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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025148243
(43)【公開日】2025-10-07
(54)【発明の名称】バッテリ状態推定装置
(51)【国際特許分類】
G01R 31/387 20190101AFI20250930BHJP
G01R 31/3828 20190101ALI20250930BHJP
G01R 31/3835 20190101ALI20250930BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20250930BHJP
【ＦＩ】
G01R31/387
G01R31/3828
G01R31/3835
H02J7/00 Y
【審査請求】未請求
【請求項の数】4
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2025010538
(22)【出願日】2025-01-24
(31)【優先権主張番号】P 2024047910
(32)【優先日】2024-03-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】000003137
【氏名又は名称】マツダ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100094569
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 伸一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100059959
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 稔
(74)【代理人】
【識別番号】100067013
【弁理士】
【氏名又は名称】大塚 文昭
(74)【代理人】
【識別番号】100130937
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100168871
【弁理士】
【氏名又は名称】岩上 健
(72)【発明者】
【氏名】庄司 明
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
【Ｆターム（参考）】
2G216AB01
2G216BA02
2G216BA03
2G216BA13
2G216BA18
2G216BA41
2G216BA63
2G216BA65
2G216CB05
2G216CB34
5G503AA01
5G503BA01
5G503BB01
5G503CA02
5G503EA08
5G503FA06
(57)【要約】
【課題】バッテリの劣化に応じてＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新し、ＳＯＣを精度よく推定する。
【解決手段】バッテリ状態推定装置は、バッテリ(B)の電圧とＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づきＳＯＣを推定するコントローラ(14)を備え、コントローラは、バッテリの定電流充電中に、バッテリの電圧値及び電流値に基づきｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときのバッテリの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、ＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。
【選択図】図６
【解決手段】バッテリ状態推定装置は、バッテリ(B)の電圧とＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づきＳＯＣを推定するコントローラ(14)を備え、コントローラは、バッテリの定電流充電中に、バッテリの電圧値及び電流値に基づきｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときのバッテリの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、ＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両に搭載されたバッテリの状態を推定するバッテリ状態推定装置であって、
前記バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、
前記バッテリの電圧を測定する電圧センサと、
前記バッテリの開回路電圧ＯＣＶと前記バッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、
測定された前記電圧と前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、前記バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、
前記コントローラは、
前記バッテリの定電流充電中に、前記バッテリの電圧値及び電流値に基づき、前記バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときの前記バッテリのＳＯＣpeakを特定し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、前記ＳＯＣpeakとに基づき、前記バッテリのＳＯＣが１００％であるときの前記負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、
前記バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの前記正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、前記負極の残容量の下限値から前記ＳＯＣ［－］TOPまでの前記負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、前記メモリに格納されている前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている、
バッテリ状態推定装置。
前記バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、
前記バッテリの電圧を測定する電圧センサと、
前記バッテリの開回路電圧ＯＣＶと前記バッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、
測定された前記電圧と前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、前記バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、
前記コントローラは、
前記バッテリの定電流充電中に、前記バッテリの電圧値及び電流値に基づき、前記バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときの前記バッテリのＳＯＣpeakを特定し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、前記ＳＯＣpeakとに基づき、前記バッテリのＳＯＣが１００％であるときの前記負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、
前記バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの前記正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、前記負極の残容量の下限値から前記ＳＯＣ［－］TOPまでの前記負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、前記メモリに格納されている前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている、
バッテリ状態推定装置。
【請求項2】
前記負極の残容量の下限値をＳＯＣ［－］BOTとして、前記ＳＯＣ［－］TOPは、以下の式により算出される、
請求項１に記載のバッテリ状態推定装置。
【請求項3】
前記バッテリの定電流充電は、前記バッテリのＳＯＣが３０％以下のときから前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れるときまで実行される、
請求項１又は２に記載のバッテリ状態推定装置。
請求項１又は２に記載のバッテリ状態推定装置。
【請求項4】
直列接続された複数のセルを有し車両に搭載されたバッテリの状態を推定するバッテリ状態推定装置であって、
前記バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、
前記複数のセルの各々の電圧を測定する電圧センサと、
前記バッテリの開回路電圧ＯＣＶと前記バッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、
測定された前記電圧と前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、前記バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、
前記コントローラは、
前記バッテリの定電流充電中に、前記複数のセルの電圧の内の最大値Ｖcell max及び最小値Ｖcell minと、前記バッテリの電流値とに基づき、前記バッテリのＳＯＣに応じたＶcell maxとＶcell minとの差を算出し、
前記Ｖcell maxとＶcell minとの差のピークが現れたときの前記バッテリのＳＯＣを、前記バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリのＳＯＣpeakとして特定し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、前記ＳＯＣpeakとに基づき、前記バッテリのＳＯＣが１００％であるときの前記負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、
前記バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの前記正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、前記負極の残容量の下限値から前記ＳＯＣ［－］TOPまでの前記負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、前記メモリに格納されている前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている、
バッテリ状態推定装置。
前記バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、
前記複数のセルの各々の電圧を測定する電圧センサと、
前記バッテリの開回路電圧ＯＣＶと前記バッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、
測定された前記電圧と前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、前記バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、
前記コントローラは、
前記バッテリの定電流充電中に、前記複数のセルの電圧の内の最大値Ｖcell max及び最小値Ｖcell minと、前記バッテリの電流値とに基づき、前記バッテリのＳＯＣに応じたＶcell maxとＶcell minとの差を算出し、
前記Ｖcell maxとＶcell minとの差のピークが現れたときの前記バッテリのＳＯＣを、前記バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリのＳＯＣpeakとして特定し、
前記ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの前記バッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、前記ＳＯＣpeakとに基づき、前記バッテリのＳＯＣが１００％であるときの前記負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、
前記バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの前記正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、前記負極の残容量の下限値から前記ＳＯＣ［－］TOPまでの前記負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、前記メモリに格納されている前記ＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている、
バッテリ状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両に搭載されたバッテリの状態を推定するバッテリ状態推定装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、電気自動車やプラグインハイブリッド自動車など動力源としてモータを備える車両において、モータに電力を供給するためにリチウムイオンバッテリ等の二次電池が使用されている。電気自動車やプラグインハイブリッド車両に搭載されるバッテリは、家庭用の商用電源といった外部電源から充電される。
【0003】
上記のような電動車両において、バッテリの充電状態を示すＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を正確に把握することは、バッテリの過充電や過放電を防ぐと共に、走行時におけるバッテリの残容量を乗員に正確に伝える上で非常に重要である。しかしながら、バッテリ内部の状態を直接検出してＳＯＣを特定することは難しい。
【0004】
そこで、バッテリ内部の状態を直接検出することなくＳＯＣを推定するための方法が知られている。例えば、バッテリの充放電電流を時間で積分した値を、充放電開始時のＳＯＣ初期値に加減算することにより、現在のＳＯＣを推定する方法（以下「積算法」という）や、バッテリの等価回路モデルにバッテリの電流値と端子電圧値を入力することによってバッテリの開回路電圧ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）を逐次推定し、ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を示すＯＣＶ－ＳＯＣマップを参照してバッテリのＳＯＣを推定する方法（以下「ＯＣＶ法」という）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】
【0005】
【特許文献1】特開２０１５－２２７８４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、バッテリの使用を継続していると、正極と負極の劣化の進行速度の違いに起因して正極と負極の容量バランスが崩れ、ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係が徐々に変化する。その結果、バッテリの劣化前に対応したＯＣＶ－ＳＯＣマップでは、バッテリの電圧からＳＯＣを推定する際の精度が悪化する。
【0007】
本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、バッテリの劣化に応じてＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新し、ＳＯＣを精度よく推定することが可能なバッテリ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】
【0008】
上記の目的を達成するために、本発明は、車両に搭載されたバッテリの状態を推定するバッテリ状態推定装置であって、バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、バッテリの電圧を測定する電圧センサと、バッテリの開回路電圧ＯＣＶとバッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、測定された電圧とＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、コントローラは、バッテリの定電流充電中に、バッテリの電圧値及び電流値に基づき、バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときのバッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている。
このように構成された本発明では、コントローラは、バッテリの定電流充電中にｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。
このように構成された本発明では、コントローラは、バッテリの定電流充電中にｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。
【0009】
本発明において、好ましくは、負極の残容量の下限値をＳＯＣ［－］BOTとして、ＳＯＣ［－］TOPは、以下の式により算出される。
このように構成された本発明においては、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakと、予め特定することが可能な、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peak及び負極の残容量の下限値をＳＯＣ［－］BOTとに基づいて、正極と負極の容量バランスのずれを表すＳＯＣ［－］TOPを正確に算出することができる。これにより、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを精度よく反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
【0010】
本発明において、好ましくは、バッテリの定電流充電は、バッテリのＳＯＣが３０％以下のときからｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れるときまで実行される。
このように構成された本発明においては、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを確実に特定することができ、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを精度よく反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
このように構成された本発明においては、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakを確実に特定することができ、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを精度よく反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
【0011】
また、本発明の別態様によれば、バッテリ状態推定装置は、直列接続された複数のセルを有し車両に搭載されたバッテリの状態を推定するバッテリ状態推定装置であって、バッテリの充放電電流を測定する電流センサと、複数のセルの各々の電圧を測定する電圧センサと、バッテリの開回路電圧ＯＣＶとバッテリのＳＯＣとの関係を規定したＯＣＶ－ＳＯＣマップを記憶するメモリと、測定された電圧とＯＣＶ－ＳＯＣマップとに基づき、バッテリのＳＯＣを推定するように構成されたコントローラと、を備え、コントローラは、バッテリの定電流充電中に、複数のセルの電圧の内の最大値Ｖcell
max及び最小値Ｖcell
minと、バッテリの電流値とに基づき、バッテリのＳＯＣに応じたＶcell
maxとＶcell
minとの差を算出し、Ｖcell
maxとＶcell
minとの差のピークが現れたときのバッテリのＳＯＣを、バッテリのＳＯＣの変化に応じた電圧の変化率を表すｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときのバッテリのＳＯＣpeakとして特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときのバッテリの負極の残容量を表す値であって予め設定されているＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、バッテリの正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新するように構成されている。
このように構成された本発明では、コントローラは、バッテリの定電流充電中にＶcell max－Ｖcell minを算出し、Ｖcell max－Ｖcell minのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakとして特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。また、Ｖcell max－Ｖcell minのピークが発生するＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakとして特定するので、複数のセルの各々のｄＶ／ｄＳＯＣを算出することなくＳＯＣpeak求めることができ、バッテリの状態を推定するための計算負荷を低減することができる。
このように構成された本発明では、コントローラは、バッテリの定電流充電中にＶcell max－Ｖcell minを算出し、Ｖcell max－Ｖcell minのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリのＳＯＣpeakとして特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリに格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。また、Ｖcell max－Ｖcell minのピークが発生するＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakとして特定するので、複数のセルの各々のｄＶ／ｄＳＯＣを算出することなくＳＯＣpeak求めることができ、バッテリの状態を推定するための計算負荷を低減することができる。
【発明の効果】
【0012】
本発明のバッテリ状態推定装置によれば、バッテリの劣化に応じてＯＣＶ－ＳＯＣマップを更新し、ＳＯＣを精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の実施形態によるバッテリ状態推定装置が適用された車両の概略構成を示す平面図である。
【図2】本発明の実施形態によるバッテリ状態推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図3】本発明の実施形態によるリチウムイオンバッテリの構造を簡略化して示す図である。
【図4】本発明の実施形態によるＯＣＶ－ＳＯＣマップの一例を示す図である。
【図5】本発明の実施形態によるリチウムイオンバッテリのＳＯＣとｄＶ／ｄＳＯＣとの関係を例示する図である。
【図6】本発明の実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。
【図7】本発明の別実施形態によるリチウムイオンバッテリのＳＯＣとＶcell
max－Ｖcell
minとの関係を例示する図である。
【図8】本発明の別実施形態によるバッテリ状態推定処理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】
【0014】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態によるバッテリ状態推定装置について説明する。
【0015】
＜システム構成＞
まず、図１及び図２を参照して、本実施形態によるバッテリ状態推定装置の構成を説明する。図１は、本実施形態によるバッテリ状態推定装置が適用された車両の概略構成を示す平面図であり、図２は、本実施形態によるバッテリ状態推定装置の機能構成を示すブロック図である。
まず、図１及び図２を参照して、本実施形態によるバッテリ状態推定装置の構成を説明する。図１は、本実施形態によるバッテリ状態推定装置が適用された車両の概略構成を示す平面図であり、図２は、本実施形態によるバッテリ状態推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【0016】
図１に示すように、本実施形態の車両１は、車両１を動力源として内燃エンジン２とモータ４とを搭載する、プラグインハイブリッド自動車である。内燃エンジン２及びモータ４は、例えば車両１の車体前部に搭載されている。内燃エンジン２は、例えばガソリンエンジンやディーゼルエンジンである。内燃エンジン２及びモータ４から出力されたトルクは、クラッチ（図示せず）を介してトランスミッション６に伝達される。トランスミッション６は、入力されたトルクを所定の減速比で一対のドライブシャフト８に出力する。これにより、各ドライブシャフト８の車幅方向外側端部に取り付けられた一対の駆動輪１０（図１の例では左右の前輪）が駆動される。また、モータ４は、車両１の減速時には回生電力を出力するジェネレータとして機能する。
【0017】
モータ４に電力を供給するバッテリＢは、リチウムイオンバッテリであり、例えば車両１の車体後部に搭載されている。バッテリＢは、例えば出力電圧が４８Ｖ、最大放電電流値が８０Ａ、容量が２０ｋＷｈである。さらに、モータ４の近傍にインバータ１２が配置されている。インバータ１２は、バッテリＢから供給された直流電力を交流電力に変換してモータ４に供給し、モータ４が発生させる回生電力を直流電力に変換してバッテリＢに供給することによりバッテリＢを充電する。また、インバータ１２はコントローラ１４と電気的に接続されており、コントローラ１４との間で制御信号を入出力できるようになっている。
【0018】
また、車両１は、バッテリＢの温度を検出する温度センサＳＮ１、バッテリＢの電圧を検出する電圧センサＳＮ２、及びバッテリＢの充放電電流値を検出する電流センサＳＮ３を有する。これらの各センサは、直接的に又は間接的にコントローラ１４と電気的に接続されており、それぞれの検出値に対応する検出信号をコントローラ１４に出力する。
【0019】
この車両１においては、コントローラ１４が各種の制御を行う。コントローラ１４は、図２に示すように、プロセッサ１６、及び、当該プロセッサ１６上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）や各種のデータを記憶するためのメモリ１８（ＲＯＭやＲＡＭ等）を有している。メモリ１８には、ＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａ、劣化前のバッテリＢにおける正極の残容量の下限値から上限値までの開回路電位ＯＣＰｐｏｓ、及び、劣化前のバッテリＢにおける負極の残容量の下限値から上限値までの開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータが含まれている。
【0020】
コントローラ１４は、車両１のパワートレインシステムのコントローラとして機能する。即ち、コントローラ１４は、ドライバによるアクセルペダルの操作に応じて、内燃エンジン２及びインバータ１２を制御し、インバータ１２を介してバッテリＢからモータ４に電力を供給させ又はモータ４からバッテリＢに回生電力を供給させることで、アクセル操作に応じた所望の出力トルク又は回生トルクが実現されるようにする。さらに、コントローラ１４は、上述した各種センサＳＮ１～ＳＮ３から入力された信号に基づき、バッテリＢの充放電を制御するように構成されている。
【0021】
次に、図３から図５を参照して、本実施形態のバッテリＢの構造について説明する。図３は、リチウムイオンバッテリの構造を簡略化して示す図、図４はＯＣＶ－ＳＯＣマップの一例を示す図、図５はリチウムイオンバッテリのＳＯＣとｄＶ／ｄＳＯＣとの関係を例示する図である。
【0022】
本実施形態のバッテリＢはリチウムイオンバッテリであり、図３に示すように、正極、負極及びこれらの正極と負極とを絶縁するセパレータを備え、支持電解質として主電解質と副電解質とを非水溶媒に溶解させた非水電解液を用いている。
【0023】
正極は、正極活物質及び助剤（結着剤及び導電助剤）を混合して集電体に塗布することにより形成される。好ましい集電体としては、例えばアルミニウム箔が挙げられる。
【0024】
好ましい正極活物質としては、コバルト、マンガン及びニッケルからなる群より選ばれる１種又は２種以上を含有するリチウムとの複合金属酸化物、リン酸系リチウム化合物、ケイ酸系リチウム化合物がある。特に、リン酸系リチウムを採用することが好ましい。これらの正極活物質は、１種単独で用いるか又は２種以上を組み合わせて用いることができる。
【0025】
負極は、負極活物質及び助剤（結着剤及び導電助剤）を混合して集電体に塗布することにより形成される。好ましい集電体としては、例えば銅箔が挙げられる。
【0026】
負極活物質としては、黒鉛系炭素材料、すなわち、人造黒鉛や天然黒鉛を採用することが好ましい。黒鉛系炭素材料は、Ｌｉイオンの吸蔵及び放出能力の向上の観点から、黒鉛化度が低いものが好ましい。黒鉛化度が低い人造黒鉛やハードカーボンは負極活物質として好ましい。結晶性の高い天然黒鉛単独では劣化が早いため、表面処理を行った天然黒鉛や人造黒鉛と併用することが好ましい。
【0027】
セパレータについては、特に制限はないが、ポリプロピレン、ポリエチレン等のポリオレフィンの単層又は積層の微多孔性フィルム、織布、不織布等を採用することができる。
【0028】
非水電解液は、非水溶媒にリチウム塩（支持電解質）を溶解したものであり、必要に応じて添加剤が添加される。
【0029】
バッテリＢには、バッテリＢの加熱用のヒータ及び冷却用の熱交換器が設けられている。ヒータは、バッテリＢの温度が例えば常温程度の低いときに、例えば４５℃付近の温度となるようにバッテリＢの温度を昇温させる。この昇温によって、後述するように、限界積算電流量を大きくすることができる。ヒータは、例えば電気ヒータを用いることができるが、これに限るものではない。例えば、内燃エンジン２の冷却水温度が所定温度以上の高温になっているときは、この冷却水を昇温用として利用することもできる。
【0030】
熱交換器は、バッテリＢの温度が所定温度（例えば５０℃）になると作動され、バッテリＢの温度が許容上限温度（例えば６０℃）以上になるのを防止する。熱交換器は、空冷式や水冷式など、適宜のものを使用できる。
【0031】
図４は、開回路電圧ＯＣＶとバッテリの充電状態ＳＯＣとの対応関係を示すＯＣＶ－ＳＯＣマップの一例である。図４のＯＣＶ－ＳＯＣマップにおいて、点線はバッテリの製造直後の劣化が生じていない状態のマップであり、実線は満充電容量が製造直後の６０％まで劣化した状態のマップであり、それぞれＳＯＣの全範囲にわたって正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓと負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇとを取得し、それらの電位差を算出することによって求めることができる。しかしながら、車両にバッテリを搭載した後はそのような測定を行うことはできないので、従来は製造直後のバッテリの状態に応じたＯＣＶ－ＳＯＣマップを用いてＳＯＣの推定をしていた。
【0032】
バッテリの使用を継続していると、正極と負極の劣化の進行速度の違いに起因して正極と負極の容量バランスが崩れ、ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係が徐々に変化する。リチウムイオンバッテリにおいては、通常は負極よりも正極の劣化が早く進み、正極の容量が負極よりも小さくなる。このように正極と負極との容量バランスが崩れた結果、リチウムイオンバッテリのＳＯＣの変化に応じたＯＣＶの変化が大きくなる。即ち、図４に示すように、バッテリの劣化が進むと、同じＳＯＣに対応する開回路電圧が低くなる方向（あるいは同じ開回路電圧ＯＣＶに対応するＳＯＣが大きくなる方向）にＯＣＶ－ＳＯＣマップがシフトする。したがって、従来のように製造直後のバッテリに対応するＯＣＶ－ＳＯＣマップを使用すると、劣化が進んだバッテリのＳＯＣを実際よりも低く推定してしまうことになる。そこで、本発明者らは、劣化により正極と負極との容量バランスがどの程度ずれているのかを特定できれば、予め特定した正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓと負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータから、劣化後の容量バランスに対応する部分のデータに基づいてＯＣＶを算出することにより、劣化後のＯＣＶとＳＯＣとの関係を正確に表したＯＣＶ－ＳＯＣマップに更新することができると考えた。
【0033】
図５は、図４に示したＯＣＶ－ＳＯＣマップをＳＯＣで微分したｄＶ／ｄＳＯＣ［ｍＶ／％］とＳＯＣ［％］との関係を示している。図５において、点線はバッテリの製造直後の劣化が生じていないときのｄＶ／ｄＳＯＣを例示し、実線は劣化したときのｄＶ／ｄＳＯＣを例示している。図５に示すようにｄＶ／ｄＳＯＣ曲線には、ＳＯＣが４０％から８０％の間にピークが存在している。このピークは、負極の結晶構造の変化によって生じるものであるため、正極の劣化状態によらず、負極の特定の残容量において発生する。
【0034】
図５の例では、バッテリの製造直後の劣化が生じていない場合、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークはＳＯＣが約５２％のときに生じている。バッテリの劣化が生じていない場合には、正極と負極との容量バランスがずれておらずバッテリのＳＯＣと負極の残容量とが一致するので、負極の残容量が５２％のときにｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じると考えることができる。
【0035】
一方、バッテリが劣化した場合には、負極よりも正極の劣化が進むことにより、容量が減少した正極に合わせてバッテリの満充電容量も減少する。即ち、正極と負極の容量バランスが崩れ、バッテリのＳＯＣが１００％のときの負極の残容量が１００％よりも低い値となる。その結果、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じる負極の残容量に対応するＳＯＣが、高ＳＯＣ側にシフトすることになる。図５の例では、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークはＳＯＣが約６０％の位置までシフトしている。
【0036】
したがって、バッテリが劣化した場合、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣを特定することにより、ＳＯＣが１００％のときの負極の残容量ＳＯＣ［－］TOPを特定することができる。これにより、残容量が下限値から１００％の正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、残容量が下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲（例えば０％から１００％まで）のＯＣＶ－ＳＯＣマップ、即ちバッテリの劣化を反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
【0037】
＜バッテリの状態推定＞
次に、図６を参照して、本実施形態によるバッテリ状態推定処理について説明する。図６は、本実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。図５に示すバッテリ状態推定処理は、車両１の電源がＯＮである場合に、コントローラ１４によって所定の周期で繰り返し実行される。
次に、図６を参照して、本実施形態によるバッテリ状態推定処理について説明する。図６は、本実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。図５に示すバッテリ状態推定処理は、車両１の電源がＯＮである場合に、コントローラ１４によって所定の周期で繰り返し実行される。
【0038】
バッテリ状態推定処理が開始されると、コントローラ１４は、各センサＳＮ１～ＳＮ３から信号を取得する（ステップＳ１）。各センサＳＮ１～ＳＮ３からの信号の取得は、ステップＳ１以降の処理においてもバックグラウンドで常時実行されている。
【0039】
次に、コントローラ１４は、ステップＳ１で取得した情報に基づきバッテリＢのＳＯＣを推定し、所定の状態推定開始閾値以下か否かを判定する（ステップＳ２）。このとき、コントローラ１４は、バッテリＢの電圧、電流及び温度に基づき、現在のＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａ及び予めメモリ１８に格納されているバッテリＢの等価回路モデルを用いて、ＳＯＣを算出する。状態推定開始閾値は、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークを特定するためにバッテリＢの定電流充電を開始するための閾値であり、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakの初期値（即ち製造直後のバッテリＢのＳＯＣpeak）よりも低い値に設定されている。本実施形態では、状態推定開始閾値は例えば５０％である。
【0040】
ステップＳ２の結果、バッテリＢのＳＯＣが状態推定開始閾値以下ではない場合、本実施形態では５０％より高い場合（ステップＳ２：ＮＯ）、バッテリＢの定電流充電を開始する条件を満たしていないので、コントローラ１４はバッテリ状態推定処理を終了する。
【0041】
一方、バッテリＢのＳＯＣが状態推定開始閾値以下の場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、コントローラ１４は、バッテリＢの電流値に基づき、定電流充電（ＣＣ充電）を実行中か否かを判定する（ステップＳ３）。
【0042】
その結果、例えば車両１が充電器から切り離され走行を開始した場合など、バッテリＢの定電流充電が行われていない場合（ステップＳ３：ＮＯ）、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークを特定してバッテリＢの状態を推定することができないので、コントローラ１４はバッテリ状態推定処理を終了する。
【0043】
一方、バッテリＢの定電流充電が実行中である場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、コントローラ１４は、バッテリＢの現在の満充電容量Ｃａｐ［Ａｈ］を取得する（ステップＳ４）。満充電容量Ｃａｐは、バッテリ状態推定処理とは別の処理において、バッテリＢの電圧、電流、温度等に基づいて既知の手法により随時算出されている。
【0044】
次に、コントローラ１４は、バッテリＢの電圧値及び電流値とステップＳ４で取得した満充電容量Ｃａｐとに基づき、ｄＶ／ｄＳＯＣを算出する（ステップＳ５）。例えば、コントローラ１４は、定電流充電の電流値を満充電容量Ｃａｐで除算することにより、単位時間当たりのＳＯＣの増分ｄＳＯＣを算出し、単位時間当たりのバッテリＢの電圧の上昇値ｄＶをｄＳＯＣで除算することにより、ｄＶ／ｄＳＯＣを算出する。即ち、ｄＶ／ｄＳＯＣはＳＯＣの変化に応じた電圧Ｖの変化率を表している。また、ｄＶ／ｄＳＯＣの算出時におけるＳＯＣも算出し、図５に示したようなＳＯＣとｄＶ／ｄＳＯＣとの関係を特定したデータとしてメモリ１８に格納する。このときのＳＯＣは、定電流充電を開始するときのＳＯＣの初期値を現在のＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａから求め、定電流充電を開始した後のｄＳＯＣの積算値を初期値に加算することによって求めることができる（いわゆる電流積算法）。以降、次のステップＳ６でｄＶ／ｄＳＯＣのピークが検出されるまで、ｄＶ／ｄＳＯＣ及びＳＯＣの算出及びデータ格納を継続する。
【0045】
次に、コントローラ１４は、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークを判定する（ステップＳ６）。コントローラ１４は、例えば、ｄＶ／ｄＳＯＣが増加から減少に転じたとき（つまりｄＶ／ｄＳＯＣの傾きが正から負に転じたとき）に、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたと判定し、その時点のＳＯＣを、現在の劣化状態のバッテリＢにおいてｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakとしてメモリ１８に記憶する。
【0046】
次に、コントローラ１４は、ステップＳ６で特定したｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakに基づき、ＳＯＣが１００％のときの負極の残容量、つまり負極ＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを算出する（ステップＳ７）。
【0047】
ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を負極ＳＯＣ［－］peak、バッテリＢのＳＯＣが０％の時の負極の残容量を下限値ＳＯＣ［－］BOTとすると、バッテリＢのＳＯＣと負極ＳＯＣ［－］との関係を下記式（１）のように表すことができる。
【0048】
したがって、ＳＯＣ［－］TOPは以下の式（２）により算出される。
ここで、ＳＯＣ［－］peakは予め理論的あるいは実験的に求めることができる固定値であり、本実施形態において図５に示した例では５２％である。また、ＳＯＣ［－］BOTも予め求められた固定値であり、例えば１０％である。これらのＳＯＣ［－］peak及びＳＯＣ［－］BOTは予めメモリ１８に記憶されている。
【0049】
次に、コントローラ１４は、ステップＳ７で算出したＳＯＣ［－］TOPに基づき、ＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａを更新する（ステップＳ８）。具体的には、コントローラ１４は、メモリ１８に格納されている残容量が下限値から１００％までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、残容量が下限値ＳＯＣ［－］BOTからＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲（例えば０％から１００％まで）のＯＣＶ－ＳＯＣマップ、即ちバッテリＢの劣化を反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリ１８に格納する。ステップＳ８の後、コントローラ１４はバッテリ状態推定処理を終了する。
【0050】
＜第２実施形態＞
次に、図７及び図８を参照して、本発明の第２実施形態によるバッテリ状態推定装置について説明する。図７は、第２実施形態によるバッテリのＳＯＣとＶcell max－Ｖcell minとの関係を例示する図であり、図８は、第２実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。なお、車両１の構成やバッテリＢの構造は、特に説明する場合を除き上述した実施形態と同様である。
次に、図７及び図８を参照して、本発明の第２実施形態によるバッテリ状態推定装置について説明する。図７は、第２実施形態によるバッテリのＳＯＣとＶcell max－Ｖcell minとの関係を例示する図であり、図８は、第２実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。なお、車両１の構成やバッテリＢの構造は、特に説明する場合を除き上述した実施形態と同様である。
【0051】
一般的に、電気自動車やプラグインハイブリッド車両などの電動車両においてモータに電力を供給するバッテリは、セル電圧が例えば２～４Ｖ程度の複数のセルを直列接続することにより必要な電圧（例えば４００Ｖ～８００Ｖ）を出力するように構成されている。したがって、上述した実施形態によるバッテリ状態推定処理でバッテリＢの劣化に応じたＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得するために、例えば全セルの各々についてｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakを求めることが考えられる。
【0052】
しかしながら、電動車両で用いられるバッテリのセル数は１００を超えることが当たり前となっているため、セル毎にｄＶ／ｄＳＯＣを算出しようとすると計算負荷が過大となってしまう。そこで、本発明者らは、セル毎にｄＶ／ｄＳＯＣを算出することなく、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakを求めることが可能な手法を考案した。
【0053】
具体的には、バッテリのセル間には劣化の進行度にばらつきがあるため、劣化のばらつきに応じて各セルの端子電圧にも差が生じる。特に、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakの近傍では、ＳＯＣの変化に応じた電圧の変化が大きいので、各セルの端子電圧のばらつきも大きくなる。即ち、各セルの端子電圧の内の最大値Ｖcell
maxと最小電圧値Ｖcell
minとの差が、ＳＯＣpeakの近傍で最大になると考えられる。したがって、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが発生するＳＯＣを求めることにより、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakを近似的に求めることができる。
【0054】
図７は、上述した実施形態と同じバッテリの製造直後及び劣化後における、ＳＯＣとＶcell
max－Ｖcell
minとの関係を示している。図７において、点線はバッテリの製造直後の劣化が生じていないときのＶcell
max－Ｖcell
minを例示し、実線は劣化したときのＶcell
max－Ｖcell
minを例示しており、点線及び実線により示すそれぞれの劣化状態は、図５において点線及び実線により示した劣化状態と同じ状態を表している。この図７によれば、Ｖcell
max－Ｖcell
minの曲線には、図５に示したｄＶ／ｄＳＯＣ曲線と同様の位置、即ちバッテリの製造直後の劣化が生じていない場合にはＳＯＣが約５２％、バッテリの劣化後にはＳＯＣが約６０％の位置にピークが存在している。即ち、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが発生するＳＯＣから、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakを求めることができる。
【0055】
この場合、バッテリ状態推定処理では、ｄＶ／ｄＳＯＣの算出（ステップＳ５）及びｄＶ／ｄＳＯＣのピーク判定（ステップＳ６）に代えて、Ｖcell
max－Ｖcell
minの算出及びＶcell
max－Ｖcell
minピーク判定を行う。
【0056】
ここで、図８を参照して、第２実施形態によるバッテリ状態推定処理について説明する。図８は、第２実施形態によるバッテリ状態推定処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１１～Ｓ１４及びＳ１７～Ｓ１８は、図６に示したフローチャートのステップＳ１～Ｓ４及びＳ７～Ｓ８と同様である。
【0057】
第２実施形態では、バッテリＢは、直列接続された複数のセルを有する。また、電圧センサＳＮ２は、複数のセルの各々の電圧を検出し、検出値に対応する検出信号をコントローラ１４に出力する。
【0058】
ステップＳ１４の後、コントローラ１４は、ステップＳ１で取得した情報に基づきバッテリＢの各セルの電圧を取得し、それらの電圧の内の最大値Ｖcell
maxと最小値Ｖcell
minとの差Ｖcell
max－Ｖcell
minを算出する（ステップＳ１５）。また、Ｖcell
max－Ｖcell
minの算出時におけるＳＯＣも算出し、図７に示したようなＳＯＣとＶcell
max－Ｖcell
minとの関係を特定したデータとしてメモリ１８に格納する。このときのＳＯＣは、上述した実施形態と同様に、例えば電流積算法により求めることができる。以降、次のステップＳ１６でＶcell
max－Ｖcell
minのピークが検出されるまで、Ｖcell
max－Ｖcell
min及びＳＯＣの算出及びデータ格納を継続する。
【0059】
次に、コントローラ１４は、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークを判定する（ステップＳ１６）。コントローラ１４は、例えば、Ｖcell
max－Ｖcell
minが増加から減少に転じたとき（つまりＶcell
max－Ｖcell
minの傾きが正から負に転じたとき）に、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが現れたと判定する。
【0060】
上述したように、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが現れるときに、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生している。そこで、コントローラ１４は、その時点のＳＯＣを、現在の劣化状態のバッテリＢにおいてｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakとしてメモリ１８に記憶する。
【0061】
その後、コントローラ１４は、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが現れるＳＯＣ、即ちｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakに基づき、図６に示したフローチャートのステップＳ７及びＳ８と同様に、負極ＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを算出し（ステップＳ１７）、ＳＯＣ［－］TOPに基づき、ＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａを更新する（ステップＳ１８）。
【0062】
＜作用効果＞
次に、上述した実施形態及び変形例によるバッテリ状態推定装置の作用効果について説明する。
次に、上述した実施形態及び変形例によるバッテリ状態推定装置の作用効果について説明する。
【0063】
まず、コントローラ１４は、バッテリＢの定電流充電中にｄＶ／ｄＳＯＣを算出し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリＢのＳＯＣpeakを特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリＢのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリ１８に格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリＢの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。
【0064】
また、ＳＯＣ［－］TOPは上記式（２）により算出されるので、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリＢのＳＯＣpeakと、予め特定することが可能な、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peak及び負極の残容量の下限値をＳＯＣ［－］BOTとに基づいて、正極と負極の容量バランスのずれを表すＳＯＣ［－］TOPを正確に算出することができる。これにより、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを精度よく反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
【0065】
また、バッテリＢの定電流充電は、バッテリＢのＳＯＣが３０％以下のときからｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れるときまで実行されるので、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリＢのＳＯＣpeakを確実に特定することができ、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを精度よく反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができる。
【0066】
また、コントローラ１４は、バッテリＢの定電流充電中にＶcell
max－Ｖcell
minを算出し、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが現れたときのバッテリＢのＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが現れたときのバッテリＢのＳＯＣpeakとして特定し、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］peakと、ＳＯＣpeakとに基づき、バッテリＢのＳＯＣが１００％であるときの負極の残容量を表すＳＯＣ［－］TOPを算出し、正極の残容量の下限値から上限値までの正極の開回路電位ＯＣＰｐｏｓのデータと、負極の残容量の下限値からＳＯＣ［－］TOPまでの負極の開回路電位ＯＣＰｎｅｇのデータとに基づいて、ＳＯＣが所定範囲のＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得し、メモリ１８に格納されているＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａを更新する。即ち、負極よりも正極の劣化が進むことにより正極と負極の容量バランスが崩れ、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが生じるＳＯＣpeakが高ＳＯＣ側にシフトしたときに、そのＳＯＣpeakのシフトに基づいて負極のＳＯＣ［－］の上限値であるＳＯＣ［－］TOPを特定して、劣化による正極と負極の容量バランスのずれを反映したＯＣＶ－ＳＯＣマップを取得することができるので、バッテリＢの劣化に応じて更新されたＯＣＶ－ＳＯＣマップ１８ａに基づいてＳＯＣを精度よく推定することができる。また、Ｖcell
max－Ｖcell
minのピークが発生するＳＯＣを、ｄＶ／ｄＳＯＣのピークが発生するＳＯＣpeakとして特定するので、複数のセルの各々のｄＶ／ｄＳＯＣを算出することなくＳＯＣpeak求めることができ、バッテリＢの状態を推定するための計算負荷を低減することができる。
【符号の説明】
【0067】
１ 車両
２ 内燃エンジン
４ モータ
６ トランスミッション
８ ドライブシャフト
１０ 駆動輪
Ｂ バッテリ
１２ インバータ
１４ コントローラ
１６ プロセッサ
１８ メモリ
１８ａ ＯＣＶ－ＳＯＣマップ
ＳＮ１ 温度センサ
ＳＮ２ 電圧センサ
ＳＮ３ 電流センサ
２ 内燃エンジン
４ モータ
６ トランスミッション
８ ドライブシャフト
１０ 駆動輪
Ｂ バッテリ
１２ インバータ
１４ コントローラ
１６ プロセッサ
１８ メモリ
１８ａ ＯＣＶ－ＳＯＣマップ
ＳＮ１ 温度センサ
ＳＮ２ 電圧センサ
ＳＮ３ 電流センサ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】