JP2020034426A - 二次電池の劣化状態推定方法および二次電池システム - Google Patents

Abstract

【課題】二次電池のハイレート劣化を精度よく推定することである。【解決手段】車両に搭載されたバッテリの劣化状態推定方法は、第１〜第３のステップを含む。第１のステップは、バッテリの電圧値および電流値をデータ取得期間に複数回取得してメモリに記憶するステップである。第２のステップは、メモリに記憶されたデータ取得期間における電圧値および電流値のフーリエ変換を行なうことにより、フーリエ変換された電圧値および電流値から周波数帯域毎のインピーダンス成分を算出するステップである。第３のステップは、中周波インピーダンスＺＭと低周波インピーダンスＺＬ２との比率Ｅを基準値Ｋと比較することによってバッテリのハイレート劣化を推定するステップである。比率Ｅが基準値Ｋより大きい場合、バッテリがハイレート劣化状態にあると推定される。【選択図】図１０

Description

本開示は、二次電池の劣化状態推定方法、および、これを用いた二次電池システムに関する。

近年普及してきている電動車両などに搭載された走行用の二次電池は、その使用方法または使用環境に伴ない、あるいは時間の経過に伴ない劣化し得る。そのため、二次電池の劣化状態を高精度に推定することが求められている。そこで、二次電池のインピーダンスに基づいて二次電池の劣化状態を推定する方法が提案されている。

たとえば、特開２００５−２２１４８７号公報（特許文献１）に開示された方法によれば、二次電池に周期性を持たない多様な波形の充放電電流が流れる状態で電流および電圧が測定される。そして、測定された電流および電圧のフーリエ変換を行なうことにより、フーリエ変換後の電流および電圧から周波数毎のインピーダンスが算出される。

特開２００５−２２１４８７号公報 特開２０１５−１９０９１８号公報

二次電池の劣化の要因としては、主として経時劣化とハイレート劣化とが考えられる。経時劣化は、二次電池の使用および時間の経過によって材料の特性が変化することなどに起因した劣化である。ハイレート劣化は、大電流での充放電が継続的に行なわれることによって電極体の塩濃度に偏りが生じることなどに起因する劣化である。

ハイレート劣化が生じた状態で二次電池の使用が継続されると、二次電池の過充電耐性が低下したり、たとえばリチウムイオン二次電池であれば電極におけるリチウム金属の析出が生じたりする可能性がある。

そこで、二次電池の経時劣化とハイレート劣化とを切り分けて、劣化の要因に応じた制御をすることが望ましいが、従来においては、経時劣化とハイレート劣化とを精度よく切り分ける方法がなかった。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、二次電池のハイレート劣化を精度よく推定することである。

本開示に係る二次電池の劣化状態推定方法は、車両に搭載された制御装置により実行される。二次電池の劣化状態推定方法は、第１〜第５のステップを含む。第１のステップは、二次電池の電圧、電流および温度を所定期間に複数回取得してメモリに記憶するステップである。第２のステップは、所定期間における、二次電池の電流変化幅、二次電池の温度変化幅および二次電池のＳＯＣ変化幅を算出するステップである。第３のステップは、所定期間における二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に予め定められてメモリに記憶された、電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を、二次電池の温度、電流またはＳＯＣに基づいてメモリから取得するステップである。第４のステップは、電流変化幅が許容電流変化幅を下回るという電流条件、温度変化幅が許容温度変化幅を下回るという温度条件、および、ＳＯＣ変化幅が許容ＳＯＣ変化幅を下回るというＳＯＣ条件のいずれもが成立する場合に、メモリに記憶された二次電池の所定期間における電圧および電流の周波数変換を行ない、周波数変換された電圧および電流から二次電池の周波数帯域毎のインピーダンスを算出するステップである。第５のステップは、所定の周波数帯域に対応するインピーダンスと、所定の周波数帯域よりも高い他の周波数帯域に対応するインピーダンスとの比率と、基準値とを用いて、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定するステップである。所定の周波数帯域は、少なくとも直流抵抗および反応抵抗が主として寄与する周波数帯域である。

本開示の他の局面に係る二次電池システムは、車両に搭載される。二次電池システムは、二次電池と、メモリを含み、二次電池の劣化状態を推定するように構成された制御装置とを備える。制御装置は、二次電池の電圧、電流および温度を所定期間に複数回取得してメモリに記憶する。制御装置は、所定期間における、二次電池の電流変化幅、二次電池の温度変化幅および二次電池のＳＯＣ変化幅を算出する。制御装置は、所定期間における二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に予め定められてメモリに記憶された、電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を、二次電池の温度、電流またはＳＯＣに基づいてメモリから取得する。制御装置は、電流変化幅が許容電流変化幅を下回るという電流条件、温度変化幅が許容温度変化幅を下回るという温度条件、および、ＳＯＣ変化幅が許容ＳＯＣ変化幅を下回るというＳＯＣ条件のいずれもが成立する場合に、メモリに記憶された二次電池の所定期間における電圧および電流の周波数変換を行ない、周波数変換された電圧および電流から二次電池の周波数帯域毎のインピーダンスを算出する。制御装置は、所定の周波数帯域に対応するインピーダンスと、所定の周波数帯域よりも高い他の周波数帯域に対応するインピーダンスとの比率と、基準値とを用いて、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定する。所定の周波数帯域は、少なくとも直流抵抗および反応抵抗が主として寄与する周波数帯域である。

上記方法または構成によれば、所定の周波数帯域に対応するインピーダンスと所定の周波数帯域よりも高い他の周波数帯域に対応するインピーダンスとの比率と、基準値とを用いて、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かが推定される。本発明者らは、二次電池が経時劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率と、二次電池がハイレート劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率との比率が、周波数帯域毎に異なる、という特性に着目した。そこで、当該特性を利用して、所定の周波数帯域（たとえば低周波数帯域）に対応するインピーダンスと、他の周波数帯域（たとえば中周波数帯域）に対応するインピーダンスとの比率を、予め定められた基準値と比較することによって、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定することができる。これによって、二次電池の経時劣化とハイレート劣化とを切り分けることができる。

また、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かの推定に用いられる上記の各インピーダンスは、所定期間において電流条件、温度条件およびＳＯＣ条件がいずれも成立した場合において算出されたものである。これにより、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かの推定に用いられるインピーダンスに、インピーダンスの電流依存性、温度依存性およびＳＯＣ依存性の影響を適切に反映させることが可能になる。このようにして算出されたインピーダンスを用いることによって、上記のように二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを精度よく推定することができる。

ある実施の形態においては、所定の周波数帯域は、直流抵抗、反応抵抗および拡散抵抗が主として寄与する周波数帯域である。他の周波数帯域は、直流抵抗および反応抵抗が主として寄与し、かつ、拡散抵抗が主として寄与しない周波数帯域である。

上記方法によれば、直流抵抗、反応抵抗および拡散抵抗が主として寄与する周波数帯域、つまり、低周波数帯域のインピーダンスと、直流抵抗および反応抵抗が主として寄与し、かつ、拡散抵抗が主として寄与しない周波数帯域、つまり、中周波数帯域のインピーダンスとの比率が二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かの推定に用いられる。経時劣化による抵抗増加は主に反応抵抗に現れやすい。そこで、二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かの推定に、反応抵抗が主として寄与する中周波数帯域のインピーダンスと低周波数帯域のインピーダンスとの比率が用いられることによって、たとえば、反応抵抗が主として寄与しない高周波数帯域のインピーダンスと低周波数帯域のインピーダンスとの比率が用いられるような場合と比べて、精度よく二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定することができる。

ある実施の形態においては、所定の周波数帯域は、第１周波数帯域と第１周波数帯域に含まれる周波数よりも低い周波数が含まれる第２周波数帯域とを含む。第２周波数帯域は、二次電池のハイレート劣化状態におけるインピーダンスが、二次電池の初期状態におけるインピーダンスよりも小さくなる特性を示す。第２周波数帯域に対応するインピーダンスに対する、他の周波数帯域に対応するインピーダンスの比率が基準値よりも大きい場合に、二次電池がハイレート劣化状態にあると推定する。

所定の周波数帯域は、第１周波数帯域と第１周波数帯域に含まれる周波数よりも低い周波数が含まれる第２周波数帯域とを含む。上述した特性によれば、二次電池が経時劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率と、二次電池がハイレート劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率との比率が、周波数帯域毎に異なる。そして、詳細は後述するが、第２周波数帯域において、二次電池がハイレート劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率は、他の周波数帯域におけるインピーダンスの初期からの増加率よりも小さくなる。そこで、初期における第２周波数帯域に対応するインピーダンス、初期における他の周波数帯域に対応するインピーダンスおよび各種センサの検出誤差などを考慮して予め基準値を設定しておく。これによって、予め定められた算出式（第２周波数帯域に対応するインピーダンスを、他の周波数帯域に対応するインピーダンスで除する）から求められた値が基準値よりも大きい場合に、二次電池がハイレート劣化状態にあると推定することができる。

ある実施の形態においては、二次電池がハイレート劣化状態にあると推定した場合に、二次電池の入出力を制限、あるいは、二次電池の使用を禁止するステップをさらに含む。

上記構成によれば、二次電池がハイレート劣化状態にあると推定された場合には、二次電池の入出力が制限されたり、二次電池の使用が禁止されたりする。これによって、ハイレート劣化状態での二次電池の使用が制限されるので、ハイレート劣化状態での二次電池の使用に起因した二次電池の過充電耐性の低下などの弊害を抑制することができる。

本開示によれば、二次電池のハイレート劣化を精度よく推定することができる。

実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示す図である。 バッテリおよび監視ユニットの構成をより詳細に示す図である。 車両の走行中におけるバッテリの電流、温度およびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。 バッテリのインピーダンスを説明するための図である。 バッテリのインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。 フーリエ変換による周波数帯域毎のインピーダンスの算出手法を説明するための概念図である。 インピーダンスの算出結果の一例を示す図である。 データ取得期間におけるデータの時間変化の一例を示す図である。 バッテリの劣化特性に関する実験結果を示す図である。 実施の形態に係るＥＣＵにおいて実行されるバッテリの劣化状態を推定するための処理の一例を示すフローチャートである。 マップＭＰ１の一例を示す図である。 制限制御の実行による効果を説明するための図である。

以下、本実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

＜全体構成＞

図１は、本実施の形態に係る二次電池システム２が搭載された車両１の全体構成を概略的に示す図である。車両１は、二次電池システム２から供給される電力を用いて駆動力を発生させる車両である。本実施の形態においては、車両１はハイブリッド自動車である例について説明する。なお、車両１は、二次電池システム２から供給される電力を用いて駆動力を発生させる車両であればよく、ハイブリッド自動車に限られるものではない。たとえば、車両１は、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車および燃料電池自動車であってもよい。

車両１は、二次電池システム２と、パワーコントロールユニット（ＰＣＵ：Power Control Unit）３０と、モータジェネレータ４１，４２と、エンジン５０と、動力分割装置６０と、駆動軸７０と、駆動輪８０とを備える。二次電池システム２は、バッテリ１０と、監視ユニット２０と、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１００とを備える。

エンジン５０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギーをピストンおよびロータなどの運動子の運動エネルギーに変換することによって動力を出力する内燃機関である。

動力分割装置６０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構（図示せず）を含む。動力分割装置６０は、エンジン５０から出力される動力を、モータジェネレータ４１を駆動する動力と、駆動輪８０を駆動する動力とに分割する。

モータジェネレータ４１，４２の各々は、交流回転電機であり、たとえば、ロータに永久磁石（図示せず）が埋設された三相交流同期電動機である。モータジェネレータ４１は、主として、動力分割装置６０を経由してエンジン５０により駆動される発電機として用いられる。モータジェネレータ４１が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介してモータジェネレータ４２またはバッテリ１０に供給される。

モータジェネレータ４２は、主として電動機として動作し、駆動輪８０を駆動する。モータジェネレータ４２は、バッテリ１０からの電力およびモータジェネレータ４１の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、モータジェネレータ４２の駆動力は駆動軸７０に伝達される。一方、車両１の制動時や下り斜面での加速度低減時には、モータジェネレータ４２は、発電機として動作して回生発電を行なう。モータジェネレータ４２が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介してバッテリ１０に供給される。

ＰＣＵ３０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、バッテリ１０とモータジェネレータ４１，４２との間で双方向の電力変換を実行する。ＰＣＵ３０は、モータジェネレータ４１，４２の状態を別々に制御可能に構成されており、たとえば、モータジェネレータ４１を回生状態（発電状態）にしつつ、モータジェネレータ４２を力行状態にすることができる。ＰＣＵ３０は、たとえば、モータジェネレータ４１，４２に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧をバッテリ１０の出力電圧以上に昇圧するコンバータ（いずれも図示せず）とを含んで構成される。

バッテリ１０は、複数のセル１２を含んで構成される組電池である。各セル１２は、たとえば、リチウムイオン二次電池またはニッケル水素二次電池などの二次電池である。本実施の形態においては、セル１２がリチウムイオン二次電池である例について説明する。バッテリ１０は、モータジェネレータ４１，４２を駆動するための電力を蓄え、ＰＣＵ３０を通じてモータジェネレータ４１，４２へ電力を供給する。また、バッテリ１０は、モータジェネレータ４１，４２の発電時にＰＣＵ３０を通じて発電電力を受けて充電される。

監視ユニット２０は、電圧センサ２１と、電流センサ２２と、温度センサ２３とを含む。電圧センサ２１は、バッテリ１０の電圧ＶＢを検出する。電流センサ２２は、バッテリ１０に入出力される電流ＩＢを検出する。温度センサ２３は、バッテリ１０の温度ＴＢを検出する。各センサは、その検出結果を示す信号をＥＣＵ１００に出力する。なお、バッテリ１０および監視ユニット２０の構成については図２にて、より詳細に説明する。

ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００ａと、メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory））１００ｂと、各種信号が入出力される入出力ポート（図示せず）とを含んで構成される。ＥＣＵ１００は、各センサから受ける信号ならびにメモリ１００ｂに記憶されたプログラムおよびマップに基づいて、車両１を所望の状態に制御するための各種処理を実行する。

より具体的には、ＥＣＵ１００は、エンジン５０およびＰＣＵ３０を制御することによってバッテリ１０の充放電を制御する。また、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０のＳＯＣ（State Of Charge）を推定する。ＳＯＣの推定には、電流積算法、ＯＣＶ−ＳＯＣカーブを用いる手法など公知の手法を用いることができる。さらに、ＥＣＵ１００は、バッテリ１０のインピーダンス（内部抵抗）を算出する。バッテリ１０のインピーダンスは、電圧ＶＢと電流ＩＢとの比（＝ＶＢ／ＩＢ）から算出することができる。インピーダンスの算出については後に詳細に説明する。

図２は、バッテリ１０および監視ユニット２０の構成をより詳細に示す図である。図１および図２を参照して、バッテリ１０は、直列接続されたＭ個のブロック１１を含む。各ブロック１１は、並列接続されたＮ個のセル１２を含む。Ｍ，Ｎは、２以上の自然数である。

電圧センサ２１は、各ブロック１１の電圧を検出する。電流センサ２２は、すべてのブロック１１を流れる電流ＩＢを検出する。温度センサ２３は、バッテリ１０の温度を検出する。ただし、電圧センサの監視単位はブロックに限定されず、セル１２毎であってもよいし、隣接する複数（ブロック内のセル数未満の数）のセル１２毎であってもよい。また、温度センサ２３の監視単位も特に限定されず、たとえばブロック毎（あるいはセル毎）の温度が検出されてもよい。

このようなバッテリ１０の内部構成および監視ユニット２０の監視単位は例示に過ぎず、特に限定されるものではない。したがって、以下では、複数のブロック１１を互いに区別したり複数のセル１２を互いに区別したりせず、単にバッテリ１０と包括的に記載する。また、監視ユニット２０は、バッテリ１０の電圧ＶＢ，電流ＩＢおよび温度ＴＢを監視すると記載する。

＜車両走行中における電圧および電流の変化＞

以上のように構成された車両１の走行中においては、バッテリ１０の電圧ＶＢ、電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣが時間経過とともに変化し得る。なお、車両１の「走行中」とは、車両１がイグニッションオンされて走行可能な状態であればよく、車両１が一時停止した状態が含まれていてもよい。

図３は、車両１の走行中におけるバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣの時間変化の一例を示す図である。図３において、横軸には経過時間が示されており、縦軸には上から順に、電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣが示されている。なお、電圧ＶＢも電流ＩＢと同様に不規則に変化し得るが、図面が煩雑になるのを防ぐため、電圧ＶＢについては図示を省略する。

図３を参照して、温度ＴＢおよびＳＯＣの変化にはある程度の時間を要し、温度ＴＢおよびＳＯＣは比較的滑らかに変化する場合が多い。これに対し、車両１の走行中には、モータジェネレータ４２が発生させる駆動力が調整されるのに伴ないバッテリからの放電電流が変動したり、モータジェネレータ４２の回生発電に伴ないバッテリ１０に充電電流が流れたりすることで、電流ＩＢが不規則に変化する可能性がある。このように不規則に変化する電流ＩＢに基づいてバッテリ１０のインピーダンスを算出する際に、本実施の形態では以下に説明するように、インピーダンスの周波数依存性が考慮される。

＜インピーダンス算出＞

図４は、バッテリ１０のインピーダンスを説明するための図である。図４には、バッテリ１０（より詳細には各セル１２）の正極、負極およびセパレータの等価回路図の一例が示されている。一般に、二次電池のインピーダンスは、直流抵抗Ｒ_ＤＣと、反応抵抗Ｒ_ｃと、拡散抵抗Ｒ_ｄとに大別される。

直流抵抗Ｒ_ＤＣとは、主に電子抵抗に起因するインピーダンス成分である。また、電解液および各電極近傍のイオン脱着に伴なうインピーダンス成分を含む。直流抵抗Ｒ_ＤＣは、二次電池に高負荷が印加された場合（高電圧が印加されたり大電流が流れたりした場合）の電極体の塩濃度分布等の偏りによる増加する。直流抵抗Ｒ_ＤＣは、図４に示す等価回路図において、正極の活物質内の電子抵抗Ｒａ１、負極の活物質内の電子抵抗Ｒａ２およびセパレータの電解液抵抗Ｒ３として表わされる。

反応抵抗Ｒ_ｃとは、電解液と活物質（正極活物質および負極活物質の表面）とにおける電荷の授受（電荷移動）に関連するインピーダンス成分である。反応抵抗Ｒ_ｃは、高ＳＯＣ状態の二次電池が高温環境下にある場合に活物質／電解液界面に被膜が成長することなどにより増加する。反応抵抗Ｒ_ｃは、等価回路図において、正極の抵抗成分Ｒｃ１および負極の抵抗成分Ｒｃ２として表わされる。

拡散抵抗Ｒ_ｄとは、電極体中での塩または活物質中の電荷輸送物質の拡散に関連するインピーダンス成分である。拡散抵抗Ｒ_ｄは、高負荷印加時の活物質割れや電極体に生じた塩濃度の偏りなどに起因して増加する。拡散抵抗Ｒ_ｄは、正極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ１と、負極に発生する平衡電圧Ｖｅｑ２と、セル内に発生する塩濃度過電圧Ｖｏｖ３（セパレータ内で活物質の塩濃度分布が生じることに起因する過電圧）とから定まる。

バッテリ１０のインピーダンスには上記のような様々なインピーダンス成分が含まれるところ、電流ＩＢの変化に対する応答時間がインピーダンス成分毎に異なる。応答時間が相対的に短いインピーダンス成分は、電圧ＶＢの高周波数での変化に追従可能である。一方、応答時間が相対的に長いインピーダンス成分は、高周波数での電圧ＶＢの変化には追従することができない。したがって、以下に説明するように、低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の周波数帯域毎に、その周波数帯域において主として寄与するバッテリ１０のインピーダンス成分が存在する。

図５は、バッテリ１０のインピーダンス成分の周波数依存性を説明するための図である。図５および後述する図９において、横軸は電流ＩＢ（または電圧ＶＢ）の周波数を示し、縦軸はバッテリ１０のインピーダンスを示す。

以下においては、電流ＩＢの周波数が高周波数帯域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「高周波インピーダンスＺＨ」ともいう。電流ＩＢの周波数が中周波数帯域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「中周波インピーダンスＺＭ」ともいう。電流ＩＢの周波数が低周波数帯域に含まれる場合に測定されるインピーダンスを「低周波インピーダンスＺＬ」ともいう。

図５に示すように、高周波数帯域においては、主としてバッテリ１０の直流抵抗Ｒ_ＤＣが寄与している。つまり、高周波インピーダンスＺＨには、主としてバッテリ１０の直流抵抗Ｒ_ＤＣが反映されている。中周波数帯域においては、主としてバッテリ１０の反応抵抗Ｒ_ｃと直流抵抗Ｒ_ＤＣとが寄与している。つまり、中周波インピーダンスＺＭには、主としてバッテリ１０の反応抵抗Ｒ_ｃと直流抵抗Ｒ_ＤＣとが反映されている。低周波数帯域においては、主としてバッテリ１０の反応抵抗Ｒ_ｃ、直流抵抗Ｒ_ＤＣおよび拡散抵抗Ｒ_ｄとが寄与している。つまり、低周波インピーダンスＺＬには、主としてバッテリ１０の反応抵抗Ｒ_ｃ、直流抵抗Ｒ_ＤＣおよび拡散抵抗Ｒ_ｄとが反映されている。中周波数帯域および高周波数帯域においては、主として拡散抵抗Ｒ_ｄが寄与していない。

＜フーリエ変換＞

本実施の形態においては、周波数帯域毎のインピーダンス（低周波インピーダンスＺＬ，中周波インピーダンスＺＭ，高周波インピーダンスＺＨ）の算出にフーリエ変換が用いられる。

図６は、フーリエ変換による周波数帯域毎のインピーダンスの算出手法を説明するための概念図である。図６に示すように、電流ＩＢ（および電圧ＶＢ）にフーリエ変換を施すことにより、電流ＩＢを低周波数成分と中周波数成分と高周波数成分とに分解することができる。このように分解された電圧ＶＢおよび電流ＩＢに基づいて、周波数帯域毎にインピーダンスを算出することができる。

なお、以下では、電圧ＶＢおよび電流ＩＢに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を実施することによりインピーダンスを算出する例について説明する。ただし、フーリエ変換のアルゴリズムはＦＦＴに限定されず、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier Transform）であってもよい。

図７は、インピーダンスの算出結果の一例を示す図である。図７において、横軸は、周波数を対数目盛りで示す。低周波数帯域は、たとえば０．００１Ｈｚ以上かつ０．１Ｈｚ未満の周波数帯域である。中周波数帯域は、たとえば１Ｈｚ以上かつ１０Ｈｚ未満の周波数帯域である。高周波数帯域は、たとえば１００Ｈｚ以上かつ１ｋＨｚ未満の周波数帯域である。図７の縦軸は、インピーダンスを示す。

図７に示すように、各周波数帯域において、周波数が異なる多数のインピーダンスが算出される。そのため、ＥＣＵ１００は、低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の各々について、多数のインピーダンスから代表値を決定する。

たとえばインピーダンスの平均値を代表値とする場合には、ＥＣＵ１００は、低周波数帯域におけるインピーダンスの平均値を低周波インピーダンスＺＬに決定する。また、ＥＣＵ１００は、中周波数帯域におけるインピーダンスの平均値を中周波インピーダンスＺＭに決定する。ＥＣＵ１００は、高周波数帯域におけるインピーダンスの平均値を高周波インピーダンスＺＨに決定する。なお、平均値を代表値とすることは一例であり、各周波数帯域内におけるインピーダンス成分の最大値を代表値としてもよいし、中間値を代表値としてもよいし、最頻値を代表値としてもよい。

＜データ取得期間＞

ＦＦＴの精度を確保するためには、サンプリング周期毎に繰り返し取得されたデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）を、ある程度の期間、ＥＣＵ１００のメモリ１００ｂに格納した上でＦＦＴを実施することが求められる。このようにデータを取得してメモリ１００ｂに記憶する期間を「データ取得期間」とも記載する。なお、データ取得期間は、本開示に係る「所定期間」に相当する。

バッテリ１０のインピーダンス（各周波数帯域のインピーダンス）は、電流依存性、温度依存性およびＳＯＣ依存性を有し得る。そのため、あるデータ取得期間中にバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣのいずれかが過度に変化した場合には、そのデータ取得期間中のある期間（変化前の期間）と別の期間（変化後の期間）とでは依存性（電流依存性、温度依存性またはＳＯＣ依存性）の影響が異なるにもかかわらず一括してフーリエ変換（ＦＦＴ）が実施されることになるので、高精度にインピーダンスを算出することができなくなる可能性がある。

このような事情に鑑み、ＦＦＴの対象とするデータには、データ取得期間中にバッテリ１０の電流ＩＢ、温度ＴＢおよびＳＯＣがいずれも大きく変化していないとの条件を課すこととする。この条件が成立しているか否かは、電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣに基づいて判定される。

図８は、データ取得期間Ｐｎにおけるデータの時間変化の一例を示す図である。図８に示すように、電流変化幅ΔＩＢは、あるデータ取得期間（ｎを自然数として、データ取得期間Ｐｎと記載する）におけるバッテリ１０の充電方向および放電方向の両方向を考慮した上で、電流ＩＢの変化幅（充電方向の最大電流と放電方向の最大電流との差）から算出することができる。温度変化幅ΔＴＢは、データ取得期間Ｐｎにおける最高温度（温度ＴＢの最高値）と最低温度（温度ＴＢの最低値）との差分から算出することができる。ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣは、データ取得期間Ｐｎにおける最高ＳＯＣと最低ＳＯＣとの差分から算出することができる。

電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣのいずれもが、それぞれの対応する許容変化幅（後述）未満である場合に、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎに取得したデータに対してＦＦＴを実施して、インピーダンスを算出する。

＜経時劣化およびハイレート劣化＞

ここで、バッテリ１０の劣化の要因（劣化モード）としては、主として経時劣化とハイレート劣化とが考えられる。経時劣化は、バッテリ１０の使用および時間の経過によって材料の特性が変化することなどに起因した劣化である。ハイレート劣化は、大電流での充放電が継続的に行なわれることによって電極体の塩濃度に偏りが生じることなどに起因する劣化である。たとえば、ハイレート劣化が生じた状態でバッテリ１０の使用が継続されると、バッテリ１０の過充電耐性が低下したり、電極におけるリチウム金属の析出が生じたりする可能性がある。そこで、バッテリ１０の経時劣化とハイレート劣化とを切り分けて、劣化の要因に応じた制御をすることが望ましい。

そこで、本発明者らは、バッテリ１０が経時劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率と、バッテリ１０がハイレート劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率との比率が、周波数帯域毎に異なる、という特性に着目した。以下においては、当該特性を「劣化特性」ともいう。

図９は、バッテリ１０の劣化特性に関する実験結果を示す図である。図９においては、バッテリ１０の初期、バッテリ１０が所定時間使用されて経時劣化したとき、および、バッテリ１０が所定時間使用されてハイレート劣化したときのそれぞれの周波数とインピーダンスとの関係が示されている。破線Ｌ１は、バッテリ１０の初期における周波数とインピーダンスとの関係を示している。一点鎖線Ｌ２は、バッテリ１０が経時劣化したときの周波数とインピーダンスとの関係を示している。実線Ｌ３は、バッテリ１０がハイレート劣化したときの周波数とインピーダンスとの関係を示している。

まず、バッテリ１０の初期における周波数とインピーダンスとの関係（破線Ｌ１）とバッテリ１０が経時劣化したときの周波数とインピーダンスとの関係（一点鎖線Ｌ２）とを比較する。図９に示されるように、バッテリ１０が経時劣化した場合においては、高周波数帯域Ａにおけるインピーダンスは、初期からほぼ増加しておらず、初期と同程度となっている。中周波数帯域Ｂおよび低周波数帯域Ｃにおけるインピーダンスは、初期から増加しており、両周波数帯におけるインピーダンスの初期からの増加率は同程度となっている。これは、両周波数帯域において、バッテリ１０の経時劣化によって増加した反応抵抗に起因すると考えられる。

次いで、バッテリ１０の初期における周波数とインピーダンスとの関係（破線Ｌ１）とバッテリ１０がハイレート劣化したときの周波数とインピーダンスとの関係（実線Ｌ３）とを比較する。図９に示されるように、バッテリ１０がハイレート劣化した場合においては、高周波数帯域Ａおよび中周波数帯域Ｂにおけるインピーダンスは、初期と同程度となっている。これに対して、図９に示されるように、低周波数帯域Ｃにおけるインピーダンスは、周波数によって初期からの増加率が異なっている。

具体的には、低周波数帯域Ｃは、図９に示されるように、低周波数帯域Ｃ１，Ｃ２の２つの帯域に分けられる。低周波数帯域Ｃ１は、低周波数帯域Ｃ２に含まれる周波数よりも高い周波数を含む周波数帯域である。バッテリ１０がハイレート劣化した場合においては、低周波数帯域Ｃにおけるインピーダンスは、低周波数帯域Ｃ１においては初期から増加しているが、低周波数帯域Ｃ２においては初期から減少している。なお、上記は以下の理由によるものと想定され得る。

上述したとおり、低周波インピーダンスには、電極体に生じた塩濃度分布の偏りなどに起因する拡散抵抗Ｒ_ｄが反映される。バッテリ１０がハイレート劣化して電極体に塩濃度分布が生じると、拡散抵抗Ｒ_ｄが反映されることによって、低周波数帯域Ｃ１におけるインピーダンスが初期から増加していると考えられる。そして、さらに周波数が低い帯域（低周波数帯域Ｃ２）においては、電極体に生じた塩濃度分布の偏りなどに起因して、電極体中におけるリチウムイオンの濃度が濃くなること、つまり、電極体中の電解液の抵抗が低くなることによって、インピーダンスが初期よりも低くなっていると想定され得る。以下においては、低周波数帯域Ｃ１に対応する低周波インピーダンスを「低周波インピーダンスＺＬ１」ともいい、低周波数帯域Ｃ２に対応する低周波インピーダンスを「低周波インピーダンスＺＬ２」ともいう。なお、低周波数帯域Ｃ１は、本開示に係る「第１周波数帯域」に相当し、低周波数帯域Ｃ２は、本開示に係る「第２周波数帯域」に相当する。

＜経時劣化とハイレート劣化との切り分け＞

そこで、上述の劣化特性に鑑みて、本実施の形態においては、低周波インピーダンスＺＬ２の初期からの増加率と、たとえば中周波インピーダンスＺＭの初期からの増加率との比率を算出することによって、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを推定する。劣化特性によれば、中周波インピーダンスＺＭは、バッテリ１０が経時劣化した場合には初期から増加しているが、バッテリ１０がハイレート劣化した場合には初期からほぼ増加していない。また、低周波インピーダンスＺＬ２は、バッテリ１０が経時劣化した場合には初期から増加しているが、バッテリ１０がハイレート劣化した場合には初期から減少している。そこで、バッテリ１０が経時劣化した場合とバッテリ１０がハイレート劣化した場合とで、インピーダンスの初期からの増加率が異なる周波数帯域のインピーダンスを用いることによって、精度よくバッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを推定することができる。

低周波インピーダンスＺＬ２の初期からの増加率ＩＲＬは、低周波数帯域Ｃ２に対応する初期の低周波インピーダンスＺＬ２０を用いて、以下の式（１）で表わされる。

ＩＲＬ＝ＺＬ２／ＺＬ２０…（１）

中周波インピーダンスＺＭの初期からの増加率ＩＲＭは、初期の中周波インピーダンスＺＭ０を用いて、以下の式（２）で表わされる。

ＩＲＭ＝ＺＭ／ＺＭ０…（２）

バッテリ１０に経時劣化が生じている場合には、上述したように、中周波数帯域Ｂおよび低周波数帯域Ｃにおけるインピーダンスは、初期から同程度の増加率となるため、増加率ＩＲＭと増加率ＩＲＬとの比率は「１」程度となることが想定される。一方、バッテリ１０にハイレート劣化が生じている場合には、劣化特性によれば、たとえば、分子を増加率ＩＲＭとし、分母を増加率ＩＲＬとしたときの、増加率ＩＲＭと増加率ＩＲＬとの比率Ｅ１は「１」よりも大きくなることが想定される。具体的には、式（３）が満たされる場合、つまり、比率Ｅ１（ＩＲＭ／ＩＲＬ）が１よりも大きい場合には、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあると推定される。一方、比率Ｅ１が１よりも大きくない場合には、バッテリ１０が経時劣化していると推定される。

Ｅ１＝（ＩＲＭ／ＩＲＬ）＞１…（３）

ここで、式（３）に式（１）および式（２）を代入し、変形すると、式（４）を得ることができる。

（ＺＭ／ＺＬ２）＞（ＺＭ０／ＺＬ２０）…（４）

式（４）における右辺（ＺＭ０／ＺＬ２０）は、バッテリ１０の仕様や初期における測定などから予め定めておくことができる。そこで、（ＺＭ０／ＺＬ２０）を予め基準値Ｋとして設定しておく。これによって、式（５）が得られる。なお、基準値Ｋは、各種センサの検出誤差などを考慮して設定されてもよい。

Ｅ＝（ＺＭ／ＺＬ２）＞Ｋ…（５）

中周波インピーダンスＺＭと低周波インピーダンスＺＬ２の比率Ｅ（＝ＺＭ／ＺＬ２）を基準値Ｋと比較することによって、式（３）を用いた推定と同様に、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを推定することができる。具体的には、式（５）が満たされた場合にはバッテリ１０がハイレート劣化していると推定でき、式（５）が満たされない場合にはバッテリ１０が経時劣化していると推定できる。このように、基準値Ｋを設定することによって、算出された中周波インピーダンスＺＭと低周波インピーダンスＺＬ２とを用いて、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか、経時劣化状態にあるかを推定することができる。

＜ＥＣＵにおいて実行される処理＞

図１０は、本実施の形態に係るＥＣＵ１００において実行されるバッテリ１０の劣化状態を推定するための処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、ＥＣＵ１００において所定の演算周期ごとにメインルーチンから呼び出されて実行される。図１０に示すフローチャートの各ステップは、ＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現される場合について説明するが、その一部あるいは全部がＥＣＵ１００内に作製されたハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。

ステップ１（以下ステップを「Ｓ」と略す）において、ＥＣＵ１００は、あるデータ取得期間Ｐｎにおいて、バッテリ１０の監視ユニット２０内の各センサから予め定められたサンプリング周期で電圧ＶＢ、電流ＩＢおよび温度ＴＢを取得する。データ取得期間Ｐｎの長さは、たとえば数秒〜数十秒程度に設定することができる。サンプリング周期は、たとえばミリ秒オーダー〜数百ミリ秒オーダーに設定することができる。また、ＥＣＵ１００は、所定の周期でバッテリ１０のＳＯＣを推定する。ＥＣＵ１００は、すべてのデータ（電圧ＶＢ、電流ＩＢ、温度ＴＢの取得結果およびＳＯＣの算出結果）を、メモリ１００ｂに一時的に記憶する。

Ｓ３において、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおける電流ＩＢの変化幅を示す電流変化幅ΔＩＢを算出する。また、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおける温度ＴＢの変化幅を示す温度変化幅ΔＴＢを算出する。さらに、ＥＣＵ１００は、データ取得期間Ｐｎにおけるバッテリ１０のＳＯＣの変化幅を示すＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣを算出する。

図８において説明したように、電流変化幅ΔＩＢは、データ取得期間Ｐｎにおけるバッテリ１０の充電方向および放電方向の両方向を考慮した上で、電流ＩＢの変化幅から算出することができる。温度変化幅ΔＴＢは、データ取得期間Ｐｎにおける最高温度と最低温度との差分から算出することができる。ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣは、データ取得期間Ｐｎにおける最高ＳＯＣと最低ＳＯＣとの差分から算出することができる。

図１０に戻り、Ｓ５において、ＥＣＵ１００は、メモリ１００ｂに予め不揮発的に記憶されたマップＭＰ１を参照することによって許容電流変化幅ΔＩＢ_ｍａｘを取得する。許容電流変化幅ΔＩＢ_ｍａｘとは、Ｓ１にてメモリ１００ｂに記憶されたデータをインピーダンス算出に使用するか否かの判定基準となるパラメータであり、電流変化幅ΔＩＢの許容上限を示すものである。さらに、ＥＣＵ１００は、温度変化幅ΔＴＢの許容上限を示す許容温度変化幅ΔＴＢ_ｍａｘ、および、ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣの許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣ_ｍａｘについても同様にマップＭＰ１を参照することによって取得する。

図１１は、マップＭＰ１の一例を示す図である。図１１に示すように、マップＭＰ１においては、データ取得期間Ｐｎにおけるバッテリ１０の平均温度ＴＢ_ａｖｅの範囲毎に、データ取得期間Ｐｎにおける許容電流変化幅ΔＩＢ_ｍａｘ、許容温度変化幅ΔＴＢ_ｍａｘおよび許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣ_ｍａｘが定められている。図１１に示した具体的な数値は、マップＭＰ１の理解を容易にするための例示に過ぎないことに留意すべきである。

なお、マップＭＰ１に代えて、たとえば関数または変換式が用いられてもよい。また、平均温度ＴＢ_ａｖｅに代えて、たとえば最高温度または最低温度を用いてもよいし、温度ＴＢの最頻値を用いてもよい。さらに、詳細な説明は繰り返さないが、温度ＴＢ（平均温度ＴＢ_ａｖｅ、最高温度、最低温度または最頻温度）に代えて、電流ＩＢ（たとえば平均電流、最高電流、最低電流）またはＳＯＣ（たとえば平均ＳＯＣ、最高ＳＯＣ、最低ＳＯＣ）を用いてもよい。また、マップＭＰ１では、温度ＴＢ、電流ＩＢおよびＳＯＣのうちの２つまたは３つを組み合わせて用いてもよい。

図１０に戻り、Ｓ７において、ＥＣＵ１００は、電流変化幅ΔＩＢが許容電流変化幅ΔＩＢ_ｍａｘ未満であるか否かを判定する。さらに、ＥＣＵ１００は、温度変化幅ΔＴＢが許容温度変化幅ΔＴＢ_ｍａｘ未満であるか否かを判定する。さらに、ＥＣＵ１００は、ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣが許容ＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣ_ｍａｘ未満であるか否かを判定する。

電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣがいずれも対応する許容変化幅未満である場合、すなわち、ΔＩＢ＜ΔＩＢ_ｍａｘとの電流条件が成立し、かつ、ΔＴＢ＜ΔＴＢ_ｍａｘとの温度条件が成立し、かつΔＳＯＣ＜ΔＳＯＣ_ｍａｘとのＳＯＣ条件が成立する場合（Ｓ７においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、Ｓ１においてメモリ１００ｂに記憶したデータ（電圧ＶＢおよび電流ＩＢ）に対してＦＦＴを実施する（Ｓ９）。

さらに、ＥＣＵ１００は、周波数毎にインピーダンスを算出する（Ｓ１１）。各周波数毎のインピーダンスは、その周波数の電圧ＶＢと電流ＩＢとの比（ＶＢ／ＩＢ）により算出することができる（インピーダンスの詳細な算出式については、たとえば特許文献１を参照）。ＥＣＵ１００は、低周波数帯域Ｃ１，Ｃ２、中周波数帯域Ｂ、および高周波数帯域Ａの各々について、多数のインピーダンスから代表値を決定し、低周波インピーダンスＺＬ１，ＺＬ２、中周波インピーダンスＺＭおよび高周波インピーダンスＺＨを算出する。

ＥＣＵ１００は、各周波数帯域におけるインピーダンスの算出後には、メモリ１００ｂに記憶されたデータを破棄（消去）する（Ｓ１５）。

Ｓ７において、電流変化幅ΔＩＢ、温度変化幅ΔＴＢおよびＳＯＣ変化幅ΔＳＯＣのうちの少なくともいずれか１つが対応する許容変化幅以上である場合、すなわち、ΔＩＢ≧ΔＩＢｍａｘ、ΔＴＢ≧ΔＴＢｍａｘおよびΔＳＯＣ≧ΔＳＯＣｍａｘのうちの少なくとも１つの関係式が成立する場合（Ｓ７においてＮＯ）には、ＥＣＵ１００は、Ｓ９，Ｓ１１の処理をスキップして処理をＳ１５に進め、メモリ１００ｂに記憶されたデータを破棄する。

ＥＣＵ１００は、Ｓ１１で算出された各周波数帯域のインピーダンスを用いて、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを推定するための処理を実行する（Ｓ２０）。以下においては、当該処理を「ハイレート劣化推定処理」ともいう。

具体的には、ＥＣＵ１００は、中周波インピーダンスＺＭと低周波インピーダンスＺＬ２との比率Ｅ（＝ＺＭ／ＺＬ２）が基準値Ｋよりも大きいか否かを判定する（Ｓ２１）。ＥＣＵ１００は、比率Ｅが基準値Ｋよりも大きい場合（Ｓ２１においてＹＥＳ）、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあると推定し（Ｓ２３）、制限制御を実行する（Ｓ２５）。

制限制御とは、バッテリ１０の入出力を制限したり、バッテリ１０の使用を禁止したりする制御である。制限制御が実行されることによって、ハイレート劣化状態でのバッテリ１０の使用が制限されるので、ハイレート劣化状態でのバッテリ１０の使用に起因したバッテリ１０の過充電耐性の低下を抑制したり、電極におけるリチウム金属の析出を抑制したりすることができる。

一方、ＥＣＵ１００は、比率Ｅが基準値Ｋ以下である場合（Ｓ２１においてＮＯ）、バッテリ１０の劣化が経時劣化によるものであると推定する（Ｓ２７）。ＥＣＵ１００は、経時劣化の場合には、制限制御を実行せずに、処理を終了する。

以上のように、本実施の形態においては、バッテリ１０が経時劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率と、バッテリ１０がハイレート劣化した場合におけるインピーダンスの初期からの増加率との比率が、周波数帯域毎に異なる、という特性（劣化特性）に着目する。そして、劣化特性を利用してバッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かが推定される。具体的には、劣化特性を利用して、低周波数帯域Ｃ２に対応した低周波インピーダンスＺＬ２と中周波数帯域Ｂに対応した中周波インピーダンスＺＭとの比率Ｅを、予め定められた基準値Ｋと比較することによって、バッテリ１０の経時劣化とハイレート劣化とを切り分けることができる。

また、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かに用いられる各インピーダンスは、データ取得期間Ｐｎにおいて電流条件、温度条件およびＳＯＣ条件がいずれも成立した場合において算出されたものである。これにより、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かの推定に用いられるインピーダンスに、インピーダンスの電流依存性、温度依存性およびＳＯＣ依存性の影響を適切に反映させることが可能になる。このようにして算出されたインピーダンスを用いることによって、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを精度よく推定することができる。

また、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあると推定された場合には、制限制御が実行される。これによって、バッテリ１０がハイレート劣化状態である場合のバッテリ１０の使用が制限される。ゆえに、ハイレート劣化状態でのバッテリ１０の使用に起因したバッテリ１０の過充電耐性の低下を抑制したり、電極におけるリチウム金属の析出を抑制したりすることができる。

＜制限制御の実行による効果＞

図１２は、制限制御の実行による効果を説明するための図である。図１２には、常温（たとえば２５度）において、バッテリ１０のＳＯＣをあるＳＯＣにした状態で、ある一定の電流をある時間流したときの電圧変動からバッテリ１０の内部抵抗を算出した実験結果が示されている。内部抵抗は、直流抵抗Ｒ_ＤＣ、反応抵抗Ｒ_ｃおよび拡散抵抗Ｒ_ｄを含み、バッテリ１０の温度などによって、いずれの抵抗（直流抵抗Ｒ_ＤＣ，反応抵抗Ｒ_ｃ，拡散抵抗Ｒ_ｄ）が主として寄与するかが変化し得る。図１２の横軸には、図１０で示したフローチャートの処理が実行された回数が示され、縦軸には、内部抵抗の増加率が示されている。図１２における実線Ｌ４は制限制御が実行される場合（実施の形態）の内部抵抗の増加率を示し、破線Ｌ５は制限制御が実行されない場合（比較例）の内部抵抗の増加率を示している。

内部抵抗の増加率とは、バッテリ１０の内部抵抗の初期からの増加率を指す。図１２に示される上限値は、内部抵抗の増加率の許容上限を示す値であり、たとえば、１０Ｙ％（＞１００％）に設定される。

図１２を参照して、制限制御が実行されない場合（比較例）には、バッテリ１０の使用および時間経過に伴なって、内部抵抗の増加率が上昇し、上限値を超えてしまっている。これに対して、制限制御が実行される場合（実施の形態）には、内部抵抗の増加率が上昇し、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあると推定された時点（回数Ｘ１の時点）で制限制御が実行される。これによって、バッテリ１０の使用が制限される。そうすると、時間の経過に伴なってハイレート劣化が緩和されるため、内部抵抗の増加率が減少し、回数Ｘ２の時点で内部抵抗の増加率が１００％に戻っている。このように、制限制御が実行されることによって、内部抵抗の増加率を上限値以下にすることができる。

（変形例１）

実施の形態においては、分子を中周波インピーダンスＺＭ（あるいは高周波インピーダンスＺＨ）とし、分母を低周波インピーダンスＺＬ２としたときの比率Ｅ（＝ＺＭ／ＺＬ２）を基準値Ｋと比較することによって、バッテリ１０のハイレート劣化を推定した。しかしながら、比率Ｅは、これに限られるものではなく、たとえば、分子を低周波インピーダンスＺＬ２とし、分母を中周波インピーダンスＺＭとしてもよい。

上記の場合には、たとえば、式（６）で表わされるように、低周波インピーダンスＺＬ２と中周波インピーダンスＺＭとの比率Ｅ２（＝ＺＬ２／ＺＭ）を基準値Ｋ１と比較することによって、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かが推定される。基準値Ｋ１は、基準値Ｋと同様に、初期の低周波インピーダンスＺＬ２０と初期の中周波インピーダンスＺＭ０との比（ＺＬ２０／ＺＭ０）に各種センサの検出誤差などを考慮して適切に設定される。

Ｅ２＝（ＺＬ２／ＺＭ）＜Ｋ１…（６）

比率Ｅ２が基準値Ｋ１よりも小さい場合には、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあると推定される。比率Ｅ２が基準値Ｋ１以上である場合には、バッテリ１０が経時劣化していると推定される。

変形例においても、実施の形態と同様に、バッテリ１０の経時劣化とハイレート劣化とを切り分けることができる。ゆえに、バッテリ１０がハイレート劣化状態にあるか否かを精度よく推定することができる。

（変形例２）

実施の形態および変形例１においては、劣化特性に鑑みて、低周波数帯域Ｃ２に対応した低周波インピーダンスＺＬ２と中周波数帯域Ｂに対応した中周波インピーダンスＺＭとの比率Ｅ（あるいは比率Ｅ２）を、予め定められた基準値Ｋ（あるいは基準値Ｋ１）と比較することによって、バッテリ１０のハイレート劣化状態を推定する例について説明した。しかしながら、バッテリ１０のハイレート劣化状態の推定は、上記２つのインピーダンスに比率を用いることに限られるものではない。バッテリ１０のハイレート劣化状態の推定に用いられる比率には、劣化特性においてバッテリ１０の経時劣化とバッテリ１０のハイレート劣化とで初期からのインピーダンスの増加率が異なる周波数帯域に対応したインピーダンスが少なくとも１つ含まれればよい。

たとえば、具体的に例示すると、バッテリ１０のハイレート劣化状態の推定には、低周波数帯域Ｃ２に対応した低周波インピーダンスＺＬ２と、低周波数帯域Ｃ１に対応した低周波インピーダンスＺＬ１との比率が用いられてもよいし、低周波インピーダンスＺＬ２と、高周波数帯域Ａに対応した高周波インピーダンスＺＨとの比率が用いられてもよいし、低周波インピーダンスＺＬ１と、高周波インピーダンスＺＨとの比率が用いられてもよい。また、バッテリ１０のハイレート劣化状態の推定には、中周波数帯域Ｂに対応した中周波インピーダンスＺＭと、高周波インピーダンスＺＨとの比率が用いられてもよい。

上記の例においても、実施の形態と同様に、バッテリ１０の仕様や初期における測定などから、予め基準値を設定することができる。また、基準値は、各種センサの検出誤差などを考慮して設定されてもよい。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 車両、２ 二次電池システム、１０ バッテリ、１１ ブロック、１２ セル、２０ 監視ユニット、２１ 電圧センサ、２２ 電流センサ、２３ 温度センサ、４１，４２ モータジェネレータ、５０ エンジン、６０ 動力分割装置、７０ 駆動軸、８０ 駆動輪、１００ ＥＣＵ、１００ａ ＣＰＵ、１００ｂ メモリ。

Claims (5)

1. 車両に搭載された制御装置により実行される、二次電池の劣化状態推定方法であって、
   前記二次電池の電圧、電流および温度を所定期間に複数回取得してメモリに記憶するステップと、
   前記所定期間における、前記二次電池の電流変化幅、前記二次電池の温度変化幅および前記二次電池のＳＯＣ変化幅を算出するステップと、
   前記所定期間における前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に予め定められて前記メモリに記憶された、前記電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、前記温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、前記ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を、前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣに基づいて前記メモリから取得するステップと、
   前記電流変化幅が前記許容電流変化幅を下回るという電流条件、前記温度変化幅が前記許容温度変化幅を下回るという温度条件、および、前記ＳＯＣ変化幅が前記許容ＳＯＣ変化幅を下回るというＳＯＣ条件のいずれもが成立する場合に、前記メモリに記憶された前記二次電池の前記所定期間における電圧および電流の周波数変換を行ない、周波数変換された電圧および電流から前記二次電池の周波数帯域毎のインピーダンスを算出するステップと、
   所定の周波数帯域に対応するインピーダンスと、前記所定の周波数帯域よりも高い他の周波数帯域に対応するインピーダンスとの比率と、基準値とを用いて、前記二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定するステップとを含み、
   前記所定の周波数帯域は、少なくとも直流抵抗および反応抵抗が主として寄与する周波数帯域である、二次電池の劣化状態推定方法。
2. 前記所定の周波数帯域は、前記直流抵抗、前記反応抵抗および拡散抵抗が主として寄与する周波数帯域であり、
   前記他の周波数帯域は、前記直流抵抗および前記反応抵抗が主として寄与し、かつ、前記拡散抵抗が主として寄与しない周波数帯域である、請求項１に記載の二次電池の劣化状態推定方法。
3. 前記所定の周波数帯域は、第１周波数帯域と、前記第１周波数帯域よりも低い第２周波数帯域とを含み、
   前記第２周波数帯域は、前記二次電池の前記ハイレート劣化状態におけるインピーダンスが、前記二次電池の初期状態におけるインピーダンスよりも小さくなる特性を示し、
   前記第２周波数帯域に対応するインピーダンスに対する、前記他の周波数帯域に対応するインピーダンスの比率が前記基準値よりも大きい場合に、前記二次電池が前記ハイレート劣化状態にあると推定する、請求項２に記載の二次電池の劣化状態推定方法。
4. 前記二次電池が前記ハイレート劣化状態にあると推定した場合に、前記二次電池の入出力を制限、あるいは、前記二次電池の使用を禁止するステップをさらに含む、請求項３に記載の二次電池の劣化状態推定方法。
5. 車両に搭載される二次電池システムであって、
   二次電池と、
   メモリを含み、前記二次電池の劣化状態を推定するように構成された制御装置とを備え、
   前記制御装置は、
   前記二次電池の電圧、電流および温度を所定期間に複数回取得して前記メモリに記憶し、
   前記所定期間における、前記二次電池の電流変化幅、前記二次電池の温度変化幅および前記二次電池のＳＯＣ変化幅を算出し、
   前記所定期間における前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣ毎に予め定められて前記メモリに記憶された、前記電流変化幅の許容上限を示す許容電流変化幅、前記温度変化幅の許容上限を示す許容温度変化幅、および、前記ＳＯＣ変化幅の許容上限を示す許容ＳＯＣ変化幅を、前記二次電池の温度、電流またはＳＯＣに基づいて前記メモリから取得し、
   前記電流変化幅が前記許容電流変化幅を下回るという電流条件、前記温度変化幅が前記許容温度変化幅を下回るという温度条件、および、前記ＳＯＣ変化幅が前記許容ＳＯＣ変化幅を下回るというＳＯＣ条件のいずれもが成立する場合に、前記メモリに記憶された前記二次電池の前記所定期間における電圧および電流の周波数変換を行ない、周波数変換された電圧および電流から前記二次電池の周波数帯域毎のインピーダンスを算出し、
   所定の周波数帯域に対応するインピーダンスと、前記所定の周波数帯域よりも高い他の周波数帯域に対応するインピーダンスとの比率と、基準値とを用いて、前記二次電池がハイレート劣化状態にあるか否かを推定し、
   前記所定の周波数帯域は、少なくとも直流抵抗および反応抵抗が主として寄与する周波数帯域である、二次電池システム。

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