(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出手段と、
前記バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出手段と、
前記充放電電流検出手段から入力された前記充放電電流を積算して得た充電率とこの前の時刻に得た充電率とから前記バッテリの電流積算法充電率を推定するとともに、前記充放電電流検出手段の検出精度に関する情報を元に電流積算法充電率の分散を算出する電流積算充電率推定手段と、
前記充放電電流検出手段から入力された前記充放電電流値と前記端子電圧検出手段から入力された前記端子電圧値とに基づきバッテリ等価回路モデルを用いて前記バッテリの開放電圧値を推定し、該開放電圧値から開放電圧法充電率を推定するとともに、前記充放電電流検出手段および前記端子電圧検出手段の検出精度に関する情報を元に開放電圧法充電率の分散を算出する開放電圧法充電率推定手段と、
前記開放電圧法充電率と前記電流積算法充電率との差、前記電流積算法充電率の分散、前記開放電圧法充電率の分散に基づいて前記電流積算法充電率の推定誤差を推定する誤差推定手段と、
前記電流積算法充電率と前記誤差推測手段で推定した推定誤差とから前記バッテリの充電率を求める充電率算出手段と、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバッテリの充電率推定装置において、
前記開放電圧法充電率推定手段および前記誤差推定手段は、それぞれカルマン・フィルタを用いる、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のバッテリの充電率推定装置において、
前記電流積算法充電率推定手段は、前記前に得た充電率に前記充電率算出手段で得た充電率を用いて前記電流積算法充電率を推定する、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気自動車等に用いるバッテリの充電率を推定するバッテリの充電率推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、電気自動車やハイブリッド電気自動車などでは、これらの車両を駆動する電気モータへ電力を供給したり、制動時のエネルギを発電機として機能させる電気モータから、あるいは地上に設置した電源から、充電して電気エネルギを蓄積したりするため、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）が用いられる。
【０００３】
この場合、長期にわたってバッテリを最適な状態に保つためには、バッテリの状態、とりわけ充電率（SOC:  State of Charge）を常にモニタして、バッテリ・マネージメントを行う必要がある。
従来の充電率検出方法としては、バッテリの電圧や電流などの出入りを時系列データですべて記録し、これらのデータを用いて電流を時間積分して現時点での電荷量を求め、バッテリに充電された電荷の初期値と満充電容量を用いて充電率を求める電流積算法（クーロン・カウント法あるいは逐次状態記録法ともいう）や、バッテリの入力電流値と端子電圧値を入力し、バッテリ等価回路モデルを用いてモデルの状態量である開放電圧値を逐次推定し、この開放電圧値から充電率を推定する開放電圧法が知られている。
【０００４】
上記各方法には一長一短があり、前者の電流積算法は、短時間での充電率の推定にあっては、開放電圧値を用いて充電率を推測する後者の開放電圧法より精度が高いものの、常時観測が必要である上、時間が経つにつれ誤差が集積されて精度が悪くなっていく。これに対し、後者の開放電圧法では、常時観測は必要ないものの、充電率の変化に対する開放電圧の変動が小さいため、短時間における充電量の変動量を推定するには、前者の電流積算法に劣っている。
そこで、これらの方法で得られた充電率の推定誤差を補正していくことで、充電率の推定精度を向上させようとする装置・方法が従来から知られている。
【０００５】
このような従来のバッテリの充電率推定装置の一つとしては、適応デジタル・フィルタを用いてバッテリの放電電流と端子電圧を基に開放電圧法を用いて推定した開放電圧推定値によりバッテリの充電率を算出し、この充電率に基づいてバッテリに充電されている電気量の変化量を算出する第１電気量算出検手段と、電流積算法でバッテリの充放電電流を時間積算してこの積算値に基づいてバッテリに充電されている電気量の変化量を算出する第２電気量算出手段と、これら両算出手段でそれぞれ求めた電荷量の変化の差分から放電電流計測器の計測値誤差であるオフセット量を推定するオフセット量推定手段と、を備え、オフセット量分を補正することにより放電電流計測器の計測値誤差を小さく抑えることで電流検出値の精度を上げるようにして、充電率等のバッテリの内部状態の推定精度を向上させるようにしたものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、従来の他のバッテリの充電率推定方法としては、バッテリ情報（電流値、電圧値、温度値）を測定するバッテリ情報取得段階と、電圧値を用いて補正した補正電流値を積算して電流積算値を算出する電流補正段階と、補正電流値を積算して電流積算値を算出し、さらに電流積算値とバッテリ充放電効率が反映された電流積算容量を算出する積算容量算出段階と、バッテリ情報から算出したバッテリの順電圧容量に基づき、電流積算容量の補正の可否を判定する補正可否判定段階と、この判定結果に応じて電流積算容量を補正あるいは補正せずにバッテリの残存容量を求める積算補正段階と、を実行して、バッテリ情報の測定誤差を補正して充電率算出の精度を向上させるようにしたものするものが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−２０３８５４号公報
【特許文献２】得開２００９−２５０９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記両従来発明にあっては、以下の問題点をそれぞれ有している。
すなわち、上記前者の従来の充電率推定装置にあっては、電流積算値法と適応デジタル・フィルタを用いた開放電圧法とを用いてそれぞれ推定した電気量の変化量を比較し、これらの差分から電流検出部の誤差値（電流測定値のオフセット量）を推定している。
しかしながら、これらの方法で求めた電気量などの推定値はそれぞれ異なった統計的特徴を有しているので、上記方法で得た電気量の変化量をそのまま比較し合っても、上記統計的特徴に起因した誤差を避けることはできず、高精度で放電電流計測器の検出誤差を推定することはできず、その結果、バッテリの充電率の推定精度も低下してしまうといった問題がある。
【０００９】
また、上記後者の従来の充電率推定方法にあっては、放電電流計測器の特性が使用時間・使用状況・使用環境などによって変化して行く上、計測器自体の個体差によるばらつきを避けることができない。それにもかかわらず、この従来方法にあっては、すべての放電電流計測器が同じ特性を有するものと仮定して上記推定を行っているので、実際の特性との相違に起因した検出値の誤差には対応できず、高い精度で放電電流計測器の検出誤差を推定することはできず、その結果、この方法でもバッテリの充電率も高精度に推定することは難しいといった問題がある。
【００１０】
本発明は、上記不具合に鑑みなされたもので、その目的は充放電電流検出手段の特性の変動やばらつきにもかかわらず、高精度でバッテリの充電率の推定ができるようにしたバッテリの充電率推定装置を提供することにある。
【００１１】
この目的のため、本発明の請求項１のバッテリの充電率推定装置は、
バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出手段と、
バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出手段と、
充放電電流検出手段から入力された充放電電流値を積算して得た充電率とこの前の時刻に得た充電率とからバッテリの電流積算法充電率を推定するとともに、充放電電流検出手段の検出精度に関する情報を元に電流積算法充電率の分散を算出する電流積算充電率推定手段と、
充放電電流検出手段から入力された充放電電流値と端子電圧検出手段から入力された端子電圧値とに基づきバッテリ等価回路モデルを用いてバッテリの開放電圧値を推定し、この開放電圧値から開放電圧法充電率を推定するとともに、充放電電流検出手段および端子電圧検出手段の検出精度に関する情報を元に開放電圧法充電率の分散を算出する開放電圧法充電率推定手段と、
開放電圧法充電率と電流積算法充電率との差、電流積算法充電率の分散、開放電圧法充電率の分散に基づいて電流積算法充電率の推定誤差を推定する誤差推定手段と、
電流積算法充電率と誤差推測手段で推定した推定誤差とからバッテリの充電率を求める充電率算出手段と、
を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明の請求項２に記載のバッテリの充電率推定装置は、上記請求項１に記載の装置にあって、
開放電圧法充電率推定手段および誤差推定手段は、それぞれカルマン・フィルタを用いる、
ことを特徴とする。
【００１３】
本発明の請求項３に記載のバッテリの充電率推定装置は、上記請求項１又は２に記載の装置にあって、
電流積算法充電率推定手段は、前に得た充電率に充電率算出手段で得たバッテリの充電率を用いて電流積算法充電率を推定する、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の本発明のバッテリの充電率推定装置にあっては、電流積算法充電率推定手段と開放電圧法充電率推定手段でそれぞれ電流積算法充電率と開放電圧法充電率を求めるとき、併せて平均値および分散をも用いて統計的な処理を施すようにしたので、充放電電流検出手段や端子電検出手段の特性の変動やばらつきがあっても、上記従来発明のものより高い精度でバッテリＢの充電率を推定できるようになる。
【００１５】
請求項２の本発明のバッテリの充電率推定装置にあっては、開放電圧法充電率推定手段および誤差推定手段に、それぞれカルマン・フィルタを用いたので、バッテリの状態量を容易かつ高い精度で推測できるようになるとともに、カルマン・フィルタではもともと推定平均値と推定分散値を逐次的に推定算出していることから、これらの値を新たに別途算出する必要がなくなる。
【００１６】
請求項３の本発明のバッテリの充電率推定装置にあっては、充電流積算法充電率推定手段が、充電率算出手段で得た充電率を用いて電流積算法充電率を推定するので、高精度で電流積算法充電率を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る実施例１のバッテリの充電率推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１のバッテリの充電率推定装置で用いる電流積算法充電率算出部の構成を示すブロック図である。
【図３】バッテリの充電率推定装置で用いる開放電圧法充電率推定部の構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１のバッテリの充電率推定装置で用いるカルマン・フィルタの構成を説明するブロック図である。
【図５】実施例１のバッテリの充電率推定装置で得られる充電率の時間的変化の例を示す図であって、（ａ）は電流積算法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｂ）は開放電圧法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｃ）は従来発明で得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｄ）は実施例１の充電率推定装置で得られた充電率の時間的変化を示す図である。
【図６】実施例１の充電率推定装置で実施したシミュレーション結果を示す図であって、（ａ）は電流積算法充電率算出部で得られた充電率とそのときの真値と比較して示した図、（ｂ）は開放電圧法充電率推定部で得られた充電率とそのときの真値と比較して示した図、（ｃ）は実施例１のバッテリの充電率推定装置で用いる充電率算出部で得られた充電率とそのときの真値と比較して示した図である。
【図７】本発明に係る実施例２のバッテリの充電率推定装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を、図面に示す実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００１９】
実施例１のバッテリの充電率推定装置の構成を図１に示す。同図に示すように、バッテリＢに接続された充電率推定装置は、充放電電流検出部１と、端子電圧検出部２と、電流積算法充電率推定部３と、開放電圧法充電率推定法４と、減算器５と、誤差推定部６と、減算器７と、を有する。
【００２０】
バッテリＢは、本実施例にあっては、リチャージャブル・バッテリであり、たとえばリチウム・イオン・バッテリを用いるが、これに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。
【００２１】
充放電電流検出部１は、バッテリＢから図示しない電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流の大きさ、および制動時に電気モータを発電機として機能して制動エネルギの一部を回収したり地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流の大きさを検出するもので、たとえば、シャント抵抗等を使ってバッテリＢに流れる充放電電流値Ｉを検出する。検出した充放電電流値Ｉは、入力信号として電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定法４との双方へ入力される。
なお、電流検出部１は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の充放電電流検出手段に相当する。
【００２２】
端子電圧検出部２は、バッテリＢの端子間の電圧を検出するものであり、ここで検出した端子電圧値Ｖは開放電圧法充電率推定法４へ入力される。
なお、電圧検出部２は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の端子電圧検出手段に相当する。
【００２３】
電流積算法充電率推定部３は、減算器７で最終的に得られるバッテリＢの充電率SOCと充放電電流検出部１で検出された充放電電流値Ｉとが入力されて、この充放電電流値Ｉを積算して電流積算値を算出することでバッテリＢに出入りした電荷量を求め、これと減算器７から入力された充電率SOCとから電流積算法充電率SOCｉを算出するとともに、あらかじめ得られている充放電電流検出部１の検出精度に関する情報ｑ（図２参照）に基づいて電流積算法分散Ｑｉを求めるものである。なお、電流積算法充電率SOCｉは、真の充電率SOCに誤差ｎｉが重畳された値になっている。また、電流積算法充電率推定部３は、本発明の電流積算法充電率推定手段に相当する。
【００２４】
図２に、この電流積算法充電率推定部３の具体的構成を示す。同図に示すように、電流積算法充電率推定部３は、係数倍器３１および積分器３２からなる充電率算出部3Ａと、電流積算法分散算出部３Ｂと、を備える。積分器３２は、乗算器３２１と、遅延器３２２と、加算器３２３と、を有する。
乗算器３１は、充放電電流検出部１から演算周期ＴＳごとに得られた充放電電流値Ｉ（平均値）に、係数1/FCCを掛ける演算器である。ここで、FCCはバッテリＢの満充電気量であり、バッテリＢの公称値（新品時の値）でも、劣化度を考慮した値のいずれでも良い。
積分器３２の乗算器３２１は、係数倍器３１からの出力値に演算周期ＴＳを掛けるものであり、この出力値はそのとき（現在）の充電率となる。遅延器３２２は、減算器７で得た充電率SOCに1/z（ｚはｚ変換を示す）を掛けて現在より１つ前の充電率SOCを得るものである。加算器３２３は、乗算器３２１からの出力値と遅延器３２２からの出力値とを加算して、電流積算法充電率SOCｉを出力する。
【００２５】
一方、電流積算法分散算出部３Ｂは、あらかじめ得られている充放電電流検出部１の検出精度に関する情報ｑに基づき、電流積算法分散Ｑｉを求めるものであって、この算出には、以下の式を用いて再帰的行列演算を行う。
なお、以下の式において、Ｐは共分散行列、Ｆは状態遷移行列、Ｑはノイズ行列、ＴＳは演算周期であり、添え字ｋは時刻、上付き添え字Ｔは転置を表す記号である。ここで、Ｑｉは共分散行列Ｐ中のP11として求まる。
【数１】
0005318128.tif 000002
【００２６】
開放電圧法充電率推定部４は、充放電電流検検出部１から演算周期ＴＳごとに得られた充放電電流値Ｉと、端子電圧検出部２から演算周期ＴＳごとに入力された端子電圧値Ｖと、に基づき、バッテリＢのバッテリ等価回路モデルを用いて推定した開放電圧値VOCVから開放電圧法充電率SOCＶを求めるとともに、充放電電流検出部１および端子電圧検出部２のあらかじめ与えられた検出精度の情報を元に開放電圧値VOCVの分散POCVや開放電圧法充電率SOCＶの分散PSOCV（＝Ｑｖ）を算出するものである。本実施例では、開放電圧法充電率推定部４には、カルマン・フィルタを用いる。カルマン・フィルタについては後で説明する。なお、開放電圧法充電率推定部４は、本発明の開放電圧法充電率推定手段に相当する。
【００２７】
図３に、開放電圧法充電率推定部４の具体的構成を示す。開放電圧法充電率推定部４は、同図に示すように、開放電圧推定部４Ａと、充電率算出部４Ｂと、遅延器４Ｃと、開放電圧部コンデンサ容量算出部４Ｄと、を有する。
【００２８】
開放電圧推定部４Ａは、充放電電流検出部１から演算周期ＴＳごとに得られた充放電電流値Ｉと、端子電圧検出部２から演算周期ＴＳごとに得られた端子電圧値Ｖと、開放電圧部コンデンサ容量算出部４Ｄから入力された開放電圧部コンデンサ容量値CＯＣＶと、が入力され、カルマン・フィルタを用いてバッテリＢの開放電圧値VＯＣＶを推定するとともに、あらかじめ得られている充放電電流検出部１と端子電圧検出部２の検出精度に関する情報から、開放電圧の分散POCVを算出するものである。
【００２９】
充電率算出部４Ｂは、開放電圧推定部４Ａで推定した開放電圧値VＯＣＶに基づき、あらかじめ計測して記憶している、開放電圧値と開放電圧法充電率との関係のデータを用いて開放電圧法充電率SOCＶを算出するとともに、開放電圧推定部４Ａで算出した開放電圧の分散POCVに基づき、開放電圧法充電率SOCＶの分散PSOCVを算出するものである。なお、充電率算出部４Ｂで推定した開放電圧法充電率SOCＶは、図１に示すように、真の充電率SOCに推定誤差ｎｖが重畳した値となっている。
【００３０】
遅延器４Ｃは、開放電圧推定部４Ａで推定した開放電圧値VＯＣＶが入力されて1/zが掛けられて現在の1つ前の開放電圧値を算出するものである。
開放電圧部コンデンサ容量算出部４Ｄは、遅延器４Ｃで算出された開放電圧値に基づき、バッテリＢの開放電圧コンデンサ容量値CＯＣＶを算出して開放電圧推定部４Ａへ出力するものである。
なお、開放電圧コンデンサ容量値CＯＣＶは、COCV＝FCC／｛１００×（1つ前のサンプリング時に得られた開放電圧値のときの開放電圧法充電率SOCＶに対する開放電圧の傾き）｝の式を用いて得られる。
【００３１】
減算器５は、開放電圧法充電率推定部４で得た開放電圧法充電率SOCＶから電流積算法充電率推定部３で得た電流積算法充電率SOCｉを減算して得た減算値ｙを誤差推定部６へ出力するものである。
【００３２】
誤差推定部６は、電流積算法充電率推定部３で得た電流積算法分散Ｑｉと、減算器５で得た充電率の減算値ｙと、開放電圧法充電率推定部４で得た開放電圧法分散ＱＶと、に基づき、カルマン・フィルタを用いて、電流積算法充電率SOCiの推定誤差ｎｉを推定するものである。なお、誤差推定部６では、開放電圧法充電率SOCＶの推定誤差ｎｖも推定される。誤差推定部６は、本発明の誤差推定手段に相当する。
【００３３】
ここで、上記開放電圧法充電率推定部４や誤差推定部６で用いるカルマン・フィルタにつき、説明する。
開放電圧法充電率推定部４でのカルマン・フィルタでは、バッテリＢのバッテリ等価回路モデルに、実際のバッテリＢと同じ入力（充放電電流、端子電流、バッテリ温度など）を入力し、これらの出力（端子電圧）を比較し、両者に差があれば、この差にカルマン・ゲインを掛けてフィードバックし、誤差が最小になるようにバッテリ等価回路モデルを修正していく。これを逐次繰り返して、真の内部状態量である開放電圧値などを推定する。
誤差推定部６でのカルマン・フィルタでは、誤差モデルで推定した誤差の差を減算器５で得た充電率の減算値と比較し、両者に差があれば、この差にカルマン・ゲインを掛けてフィードバックし、誤差が最小になるように推定誤差を修正していく。これを逐次繰り返して、真の充電率推定誤差を推定する。
【００３４】
カルマン・フィルタでは、以下のような離散システムを考える。
【数２】
0005318128.tif 000003
ただし、添え字ｋは時刻を表わしている。また、上記式で
【数３】
0005318128.tif 000004
である。
【００３５】
ここで、プロセスノイズと検出部ノイズは、平均値０、分散Ｑ、Ｒの正規性白色ノイズであって、電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定部４とでそれぞれ求めた充電率の分散Ｑｉ、Ｑｖを用いて、以下の式で表される。
【数４】
0005318128.tif 000005
本実施例では、電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定部４とで算出された分散の値を用いるので、上記値は可変値となる。
したがって、誤差推定部６の上流側にある電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定部４との逐次的な推定精度（分散の値）を考慮した誤差推定が可能となり、より高精度での充電率SOCの推定が可能となる。
【００３６】
カルマン・フィルタは、以下の式を用いたアルゴリズムを利用する。
【数５】
0005318128.tif 000006
ここで、Ｋｋはカルマン・ゲイン、Ｘｋは推定平均値、Ｐｋは推定分散値である。
【００３７】
図４に示すように、カルマン・フィルタは、分散値算出部８と、カルマン・ゲイン算出部９と、平均値算出部１０と、を備えている。
分散値算出部８は、共分散行列Ｐと、ノイズ行列Ｑと、分散値算出部８からの出力値である分散値と、カルマン・ゲイン算出部９からのカルマン・ゲインＫが入力され、上記式３を用いて推定分散値Ｐｋを算出するものである。
カルマン・ゲイン算出部９は、分散値算出部８から入力された推定分散値Ｐｋと正規白色ノイズＲとが入力され、上記式１を用いてカルマン・ゲインＫを算出するものである。
【００３８】
平均値算出部１０は、減算器１１と、乗算器１２と、加算器１３と、遅延器１４と、乗算器１５と、乗算器１６と、を有し、減算器５から入力された観測値ｙ（＝SOCV−SOCi）とカルマン・ゲイン算出部９で得られたカルマン・ゲインＫとに基づき、上記式２を用いて、状態変数ｘを演算するものである。
【００３９】
平均値算出部１１の減算器１１は、入力された観測値ｙから乗算器１６の出力値を減算するものである。
乗算器１２は、カルマン・ゲイン算出部９で得たカルマン・ゲインＫに減算器１１の出力値を掛けるものである。
加算器１３は、乗算器１２の出力値と乗算器１５の出力値とを加算して得た加算値を遅延器１４へ出力するものである。
遅延器１４は、加算器１３の加算値に1/zをかけて現在の１つ前の加算値を得てこの値を状態変数ｘとするものである。
乗算器１５は、状態行列Ｆに遅延器１４から入力された状態変数ｘを掛けて得た値を加算器１３と乗算器１６へ出力するものである。
乗算器１６は、出力行列Ｈに乗算器１５の出力値を掛けて得た値を減算器１１へ出力するものである。
【００４０】
なお、カルマン・フィルタでは、もともとバッテリＢの状態量を推定するに際し、その推定の平均値と分散値を逐次的に推定算出しているので、これらの値を新たに別途算出する必要はない。
【００４１】
減算器７は、電流積算法充電率推定部３で推定した電流積算法充電率SOCiから、誤差推定部６で得た推定誤差ｎｉを減算して、バッテリＢの充電率SOCを得るものである。減算器７は、本発明の充電率算出手段に相当する。
【００４２】
上記実施例１の充電率算出装置は、以下のように作用する。
バッテリＢの充放電電流値Ｉと端子電圧値Ｖとは、充放電電流検出部１と端子電圧検出部２とにより充電率算出装置の起動中、逐次検出される。なお、これらの検出値は検出したアナログ値がデジタル値に変換されて、それらの後のデジタル演算に利用される。
【００４３】
電流積算法充電率推定部３では、充放電電流値と、充放電電流検出部１のあらかじめ与えておいた情報（分散と）、減算器７で得た充電率SOCと、に基づき、電流積算法充電率SOCiとこの分散Ｑｉとを得る。
一方、開放電圧法充電率推定部４では、充放電電流値Iと、端子電圧値Ｖと、充放電電流検出部１および端子電圧検出部２のあらかじめ与えておいた情報（分散）と、に基づき、カルマン・フィルタを利用して、開放電圧法充電率SOCVとこの分散Ｑｖとを得る。
【００４４】
電流積算法充電率推定部３、開放電圧法充電率推定部４でそれぞれ得られた充電率の分散Ｑｉ、Ｑｖと、減算器５で得られた観測値ｙ（＝SOCV−SOCi）とは、誤差推定部６に入力されて、ここでカルマン・フィルタを利用して電流積算法充電率SOCiの推定誤差ｎｉを推定する。
減算器７では、電流積算法充電率推定部３で得た電流積算法充電率SOCiからこのノイズとしての推定誤差ｎｉを減算して、バッテリＢの充電率SOCを得る。
【００４５】
ここで、推定された充電率の時間的変化の結果につき、実施例１の充電率算出装置と従来発明(特許文献１に記載のもの)に記載のものとで比較した結果のイメージを図５に示す。
なお、同図において、（ａ）は電流積算法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｂ）は開放電圧法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｃ）は従来発明で得られた充電率の時間的変化を示す図、（ｄ）は実施例１の充電率推定装置で得られた充電率の時間的変化を示す図である。
【００４６】
図５（ａ）に示すように、電流積算法による充電率の推定値は、時間が経過するにしたがって、誤差も積算されて行き、充電率真値から大きくずれて行くことが分かる。
また、図５（ｂ）に示すように、開放電圧法による充電率の推定値と充電率真値との誤差は、時間が経つにつれ大きくなっていくということはないが、絶えず短い時間で充電率真値に対し、大きくなったり小さくなったりして、大きくずれていることが分かる。
また、図５（ｃ）に示すように、従来発明のもので得られた充電率は、補正されているため、この充電率の誤差は、上記電流積算法や開放電圧法に比べると小さくなっている。しかしながら、この補正は電圧値を元に電流値を補正しているため、電圧値の影響から逃れることができない。この結果、電流検出部のばらつきを十分に補正しきれず、時間が経つにつれて誤差が大きくなっていくことが分かる。
一方、図５（ｄ）に示すように、実施例１の充電率推定装置では、電圧の変動や充放電電流検出部１のばらつきをよく吸収して誤差を従来発明の場合より小さく抑え、かつ時間が経っても誤差が増大していかないことが分かる。
【００４７】
次に、シミュレーションを行って得た、実施例１の充電率算出装置で推定した充電率SOCと充電率真値との比較結果を、図６に示す。
電流積算法充電率推定部３で推定した電流積算法充電率SOCiは、図６（ａ）に示すように、時間が経つにしたがって大きくずれて行くことが分かる。
また、開放電圧法充電率推定部４で推定した、開放電圧法充電率SOCVは、図６（ｂ）に示すように、時間が経つにしたがって大きくずれて行くことはないものの、絶えず短時間で大きく変動し、たびたび大きな誤差が生じることが分かる。
しかしながら、実施例１の充電率推定装置では、図６（ｃ）に示すように、電流積算法充電率推定部３と開放電圧法充電率推定部４で平均値、分散を考慮して誤差推定部６や減算器７で得た充電率SOCは、真値からのずれ、すなわち誤差は小さく、また時間が経つにしたがって大きくずれて行くこともないことが分かる。すなわち、実施例１の充電率推定装置は、高精度で充電率を推定できることが分かる。
【００４８】
以上のように、実施例１のバッテリの充電率推定装置にあっては、以下の効果を得ることができる。
実施例１のバッテリの充電率推定装置にあっては、電流積算法充電率推定部３、開放電圧法充電率推定部４で電流積算法充電率SOCiと開放電圧法充電率SOCVを求めるとき、併せて平均値および分散をも用いて統計的な処理を施し、これらから推定誤差を求めて充電率を算出するようにしたので、充放電電流検出部１や端子電圧検出部２の特性の変動やばらつきがあっても、従来発明のものよりも高い精度でバッテリＢの充電率SOCを推定できるようになる。
【００４９】
また、開放電圧法充電率推定部４および誤差推定部６には、それぞれカルマン・フィルタを用いたので、バッテリＢの状態量を容易かつ高い精度で推測できるようになるとともに、カルマン・フィルタではもともと推定平均値と推定分散値を逐次的に推定算出していることから、これらの値を新たに別途算出する必要がなくなる。
【００５０】
また、電流積算法充電率推定部３では、減算器７で得た充電率を用いて電流積算法充電率SOCiを推定するので、高精度で流積算法充電率SOCiを推定することが可能となる。
【００５１】
次に、本発明に係る実施例２のバッテリの充電率推定装置につき、図７に基づいて説明する。なお、実施例２にあっては、実施例１と同様の構成部分には実施例１のものと同じ番号を付し、それらの説明は省略する。
実施例２の充電率推定装置では、図１の実施例１において、電流積算法充電率推定部３の遅延器３２に減算器７の出力値である充電率SOCを入力しているが、実施例２では減算器７の充電率SOCの代わりに、電流積算法充電率推定部３の出力値である電流積算法充電率SOCiを用いて、これを遅延器３２へ入力するようにしている。
その他の構成は、実施例１と同じである。
【００５２】
このように、電流積算法充電率推定部３の遅延器３２に電流積算法充電率推定部３から出力された電流積算法充電率SOCiを入力しても、実施例１の場合より若干誤差が大きくなるものの、従来発明のものより充電率の誤差を小さくすることができる。
【００５３】
以上、本発明を上記各実施例に基づき説明してきたが、本発明はこれらの実施例に限られず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更等があった場合でも、本発明に含まれる。
【００５４】
たとえば、本発明にあっては、実施例１、２ではノイズ行列Ｑを可変値としたが、通常のカルマン・フィルタのように固定値を用いることも可能である。この場合、可変値を用いた場合より若干推定精度は低下するものの、従来発明で得た推定精度より高い精度を得ることができることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５５】
１      充放電電流検出部（充放電電流検出手段）
２      端子電圧検出部（端子電圧検出手段）
３      電流積算法充電率推定部（電流積算法充電率推定手段）
３Ａ    充電率算出部
３Ｂ    電流積算法分散算出部
４      開放電圧法推定部（開放線圧法法充電率推定手段）
４Ａ    開放電圧推定部
４Ｂ    充電率算出部
４Ｃ    遅延器
４Ｄ    開放電圧部コンデンサ容量算出部
５      減算器
６      誤差推定部（誤差推定手段）
７      減算器（充電率算出手段）
８      分散値算出部
９      カルマン・ゲイン算出部
１０      平均値算出部
Ｂ      バッテリ
【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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