(57)【要約】【課題】リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断するリチウムイオン二次電池システムの提供。【解決手段】本発明のリチウムイオン二次電池システムは、電池モジュール（単電池群、単電池）で発生したＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータであるＡＥ事象数を取得し、ＡＥ事象数に基づいてＡＥ累積パラメータ（ＡＥ事象累積数）を取得する。そして、そのＡＥ事象累積数に基づいて、電池モジュールの劣化を診断する。【選択図】図６
2017139054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リチウムイオン二次電池の充電時または放電時に、前記リチウムイオン二次電池の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出するＡＥセンサと、
前記ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータを取得するＡＥパラメータ取得部と、
前記ＡＥパラメータを累積して、ＡＥ累積パラメータを取得するＡＥ累積パラメータ取得部と、
前記ＡＥ累積パラメータに基づいて、前記リチウムイオン二次電池の劣化を診断する電池劣化診断部と、を備えるリチウムイオン二次電池システム。
【請求項２】
請求項１に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記電池劣化診断部は、前記ＡＥ累積パラメータと所定の閾値とを比較して、前記リチウムイオン二次電池の劣化を診断するリチウムイオン二次電池システム。
【請求項３】
請求項２に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記リチウムイオン二次電池の電流を検出する電流検出部をさらに備え、
前記所定の閾値は、予め記憶された前記ＡＥ累積パラメータと前記電流と電池内部抵抗変化との対応関係により決定されるリチウムイオン二次電池システム。
【請求項４】
請求項１に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記リチウムイオン二次電池の電流を検出する電流検出部をさらに備え、
前記電池劣化診断部は、予め記憶された前記ＡＥ累積パラメータと前記電流と電池内部抵抗変化との対応関係に前記ＡＥ累積パラメータを適用して、電池内部抵抗を算出し、前記電池内部抵抗が所定値以上のときは、前記リチウムイオン二次電池が劣化していると診断するリチウムイオン二次電池システム。
【請求項５】
請求項４に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記算出された電池内部抵抗に基づいて、前記リチウムイオン二次電池の制限電流値を演算する制限電流値演算部をさらに備え、
前記制限電流値に基づいて、前記電流を制限するリチウムイオン二次電池システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記ＡＥ累積パラメータは、
前記ＡＥパラメータがＡＥ事象数である場合には、ＡＥ事象累積数であり、
前記ＡＥパラメータがＡＥ事象強度である場合には、ＡＥ事象累積強度であるリチウムイオン二次電池システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載のリチウムイオン二次電池システムにおいて、
前記ＡＥセンサは、３０ｋＨｚ以上のＡＥ事象を検出するリチウムイオン二次電池システム。
【請求項８】
ＡＥセンサと、ＡＥパラメータ取得部と、ＡＥ累積パラメータ取得部と、電池劣化診断部とを備えるリチウムイオン二次電池システムによるリチウムイオン二次電池の劣化診断方法であって、
前記ＡＥセンサが、リチウムイオン二次電池の充電時または放電時に、前記リチウムイオン二次電池の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出する第１手順と、
前記ＡＥパラメータ取得部が、前記ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータを取得する第２手順と、
前記ＡＥ累積パラメータ取得部が、前記ＡＥパラメータを累積してＡＥ累積パラメータを取得する第３手順と、
前記電池劣化診断部が、前記ＡＥ累積パラメータに基づいて、前記リチウムイオン二次電池の劣化を診断する第４手順と、をコンピュータが実行するリチウムイオン二次電池の劣化診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リチウムイオン二次電池システム、および、リチウムイオン二次電池の劣化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ハイブリッド電気自動車においては、自動車の加速力をモータ駆動でアシストするために強力なアシスト力を必要とし、電源となる電池の高出力化が要求されている。また、車両走行時では、ハイブリッドシステムの制御方法にもよるが、電池は最大電流値が時間率１０Ｃ以上に及ぶ大電流での充電および放電が瞬時に連続的に繰り返される。このような使用条件においても高出力性能が維持されることが求められている。
【０００３】
このようなリチウムイオン二次電池を用いた二次電池システムでは充放電サイクルによって電池の内部抵抗が徐々に増大する劣化現象が知られている。このような劣化現象は、大電流大容量な充放電サイクルの場合に発生し易く、さらに低温環境において充放電サイクルをすることにより、更に発生し易くなる。このように、上述の劣化現象は環境温度や電流に依存している。リチウムイオン二次電池の入出力は劣化に応じて変化するので劣化状態を適切に検出し、種々の制御を行う必要がある。
【０００４】
特許文献１、２には、リチウムイオン二次電池内部から発生するアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出することでリチウムイオン二次電池の状態を把握する発明が開示されている。
【０００５】
特許文献１には、充電時におけるＡＥ信号と放電時におけるＡＥ信号の差異から電池が充電状態および放電状態のいずれであるかを判断する発明が開示されている。特許文献１に記載の発明では、ＡＥ信号を検出することにより、電池の充電状態、もしくは放電状態を判断することは可能である。しかしながら、ＡＥ信号を使用することにより電池劣化状態（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｌｔｈ）を診断するに至っていない。
【０００６】
特許文献２には、ＡＥ信号の増大を検出した場合に、充放電変曲点−信号発生情報に基づいて電池の負極活物質の充放電領域を判断する発明が開示されている。特許文献２に記載の発明では、ＡＥ信号を検出することにより、負極活物質の充放電領域の適切に検出可能である。しかしながら、特許文献１と同様に、ＡＥ信号を使用することにより電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断するに至っていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１３−１１３８３１号公報
【特許文献２】特開２０１３−０８９４２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このように、リチウムイオン二次電池の劣化を診断するリチウムイオン二次電池システムが望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明のリチウムイオン二次電池システムは、リチウムイオン二次電池の充電時または放電時に、リチウムイオン二次電池の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出するＡＥセンサと、ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータを取得するＡＥパラメータ取得部と、ＡＥパラメータを累積して、ＡＥ累積パラメータを取得するＡＥ累積パラメータ取得部と、ＡＥ累積パラメータに基づいて、リチウムイオン二次電池の劣化を診断する電池劣化診断部と、を備えることを特徴とする。
（２）本発明のリチウムイオン二次電池の劣化診断方法は、ＡＥセンサと、ＡＥパラメータ取得部と、ＡＥ累積パラメータ取得部と、電池劣化診断部とを備えるリチウムイオン二次電池システムによるリチウムイオン二次電池の劣化診断方法であって、ＡＥセンサが、リチウムイオン二次電池の充電時または放電時に、リチウムイオン二次電池の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出する第１手順と、ＡＥパラメータ取得部が、ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータを取得する第２手順と、ＡＥ累積パラメータ取得部が、ＡＥパラメータを累積してＡＥ累積パラメータを取得する第３手順と、電池劣化診断部が、ＡＥ累積パラメータに基づいて、リチウムイオン二次電池の劣化を診断する第４手順と、をコンピュータが実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、リチウムイオン二次電池の内部で発生したＡＥ信号から算出されたＡＥ累積パラメータ（ＡＥ事象累積数、ＡＥ事象累積強度）に基づいて、リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】電池装置の全体構成図。
【図２】電池モジュールの構成図。
【図３】セルコントローラの回路構成を示す図。
【図４】第１〜第４実施形態に係るモジュールコントローラの回路構成を示す図。
【図５】ＡＥ事象累積数と電池内部抵抗変化の対応関係を示す図。
【図６】第１実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図７】第２実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図８】ＡＥ事象累積強度と電池内部抵抗変化の対応関係を示す図。
【図９】第３実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図１０】第４実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図１１】第５及び第６実施形態に係るモジュールコントローラの回路構成を示す図。
【図１２】第５実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図１３】第６実施形態に係る二次電池システムのシステムフロー図。
【図１４】ＡＥ事象数及びＡＥ事象強度を説明する図。
【図１５】ＡＥ事象累積数及びＡＥ事象累積強度を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
―第１実施形態―
図１は、電池装置１０００の構成を示している。なお、本発明のリチウムイオン二次電池システムは、電池装置１０００から少なくともリチウムイオン二次電池を除いた構成を指す。
【００１３】
電池装置１０００は、システムコントローラ１５００と、データベース部１７００と、複数（Ｎ個）のユニット５００、すなわち、ユニット５００−１、５００−２、・・・、５００−Ｎとを有する。
【００１４】
各々のユニット５００は、単電池群ユニット１２５０を複数有する電池モジュール１２００と、電池モジュール１２００の充放電電流を検出する電流検出部１１００と、電池モジュール１２００の電圧を検出する電圧検出部１３００と、電池モジュール１２００の充放電電流を制御するモジュールコントローラ１４００と、リレー１６００と、を有する。
【００１５】
モジュールコントローラ１４００は、システムコントローラ１５００の指令を受けて、電流検出部１１００、電圧検出部１３００、データベース部１７００、リレー１６００、及び、電池モジュール１２００と通信し、ユニット５００の充放電制御を行う。
【００１６】
モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００が有する単電池の電池電圧や温度、電流検出部１１００から送信される電池モジュール１２００に流れる電流値、電圧検出部１３００から送信される電池モジュール１２００の総電圧値に基づいて電池モジュール１２００の状態検出、例えば単電池群１２３０の劣化診断などを行う。
【００１７】
また、モジュールコントローラ１４００が行う処理の結果は、後述するセルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。
【００１８】
システムコントローラ１５００は、図示下方の両端矢印で示すように車載システムなどの上位コントローラと通信する。また、システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００とも通信する。それらの通信情報に基づいて、システムコントローラ１５００は、ユニット５００内のモジュールコントローラ１４００に、ユニット５００の充放電制御の指令を出す。
【００１９】
データベース部１７００は、単電池１２１０の電池特性に関する情報（閾値または特性マップ）を格納する。この情報に基づいて電池劣化診断を行う。
【００２０】
図２は、電池モジュール１２００の構成を示している。図２に示すように、電池モジュール１２００は、複数（Ｍ個）の単電池群ユニット１２５０、すなわち、単電池群ユニット１２５０−１、・・・、１２５０−Ｍを有する。
【００２１】
単電池群ユニット１２５０は、単電池群１２３０とセルコントローラ１２２０を有する。なお、１番目の単電池群ユニット１２５０内の単電池群１２３０とセルコントローラ１２２０には符号１２３０−１、１２２０−１をそれぞれ付し、Ｍ番目の単電池群ユニット１２５０内の単電池群１２３０とセルコントローラ１２２０には符号１２３０−Ｍ、１２２０−Ｍをそれぞれ付した。
【００２２】
単電池群１２３０は、複数（Ｌ個）の単電池１２１０、すなわち、単電池１２１０−１、・・・１２１０−Ｌを有する。単電池１２１０は、リチウムイオン二次電池である。図では、単電池１２１０同士を直列で接続しているが並列や直並列などで接続してもよい。
【００２３】
セルコントローラ１２２０は割り当てられた単電池群１２３０からの電力を受けて動作し、単電池群１２３０を構成する複数の単電池１２１０の状態を監視及び制御する。セルコントローラ１２２０については図３を用いて後述する。
【００２４】
図３は、単電池群ユニット１２５０の１つを示している。図３を用いて、セルコントローラ１２２０について説明する。
【００２５】
セルコントローラ１２２０は、電圧検出回路１２２１、温度検出部１２２２、ＡＥセンサ１２２６、ＡＥ信号検出部１２２５、制御回路１２２３、信号入出力回路１２２４を備えている。
【００２６】
電圧検出回路１２２１は、各々の単電池１２１０の端子間電圧を測定する。
【００２７】
温度検出部１２２２は、複数ある単電池１２１０のうちの１つ、図では、単電池１２１０−Ｌ、の温度を測定し、単電池群１２３０の代表値として認識する。なお、複数ある単電池１２１０のそれぞれの温度を温度検出部１２２２が測定するように構成することもできる。
【００２８】
ＡＥセンサ１２２６は、複数ある単電池１２１０のうちの１つ、図では、単電池１２１０−Ｌに密着している。そして、ＡＥセンサ１２２６は、単電池１２１０−Ｌ内で発生するＡＥ信号を検出し、それを単電池群１２３０のＡＥ信号の代表値として認識する。なお、ＡＥセンサを複数ある単電池１２１０のそれぞれに設け、単電池１２１０のそれぞれで発生するＡＥ信号を測定するようにすることもできる。また、単電池１２１０−ＬにＡＥセンサ１２２６を密着させにくい場合には、ＡＥセンサ１２２６と単電池１２１０−Ｌとを超音波が伝わりやすい金属等を介して接続してもよい。
【００２９】
ＡＥ信号検出部１２２５は、ＡＥセンサ１２２６が検出した単電池群１２３０からのＡＥ信号に基づいてＡＥ事象数を測定する。本実施形態で使用しているＡＥセンサは共振周波数３０ｋＨｚであり、３０ｋＨｚ以上の周波数のＡＥ事象を測定可能である。
【００３０】
ここで、図１４を用いて、ＡＥ信号検出部１２２５の動作について説明する。ＡＥ信号検出部１２２５は、ＡＥセンサ１２２６が得たＡＥ信号ＳＡＥを以下のように処理する。まず、所定のしきい値以上の振幅の信号が続く範囲を１つのグループと捉える。そのグループが有する波の数をＡＥ事象数として取得する。また、そのグループの中での最大振幅をＡＥ事象強度として取得する。なお、本実施形態においては、ＡＥ事象強度は単電池群１２３０の劣化診断には用いない。
【００３１】
このようにして得られたＡＥ事象数とＡＥ事象強度を総称して、「ＡＥパラメータ」と呼ぶことにする。なお、後述するように、ＡＥ事象数からはＡＥ事象累積数が求められ、ＡＥ事象強度からはＡＥ事象累積強度が求められる。ＡＥ事象累積数とＡＥ事象累積強度を総称して、「ＡＥ累積パラメータ」と呼ぶことにする。
【００３２】
図３の説明に戻る。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１が得た電圧、温度検出部１２２２が得た温度、ＡＥ信号検出部１２２５が得たＡＥ事象数の情報を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００に送信する。
【００３３】
なお、セルコントローラ１２２０に一般的に実装される、自己放電や消費電流ばらつき等に伴い発生する単電池１２１０間の電圧ばらつきを均等化する回路構成は周知のものであり、記載を省略した。
【００３４】
図４は、モジュールコントローラ１４００の構成を示す図である。モジュールコントローラ１４００は、ＡＥコントローラ１４１０と電池劣化診断部１４２０から構成される。
【００３５】
ＡＥコントローラ１４１０は、ＡＥパラメータを時間積算してＡＥ累積パラメータを求める。本実施形態では、ＡＥコントローラ１４１０は、ＡＥパラメータであるＡＥ事象数を時間積算して、ＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数を求める。
【００３６】
ここで、図１５を用いて、ＡＥ事象数からＡＥ事象累積数を、ＡＥ事象強度からＡＥ事象累積強度を求める方法について述べる。図１５には、図１４に示す方法で得られたグループ１〜３とそれらに対応するＡＥパラメータであるＡＥ事象数Ａ１〜Ａ３とＡＥ事象強度Ｂ１〜Ｂ３が示されている。ＡＥ累積パラメータは、測定期間に含まれているグループ、ここでは、グループ１〜３についてのＡＥパラメータを時間積算する。すなわち、図１５においては、ＡＥ事象累積数はＡ１＋Ａ２＋Ａ３となり、ＡＥ事象累積強度はＢ１＋Ｂ２＋Ｂ３となる。
【００３７】
図４の説明に戻る。ＡＥ事象累積数を求めた後、ＡＥコントローラ１４１０は、ＡＥ事象累積数を電池劣化診断部１４２０に出力する。
【００３８】
電池劣化診断部１４２０は、ＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数に基づいて単電池群１２３０の電池劣化診断を行う。
【００３９】
なお、電池劣化診断部１４２０は、電池モジュール１２００が充放電されていると判別すると、ＡＥセンサ１２２６がＡＥ信号を測定する指令をセルコントローラ１２２０に送る役割も担っている。詳細は、図５を用いて説明する。
【００４０】
図５は、ＡＥ事象累積数と電池内部抵抗変化の対応関係を示す図である。横軸はＡＥ事象累積数、縦軸は電池内部抵抗の変化を示している。４本示されている曲線のうちの３本は、電流レート１〜３でそれぞれ充放電したときの曲線を示している。なお、電流レート１〜３において、
電流レート１  ＜  電流レート２  ＜  電流レート３
という大小関係がある。
【００４１】
残りの１本は、電流レート１〜３なども含む様々な電流レートが混合した一般的な使用状態を示す混合電流レートで充放電を行ったときの曲線を示している。一般的な使用状態とは、例えば、本発明による二次電池システムが車載用として用いられるとき、平均的なユーザが運転した場合に得られる曲線を示している。なお、様々な使用状態に対する内部抵抗変化を調べてデータベース化することで混合電流レートの曲線を増やすことができる。
【００４２】
それぞれの電流レートにおいて、ＡＥ事象累積数が大きくなると電池内部抵抗変化も大きくなる。したがって、初期の内部抵抗に内部抵抗変化分を加算すると経年変化後の内部抵抗が算出できる。
内部抵抗が所定値以上となったときに二次電池が劣化したと定義し、ＡＥ事象累積数と内部抵抗変化との対応関係を予め実験やシミュレーションにより求めて、所定値以上の内部抵抗となるＡＥ事象累積数を閾値として記憶する。本実施形態では、電流レートに対応した閾値を算出して予めデータベース部１７００に記憶されている。
【００４３】
なお、上述の閾値は、ユーザが各種経験をもとに、設定することも可能である。
【００４４】
図６に示す本実施形態における電池劣化診断について説明したフロー図を用いて、本実施形態における電池劣化診断について説明する。
【００４５】
＜ステップ１０１＞
リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。図６のフロー図は、例えば、モジュールコントローラ１４００のプロセッサで実行されるプログラムの手順を示すものである。
【００４６】
＜ステップ１０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００からの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は、各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１の測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００に送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００に送信する。モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００４７】
＜ステップ１０３＞
ステップ１０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象数が測定される。
【００４８】
＜ステップ１０４＞
モジュールコントローラ１４００のＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象数を時間積算してＡＥ事象累積数が演算される。
【００４９】
＜ステップ１０５＞
ステップ１０４で演算されたＡＥ事象累積数が、電流から得られる電流レートに基づいて決定され予めデータベース部１７００に記憶されている閾値以上であるか否かが電池劣化診断部１４２０で判定される。肯定判定されればステップ１０６に進み、否定判定されればステップ１０２に戻る。
【００５０】
＜ステップ１０６＞
リチウムイオン二次電池から検出されたＡＥ事象累積数が閾値以上となったことを示す信号、すなわち電池特性劣化を示す信号を、電池劣化診断部１４２０が、セルコントローラ１２２０や、モジュールコントローラ１４００に出力する。
【００５１】
以上のように、本実施形態によれば、以下のような作用効果を奏することができる。
（１）本実施形態のリチウムイオン二次電池システムは、電池モジュール１２００の充電時または放電時に、単電池群１２３０あるいは単電池１２１０の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出するＡＥセンサ１２２６と、ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータであるＡＥ事象数を取得するＡＥ信号検出部１２２５と、ＡＥ事象数に基づいてＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数を取得するＡＥコントローラ１４１０と、ＡＥ事象累積数に基づいて、電池モジュール１２００の劣化を診断する電池劣化診断部１４２０と、を備える。
これによって、リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断することができる。
【００５２】
（２）第１実施形態の二次電池システムの電池劣化診断部１４２０は、ＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数と劣化判定用の閾値とを比較して、リチウムイオン二次電池の劣化を診断する。たとえば、実験で予め算出した劣化判定用閾値がデータベース１７００に記憶されており、ＡＥ事象累積数が劣化判定用閾値を超えたときに二次電池が劣化したと判定することができる。したがって、電池モジュール１２００の劣化を簡便に診断することができる。
【００５３】
（３）第１実施形態の二次電池システムは、電池モジュール１２００の充放電電流を検出する電流検出部１１００をさらに備える。また、劣化判定用閾値は電流レートに対応して算出されて記憶されている。所定の電流レートで二次電池システムが充放電を繰り返す場合は検出された電流に対応する閾値を読み出し、ＡＥ事象累積数が読み出した閾値を超えたときに電池が劣化したと判定する。したがって、二次電池の充放電電流のレートに対応する閾値を使用して精度よく二次電池の劣化を判定することができる。
【００５４】
車載用途の二次電池システムのように充放電電流が変動する場合には、変動する充放電電流を模擬した混合電流レートで実験を予め行って、内部抵抗が所定値を超えるＡＥ事象累積数を求めておき、その事象数を劣化判定用閾値としてデータベース１７００に記憶しておくこともできる。この場合、複数の混合電流レートに対応する閾値を予め算出してデータベース１７００に記憶しておき、電流検出部１１００により検出した電流の変動の程度に応じた最適な混合電流レートを判定し、この混合電流レートに対応する劣化判定用閾値をデータベース１７００から読み出せば、充放電電流が変動する二次電池システムでもＡＥ事象累積数に基づいて電流レートに応じた電池劣化判定を精度良く行うことができる。
【００５５】
―第２実施形態―
図７に示す本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断のフロー図を用いて、本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断を説明する。第２実施形態は、ＡＥ事象累積数と電流から内部抵抗を算出し、この内部抵抗が所定値以上の時に劣化と診断するものである。したがって、図５に示す対応関係を予め作成してデータベース１７００に記憶されている。なお、本実施形態を説明するにあたり、第１実施形態と同様の箇所については説明を省略する。
【００５６】
＜ステップ２０１＞
リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。
【００５７】
＜ステップ２０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００からの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は、各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１の測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００に送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００に送信する。モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００５８】
＜ステップ２０３＞
ステップ２０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象数が測定される。
【００５９】
＜ステップ２０４＞
モジュールコントローラ１４００のＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象数を時間積算してＡＥ事象累積数が演算される。
【００６０】
＜ステップ２０５＞
電池劣化診断部１４２０では、ＡＥ事象累積数と、電流レートと、データベース部１７００に予め記憶されている電流レートに対応したＡＥ事象累積数と電池内部抵抗変化の対応関係（図５参照）とから電池内部抵抗を取得する。
【００６１】
＜ステップ２０６＞
上述の電池内部抵抗が所定値以上になっている場合は、電池が劣化したと診断する。電池内部抵抗の演算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００の情報を基に、充放電状態を管理し、制御する。
【００６２】
以上のように、本実施形態によれば、以下のような作用効果を奏する。
本実施形態のリチウムイオン二次電池システムは、電池モジュール１２００（単電池群１２３０、単電池１２１０）の電流を検出する電流検出部１１００をさらに備え、電池劣化診断部１４２０は、ＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数と電流レートと電池内部抵抗との対応関係（図５）を用いて、ＡＥ事象累積数と検出した電流値とにより図５の対応関係を参照して、電池内部抵抗を算出し、電池内部抵抗が所定値以上のときは、リチウムイオン二次電池が劣化していると診断する。
これによって、第１実施形態と同様に、リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断することができる。
【００６３】
―第３実施形態―
図８に示す対応関係と、図９に示す本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断のフロー図とを用いて、本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断を説明する。なお、本実施形態は、ＡＥパラメータがＡＥ事象強度で、ＡＥ累積パラメータがＡＥ事象累積強度となっている点以外は、第１実施形態と同様であり、本実施形態を説明するにあたり、第１実施形態と同様の箇所については説明を省略する。
【００６４】
図８は、ＡＥ事象累積強度と電池内部抵抗変化の対応関係を示す図である。横軸はＡＥ事象累積強度、縦軸は電池内部抵抗の変化を示している。４本示されている曲線のうちの３本は、電流レート１〜３でそれぞれ充放電したときの曲線を示している。なお、電流レート１〜３において、
電流レート１  ＜  電流レート２  ＜  電流レート３
という大小関係がある。
【００６５】
残りの１本は、電流レート１〜３なども含む様々な電流レートが混合した一般的な使用状態を示す混合電流レートで充放電を行ったときの曲線を示している。一般的な使用状態とは、例えば、本発明による二次電池システムが車載用として用いられたとき、平均的なユーザが運転した場合に得られる曲線を示している。なお、様々な使用状態に対する内部抵抗変化を調べてデータベース化することで混合電流レートの曲線を増やすことができる。
【００６６】
それぞれの電流レートにおいて、ＡＥ事象累積強度が大きくなると電池内部抵抗変化も大きくなる。したがって、初期の内部抵抗に内部抵抗変化分を加算すると経年変化後の内部抵抗が算出できる。
内部抵抗が所定値以上となったときに二次電池が劣化したと定義し、ＡＥ事象累強度と内部抵抗変化との対応関係を予め実験やシミュレーションにより求めて、所定値以上の内部抵抗となるＡＥ事象累積強度を閾値として記憶する。本実施形態では、電流レートに対応した閾値を算出して予めデータベース部１７００に記憶されている。
【００６７】
以下、図９に示すフロー図を用いて、本実施形態の劣化診断について説明する。
【００６８】
＜ステップ３０１＞
リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。
【００６９】
＜ステップ３０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００からの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は、各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１の測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００に送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００に送信する。モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００７０】
＜ステップ３０３＞
ステップ３０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象強度が測定される。
【００７１】
＜ステップ３０４＞
モジュールコントローラ１４００のＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象強度を時間積算してＡＥ事象累積強度が演算される。
【００７２】
＜ステップ３０５＞
ステップ３０４で演算されたＡＥ事象累積強度が、電流から得られる電流レートに基づいて決定され予めデータベース部１７００に記憶されている閾値以上であるか否かが電池劣化診断部１４２０で判定される。肯定判定されればステップ３０６に進み、否定判定されればステップ３０２に戻る。
【００７３】
＜ステップ３０６＞
リチウムイオン二次電池から検出されたＡＥ事象累積強度が閾値以上となったことを示す信号を、電池劣化診断部１４２０が、セルコントローラ１２２０や、モジュールコントローラ１４００に出力する。
【００７４】
以上より、本実施形態においても、第１実施形態と同様に、リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断することができる。
【００７５】
―第４実施形態―
図１０に示す本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断のフロー図を用いて、本実施形態に係るリチウムイオン二次電池の劣化診断を説明する。なお、本実施形態を説明するにあたり、第１実施形態と同様の箇所については説明を省略する。また、本実施形態は、ＡＥパラメータがＡＥ事象強度で、ＡＥ累積パラメータがＡＥ事象累積強度となっている点以外は、第２実施形態と同様である。
【００７６】
＜ステップ４０１＞
リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。
【００７７】
＜ステップ４０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００からの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は、各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１の測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００に送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００に送信する。モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００７８】
＜ステップ４０３＞
ステップ４０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象強度が測定される。
【００７９】
＜ステップ４０４＞
モジュールコントローラ１４００のＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象強度を時間積算してＡＥ事象累積強度が演算される。
【００８０】
＜ステップ４０５＞
電池劣化診断部１４２０では、ＡＥ事象累積強度と、電流レートと、データベース部１７００に予め記憶されている電流レートに対応したＡＥ事象累積強度と電池内部抵抗変化の対応関係（図８参照）とから電池内部抵抗を取得する。
【００８１】
＜ステップ４０６＞
上述の電池内部抵抗が所定値以上になっている場合は、電池が劣化したと診断する。電池内部抵抗の演算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００の情報を基に、充放電状態を管理し、制御する。
【００８２】
以上より、本実施形態においても、第１実施形態と同様に、リチウムイオン二次電池の劣化を簡便に診断することができる。
【００８３】
―第５実施形態―
本実施形態を説明するにあたり、第１実施形態と同様の箇所は説明を省略する。本実施形態におけるリチウムイオン二次電池システムは、図４に示すモジュールコントローラ１４００に代えて、図１１に示すモジュールコントローラ１４００Ａを備えている。
【００８４】
モジュールコントローラ１４００Ａは、ＡＥコントローラ１４１０と電池劣化診断部１４２０と電流制限値演算部１４３０で構成される。
【００８５】
図１２に示す本実施形態に係る電池劣化診断のフロー図を用いて、本実施形態に係る電池劣化診断について説明する。
【００８６】
＜ステップ５０１＞
リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。
【００８７】
＜ステップ５０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００Ａからの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は、各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。温度検出部１２２２は、単電池群１２３０の温度を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１および温度検出部１２２２からの測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００Ａに送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００Ａに送信する。モジュールコントローラ１４００Ａは、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００８８】
＜ステップ５０３＞
ステップ５０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象数が測定される。
【００８９】
＜ステップ５０４＞
モジュールコントローラ１４００ＡのＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象数を時間積算してＡＥ事象累積数が演算される。
【００９０】
＜ステップ５０５＞
電池劣化診断部１４２０では、ＡＥ事象累積数と、電流レートと、データベース部１７００に予め記憶されていた電流レートに対応したＡＥ事象累積数と電池内部抵抗変化の対応関係（図５参照）とから電池内部抵抗を取得する。
【００９１】
＜ステップ５０６＞
上述の電池内部抵抗が所定値以上になっている場合は、電池が劣化したと診断する。電池内部抵抗の演算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００Ａの情報を基に、充放電状態を管理し、制御する。
【００９２】
＜ステップ５０７＞
電池が劣化したと診断した場合、電流制限値演算部１４３０にて、ＡＥ事象累積数と電池内部抵抗変化の関係から求められた電池内部抵抗から電池電圧、温度を用いて制限電流値Imaxを演算する。
制限充電電流値をＩｃｍａｘ、制限放電電流値をＩｄｍａｘ、ＡＥ事象累積数から求められた電池内部抵抗をＲ１、Ｖｍａｘを単電池１２１０の上限電圧、Ｖｍｉｎを単電池１２１０の下限電圧、ＯＣＶは単電池１２１０の開回路電圧である。ＯＣＶは電池電圧から内部抵抗による電圧変化分を差し引いて求める。
Ｉｃｍａｘ＝（Ｖｍａｘ−ＯＣＶ）／Ｒ１（式１）
Ｉｄｍａｘ＝（ＯＣＶ−Ｖｍｉｎ）／Ｒ１（式２）
電池電圧、電流、温度、時間から内部抵抗を算出する。充放電サイクルに対する内部抵抗の増加率は、環境温度によって傾向が大きく異なる。そのため、温度変化に応じて内部抵抗の閾値である制限値は適宜設定することが望ましい。
【００９３】
＜ステップ５０８＞
モジュールコントローラ１４００Ａの電流制限値演算部１４３０により算出された充放電電流制限値の計算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００Ａの情報を基に、ＡＥ事象累積数を超える前の充放電電流値より小さくする。
【００９４】
以上のように、本実施形態によれば、第１実施形態と同様の作用効果に加え、以下のような作用効果を奏する。
本実施形態のリチウムイオン二次電池システムは、電池内部抵抗に基づいて、電池モジュール１２００の制限電流値を演算する制限電流値演算部をさらに備え、その制限電流値に基づいて、電池電流を制限する。
これによって、急激な電池劣化を抑制することができ、入出力電流を適切に制御することが出来る。
【００９５】
―第６実施形態―
本実施形態におけるリチウムイオン二次電池システムは、図４に示すモジュールコントローラ１４００に代えて、図１１に示すモジュールコントローラ１４００Ａを備えている。なお、本実施形態は、ＡＥパラメータがＡＥ事象強度で、ＡＥ累積パラメータがＡＥ事象累積強度となっている点以外は、第５実施形態と同様である。本実施形態を説明するにあたり、第１及び第５実施形態と同様の箇所は説明を省略する。
【００９６】
図１３に示す本実施形態に係る電池劣化診断のフロー図を用いて、本実施形態に係る電池劣化診断について説明する。
【００９７】
＜ステップ６０１＞
最初に、リチウムイオン二次電池の充放電を開始する命令をシステムコントローラ１５００から充放電する電池モジュール１２００に信号を送信し、充放電を開始する。
【００９８】
＜ステップ６０２＞
セルコントローラ１２２０がモジュールコントローラ１４００Ａからの信号を受信すると、電圧検出回路１２２１は各単電池１２１０の端子間電圧を測定する。温度検出部１２２２は、単電池群１２３０の温度を測定する。制御回路１２２３は、電圧検出回路１２２１および温度検出部１２２２からの測定結果を受け取り、信号入出力回路１２２４を介してモジュールコントローラ１４００Ａに送信する。電流検出部１１００は電池モジュール１２００の電流を測定し、モジュールコントローラ１４００に送信する。モジュールコントローラ１４００は、電池モジュール１２００内の各単電池１２００の構成に合わせた変換方法を用いて、電池モジュール１２００の電流を各単電池１２００の電流に変換する。
【００９９】
＜ステップ６０３＞
ステップ６０２で得られた単電池１２１０の電流と電池電圧に基づき、電池劣化診断部１４２０において単電池１２１０が充放電状態にあると判別されると、電池劣化診断部１４２０の指令に基づいて、ＡＥセンサ１２２６によりＡＥ信号が検出され、ＡＥ信号検出部１２２５によりＡＥ信号からＡＥ事象強度が測定される。
【０１００】
＜ステップ６０４＞
モジュールコントローラ１４００ＡのＡＥコントローラ１４１０において、ＡＥ事象強度を時間積算してＡＥ事象累積強度が演算される。
【０１０１】
＜ステップ６０５＞
電池劣化診断部１４２０では、ＡＥ事象累積強度と、電流レートと、データベース部１７００に予め記憶されていた電流レートに対応したＡＥ事象累積強度と電池内部抵抗変化の対応関係（図８参照）とから電池内部抵抗を取得する。
【０１０２】
＜ステップ６０６＞
上述の電池内部抵抗が所定値以上になっている場合は、電池が劣化したと診断する。電池内部抵抗の演算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００Ａの情報を基に、充放電状態を管理し、制御する。
【０１０３】
＜ステップ６０７＞
電池が劣化したと判断した場合、電流制限値演算部１４３０にて、ＡＥ事象累積強度と電池内部抵抗変化の関係から求められた電池内部抵抗から電池電圧、温度を用いて制限電流値Imaxを演算する。
制限充電電流値をＩｃｍａｘ、制限放電電流値をＩｄｍａｘ、ＡＥ事象累積強度から求められた電池内部抵抗をＲ２、Ｖｍａｘを単電池１２１０の上限電圧、Ｖｍｉｎを単電池１２１０の下限電圧、ＯＣＶは単電池１２１０の開回路電圧である。ＯＣＶは電池電圧から内部抵抗による電圧変化分を差し引いて求める。
Ｉｃｍａｘ＝（Ｖｍａｘ−ＯＣＶ）／Ｒ２（式３）
Ｉｄｍａｘ＝（ＯＣＶ−Ｖｍｉｎ）／Ｒ２（式４）
電池電圧、電流、温度、時間から内部抵抗を算出する。充放電サイクルに対する内部抵抗の増加率は、環境温度によって傾向が大きく異なる。そのため、温度変化に応じて内部抵抗の閾値である制限値は適宜設定することが望ましい。
【０１０４】
＜ステップ６０８＞
モジュールコントローラ１４００Ａの電流制限値演算部１４３０により算出された充放電電流制限値の計算結果は、セルコントローラ１２２０やシステムコントローラ１５００に送信される。システムコントローラ１５００は、モジュールコントローラ１４００Ａの情報を基に、ＡＥ事象累積強度を超える前の充放電電流値より小さくする。
【０１０５】
以上のように、本実施形態によれば、第５実施形態と同様に、急激な電池劣化を抑制することができ、入出力電流を適切に制御することが出来る。
【０１０６】
以上に示した第１〜第６実施形態によれば、以下の手順（Ａ）〜（Ｄ）でリチウムイオン二次電池の劣化診断をすることができる。
（Ａ）ＡＥセンサ１２２６が、電池モジュール１２００の充電時または放電時に、単電池群１２３０、または、単電池１２１０の内部で発生したアコースティックエミッション信号（ＡＥ信号）を検出する。
（Ｂ）ＡＥ信号検出部１２２５が、ＡＥ信号に基づいてＡＥパラメータであるＡＥ事象数、ＡＥ事象強度を取得する。
（Ｃ）ＡＥコントローラ１４１０が、ＡＥパラメータに基づいてＡＥ累積パラメータであるＡＥ事象累積数、ＡＥ事象累積強度を取得する。
（Ｄ）電池劣化診断部１４２０が、ＡＥ累積パラメータに基づいて、電池モジュール１２００の劣化を診断する。内部抵抗は温度によって変化するので、温度検知部１２２２で測定された温度を考慮した上で、上述の劣化診断を行う。
【０１０７】
なお、本発明は、以下に示す文献に記載の発明よりも、以下に示す点で優れている。
【０１０８】
特開２０１２−２５１９１９号公報には、ＡＥ信号の振幅（ＡＥ発生強度）を充放電電流の一次関数として近似（線形近似）して、その傾きと切片からリチウムイオン二次電池のサイクル数を求めて、リチウムイオン二次電池の劣化を診断する発明が開示されている。当該発明では、サイクル数を推定できるが、電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断するに至っていない。
【０１０９】
しかし、本発明は、ＡＥ事象数やＡＥ事象強度というＡＥパラメータを累積するだけなので、簡便に電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断できる。なお、本発明では、電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断するにあたり、ＳＯＨＲ（内部抵抗劣化指数）を診断基準として採用している。
【０１１０】
特開２０１３−１８７０３１号公報には、１充放電サイクル内において発生するＡＥ事象数が閾値以上である場合に劣化を示す信号を出力する発明が開示されている。当該発明は、１つのＡＥ事象からＡＥ事象数を求めて、それを劣化の判断基準としている。１つのＡＥ事象からＡＥ事象数を求めることは、一時的なノイズなどで誤った測定をした場合に、大きな影響を受ける。また、当該発明は、電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断するに至っていない。
【０１１１】
しかし、本発明は、ＡＥ事象数やＡＥ事象強度というＡＥパラメータを累積して得られるＡＥ累積パラメータ（ＡＥ事象累積数またはＡＥ事象累積強度）を用いて電池劣化状態（ＳＯＨ）を診断している。よって、誤った測定値が一部含まれても、大部分は正確な測定値であるため大きな影響を受けることはない。また、ＡＥ累積パラメータ（ＡＥ事象累積数またはＡＥ事象累積強度）を用いることにより電池劣化状態（ＳＯＨ、厳密には、ＳＯＨＲ）を診断することが可能である。
【０１１２】
本発明は、ハイブリッド自動車（ＨＥＶ）、プラグインハイブリッド自動車(ＰＨＥＶ)、電気自動車(ＥＶ)などの乗用車やハイブリッド鉄道車両といった産業用車両の電源を構成する二次電池装置の二次電池制御回路に適用できる。
【０１１３】
以上の実施形態は本発明の内容の具体例を示すものであり、本願発明がこれらの実施例に限定されるものではなく、本明細書に開示される技術的思想の範囲内において当業者による様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０００：電池装置
１１００：電流検出部
１２００：電池モジュール
１２１０：単電池
１２２０：セルコントローラ
１２２１：電圧検出回路  
１２２２：温度検出部
１２２３：制御回路
１２２４：信号入出力回路 
１２２５：ＡＥ信号検出部
１２２６：ＡＥセンサ
１２３０：単電池群 
１３００：電圧検出部 
１４００、１４００Ａ：モジュールコントローラ
１４１０：ＡＥコントローラ
１４２０：電池劣化診断部
１４３０：電流制限値演算部
１５００：システムコントローラ
１６００：リレー 
１７００：データベース部 
【図１】
2017139054.tif 000003
【図２】
2017139054.tif 000004
【図３】
2017139054.tif 000005
【図４】
2017139054.tif 000006
【図５】
2017139054.tif 000007
【図６】
2017139054.tif 000008
【図７】
2017139054.tif 000009
【図８】
2017139054.tif 000010
【図９】
2017139054.tif 000011
【図１０】
2017139054.tif 000012
【図１１】
2017139054.tif 000013
【図１２】
2017139054.tif 000014
【図１３】
2017139054.tif 000015
【図１４】
2017139054.tif 000016
【図１５】
2017139054.tif 000017