CN103003709B - 电池状态估计装置以及电池状态估计方法 - Google Patents

Abstract

作为本发明的一个实施方式的电池状态估计装置，检测二次电池的电流和端子电压，使用检测到的电流和端子电压的测量值I(k)、V(k)估计基于规定的电池模型的二次电池的端子电压，逐次同定电池模型的参数使得基于端子电压的测量值的值与端子电压的估计值之差收敛为零。而且，在同定得到的参数中的特定参数为规定的第一阈值δ1以上的情况下，进行将特定参数的值设定为上述第一阈值δ1的上限限制处理。

Description

电池状态估计装置以及电池状态估计方法

技术领域

本发明涉及估计二次电池内部状态的电池状态估计装置以及电池状态估计方法。

背景技术

作为二次电池的控制装置，已知如下一种控制装置：定义规定的电池模型，根据二次电池的电流和端子电压的测量值估计基于电池模型的二次电池的端子电压，来作为电压估计值，逐次同定电池模型的参数，使得电压测量值与电压估计值之差收敛为零，由此估计电池内部状态(例如参照专利文献1)。

专利文献1：日本特开2003-185719号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，在上述相关技术中，进行逐次同定的电池模型的参数有时包含同定误差，而且，进行逐次同定的电池模型的参数中的特定参数的同定误差对电池内部状态的估计结果造成的影响大，因此，在该特定参数的同定误差变大的情况下，有时不能确切地进行对电池内部状态的估计。

本发明所要解决的问题是提供一种能够确切地进行对二次电池内部状态的估计的电池状态估计装置以及电池状态估计方法。

用于解决问题的方案

本发明的一个实施方式是如下一种电池状态估计装置：检测二次电池的电流和端子电压，使用检测出的电流和端子电压的测量值来估计基于规定的电池模型的二次电池的端子电压，逐次同定电池模型的参数，使得基于端子电压的测量值的值与端子电压的估计值之差收敛为零。在该电池状态估计装置中，在同定得到的参数中的特定参数为规定的第一阈值以上的情况下，进行将特定参数的值设定为上述第一阈值的上限限制处理，由此解决上述问题。

发明的效果

根据本发明的一个实施方式，在同定得到的参数中的特定参数为规定的第一阈值以上的情况下，通过将特定参数的值设定为上述第一阈值，能够使基于该特定参数的同定误差的电池内部状态的估计误差减小，由此，能够确切地估计二次电池内部状态。

附图说明

图1是表示一个或者两个以上的实施方式涉及的二次电池的控制***的结构的图。

图2是图1所示的电子控制单元30的功能框图。

图3是示出表示图1所示的二次电池的电池模型的等效电路模型的图。

图4是本实施方式涉及的自适应同定***的结构图。

图5是表示二次电池的开路电压-充电率特性的一例的图。

图6是表示本实施方式的电池模型的参数和充电率的估计处理的一例的流程图。

图7是表示本实施方式的充电率的估计处理的模拟结果的一例的图。

图8是表示利用与本实施方式关联的技术的充电率的估计处理的模拟结果的图。

具体实施方式

以下，根据附图对本发明的一个或者两个以上的实施方式进行说明。

图1是表示本实施方式涉及的二次电池的控制***的结构的图。图1所示的控制***是在如下***中应用了实施方式所涉及的二次电池的控制装置的例子，该***用二次电池对马达等负载进行驱动，或将马达再生产生的电力、以发动机作为动力源而利用交流发电机(alternator)进行发电而产生的电力来对二次电池进行充电。

二次电池10由多个单位电池串联连接而成。作为构成二次电池10的单位电池，例如能够列举出锂离子二次电池等锂系二次电池等。作为负载20，例如能够列举出马达等。

电流计40是对流经二次电池10的充放电电流进行检测的传感器，由电流计40检测出的信号被发送到电子控制单元30。另外，电压计50是对二次电池10的端子电压进行检测的传感器，由电压计50检测出的信号被发送到电子控制单元30。此外，在二次电池10附近设置有用于检测二次电池10的温度的温度传感器60。温度传感器60是使用了热电偶等的传感器，由温度传感器60检测出的信号也同样被发送到电子控制单元30。

电子控制单元30是用于控制二次电池10的控制单元，由微计算机和电子电路等构成，该微计算机包括执行由计算机程序规定的运算处理的CPU以及存储计算机程序、运算结果的ROM和RAM。图2表示电子控制单元30的功能框图。

如图2所示，电子控制单元30具备电流检测部301、电压检测部302、温度检测部303、状态变量滤波器运算部304、自适应同定运算部305、开路电压估计部306以及SOC估计部307。

电流检测部301以规定周期获取来自电流计40的信号，根据来自电流计40的信号对流经二次电池10的充放电电流进行检测，由此获取电流测量值I(k)。电流检测部301将获得的电流测量值I(k)发送到状态变量滤波器运算部304。

电压检测部302以规定周期获取来自电压计50的信号，根据来自电压计50的信号来对二次电池10的端子电压进行检测，由此获取电压测量值V(k)。电压检测部302将获得的电流测量值V(k)发送到状态变量滤波器运算部304以及自适应同定运算部305。

温度检测部303以规定周期获取来自温度传感器60的信号，根据来自温度传感器60的信号对二次电池10的温度进行检测，由此获取电池温度T(k)。温度检测部303将获得的电池温度T(k)发送到自适应同定运算部305以及开路电压估计部306。

状态变量滤波器运算部304定义二次电池10的电池模型，根据由电流检测部301检测出的电流测量值I(k)和由电压检测部302检测出的电压测量值V(k)进行状态变量滤波器运算，求出变换状态量ω(k)。

以下，对利用状态变量滤波器运算部304计算变换状态量ω(k)的计算方法进行说明。

首先，对本实施方式所使用的“电池模型”进行说明。图3是表示二次电池10的电池模型的等效电路模型，图3所示的等效电路模型用下述式(1)表示。

[式1]

$V\left(t\right)=\frac{C_1\·R_1\·R_2\·s+R_1+R_2}{C_1\·R_1\·s+1}\·I\left(t\right)+V_0\left(t\right)\·\·\·\left(1\right)$

在此，模型输入是电流I[A]、模型输出是端子电压V[V]、R₁[Ω]是电荷移动阻抗、R₂[Ω]是纯阻抗、C₁[F]是电双电层电容、V₀[V]是开路电压。电流I[A]的正值表示充电，电流I[A]的负值表示放电。另外，上述式(1)中，s是微分算子(differentialoperator)。此外，本实施方式所涉及的电池模型是没有将正极、负极特别地分离的缩减模型(一次函数)，但能够较为正确地示出实际的电池的充放电特性。这样在本实施方式中，以将电池模型的次数设为一次的结构为例进行说明。电池模型的次数也可以是二次以上。

即，如果像下述式(2)那样表示R₁、R₂、C₁，则用下述式(3)表示上述式(1)。

[式2]

K＝R₁+R₂，T₁＝C₁·R₁， $T_2=\frac{C_1\·R_1\·R_2}{R_1+R_2}\·\·\·\left(2\right)$

[式3]

$V\left(t\right)=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I\left(t\right)+V_0\left(t\right)\·\·\·\left(3\right)$

而且，在本实施方式中，状态变量滤波器运算部304根据上述式(3)所示的电池模型进行状态变量滤波器运算，求出变换状态量ω(k)。

首先，在考虑到开路电压V₀(t)是从某个初始状态起对电流I(t)乘以可变的参数h而得到的值进行积分而得到的值的情况下，开路电压V₀(t)能够用下述式(4)进行表示。

[式4]

$V_0\left(t\right)=\frac{h}{s}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(4\right)$

而且，如果将上述式(4)代入上述式(3)，则变为下述式(5)，如果对其进行整理则变为下述式(6)。

[式5]

$V\left(t\right)=\frac{K\·(T_2\·s+1)}{T_1\·s+1}\·I\left(t\right)+\frac{h}{s}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(5\right)$

[式6]

$V\left(t\right)=\frac{K\·T_2\·s^2+(K+T_1\·h)\·s+h}{T_1\·s^2+s}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(6\right)$

此外，关于上述式(6)，相当于在下述式(7)中分别将A(s)、B(s)的次数设为一次、二次。

[式7]

$V\left(t\right)=\frac{B\left(s\right)}{s\·A\left(s\right)}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(7\right)$

在此，A(s)、B(s)是s的多项式函数。

而且，在上述式(6)中，作为右边的分母的(T₁·s²+s)对应于上述式(7)的s·A(s)，当用(T₁·s²+s)的最高次数项的系数即T₁除上述式(6)的右边的分母和分子时，得到下述式(8)。此外，下述式(8)是在上述式(6)中将右边的分母的最高次数项，即s²的系数设为1的公式。

[式8]

$V\left(t\right)=\frac{\frac{K\·T_2}{T_1}\·s^2+(\frac{K}{T_1}+h)\·s+\frac{h}{T_1}}{s^2+\frac{1}{T_1}\·s}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(8\right)$

在此，如上述式(6)那样，当作为未知参数的T₁是作为右边的分母的最高次数项的s²的系数时，在后述的未知参数的同定过程中，有时将作为未知参数的T₁设为接近零的值来进行计算，在这种情况下，上述式(6)的右边的分母的次数有可能发生变化。而且，当上述式(6)的右边的分母的次数发生变化时，有时产生以下问题：在后述的未知参数的同定中产生延迟，或者在同定运算之后未知参数没有收敛为真值。在本实施方式中，为了有效地防止这种问题，将上述式(6)的右边的分母和分子除以T₁，而变为上述式(8)。

而且，通过将已知常数k_i(i=1、2、…、n)导入上述式(8)，能够得到下述式(9)、(10)。

[式9]

$\left.\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{Vi}}\left(t\right)=\frac{s^{2-i}}{s^2+k_1\·s+k_2}\·V\left(t\right)\\ f_{\mathrm{Ii}}\left(t\right)=\frac{s^{2-i}}{s^2+k_1\·s+k_2}\·I\left(t\right)\end{array}\right\}\·\·\·\left(9\right)$

[式10]

$y\left(t\right)=\underset{i-1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\left\{I_i{f}_{\mathrm{Vi}}\left(t\right)+b_{0i}{f}_{\mathrm{Ii}}\left(t\right)\right\}=\left[\begin{array}{cc}{I}_i& b_{0i}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{Vi}}\\ f_{\mathrm{Ii}}\end{array}\right]\·\·\·\left(10\right)$

其中，在上述式(10)中，y(t)是将V(t)减去直流馈通项(directfeedthrough term)而得到的值，因此，y(t)用下述式(11)进行表示。

[式11]

$y\left(t\right)=V\left(t\right)-\frac{K\·T_2}{T_1}\·I\left(t\right)\·\·\·\left(11\right)$

此外，在上述式(10)中，I_i、b_0i是包含未知参数(T₁、T₂、K、h)的参数。f_Vi、f_Ii是利用状态变量滤波器对能够由电流计40和电压计50测量出的值、即I(k)、V(k)实施滤波处理后得到的变换状态量。而且，上述式(10)为它们的累积求和式，因此与作为自适应数字滤波器的标准形式的下述式(12)一致。

[式12]

y(t)＝φ^Tω    …(12)

其中，在上述式(12)中，ω^T=[f_Vi、f_Ii]。

通过这样，通过状态变量滤波器运算部304计算出变换状态量ω(k)。然后，所得到的变换状态量ω(k)通过状态变量滤波器运算部304被发送到自适应同定运算部305以及开路电压估计部306。

自适应同定运算部305根据由状态变量滤波器运算部304计算出的变换状态量ω(k)，通过自适应数字滤波器运算，进行对二次电池10的电池模型的参数进行同定的同定运算。

在此，的右上角附有的“^”表示其值是估计值。另外，在图2中，将作为估计值的“^”分别设置在的的正上方、V₀(k)的“V”的正上方、SOC(k)的“S”的正上方，但是如下述式(13)所示，这与V₀^(k)、SOC^(k)同义。以下，在V^(k)的情况下也一样。

[式13]

$\mathrm{\φ}^\left(k\right)=\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)$

$V_0^\left(k\right)={\hat{V}}_0\left(k\right)\·\·\·\left(13\right)$

$\mathrm{SOC}^\left(k\right)=\hat{S}\mathrm{OC}\left(k\right)$

具体地说，在如图4所示的自适应同定***的结构图中，自适应同定运算部305首先根据变换状态量ω(k)对根据上述电池模型估计出的二次电池10的端子电压的估计值即电压估计值V^(k)进行估计。然后，自适应同定运算部305按照自适应调整规则，根据下述式(14)所示的算法来进行对电池模型的参数进行同定的同定运算。在同定运算时，自适应同定运算部305进行上述同定运算，使得该电压估计值V^(k)与电压测量值V(k)之差收敛为零，其中，上述电压测量值V(k)是用电压计50进行检测并由电压检测部302获得的实际的测量值。此外，此时在本实施方式中，能够使用“两限跟踪增益方式(both-limit trace gainmethod)”，该方式改善了单纯的“基于最小二乘法的自适应数字滤波”的逻辑性缺陷。作为上述的逻辑性缺陷，列举出如下情况：如果估计值收敛一次，则之后即使参数发生变化也不能再次进行精确的估计。此外，图4是通过状态变量滤波器运算部304和自适应同定运算部305实现的本实施方式所涉及的自适应同定***的结构图。

[式14]

$\left.\begin{array}{c}\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)=\widehat{\mathrm{\φ}}(k-1)-\mathrm{\γ}\left(k\right)\·\mathrm{\Γ}(k-1)\·\mathrm{\ω}\left(k\right)\·e\left(k\right)\\ e\left(k\right)=\hat{V}\left(k\right)-V\left(k\right)\\ \hat{V}\left(k\right)={\mathrm{\ω}}^T\left(k\right)\·\widehat{\mathrm{\φ}}(k-1)\end{array}\right\}\·\·\·\left(14\right)$

上述式(14)是自适应地求出参数的逐次式，γ(k)、Γ(k-1)都是自适应增益，在它们中，γ(k)是标量增益(误差增益)，Γ(k-1)是矩阵增益(信号增益)。而且，当得到k时刻的变换状态量ω(k)时，通过上述式(14)能够求出根据电池模型估计出的二次电池10的端子电压的估计值即电压估计值V^(k)与用电压计50进行检测并由电压检测部302获得的电压测量值V(k)之差、即e(k)。而且，通过使该e(k)收敛为零，能够使用在上次处理时求出的参数和矩阵增益Γ(k-1)逐次计算出参数此外，在这种情况下，作为电压测量值V(k)，可以使用对由电压检测部302获得的值进行用于去除测量噪声的滤波处理而得到的值，此时，计算考虑了滤波特性的电压估计值即可。

这样，如图2所示，计算出的二次电池10的参数从自适应同定运算部305被发送到开路电压估计部306。

然后，如图4所示，在通过状态变量滤波器运算部304和自适应同定运算部305实现的本实施方式的自适应同定***中，首先，状态变量滤波器运算部304根据由电流检测部301检测出的电流测量值I(k)和由电压检测部302检测出的电压测量值V(k)，如上述那样使用状态变量滤波器计算出变换状态量ω(k)。此外，在图4所示的例子中，变换状态量ω(k)包括ω₁(k)、ω₂(k)、ω₃(k)、ω₄(k)以及ω₅(k)。

接着，自适应同定运算部305根据由状态变量滤波器运算部304得到的变换状态量ω(k)和电池模型的参数计算出基于电池模型的端子电压的估计值、即电压估计值V^(k)。而且，根据本实施方式的自适应同定***，自适应同定运算部305使用由状态变量滤波器运算部304得到的变换状态量ω(k)以及由电压检测部302检测出的电压测量值V(k)和电压估计值V^(k)，按照上述式(14)对电池模型的参数进行逐次同定。此外，电池模型的参数通常是包括多个参数的参数矢量，在图4所示的例子中，电池模型的参数包括参数

在此，如果利用由自适应同定运算部305进行同定得到的电池模型的参数来表示作为上述式(6)的右边的分母的(T₁·s²+s)的最高次数项的系数、即T₁，则如下述式(15)所示。

[式15]

$T_1=\frac{1}{\mathrm{\α}-{\mathrm{\φ}}_n}\·\·\·\left(15\right)$

此外，在上述式(15)中，是构成电池模型的参数的参数中的与作为上述式(6)的右边的分母的(T₁·s²+s)的最高次数项的系数、即T₁对应的最高次数项参数。即，最高次数项参数是由自适应同定运算部305进行同定得到的电池模型的参数中的与T₁对应的参数。另外，α是根据状态变量滤波器的截止频率λ决定的值。

然后，自适应同定运算部305判断与最高次数项的系数即T₁对应的最高次数项参数是否为初始化判断阈值δ2以上。即，自适应同定运算部305判断是否满足的条件。在此，初始化判断阈值δ2是用于判断是否对由自适应同定运算部305进行的电池模型的参数的同定运算进行初始化的阈值，根据由温度检测部303检测出的电池温度T(k)，利用在电子控制单元30所具备的ROM中预先存储的表示电池温度与初始化判断阈值δ2的关系的表，来计算出初始化判断阈值δ2。另外，初始化判断阈值δ2被设定为比后述的上限判断阈值δ1大的值。即，设为“初始化判断阈值δ2>上限判断阈值δ1”。

在判断是否满足的条件的判断结果为满足 的条件的情况下，在基于上述式(14)的逐次同定运算中进行同定而得到的参数的值大幅变化，由此，判断为同定得到的参数大幅偏离于真值，从而进行同定运算的初始化处理。具体地说，在满足的条件的情况下，自适应同定运算部305在利用上述式(14)进行逐次同定运算时，将用于下次运算的参数和矩阵增益Γ(k-1)设定为参数初始值和矩阵增益初始值Γ_i。通过进行这种初始化处理，即使在同定后得到的参数大幅偏离于真值的情况下，也能够在较短的时间内使参数再次接近真值。

开路电压估计部306根据由状态变量滤波器运算部304得到的变换状态量ω(k)和由自适应同定运算部305得到的参数来估计二次电池10的开路电压，并计算开路电压估计值V₀^(k)。

具体地说，开路电压估计部306基于上述式(3)计算下述式(16)，利用基于上述式(14)计算出的参数基于上述式(10)进行运算而得到的变换状态量ω(k)以及状态变量滤波器的截止频率λ，来通过下述式(16)计算开路电压估计值V₀^(k)。

[式16]

$V_0=\frac{1}{\mathrm{\α}-{\mathrm{\φ}}_n}\·H(\mathrm{\φ},\mathrm{\ω},\mathrm{\λ})\·\·\·\left(16\right)$

此外，在上述式(16)中，是与最高次数项的系数即T₁对应的最高次数项参数。另外，α是根据状态变量滤波器的截止频率λ决定的值。

另外，开路电压估计部306判断与最高次数项的系数即T₁对应的最高次数项参数是否为上限判断阈值δ1以上。即，开路电压估计部306判断是否满足的条件。在此，上限判断阈值δ1是在由开路电压估计部306计算开路电压估计值V₀^(k)时使用的最高次数项参数的上限值，根据由温度检测部303检测出的电池温度T(k)，使用在电子控制单元30所具备的ROM中预先存储的表示电池温度与上限判断阈值δ1的关系的表，来计算出上限判断阈值δ1。

在判断是否满足的条件的判断结果为满足 的条件的情况下，开路电压估计部306进行将最高次数项参数的值设定为与δ1相等的值(以下，将该值设为上限限制值)的上限限制处理，开路电压估计部306在通过上述式(16)计算开路电压估计值V₀^(k)时，作为最高次数项参数使用进行上限限制处理后得到的值(上限限制值)。

在此，在上述式(16)中，当最高次数项参数为接近根据状态变量滤波器的截止频率λ决定的值α的值时，上述式(16)的分母的成分、即接近零，作为结果，最高次数项参数的同定误差对开路电压估计值V₀^(k)的估计误差造成较大影响。因此，在本实施方式中，当通过上述式(16)计算开路电压估计值V₀^(k)时预先设定最高次数项参数的上限限制值在最高次数项参数成为上限限制值以上的情况下，通过进行将最高次数项参数设定为上限限制值的上限限制处理来有效地解决这种问题。

此外，开路电压估计部306除了能够通过上述式(16)计算出开路电压估计值V₀^(k)之外，还能够计算出未知参数(T₁、T₂、K、h)。

SOC估计部307根据由开路电压估计部306计算出的开路电压估计值V₀^(k)，基于预先决定的二次电池10的开路电压-充电率特性，来计算出充电率估计值SOC^(k)。此外，图5示出二次电池10的开路电压-充电率特性的一例。在本实施方式中，二次电池10的开路电压-充电率特性被预先存储到电子控制单元30所具备的ROM中，能够通过对二次电池10预先进行实验等来求出开路电压与充电率的关系。

接着，使用图6所示的流程图对本实施方式中的参数和充电率估计值SOC^(k)的估计处理进行说明。此外，在每个固定周期(在本实施方式中为每个100msec)实施图6所示的处理。在以下的说明中，将I(k)设为本次的执行周期的电流值(本次的测量值)，将I(k-1)设为前一个执行周期的电流值(上次的测量值)，关于除电流值以外的值也同样地进行表示。此外，由电子控制单元30进行以下说明的处理。

首先，在步骤S1中，通过电流检测部301、电压检测部302以及温度检测部303来获得电流测量值I(k)、电压测量值V(k)以及电池温度T(k)。然后，电流测量值I(k)被发送到状态变量滤波器运算部304，电压测量值V(k)被发送到状态变量滤波器运算部304和自适应同定运算部305，电池温度T(k)被发送到自适应同定运算部305和开路电压估计部306。

在步骤S2中，状态变量滤波器运算部304针对在步骤S1中获得的电流测量值I(k)和电压测量值V(k)，基于上述式(9)、(10)，进行使用了状态变量滤波器的状态变量滤波运算，来计算出变换状态量ω(k)。

在步骤S3中，根据在步骤S1中获得的电池温度T(k)进行上限判断阈值δ1和初始化判断阈值δ2的计算。具体地说，开路电压估计部306根据在步骤S1中获得的电池温度T(k)，使用预先存储在电子控制单元30所具备的ROM中的表示电池温度与上限判断阈值δ1的关系的表，来计算上限判断阈值δ1。另外，自适应同定运算部305根据在步骤S1中获得的电池温度T(k)，使用预先存储在电子控制单元30所具备的ROM中的表示电池温度与初始化判断阈值δ2的关系的表，来计算初始化判断阈值δ2。

此外，在锂离子二次电池等二次电池中具有电池温度T(k)越低则扩散阻抗(相当于电荷移动阻抗R₁)越变大的倾向，因此，电池温度T(k)越低则最高次数项的系数即T₁也易于计算为越大的值(参照上述式(2))。而且，基于上述式(15)、(16)，最高次数项的系数即T₁易于计算为越大的值是指，易于使上述式(15)、(16)中的分母成分即作为接近零的值来进行计算。因此，在本实施方式中，电池温度T(k)越低，将上限判断阈值δ1和初始化判断阈值δ2设定为越大的值，即设定为与根据状态变量滤波器的截止频率λ决定的值α接近的值。由此，能够根据电池温度T(k)恰当地进行后述的步骤S5的初始化处理以及步骤S8的上限限制处理，由此，能够将参数的同定精度以及开路电压估计值V₀^(k)和充电率估计值SOC^(k)的估计精度变得良好。

在步骤S4中，通过自适应同定运算部305判断构成在上次处理时的步骤S6中计算出的参数的各参数中的最高次数项参数是否为在步骤S3中计算出的初始化判断阈值δ2以上。即，在步骤S4中进行是否满足的判断。在满足的情况下，进入步骤S5，另一方面，在不满足的情况下，进入步骤S6。

在步骤S4中，在判断为满足的情况下，进入步骤S5，在步骤S5中，进行以下初始化处理：通过自适应同定运算部305将基于上述式(14)进行的同定运算所使用的参数的值和矩阵增益Γ(k-1)的值设定为预先决定的规定的参数初始值和矩阵增益初始值Γ_i。

在步骤S6中，由自适应同定运算部305进行用于同定电池模型的参数的同定运算处理。具体地说，首先，自适应同定运算部305根据在步骤S2中计算出的变换状态量ω(k)来估计根据电池模型估计出的二次电池10的电压估计值V^(k)。接着，自适应同定运算部305按照自适应调整规则，根据上述式(14)所示的算法，进行同定电池模型的参数的同定运算。此时，自适应同定运算部305进行上述同定运算，使得该电压估计值V^(k)与电压测量值V(k)之差收敛为零，其中，上述电压测量值V(k)是用电压计50进行检测并由电压检测部302获得的实际的测量值。此外，在步骤S5中，在参数和矩阵增益Γ(k-1)被设定为参数初始值和矩阵增益初始值Γ_i的情况下，使用这些初始值进行电池模型的参数的计算。然后，将由自适应同定运算部305计算出的电池模型的参数发送到开路电压估计部306。

在步骤S7中，由开路电压估计部306判断构成在本次处理时的步骤S6中计算出的电池模型的参数的各参数中的最高次数项参数是否为在步骤S3中计算出的上限判断阈值δ1以上。即，在步骤S7中进行是否满足的判断。在满足的情况下，进入步骤S8，另一方面，在不满足的情况下，进入步骤S9。

在步骤S7中，在判断为满足的情况下，进入步骤S8，在步骤S8中，由开路电压估计部306进行将最高次数项参数的值设定为与δ1相等的值、即上限限制值的上限限制处理。

接着，在步骤S9中，开路电压估计部306利用在步骤S6中计算出的电池模型的参数在步骤S2中计算出的变换状态量ω(k)以及状态变量滤波器的截止频率λ，基于上述式(16)进行开路电压估计值V₀^(k)的计算。此外，当计算开路电压估计值V₀^(k)时，在上述步骤S8中，在进行将最高次数项参数的值设定为上限限制值的上限限制处理的情况下，作为最高次数项参数使用上限限制值然后，将计算出的开路电压估计值V₀^(k)发送到SOC估计部307。

在步骤S10中，SOC估计部307根据预先决定的二次电池10的开路电压-充电率特性，利用在步骤S9中计算出的开路电压估计值V₀^(k)进行充电率估计值SOC^(k)的计算。然后，返回到步骤S1，反复进行上述步骤S1~S10的处理，反复进行电池模型的参数的同定处理以及基于该参数的对充电率估计值SOC^(k)的估计处理。

在本实施方式中，在电池模型的参数中的与作为上述式(6)的右边的分母的(T₁·s²+s)的最高次数项的系数、即T₁对应的最高次数项参数为上限判断阈值δ1以上的情况下，进行将最高次数项参数的值设定为与δ1相等的值的上限限制处理。而且，作为最高次数项参数利用进行上限限制处理而得到的值，按照上述式(16)进行开路电压估计值V₀^(k)的估计。因此，根据本实施方式，上述式(16)的分母的成分，即接近零，由此，能够有效地防止开路电压估计值V₀^(k)的估计误差变大，作为结果，能够使开路电压估计值V₀^(k)和充电率估计值SOC^(k)的估计精度提高。

另外，根据本实施方式，在对最高次数项参数进行了上限限制处理的情况下，如上述那样，在由开路电压估计部306计算开路电压估计值V₀^(k)时利用通过上限限制处理而得到的值。另一方面，在自适应同定运算部305按照上述式(14)进行逐次同定运算时，作为用于下次运算的最高次数项参数不利用通过上限限制处理而得到的值，而直接利用通过同定运算处理进行同定而得到的值。即，在本实施方式中，设为如下结构：当自适应同定运算部305按照上述式(14)进行逐次同定运算时，不采用通过上限限制处理而得到的值。这样，当进行逐次同定运算时，取代通过上限限制处理而得到的值而直接利用通过同定运算处理进行同定而得到的值，由此能够利用自适应同定运算部305以线性的理想状态对电池模型的参数的同定进行逐次运算，从而能够良好地保持电池模型的参数的同定精度。特别是在利用自适应同定运算部305进行的逐次同定运算中使用了通过上限限制处理而得到的值的情况下，有时会产生非线性的状态，在这种情况下，有可能由于在收敛为真值时花费时间等而无法良好地进行逐次同定运算。对此，当自适应同定运算部305按照上述式(14)进行逐次同定运算时，不采用通过上限限制处理而得到的值，由此能够有效地防止这种问题。

此外，在本实施方式中，例示了当自适应同定运算部305进行逐次同定运算时，作为最高次数项参数不使用通过上限限制处理得到的值，而直接使用通过同定运算处理进行同定而得到的值那样的结构，但是并不特别限定于这种结构，也可以设为使用通过上限限制处理得到的值那样的结构。但是，如上述那样，在由于使用通过上限限制处理得到的值可能产生非线性的状态的情况下等，取代通过上限限制处理得到的值而直接使用通过同定运算处理进行同定而得到的值，由此方式能够进一步提高电池模型的参数的同定精度。

并且，在本实施方式中，在最高次数项参数为比上限判断阈值δ1大的初始化判断阈值δ2以上的情况下，通过由自适应同定运算部305对电池模型的参数进行的逐次同定运算而同定得到的参数的值大幅变化，由此，判断为同定得到的参数大幅偏离于真值，进行自适应同定运算部305对电池模型的参数的逐次同定运算的初始化。由此，根据本实施方式，即使在通过逐次同定运算而同定得到的参数大幅偏离于真值的情况下，也能够在较短的时间内使参数再次接近真值，作为结果，在同定得到的参数大幅偏离于真值的情况下，能够有效地防止发生偏离于真值的状态持续这样的问题。

在此，图7是表示本实施方式的充电率的估计处理的模拟结果的图，图8是表示利用相关技术的充电率的估计处理的模拟结果的图。

在图7、图8中，各曲线图从上起依次为表示电流测量值I(k)的变化的曲线，表示电压测量值V(k)的变化的曲线，表示最高次数项参数的变化的曲线，表示与充电率SOC的估计值的真值相对的误差的变化的曲线，表示充电率SOC的变化的曲线。此外，以下示出了在实际的电池的输入输出信号、即电流值和电压值上叠加了观测噪声的状态下的模拟结果，图7是在最高次数项参数中设定上限限制值的本实施方式的模拟结果，图8是在最高次数项参数中不设定上限限制值的相关技术的模拟结果。另外，在图7、图8的表示充电率SOC的变化的曲线中，用实线示出了充电率SOC的估计值，用虚线示出了充电率SOC的真值。另外，在表示最高次数项参数的变化的曲线中，用单点划线示出了界限值、即根据状态变量滤波器的截止频率λ决定的值α，用双点划线示出了上限限制值。

如图7所示，如本实施方式那样，在对最高次数项参数设定了上限限制值的情况下，能够有效地防止最高次数项参数接近界限值，作为结果，能够确认的是，能够使与充电率SOC的估计值的真值相对的误差变小。

另一方面，如图8所示，与本实施方式不同，在对最高次数项参数没有设定上限限制值的情况下，最高次数项参数接近界限值，因此，结果是导致与充电率SOC的估计值的真值相对的误差变大。

此外，在上述实施方式中，电流检测部301相当于“电流检测单元”，电压检测部302相当于“电压检测单元”，状态变量滤波器运算部304相当于“同定运算部”和“同定运算单元”，自适应同定运算部305相当于“同定运算部”、“同定运算单元”以及“初始化部”，开路电压估计部306相当于“开路电压估计部”、“限制处理部”以及“限制处理单元”。

以上，说明了本发明的实施方式，记载这些实施方式是为了容易理解本发明而并非用于限定本发明。因而，上述实施方式中公开的各要素还包括属于本发明的技术范围的所有设计变更、等价物。。

例如，在上述实施方式中，例示了如下方式：针对上次处理时的最高次数项参数判断是否满足(步骤S4)，在满足的情况下，进行逐次同定运算的初始化(步骤S5)，之后进行用于同定电池模型的参数的同定运算处理(步骤S6)。并不限定于此，也可以设为如下方式：首先进行用于同定电池模型的参数的同定运算处理，根据其结果，针对所获得的最高次数项参数判断是否满足 在这种情况下，设为在判断为满足的情况下进行逐次同定运算的初始化，再次进行用于同定电池模型的参数的同定运算处理。

本申请主张2010年7月20日申请的日本专利申请第2010-162738号以及2011年7月12日申请的日本专利申请第2011-153665号的优先权，通过参照这些申请的内容通而将其编入本发明的说明书。

产业上的可利用性

本发明的实施方式所涉及的电池状态估计装置以及电池状态估计方法使用二次电池的电流和端子电压的测量值，对基于规定的电池模型的二次电池的端子电压进行估计，逐次同定电池模型的参数，使得基于端子电压的测量值的值与端子电压的估计值之差收敛为零，在同定得到的参数中的特定参数为规定的第一阈值δ1以上的情况下，将特定参数的值设定为第一阈值δ1。由此，能够使基于特定参数的同定误差的、电池内部状态的估计误差减小，由此，能够确切地估计二次电池内部状态。因而，本发明的实施方式所涉及的电池状态估计装置以及电池状态估计方法能够在产业上进行应用。

附图标记说明

10：二次电池；20：负载；30：电子控制单元；301：电流检测部；302：电压检测部；303：温度检测部；304：状态变量滤波器运算部；305：自适应同定运算部；306：开路电压估计部；307：SOC估计部；40：电流计；50：电压计；60：温度传感器。

Claims (16)

1.一种电池状态估计装置，其特征在于，具备：

电流检测部，其检测流经二次电池的电流来作为电流测量值；

电压检测部，其检测上述二次电池的端子电压来作为电压测量值；

同定运算部，其如式(17)所示那样定义上述二次电池的电池模型，在上述式(17)中，在将上述电压测量值设为V、将上述电流测量值设为I、将s设为微分算子、将A(s)和B(s)分别设为上述微分算子s的多项式函数的情况下，根据上述电流测量值和上述电压测量值估计基于上述电池模型的上述二次电池的端子电压来作为电压估计值，进行逐次同定上述电池模型的参数的逐次同定运算，使得基于上述电压测量值的值与上述电压估计值之差收敛为零；以及

限制处理部，其判断由上述同定运算部同定得到的参数中的与上述式(17)的多项式s·A(s)中的最高次数项的系数对应的最高次数项参数是否为规定的第一阈值以上，在上述最高次数项参数为上述第一阈值以上的情况下，进行将上述最高次数项参数的值设定为上述第一阈值的上限限制处理，

[式17]

$V=\frac{B\left(s\right)}{s\·A\left(s\right)}\·I...\left(17\right).$

2.根据权利要求1所述的电池状态估计装置，其特征在于，

还具备开路电压估计部，该开路电压估计部根据由上述同定运算部同定得到的参数来估计上述二次电池的开路电压，

上述开路电压估计部使用由上述限制处理部进行上限限制处理而得到的值，作为由上述同定运算部同定得到的参数中的上述最高次数项参数，来进行上述开路电压的估计。

3.根据权利要求2所述的电池状态估计装置，其特征在于，

上述同定运算部使用通过上述限制处理部进行上限限制处理之前的值，作为上述最高次数项参数，来进行上述参数的逐次同定运算。

4.根据权利要求1所述的电池状态估计装置，其特征在于，

还具备初始化部，该初始化部判断上述最高次数项参数是否为比上述第一阈值大的第二阈值以上，在上述最高次数项参数为上述第二阈值以上的情况下，执行使上述同定运算部使用预先决定的初始值进行逐次同定运算的初始化处理。

5.根据权利要求1所述的电池状态估计装置，其特征在于，

上述限制处理部根据电池温度设定上述第一阈值。

6.根据权利要求4所述的电池状态估计装置，其特征在于，

上述初始化部根据电池温度设定上述第二阈值。

7.根据权利要求5所述的电池状态估计装置，其特征在于，

上述电池温度越低，上述限制处理部将上述第一阈值设定为越大的值。

8.根据权利要求6所述的电池状态估计装置，其特征在于，

上述电池温度越低，上述初始化部将上述第二阈值设定为越大的值。

9.一种电池状态估计方法，其特征在于，具备以下步骤：

检测流经二次电池的电流来作为电流测量值；

检测上述二次电池的端子电压来作为电压测量值；

如式(18)所示那样定义上述二次电池的电池模型，在上述式(18)中，在将上述电压测量值设为V、将上述电流测量值设为I、将s设为微分算子、将A(s)和B(s)分别设为上述微分算子s的多项式函数的情况下，根据上述电流测量值和上述电压测量值估计基于上述电池模型的上述二次电池的端子电压，来作为电压估计值；

逐次同定上述电池模型的参数，使得基于上述电压测量值的值与上述电压估计值之差收敛为零；

判断同定得到的参数中的与上述式(18)的多项式s·A(s)中的最高次数项的系数对应的最高次数项参数是否为规定的第一阈值以上；以及

在上述最高次数项参数为上述第一阈值以上的情况下，进行将上述最高次数项参数的值设定为上述第一阈值的上限限制处理，

[式18]

$V=\frac{B\left(s\right)}{s\·A\left(s\right)}\·I...\left(18\right).$

10.根据权利要求9所述的电池状态估计方法，其特征在于，

使用进行上限限制处理而得到的值，作为同定得到的参数中的上述最高次数项参数，来估计上述二次电池的开路电压。

11.根据权利要求10所述的电池状态估计方法，其特征在于，

在逐次同定上述电池模型的参数时，使用进行上限限制处理前的值，作为上述最高次数项参数，来进行上述参数的逐次同定运算。

12.根据权利要求9所述的电池状态估计方法，其特征在于，

判断上述最高次数项参数是否为比上述第一阈值大的第二阈值以上，

在上述最高次数项参数为上述第二阈值以上的情况下，使用预先决定的初始值进行上述参数的逐次同定运算。

13.根据权利要求9所述的电池状态估计方法，其特征在于，

根据电池温度设定上述第一阈值。

14.根据权利要求12所述的电池状态估计方法，其特征在于，

根据电池温度设定上述第二阈值。

15.根据权利要求13所述的电池状态估计方法，其特征在于，

上述电池温度越低，将上述第一阈值设定为越大的值。

16.根据权利要求14所述的电池状态估计方法，其特征在于，

上述电池温度越低，将上述第二阈值设定为越大的值。