(57)【要約】  【課題】環境温度や負荷変動に影響されることなく、蓄電デバイスの劣化状態を長期的に高精度に把握する。  【解決手段】車両システムから電源ＯＦＦの指示が送信されているか否かを調べ（Ｓ１）、電源ＯＦＦ指示が無い場合には、車両システムでバッテリの劣化度ＳＯＨを算出し（Ｓ２）、車両システムから電源ＯＦＦ指示がある場合、車両位置及び時間の送信を指示し（Ｓ３）、受信した車両位置に基づいて最寄りのアメダス測候地点を割り出し（Ｓ４）、車両システムに電源ＯＦＦを許可する（Ｓ５）。そして、最寄りのアメダス測候所から温度データを取得し（Ｓ６）、該当車両のバッテリの劣化度ＳＯＨ’を演算し（Ｓ７）、車両システムの電源がＯＮされたとき、劣化度ＳＯＨ’を車両システムに送信する（Ｓ９）。これにより、環境温度や負荷変動に影響されることなく、蓄電デバイスの劣化状態を長期的に高精度に把握することができる。【選択図】図４
2007057434.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、
電源がＯＮの期間に、上記蓄電デバイスの内部抵抗増加率を、電源ＯＦＦ期間中の内部抵抗増加率を初期値として積算し、上記蓄電デバイスの劣化状態を表す劣化度として算出する一方、電源がＯＦＦされる際に、自己の車両位置を外部に無線送信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、上記車両システムの電源ＯＦＦを検知したとき、上記車両システムから送信された車両位置近傍の温度データを取得し、上記車両システムの電源がＯＦＦの期間中、上記温度データに基づいて上記蓄電デバイスの内部抵抗増加率を算出する一方、上記車両システムの電源ＯＮを検知したとき、該内部抵抗増加率を上記車両システムに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、
上記蓄電デバイスの温度と充放電のストレスとに基づいて内部抵抗増加率を設定時間毎に算出し、該設定時間毎の内部抵抗増加率を上記初期値に積算することにより、上記劣化度を算出す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、
地域気象観測システムに接続され、上記車両位置近傍の地域の測候所からの外気温データを上記温度データとして取得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、環境温度や負荷変動に影響されることなく、蓄電デバイスの劣化状態を長期的に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、電源がＯＮの期間に、上記蓄電デバイスの内部抵抗増加率を、電源ＯＦＦ期間中の内部抵抗増加率を初期値として積算し、上記蓄電デバイスの劣化状態を表す劣化度として算出する一方、電源がＯＦＦされる際に、自己の車両位置を外部に無線送信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、上記車両システムの電源ＯＦＦを検知したとき、上記車両システムから送信された車両位置近傍の温度データを取得し、上記車両システムの電源がＯＦＦの期間中、上記温度データに基づいて上記蓄電デバイスの内部抵抗増加率を算出する一方、上記車両システムの電源ＯＮを検知したとき、該内部抵抗増加率を上記車両システムに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、車両システムは、蓄電デバイスの温度と充放電のストレスとに基づいて内部抵抗増加率を設定時間毎に算出し、該設定時間毎の内部抵抗増加率を初期値に積算することにより劣化度を算出することが望ましく、外部演算システムは、地域気象観測システムに接続され、車両位置近傍の地域の測候所からの外気温データを温度データとして取得することが望ましい。
【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、環境温度や負荷変動に影響されることなく、蓄電デバイスの劣化状態を長期的に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４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、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から電波を受信して車両位置や時間情報を取得するためのＧＰＳ受信機５０等が備えられている。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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や劣化状態を演算・推定する。この演算ＥＣＵ１２で演算した残存容量ＳＯＣや劣化状態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。
【００１７】
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。
【００１８】
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、地域毎の気象データを自動的に観測する各測候所２００から観測データを受信するための通信装置１０３を備えている。以下では、測候所２００は、地域気象観測システム（Automated Meteorological Data Acquisition System；アメダス）における各地の測候所として説明する。
【００１９】
中央管理センタ１００は、車両システム１のＯＦＦ（車両電源のＯＦＦ）を検知したとき、車両システム１から車両位置及び時間情報を取得すると共に、測候所２００からの該当する地域の気象データを取得し、バッテリ１１の環境条件を把握する。そして、車両システム１の電源ＯＦＦによるバッテリ１１の劣化状態推定処理の停止に対応して、車両システム１に代わってバッテリ１１の劣化状態推定処理を継続する。
【００２０】
バッテリの劣化状態は、一般に、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）で表現されるが、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を演算し、この内部抵抗増加率で劣化の進行度を置き換え、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。しかしながら、アレニウスの法則を適用した劣化状態の推定は、車両停止に伴う車両電源ＯＦＦ時にも、常時、演算を継続する必要があり、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２の電源を常時ＯＮにしておかなければならないという問題がある。
【００２２】
従って、本形態においては、車両システム１の電源がＯＮしている間は、電源ユニット１０の演算ＥＣＵ１２で劣化度ＳＯＨを演算し、車両の運転停止によって車両システム１の電源がＯＦＦされたときには、中央管理センタ１００が該当車両の車両システム１に代わって劣化度ＳＯＨの演算を継続する。この中央管理センタ１００における劣化度ＳＯＨの演算は、主として車両システム１から無線通信網を介して受信した車両位置及び時間情報と測候所２００から受信した該当車両の地域の外気温データとを用いて続行される。
【００２３】
すなわち、中央管理センタ１００は、車両システム１の電源ＯＦＦによる劣化度演算停止を検知したとき、車両位置の地域の気象データから得られる温度での放置劣化による劣化分を劣化度ＳＯＨ’として継続して演算する。そして、車両システム１の電源がＯＮされたとき、この放置劣化の劣化度ＳＯＨ’を中央管理センタ１００から車両システム１に送信し、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２において、中央管理センタ１００からの劣化度ＳＯＨ’に継続してバッテリの充放電による劣化度ＳＯＨの演算を再開することにより、バッテリの初期状態（劣化のない状態）からの劣化度合いをタイムリー且つ正確に把握することができる。
【００２４】
この場合、実際に車両に搭載されているバッテリ１１の温度と外気温との関係を予め実験やシミュレーション等により把握して関数化する等しておき、この関数を用いてバッテリ温度と外気温との差を補正することが好ましい。
【００２５】
また、中央管理センタ１００側で劣化度演算を開始する前に、車両システム１側の電源ＯＦＦ前の劣化度を中央管理センタ１００に送信するようにしても良く、また、車両システム１側で電源ＯＦＦ前の劣化度をバックアップメモリ等に記憶し、電源ＯＦＦ状態でもデータを保持するようしても良い。
【００２６】
車両システム１側から中央管理センタ１００に電源ＯＦＦ前の劣化度を送信する場合には、中央管理センタ１００は、車両システム１側の電源ＯＦＦ前の劣化度に放置劣化による劣化分を加算した値を劣化度ＳＯＨ’として算出し、この劣化度ＳＯＨ’を車両システム１側で劣化度演算を再開する際の初期値ＳＯＨ＿ＳＴとする。一方、車両システム１側で電源ＯＦＦ前の劣化度を記憶・保持する場合には、中央管理センタ１００は、電源ＯＦＦ後の経過時間に対応した放置劣化の劣化分を劣化度ＳＯＨ’として算出し、車両システム１側で劣化度演算を再開する際に、記憶されている劣化度と中央管理センタ１００からの劣化度ＳＯＨ’とを加算した値を、初期値ＳＯＨ＿ＳＴとする。
【００２７】
以下、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。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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
ａ’＝ Ａ／ｄＴｘ…（２）
以上の劣化速度ａ，ａ’は、具体的には、バッテリ温度Ｔやバッテリ電流Ｉをパラメータとして関数或いはマップ化され、車両システム１側においては、劣化速度ａ，ａ’による劣化速度Ｋａを用いて劣化度ＳＯＨが演算され、また、中央管理センタ１００側においては、劣化速度ａを用いて劣化度ＳＯＨ’が演算される。そして、車両システム１の電源がＯＮされたとき、以下の（３）式に示すように、中央管理センタ１００で演算した劣化度ＳＯＨ’に基づく初期値ＳＯＨ＿ＳＴに対して、温度及び充放電ストレスの影響を考慮した劣化速度Ｋａを用いて設定時間Ｔｘ毎の内部抵抗増加率Ｙｒ（Ｙｒ＝Ｋａ・Ｔｘ）を積算してゆき、車両運転時の劣化度ＳＯＨとして算出する。これにより、バッテリの劣化進捗状況をタイムリーに把握することができる。
【００３３】
ＳＯＨ＝ＳＯＨ＿ＳＴ＋ΣＹｒ…（３）
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。
【００３４】
次に、以上の劣化推定システムにおける劣化状態の推定処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００３５】
図４に示す処理は、中央管理センタ１００の演算装置１０１を中心としたシステム全体の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、車両システム１から電源ＯＦＦ（演算ＥＣＵ１２の電源ＯＦＦ）の指示が送信されているか否かを調べる。その結果、電源ＯＦＦ指示が無い場合には、ステップＳ２に示す車両システム１側の処理となり、車載ＥＣＵ（演算ＥＣＵ１２）でバッテリ１１の劣化度ＳＯＨを算出する。
【００３６】
また、車両システム１からの電源ＯＦＦ指示がある場合には、中央管理センタ１００側での処理となり、ステップＳ３で中央管理センタ１００から車両システム１へＧＰＳによる車両位置及び時間（日時）の送信を指示する。そして、車両システム１から車両位置及び時間のデータを受信すると、ステップＳ４へ進み、受信した車両位置に基づいて最寄りのアメダス測候地点を割り出し、ステップＳ５で車両システム１に電源ＯＦＦを許可する許可指令を送信する。車両システム１側では、この電源ＯＦＦ許可指令を受信した後、自己の電源をＯＦＦする。
【００３７】
その後、中央管理センタ１００では、ステップＳ６で最寄りの測候所２００からデータを受信してアメダスの外気温データを取得し、ステップＳ７で演算装置１０１により該当車両のバッテリ１１の劣化度ＳＯＨ’を演算する。次に、ステップＳ８で、車両システム１からのデータ受信等によって車両システム１の電源がＯＮされたか否かを調べ、車両システム１の電源がＯＮされていないときには、ステップ６へ戻って放置劣化による劣化度ＳＯＨ’の演算を継続し、車両システム１の電源がＯＮされたとき、ステップＳ８で、演算した劣化度ＳＯＨ’を車両システム１に送信して次の電源ＯＦＦ時に備えて待機する。  以上のように、本形態においては、車両システム１の電源がＯＮされたとき、外部の中央管理センタ１００から送信された劣化度データを受信し、運転中は、この劣化度データに基づく初期値に温度や充放電ストレスによる劣化を加算して劣化度の演算を継続するようにしている。これにより、車両の運転停止後も演算を継続することなく、劣化推定演算の連続性を確保することができ、環境温度や負荷変動に影響されることなく、バッテリの劣化状態を長期的に高精度に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【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】劣化推定処理のフローチャート
【符号の説明】
【００３９】
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  測候所（地域気象観測システムの測候所）
ＳＯＨ  劣化度
ＳＯＨ’  劣化度
【図１】
2007057434.tif 000003
【図２】
2007057434.tif 000004
【図３】
2007057434.tif 000005
【図４】
2007057434.tif 000006