(57)【要約】  【課題】長期的な誤差の蓄積の影響を低減し、蓄電デバイスの劣化状態を高精度に把握する。  【解決手段】バッテリ計測装置からの実測データを記憶し（Ｓ２）、データ蓄積により内部抵抗増加率と経過時間との関係についての関数化が可能な場合、関数化処理を行って長期的な実測データに基づく劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を作成する（Ｓ４）。そして、劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）と車両システム側に組み込んだ基本劣化演算関数とに相違があり、設定値以上の差が有る場合、無線通信を介して車両システムに劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を送信し、劣化度演算の修正を指示する（Ｓ６）。これにより、限定された期間での実測データに基づいて作成された組み込みの基本劣化演算関数によって推測される劣化状態と実際のバッテリの劣化状態とが乖離することが防止され、長期的な誤差の蓄積の影響を低減して高精度に劣化状態を把握することができる。【選択図】図６
2007057433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される蓄電デバイスの劣化状態を推定する蓄電デバイスの劣化状態推定システムであって、
予め組み込まれた演算機能に従って上記蓄電デバイスの劣化度を推定する車両システムと、
上記車両システムと無線通信網を介して双方向通信可能に接続され、上記車両システムに搭載される蓄電デバイスの特性を代表する基準蓄電デバイスの測定データに基づいて演算した劣化度と、上記車両システムの演算機能で推定した劣化度との差が設定値以上になったとき、上記車両システムに劣化度演算の修正指示を送信する外部演算システムとを備えたことを特徴とする蓄電デバイスの劣化状態推定システム。
【請求項２】
上記車両システムは、
上記演算機能として上記蓄電デバイスの内部抵抗増加率と経過時間との関係が予め組み込まれていることを特徴とする請求項１記載の蓄電デバイスの劣化状態推定システム。
【請求項３】
上記外部演算システムは、
予め設定した一定の温度毎に上記基準蓄電デバイスの放置状態での内部抵抗増加率を継続的に測定する計測装置からデータを受信し、上記基準蓄電デバイスの劣化度を演算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劣化状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される蓄電デバイスの劣化状態を推定する蓄電デバイスの劣化状態推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両においては、バッテリ等の蓄電デバイスの劣化状態を把握することは重要であり、特にハイブリッド自動車や電気自動車等では、バッテリが劣化すると走行性能や燃費に及ぼす影響が大きいことから、バッテリの劣化の程度を正確に把握することが求められている。
【０００３】
このため、従来からバッテリの劣化状態を推測する技術が種々提案されており、例えば、特許文献１には、エンジン始動期間に二次蓄電池に流れる電流及び開回路電圧を測定して内部抵抗を算出し、この内部抵抗に基づいて二次蓄電池の残存寿命を算出する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、蓄電池の容量の時間経過に伴う劣化状況が複数の温度域における蓄電池温度の在時間をパラメータとして表される演算式を求めておき、蓄電池の、時間経過に伴う予想温度変化から各温度域における蓄電池温度の在時間を把握し、その各温度域における蓄電池温度の在時間を演算式に当てはめることにより、蓄電池の劣化状況を予測する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１２９９２７号公報
【特許文献２】特開２００３−１６１７６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、エンジン始動時の最大負荷端子電圧と電流値とを用いているため、測定周期、スタータ、エンジンの状態等の環境条件によってデータが微妙に変化することが予想され、長期的に数ｍΩ単位で徐々に変化する内部抵抗値を捉えきれない虞がある。
【０００６】
また、特許文献２の技術では、蓄電池のカレンダー寿命をベースとして充放電深度を加えているが、短い周期で環境温度や負荷が大きく変化する自動車、特に、ハイブリッド自動車や電気自動車では、誤差が蓄積し易く、長期的に見ると、劣化推定の精度が低下する虞がある。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、長期的な誤差の蓄積の影響を低減し、蓄電デバイスの劣化状態を高精度に把握することのできる蓄電デバイスの劣化状態推定システム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】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明による蓄電デバイスの劣化状態推定システムは、車両に搭載される蓄電デバイスの劣化状態を推定する蓄電デバイスの劣化状態推定システムであって、予め組み込まれた演算機能に従って上記蓄電デバイスの劣化度を推測する車両システムと、上記車両システムと無線通信網を介して双方向通信可能に接続され、上記車両システムに搭載される蓄電デバイスの特性を代表する基準蓄電デバイスの測定データに基づいて演算した劣化度と、上記車両システムの演算機能で推測した劣化度との差が設定値以上になったとき、上記車両システムに劣化度演算の修正指示を送信する外部演算システムとを備えたことを特徴とする。
【０００９】
その際、車両システムに組み込まれる演算機能としては、蓄電デバイスの内部抵抗増加率と経過時間との関係を適用することができる。また、外部演算システムは、予め設定した一定の温度毎に基準蓄電デバイスの放置状態での内部抵抗増加率を継続的に測定する計測装置からデータを受信することにより、基準蓄電デバイスの劣化度を演算することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明による蓄電デバイスの劣化状態推定システムは、長期的な誤差の蓄積の影響を低減し、蓄電デバイスの劣化状態を高精度に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
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６は本発明の実施の一形態に係わり、図１は劣化状態推定システムの構成図、図２は抵抗増加率と保存時間との関係を示す説明図、図３は抵抗増加率とサイクル時間との関係を示す説明図、図４は車両システムに組み込んだ基本劣化演算関数の特性を示す説明図、図５は中央管理センタにおける劣化演算関数の特性を示す説明図、図６は劣化推定処理のフローチャートである。
【００１２】
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、主として、個々の車両の車両システム１と、外部演算システムとしての中央管理センタ１００とにより、個々の車両の電源装置における蓄電デバイスの劣化状態を推定する劣化状態推定システムが形成されている。個々の車両の車両システム１と中央管理センタ１００とは、無線通信網を介して互いに双方向通信可能に接続される。
【００１３】
車両システム１には、車載電源の管理を行う電源ユニット１０、ＨＥＶ全体を統括制御するＨＥＶ制御用電子制御ユニット（ＨＥＶ制御用ＥＣＵ）２０等が備えられている。電源ユニット１０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１１と、バッテリ１１の残存容量ＳＯＣや劣化状態の推定、バッテリ１１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）１２と、無線通信網を介して外部の中央管理センタ１００とデータ通信を行うための通信モジュール１３とを備え、これらが１つの筐体内にパッケージされている。通信モジュール１３は、演算ＥＣＵ１２によって制御される。
【００１４】
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、本発明は、その他の二次電池や電気二重層コンデンサ等のキャパシタにも適用可能である。
【００１５】
演算ＥＣＵ１２は、マイクロコンピュータ等から構成され、電流センサ１４で測定したバッテリ１１の充放電電流Ｉ、電圧センサ１５で測定したバッテリ１１の端子電圧Ｖ、温度センサ１６で測定したバッテリ１１の温度（セル温度）Ｔに基づいて、一定時間毎にバッテリ１１の残存容量ＳＯＣを演算し、また、バッテリ１１の劣化状態（カレンダー寿命）を、予め組み込まれた演算機能に従って演算する。この演算ＥＣＵ１２で演算した残存容量ＳＯＣやカレンダー寿命等のバッテリ情報は、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）通信等を介してＨＥＶ制御用ＥＣＵ２０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。
【００１６】
ＨＥＶ制御用ＥＣＵ２０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ＥＣＵ２０は、電源ユニット１０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１１の直流電力を交流電力に変換してモータ２５を駆動するインバータ３０を初めとして、エンジン４０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。
【００１７】
一方、中央管理センタ１００は、演算装置１０１を中心として構成され、個々の車両のバッテリ情報を保有すると共にバッテリ計測装置２００からの計測データを蓄積するデータベース１０２、車両システム１と無線通信すると共にバッテリ計測装置２００から計測データを受信するための通信装置１０３を備えている。
【００１８】
バッテリ計測装置２００は、車両に搭載されているバッテリ１１の特性を代表する基準バッテリ（基準蓄電デバイス）を対象として、この基準バッテリの初期状態（劣化していない状態）からの劣化の進捗状況を、長期的に継続して測定する装置である。バッテリ計測装置２００内には、予め設定した温度毎に一定に維持した恒温槽が備えられ、この恒温槽内に基準バッテリを収容して充放電の無い放置状態でのカレンダー寿命を継続的に測定し、実測データを中央管理センタ１００に送信する。
【００１９】
すなわち、バッテリのカレンダー寿命は、数年単位の変化を捉えなければならないため、短期間でのデータ取得が難しく、車両システム１の演算ＥＣＵ１２へ組み込まれるカレンダー寿命演算機能は、所定の期間の実測データに基づいて作成した関数やマップに基づいている。従って、車両の実使用時には、組み込まれた関数やマップからの推測演算によってカレンダー寿命を求めることになり、長期的に見ると、組み込まれた関数やマップから推測したカレンダー寿命と実際の劣化状態とが乖離してしまう可能性がある
このため、車載のバッテリ１１とは別に、バッテリ計測装置２００に、車載のバッテリ１１と同等の基準バッテリを用意しておき、この基準バッテリの劣化の進捗状況を長期的に計測する。そして、中央管理センタ１００において、車両システム１側で推定したバッテリ１１のカレンダー寿命（未測定部分のカレンダー寿命）と、バッテリ計測装置２００で計測した実測データに基づくカレンダー寿命とを比較し、両者に設定値以上の差が生じた場合には、中央管理センタ１００から車両システム１に、車両システム１側で推定したカレンダー寿命を実測データに基づいて修正する指令を送信し、長期的な推定精度を確保する。
【００２０】
一般に、バッテリのカレンダー寿命は、初期の満充電容量に対する劣化時の満充電容量の比率で示されるバッテリ健康状態ＳＯＨ（State of health）を用いて評価することができる。充電容量の変化はバッテリの内部抵抗の変化で精度高く推定できることから、本形態においては、バッテリの初期内部抵抗に対する劣化時の内部抵抗の増加率で劣化の進行度を置き換え、カレンダー寿命を推定するための劣化度ＳＯＨとして演算する。
【００２１】
この劣化度ＳＯＨの演算は、本形態においては、化学反応における温度と反応速度との関係を表すアレニウスの法則を基本としており、バッテリの負荷変動に関係なく、常時、劣化状態の変化を捉えることが可能である。ここで、アレニウスの法則に基づくバッテリ劣化状態の推定処理について説明する。
【００２２】
周知のように、アレニウスの法則は、以下の（１）式に示すように、化学反応速度の温度依存性を定量的に記述したものであり、各種機器の温度劣化による残存寿命を評価する場合に利用される。
【００２３】
Ｋ＝Ａ×ｅ-Ea/RT…（１）
但し、Ｋ  ：反応速度定数
Ａ  ：頻度因子
Ｅａ：活性化エネルギー
Ｒ  ：気体定数（８．３１４Ｊ／ｍｏｌ−Ｋ）
Ｔ  ：温度（絶対温度Ｋ）
アレニウスの法則は、バッテリのカレンダー寿命の速度定数についても適用することができ、バッテリの劣化の度合いをＹｒとすると、この劣化度合いＹｒの時間Ｔｘに対する変化（劣化速度）ｄＹｙ／ｄＴｘが反応速度定数Ｋに相当するものと考えることができる。この場合、（１）式を自然対数で表現した以下の（１’）式からもわかるように、劣化速度は、温度Ｔによる影響に加えて、頻度因子Ａによる影響を考慮する必要がある。頻度因子Ａは、温度に無関係な因子であり、充放電によるバッテリへのストレスの大きさを劣化の速度定数へ置き換えた値と見做すことができる。
【００２４】
ｌｎＫ＝（−Ｅａ／Ｒ）×（１／Ｔ）＋ｌｎＡ…（１’）
温度による劣化では、内部抵抗増加率と活性化エネルギーとの関係がバッテリの種類によって異なるため、実験データによって検証する。一例として、リチウムイオン蓄電池について、充放電がなくストレスの頻度因子ＡがＡ＝１である状態（放置状態）で、低温、常温、高温の各温度域での内部抵抗増加率と保存時間（平方根）との関係を検証すると、図２に示す関係が得られる。これによると、温度一定の条件下において、バッテリの内部抵抗増加率（劣化の度合い）をＹｒ、保存時間（平方根）をＴｘとしたとき、Ｙｒ＝ａＴｘで示される線形関係となることが実証され、直線の傾きａ（＝ｄＹｒ／ｄＴｘ）が（７’）式の活性化エネルギーＥａに関する項で関連付けられる。
【００２５】
この温度による劣化は、バッテリの充放電がない放置状態での劣化であり、車両の運転中は、充放電のストレスによる劣化について考える必要がある。ストレスの頻度因子Ａは、バッテリ使用中、ストレスの大きさによって常時変化し、ストレスの定義や大きさは、バッテリの種類により異なる。一例として、リチウムイオン蓄電池について検証すると、リチウムイオン蓄電池の劣化は、電気化学的に、主に負極に生成される不活性物質によって引き起こされる。この不活性物質の生成速度は、温度と電流密度に依存し、外部電源によって非自発的な反応を駆動する場合、不活性物質(析出、気体)が生成されるのは、印加する電圧が無電流電池電位を超えているとき(過電圧)に限られる。
【００２６】
以上を踏まえて、ＣＣ（Constant Current）充放電による各サイクル試験を実施し、或るサイクル時における内部抵抗増加率を測定する。その結果、図３に示すように、各充放電深度毎に、内部抵抗増加率を劣化の度合いをＹｒ、経過時間（トータル充電時間）をＴｘとしたとき、Ｙｙ＝ａ’Ｔｘで示される線形関係となることが実証される。この充放電による劣化速度（直線の傾きａ’）は、以下の（２）式で頻度因子Ａと関連付けることができる。
【００２７】
ａ’＝ Ａ／ｄＴｘ…（２）
尚、正極劣化等の他の劣化因子(劣化の要因に占めるウエイトが低いもの)をモデル化し、頻度因子Ａへ組み込んでも良く、より精度を向上することができる。
【００２８】
以上のアレニウスの法則に基づく劣化度ＳＯＨは、具体的には、車両システム１側に組み込まれた関数Ｆｕｎ（ｔ）によって算出される。関数Ｆｕｎ（ｔ）は、図４に示すように、内部抵抗増加率と経過日数との実測データに基づいて求めた劣化速度ａを傾きとして、内部抵抗増加率（劣化度ＳＯＨ）と経過時間ｔの平方根（或いは対数値）との関係を直線関係で表すものであり、車載ＥＣＵの完成時に演算ＥＣＵ１２に基本劣化演算関数として組み込まれる。
【００２９】
演算ＥＣＵ１２は、市場における車両の実使用条件下において、関数Ｆｕｎ（ｔ）を用いて図４の破線で示す未測定部分の基本劣化特性を推測し、頻度因子Ａによる劣化速度ａ’による補正を加えて算出した内部抵抗増加率を設定時間毎に積算してゆき、車両運転時の劣化度ＳＯＨとする。頻度因子Ａによる劣化速度ａ’は、バッテリ電流Ｉをパラメータとして関数或いはマップ化しておく。
【００３０】
一方、中央管理センタ１００は、車両システム１に組み込んだ劣化速度ａに関する関数Ｆｕｎ（ｔ）を保有すると共に、バッテリ計測装置２００からの実測データにより、図５に示すように、車両システム１側に組み込んだ基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）の推測部分（未測定データ部分）について内部抵抗増加率と経過時間の平方根（或いは対数値）との関係を求め、劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）として関数化する。
【００３１】
そして、車両システム１に組み込んだ基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）と、バッテリ計測装置２００からの実測データを用いて作成した劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）とを比較し、両者の差が設定値以上になったとき、車両システム１に関数Ｆｕｎ’（ｔ）を送信して基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）による演算の修正を指示する。
【００３２】
車両システム１側では、中央管理センタ１００からの演算修正指示を受信すると、予め組み込まれた基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）に代えて、中央管理センタ１００から送信された劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を用い、以後、劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を用いて劣化度ＳＯＨの演算を行う。
【００３３】
次に、以上のシステムによる劣化推定処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
図６に示す劣化推定処理は、中央管理センタ１００の演算装置１０１における処理の流れを示すものであり、最初のステップＳ１において、バッテリ計測装置２００より基準バッテリの劣化状態を測定した実測データの入力が有るか否かを調べる。その結果、データ入力が無い場合には、処理を抜けて、次のデータ入力まで待機し、データ入力が有る場合、ステップＳ２へ進み、中央管理センタ１００の演算装置１０１にてバッテリ計測装置２００からのデータを記憶する。
【００３５】
次に、ステップＳ３へ進み、バッテリ計測装置２００から十分なデータが蓄積され、内部抵抗増加率（劣化度）と経過時間との関係についての関数化が可能か否かを調べる。そして、データの蓄積が十分でなく関数化が無理な場合には、一旦、ステップＳ３を抜けてデータ蓄積を続け、蓄積データにより関数化が可能な場合、ステップＳ４へ進んで、関数化処理を行う。この関数化処理により、前述したように、長期的な実測データに基づく劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）が作成される。
【００３６】
その後、ステップＳ５へ進み、算出した劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）と車両システム１側の演算ＥＣＵ１２に組み込んだ基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）とに相違があり、設定値以上の差が有るか否かを調べる。その結果、設定値以上の相違が無い場合には、そのまま処理を抜け、設定値以上の相違がある場合、ステップＳ６で、無線通信を介して車両システム１に劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を送信し、演算ＥＣＵ１２の基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）による劣化度演算の修正を指示する。
【００３７】
この中央管理センタ１００からの演算修正指示により、車両システム１の演算ＥＣＵ１２は、予め組み込まれた基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）に代えて中央管理センタ１００から送信された劣化演算関数Ｆｕｎ’（ｔ）を用いて劣化度ＳＯＨを演算する。これにより、限定された期間での実測データに基づいて作成された組み込みの基本劣化演算関数Ｆｕｎ（ｔ）によって推測される劣化状態と実際のバッテリの劣化状態とが乖離することが防止され、長期的に高精度に劣化状態を把握することができる。
【００３８】
以上のように、本形態においては、予め車両システムに組み込んだ基本劣化演算関数による劣化状態の推定値に対して、車両システムの外部に設置した基準バッテリの劣化状態を長期的に継続して測定し、車両システムで推定した劣化度と実測データに基づく劣化度の演算値との間に設定値以上の差が生じた場合には、車両システムにおける劣化度演算を修正するようにしているので、長期的な誤差の蓄積の影響を低減し、バッテリの劣化状態を高精度に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】劣化状態推定システムの構成図
【図２】抵抗増加率と保存時間との関係を示す説明図
【図３】抵抗増加率とサイクル時間との関係を示す説明図
【図４】車両システムに組み込んだ基本劣化演算関数の特性を示す説明図
【図５】中央管理センタにおける劣化演算関数の特性を示す説明図
【図６】劣化推定処理のフローチャート
【符号の説明】
【００４０】
１  車両システム
１１  バッテリ（蓄電デバイス）
１００  中央管理センタ（外部演算システム）
２００  バッテリ計測装置
Ｆｕｎ  基本劣化演算関数（車両システムに組み込まれた演算機能）
ＳＯＨ  劣化度
【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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