JP5707982B2 - 電池状態推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、二次電池内部の状態を推定する電池状態推定装置に関するものである。

二次電池の制御装置として、所定の電池モデルを定義し、二次電池の電流および端子電圧の計測値を、電池モデルに基づく状態変数フィルタを用いて状態量変換し、これを用いて、電池モデルに基づく二次電池の端子電圧を推定し、電圧計測値と、電池モデルに基づいて推定された端子電圧との差分がゼロに収束するように、二次電池のパラメータを同定する制御装置が知れている（特許文献１参照）。

特開２００３−１８５７１９号公報

しかしながら、当該従来の制御装置は、二次電池の電流−電圧特性の線形領域に基づく入力検出値を用いて、二次電池の内部状態を推定する装置であった。そのため、従来の制御装置により非線形領域を含む二次電池の内部状態を推定する場合には、当該従来の制御装置は、非線形領域の影響を受け、演算精度が低下するという問題があった。

本発明が解決しようとする課題は、非線形領域を含む二次電池の内部状態の演算精度を高めることができる電池状態推定装置を提供することである。

本発明は、二次電池の電流および端子電圧を検出し、検出した電流と電圧の計測値及び状態変数フィルタを用いて、所定の電池モデルに基づく二次電池の端子電圧を推定し、端子電圧の計測値との端子電圧の推定値との差分がゼロに収束するように、二次電池のパラメータを同定する電池状態推定装置において、当該二次電池の非線形領域の存在割合に応じて、当該状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定することにより、上記課題を解決する。

本発明によれば、状態変数フィルタにおいて、非線形領域の信号を減衰させて線形領域になる信号を用いて、変換状態量を演算しパラメータを同定するため、二次電池の内部状態の演算精度を高めることができる。

発明の実施形態に係る電池状態推定装置の構成を示す図である。 図１の電子制御ユニットのブロック図である。 図１の二次電池の電池モデルを示す等価回路モデルを示す図である。 図１の二次電池の電流−電圧特性を示すグラフである。 図１の電池状態推定装置の制御手順を示すフローチャートである。 二次電池の電流−電圧特性（電池温度−２５度）を示すグラフである。 二次電池の電流−電圧特性（電池温度−０度）を示すグラフである。 二次電池の電流−電圧特性（電池温度−３０度）を示すグラフである。 二次電池の電流−電圧特性（劣化前）を示すグラフである。 二次電池の電流−電圧特性（劣化後）を示すグラフである。 発明の他の実施形態に係る電池状態推定装置の電子制御ユニット３０のブロック図である。 実施例１における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例１における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例２における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例２における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例２における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例２における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。 実施例２における充電率の推定処理のシミュレーション結果を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

《第１実施形態》
図１は、本実施形態に係る二次電池の電池状態推定装置の構成を示す図である。図１に示す電池状態推定装置は、二次電池でモータ等の負荷を駆動したり、モータの回生による電力やエンジンを動力源としてオルタネータで発電した電力で二次電池を充電するシステムに、本発明に係る二次電池の制御装置を適用した例である。

二次電池１０は、複数の単位電池を直列に接続してなるものである。二次電池１０を構成する単位電池としては、たとえば、リチウムイオン二次電池などのリチウム系二次電池などが挙げられる。負荷２０としては、たとえば、モータなどが挙げられる。

電流センサ４０は、二次電池１０に流れる充放電電流を検出するセンサであり、電流センサ４０により検出された信号は、電子制御ユニット３０へ送出される。また、電圧センサ５０は、二次電池１０の端子電圧を検出するセンサであり、電圧センサ５０により検出された信号は、電子制御ユニット３０へ送出される。

温度センサ６０は、二次電池１０の電池温度を検出するセンサであり、温度センサ６０により検出された信号は、電子制御ユニット３０へ送出される。また、劣化センサ７０は、二次電池１０の劣化度を検出するセンサであり、劣化センサ７０により検出された信号は、電子制御ユニット３０へ送出される。なお、劣化センサではなく、劣化度を推定する推定部でもよい。

電子制御ユニット３０は、二次電池１０を制御するための制御ユニットであり、プログラムを演算するＣＰＵ、プログラムや演算結果を記憶するＲＯＭおよびＲＡＭから構成されるマイクロコンピュータと電子回路等で構成される。

図２に、電子制御ユニット３０の機能ブロック図を示す。図２に示すように、電子制御ユニット３０は、電流検出部３０１、電圧検出部３０２、状態変数フィルタ演算部３０３、適応同定器３０４、状態観測機３０５、ＳＯＣ変換部３０６、非線形領域検出部３０８を備える。

電流検出部３０１は、電流計４０からの信号を所定周期で取得し、電流計４０からの信号に基づき、二次電池１０に流れる充放電電流を検出することにより、電流計測値Ｉ（ｋ）を取得する。電流検出部３０１は、取得した電流計測値Ｉ（ｋ）を状態変数フィルタ演算部３０３に送出する。

電圧検出部３０２は、電圧計５０からの信号を所定周期で取得し、電圧計５０からの信号に基づき、二次電池１０の端子電圧を検出することにより、電圧計測値Ｖ（ｋ）を取得する。電圧検出部３０２は、取得した電流計測値Ｖ（ｋ）を状態変数フィルタ演算部３０３に送出する。

状態変数フィルタ演算部３０３は、二次電池１０の電池モデルを定義し、電流検出部３０１により検出された電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧検出部３０２により検出された電圧計測値Ｖ（ｋ）から、適応デジタルフィルタ演算により、状態量変換して変換状態量ω（ｋ）を演算する。

また適応同定器３０４は、状態変数フィルタ演算部３０３の演算結果から、二次電池１０の電池モデルの電池パラメータφ＾（ｋ）を一括推定し、必要に応じて、当該電池パラメータφ＾（ｋ）を変換する。

ここで、φ＾（ｋ）における右肩に付した「＾」は、その値が推定値であることを示す。また、図２中では、推定値である「＾」を、それぞれ、φ（ｋ）の「φ」の真上、Ｖ_０（ｋ）の「Ｖ」の真上、ＳＯＣ（ｋ）の「Ｓ」の真上としているが、下記式（１）に示すように、これはφ＾（ｋ）、Ｖ_０＾（ｋ）、ＳＯＣ＾（ｋ）と同義である。以下、Ｖ＾（ｋ）においても同様である。

以下、状態変数フィルタ演算部３０３による変換状態量ω（ｋ）の演算方法及び、適応同定器３０４による電池パラメータφ＾（ｋ）の推定方法について説明する。

まず、本実施形態で用いる「電池モデル」について、説明する。図３は、二次電池１０の電池モデルを示す等価回路モデルである。そして、二次電池１０の電池モデルを式（１）のように定義する。

ここで、Ａ（ｓ）、Ｂ（ｓ）の次数を１次とした例で状態変数フィルタの導入を簡単に説明する。図３に示す等価回路モデルは、式（２）の形で表すと、下記の式（３）で表される。

ここで、モデル入力は電流Ｉ［Ａ］（正値は充電、負値は放電）、モデル出力は端子電圧Ｖ［Ｖ］であり、Ｒ_１〔Ω］は電荷移動抵抗、Ｒ_２［Ω］は純抵抗、Ｃ_１［Ｆ］は電気二重層容量、Ｖ_０［Ｖ］は開路電圧である。また、上記式（２）中、ｓは微分オペレータである。なお、本実施形態に係る電池モデルは、正極、負極を特に分離していないリダクションモデル（１次）であるが、実際の電池の充放電特性を比較的正確に示すことが可能である。このように本実施形態においては、電池モデルの次数を１次にした構成を例として説明する。

そして、Ｒ_１、Ｒ_２、Ｃ_１を下記式（４）のように表すと、上記式（３）は、下記式（５）で表されることとなる。

そして、本実施形態においては、上記式（５）に示される電池モデルから、状態変数フィルタ演算部３０３によって、変換状態量ω（ｋ）を演算し、適応同定器３０４は電池パラメータφ＾（ｋ）の推定を行なう。

まず、開路電圧Ｖ_０（ｔ）は、電流Ｉ（ｔ）に可変なパラメータｈを乗じたものをある初期状態から積分したものと考えれば、開路電圧Ｖ_０（ｔ）は、下記式（６）で表すことができる。

そして、上記式（５）に、上記式（６）を代入すると、下記式（７）となり、これを整理すると下記式（８）となる。

そして、式（８）より、状態空間方程式を適応同定器３０４の設計に便利な非最小実現へ変換する。

ここで、本例の状態変数フィルタ演算部３０３は、二次電池１０の電流−電圧特性の非線形領域の存在割合に応じて、上記の状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定する。状態変数フィルタ演算部３０３には、予めカットオフ周波数（λａ）とカットオフ周波数（λｂ）が設定されている。λａはλｂより高い周波数である。なお、非線形領域の存在割合は、後述する非線形領域存在割合検出部３０８に基づき特定される。そして、本例の状態変数フィルタ演算部３０３は、二次電池１０の非線形領域の存在割合に応じて、カットオフ周波数（λａ）の状態変数フィルタとカットオフ周波数（λｂ）の状態変数フィルタとを使い分けて、下記の演算を行う。

状態変数フィルタ演算部３０３は、下記の式（９）と式（１０）、及び、式（１１）と式（１２）により表される、それぞれの状態変数フィルタを有している。式（９）〜式（１２）は、式（８）に、既知定数ｋ_ｉ（ｉ＝１，２、・・・，ｎ）を導入することにより、得られる。

式（９）及び式（１０）は、カットオフ周波数がλａである場合の状態変数フィルタを示し、式（１１）及び式（１２）は、カットオフ周波数がλｂである場合の状態変数フィルタを示す。

なお、上記式（１０）及び式（１２）において、Ｉ_ｉ＿１、ｂ_０ｉ＿１、Ｉ_ｉ＿２、ｂ_０ｉ＿２は、未知パラメータ（Ｔ_１，Ｔ_２，Ｋ，ｈ）を含むパラメータであり、ｆ_Ｖｉ＿１、ｆ_Ｉｉ＿１、ｆ_Ｖｉ＿２、ｆ_Ｉｉ＿２は、電流計４０および電圧計５０により計測可能な値であるＩ（ｋ）、Ｖ（ｋ）を状態変数フィルタによりフィルタ処理を施した変換状態量である。そして、上記式（１０）及び式（１２）は、これらの積和式になっているため、適応デジタルフィルタの標準形である下記式（１３）と一致する。

上記式（１３）中、φ_１ ^Ｔ＝［Ｉ_ｉ＿１，ｂ_０ｉ＿１］、ω_１＝［ｆ_Ｖｉ＿１，ｆ_Ｉｉ＿１］ であり、φ_２ ^Ｔ＝［Ｉ_ｉ＿２，ｂ_０ｉ＿２］、ω_２＝［ｆ_Ｖｉ＿２，ｆ_Ｉｉ＿２］ である。

そして、変換状態量であるω_１（ｋ）又はω_２（ｋ）から、上述した電池モデルから推定される二次電池１０の端子電圧の推定値である電圧推定値Ｖ＾（ｋ）と、電圧計５０で検出され電圧検出部３０２により取得された実際の計測値である電圧計測値Ｖ（ｋ）と、の差分がゼロに収束するように、適応調整則により、下記式（１４）に示すアルゴリズムに基づいて、適応同定器３０４は、電池モデルの電池パラメータφ＾（ｋ）の同定を行なう。なお、この際において、本実施形態では、単純な「最小二乗法による適応デジタルフィルタ」の論理的な欠点（一度推定値が収束すると、その後パラメータが変化しても再度正確な推定ができないこと）を改善した「両限トレースゲイン方式」を用いることができる。

上記式（１４）は、電池パラメータφ＾（ｋ）を適応的に求める逐次式であり、γ（ｋ）、Γ（ｋ−１）は、共に適応ゲインであり、これらのうち、γ（ｋ）はスカラゲイン（誤差ゲイン）であり、Γ（ｋ−１）は行列ゲイン（信号ゲイン）である。そして、上記式（１３）により、ｋ時点における状態量ζ（ｋ）が得られた際には、電池モデルから推定される二次電池１０の端子電圧の推定値である電圧推定値Ｖ＾（ｋ）と、電圧計５０で検出され電圧検出部３０２により取得された電圧計測値Ｖ（ｋ）との差分であるｅ（ｋ）を求めることができ、このｅ（ｋ）をゼロに収束させることにより、電池パラメータφ＾（ｋ）を逐次的に算出することができる。ここで、λａの状態変数フィルタにより算出された電池パラメータを、φ_１＾（ｋ）、λｂの状態変数フィルタにより算出された電池パラメータを、φ_２＾（ｋ）とする。

電池パラメータφ_１＾（ｋ）、φ_２＾（ｋ）は、上述したように、未知パラメータ（Ｔ_１，Ｔ_２，Ｋ，ｈ）を含むパラメータＩ_ｉ＿１，ｂ_０ｉ＿１、Ｉ_ｉ＿２，ｂ_０ｉ＿２にそれぞれ相当する。そのため、状態観測器３０５は、状態変数フィルタ演算部３０３により算出された電池パラメータφ＾（ｋ）および変換状態量ω（ｋ）を用い、これらを、上記式（４）に代入することで、開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）を求めることができる。このようにして得られた開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）は、状態観測器３０５により、ＳＯＣ変換部３０６に送出される。

ＳＯＣ変換部３０６は、開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）に基づき、二次電池１０の充電状態であるＳＯＣに変換し演算する。開路電圧とＳＯＣには所定の関係があるため、例えば、ＳＯＣ変換部３０６は、予め開路電圧とＳＯＣとの関係を示すテーブルを格納し、当該テーブルを参照して、ＳＯＣを演算する。これにより、二次電池１０の内部状態が推定される。

次に、非線形領域存在割合検出部３０８について、図４を用いて説明する。図４は、二次電池１０の電流−電圧特性を示すグラフである。

非線形領域存在割合検出部３０８は、例えば、本例の推定装置の起動時であって、二次電池１０が無負荷な状態の時に、二次電池１０の開放電圧Ｖ_ＯＣＶを演算する。または、非線形領域存在割合検出部３０８は、電流検出部３０１の計測値を積算することで算出されるＳＯＣからＶ_ＯＣＶを演算する。なお、計測値を積算する際には、積算誤差が蓄積されないように定期的に初期化を行ってもよい。そして、非線形領域存在割合検出部３０８は、電流検出部３０１及び電圧検出部３０２の所定周期のサンプリングデータを用いて、電流−電圧の特性上に、サンプリングデータ及び開放電圧Ｖ_ＯＣＶをプロットする。そして、プロット密度の高いエリアを抽出する。抽出されたエリア、当該電流−電圧の特性上において、予め決められた所定の領域内に収まるか否かによって、非線形領域の存在割合が判定される。

ここで、予め決められた所定の領域とは、図４の斜線部で示すように、演算された開放電圧Ｖ_ＯＣＶを切片とするＩＶ基準直線（Ｐ）を中心とした、所定の幅で特定される領域である。なお、ＩＶ基準直線（Ｐ）の傾きは、例えば、二次電池１０の初期の状態における内部抵抗が用いられる。

例えば、二次電池１０が低中領域の電流域で使用されている場合には、電流−電圧の特性は線形性が保たれるため、サンプリングデータは、当該斜線部の中に収まる（図４のエリアａ）。一方、二次電池１０が低中領域の電流域で使用されている場合（図４のエリアｂ）には、電流−電圧の特性は非線形性をもつようになり、サンプリングデータは、当該斜線部から外れる。

非線形領域存在割合検出部３０８は、サンプリングデータで抽出されるエリアが斜線部内にある時（図４のエリアａ）には、二次電池１０は線形性が保たれており、非線形領域の存在割合は所定の割合より低いと判断する。一方、サンプリングデータで抽出されるエリアが斜線部外にある時（図４のエリアｂ）には、二次電池１０は線形性が保たれておらず、非線形領域の存在割合が所定の割合より高いと判断する。そして、非線形領域存在割合検出部３０８は、当該判断結果に基づく信号を状態変数フィルタ演算部３０３に送信し、状態変数フィルタ演算部３０３は、当該存在割合に基づいて、存在割合が小さい場合には、カットオフ周波数をλａに、存在割合が大きい場合には、カットオフ周波数をλｂとする。

次に、本例の電池状態推定装置の制御手順を、図５を用いて説明する。図５は、本例の電池状態推定装置の制御手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１にて、電流検出部３０１、および電圧検出部３０２により、電流計測値Ｉ（ｋ）、および電圧計測値Ｖ（ｋ）の取得が行われ、状態変数フィルタ演算部３０３に送出される。

ステップＳ２にて、非線形領域存在割合検出部３０８は、開路電圧Ｖ_ＯＣＶと、ステップＳ１の計測値に基づいて、バッテリー１２の非線形領域の存在割合を検出する。次に、ステップＳ３にて、状態変数フィルタ演算部３０３は、ステップＳ２の存在割合に応じて、状態変数フィルタのカットオフ周波数をλａ又はλｂに設定する。

ステップＳ４にて、電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧計測値Ｖ（ｋ）について、状態変数フィルタ演算部３０３により、上記式（９）及び（１０）、又は、（１１）及び（１２）に従い、設定されたカットオフ周波数に基づく状態変数フィルタを用いたフィルタ処理が行なわれ、変換状態量ω（ｋ）が算出される。

ステップＳ５にて、ステップＳ４において算出された変換状態量ω（ｋ）及び電圧計測値Ｖ（ｋ）を用いて、適応同定器３０４により、上記式（１４）に従い、電池モデルの電池パラメータφ＾（ｋ）の同定が行なわれる。

ステップＳ６にて、状態観測器３０５により、状態変数フィルタ演算部３０３及び適応同定器３０４により算出された電池パラメータφ＾（ｋ）および変換状態量ω（ｋ）に基づいて、開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）の算出が行なわれる。

そしてステップＳ７にて、ＳＯＣ変換部３０６は、ステップＳ５の開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）を用いて、予め定められた二次電池１０の開路電圧−ＳＯＣ特性に基づいて、充電率推定値ＳＯＣ＾（ｋ）の算出が行なわれる。

本実施形態では、以上のようにして二次電池１０の電池モデルの電池パラメータφ＾（ｋ）および充電率推定値ＳＯＣ＾（ｋ）の推定が行われる。

上記のように本例は、電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧計測値Ｖ（ｋ）を用いて、二次電池１０の電池モデルに基づく状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算し、電圧推定値Ｖ＾（ｋ）を算出し、電圧計測値Ｖ（ｋ）および電圧推定値Ｖ＾（ｋ）の差分ｅ（ｋ）がゼロに収束するように、電池モデルの電池パラメータφ＾（ｋ）を推定する際に、二次電池１０の非線形領域の存在割合に応じて、状態変種フィルタのカットオフ周波数を設定する。これにより、非線形領域にある電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧計測値Ｖ（ｋ）を減衰させて、線形領域にある計測値を効率的に用いて、変換状態量を演算し、パラメータφ＾（ｋ）を推定することができる。

また本発明は、電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧計測値Ｖ（ｋ）に基づき、非線形領域の存在割合を検出し、存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、状態変種フィルタのカットオフ周波数を低いカットオフ周波数（λｂ）にする。これにより、二次電池１０の電流−電圧特性は、環境や使用条件により経時的に変化する。そのため、二次電池１０の現在の状態を、電流計測値Ｉ（ｋ）および電圧計測値Ｖ（ｋ）から把握し、二次電池１０の非線形領域の存在割合を検出することにより、二次電池１０の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。

なお、本例は、二次電池１０の電池温度に基づいて、二次電池１０の非線形領域の存在割合を検出し、カットオフ周波数を設定してもよい。図６ａ〜ｃは、各温度における電流に対する端子間電圧の特性（ＩＶ特性）の一例を示し、図６ａは電池温度２５度の場合のＩＶ特性を、図６ｂは電池温度０度の場合のＩＶ特性を、図６ｃは電池温度−３０度の場合のＩＶ特性を示す。図６ａ〜ｃに示すように、ＩＶ特性は、電池温度を相関性があり、電池温度が低くなるにつれて、非線形領域の存在割合が大きくなる。そして、図６ａ〜ｃに示す特性は、二次電池１０に使用される電池の特性により予め決まる。そのため、本例において、非線形領域存在割合検出部３０８は、電池温度と非線形領域の存在割合との相関表を予め記録し、温度センサ６０の検出温度に基づいて、存在割合を特定する。そして、状態変数フィルタ演算部３０３は、非線形領域存在割合検出部３０８により特定された、非線形領域の存在割合に応じて、二次電池１０の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。

なお、本例は、二次電池１０の劣化度に基づいて、二次電池１０の非線形領域の存在割合を検出し、カットオフ周波数を設定してもよい。図７ａ及びｂは、劣化における電流に対する端子間電圧の特性（ＩＶ特性）の一例を示し、図７ａは初期の電池のＩＶ特性を、図７ｂは劣化後の電池のＩＶ特性を示す。図７ａ及び図７ｂに示すように、ＩＶ特性は、劣化度と相関性があり、劣化するにつれて、非線形領域の存在割合が大きくなる。そして、図７ａ及び図７ｂに示す特性は、二次電池１０に使用される電池の特性により予め決まる。そのため、本例において、非線形領域存在割合検出部３０８は、劣化度と非線形領域の存在割合との相関表を予め記録し、劣化度センサ７０の検出温度に基づいて、存在割合を特定する。そして、状態変数フィルタ演算部３０３は、非線形領域存在割合検出部３０８により特定された、非線形領域の存在割合に応じて、二次電池１０の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。

なお本例は、電流及び電圧の計測値、電池温度又は電池の劣化度に応じて、非線形領域の存在割合が大きくなった場合に、現在の電流計測値が所定の電流値より小さい場合には、カットオフ周波数を高いカットオフ周波数（λａ）に設定してもよい。二次電池１０の非線形領域の存在割合が大きくなった場合でも、電流計測値の絶対値の低い領域（小中電流領域）では、二次電池１０の線形性が保たれている。一方、絶対値の高い領域（高電流領域）では、二次電池１０の線形性が保たれていない。そのため、状態変数フィルタ演算部３０３は、非線形領域の存在割合が所定の割合よりも大きいと判断された場合であり、電流検出部３０１の測定値に基づき、小中電流領域が使用されている場合には、カットオフ周波数を高いカットオフ周波数（λａ）に設定する。これにより、本例は、演算精度を高めることができる。

なお、電流の大小が頻繁に切り替わり、カットオフ周波数を毎回切り換えると、パラメータの収束性が悪くなる場合がある。そのため、例えば、ある時間内の平均電流に基づいて、カットオフ周波数を変更してもよい。

なお、本例の電流センサ４０は本発明の「電流検出手段」に相当し、電圧センサ５０が「電圧検出手段」に、状態変数フィルタ演算部３０３が「端子電圧推定手段」に、適応同定器３０４が「同定手段」に、状態観測器３０５が「開路電圧演算手段」に、非線形領域存在割合検出部３０８が「非線形領域存在割合検出手段」に相当する。

《第２実施形態》
図８は、発明の他の実施形態に係る電池状態推定装置の電子制御ユニット３０のブロック図である。本例では上述した第１実施形態に対して、電子制御ユニット３０の一部が異なる。これ以外の構成は上述した第１実施形態と同じであるため、その記載を援用する。

図８に示すように、電子制御ユニット３０はパラメータ変換部３０７を有し、状態変数フィルタ演算部３０３は、第１演算部３０３１と第２演算部３０３２を含む。状態変数フィルタ演算部３０３は、複数の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ω（ｋ）を演算する。第１演算部３０３１は、式（９）及び式（１０）により表される、カットオフ周波数（λａ）の状態変数フィルタ（第１の状態変数フィルタ）を用いて演算し、第２演算部３０３２は、式（１１）及び式（１２）により表される、カットオフ周波数（λｂ）の状態変数フィルタ（第２の状態変数フィルタ）を用いて演算する。

第１演算部３０３１は、電池モデルに基づく第１の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ω_１（ｋ）を演算し、第２演算部３０３２は、電池モデルに基づく第２の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ω_２（ｋ）を演算する。そして、適応同定器３０４は、変換状態量であるω_１（ｋ）から、電圧推定値Ｖ＾（ｋ）と、電圧計５０で検出され電圧検出部３０２により取得された実際の計測値である電圧計測値Ｖ（ｋ）と、の差分がゼロに収束するように、適応調整則により、下記式（１４）に示すアルゴリズムに基づいて、適応同定器３０４は、電池モデルの電池パラメータφ_１＾（ｋ）の同定を行なう。

パラメータ変換部３０７は、予め設定されているテーブルまたは数式を参照し、λａ及びλｂを用いて、適応同定器３０４により同定されたパラメータφ_１＾（ｋ）を、パラメータφ_２＾（ｋ）に変換する。そして、状態観測器３０５は、パラメータ変換部３０７により変換されたパラメータφ_２＾（ｋ）と、第２演算部３０３２により演算された変換状態量ω_２（ｋ）を用いて、開路電圧推定値Ｖ_０＾（ｋ）を算出する。

上記のように本例は、λａの状態変数フィルタを用いて演算する第１演算部３０３１とλｂの状態変数フィルタを用いて演算する第２演算部３０３２を設ける。そして、本例は、第１演算部３０３１の演算結果に基づき適応同定器３０４により演算し、第２演算部３０３２の演算結果に基づき第２演算部３０３２により演算する構成をもつ。共通のカットオフ周波数をもつ状態変数フィルタを用いて演算した結果を、適応同定器３０４及び状態観測器３０５にそれぞれ出力する場合には、状態変数フィルタの周波数特性がパラメータ同定性能へ与える影響と、状態量推定性能へ与える影響がトレードオフになり、演算精度が充分に発揮できない可能性があった。本例は、適応同定器３０４において同定に必要な入力周波数帯を無駄に落すことなく、状態観測器３０５において非線形性域の入力を減衰できるように、各状態変数フィルタに異なるカットオフ周波数を設定できるため、二次電池１０の非線形性の影響を受ける事なく、開放電圧を精度よく推定することができる。

なお、本例は、非線形領域存在割合検出部３０８により検出された存在割合に応じて、第１状態変数フィルタのカットオフ周波数又は第２状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方を設定してもよい。また本例は、存在割合に応じて、第１状態変数フィルタのカットオフ周波数又は第２状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方を、低い周波数に設定してもよい。二次電池１０の非線形領域の割合が小さい場合には、λｂのフィルタを用いて、演算する必要は必ずしも必要ないため、本例は、二次電池１０の状態に応じて、カットオフ周波数の大きさを調整することにより、演算精度を高めることができる。

なお本例の第１演算部３０３１は本発明の「第１演算手段」に相当し、第２演算部３０３２は本発明の「第２演算手段」に相当する。

《実施例１》
電池モデルを用いたシミュレーションにより、本発明の実施形態１に係る電池状態推定装置の効果を検証したので、図９〜図１１を用いて、説明する。図９〜１１において、上から電流計測値Ｉ（ｋ）の変化を示すプロファイル、電圧計測値Ｖ（ｋ）の変化を示すプロファイル、同定パラメータ（Ｔ１）の変化を示すプロファイル、ＳＯＣ誤差（％）を示すプロファイル、ＳＯＣの推定値の変化を示すプロファイルである。

図９は、電流−電圧特性が線形領域でのシミュレーション結果を示し、図１０は電流−電圧特性が非線形領域でのシミュレーション結果である。また図１１は、図１０の点線部分の拡大図である。また図９〜図１１において、一点鎖線は、シミュレーション時に求めた真値を示し、破線は、カットオフ周波数をλ１とした場合を示し、実線はカットオフ周波数をλ２とした場合を示す。ここで示したカットオフ周波数は、λ１＞λ２という関係とした。

図９に示すように、電流−電圧特性が線形領域では、カットオフ周波数λ２に比べ、λ１の方が、同定パラメータ（Ｔ１）の収束性能もよく、ＳＯＣ推定誤差も小さくなった。よって、線形領域においては、カットオフ周波数をλ１にすること演算精度が向上した。

図１０及び図１１に示すように、ＩＶ特性が非線形領域に至るような場合に、線形領域で設定したカットオフ周波数λ1では、ＳＯＣ推定差も大きく、非線形性の影響を受けて同定パラメータ（Ｔ１）が振動的になる場合があった（図１１のＸ参照）。カットオフ周波数λ２では、同定パラメータの振動を抑制した。よって、非線形領域に置いては、カットオフ周波数をλ２にすること演算精度が向上した。

《実施例２》
実施例１と同様に、本発明の実施形態２に係る電池状態推定装置の効果を検証したので、図１２〜図１５を用いて、説明する。図１２〜１５においては、上から電流計測値Ｉ（ｋ）の変化を示すプロファイル、電圧計測値Ｖ（ｋ）の変化を示すプロファイル、同定パラメータ（Ｔ１）の変化を示すプロファイル、ＳＯＣ誤差（％）を示すプロファイル、ＳＯＣの推定値の変化を示すプロファイルである。

図１２及び図１３は、電流−電圧特性が線形領域でのシミュレーション結果であり、図１４及び図１５は、電流−電圧特性が非線形領域でのシミュレーション結果である。一点鎖線は、シミュレーション時に求めた真値である。図１２と図１４の破線は、第１演算部３０３１と第２演算部３０３２の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ１とした場合を示す。実線は第１演算部３０３１の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ１とし、第２演算部３０３２の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ３とした場合を示す。図１３と図１５の破線は第１演算部３０３１と第２演算部３０３２の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ２とした場合を示す。実線は第１演算部３０３１の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ２と第２演算部３０３２の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ３とした場合を示す。ここで示したカットオフ周波数は、λ１＞λ２＞λ３という関係である。

図１２及び図１３より、電流−電圧特性が線形領域では、カットオフ周波数λ２（図１３）に比べ、λ１（図１２）の方が、同定パラメータ（Ｔ１）の収束性能がよく、ＳＯＣ推定誤差も小さくなった。よって、線形領域においては、カットオフ周波数をλ１にすることで演算精度が向上した。

図１４、図１５より、電流−電圧特性が非線形領域に至るような場合に、線形領域で設定したカットオフ周波数λ１（図１４）では、ＳＯＣ推定差が大きく、非線形性の影響を受けて同定パラメータ（Ｔ１）が振動的になる場合があった（図１４のＹ部分を参照）。カットオフ周波数λ２（図１５）では、同定パラメータの振動を抑制した。よって、非線形領域に置いては、カットオフ周波数をλ２にすることで演算精度が向上した。

１０…二次電池
２０…負荷
３０…電子制御ユニット
３０１…電流検出部
３０２…電圧検出部
３０３…状態変数フィルタ演算部
３０３１…第１演算部
３０３２…第２フィルタ演算部
３０４…適応同定器
３０５…状態観測器
３０６…ＳＯＣ変換部
３０７…パラメータ変換部
３０８…非線形領域存在割合検出部
４０…電流センサ
５０…電圧センサ
６０…温度センサ
７０…劣化度センサ

Claims (11)

1. 二次電池の電流を、電流計測値として検出する電流検出手段と、
   前記二次電池の端子電圧を、電圧計測値として検出する電圧検出手段と、
   前記二次電池の電池モデルを定義し、前記電流計測値および前記電圧計測値を、前記電池モデルに基づく状態変数フィルタを用いて、状態量変換して変換状態量を算出し、前記変換状態量から、前記電池モデルに基づく前記二次電池の端子電圧を電圧推定値として推定する端子電圧推定手段と、
   前記電圧計測値と前記電圧推定値との差分がゼロに収束するように、前記二次電池のパラメータを同定する同定手段と、
   前記二次電池の電流―電圧と特性のうちの非線形領域の存在割合を検出する非線形領域検出手段とを備え、
   前記端子電圧推定手段は、前記存在割合に応じて、前記状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定することを特徴とする電池状態推定装置。
2. 前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低く設定することを特徴とする請求項１記載の電池状態推定装置。
3. 前記端子電圧推定手段は、
   前記存在割合が所定の存在割合より小さい場合には、前記カットオフ周波数を第１のカットオフ周波数に設定し、
   前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を第１のカットオフ周波数より低い第２のカットオフ周波数に設定することを特徴とする請求項１又は２記載の電池状態推定装置。
4. 前記端子電圧推定手段は、第１の状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算する第１の演算部と、前記第１の状態変数フィルタとは異なる第２の状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算する第２の演算部とを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。
5. 前記変換状態量と前記パラメータを用いて、前記二次電池の開路電圧を演算する開路電圧演算手段をさらに有し、
   前記同定手段は、前記第１の演算部により演算された変換状態量に基づき、前記パラメータを同定し、
   前記開路電圧演算手段は、前記第２の演算部により演算された変換状態量に基づき、前記開路電圧を演算することを特徴とする請求項４記載の電池状態推定装置。
6. 前記端子電圧推定手段は、前記存在割合に応じて、前記第１の状態変数フィルタ又は前記第２の状態変数フィルタの少なくとも一方のフィルタの前記カットオフ周波数を設定することを特徴とする請求項４又は５記載の電池状態推定装置。
7. 前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記第１の状態変数フィルタのカットオフ周波数又は前記第２の状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方のカットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項４〜６のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。
8. 前記非線形領域検出手段は、前記電流計測値及び前記電圧計測値に基づき前記非線形領域の存在割合を検出し、
   前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。
9. 前記非線形領域検出手段は前記二次電池の温度に基づき、前記非線形領域の存在割合を検出し、
   前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。
10. 前記非線形領域検出手段は前記二次電池の劣化度に基づき、前記非線形領域の存在割合を検出し、
    前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。
11. 前記端子電圧推定手段は、前記電流計測値が所定の電流値より小さい場合には、前記カットオフ周波数を前記所定のカットオフ周波数より高くすることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。

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