(57)【要約】【課題】バッテリの劣化状態を精度よく推定することができるバッテリの劣化状態推定装置を提供すること。【解決手段】ＢＭＳは、車両のＩＧがオンされたとき、車両の出荷時から前回ＩＧがオフされたときまでのバッテリの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して算出されるＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、バッテリの平均環境温度から補正係数テーブルを参照して算出される補正係数Ｋとに基づいて、車両に搭載されたバッテリのＳＯＨを推定する。【選択図】図３
2016038240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたバッテリの劣化状態を推定する制御部を有する劣化状態推定装置であって、
前記制御部は、前記車両の出荷時から現在までの前記バッテリの総放電容量と、前記バッテリの環境温度に応じた補正係数とに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とするバッテリの劣化状態推定装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記車両のイグニッションスイッチがオンされたとき、前記車両の出荷時から前回イグニッションスイッチがオフされたときまでの前記バッテリの総放電容量と前記補正係数とに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とする請求項１に記載のバッテリの劣化状態推定装置。
【請求項３】
前記イグニッションスイッチがオンされてからオフされるまでの間における前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出部と、
前記バッテリの総放電容量を記憶する記憶部と、をさらに備え、
前記制御部は、前記イグニッションスイッチがオンされてからオフされるまでの間に前記電流検出部によって検出された放電電流に基づき前記車両の今回の走行における前記バッテリの放電容量を算出し、算出した前記放電容量と、前記車両の出荷時から前回イグニッションスイッチがオフされたときまでの前記バッテリの総放電容量とを加算した値を、前記車両の出荷時から今回イグニッションスイッチがオフされたときまでの前記バッテリの総放電容量として前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のバッテリの劣化状態推定装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記バッテリの総放電容量及び放電容量に代えて、前記バッテリの総充電容量及び充電容量を用いて前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のバッテリの劣化状態推定装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記バッテリの総放電容量及び放電容量に加えて、前記バッテリの総充電容量及び充電容量を用いて前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のバッテリの劣化状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリの劣化状態推定装置に関し、詳しくは、車両に設けられたバッテリの劣化状態を推定する劣化状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のバッテリの劣化状態推定装置として、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいて、バッテリの電流容量を算出し、算出した電流容量の初期値に対する変化割合をバッテリの劣化状態として推定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２４６８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載のバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリに接続された電圧センサや電流センサの精度が低いと、正確なバッテリ電圧やバッテリ電流を得ることができない。このような場合、上述の劣化状態推定装置では、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができない。
【０００５】
特に、バッテリの環境温度が低温の場合には、バッテリの内部抵抗が上昇し、分極の影響が大きくなるため、さらにバッテリの劣化状態を精度よく推定することが困難となる。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなれたもので、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができるバッテリの劣化状態推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、車両に搭載されたバッテリの劣化状態を推定する制御部を有する劣化状態推定装置であって、前記制御部は、前記車両の出荷時から現在までの前記バッテリの総放電容量と、前記バッテリの環境温度に応じた補正係数とに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
このように、本発明によれば、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置を搭載した車両の要部を示す構成図である。
【図２】図２は、図１に示した電池パックの実装状態を示す構成図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置によって参照される各種テーブル及びＳＯＨの算出方法を示す概念図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置の劣化状態推定動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第２の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置によって参照される各種テーブル及びＳＯＨの算出方法を示す概念図である。
【図６】図６は、本発明の第２の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置の劣化状態推定動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の第３の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置によって参照される各種テーブル及びＳＯＨの算出方法を示す概念図である。
【図８】図８は、本発明の第３の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置の劣化状態推定動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施の形態）
図１に示すように、本発明の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置を搭載した車両１は、電池パック２と、ＤＣ−ＤＣコンバータ３と、インバータ４と、モータ５と、モータ制御装置（以下、単に「ＭＧ−ＥＣＵ」という）６と、を含んで構成される。なお、車両１は、少なくとも車両の駆動力源としてモータを備えた電動車両またはハイブリッド車両である。
【００１２】
電池パック２内には、バッテリ１０と、バッテリ管理システム（Battery Management System、以下、単に「ＢＭＳ」という）１１とが収容されている。バッテリ１０は、高電圧バッテリであり、リチウムイオン電池などの二次電池によって構成され、直流の電源を構成する。
【００１３】
ＤＣ−ＤＣコンバータ３は、バッテリ１０から供給された直流電力を低電圧に変換する。そして、ＤＣ−ＤＣコンバータ３は、低電圧に変換した電力を、例えば、１２Ｖの補機等に電力を供給するための低電圧バッテリ（図示しない）に供給する。
【００１４】
本実施の形態において、インバータ４は、ＭＧ−ＥＣＵ６の制御により、バッテリ１０から供給された直流電力を三相交流電力に変換してモータ５に供給するようになっている。モータ５は、インバータ４から供給された三相交流電力によって回転駆動するようになっている。このように、モータ５は、原動機として機能し、モータ５が回転駆動することにより、その駆動力が車両１の駆動輪に伝達され、車両１が走行可能となる。
【００１５】
また、モータ５は、車両１の駆動輪から伝達された駆動力によって回転させられることにより、発電機としても機能し、インバータ４に三相交流電力を供給するようになっている。インバータ４は、ＭＧ−ＥＣＵ６の制御により、モータ５から供給された三相交流電力を直流電力に変換してバッテリ１０に供給するようになっている。
【００１６】
図２に示すように、電池パック２は、車両１のリアフロア１２上に設けられている。電池パック２には、車両前方側が開口したインレットダクト２０と、車両後方側に冷却ファン２２が設けられたアウトレットダクト２１が接続されている。すなわち、インレットダクト２０、電池パック２、アウトレットダクト２１及び冷却ファン２２によってバッテリ１０を冷却する冷却風を通す通路２３が形成されている。
【００１７】
図１において、ＭＧ−ＥＣＵ６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。
【００１８】
ＭＧ−ＥＣＵ６のネットワークモジュールは、ＢＭＳ１１等の他のＥＣＵ（Electronic Control Unit）とＣＡＮ（Controller Area Network）を介して通信を行うことができるようになっている。
【００１９】
なお、本実施の形態において、ＭＧ−ＥＣＵ６及びＢＭＳ１１は、ＣＡＮを介して通信を行うものとして説明するが、フレックスレイ等の他の規格に準拠したネットワークを介して通信を行うようにしてもよい。
【００２０】
ＭＧ−ＥＣＵ６のＲＯＭには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをＭＧ−ＥＣＵ６として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、ＭＧ−ＥＣＵ６において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、ＭＧ−ＥＣＵ６として機能する。
【００２１】
例えば、ＭＧ−ＥＣＵ６は、インバータ４を制御し、バッテリ１０を充放電させるようになっている。詳細には、ＭＧ−ＥＣＵ６は、バッテリ１０の残容量（State Of Charge、以下、単に「ＳＯＣ」という）及びバッテリ１０の劣化状態（State Of Health、以下、単に「ＳＯＨ」という）をＢＭＳ１１からＣＡＮを介して受信するようになっている。ここで、ＳＯＨは、バッテリ１０の「現在の満充電容量／初期の満充電容量×１００」で表される値（％）である。
【００２２】
ＭＧ−ＥＣＵ６は、ＢＭＳ１１から受信したＳＯＣ及びＳＯＨに基づいて、バッテリ１０が充電可能な状態にあるか否か、及び、バッテリ１０が放電可能な状態にあるか否かを判断し、これら判断結果と、他のＥＣＵから受信した車両１の運転状態とに応じてインバータ４を制御するようになっている。
【００２３】
ＢＭＳ１１は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。ＢＭＳ１１のネットワークモジュールは、ＭＧ−ＥＣＵ６等の他のＥＣＵとＣＡＮを介して通信を行うことができるようになっている。
【００２４】
ＢＭＳ１１のＲＯＭには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをＢＭＳ１１として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、ＢＭＳ１１において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、ＢＭＳ１１として機能する。
【００２５】
ＢＭＳ１１の入力ポートには、後述するイグニッションスイッチ３３がオンされてからオフされるまでの間におけるバッテリ１０の充放電電流を検出する電流検出部としての電流センサ３０と、インレットダクト２０内の温度である吸気温を検出する吸気温度センサ３１と、バッテリ１０の温度を検出するバッテリ温度センサ３４とが接続されている。
【００２６】
電流センサ３０は、イグニッションスイッチ３３がオンされてからオフされるまでの間、所定の時間間隔で充放電電流を検出する。吸気温度センサ３１は、例えばインレットダクト２０と電池パック２との接続部分近辺に配置され（図２参照）、吸気温をバッテリ１０の環境温度として検出するものである。バッテリ温度センサ３４は、バッテリ１０の上部に配置されている（図２参照）。
【００２７】
また、ＢＭＳ１１は、ＣＡＮを介してコントローラ３２に接続されている。コントローラ３２には、イグニッションスイッチ（以下、単に「ＩＧ」という）３３が接続されている。そして、コントローラ３２は、ＩＧ３３がオンまたはオフされたときにイグニッション信号を取得し、この取得したイグニッション信号に基づいてＢＭＳ１１を起動するための指令信号を出力する。ＢＭＳ１１は、電流センサ３０によって検出された充放電電流に基づいて、ＳＯＣを算出するようになっている。また、ＢＭＳ１１は、コントローラ３２から取得した指令信号に基づいて起動する。
【００２８】
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。すなわち、ＢＭＳ１１は、制御部４０としての機能を有する。
【００２９】
具体的には、ＢＭＳ１１は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘを記憶する記憶部４１を備えている。記憶部４１は、例えば不揮発性のフラッシュメモリによって構成されている。
【００３０】
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出するようになっている。
【００３１】
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された放電電流を積算し、この積算された総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出する。
【００３２】
ここで、電流センサ３０によって検出される充放電電流は、放電側がプラス、充電側がマイナスの値である。このため、ＢＭＳ１１は、充放電電流値＞０の条件を満たしたときに放電電流を積算する。
【００３３】
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
【００３４】
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図３に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
【００３５】
図３に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
【００３６】
ＳＯＨベーステーブルは、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
【００３７】
また、ＳＯＨベーステーブルは、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。
【００３８】
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。
【００３９】
具体的には、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度を記憶部４１に記憶し、車両１の出荷時から現在まで記憶部４１に記憶した環境温度に対して、加重平均化処理等の公知の平均化処理を施すことによって、補正係数Ｋを特定するときの平均環境温度を決定する。
【００４０】
すなわち、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０によって充放電電流が検出されたときにおける環境温度を記憶部４１に記憶し、ＩＧ３３がオンにされたときに、記憶部４１に記憶されている環境温度に対して、平均化処理を施すことによって環境温度の平均値（平均環境温度）を求める。そして、ＢＭＳ１１は、平均環境温度に基づいて補正係数テーブルを参照することにより補正係数Ｋを特定する。
【００４１】
補正係数テーブルは、平均環境温度と補正係数Ｋとの関係を予め実験的に求めたもので、ＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。また、補正係数テーブルは、平均環境温度が高いほど補正係数Ｋが大きな値となる特性を有する。なお、本実施の形態の補正係数テーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、平均環境温度を、例えば「１℃」や「５℃」ごとに細分化し、その細分化した平均環境温度に対応するように補正係数Ｋが規定されていてもよい。また、平均環境温度に対して線形となるよう補正係数Ｋが規定されていれば、より詳細に補正係数Ｋを算出することができる。
【００４２】
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
【００４３】
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図４を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
【００４４】
図４に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ１で読み出した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ２）。
【００４５】
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ４）。平均環境温度の算出方法は、上述した通りである。
【００４６】
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ６）。
【００４７】
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して放電電流を測定し（ステップＳ７）、測定された放電電流の値を積算する（ステップＳ８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ８で積算した放電電流の値である総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出し、算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ９）。
【００４８】
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ１０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ７以降の処理を繰り返し実行する。
【００４９】
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ９で算出した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ１１）、劣化状態推定動作を終了する。
【００５０】
次に、図４に示した劣化状態推定動作の一例について、具体的な数値を当てはめて説明する。ただし、以下に説明する各数値は一例であってこれに限定されるものではない。
【００５１】
まず、車両１の出荷後、初めてＩＧ３３をオンしたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「１００」である。
【００５２】
また、初めてＩＧ３３をオンしたときの環境温度が「３０℃」である場合、補正係数Ｋは「１．１」である。このため、初めてＩＧ３３をオンしたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−１００）×１．１」より「１００（％）」となる。したがって、ＳＯＨが「１００（％）」のときは、バッテリ１０が劣化していない初期状態であることを示している。
【００５３】
また、初めてＩＧ３３をオンしてから今回オフするまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「２０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「０ｋＡｈ」と「２０ｋＡｈ」とを加算した値「２０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
【００５４】
次いで、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「２０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「８０」である。
【００５５】
また、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「３０℃」である場合、平均環境温度は、「３０℃（＝（３０℃＋３０℃）／２）」となり、補正係数Ｋは「１．１」となる。このため、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−８０）×１．１」より「７８（％）」となる。
【００５６】
また、２回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「１０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「１０ｋＡｈ」と「２０ｋＡｈ」とを加算した値「３０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
【００５７】
次いで、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「３０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「７０」である。
【００５８】
また、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「３０℃」である場合、平均環境温度は、「３０℃（＝（３０℃＋３０℃＋３０℃）／３）」となり、補正係数Ｋは「１．１」となる。このため、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−７０）×１．１」より「６７（％）」となる。
【００５９】
また、３回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「３０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「３０ｋＡｈ」と「３０ｋＡｈ」とを加算した値「６０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
【００６０】
次いで、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「６０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「４０」である。
【００６１】
また、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「１０℃」である場合、平均環境温度は、「２５℃（＝（３０℃＋３０℃＋３０℃＋１０℃）／４）」となり、補正係数Ｋは「１．０７５」となる。このため、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−４０）×１．０７５」より「３５．５（％）」となる。
【００６２】
また、４回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「２０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「２０ｋＡｈ」と「６０ｋＡｈ」とを加算した値「８０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。このようにして、５回目以降も同様にＳＯＨが算出される。
【００６３】
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
【００６４】
また、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、ＩＧ３３がオンされるたびに最新のバッテリ１０のＳＯＨを推定することができる。
【００６５】
また、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの放電電流に基づき今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出し、算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。
【００６６】
このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、次回ＩＧ３３がオンされたときに、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を用いることで容易に最新のバッテリ１０のＳＯＨを推定することができる。
【００６７】
なお、本実施の形態では、吸気温度センサ３１によって検出された吸気温をバッテリ１０の環境温度として用いたが、これに限らず、例えばバッテリ温度センサ３４によって検出されたバッテリ１０の温度を環境温度として用いてもよい。
【００６８】
（第２の実施の形態）
次に、図５及び図６を参照して、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、本発明の第１の実施の形態とは放電容量に代えて充電容量を用いる点で異なるが、他の構成等については同様である。したがって、以下においては、本発明の第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００６９】
バッテリの放電容量と充電容量との関係を示す指標として、「放電容量／充電容量×１００％」で定義されるクーロン効率がある。このクーロン効率は、充放電の電流値に応じて変化する特性があり、また、電池内部の材料や電池の構成、電池の温度の影響が関わることから、概ね９０〜９９％の範囲となる。
【００７０】
本実施の形態では、バッテリ１０がリチウムイオン電池である点、及びリチウムイオン電池におけるクーロン効率がよい点を考慮して、ＳＯＨを推定するにあたって総放電容量及び放電容量に代えて総充電容量及び充電容量を用いることとした。なお、本実施の形態におけるリチウムイオン電池のクーロン効率は、９５％程度とする。
【００７１】
具体的には、本実施の形態のＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。また、本実施の形態において、記憶部４１には、バッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘが記憶される。
【００７２】
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出するようになっている。
【００７３】
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充電電流を積算し、この積算された総充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出する。なお、本実施の形態では、ＢＭＳ１１は、充放電電流値＜０の条件を満たしたときに充電電流を積算する。
【００７４】
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した充電容量Ｑｃと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
【００７５】
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図５に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
【００７６】
図５に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
【００７７】
ここで、本実施の形態に係るＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、一例として次のように設定されている。本実施の形態に係る総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）は、クーロン効率によって総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）の９５％が放電したと見なされる。従って、例えば、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）が５ｋＡｈのときは、４．７５ｋＡｈ＝５ｋＡｈ×０．９５が放電したと見なされ、そのときのＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、９５．２５ｋＡｈが算出される。
【００７８】
ＳＯＨベーステーブルは、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
【００７９】
また、ＳＯＨベーステーブルは、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。
【００８０】
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。本実施の形態の補正係数テーブルは、第１の実施の形態と同様であるため、その説明を省略する。
【００８１】
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
【００８２】
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図６を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
【００８３】
図６に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ２１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２１で読み出した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ２２）。
【００８４】
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ２３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ２４）。
【００８５】
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ２５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ２５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ２６）。
【００８６】
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して充電電流を測定し（ステップＳ２７）、測定された充電電流の値を積算する（ステップＳ２８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２８で積算した充電電流の値である総充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出し、算出した充電容量Ｑｃと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ２９）。
【００８７】
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ３０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ２７以降の処理を繰り返し実行する。
【００８８】
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ２９で算出した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ３１）、劣化状態推定動作を終了する。
【００８９】
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに代えて、バッテリの総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する。すなわち、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。
【００９０】
本実施の形態のようにバッテリ１０がリチウムイオン電池で構成されている場合には、クーロン効率が比較的よいため、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに代えて総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いても、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する場合と大差がない。したがって、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いる第１の実施の形態と同様、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
【００９１】
（第３の実施の形態）
次に、図７及び図８を参照して、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、本発明の第１の実施の形態とは放電容量に加えて充電容量を用いる点で異なるが、他の構成等については同様である。したがって、以下においては、本発明の第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００９２】
本実施の形態のＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。また、本実施の形態において、記憶部４１には、バッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘが記憶される。
【００９３】
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出するようになっている。
【００９４】
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充放電電流を積算し、この積算された総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出する。
【００９５】
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した充放電容量Ｑｃｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
【００９６】
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図７に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
【００９７】
図７に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
【００９８】
ここで、本実施の形態に係るＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、一例として次のように設定されている。本実施の形態に係る総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）は、クーロン効率によって総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち充電容量の９５％が放電したと見なされる。従って、例えば、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）が５ｋＡｈのときは、４．７５ｋＡｈ＝５ｋＡｈ×０．９５が放電したと見なされ、それに加えて総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち放電容量の５ｋＡｈが放電されたとして積算されることから、そのときのＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、９０．２５ｋＡｈが算出される。
【００９９】
なお、本実施の形態では、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち放電容量および充電容量が５ｋＡｈであることを一例としたが、これに限定されず、放電容量と充電容量とが異なる容量を示す場合も同様に算出可能である。
【０１００】
ＳＯＨベーステーブルは、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
【０１０１】
また、ＳＯＨベーステーブルは、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。
【０１０２】
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。本実施の形態の補正係数テーブルは、第１の実施の形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１０３】
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
【０１０４】
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図８を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
【０１０５】
図８に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ４１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４１で読み出した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ４２）。
【０１０６】
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ４３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ４４）。
【０１０７】
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ４５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ４５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ４６）。
【０１０８】
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して充放電電流を測定し（ステップＳ４７）、測定された充放電電流の値を積算する（ステップＳ４８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４８で積算した充放電電流の値である総充放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出し、算出した充放電容量Ｑｃｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ４９）。
【０１０９】
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ５０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ４７以降の処理を繰り返し実行する。
【０１１０】
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ４９で算出した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ５１）、劣化状態推定動作を終了する。
【０１１１】
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに加えて、バッテリの総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する。すなわち、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。
【０１１２】
本実施の形態のようにバッテリ１０がリチウムイオン電池で構成されている場合には、クーロン効率が比較的よいため、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに加えて総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いても、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する場合と大差がない。したがって、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いる第１の実施の形態と同様、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
【０１１３】
以上、本発明の実施の形態を開示したが、当業者によっては本発明の範囲を逸脱することなく変更が加えられうることは明白である。すべてのこのような修正及び等価物が特許請求の範囲に記載された請求項に含まれることが意図されている。
【符号の説明】
【０１１４】
１  車両
２  電池パック
１０  バッテリ
１１  ＢＭＳ
３０  電流センサ（電流検出部）
３１  吸気温度センサ
３３  ＩＧ（イグニッションスイッチ）
３４  バッテリ温度センサ
４０  制御部
４１  記憶部
【図１】
2016038240.tif 000003
【図２】
2016038240.tif 000004
【図３】
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【図４】
2016038240.tif 000006
【図５】
2016038240.tif 000007
【図６】
2016038240.tif 000008
【図７】
2016038240.tif 000009
【図８】
2016038240.tif 000010