JP2008039526A - 電池劣化診断方法、電池劣化診断装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】二次電池の放電動作時の放電深度を反映して従来よりも精度良く二次電池の劣化度合いを診断することができる電池劣化診断方法、電池劣化診断装置及び該電池劣化診断装置を実現するためのコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】ＣＰＵ１４は、エンジンが停止状態である場合、バッテリ２０の放電電流及び放電時間を取得し、取得した放電電流及び放電時間に基づいて、一の放電サイクルにおける放電量を求め、放電深度ＤＯＤを算出する。ＣＰＵ１４は、算出された放電深度ＤＯＤに対応する劣化係数を求め、ｎ回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ）を、ｎ−１回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ−１）、ｎ回目の放電サイクルにより特定された劣化係数α（ｎ）に基づいて、ＳＯＨ（ｎ）＝ＳＯＨ（ｎ−１）×α（ｎ）により算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、二次電池の劣化度合いを診断する電池劣化診断方法、電池劣化診断装置及び該電池劣化診断装置を実現するためのコンピュータプログラムに関する。

乗用車、バス、トラックなどの車両には、エンジンの始動あるいは車両に備えられた電気機器への電力供給のためにバッテリ（二次電池、例えば、鉛蓄電池）が搭載されている。鉛蓄電池は、正極活物質として二酸化鉛、負極活物質として鉛、電解質に硫酸を用い、放電動作時には、負極で鉛が酸化されて陽イオンから硫酸鉛となり、正極では二酸化鉛が還元されて硫酸鉛となる。充電動作時には、負極で硫酸鉛から鉛イオンが還元されて金属鉛となり、正極では鉛イオンが酸化されて二酸化鉛となる。

鉛蓄電池が放電した状態で充電されずに放置された場合、放電動作で生成された硫酸鉛が結晶化し、サルフェーションと呼ばれる充電動作ができない状態になり、鉛蓄電池の寿命が短くなる。このため、鉛蓄電池は、エンジンが稼動している間はオルタネータによる充電を行って、ほぼ満充電状態に維持するようにされている。

しかし、エンジンを停止させて車両を駐車した場合、バッテリ（鉛蓄電池）の自己放電あるいは車載電気機器の待機用電力を供給するために流れる暗電流などにより、鉛蓄電池の放電動作が継続される。特に、車両を長期間放置するような場合には、放電の深さ（放電深度、ＤＯＤ：Depth of Discharge）が大きくなり、バッテリの寿命が短くなることが予想される。

バッテリの寿命を判定する例としては、例えば、バッテリの充電電流及び放電電流を積算し、積算した充電電流積算量を放電電流積算量で除算して充放電収支を算出し、算出した充放電収支に基づいてバッテリの寿命までの放電積算量を予測し、予測した寿命までの放電積算量に対する放電電流積算量の比率によりバッテリの劣化度を判定する劣化度判定装置が提案されている（特許文献１参照）。
特開２００６−１０６０１号公報

しかし、特許文献１の装置の如くバッテリ（鉛蓄電池のような二次電池）の充電電流又は放電電流を検出して、積算された充電電流積算量及び放電電流積算量により充放電収支を算出してバッテリの劣化度を判定する方法では、バッテリの放電電流を、エンジンが稼動状態であるときに検出しているため、バッテリが放電動作の状態にあるとしても、放電の深さ（放電深度）は大きくない。実際の使用状態では、エンジンを切って長時間駐車した状態で車両が放置される場合もあり、このような場合では、バッテリの自己放電及び暗電流などにより放電の深さは大きくなり、バッテリの劣化がより一層進行すると考えられる。したがって、特許文献１の装置では、放電の深さが大きくなるような状況は考慮されずにバッテリの劣化が判定されるため、バッテリの劣化を精度よく判定することができない虞があった。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出し、算出された放電深度に対応する二次電池の劣化係数を特定し、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断することにより、二次電池の放電動作時の放電深度を反映して従来よりも精度良く二次電池の劣化度合いを診断することができる電池劣化診断方法、電池劣化診断装置及び該電池劣化診断装置を実現するためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

また、本発明の他の目的は、１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度合いを算出することにより、放電サイクル毎に劣化度合いの進行状況を把握することができる電池劣化診断方法及び電池劣化診断装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、放電深度の深／浅に応じて劣化係数を小／大とすることにより、二次電池の自己放電又は暗電流により放電深度が変化した場合であっても、放電状態にかかわらず精度よく二次電池の劣化度合いを診断することができる電池劣化診断方法及び電池劣化診断装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いを放電深度が深い（大きい）区分ほど大きくすることにより、放電深度が大きい区分ほど劣化度合いの増加率を大きくして放電状態にかかわらずさらに精度よく二次電池の劣化度合いを診断することができる電池劣化診断方法及び電池劣化診断装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、放電深度と劣化係数とを関連付けて記憶する記憶手段を備えることにより、簡便な構成で、かつ二次電池の特性に応じた劣化度合いの診断を容易に行うことができる電池劣化診断装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、エンジンが切り状態である場合、二次電池の放電電流を検出するように構成してあることにより、エンジンを切って長時間駐車した状態で車両が放置される場合の放電状態による二次電池の劣化度合いを診断することができる電池劣化診断装置を提供することにある。

第１発明に係る電池劣化診断方法は、二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断する電池劣化診断方法において、二次電池の放電深度に対応させて該二次電池の劣化度合いを示す劣化係数を定めておき、一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出し、定められた劣化係数のうち算出された放電深度に対応する劣化係数を特定し、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断することを特徴とする。

第２発明に係る電池劣化診断方法は、第１発明において、１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度合いを算出することを特徴とする。

第３発明に係る電池劣化診断方法は、第１発明又は第２発明において、劣化係数は、放電深度の深／浅に応じて小／大としてあることを特徴とする。

第４発明に係る電池劣化診断方法は、第３発明において、複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いは、放電深度が大きい区分ほど大きくしてあることを特徴とする。

第５発明に係る電池劣化診断装置は、二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断する電池劣化診断装置において、二次電池の放電深度に対応させて該二次電池の劣化度合いを示す劣化係数を定める手段と、二次電池の放電電流を検出する手段と、二次電池の放電時間を計時する手段と、一の放電サイクルで検出された放電電流及び計時された放電時間に基づいて放電深度を算出する手段と、定められた劣化係数のうち前記手段で算出された放電深度に対応する劣化係数を特定する特定手段と、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと前記特定手段で特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断する手段とを備えることを特徴とする。

第６発明に係る電池劣化診断装置は、第５発明において、１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと前記特定手段で特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度合いを算出する手段を備えることを特徴とする。

第７発明に係る電池劣化診断装置は、第５発明又は第６発明において、劣化係数を放電深度の深／浅に応じて小／大とするように定める手段を備えることを特徴とする。

第８発明に係る電池劣化診断装置は、第７発明において、前記手段は、複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いを、放電深度が深い区分ほど大きくすべく定めてあることを特徴とする。

第９発明に係る電池劣化診断装置は、第５発明乃至第８発明のいずれかにおいて、放電深度と劣化係数とを関連付けて記憶する記憶手段を備え、前記特定手段は、算出された放電深度に関連付けられた劣化係数を特定するように構成してあることを特徴とする。

第１０発明に係る電池劣化診断装置は、第５発明乃至第９発明のいずれかにおいて、エンジンの切り状態を取得する手段を備え、エンジンが切り状態である場合、二次電池の放電電流を検出するように構成してあることを特徴とする。

第１１発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出する手段と、コンピュータを、放電深度に対応させて予め定められた二次電池の劣化度合いを示す劣化係数のうち、算出された放電深度に対応する劣化係数を特定する手段と、コンピュータを、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断する手段として機能させることを特徴とする。

第１発明、第５発明及び第１１発明にあっては、例えば、駐車中の車両に搭載された二次電池（例えば、鉛蓄電池）の自己放電及び暗電流により放電状態にある場合、一の放電サイクル（例えば、エンジンが切られた後再びエンジンが始動される前までの放電状態）での二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出する。この場合、放電深度は、二次電池の定格容量（公称容量）に対する放電電流と放電時間との積で表される放電量の比率である。二次電池の劣化係数（１回の放電サイクルで二次電池が劣化する割合）を算出された放電深度により特定する。放電深度と劣化係数との対応関係は予め定めておくことができる。二次電池の劣化度合い（例えば、劣化度ＳＯＨ：State of Health）を、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて診断する。これにより、二次電池の放電動作時の放電深度を反映して従来よりも精度良く二次電池の劣化を診断することができる。

第２発明及び第６発明にあっては、１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度を算出する。すなわち、ｎ回目の放電サイクルによる二次電池の劣化度ＳＯＨ（ｎ）は、ｎ−１回目の放電サイクルによる二次電池の劣化度ＳＯＨ（ｎ−１）、ｎ回目の放電サイクルにより特定された劣化係数α（ｎ）に基づいて、ＳＯＨ（ｎ）＝ＳＯＨ（ｎ−１）×α（ｎ）により算出される。これにより、放電サイクル毎に劣化度合いの進行状況を把握することができる。

第３発明及び第７発明にあっては、放電深度の深／浅に応じて劣化係数を小／大とする。例えば、放電深度ＤＯＤが０％の場合、劣化係数αを「１．０」とし、放電深度ＤＯＤが１００％の場合、劣化係数αが略「０．９２５」となるように、放電深度と劣化係数との対応関係を一次近似あるいは指数近似により定式化して定めておくことができる。これにより、算出された放電深度に応じて、劣化係数を特定することができる。また、放電深度が深く（大きく）なるに応じて、劣化係数を小さく（劣化度合いを大きく）することにより、二次電池の放電深度に応じて劣化係数を特定することができ、二次電池の放電状態にかかわらず精度よく二次電池の劣化を診断することができる。

第４発明及び第８発明にあっては、複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いを放電深度が深い（大きい）区分ほど大きくする。例えば、放電深度（０〜１００％）を３つの区分に分け、放電深度が０〜１０％を区分１、放電深度が１０〜７０％を区分２、放電深度が７０〜１００％を区分３とする。区分１、２、３それぞれの劣化係数の減少度合いをΔα１、Δα２、Δα３とした場合、Δα１＜Δα２＜Δα３とする。これにより、放電深度が深い区分ほど劣化度合いの増加率を大きくして放電状態にかかわらずさらに精度よく二次電池の劣化を診断することができる。

第９発明にあっては、放電深度と劣化係数とを関連付けて記憶する。二次電池の種類の違いにより放電特性が異なる場合であっても、二次電池に対応した放電深度と劣化係数との対応関係を記憶しておくことにより、簡便な構成で、かつ二次電池の特性に応じた劣化診断を行うことができる。また、放電深度と劣化係数との対応関係を更新することにより、種々の二次電池に対応して劣化診断を行うことができる。

第１０発明にあっては、エンジンが切り状態である場合（例えば、イグニッションキーをオフしてエンジンが停止した後、再びイグニッションキーがオンされてエンジンが始動するまでの間を一の放電サイクルとして）、二次電池の放電電流を検出するように構成してあることにより、エンジンを切って長時間駐車した状態で車両が放置される場合の放電状態による二次電池の劣化度合いを診断する。

第１発明、第５発明及び第１１発明にあっては、一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出し、算出された放電深度に対応する二次電池の劣化係数を特定し、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断することにより、二次電池の放電動作時の放電深度を反映して従来よりも精度良く二次電池の劣化度合いを診断することができる。

第２発明及び第６発明にあっては、１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度を算出することにより、放電サイクル毎に劣化度合いの進行状況を把握することができる。

第３発明及び第７発明にあっては、放電深度の深／浅に応じて劣化係数を小／大とすることにより、二次電池の自己放電又は暗電流により放電深度が変化した場合であっても、放電状態にかかわらず精度よく二次電池の劣化度合いを診断することができる。

第４発明及び第８発明にあっては、複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いを放電深度が深い（大きい）区分ほど大きくすることにより、放電深度が深い区分ほど劣化度合いの増加率を大きくして放電状態にかかわらずさらに精度よく二次電池の劣化度合いを診断することができる。

第９発明にあっては、放電深度と劣化係数とを関連付けて記憶する記憶手段を備えることにより、簡便な構成で、かつ二次電池の特性に応じた劣化度合いの診断を容易に行うことができる。

第１０発明にあっては、エンジンが切り状態である場合、二次電池の放電電流を検出するように構成してあることにより、エンジンを切って長時間駐車した状態で車両が放置される場合の放電状態による二次電池の劣化度合いを診断することができる。

以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づき説明する。図１は本発明に係る電池劣化診断装置であるバッテリＥＣＵ（Electric Control Unit）１０の構成を示すブロック図である。自動車などの車両には、バッテリＥＣＵ１０の他に、二次電池であるバッテリ（鉛蓄電池）２０、エンジン等の制御を行う車両コントローラ３０、液晶ディスプレイ及び操作パネルなどを備えた表示部４０などが配置されている。バッテリＥＣＵ１０は、これらバッテリ２０、車両コントローラ３０、表示部４０に信号線を介して接続されている。

バッテリ２０は、鉛蓄電池であり、例えば、満充電時の電圧は１２Ｖ（より正確には、１２．８Ｖ程度）であり、容量は２４Ａｈ（５時間率）である。バッテリ２０は、正極活物質として二酸化鉛、負極活物質として鉛、電解質に硫酸を用い、放電時には、負極で鉛が酸化されて陽イオンから硫酸鉛となり（アノード反応）、正極では二酸化鉛が還元されて硫酸鉛となる（カソード反応）。一方、充電時には、負極で硫酸鉛から鉛イオンが還元されて金属鉛となり（カソード反応）、正極では鉛イオンが酸化されて二酸化鉛となる（アノード反応）。

車両コントローラ３０は、イグニッションキー（不図示）が操作され、エンジンが始動された場合、あるいはエンジンが停止された場合、それぞれの状態を示す信号をバッテリＥＣＵ１０へ出力する。

バッテリＥＣＵ１０は、電流検出部１１、タイマ１２、インタフェース部１３、ＣＰＵ１４、ＲＡＭ１５、記憶部１６などを備えている。なお、バッテリＥＣＵ１０は、専用のＡＳＩＣ（Application Specified IC）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Arrays）などで構成することができる。

インタフェース部１３は、ＣＰＵ１４と車両コントローラ３０及び表示部４０との間のデータの送受信を行う。例えば、イグニッションキーが操作され、エンジンが始動された場合、インタフェース部１３は、車両コントローラ３０から送信されたエンジン始動信号を受信し、受信したエンジン始動信号をＣＰＵ１４へ出力する。また、イグニッションキーが操作され、エンジンが停止された場合、インタフェース部１３は、車両コントローラ３０から送信されたエンジン停止信号を受信し、受信したエンジン停止信号をＣＰＵ１４へ出力する。

また、インタフェース部１３は、表示部４０の操作パネルでの操作に応じた信号を受信し、受信した信号をＣＰＵ１４へ出力するとともに、ＣＰＵ１４から出力された制御信号（例えば、後述するバッテリ２０の劣化度合いに応じた劣化診断結果を表示部４０の液晶ディスプレイに表示するための信号）を表示部４０へ出力する。

電流検出部１１は、ＣＰＵ１４の制御のもとバッテリ２０の放電電流を検出し、検出結果をＣＰＵ１４へ出力する。より具体的には、ＣＰＵ１４は、インタフェース部１３を通じてエンジン停止信号を受け付けた場合、バッテリ２０の放電電流の検出を開始する電流検出開始信号を電流検出部１１及びタイマ１２へ出力し、電流検出部１１は、電流検出開始信号を受け取ることにより、バッテリ２０の放電電流を検出する。この場合、エンジンは停止しているため、オルタネータは稼動しておらず、バッテリ２０の放電電流は、自己放電による電流及び車載機器の待機用に供給される暗電流（待機電流）などである。

また、電流検出部１１は、ＣＰＵ１４の制御のもとバッテリ２０の放電電流の検出を停止する。より具体的には、ＣＰＵ１４は、インタフェース部１３を通じてエンジン始動信号を受け付けた場合、バッテリ２０の放電電流の検出を停止する電流検出停止信号を電流検出部１１及びタイマ１２へ出力し、電流検出部１１は、電流検出停止信号を受け取ることにより、バッテリ２０の放電電流の検出を停止する。

タイマ１２は、ＣＰＵ１４から電流検出開始信号を受け取ることにより計時を開始し、ＣＰＵ１４から電流検出停止信号を受け取ることにより計時を停止し、計時結果（放電時間）をＣＰＵ１４へ出力する。なお、タイマ１２の機能をＣＰＵ１４で実現することもできる。

ＣＰＵ１４は、記憶部１６に記憶された所定の制御プログラムをＲＡＭ１５にロードし、ＣＰＵ１４で制御プログラムを実行させることによりバッテリＥＣＵ１０の動作を制御する。

記憶部１６は、情報の書き込み可能な記録媒体であって、制御プログラムの他に種々の情報が記憶されている。例えば、記憶部１６は、車両に搭載されるバッテリ２０の公称容量などの情報を記憶している。また、記憶部１６は、後述する放電深度ＤＯＤと劣化係数との対応関係を示す劣化係数特性を反映した劣化係数テーブルを記憶している。この劣化係数テーブルは、バッテリ２０の種類に応じて複数記憶しておくこともできる。また、バッテリ２０の新製品が商品化されたような場合、新製品の特性に合わせた劣化係数テーブルに更新することもできる。

また、記憶部１６は、エンジンを停止し車両を駐車して放置したような場合に、エンジンが始動されるまでの間（すなわち、一の放電サイクル）にＣＰＵ１４で算出されるバッテリ２０の放電量、放電深度ＤＯＤ、一の放電サイクル当たりの劣化度ＳＯＨ（例えば、ｎ回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ）は、ｎ−１回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ−１）、ｎ回目の放電サイクルにより特定された劣化係数α（ｎ）に基づいて、ＳＯＨ（ｎ）＝ＳＯＨ（ｎ−１）×α（ｎ）により算出される。）などを記憶する。また、記憶部１６は、ＣＰＵ１４の制御のもと、バッテリ２０の放電回数を記憶する。

ＣＰＵ１４は、電流検出部１１から入力された放電電流の電流値、及びタイマ１２から入力された時間（すなわち、放電時間）に基づいて、一の放電サイクルにおける放電量（放電電流×放電時間）を算出する。ＣＰＵ１４は、予め記憶部１６に記憶されているバッテリ２０の情報の中から公称容量を取得し、公称容量に対する放電量の比率を放電深度ＤＯＤとして算出し、算出した放電深度ＤＯＤを記憶部１６に記憶する。例えば、公称容量が２４Ａｈ、放電量が２．４Ａｈであれば、放電深度ＤＯＤは９０％である。

ＣＰＵ１４は、記憶部１６にアクセスして算出された放電深度ＤＯＤに対応する劣化係数を求める（特定する）。ＣＰＵ１４は、例えば、ｎ回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ）を、ｎ−１回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ−１）、ｎ回目の放電サイクルにより特定された劣化係数α（ｎ）に基づいて、ＳＯＨ（ｎ）＝ＳＯＨ（ｎ−１）×α（ｎ）により算出する。なお、最初の放電サイクル（例えば、バッテリ２０を新品と交換した後の１回目の放電サイクル）では、劣化度ＳＯＨ（１）は、ＳＯＨ（１）＝初期値×α（１）により算出する。

ＣＰＵ１４は、表示部４０の操作パネルからバッテリ２０の劣化の診断結果を表示するように指示されている場合、インタフェース部１３を通じてバッテリ２０の診断結果に関する情報を表示部４０へ出力する。なお、この場合、算出された劣化度ＳＯＨを予め定められた閾値と比較することにより、劣化の進行具合に応じた診断結果を出力することができる。

図２は放電深度ＤＯＤとバッテリ２０の劣化の関係を示す説明図である。図２において、横軸は放置回数（放電サイクル数）であり、縦軸は充電深度ＳＯＣ（State of Charge）である。予め放置回数（例えば、放置回数が５０回の場合、充放電のサイクルを５０回とする）を設定した複数のバッテリ２０を用意しておき、放電時は放電電流を暗電流３０ｍＡと自己放電との合計として所定の放電深度ＤＯＤに達するまで放電させ、充電時は充電電流を０．２ＣＡとして満充電になるまで充電し、この充放電を設定した回数繰り返した後、充電深度ＳＯＣ、すなわち、バッテリ２０の定格容量（公称容量）に対する充電容量の割合を求めたことにより図２で示すデータが得られた。

図２中、曲線Ａは放電深度ＤＯＤを１１％に設定して充放電を繰り返した場合を示し、同様に曲線Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅはそれぞれ放電深度ＤＯＤを２２％、４０％、７０％、１００％に設定した場合の測定結果を示す。図から判るように、エンジンを切って車両を駐車等して放置した場合、暗電流（待機電流）と自己放電によりバッテリ２０は放電状態になり、その放電深度ＤＯＤ（すなわち、放電量）によりバッテリ２０の劣化の進行具合が変化することを示している。すなわち、放電深度ＤＯＤが１１％の場合の充電深度ＳＯＣの減少割合に比較して、放電深度ＤＯＤが２２％〜７０％の場合の充電深度ＳＯＣの減少割合が大きいことがわかる。したがって、車両を駐車して放置したような場合に、暗電流及び自己放電による放電状態を考慮したバッテリ２０の劣化具合を放電深度ＤＯＤに基づいて診断することができる。

図３は劣化係数テーブル１６１に反映される劣化係数特性を示す説明図である。図中横軸は放電深度ＤＯＤを示し、縦軸は劣化係数を示す。劣化係数は、１回の充放電サイクル前後の充電深度ＳＯＣの減少割合で表される。すなわち、劣化係数は、図２で示される曲線において、ある充放電サイクルでの充電深度ＳＯＣに対する次の充放電サイクルでの充電深度ＳＯＣの割合である。図３では、放電深度ＤＯＤに対する劣化係数の減少度合いを放電深度ＤＯＤの区分に応じて変化させている。

すなわち、放電深度ＤＯＤ（０〜１００％）を３つの区分に分け、放電深度ＤＯＤが０〜１０％を区分１、放電深度ＤＯＤが１０〜７０％を区分２、放電深度ＤＯＤが７０〜１００％を区分３とする。区分１、２、３それぞれの劣化係数を示す直線をＰ１、Ｐ２、Ｐ３とした場合、直線Ｐ１の傾き＜直線Ｐ２の傾き＜直線Ｐ３の傾きとしている。これにより、放電深度ＤＯＤが大きい（深い）区分ほど劣化度合いの増加率を大きくしてバッテリ２０の放電状態にかかわらず精度よくバッテリ２０の劣化度合いを診断することができる。なお、直線Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３で表される一次近似に代えて、各区分における劣化係数特性を指数近似で表すこともできる。

図３の劣化係数特性を劣化係数テーブル１６１に反映する場合には、直線Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３上の各放電深度ＤＯＤ及び劣化係数の値を対応させて記憶することにより実現できる。この場合、算出された放電深度ＤＯＤに基づいて劣化係数テーブル１６１を検索して、最も近い値の放電深度ＤＯＤに対応する劣化係数を求めることができる。あるいは、算出された放電深度ＤＯＤに基づいて劣化係数テーブル１６１を検索して、値が大きい側及び小さい側それぞれの直近の放電深度ＤＯＤに基づいて線形補間演算を行って劣化係数を求めることもできる。線形補間演算を用いることにより、劣化係数テーブル１６１のデータ量を削減して記憶部１６で必要な記憶容量を低減することができる。

劣化係数テーブル１６１に基づいて、各放電サイクルでの放電深度ＤＯＤからその放電サイクルでの劣化係数が求められる。ｎ回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ）は、ｎ−１回目の放電サイクルによるバッテリ２０の劣化度ＳＯＨ（ｎ−１）、ｎ回目の放電サイクルにより特定された劣化係数α（ｎ）に基づいて、ＳＯＨ（ｎ）＝ＳＯＨ（ｎ−１）×α（ｎ）により算出される。

図４は他の劣化係数テーブル１６２に反映される劣化係数特性を示す説明図である。図４の場合、放電深度ＤＯＤを区分に分けることなく、放電深度ＤＯＤが０％の場合の劣化係数（「１．０」）と、放電深度ＤＯＤが１００％の場合の劣化係数（例えば、略「０．９２５」との対応関係を一次近似（例えば、直線Ｐ４）あるいは指数近似により定式化して定めておくことができる。

劣化係数テーブル１６２は、図３の場合と同様、直線Ｐ４の各放電深度ＤＯＤ及び劣化係数の値を対応させて記憶することにより実現できる。この場合、算出された放電深度ＤＯＤに基づいて劣化係数テーブル１６２を検索して、最も近い値の放電深度ＤＯＤに対応する劣化係数を求めることができる。あるいは、算出された放電深度ＤＯＤに基づいて劣化係数テーブル１６２を検索して、値が大きい側及び小さい側それぞれの直近の放電深度ＤＯＤに基づいて線形補間演算を行って劣化係数を求めることもできる。線形補間演算を用いることにより、劣化係数テーブル１６２のデータ量を削減して記憶部１６で必要な記憶容量を低減することができる。

次にバッテリＥＣＵ１０の動作について説明する。図５はバッテリ２０の劣化診断処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１４は、車両コントローラ３０が出力する信号に基づいて、イグニッションキーがオフされたか否かを判定する（Ｓ１１）。イグニッションキーがオフされていない場合（Ｓ１１でＮＯ）、ＣＰＵ１４は、エンジンが動作中であり、車両が放置されていないと判定して、ステップＳ１１の処理を続け、イグニッションキーがオフされるまで待機する。

イグニッションキーがオフされた場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、ＣＰＵ１４は、エンジンが停止され、車両が放置されたと判定して、バッテリ２０の放電電流を検出するとともに（Ｓ１２）、放電時間を計時する（Ｓ１３）。ＣＰＵ１４は、車両コントローラ３０が出力する信号に基づいて、イグニッションキーがオンされたか否かを判定する（Ｓ１４）。

イグニッションキーがオンされていない場合（Ｓ１４でＮＯ）、ＣＰＵ１４は、エンジンが切られた車両が放置のままであると判定して、ステップＳ１２以降の処理を続け、バッテリ２０の放電電流の検出及び放電時間の計時を続ける。イグニッションキーがオンされた場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、ＣＰＵ１４は、バッテリ２０の放電サイクルが終了したと判定して、放電深度ＤＯＤを算出し（Ｓ１５）、算出した放電深度ＤＯＤに基づいて劣化係数を特定する（Ｓ１６）。

ＣＰＵ１４は、最初の放電サイクルであるか否かを判定し（Ｓ１７）、最初の放電サイクルでない場合（Ｓ１７でＮＯ）、前回の放電サイクルの劣化度ＳＯＨに劣化係数を乗算して、今回の放電サイクルでの劣化度ＳＯＨを算出し（Ｓ１８）、算出した劣化度ＳＯＨを記憶する（Ｓ１９）。

最初の放電サイクルである場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、ＣＰＵ１４は、初期値に劣化係数を乗算して、今回の放電サイクルでの劣化度ＳＯＨを算出し（Ｓ２０）、ステップＳ１９の処理を続ける。ＣＰＵ１４は、バッテリ２０の劣化診断の表示要求があるか否かを判定し（Ｓ２１）、表示要求がある場合（Ｓ２１でＹＥＳ）、劣化診断結果を表示し（Ｓ２２）、処理を終了する。表示要求がない場合（Ｓ２１でＮＯ）、ＣＰＵ１４は、処理を終了する。なお、ＣＰＵ１４は、劣化診断結果を表示する場合、算出された劣化度ＳＯＨと所定の閾値とを比較することにより、劣化の進行具合に合わせて警告等を行うことができる。

図６は劣化診断結果の表示例を示す説明図である。図６に示すように、劣化診断結果は、表示ランプと文字で表示してもよく、あるいは、劣化度合いを図示するようにしてもよい。例えば、ある放電サイクルで、放電深度ＤＯＤが８０％以下になった場合、「すみやかに充電してください。」等の表示をすることができる。また、劣化度ＳＯＨが８０％以下になった場合、「バッテリの寿命に近づいています。」等の表示をすることができる。また、劣化度ＳＯＨが６０％以下になった場合、「バッテリを交換してください。」等の表示をすることができる。なお、上述の表示例は、一例であって、これに限定されるものではない。

以上説明したように、本発明にあっては、エンジンが切られて車両を駐車して放置したような場合、バッテリが放電状態にされた際の放電深度を算出することにより、バッテリの放電動作時の放電深度を反映して従来よりも精度良くバッテリの劣化度合いを診断することができる。また、放電サイクル毎に劣化度合いの進行状況を把握することができる。また、放電深度の深／浅に応じて劣化係数を小／大とするような劣化係数特性を用いることにより、放電深度が深い（大きい）ほどバッテリの劣化の割合いを大きくして放電状態にかかわらず精度よくバッテリの劣化度合いを診断することができる。また、放電深度が深い（大きい）区分ほど劣化係数の減少度合いが大きい劣化係数特性を用いることにより、さらに精度よくバッテリの劣化度合いを診断することができる。さらに劣化係数テーブルを記憶する構成とすることにより、簡便な構成で、かつバッテリの特性に応じた劣化診断を容易に行うことができる。

上述の実施の形態では、バッテリとして鉛蓄電池を用いる構成であったが、バッテリは鉛蓄電池に限定されるものではなく、鉛蓄電池と同様な特性を有するものであれば、本発明を適用することができる。

上述の実施の形態では、劣化係数特性を反映した劣化係数テーブルを記憶する構成であったが、これに限定されるものではなく、劣化係数を演算する演算回路を設け、劣化係数特性を示す一次近似式あるいは指数近似式に基づいて、算出された放電深度ＤＯＤから劣化係数を演算するような構成とすることもできる。

上述の実施の形態では、放電深度ＤＯＤを３つの区分に分け、区分毎に劣化係数特性を設定する例を示したが、放電深度ＤＯＤを区分する区分数は３に限定されるものではなく、２あるいは４以上であってもよい。

本発明に係る電池劣化診断装置であるバッテリＥＣＵの構成を示すブロック図である。 放電深度ＤＯＤとバッテリの劣化の関係を示す説明図である。 劣化係数テーブルに反映される劣化係数特性を示す説明図である。 他の劣化係数テーブルに反映される劣化係数特性を示す説明図である。 バッテリの劣化診断処理の手順を示すフローチャートである。 劣化診断結果の表示例を示す説明図である。

符号の説明

１０ バッテリＥＣＵ
１１ 電流検出部
１２ タイマ
１３ インタフェース部
１４ ＣＰＵ
１５ ＲＡＭ
１６ 記憶部
２０ バッテリ
３０ 車両コントローラ
４０ 表示部

Claims (11)

1. 二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断する電池劣化診断方法において、
   二次電池の放電深度に対応させて該二次電池の劣化度合いを示す劣化係数を定めておき、
   一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出し、
   定められた劣化係数のうち算出された放電深度に対応する劣化係数を特定し、
   前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断することを特徴とする電池劣化診断方法。
2. １つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度合いを算出することを特徴とする請求項１に記載の電池劣化診断方法。
3. 劣化係数は、
   放電深度の深／浅に応じて小／大としてあることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の電池劣化診断方法。
4. 複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いは、
   放電深度が深い区分ほど大きくしてあることを特徴とする請求項３に記載の電池劣化診断方法。
5. 二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断する電池劣化診断装置において、
   二次電池の放電深度に対応させて該二次電池の劣化度合いを示す劣化係数を定める手段と、
   二次電池の放電電流を検出する手段と、
   二次電池の放電時間を計時する手段と、
   一の放電サイクルで検出された放電電流及び計時された放電時間に基づいて放電深度を算出する手段と、
   定められた劣化係数のうち前記手段で算出された放電深度に対応する劣化係数を特定する特定手段と、
   前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと前記特定手段で特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断する手段と
   を備えることを特徴とする電池劣化診断装置。
6. １つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと前記特定手段で特定された劣化係数とを乗算して放電サイクル当たりの劣化度合いを算出する手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の電池劣化診断装置。
7. 劣化係数を放電深度の深／浅に応じて小／大とするように定める手段を備えることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の電池劣化診断装置。
8. 前記手段は、
   複数の区分に分けた放電深度の各区分における劣化係数の減少度合いを、放電深度が深い区分ほど大きくすべく定めてあることを特徴とする請求項７に記載の電池劣化診断装置。
9. 放電深度と劣化係数とを関連付けて記憶する記憶手段を備え、
   前記特定手段は、
   算出された放電深度に関連付けられた劣化係数を特定するように構成してあることを特徴とする請求項５乃至請求項８のいずれかに記載の電池劣化診断装置。
10. エンジンの切り状態を取得する手段を備え、
    エンジンが切り状態である場合、二次電池の放電電流を検出するように構成してあることを特徴とする請求項５乃至請求項９のいずれかに記載の電池劣化診断装置。
11. コンピュータに、二次電池の放電サイクルに応じた劣化度合いを診断させるためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータを、一の放電サイクルでの二次電池の放電電流及び放電時間に基づいて放電深度を算出する手段と、
    コンピュータを、放電深度に対応させて予め定められた二次電池の劣化度合いを示す劣化係数のうち、算出された放電深度に対応する劣化係数を特定する手段と、
    コンピュータを、前記放電サイクルの１つ前の放電サイクルで診断された劣化度合いと特定された劣化係数とに基づいて劣化度合いを診断する手段と
    して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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