ａに対して適切な電流値であるという確証がないため、必然的にバッテリ１１の過剰な発熱防止のために、安全を見込んで早期にモータ３への電流制限を開始してしまう。これはモータ３やバッテリ１１の能力を最大限に活用できずに燃費悪化等の要因になるが、本実施形態によれば、このような事態を防止することができる。
また、結果としてバッテリ１１の高温に曝される時間が最小限に抑止されるため、バッテリ１１を長寿命化できると共に、劣化を想定したバッテリ容量の余裕を削減して小型軽量化、低コスト化を達成することができる。
【００３５】
さらに、正確なセル温度Ｔを推定可能な点は、無駄のないバッテリ１１のクーリング制御につながり、例えば冷却媒体である水や空気の流量制御をきめ細かく実行可能となる。このため、クーリングに費やすエネルギ、例えばポンプやファンの駆動電力等を必要最小限に節約でき、結果として一層の燃費低減を達成することができる。
【００３６】
ところで、上記のように本実施形態では、事前の試験によりバッテリ１１の全セル１１ａの温度分布から等価回路モデルを生成して予めバッテリＥＣＵ２４に記憶させたが、これに限定されるものではない。
バッテリ１１の各セル１１ａには温度センサが備えられているため、これらの温度センサからの検出情報に基づき、車両の運行中であっても各セル１１ａの温度分布をリアルタイムで特定可能である。そこで、特定した各セル１１ａの温度分布に基づき、車両の運行中に等価回路モデルを逐次生成してセル電圧Ｖ1の推定処理に適用してもよい。各セル１１ａの温度分布はバッテリパック内での冷却条件（例えば水や空気の流通状態等）によって変化するが、それに対応する適切な等価回路モデルに基づきセル温度Ｔを推定できる。よって、この場合には冷却条件等の外的要因に影響されることなく、より高精度の推定処理を実現することができる。
【００３７】
また、実施形態のように予め等価回路モデルを生成・記憶させておく場合には、バッテリパック内の異なる冷却条件に応じて等価回路モデルを切り換えるように構成してもよい。この場合には、予め冷却条件に対応する複数の等価回路モデルを生成・記憶させておき、その時点の冷却条件に対応する等価回路モデルを選択して推定処理に適用すればよい。
【００３８】
以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、ハイブリッド型トラックのバッテリ内部状態推定装置に具体化したが、走行用動力源としてモータのみを搭載した電気自動車のバッテリ内部状態推定装置としてもよいし、風力発電システムや太陽光発電システムに備えられた定置型のバッテリの内部状態推定装置として具体化してもよい。
また上記実施形態では、セル電圧Ｖ1の推定処理と並行してセル温度Ｔの推定処理を実行したが、これに限ることはなく、例えばセル温度Ｔの推定処理を省略してもよい。
【符号の説明】
【００３９】
１１    バッテリ
１１ａ、１１ｂ  セル
２４    バッテリＥＣＵ（等価回路モデル保有手段、内部状態推定手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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