JP2022143766A - 電池の状態算出装置および状態算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】専用の電力パターンを生成することなく、任意の電力パターンからでも電池のインピーダンスを算出可能にする。【解決手段】電池監視装置であるＢＭＵ（１００）は、電池（５）に充放電される電流を測定する電流測定部（１０）と、電流測定部（１０）による電流の測定中における電池（５）の電圧を測定する電圧測定部（２０）と、電流測定部（１０）によって測定された電流の所定周波数帯の成分を抽出するＢＰＦ処理部（３０）と、電圧測定部（２０）によって測定された電圧の所定周波数帯の成分を抽出するＢＰＦ処理部（４０）と、抽出された電流成分と電圧成分とを用いて電池（５）のインピーダンスを算出するインピーダンス算出部（５０）とを備える。【選択図】図２

Description

本開示は、充放電可能な電池の抵抗劣化状態を算出する技術に関する。

たとえば特開２０２０－４１９１７号公報（特許文献１）には、二次電池（充放電可能な電池）と、モータジェネレータと、二次電池とモータジェネレータとの間で電力変換を行なう電力制御装置（インバータ、昇圧コンバータ）とを備えた車両において、二次電池の抵抗劣化度を測定するために、二次電池のインピーダンスを算出する方法が開示されている。この方法においては、二次電池の負荷である電力制御装置の駆動を制御することによって所定周波数の電力パターンを生成し、生成された電力パターンを二次電池に入力することで二次電池で発生する電流あるいは電圧から、二次電池のインピーダンスを算出する。

特開２０２０－４１９１７号公報

特開２０２０－４１９１７号公報に開示された方法においては、二次電池のインピーダンスを算出するために、専用の電力パターン（所定周波数の電力パターン）を生成して二次電池に入力する必要がある。しかしながら、一般的に、車両の走行中において二次電池に入出力される電力パターンは、運転者による運転操作(アクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量など)によって決まる。そのため、車両の走行中に、二次電池のインピーダンスを算出するための専用の電力パターンを生成することは難しい。したがって、特開２０２０－４１９１７号公報に開示された方法では、車両の走行中にインピーダンスを算出することは難しい。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、専用の電力パターンを生成することなく、任意の電力パターンからでも電池の抵抗劣化状態（インピーダンス）を算出可能にすることである。

本開示による状態算出装置は、充放電可能な電池の状態算出装置であって、電池に充放電される電流を測定する第１測定部と、第１測定部による電流の測定中における電池の電圧を測定する第２測定部と、第１測定部によって測定された電流の所定周波数帯の成分である電流成分を抽出する第１処理部と、第２測定部によって測定された電圧の所定周波数帯の成分である電圧成分を抽出する第２処理部と、第１処理部によって抽出された電流成分と、第２処理部によって抽出された電圧成分とを用いて、電池のインピーダンスを算出する算出部とを備える。

本開示による状態算出方法は、充放電可能な電池の状態算出方法であって、電池に充放電される電流を測定するステップと、電流の測定中における電池の電圧を測定するステップと、測定された電流の所定周波数帯の成分である電流成分を抽出するステップと、測定された電圧の所定周波数帯の成分である電圧成分を抽出するステップと、抽出された電流成分と抽出された電圧成分とを用いて電池のインピーダンスを算出するステップとを含む。

本開示によれば、専用の電力パターンを生成することなく、任意の電力パターンから電池の抵抗劣化状態（インピーダンス）を算出することができる。

車両の構成の一例を模式的に示す図である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その１）である。 インピーダンスの算出手法を説明するための図（その１）である。 通過周波数帯の設定手法を説明するための図（その１）である。 ＢＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図（その１）である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 通過周波数帯の設定手法を説明するための図（その２）である。 ＢＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図（その２）である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 ＢＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図（その３）である。 通過周波数帯の設定手法を説明するための図（その３）である。 ＢＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図（その４）である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その２）である。 ＬＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図である。 通過周波数帯の設定手法を説明するための図（その４）である。 ＢＰＦ処理部のフィルタ特性の一例を示す図（その５）である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その３）である。 インピーダンスの算出手法を説明するための図（その２）である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その４）である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その４）である。 インピーダンスの算出手法を説明するための図（その３）である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その５）である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その５）である。 インピーダンスの算出手法を説明するための図（その４）である。 図２５に示す６つの電流ピーク間時間差Ｔ３１～Ｔ３６と所定範囲Ｒ１とを比較した図である。 図２５に示す６つの電圧ピーク間時間差Ｔ４１～Ｔ４６と所定範囲Ｒ２とを比較した図である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その６）である。 ＢＭＵの構成の一例を模式的に示す図（その６）である。 インピーダンスの算出手法を説明するための図（その５）である。 図３０に示す６つの位相差Ｐ１～Ｐ６と所定範囲Ｒ３とを比較した図である。 ＢＭＵの処理手順の一例を示すフローチャート（その７）である。 アナログ回路によるＢＰＦ処理部の実装例を示す図である。 デジタル処理によるＢＰＦ処理部の実装例を示す図である。 アナログ回路によるＬＰＦ処理部の実装例を示す図である。 電池の抵抗劣化度を算出する手法の一例を示す図（その１）である。 電池の抵抗劣化度を算出する手法の一例を示す図（その２）である。

以下、本開示の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。

［実施の形態１］
図１は、本実施の形態による状態算出装置を備えた車両１の構成の一例を模式的に示す図である。

車両１は、駆動輪２と、駆動輪２に機械的に連結されたモータジェネレータ３と、電力制御装置（ＰＣＵ：Power Control Unit）４と、電池５と、電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）６と、電池監視装置（ＢＭＵ：Battery Management Unit）１００とを備える。

車両１は、モータジェネレータ３の動力を用いて走行する電動車両である。なお、車両１に、モータジェネレータ３以外の動力源（たとえばエンジン）が備えられていてもよい。

モータジェネレータ３は、たとえば、三相交流回転電機である。モータジェネレータ３は、電池５からＰＣＵ４を経由して供給される電力によって駆動される。また、モータジェネレータ３は、駆動輪２から伝達される動力を用いて回生発電を行ない、発電した電力をＰＣＵ４を経由して電池５に供給することもできる。

電池５は、たとえばリチウムイオン電池またはニッケル水素電池のような、二次電池（充放電可能な電池）を含んで構成される。二次電池は、単電池であってもよいし、組電池であってもよい。

ＰＣＵ４は、ＥＣＵ６からの指示に応じて作動するインバータおよび昇降圧コンバータを含んで構成される。ＰＣＵ４は、ＥＣＵ６からの指示に応じて、電池５から供給される電力をモータジェネレータ３を駆動可能な電力に変換してモータジェネレータ３に供給したり、モータジェネレータ３が発電した電力を電池５を充電可能な電力に変換して電池５に供給したりする。

さらに、図示していないが、車両１には、運転者によるアクセルペダル操作量、ブレーキペダル操作量、車速など、車両１を制御するために必要なさまざまな物理量を検出するための複数のセンサが設けられる。これらのセンサは、検出結果をＥＣＵ６に送信する。

ＢＭＵ１００は、電池５の電圧、電流、温度を検出する。ＢＭＵ１００は、検出結果をＥＣＵ６に出力する。また、後述するように、ＢＭＵ１００は、電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する機能も有する。

ＥＣＵ６は、各センサおよびＢＭＵ１００からの情報およびメモリに記憶された情報に基づいて所定の演算処理を実行し、演算結果に基づいてＰＣＵ４を制御する。

図２は、ＢＭＵ１００の構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００は、電流測定部１０と、電圧測定部２０と、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）処理部３０，４０と、インピーダンス算出部５０と、抵抗劣化度算出部６０と、基準インピーダンス記憶部７０とを備える。なお、電流測定部１０、電圧測定部２０、ＢＰＦ処理部３０、ＢＰＦ処理部４０、インピーダンス算出部５０、抵抗劣化度算出部６０、および基準インピーダンス記憶部７０は、それぞれ、本開示の「第１測定部」、「第２測定部」、「第１処理部」、「第２処理部」、「算出部」、「推定部」、および「記憶部」の一例である。

電流測定部１０は、電池５に充放電される電流を測定してＢＰＦ処理部３０に出力する。電圧測定部２０は、電流測定部１０による電流測定中における電池５の電圧を測定する。

ＢＰＦ処理部３０は、電流測定部１０によって測定された電流の所定周波数帯の成分を抽出してインピーダンス算出部５０に出力する。以下では、ＢＰＦ処理部３０によって抽出された電流の所定周波数帯の成分を「抽出電流成分」あるいは単に「電流成分」とも称する。

ＢＰＦ処理部４０は、電圧測定部２０によって測定された電圧の所定周波数帯の成分を抽出してインピーダンス算出部５０に出力する。以下では、ＢＰＦ処理部４０によって抽出された電圧の所定周波数帯の成分を「抽出電圧成分」あるいは単に「電圧成分」とも称する。

インピーダンス算出部５０は、ＢＰＦ処理部３０によって抽出された電流成分と、ＢＰＦ処理部４０によって抽出された電圧成分とを用いて、電池５のインピーダンスを算出する。なお、インピーダンスの算出手法については後に詳述する。

抵抗劣化度算出部６０は、インピーダンス算出部５０によって算出されたインピーダンスと、基準インピーダンス記憶部７０に記憶された基準インピーダンスとを用いて、電池５の抵抗劣化度を算出（推定）する。たとえば、抵抗劣化度算出部６０は、インピーダンス算出部５０によって算出されたインピーダンスを基準インピーダンスで割った比率を、電池５の抵抗劣化度として算出する。

基準インピーダンス記憶部７０は、抵抗劣化度の算出に用いられる基準インピーダンスを記憶する。

図３は、インピーダンス算出部５０によるインピーダンスの算出手法を説明するための図である。

電流測定部１０で測定された電流は、ＢＰＦ処理部３０によって所定周波数帯の成分が抽出されてインピーダンス算出部５０に送られる。電圧測定部２０で測定された電圧は、ＢＰＦ処理部４０によって所定周波数帯の成分が抽出されてインピーダンス算出部５０に送られる。

インピーダンス算出部５０は、ＢＰＦ処理部３０によって抽出された電流成分の振幅を特定するともに、ＢＰＦ処理部４０によって抽出された電圧成分の振幅を特定する。そして、インピーダンス算出部５０は、電圧成分の振幅を電流成分の振幅で割った値を、電池５のインピーダンス（交流インピーダンス）として算出する。より具体的には、インピーダンス算出部５０は、電流成分と電圧成分との間に位相差があることに鑑み、たとえば電流振幅Ｉ２に対しては、次に検出される位相差Ｐ２の電圧振幅Ｖ２を組み合わせて「Ｖ２／Ｉ２」を交流インピーダンスとして算出する。同様に、インピーダンス算出部５０は、電流振幅Ｉ３に対しては、次に検出される位相差Ｐ３の電圧振幅Ｖ３を組み合わせて「Ｖ３／Ｉ３」を交流インピーダンスとして算出する。なお、「Ｖ２／Ｉ２」と「Ｖ３／Ｉ３」とはほぼ同じ値となる。

図４は、ＢＰＦ処理部３０，４０によって抽出される所定周波数帯（以下「通過周波数帯」ともいう）の設定手法を説明するための図である。図４には、交流インピーダンス法によって測定された電池５のインピーダンス軌跡の波形が模式的に示されている。なお、交流インピーダンス法においては、複数の周波数の交流信号が電池５に順次印加され、各周波数の交流信号が印加される毎に応答信号が計測され、印加された交流信号と計測された応答信号との組合せの各々に対してインピーダンスの実数成分および虚数成分を算出して二次元座標にそれぞれプロットする処理（いわゆるコールコールプロット）が行なわれる。

図４において、横軸はインピーダンスの実数成分（抵抗成分）を表わし、縦軸はインピーダンスの虚数成分（容量成分）を表わす。図４に示す複素平面上において、原点との距離がインピーダンスの大きさを表わし、横軸との角度が電流に対する電圧の位相差を表わす。

なお、本実施の形態においては、交流インピーダンス法において電池５に印加する信号を電流とし、その応答信号を電圧とする場合について説明する。すなわち、本実施の形態において、交流インピーダンス法によって測定される電池５のインピーダンスは、電池５に入力される交流電流と、電池５に交流電流を入力した時に発生する交流電圧との関係から算出される。なお、電池５のインピーダンスは、電池５に入力される交流電圧と、電池５に交流電圧を入力した時に発生する交流電流との関係から算出することも可能である。

一般的に、電池５に印加される交流信号の周波数が変化してもインピーダンスの変化量が少ない（すなわちインピーダンスを安定的に算出できる）のは、電池５に印加される信号とその応答信号との位相差が小さいときである。この点に鑑み、通過周波数帯の中心値（以下「通過周波数Ｆ」ともいう）は、電池５の位相特性において、電流と電圧との位相差が極小あるいは極小近傍（極小よりも僅かに大きい値）となる周波数に設定される。図４に示す例では、電池５に印加される交流電流の周波数が０．１Ｈｚであるときに位相差が極小となる（横軸との角度が最小となる）ため、通過周波数Ｆは「０．１Ｈｚ」に設定される。そして、通過周波数Ｆを中心とする所定幅の周波数帯が、通過周波数帯に設定される。これにより、電池５のインピーダンスを安定的に算出することができる。

図５は、通過周波数Ｆを０．１Ｈｚとする通過周波数帯が設定される場合のＢＰＦ処理部３０，４０のフィルタ特性の一例を示す図である。図５において、横軸はＢＰＦ処理部３０，４０に入力される信号の周波数（単位：Ｈｚ）であり、縦軸はゲイン（単位：ｄＢ）を示す。図５に示すように、ＢＰＦ処理部３０，４０は、通過周波数Ｆ（０．１Ｈｚ）を中心とする通過周波数帯の信号を抽出して出力する。

なお、本実施の形態１においては、位相差が極小となる周波数（図４に示す例では０．１Ｈｚ）が通過周波数Ｆとして予め実験等によって求められて、通過周波数帯を特定するための情報として通過周波数Ｆ（Ｈｚ）が図示しないメモリに記憶されているものとする。なお、メモリに記憶される「通過周波数帯を特定するための情報」は、必ずしも通過周波数Ｆそのものの値に限定されるものではなく、たとえばＢＰＦ処理部３０，４０がデジタル処理によって実現される場合にはそのデジタル処理に用いられるフィルタ係数（後述の図３４に示すａ１，ａ２，ｂ０，ｂ１，ｂ２等）であってもよい。

図６は、ＢＭＵ１００が電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートは、車両１の走行中において実行可能である。

ＢＭＵ１００は、電池５に充放電される電流を測定する（ステップＳ１０）。ＢＭＵ１００は、電流測定中における電池５の電圧を測定する（ステップＳ２０）。

次いで、ＢＭＵ１００は、ＢＰＦ処理部３０，４０による通過周波数帯を設定する（ステップＳ３０）。本実施の形態１においては、上述のように、通過周波数Ｆ（図４に示す例では０．１Ｈｚ）が通過周波数帯を特定するための情報として予めメモリに記憶されている。したがって、ＢＭＵ１００は、ステップＳ３０において、メモリに記憶された通過周波数Ｆを読み出し、読み出された通過周波数Ｆを中心として所定幅を有する通過周波数帯を設定する。

ＢＭＵ１００は、ＢＰＦ処理部３０によって、測定電流の通過周波数帯の電流成分を抽出する（ステップＳ４０）。ＢＭＵ１００は、ＢＰＦ処理部４０によって、測定電圧Ｖの通過周波数帯の電圧成分を抽出する（ステップＳ５０）。

ＢＭＵ１００は、抽出された電圧成分の振幅を抽出された電流成分の振幅で割った値を電池５のインピーダンスとして算出する（ステップＳ６０）。

ＢＭＵ１００は、ステップＳ６０で算出されたインピーダンスを、基準インピーダンス記憶部７０に記憶された基準インピーダンスで割った比率を、電池５の抵抗劣化度として算出する（ステップＳ７０）。

以上のように、本実施の形態においては、車両１の走行中の任意の電力パターンで発生する電流および電圧に対してＢＰＦ処理部３０，４０によるバンドパスフィルタ処理を施すことによって通過周波数帯の電流成分および電圧成分を抽出し、抽出された電流成分および電圧成分を用いて電池５のインピーダンスを算出する。

ＢＰＦ処理部３０，４０によって抽出された電流成分および電圧成分から算出される電池５のインピーダンスは、上述の特開２０２０－４１９１７号公報（特許文献１）に記載された方法（専用の電力パターンを電池に入力する方法）で得られるインピーダンスと、同等の結果を得ることができる。

これにより、電池５のインピーダンスを測定するためだけの専用の電力パターンを生成しなくても、車両１の走行中の任意の電力パターンから電池５のインピーダンスを算出することができる。

［実施の形態２］
上述の実施の形態１においては、ＢＰＦ処理部３０，４０によって抽出される通過周波数帯を固定していた。

本実施の形態２においては、ＢＰＦ処理部３０，４０によって抽出される通過周波数帯を、電池５の温度、ＳＯＣ（State Of Charge）および劣化度の少なくともいずれかに応じて変化させる。なお、ＳＯＣは、電池５の満充電状態の蓄電量に対する現在の蓄電量の割合であるため、電池５の蓄電量に相当する値である。本実施の形態２におけるその他の構成および処理は、上述の実施の形態１と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

図７は、本実施の形態２による通過周波数帯の設定手法を説明するための図である。図７には、交流インピーダンス法によって測定された電池５のインピーダンス軌跡の波形が、電池５の温度（図７に示す例では２５℃と１０℃）毎に別々に示されている。

図７に示すように、交流インピーダンス法によって測定される電池５のインピーダンス軌跡の波形は、電池５の温度によって変化する。したがって、位相差が極小となる周波数も、電池５の温度によって異なる。図７に示す例では、位相差が極小となる電流の周波数は、電池５の温度が２５℃である場合は０．１Ｈｚであるのに対し、電池５の温度が１０℃である場合は０．０８Ｈｚである。

この点に鑑み、本実施の形態２においては、電池５の温度と通過周波数Ｆとの対応関係を実験等によって予め求めて記憶しておき、実際の電池５の温度に応じて通過周波数Ｆを変化させる。そして、通過周波数Ｆに応じて通過周波数帯を変化させる。

図８は、本実施の形態２によるＢＰＦ処理部３０，４０のフィルタ特性の一例を示す図である。電池５の温度が２５℃である場合には通過周波数Ｆが０．１Ｈｚに設定され、電池５の温度が１０℃である場合には通過周波数Ｆが０．０８Ｈｚに設定される。これにより、図８に示すように、電池５の温度が２５℃である場合にはＢＰＦ処理部３０，４０によって０．１Ｈｚを中心とする通過周波数帯の信号が抽出され、電池５の温度が１０℃である場合にはＢＰＦ処理部３０，４０によって０．０８Ｈｚを中心とする通過周波数帯の信号が抽出される。これにより、電池５の温度が変化しても、電池５のインピーダンスを安定的に算出することができる。

なお、交流インピーダンス法によって測定される電池５のインピーダンス軌跡の波形は、電池５の温度だけでなく、電池５のＳＯＣ、電池５の劣化度によっても変化し得る。そのため、電池５の温度、ＳＯＣおよび劣化度と通過周波数Ｆとの対応関係を予め記憶しておき、実際の電池５の温度、ＳＯＣおよび劣化度に応じて通過周波数Ｆを変化させるようにしてもよい。このように通過周波数Ｆを決定するためのパラメータを増やすことで、電池５のインピーダンスをより安定的に算出することができる。

図９は、本実施の形態２によるＢＭＵ１００が電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図９に示すフローチャートは、上述の図６に示すフローチャートのステップＳ３０をステップＳ３０Ａに変更したものである。図９のその他のステップ（上述の図６に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ３０Ａにおいて、ＢＭＵ１００は、電池５の温度、ＳＯＣ、劣化度から、通過周波数帯を設定する。具体的には、上述のように、ＢＭＵ１００は、予め記憶された電池５の温度、ＳＯＣおよび劣化度と通過周波数Ｆとの対応関係を参照して、現在の電池５の温度、ＳＯＣ、劣化度に対応する通過周波数Ｆを決定し、決定された通過周波数Ｆを中心とする所定幅の通過周波数帯を設定する。

このようにすることで、電池５の任意の温度、ＳＯＣ、劣化度に対して算出誤差の少ないインピーダンスを算出することができる。

なお、上述したように、電池５の温度、ＳＯＣ、劣化度の少なくともいずれかに応じて通過周波数帯を変化させるようにしてもよい。

［実施の形態３］
上述の実施の形態１においては、予め交流インピーダンス法によって測定された電池５のインピーダンス軌跡から位相差が極小となる周波数を求めておき、求めた周波数を中心とする通過周波数帯を設定した。

本実施の形態３においては、ＢＰＦ処理部３０，４０によって抽出される通過周波数帯を変化させて電池５の電流と電圧との位相差が極小あるいは極小近傍となる周波数帯を探索し、探索された周波数帯を通過周波数帯に設定する。本実施の形態３におけるその他の構成および処理は、上述の実施の形態１と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

図１０は、通過周波数帯を変化させた場合のＢＰＦ処理部３０，４０のフィルタ特性の一例を示す図である。本実施の形態３においては、まず、ＢＰＦ処理部３０，４０の通過周波数帯を互いに異なる複数の周波数帯に変化させる。図１０には、通過周波数Ｆがそれぞれ０．０５Ｈｚ、０．１Ｈｚ、０．２Ｈｚとなる３つの通過周波数帯に時分割で順次切り替えられる例が示される。

図１１は、本実施の形態３による通過周波数帯の設定手法を説明するための図である。図１１には、通過周波数帯を変化させて得られた電池５のインピーダンス軌跡の波形の一例が示されている。図１１において、通過周波数Ｆを０．０５Ｈｚとする通過周波数帯が設定された場合の位相差と、通過周波数Ｆを０．１Ｈｚとする通過周波数帯が設定された場合の位相差と、通過周波数Ｆを０．２Ｈｚとする通過周波数帯が設定された場合の位相差とを比較した場合、通過周波数Ｆを０．１Ｈｚとする通過周波数帯が設定された場合の位相差が最も小さく極小となる。このような場合、位相差が最も小さい「０．１Ｈｚ」を通過周波数Ｆとする周波数帯が選択され、選択された周波数帯が、インピーダンスの算出に用いられる通過周波数帯に設定される。

図１２は、通過周波数Ｆを「０．１Ｈｚ」とする周波数帯が通過周波数帯に設定された場合のＢＰＦ処理部３０，４０のフィルタ特性の一例を示す図である。図１１に示すような探索結果である場合、図１２に示すような通過周波数Ｆを「０．１Ｈｚ」とする周波数帯が、インピーダンスの算出に用いられる通過周波数帯に設定される。

図１３は、本実施の形態３によるＢＭＵ１００が電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図１３に示すフローチャートは、上述の図６に示すフローチャートのステップＳ３０をステップＳ３０Ｂに変更したものである。図１３のその他のステップ（上述の図６に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ３０Ｂにおいて、ＢＭＵ１００は、上述の図１０～１２を用いて説明した手法によって、位相差が最小（極小）となる周波数帯を探索し、探索された周波数帯を通過周波数帯に設定する。

このようにすることで、電池５の状態（温度、ＳＯＣ、劣化度等）が変化した場合であっても、電池５の現在の状態に適した通過周波数帯を設定することができる。そのため、算出誤差の少ないインピーダンスを算出することができる。

［実施の形態４］
図１４は、本実施の形態４によるＢＭＵ１００Ｃの構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００Ｃは、上述の図２に示すＢＭＵ１００の電流測定部１０および電圧測定部２０をそれぞれ電流測定部１０Ｃおよび電圧測定部２０Ｃに変更したものである。さらに、本実施の形態４においては、電池５と電流測定部１０Ｃとの間にＬＰＦ（ローパスフィルタ）処理部５ａが追加され、電池５と電圧測定部２０Ｃとの間にＬＰＦ処理部５ｂが追加されている。その他の構成は、上述の実施の形態１による構成と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

電流測定部１０Ｃは、電流のアナログデータをデジタルデータに変換してＢＰＦ処理部３０に出力する。電圧測定部２０Ｃは、電圧のアナログデータをデジタルデータに変換してＢＰＦ処理部４０に出力する。電流測定部１０Ｃおよび電圧測定部２０Ｃにおいてアナログデータをデジタルデータに変換する際に、エイリアシングが発生しないように、ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂが設けられる。言い換えれば、ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂは、アンチエイリアシングフィルタとして機能する。なお、ＬＰＦ処理部５ａおよびＬＰＦ処理部５ｂは、それぞれ本開示の「第３処理部」および「第４処理部」の一例である。

図１５は、ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂのフィルタ特性の一例を示す図である。ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂは、図１５に示すように、サンプリング周波数（たとえば１０Ｈｚ）の半分の周波数をナイキスト周波数（たとえば５Ｈｚ）として、ナイキスト周波数よりも小さい周波数の信号をデジタル表現可能な信号として通過させ、ナイキスト周波数よりも大きい周波数をノイズ（エイリアシング）として減衰させる。

このようなＬＰＦ処理部５ａ，５ｂが電池５と各測定部１０Ｃ，２０Ｃとの間に設けられる場合には、電池５単体の特性だけではなく、ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂのフィルタ特性をも考慮して、通過周波数帯を決定することが望ましい。

図１６は、本実施の形態４による通過周波数帯の設定手法を説明するための図である。図１６には、交流インピーダンス法によって測定される、電池５のみの特性によるインピーダンス軌跡の波形（一点鎖線）と、電池５とＬＰＦ処理部５ａ，５ｂとを組合せた特性によるインピーダンス軌跡の波形（実線）とが示されている。

図１６に示すように、電池５のみの特性によるインピーダンス軌跡と、電池５とＬＰＦ処理部５ａ，５ｂとを組合せた特性によるインピーダンス軌跡とは、異なる波形となる。この点に鑑み、本実施の形態４においては、電池５とＬＰＦ処理部５ａ，５ｂとを組合せた特性によるインピーダンス軌跡を用いて位相差が極小となる周波数が求められ、求められた周波数が通過周波数Ｆに設定される。図１６に示す例では、電池５とＬＰＦ処理部５ａ，５ｂとを組合せた特性によるインピーダンス軌跡において周波数が０．５Ｈｚであるときに位相差が極小となるため、通過周波数Ｆは「０．５Ｈｚ」に設定され、「０．５Ｈｚ」を中心とする所定幅の周波数帯が通過周波数帯に設定される。

図１７は、本実施の形態４によるＢＰＦ処理部３０，４０のフィルタ特性の一例を示す図である。図１７に示すように、ＢＰＦ処理部３０，４０は、通過周波数Ｆに設定される「０．５Ｈｚ」を中心とする通過周波数帯の信号を抽出する。これにより、電池５単体ではなく、電池５とＬＰＦ処理部５ａ，５ｂとを組合せたシステム（車両１）において算出誤差の少ないインピーダンスを算出することができる。

［実施の形態５］
図１８は、本実施の形態５によるＢＭＵ１００Ｄの構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００Ｄは、上述の図２に示すＢＭＵ１００に対してピーク値検出部３１，４１を追加するとともに、ＢＭＵ１００のインピーダンス算出部５０をインピーダンス算出部５０Ｄに変更したものである。ＢＭＵ１００Ｄのその他の構成は、上述の図２に示すＢＭＵ１００の構成と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

ピーク値検出部３１は、ＢＰＦ処理部３０とインピーダンス算出部５０Ｄとの間に設けられ、ＢＰＦ処理部３０によって抽出された電流成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電流ピーク値として検出する。ピーク値検出部３１は、検出された電流ピーク値をインピーダンス算出部５０Ｄに出力する。

ピーク値検出部４１は、ＢＰＦ処理部４０とインピーダンス算出部５０Ｄとの間に設けられ、ＢＰＦ処理部４０によって抽出された電圧成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電圧ピーク値として検出する。ピーク値検出部４１は、検出された電圧ピーク値をインピーダンス算出部５０Ｄに出力する。

なお、ピーク値検出部３１およびピーク値検出部４１は、それぞれ本開示の「第１検出部」および「第２検出部」の一例である。

インピーダンス算出部５０Ｄは、電流ピーク値と電圧ピーク値とを用いてインピーダンスを算出する。

図１９は、インピーダンス算出部５０Ｄによるインピーダンスの算出手法を説明するための図である。図１９には、ＢＰＦ処理部３０によって抽出された電流成分の極大値および極小値の双方がピーク値検出部３１によって電流ピーク値として検出され、ＢＰＦ処理部４０によって抽出された電圧成分の極大値および極小値の双方がピーク値検出部４１によって電圧ピーク値として検出される例が示されている。

インピーダンス算出部５０Ｄは、電流ピーク値が電流成分の極大値である場合には、その電流成分の極大値と、その次に検出される電圧成分の極大値との組合せを用いて、インピーダンスを算出する。また、インピーダンス算出部５０Ｄは、電流ピーク値が電流成分の極小値である場合には、その電流成分の極小値と、その次に検出される電圧成分の極小値との組合せを用いて、インピーダンスを算出する。

このように構成することによって、インピーダンス算出部５０Ｄは、抽出電流成分の振幅（電流ピーク値）および抽出電圧成分の振幅（電圧ピーク値）を精度良く取得できる。そして、インピーダンス算出部５０は、取得された電流ピーク値および電圧ピーク値からインピーダンスを算出する。そのため、インピーダンスの算出誤差を軽減することができる。

図２０は、本実施の形態５によるＢＭＵ１００Ｄが電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２０に示すフローチャートは、上述の図６に示すフローチャートのステップＳ６０をステップＳ６０Ｄに変更し、さらにステップＳ８０，Ｓ８１を追加したものである。図２０のその他のステップ（上述の図６に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ８０において、ＢＭＵ１００Ｄは、ステップＳ４０において抽出された電流成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電流ピーク値として検出する。

ステップＳ８１において、ＢＭＵ１００Ｄは、ステップＳ５０において抽出された電圧成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電圧ピーク値として検出する。

ステップＳ６０Ｄにおいて、ＢＭＵ１００Ｄは、ステップＳ８０において検出された電流ピーク値と、ステップＳ８１において検出された電圧ピーク値とを用いて、インピーダンスを算出する。なお、具体的なインピーダンスの算出手法については上述の図１９を用いて説明したため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

以上のように構成することによって、誤差の少ないインピーダンスの算出を行なうことができる。

［実施の形態６］
図２１は、本実施の形態６によるＢＭＵ１００Ｅの構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００Ｅは、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄに対して閾値比較部３３，４３を追加するとともに、ＢＭＵ１００Ｄのインピーダンス算出部５０Ｄをインピーダンス算出部５０Ｅに変更したものである。ＢＭＵ１００Ｅのその他の構成は、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄの構成と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

閾値比較部３３は、ピーク値検出部３１によって検出された電流ピーク値の大きさ（絶対値）と電流閾値Ｉｔｈとを比較し、比較結果をインピーダンス算出部５０Ｅに出力する。

閾値比較部４３は、ピーク値検出部４１によって検出された電圧ピーク値の大きさ（絶対値）と電圧閾値Ｖｔｈとを比較し、比較結果をインピーダンス算出部５０Ｅに出力する。

インピーダンス算出部５０Ｅは、電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈよりも大きくかつ電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈよりも大きい場合に、当該電流ピーク値と当該電圧ピーク値とを用いてインピーダンスを算出する。

図２２は、インピーダンス算出部５０Ｅによるインピーダンスの算出手法を説明するための図である。図２２には、インピーダンスの算出に用いられる電圧ピーク値と電流ピーク値との組合せの候補として、６つの組合せＣ１～Ｃ６が例示されている。

６つの組合せＣ１～Ｃ６のうち、組合せＣ１～Ｃ４，Ｃ６においては電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈ未満であるか、または、電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈ未満である。このような振幅の小さい組合せＣ１～Ｃ４，Ｃ６を用いてインピーダンスを算出すると、ノイズの影響を受け易く、インピーダンスの算出精度が低下することが懸念される。

一方、組合せＣ５は、電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈよりも大きくかつ電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈよりも大きい。このような振幅の大きい組合せＣ５を用いてインピーダンスを算出すると、ノイズの影響を受け難く、インピーダンスを精度よく算出することができる。

この点に鑑み、インピーダンス算出部５０Ｅは、大きさが電流閾値Ｉｔｈを超える電流ピーク値と大きさが電圧閾値Ｖｔｈを超える電圧ピーク値との組合せＣ５を用いて、インピーダンスを算出する。

図２３は、本実施の形態６によるＢＭＵ１００Ｅが電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２３に示すフローチャートは、上述の図２０に示すフローチャートのステップＳ６０ＤをステップＳ６０Ｅに変更し、さらにステップＳ８２を追加したものである。図２３のその他のステップ（上述の図２０に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ８２において、ＢＭＵ１００Ｅは、ステップＳ８０，Ｓ８１において検出された電流ピーク値および電圧ピーク値の組合せのなかに、電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈよりも大きくかつ電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈよりも大きい組合せがあるか否かを判定する。

電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈよりも大きくかつ電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈよりも大きい組合せがある場合（ステップＳ８２においてＹＥＳ）、ＢＭＵ１００Ｅは、当該組合せを用いてインピーダンスを算出する（ステップＳ６０Ｅ）。

一方、電流ピーク値の大きさが電流閾値Ｉｔｈよりも大きくかつ電圧ピーク値の大きさが電圧閾値Ｖｔｈよりも大きい組合せがない場合（ステップＳ８２においてＮＯ）、ＢＭＵ１００Ｅは、以降の処理（インピーダンスおよび抵抗劣化度の算出）を行なうことなく、処理を終了させる。

以上のように構成することによって、ノイズの影響を受け難いインピーダンスの算出を行なうことができる。

［実施の形態７］
図２４は、本実施の形態７によるＢＭＵ１００Ｆの構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００Ｆは、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄに対してピーク間時間差算出部３２，４２を追加するとともに、ＢＭＵ１００Ｄのインピーダンス算出部５０Ｄをインピーダンス算出部５０Ｆに変更したものである。ＢＭＵ１００Ｆのその他の構成は、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄの構成と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

ピーク間時間差算出部３２は、電流ピーク値の前回値が検出されてから電流ピーク値の今回値が検出されるまでの時間（以下「電流ピーク間時間差」ともいう）を算出し、算出結果をインピーダンス算出部５０Ｆに出力する。

ピーク間時間差算出部４２は、電圧ピーク値の前回値が検出されてから電圧ピーク値の今回値が検出されるまでの時間（以下「電圧ピーク間時間差」ともいう）を算出し、算出結果をインピーダンス算出部５０Ｆに出力する。

インピーダンス算出部５０Ｆは、電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる場合に、電流ピーク値の今回値と電圧ピーク値の今回値との組合せを用いてインピーダンスを算出する。なお、所定範囲Ｒ１と所定範囲Ｒ２とは同じ値であることが想定されるが、異なる値であってもよい。

図２５は、インピーダンス算出部５０Ｆによるインピーダンスの算出手法を説明するための図である。図２５には、６つの電流ピーク間時間差Ｔ３１～Ｔ３６（極大値間の時間差Ｔ３１，Ｔ３３，Ｔ３５、極小値間の時間差Ｔ３２，Ｔ３４，Ｔ３６）が算出され、６つの電圧ピーク間時間差Ｔ４１～Ｔ４６（極大値間の時間差Ｔ４１，Ｔ４３，Ｔ４５、極小値間の時間差Ｔ４２，Ｔ４４，Ｔ４６）が算出される例が示されている。

インピーダンスの算出誤差を軽減するためには、ＢＰＦ処理部３０，４０の出力が安定した状態でインピーダンスを算出することが望ましい。この点に鑑み、インピーダンス算出部５０Ｆは、電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる場合に、ＢＰＦ処理部３０，４０の出力が安定した状態であると判定してインピーダンスを算出する。

図２６は、図２５に示す６つの電流ピーク間時間差Ｔ３１～Ｔ３６と所定範囲Ｒ１とを比較した図である。６つの電流ピーク間時間差Ｔ３１～Ｔ３６のうち、時間差Ｔ３２，Ｔ３３，Ｔ３５は所定範囲Ｒ１に含まれるが、それ以外の時間差は所定範囲Ｒ１に含まれない。この場合、時間差Ｔ３２，Ｔ３３，Ｔ３５に含まれる電流ピーク値の今回値は、ＢＰＦ処理部３０の出力が安定した状態で検出されたことが想定される。

図２７は、図２５に示す６つの電圧ピーク間時間差Ｔ４１～Ｔ４６と所定範囲Ｒ２とを比較した図である。６つの電圧ピーク間時間差Ｔ４１～Ｔ４６のうち、時間差Ｔ４２，ＴＴ４５は所定範囲Ｒ２に含まれるが、それ以外の時間差は所定範囲Ｒ２に含まれない。この場合、時間差Ｔ４２，Ｔ４５に含まれる電圧ピーク値の今回値は、ＢＰＦ処理部４０の出力が安定した状態で検出されたことが想定される。

以上の点に鑑み、インピーダンス算出部５０Ｆは、電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ次の電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる場合に、当該電流ピーク時間差内の電流ピーク値の今回値と当該電圧ピーク間時間差内の電圧ピーク値の今回値との組合せを用いてインピーダンスを算出する。図２５に示す例では、インピーダンス算出部５０Ｆは、電流ピーク時間差Ｔ３２内の電流ピーク値の今回値と電圧ピーク間時間差Ｔ４２内の電圧ピーク値の今回値との組合せを用いてインピーダンスを算出するとともに、電流ピーク時間差Ｔ３５内の電流ピーク値の今回値と電圧ピーク間時間差Ｔ４５内の電圧ピーク値の今回値との組合せを用いてインピーダンスを算出する。

図２８は、本実施の形態７によるＢＭＵ１００Ｆが電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２８に示すフローチャートは、上述の図２０に示すフローチャートのステップＳ６０ＤをステップＳ６０Ｆに変更し、さらにステップＳ８４を追加したものである。図２８のその他のステップ（上述の図２０に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ８４において、ＢＭＵ１００Ｆは、ステップＳ８０，Ｓ８１において検出された電流ピーク値および電圧ピーク値の組合せのなかに、電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ次の電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる組合せがあるか否かを判定する。

電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ次の電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる組合せがある場合（ステップＳ８４においてＹＥＳ）、ＢＭＵ１００Ｆは、当該組合せ（当該電流ピーク時間差内の電流ピーク値の今回値と当該電圧ピーク間時間差内の電圧ピーク値の今回値との組合せ）を用いてインピーダンスを算出する（ステップＳ６０Ｆ）。

一方、電流ピーク間時間差が所定範囲Ｒ１内に含まれ、かつ次の電圧ピーク間時間差が所定範囲Ｒ２内に含まれる組合せがない場合（ステップＳ８４においてＮＯ）、ＢＭＵ１００Ｆは、以降の処理（インピーダンスおよび抵抗劣化度の算出）を行なうことなく、処理を終了させる。

以上のように構成することによって、ＢＰＦ処理部３０，４０の出力が安定した状態でインピーダンスを算出することができるため、インピーダンスの算出誤差を軽減することができる。

［実施の形態８］
図２９は、本実施の形態８によるＢＭＵ１００Ｇの構成の一例を模式的に示す図である。ＢＭＵ１００Ｇは、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄに対して位相差検出部８０および閾値比較部９０を追加するとともに、ＢＭＵ１００Ｄのインピーダンス算出部５０Ｄをインピーダンス算出部５０Ｇに変更したものである。ＢＭＵ１００Ｇのその他の構成は、上述の図１８に示すＢＭＵ１００Ｄの構成と同じであるため、ここでの詳細な説明は繰り返さない。

位相差検出部８０は、電流ピーク値が検出されてから次の電圧ピーク値が検出されるまでの時間を電流成分と電圧成分との間の位相差として検出する。なお、位相差検出部８０が、電圧ピーク値が検出されてから次の電流ピーク値が検出されるまでの時間を位相差として検出するようにしてもよい。

閾値比較部９０は、位相差検出部８０によって検出された位相差が所定範囲Ｒ３に含まれるか否かを判定し、判定結果をインピーダンス算出部５０Ｇに出力する。

インピーダンス算出部５０Ｇは、位相差が所定範囲Ｒ３に含まれることを閾値比較部９０の判定結果が示す場合に、位相差が所定範囲Ｒ３に含まれる電流ピーク値と電圧ピーク値との組合せを用いてインピーダンスを算出する。

図３０は、インピーダンス算出部５０Ｇによるインピーダンスの算出手法を説明するための図である。図３０には、電流成分と電圧成分との位相差（電流ピーク値が検出されてから次の電圧ピーク値が検出されるまでの時間）として、６つの位相差Ｐ１～Ｐ６が検出される例が示されている。

インピーダンス算出部５０Ｇは、検出された位相差が所定範囲Ｒ３内に含まれる場合に、インピーダンスを算出する。

図３１は、図３０に示す６つの位相差Ｐ１～Ｐ６と所定範囲Ｒ３とを比較した図である。６つの位相差Ｐ１～Ｐ６のうち、位相差Ｐ１，Ｐ３，Ｐ６は所定範囲Ｒ３に含まれるが、それ以外の位相差は所定範囲Ｒ３に含まれない。この場合、インピーダンス算出部５０Ｇは、所定範囲Ｒ３に含まれる位相差Ｐ１の電流ピーク値と電圧ピーク値との組合せ、位相差Ｐ３の電流ピーク値と電圧ピーク値との組合せ、および位相差Ｐ６の電流ピーク値と電圧ピーク値との組合せを用いて、インピーダンスを算出する。

図３２は、本実施の形態８によるＢＭＵ１００Ｇが電池５のインピーダンスおよび抵抗劣化度を算出する際に行なう処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図３２に示すフローチャートは、上述の図２０に示すフローチャートのステップＳ６０ＤをステップＳ６０Ｇに変更し、さらにステップＳ８６を追加したものである。図３２のその他のステップ（上述の図２０に示したステップと同じ番号を付しているステップ）については、既に説明したため詳細な説明はここでは繰り返さない。

ステップＳ８６において、ＢＭＵ１００Ｇは、ステップＳ８０，Ｓ８１において検出された電流ピーク値および電圧ピーク値の組合せのなかに、位相差が所定範囲Ｒ３内に含まれる組合せがあるか否かを判定する。

位相差が所定範囲Ｒ３内に含まれる組合せがある場合（ステップＳ８６においてＹＥＳ）、ＢＭＵ１００Ｇは、当該組合せを用いてインピーダンスを算出する（ステップＳ６０Ｇ）。

一方、位相差が所定範囲Ｒ３内に含まれる組合せがない場合（ステップＳ８６においてＮＯ）、ＢＭＵ１００Ｇは、以降の処理（インピーダンスおよび抵抗劣化度の算出）を行なうことなく、処理を終了させる。

以上のように構成することによって、位相差が安定した状態でインピーダンスを算出することができるため、インピーダンスを精度よく算出することができる。

［ＢＰＦ処理部３０，４０の実装例］
上述の実施の形態１～８において用いられるＢＰＦ処理部３０，４０の実装例について説明する。

ＢＰＦ処理部３０，４０は、アナログ回路で構成されてもよいし、デジタル処理（ソフトウェア処理）によって実現されてもよい。

図３３は、アナログ回路によるＢＰＦ処理部３０，４０の実装例を示す図である。ＢＰＦ処理部３０，４０をアナログ回路によって構成する場合、たとえば、図３３に示すように、入力と出力との間に抵抗とコンデンサＣＡ１とを直列に接続し、さらにコンデンサＣＡ１と出力との間の接続ノードとグランドとの間にコンデンサＣＡ２を配置するようにすればよい。

図３４は、デジタル処理によるＢＰＦ処理部３０，４０の実装例を示す図である。図３４に示す例では、双二次のＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタによってＢＰＦ処理部３０，４０を構成する例が示される。この場合、処理構成は双二次の構成に固定し、デジタル処理（ソフトウェア処理）に用いられるフィルタ係数（図３４に示すａ１，ａ２，ｂ０，ｂ１，ｂ２）のみを変更することによって、通過周波数帯を切り替えることができる。言い換えれば、通過周波数帯を特定するための情報として、通過周波数Ｆそのものではなく、デジタル処理（ソフトウェア処理）に用いられるフィルタ係数をメモリに記憶しておいてもよい。

なお、ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂも、アナログ回路で構成されてもよいし、デジタル処理（ソフトウェア処理）によって実現されてもよい。

図３５は、アナログ回路によるＬＰＦ処理部５ａ，５ｂの実装例を示す図である。ＬＰＦ処理部５ａ，５ｂをアナログ回路によって構成する場合、たとえば、図３５に示すように、入力と出力との間に抵抗を配置し、さらに抵抗と出力との間の接続ノードとグランドとの間にコンデンサＣを配置するようにすればよい。

［基準インピーダンスの設定例］
上述の実施の形態１～８においては、算出されたインピーダンスと、基準インピーダンス記憶部７０に記憶された基準インピーダンスとを用いて、電池５の抵抗劣化度が算出される。

抵抗劣化度の算出に用いられる基準インピーダンスは、たとえば、１つもしくは複数の電池５を使用して、通過周波数帯の交流インピーダンスを事前に算出したインピーダンスとすることができる。

たとえば、電池５が新品である状態であるＢＯＬ（Begin of Life）に対応するインピーダンスを第１基準インピーダンスとして基準インピーダンス記憶部７０に記憶しておくようにしてもよい。

図３６は、ＢＯＬに対応する第１基準インピーダンスを用いて電池５の抵抗劣化度を算出する手法の一例を示す図である。図３６に示すように、算出されたインピーダンスが第１基準インピーダンスであるときの電池抵抗劣化度を１００％として、算出されたインピーダンスに比例して電池５の抵抗劣化度が大きくなるように算出することができる。

また、基準インピーダンス記憶部７０に、電池５の複数の状態にそれぞれ対応する複数の基準インピーダンスが記憶されていてもよい。たとえば、ＢＯＬに対応する上述の第１基準インピーダンスと、電池５が寿命である状態であるＥＯＬ（End of Life）に対応する第２基準インピーダンスとが、基準インピーダンス記憶部７０に記憶されていてもよい。

図３７は、ＢＯＬに対応する第１基準インピーダンスとＥＯＬに対応する第２基準インピーダンスとを用いて電池５の抵抗劣化度を算出する手法の一例を示す図である。図３７に示すように、算出されたインピーダンスが第１基準インピーダンスであるときの電池抵抗劣化度を１００％とし、算出されたインピーダンスが第２基準インピーダンスであるときの電池抵抗劣化度を２００％とし、算出されたインピーダンスに比例して電池抵抗劣化度が大きくなるように推定することができる。

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 駆動輪、３ モータジェネレータ、４ ＰＣＵ、５ 電池、５ａ，５ｂ ＬＰＦ処理部、６ ＥＣＵ、１０，１０Ｃ 電流測定部、２０，２０Ｃ 電圧測定部、３１，４１ ピーク値検出部、３２，４２ ピーク間時間差算出部、３３，４３，９０ 閾値比較部、３０，４０ ＢＰＦ処理部、５０，５０Ｄ，５０Ｅ，５０Ｆ，５０Ｇ インピーダンス算出部、６０ 抵抗劣化度算出部、７０ 基準インピーダンス記憶部、８０ 位相差検出部、１００ ＢＭＵ。

Claims (17)

1. 充放電可能な電池の状態算出装置であって、
   前記電池に充放電される電流を測定する第１測定部と、
   前記第１測定部による前記電流の測定中における前記電池の電圧を測定する第２測定部と、
   前記第１測定部によって測定された前記電流の所定周波数帯の成分である電流成分を抽出する第１処理部と、
   前記第２測定部によって測定された前記電圧の前記所定周波数帯の成分である電圧成分を抽出する第２処理部と、
   前記第１処理部によって抽出された前記電流成分と、前記第２処理部によって抽出された前記電圧成分とを用いて、前記電池のインピーダンスを算出する算出部とを備える、電池の状態算出装置。
2. 前記電池の基準インピーダンスを記憶する記憶部と、
   前記算出部によって算出された前記インピーダンスと、前記記憶部に記憶された前記基準インピーダンスとを用いて、前記電池の抵抗劣化度を推定する推定部をさらに備える、請求項１に記載の電池の状態算出装置。
3. 前記所定周波数帯は、前記電池の位相特性において前記電池の電流と電圧との位相差が極小あるいは極小近傍となる周波数を含むように設定される、請求項１または２に記載の電池の状態算出装置。
4. 前記第１処理部および前記第２処理部は、前記電池の温度、蓄電量および劣化度の少なくともいずれかに応じて、前記所定周波数帯を変化させる、請求項１～３のいずれかに記載の電池の状態算出装置。
5. 前記第１処理部および前記第２処理部は、前記所定周波数帯を変化させて前記電池の電流と電圧との位相差が極小あるいは極小近傍となる周波数帯を探索し、探索された周波数帯を前記所定周波数帯に設定する、請求項１または２に記載の電池の状態算出装置。
6. 前記電池と前記第１測定部との間に設けられ、前記電池から入力される電流に対してアンチエイリアシングフィルタ処理を行なう第３処理部と、
   前記電池と前記第２測定部との間に設けられ、前記電池から入力される電圧に対してアンチエイリアシングフィルタ処理を行なう第４処理部とをさらに備え、
   前記所定周波数帯は、前記電池、前記第３処理部および前記第４処理部を含めた位相特性を用いて設定される、請求項１または２に記載の電池の状態算出装置。
7. 前記第１処理部と前記算出部との間に設けられ、前記第１処理部によって抽出された前記電流成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電流ピーク値として検出する第１検出部と、
   前記第２処理部と前記算出部との間に設けられ、前記第２処理部によって抽出された前記電圧成分の極大値および極小値の少なくとも一方を電圧ピーク値として検出する第２検出部とをさらに備え、
   前記算出部は、前記電流ピーク値と前記電圧ピーク値とを用いて前記インピーダンスを算出する、請求項１～６のいずれかに記載の電池の状態算出装置。
8. 前記算出部は、前記電流ピーク値の大きさが第１閾値よりも大きくかつ前記電圧ピーク値の大きさが第２閾値よりも大きい場合に、当該電流ピーク値と当該電圧ピーク値とを用いて前記インピーダンスを算出する、請求項７に記載の電池の状態算出装置。
9. 前記算出部は、前記電流ピーク値の前回値が検出されてから前記電流ピーク値の今回値が検出されるまでの時間が第１範囲内に含まれ、かつ前記電圧ピーク値の前回値が検出されてから前記電圧ピーク値の今回値が検出されるまでの時間が第２範囲内に含まれる場合に、前記電流ピーク値の今回値と前記電圧ピーク値の今回値とを用いて前記インピーダンスを算出する、請求項７または８に記載の電池の状態算出装置。
10. 前記算出部は、前記電流ピーク値および前記電圧ピーク値の一方が検出されてから他方が検出されるまでの時間が所定範囲内に含まれる場合に、当該電流ピーク値と当該電圧ピーク値とを用いて前記インピーダンスを算出する、請求項７または８に記載の電池の状態算出装置。
11. 前記第１処理部および前記第２処理部は、アナログ回路で構成される、請求項１～１０のいずれかに記載の電池の状態算出装置。
12. 前記第１処理部および前記第２処理部は、ソフトウェア処理によって実現される、請求項１～１０のいずれかに記載の電池の状態算出装置。
13. 前記第１処理部および前記第２処理部は、前記ソフトウェア処理に用いられるフィルタ係数を変更することによって前記所定周波数帯を変化させる、請求項１２に記載の電池の状態算出装置。
14. 前記記憶部に記憶される前記基準インピーダンスは、少なくとも１つの前記電池を使用して事前に算出された、前記所定周波数帯の電流および前記所定周波数帯の電圧に対応する前記インピーダンスである、請求項２に記載の電池の状態算出装置。
15. 前記記憶部には、前記電池の複数の状態にそれぞれ対応する複数の基準インピーダンスが記憶され、
    前記推定部は、前記複数の基準インピーダンスを用いて前記電池の抵抗劣化度を推定する、請求項２に記載の電池の状態算出装置。
16. 前記電池の複数の状態には、前記電池が新品である第１状態と、前記電池が寿命である第２状態とが含まれる、請求項１５に記載の電池の状態算出装置。
17. 充放電可能な電池の状態算出方法であって、
    前記電池に充放電される電流を測定するステップと、
    前記電流の測定中における前記電池の電圧を測定するステップと、
    測定された前記電流の所定周波数帯の成分である電流成分を抽出するステップと、
    測定された前記電圧の前記所定周波数帯の成分である電圧成分を抽出するステップと、
    抽出された前記電流成分と抽出された前記電圧成分とを用いて前記電池のインピーダンスを算出するステップとを含む、電池の状態算出方法。

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