(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定時間の間隔で測定された車両用のバッテリ温度を、時間に対する温度分布データとしてメモリに格納するバッテリ温度測定及び格納ステップと、
前記温度分布データが、基準期間より長い期間にわたって格納されているか否かを確認するデータ格納期間確認ステップと、
前記温度分布データが基準期間より長い期間にわたって格納されたデータであれば、前記温度分布データを用いて、温度に対応する苛酷度を算出する温度に対する苛酷度算出ステップと、
メモリに格納された走行距離劣化マップに、前記温度に対応する苛酷度を適用して、走行距離及び温度に応じた劣化度合を推定する劣化度合推定ステップと、
を含むことを特徴とする車両用バッテリの劣化度合推定方法。
【請求項２】
前記劣化度合推定ステップの後に連続して、前記走行距離劣化マップを用いて算出されたバッテリの劣化程度に対応して、車両が走行できる残存走行距離を算出する残存走行距離推定ステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の車両用バッテリの劣化度合推定方法。
【請求項３】
前記温度分布データは、車両が走行中である時の前記バッテリの温度である走行中温度分布データと、イグニションオン状態で車両が停車した状態である時の前記バッテリの温度である放置中温度分布データと、からなることを特徴とする請求項１に記載の車両用バッテリの劣化度合推定方法。
【請求項４】
前記基準期間を、１年間に設定することを特徴とする請求項１に記載の車両用バッテリの劣化度合推定方法。
【請求項５】
請求項１に記載の車両用バッテリ劣化度合の推定方法であって、
車両用のバッテリ温度を一定時間の間隔で測定するセンサと、
測定されたバッテリ温度を時間に対して格納した温度分布データと、前記温度分布データを用いて設定した基準温度に対応する苛酷度を格納する温度別苛酷度マップと、走行距離に応じたバッテリ劣化値を格納する走行距離劣化マップと、を格納するメモリと、
前記温度分布データが、基準期間より長い期間にわたって格納されているか否かを確認し、前記温度分布データが基準期間より長い期間にわたって格納されたデータであれば、前記温度分布データ、前記メモリに格納された前記温度別苛酷度マップ、及び前記走行距離劣化マップを用いて、バッテリの温度及び車両の走行距離に対応したバッテリの劣化度合を推定する制御器と、
を含むことを特徴とする車両用バッテリの劣化度合推定装置。
【請求項６】
前記走行距離劣化マップは、試験を通じて車両の走行距離別に測定した前記バッテリの劣化値を前記メモリに格納したマップであることを特徴とする請求項５に記載の車両用バッテリの劣化度合推定装置。
【請求項７】
前記温度分布データは、前記バッテリの温度を一定間隔で基準期間以上測定し前記メモリに格納したデータであり、前記温度別苛酷度マップは、前記温度分布データを用いて設定された基準温度に対応し、前記基準温度別に算出された苛酷度を前記メモリに格納したマップであることを特徴とする請求項５に記載の車両用バッテリの劣化度合推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用バッテリの劣化度合推定装置及び方法に係り、より詳しくは、車両用バッテリの劣化度合及び残存走行距離を正確に推定できる車両用バッテリの劣化度合推定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、環境対応型のエネルギー開発の一環として、自動車分野においては、電気自動車に関する開発が盛んに行われている。
現在、実用化を目指す開発が進められている電気自動車は、バッテリをエネルギー源として使う純粋な電気自動車、バッテリをエネルギーバッファとして使うエンジンハイブリッド自動車、燃料電池自動車などである。これらの中で、既に実用化されているのはハイブリッド自動車である。
【０００３】
ハイブリッド自動車のバッテリシステムの役割は、走行中のエンジンの出力を補助したり、過剰に発生したエネルギーを蓄積したりして自動車のエネルギー効率を改善するためのものであって、バッテリシステムは、ハイブリッド自動車における車両の性能を決める重要な部品中の１つであり、バッテリシステムの制御技術は非常に重要な技術である。
【０００４】
バッテリシステムにおいて制御をすべき項目としては、出力の制御、バッテリ温度の制御、劣化状態の診断、残存容量の推定などがある。この中のバッテリ残存容量の推定は自動車の走行戦略のために最も重要な項目である。即ち、ハイブリッド自動車は、常にバッテリの残存容量を計算しながら、バッテリの充電及び放電を制御することによって車両の燃料消費率を高めることを特徴とするからである。
【０００５】
バッテリの残存容量は、使用環境や使用期間に応じて、抵抗が増加したり、劣化して充電容量が減少したりする。その結果、使用可能電気容量が減少するか抵抗が増加するようになり、その性能である劣化度合（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ、以下、「ＳＯＨ」と記す）がバッテリの生産当初に比べて低下する。ＳＯＨの低下により、バッテリの残存容量の推定値が生産当初の推定値とは異なるようになる。バッテリの残存容量を正確に推定し車両の運用効率を高めるためには、ＳＯＨの正確な推定が必要となる。
【０００６】
従来のＳＯＨ推定方式としては、バッテリの電流及び電圧の測定を通じてインピーダンスを推定するか（例えば特許文献１を参照）、直接インピーダンスを測定する方式（例えば特許文献２を参照）が利用されているが、各センサによって測定される電流、電圧、及びインピーダンスの測定時に発生するエラーによって正確な推論が難しかったりロジックが非常に複雑になったりする短所がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−３４３２３０号公報
【特許文献２】特開２００７−８５７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、車両用バッテリのＳＯＨ及び残存走行距離を正確に推定することができる車両用バッテリの劣化度合推定装置及び方法を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するための本発明に係る車両のバッテリＳＯＨ推定方法は、一定時間の間隔で測定された車両用のバッテリ温度を、時間に対する温度分布データとしてメモリに格納するバッテリ温度測定及び格納ステップと、温度分布データが、基準期間より長い期間にわたって格納されているか否かを確認するデータ格納期間確認ステップと、温度分布データが基準期間より長い期間にわたって格納されたデータであれば、温度分布データを用いて温度に対応する苛酷度を算出する、温度に対する苛酷度算出ステップと、メモリに格納された走行距離劣化マップに、温度に対応する苛酷度を適用して走行距離及び温度に応じたＳＯＨを推定する、ＳＯＨ推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また本発明は、ＳＯＨ推定ステップの後に連続して、走行距離劣化マップを用いて算出されたバッテリの劣化程度に対応して、車両が走行できる残存走行距離を算出する残存走行距離推定ステップを更に含む。
【００１１】
また本発明は、温度分布データが、車両が走行中である時のバッテリの温度である走行中温度分布データと、イグニションオン状態で車両が停車した状態である時のバッテリの温度である放置中温度分布データと、を含んでなる。
また本発明は、基準期間を１年間に設定することが好ましい。
【００１２】
また、前記目的を達成するための本発明に係る車両のバッテリ劣化度合の推定装置は、車両用のバッテリ温度を一定時間の間隔で測定するセンサと、測定されたバッテリ温度を時間に対して格納した温度分布データと、温度分布データを用いて設定した基準温度に対応する苛酷度を格納する温度別苛酷度マップと、走行距離に応じたバッテリ劣化値を格納する走行距離劣化マップと、を格納するメモリと、
温度分布データが、基準期間より長い期間にわたって格納されているか否かを確認し、温度分布データが基準期間より長い期間にわたって格納されたデータであれば、温度分布データ、メモリに格納された温度別苛酷度マップ、及び走行距離劣化マップを用いて、バッテリの温度及び車両の走行距離に対応したバッテリの劣化度合を推定する制御器と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、走行距離劣化マップが、試験を通じて車両の走行距離別に測定したバッテリの劣化値をメモリに格納したマップであることが好ましい。
また本発明は、温度分布データが、バッテリの温度を一定間隔で基準期間以上の測定しメモリに格納したデータであり、温度別苛酷度マップが、温度分布データを用いて設定された基準温度に対応し、基準温度別に算出された苛酷度をメモリに格納したマップであることが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る車両用バッテリのＳＯＨ推定装置及び方法によれば、バッテリの劣化に影響を及ぼす最も大きい要因である温度変化と走行距離を考慮してバッテリの劣化程度を推定することができ、これにより、バッテリのＳＯＨ及び残存走行距離を正確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の１実施形態による車両用バッテリのＳＯＨ推定装置を示すブロック図である。
【図２】図１に示した車両用バッテリのＳＯＨ推定装置を用いたＳＯＨ推定方法を示すフローチャートである。
【図３】図１に示した温度分布データの一例である。（ａ）は走行中温度分布データであり、（ｂ）は放置中温度分布データである。
【図４】図１に示した温度別苛酷度マップの一例である。
【図５】図１に示した走行距離劣化マップの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、本発明の１実施形態を、添付した図面を参照して詳細に説明する。なお、明細書の全体にわたって同一の構成要素に対しては同一の符号を付した。
【００１７】
図１は、本発明の１実施形態による車両用バッテリのＳＯＨ推定装置を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の車両用バッテリのＳＯＨ推定装置１００は、温度分布データ１１１と温度別苛酷度マップ１１２と走行距離劣化マップ１１３とを格納するメモリ１１０と、メモリ１１０と電気的に連結されメモリ１１０から印加されるデータを用いて車両用バッテリのＳＯＨを推定する制御器１２０と、を含んで構成される。
【００１８】
図２は、図１に示した車両用バッテリのＳＯＨ推定装置を用いたＳＯＨ推定方法を示すフローチャートである。
車両がイグニションオン状態になるとＳＯＨ推定方法が開始される。先ず、バッテリ（図示しない）に取り付けられた温度センサ１３０が一定の時間間隔でバッテリ温度を測定し、図２に示すように、温度分布データ１１１をメモリ１１０に格納する（Ｓ１）。
【００１９】
図３は、図１に示した温度分布データの一例である。（ａ）は走行中温度分布データであり、（ｂ）は放置中温度分布データである。図３に示すように、温度分布データ１１１は、時間（ｘ軸）に対する温度（ｙ軸）データとしてメモリ１１０に格納される。温度分布データ１１１は、車両が走行中である時の温度分布である走行中温度分布データ１１１ａと、この車両がイグニションオン状態で停車した状態である時の温度分布である放置中温度分布データ１１１ｂと、からなる。
【００２０】
温度分布データ１１１の中、放置中温度分布データ１１１ｂは、季節によって変化する外部の気温に対応して変化し、走行中温度分布データ１１１ａは、車両走行中のバッテリ温度であって、放置中温度分布データ１１１ｂに比べて外気の温度変化から受ける影響は少ない。
【００２１】
温度分布データ１１１は、季節によって気温の変化が大きい地方においては、走行中温度分布データ１１１ａと放置中温度分布データ１１１ｂとの両方を備える必要があるが、季節によって気温変化の少ない地方においては、走行中温度分布データ１１１ａのみを備えればよいこともある。
温度分布データ１１１は、バッテリ温度を温度センサ１３０によって一定の時間間隔で測定し、測定した温度をデータとして累積してメモリ１１０に格納することによって得ることができる。
【００２２】
次に、制御器１２０は、温度分布データ１１１に格納されたデータの格納期間が基準期間Ｔａより長い期間にわたって格納されているか否かを判断する（Ｓ２）。
温度分布データ１１１に格納されたデータの格納期間が、基準期間Ｔａと同等であるか基準期間Ｔａより短ければ、制御器１２０は格納期間が基準期間Ｔａより長くなるまで、一定時間の間隔でバッテリの温度変化を測定し、データを累積して格納するステップ（Ｓ１）を繰り返し実行する。
基準期間Ｔａは、季節に応じて車両の外部気温が変化する時のバッテリの劣化を全て考慮するために、１年間に設定することが好ましい。
【００２３】
温度分布データ１１１に格納されたデータの格納期間が、基準期間Ｔａより長い場合は、制御器１２０は、温度に対する苛酷度の算出ステップ（Ｓ３）を実行する。
温度に対する苛酷度の算出ステップ（Ｓ３）において制御器１２０は、温度分布データ１１１を用いて設定された基準温度Ｔ１に対応する苛酷度を算出する。
【００２４】
図４は、図１に示した温度別苛酷度マップの一例である。図４に示すように、例えば、走行中温度分布データ１１１ａの平均値であるＴ１［℃］を基準温度Ｔ１に設定した場合、Ｔ１［℃］の苛酷度を１に設定する。
また、基準温度Ｔ１より高い温度に対する苛酷度は１より大きい数値になるように設定する。すなわち、温度がＴ１［℃］より高ければ高いほど、苛酷度は比例または順次増加するように苛酷度を算出する。
また、Ｔ１［℃］より低い温度値に対する苛酷度は１より小さい正の数値になるように設定する。温度が基準温度Ｔ１［℃］より低ければ低いほど、苛酷度は減少して０に近付くように算出する。
【００２５】
また、放置中温度分布データ１１１ｂを用いた基準温度Ｔ２を設定し、これに対する苛酷度を算出することができる。
温度に対する苛酷度の算出ステップ（Ｓ３）で算出された基準温度（Ｔ１、Ｔ２）に対応する苛酷度は、温度分布データ１１１を用いて各基準温度別に算出された苛酷度の値であって、温度別苛酷度マップ１１２としてメモリ１１０に格納される。
【００２６】
図５は、図１に示した走行距離劣化マップの一例である。メモリ１１０に格納された走行距離劣化マップ１１３は、試験を通じて車両の走行距離別（ｘ軸）にバッテリの劣化率（ｙ軸［％］）を測定してメモリ１１０に格納したマップである。
走行距離劣化マップ１１３に格納された劣化値は、バッテリの電流変化によって発生する抵抗劣化値１１３ａと、バッテリの満充電から満放電までの電気容量に対するバッテリの容量劣化値１１３ｂとからなる。
【００２７】
制御器１２０は、メモリ１１０に格納された走行距離劣化マップ１１３を用いて車両の現在走行距離に対する抵抗劣化値１１３ａ及び容量劣化値１１３ｂを推定し、次いで推定した抵抗劣化値１１３ａ及び容量劣化値１１３ｂに苛酷度算出ステップ（Ｓ３）で算出された苛酷度を適用して、現在車両の走行距離及びバッテリ温度に対応したＳＯＨの推定ステップ（Ｓ４）を実行する。
【００２８】
すなわち、走行距離劣化マップ１１３から車両の走行距離に対する抵抗劣化値１１３ａ及び容量劣化値１１３ｂを推定し、推定したそれぞれの劣化値に温度別過酷度マップからえられる苛酷度を掛けることによって、車両が走行した距離とバッテリの温度に対応したバッテリのＳＯＨを推定する。
【００２９】
次に、現在車両のバッテリのＳＯＨに対応する、現在車両が走行できる残存走行距離を算出する残存走行距離の推定ステップ（Ｓ５）を実行する。
先ず、走行距離劣化マップ１１３を用いて推定される抵抗劣化値１１３ａに苛酷度値を適用した抵抗劣化程度Ｅ１と、容量劣化値１１３ｂに苛酷度値を適用した容量劣化程度Ｅ２と、を算出する。
【００３０】
次に、走行距離に対応する抵抗劣化程度Ｅ１及び容量劣化程度Ｅ２に対応する劣化程度Ｅｓを推定し、劣化程度Ｅｓに対応して走行可能な最終走行距離Ｅｄを推定し、次いで推定された最終走行距離Ｅｄから現在車両が走行した距離を差し引いて残存走行距離を推定する。
【００３１】
本発明に係る車両用バッテリのＳＯＨ推定装置及び方法によれば、バッテリの劣化に影響を及ぼす最も大きい要因である温度変化と走行距離を考慮してバッテリの劣化程度を推定することができ、これにより、バッテリのＳＯＨ及び残存走行距離を正確に推定することができる。
【符号の説明】
【００３２】
１００      車両用バッテリのＳＯＨ推定装置
１１０      メモリ
１１１      温度分布データ
１１１ａ    走行中温度分布データ
１１１ｂ    放置中温度分布データ
１１２      温度別苛酷度マップ
１１３      走行距離劣化マップ
１１３ａ    抵抗劣化値
１１３ｂ    容量劣化値
１２０      制御器
１３０      温度センサ
【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】
0005710217.tif 000006