JP2016031877A - バッテリ劣化判定装置、ハイブリッド車両、及びバッテリ劣化判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度分布を反映してバッテリの内部状態を高精度で推定できるバッテリ内部状態推定装置等を提供する。【解決手段】バッテリＥＣＵ（２８）が所定期間使用されたバッテリ（１１）が正常に劣化した場合のバッテリ（１１）内部の温度分布を等価回路モデルに基づき推定し、車両ＥＣＵ（２０）がバッテリ温度センサ（３１）により検出した各セル（１１ａ）の実測温度から所定期間使用されたバッテリ（１１）内部の温度分布を検出して、推定された温度分布と実測の温度分布とを比較することでバッテリ（１１）の劣化状態が正常な劣化か否かを判定する。【選択図】図４

Description

本発明はバッテリ劣化判定装置、ハイブリッド車両、及びバッテリ劣化判定方法に関する。

従来からの走行用動力源としてエンジンを搭載したエンジン車両の効率を改善するために、エンジンに加えて走行用動力源としてモータを搭載したハイブリッド電気自動車、或いはエンジンに代えてモータを搭載した電気自動車等（以下、電動車両と総称する場合もある）が実用化されている。

このような電動車両ではモータの電源としてバッテリを搭載しており、バッテリの特性、例えば入出力可能な最大電流等はバッテリの充電率（ＳＯＣ:State Of Charge）等の諸条件に依存して大きく変動することが判っている。このためバッテリへの過大な入出力を防止した上で、限りあるバッテリ容量をモータ駆動に最大限に利用するには、これらの諸条件に応じて刻々と変化するバッテリの内部状態を考慮する必要がある。

そこでバッテリの主要な構成要素を抵抗やインダクタンス等の各パラメータに置き換えた電気的な等価回路を生成し、この等価回路に基づきバッテリの劣化状態（ＳＯＨ:State Of Health）を予測する技術が提案されている（例えば特許文献１）。特許文献１の技術では、生成した等価回路に基づきＳＯＨを推定している。

国際公開第２０１１/１１８０８０号

ところで、等価回路の抵抗やインダクタンスはバッテリのＳＯＣのみならず、バッテリを構成する各セルの温度によっても変化する。しかしながら、特許文献１の技術では等価回路に、実測値との比較結果に基づき等価回路の各パラメータを逐次合わせ込む形で、セル温度を反映させているが、バッテリ内の温度ばらつきは反映させていないため、結果としてバッテリの内部状態に則した適切な推定値を導き出せないという問題があった。

さらに、バッテリパック内で多数のセルは水や空気により冷却されているが、全てのセルが均等に冷却されることはなく必ずセル間で温度格差が生じる。この点を考慮して、全てのセルに対応して等価回路を生成すると、それらの等価回路での演算処理のために演算負荷が増大し、高度の演算能力や大容量のメモリが必要になってしまう。また演算処理の簡略化のために、各セルの温度を平均化した単一の代表値に基づき等価回路から推定値を導き出した場合には、例えば低温側のセルや高温側のセルに対して推定値が不適切なものとなり、正確なバッテリ内部の劣化状態を判定することができないという問題が生じる。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度のばらつきを反映してバッテリの劣化状態を高精度で判定することのできるバッテリ劣化判定装置等を提供することにある。

本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様又は適用例として実現することができる。

（１）本適用例に係るバッテリ劣化判定装置は、バッテリを構成する複数のセルから表現される温度分布を、前記セルの数よりも少ない等価回路により表現する等価回路モデルを予め保有する等価回路モデル保有手段と、所定期間使用された前記バッテリが正常に劣化した場合のバッテリ内部の温度分布を、前記等価回路モデルに基づき推定するバッテリ温度分布推定手段と、複数の前記セルの温度を検出し、前記所定期間使用された前記バッテリ内部の温度分布を検出するバッテリ温度分布検出手段と、前記バッテリ温度分布推定手段により推定される前記温度分布と、前記バッテリ温度分布検出手段により検出される前記温度分布とを比較し、前記所定期間経過後の前記バッテリの劣化状態が正常な劣化か否かを判定する劣化状態判定手段と、を含む。

（２）また、本適用例に係るハイブリッド車両は、上記（１）のバッテリ劣化判定装置を含む。

（３）また、本適用例に係るバッテリ劣化判定方法は、バッテリを構成する複数のセルから表現される温度分布を、前記セルの数よりも少ない等価回路により表現する等価回路モデルを予め保有する第１ステップと、所定期間使用された前記バッテリが正常に劣化した場合のバッテリ内部の温度分布を、前記等価回路モデルに基づき推定する第２ステップと、複数の前記セルの温度を検出し、前記所定期間使用された前記バッテリ内部の温度分布を検出する第３ステップと、前記第２ステップにより推定される前記温度分布と、前記第３ステップにより検出される前記温度分布とを比較し、前記所定期間経過後の前記バッテリの劣化状態が正常な劣化か否かを判定する第４ステップと、を含む。

本発明によれば、演算負荷の増大を抑制した上で、バッテリを構成する各セルの温度のばらつきを反映してバッテリの劣化状態を高精度で判定することができる。

実施形態のバッテリ劣化判定装置が搭載されたハイブリッド型トラックを示す全体構成図である。 （ａ）バッテリの全セルの温度分布、及び（ｂ）温度分布をモデル化した等価回路モデルを示す説明図である。 等価回路の一例を示す模式図である。 本実施形態における車両ＥＣＵが実行するバッテリの劣化判定制御ルーチンを示すフローチャートである。 図４のフローチャートの続きである。 実測温度分布の予測範囲及び許容範囲を示す説明図（ａ）〜（ｃ）である。

以下、本発明をバッテリ劣化判定装置、ハイブリッド車両、及びバッテリ劣化判定方法を具体化した一実施形態を説明する。

図１は本実施形態のバッテリ劣化判定装置が搭載されたハイブリッド型トラックを示す全体構成図である。

ハイブリッド型トラック１は所謂パラレル型ハイブリッド車両として構成されており、以下の説明では、車両と称する場合もある。車両１には走行用動力源としてディーゼルエンジン（以下、エンジンという）２、及び例えば永久磁石式同期電動機のように発電機としても作動可能なモータ３が搭載されている。エンジン２の出力軸にはクラッチ４が連結され、クラッチ４にはモータ３の回転軸を介して自動変速機５の入力側が連結されている。自動変速機５の出力側にはプロペラシャフト６を介して差動装置７が連結され、差動装置７には駆動軸８を介して左右の駆動輪９が連結されている。

自動変速機５は一般的な手動変速機をベースとしてクラッチ４の断接操作及び変速段の切換操作を自動化したものであり、本実施形態では、前進１２速後退１速の変速段を有している。当然ながら、自動変速機５の構成はこれに限るものではなく任意に変更可能であり、例えば手動式変速機として具体化してもよいし、２系統の動力伝達系を備えたいわゆるデュアルクラッチ式自動変速機として具体化してもよい。

モータ３にはインバータ１０を介してバッテリ１１が接続されている。バッテリ１１に蓄えられた直流電力はインバータ１０により交流電力に変換されてモータ３に供給され（力行制御）、モータ３が発生した駆動力は自動変速機５で変速された後に駆動輪９に伝達されて車両１を走行させる。また、例えば車両１の減速時や降坂路での走行時には、駆動輪９側からの逆駆動によりモータ３が発電機として作動する（回生制御）。モータ３が発生した負側の駆動力は制動力として駆動輪９側に伝達されると共に、モータ３が発電した交流電力がインバータ１０で直流電力に変換されてバッテリ１１に充電される。

このようなモータ３が発生する駆動力は上記クラッチ４の断接状態に関わらず駆動輪９側に伝達され、これに対してエンジン２が発生する駆動力はクラッチ４の接続時に限って駆動輪９側に伝達される。従って、クラッチ４の切断時には、上記のようにモータ３が発生する正側または負側の駆動力が駆動輪９側に伝達されて車両１が走行する。また、クラッチ４の接続時には、エンジン２及びモータ３の駆動力が駆動輪９側に伝達されたり、或いはエンジン２の駆動力のみが駆動輪９側に伝達されたりして車両１が走行する。

車両ＥＣＵ２０は車両全体を統合制御するための制御回路である。そのために車両ＥＣＵ２０には、アクセルペダル１２の操作量θaccを検出するアクセルセンサ２１、ブレーキペダル１３の踏込操作を検出するブレーキスイッチ２２、車両１の速度（車速）Ｖを検出する車速センサ２３、エンジン２の回転速度Ｎeを検出するエンジン回転速度センサ２４、及びモータ３の回転速度Ｎmを検出するモータ回転速度センサ２５等の各種センサ・スイッチ類が接続されている。

また、車両ＥＣＵ２０には、図示はしないがクラッチ４を断接操作するアクチュエータ、及び自動変速機５を変速操作するアクチュエータ等が接続されると共に、エンジン制御用のエンジンＥＣＵ２６、インバータ制御用のインバータＥＣＵ２７、及びバッテリ１１を管理するバッテリＥＣＵ２８が接続されている。

車両ＥＣＵ２０は、運転者によるアクセル操作量θacc等に基づき車両１を走行させるために必要な要求トルクを算出し、その要求トルクやバッテリ１１のＳＯＣ等に基づき車両１の走行モードを選択する。本実施形態では走行モードとして、エンジン２の駆動力のみを用いるＥ/Ｇモード、モータ３の駆動力のみを用いるＥＶモード、及びエンジン２及びモータ３の駆動力を共に用いるＨＥＶモードが設定されており、その何れかの走行モードを車両ＥＣＵ２０が選択するようになっている。

車両ＥＣＵ２０は選択した走行モードに基づき、要求トルクをエンジン２やモータ３が出力すべきトルク指令値に換算する。例えばＨＥＶモードでは要求トルクをエンジン２側及びモータ３側に配分した上で、その時点の変速段に基づきエンジン２及びモータ３のトルク指令値を算出する。また、Ｅ/Ｇモードでは要求トルクを変速段に基づきエンジン２へのトルク指令値に換算し、ＥＶモードでは要求トルクを変速段に基づきモータ３へのトルク指令値に換算する。

そして、車両ＥＣＵ２０は選択した走行モードを実行すべく、ＥＶモードでは上記クラッチ４を切断し、Ｅ/Ｇモード及びＨＥＶモードではクラッチ４を接続した上で、エンジンＥＣＵ２６及びインバータＥＣＵ２７にトルク指令値を適宜出力する。また、車両１の走行中において車両ＥＣＵ２０は、アクセル操作量θaccや車速Ｖ等に基づき図示しないシフトマップから目標変速段を算出し、この目標変速段を達成すべく、アクチュエータによりクラッチ４の断接操作及び変速段の切換操作を実行する。

一方、エンジンＥＣＵ２６は、車両ＥＣＵ２０から入力された走行モード及びトルク指令値を達成するように噴射量制御や噴射時期制御を実行する。例えばＥ/ＧモードやＨＥＶモードでは、正側のトルク指令値に対してエンジン２に駆動力を発生させ、負側のトルク指令値に対してエンジンブレーキを発生させる。また、ＥＶモードの場合には、燃料噴射の中止によりエンジン２を停止保持状態、またはアイドル運転状態とする。

また、インバータＥＣＵ２７は、車両ＥＣＵ２０から入力された走行モード及びトルク指令値を達成するように、インバータ１０を介してモータ３を制御する。例えばＥＶモードやＨＥＶモードでは、正側のトルク指令値に対してモータ３を力行制御して正側の駆動力を発生させ、負側のトルク指令値に対してはモータ３を回生制御して負側の駆動力を発生させる。また、Ｅ/Ｇモードの場合には、モータ３の駆動力を０に制御する。また、バッテリＥＣＵ２８は、バッテリ１１の温度、バッテリ１１の電圧、インバータ１０とバッテリ１１との間に流れる電流等を検出し、これらの検出結果からバッテリ１１のＳＯＣを逐次算出して車両ＥＣＵ２０に出力する。

また、バッテリ１１はバッテリパック内に複数のセルが内蔵されて構成されており、これらの各セルを冷却するための冷却装置３０が設けられている。冷却装置３０は例えばバッテリパック内の各セル間に冷却回路が配設されており、当該冷却回路内をガス又は水等の冷却媒体が循環する構成をなしている。そして冷却媒体と各セルとが熱交換することでセルの冷却が行われ、ひいてはバッテリ１１の冷却が行われる。冷却装置３０の構成はこれに限られず、バッテリパックにファンを設けてバッテリパック内に空気を導入することで、各セルを空冷するものであってもよい。

またバッテリ１１にはバッテリ温度センサ３１が設けられている。バッテリ温度センサ３１はセル毎に設けられており、各セルそれぞれの実測温度を検出する。そして、これら冷却装置３０及びバッテリ温度センサ３１は車両ＥＣＵ２０に電気的に接続されている。

ここで、車両ＥＣＵ２０はバッテリ１１の劣化状態を判定し、バッテリ１１の劣化状態に応じて冷却装置３０の制御等を行う。具体的には、バッテリ１１の内部状態を模擬した電気的な等価回路を生成し、この等価回路に基づきバッテリ１１の劣化状態を推定して劣化判定に適用する。

本実施形態の車両ＥＣＵ２０は、バッテリ１１を構成する各セルの温度分布をモデル化することにより、等価回路に基づく推定値の演算処理を簡略化する。

図２（ａ）はバッテリ１１の全セルの温度分布を示す説明図であり、図２（ｂ）は温度分布をモデル化した複数の等価回路から構成される等価回路モデルの説明図である。図２（ａ）に示すように、バッテリ１１を構成する多数のセル１１ａはバッテリパック内の冷却媒体（水や空気等）による冷却状態に応じた温度分布で分散しており、この場合には、セル数に対応する数の等価回路が存在することになる。このような実際の全セル１１ａの温度分布を標準偏差として捉え、同一の標準偏差をより少ないセル数（セル１１ｂの数＝等価回路の数）で表現するようにモデル化したものが図２（ｂ）である。図２（ａ）（ｂ）に示すように、セル１１ｂの数は、全セル１１ａの数よりも少ない。

この例では、セル数を１０に設定すると共に温度域を５つに区分し、各セル１１ａを温度域毎にグループ分けしている。結果として平均値に相当する中央の温度域には４つのグループ化したセル１１ｂが所属し、その両側の温度域にはそれぞれ２つのセル１１ｂが所属し、さらに両側の温度域にはそれぞれ１つセル１１ｂが所属している。なお、本実施形態では標準偏差を指標として等価回路モデルを生成したが、各セル１１ａの温度分布を表す指標であればこれに限ることはなく、任意に別の指標に変更してもよい。

各温度域に所属する各セル１１ａの温度変化に対する挙動は共通するため、各温度域に対応して計５つの温度分布に対応した等価回路が生成される。本実施形態では、事前の試験によりバッテリ１１の全セル１１ａの温度分布を特定し、温度分布から予め等価回路モデルを生成してバッテリＥＣＵ２８に記憶させており、その等価回路モデルに基づきバッテリＥＣＵ２８が推定処理を実施するようになっている（等価回路モデル保有手段、第１ステップ）。

図３はセルの端子間電圧を推定する等価回路の一例を示す模式図であり、バッテリ１１が有する定常的な内部抵抗の要素をＲsに置き換え、過渡的な内部抵抗の要素をＲ1,Ｃ1に置き換え、負荷を０としたときの開回路に相当する電圧の要素をＶocvに置き換えている。これらのＲs,Ｒ1,Ｃ1,Ｖocvの各パラメータがバッテリ１１のＳＯＣ及びセル温度Ｔに応じて変化するものと仮定し、それぞれのパラメータをＳＯＣ及びセル温度Ｔの関数として設定した上で、この等価回路からセル１１ａの端子間電圧Ｖ1（以下、単にセル電圧という）を逐次推定している。

バッテリ１１全体の端子間電圧（以下、単にバッテリ電圧という）に対して、各温度域の等価回路から推定したセル電圧Ｖ1の寄与度はその温度域に所属するセル数に応じて相違する。このため、セル数に応じた重み付けに基づき各等価回路のセル電圧Ｖ1からバッテリ電圧を算出している。

本実施形態では、バッテリＥＣＵ２８が所定期間使用されたバッテリ１１が正常に劣化した場合のバッテリ１１内部の温度分布を、等価回路モデルに基づき推定する（バッテリ温度分布推定手段）。また、車両ＥＣＵ２０が、バッテリ温度センサ３１により検出される各セル１１ａの実測温度から所定期間使用されたバッテリ１１内部の温度分布を検出する（バッテリ温度分布検出手段）。そして、車両ＥＣＵ２０は、推定された温度分布と実測の温度分布とを比較することでバッテリ１１の劣化状態が正常な劣化か否かを判定し（劣化状態判定手段）、劣化状態に応じて冷却装置３０の制御を行っている。

詳しくは図４に車両ＥＣＵ２０が実行するバッテリ１１の劣化判定制御ルーチンがフローチャートで示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。なお、車両ＥＣＵ２０は基本的には、バッテリ１１の温度に応じて閾値を設け、バッテリ１１の温度が高くなるほど冷却量を高めるよう冷却装置３０を制御する。さらに、車両ＥＣＵ２０は冷却装置３０の制御モードとして、通常時に選択する通常冷却モード、通常冷却モードよりも冷却量を通常制御モードよりも高める調整冷却モード、冷却量をさらに高めるべく温度閾値も低下させる劣化抑制冷却モードを有しており、これらの冷却モードのうちの一つを選択する。

車両ＥＣＵ２０は、車両１のキーオン時から図４に示す劣化判定制御ルーチンをスタートさせる。まずステップＳ１として車両ＥＣＵ２０は、スタートから一定時間経過したか否かを判別する。この一定時間は、例えばバッテリ１１の各セル１１ａの温度分布が安定するまでの時間に設定されている。一定時間経過していない場合、例えばキーオン直後等でバッテリ１１のセル温度が安定していない場合には、当該判別結果は偽（Ｎｏ）となり、ステップＳ１の判別を繰り返す。一方、一定時間経過した場合には、当該判別結果は真（Ｙｅｓ）となり、次のステップＳ２に進む。

ステップＳ２において、車両ＥＣＵ２０は、バッテリ温度センサ３１により検出される各セル１１ａの実測温度から温度分布Ｓexp１を検出する。つまり、車両ＥＣＵ２０は図２（ａ）で示したような実測値に則した温度分布Ｓexp１を検出する。

続いて、ステップＳ３において、バッテリＥＣＵ２８が、上記実測温度に基づく温度分布Ｓexp１を初期条件として、図２（ｂ）で示したようなモデル化したモデル化温度分布Ｓcalc１を算出し、当該モデル化温度分布Ｓcalc１から所定期間通電した後を予測したモデル化温度分布Ｓcalc２を算出する（第２ステップ）。バッテリＥＣＵ２８は事前の試験によりモデル化した各セル１１ｂの温度分布に応じた劣化傾向をデータベースとして保存しており、当該データベースと温度を推定する等価回路に基づき現時点のモデル化温度分布Ｓcalc１から所定期間後のモデル化温度分布Ｓcalc２を算出する。このようにモデル化温度分布Ｓcalc１に基づき所定期間後のモデル化温度分布Ｓcalc２を予測することで、予測にかかる演算処理の負荷は軽減される。

ステップＳ４において、車両ＥＣＵ２０は、この時点で実行している冷却モードが調整冷却モード又は劣化抑制冷却モードであるか否かを判別する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち通常冷却モードである場合は次のステップＳ５に進む。

ステップＳ５において、車両ＥＣＵ２０は、ステップＳ２にて実測温度分布Ｓexp１を算出してから所定期間経過後に再び実測温度分布Ｓexp２を算出し（第３ステップ）、この実測温度分布Ｓexp２が上記ステップＳ３で算出した予測したモデル化温度分布Ｓcalc２とほぼ同じであるか否かを判別する（第４ステップ）。具体的には、例えば、実測温度分布Ｓexp２の標準偏差σexp２がモデル化温度分布Ｓcalc２の標準偏差σcalc２に対し所定の範囲内にあるか否かを判別する。なお、比較する標準偏差σは＋σ及び−σのうちのいずれか一方又は両方とする。

当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち実測温度分布Ｓexp２が予測したモデル化温度分布Ｓcalc２とほぼ同じであり、バッテリ１１の劣化状態が正常な劣化と判断できる場合は次のステップＳ６に進む。

ステップＳ６において、車両ＥＣＵ２０は通常冷却モードでバッテリ１１の冷却装置３０を制御し、当該ルーチンをリターンする。

一方ステップＳ５の判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち実測温度分布Ｓexp２が予測したモデル化温度分布Ｓcalc２から離れており、バッテリ１１の劣化状態が正常な劣化でないと判断できる場合には、ステップＳ７に進む。具体的には、例えば、実測温度分布Ｓexp２のσexp２がモデル化温度分布Ｓcalc２の標準偏差σcalc２に対し所定の範囲外にある場合はステップＳ７に進む。

ステップＳ７において、車両ＥＣＵ２０はデータベースに記憶されている正常な劣化傾向に従った温度分布を目標温度分布Ｓとし、当該目標温度分布Ｓに近づけるべく、通常冷却モードよりも冷却量を高くする調整冷却モードを実行し、当該ルーチンをリターンする。

調整冷却モード状態で当該ルーチンをリターンすると、上記ステップＳ４の判別結果が真（Ｙｅｓ）となり、図５のステップＳ１０に進む。

ステップＳ１０において、車両ＥＣＵ２０は、ステップＳ２にて実測温度分布Ｓexp１を算出してから所定期間経過後に再び実測温度分布Ｓexp２を算出し、当該実測温度分布Ｓexp２が所定期間経過前の実測温度分布Ｓexp１に対して予測範囲内にあるか否かを判別する。具体的には、図６（ａ）（ｂ）に示すようにステップＳ２時点での実測温度分布Ｓexp１の標準偏差σexp１が所定期間後の実測温度分布Ｓexp２の標準偏差σexp２に対し予め定めた所定の予測範囲内にあるか否かを判別する。なお、比較する標準偏差σは＋σ及び−σのうちのいずれか一方又は両方とする。

当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち実測温度分布の推移が予測範囲内である場合は、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ１１において、車両ＥＣＵ２０はバッテリ１１の劣化傾向が正常な劣化傾向に戻ったと判断し、冷却装置３０の冷却モードを通常冷却モードに戻して、当該ルーチンをリターンする。

一方、ステップＳ１０の判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、実測温度分布の推移が予測範囲を超えている場合は、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、車両ＥＣＵ２０は、所定期間後の実測温度分布Ｓexp２がステップＳ２時点の実測温度分布Ｓexp１に対して予め定めた許容範囲内にあるか否かを判別する。図６（ｂ）（ｃ）に示すように、許容範囲はステップＳ１０の予測範囲よりも大きい範囲である。つまり、ステップＳ１０において予測範囲外にある実測温度分布Ｓexp２の変化が許容範囲内であるか否かを判別する。

当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち図６（ｂ）のように所定期間後の実測温度分布Ｓexp２が予測範囲外であるが許容範囲内にある場合はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、車両ＥＣＵ２０は冷却装置３０の調整冷却モードにおいて設定されている温度閾値を低下させることで、より積極的に冷却を行う劣化抑制冷却モードを実行し、当該ルーチンをリターンする。

当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち図６（ｃ）に示すように、所定期間後の実測温度分布Ｓexp２が許容範囲外である場合はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、車両ＥＣＵ２０は運転者に対し、図示しない警告灯の点灯や警報を鳴らす等してバッテリ１１が異常に劣化している旨の警告を行い、当該ルーチンをリターンする。

なお、ステップＳ１３において劣化抑制冷却モードで当該ルーチンをリターンした場合、上記ステップＳ４の判別結果が真（Ｙｅｓ）となり、再び図５のステップＳ１０に戻り上述のステップを繰り返す。

以上のように、車両ＥＣＵ２０は、まずステップＳ３において実測温度分布Ｓexp１からモデル化温度分布Ｓcalc１を算出し、当該モデル化温度分布Ｓcalc１に基づき所定期間後のモデル化温度分布Ｓcalc２を予測し、このモデル化温度分布Ｓcalc２を用いて劣化判定を行っている。このように、実際のセル数よりも少ない等価回路によりバッテリ１１内部の温度分布を表現する等価回路モデルを用い、所定期間使用されたバッテリ１１が正常に劣化した場合のバッテリ１１内部の温度分布Ｓcalc２を推定している。これにより、演算負荷の増大を抑制した上で、各セル固有の温度のばらつきが反映された正常な劣化状態における温度分布を推定することができる。この推定した温度分布Ｓcalc2と実測値による温度分布Ｓexp２とを比較することにより、バッテリ１１のＳＯＨ（劣化状態）が正常か否かを高い精度で判定することができる。

このように、まずは少ない演算負荷で推定した温度分布を用いてバッテリ１１の劣化状態を判定した後、バッテリ１１の劣化状態が正常でない場合は、実測値による温度分布同士で比較することで、効率よく且つ適切にバッテリ１１のＳＯＨ（劣化状態）を判定することができる。

そして、判定された劣化状態に応じて冷却装置３０の冷却モードを切り替えていくことで、バッテリ１１の劣化状態をより早期に正常な状態に戻すことができる。これは結果としてバッテリ１１の高温に曝される時間が最小限に抑止されるため、バッテリ１１を長寿命化できると共に、劣化を想定したバッテリ容量の余裕を削減して小型軽量化、低コスト化を達成することができる。

ところで、上記のように本実施形態では、事前の試験によりバッテリ１１の全セル１１ａの温度分布から等価回路モデルを生成して予めバッテリＥＣＵ２８に記憶させたが、これに限定されるものではない。例えば、車両ＥＣＵ２０が上記バッテリＥＣＵ２８の機能を兼ね備えていてもよい。

また、上記実施形態のように予め等価回路モデルを生成・記憶させておく場合には、バッテリパック内の異なる冷却条件に応じて等価回路モデルに用いる係数を切り換えるように構成してもよい。この場合には、予め冷却条件に対応する複数の係数マップを記憶させておき、その時点の冷却条件に対応する係数を選択して推定処理に適用すればよい。

以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、ハイブリッド型トラックのバッテリ内部状態推定装置に具体化したが、走行用動力源としてモータのみを搭載した電気自動車のバッテリ劣化判定装置としてもよい。

１１ バッテリ
１１ａ、１１ｂ セル
２０ 車両ＥＣＵ（バッテリ温度分布検出手段、劣化状態判定手段）
２８ バッテリＥＣＵ（等価回路モデル保有手段、バッテリ温度分布推定手段、）
３０ 冷却装置
３１ バッテリ温度センサ

Claims (3)

1. バッテリを構成する複数のセルから表現される温度分布を、前記セルの数よりも少ない等価回路により表現する等価回路モデルを予め保有する等価回路モデル保有手段と、
   所定期間使用された前記バッテリが正常に劣化した場合のバッテリ内部の温度分布を、前記等価回路モデルに基づき推定するバッテリ温度分布推定手段と、
   複数の前記セルの温度を検出し、前記所定期間使用された前記バッテリ内部の温度分布を検出するバッテリ温度分布検出手段と、
   前記バッテリ温度分布推定手段により推定される前記温度分布と、前記バッテリ温度分布検出手段により検出される前記温度分布とを比較し、前記所定期間経過後の前記バッテリの劣化状態が正常な劣化か否かを判定する劣化状態判定手段と、
   を含むバッテリ劣化判定装置。
2. 請求項１に記載されるバッテリ劣化判定装置を含むハイブリッド車両。
3. バッテリを構成する複数のセルから表現される温度分布を、前記セルの数よりも少ない等価回路により表現する等価回路モデルを予め保有する第１ステップと、
   所定期間使用された前記バッテリが正常に劣化した場合のバッテリ内部の温度分布を、前記等価回路モデルに基づき推定する第２ステップと、
   複数の前記セルの温度を検出し、前記所定期間使用された前記バッテリ内部の温度分布を検出する第３ステップと、
   前記第２ステップにより推定される前記温度分布と、前記第３ステップにより検出される前記温度分布とを比較し、前記所定期間経過後の前記バッテリの劣化状態が正常な劣化か否かを判定する第４ステップと、
   を含むバッテリ劣化判定方法。

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