JP2017146194A - 二次電池の診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】二次電池の使用時における電流および電圧の測定値から内部抵抗値を算出して二次電池の劣化率を求める場合に、高精度の劣化率を求める。【解決手段】記憶部から現時点ｔを起点に一定期間Ｔｔｐ遡った測定期間内の二次電池の電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂの測定時系列データを読み出す（Ｓ１００）。互いに異なる複数の基準電流パターン（ｎ＝１〜Ｎ）のそれぞれについて、電池電流Ｉｂの測定時系列データと、基準電流パターンｎの時系列データとの相関度を算出し（Ｓ１０４）、相関度が第１閾値よりも高くなった場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）には、電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂの測定時系列データに基づいて二次電池の内部抵抗値Ｒを算出し、算出された内部抵抗値Ｒと基準電流パターンｎに応じた初期内部抵抗値ＲSnとの比較に基づいて二次電池の劣化率を算出する（Ｓ１１０）。以上の処理を、予め定められた時間の間隔で行う。【選択図】図２

Description

本発明は、二次電池の診断装置に関する。

二次電池は、充電と放電を繰り返すことで劣化が進行し、内部抵抗値が増加すると共に電池容量が減少する。したがって、最終的には交換が必要になる。特許文献１には、蓄電池（二次電池）の複数の使用条件に応じた劣化率予測値をデータベースに記憶しておき、その劣化率予測値を用いて、稼働中の蓄電池の劣化予測を行う蓄電池状態監視装置について記載されている。また、特許文献１には、二次電池の内部抵抗値を用いて、二次電池の劣化率を算出することについて記載されている（特許文献１の請求項４）。

特許文献２には、ハイブリット車用の二次電池の充電時と放電時における、充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）が略同一であると推定される時点での、電圧および電流を測定し、それらの充電時と放電時における電圧と電流の測定値に基づいて、内部抵抗値を算出することが記載されている。電流―電圧座標上に、充電時の電圧と電流とによって定まる点と、放電時の電圧と電流とによって定まる点とをプロットし、これら２点の傾きを求めることによって内部抵抗値を算出するものである（Ｉ−Ｖプロット法）。二次電池の内部抵抗値は、二次電池の充電率に依存して変化するため、特許文献２では、充電率が略同一であると推定される時点で、上記の２点を測定することにより、正確に内部抵抗値を算出しようとするものである。

しかし、二次電池の内部抵抗値は、二次電池の充電率（ＳＯＣ）に依存する他、充放電時の電流条件（電流レベル、および、当該電流レベルの持続時間）によって、大きく変化する。

図１０には、電池電流Ｉｂの連続的な変化に対する電池電圧Ｖｂの変化を示している。図１０に示すように、電池電流Ｉｂを連続的に変化させながら電池電圧Ｖｂを測定すると、傾き（ΔＶｂ／ΔＩｂ）、すなわち、算出される内部抵抗値Ｒは、電流レベルに応じて異なることがわかる。

図１１には、電流持続時間の違いに応じた電圧波形の違いを示してある。図１１に示すように、期間Ｔ１およびＴ２（Ｔ２＞Ｔ１）の各々において同レベルの電流で放電が持続された場合における電池電圧Ｖｂの波形から、放電電流の持続時間が長いほど電圧降下が大きいことがわかる。したがって、期間Ｔ２における電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂから算出された内部抵抗値Ｒは、期間Ｔ１における電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂから算出された内部抵抗値Ｒよりも大きくなる。

このように、電流条件（電流レベル、および、当該電流レベルの持続時間）によって内部抵抗値が変動すると、内部抵抗値に基づいて正確な劣化率を算出することができない。

そこで、特許文献３に記載されている二次電池の劣化診断は、予め二次電池の入出力電力のパターンを定義しておき、二次電池の電力の入出力要求が、その入出力電力のパターンに一致した時に限り、入出力の終了直後の二次電池の蓄電量、電流、および電圧から内部抵抗値を算出することで、算出される内部抵抗値の変動をなくすようにしている。

また、特許文献４には、車両のイグニッションスイッチがオンされた直後に所定の周波数で二次電池をパルス放電させ、当該パルス放電における電圧および電流の測定値に基づいて、内部抵抗値を含む二次電池の等価回路定数を算出することが記載されている。

特開２０１５−１２１５２０号公報 特開２０００−２１４５５号公報 特開２００４−７２９２７号公報 特開２０１３−１６０６１３号公報

特許文献３の方法では、二次電池の電力の入出力要求が、予め定義された入出力電力のパターンに一致していても、実際に現れる入出力電力のパターンは、二次電池が使用される環境等によって変化するため、算出される内部抵抗値が変動する。したがって、内部抵抗値に基づいて正確な劣化率を算出することができない。

また、特許文献４の方法では、内部抵抗値の算出タイミングがイグニッションスイッチのオン直後に限定され、実際の二次電池の使用状態において内部抵抗値を得ることができず、使用状態で劣化率が得られない。

そこで、本発明の目的は、二次電池の使用時における電流および電圧の測定値から内部抵抗値を算出し、内部抵抗値に基づいて二次電池の劣化率を算出する場合において、劣化率を高精度に算出することである。

本発明の二次電池の診断装置は、一定期間の電流値の時系列データである基準電流パターンであって、互いに異なる複数の基準電流パターンのそれぞれを二次電池に印加することによって測定された電圧値の複数の電圧時系列データと、複数の前記基準電流パターンの前記時系列データとに基づいて算出された複数の初期内部抵抗値を予め記憶しておく二次電池の診断装置であって、前記二次電池の電池電流を測定するための電流センサと、前記二次電池の電池電圧を測定するための電圧センサと、現時点を起点に前記一定期間遡った測定期間内の前記電池電流および前記電池電圧の測定時系列データを記憶する記憶部と、を備え、前記電池電流の前記測定時系列データと、複数の前記基準電流パターンの前記時系列データのそれぞれとの相関度を算出し、前記相関度が第１閾値よりも高くなった前記基準電流パターンである対象基準電流パターンがある場合には、前記電池電圧の前記測定時系列データと、前記電池電流の前記測定時系列データとに基づいて前記二次電池の内部抵抗値を算出し、前記対象基準電流パターンに応じた前記初期内部抵抗値と、前記算出された内部抵抗値との比較に基づいて、前記二次電池の劣化率を求める処理を予め定められた時間の間隔で行う。

本発明の二次電池の診断装置によれば、二次電池の実際の使用時における電池電流および電池電圧から内部抵抗値を算出し、内部抵抗値に基づいて高精度の二次電池の劣化率を算出することができる。

二次電池の診断装置が適用される電源システムの構成の概略を示すブロック図である。 二次電池の診断装置が実行する劣化率算出処理の流れを示すフローチャートである。 二次電池の診断装置が実行する劣化率算出処理を説明するための波形図である。 基準電流パターン（電流波形テンプレート）の例を示す図である。 Ｉ−Ｖプロット法による初期内部抵抗値の算出を説明するための電流パターンを示す図である。 Ｉ−Ｖプロット法による初期内部抵抗値の算出を説明するためのグラフである。 Ｉ−Ｖプロット法による初期内部抵抗値の算出を説明するためのグラフである。 放電時のみの電流パターンを用いた初期内部抵抗値の算出を説明するための電流パターンと当該電流パターンに応じた電圧変化を示す図である。 放電時のみの電流パターンを用いたＩ−Ｖプロット法による初期内部抵抗値の算出を説明するためのグラフである。 電池電流Ｉｂの連続的な変化に対する電池電圧Ｖｂの変化を示すグラフである。 電池電流Ｉｂが所定レベルで持続した時の持続時間の違いに応じた電池電圧Ｖｂの波形を示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。

図１は、本実施形態の二次電池１０の診断装置が適用される、二次電池１０を電源とする電源システム２００の構成の概略を示すブロック図である。図示するように、電源システム２００は、リチウムイオン電池等の二次電池１０と、電動機である負荷５０と、二次電池１０の電池電流Ｉｂを測定するための電流センサ２０と、二次電池１０の電池電圧Ｖｂを測定するための電圧センサ３０と、二次電池１０の電池温度Ｔｂを測定するための温度センサ４０と、負荷制御装置６０と、記憶部８０と、電子制御装置（ＥＣＵ）１００とを備える。

電源システム２００は、電気自動車やハイブリッド車等に搭載される。二次電池１０は負荷５０に駆動電力を供給し、負荷５０は電動機の回生電力により二次電池１０を充電する。

ＥＣＵ１００は、マイクロプロセッサ、Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器などを含み、記憶部８０等に予め格納されているプログラムを実行することによって、センサ等からの入力信号・データを用いた所定の演算処理を実行して、演算処理結果に基づく出力信号・データを生成する。ＥＣＵ１００は、電流センサ２０、電圧センサ３０、および温度センサ４０によって測定された電池データ（電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂおよび電池温度Ｔｂ）に基づき、充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）に代表される電池情報を生成し、負荷制御装置６０に送出する。

負荷制御装置６０は、電池情報に基づいて、負荷５０の駆動を制御するための制御指令を生成する。例えば、二次電池１０の充電率が低下した場合には、負荷５０の使用電力を制限する制御指令が生成され、二次電池１０の充電率が高い場合には、負荷５０の回生電力の発生を抑制させる制御指令が生成される。

本実施形態の二次電池１０の診断装置は、ＥＣＵ１００が、プログラムを実行することによって、二次電池１０の劣化率を算出する。

本実施形態の二次電池１０の診断装置は、劣化率算出処理（後述する図２に示す一連の処理）を実行する前に、あらかじめＮ個の初期内部抵抗値Ｒ_S1〜Ｒ_SNを記憶部８０に記憶しておく。ここで、Ｎは、本実施形態の二次電池１０の診断装置が用いる、後述する基準電流パターン（電流波形テンプレート）の総数である。基準電流パターン１〜Ｎ毎に、それぞれに応じた初期内部抵抗値Ｒ_S1〜Ｒ_SNが存在する。

基準電流パターン（電流波形テンプレート）は、予め規定された、一定期間Ｔｔｐにわたる電流値の時系列データである。本実施形態の二次電池１０の診断装置は、互いに異なる複数の基準電流パターン１〜Ｎを用いる。なお、複数の基準電流パターン１〜Ｎは、予め記憶部８０に記憶しておく。

図４には、互いに異なる複数の基準電流パターン（電流波形テンプレート）の例として、ハイブリット車に搭載された二次電池１０の電池電流Ｉｂとして現れることが想定される電流波形の例を３つ示してある。本実施形態では、電流については、二次電池１０の放電時には正値で示され、充電時には負値で示されるものとしている。図４（Ａ）はＥＶ走行からエンジン始動に切り換わった時の電流波形であり、図４（Ｂ）はパワーチャージ状態（充電状態）からＥＶ走行に切り換わった時の電流波形であり、図４（Ｃ）はＷＯＴ（Ｗｉｄｅ Ｏｐｅｎ Ｔｈｒｏｔｔｌｅ）加速時の電流波形である。

初期内部抵抗値Ｒ_Snは、対応する基準電流パターンｎの時系列データと、基準電流パターンｎを二次電池１０に印加することによって測定された電圧値の電圧時系列データと、に基づいて算出される。具体的な、初期内部抵抗値Ｒ_Snの算出方法について、次に説明する。

図５は、基準電流パターンｎの一例を示す波形図である。図５では、期間ｔａ〜ｔｂにおいて放電がされており、二次電池１０から電流Ｉ１が出力されている（Ｉ１＞０）。また、期間ｔｃ〜ｔｄにおいて充電がされており、二次電池１０へ電流Ｉ２が入力されている（Ｉ２＜０）。

例えば、基準電流パターンｎを二次電池１０に印加して、電流Ｉ１による放電が終了する時間ｔｂにおける電池電圧Ｖｂとして電圧Ｖ１が測定され、電流Ｉ２による充電が終了する時間ｔｄにおける電池電圧Ｖｂとして電圧Ｖ２が測定される。

図６には、図５における電流Ｉ１時の電圧Ｖ１の点４０２と、電流Ｉ２時の電圧Ｖ２の点４０４とがプロットされている。図６に示すように、電池電圧Ｖｂは、二次電池１０が放電する場合（Ｉｂ＞０）には内部抵抗の影響によって開放電圧（ＯＣＶ）から低下し、二次電池１０を充電する場合（Ｉｂ＜０）には内部抵抗の影響によって開放電圧（ＯＣＶ）から上昇する。

図６において、点４０２および点４０４を結ぶ直線の傾きが、二次電池１０の初期内部抵抗値Ｒ_Snに相当する。すなわち、内部抵抗値Ｒ_Snは、以下の（数１）式に基づいて算出することができる。

Ｒ_Sn＝（Ｖ２−Ｖ１）／（Ｉ１−Ｉ２） （数１）

なお、上記のように、放電が終了する時間ｔｂにおける電池電圧Ｖｂを、電流Ｉ１による放電時の電圧Ｖ１とする他、放電終了時（時間ｔｂ）から一定時間経過後（電流＝０の間）における電池電圧Ｖｂに基づいて、放電時の電圧Ｖ１を求めてもよい。あるいは、ある時点での電池電圧Ｖｂではなく、放電期間ｔａ〜ｔｂと関連する期間内での電池電圧Ｖｂの平均値に基づいて、放電時の電圧Ｖ１を求めてもよい。充電時の電圧Ｖ２についても同様である。

また、図７に示すように、Ｖ１、Ｖ２を明確に定めることなく、図５の基準電流パターンｎの波形中の同一タイミングで測定された電池電圧ＶｂをＩ−Ｖ座標状にプロットして得られる複数の点４１２（期間ｔａ〜ｔｂにおける電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂ）および複数の点４１４（期間ｔｃ〜ｔｄにおける電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂ）について、最小二乗法等によって回帰直線４１５（一次関数）を求めることによって、当該直線の傾きから初期内部抵抗値Ｒ_Snを算出することができる。さらに、期間ｔｂ〜ｔｃ（Ｉｂ＝０）における電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂの点を加えて、回帰直線を求めても良い。

上記の図５の例は、放電および充電の両方が現れる基準電流パターンｎの例であったが、放電または充電のみが現れる基準電流パターンｎについても、初期内部抵抗値Ｒ_Snを算出することができる。

図８は、放電のみが現われる基準電流パターンｎの一例と、その基準電流パターンｎを二次電池１０に印加して測定された電池電圧Ｖｂの変化を示す波形図である。期間ｔｘ〜ｔｙにおいて、二次電池１０は、電流Ｉ０で放電を継続的に行う。この期間ｔｘ〜ｔｙでの電池電圧Ｖｂが低下していく波形から、電圧変化量ΔＶを得ることにより、以下の（数２）式に基づいて初期内部抵抗値Ｒ_Snを算出することができる。

Ｒ_Sn＝｜ΔＶ｜／｜Ｉ０｜ （数２）

二次電池１０の充電時（Ｉｂ＜０）には、電池電圧Ｖｂは上昇することになる。この場合にも、電流Ｉ０および電圧変化量ΔＶを用いて、（数２）式に基づいて初期内部抵抗値Ｒ_Snを算出することができる。

また、図９に示すように、図７の例に倣って、放電の前後（ｔｘ以前またはｔｙ以後）のＩｂ＝０の時における電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂによる複数の点４２４および、放電中（期間ｔｘ〜ｔｙ）における電池電流Ｉｂ、電池電圧Ｖｂによる複数の点４２２に対して、最小二乗法等によって回帰直線４２５を求めることによって、初期内部抵抗値Ｒ_Snを求めることも可能である。

Ｎ個の初期内部抵抗値Ｒ_S1〜Ｒ_SNは、代表的には、新品の二次電池１０の出荷検査時に、以上のような方法によって算出され、記憶部８０に記憶される。しかし、新品の二次電池１０の出荷検査時に限らず、例えば、二次電池１０の出荷から１年後に、以上のような方法によって算出され、記憶部８０に記憶されても良い。

次に、本実施形態の二次電池１０の診断装置が行う劣化率算出処理について説明する。図２は、二次電池１０の劣化率算出処理の流れを示すフローチャートである。図２のフロー（以下、劣化率算出処理という）は、予め定められた時間の間隔Δｔ_Cで繰り返し実行される。

図２のＳ１００において、ＥＣＵ１００は、記憶部８０に記憶されている現時点ｔを起点に一定期間Ｔｔｐ遡った測定期間内の電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂの測定時系列データを、読み出す。

電池電流Ｉｂの測定時系列データは、例えば、予め定められた時間の間隔Δｔ_Dで電流センサ２０から取得された複数の電池電流Ｉｂのデータからなる。同様に、電池電圧Ｖｂの測定時系列データは、例えば、予め定められた時間の間隔Δｔ_Dで電圧センサ３０から取得された複数の電池電圧Ｖｂのデータからなる。なお、記憶部８０には、逐次、電池電流Ｉｂのデータと、電池電圧Ｖｂのデータが記憶されていき、少なくとも現時点ｔを起点に一定期間Ｔｔｐ遡った測定期間内の電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂのデータ（測定時系列データ）が記憶されている。

Ｓ１００で、測定時系列データを読み出した後は、Ｓ１０２に進む。前述したように、本実施形態の二次電池１０の診断装置は、互いに異なる複数の基準電流パターン１〜Ｎを用いる。したがって、Ｓ１０２以降は、基準電流パターンが１つずつ取り上げられて処理（以下、個別劣化率算出処理という）が行われる。まず、１番目の基準電流パターンである基準電流パターン１について個別劣化率算出処理を行うため、Ｓ１０２では、ｎに１をセットする。

Ｓ１０２の次は、Ｓ１０４に進む。Ｓ１０４では、電池電流Ｉｂの測定時系列データと、ｎ＝１番目の基準電流パターンである基準電流パターンｎ＝１の時系列データとの相関度を算出する。本実施形態では、相関度の指標として誤差パラメータＰｃを用いる。

誤差パラメータＰｃは、次のように算出することができる。電池電流Ｉｂの測定時系列データは、一定期間Ｔｔｐの長さの時系列データであり、例えば、予め定められた時間の間隔Δｔ_Dでデータが存在する時系列データである。同様に、基準電流パターンは一定期間Ｔｔｐの時系列データであり、例えば、予め定められた時間の間隔Δｔ_Dでデータが存在する時系列データである。そこで、両者の同一時刻での電流差ΔＩiを用いて、以下の（数３）式の演算を行うことにより、誤差パラメータＰｃを算出することができる。

（数３）式において、Ｍは、電流差ΔＩiの総数を表している。（数３）式は、いわゆるＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）法であり、算出された誤差パラメータＰｃが相関度を表す。具体的には、誤差パラメータＰｃが小さい程、電池電流Ｉｂの測定時系列データは、基準電流パターンｎの時系列データとが類似している、すなわち、相関度が高いと判断することができる。

また、誤差パラメータＰｃを算出する式として、以下の（数４）式を用いてもよい。

（数４）式では、電流差ΔＩiの絶対値平均を求めることにより、誤差パラメータＰｃを算出する。（数４）式は、いわゆるＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法であり、この方法でも、誤差パラメータＰｃを算出できる。

また、誤差パラメータＰｃの算出方法は、上記のＲＭＳ法およびＳＡＤ法以外の方法であってもよい。電池電流Ｉｂの測定時系列データと、基準電流パターンｎの時系列データとの間の相関度（類似度）を定量的に評価可能であれば、ＥＣＵ１００の演算能力等を考慮して、任意の方法を適用することが可能である。

図２に戻り、Ｓ１０４では、現在ｎは１なので、電池電流Ｉｂの測定時系列データと、基準電流パターン１の時系列データとの相関度、具体的には、誤差パラメータＰｃが算出され、Ｓ１０６に進む。Ｓ１０６では、相関度が第１閾値より高いか否かが判別される。本実施形態では、誤差パラメータＰｃが、閾値Ｐｔより小さい場合には、相関度が第１閾値より高いと判断する。

Ｓ１０６において、相関度が第１閾値より高くない場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）は、内部抵抗値Ｒの算出（Ｓ１０８）および劣化率の算出（Ｓ１１０）を行わず、Ｓ１１２にジャンプする。つまり、この場合は、基準電流パターン１については、劣化率の算出をしないことになる。

一方、Ｓ１０６において、相関度が第１閾値より高い場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）は、Ｓ１０８に進み、電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂの測定時系列データに基づき内部抵抗値Ｒを算出する。このように、本実施形態の二次電池１０の診断装置は、基準電流パターンｎと相関度が高い電池電流Ｉｂの波形が現れたとき、すなわち、基準電流パターンｎと類似した電池電流Ｉｂの波形が現れたときに限って内部抵抗値Ｒを算出するため、電流条件（電流レベル、および、当該電流レベルの持続時間）の違いによって生じる内部抵抗値Ｒの算出値の変動がない。

Ｓ１０８において、内部抵抗値Ｒは、上記において説明した初期内部抵抗値Ｒ_Snの算出方法と同じ方法によって算出される。

Ｓ１０８において内部抵抗値Ｒが算出された後は、Ｓ１１０に進む。Ｓ１１０では、内部抵抗値Ｒと、前述した記憶部８０に記憶されている基準電流パターンｎに応じた初期内部抵抗値Ｒ_Snとの比較に基づいて劣化率を算出する。具体的には、例えば、以下の（数５）式に示すように、内部抵抗値Ｒを被除数とし、初期内部抵抗値Ｒ_Snを除数とした、除算を行って劣化率を算出する。

劣化率＝Ｒ／Ｒ_Sn （数５）

一般的に、二次電池１０は劣化が進むと内部抵抗値Ｒが増加する傾向にあるため、内部抵抗値Ｒは、初期内部抵抗値Ｒ_Snより大きくなってくる。したがって、（数５）式で算出された劣化率を用いれば、劣化率の値が大きい程、二次電池１０の劣化が進んでいると診断することが可能である。

本実施形態の二次電池１０の診断装置は、上記したように内部抵抗値Ｒと初期内部抵抗値Ｒ_Snとの算出方法が同じであり、内部抵抗値Ｒと初期内部抵抗値Ｒ_Snとの比較に基づいて劣化率を算出するため、正確な劣化率を得ることができる。

図２に戻り、現在ｎは１なので、Ｓ１０８で内部抵抗値Ｒが算出された後、Ｓ１１０において、内部抵抗値Ｒと、記憶部８０に記憶されている基準電流パターン１に応じた初期内部抵抗値Ｒ_S1との比較に基づいて劣化率を算出する。Ｓ１１０の次は、Ｓ１１２に進み、２番目の基準電流パターンである基準電流パターン２の個別劣化率算出処理を行うため、ｎをインクリメントする。そして、Ｓ１１４において、ｎが、基準電流パターンの総数Ｎより大きいか否か、すなわち、全ての基準電流パターン１〜Ｎについて個別劣化率算出処理を行ったか否か、を判別する。全ての基準電流パターン１〜Ｎについて個別劣化率算出処理を行っていない場合（Ｓ１１４：Ｎｏ）は、Ｓ１０４に戻り、次の基準電流パターン、ここでは、基準電流パターン２の個別劣化率算出処理を行う。

このようにして、全ての基準電流パターン１〜Ｎについて個別劣化率算出処理を行うと、Ｓ１１４がＹｅｓとなり、図２のフロー（劣化率算出処理）が一旦終わるが、図２のフロー（劣化率算出処理）は予め定められた時間の間隔Δｔ_Cで繰り返し実行されるため、Δｔ_C後には、再び、劣化率算出処理が開始される。

例えば、１回目の劣化率算出処理を実行した時点がｔ１であった場合には、２回目の劣化率算出処理を実行する時点は（ｔ１＋Δｔ_C）となる。したがって、２回目の劣化率算出処理の実行におけるＳ１００では、現時点（ｔ１＋Δｔ_C）を起点に一定期間Ｔｔｐ遡った測定期間内の電池電流Ｉｂおよび電池電圧Ｖｂの測定時系列データを読み出し、Ｓ１０２以降の個別劣化率算出処理を行うことになる。このように、起点を逐次移動させながら、劣化率算出処理を実行する。

続いて、図３を用いて、劣化率算出処理が予め定められた時間の間隔Δｔ_Cで繰り返し実行された時の、本実施形態の二次電池１０の診断装置の動作例を説明する。本実施形態の二次電池１０の診断装置は、互いに異なる複数の基準電流パターン１〜Ｎを用いるが、ここでは、１つの基準電流パターンｎを取り上げて、動作を説明する。

図３には、上から順番に、電池電流Ｉｂの測定時系列データ（実電流）の波形図、基準電流パターンｎの時系列データの波形図、誤差パラメータＰｃが示されている。図３では、実電流の波形図を固定して、太い黒矢印のように、劣化率算出処理が実行される毎に基準電流パターンｎの波形図を時間軸に沿ってシフトさせることで、基準電流パターンｎと対比させる実電流を更新していく、すなわち、劣化率算出処理（図２のフロー）のＳ１００の現時点ｔの起点を更新していく様子を示している。

時刻がｔ１に達するまでは、電池電流Ｉｂの測定時系列データの量が一定期間Ｔｔｐだけ存在しないので、劣化率算出処理が実行されず、誤差パラメータＰｃの算出が行われていないが、時刻がｔ１以降は、劣化率算出処理が実行されて、誤差パラメータＰｃの算出が行われている。

図３の例では、ｔ２〜ｔ３間において、基準電流パターンｎと類似した実電流の波形が現れている。したがって、時刻ｔ２以降では、誤差パラメータＰｃが低下し始め、時刻ｔ３において、誤差パラメータＰｃが閾値Ｐｔよりも小さくなっている。つまり、時刻ｔ３で、ｔ３を起点に一定期間Ｔｔｐ遡った測定期間、すなわち、ｔ２〜ｔ３の測定期間の電池電流Ｉｂの測定時系列データと、基準電流パターンｎの時系列データとの相関度が第１閾値よりも高いと判断される（図２のＳ１０６：Ｙｅｓ）。

時刻がｔ３に達するまでは、誤差パラメータＰｃが閾値Ｐｔよりも小さくない、すなわち、相関度が第１閾値よりも高くないため（図２のＳ１０６：Ｎｏ）、内部抵抗値Ｒの算出（Ｓ１０８）と、劣化率の算出（Ｓ１１０）とは行われないが、時刻がｔ３に達したところで、内部抵抗値Ｒの算出（Ｓ１０８）と、劣化率の算出（Ｓ１１０）とが行われる。具体的には、ｔ２〜ｔ３間の電池電流Ｉｂの測定時系列データと、電池電圧Ｖｂの測定時系列データとを用いて、内部抵抗値Ｒが算出される（Ｓ１０８）。そして、算出された内部抵抗値Ｒと、記憶部８０に記憶されている基準電流パターンｎに応じた初期内部抵抗値Ｒ_Snとの比較に基づいて劣化率が算出される（Ｓ１１０）。

図３では、１つの基準電流パターンｎについて説明を行ったが、他の基準電流パターンについても同様に、予め定められた時間の間隔Δｔ_Cで、相関度が算出され（図２のＳ１０４）、相関度が第１閾値よりも高くなった場合には（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、内部抵抗値Ｒの算出（Ｓ１０８）と、劣化率の算出（Ｓ１１０）とが行われる。

以上説明した本実施形態の二次電池１０の診断装置によれば、電池電流Ｉｂの波形と、基準電流パターンｎとの相関度が高くなった際、すなわち、類似した際には、記憶部８０に記憶されている基準電流パターンｎに応じた初期内部抵抗値Ｒ_Snと同じ算出方法によって、使用時の電池電流Ｉｂと電池電圧Ｖｂから内部抵抗値Ｒと算出し、内部抵抗値Ｒと初期内部抵抗値Ｒ_Snとの比較に基づいて劣化率を算出するため、高精度の劣化率が得られる。

また、本実施形態の二次電池１０の診断装置は、互いに異なる複数の基準電流パターン１〜Ｎを用いるため、実際の電池電流Ｉｂの波形が、いずれかの基準電流パターンと相関度が高くなる（相関度が第１閾値より高くなる）、すなわち、類似となる可能性が高く、劣化率を算出する機会を確実に得られる可能性が高い。

例えば、ハイブリット車に搭載された二次電池１０の電池電流Ｉｂの波形は、走行環境、道路、運転者などの走行条件により様々であり、予め走行条件に対応する基準電流パターン（電流波形テンプレート）を１つだけ決めておくことは難しい。つまり、基準電流パターン（電流波形テンプレート）を１つだけ用いる場合には、電池電流Ｉｂの波形が、基準電流パターンと類似となる機会が得られず、内部抵抗値Ｒが算出されず、劣化率が算出されないことが考えられる。しかし、本実施形態の二次電池１０の診断装置では、図４に示すような、ハイブリット車に搭載された二次電池１０の電池電流Ｉｂとして現れることが想定される電流波形を、基準電流パターン（電流波形テンプレート）として複数用いることで、劣化率を算出する機会を高めている。

以上説明した本実施形態の二次電池１０の診断装置では、相関度が第１閾値より高くなった場合には、逐次、劣化率が算出される。したがって、長い期間、劣化率算出処理を繰り返し実行すると、複数の劣化率が得られる可能性が高い。そこで、それらの複数の劣化率を暫定劣化率として扱い、複数の暫定劣化率の平均値を算出することによって、１つの劣化率を求めてもよい。例えば、二次電池１０が搭載されたハイブリット車の場合は、１トリップの期間（イグニッションスイッチがＯＦＦからＯＮになってから、次にＯＦＦになるまでの期間）中に算出された暫定劣化率を、逐次、記憶部８０に記憶して、１トリップ後に、記憶部８０から読み出して、複数の暫定劣化率の平均値を算出して１つの劣化率を求めるとしてもよい。

また、複数の基準電流パターン１〜Ｎのうち、どの基準電流パターンと相関度が高くなることによって得られた暫定劣化率かを識別できるようにして、暫定劣化率を記憶部８０に記憶し、記憶部８０から読み出して複数の暫定劣化率から１つの劣化率を算出する際に、特定の基準電流パターンと相関度が高くなることによって得られた暫定劣化率の重みを大きくして、加重平均によって劣化率を算出してもよい。

１０ 二次電池、２０ 電流センサ、３０ 電圧センサ、４０ 温度センサ、５０ 負荷、６０ 負荷制御装置、８０ 記憶部、１００ ＥＣＵ、２００ 電源システム、３１０，３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ 基準電流パターン（電流波形テンプレート）。

Claims (1)

1. 一定期間の電流値の時系列データである基準電流パターンであって、互いに異なる複数の基準電流パターンのそれぞれを二次電池に印加することによって測定された電圧値の複数の電圧時系列データと、複数の前記基準電流パターンの前記時系列データとに基づいて算出された複数の初期内部抵抗値を予め記憶しておく二次電池の診断装置であって、
   前記二次電池の電池電流を測定するための電流センサと、
   前記二次電池の電池電圧を測定するための電圧センサと、
   現時点を起点に前記一定期間遡った測定期間内の前記電池電流および前記電池電圧の測定時系列データを記憶する記憶部と、を備え、
   前記電池電流の前記測定時系列データと、複数の前記基準電流パターンの前記時系列データのそれぞれとの相関度を算出し、
   前記相関度が第１閾値よりも高くなった前記基準電流パターンである対象基準電流パターンがある場合には、
   前記電池電圧の前記測定時系列データと、前記電池電流の前記測定時系列データとに基づいて前記二次電池の内部抵抗値を算出し、前記対象基準電流パターンに応じた前記初期内部抵抗値と、前記算出された内部抵抗値との比較に基づいて、前記二次電池の劣化率を求める処理を予め定められた時間の間隔で行う、
   二次電池の診断装置。

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