JP5073601B2 - Battery state estimation method and power supply device - Google Patents
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Description
本発明は、車両等に使用されるバッテリの内部抵抗値を、バッテリの電流値及び電圧値を時系列的にサンプリングして推定するバッテリの状態推定方法及び電源装置に関するものである。 The present invention relates to a battery state estimation method and a power supply apparatus that estimate an internal resistance value of a battery used in a vehicle or the like by sampling the current value and voltage value of the battery in time series.
特許文献１には、車両用エンジンの始動期間中のクランキング期間に電圧値・電流値のペアを複数採取し、採取した電圧値・電流値のペア群から回帰直線を求め、その傾きより内部抵抗値を算出し、擬似開放電圧値を求め、エンジン始動前後の擬似開放電圧値の差を算出し、この差に基づき内部抵抗値を補正するバッテリの状態量演算装置が開示されている。
特許文献１に開示されたバッテリの状態量演算装置では、バッテリ電圧をＶ＝Ｖo −ＲＩ（Ｖo ；開放電圧値、Ｒ；内部抵抗値、Ｉ；電流値）の式で表しているが、この式では時間的変動を考慮したバッテリの特性を表すことはできないという問題がある。
本発明は、上述したような事情に鑑みてなされたものであり、第１発明では、時間的変動を考慮したバッテリの特性を知ることができるバッテリの状態推定方法を提供することを目的とする。
第２発明では、時間的変動を考慮したバッテリの特性を知ることができる電源装置を提供することを目的とする。
In the battery state quantity computing device disclosed in
The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object of the first invention is to provide a battery state estimation method capable of knowing battery characteristics in consideration of temporal variation. .
It is an object of the second invention to provide a power supply apparatus capable of knowing battery characteristics in consideration of temporal variations.
第１発明に係るバッテリの状態推定方法は、バッテリの内部抵抗値を、前記バッテリの電流値及び電圧値を時系列的にサンプリングして推定するバッテリの状態推定方法において、相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数を作成し、作成した関数に基づくカルマンフィルタを作成しておき、サンプリングしたバッテリの電圧値及び電流値を前記カルマンフィルタに逐次適用させることにより、前記関数の各係数を逐次推定し、逐次推定された各係数に基づき、前記バッテリの内部抵抗値を逐次推定することを特徴とする。 A battery state estimation method according to a first aspect of the present invention is a battery state estimation method for estimating an internal resistance value of a battery by sampling the current value and voltage value of the battery in a time series. Of the sampling, the previous voltage value and current value and the subsequent current value are used as variables, a function representing the subsequent voltage value is created, a Kalman filter based on the created function is created, and the sampled battery voltage By sequentially applying a value and a current value to the Kalman filter, each coefficient of the function is sequentially estimated, and the internal resistance value of the battery is sequentially estimated based on each sequentially estimated coefficient.
第２発明に係る電源装置は、バッテリの内部抵抗値を、前記バッテリの電流値及び電圧値を時系列的にサンプリングして推定する電源装置において、相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数を記憶する手段と、該手段が記憶する関数に基づき作成されたカルマンフィルタを記憶する手段と、サンプリングしたバッテリの電圧値及び電流値を前記カルマンフィルタに逐次適用して、前記関数の各係数を逐次推定する手段と、該手段が逐次推定した各係数により、前記バッテリの内部抵抗値を逐次推定する手段とを備えることを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, there is provided a power supply apparatus that estimates an internal resistance value of a battery by sampling the current value and voltage value of the battery in a time series, and the previous one of two successive samplings. A means for storing a function representing the subsequent voltage value, a means for storing a Kalman filter created based on the function stored by the means, and a sampled battery Are sequentially applied to the Kalman filter to sequentially estimate each coefficient of the function, and each means sequentially estimates the internal resistance value of the battery by each coefficient estimated by the means. It is characterized by providing.
第１発明に係るバッテリの状態推定方法及び第２発明に係る電源装置では、バッテリの内部抵抗値を、バッテリの電流値及び電圧値を時系列的にサンプリングして推定する。相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数を記憶し、記憶する関数に基づき作成されたカルマンフィルタを記憶しておく。サンプリングしたバッテリの電圧値及び電流値を、記憶しているカルマンフィルタに逐次適用して、記憶している関数の各係数を逐次推定し、逐次推定した各係数により、バッテリの内部抵抗値を逐次推定する。 In the battery state estimation method according to the first invention and the power supply device according to the second invention, the internal resistance value of the battery is estimated by sampling the current value and voltage value of the battery in time series. Of the two samplings before and after each other, the previous voltage value, current value, and subsequent current value are variables, and a function that represents the subsequent voltage value is stored, and a Kalman filter created based on the stored function is stored. Keep it. The sampled voltage and current values of the battery are sequentially applied to the stored Kalman filter, each coefficient of the stored function is sequentially estimated, and the internal resistance value of the battery is sequentially estimated based on each estimated coefficient. To do.
第１発明に係るバッテリの状態推定方法によれば、時間的変動を考慮したバッテリ特性を逐次知ることができ、バッテリ特性に基づきバッテリの内部抵抗値を逐次知ることができるバッテリの状態推定方法を実現することができる。 According to the battery state estimation method according to the first aspect of the present invention, there is provided a battery state estimation method capable of sequentially knowing battery characteristics in consideration of temporal fluctuations and successively knowing internal battery resistance values based on the battery characteristics. Can be realized.
第２発明に係る電源装置によれば、時間的変動を考慮したバッテリ特性を逐次知ることができ、バッテリ特性に基づきバッテリの内部抵抗値を逐次知ることができる電源装置を実現することができる。 According to the power supply device according to the second aspect of the present invention, it is possible to realize a power supply device that can sequentially know the battery characteristics in consideration of temporal fluctuations and can sequentially know the internal resistance value of the battery based on the battery characteristics.
以下に、本発明をその実施の形態を示す図面に基づき説明する。
図１は、本発明に係るバッテリの状態推定方法及び電源装置の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
この電源装置が内部抵抗値を推定する対象は車両用のバッテリ２である。バッテリ２及びオルタネータ（車載発電機、交流発電機）３は、電気負荷であるエアコン（エアコンディショナ）／ヒータ１０、ヘッドライト１１、フォグランプ１２及びデフォガ１３等に、イグニッションスイッチ７（ここでは、アクセサリスイッチも含むものとする）を通じて電力を供給する。
Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings illustrating embodiments thereof.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a battery state estimation method and a power supply device according to the present invention.
The object for which the power supply device estimates the internal resistance value is a
バッテリ２は、例えば鉛蓄電池であって、一方の端子はイグニッションスイッチ７に接続され、他方の端子は接地されている。オルタネータ３は、車両のエンジン４に連動して、バッテリ２を適宜充電する。
バッテリ状態推定部１は、マイクロコンピュータで構成されており、電圧検出部６が検出したバッテリ２の両極間の電圧値Ｖ、及び電流検出部５が検出したバッテリ２を流れる電流値Ｉが与えられ、時系列的にサンプリングする。
バッテリ状態推定部１が推定した内部抵抗値は、バッテリ２の残容量の指標として表示部９に表示される。
The
The battery
The internal resistance value estimated by the battery
バッテリ状態推定部１は、記憶部１ａを備えており、記憶部１ａは、バッテリ２の電圧値及び電流値の相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数（バッテリの特性式）を記憶している。この関数は、例えば式（１）のように表される。
Ｖt ＝ａＶt-1 ＋ｂＩt ＋ｃＩt-1＋ｄ （１）
尚、２回のサンプリングは、時系列的に隣合う必要はなく、例えば、３サンプリング周期離れた状態で、１サンプリング周期ずつ移動して行くような形態も含むものとする。
The battery
V t = aV t-1 + bI t + cI t-1 + d (1)
Note that the two samplings do not need to be adjacent in chronological order, and include, for example, a mode in which they are moved one sampling period at a time separated by three sampling periods.
また、式（１）の係数から下記により内部抵抗値を求められることが分かっている。
動的内部抵抗値＝ｂ （電流通流時）
静的内部抵抗値＝−ｃ／ａ （電流非通流時）
Further, it has been found that the internal resistance value can be obtained from the coefficient of the equation (1) by the following.
Dynamic internal resistance value = b (when current flows)
Static internal resistance value = -c / a (when no current flows)
記憶部１ａは、また、式（１）に示す関数に基づき作成されたカルマンフィルタを記憶している。
式（１）に示す関数は、式（２）に示す行列Ｈt と式（３）に示す行列ｘt との乗算により、式（４）に示すように表現することができる。
Ｈt ＝（Ｖt-1 ，Ｉt ，Ｉt-1，１） （２）
ｘt ＝（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）T （３）
（Ｔ；転置行列）
The storage unit 1a also stores a Kalman filter created based on the function shown in Expression (1).
The function shown in Expression (1) can be expressed as shown in Expression (4) by multiplication of the matrix H t shown in Expression (2) and the matrix x t shown in Expression (3).
H t = (V t−1 , I t , I t−1 , 1) (2)
x t = (a, b, c, d) T (3)
(T: transposed matrix)
ここで、観測量（検出したバッテリ２の電圧値Ｖt ）をｙt とすると、記憶部１ａが記憶しているカルマンフィルタの観測方程式は、式（５）で示される。
ｙt ＝Ｈt ｘt ＋ｖt （５）
式（５）に示すｖt は、共分散行列Ｒ及び０平均のガウス分布に従う雑音である。Ｒは、時間により変化する行列を示す。
Here, when the observation amount (the detected voltage value V t of the battery 2) is y t , the Kalman filter observation equation stored in the storage unit 1 a is expressed by Equation (5).
y t = H t x t + v t (5)
V t shown in Equation (5) is noise according to the covariance matrix R and the zero-mean Gaussian distribution. R represents a matrix that changes with time.
このカルマンフィルタの、時点ｔにおける状態ｘt を１サンプリング前の時点ｔ−１の状態ｘt-1 により表現する状態方程式は、式（６）で示される。
ｘt ＝Ｆｘt-1 ＋Ｇｗt （６）
式（６）に示すｗt は、共分散行列Ｑ及び０平均のガウス分布に従う雑音であり、Ｆ，Ｇ，Ｑは、時間により変化する行列を示す。
State equations that represent the state x t-1 of the Kalman filter, a state x t at
x t = Fx t-1 + Gw t (6)
W t shown in Expression (6) is noise according to the covariance matrix Q and the zero-mean Gaussian distribution, and F, G, and Q indicate matrices that change with time.
ここで、式（３）のｘt が収束するとき、ｘt ，ｘt-1の各最尤値は等しく、Ｇ＝０であるので、式（６）からＦは式（７）に示すような単位行列になる。 Here, when x t in equation (3) converges, the maximum likelihood values of x t and x t−1 are equal and G = 0, so equations (6) through F are expressed in equation (7). It becomes such a unit matrix.
このカルマンフィルタの初期条件は、状態ｘt については式（８）のように設定され、誤差の共分散行列Σt|t-1については式（９）のように設定されている。 The initial conditions of the Kalman filter are set as shown in Equation (8) for the state x t and as shown in Equation (9) for the error covariance matrix Σ t | t−1 .
以下に、このような構成の電源装置のバッテリ状態推定部１の動作を、それを示す図２のフローチャートを参照しながら説明する。
バッテリ状態推定部１は、先ず、所定時間（例えば数百ミリ秒間）待機した（Ｓ１）後、電圧検出部６で検出したバッテリ２の電圧値Ｖ（＝観測値ｙt ）と、電流検出部５で検出したバッテリ２を流れる電流値Ｉ（Ｉt）とを読込む（Ｓ３）。次いで、このサンプリング（Ｓ３）が初回であるなら（Ｓ４）、再度、所定時間待機した（Ｓ１）後、バッテリ２の電圧値Ｖ（＝観測値ｙt）と電流値Ｉ（Ｉt ）とを読込む（Ｓ３）。
Hereinafter, the operation of the battery
Battery
バッテリ状態推定部１は、このサンプリング（Ｓ３）が初回でなければ（Ｓ４）、直近の２回のサンプリングの内、前の電圧値Ｖt-1 及び電流値Ｉt-1 と後の電流値Ｉt（ＨＩt-1 ）を使用して、式（１０）により最適カルマンゲインＫt を算出して、記憶部１ａに記憶する（Ｓ５）。
If this sampling (S3) is not the first time (S4), the battery
尚、式（１０）の式（１１）に示す部分は、観測残差（イノベーション）の共分散行列である。 In addition, the part shown to Formula (11) of Formula (10) is a covariance matrix of an observation residual (innovation).
バッテリ状態推定部１は、次に、読込んだ観測値ｙt （Ｓ３）、及び算出した最適カルマンゲイン（Ｓ５）を使用して式（１２）を演算し、式（１）に示す関数の各係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの推定値を算出して、記憶部１ａに記憶する（Ｓ７）。
Next, the battery
バッテリ状態推定部１は、次に、算出した最適カルマンゲイン（Ｓ５）を使用して式（１３）を演算し、誤差行列Σt|t を算出して、記憶部１ａに記憶する（Ｓ９）。
Next, the battery
バッテリ状態推定部１は、次に、算出した誤差行列Σt|t （Ｓ９）を使用して式（１４）を演算し、更新された誤差行列Σt+1|tを算出して、記憶部１ａに記憶する（Ｓ１１）。更新された誤差行列Σt+1|tは、次回のサンプリング時に、式（１０）による最適カルマンゲインＫtの算出（Ｓ５）に使用される。
尚、式（３）のｘt が収束するとき、式（１４）において、Ｆ＝ＦT ＝１，Ｇ＝ＧT＝０である。
Next, the battery
Note that when x t in equation (3) converges, in equation (14), F = F T = 1 and G = G T = 0.
バッテリ状態推定部１は、次に、式（１）に示す関数の算出した各係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの推定値（Ｓ７）を使用して、動的内部抵抗値＝ｂ、静的内部抵抗値＝−ｃ／ａを算出し、記憶部１ａに記憶する（Ｓ１３）。次いで、所定時間待機して（Ｓ１）、上述した処理（Ｓ３〜１３）を繰返す。
Next, the battery
また、バッテリ状態推定部１は、算出した動的内部抵抗値ｂ（Ｓ１３）を使用して、ＣＣＡ（Cold Cranking Ampere）により下記のようにバッテリ２の劣化度（健全度）を判定することができる。ＣＣＡは、バッテリが満充電の状態で−１８℃のとき、放電開始から３０秒後の最終電圧値が７．２Ｖとなるような放電電流値である。
先ず、バッテリ状態推定部１は、次式により、動的内部抵抗値ｂを−１８℃のときの動的内部抵抗値に換算する。
ｒ（−１８）＝ｂ＋ｆ（Ｔ） （Ｔは現状の測定温度）
Moreover, the battery
First, the battery
r (−18) = b + f (T) (T is the current measured temperature)
次に、バッテリ状態推定部１は、次式により現状（但し−１８℃と仮定）のバッテリ２のＣＣＡ値であるＣＣＡnow を算出する。
ＣＣＡnow ＝（ａＶnow ＋ｃＩnow＋ｄ−７．２）／ｒ（−１８）
バッテリ状態推定部１は、算出した現状のバッテリ２のＣＣＡnow 値と基準のＣＣＡ値との割合ＣＣＡnow ／ＣＣＡを算出し、算出した割合がＣＣＡnow／ＣＣＡ＞０．７を満たすか否かを判定する。バッテリ状態推定部１は、判定した結果がＣＣＡnow ／ＣＣＡ＞０．７を満たしていれば、バッテリ２の健全度は良好とし、満たしていなければ、バッテリ２への充電を促進する充電制御、使用する負荷を制限する負荷制御等を実行する。
Next, the battery
CCA now = (aV now + cI now + d-7.2) / r (-18)
The battery
また、式（１）の各係数を推定することにより、現在の状態で大電流負荷△Ｉが掛かったときのバッテリ２の電圧値を推定することができる。現在のバッテリ２の電圧値及び電流値をＶm ，Ｉm とすれば、大電流負荷時のバッテリ２の推定電圧値は、
Ｖn ＝ａＶm ＋ｂ（Ｉm ＋△Ｉ）＋ｃＩm＋ｄ
で算出でき、大電流作動時に負荷を制限する負荷制御に使用することができる。
また、バッテリ２の内部抵抗値を推定できれば、既知であるハーネス抵抗等を使用して、バッテリの現状でエンジンを始動させることができるか否かを推定することができる。
Further, by estimating each coefficient of the equation (1), it is possible to estimate the voltage value of the
V n = aV m + b (I m + ΔI) + cI m + d
And can be used for load control to limit the load during large current operation.
Moreover, if the internal resistance value of the
図３は、車両の走行パターン２（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図４（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン２の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図３のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図３，４によれば、例えば１８秒付近の電圧値及び電流値の急変に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 3 is a graph showing each transition of the voltage value of the
4A, 4B, 4C, and 4D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling
According to FIGS. 3 and 4, for example, the coefficients a, b, c and d change corresponding to a sudden change in voltage value and current value in the vicinity of 18 seconds, and by applying the Kalman filter, the characteristic formula (1) It can be seen that the voltage value of can accurately reproduce the voltage value of the
図５は、車両の走行パターン４（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図６（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン４の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図５のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図５，６によれば、例えば５８秒付近の電圧値及び電流値の急変に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 5 is a graph showing each transition of the voltage value of the
FIGS. 6A, 6B, 6C, and 6D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling pattern 4 of the vehicle. It is a graph. Each value of a, b, c, and d in FIG. 5 indicates the convergence value after each transition of the coefficients a, b, c, and d.
According to FIGS. 5 and 6, for example, coefficients a, b, c, and d change corresponding to a sudden change in the voltage value and current value in the vicinity of 58 seconds. By applying the Kalman filter, the characteristic formula (1) It can be seen that the voltage value of can accurately reproduce the voltage value of the
図７は、車両の走行パターン５２（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図８（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン５２の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図７のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図７，８によれば、例えば１８秒付近の電圧値の急変及び５０秒付近の電流値の変化に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 7 is a graph showing each transition of the voltage value of the
8A, 8B, 8C, and 8D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling pattern 52 of the vehicle. It is a graph. Each value of a, b, c, and d in FIG. 7 indicates a convergence value after each transition of the coefficients a, b, c, and d.
According to FIGS. 7 and 8, for example, the coefficients a, b, c, and d change corresponding to a sudden change in the voltage value around 18 seconds and a change in the current value around 50 seconds, and by applying the Kalman filter, It can be seen that the voltage value according to the characteristic equation (1) can accurately reproduce the voltage value of the
図９は、車両の走行パターン５３（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図１０（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン５３の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図９のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図９，１０によれば、例えば１８秒付近の電圧値及び電流値の急変及び６０秒付近の電流値の変化に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 9 is a graph showing each transition of the voltage value and current value of the
FIGS. 10A, 10B, 10C, and 10D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling pattern 53 of the vehicle. It is a graph. Each value of a, b, c, and d in FIG. 9 indicates a convergence value after each transition of the coefficients a, b, c, and d.
According to FIGS. 9 and 10, for example, the coefficients a, b, c, and d change corresponding to a sudden change in voltage value and current value around 18 seconds and a change in current value around 60 seconds, and the Kalman filter is applied. Thus, it can be seen that the voltage value according to the characteristic equation (1) can accurately reproduce the voltage value of the
図１１は、車両の走行パターン６３（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図１２（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン６３の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図１１のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図１１，１２によれば、例えば１５秒付近の電圧値の急変及び２８秒付近の電圧値及び電流値の変化に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 11 is a graph showing each transition of the voltage value and current value of the
12A, 12B, 12C, and 12D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling pattern 63 of the vehicle. It is a graph. Each value of a, b, c, and d in FIG. 11 indicates a convergence value after each transition of the coefficients a, b, c, and d.
11 and 12, for example, the coefficients a, b, c, and d change corresponding to a sudden change in the voltage value near 15 seconds and a change in the voltage value and current value around 28 seconds, and the Kalman filter is applied. Thus, it can be seen that the voltage value according to the characteristic equation (1) can accurately reproduce the voltage value of the
図１３は、車両の走行パターン７２（具体的な記述は省略）におけるバッテリ２の電圧値、電流値、及びカルマンフィルタを適用した特性式（１）によるバッテリ２の電圧値の各推移を示すグラフである。
図１４（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）は、車両の走行パターン７２の場合にカルマンフィルタを特性式（１）に適用したときの、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移を示すグラフである。図１３のａ，ｂ，ｃ，ｄの各値は、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄの各推移後の収束値を示す。
図１３，１４によれば、例えば５秒付近の電流値の急変、１５秒付近の電圧値の急変及び３２，３秒付近の電圧値及び電流値の変化に対応して係数ａ，ｂ，ｃ，ｄが推移しており、カルマンフィルタを適用することにより、特性式（１）による電圧値がバッテリ２の電圧値を精度良く再現できていることが分かる。
FIG. 13 is a graph showing each transition of the voltage value of the
14A, 14B, 14C, and 14D show transitions of the coefficients a, b, c, and d when the Kalman filter is applied to the characteristic equation (1) in the case of the traveling pattern 72 of the vehicle. It is a graph. Each value of a, b, c, and d in FIG. 13 indicates a convergence value after each transition of the coefficients a, b, c, and d.
According to FIGS. 13 and 14, for example, the coefficients a, b, c correspond to the sudden change of the current value around 5 seconds, the sudden change of the voltage value around 15 seconds, and the change of the voltage value and current value around 32, 3 seconds. , D change, and it can be seen that by applying the Kalman filter, the voltage value according to the characteristic equation (1) can accurately reproduce the voltage value of the
１ バッテリ状態推定部
１ａ 記憶部
２ バッテリ
３ オルタネータ
５ 電流検出部
６ 電圧検出部
７ イグニッションスイッチ
９ 表示部
DESCRIPTION OF
Claims (2)
相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数を作成し、作成した関数に基づくカルマンフィルタを作成しておき、サンプリングしたバッテリの電圧値及び電流値を前記カルマンフィルタに逐次適用させることにより、前記関数の各係数を逐次推定し、逐次推定された各係数に基づき、前記バッテリの内部抵抗値を逐次推定することを特徴とするバッテリの状態推定方法。 In the battery state estimation method for estimating the internal resistance value of the battery by sampling the current value and voltage value of the battery in time series,
Of the two samplings that precede and follow, the previous voltage value, current value, and subsequent current value are variables, and a function that represents the subsequent voltage value is created, and a Kalman filter based on the created function is created. , By sequentially applying the sampled voltage value and current value of the battery to the Kalman filter, sequentially estimating each coefficient of the function, and sequentially estimating the internal resistance value of the battery based on each sequentially estimated coefficient The battery state estimation method characterized by these.
相前後する２回のサンプリングの内、前の電圧値及び電流値と後の電流値とをそれぞれ変数とし、後の電圧値を表す関数を記憶する手段と、該手段が記憶する関数に基づき作成されたカルマンフィルタを記憶する手段と、サンプリングしたバッテリの電圧値及び電流値を前記カルマンフィルタに逐次適用して、前記関数の各係数を逐次推定する手段と、該手段が逐次推定した各係数により、前記バッテリの内部抵抗値を逐次推定する手段とを備えることを特徴とする電源装置。 In the power supply device that estimates the internal resistance value of the battery by sampling the current value and voltage value of the battery in time series,
Of the two samplings before and after each other, the previous voltage value, the current value, and the subsequent current value are variables, and a function that stores a function that represents the subsequent voltage value is created based on the function that the means stores. Means for storing the obtained Kalman filter, means for sequentially applying the sampled voltage value and current value of the battery to the Kalman filter, sequentially estimating each coefficient of the function, and each coefficient sequentially estimated by the means, A power supply apparatus comprising: means for sequentially estimating an internal resistance value of the battery.
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