(57)【要約】【課題】常時電池セル温度を学習する学習機能を用いることによって内部短絡の兆候を早期に、且つ信頼性高く判定可能にするバッテリの異常検出装置を提供することを目的とする。【解決手段】各電池セルＢ１〜Ｂｎに取り付けた温度センサＣ１〜Ｃｎからの信号を基に、最新温度変化量と最大変化量更新部１７の学習される最大温度変化量とを比較して、最新温度変化量が最大温度変化量を超えるか否かを判定する第１判定部１９と、第１判定部１９によって最新温度変化量が最大温度変化量を超えると判定された一の電池セルの最新温度変化量が、第１判定部１９によって最新温度変化量が最大温度変化量を超えないと判定された他の電池セルの最新温度変化量より大きいか否かを判定する第２判定部２１と、第１判定部１９と第２判定部２１との判定結果を基に一の電池セルの異常を判定する異常判定部２３と、を備えることを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電池セルから構成される電池パックにおいて、前記電池セルの異常を検出するバッテリの異常検出装置であって、
前記複数の電池セルの夫々に設置された温度センサと、
電池セル毎に一定時間毎の電池セル温度データを蓄積する温度データ蓄積部と、
該温度データ蓄積部のデータを基に電池セル毎に前記一定時間ごとの温度変化量を蓄積する温度変化量蓄積部と、
該温度変化量蓄積部に蓄積されたデータの中で最大温度変化量を抽出し、電池セル毎に最大温度変化量のデータに常時更新する最大変化量更新部と、
最新温度変化量と前記最大変化量更新部の最大温度変化量とを比較して、最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えるか否かを判定する第１判定部と、
該第１判定部によって最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えると判定された一の電池セルの最新温度変化量が、前記第１判定部によって最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えないと判定された他の電池セルの最新温度変化量より大きいか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部と前記第２判定部との判定結果を基に前記一の電池セルの異常を判定する異常判定部と、
を備えたことを特徴とするバッテリの異常検出装置。
【請求項２】
前記第２判定部によって、前記一の電池セルの最新温度変化量が、前記他の電池セルの最新温度変化量より大きいと判定した場合には、前記異常判定部は前記一の電池セルが異常状態であると判定することを特徴とする請求項１に記載のバッテリの異常検出装置。
【請求項３】
前記前記第２判定部によって、前記一の電池セルの最新温度変化量が、前記他の電池セルの最新温度変化量より小さいと判定した場合には、前記異常判定部は前記一の電池セルが正常状態であると判定することを特徴とする請求項１に記載のバッテリの異常検出装置。
【請求項４】
前記第２判定部は、前記他の電池セルが複数ある場合には複数の他の電池セルの全てとの比較において同一の判定結果が出る場合にのみ判定が成立することを特徴とすることを特徴とする請求項２又は３に記載のバッテリの異常検出装置。
【請求項５】
前記異常判定部は、前記電池パックを搭載した電動車両の累積運転時間または累積走行距離が所定値後に判定を開始することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のバッテリの異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、バッテリの異常検出装置に関し、特に、電動車両の駆動用バッテリの内部短絡検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車やハイブリッド車両の電動車両には、駆動用バッテリが収容された電池パックが搭載されている。その電池パック内には、複数の電池セルが集合されてなる電池モジュールが直列に接続されて収容されている。
【０００３】
ところが、この電池パック内の１つの電池セルに内部短絡が発生した場合、該電池セルが発熱によって温度上昇するため、駆動バッテリの性能低下や、電力の充放電が困難な故障状態、さらには熱によって電池パックが損傷する虞れがある。
【０００４】
このため、電池セルの内部短絡等の異常状態を検出する技術が提案されており、例えば、特許文献１には、電池セルまたは電池モジュールからなる組電池に熱伝導的に接して熱電素子を設け、電池の非動作時、すなわち充電および放電を行っていないときに、電池の異常時に発生する熱によって発生する熱電素子の起電力によって動作し、組電池の温度を計測する温度モニタ回路を備え、温度モニタ回路で計測した温度を記憶手段に記憶する異常検出装置が開示されている。
【０００５】
特許文献２には、バッテリ管理システムについて開示され、バッテリセルに温度センサを連結し、第１の時刻におけるバッテリセルの温度と第２の時刻におけるバッテリセルの温度との温度差により異常を判定することや、また、特定の時間間隔における最大値と、最大値を除外した特定の時間間隔の平均値との差異が閾値より大きいかにより異常を判定することが示されている。
また、特定の時間間隔の間のバッテリセルの温度変化を、バッテリセルの温度変化と定期的に比較することで異常を判定することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３６９７７２４号公報
【特許文献２】特開２０１２−１５０９４号公報（請求項１３、第１３頁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１は、温度モニタ回路で計測した異常時の温度を記憶手段に記憶し、記憶手段の内容を読み出して温度の異常上昇が記憶されていた場合に異常発生を報知するため、内部短絡の兆候をリアルタイムに検知して報知することは期待できない。
【０００８】
また、特許文献２は、所定の閾値との比較によって異常を判定するため、その所定の閾値に達するまでは乗員へ報知されないことから、内部短絡の兆候を早く検知して報知することは困難である。
また、特許文献２には、特定の時間間隔の間のバッテリセルの温度変化を、他のバッテリセルの温度変化と定期的に比較することで異常を判定することが示されているが、比較する他のバッテリセルも異常状態である場合には、判定の信頼性に欠ける問題が考えられる。
【０００９】
そこで、これら技術的課題に鑑み、本発明の少なくとも一つの実施形態は、常時電池セル温度を学習する学習機能を用いることによって内部短絡の兆候を早期に、且つ信頼性高く判定可能にするバッテリの異常検出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】
【００１０】
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリの異常検出装置は、複数の電池セルから構成される電池パックにおいて、前記電池セルの異常を検出するバッテリの異常検出装置であって、前記複数の電池セルの夫々に設置された温度センサと、電池セル毎に一定時間毎の電池セル温度データを蓄積する温度データ蓄積部と、該温度データ蓄積部のデータを基に電池セル毎に前記一定時間ごとの温度変化量を蓄積する温度変化量蓄積部と、該温度変化量蓄積部に蓄積されたデータの中で最大温度変化量を抽出し、電池セル毎に最大温度変化量のデータに常時更新する最大変化量更新部と、最新温度変化量と前記最大変化量更新部の最大温度変化量とを比較して、最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えるか否かを判定する第１判定部と、該第１判定部によって最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えると判定された一の電池セルの最新温度変化量が、前記第１判定部によって最新温度変化量が前記最大温度変化量を超えないと判定された他の電池セルの最新温度変化量より大きいか否かを判定する第２判定部と、前記第１判定部と前記第２判定部との判定結果を基に前記一の電池セルの異常を判定する異常判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
前記構成（１）によれば、電池セル毎に最大温度変化量のデータに常時更新する最大変化量更新部を備え、第１判定部によって、最新温度変化量が最大変化量更新部の最大温度変化量を超えるか否かを判定するので、最大温度変化量を超える場合には、電池セルに内部短絡の可能性が高いと判定する。
【００１２】
すなわち、最大変化量更新部によって常時最大温度変化量を更新する学習機能を実行させて、その更新される最大温度変化量とリアルタイムの最新温度変化量と比較することで内部短絡を判定するので、リアルタイムに内部短絡の予兆を判定できる。
また、一定時間毎の最大温度変化量、つまり温度上昇速度が速い場合は内部短絡の予兆があると判定して、内部短絡を早く検知することができる。
一定の判定閾値によって内部短絡を判定する場合に比べて、その一定の判定閾値に達する前において温度上昇速度を基に内部判定をすることができるため、内部短絡を早期に検出することができる。
【００１３】
さらに、前記構成（１）によれば、第１判定部によって最新温度変化量が最大温度変化量を超えると判定された一の電池セルの最新温度変化量が、第１判定部によって最新温度変化量が最大温度変化量を超えないと判定された他の電池セルの最新温度変化量より大きいか否かを判定する第２判定部を備えるので、第１判定部によって内部短絡の可能性が高いと判定している一の電池セルの最新温度変化量を、第１判定部によって内部短絡の可能性が低く正常と判定している他の電池セルにおける最新温度変化量と比較することによって、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００１４】
（２）幾つかの実施形態では、前記構成（１）において、前記第２判定部によって、前記一の電池セルの最新温度変化量が、前記他の電池セルの最新温度変化量より大きいと判定した場合には、前記異常判定部は前記一の電池セルが異常状態であると判定することを特徴とする。
【００１５】
前記構成（２）によれば、一の電池セルの最新温度変化量が、他の電池セルの最新温度変化量より大きいと判定した場合には、一の電池セルの内部短絡による可能性が一層高いため、一の電池セルは異常状態であると判定することで、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００１６】
（３）幾つかの実施形態では、前記構成（１）において、前記第２判定部によって、前記一の電池セルの最新温度変化量が、前記他の電池セルの最新温度変化量より小さいと判定した場合には、前記異常判定部は前記一の電池セルが正常状態であると判定することを特徴とする。
【００１７】
前記構成（３）によれば、一の電池セルの最新温度変化量が、他の電池セルの最新温度変化量より小さいと判定した場合には、第１判定部によって内部短絡の可能性が低く正常と判定している複数の他の電池セルの温度変化の傾向と一致し、一の電池セル特有の異常とは判定し難いため、一の電池セルは正常状態であると判定することで、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００１８】
（４）幾つかの実施形態では、前記構成（２）又は（３）において、前記第２判定部は、前記他の電池セルが複数ある場合には複数の他の電池セルの全てとの比較において同一の判定結果が出る場合にのみ判定が成立することを特徴とすることを特徴とする。
【００１９】
前記構成（４）によれば、第２判定部は、他の電池セルが複数ある場合には複数の他の電池セル全てとの関係において同一の判定結果が出る場合にのみ判定が成立するので、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性をさらに高めることができる。
【００２０】
（５）幾つかの実施形態では、前記（１）から（４）のいずれかの構成において、前記異常判定部は、前記電池パックを搭載した電動車両の累積運転時間または累積走行距離が所定値後に判定を開始することを特徴とする。
【００２１】
前記構成（５）によれば、電動車両の運転開始初期においては温度変化データが取得されないため、累積運転時間または累積走行距離が所定値に達した後に、すなわち、学習機能が発揮できる温度変化データが蓄積される運転時間または走行距離に達した後に異常判定部が判定を開始するので、判定結果の信頼性を損なうことなく電池セル内部の短絡の予兆を判定ができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、常時電池セル温度を学習する学習機能を用いることによって内部短絡の兆候を早期に、且つ信頼性高く判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】一実施形態に係るバッテリの異常検出装置の全体構成図である。
【図２】一実施形態に係るバッテリの異常検出装置の構成ブロック図である。
【図３】一実施形態に係るバッテリ制御装置の制御フローチャートである。
【図４】温度データマップの概要を示す説明図である。
【図５】温度変化量データマップの概要を示す説明図である。
【図６】最大変化量更新データマップの概要を示す説明図である。
【図７】電池セル温度の変化状況を示す説明図である。
【図８】一実施形態に係るバッテリ制御装置の制御フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、添付図面を参照して、本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、これらの実施形態に記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状及びその相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一つの構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００２５】
図１は、本発明の一実施形態に係るバッテリの異常検出装置の全体構成図である。
バッテリの異常検出装置１は、電気自動車やハイブリッド車両の電動車両に搭載される。図示しない電動車両用の電動モータへ駆動電力を供給する駆動用バッテリ３が収容された電池パック５が車両に装着されている。この電池パック５内には、複数の電池セルＢ１、Ｂ２、Ｂ３、…、Ｂｎが集合されて形成される電池モジュール７が、直列に接続されて収容されている。図１の例では、２つの電池モジュール７ａ、７ｂからなり、合計でｎ個の電池セルＢ１〜Ｂｎが電池パック５内に収容されている。
【００２６】
各電池セルＢ１〜Ｂｎには、それぞれ、各電池セルの温度を検出する温度センサＣ１〜Ｃｎが取り付けられており、温度センサＣ１〜Ｃｎの出力信号は、バッテリ制御装置９に入力されている。バッテリ制御装置９では、温度センサＣ１〜Ｃｎの出力信号を基に、各電池セルＢ１〜Ｂｎ内の短絡状態を検出して乗員に知らせる報知手段１１を作動するようになっている。
【００２７】
バッテリ制御装置９は、図示しない信号入力部、信号出力部、記憶部、演算部等が設けられ、信号入力部には、温度センサＣ１〜Ｃｎの出力信号が入力され、信号出力部からは、報知手段１１、例えば、警告灯や警告音を発する手段に対して出力する。
【００２８】
また、バッテリ制御装置９は、図２に示すように、主に、温度データ蓄積部１３、温度変化量蓄積部１５、最大変化量更新部１７、第１判定部１９、第２判定部２１、異常判定部２３、走行距離判定部２５、運転時間判定部２７、を有して構成されている。この内、温度データ蓄積部１３、温度変化量蓄積部１５、最大変化量更新部１７については、記憶部内に、電池セル温度及び演算結果値が記憶されたデータベースが形成されている。
【００２９】
温度データ蓄積部１３は、スタートスイッチがＯＮになり電気回路に通電が開始された後、全ての走行条件で、一定時間毎（例えば１秒毎）の電池セル温度を、電池セル別に記憶部に記憶する。
データベースの概要は、図４に示すような温度データマップ２９が形成されている。電池セルＢ１〜Ｂｎ毎に、一定時間毎（ｔ１、ｔ２、ｔ３、…）の電池セル温度（Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ１３…）が記憶されている。また、例えば、車速とアクセルペダルの踏込量とをパラメータとして温度データを全ての運転条件毎に分けて記憶するようなマップとしてもよい。
【００３０】
この車速とアクセルペダルの踏込量とをパラメータとして温度データを全ての運転条件毎に分けて記憶するようなマップとした場合には、温度データが取得されていない運転条件が明らかになるため、全ての運転条件のデータが取得されるまで、異常判定部２３による判定を実行しないようにしてもよい。
【００３１】
温度変化量蓄積部１５は、温度データ蓄積部１３に蓄積された温度データを基に、一定時間の変化時間（Δｔ１、Δｔ２、Δｔ３、…）における温度変化量ΔＴが、記憶部に記憶される。例えば、単位時間（１秒）における温度変化量が記憶される。
演算部において、例えば、電池セルＢ１では、Δｔ１の間では（Ｔ１２−Ｔ１１）＝ΔＴ１１となり、Δｔ２の間では（Ｔ１３−Ｔ１２）＝ΔＴ１２となる。他のセルでも同ように演算され、記憶される。データベースの概要は、図５に示すように、電池セルＢ１、Ｂ２、…毎に記憶され、温度変化量データマップ３１が形成されている。
【００３２】
最大変化量更新部１７は、電池セルＢ１〜Ｂｎ毎に、最大温度変化量ΔＴｉｍａｘが記憶される。すなわち、温度変化量蓄積部１５に蓄積される温度変化量の中で最大量を抽出して最大温度変化量ΔＴｉｍａｘとする。データベースの概要は、図６に示すように、電池セルＢ１、Ｂ２、…毎に記憶され、最大変化量更新データマップ３３が形成されている。
最大温度変化量ΔＴｉｍａｘは、最新の電池セル温度データが検出される毎に、温度変化量が演算されて、今までの最大温度変化量より大きい値であれば常時更新されて書き換えられて記憶されていく。すなわち、学習機能を有している。
【００３３】
第１判定部１９は、電池セルＢ１〜Ｂｎ毎に、最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗと、最大変化量更新部１７に記憶されている最大温度変化量ΔＴｉｍａｘと、を比較して、最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗが最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを超えるか否かを判定する。
最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗが最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを超えたと判定された場合には、今までの運転中または走行中では得られない温度上昇があるとして、当該電池セルの内部短絡の可能性が高いと判定される。
また、最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗが最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを超えないと判定された場合には、今までの運転中または走行中での温度変化範囲内であるとして正常と判定される。
【００３４】
このように、最大変化量更新部１７によって、常時、最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを更新する学習機能を実行させて、その更新される最大温度変化量ΔＴｉｍａｘと、リアルタイムに得られる最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗとを、比較することで内部短絡を判定するので、リアルタイムに内部短絡の予兆を判定できる。
また、一定時間毎の最大温度変化量ΔＴｉｍａｘ、つまり温度上昇速度が今までに更新された最大の温度上昇速度より速い場合は内部短絡の予兆があると判定して、内部短絡を早く検知することができる。
一定の判定閾値によって内部短絡を判定する場合に比べて、その一定の判定閾値に達する前において温度上昇速度を基に内部判定をすることができるため、内部短絡を早く検知することができる。
【００３５】
第２判定部２１は、第１判定部１９によって最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗが最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを超えると判定された一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｎ）ｎｅｗが、第１判定部１９によって最新温度変化量ΔＴｉｎｅｗが、最大温度変化量ΔＴｉｍａｘを超えないと判定された他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより大きいか否かを判定する。
【００３６】
第１判定部１９によって内部短絡の可能性が高いと判定している一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｎ）ｎｅｗを、第１判定部１９によって内部短絡の可能性が低く正常と判定している他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）における最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗと比較することによって、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）における内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００３７】
異常判定部２３は、第１判定部１９と第２判定部２１との判定結果を基に一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）が内部短絡を起こして異常状態にあるか否かを判定する。
すなわち、第２判定部２１によって、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ=ｎ）ｎｅｗが、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより大きいと判定した場合には、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）は内部短絡を起こして異常状態であると判定する。
【００３８】
一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ=ｎ）ｎｅｗが、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより大きいと判定した場合には、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）だけに生じている温度変化であり、一の電池セルの内部短絡による可能性がより高いため、一の電池セルは異常状態であると判定することで、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００３９】
一方、第２判定部２１によって、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ=ｎ）ｎｅｗが、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより小さいと判定した場合には、一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）は、正常状態であると判定する。
【００４０】
一の電池セルＢｉ（ｉ=ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ=ｎ）ｎｅｗが、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより小さいと判定した場合には、第１判定部１９によって内部短絡の可能性が低く正常と判定している複数の他の電池セルの温度変化の傾向と一致し、一の電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）特有の異常とは判定し難いため、一の電池セルは正常状態であると判定する。これにより、一の電池セルにおける内部短絡の判定の信頼性を高めることができる。
【００４１】
走行距離判定部２５は、図示しない走行距離センサからの信号を基に、電池パック５が搭載された電動車両の累積走行距離が所定閾値の距離以上に達したか否かを判定する。この所定閾値は、学習機能が実行されて信頼できる内部短絡の判定が可能なセル温度Ｔｉデータ、温度変化量ΔＴｉデータ、及び最大温度変化量ΔＴｉｍａｘが蓄積されるまでの走行距離である。
【００４２】
また、同様に、運転時間判定部２７は、図示しない運転時間センサからの信号を基に、電池パック５が搭載された電動車両の累積運転時間が所定閾値の運転時間以上に達したか否かを判定する。この所定閾値は、学習機能が実行されて信頼できる内部短絡の判定が可能なセル温度Ｔｉデータ、及び温度変化ΔＴｉデータ、及び最大温度変化量ΔＴｉｍａｘが蓄積されるまでの運転時間である。
従って、走行距離判定部２５又は運転時間判定部２７の少なくとも何れか一方で所定閾値に達した後には、第１判定部１９、第２判定部２１、及び異常判定部２３による判定が実行されるので、判定結果の信頼性を損なうことなく電池セル内部の短絡の予兆を検出することができる。
【００４３】
図７に、一例として、一の電池セルＢ１だけが他の電池セルＢ２〜Ｂ４に比べて温度上昇が大きい状況を示す。例えば、図７のＡ部に示すように、電池セルＢ１に内部短絡が生じた時点からΔｔの時間での温度変化ΔＴが、他の電池セルＢ２〜Ｂ４に比べて大きいことを示す。
電池セルＢ１は、学習機能による電池セルＢ１における単位時間当たりの最大温度変化量より大きいため内部短絡の可能性があると判定された上で、さらに、各電池セルにおける学習機能による最大温度変化量との比較により正常と判定されている他の電池セルＢ２〜Ｂ４のΔｔの時間での温度変化より大きいことを示す。
【００４４】
かかる実施形態の構成によれば、各電池セル温度Ｔｉを検出して、電池セル温度の最大変化量を常時学習する機能を用いて内部短絡の兆候を早期に検出できる。且つ、単に学習機能を用いるだけではなく、正常と判定された他の電池セルにおける温度変化との比較をさらに加えることで、学習機能による早期判定の信頼性を向上することができる。
【００４５】
本発明の幾つかの実施形態は、バッテリ制御装置９が、図３に示すフローチャートに沿って電池セルＢ１〜Ｂｎの異常判定を行う。
制御が開始されると、ステップＳ１で、累積走行距離、又は累積運転時間が所定値以上になったかを判定する。この所定値は、既に説明したように学習機能によって信頼できる内部短絡の判定ができる温度データが蓄積されるまでの走行距離または運転時間である。
【００４６】
所定値に達している場合には、ステップＳ２に進み、各電池セルＢｉ（ｉ＝１〜ｎ）の一定時間毎の電池セル温度Ｔｉ（ｉ＝１〜ｎ）を、各温度センサＣｉ（ｉ＝１〜ｎ）によって検出して、電池セル毎に記憶する。図４のような温度データマップ２９を作成する。
【００４７】
ステップＳ３で、各電池セルＢｉの一定時間毎の温度変化量ΔＴｉ（ｉ＝１〜ｎ）を算出し、電池セル毎に記憶する。図５のような温度変化量データマップ３１を作成する。
ステップＳ４で、各電池セルＢｉの最大変化量ΔＴｉｍａｘを抽出して、電池セル毎に記憶する。図６のような最大変化量更新データマップ３３を作成する。図６には、最大変化量を常時監視してデータ更新した値が記憶される。
ステップＳ５で、電池セルＢｉ毎に、最新の温度変化量ΔＴｉｎｅｗと、更新された最大変化量ΔＴｉｍａｘとを比較する。
【００４８】
ステップＳ６で、最新の温度変化量ΔＴｉｎｅｗと、更新された最大変化量ΔＴｉｍａｘとを比較した結果、最新の温度変化量ΔＴｉｎｅｗが、最大変化量ΔＴｉｍａｘを越えているか否かを判定する。判定結果が、超えていない場合にはステップＳ６でＮｏとなり、ステップＳ７に進んで当該電池セルＢｉ＝ｎは正常と判定する。
一方、ステップＳ６で、最新の温度変化量ΔＴｉｎｅｗが、最大変化量ΔＴｉｍａｘを越えていると判定した場合にはステップＳ６でＹｅｓとなり、ステップＳ８に進んで、超えていると判定した電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）と、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新の温度変化量ΔＴｉｎｅｗとを比較する。
【００４９】
ステップＳ９で、最大変化量ΔＴｉｍａｘを越えていると判定した電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）の最新の温度変化量ΔＴ（ｉ＝ｎ）ｎｅｗが、他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の最新の温度変化量ΔＴ（ｉ≠ｎ）ｎｅｗより大きいと判定した場合にはＹｅｓとなり、ステップＳ１１に進んで当該電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）は内部短絡を生じて異常状態であると判定する。
一方、ステップＳ９で、Ｎｏの場合には、ステップＳ１０に進んで当該電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）は正常であると判定する。内部短絡の可能性が低く正常と判定している複数の他の電池セルＢｉ（ｉ≠ｎ）の温度変化の傾向と一致し、当該電池セルＢｉ（ｉ＝ｎ）特有の異常とは判定し難いため正常状態であると判定する。
【００５０】
かかる図３に示す実施形態によれば、バッテリ制御装置９によって、内部短絡を生じている電池セルＢｉを早期に特定して報知手段１１によって乗員へ警報を報知することができる。
【００５１】
本発明の幾つかの実施形態は、バッテリ制御装置９が、図８に示すフローチャートに沿って電池セルＢ１〜Ｂｎの異常判定を行う。
制御が開始されると、ステップＳ１で、累積走行距離、又は累積運転時間が所定値以上になったかを判定する。このステップ１は、図３の実施形態と同様である。所定値以上の場合には、Ｙｅｓとなり、図３のステップＳ２〜Ｓ１１と同様の制御が実行される。
ステップＳ１でＮｏの場合には、ステップＳ２１へ進み、ステップＳ２１〜Ｓ２４によって、温度データが蓄積されるまでの間、電池セルＢｉの内部短絡を簡単な手法で判定している。
【００５２】
ステップＳ２１では、電池セルＢｉの全体中で、最高温度セルを抽出する。次のステップＳ２２で、その最高温度が、最高温度閾値以上か否かを判定する。Ｙｅｓの場合には、ステップＳ２３に進んで最高温度を検出した電池セルは、内部短絡が生じ異常状態におると判定する。
ステップＳ２２でＮｏの判定の場合には、ステップＳ２４に進んで、最高温度セルは、正常と判定する。
【００５３】
かかる図８のフローチャートによれば、学習機能によって信頼できる内部短絡の判定ができる温度データが蓄積されるまでの間は、全電池セルＢｉ（ｉ＝１〜ｎ）の温度を監視して、最高温度閾値を超える電池セルが発生した場合には、その電池セルが異常状態にあると判定することで、車両の新車初期状態での温度データの蓄積量不足時への対応を、簡単な制御によって補うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、常時電池セル温度を学習する学習機能を用いることによって内部短絡の兆候を早期に、且つ信頼性高く判定することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１  バッテリの異常検出装置
３  駆動用バッテリ
５  電池パック
７（７ａ、７ｂ）  電池モジュール
９  バッテリ制御装置
１１  報知手段
１３  温度データ蓄積部
１５  温度変化量蓄積部
１７  最大変化量更新部
１９  第１判定部
２１  第２判定部
２３  異常判定部
２５  走行距離判定部
２７  運転時間判定部
Ｂ１〜Ｂｎ  電池セル
Ｃ１〜Ｃｎ  温度センサ
Ｔ  電池セル温度
ΔＴ  温度変化量
ΔＴｍａｘ  最大変化量
ΔＴｎｅｗ  最新温度変化量
【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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【図７】
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【図８】
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