電池状態推定装置
【課題】 二次電池の電池状態の良好な推定精度を、より少ない演算負荷で達成すること。
【解決手段】 電池状態推定装置は、電流推定部と、拡散係数補正値設定部と、を備えている。電流推定部は、検出された電池電圧及び電池温度と、反応寄与物質の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルである電池モデルと、に基づいて、二次電池の充放電中の電流を推定する。拡散係数補正値設定部は、拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を、電流検出値を平均化した値と、電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて設定する。
【解決手段】 電池状態推定装置は、電流推定部と、拡散係数補正値設定部と、を備えている。電流推定部は、検出された電池電圧及び電池温度と、反応寄与物質の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルである電池モデルと、に基づいて、二次電池の充放電中の電流を推定する。拡散係数補正値設定部は、拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を、電流検出値を平均化した値と、電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の状態を推定するように構成された、電池状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池によって負荷へ電源を供給し、かつ必要に応じて当該負荷の運転中にも当該二次電池を充電可能な電源システムが、広く知られている（例えば、ハイブリッド自動車、電気自動車、等。）。この種の電源システムにおいて、前記二次電池の性能劣化を抑制したり、当該電源システムの運転を効率化したりするために、前記二次電池の状態（典型的にはＳＯＣ：ＳＯＣはＳｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅの略）を推定する装置が、従来種々提案されている（例えば、特許第４６４９６８２号公報、特許第４７０３５９３号公報、特開２００８−２４３３７３号公報、特開２０１０−６０４０６号公報、等参照。）
【発明の概要】
【０００３】
本発明は、この種の電池状態推定装置（「二次電池の状態推定装置」とも称され得る。）における良好な推定精度を、より少ない演算負荷で達成することを目的としてなされたものである。
【０００４】
−構成−
本発明の電池状態推定装置は、二次電池の状態（以下、「電池状態」と称する。）を推定するように構成されている。この電池状態推定装置は、電圧検出部と、電流検出部と、温度検出部と、を備えている。前記電圧検出部は、前記二次電池の端子間に発生する電池電圧を検出するように設けられている。前記電流検出部は、前記二次電池の充放電中の電流を検出するように設けられている。前記温度検出部は、前記二次電池の温度である電池温度を検出するように設けられている。
【０００５】
また、前記電池状態推定装置は、電流推定部を備えている。この電流推定部は、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、電池モデルを用いて前記二次電池の充放電中の電流を推定するように設けられている。ここで、前記電池モデルは、反応寄与物質（前記二次電池における電気化学反応に寄与する物質）の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルである（かかる電池モデルは、特許第４２６５６２９号公報、特許第４６４９６８２号公報、特許第４７０３５９３号公報、特許第４７４４６２２号公報、特許第４８０２９４５号公報、特開２００７−１４１５５８号公報、特開２００８−２４３３７３号公報、特開２０１０−６０４０６号公報、等に詳細に記載されている。）。この反応寄与物質には、前記二次電池がいわゆるリチウムイオン電池である場合、リチウムの原子あるいはイオンが該当する。
【０００６】
さらに、前記電池状態推定装置は、拡散係数補正値設定部を備えている。この拡散係数補正値設定部は、前記拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を設定するように設けられている。
【０００７】
本発明の特徴は、前記拡散係数補正値設定部が、前記電流検出部による電流検出値を平均化した値と、前記電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値を設定することにある。なお、前記電流検出値を平均化した値としては、同電流検出値をなまし処理することで得られた値が用いられ得る。また、前記電流推定値を平均化した値としては、同電流推定値をなまし処理することで得られた値が用いられ得る。
【０００８】
−作用・効果−
かかる構成を有する本発明の電池状態推定装置においては、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、前記電流推定部により前記電流推定値が算出される。こうして算出された前記電流推定値は、前記電池状態の推定のために用いられる（詳細には前掲の各公報参照）。
【０００９】
また、前記拡散係数補正値設定部は、前記電流推定値を平均化した値と、前記電流検出部によって検出された前記電流検出値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値を設定する。こうして設定された前記拡散係数補正値が以後の前記電池状態の推定に用いられることで、当該電池状態の良好な推定精度が得られる。
【００１０】
ここで、上述したように、本発明の電池状態推定装置においては、前記電流推定値（これはそもそも前記電池状態の推定のために用いられる値である）を平均化した値と、前記電流検出部によって検出された前記電流検出値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値が設定される。このため、本発明の構成によれば、前記拡散係数補正値の設定のためだけに別途状態量データを取得したり保存したりする必要性が著しく低減する。また、前記拡散係数補正値の設定が、所定の充放電状態の経過後等の条件に拘束されず、任意の時期に行われ得るようになる。
【００１１】
このように、本発明によれば、前記電池状態の良好な推定精度を、より少ない演算負荷で達成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態が適用された電源システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示されている電源システムの一例である車両の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示されているバッテリ制御用電子制御ユニット内にて実現される、本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示されている拡散係数補正値設定部にて用いられる、拡散係数補正値の設定（取得）のためのマップの一例を示す図である。
【図５】本発明の拡散係数補正を行わない場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を時間経過とともに示すグラフである。
【図６】本発明の拡散係数補正を行った場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を時間経過とともに示すグラフである。
【図７】図３に示されている電池状態推定装置によって実行される、電池状態（具体的にはＳＯＣ）の推定動作の一具体例を示すフローチャートである。
【図８】図３に示されている拡散係数補正値設定部にて用いられる、拡散係数補正値の設定（取得）のためのマップの他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、後述するように、本発明が、以下に説明する実施形態の具体的構成に何ら限定されるものではないことは、全く当然である。本実施形態に対して施され得る各種の変更（変形例：modification）は、当該実施形態の説明中に挿入されると、一貫した実施形態の説明の理解が妨げられるので、末尾にまとめて記載されている。
【００１４】
−電源システムの全体構成−
図１は、本発明の一実施形態が適用された電源システムＳの概略構成を示すブロック図である。電源システムＳは、二次電池１と、負荷２と、バッテリ制御装置３と、メイン制御ユニット４と、を備えている。この電源システムＳは、二次電池１によって負荷２へ電源を供給するとともに、必要に応じて当該負荷２の運転中に生じる電力によって当該二次電池１を充電可能に構成されている。
【００１５】
本実施形態においては、二次電池１は、充放電可能なリチウムイオン電池であって、その端子は電源ライン５を介して負荷２と電気的に接続されている。また、本実施形態においては、電源システムＳは、図示しないモータを搭載した車両（電気自動車あるいはハイブリッド自動車）である。すなわち、負荷２には、二次電池１から供給される電力によって駆動される当該モータ等の駆動要素が設けられている。また、負荷２には、車両走行中に発電可能な発電要素（図示せず：この発電要素には上述のモータが含まれ得る）が設けられている。
【００１６】
バッテリ制御装置３は、電気化学反応に基づいて二次電池１の内部状態を推定可能な電池モデルに従って二次電池１の電池状態（ＳＯＣ等）を推定するとともに、この推定値を含む二次電池１に関する各種情報をメイン制御ユニット４に向けて送出するようになっている。メイン制御ユニット４（以下、「メインＥＣＵ４」と称する。）は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、バックアップＲＡＭ（書き換え可能な不揮発性メモリ）、等を含む、いわゆるマイクロコンピュータであって、バッテリ制御装置３から得られる電池情報、及び運転者からの運転指令情報（図示しないアクセルペダルの操作量等）に応じて、二次電池１の充放電状態や負荷２の動作状態を制御するようになっている。
【００１７】
図２は、図１に示されている電源システムＳの一例である車両ＶＨの概略構成を示すブロック図である。図２に示されているように、車両ＶＨは、いわゆる「ハイブリッド自動車」であって、二次電池１、バッテリ制御装置３、及びメイン制御ユニット４に加えて、負荷２としての、第一モータジェネレータ２１と、第二モータジェネレータ２２と、インバータ２３と、電力ライン２４及び２５と、エンジン２６と、動力伝達機構２７と、を備えている。
【００１８】
第一モータジェネレータ２１は、発電機としても電動機としても動作可能な周知の交流同期型発電電動機であって、エンジン２６の回転駆動力のうちの全部又は一部を受け取ることで発電し得るように設けられている。なお、本実施形態においては、第一モータジェネレータ２１は、主として発電機として機能するように設けられている。第二モータジェネレータ２２は、発電機としても電動機としても動作可能な周知の交流同期型発電電動機であって、二次電池１及び／又は第一モータジェネレータ２１から電力供給を受けることで車軸ＤＳ（車輪Ｗ）を回転駆動するための動力を発生する一方、減速時には車軸ＤＳ（車輪Ｗ）の回転駆動力から電力を回収し得るように設けられている。
【００１９】
インバータ２３は、電源ライン５を介して二次電池１と電気的に接続されている。また、インバータ２３は、電力ライン２４を介して第一モータジェネレータ２１と電気的に接続されるとともに、電力ライン２５を介して第二モータジェネレータ２２と電気的に接続されている。このインバータ２３は、二次電池１から供給された直流電力を交流電力に変換して電力ライン２４へ出力するとともに、電力ライン２４及び２５に供給された交流電力を直流電力に変換して電源ライン５に出力するようになっている。
【００２０】
第一モータジェネレータ２１、第二モータジェネレータ２２、及びエンジン２６は、動力伝達機構２７を介して車軸ＤＳ（車輪Ｗ）と結合されている。動力伝達機構２７は、動力分割機構２７ａと、減速機２７ｂと、を備えている。動力伝達機構２７は、エンジン２６により出力された回転駆動力のうちの全部又は一部を第一モータジェネレータ２１に伝達することで第一モータジェネレータ２１における発電を可能とするとともに、エンジン２６及び第二モータジェネレータ２２により出力された回転駆動力を車軸ＤＳに伝達することで車輪Ｗを駆動可能に構成されている。
【００２１】
上述のような車両ＶＨの構成はすでに周知となっているので、本明細書においては、これ以上の詳細な説明については省略する。
【００２２】
−バッテリ制御装置の構成−
再び図１を参照すると、バッテリ制御装置３は、バッテリ制御用電子制御ユニット３０（以下、「バッテリＥＣＵ３０」と称する。）と、電圧センサ３１と、電流センサ３２と、温度センサ３３と、を備えている。バッテリＥＣＵ３０も、予めプログラムされた所定のシーケンス及び所定の演算を実行するためのＣＰＵ、かかるシーケンス及び演算を実行するためのルーチン（プログラム）及びパラメータを格納したＲＯＭ、ＣＰＵによるルーチン実行の際に適宜データが格納されるＲＡＭ及びバックアップＲＡＭ、等を含む、いわゆるマイクロコンピュータであって、電圧センサ３１、電流センサ３２、及び温度センサ３３が出力する検出信号（検出値）等に基づいて上述の電池情報を生成するようになっている。
【００２３】
電圧センサ３１は、二次電池１の端子間に発生する電池電圧に応じた出力を生じるように設けられている。電流センサ３２は、二次電池１の充放電中の電流に応じた出力を生じるように設けられている。温度センサ３３は、二次電池１の温度である電池温度に応じた出力を生じるように設けられている。
【００２４】
図３は、図１に示されているバッテリＥＣＵ３０内にて実現される、本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置３００の概略構成を示すブロック図である。この電池状態推定装置３００は、拡散推定部３１１と、開放電圧推定部３１２と、電池パラメータ値設定部３１３と、電流推定部３１４と、境界条件設定部３１５と、平均濃度算出部３２１と、ＳＯＣ推定部３２２と、を備えている。なお、これらは、公知の電池モデルを用いた上記各公報に開示されたものと同様のものであるので（例えば特開２００８−２４３３７３号公報の図９及び図１０参照）、各部で用いられるモデル式等の詳細は本明細書では省略する（必要であれば上記各公報を参照のこと）。
【００２５】
拡散推定部３１１は、公知の活物質拡散モデル式により、境界条件設定部によって設定された境界条件に基づいて、活物質内部でのリチウム濃度分布を逐次演算及び更新するようになっている。開放電圧推定部３１２は、所定のマップに従い、正極および負極それぞれの開放電圧、あるいは正極及び負極を合成した開放電圧を算出するようになっている（図中では、これらを包括して「開放電圧Ｕ（θ）」と表記している。Ｕ（θ）は開放電圧Ｕが「θ」の関数としてθを引数とするマップにより取得されることを示している。ここで、「θ」は、拡散推定部３１１による推定に基づく局所ＳＯＣである。）
【００２６】
電池パラメータ値設定部３１３は、温度センサ３３の検出値Ｔｂに従って検知される電池温度Ｔ、及び拡散推定部３１１による推定に基づく現在の局所ＳＯＣ（図中「θ」と表記されている）に応じて、使用する電池モデル式中の電池パラメータ（直流純抵抗Ｒｄ、交換電流密度ｉ0、拡散定数Ｄs、等）を設定するようになっている。ここで、拡散定数Ｄsは、電池モデル式中のリチウム濃度分布を規定する拡散方程式に用いられる係数である。なお、本実施形態においては、電池パラメータ値設定部３１３から拡散推定部３１１に入力される拡散定数Ｄsは、電池温度Ｔと所定のマップとに基づいて一旦取得された拡散定数Ｄsに対して、後述の拡散係数補正値ｋｄｓを乗算した値である（すなわちＤs←Ｄs・ｋｄｓ）。
【００２７】
電流推定部３１４は、開放電圧推定部３１２によって推定された開放電圧Ｕ（θ）と、電圧センサ３１の検出値Ｖｂに従って検知される現在の電池電圧Ｖ（ｔ）と、公知の電圧−電流関係モデル式及び活物質拡散モデル式と、に基づいて、電池電流密度Ｉ（ｔ）を算出するようになっている。境界条件設定部３１５は、電流推定部３１４によって算出された電池電流密度Ｉ（ｔ）を反応電流密度（リチウム生成量）に換算して、活物質拡散モデル式の境界条件を更新するようになっている。
【００２８】
平均濃度算出部３２１は、拡散推定部３１１によって推定された活物質内部でのリチウム濃度分布に基づいて、正極活物質モデル内のリチウム平均濃度ｃsave（ｔ）を算出するようになっている。ＳＯＣ推定部３２２は、平均濃度算出部３２１によって算出されたリチウム平均濃度ｃsave（ｔ）に基づいて、二次電池１全体のＳＯＣ推定値（図中ＳＯＣｅと示されている）を生成するようになっている。
【００２９】
さらに、電池状態推定装置３００は、推定電流平均化処理部３３１と、検出電流平均化処理部３３２と、拡散係数補正値設定部３３３と、を備えている。
【００３０】
推定電流平均化処理部３３１は、電流推定部３１４によって算出された電池電流密度Ｉ（ｔ）に極板面積を乗じ一次なまし処理することで、電流推定値を平均化した値（以下、「推定電流平均値」と称する。）Ｉｅａｖｅを算出するようになっている。検出電流平均化処理部３３２は、電流センサ３２の検出値に従って検知される検出電流Ｉｓを一次なまし処理することで、電流検出値を平均化した値（以下、「検出電流平均値」と称する。）Ｉｓａｖｅを算出するようになっている。拡散係数補正値設定部３３３は、推定電流平均値Ｉｅａｖｅと検出電流平均値Ｉｓａｖｅとの差に基づいて、拡散定数Ｄsの補正値（拡散係数補正値ｋｄｓ）を設定するようになっている。
【００３１】
図４は、図３に示されている拡散係数補正値設定部３３３にて用いられる、拡散係数補正値ｋｄｓの設定（取得）のためのマップの一例を示す図である。図４中、（ｉ）は放電時、（ii）は充電時のマップの一例を示している。また、ΔＩａｖｅ＝Ｉｓａｖｅ−Ｉｅａｖｅである。拡散係数には温度依存性があるため、かかるマップは、複数の電池温度Ｔの範囲毎にそれぞれ設定されている。
【００３２】
−拡散係数補正の概要−
二次電池１は、周知の通り、使用に伴ってその性能が経時的に変化する。かかる性能変化は、リチウム拡散挙動の変化に起因するものである。かかる経時的なリチウム拡散挙動変化に伴い、電池モデルにより取得される電流推定値（電流推定部３１４によって算出される電池電流密度Ｉ（ｔ）の値）と、実際の充放電電流の値と、の間に偏差が発生し（かかる偏差は、定電流充放電時にはオフセット的な偏差として現れる。）、これによりＳＯＣの推定精度が悪化する。かかる電流推定値と実際の充放電電流の値との偏差は、上述のリチウム拡散挙動変化に伴う電池モデルと実際の二次電池１との過電圧の差が電流推定値の差となって現れるために生じる。
【００３３】
図５は、この現象を示すグラフである。図中、（ｉ）は電流推定値及び実際の電流値の時間経過に伴う変化を示すグラフであり、（ii）はＳＯＣ推定値及び実際のＳＯＣの値の時間経過に伴う変化を示すグラフである。また、図中、実線は実際の値（真値）を示し、破線は推定値を示しているものとする。図５に示されているように、拡散挙動の変化により、電流推定値の誤差が大きくなり、これによりＳＯＣ推定値にも大きな誤差が生じている。
【００３４】
そこで、本発明の発明者は、拡散挙動の変化によって電流推定値と実際の充放電電流の値との間にオフセット的な偏差が生じることに着目し、かかる偏差に基づいて電池モデルにおける拡散係数を補正（学習）する手法を案出した。
【００３５】
なお、拡散挙動の変化に応じた拡散係数の学習に関しては、本出願人は、すでに、特開２００８−２４１２４６号公報（特許第４７０３５９３号）にて、その一手法を提案している（第２実施形態：図１２〜図２３等参照）。かかる手法は、所定の電池緩和状態を経て拡散係数の学習可能なタイミングが到来した後に、所定のデータ保存期間中に時系列データとして保存された電池データの測定値（電池温度Ｔ、電池電流Ｉｓ、電池電圧Ｖ）を用いて、拡散係数の学習を行う、というものである（以下、これを「従来の手法」と称する。）。かかる従来の手法は、以下の知見に基づいて案出されたものである。
【００３６】
一般に、同一符号の大電流が継続し、あるいは大電流が継続した後に電流が停止して電池電圧が緩和する場合に、活物質内のリチウム拡散（拡散抵抗）による電圧変化が顕著に現れる。よって、このような場合に、経時的変化（劣化）により、電池モデルと実際の二次電池１との間に、活物質におけるリチウム拡散係数に差が生じると、電池モデルによる電流推定値に大きな誤差が発生する。かかる事実を利用して、二次電池１に一定電流を所定時間流した後にかかる電流をカットしたときの電流、電圧、及び温度を測定し、測定データの電流カット後の緩和部分の電流プロファイルが、電池モデルによる電流推定値の緩和部分のプロファイルと一致するように、電池モデルにおける拡散係数の同定が行われる。車両ＶＨにおいてこのような拡散係数の同定をオンボードで行うための上述のような電流状態が実現されるのは、回生ブレーキ作動を経て停車する場合である。
【００３７】
かかる従来の手法によれば、電流推定及びＳＯＣ推定の誤差を良好に小さくすることができる。但し、従来の手法においては、上述のように、所定の電池緩和状態を経て拡散係数の学習可能なタイミングが到来しなければ拡散係数の学習を行うことができない。また、従来の手法においては、ＳＯＣ推定には用いられない、拡散係数の学習専用の時系列データを格納する必要があり、そのための大きな記憶容量が必要となるとともに、計算負荷も大きかった。
【００３８】
これに対し、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法によれば、任意の時期に拡散係数補正を行うことが可能になり、補正（学習）機会が増大し、以て推定精度がよりいっそう向上する。なお、図６に、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法を用いた場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を示す。
【００３９】
また、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法においては、ＳＯＣ推定のために用いられるデータ（パラメータ）である電池データの測定値（電池温度Ｔ、電池電流Ｉｓ、電池電圧Ｖ）と、ＳＯＣ推定のために算出される電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値と、を用いて拡散係数補正が行われる。したがって、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法によれば、ＳＯＣ推定のために用いられるデータ（パラメータ）以外の、拡散係数の学習専用の時系列データを格納する必要がなくなり、以て計算負荷や必要な記憶容量が軽減される。
【００４０】
−動作の具体例−
図７は、図３に示されている電池状態推定装置３００によって実行される、電池状態（具体的にはＳＯＣ）の推定動作の一具体例を示すフローチャートである。図中、「Ｓ」は「ステップ」の略称である。図７に示されているＳＯＣ推定ルーチン７００は、バッテリＥＣＵ３０において所定の演算周期毎に実行される。
【００４１】
まず、ステップ７１０において電圧センサ３１の検出値Ｖｂに基づいて電池電圧Ｖ（ｔ）が取得されるとともに、ステップ７１５において温度センサ３３の検出値Ｔｂに基づいてその時点における電池温度Ｔが取得される。次に、ステップ７２０において、前回のルーチン実行時に後述するステップ７８０によって更新されたリチウム濃度分布に基づいて、活物質表面の局所的ＳＯＣの値（θ）が算出される。続いて、ステップ７３０において、上述のステップ７２０にて算出された局所的ＳＯＣの値に基づいて、開放電圧Ｕ（θ）値が算出される。その後、ステップ７４０において、図３に示されている電流推定部３１４の機能により、電池電圧Ｖ（ｔ）、開放電圧Ｕ（θ）、及び電池温度Ｔに応じて設定された電池パラメータ値に基づいて、電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値が算出される。以上の処理は、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１００〜１４０と同様である。
【００４２】
電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値が算出されると、処理がステップ７５０に進行し、電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値に極板面積を乗じ一次なまし処理することで、推定電流平均値Ｉｅａｖｅが算出される。また、ステップ７５５において、電流センサ３２の検出値に従って検知される検出電流Ｉｓを一次なまし処理することで、検出電流平均値Ｉｓａｖｅが算出される。その後、ステップ７６０において、検出電流平均値Ｉｓａｖｅと推定電流平均値Ｉｅａｖｅとの差ΔＩａｖｅと、電池温度Ｔに応じて選択されΔＩａｖｅを引数とするマップＭＡＰｋｄｓと、に基づいて、拡散係数補正値ｋｄｓが設定（取得）される。
【００４３】
拡散係数補正値ｋｄｓが設定（取得）されると、処理がステップ７７０に進行する。ステップ７７０においては、推定された電池電流密度Ｉ（ｔ）から反応電流密度（リチウム生成量）が算出されるとともに、算出した反応電流密度を用いて拡散モデル方程式の活物質界面における境界条件（活物質界面）が設定される。この処理も、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１５０と同様である。
【００４４】
次に、ステップ７８０において、拡散方程式モデルに従って、活物質モデル内のリチウム濃度分布が計算され、活物質モデル内の各領域のリチウム濃度推定値が更新される。すなわち、ステップ７８０において実行される処理は、図３における拡散推定部３１１の機能に相当する。ここで、本具体例においては、ステップ７８０における処理の実行の際に用いられる拡散係数Ｄｓとして、電池温度Ｔに応じて設定された値に対して、上述の拡散係数補正値ｋｄｓを乗じた値が用いられる。なお、上述のように、このとき演算及び更新された最外周の分割領域におけるリチウム濃度は、次回のルーチン実行時に、ステップ７２０にて局所的ＳＯＣの算出に用いられる。
【００４５】
ステップ７８０にてリチウム濃度分布が更新された後、処理がステップ７９０に進行し、ステップ７８０にて求められた活物質内のリチウム濃度分布に基づいてリチウム平均濃度ｃｓａｖｅが算出される。続いて、ステップ７９５において、ステップ７９０にて求められたリチウム平均濃度ｃｓａｖｅに基づいて二次電池１全体のＳＯＣ推定値（図中ＳＯＣｅと示されている）が算出される。これらの処理も、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１７１及び１７２と同様である。その後、本ルーチンが一旦終了する。
【００４６】
＜変形例の例示列挙＞
なお、上述の実施形態は、上述した通り、出願人が取り敢えず本願の出願時点において最良であると考えた本発明の代表的な実施形態を単に例示したものにすぎない。よって、本発明はもとより上述の実施形態に何ら限定されるものではない。したがって、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、上述の実施形態に対して種々の変形が施され得ることは、当然である。
【００４７】
以下、代表的な変形例について、幾つか例示する。もっとも、言うまでもなく、変形例とて、以下に列挙されたものに限定されるものではない。また、複数の変形例が、技術的に矛盾しない範囲内において、適宜、複合的に適用され得る。
【００４８】
本発明（特に、本発明の課題を解決するための手段を構成する各構成要素における、作用的あるいは機能的に表現されているもの）は、上述の実施形態や、下記変形例の記載に基づいて限定解釈されてはならない。このような限定解釈は、（先願主義の下で出願を急ぐ）出願人の利益を不当に害する反面、模倣者を不当に利するものであって、許されない。
【００４９】
本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な装置構成に限定されない。例えば、第一モータジェネレータ２１と第二モータジェネレータ２２とのうちのいずれか一方は、省略されてもよい。また、本発明の適用対象は、ハイブリッド自動車に限定されない。すなわち、例えば、本発明は、内燃機関を用いない電気自動車に対しても良好に適用され得る。さらに、本発明の適用対象は、車両に何ら限定されるものではない。
【００５０】
本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な処理態様に限定されない。例えば、なまし処理に代えて、算術平均処理が用いられてもよい。また、図７に示されている各ステップの順序も、技術的に矛盾しない範囲内において適宜変更可能である。
【００５１】
二次電池１をほぼ満充電の状態からごく低残量の状態まで放電させた後、ほぼ満充電の状態に復帰させるような使用態様が望まれる場合がある（例えばハイブリッド自動車等）。このような場合、放電時に低ＳＯＣ領域でのＳＯＣの推定値が実際値よりも高くなる、もしくは、充電時に高ＳＯＣ領域でのＳＯＣの推定値が実際値よりも低くなると、二次電池１の劣化が加速される可能性がある。そこで、これを防止するために、図４に示されているマップに代えて、図８に示されているマップが用いられ得る。
【００５２】
図８に示されているマップにおいては、ΔＩａｖｅの全領域において、補正値ｋｄｓ≧１となっている。すなわち、かかるマップを用いた場合、拡散係数を大きくする方向にのみ、拡散係数の補正（学習）が行われる。具体的には、（ｉ）の放電時のものを参照すると、放電時においては、ΔＩａｖｅ＜０すなわち検出電流平均値Ｉｓａｖｅ＜推定電流平均値Ｉｅａｖｅである場合には、補正値ｋｄｓ＝１であり、拡散係数の補正は行われない。一方、（ii）の充電時のものを参照すると、充電時においては、ΔＩａｖｅ＞０すなわち検出電流平均値Ｉｓａｖｅ＞推定電流平均値Ｉｅａｖｅである場合には、補正値ｋｄｓ＝１であり、拡散係数の補正は行われない。
【００５３】
本発明に係る拡散係数補正は、直流抵抗学習と並行して行うことが可能である（特許第４７０３５９３号公報における「実施の形態３」参照）。ここで、「直流抵抗学習」とは、電池モデル式中の電池パラメータの一つである直流抵抗Ｒａの経時変化状態を推定することをいう。なお、直流抵抗Ｒａは、二次電池１をマクロに見た場合の内部の直流抵抗に相当するものであって、負極及び正極での電子ｅ−の移動に対する純電気的な抵抗である直流純抵抗Ｒｄと、活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する電荷移動抵抗である反応抵抗Ｒｒと、を併せたものである。
【００５４】
直流抵抗Ｒａの学習は、例えば、初期状態（典型的には新品時であるが、これに限定されるものではなく、予想される最大劣化時と新品時との間の中間的な状態に対応して初期状態が定義されてもよい。）の値からの変化率を算出することによって行われる。すなわち、上述の各センサにより測定された電池データ（Ｔｂ，Ｖｂ，Ｉｂ）と、現在の電池状態（Ｔ，θ）に対応して所定のパラメータ特性マップから読み出された直流抵抗の初期値Ｒａｎと、を用いた、電池モデル式に基づくパラメータ同定により、直流抵抗変化率の推定値が、公知の逐次最小自乗法モデルを用いて逐次算出される（さらなる詳細は特許第４７０３５９３号公報等参照）。
【００５５】
その他、特段に言及されていない変形例についても、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、本発明の範囲内に含まれることは当然である。
【００５６】
また、本発明の課題を解決するための手段を構成する各要素における、作用的あるいは機能的に表現されている要素は、上述の実施形態や変形例にて開示されている具体的構造の他、当該作用あるいは機能を実現可能ないかなる構造をも含む。さらに、本明細書にて引用した各公報の内容（明細書及び図面を含む）は、技術的に矛盾しない範囲において、本明細書の一部を構成するものとして適宜援用され得る。
【符号の説明】
【００５７】
Ｓ…電源システム ＶＨ…車両 １…二次電池
２…負荷 ２１…ＭＧ１ ２２…ＭＧ２
２３…インバータ ２４…電力ライン ２５…電力ライン
２６…エンジン ２７…動力伝達機構
３…バッテリ制御装置 ３０…バッテリ制御用電子制御ユニット
３１…電圧センサ ３２…電流センサ ３３…温度センサ
３００…電池状態推定装置 ３１１…拡散推定部 ３１２…開放電圧推定部
３１３…電池パラメータ値設定部 ３１４…電流推定部 ３１５…境界条件設定部
３２１…平均濃度算出部 ３２２…ＳＯＣ推定部
３３１…推定電流平均化処理部 ３３２…検出電流平均化処理部
３３３…拡散係数補正値算出部
４…メイン制御ユニット ５…電源ライン
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５８】
【特許文献１】特許第４６４９６８２号公報
【特許文献２】特許第４７０３５９３号公報
【特許文献３】特開２００８−２４３３７３号公報
【特許文献４】特開２０１０−６０４０６号公報
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の状態を推定するように構成された、電池状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池によって負荷へ電源を供給し、かつ必要に応じて当該負荷の運転中にも当該二次電池を充電可能な電源システムが、広く知られている（例えば、ハイブリッド自動車、電気自動車、等。）。この種の電源システムにおいて、前記二次電池の性能劣化を抑制したり、当該電源システムの運転を効率化したりするために、前記二次電池の状態（典型的にはＳＯＣ：ＳＯＣはＳｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅの略）を推定する装置が、従来種々提案されている（例えば、特許第４６４９６８２号公報、特許第４７０３５９３号公報、特開２００８−２４３３７３号公報、特開２０１０−６０４０６号公報、等参照。）
【発明の概要】
【０００３】
本発明は、この種の電池状態推定装置（「二次電池の状態推定装置」とも称され得る。）における良好な推定精度を、より少ない演算負荷で達成することを目的としてなされたものである。
【０００４】
−構成−
本発明の電池状態推定装置は、二次電池の状態（以下、「電池状態」と称する。）を推定するように構成されている。この電池状態推定装置は、電圧検出部と、電流検出部と、温度検出部と、を備えている。前記電圧検出部は、前記二次電池の端子間に発生する電池電圧を検出するように設けられている。前記電流検出部は、前記二次電池の充放電中の電流を検出するように設けられている。前記温度検出部は、前記二次電池の温度である電池温度を検出するように設けられている。
【０００５】
また、前記電池状態推定装置は、電流推定部を備えている。この電流推定部は、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、電池モデルを用いて前記二次電池の充放電中の電流を推定するように設けられている。ここで、前記電池モデルは、反応寄与物質（前記二次電池における電気化学反応に寄与する物質）の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルである（かかる電池モデルは、特許第４２６５６２９号公報、特許第４６４９６８２号公報、特許第４７０３５９３号公報、特許第４７４４６２２号公報、特許第４８０２９４５号公報、特開２００７−１４１５５８号公報、特開２００８−２４３３７３号公報、特開２０１０−６０４０６号公報、等に詳細に記載されている。）。この反応寄与物質には、前記二次電池がいわゆるリチウムイオン電池である場合、リチウムの原子あるいはイオンが該当する。
【０００６】
さらに、前記電池状態推定装置は、拡散係数補正値設定部を備えている。この拡散係数補正値設定部は、前記拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を設定するように設けられている。
【０００７】
本発明の特徴は、前記拡散係数補正値設定部が、前記電流検出部による電流検出値を平均化した値と、前記電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値を設定することにある。なお、前記電流検出値を平均化した値としては、同電流検出値をなまし処理することで得られた値が用いられ得る。また、前記電流推定値を平均化した値としては、同電流推定値をなまし処理することで得られた値が用いられ得る。
【０００８】
−作用・効果−
かかる構成を有する本発明の電池状態推定装置においては、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、前記電流推定部により前記電流推定値が算出される。こうして算出された前記電流推定値は、前記電池状態の推定のために用いられる（詳細には前掲の各公報参照）。
【０００９】
また、前記拡散係数補正値設定部は、前記電流推定値を平均化した値と、前記電流検出部によって検出された前記電流検出値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値を設定する。こうして設定された前記拡散係数補正値が以後の前記電池状態の推定に用いられることで、当該電池状態の良好な推定精度が得られる。
【００１０】
ここで、上述したように、本発明の電池状態推定装置においては、前記電流推定値（これはそもそも前記電池状態の推定のために用いられる値である）を平均化した値と、前記電流検出部によって検出された前記電流検出値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散係数補正値が設定される。このため、本発明の構成によれば、前記拡散係数補正値の設定のためだけに別途状態量データを取得したり保存したりする必要性が著しく低減する。また、前記拡散係数補正値の設定が、所定の充放電状態の経過後等の条件に拘束されず、任意の時期に行われ得るようになる。
【００１１】
このように、本発明によれば、前記電池状態の良好な推定精度を、より少ない演算負荷で達成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態が適用された電源システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示されている電源システムの一例である車両の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示されているバッテリ制御用電子制御ユニット内にて実現される、本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示されている拡散係数補正値設定部にて用いられる、拡散係数補正値の設定（取得）のためのマップの一例を示す図である。
【図５】本発明の拡散係数補正を行わない場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を時間経過とともに示すグラフである。
【図６】本発明の拡散係数補正を行った場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を時間経過とともに示すグラフである。
【図７】図３に示されている電池状態推定装置によって実行される、電池状態（具体的にはＳＯＣ）の推定動作の一具体例を示すフローチャートである。
【図８】図３に示されている拡散係数補正値設定部にて用いられる、拡散係数補正値の設定（取得）のためのマップの他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、後述するように、本発明が、以下に説明する実施形態の具体的構成に何ら限定されるものではないことは、全く当然である。本実施形態に対して施され得る各種の変更（変形例：modification）は、当該実施形態の説明中に挿入されると、一貫した実施形態の説明の理解が妨げられるので、末尾にまとめて記載されている。
【００１４】
−電源システムの全体構成−
図１は、本発明の一実施形態が適用された電源システムＳの概略構成を示すブロック図である。電源システムＳは、二次電池１と、負荷２と、バッテリ制御装置３と、メイン制御ユニット４と、を備えている。この電源システムＳは、二次電池１によって負荷２へ電源を供給するとともに、必要に応じて当該負荷２の運転中に生じる電力によって当該二次電池１を充電可能に構成されている。
【００１５】
本実施形態においては、二次電池１は、充放電可能なリチウムイオン電池であって、その端子は電源ライン５を介して負荷２と電気的に接続されている。また、本実施形態においては、電源システムＳは、図示しないモータを搭載した車両（電気自動車あるいはハイブリッド自動車）である。すなわち、負荷２には、二次電池１から供給される電力によって駆動される当該モータ等の駆動要素が設けられている。また、負荷２には、車両走行中に発電可能な発電要素（図示せず：この発電要素には上述のモータが含まれ得る）が設けられている。
【００１６】
バッテリ制御装置３は、電気化学反応に基づいて二次電池１の内部状態を推定可能な電池モデルに従って二次電池１の電池状態（ＳＯＣ等）を推定するとともに、この推定値を含む二次電池１に関する各種情報をメイン制御ユニット４に向けて送出するようになっている。メイン制御ユニット４（以下、「メインＥＣＵ４」と称する。）は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、バックアップＲＡＭ（書き換え可能な不揮発性メモリ）、等を含む、いわゆるマイクロコンピュータであって、バッテリ制御装置３から得られる電池情報、及び運転者からの運転指令情報（図示しないアクセルペダルの操作量等）に応じて、二次電池１の充放電状態や負荷２の動作状態を制御するようになっている。
【００１７】
図２は、図１に示されている電源システムＳの一例である車両ＶＨの概略構成を示すブロック図である。図２に示されているように、車両ＶＨは、いわゆる「ハイブリッド自動車」であって、二次電池１、バッテリ制御装置３、及びメイン制御ユニット４に加えて、負荷２としての、第一モータジェネレータ２１と、第二モータジェネレータ２２と、インバータ２３と、電力ライン２４及び２５と、エンジン２６と、動力伝達機構２７と、を備えている。
【００１８】
第一モータジェネレータ２１は、発電機としても電動機としても動作可能な周知の交流同期型発電電動機であって、エンジン２６の回転駆動力のうちの全部又は一部を受け取ることで発電し得るように設けられている。なお、本実施形態においては、第一モータジェネレータ２１は、主として発電機として機能するように設けられている。第二モータジェネレータ２２は、発電機としても電動機としても動作可能な周知の交流同期型発電電動機であって、二次電池１及び／又は第一モータジェネレータ２１から電力供給を受けることで車軸ＤＳ（車輪Ｗ）を回転駆動するための動力を発生する一方、減速時には車軸ＤＳ（車輪Ｗ）の回転駆動力から電力を回収し得るように設けられている。
【００１９】
インバータ２３は、電源ライン５を介して二次電池１と電気的に接続されている。また、インバータ２３は、電力ライン２４を介して第一モータジェネレータ２１と電気的に接続されるとともに、電力ライン２５を介して第二モータジェネレータ２２と電気的に接続されている。このインバータ２３は、二次電池１から供給された直流電力を交流電力に変換して電力ライン２４へ出力するとともに、電力ライン２４及び２５に供給された交流電力を直流電力に変換して電源ライン５に出力するようになっている。
【００２０】
第一モータジェネレータ２１、第二モータジェネレータ２２、及びエンジン２６は、動力伝達機構２７を介して車軸ＤＳ（車輪Ｗ）と結合されている。動力伝達機構２７は、動力分割機構２７ａと、減速機２７ｂと、を備えている。動力伝達機構２７は、エンジン２６により出力された回転駆動力のうちの全部又は一部を第一モータジェネレータ２１に伝達することで第一モータジェネレータ２１における発電を可能とするとともに、エンジン２６及び第二モータジェネレータ２２により出力された回転駆動力を車軸ＤＳに伝達することで車輪Ｗを駆動可能に構成されている。
【００２１】
上述のような車両ＶＨの構成はすでに周知となっているので、本明細書においては、これ以上の詳細な説明については省略する。
【００２２】
−バッテリ制御装置の構成−
再び図１を参照すると、バッテリ制御装置３は、バッテリ制御用電子制御ユニット３０（以下、「バッテリＥＣＵ３０」と称する。）と、電圧センサ３１と、電流センサ３２と、温度センサ３３と、を備えている。バッテリＥＣＵ３０も、予めプログラムされた所定のシーケンス及び所定の演算を実行するためのＣＰＵ、かかるシーケンス及び演算を実行するためのルーチン（プログラム）及びパラメータを格納したＲＯＭ、ＣＰＵによるルーチン実行の際に適宜データが格納されるＲＡＭ及びバックアップＲＡＭ、等を含む、いわゆるマイクロコンピュータであって、電圧センサ３１、電流センサ３２、及び温度センサ３３が出力する検出信号（検出値）等に基づいて上述の電池情報を生成するようになっている。
【００２３】
電圧センサ３１は、二次電池１の端子間に発生する電池電圧に応じた出力を生じるように設けられている。電流センサ３２は、二次電池１の充放電中の電流に応じた出力を生じるように設けられている。温度センサ３３は、二次電池１の温度である電池温度に応じた出力を生じるように設けられている。
【００２４】
図３は、図１に示されているバッテリＥＣＵ３０内にて実現される、本発明の一実施形態に係る電池状態推定装置３００の概略構成を示すブロック図である。この電池状態推定装置３００は、拡散推定部３１１と、開放電圧推定部３１２と、電池パラメータ値設定部３１３と、電流推定部３１４と、境界条件設定部３１５と、平均濃度算出部３２１と、ＳＯＣ推定部３２２と、を備えている。なお、これらは、公知の電池モデルを用いた上記各公報に開示されたものと同様のものであるので（例えば特開２００８−２４３３７３号公報の図９及び図１０参照）、各部で用いられるモデル式等の詳細は本明細書では省略する（必要であれば上記各公報を参照のこと）。
【００２５】
拡散推定部３１１は、公知の活物質拡散モデル式により、境界条件設定部によって設定された境界条件に基づいて、活物質内部でのリチウム濃度分布を逐次演算及び更新するようになっている。開放電圧推定部３１２は、所定のマップに従い、正極および負極それぞれの開放電圧、あるいは正極及び負極を合成した開放電圧を算出するようになっている（図中では、これらを包括して「開放電圧Ｕ（θ）」と表記している。Ｕ（θ）は開放電圧Ｕが「θ」の関数としてθを引数とするマップにより取得されることを示している。ここで、「θ」は、拡散推定部３１１による推定に基づく局所ＳＯＣである。）
【００２６】
電池パラメータ値設定部３１３は、温度センサ３３の検出値Ｔｂに従って検知される電池温度Ｔ、及び拡散推定部３１１による推定に基づく現在の局所ＳＯＣ（図中「θ」と表記されている）に応じて、使用する電池モデル式中の電池パラメータ（直流純抵抗Ｒｄ、交換電流密度ｉ0、拡散定数Ｄs、等）を設定するようになっている。ここで、拡散定数Ｄsは、電池モデル式中のリチウム濃度分布を規定する拡散方程式に用いられる係数である。なお、本実施形態においては、電池パラメータ値設定部３１３から拡散推定部３１１に入力される拡散定数Ｄsは、電池温度Ｔと所定のマップとに基づいて一旦取得された拡散定数Ｄsに対して、後述の拡散係数補正値ｋｄｓを乗算した値である（すなわちＤs←Ｄs・ｋｄｓ）。
【００２７】
電流推定部３１４は、開放電圧推定部３１２によって推定された開放電圧Ｕ（θ）と、電圧センサ３１の検出値Ｖｂに従って検知される現在の電池電圧Ｖ（ｔ）と、公知の電圧−電流関係モデル式及び活物質拡散モデル式と、に基づいて、電池電流密度Ｉ（ｔ）を算出するようになっている。境界条件設定部３１５は、電流推定部３１４によって算出された電池電流密度Ｉ（ｔ）を反応電流密度（リチウム生成量）に換算して、活物質拡散モデル式の境界条件を更新するようになっている。
【００２８】
平均濃度算出部３２１は、拡散推定部３１１によって推定された活物質内部でのリチウム濃度分布に基づいて、正極活物質モデル内のリチウム平均濃度ｃsave（ｔ）を算出するようになっている。ＳＯＣ推定部３２２は、平均濃度算出部３２１によって算出されたリチウム平均濃度ｃsave（ｔ）に基づいて、二次電池１全体のＳＯＣ推定値（図中ＳＯＣｅと示されている）を生成するようになっている。
【００２９】
さらに、電池状態推定装置３００は、推定電流平均化処理部３３１と、検出電流平均化処理部３３２と、拡散係数補正値設定部３３３と、を備えている。
【００３０】
推定電流平均化処理部３３１は、電流推定部３１４によって算出された電池電流密度Ｉ（ｔ）に極板面積を乗じ一次なまし処理することで、電流推定値を平均化した値（以下、「推定電流平均値」と称する。）Ｉｅａｖｅを算出するようになっている。検出電流平均化処理部３３２は、電流センサ３２の検出値に従って検知される検出電流Ｉｓを一次なまし処理することで、電流検出値を平均化した値（以下、「検出電流平均値」と称する。）Ｉｓａｖｅを算出するようになっている。拡散係数補正値設定部３３３は、推定電流平均値Ｉｅａｖｅと検出電流平均値Ｉｓａｖｅとの差に基づいて、拡散定数Ｄsの補正値（拡散係数補正値ｋｄｓ）を設定するようになっている。
【００３１】
図４は、図３に示されている拡散係数補正値設定部３３３にて用いられる、拡散係数補正値ｋｄｓの設定（取得）のためのマップの一例を示す図である。図４中、（ｉ）は放電時、（ii）は充電時のマップの一例を示している。また、ΔＩａｖｅ＝Ｉｓａｖｅ−Ｉｅａｖｅである。拡散係数には温度依存性があるため、かかるマップは、複数の電池温度Ｔの範囲毎にそれぞれ設定されている。
【００３２】
−拡散係数補正の概要−
二次電池１は、周知の通り、使用に伴ってその性能が経時的に変化する。かかる性能変化は、リチウム拡散挙動の変化に起因するものである。かかる経時的なリチウム拡散挙動変化に伴い、電池モデルにより取得される電流推定値（電流推定部３１４によって算出される電池電流密度Ｉ（ｔ）の値）と、実際の充放電電流の値と、の間に偏差が発生し（かかる偏差は、定電流充放電時にはオフセット的な偏差として現れる。）、これによりＳＯＣの推定精度が悪化する。かかる電流推定値と実際の充放電電流の値との偏差は、上述のリチウム拡散挙動変化に伴う電池モデルと実際の二次電池１との過電圧の差が電流推定値の差となって現れるために生じる。
【００３３】
図５は、この現象を示すグラフである。図中、（ｉ）は電流推定値及び実際の電流値の時間経過に伴う変化を示すグラフであり、（ii）はＳＯＣ推定値及び実際のＳＯＣの値の時間経過に伴う変化を示すグラフである。また、図中、実線は実際の値（真値）を示し、破線は推定値を示しているものとする。図５に示されているように、拡散挙動の変化により、電流推定値の誤差が大きくなり、これによりＳＯＣ推定値にも大きな誤差が生じている。
【００３４】
そこで、本発明の発明者は、拡散挙動の変化によって電流推定値と実際の充放電電流の値との間にオフセット的な偏差が生じることに着目し、かかる偏差に基づいて電池モデルにおける拡散係数を補正（学習）する手法を案出した。
【００３５】
なお、拡散挙動の変化に応じた拡散係数の学習に関しては、本出願人は、すでに、特開２００８−２４１２４６号公報（特許第４７０３５９３号）にて、その一手法を提案している（第２実施形態：図１２〜図２３等参照）。かかる手法は、所定の電池緩和状態を経て拡散係数の学習可能なタイミングが到来した後に、所定のデータ保存期間中に時系列データとして保存された電池データの測定値（電池温度Ｔ、電池電流Ｉｓ、電池電圧Ｖ）を用いて、拡散係数の学習を行う、というものである（以下、これを「従来の手法」と称する。）。かかる従来の手法は、以下の知見に基づいて案出されたものである。
【００３６】
一般に、同一符号の大電流が継続し、あるいは大電流が継続した後に電流が停止して電池電圧が緩和する場合に、活物質内のリチウム拡散（拡散抵抗）による電圧変化が顕著に現れる。よって、このような場合に、経時的変化（劣化）により、電池モデルと実際の二次電池１との間に、活物質におけるリチウム拡散係数に差が生じると、電池モデルによる電流推定値に大きな誤差が発生する。かかる事実を利用して、二次電池１に一定電流を所定時間流した後にかかる電流をカットしたときの電流、電圧、及び温度を測定し、測定データの電流カット後の緩和部分の電流プロファイルが、電池モデルによる電流推定値の緩和部分のプロファイルと一致するように、電池モデルにおける拡散係数の同定が行われる。車両ＶＨにおいてこのような拡散係数の同定をオンボードで行うための上述のような電流状態が実現されるのは、回生ブレーキ作動を経て停車する場合である。
【００３７】
かかる従来の手法によれば、電流推定及びＳＯＣ推定の誤差を良好に小さくすることができる。但し、従来の手法においては、上述のように、所定の電池緩和状態を経て拡散係数の学習可能なタイミングが到来しなければ拡散係数の学習を行うことができない。また、従来の手法においては、ＳＯＣ推定には用いられない、拡散係数の学習専用の時系列データを格納する必要があり、そのための大きな記憶容量が必要となるとともに、計算負荷も大きかった。
【００３８】
これに対し、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法によれば、任意の時期に拡散係数補正を行うことが可能になり、補正（学習）機会が増大し、以て推定精度がよりいっそう向上する。なお、図６に、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法を用いた場合の、電流及びＳＯＣの推定状態を示す。
【００３９】
また、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法においては、ＳＯＣ推定のために用いられるデータ（パラメータ）である電池データの測定値（電池温度Ｔ、電池電流Ｉｓ、電池電圧Ｖ）と、ＳＯＣ推定のために算出される電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値と、を用いて拡散係数補正が行われる。したがって、本実施形態（本発明）の拡散係数補正手法によれば、ＳＯＣ推定のために用いられるデータ（パラメータ）以外の、拡散係数の学習専用の時系列データを格納する必要がなくなり、以て計算負荷や必要な記憶容量が軽減される。
【００４０】
−動作の具体例−
図７は、図３に示されている電池状態推定装置３００によって実行される、電池状態（具体的にはＳＯＣ）の推定動作の一具体例を示すフローチャートである。図中、「Ｓ」は「ステップ」の略称である。図７に示されているＳＯＣ推定ルーチン７００は、バッテリＥＣＵ３０において所定の演算周期毎に実行される。
【００４１】
まず、ステップ７１０において電圧センサ３１の検出値Ｖｂに基づいて電池電圧Ｖ（ｔ）が取得されるとともに、ステップ７１５において温度センサ３３の検出値Ｔｂに基づいてその時点における電池温度Ｔが取得される。次に、ステップ７２０において、前回のルーチン実行時に後述するステップ７８０によって更新されたリチウム濃度分布に基づいて、活物質表面の局所的ＳＯＣの値（θ）が算出される。続いて、ステップ７３０において、上述のステップ７２０にて算出された局所的ＳＯＣの値に基づいて、開放電圧Ｕ（θ）値が算出される。その後、ステップ７４０において、図３に示されている電流推定部３１４の機能により、電池電圧Ｖ（ｔ）、開放電圧Ｕ（θ）、及び電池温度Ｔに応じて設定された電池パラメータ値に基づいて、電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値が算出される。以上の処理は、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１００〜１４０と同様である。
【００４２】
電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値が算出されると、処理がステップ７５０に進行し、電池電流密度Ｉ（ｔ）の推定値に極板面積を乗じ一次なまし処理することで、推定電流平均値Ｉｅａｖｅが算出される。また、ステップ７５５において、電流センサ３２の検出値に従って検知される検出電流Ｉｓを一次なまし処理することで、検出電流平均値Ｉｓａｖｅが算出される。その後、ステップ７６０において、検出電流平均値Ｉｓａｖｅと推定電流平均値Ｉｅａｖｅとの差ΔＩａｖｅと、電池温度Ｔに応じて選択されΔＩａｖｅを引数とするマップＭＡＰｋｄｓと、に基づいて、拡散係数補正値ｋｄｓが設定（取得）される。
【００４３】
拡散係数補正値ｋｄｓが設定（取得）されると、処理がステップ７７０に進行する。ステップ７７０においては、推定された電池電流密度Ｉ（ｔ）から反応電流密度（リチウム生成量）が算出されるとともに、算出した反応電流密度を用いて拡散モデル方程式の活物質界面における境界条件（活物質界面）が設定される。この処理も、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１５０と同様である。
【００４４】
次に、ステップ７８０において、拡散方程式モデルに従って、活物質モデル内のリチウム濃度分布が計算され、活物質モデル内の各領域のリチウム濃度推定値が更新される。すなわち、ステップ７８０において実行される処理は、図３における拡散推定部３１１の機能に相当する。ここで、本具体例においては、ステップ７８０における処理の実行の際に用いられる拡散係数Ｄｓとして、電池温度Ｔに応じて設定された値に対して、上述の拡散係数補正値ｋｄｓを乗じた値が用いられる。なお、上述のように、このとき演算及び更新された最外周の分割領域におけるリチウム濃度は、次回のルーチン実行時に、ステップ７２０にて局所的ＳＯＣの算出に用いられる。
【００４５】
ステップ７８０にてリチウム濃度分布が更新された後、処理がステップ７９０に進行し、ステップ７８０にて求められた活物質内のリチウム濃度分布に基づいてリチウム平均濃度ｃｓａｖｅが算出される。続いて、ステップ７９５において、ステップ７９０にて求められたリチウム平均濃度ｃｓａｖｅに基づいて二次電池１全体のＳＯＣ推定値（図中ＳＯＣｅと示されている）が算出される。これらの処理も、本出願人の先願に係る特開２００８−２４３３７３号公報の図１２におけるステップ１７１及び１７２と同様である。その後、本ルーチンが一旦終了する。
【００４６】
＜変形例の例示列挙＞
なお、上述の実施形態は、上述した通り、出願人が取り敢えず本願の出願時点において最良であると考えた本発明の代表的な実施形態を単に例示したものにすぎない。よって、本発明はもとより上述の実施形態に何ら限定されるものではない。したがって、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、上述の実施形態に対して種々の変形が施され得ることは、当然である。
【００４７】
以下、代表的な変形例について、幾つか例示する。もっとも、言うまでもなく、変形例とて、以下に列挙されたものに限定されるものではない。また、複数の変形例が、技術的に矛盾しない範囲内において、適宜、複合的に適用され得る。
【００４８】
本発明（特に、本発明の課題を解決するための手段を構成する各構成要素における、作用的あるいは機能的に表現されているもの）は、上述の実施形態や、下記変形例の記載に基づいて限定解釈されてはならない。このような限定解釈は、（先願主義の下で出願を急ぐ）出願人の利益を不当に害する反面、模倣者を不当に利するものであって、許されない。
【００４９】
本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な装置構成に限定されない。例えば、第一モータジェネレータ２１と第二モータジェネレータ２２とのうちのいずれか一方は、省略されてもよい。また、本発明の適用対象は、ハイブリッド自動車に限定されない。すなわち、例えば、本発明は、内燃機関を用いない電気自動車に対しても良好に適用され得る。さらに、本発明の適用対象は、車両に何ら限定されるものではない。
【００５０】
本発明は、上述の実施形態にて開示された具体的な処理態様に限定されない。例えば、なまし処理に代えて、算術平均処理が用いられてもよい。また、図７に示されている各ステップの順序も、技術的に矛盾しない範囲内において適宜変更可能である。
【００５１】
二次電池１をほぼ満充電の状態からごく低残量の状態まで放電させた後、ほぼ満充電の状態に復帰させるような使用態様が望まれる場合がある（例えばハイブリッド自動車等）。このような場合、放電時に低ＳＯＣ領域でのＳＯＣの推定値が実際値よりも高くなる、もしくは、充電時に高ＳＯＣ領域でのＳＯＣの推定値が実際値よりも低くなると、二次電池１の劣化が加速される可能性がある。そこで、これを防止するために、図４に示されているマップに代えて、図８に示されているマップが用いられ得る。
【００５２】
図８に示されているマップにおいては、ΔＩａｖｅの全領域において、補正値ｋｄｓ≧１となっている。すなわち、かかるマップを用いた場合、拡散係数を大きくする方向にのみ、拡散係数の補正（学習）が行われる。具体的には、（ｉ）の放電時のものを参照すると、放電時においては、ΔＩａｖｅ＜０すなわち検出電流平均値Ｉｓａｖｅ＜推定電流平均値Ｉｅａｖｅである場合には、補正値ｋｄｓ＝１であり、拡散係数の補正は行われない。一方、（ii）の充電時のものを参照すると、充電時においては、ΔＩａｖｅ＞０すなわち検出電流平均値Ｉｓａｖｅ＞推定電流平均値Ｉｅａｖｅである場合には、補正値ｋｄｓ＝１であり、拡散係数の補正は行われない。
【００５３】
本発明に係る拡散係数補正は、直流抵抗学習と並行して行うことが可能である（特許第４７０３５９３号公報における「実施の形態３」参照）。ここで、「直流抵抗学習」とは、電池モデル式中の電池パラメータの一つである直流抵抗Ｒａの経時変化状態を推定することをいう。なお、直流抵抗Ｒａは、二次電池１をマクロに見た場合の内部の直流抵抗に相当するものであって、負極及び正極での電子ｅ−の移動に対する純電気的な抵抗である直流純抵抗Ｒｄと、活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する電荷移動抵抗である反応抵抗Ｒｒと、を併せたものである。
【００５４】
直流抵抗Ｒａの学習は、例えば、初期状態（典型的には新品時であるが、これに限定されるものではなく、予想される最大劣化時と新品時との間の中間的な状態に対応して初期状態が定義されてもよい。）の値からの変化率を算出することによって行われる。すなわち、上述の各センサにより測定された電池データ（Ｔｂ，Ｖｂ，Ｉｂ）と、現在の電池状態（Ｔ，θ）に対応して所定のパラメータ特性マップから読み出された直流抵抗の初期値Ｒａｎと、を用いた、電池モデル式に基づくパラメータ同定により、直流抵抗変化率の推定値が、公知の逐次最小自乗法モデルを用いて逐次算出される（さらなる詳細は特許第４７０３５９３号公報等参照）。
【００５５】
その他、特段に言及されていない変形例についても、本発明の本質的部分を変更しない範囲内において、本発明の範囲内に含まれることは当然である。
【００５６】
また、本発明の課題を解決するための手段を構成する各要素における、作用的あるいは機能的に表現されている要素は、上述の実施形態や変形例にて開示されている具体的構造の他、当該作用あるいは機能を実現可能ないかなる構造をも含む。さらに、本明細書にて引用した各公報の内容（明細書及び図面を含む）は、技術的に矛盾しない範囲において、本明細書の一部を構成するものとして適宜援用され得る。
【符号の説明】
【００５７】
Ｓ…電源システム ＶＨ…車両 １…二次電池
２…負荷 ２１…ＭＧ１ ２２…ＭＧ２
２３…インバータ ２４…電力ライン ２５…電力ライン
２６…エンジン ２７…動力伝達機構
３…バッテリ制御装置 ３０…バッテリ制御用電子制御ユニット
３１…電圧センサ ３２…電流センサ ３３…温度センサ
３００…電池状態推定装置 ３１１…拡散推定部 ３１２…開放電圧推定部
３１３…電池パラメータ値設定部 ３１４…電流推定部 ３１５…境界条件設定部
３２１…平均濃度算出部 ３２２…ＳＯＣ推定部
３３１…推定電流平均化処理部 ３３２…検出電流平均化処理部
３３３…拡散係数補正値算出部
４…メイン制御ユニット ５…電源ライン
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５８】
【特許文献１】特許第４６４９６８２号公報
【特許文献２】特許第４７０３５９３号公報
【特許文献３】特開２００８−２４３３７３号公報
【特許文献４】特開２０１０−６０４０６号公報
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の状態を推定するように構成された、電池状態推定装置であって、
前記二次電池の端子間に発生する電池電圧を検出するように設けられた、電圧検出部と、
前記二次電池の充放電中の電流を検出するように設けられた、電流検出部と、
前記二次電池の温度である電池温度を検出するように設けられた、温度検出部と、
前記二次電池における電気化学反応に寄与する物質である反応寄与物質の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルとしての電池モデルを用い、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、前記二次電池の充放電中の電流を推定するように設けられた、電流推定部と、
前記電流検出部による電流検出値を平均化した値と、前記電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を設定するように設けられた、拡散係数補正値設定部と、
を備えたことを特徴とする、電池状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の、電池状態推定装置であって、
前記電流検出値を平均化した値は、同電流検出値をなまし処理することで得られた値であり、
前記電流推定値を平均化した値は、同電流推定値をなまし処理することで得られた値である
ことを特徴とする、電池状態推定装置。
【請求項１】
二次電池の状態を推定するように構成された、電池状態推定装置であって、
前記二次電池の端子間に発生する電池電圧を検出するように設けられた、電圧検出部と、
前記二次電池の充放電中の電流を検出するように設けられた、電流検出部と、
前記二次電池の温度である電池温度を検出するように設けられた、温度検出部と、
前記二次電池における電気化学反応に寄与する物質である反応寄与物質の分布を規定する拡散方程式を少なくとも含む計算モデルとしての電池モデルを用い、前記電圧検出部によって検出された前記電池電圧と、前記温度検出部によって検出された前記電池温度と、に基づいて、前記二次電池の充放電中の電流を推定するように設けられた、電流推定部と、
前記電流検出部による電流検出値を平均化した値と、前記電流推定部による電流推定値を平均化した値と、の差に基づいて、前記拡散方程式における拡散係数を補正するための値である拡散係数補正値を設定するように設けられた、拡散係数補正値設定部と、
を備えたことを特徴とする、電池状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の、電池状態推定装置であって、
前記電流検出値を平均化した値は、同電流検出値をなまし処理することで得られた値であり、
前記電流推定値を平均化した値は、同電流推定値をなまし処理することで得られた値である
ことを特徴とする、電池状態推定装置。
【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２０１３−１１３６２５（Ｐ２０１３−１１３６２５Ａ）
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２５７９０９（Ｐ２０１１−２５７９０９）
【出願日】平成２３年１１月２５日（２０１１．１１．２５）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月２５日（２０１１．１１．２５）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
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