バッテリの劣化度推定装置
【課題】 開放電圧変化分／電荷量変化分の傾きがほとんど変わらない領域でもより高い精度でバッテリの劣化度を推定できるバッテリの劣化度推定装置を提供する。
【解決手段】 バッテリ１の劣化度推定装置は、バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサ２と、バッテリ１の充放電電流値を検出する電流センサ３と、これらのセンサ２，３で検出した充放電電流値と端子間電圧値とが入力されてバッテリの等価回路モデル４Ａに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段４と、電流センサ３で検出した充放電電流値を時間積算してバッテリ１の電荷を算出する電荷量算出部５と、劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、状態推定手段で推定した開放電圧値と電荷量算出部で算出した電荷量とから関係データに基づきバッテリの劣化度を算出する劣化度算出部７と、を備える。
【解決手段】 バッテリ１の劣化度推定装置は、バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサ２と、バッテリ１の充放電電流値を検出する電流センサ３と、これらのセンサ２，３で検出した充放電電流値と端子間電圧値とが入力されてバッテリの等価回路モデル４Ａに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段４と、電流センサ３で検出した充放電電流値を時間積算してバッテリ１の電荷を算出する電荷量算出部５と、劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、状態推定手段で推定した開放電圧値と電荷量算出部で算出した電荷量とから関係データに基づきバッテリの劣化度を算出する劣化度算出部７と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリの劣化度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、電気自動車やハイブリッド電気自動車などでは、これらの車両を駆動するのに用いられる電気モータへ電力を供給（放電）したり、制動時のエネルギを発電機として機能させる電気モータから、あるいは地上に設置した電源から充電して電気エネルギを蓄積したりするため、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）が用いられる。
【０００３】
この場合、バッテリの充電放電時の電気化学的、物理変化に起因してバッテリが劣化してその容量が小さくなって行く。このバッテリの劣化度合いは、劣化度(SOH： State of Health、あるは健康度ともいう)で表わされ、バッテリの残量を表わす充電率（SOC： STATE of Charge）とともにバッテリ・マネージメントにとって重要な指標である。これらの指標は直接測定することができないので、従来からいくつかの推定方法が知られている。
【０００４】
従来、このような劣化度SOHを推定する方法の一つとして、以下のような方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
この従来の劣化度推定装置では、バッテリに流れる電流が所定値以下のとき異なる時刻ｔ１、ｔ２（ｔ１＜ｔ２）における電池の回路電圧OCV1およびOCV２をそれぞれ測定するとともに時刻ｔ１からｔ２の間にバッテリに流れる電流を測定し、測定した電流を積算して電荷変化量ΔQを求める。次いで、この電荷変化量ΔQに対する回路電圧（バッテリの開放電圧）の変化量の傾き、すなわち（OCV2−OCV1）／ΔQを求め、この傾きを、予め定められた複数の劣化度SOHおよび上記傾き間に成立したリニアの相関関係を有するSOH−（OCV2−OCV1）／ΔQのマップに当てはめて、劣化度SOHを推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４２８８９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
すなわち、上記従来の劣化度推定装置では、事前に実験により劣化度が異なる状態のバッテリにつき、劣化度ごとに残容量と回路電圧との関係のデータをとっておき、上記公報の図６に示されているような特性表を作成しておく。そして、算出した残容量と回路電圧との関係から逆に劣化度SOHを求めるようにしている。
この場合の劣化度の推定は、上記公報の図６に示されているように、残容量と回路電圧との関係にあっては、バッテリが劣化していくと、上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQが変化していく（上記公報の図６では大きくなっていく）という認識のもとになりたっている。そして、この認識の基に劣化度SOHと上記傾きのリニアな関係を、予め実験で得たデータを基に上記公報の図５に示すようなグラフにして、求めた傾き（OCV2−OCV1）／ΔQから劣化度SOHを決めている。
【０００７】
しかしながら、本発明者らの実験によれば、バッテリが劣化していくと、上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQが変化していくという認識は、場合により成立せず、劣化の状況によっては傾きがあまり変化しなかったり、あるいはまったく変化しなかったりする場合があることが分かった（図８参照）。このような場合にも上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQを用いて劣化度SOHを高い精度で推定することは、難しくなってしまい、バッテリ・マネージメント上、種々の不具合が生じてしまうといった問題がある。
【０００８】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、より高い精度でバッテリの劣化度を推定できるようにしたバッテリの劣化度推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的のため本発明によるバッテリの劣化度推定装置は、
バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサと、
バッテリの充放電電流値を検出する電流センサと、
電流センサで検出した充放電電流値と電圧センサで検出した端子間電圧値とが入力されてバッテリの等価回路モデルに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段と、
電流センサで検出した充放電電流値を時間積算してバッテリの電荷を算出する電荷量算出部と、
劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、状態推定手段で推定した開放電圧値と電荷量算出部で算出した電荷量とから関係データに基づきバッテリの劣化度を算出する劣化度算出部と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のバッテリの劣化度推定装置にあっては、電荷変化量に対する開放電圧の変化量で決まる傾きの代わりに、異なる劣化度ごとに電荷量と開放電圧値との関係をあらかじめ測定した得た関係データを用い、クーロン・カウント法で求めた電荷量と状態推定で推定した開放電圧値から関係データに基づき、劣化度を推定するようにしたので、測定期間中の電荷変化量に対する測定期間における開放電圧の変化量で決まる傾きがたとえほとんど、あるいはまったく変化しない場合でも、より高い精度でバッテリの劣化度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１のバッテリの劣化度推定装置が適用されるバッテリと、このバッテリの状態を推定する装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１のバッテリの劣化度推定装置を利用できるようにするため、予め電荷量と開放電圧の関係を調べるときに最初に実施する、バッテリを満充電状態にした状態を示す図である。
【図３】図２の状態から一定期間定電流放電したときの、電池の状態を示す図である。
【図４】その放電後に電流が流れないようにした前後の開放電圧の時間的変化を示す図である。
【図５】劣化していないバッテリの電荷量と開放電圧との関係を示す図である。
【図６】充放電サイクルを繰り返すことで劣化していくバッテリにおける、充放電サイクルごとの電荷量と開放電圧との関係を示し、実施例１の劣化度推定装置で利用するデータの関係を表わすグラフを示す図である。
【図７】実施例１で用いる図６のグラフを用いて劣化したバッテリの劣化度を求める様子を示す図である。
【図８】本発明者らが劣化したバッテリを用いた実験により得た、劣化度と電荷変化量に対する開放電圧変化量の傾きの関係で従来技術の前提と異なる結果が生じた場合の例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を、添付の図面に示す実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
以下、本発明の実施例１を、添付図面に基づき詳細に説明する。
図１に、実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置およびその周辺機器の関係を示す。
実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置は、電気自動車やハイブリッド電気自動車などの車両に用いられる。このような車両には、車両を駆動する図示しない電気モータ、バッテリ１、これらのコントローラ（図示せず）が搭載され、電気モータへの電力を供給（放電）、制動時における電気モータからの制動エネルギの回生や地上充電設備からのバッテリ１へ電力回収（充電）を行う。このような充放電電流のバッテリ１への出入りがあると、バッテリ１が劣化していくので、この劣化状態をバッテリ１の劣化度推定装置で推定・モニタしている。
【００１４】
図１に示すように、バッテリ１の劣化度推定装置は、バッテリ１に接続された電圧センサ２および電流センサ３と、状態推定部４と、電荷算出部５と、劣化度算出部７と、を備えている。劣化度推定装置の状態推定部４には、充電率算定部６が接続される。なお、状態推定部４と、電荷量算出部５と、充電率算定部６と、劣化度算出部７とは、車載のマイクロ・コンピュータで構成される。
【００１５】
バッテリ１は、本実施例にあっては、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）、たとえばリチウム・イオン・バッテリを用いるが、これに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。
【００１６】
電圧センサ２は、バッテリ１の端子間電圧を検出するもので、検出した端子電圧値Ｖは状態推測部４へ入力される。
電流センサ３はバッテリ１から電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流の大きさ、および制動時に電気モータを発電機として機能させて制動エネルギの一部を回収したり地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流の大きさを検出するもので、そこで検出した充放電電流値Ｉは入力信号として状態推測部４へ出力される。
【００１７】
状態推測部４は、バッテリ１の等価回路モデル４Ａと、状態量算出部４Ｂとを備える。状態推定部４は、バッテリ１と等価回路モデル４Ａに同じ入力（充放電電流）を入れて、これらの出力（端子電圧）の誤差を算出し、この誤差をフィードバックして誤差が最小になるように等価回路モデル４Ａを修正していくことで、真の内部状態量である開放電圧OCVを推定するものである。なお、状態推測部４は、本発明の状態推定手段に相当する。
【００１８】
バッテリ１の等価回路モデル４Ａは、ここではフォスタ型ＲＣ梯子回路が用いられるが、これに限られることなく、他の種類のもの、たとえばカウエル型ＲＣ梯子回路であってもよい。
【００１９】
状態量算出部４Ｂは、電圧センサ２で検出したバッテリ１の端子電圧値Ｖと電流センサ３で検出したバッテリ１の充放電電流値Ｉとが入力され、バッテリ１の等価回路モデル４Ａを基にカルマン・フィルタや最小二乗法などを用いて逐次計算し、バッテリ１の開放電圧OCVを推定する。
【００２０】
電荷量算出部５は、電流センサ３で検出したバッテリ１の充放電電流値Ｉが入力され、この値を逐次積算していくことでバッテリ１から出入りした電荷量を求め、この値を、逐次積算演算前に記憶した残存電荷量から減算することで、現在のバッテリ１が有する電荷量OPREを算出する。この電荷量QPREは、劣化度算出部７へ出力される。
【００２１】
充電率算出部６は、開放電圧値（OCV）と充電率（SOC）との関係が温度やバッテリ１の劣化に影響されにくいことから、これらの関係を予め実験等で求めて得た関係データを、たとえ特性表として記憶している。そして、この特性表に基づき、状態推定部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧推定値OCVから充電率SOCを推定する。この充電率SOCは、バッテリ１のバッテリ・マネージメントに利用される。
【００２２】
一方、劣化度算出部７は、所定幅ごとに区分けした劣化度SOHごとに電荷量Qと開放電圧OCVの関係を表わす特性表を有する。この特性表の詳細については、後で説明する。そして、劣化度算出部７には、状態推定部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧推定値OCVと電荷量算出部５で算出した電荷量QPREとが入力されて、これらが上記特性表のいずれの劣化度SOHの範囲に入るのかが算出されて、当てはまる劣化度SOHが出力される。
【００２３】
ここで、実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置の劣化度算出部７に記憶させる特性表（劣化度SOH毎の電荷量Qと開放電圧OCVの関係を表わす）につき、説明する。
【００２４】
上記特性表を作成するにあたっては、事前に対象となるバッテリ１を用いて実験で以下の手順でデータ取りを行っていく。
まず、図２に模式的に示すように、劣化していない、対象となるバッテリ１を充電して満充電状態にする。このときの満充電電荷量QFULLを測定する。
【００２５】
続いて、一定期間、バッテリ１から定電流放電させ、そのときの放電電流値を図示しない電流センサで計測して逐次積算していく。このようにして、クーロン・カウント法を用いて放電電流の時間積算から放電した電荷量Qtを算出する。
そうすると、図３に模式的に示すように、バッテリ１のそのとき（現在）の電荷量QPREは、QPRE＝QFULL−Qtの関係式から求めることができる。
【００２６】
そのとき、バッテリ１は電流が流れない状態にして、図示しない電圧センサでバッテリ１の端子電圧を測定する。
放電後ある時間が経過するまでのバッテリ１の開放電圧OCVの変動の様子を図４に示す。横軸は時間、縦軸は開放電圧を示す。同図に示すように、一般的にバッテリ１の開放電圧OCVは、放電により低下していくが、電流が流れなくなる時刻ｔ１以降、次第に回復して行き最終的にバッテリ１の内部状態が安定する時刻ｔ２以降は、端子電圧Ｖと開放電圧OCVが同じ値になる。
このことから、時刻ｔ２になったらバッテリ１の端子電圧を測定するようにし、その値をそのときの（現在の電荷量Qにおける）開放電圧OCVとする。なお、この電流ゼロになってから端子電圧Ｖが開放電圧OCVと同じになるまでの時間ｔ２−ｔ１は、バッテリ１の温度、放電量などによって変化するので、十分時間をかける必要がある。
【００２７】
このようにして、放電した電荷量Qtがたとえば同じ量になる度に、そのときの開放電圧OCVを、現在の電荷量がゼロとなるまで次々と測定・記録していく。このようにして、上記測定を１サイクル行った後の結果を図５に示す。横軸はバッテリ１の電荷量Qを、縦軸は開放電圧OVCVを示す。測定はたとえば500クーロンの電荷量Qを放電するごとに行い、同図中に丸で示す点のデータ群を得る。これらの測定値をたとえば直線で結ぶことで、充放電の１サイクル後におけるバッテリ１の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を得ることができる。
【００２８】
次に、バッテリ１の充放電を200サイクル繰り返してさらに劣化させたバッテリ１につき、１サイクル後の場合と同様にして算出した電荷量Q（クーロンカウント法を使って求める）と開放電圧OCV（端子電圧Ｖを測定して得る）との関係データを得てその劣化度SOHにおける特性線を得る。
続いてバッテリ１の充放電をさらに200サイクル繰り返し合計400サイクル後になったときの、電荷量Qと開放電圧OCVとの関係のデータを得る。
このようにして、さらに200サイクルずつ充放電を増やしてバッテリ１を劣化させていったときの電荷量Qと開放電圧OCVとの関係データを得ていく。
【００２９】
上記のように200サイクルごとに測定・算出して得た電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を図６に示す。なお、同図にあっては、横軸はバッテリ１の電荷量Ｑを、縦軸は開放電圧OCVを表わし、１サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を一点鎖線で、200サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を実線で、そして400サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を点線で表わす。なお、実際にはさらに200サイクルずつ増やし劣化がさらに進んだ場合の関係データ、特性線も得るが、図を見やすくするため、これらは省略してある。
【００３０】
図６から分かるように、充放電サイクルの後におけるバッテリ１では、サイクル数がいずれの場合にも、電荷量Qが少なくなるにつれて、開放電圧OCVは、最初電荷量Qが多い領域では緩やかに低下して行き、次いで電荷量Qが中くらいの領域ではより急激に低下し、そして最終的に電荷量Qが少ない領域ではまた緩やかに低下するといった傾向を有することが測定結果から得られる。
【００３１】
また、図６の特性表からは、サイクル数が増加するにしたがって、すなわち、バッテリ１の劣化度SOHが進むにつれて、その特性線が同図中左方向へシフトしていくことが認められる。この場合、容量ゼロおよびその近辺では別としても、それ以外の劣化度SOHの推定が必要な範囲では、劣化度SOHが異なれば必ず左へシフトしているので、従来技術のように劣化度が異なっても、劣化度SOHを推定するための傾きが変わらず区別が付かなくなって劣化度SOH推定の精度が悪化する、といった問題点はなくなる。
【００３２】
また、当然ではあるが、充放電のサイクル数が増していくとバッテリ１が劣化していくため、そのときの満充電容量である最大電荷量も次第に小さくなっていくことが同図の特性表に現れている。ここで、サイクル数後の各劣化度SOHは、SOH=QFULL／QDの関係式から求められる。この関係式中、SQFULLはそのサイクル数後における充満電気量（最大電荷量）であり、QDはバッテリ１の設計容量である。
【００３３】
このように多くのサイクル数ごとに得た特性線を有する特性表の関係データ、すなわち劣化度SOHごとのバッテリ１の電荷量Q−開放電圧OCVの関係データは、実施例１の劣化度算出部７に記憶され、電荷量Qと開放電圧OCVから、劣化度SOHを推定するのに用いられる。
【００３４】
図７はある時点での劣化度SOH推定の例を示し、電荷量算出部５で算出された電荷量Qと状態推測部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧OCVとが劣化度算出部７に入力されて、ここで上記特性表に基づき電荷量Qと開放電圧OCVから劣化度SOHが求められることになる。たとえば、図７に示すように、バッテリ１の現在の電荷量Qが2,080クーロンであり、バッテリ１のそのときの開放電圧OCVが3.8ボルトであれば、この測定点が400サイクル後の特性線（点線で示す）に近いと判定して、そのときのバッテリ１の劣化度SOHは85％であると推定する。
【００３５】
なお、この判定にあたっては、各特性線は隣の特性線との間でそれらの間を二分する範囲をそれぞれ有し、この範囲内に測定点があれば、その特性線の劣化度SOHに当たるというように判定する。
このように特性線に幅を持たせることは、劣化度SOHはわずかな時間（サイクル数に相当）ではほとんど変化しないこと、特性データをあまり細かに設定しても必ずしも精度が上がるとは限らず、またそのような細かい精度は必要ないこと、からも好ましい。
【００３６】
以上のように、実施例１のバッテリの劣化度推定装置にあっては、以下の効果を得ることができる。
すなわち、実施例１にあっては、時刻ｔ１、ｔ２間における傾き（OCV2−OCV1）／ΔQから、この傾きと劣化度SOHとの関係データに基づき、劣化度SOHを求めるようにした従来技術の代わりに、あらかじめ劣化度SOHを異ならせて劣化度ごとの開放電圧と電荷量との関係データの特性表を設け、クーロン・カウント法を用いて得たバッテリ１の電荷量と状態推定にて推定した開放電圧とから、上記関係データに基づき、劣化度SOHを算出するようにしたので、従来技術のように劣化度が異なるにもかかわらず傾きがほぼ一定になる領域にあっても、より高い精度にて劣化度SOHを決めることができる。
【００３７】
以上、本発明を上記各実施例に基づき説明してきたが、本発明はこれらの実施例に限られず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更等があった場合でも、本発明に含まれる。
【００３８】
たとえば、本発明のバッテリの劣化度推定装置にあっては、電気自動車や日歩リッド電気自動車などの車両に限らず、電源としてバッテリを用いるものであればいずれにも適用できる。
【符号の説明】
【００３９】
１ バッテリ
２ 電圧センサ
３ 電流センサ
４ 状態推定部
４Ａ バッテリ等価回路モデル
４Ｂ 状態量算出部
５ 電化量算出部
６ 充電率算出部
７ 劣化度算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリの劣化度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、電気自動車やハイブリッド電気自動車などでは、これらの車両を駆動するのに用いられる電気モータへ電力を供給（放電）したり、制動時のエネルギを発電機として機能させる電気モータから、あるいは地上に設置した電源から充電して電気エネルギを蓄積したりするため、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）が用いられる。
【０００３】
この場合、バッテリの充電放電時の電気化学的、物理変化に起因してバッテリが劣化してその容量が小さくなって行く。このバッテリの劣化度合いは、劣化度(SOH： State of Health、あるは健康度ともいう)で表わされ、バッテリの残量を表わす充電率（SOC： STATE of Charge）とともにバッテリ・マネージメントにとって重要な指標である。これらの指標は直接測定することができないので、従来からいくつかの推定方法が知られている。
【０００４】
従来、このような劣化度SOHを推定する方法の一つとして、以下のような方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
この従来の劣化度推定装置では、バッテリに流れる電流が所定値以下のとき異なる時刻ｔ１、ｔ２（ｔ１＜ｔ２）における電池の回路電圧OCV1およびOCV２をそれぞれ測定するとともに時刻ｔ１からｔ２の間にバッテリに流れる電流を測定し、測定した電流を積算して電荷変化量ΔQを求める。次いで、この電荷変化量ΔQに対する回路電圧（バッテリの開放電圧）の変化量の傾き、すなわち（OCV2−OCV1）／ΔQを求め、この傾きを、予め定められた複数の劣化度SOHおよび上記傾き間に成立したリニアの相関関係を有するSOH−（OCV2−OCV1）／ΔQのマップに当てはめて、劣化度SOHを推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４２８８９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
すなわち、上記従来の劣化度推定装置では、事前に実験により劣化度が異なる状態のバッテリにつき、劣化度ごとに残容量と回路電圧との関係のデータをとっておき、上記公報の図６に示されているような特性表を作成しておく。そして、算出した残容量と回路電圧との関係から逆に劣化度SOHを求めるようにしている。
この場合の劣化度の推定は、上記公報の図６に示されているように、残容量と回路電圧との関係にあっては、バッテリが劣化していくと、上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQが変化していく（上記公報の図６では大きくなっていく）という認識のもとになりたっている。そして、この認識の基に劣化度SOHと上記傾きのリニアな関係を、予め実験で得たデータを基に上記公報の図５に示すようなグラフにして、求めた傾き（OCV2−OCV1）／ΔQから劣化度SOHを決めている。
【０００７】
しかしながら、本発明者らの実験によれば、バッテリが劣化していくと、上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQが変化していくという認識は、場合により成立せず、劣化の状況によっては傾きがあまり変化しなかったり、あるいはまったく変化しなかったりする場合があることが分かった（図８参照）。このような場合にも上記傾き（OCV2−OCV1）／ΔQを用いて劣化度SOHを高い精度で推定することは、難しくなってしまい、バッテリ・マネージメント上、種々の不具合が生じてしまうといった問題がある。
【０００８】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、より高い精度でバッテリの劣化度を推定できるようにしたバッテリの劣化度推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的のため本発明によるバッテリの劣化度推定装置は、
バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサと、
バッテリの充放電電流値を検出する電流センサと、
電流センサで検出した充放電電流値と電圧センサで検出した端子間電圧値とが入力されてバッテリの等価回路モデルに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段と、
電流センサで検出した充放電電流値を時間積算してバッテリの電荷を算出する電荷量算出部と、
劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、状態推定手段で推定した開放電圧値と電荷量算出部で算出した電荷量とから関係データに基づきバッテリの劣化度を算出する劣化度算出部と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のバッテリの劣化度推定装置にあっては、電荷変化量に対する開放電圧の変化量で決まる傾きの代わりに、異なる劣化度ごとに電荷量と開放電圧値との関係をあらかじめ測定した得た関係データを用い、クーロン・カウント法で求めた電荷量と状態推定で推定した開放電圧値から関係データに基づき、劣化度を推定するようにしたので、測定期間中の電荷変化量に対する測定期間における開放電圧の変化量で決まる傾きがたとえほとんど、あるいはまったく変化しない場合でも、より高い精度でバッテリの劣化度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１のバッテリの劣化度推定装置が適用されるバッテリと、このバッテリの状態を推定する装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１のバッテリの劣化度推定装置を利用できるようにするため、予め電荷量と開放電圧の関係を調べるときに最初に実施する、バッテリを満充電状態にした状態を示す図である。
【図３】図２の状態から一定期間定電流放電したときの、電池の状態を示す図である。
【図４】その放電後に電流が流れないようにした前後の開放電圧の時間的変化を示す図である。
【図５】劣化していないバッテリの電荷量と開放電圧との関係を示す図である。
【図６】充放電サイクルを繰り返すことで劣化していくバッテリにおける、充放電サイクルごとの電荷量と開放電圧との関係を示し、実施例１の劣化度推定装置で利用するデータの関係を表わすグラフを示す図である。
【図７】実施例１で用いる図６のグラフを用いて劣化したバッテリの劣化度を求める様子を示す図である。
【図８】本発明者らが劣化したバッテリを用いた実験により得た、劣化度と電荷変化量に対する開放電圧変化量の傾きの関係で従来技術の前提と異なる結果が生じた場合の例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を、添付の図面に示す実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
以下、本発明の実施例１を、添付図面に基づき詳細に説明する。
図１に、実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置およびその周辺機器の関係を示す。
実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置は、電気自動車やハイブリッド電気自動車などの車両に用いられる。このような車両には、車両を駆動する図示しない電気モータ、バッテリ１、これらのコントローラ（図示せず）が搭載され、電気モータへの電力を供給（放電）、制動時における電気モータからの制動エネルギの回生や地上充電設備からのバッテリ１へ電力回収（充電）を行う。このような充放電電流のバッテリ１への出入りがあると、バッテリ１が劣化していくので、この劣化状態をバッテリ１の劣化度推定装置で推定・モニタしている。
【００１４】
図１に示すように、バッテリ１の劣化度推定装置は、バッテリ１に接続された電圧センサ２および電流センサ３と、状態推定部４と、電荷算出部５と、劣化度算出部７と、を備えている。劣化度推定装置の状態推定部４には、充電率算定部６が接続される。なお、状態推定部４と、電荷量算出部５と、充電率算定部６と、劣化度算出部７とは、車載のマイクロ・コンピュータで構成される。
【００１５】
バッテリ１は、本実施例にあっては、リチャージャブル・バッテリ（二次電池）、たとえばリチウム・イオン・バッテリを用いるが、これに限られることはなく、ニッケル・水素バッテリ等、他の種類のバッテリを用いてもよいことは言うまでもない。
【００１６】
電圧センサ２は、バッテリ１の端子間電圧を検出するもので、検出した端子電圧値Ｖは状態推測部４へ入力される。
電流センサ３はバッテリ１から電気モータ等へ電力を供給する場合の放電電流の大きさ、および制動時に電気モータを発電機として機能させて制動エネルギの一部を回収したり地上の電源設備から充電したりする場合の充電電流の大きさを検出するもので、そこで検出した充放電電流値Ｉは入力信号として状態推測部４へ出力される。
【００１７】
状態推測部４は、バッテリ１の等価回路モデル４Ａと、状態量算出部４Ｂとを備える。状態推定部４は、バッテリ１と等価回路モデル４Ａに同じ入力（充放電電流）を入れて、これらの出力（端子電圧）の誤差を算出し、この誤差をフィードバックして誤差が最小になるように等価回路モデル４Ａを修正していくことで、真の内部状態量である開放電圧OCVを推定するものである。なお、状態推測部４は、本発明の状態推定手段に相当する。
【００１８】
バッテリ１の等価回路モデル４Ａは、ここではフォスタ型ＲＣ梯子回路が用いられるが、これに限られることなく、他の種類のもの、たとえばカウエル型ＲＣ梯子回路であってもよい。
【００１９】
状態量算出部４Ｂは、電圧センサ２で検出したバッテリ１の端子電圧値Ｖと電流センサ３で検出したバッテリ１の充放電電流値Ｉとが入力され、バッテリ１の等価回路モデル４Ａを基にカルマン・フィルタや最小二乗法などを用いて逐次計算し、バッテリ１の開放電圧OCVを推定する。
【００２０】
電荷量算出部５は、電流センサ３で検出したバッテリ１の充放電電流値Ｉが入力され、この値を逐次積算していくことでバッテリ１から出入りした電荷量を求め、この値を、逐次積算演算前に記憶した残存電荷量から減算することで、現在のバッテリ１が有する電荷量OPREを算出する。この電荷量QPREは、劣化度算出部７へ出力される。
【００２１】
充電率算出部６は、開放電圧値（OCV）と充電率（SOC）との関係が温度やバッテリ１の劣化に影響されにくいことから、これらの関係を予め実験等で求めて得た関係データを、たとえ特性表として記憶している。そして、この特性表に基づき、状態推定部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧推定値OCVから充電率SOCを推定する。この充電率SOCは、バッテリ１のバッテリ・マネージメントに利用される。
【００２２】
一方、劣化度算出部７は、所定幅ごとに区分けした劣化度SOHごとに電荷量Qと開放電圧OCVの関係を表わす特性表を有する。この特性表の詳細については、後で説明する。そして、劣化度算出部７には、状態推定部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧推定値OCVと電荷量算出部５で算出した電荷量QPREとが入力されて、これらが上記特性表のいずれの劣化度SOHの範囲に入るのかが算出されて、当てはまる劣化度SOHが出力される。
【００２３】
ここで、実施例１のバッテリ１の劣化度推定装置の劣化度算出部７に記憶させる特性表（劣化度SOH毎の電荷量Qと開放電圧OCVの関係を表わす）につき、説明する。
【００２４】
上記特性表を作成するにあたっては、事前に対象となるバッテリ１を用いて実験で以下の手順でデータ取りを行っていく。
まず、図２に模式的に示すように、劣化していない、対象となるバッテリ１を充電して満充電状態にする。このときの満充電電荷量QFULLを測定する。
【００２５】
続いて、一定期間、バッテリ１から定電流放電させ、そのときの放電電流値を図示しない電流センサで計測して逐次積算していく。このようにして、クーロン・カウント法を用いて放電電流の時間積算から放電した電荷量Qtを算出する。
そうすると、図３に模式的に示すように、バッテリ１のそのとき（現在）の電荷量QPREは、QPRE＝QFULL−Qtの関係式から求めることができる。
【００２６】
そのとき、バッテリ１は電流が流れない状態にして、図示しない電圧センサでバッテリ１の端子電圧を測定する。
放電後ある時間が経過するまでのバッテリ１の開放電圧OCVの変動の様子を図４に示す。横軸は時間、縦軸は開放電圧を示す。同図に示すように、一般的にバッテリ１の開放電圧OCVは、放電により低下していくが、電流が流れなくなる時刻ｔ１以降、次第に回復して行き最終的にバッテリ１の内部状態が安定する時刻ｔ２以降は、端子電圧Ｖと開放電圧OCVが同じ値になる。
このことから、時刻ｔ２になったらバッテリ１の端子電圧を測定するようにし、その値をそのときの（現在の電荷量Qにおける）開放電圧OCVとする。なお、この電流ゼロになってから端子電圧Ｖが開放電圧OCVと同じになるまでの時間ｔ２−ｔ１は、バッテリ１の温度、放電量などによって変化するので、十分時間をかける必要がある。
【００２７】
このようにして、放電した電荷量Qtがたとえば同じ量になる度に、そのときの開放電圧OCVを、現在の電荷量がゼロとなるまで次々と測定・記録していく。このようにして、上記測定を１サイクル行った後の結果を図５に示す。横軸はバッテリ１の電荷量Qを、縦軸は開放電圧OVCVを示す。測定はたとえば500クーロンの電荷量Qを放電するごとに行い、同図中に丸で示す点のデータ群を得る。これらの測定値をたとえば直線で結ぶことで、充放電の１サイクル後におけるバッテリ１の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を得ることができる。
【００２８】
次に、バッテリ１の充放電を200サイクル繰り返してさらに劣化させたバッテリ１につき、１サイクル後の場合と同様にして算出した電荷量Q（クーロンカウント法を使って求める）と開放電圧OCV（端子電圧Ｖを測定して得る）との関係データを得てその劣化度SOHにおける特性線を得る。
続いてバッテリ１の充放電をさらに200サイクル繰り返し合計400サイクル後になったときの、電荷量Qと開放電圧OCVとの関係のデータを得る。
このようにして、さらに200サイクルずつ充放電を増やしてバッテリ１を劣化させていったときの電荷量Qと開放電圧OCVとの関係データを得ていく。
【００２９】
上記のように200サイクルごとに測定・算出して得た電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を図６に示す。なお、同図にあっては、横軸はバッテリ１の電荷量Ｑを、縦軸は開放電圧OCVを表わし、１サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を一点鎖線で、200サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を実線で、そして400サイクル後の電荷量Q−開放電圧OCVの特性線を点線で表わす。なお、実際にはさらに200サイクルずつ増やし劣化がさらに進んだ場合の関係データ、特性線も得るが、図を見やすくするため、これらは省略してある。
【００３０】
図６から分かるように、充放電サイクルの後におけるバッテリ１では、サイクル数がいずれの場合にも、電荷量Qが少なくなるにつれて、開放電圧OCVは、最初電荷量Qが多い領域では緩やかに低下して行き、次いで電荷量Qが中くらいの領域ではより急激に低下し、そして最終的に電荷量Qが少ない領域ではまた緩やかに低下するといった傾向を有することが測定結果から得られる。
【００３１】
また、図６の特性表からは、サイクル数が増加するにしたがって、すなわち、バッテリ１の劣化度SOHが進むにつれて、その特性線が同図中左方向へシフトしていくことが認められる。この場合、容量ゼロおよびその近辺では別としても、それ以外の劣化度SOHの推定が必要な範囲では、劣化度SOHが異なれば必ず左へシフトしているので、従来技術のように劣化度が異なっても、劣化度SOHを推定するための傾きが変わらず区別が付かなくなって劣化度SOH推定の精度が悪化する、といった問題点はなくなる。
【００３２】
また、当然ではあるが、充放電のサイクル数が増していくとバッテリ１が劣化していくため、そのときの満充電容量である最大電荷量も次第に小さくなっていくことが同図の特性表に現れている。ここで、サイクル数後の各劣化度SOHは、SOH=QFULL／QDの関係式から求められる。この関係式中、SQFULLはそのサイクル数後における充満電気量（最大電荷量）であり、QDはバッテリ１の設計容量である。
【００３３】
このように多くのサイクル数ごとに得た特性線を有する特性表の関係データ、すなわち劣化度SOHごとのバッテリ１の電荷量Q−開放電圧OCVの関係データは、実施例１の劣化度算出部７に記憶され、電荷量Qと開放電圧OCVから、劣化度SOHを推定するのに用いられる。
【００３４】
図７はある時点での劣化度SOH推定の例を示し、電荷量算出部５で算出された電荷量Qと状態推測部４の状態量算出部４Ｂで推定した開放電圧OCVとが劣化度算出部７に入力されて、ここで上記特性表に基づき電荷量Qと開放電圧OCVから劣化度SOHが求められることになる。たとえば、図７に示すように、バッテリ１の現在の電荷量Qが2,080クーロンであり、バッテリ１のそのときの開放電圧OCVが3.8ボルトであれば、この測定点が400サイクル後の特性線（点線で示す）に近いと判定して、そのときのバッテリ１の劣化度SOHは85％であると推定する。
【００３５】
なお、この判定にあたっては、各特性線は隣の特性線との間でそれらの間を二分する範囲をそれぞれ有し、この範囲内に測定点があれば、その特性線の劣化度SOHに当たるというように判定する。
このように特性線に幅を持たせることは、劣化度SOHはわずかな時間（サイクル数に相当）ではほとんど変化しないこと、特性データをあまり細かに設定しても必ずしも精度が上がるとは限らず、またそのような細かい精度は必要ないこと、からも好ましい。
【００３６】
以上のように、実施例１のバッテリの劣化度推定装置にあっては、以下の効果を得ることができる。
すなわち、実施例１にあっては、時刻ｔ１、ｔ２間における傾き（OCV2−OCV1）／ΔQから、この傾きと劣化度SOHとの関係データに基づき、劣化度SOHを求めるようにした従来技術の代わりに、あらかじめ劣化度SOHを異ならせて劣化度ごとの開放電圧と電荷量との関係データの特性表を設け、クーロン・カウント法を用いて得たバッテリ１の電荷量と状態推定にて推定した開放電圧とから、上記関係データに基づき、劣化度SOHを算出するようにしたので、従来技術のように劣化度が異なるにもかかわらず傾きがほぼ一定になる領域にあっても、より高い精度にて劣化度SOHを決めることができる。
【００３７】
以上、本発明を上記各実施例に基づき説明してきたが、本発明はこれらの実施例に限られず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更等があった場合でも、本発明に含まれる。
【００３８】
たとえば、本発明のバッテリの劣化度推定装置にあっては、電気自動車や日歩リッド電気自動車などの車両に限らず、電源としてバッテリを用いるものであればいずれにも適用できる。
【符号の説明】
【００３９】
１ バッテリ
２ 電圧センサ
３ 電流センサ
４ 状態推定部
４Ａ バッテリ等価回路モデル
４Ｂ 状態量算出部
５ 電化量算出部
６ 充電率算出部
７ 劣化度算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサと、
前記バッテリの充放電電流値を検出する電流センサと、
該電流センサで検出した充放電電流値と前記電圧センサで検出した端子間電圧値が入力されて前記バッテリの等価回路モデルに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段と、
前記電流センサで検出した充放電電流値を時間積算して前記バッテリの電荷を算出する電荷量算出部と、
劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、前記状態推定手段で推定した開放電圧値と前記電荷量算出部で算出した電荷量とから前記関係データに基づき前記バッテリの劣化度を算出する劣化度算出部と、
を備えたことを特徴とするバッテリの劣化度推定装置。
【請求項１】
バッテリの端子間電圧値を検出する電圧センサと、
前記バッテリの充放電電流値を検出する電流センサと、
該電流センサで検出した充放電電流値と前記電圧センサで検出した端子間電圧値が入力されて前記バッテリの等価回路モデルに基づき開放電圧値を推定する状態推定手段と、
前記電流センサで検出した充放電電流値を時間積算して前記バッテリの電荷を算出する電荷量算出部と、
劣化度ごとの電荷量と開放電圧値との関係データを有し、前記状態推定手段で推定した開放電圧値と前記電荷量算出部で算出した電荷量とから前記関係データに基づき前記バッテリの劣化度を算出する劣化度算出部と、
を備えたことを特徴とするバッテリの劣化度推定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１２−５７９５６（Ｐ２０１２−５７９５６Ａ）
【公開日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１９８６２１（Ｐ２０１０−１９８６２１）
【出願日】平成２２年９月６日（２０１０．９．６）
【出願人】（０００００４７６５）カルソニックカンセイ株式会社 (3,404)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月６日（２０１０．９．６）
【出願人】（０００００４７６５）カルソニックカンセイ株式会社 (3,404)
【Ｆターム（参考）】
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