(57)【要約】  【課題】実際の環境条件による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】車両位置と運転状況のデータとからバッテリの使用環境が予め想定した通常の範囲を逸脱して定常的に厳しい環境にあると判断される場合、環境継続時間に基づいて算出した補正係数を使用して劣化度ＳＯＨ’を算出する（Ｓ１５）。そして、劣化度ＳＯＨ，ＳＯＨ’の差が基準値を越えており、劣化度ＳＯＨをクリアする必要がある場合、車両システムに、劣化度ＳＯＨをクリアして劣化度ＳＯＨ’を使用するよう演算修正指示を送信する（Ｓ１９）。この演算修正指示により、車両システムは前回の演算周期までに算出した劣化度ＳＯＨをクリアし、送信された劣化度ＳＯＨ’を初期値として劣化度演算を再開することで、実際の環境条件による誤差の蓄積の影響を低減して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。【選択図】図７
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【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、
予め設定した環境条件を前提として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算出すると共に、上記蓄電デバイスの充放電データを含む運転履歴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、上記車両システムから送信された運転履歴に基づいて上記蓄電デバイスの劣化度を算出し、該劣化度と上記車両システムで算出した劣化度との差が基準値を越えたとき、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、
上記運転履歴に上記車両の位置情報を含めて外部に無線送信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、
上記車両システムへの劣化度演算の修正指示を、上記車両システムで算出した劣化度をクリアし、上記外部演算システムで算出した劣化度を初期値として劣化度演算を再開する指示として送信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、実際の環境条件によっては、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、実際の環境条件による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、本発明によるバッテリの劣化度推定システムは、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、予め設定した環境条件を前提として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算出すると共に、上記蓄電デバイスの充放電データを含む運転履歴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、上記車両システムから送信された運転履歴に基づいて上記蓄電デバイスの劣化度を算出し、該劣化度と上記車両システムで算出した劣化度との差が基準値を越えたとき、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、車両システムは、運転履歴に車両の位置情報を含めて外部に無線送信することが望ましく、外部演算システムは、車両システムへの劣化度演算の修正指示を、車両システムで算出した劣化度をクリアし、外部演算システムで算出した劣化度を初期値として劣化度演算を再開する指示として送信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、実際の環境条件による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７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は通常の使用環境下での内部抵抗増加率とサイクル時間との関係を示す説明図、図５は想定されていない環境下での内部抵抗増加率を補正する補正係数と環境継続時間との関係を示す説明図、図６は車両システム側の処理を示すフローチャート、図７は中央管理センタ側の処理を示す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、電圧センサ１４で測定したバッテリ１１の端子電圧Ｖ、電流センサ１５で測定したバッテリ１１の充放電電流Ｉ、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保有すると共に、車両の使用環境や運転状況の履歴等を蓄積するデータベース１０２、車両システム１と無線通信するための通信装置１０３を備えている。演算装置１０１は、個々の車両のバッテリ充放電の使用環境をモニタし、想定外の厳しい使用環境にあると判断したとき、別途、演算装置１０１で劣化状態を演算し、車両システム１の演算ＥＣＵ１２による演算値と比較する。そして、車両システム１の演算ＥＣＵ１２で算出したバッテリ劣化状態の演算値と、中央管理センタ１００の演算装置１０１で算出したバッテリ劣化状態の演算値との間に基準値を越えて差が生じた場合、中央管理センタ１００から車両システム１に劣化演算の修正指令を送信し、使用環境に応じた劣化状態の推定精度を確保する。
【００１９】
すなわち、バッテリの劣化進捗状況は、充放電の回数や充放電深度より影響を受けるが、同じ充放電サイクルにおいても使用環境によって大きく左右される。特に、バッテリが高温であるときの充放電や想定されていない環境下での使用が長時間継続した場合には、劣化が促進される。しかしながら、車両の使用環境や運転状況は、個々の車両毎に大きく異なり、すべての状況に対応して劣化状態を演算することは困難であるため、車両システム１側の劣化演算機能としては、標準的な使用環境を前提として劣化演算のための関数やマップを作成し、これらを演算ＥＣＵ１２に組み込まざるを得ない。従って、車両の実使用状態が、標準とは異なる想定外の厳しい環境下に置かれた場合、組み込まれた関数やマップから演算した劣化状態が実際の劣化状態と乖離してしまう虞がある。
【００２０】
このため、中央管理センタ１００では、無線通信を介して車両システム１からＧＰＳ位置情報やバッテリ１１の電圧、電流、温度等を充放電データを含む運転履歴を受信して車両の使用環境を特定し、高温下での激しい充放電を伴い急加速、急停止、峠越え等のバッテリにとって厳しい環境下（想定されていない環境下）での使用が継続的且つ長期的に行われているか否かを判定する。そして、車両の使用状態が想定されていない環境下にあると判断したときには、車両システム１外部の演算装置１０１で劣化進捗状況を演算しておき、車両システム１側で推定したバッテリ劣化状態と比較し、両者に基準値を越えて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側の劣化演算に対する修正指令を送信することにより、劣化状態の推定精度を確保する。
【００２１】
一般に、バッテリの劣化状態は、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、劣化度ＳＯＨとして演算する。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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）ｄＹｒ／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。
【００２５】
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（１’）式の活性化エネルギーＥａに関する項で関連付けられる。
【００２６】
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。
【００２７】
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、Ｙｒ＝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。
【００２８】
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。
【００２９】
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やマップによって算出される。すなわち、図４に示すように、車両システム１の演算ＥＣＵ１２には、通常の車両の走行環境下で想定されるバッテリ１１の温度及び充放電範囲を前提とした内部抵抗増加率と充放電のサイクル時間との関係を、劣化速度ａを傾きとする直線関係で表した基本特性の関数或いはマップが組み込まれている。演算ＥＣＵ１２は、この基本特性を頻度因子Ａによる劣化速度ａ’で補正し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として算出する。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、長期的な充放電試験等により、車両システム１に対して想定した通常の使用環境下における内部抵抗増加率に対し、高温下での激しい充放電を伴う急加速、急停止、峠越え等のバッテリにとって厳しい環境下（想定されていない環境下）での内部抵抗増加率の変化を把握しており、図５に示すように、通常の使用環境下における内部抵抗増加率を補正するための補正係数Ｅを、環境継続時間をパラメータとする関数或いはマップとして保有している。
【００３１】
そして、中央管理センタ１００において、演算装置１０１で補正係数Ｅを用いて補正した劣化度ＳＯＨ’と、車両システム１の演算ＥＣＵ１２で算出した劣化度ＳＯＨとを比較し、両者の差が基準値を越えたとき、中央管理センタ１００から車両システム１に劣化演算の修正指示を送信すると共に、補正した劣化度ＳＯＨ’を送信する。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、前回までの劣化度ＳＯＨの演算値をクリアし、中央管理センタ１００から送信された劣化度ＳＯＨ’を初期値として劣化度演算を再開する。
【００３２】
次に、以上のシステムによる劣化推定処理について、図６及び図７のフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
図６に示す処理は、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２における処理を示し、最初のステップＳ１で、外部の演算装置（中央管理センタ１００の演算装置１０１）へＧＰＳ受信機５０からの受信データに基づく車両位置と、バッテリ１１の電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔ等による運転状況とを通信モジュール１３を介して送信する。次に、ステップＳ２へ進み、外部の演算装置１０１より劣化度ＳＯＨに対する修正指示が有り、外部の演算装置１０１で算出した劣化度ＳＯＨ’への変更が指示されているか否かを調べる。
【００３４】
その結果、劣化度の修正指示が無い場合には、ステップＳ３へ進んで、車載ＥＣＵ（演算ＥＣＵ１２)による劣化度ＳＯＨの算出を実行して処理を抜ける。また、外部の演算装置１０１からの修正指示が有る場合には、ステップＳ２からステップＳ４へ進み、前回の演算周期までに算出した劣化度ＳＯＨをクリアし、外部の演算装置１０１で算出した劣化度ＳＯＨ’に置き換える。そして、以後、この劣化度ＳＯＨ’を初期値として車載の演算ＥＣＵ１２での劣化度演算を再開する。
【００３５】
一方、図７に示す処理は、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Ｓ１１において、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２より車両位置と運転状況のデータ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Ｓ１２でデータをメモリに格納し、ステップＳ１３で、バッテリの使用環境が予め想定した通常の範囲を逸脱して定常的に厳しい環境にあるか否かを入力されたデータから判断する。
【００３６】
その結果、バッテリの使用環境が予め想定した通常の範囲にある場合には、ステップＳ１３から処理を抜け、バッテリの使用環境が定常的に厳しい環境にある場合、ステップＳ１３からステップＳ１４へ進んで環境継続時間に基づいて前述の補正係数Ｅを算出し、ステップＳ１５で補正係数Ｅを使用して劣化度ＳＯＨ’を算出する。
【００３７】
次に、ステップＳ１６へ進み、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２で算出した劣化度ＳＯＨと、劣化度ＳＯＨ’との差が基準値以下であり、且つ劣化度ＳＯＨ’の計算を継続する必要があるか否か（つまり、バッテリの厳しい使用環境が継続しているか否か）を調べる。その結果、双方の劣化度ＳＯＨ，ＳＯＨ’の差が基準値以下で劣化度ＳＯＨ’の計算を継続する必要があると判断される場合、ステップＳ１６からステップＳ１７へ進んで、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２より車両位置と運転状況のデータ入力が有るか否かを調べる。そして、データ入力が無い場合には処理を抜け、データ入力が有る場合には、ステップＳ１４へ戻って補正係数Ｅの算出による劣化度ＳＯＨ’の算出を続行する。
【００３８】
また、ステップＳ１６において、双方の劣化度ＳＯＨ，ＳＯＨ’の差が基準値を越えている場合或いは劣化度ＳＯＨ’の計算を継続する必要が無いと判断される場合には、ステップＳ１６からステップＳ１８へ進み、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２で算出した劣化度ＳＯＨをクリアする必要があるか否かを調べる。そして、劣化度ＳＯＨ，ＳＯＨ’の差が基準値を越えていても過渡的なものであって、劣化の進捗には影響がないと判断される場合には、劣化度ＳＯＨをクリアする必要はないと判断してステップＳ１８から処理を抜け、劣化度ＳＯＨをクリアする必要がある場合、ステップＳ１８からステップＳ１９へ進む。
【００３９】
ステップＳ１９では、車両システム１側の演算ＥＣＵ１２で算出した劣化度ＳＯＨをクリアして中央管理センタ１００側の演算装置１０１で算出した劣化度ＳＯＨ’を使用するよう演算修正指示を送信する。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、前回の演算周期までに算出した劣化度ＳＯＨをクリアし、中央管理センタ１００側から送信された劣化度ＳＯＨ’を初期値として劣化度演算を再開する。
【００４０】
以上のように、本形態においては、車両の実使用状態が標準とは異なる想定外の厳しい環境下に置かれた場合、標準的な使用環境を前提として組み込まれた演算機能で算出した劣化状態を修正するようにしているので、実際の環境条件による誤差の蓄積の影響を低減して実際のバッテリの劣化状態と乖離することが防止され、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。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【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】通常の使用環境下での内部抵抗増加率とサイクル時間との関係を示す説明図
【図５】想定されていない環境下での内部抵抗増加率を補正する補正係数と環境継続時間との関係を示す説明図
【図６】車両システム側の処理を示すフローチャート
【図７】中央管理センタ側の処理を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４２】
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）
ＳＯＨ  劣化度（車両システムで算出した劣化度）
ＳＯＨ’  劣化度（外部演算システムで算出した劣化度）
【図１】
2007055450.tif 000003
【図２】
2007055450.tif 000004
【図３】
2007055450.tif 000005
【図４】
2007055450.tif 000006
【図５】
2007055450.tif 000007
【図６】
2007055450.tif 000008
【図７】
2007055450.tif 000009