(57)【要約】  【課題】電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く残存容量を求めつつ、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させ、制御系への影響を最小限に抑える。  【解決手段】温度、電圧、電流のデータ入力の有無を調べ（Ｓ１〜Ｓ３）、正常の場合、電流積算による残存容量、開放電圧に基づく残存容量を算出し（Ｓ５，Ｓ８）、合成残存容量を高精度に算出する（Ｓ１０）。一方、温度或いは電流のデータ入力が無い場合、各異常時対応の処理に移行し、電圧のデータ入力が無い場合、電流積算による残存容量を算出し（Ｓ１３）、ウェイトｗを『１』に固定して合成残存容量を算出する（Ｓ１４，Ｓ１５）これにより、電圧、電流、温度の何れかが異常であっても、必要最小限の精度で演算を継続させることができる。【選択図】図７
2005331482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第１の残存容量を演算する第１の演算手段と、
上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第２の残存容量を演算する第２の演算手段と、
上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を演算する第３の演算手段と、
上記蓄電デバイスの電圧データを正常に取得できないとき、上記第２の演算手段による演算を停止させると共に、上記第３の演算手段における合成値が上記第１の演算手段によって演算した上記第１の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第１の異常時処理手段と、
上記蓄電デバイスの電流データを正常に取得できないとき、上記第１の演算手段による演算を停止させると共に、上記第３の演算手段における合成値が上記第２の演算手段によって演算した上記第２の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第２の異常時処理手段と、
上記蓄電デバイスの温度データを正常に取得できないとき、上記蓄電デバイスの電圧と充放電電流とに基づいて算出した内部インピーダンスから温度を推定し、この推定した温度を、上記第１の演算手段及び上記第２の演算手段における演算パラメータ−とする第３の異常時処理手段とを備えたことを特徴とする蓄電デバイスの残存容量演算装置。
【請求項２】
上記第２の異常時処理手段は、
上記蓄電デバイスの電圧変化量が基準値を越えるとき、上記第２の演算手段による演算を停止させて上記第３の演算手段で合成した残存容量を保持することを特徴とする請求項１記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
【請求項３】
上記第２の異常処理手段は、
上記蓄電デバイスの温度が基準温度より低いとき、上記第２の演算手段で演算した上記第２の残存容量を移動平均して上記第３の演算手段への入力値とすることを特徴とする請求項１又は２記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
【請求項４】
上記第３の異常処理手段は、
上記蓄電デバイスの充放電電流と温度とに基づいて予め作成した内部インピーダンスのテーブルから温度を逆算することにより、上記蓄電デバイスの温度を推定することを特徴とする請求項１記載の蓄電デバイスの残存容量演算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池や電気化学キャパシタ等の蓄電デバイスの残存容量を演算する蓄電デバイスの残存容量演算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池等の二次電池、電気二重層キャパシタ等の電気化学キャパシタといった蓄電デバイスの小型軽量化・高エネルギー密度化が進み、携帯型の情報通信機器から電気自動車やハイブリッド自動車等の電源として活発に利用されている。
【０００３】
このような蓄電デバイスを有効に活用するには、その残存容量を正確に把握することが重要であり、従来から、蓄電デバイスの充放電電流を積算して残存容量を求める技術や、開放電圧に基づいて残存容量を求める技術が知られている。一般的には、前者は、突入電流等の負荷変動に強い反面、誤差が累積し易い（特に、高負荷継続時には誤差が大きくなる）という欠点があり、また、後者は、開放電圧を正確に推定できる限り有効性が高い反面、短時間で負荷が大きく変動した場合に演算値が変動しやすいという欠点がある。従って、従来より両者を組合わせて残存容量を求める技術が種々提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、電気自動車の車両停止時の電池電圧から求めた開放電圧により停止時残存容量を求めると共に、電池の放電電流の積算値に基づいて放電電気容量を検出し、この放電電気容量と停止時残存容量とから満充電容量を算出し、この満充電容量と放電電気容量とから残存容量を求める技術が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、リチウムイオン電池のような電池容量と電池電圧とに直線的な比例関係があるものにおいて、任意の時間のあいだ放電または充電したときの電流積算量と、放電または充電前の電圧、放電または充電後の電圧より、残存容量を求める技術が開示されている。
【０００６】
更に、特許文献３には、電池の充放電電流を積分して求めた残存容量と、電池の開放端子電圧に基づいて推定した残存容量との差の変化率に基づいて、残存容量の演算方法を補正する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平６−２４２１９３号公報
【特許文献２】特開平８−１７９０１８号公報
【特許文献３】特開平１１−２２３６６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示の技術では、電気自動車の走行中の電池の残存容量に対する精度が保障されておらず、また、車両停止時の電池電圧から開放電圧を求めているが、電気自動車においては、モータが停止していてもインバータ等の負荷には電流が流れていることから、必ずしも正確な開放電圧を検出できるとは限らない。従って、特許文献１の技術は、適用範囲が限定されてしまい、例えば、充放電が連続するハイブリッド車等には、適用が困難である。
【０００８】
同様に、特許文献２に開示の技術においても、充放電前や充放電後の電圧を、開回路電圧（開放電圧）として扱っているが、前述した理由により必ずしも正確な開放電圧を検出できるとは限らず、また、放電時の精度向上を主としているため、充電時の精度が余り考慮されておらず、充放電が連続するハイブリッド車等への適用は困難である。
【０００９】
また、特許文献３に開示の技術は、電流積算による残存容量演算値と、開放電圧に基づく残存容量推定値との差が所定値より大きくなった場合にのみ、残存容量演算値の更新を行っているため、更新の瞬間に残存容量演算値が大きく段状に変化する可能性が高い。従って、ハイブリッド車等に適用した場合には、残存容量演算値の急激な変化が車両制御に悪影響を与える虞がある。
【００１０】
以上のように、従来の技術による残存容量の演算精度は、ハイブリッド車等の車両制御に適用するには、必ずしも満足できるものではなく、更には、車両制御への適用という面から見ると、異常発生時に対応する機能が十分とは言えない。すなわち、従来の残存容量の演算処理では、バッテリの電圧、電流、温度といった基本的なパラメータの何れかの測定系に異常が発生した場合には、残存容量の演算が不能となってしまい、制御系に対する影響が大きい。
【００１１】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く残存容量を求めつつ、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させ、制御系への影響を最小限に抑えることのできる蓄電デバイスの残存容量演算装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、蓄電デバイスの充放電電流の積算値に基づいて第１の残存容量を演算する第１の演算手段と、上記蓄電デバイスの内部インピーダンスから推定した開放電圧に基づいて第２の残存容量を演算する第２の演算手段と、上記第１の残存容量と上記第２の残存容量とを上記蓄電デバイスの使用状況に応じて設定したウェイトを用いて重み付け合成し、上記蓄電デバイスの残存容量を演算する第３の演算手段と、上記蓄電デバイスの電圧データを正常に取得できないとき、上記第２の演算手段による演算を停止させると共に、上記第３の演算手段における合成値が上記第１の演算手段によって演算した上記第１の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第１の異常時処理手段と、上記蓄電デバイスの電流データを正常に取得できないとき、上記第１の演算手段による演算を停止させると共に、上記第３の演算手段における合成値が上記第２の演算手段によって演算した上記第２の残存容量となるよう上記ウェイトの値を固定する第２の異常時処理手段と、上記蓄電デバイスの温度データを正常に取得できないとき、上記蓄電デバイスの電圧と充放電電流とに基づいて算出した内部インピーダンスから温度を推定し、この推定した温度を、上記第１の演算手段及び上記第２の演算手段における演算パラメータ−とする第３の異常時処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
第２の異常時処理手段による異常処理に際しては、蓄電デバイスの電圧変化量が基準値を越えるとき、第２の演算手段による演算を停止させて第３の演算手段で合成した残存容量を保持することが望ましく、蓄電デバイスの温度が基準温度より低いときには、第２の演算手段で演算した第２の残存容量を移動平均して第３の演算手段への入力値とすることが望ましい。
【００１４】
また、第３の異常処理手段による異常処理に際しては、蓄電デバイスの充放電電流と温度とに基づいて予め作成した内部インピーダンスのテーブルから温度を逆算することにより、蓄電デバイスの温度を推定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明による蓄電デバイスの残存容量演算装置は、電流積算による残存容量と開放電圧に基づく残存容量との双方の利点を生かして精度高く残存容量を求めることができ、しかも、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させることができ、制御系への影響を最小限に抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１４は本発明の実施の一形態に係わり、図１はハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図、図２はバッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図、図３は等価回路モデルを示す回路図、図４は電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図、図５は電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図、図６は実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図、図７及び図８は電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート、図９は電流容量テーブルの説明図、図１０はインピーダンステーブルの説明図、図１１は残存容量テーブルの説明図、図１２はウェイトテーブルの説明図、図１３は電流センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート、図１４は温度センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャートである。
【００１７】
図１は、本発明をエンジンとモータとを併用して走行するハイブリッド車両（ＨＥＶ）に適用した例を示し、同図において、符号１は、ＨＥＶの電源ユニットである。この電源ユニット１には、蓄電デバイスとして例えば複数のセルを封止した電池パックを複数個直列に接続して構成されるバッテリ２と、バッテリ２の残存容量の演算、バッテリ２の冷却や充電の制御、異常検出及び異常検出時の保護動作等のエネルギーマネージメントを行う演算ユニット（演算ＥＣＵ）３とが１つの筐体内にパッケージされている。
【００１８】
尚、本形態においては、蓄電デバイスとしてリチウムイオン二次電池を例に取って説明するが、本発明による残存容量の演算手法は、電気化学キャパシタやその他の二次電池にも適用可能である。
【００１９】
演算ＥＣＵ３は、マイクロコンピュータ等から構成され、電圧センサ４で測定したバッテリ２の端子電圧Ｖ、電流センサ５で測定したバッテリ２の充放電電流Ｉ、温度センサ６で測定したバッテリ２の温度（セル温度）Ｔに基いて、所定時間ｔ毎に充電状態(State of charge;SOC）すなわち残存容量ＳＯＣ(t)を演算する。
【００２０】
この残存容量ＳＯＣ(t)は、電源ユニット１の演算ＥＣＵ３から、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介してＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）１０に出力され、車両制御用の基本データ、バッテリ残量や警告用の表示用データ等として使用される。尚、残存容量ＳＯＣ(t)は、周期的な演算における１演算周期前のデータ（後述する電流積算による残存容量演算の際のベース値）ＳＯＣ(t-1)としても使用される。
【００２１】
ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、同様にマイクロコンピュータ等から構成され、運転者からの指令に基づいて、ＨＥＶの運転、その他、必要な制御を行う。すなわち、ＨＥＶ制御用ＥＣＵ１０は、電源ユニット１からの信号や図示しないセンサ・スイッチ類からの信号により、車両の状態を検出し、バッテリ２の直流電力を交流電力に変換してモータ１５を駆動するインバータ２０を初めとして、モータ１５に連結されるエンジン３０や図示しない自動変速機等を、専用の制御ユニットを介して或いは直接的に制御する。
【００２２】
演算ＥＣＵ３における残存容量ＳＯＣの演算は、図２に示す推定アルゴリズムに従って実行される。このＳＯＣ推定アルゴリズムでは、バッテリ２で測定可能なパラメータ、すなわち、端子電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔを用い、第１〜３の演算手段としての機能により、電流積算に基づく第１の残存容量としての残存容量ＳＯＣｃと、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値に基づく第２の残存容量としての残存容量ＳＯＣｖとを並行して演算し、それぞれを重み付けして合成した残存容量ＳＯＣを、バッテリ２の残存容量として出力する。
【００２３】
電流Ｉの積算による残存容量ＳＯＣｃと、開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖとは、それぞれに一長一短があり、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、誤差が累積し易く、特に高負荷継続時の誤差が大きい反面、突入電流等の負荷変動に強い。一方、開放電圧推定による残存容量ＳＯＣｖは、通常の使用時において、略正確な値を求めることが可能であるが、負荷が短時間で大きく変動したときに値が振動する可能性がある。
【００２４】
従って、本ＳＯＣ推定アルゴリズムでは、電流Ｉを積算して求めた残存容量ＳＯＣｃ(t)と、バッテリ開放電圧Ｖｏの推定値から求めた残存容量ＳＯＣｖ(t)とを、バッテリ２の使用状況に応じて随時変化させるウェイト（重み係数）ｗにより重み付けして合成することにより、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出すようにしている。ウェイトｗは、ｗ＝０〜１の間で変化させ、合成後の最終的な残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（１）式で与えられる。  
ＳＯＣ(t)＝ｗ・ＳＯＣｃ(t)＋(１−ｗ)・ＳＯＣｖ(t)…（１）
【００２５】
ウェイトｗは、現在のバッテリの使用状況を的確に表すことのできるパラメータを用いて決定する必要があり、そのパラメータとしては、単位時間当たりの電流の変化率や残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの間の偏差等を用いることが可能である。単位時間当たりの電流変化率は、バッテリの負荷変動を直接的に反映しているが、単なる電流変化率では、スパイク的に発生する電流の急激な変化の影響を受けてしまう。
【００２６】
従って、本形態においては、瞬間的に発止する電流の変化の影響を防止するため、所定のサンプリング数の単純平均、移動平均、加重平均等の処理を施した電流変化率を用いるようにしており、特に、電流の遅れを考慮した場合、バッテリの充放電状態の変化に対して、過去の履歴を過剰となることなく適切に反映することのできる移動平均を用いてウェイトｗを決定するようにしている。
【００２７】
この電流Ｉの移動平均値に基づいてウェイトｗを決定することにより、電流Ｉの移動平均値が大きいときには、電流積算のウェイトを高くして開放電圧推定のウェイトを下げ、負荷変動の影響を電流積算によって正確に反映すると共に、開放電圧推定時の振動を防止することができる。逆に、電流Ｉの移動平均値が小さいときには、電流積算のウェイトを下げ、開放電圧推定のウェイトを高くすることにより、電流積算時の誤差の累積による影響を回避し、開放電圧の推定により正確な残存容量を算出することができる。
【００２８】
すなわち、電流Ｉの移動平均は、電流の高周波成分に対するローパスフィルタとなり、この移動平均のフィルタリングにより、走行中の負荷変動で発生する電流のスパイク成分を、遅れ成分を助長することなく除去することができる。これにより、バッテリ状態をより的確に把握することができ、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖ双方の欠点を打消して互いの利点を最大限に引き出し、残存容量の推定精度を大幅に向上することができる。
【００２９】
更に、本ＳＯＣ推定アルゴリズムの特徴として、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握し、バッテリ開放電圧Ｖｏに基づく残存容量ＳＯＣｖの演算精度の向上を図っている。以下、本推定アルゴリズムによる残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算について詳述する。
【００３０】
先ず、電流積算による残存容量ＳＯＣｃは、以下の（２）式に示すように、ウェイトｗを用いて合成した残存容量ＳＯＣをベース値として、所定時間毎に電流Ｉを積算して求められる。  
ＳＯＣｃ(t)＝ＳＯＣ(t-1)−∫[(１００ηＩ／Ａｈ)＋ＳD]ｄｔ／３６００…（２）
但し、η  ：電流効率
Ａｈ：電流容量（温度による変数）
ＳD ：自己放電率
【００３１】
（２）式における電流効率η及び自己放電率ＳDは、それぞれ定数と見なすことができるが（例えば、η＝１、ＳD＝０）、電流容量Ａｈは、温度に依存して変化する。従って、この電流積算による残存容量ＳＯＣｃの算出に際しては、温度によるセル容量の変動を関数化して算出した電流容量Ａｈを用いている。
【００３２】
また、（２）式による残存容量ＳＯＣｃ(t)の演算は、具体的には演算ＥＣＵ３における離散時間処理によって実行され、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を、電流積算のベース値として入力している（図２のブロック図における遅延演算子Ｚ-1）。従って、誤差が累積したり、発散することがなく、万一、初期値が真値と大きく異なっていても、所定の時間経過後（例えば、数分後）には、真値に収束させることができる。
【００３３】
一方、開放電圧Ｖｏの推定に基づく残存容量ＳＯＣｖを求めるには、先ず、図３に示す等価回路モデルを用いてバッテリの内部インピーダンスＺを求める。この等価回路は、抵抗分Ｒ１〜Ｒ３、容量分Ｃ１，ＣＰＥ１，ＣＰＥ２（但し、ＣＰＥ１，ＣＰＥ２は二重層容量分）の各パラメータを、直列及び並列に組合わせた等価回路モデルであり、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定する。
【００３４】
これらのパラメータから求められるインピーダンスＺは、バッテリの温度や電気化学的な反応速度、充放電電流の周波数成分によって大きく変化する。従って、インピーダンスＺを決定するパラメータとして、前述の単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値を周波数成分の置き換えとして採用し、電流Ｉの移動平均値と温度Ｔとを条件とするインピーダンス測定を行ってデータを蓄積した後、温度Ｔと単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値とに基づいてインピーダンスＺのテーブル（後述する図１０のインピーダンステーブル）を作成する。そして、このテーブルを利用してインピーダンスＺを求め、このインピーダンスＺと、実測した端子電圧Ｖと電流Ｉとから、以下の（３）式を用いて開放電圧Ｖｏの推定値を求める。  
Ｖ＝Ｖｏ−Ｉ・Ｚ…（３）
【００３５】
尚、前述したように、電流Ｉの移動平均値は、ウェイトｗを決定するパラメータとしても用いられ、ウェイトｗ、インピーダンスＺの演算を容易としているが、詳細には、低温になる程、バッテリの内部インピーダンスが増加して電流変化率が小さくなるため、後述するように、ウェイトｗ、インピーダンスＺは、直接的には、電流Ｉの移動平均値を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔを用いて決定する。
【００３６】
開放電圧Ｖｏの推定後は、バッテリ内の電気化学的な関係に基づいて残存容量ＳＯＣｖを演算する。具体的には、平衡状態での電極電位とイオンの活量との関係を記述した周知のネルンストの式を適用し、開放電圧Ｖｏと残存容量ＳＯＣｖとの関係を表すと、以下の（４）式を得ることができる。  
Ｖｏ＝Ｅ＋[(Ｒｇ・Ｔ／Ｎｅ・Ｆ)×ｌｎＳＯＣｖ／(１００−ＳＯＣｖ)]＋Ｙ…（４）
但し、Ｅ  ：標準電極電位（本形態のリチウムイオン電池では、Ｅ＝３．７４５）
Ｒｇ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ  ：温度（絶対温度Ｋ）
Ｎｅ：イオン価数（本形態のリチウムイオン電池では、Ｎｅ＝１）
Ｆ  ：ファラデー定数（９６４８５Ｃ／ｍｏｌ）
【００３７】
尚、（４）式におけるＹは補正項であり、常温における電圧−ＳＯＣ特性をＳＯＣの関数で表現したものである。ＳＯＣｖ＝Ｘとすると、以下の（５）式に示すように、ＳＯＣの三次関数で表すことができる。  
Ｙ＝−１０-6Ｘ3＋９・１０-5Ｘ2＋０．０１３Ｘ−０．７３１１…（５）
【００３８】
以上の（４）式により、残存容量ＳＯＣｖには、開放電圧Ｖｏのみならず温度Ｔとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとして、直接、（４）式を用いて残存容量ＳＯＣｖを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。
【００３９】
従って、以上の（４）式の関係から実際の電池の状態を把握する場合には、常温でのＳＯＣ−Ｖｏ特性を基準として、各温度域での充放電試験或いはシミュレーションを行い、実測データを蓄積する。そして、蓄積した実測データから開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータする残存容量ＳＯＣｖのテーブル（後述する図１１の残存容量テーブル）を作成しておき、このテーブルを利用して残存容量ＳＯＣｖを求める。そして、前述の（１）式に示したように、電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃと開放電圧Ｖｏの推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖとがウェイトｗを用いて重み付け合成され、最終的な残存容量ＳＯＣが算出される。
【００４０】
ここで、残存容量の演算における電流の移動平均処理の有無の影響を比較すると、電流の移動平均処理を行うことなく残存容量ＳＯＣｖを算出した場合には、図４に示すように、電流のスパイク成分の影響を受けて局所的な残存容量ＳＯＣｖの急激な変化が発生し、最終的な合成残存容量ＳＯＣの精度を低下させる原因となる。これに対し、電流の移動平均処理を行って残存容量ＳＯＣｖを算出した場合には、図５に示すように、残存容量ＳＯＣｖから電流のスパイク成分の影響が除去され、比較的負荷変動が小さい条件下での残存容量を正確に把握することが可能となる。
【００４１】
実走行時の残存容量の演算結果は、図６に示され、比較的アップダウンの多い走行条件でセル温度が略４５°Ｃの状態において、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと合成後の残存容量ＳＯＣの変化が示されている。図６に示されるように、経過時間１５００ｓｅｃ付近までのバッテリの充放電が繰返される状態においては、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの演算結果が合成後の残存容量ＳＯＣに良好に反映されている。また、経過時間１５００ｓｅｃ以後、バッテリへの充電量が増加傾向にある状態において、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの上昇が鈍化して誤差が拡大する傾向にあるが、開放電圧の推定による残存容量ＳＯＣｖ（図示せず）が合成後の残存容量ＳＯＣに重みを増して反映され、充電量の増加に応じて合成後の残存容量ＳＯＣが上昇し、精度良く残存容量の変化を捉えている。
【００４２】
以上のように、残存容量ＳＯＣは、通常、バッテリの使用状況に応じてウェイトｗを随時変化させることにより演算精度の向上が図られているが、電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔといった基本的なパラメータを測定する電圧センサ４、電流センサ５、温度センサ６の何れかに異常が発生した場合には、正確な残存容量を得ることは望めなくなる。
【００４３】
従って、演算ＥＣＵ３は、通常の残存容量を高精度に演算する機能に加え、電圧センサ４に異常が発生して電圧データを正常に取得できない場合に対応する第１の異常時処理手段、電流センサ５に異常が発生して電流データを正常に取得できない場合に対応する第２の異常時処理手段、温度センサ６に異常が発生して温度データを正常に取得できない場合に対応する第３の異常時処理手段としての機能を備えている。
【００４４】
具体的には、電圧センサ４と電流センサ５との何れか一方が故障し、温度センサ６が正常の場合には、開放電圧の推定に基づく残存容量ＳＯＣｖと電流積算に基づく残存容量ＳＯＣｃとのうち、センサ故障により正常にデータを得られない方の演算を停止すると共に、ウェイトｗを『０』或いは『１』に固定して正常なデータに基づいて演算した残存容量を合成後の残存容量ＳＯＣとすることにより、ある程度の精度を確保する。
【００４５】
一方、温度センサ６が故障し、電圧センサ４及び電流センサ５の双方が正常である場合には、残存容量ＳＯＣｖ,ＳＯＣｃの各演算は可能であるものの、各演算に必要な温度データが得られない。従って、この場合には、バッテリの内部インピーダンスＺが温度に依存して変化することに着目し、電圧Ｖと電流Ｉとに基づいて簡易的に内部インピーダンスＺを算出し、インピーダンステーブル（図１０参照）を用いて温度Ｔを推定する。そして、推定した温度を、残存容量ＳＯＣｖ,ＳＯＣｃの各演算における温度の演算パラメータ−として用いることで、正常時と同様の演算を行なうことにより、ある程度の精度を確保する。
【００４６】
これにより、電圧センサ４、電流センサ５、温度センサ６の何れかが故障した場合にも、ある程度の精度で残存容量ＳＯＣの演算を継続して車両制御に与える影響を最小限に抑え、修理工場に入庫する等の走行、リンプホームを可能として安全を確保することができる。
【００４７】
次に、ＳＯＣ推定アルゴリズムに従った正常時の残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算処理、及び、電圧センサ４，電流センサ５，温度センサ６の何れかが故障した場合の異常時の処理について、図７及び図８に示す電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理のフローチャート、図１３に示す電流センサ異常時対応の残存容量演算処理（要部）のフローチャート、図１４に示す温度センサ異常時対応の残存容量演算処理（要部）のフローチャートを用いて説明する。
【００４８】
尚、各フローチャートにおいては、電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理をＰ１、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理をＰ２、温度センサ異常時対応の残存容量演算処理をＰ３で示している。また、各フローチャートは、電源ユニット１の演算ＥＣＵ３において所定時間毎（例えば、０．１ｓｅｃ毎）に実行される基本的な処理を示すものであり、説明の都合上、電流積算による残存容量ＳＯＣｃの演算と開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖの演算とが直列的に実行されるものとしているが、実際には、残存容量ＳＯＣｃ，ＳＯＣｖの演算は、並行して実行される。
【００４９】
図７及び図８に示す電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理では、先ず、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３において、それぞれ、温度センサ６から定期的に取得する温度Ｔのデータ入力の有無、電圧センサ４から定期的に取得する電圧Ｖのデータ入力の有無、電流センサ５から定期的に取得する電流Ｉのデータ入力の有無を調べる。
【００５０】
尚、温度Ｔの定期入力は、例えば１０ｓｅｃ毎であり、電圧Ｖ、電流Ｉは、それぞれ、複数の電池パックの平均値、複数の電池パックの電流の総和を取り、例えば０．１ｓｅｃ毎の定期入力があるものとする。
【００５１】
その結果、温度Ｔ、電圧Ｖ、電流Ｉの各データの入力があり、温度センサ６，電圧センサ４，電流センサ５が全て正常である場合には、ステップＳ１、Ｓ２，Ｓ３を経てステップＳ４へ進み、バッテリ電流容量を、図９に示す電流容量テーブルを参照して演算する。この電流容量テーブルは、温度Ｔをパラメータとして、所定の基準とする定格容量（例えば、１つの電池パック内の所定セル数を基準単位とした場合の定格電流容量）に対する容量比Ａｈ’を格納したものであり、常温（２５°Ｃ）における容量比Ａｈ’（＝１．００）に対し、低温になる程、電流容量が減少するため、容量比Ａｈ’の値が大きくなる。この電流容量テーブルから参照した容量比Ａｈ’を用い、計測対象毎の温度Ｔにおける電流容量Ａｈを算出する。
【００５２】
次に、ステップＳ５へ進み、電流容量テーブルから求めた電流容量Ａｈ、電流Ｉの入力値、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を用い、前述の（２）式に従って、電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)を算出する。更に、ステップＳ６において、電流Ｉを移動平均して単位時間当りの電流変化率ΔＩ／Δｔを取得する。この移動平均は、例えば、電流Ｉのサンプリングを０．１ｓｅｃ毎、電流積算の演算周期を０．５ｓｅｃ毎とした場合、５個のデータを移動平均する。
【００５３】
続くステップＳ７では、バッテリ等価回路のインピーダンスＺを、図１０に示すインピーダンステーブルを参照して演算し、得られたインピーダンスＺからバッテリ２の開放電圧Ｖｏを推定する。このインピーダンステーブルは、電流変化率ΔＩ／Δｔ（単位時間当たりの電流Ｉの移動平均値）を温度補正した補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔと温度Ｔとをパラメータとして、等価回路のインピーダンスＺを格納したものであり、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが同じ場合には、温度Ｔが低くなる程、インピーダンスＺが増加し、同じ温度では、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、インピーダンスＺが増加する傾向を有している。
【００５４】
その後、ステップＳ８へ進み、電圧−ＳＯＣ特性の演算を行い、残存容量ＳＯＣｖを算出する。すなわち、温度Ｔと推定した開放電圧Ｖｏとをパラメータとして、図１１に示す残存容量テーブルを参照し、残存容量ＳＯＣｖを算出する。この残存容量テーブルは、前述したように、ネルンストの式に基づいてバッテリ内の電気化学的な状態を把握して作成したテーブルであり、概略的には、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが低くなる程、残存容量ＳＯＣｖが小さくなり、温度Ｔ及び開放電圧Ｖｏが高くなる程、残存容量ＳＯＣｖが大きくなる傾向を有している。
【００５５】
尚、図１０，１１においては、通常の条件下で使用される範囲のデータを示し、他の範囲のデータは記載を省略してある。
【００５６】
その後、ステップＳ９へ進み、図１２に示すウェイトテーブルを参照してウェイトｗを算出する。ウェイトテーブルは、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔをパラメータとする一次元テーブルであり、概略的には、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔが小さくなる程、すなわち、バッテリ負荷変動が小さい程、ウェイトｗの値を小さくして電流積算による残存容量ＳＯＣｃの重みを小さくする傾向を有している。そして、ステップＳ１０において、前述の（１）式に従って、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと開放電圧Ｖｏの推定による残存容量ＳＯＣｖとをウェイトｗを用いて重み付けして最終的な残存容量ＳＯＣ(t)を合成して算出し、１サイクルの本演算処理を抜ける。
【００５７】
一方、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の何れかにおいてデータ入力が無く、温度センサ６，電圧センサ４，電流センサ５の何れかに異常が発生した場合には、それぞれに対応した処理での残存容量ＳＯＣの演算を継続する。すなわち、ステップＳ１，３において、それぞれ、温度Ｔのデータ入力、電流Ｉのデータ入力が無い場合には、各ステップから本処理を抜け、温度センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ３（図１４参照）、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ２（図１３参照）に移行する。
【００５８】
また、ステップＳ２で電圧Ｖのデータ入力が無い場合には、ステップＳ２からステップＳ１１へ分岐し、電流Ｉのデータ入力の有無を調べる。そして、ステップＳ１１において、電流Ｉのデータ入力が無い場合、すなわち、電圧センサ４のみならず電流センサ５にも異常が発生している場合には、処理を抜けて残存容量の演算を中止し、電流Ｉのデータ入力がある場合、ステップＳ１２へ進む。
【００５９】
ステップＳ１２以降の処理では、電圧センサ４の異常により開放電圧Ｖｏの推定ができないため残存容量ＳＯＣｖの演算を停止し、電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)のみによる残存容量の推定を行なう。すなわち、ステップＳ１２では、温度Ｔをパラメータとするテーブル参照によりバッテリ電流容量Ａｈを演算し、ステップＳ１３で、電流容量Ａｈ、電流Ｉの入力値、１演算周期前の合成残存容量ＳＯＣ(t-1)を用い、前述の（２）式に従って電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)を算出する。ステップＳ１２，Ｓ１３の処理は、前述のステップＳ４，Ｓ５の処理と同様である。
【００６０】
そして、ステップＳ１３からステップＳ１４へ進んでウェイトｗを『１』に固定し、ステップＳ１５で、『１』に固定したウェイトｗを前述の（１）式に適用して残存容量ＳＯＣ(t)を算出し、電圧センサ異常時の処理を抜ける。この電圧センサ異常時の残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（１ａ）式に示すように、電流積算による残存容量ＳＯＣｃ(t)のみを用いて推定した値となる。この電流積算のみによる残存容量は、前述したように、誤差が累積し易いという特性があるが、異常時の短時間のフェール制御においては誤差の累積が少ないため、制御性への影響を最小限として安全を確保することができる。  
ＳＯＣ(t)＝ＳＯＣｃ(t)…（１ａ）
【００６１】
次に、図１３に示す電流センサ異常時対応の残存容量演算処理について説明する。この処理においても、電圧センサ４，電流センサ５，温度センサ６が全て正常である場合には、上述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理におけるステップＳ４〜Ｓ１０の処理（図８参照）と同じであるため、異常時の処理のみについて説明する。
【００６２】
すなわち、最初に、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３で、温度Ｔのデータ入力の有無、電圧Ｖのデータ入力の有無、電流Ｉのデータ入力の有無を調べ、温度Ｔのデータ入力が無い場合、ステップＳ１から温度センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ３（図１４参照）に移行し、電圧Ｖのデータ入力が無い場合、ステップＳ２から上述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ１（図７参照）に移行する。
【００６３】
また、電流Ｉのデータ入力が無い場合には、ステップＳ３からステップＳ２１へ進み、単位時当たりの電圧変化量が基準値以下であるか否かを調べる。これは、電流センサ５の異常により、開放電圧Ｖｏの推定に基づく残存容量ＳＯＣｖのみを用いる場合に、突入等の短時間の負荷変動による振動を防止するためであり、バッテリの入出力電流が激しく変化していない安定状態にあるか否かを判断するためである。
【００６４】
そして、例えば、±５Ｖ／０．５ｓｅｃを基準として、単位時間当たりの電圧変化量が基準値を越えて電圧が不安定な状態では、残存容量ＳＯＣｖの演算を行わずに、ステップＳ２１から処理を抜ける。このバッテリ電圧が不安定な状態では、前回の演算で算出した残存容量ＳＯＣをそのまま用い、バッテリ電圧が安定するまで待つ。また、単位時間当たりの電圧変化量が基準値以下の場合には、ステップＳ２１からステップＳ２２へ進み、電圧Ｖの平均値で開放電圧Ｖｏを代表し、電圧Ｖの平均値で代表した開放電圧Ｖｏと温度Ｔとをパラメータとして図１１に示す残存容量テーブルを参照し、残存容量ＳＯＣｖを算出する（電圧−ＳＯＣ特性の演算）。
【００６５】
その後、ステップＳ２３へ進み、セル温度Ｔが基準値（例えば、１０°Ｃ）以上であるか否かを調べる。これは、セル温度が低い状態では、開放電圧Ｖｏの推定が不安定となって誤差が拡大することを回避するためであり、セル温度Ｔが基準値以上の場合、ステップＳ２５へ進み、セル温度Ｔが基準値より低い場合、ステップＳ２４で、残存容量ＳＯＣｖの移動平均値を算出し、この移動平均値を新たな残存容量ＳＯＣｖとして書換えた後、ステップＳ２５へ進む。
【００６６】
ステップＳ２５では、ウェイトｗを『０』に固定し、この『０』に固定したウェイトｗを、ステップＳ２６で前述の（１）式に適用して残存容量ＳＯＣ(t)を算出し、電流センサ異常時の処理を抜ける。この電流センサ異常時の残存容量ＳＯＣ(t)は、以下の（１ｂ）式に示すように、開放電圧Ｖｏの推定に基づく残存容量ＳＯＣｖ(t)のみを用いて推定した値となる。この場合、開放電圧Ｖｏの推定精度が低下するが、異常時の短時間のフェール制御を可能として安全を確保することができる。  
ＳＯＣ(t)＝ＳＯＣｖ(t)…（１ｂ）
【００６７】
次に、図１４に示す温度センサ異常時対応の残存容量演算処理について説明する。この処理においても、電圧センサ４，電流センサ５，温度センサ６が全て正常である場合には、電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理におけるステップＳ４〜Ｓ１０の処理（図８参照）と同じであるため、異常時の処理のみについて説明する。
【００６８】
前述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理と同様、最初に、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３で、温度Ｔのデータ入力の有無、電圧Ｖのデータ入力の有無、電流Ｉのデータ入力の有無を調べる。そして、ステップＳ２，３で、それぞれ、電圧Ｖのデータ入力が無い場合、電流Ｉのデータ入力が無い場合には、各ステップから本処理を抜け、前述の電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ１、電流センサ異常時対応の残存容量演算処理Ｐ２に移行する。
【００６９】
また、ステップＳ１で温度Ｔのデータ入力が無い場合には、ステップＳ１からステップＳ３１へ分岐し、電圧Ｖ及び電流Ｉのデータ入力が共にあるか否かを調べる。そして、ステップＳ３１において、電圧Ｖと電流Ｉとの少なくとも一方のデータ入力が無い場合、すなわち、温度センサ６のみならず、電圧センサ４と電流センサ５との少なくとも一方に異常が発生している場合には、処理を抜けて残存容量の演算を中止し、電圧Ｖ及び電流Ｉのデータ入力が共にある場合、ステップＳ３２へ進む。
【００７０】
ステップＳ３２では、電流Ｉの移動平均値が基準値以下か否かを調べることにより、バッテリの状態を判断する。そして、電流Ｉの移動平均値が基準値を越えており、不安定な状態であるときには、ステップＳ３２からステップＳ３３へ進み、温度センサ６が故障する直前のデータ入力として記憶されているセンサ値Ｔ(t-1)を、残存容量演算処理に対する温度Ｔとして出力し、以後、通常の正常時のステップＳ４〜Ｓ１０の処理を実行して残存容量ＳＯＣを合成演算する。
【００７１】
また、電流Ｉの移動平均値が基準値以下でバッテリ状態が安定してときには、ステップＳ３２からステップＳ３４へ進み、電圧Ｖ及び電流Ｉの入力データを用いてバッテリ等価回路のインピーダンスＺを演算する。この場合、インピーダンスＺは、温度センサ６が異常であることから、図１０のインピーダンステーブルを参照して求めるのではなく、電圧Ｖと電流Ｉの入力データから簡略的に求める。
【００７２】
次に、ステップＳ３４からステップＳ３５へ進み、図１０のインピーダンステーブルに対して、補正後電流変化率ＫΔＩ／Δｔに電流Ｉの移動平均値を適用すると共にステップＳ３４で演算したインピーダンスＺを適用してテーブルを逆引きし、温度Ｔを推定する。そして、以後、推定した温度Ｔを用いて正常時のステップＳ４〜Ｓ１０の処理を実行し、残存容量ＳＯＣを合成演算する。
【００７３】
以上のように、電流積算による残存容量ＳＯＣｃと開放電圧の推定値に基づく残存容量ＳＯＣｖとを、バッテリの使用状況に応じて設定したウェイトｗを用いて重み付け合成して双方の利点を生かした高精度な残存容量を得ることができる。しかも、電圧、電流、温度の何れかの測定系に異常が発生してデータを正常に取得できない場合にも、正常なデータに基づいて演算した残存容量及びウェイトｗの調整（電圧センサ４、電流センサ５の一方が異常の場合）、温度の推定（温度センサ６が異常の場合）により、必要最小限の精度で残存容量の演算を継続させることができ、制御系への影響を最小限に抑えて走行を可能とし、安全を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】ハイブリッド車への適用例を示すシステム構成図
【図２】バッテリ残存容量の推定アルゴリズムを示すブロック図
【図３】等価回路モデルを示す回路図
【図４】電流の移動平均処理無しの場合の残存容量を示す説明図
【図５】電流の移動平均処理有りの場合の残存容量を示す説明図
【図６】実車走行時の残存容量演算結果を示す説明図
【図７】電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート
【図８】電圧センサ異常時対応の残存容量演算処理を示すフローチャート（続き）
【図９】電流容量テーブルの説明図
【図１０】インピーダンステーブルの説明図
【図１１】残存容量テーブルの説明図
【図１２】ウェイトテーブルの説明図
【図１３】電流センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート
【図１４】温度センサ異常時対応の残存容量演算処理の要部を示すフローチャート
【符号の説明】
【００７５】
１  電源ユニット
２  バッテリ
３  演算ユニット（第１，２，３の演算手段、第１，２，３の異常時処理手段）
４  電圧センサ
５  電流センサ
６  温度センサ
Ｉ  充放電電流
Ｖ  端子電圧
Ｖｏ  開放電圧
Ｚ  インピーダンス
Ｔ  温度
ｗ  ウェイト
ＳＯＣ  残存容量
ＳＯＣｃ  残存容量（第１の残存容量）
ＳＯＣｖ  残存容量（第２の残存容量）
代理人      弁理士      伊    藤      進
【図１】
2005331482.tif 000003
【図２】
2005331482.tif 000004
【図３】
2005331482.tif 000005
【図４】
2005331482.tif 000006
【図５】
2005331482.tif 000007
【図６】
2005331482.tif 000008
【図７】
2005331482.tif 000009
【図８】
2005331482.tif 000010
【図９】
2005331482.tif 000011
【図１０】
2005331482.tif 000012
【図１１】
2005331482.tif 000013
【図１２】
2005331482.tif 000014
【図１３】
2005331482.tif 000015
【図１４】
2005331482.tif 000016