JP5318128B2 - バッテリの充電率推定装置 - Google Patents
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Description
従来の充電率検出方法としては、バッテリの電圧や電流などの出入りを時系列データですべて記録し、これらのデータを用いて電流を時間積分して現時点での電荷量を求め、バッテリに充電された電荷の初期値と満充電容量を用いて充電率を求める電流積算法(クーロン・カウント法あるいは逐次状態記録法ともいう)や、バッテリの入力電流値と端子電圧値を入力し、バッテリ等価回路モデルを用いてモデルの状態量である開放電圧値を逐次推定し、この開放電圧値から充電率を推定する開放電圧法が知られている。
そこで、これらの方法で得られた充電率の推定誤差を補正していくことで、充電率の推定精度を向上させようとする装置・方法が従来から知られている。
すなわち、上記前者の従来の充電率推定装置にあっては、電流積算値法と適応デジタル・フィルタを用いた開放電圧法とを用いてそれぞれ推定した電気量の変化量を比較し、これらの差分から電流検出部の誤差値(電流測定値のオフセット量)を推定している。
しかしながら、これらの方法で求めた電気量などの推定値はそれぞれ異なった統計的特徴を有しているので、上記方法で得た電気量の変化量をそのまま比較し合っても、上記統計的特徴に起因した誤差を避けることはできず、高精度で放電電流計測器の検出誤差を推定することはできず、その結果、バッテリの充電率の推定精度も低下してしまうといった問題がある。
バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出手段と、
バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出手段と、
充放電電流検出手段から入力された充放電電流値を積算して得た充電率とこの前の時刻に得た充電率とからバッテリの電流積算法充電率を推定するとともに、充放電電流検出手段の検出精度に関する情報を元に電流積算法充電率の分散を算出する電流積算充電率推定手段と、
充放電電流検出手段から入力された充放電電流値と端子電圧検出手段から入力された端子電圧値とに基づきバッテリ等価回路モデルを用いてバッテリの開放電圧値を推定し、この開放電圧値から開放電圧法充電率を推定するとともに、充放電電流検出手段および端子電圧検出手段の検出精度に関する情報を元に開放電圧法充電率の分散を算出する開放電圧法充電率推定手段と、
開放電圧法充電率と電流積算法充電率との差、電流積算法充電率の分散、開放電圧法充電率の分散に基づいて電流積算法充電率の推定誤差を推定する誤差推定手段と、
電流積算法充電率と誤差推測手段で推定した推定誤差とからバッテリの充電率を求める充電率算出手段と、
を有することを特徴とする。
開放電圧法充電率推定手段および誤差推定手段は、それぞれカルマン・フィルタを用いる、
ことを特徴とする。
電流積算法充電率推定手段は、前に得た充電率に充電率算出手段で得たバッテリの充電率を用いて電流積算法充電率を推定する、
ことを特徴とする。
なお、電流検出部1は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の充放電電流検出手段に相当する。
なお、電圧検出部2は、種々の構造・形式を有するものを適宜採用でき、本発明の端子電圧検出手段に相当する。
乗算器31は、充放電電流検出部1から演算周期TSごとに得られた充放電電流値I(平均値)に、係数1/FCCを掛ける演算器である。ここで、FCCはバッテリBの満充電気量であり、バッテリBの公称値(新品時の値)でも、劣化度を考慮した値のいずれでも良い。
積分器32の乗算器321は、係数倍器31からの出力値に演算周期TSを掛けるものであり、この出力値はそのとき(現在)の充電率となる。遅延器322は、減算器7で得た充電率SOCに1/z(zはz変換を示す)を掛けて現在より1つ前の充電率SOCを得るものである。加算器323は、乗算器321からの出力値と遅延器322からの出力値とを加算して、電流積算法充電率SOCiを出力する。
なお、以下の式において、Pは共分散行列、Fは状態遷移行列、Qはノイズ行列、TSは演算周期であり、添え字kは時刻、上付き添え字Tは転置を表す記号である。ここで、Qiは共分散行列P中のP11として求まる。
開放電圧部コンデンサ容量算出部4Dは、遅延器4Cで算出された開放電圧値に基づき、バッテリBの開放電圧コンデンサ容量値COCVを算出して開放電圧推定部4Aへ出力するものである。
なお、開放電圧コンデンサ容量値COCVは、COCV=FCC/{100×(1つ前のサンプリング時に得られた開放電圧値のときの開放電圧法充電率SOCVに対する開放電圧の傾き)}の式を用いて得られる。
開放電圧法充電率推定部4でのカルマン・フィルタでは、バッテリBのバッテリ等価回路モデルに、実際のバッテリBと同じ入力(充放電電流、端子電流、バッテリ温度など)を入力し、これらの出力(端子電圧)を比較し、両者に差があれば、この差にカルマン・ゲインを掛けてフィードバックし、誤差が最小になるようにバッテリ等価回路モデルを修正していく。これを逐次繰り返して、真の内部状態量である開放電圧値などを推定する。
誤差推定部6でのカルマン・フィルタでは、誤差モデルで推定した誤差の差を減算器5で得た充電率の減算値と比較し、両者に差があれば、この差にカルマン・ゲインを掛けてフィードバックし、誤差が最小になるように推定誤差を修正していく。これを逐次繰り返して、真の充電率推定誤差を推定する。
本実施例では、電流積算法充電率推定部3と開放電圧法充電率推定部4とで算出された分散の値を用いるので、上記値は可変値となる。
したがって、誤差推定部6の上流側にある電流積算法充電率推定部3と開放電圧法充電率推定部4との逐次的な推定精度(分散の値)を考慮した誤差推定が可能となり、より高精度での充電率SOCの推定が可能となる。
分散値算出部8は、共分散行列Pと、ノイズ行列Qと、分散値算出部8からの出力値である分散値と、カルマン・ゲイン算出部9からのカルマン・ゲインKが入力され、上記式3を用いて推定分散値Pkを算出するものである。
カルマン・ゲイン算出部9は、分散値算出部8から入力された推定分散値Pkと正規白色ノイズRとが入力され、上記式1を用いてカルマン・ゲインKを算出するものである。
乗算器12は、カルマン・ゲイン算出部9で得たカルマン・ゲインKに減算器11の出力値を掛けるものである。
加算器13は、乗算器12の出力値と乗算器15の出力値とを加算して得た加算値を遅延器14へ出力するものである。
遅延器14は、加算器13の加算値に1/zをかけて現在の1つ前の加算値を得てこの値を状態変数xとするものである。
乗算器15は、状態行列Fに遅延器14から入力された状態変数xを掛けて得た値を加算器13と乗算器16へ出力するものである。
乗算器16は、出力行列Hに乗算器15の出力値を掛けて得た値を減算器11へ出力するものである。
バッテリBの充放電電流値Iと端子電圧値Vとは、充放電電流検出部1と端子電圧検出部2とにより充電率算出装置の起動中、逐次検出される。なお、これらの検出値は検出したアナログ値がデジタル値に変換されて、それらの後のデジタル演算に利用される。
一方、開放電圧法充電率推定部4では、充放電電流値Iと、端子電圧値Vと、充放電電流検出部1および端子電圧検出部2のあらかじめ与えておいた情報(分散)と、に基づき、カルマン・フィルタを利用して、開放電圧法充電率SOCVとこの分散Qvとを得る。
減算器7では、電流積算法充電率推定部3で得た電流積算法充電率SOCiからこのノイズとしての推定誤差niを減算して、バッテリBの充電率SOCを得る。
なお、同図において、(a)は電流積算法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、(b)は開放電圧法を用いて得られた充電率の時間的変化を示す図、(c)は従来発明で得られた充電率の時間的変化を示す図、(d)は実施例1の充電率推定装置で得られた充電率の時間的変化を示す図である。
また、図5(b)に示すように、開放電圧法による充電率の推定値と充電率真値との誤差は、時間が経つにつれ大きくなっていくということはないが、絶えず短い時間で充電率真値に対し、大きくなったり小さくなったりして、大きくずれていることが分かる。
また、図5(c)に示すように、従来発明のもので得られた充電率は、補正されているため、この充電率の誤差は、上記電流積算法や開放電圧法に比べると小さくなっている。しかしながら、この補正は電圧値を元に電流値を補正しているため、電圧値の影響から逃れることができない。この結果、電流検出部のばらつきを十分に補正しきれず、時間が経つにつれて誤差が大きくなっていくことが分かる。
一方、図5(d)に示すように、実施例1の充電率推定装置では、電圧の変動や充放電電流検出部1のばらつきをよく吸収して誤差を従来発明の場合より小さく抑え、かつ時間が経っても誤差が増大していかないことが分かる。
電流積算法充電率推定部3で推定した電流積算法充電率SOCiは、図6(a)に示すように、時間が経つにしたがって大きくずれて行くことが分かる。
また、開放電圧法充電率推定部4で推定した、開放電圧法充電率SOCVは、図6(b)に示すように、時間が経つにしたがって大きくずれて行くことはないものの、絶えず短時間で大きく変動し、たびたび大きな誤差が生じることが分かる。
しかしながら、実施例1の充電率推定装置では、図6(c)に示すように、電流積算法充電率推定部3と開放電圧法充電率推定部4で平均値、分散を考慮して誤差推定部6や減算器7で得た充電率SOCは、真値からのずれ、すなわち誤差は小さく、また時間が経つにしたがって大きくずれて行くこともないことが分かる。すなわち、実施例1の充電率推定装置は、高精度で充電率を推定できることが分かる。
実施例1のバッテリの充電率推定装置にあっては、電流積算法充電率推定部3、開放電圧法充電率推定部4で電流積算法充電率SOCiと開放電圧法充電率SOCVを求めるとき、併せて平均値および分散をも用いて統計的な処理を施し、これらから推定誤差を求めて充電率を算出するようにしたので、充放電電流検出部1や端子電圧検出部2の特性の変動やばらつきがあっても、従来発明のものよりも高い精度でバッテリBの充電率SOCを推定できるようになる。
実施例2の充電率推定装置では、図1の実施例1において、電流積算法充電率推定部3の遅延器32に減算器7の出力値である充電率SOCを入力しているが、実施例2では減算器7の充電率SOCの代わりに、電流積算法充電率推定部3の出力値である電流積算法充電率SOCiを用いて、これを遅延器32へ入力するようにしている。
その他の構成は、実施例1と同じである。
2 端子電圧検出部(端子電圧検出手段)
3 電流積算法充電率推定部(電流積算法充電率推定手段)
3A 充電率算出部
3B 電流積算法分散算出部
4 開放電圧法推定部(開放線圧法法充電率推定手段)
4A 開放電圧推定部
4B 充電率算出部
4C 遅延器
4D 開放電圧部コンデンサ容量算出部
5 減算器
6 誤差推定部(誤差推定手段)
7 減算器(充電率算出手段)
8 分散値算出部
9 カルマン・ゲイン算出部
10 平均値算出部
B バッテリ
Claims (3)
- バッテリの充放電電流値を検出する充放電電流検出手段と、
前記バッテリの端子電圧値を検出する端子電圧検出手段と、
前記充放電電流検出手段から入力された前記充放電電流を積算して得た充電率とこの前の時刻に得た充電率とから前記バッテリの電流積算法充電率を推定するとともに、前記充放電電流検出手段の検出精度に関する情報を元に電流積算法充電率の分散を算出する電流積算充電率推定手段と、
前記充放電電流検出手段から入力された前記充放電電流値と前記端子電圧検出手段から入力された前記端子電圧値とに基づきバッテリ等価回路モデルを用いて前記バッテリの開放電圧値を推定し、該開放電圧値から開放電圧法充電率を推定するとともに、前記充放電電流検出手段および前記端子電圧検出手段の検出精度に関する情報を元に開放電圧法充電率の分散を算出する開放電圧法充電率推定手段と、
前記開放電圧法充電率と前記電流積算法充電率との差、前記電流積算法充電率の分散、前記開放電圧法充電率の分散に基づいて前記電流積算法充電率の推定誤差を推定する誤差推定手段と、
前記電流積算法充電率と前記誤差推測手段で推定した推定誤差とから前記バッテリの充電率を求める充電率算出手段と、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。 - 請求項1に記載のバッテリの充電率推定装置において、
前記開放電圧法充電率推定手段および前記誤差推定手段は、それぞれカルマン・フィルタを用いる、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。 - 請求項1又は2に記載のバッテリの充電率推定装置において、
前記電流積算法充電率推定手段は、前記前に得た充電率に前記充電率算出手段で得た充電率を用いて前記電流積算法充電率を推定する、
ことを特徴とするバッテリの充電率推定装置。
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