JP2010271171A - 電池状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電池の非線形な特性を考慮して電池状態の推定を高精度に行うことができる電池状態推定装置を提供する。
【解決手段】電圧検出部１０２と、電流検出部１０１と、電圧検出部１０２により検出された実電圧の微分値ｄＶ及び電流検出部１０１により検出された実電流の微分値ｄＩに基づいて、逐次最小二乗法により仮内部抵抗ｒを推定し、仮内部抵抗ｒを実電圧の微分値ｄＶ及び実電流の微分値ｄＩに基づいて一次補正することにより一次内部抵抗Ｒを推定する同定部１０５と、一次内部抵抗Ｒを二次補正することにより二次内部抵抗Ｒ２を推定する抵抗補正部１０６と、実電圧及び二次内部抵抗Ｒ２に基づいて蓄電器２の充放電電流の推定値である推定電流を算出する電流推定演算部１１０と、推定電流及び実電流に基づいて、逐次最小二乗法により抵抗補正係数を推定する抵抗補正係数演算部１１１と、を備える。抵抗補正部１０６は、一次内部抵抗Ｒ及び抵抗補正係数に基づいて、二次内部抵抗Ｒを推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電池の状態を推定する電池状態推定装置に関する。

ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：電気自動車）やＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ハイブリッド電気自動車）等の車両には、モータ等に電力を供給する蓄電器が搭載される。車両に搭載される蓄電器には、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池などの蓄電池が搭載される。

蓄電器の状態を正確に検知するためには、蓄電器の充電状態（ＳＯＣ：State of charge、満充電時と完全放電時をそれぞれ１００（％）と０（％）とし、蓄電器の残容量を規格化した値である。ここでは充電率ともいう）や蓄電器の内部抵抗値を正確に推定することが必要である。

例えば、充電率を推定する充電率推定装置として、二次電池（蓄電器）の電流Ｉと端子電圧Ｖとを計測し、適応デジタルフィルタを用いて、電流Ｉと端子電圧Ｖの計測値から開路電圧Ｖｏを推定し、予め求めた開路電圧Ｖｏと充電率ＳＯＣとの関係に基づいて充電率を推定する充電率推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この充電率推定装置では、一括推定するパラメータの成分の１つとして、内部抵抗値Ｋを推定することができる。

また、一定電流放電時や大電流放電時のように、適用デジタルフィルタによる推定演算が困難な場合であっても、内部抵抗を精度良く推定できる二次電池の内部抵抗推定装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００４−１７８８４８号公報 特開２００７−０５７２３４号公報

ところで、蓄電器の電圧及び電流の計測値から内部抵抗とＳＯＣを求める場合には、以下の関係式（式１）が成り立つことを前提としている。
Ｖ（電圧計測値）＝ＯＣＶ（開路電圧）−Ｋ（内部抵抗）×Ｉ（電流計測値）・・・（式１）
従来、内部抵抗Ｋを求めるために、（式１）の一次式を蓄電器の簡易モデルとして内部抵抗のパラメータを含むパラメータ推定を行っている。しかしながら、一次式の近似手法としては逐次最小二乗法が知られているが、この手法のみでは蓄電器の内部抵抗推定を正確に行うことはできない。

蓄電器の特性は、完全に線形性を有するものではなく、図２２に示すように、非線形性を有する部分を含む。図２２は、蓄電器に電流を入力したときの蓄電器の充放電電流の計測値と蓄電器の電圧の計測値である。図２２では、時刻ｔ１において電流の入力が開始された後、電圧は電流に遅れて徐々に上昇している。そして、時刻ｔ２において電流の入力が終了された後、電圧は電流に遅れて徐々に下降している。このように電圧が電流に遅れて変動するのは、図２３に示すように、蓄電器にはコンデンサ成分（Ｃ成分、図２３ではＣ１の成分）が含まれているためである。図２３は、蓄電器の等価回路モデルの一例を示す図である。

さらに、実際には、図２４に示すように、蓄電器への電流の入力停止後には、電圧の遅れとして一次的な遅れと二次的な遅れが発生している。一次的な遅れのみであれば、電圧の計測値はＯＣＶに早期に収束可能であるが、二次的な遅れが発生することで、ＯＣＶに収束するまでに長時間を要する。図２４及び図２５は、蓄電器への電流の入力停止後の蓄電器の電圧収束性を示す図である。図２４は電流の入力停止後２０秒の様子を示しており、図２５は電流の入力停止後６０００秒の様子を示している。このように二次的な遅れにより蓄電器の電圧がＯＣＶに収束するまでに長時間要することは、図２２において時刻ｔ３になっても電圧計測値がＯＣＶと同値にならないことによっても理解される。

このように、一次的な遅れだけでなく二次的な遅れも発生するのは、図２６に示すように、蓄電器のコンデンサ成分が一次成分のみで示せるものではなく、二次成分、三次成分、・・・のようにコンデンサ成分が多段に連なっているためである。図２６は蓄電器の等価回路モデルの一例を示す図であり、コンデンサ成分として三次成分まで示している。なお、図２４及び図２５では、簡単に説明するため、二次成分までを示したが、二次成分以降のコンデンサ成分も含まれるものとする。

特許文献１及び２の装置を用いた場合には、上述した電圧の一次的な遅れを考慮して内部抵抗推定を行うことができる。しかしながら、上述した電圧の二次的な遅れを考慮して内部抵抗推定を行うことはできない。そのため、二次的な遅れに起因する内部抵抗推定の誤差が発生することになる。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、電池の非線形な特性を考慮して電池状態の推定を高精度に行うことができる電池状態推定装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決して係る目的を達成するために、請求項１に記載の発明の電池状態推定装置は、電池（例えば、実施形態での蓄電器２）の端子間電圧を検出する電圧検出部（例えば、実施形態での電圧検出部１０２）と、前記電池の充放電電流を検出する電流検出部（例えば、実施形態での電流検出部１０１）と、前記電圧検出部により検出された前記電池の実電圧の所定時間当たりの変化量である実電圧変化量（例えば、実施形態での実電圧の微分値ｄＶ）と、前記電流検出部により検出された前記電池の実電流の所定時間当たりの変化量である実電流変化量（例えば、実施形態での実電流の微分値ｄＩ）と、に基づいて、逐次最小二乗法により、前記電池の内部抵抗の仮値である仮内部抵抗（例えば、実施形態での仮内部抵抗ｒ）を推定する仮内部抵抗推定部（例えば、実施形態での同定部１０５）と、前記仮内部抵抗推定部により推定された前記電池の仮内部抵抗を、前記実電圧変化量及び前記実電流変化量に基づいて一次補正することにより、前記電池の一次内部抵抗（例えば、実施形態での一次内部抵抗Ｒ）を推定する一次内部抵抗推定部（例えば、実施形態での同定部１０５）と、前記一次内部抵抗推定部により推定された前記電池の一次内部抵抗を二次補正することにより、前記電池の二次内部抵抗（例えば、実施形態での二次内部抵抗Ｒ２）を推定する二次内部抵抗推定部（例えば、実施形態での抵抗補正部１０６）と、前記電池の実電圧及び前記二次内部抵抗推定部により推定された前記電池の二次内部抵抗に基づいて、前記電池の充放電電流の推定値である推定電流を算出する推定電流算出部（例えば、実施形態での電流推定演算部１１０）と、前記推定電流算出部により算出された推定電流及び前記電池の実電流に基づいて、逐次最小二乗法により、前記電池の一次内部抵抗を補正するための補正係数を推定する補正係数推定部（例えば、実施形態での抵抗補正係数演算部１１１）と、を備え、前記二次内部抵抗推定部が、前記一次内部抵抗推定部により推定された一次内部抵抗及び前記補正係数推定部により推定された補正係数に基づいて、前記電池の二次内部抵抗を推定することを特徴としている。

さらに、請求項２に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の実電流が第１の所定値未満である場合には、前記実電流よりも大きい電流値を有し、前記実電流が前記第１の所定値よりも大きい第２の所定値以上である場合には、前記実電流よりも小さく、かつ、前記実電流が増大するほど前記実電流との差が増大する電流値を有する仮想電流（例えば、実施形態でのＯＣＶ推定用電流）を生成する仮想電流生成部（例えば、実施形態での第１フィルタ処理部１０７及び第２フィルタ処理部１０８）と、前記仮想電流生成部により生成された仮想電流及び前記二次内部抵抗推定部により推定された二次内部抵抗に基づいて、前記電池の開路電圧（例えば、実施形態でのＯＣＶ）を推定する開路電圧推定部（例えば、実施形態でのＯＣＶ推定部１０９）と、を備えることを特徴としている。

さらに、請求項３に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の充電率（例えば、実施形態でのＳＯＣ）と開路電圧との特性情報（例えば、実施形態でのＳＯＣ−ＯＣＶマップ）を記憶する特性情報記憶部と、前記推定電流算出部により算出された推定電流と前記実電流との差が所定値未満である場合、前記開路電圧推定部により推定された前記電池の開路電圧及び前記特性情報記憶部により記憶された前記特性情報に基づいて、前記電池の充電率を推定する充電率推定部（例えば、実施形態でのＳＯＣ変換処理部１１２）と、を備えることを特徴としている。

さらに、請求項４に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の充放電電流を積算して電流量を算出する電流積算部（例えば、実施形態での電流積算処理部１１３）と、前記推定電流算出部により算出された推定電流と前記実電流との差が所定値以上である場合、前記電流積算部により算出された電流量に基づいて、前記電池の充電率を推定する充電率推定部（例えば、実施形態での演算処理部１１４）と、を備えることを特徴としている。

さらに、請求項５に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の充放電電流を積算して電流量を算出する電流積算部（例えば、実施形態での電流積算処理部１１３）と、前記電流積算部により算出された電流量の所定時間当たりの変化量である電流量変化量（例えば、実施形態での電流量の微分値（ΔＡｈ））と、前記充電率推定部により推定された前記電池の充電率の所定時間当たりの変化量である充電率変化量（例えば、実施形態での推定ＳＯＣの微分値（Δ推定ＳＯＣ））と、に基づいて、前記電池の全容量（例えば、実施形態での蓄電器２の全容量（ＣＡＰＡ））を推定する全容量推定部（例えば、実施形態での演算処理部１１４）と、を備えることを特徴としている。

さらに、請求項６に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の温度を検出する温度検出部（例えば、実施形態での温度検出部１１５）と、前記電池の温度毎に劣化判断閾値（例えば、実施形態での温度−抵抗劣化判断閾値マップ）を記憶する劣化判断閾値記憶部と、前記温度検出部により検出された前記電池の温度に基づいて前記劣化判断閾値記憶部から前記劣化判断閾値を取得し、前記二次内部抵抗推定部により推定された前記電池の二次内部抵抗が前記劣化判断閾値以上である場合、前記電池が劣化していると判定する劣化判定部（例えば、実施形態での劣化判定部１１６）と、を備えることを特徴としている。

さらに、請求項７に記載の発明の電池状態推定装置は、前記電池の温度を検出する温度検出部（例えば、実施形態での温度検出部１１５）と、前記電池の温度毎に劣化判断閾値（例えば、実施形態での温度−容量劣化判断閾値マップ）を記憶する劣化判断閾値記憶部と、前記温度検出部により検出された前記電池の温度に基づいて前記劣化判断閾値記憶部から前記劣化判断閾値を取得し、前記全容量推定部により推定された前記電池の全容量が前記劣化判断閾値未満である場合、前記電池が劣化していると判定する劣化判定部（例えば、実施形態での劣化判定部１１６）と、を備えることを特徴としている。

請求項１に記載の発明の電池状態推定装置によれば、電池の非線形な特性を考慮して電池状態の推定を高精度に行うことができる。特に、多段に連なる電池のコンデンサ成分を考慮することができるため、短期的な電圧の遅れ（一次的な遅れ）だけでなく、長期的な電圧の遅れ（二次的な遅れ）による影響を回避することができ、内部抵抗を高精度に推定することができる。

請求項２に記載の発明の電池状態推定装置によれば、電池の充放電電流が大電流のときに発生する急激な内部抵抗の変化や、０Ａ付近のときに発生する長期的な電圧の反応遅れを考慮し、ＯＣＶ推定誤差を低減させるべく実電流とは異なる仮想電流に基づいて推定するため、蓄電器２の非線形な特性を考慮することができ、精度良くＯＣＶを推定することができる。

請求項３に記載の発明の電池状態推定装置によれば、推定電流と実電流との差が所定値未満である場合には、実内部抵抗と推定内部抵抗との差も小さいと判定可能であり、この場合にはＳＯＣ−ＯＣＶマップを用いてＳＯＣ推定を行うことで、ＳＯＣを高精度に推定可能である。

請求項４に記載の発明の電池状態推定装置によれば、推定電流と実電流との差が所定値以上である場合には、実内部抵抗と推定内部抵抗との差も大きいと判定可能であり、ＳＯＣ−ＯＣＶマップを用いるとＳＯＣ推定誤差が大きくなる可能性があるが、電流積算によりＳＯＣ推定を行うことで、ＳＯＣを高精度に推定可能である。

請求項５に記載の発明の電池状態推定装置によれば、高速かつ安定的に電池の全容量を把握することができ、温度変化などにより実際に使用可能な電池の容量が増大もしくは減少した場合であっても、電池の全容量を高精度に推定することができる。

請求項６に記載の発明の電池状態推定装置によれば、内部抵抗の推定を高精度に行うことができるため、内部抵抗に基づく電池の劣化判定を高精度に行うことができる。

請求項７に記載の発明の電池状態推定装置によれば、電池の全容量推定を高精度に行うことができるため、電池の全容量に基づく電池の劣化判定を高精度に行うことができる。

本発明の実施形態における電池状態推定装置の構成の一例を示すブロック図 本発明の実施形態における棄却領域の一例を示す図 本発明の実施形態における逐次最小二乗法による仮内部抵抗の推定のイメージ図 本発明の実施形態における実電流とＯＣＶ推定用電流との関係の一例を示す図 本発明の実施形態における実電流と実内部抵抗との関係の一例を示す図 本発明の実施形態における実電流と推定電流との関係の一例を示す図 本発明の実施形態における実電流と推定電流との差の一例を示す図 本発明の実施形態におけるＳＯＣ−ＯＣＶマップの一例を示す図 本発明の実施形態における推定ＳＯＣの微分値と電流量の微分値との関係の一例を示す図 本発明の実施形態における電流レート及び温度による有効電流量（Ａｈ）の違いの一例を示す図 本発明の実施形態におけるＯＣＶ推定用電流の算出方法の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態におけるＳＯＣ推定方法の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態におけるＳＯＣ推定方法の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態における蓄電器の全容量の推定方法の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態における仮想電流フィルタ処理電流、基本フィルタ処理電流、及び実電流の時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における実ＳＯＣ及び推定ＳＯＣの時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における実電圧及び推定ＯＣＶの時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における実電流及びＯＣＶ推定用電流の時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における抵抗補正係数の時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における新品時及び劣化時の二次内部抵抗の時間推移の一例を示す図 本発明の実施形態における新品時及び劣化時の蓄電器の全容量（推定値）の時間推移の一例を示す図 蓄電器に電流を入力したときの蓄電器の充放電電流の計測値と蓄電器の電圧の計測値を示す図 蓄電器の等価回路モデル（コンデンサ成分は一次成分のみ図示）の一例を示す図 蓄電器への電流の入力停止後の蓄電器の電圧収束性の一例を示す図 蓄電器への電流の入力停止後の蓄電器の電圧収束性の一例を示す図 蓄電器の等価回路モデル（コンデンサ成分は三次成分まで図示）の一例を示す図

本発明の実施形態における電池状態推定装置について、図面を参照しながら以下に説明する。

本実施形態の電池状態推定装置は、例えば、当該電池状態推定装置が電池状態を推定する蓄電器とともに、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ：電気自動車）やＨＥＶ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ：ハイブリッド電気自動車）等の車両に搭載される。このように車両に搭載された場合には、電池状態推定装置はバッテリＥＣＵとして機能する。

図１は本発明の実施形態における電池状態推定装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す電池状態推定装置１は、電流検出部１０１、電圧検出部１０２、ｄＶ／ｄＩ算出部１０３、ｄｖ／ｄＩ選択処理部１０４、同定部１０５、抵抗補正部１０６、第１フィルタ処理部１０７、第２フィルタ処理部１０８、ＯＣＶ推定部１０９、電流推定演算部１１０、抵抗補正係数演算部１１１、ＳＯＣ変換処理部１１２、電流積算処理部１１３、容量演算部１１４、温度検出部１１５、劣化判定部１１６を備える。電池状態推定装置１は、蓄電器２の電池状態（内部抵抗、ＳＯＣ、その他のパラメータなど）を推定する。

電流検出部１０１は、蓄電器２への充電電流及び蓄電器２からの放電電流の少なくとも一方（以下、充放電電流ともいう）を検出する。

電圧検出部１０２は、蓄電器２の端子間電圧を検出する。

ｄＶ／ｄＩ算出部１０３は、電流検出部１０１により検出された電流（以下、実電流ともいう）の微分値ｄＩを算出する。また、電圧検出部１０２により検出された電圧（以下、実電圧ともいう）の微分値ｄＶを算出する。また、このような微分値は、所定時間当たりの変化量に相当する。

ｄＶ／ｄＩ選択処理部１０４は、ｄＶ／ｄＩ算出部１０３により算出された実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが、蓄電器２が充電を行う充電領域に存在するか、充電器２が放電を行う放電領域に存在するか、を判定する。また、ｄＶ／ｄＩ選択処理部１０４は、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが、棄却領域に存在するか否かを判定する。ここで、図２は、棄却領域の一例を示す図である。充電領域は、図２では第２象限の領域である。また、放電領域は、図２では第４象限の領域である。また、棄却領域は、図２では斜線で示されており、あらかじめ設定されている。図２に示す例では、第１象限の領域及び第３象限の領域が、棄却領域に設定されている。

同定部１０５は、ｄＶ／ｄＩ算出部１０３により算出された実電流の微分値ｄＩ及びｄＶに基づいて、ｄＶとｄＩの傾きすなわち内部抵抗（仮内部抵抗ｒ）を推定する。

ここで、同定部１０５が行う仮内部抵抗ｒの同定方法について説明する。
図２３に示した等価回路モデルの合成インピーダンスは（式２）のようになる。（式２）において、ω→０となるような領域を考えると、合成インピーダンスは、抵抗成分であるＲ０及びＲ１により表現することができる。つまり、ω＞０の場合にのみＣ成分を補正させることで、内部抵抗を高精度に推定する。

同定部１０５は、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶから、逐次最小二乗法を用いて一次式の傾き、すなわち仮内部抵抗ｒを推定する。実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが一次直線に近似されるとすると、（式３）のように表される。
ｙ（ｔ）＝ａ・ｘ（ｔ）＋ｂ・・・（式３）
なお、ｘ：実電流の微分値ｄＩ、ｙ（ｔ）：時刻ｔにおける実電圧の微分値ｄＶ、ａ：一次直線の傾き、ｂ：一次直線の切片、である。
また、ｔや後述するｔ−１は、時刻を示す値であり、以下の説明でも同様である。
そして、推定されるパラメータにより同定される近似直線の式は、（式４）のように表される。
ｙ’（ｔ）＝ａ’・ｘ（ｔ）＋ｂ’・・・（式４）
なお、ｙ’（ｔ）：（式４）の右辺の演算により算出される実電圧の微分値ｄＶの値（モデル値）、である。

（式３）、（式４）から誤差の方程式を導くと（式５）になり、同定部１０５は、この誤差を最小にするようにパラメータを同定する。

そして、同定部１０５は、（式６）のような逐次最小二乗法によりパラメータの同定を行う。

このような演算を入力データ（実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶ）に対して逐次行うことで、パラメータの１つである仮内部抵抗ｒ（式５におけるθ’のａ’）の同定を行う。

逐次最小二乗法による仮内部抵抗ｒの推定のイメージを図３に示す。図３は、実電流の微分値ｄＩと実電圧の微分値ｄＶとの関係の一例を示す図である。同定部１０５は、逐次求められた実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶをサンプルとして複数取得する。そして、実電流の微分値ｄＩと実電圧の微分値ｄＶとの関係を示した複数のサンプルから、逐次最小二乗法により、仮内部抵抗ｒを求める。図３において、一次直線の傾きが仮内部抵抗ｒに相当する。

なお、仮内部抵抗ｒを推定する際には、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に存在するか、充電領域に存在するか、つまり、蓄電器２が放電状態であるか充電状態であるかに基づいて、放電領域における（放電側の）仮内部抵抗ｒと充電領域における（充電側の）仮内部抵抗ｒとして、個別に求めてもよい。この場合、複数のサンプルを放電領域と充電領域とで別に用意し、逐次最小二乗法により仮内部抵抗ｒを推定する。

また、同定部１０５は、推定した仮内部抵抗ｒに対して一次補正を行い、一次内部抵抗Ｒを推定する。一次補正では、同定部１０５は、同定された仮内部抵抗ｒと実電流の微分値ｄＩの積により電圧の微分値の推定値ｄＶ’を算出する。そして、（式７）において、実電圧の微分値ｄＶと電圧の微分値の推定値ｄＶ’との差分が収束するように一次内部抵抗Ｒを算出する。
Ｒ（ｔ）＝ｒ（ｔ）＋Ｇａ１・［ｄｖ（ｔ−１）−ｒ（ｔ−１）・ｄｉ（ｔ−１）］・・・（式７）
なお、ｄｖ：実電圧微分値、ｄｉ：実電流微分値、ｒ：仮内部抵抗、Ｒ：周波数応答補正された内部抵抗推定値（一次内部抵抗）、Ｇａ１：抵抗補正ゲイン、である。

抵抗補正部１０６は、同定器１０５により推定された一次内部抵抗Ｒに対して二次補正を行い、二次内部抵抗Ｒ２を推定する。具体的には、同定器１０５により推定された一次内部抵抗Ｒに抵抗補正係数演算部１１１からの抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）を乗じることで二次補正を行い、二次内部抵抗Ｒ２を算出する。つまり、
Ｒ２＝Ｒ×ＲＨＯＳＥＩ
の演算を行う。
なお、初期状態としては、抵抗補正係数は「１」である。

第１フィルタ処理部１０７は、実電流に対して基本フィルタによるフィルタ処理を行う。基本フィルタは、移動平均処理を行うＬＰＦ（Low Pass Filter）であり、ＩＩＲフィルタである。基本フィルタの特性は、（式８）により表される。
ｙ（ｔ）＝α×ｕ（ｔ）＋（１―α）×ｙ（ｔ−１）・・・（式８）
なお、ｙ（ｔ）：フィルタ処理値、ｙ（ｔ−１）：フィルタ処理前回値、ｕ（ｔ）：フィルタへの入力電流、α：時定数、である。
また、基本フィルタでは、α＝ｄｔ／５（ｓｅｃ）に設定されている。このような時定数が設定されることで、基本フィルタは、入力電流が大電流である場合や入力電流の変動が大きい場合を考慮したフィルタとして機能する。

第２フィルタ処理部１０８は、実電流に対して仮想電流フィルタによるフィルタ処理を行う。仮想電流フィルタは、（式８）におけるαの値以外は、基本フィルタと同様である。
ただし、仮想電流フィルタでは、α＝ｄｔ／４００に設定されている。このような時定数が設定されることで、仮想電流フィルタは、図２４に示した一次的な遅れを考慮した残留電流発生用のフィルタとして機能する。仮想電流フィルタによりフィルタ処理されたフィルタ処理値は、仮想残留電流値としてＯＣＶ推定部１０９へ送られる。

ＯＣＶ推定部１０９は、基本フィルタによりフィルタ処理されたフィルタ処理値と、仮想電流フィルタによりフィルタ処理されたフィルタ処理値と、に基づいて、ＯＣＶ推定用電流を算出する。

また、図４は、実電流とＯＣＶ推定用電流との関係の一例を示す図である。実電流及びＯＣＶ推定用電流は、両者の値が等しいときには、図４において点線で示す一次直線で示される関係になる。図４において特徴的な部分は、実電流が小さい領域（小電流領域）の部分と、実電流が大きい領域（大電流領域）の部分である。
実電流が小さい領域の部分では、図２２において示した０Ａ付近の電圧の遅れを考慮し、実際にはほぼ０Ａの状態であるが、実際よりも電流が残留していると想定して、ＯＣＶ推定用電流が実電流よりも大きく設定されている。
実電流が大きい領域の部分は、図５に示すように、この領域では実際の内部抵抗（以下、実内部抵抗ともいう）が急激に増大する。図５は実電流と実内部抵抗との関係の一例を示す図である。このように実内部抵抗が急激に増大すると、周波数応答補正（一次補正）では所望の値に補正することができないことがあるため、内部抵抗を推定する際の精度低下を防ぐために、ＯＣＶ推定用電流が実際の実電流よりも小さく設定されている。また、実電流が増大するほど、ＯＣＶ推定用電流と実電流との差が増大するように設定されている。

また、ＯＣＶ推定部１０９は、抵抗補正部１０６により算出された二次内部抵抗Ｒ２に基づいて、（式９）を用いてＯＣＶを推定する。
Ｖｏ（ｔ）＝Ｖｏ（ｔ−１）＋Ｇａ２・［Ｒ２・Ｉ（ｔ−１）−Ｖ（ｔ−１）］・・・（式９）
なお、Ｇａ２：開路電圧推定ゲイン、Ｉ：ＯＣＶ推定用電流（ＩＯＣＶ）、Ｖ：実電圧、Ｖｏ：開路電圧（ＯＣＶ）、である。

また、ＯＣＶ推定部１０９は、他のＯＣＶ推定方法として、（式１０）を用いても良い。
ＯＣＶ＝Ｖ＋ＩＯＣＶ×Ｒ２・・・（式１０）
なお、ＯＣＶ：開路電圧、Ｖは実電圧、ＩＯＣＶ：ＯＣＶ推定用電流、Ｒ２：二次内部抵抗、である。

電流推定演算部１１０は、第２内部抵抗Ｒ２に基づいて、蓄電器２の充放電電流の推定値である推定電流を算出する。具体的には、ＯＣＶ推定部１０９により推定されたＯＣＶ（以下、推定ＯＣＶともいう）から電圧検出部１０２により検出された電圧を減じた値を、抵抗補正部１０６により算出された二次内部抵抗Ｒ２により除した値を、推定電流として算出する。つまり、
推定電流＝（推定ＯＣＶ−実電圧）／二次内部抵抗Ｒ２
の演算を行う。

抵抗補正係数演算部１１１は、推定電流及び実電流に基づいて、抵抗補正係数を推定する。具体的には、逐次求められた推定電流及び実電流をサンプルとして複数取得する。そして、推定電流と実電流との関係を示した複数のサンプルから、逐次最小二乗法により、抵抗補正係数を求める。図６は、実電流と推定電流との関係の一例を示す図である。図６において、一次直線の傾きが抵抗補正係数に相当する。

なお、抵抗補正係数を推定する際には、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に存在するか、充電領域に存在するか、つまり、蓄電器２が放電状態であるか充電状態であるかに基づいて、放電側の抵抗補正係数と充電側の抵抗補正係数として、個別に求めてもよい。この場合、複数のサンプルを放電領域と充電領域とで別に用意し、逐次最小二乗法により抵抗補正係数を推定する。

電池状態推定装置１は、抵抗補正部１０６、ＯＣＶ推定部１０９、電流推定演算部１１０、抵抗補正係数演算部１１１による処理を順次繰り返して行う。これにより、推定される二次内部抵抗Ｒ２と実内部抵抗との差が小さくなり、収束する。図７は、実電流と推定電流との差の一例を示す図である。図７に示す例では、実電流と推定電流とが不一致であるが、これは二次内部抵抗Ｒ２と実内部抵抗とが一致していないことに起因する。抵抗補正部１０６、ＯＣＶ推定部１０９、電流推定演算部１１０、抵抗補正係数演算部１１１による処理が順次繰り返して行われることで、実電流及び推定電流の差が小さくなり、二次内部抵抗Ｒ２と実内部抵抗とがほぼ一致するようになる。

ＳＯＣ変換処理部１１２は、電流推定演算部１１０により算出された推定電流と実電流との差が所定値未満であるか否かを判定する。推定電流と実電流との差が所定値未満である場合には、ＳＯＣ変換処理部１１２は、図示しない記憶部に記憶された図８に示すＳＯＣ−ＯＣＶマップを参照し、ＯＣＶ推定部１０９により推定されたＯＣＶに応じて、ＳＯＣを推定する。図８は、ＳＯＣ−ＯＣＶマップの一例を示す図である。一方、推定電流と実電流との差が所定値以上である場合には、ＳＯＣ変換処理部１１２は、容量演算部１１４に対して電流積算によりＳＯＣを推定するよう指示する。

電流積算処理部１１３は、実電流を所定期間積算して、蓄電器２への充電量及び蓄電器２からの放電量の少なくとも一方（以下、電流量ともいう）を算出する。この算出方法は、電流積算法と呼ばれるものである。

容量演算部１１４は、ＳＯＣ変換処理部１１２から電流積算によりＳＯＣを推定するよう指示された場合、電流積算処理部１１３により算出された電流量に基づいて、ＳＯＣを推定する。例えば、蓄電器２の全ＳＯＣを電流積算により推定してもよいし、電流積算処理部１１３により電流積算を開始するまでのＳＯＣを把握し、このＳＯＣと電流量との和により全ＳＯＣを推定してもよい。

また、容量演算部１１４は、電流積算処理部１１３により算出された電流量と、ＳＯＣ変換処理部１１２により推定されたＳＯＣ又は電流積算により推定されたＳＯＣ（以下、推定ＳＯＣともいう）に基づいて、蓄電器２の全容量を推定する。具体的には、逐次求められた電流量の微分値（ΔＡｈ）及び推定ＳＯＣの微分値（Δ推定ＳＯＣ）をサンプルとして複数取得する。そして、電流の微分値と推定ＳＯＣの微分値との関係を示した複数のサンプルから、逐次最小二乗法により、蓄電器２の全容量を求める。図９は、推定ＳＯＣの微分値と電流量の微分値との関係の一例を示す図である。図９において、一次直線の傾きに１００を乗じた値が、蓄電器２の全容量に相当する。つまり、
蓄電器２の全容量（ＣＡＰＡ）＝（ΔＡｈ／Δ推定ＳＯＣ）×１００
の関係式が成立する。
また、推定ＳＯＣが所定範囲内にある場合に信頼性があるものとみなし、この所定範囲内にあるときにのみ、電流量の微分値及び推定ＳＯＣの微分値から逐次最小二乗法を用いて蓄電器２の全容量を推定するようにしてもよい。

容量演算部１１４による蓄電器２の全容量推定によれば、電流量の微分値及び推定ＳＯＣの微分値はともに微小区間の値であるため、全容量推定に要する時間を短縮化することができる。したがって、電池状態推定装置１が車両に搭載される場合には、車両の走行開始から即時に蓄電器２の全容量を把握することができる。

また、図１０に示すように、蓄電器２の温度により蓄電器２の放電電流量と電圧との関係が変化するが、容量演算部１１４では電流量を直接用いているため、正確に全容量を推定することができる。なお、図１０は電流レート及び温度による有効電流量（Ａｈ）の違いの一例を示す図である。ここでは、放電電流量を例に説明したが、充電電流量についても同様である。

温度検出部１１５は、蓄電器２の温度を検出する。

劣化判定部１１６は、図示しない記憶部に記憶された温度−抵抗劣化判断閾値マップを参照し、温度検出部１１５により検出された蓄電器２の温度に基づいて、蓄電器２が劣化しているか否かを判定する。抵抗劣化判断閾値は、蓄電器２が劣化していると判断する内部抵抗の下限値を示すものである。蓄電器２は劣化すると内部抵抗が増大する。そこで、二次内部抵抗Ｒ２が抵抗劣化判断閾値を上回る場合には、劣化が進行しているものと判定する。

また、劣化判定部１１６は、図示しない記憶部に温度−容量劣化判断閾値マップを参照し、温度検出部１１５により検出された蓄電器２の温度に基づいて、蓄電器２が劣化しているか否かを判定する。容量劣化判断閾値は、蓄電器２が劣化していると判断する容量の上限値を示すものである。蓄電器２は劣化すると全容量が減少する。そこで、蓄電器２の全容量が容量劣化判断閾値を下回る場合には、劣化が進行しているものと判定する。

次に、電池状態推定装置１の動作について説明する。

まず、電池状態推定装置１が行うＯＣＶ推定用電流の算出方法について説明する。
図１１は、ＯＣＶ推定用電流の算出方法の一例を示すフローチャートである。
まず、電流検出部１０１が、蓄電器２の充放電電流Ｉを検出する（ステップＳ１０１）。続いて、第１フィルタ処理部１０７が、基本フィルタによるフィルタ処理を行い、フィルタ処理値ＩＦを得る（ステップＳ１０２）。続いて、第２フィルタ処理部１０８が、仮想電流フィルタによるフィルタ処理を行い、フィルタ処理値ＩＦＶを得る（ステップＳ１０３）。続いて、ＯＣＶ推定部１０９が、基本フィルタによるフィルタ処理値ＩＦと仮想電流フィルタによるフィルタ処理値ＩＦＶとの和を、ＯＣＶ推定用電流ＩＯＣＶとして算出する（ステップＳ１０４）。

このようなＯＣＶ推定用電流の算出方法によれば、蓄電器２の充放電電流が大電流のときに発生する急激な内部抵抗の変化や、０Ａ付近のときに発生する長期的な電圧の反応遅れを考慮し、ＯＣＶ推定誤差が低減するべく実電流とは異なる仮想残留電流に基づいて推定するため、蓄電器２の非線形な特性を考慮することができ、精度良くＯＣＶを推定することが可能である。

次に、電池状態推定装置１が行うＳＯＣ推定方法について説明する。
図１２及び図１３は、ＳＯＣ推定方法の一例を示すフローチャートである。

まず、各種センサにより蓄電器２の各種情報を取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、電流検出部１０１が、蓄電器２の充放電電流を検出する。また、電圧検出部１０２が、蓄電器２の端子間電圧を検出する。また、温度検出部１１５が、蓄電器２の温度を検出する。

続いて、ｄＶ／ｄＩ算出部１０３が、実電流の微分値ｄＩと実電圧の微分値ｄＶを算出する（ステップＳ２０２）。続いて、ｄＶ／ｄＩ選択処理部１０４が、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが図２において棄却領域外に存在するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが棄却領域外に存在する場合、ｄＶ／ｄＩ選択処理部１０４が、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に含まれる場合、同定部１０５が、逐次最小二乗法により、放電側の仮内部抵抗ｒを推定する（ステップＳ２０５）。そして、同定部１０５が、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶに基づいて一次補正を行い、放電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｄｉｓｃｈａｒｇｅ）を推定する（ステップＳ２０６）。

一方、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に含まれない場合、つまり充電領域に含まれる場合、同定部１０５が、逐次最小二乗法により、充電側の仮内部抵抗ｒを推定する（ステップＳ２０７）。そして、同定部１０５が、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶに基づいて一次補正を行い、充電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｃｈａｒｇｅ）を推定する（ステップＳ２０８）。

ステップＳ２０６又はＳ２０８の一次内部抵抗Ｒの推定後、電流推定演算部１１０が、推定電流を算出する（ステップＳ２０９）。続いて、抵抗補正係数演算部１１１が、実電流値及び推定電流を用いて、逐次最小二乗法により抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）を算出する（ステップＳ２１０）。続いて、ｄＶ／ｄＩ選択処理部１０４が、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが図２において放電領域に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２１１）。ステップＳ２１１の判定結果は、ステップＳ２０４の判定結果と同じである。

実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に含まれる場合、抵抗補正部１０６が、放電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｄｉｓｃｈａｒｇｅ）及び抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）に基づいて、放電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ）を算出する（ステップＳ２１２）。例えば、抵抗補正部１０６が、放電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｄｉｓｃｈａｒｇｅ）に抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）を乗じることで、放電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ）を算出する。

そして、ＯＣＶ推定部１０９が、放電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ）に基づいて、ＯＣＶを推定する（ステップＳ２１３）。例えば、ＯＣＶ推定部１０９が、実電圧と、ＯＣＶ推定用電流ＩＯＣＶに放電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ）を乗じた値と、の和をＯＣＶとして算出する。

一方、実電流の微分値ｄＩ及び実電圧の微分値ｄＶが放電領域に含まれない場合、つまり充電領域に含まれる場合、抵抗補正部１０６が、充電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｃｈａｒｇｅ）及び抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）に基づいて、充電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＣＨＡ）を算出する（ステップＳ２１４）。例えば、抵抗補正部１０６が、充電側の一次内部抵抗Ｒ（Ｒｃｈａｒｇｅ）に抵抗補正係数（ＲＨＯＳＥＩ）を乗じることで、充電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＣＨＡ）を算出する。

そして、ＯＣＶ推定部１０９が、充電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＣＨＡ）に基づいて、ＯＣＶを推定する（ステップＳ２１５）。例えば、ＯＣＶ推定部１０９が、実電圧と、ＯＣＶ推定用電流ＩＯＣＶに充電側の二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＣＨＡ）を乗じた値と、の和をＯＣＶとして算出する。

ステップＳ２１３又はＳ２１５のＯＣＶ推定後、ＳＯＣ変換処理部１１２が、推定電流と実電流との差が規定値以内であるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。推定電流と実電流との差が規定値以内である場合には、ＳＯＣ変換処理部１１２が、ＳＯＣ−ＯＣＶマップを参照し、推定ＯＣＶに基づいてＳＯＣを推定する（ステップＳ２１７）。一方、推定電流と実電流との差が規定値以内でない、つまり規定値外である場合には、容量演算部１１４が、電流積算処理部１１３により算出された電流量に基づいてＳＯＣを推定する（ステップＳ２１８）。

ステップＳ２１７又はＳ２１８のＳＯＣ推定後、劣化判定部１１６が、図示しない記憶部に記憶された温度−抵抗劣化判断閾値マップを参照し、温度検出部１１５により検出された蓄電器２の温度に基づいて、抵抗劣化判断閾値を取得する（ステップＳ２１９）。続いて、劣化判定部１１６が、二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ及びＲ２ＣＨＡ）が抵抗劣化判断閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２２０）。二次内部抵抗Ｒ２（Ｒ２ＤＩＳ及びＲ２ＣＨＡ）が劣化判断閾値未満でない、つまり劣化判断閾値以上である場合には、劣化判定部１１６が、蓄電器２は劣化していると判定する（ステップＳ２２１）。

このようなＳＯＣ推定方法によれば、より正確な内部抵抗の推定値である二次内部抵抗Ｒ２及びＯＣＶ推定用電流を用いてＯＣＶを推定するため、ＯＣＶを高精度に推定することができる。また、推定電流と実電流との差、つまり二次内部抵抗Ｒ２と実内部抵抗の誤差の大小に応じてＳＯＣの推定方法を変更することにより、ＳＯＣを高精度に推定することができる。また、充電時と放電時とで内部抵抗推定を個別に行うことで、特に充電時と放電時とで内部抵抗の特性が大きく異なる蓄電器であってもＳＯＣの推定精度を向上させることが可能である。また、推定精度の高い二次内部抵抗を用いて蓄電器２の劣化判断を行うため、蓄電器２の状態を正確に判断することができる。

次に、電池状態推定装置１が行う蓄電器２の全容量の推定方法について説明する。
図１４は、蓄電器２の全容量の推定方法の一例を示すフローチャートである。

まず、電流積算処理部１１３が、電流検出部１０１からの実電流の情報を取得する。また、演算処理部１１４は、ＳＯＣ変換処理部１１２により推定されたＳＯＣを取得する（ステップＳ３０１）。続いて、電流積算処理部１１３が、実電流を積算して電流量を算出する（ステップＳ３０２）。

続いて、演算積算部１１４が、推定ＳＯＣが信頼区間に存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。この信頼区間とは、推定電流と実電流との差が規定値以内である区間を示すものである。また、推定ＳＯＣとして、ＳＯＣ変換処理部１１２から取得した推定ＳＯＣではなく、演算処理部１１４が電流積算により推定したＳＯＣを用いてもよい。推定ＳＯＣが信頼区間に存在する場合、演算処理部１１４が、電流量の微分値（ΔＡｈ）及び推定ＳＯＣの微分値（Δ推定ＳＯＣ）に基づいて、逐次最小二乗法により、蓄電器２の全容量（ＣＡＰＡ）を推定する（ステップＳ３０４）。なお、ステップＳ３０３の判定は、省略してもよい。

続いて、劣化判定部１１６が、図示しない記憶部に記憶された温度−容量劣化判断閾値マップを参照し、温度検出部１１５により検出された蓄電器２の温度に基づいて、容量劣化判断閾値を取得する（ステップＳ３０５）。続いて、劣化判定部１１６が、演算処理部１１４により推定された蓄電器２の全容量の推定値が容量劣化判断閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。蓄電器２の全容量の推定値が容量劣化判断閾値以上でない、つまり容量劣化判断閾値未満である場合には、劣化判定部１１６が、蓄電器２は劣化（容量劣化）していると判定する（ステップＳ３０７）。

このような蓄電器２の全容量の推定方法によれば、電流量の微分値ΔＡｈと所定のＳＯＣ通過時のＳＯＣとに基づいて全容量を推定する方法と比較すると、高速かつ安定的に全容量を把握することができ、温度変化などにより実際に使用可能な蓄電器２の容量が増大もしくは減少した場合であっても、高精度に蓄電器２の全容量を推定することができる。

次に、上述した電池状態推定装置１の動作により得られる各値のイメージについて説明する。

図１５は、仮想電流フィルタによるフィルタ処理値（仮想電流フィルタ処理電流）、基本フィルタによるフィルタ処理値（基本フィルタ処理電流）、及び実電流の時間推移の一例を示す図である。図１５を参照すると、基本フィルタ処理電流は実電流を振幅減少方向に所定倍されており、仮想電流フィルタ処理電流は０Ａ近辺を推移していることが理解される。図１５に示す例では、仮想電流フィルタ処理電流はおよそ−５（Ａ）〜０（Ａ）で推移し、基本フィルタ処理電流はおよそ−６０（Ａ）〜７０（Ａ）で推移し、実電流はおよそ−７５（Ａ）〜１１０（Ａ）で推移している。

図１６は、実ＳＯＣ及び推定ＳＯＣの時間推移の一例を示す図である。図１６を参照すると、本グラフにおける初期段階では推定ＳＯＣよりも実ＳＯＣが若干大きくなっているが、時間経過とともに実ＳＯＣと推定ＳＯＣとの差異が小さくなっていることが理解される。なお、実ＳＯＣとは、電池状態推定装置１が、蓄電器２の特性を事前に把握して電流積算と誤差補正などを行い、算出したＳＯＣである。図１６に示す例では、実ＳＯＣ及び推定ＳＯＣは、ともに、およそ４０（％）〜６０（％）で推移している。

図１７は、実電圧及び推定ＯＣＶの時間推移の一例を示す図である。図１７を参照すると、実電圧の推移に伴って、推定ＯＣＶが滑らかに推移していることが理解される。図１７に示す例では、実電圧はおよそ３．４（Ｖ）〜４（Ｖ）で推移し、推定ＯＣＶはおよそ３．６（Ｖ）〜３．９（Ｖ）で推移している。

図１８は、実電流及びＯＣＶ推定用電流の時間推移の一例を示す図である。図１８を参照すると、実電流の推移に伴って、ＯＣＶ推定用電流が滑らかに推移していることが理解される。図１８に示す例では、実電流はおよそ−７５（Ａ）〜１００（Ａ）で、ＯＣＶ推定用電流はおよそ−２５（Ａ）〜２５（Ａ）で推移している。

図１９は、抵抗補正係数の時間推移の一例を示す図である。図１９を参照すると、およそ４５０（ｓｅｃ）までは１．０２５でほぼ一定であり、その後およそ５００（ｓｅｃ）ではおよそ１．０７に上昇し、その後徐々に下降し、６００（ｓｅｃ）ではおよそ１．０５になっていることが理解される。

図２０は、新品時及び劣化時の二次内部抵抗Ｒ２の時間推移の一例を示す図である。ここでは、放電側二次内部抵抗、充電側二次内部抵抗について示している。図２０を参照すると、放電側二次内部抵抗よりも充電側二次内部抵抗の方が抵抗値が大きく、新品時よりも劣化時の方が抵抗値が大きいことが理解される。図２０に示す例では、新品時には、放電側二次内部抵抗はおよそ０．００２１（ｍＯＨＭ）〜０．００２６（ｍＯＨＭ）で推移し、充電側二次内部抵抗はおよそ０．００２３（ｍＯＨＭ）〜０．００２８（ｍＯＨＭ）で推移している。また、劣化時には、放電側二次内部抵抗はおよそ０．００２７（ｍＯＨＭ）〜０．００３５（ｍＯＨＭ）で推移し、充電側二次内部抵抗はおよそ０．００２８（ｍＯＨＭ）〜０．００３６（ｍＯＨＭ）で推移している。

図２１は、新品時及び劣化時の蓄電器２の全容量（推定値）の時間推移の一例を示す図である。図２１を参照すると、新品時にはおよそ４．０（Ａｈ）〜４．７（Ａｈ）で推移し、劣化時にはおよそ３．３（Ａｈ）〜４．０（Ａｈ）で推移していることが理解される。

このような本実施形態の電池状態推定装置１によれば、電池の非線形な特性を考慮して電池状態の推定を高精度に行うことができ、図２４に示した一次的な遅れだけでなく、多段に連なるＣ成分も考慮して正確な電池状態の推定を行うことができる。

本発明は、電池の非線形な特性を考慮して電池状態の推定を高精度に行うことができる電池状態推定装置等に有用である。

１ 電池状態推定装置
２ 蓄電器
１０１ 電流検出部
１０２ 電圧検出部
１０３ ｄＶ／ｄＩ算出部
１０４ ｄＶ／ｄＩ選択処理部
１０５ 同定部
１０６ 抵抗補正部
１０７ 第１フィルタ処理部
１０８ 第２フィルタ処理部
１０９ ＯＣＶ推定部
１１０ 電流推定演算部
１１１ 抵抗補正係数演算部
１１２ ＳＯＣ変換処理部
１１３ 電流積算処理部
１１４ 演算処理部
１１５ 温度検出部
１１６ 劣化判定部

Claims (7)

1. 電池の端子間電圧を検出する電圧検出部と、
   前記電池の充放電電流を検出する電流検出部と、
   前記電圧検出部により検出された前記電池の実電圧の所定時間当たりの変化量である実電圧変化量と、前記電流検出部により検出された前記電池の実電流の所定時間当たりの変化量である実電流変化量と、に基づいて、逐次最小二乗法により、前記電池の内部抵抗の仮値である仮内部抵抗を推定する仮内部抵抗推定部と、
   前記仮内部抵抗推定部により推定された前記電池の仮内部抵抗を、前記実電圧変化量及び前記実電流変化量に基づいて一次補正することにより、前記電池の一次内部抵抗を推定する一次内部抵抗推定部と、
   前記一次内部抵抗推定部により推定された前記電池の一次内部抵抗を二次補正することにより、前記電池の二次内部抵抗を推定する二次内部抵抗推定部と、
   前記電池の実電圧及び前記二次内部抵抗推定部により推定された前記電池の二次内部抵抗に基づいて、前記電池の充放電電流の推定値である推定電流を算出する推定電流算出部と、
   前記推定電流算出部により算出された推定電流及び前記電池の実電流に基づいて、逐次最小二乗法により、前記電池の一次内部抵抗を補正するための補正係数を推定する補正係数推定部と、
   を備え、
   前記二次内部抵抗推定部は、前記一次内部抵抗推定部により推定された一次内部抵抗及び前記補正係数推定部により推定された補正係数に基づいて、前記電池の二次内部抵抗を推定する電池状態推定装置。
2. 請求項１に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の実電流が第１の所定値未満である場合には、前記実電流よりも大きい電流値を有し、前記実電流が前記第１の所定値よりも大きい第２の所定値以上である場合には、前記実電流よりも小さく、かつ、前記実電流が増大するほど前記実電流との差が増大する電流値を有する仮想電流を生成する仮想電流生成部と、
   前記仮想電流生成部により生成された仮想電流及び前記二次内部抵抗推定部により推定された二次内部抵抗に基づいて、前記電池の開路電圧を推定する開路電圧推定部と、
   を備える電池状態推定装置。
3. 請求項１または２に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の充電率と開路電圧との特性情報を記憶する特性情報記憶部と、
   前記推定電流算出部により算出された推定電流と前記実電流との差が所定値未満である場合、前記開路電圧推定部により推定された前記電池の開路電圧及び前記特性情報記憶部により記憶された前記特性情報に基づいて、前記電池の充電率を推定する充電率推定部と、
   を備える電池状態推定装置。
4. 請求項１または２に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の充放電電流を積算して電流量を算出する電流積算部と、
   前記推定電流算出部により算出された推定電流と前記実電流との差が所定値以上である場合、前記電流積算部により算出された電流量に基づいて、前記電池の充電率を推定する充電率推定部と、
   を備える電池状態推定装置。
5. 請求項３または４に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の充放電電流を積算して電流量を算出する電流積算部と、
   前記電流積算部により算出された電流量の所定時間当たりの変化量である電流量変化量と、前記充電率推定部により推定された前記電池の充電率の所定時間当たりの変化量である充電率変化量と、に基づいて、前記電池の全容量を推定する全容量推定部と、
   を備える電池状態推定装置。
6. 請求項１に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の温度を検出する温度検出部と、
   前記電池の温度毎に劣化判断閾値を記憶する劣化判断閾値記憶部と、
   前記温度検出部により検出された前記電池の温度に基づいて前記劣化判断閾値記憶部から前記劣化判断閾値を取得し、前記二次内部抵抗推定部により推定された前記電池の二次内部抵抗が前記劣化判断閾値以上である場合、前記電池が劣化していると判定する劣化判定部と、
   を備える電池状態推定装置。
7. 請求項５に記載の電池状態推定装置であって、更に、
   前記電池の温度を検出する温度検出部と、
   前記電池の温度毎に劣化判断閾値を記憶する劣化判断閾値記憶部と、
   前記温度検出部により検出された前記電池の温度に基づいて前記劣化判断閾値記憶部から前記劣化判断閾値を取得し、前記全容量推定部により推定された前記電池の全容量が前記劣化判断閾値未満である場合、前記電池が劣化していると判定する劣化判定部と、
   を備える電池状態推定装置。

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