JP6287582B2 - 車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置 - Google Patents

車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置 Download PDF

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Description

本発明は、車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置に関する。
ハイブリッド自動車(HV)又は電気自動車(EV)などの車両には、リチウムイオンバッテリなどの二次電池が搭載されている。車両用二次電池の充電状態(SOC:State of Charge)は走行可能距離などを計算するために用いられる指標であり、この車両用二次電池の充電状態SOCを逐次推定することは、バッテリパックの容量削減に大きく寄与するため重要なことである。
車両用二次電池の充電状態SOCを推定するため、等価回路モデルを用いる方法が研究されている。この推定方法は、バッテリを電気回路の等価回路モデルにより表現し、電流を過渡的(例えばステップ状)に変化させたときの電圧の時間応答(充放電特性)に応じて波形をフィッティングすることで等価回路のパラメータを推定(同定)する手法である。
応答波形はRC並列回路の放電波形と等価となり指数応答となる。このため、このフィッティング方法としては、例えばLM(Levenberg Marquardt)法などの非線形最小2乗法を用いてパラメータを推定(同定)する方法が挙げられる。ここで、非線形最小2乗法は、実際の計測波形と推定されたパラメータによる擬似応答波形とを各サンプリングデータにおいて比較し、その誤差eの2乗の総和Σe^2を最小化するようにパラメータを調整する方法である。本願に関連する技術として、開回路電圧の収束値に基づいて充電状態(充電率)を推定する手法が提供されている(例えば、特許文献1参照)。
特開2005−43339号公報(特許4015128号公報)
一般的な制御方法に従って検出電圧を等間隔でサンプリングした例を図10に示す。この図10は、電流がステップ状に減少したときの電圧の過渡応答特性を示している。この図10に示すように、サンプリングデータDは、高周波領域RN1におけるデータ数に比較して低周波領域RN2におけるデータ数が圧倒的に多くなる。したがって、誤差eの2乗の総和Σeを最小化し図10に示すフィッティング関数F0を求めるとき、低周波領域RN2ではパラメータを精度よく推定(同定)できるが高周波領域RN1ではパラメータの推定精度が相対的に低下してしまう。また、サンプリング期間は、推定すべき所望のRC回路の時定数と同程度の長さを必要とするため、低周波領域RN2では特に長時間を要してしまう。しかし、実走行中にパラメータを推定(同定)する場合には、信号を長時間取得できない可能性がある。
本発明の目的は、車両の実走行中に等価回路モデルのパラメータを高精度で推定できるようにした車両用二次電池の等価回路モデルのパラメータ推定装置を提供することにある。
請求項1記載の発明によれば、推定部は、電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される測定電圧データを部分的に間引いて有効データを決定した後、有効データを用いて所定のフィッティング手法により等価回路モデルのパラメータを推定する。請求項1記載の発明のように、測定電圧データを部分的に間引いて有効データを決定した後、所定のフィッティング手法により等価回路モデルのパラメータを推定すれば、極力正確なフィッティング関数を求めることができ、車両の実走行中に等価回路モデルのパラメータを高精度で推定できる。
請求項8記載の発明によれば、推定部は、電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される測定電圧データについて前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた複数の周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、前記複数の周波数領域間のデータ数の割合を修正し、当該周波数領域の誤差の重み付け係数を設定し、この重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を用いて所定のフィッティング手法により等価回路モデルのパラメータを推定する。請求項8記載の発明のように、測定電圧データについて誤差の重み付け係数を設定し、この重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を用いて、所定のフィッティング手法により等価回路モデルのパラメータを推定すれば、極力正確なフィッティング関数を求めることができ、車両の実走行中に等価回路モデルのパラメータを高精度で推定できる。
一実施形態において車両用二次電池の等価回路パラメータの推定装置のシステムブロック構成例を概略的に示す電気的構成図 二次電池の等価回路モデル例を概略的に示す図 充電状態の推定方法を概略的に示すフローチャート 等価回路モデルの電流変化、電圧変化を原理的に表すタイミングチャート 高周波領域/低周波領域に分類するためのイメージ例 推定方法の一例を概略的に示す説明図(その1) 推定方法の一例を概略的に示す説明図(その2) データ取得数が少ない場合の例を概略的に示す説明図 開回路電圧−充電状態を概略的に示す特性図 推定方法の比較例を概略的に示す説明図
以下、本発明の一実施形態を説明する。図1は、本実施形態に係る車両用二次電池の等価回路パラメータの推定装置1の電気的構成を概略的なブロック図により示す。
車両内には主機モータによる負荷2が搭載されている。この負荷2には二次電池3のセル群から電力供給されている。二次電池3はリチウムイオン電池などによる。電圧値測定部4が二次電池3のセルの電圧値を測定するために設けられており、温度測定部5が二次電池3の温度を測定するために設けられる。また、電流値測定部7が負荷2に流れる電流を測定するために設けられる。
演算部8は、例えばマイクロコンピュータを用いて構成される。この演算部8は例えばマイクロコンピュータ内にA/D変換部8aおよびメモリ8bを備え、電圧値測定部4により測定された電圧値v(t)の電圧情報、温度測定部5により測定された温度T(t)の温度情報、及び、電流値測定部7により測定された電流値i(t)の電流情報を、A/D変換部8aを通じて取得し、それぞれ、測定電圧データ、測定温度データ、測定電流データとしてメモリ8bに記憶させる。演算部8は、これらの値の少なくとも一部又は全部を用いて二次電池3の等価回路モデル9のパラメータの値を演算する。
前述構成における二次電池3の充電状態SOCの推定方法について、図2〜図10を参照しながら説明する。図3に示すフローチャートは、演算部8が周期T0毎のタイマ割込に応じて実行する処理内容を概略的に示すものであり、推定装置1が車両内に実装された環境下で行われる処理を示す。周期T0は、電流値測定部による電流値i(t)、電圧値測定部による電圧値v(t)、温度測定部による温度T(t)のサンプリング間隔を示す。図2は等価回路モデル9を概略的に示す。
図2に示す二次電池3の等価回路モデル9において、VOCV(OCV:Open Circuit Voltage)は開回路電圧を示す。開回路電圧VOCVは電気化学的平衡状態における電極間の電位差を示している。図2に示す二次電池3の等価回路モデル9は、二次電池3の純電圧要素10と、内部インピーダンス要素11とを端子間に備える。この内部インピーダンス要素11は、抵抗R0と、この抵抗R0に複数個直列接続されると共にコンデンサC1…Cn及び抵抗R1…Rnがそれぞれ並列接続されたRC並列回路群12と、を備える。抵抗R0は0次成分の抵抗となる。図2に示す等価回路モデル9により二次電池3を表した場合、RC並列回路群12の各並列回路12aの時定数τ1、τ2…τnが混在する反応を示すようになる。なお、厳密に言えばインダクタ成分なども存在するが、例えば無視可能な程度となるため図示していない。ここで、電流値測定部7は、二次電池3から負荷2に流れる電流値Iを測定することで二次電池3に流れる電流を測定でき、電圧値測定部4は、二次電池3の両端子間の電圧値を測定できる。
演算部8は、二次電池3の充電状態SOCを推定するため図3に示す処理を一定のサンプリング周期T0毎に実行する。メモリ8bは「対象データ記憶フラグ」を記憶する記憶領域を備えている。詳しくは後述するが、演算部8はこの対象データ記憶フラグを変化させることで、過渡的に変化したタイミング中の対象データであるか否かを判別する。この対象データ記憶フラグは、その初期値がオフに設定されている。
まず、演算部8は、電流値測定部7により測定された電流値i(t)についてA/D変換部8aを通じて取得し、電圧値測定部4により測定された電圧値v(t)についてA/D変換部8aを通じて取得し、温度測定部5により測定された温度T(t)についてA/D変換部8aを通じて取得し、順次メモリ8bに記憶する(S1)。
演算部8は、まず対象データ記憶フラグがオフになっていることを条件として(S2:YES)、これらのメモリ8bに記憶された電流値i(t)を解析し、電流値i(t)が急速(過渡的)に変化したか否かを判定する(S3)。このとき、例えば演算部8は、電流値i(t)の変化度が所定の第1勾配以上となったか否かを判定することで電流値i(t)が急速(過渡的)に変化したか否かを判定すると良い。例えば、車両が停止中であるときには負荷2に流れる電流は極少となる。すると、電流値i(t)は概ね一定になるため、演算部8はステップS3にてNOと判定し、図3に示す処理を抜ける。
例えば、車両が停車している最中に急発進したときには、駆動用の負荷2には大電流が流れるため電流が急速に多くなり、電流値i(t)の増加度が大きくなる。等価回路モデル9上では、コンデンサC1…Cnに電荷が急速充電されることになる。逆に、車両が信号待ちで停車したとき、或いは、イグニッションキースイッチ(図示せず)がユーザによりオフにされてエンジン停止したときなどには、駆動用の負荷2に流れていた電流が急速に少なくなり、電流値i(t)の減少度が大きくなる。等価回路モデル9上では、コンデンサC1…Cnに蓄積された電荷が急速に放電されることになる。このとき、演算部8は、ステップS3において過渡的に変化したと判定しYESと判定する。
演算部8は、このステップS3の条件を満たしたときには、電流値i(t)の変化タイミングより前の所定期間中において電流値i(t)が一定範囲内の変化に収まっているか否かを判定する(S4)。この判定条件は、変化タイミングより前の所定期間中では電流値i(t)が概ね一定値となっているか否かを判定する処理条件を示すものである。
等価回路モデル9は、直列接続された個々のRC並列回路12a毎に互いに異なる時定数τ1…τnが定められることになる。このステップS4の判定条件は、等価回路モデル9内のパラメータ推定処理に先立ち、この取得されたデータが解析処理として適切なデータであるか否かを判定するために設けられる処理である。
このステップS4の判定条件は、例えば等価回路モデル9上でコンデンサC1…Cnの蓄積電荷量が所定範囲内の電荷量に落ち着いているか否かを判定するために設けられる。具体的には、ステップS4の判定条件は、例えば、RC並列回路12aの時定数τ1…τnのうち、最大の時定数(例えばτn)のRC並列回路12aのコンデンサ(例えばCn)に十分電荷が蓄積され、所定範囲内の電荷量に落ち着いているか否かを判定するために設けられる。
演算部8は、このステップS4の判定条件を満たさないときには、等価回路モデル9のコンデンサの最終蓄積電荷量が不明となるため、パラメータ推定処理に不向きなデータと判定し、図3に示す推定処理を抜ける。
演算部8は、ステップS4の条件を満たすと判定したときには、メモリ8bの対象データ記憶フラグをオンにして保持する(S5)。そして、演算部8は、この後に取り込まれる電流値i(t)、電圧値v(t)、温度T(t)を、「対象データ」としてメモリ8b内に記憶させる(S6)。
そして、演算部8は、変化タイミング後に取得された対象データ数が第1所定数以上のデータ数であるか否か判定する(S7)。例えば、演算部8が、第1所定数(時間換算した場合、例えば数百sec)以上のデータ数を取得していれば、このステップS7の判定条件を満たしていると判定する。このステップS7の判定条件は、過渡応答特性が十分に定常状態に落ち着いているか否かを判定するために設けられる。
例えば、等価回路モデル9内のコンデンサC1…Cnに十分電荷が蓄積された後に極少電流(≒0A)となるときには、このステップS7の判定条件は、RC並列回路12aの時定数τ1…τnのうち最大の時定数(例えばτn)のRC並列回路12aのコンデンサ(例えばCn)の電荷が放電され所定範囲内の電荷量に落ち着いたか否かを判定するために設けられる。
図4は、等価回路モデル9の電流変化、電圧変化を原理的に表すタイミングチャートである。図4は電流値i(t)が一定時間だけ所定値であったタイミングから電流値i(t)が急速に減少し0[A]まで至るときのステップ応答を参考例として示している。この場合の等価回路モデル9の過渡応答特性は、電流変化タイミングを時間0としたとき、原理的に下記の(1)式のように表すことができる。
Figure 0006287582
このとき時間経過しt→0〜∞とすると、定常状態(V=VOCV)に至るまでの差電圧ΔVは下記(2)式のように表すことができる。
Figure 0006287582
この差電圧ΔVは、等価回路モデル9の直流抵抗成分(R0+R1+…+Rn)にかかる電圧となる。この直流抵抗成分(R0+R1+…+Rn)にかかる電圧を算出することが等価回路モデル9のパラメータを算出するために重要となる。ステップS7の判定条件は、過渡応答特性が十分に定常状態に落ち着いていることを条件としているものである。演算部8は、このステップS7の判定条件を満たすと判定したときには、対象データ記憶フラグをオフとし(S8)、後述のステップS12の処理に移行する。
演算部8は、ステップS7において、メモリ8bに記憶された対象データの数が第1所定数未満であった(S7:NO)ときには、電流値i(t)が再度急速(過渡的)に変化したか否かを判定する(S9)。この電流値i(t)の変化方向は増加方向でも減少方向でも良い。このとき、例えば演算部8は、電流値i(t)の変化度が所定の第2勾配以上となったか否かを判定することで急速(過渡的)に再度変化したか否かを判定すると良い。車両が信号待ちしている状態から再発進したときには、負荷2に流れる電流値i(t)が急速に増加する。また、車両が通常走行している状態から急加速したときにも、負荷2に流れる電流値i(t)が急速に増加する。
逆に、車両が通常走行している状態から停止したときには、負荷2に流れる電流値i(t)が急速に減少する。また、車両が減速することで負荷2に流れる電流値i(t)が急速に減少してステップS3でYESと判定された後、さらに車両が停止することで負荷2に流れる電流値i(t)がさらに減少してもステップS9でYESと判定される。ステップS9の判定条件は、このように電流値i(t)が急速に再変化するタイミングを判定するために設けられている。演算部8は、このステップS9の判定条件を満たさないときには図3の処理を抜ける。
演算部8は、周期T0において図3のステップS1に戻って処理を繰り返し、電流値i(t)、電圧値v(t)、温度T(t)の測定値を周期T0間隔で取得し続ける。このとき、対象データ記憶フラグが一旦オンされると、演算部8はステップS2においてNOと判定し、ステップS6において対象データとして測定値を記憶し続け、ステップS7又はS9の判定条件を満たすまで、これらのステップS1、S2、S6、S7、S9の処理を繰り返す。
演算部8は、対象データを第1所定数以上取得するまでの間に、電流値i(t)が再度急速(過渡的)に変化した(S7:NO、S9:YES)ことを条件として、対象データ記憶フラグをオフとする(S10)。そして、演算部8は、ステップS3の変化タイミング後の低周波領域のデータ数(低周波データ数)が高周波領域のデータ数(高周波データ数)に比較して第2所定数以上多いか否か判定する(S11)。
サンプリング電流値i(t)が急速(過渡的)に大きく変化するときにはこの電流値i(t)には高周波成分が多く含まれることになるが、急速変化した後には定常状態に至るまで電圧は緩やかに変化し、その後の時間領域では低周波成分が多く含まれることになる。したがって、変化タイミング直後の時間領域を高周波領域とし、その後のあるタイミング以降の時間領域を低周波領域と考えることができる。
等価回路モデル9は、そのRC並列回路12aの時定数τ1…τn(抵抗の抵抗値×コンデンサの容量値)の初期値が実験又はシミュレーションなどによって予め設定されている。したがって、高周波領域/低周波領域は、等価回路モデル9のRC並列回路12aの時定数τ1…τnの初期値の大きさに応じて予め分割されている。
図5(a)及び図5(b)は高周波領域/低周波領域に分類するためのイメージ例を示す。本実施形態では、図5(a)に示すように高周波領域RN1/低周波領域RN2の2つの時間領域に分割する形態を示すが、必ずしも2つの領域RN1及びRN2に分割する必要はなく、図5(b)に示すように例えば3以上の領域RN1〜RN3に分割しても良いし、全てのRC並列回路12aの時定数τ1…τn毎に別々のn個の領域に分割しても良い。また、時定数τ1…τnのうち2つ以上が所定時間内にあれば、これらの2つ以上の時定数に対応した領域を同一の領域に分割しても良い。
演算部8が、所定周期T0毎に電流値i(t)などをサンプリングすると、変化タイミング直後の高周波領域のデータ数よりも、その後緩やかに変化するときの低周波領域のデータ数の方が概ね多くなる。
ステップS11の処理は、この高周波領域及び低周波領域における取得データ数及びそれらの関係に応じて処理内容を分けるために設けられている。このステップS11の処理は、後処理ステップ(S13〜S14)において、低周波領域RN2のデータを間引いても解析用データとして満足するデータであるか否かを予め判定するための処理である。
この処理方法は、後述するステップS12及びS13のデータの間引き方法に応じてデータ数が変化するものであるが、例えば低周波領域RN2のデータ数を半分に間引くことが予め定められている場合には、少なくとも高周波領域RN1のデータ数に対し2倍以上のデータ数が存在する場合にステップS11の条件を満たすと判定すると良い。
演算部8は、データ数の判定条件ステップS7及びS11の判定結果に応じて推定方法A〜Cに分けて等価回路モデル9のパラメータを推定する(S12〜S14)が、これらの推定方法を説明する。
演算部8は、ステップS7において対象データ数が第1所定数以上となる場合には、推定方法Aを用いて等価回路モデル9のパラメータを推定する(S12)。図6(a)に推定方法Aを概略的に示すように、演算部8は、特に低周波領域RN2のサンプリングデータを間引くことで高周波領域RN1と低周波領域RN2のデータ数の割合を同等にする。ここでいう同等とは、互いの領域のデータ数が同一又は何れかのデータ数に所定マージンを加減算した割合を示す。
図10は仮に低周波領域RN2のデータDを間引くことなく推定処理が行われた例を示している。この図10に示すように、低周波領域RN2のデータDを間引くことなく推定処理が行われると、高周波領域RN1におけるフィッティング精度が悪化してしまうことが発明者のシミュレーションにより判明している(図10中の領域RN1a参照)。これは、低周波領域RN2内のデータ数が多くなると、低周波領域RN2のデータの影響を受けやすくなり、高周波領域RN1では良好にフィッティングできないためである。
したがって、本実施形態では、演算部8が低周波領域RN2のデータ数と高周波領域RN1のデータ数との割合を修正する。例えば、演算部8は低周波領域RN2のデータ数と高周波領域RN1のデータ数とをほぼ同等数(同一数又はその所定マージンの加減算数内))にすることで、フィッティング精度を全周波数領域内で良好に保つようにする。
データの間引き方法は、単に所定時間間隔としても良いが、例えば規則的に単調増加する関数(例えば、対数関数又は平方根関数など)に応じた時間間隔(サンプリング間隔)T1、T2、T3…で低周波領域RN2のデータを残留させて有効データとし残りのデータを破棄すると良い。すると、図6(a)に示すように、時間経過に伴いデータ数を少なくするように低周波領域RN2のデータを間引いて有効データDを決定することができる。
そして、演算部8はこの間引き処理が行われた後の有効データDを使用して非線形最小2乗法により等価回路モデル9のパラメータを推定する。演算部8がフィッティング関数との誤差の2乗を最小化するように当該フィッティング関数のパラメータ(抵抗値、容量値)を推定するとき、低周波領域RN2及び高周波領域RN1においてほぼ同一個数のデータの影響を受けることになり、全領域においてほぼ均一な誤差範囲内となるようにパラメータを算出できる。
また演算部8が、前述の関数に応じた時間間隔T1、T2、T3…でデータを残して有効データDとし、その間のデータを間引くように処理すれば、低周波領域RN2のデータのフィッティングパラメータへの影響を少なくすることができ、高周波領域RN1及び低周波領域RN2間でほぼ均一な誤差範囲内となるようにパラメータを算出できる。図6(b)には、このときの処理後の有効データDとフィッティング関数F1とを示す。低周波領域RN2でも極低周波数領域において誤差E1を十分低く保ちながら高周波領域RN1(特に領域RN1a)におけるフィッティング度を高めることができる。
演算部8は、低周波領域RN2のデータ数が高周波領域RN1のデータ数に比較して第2所定数以上多いと判定したときには、推定方法Bを用いて等価回路モデル9のパラメータを推定する(図3のS13)。
図7に推定方法Bを概略的に示すように、演算部8は推定方法Bを用いるときに、取得できたデータのうち特に低周波領域RN2に差し掛かった低周波領域RN2bのサンプリングデータを少なくしつつ所定の最低周波数領域RN2cのサンプリングデータを多く残す。この場合、演算部8は、例えば、高周波領域RN1から低周波領域RN2に差し掛かる低周波領域RN2bのデータDを間引いてその残留データを有効データDとしながら、例えば最低周波数領域RN2c(最終データ付近)のデータDを間引かずに有効データDとする。すると、最低周波数領域RN2cの有効データDを特に密にできる。この推定方法Bの場合も同様に、高周波領域RN1と低周波領域RN2でのデータ数の割合をほぼ同等数とすると良い。
前述したように、等価回路モデル9の直流抵抗成分(R0+R1+…+Rn)にかかる電圧ΔVを算出することが、等価回路モデル9のパラメータを算出するために特に重要となる。このため、直流抵抗成分(R0+R1+…+Rn)にかかる電圧ΔVが極力正確に算出できるようにフィッティングパラメータを算出することが重要となる。
演算部8が、第1所定数未満のデータ数しか取得できていないと判定した場合、仮に例えば図6に示すように低周波領域RN2のデータDを単調に間引いてしまうと間引き過ぎてしまい、直流抵抗成分(極低周波領域)まで正確にフィッティングできない可能性がある。そこで、演算部8はステップS13において最低周波数領域RN2c付近のサンプリングデータを多く残すようにしている。すると、直流抵抗成分(極低周波領域)まで極力正確にフィッティングできるようになり、パラメータの推定精度を向上できる。
演算部8は、低周波領域RN2のデータ数が高周波領域RN1のデータ数に比較して十分多くなく第2所定数以上のデータ数が取得されていないと判定したときには、推定方法Cを用いて等価回路モデル9のパラメータを推定する(図3のS14)。このような場合、図8(a)に示すように、領域RN1及びRN2内の全対象データの絶対数自体が少なくなると共に低周波領域RN2のデータ数も極端に少なく、低周波領域RN2のデータDを間引くことは望ましくない。ただし、発明者らが行ったシミュレーションでは、このままフィッティング関数F2を描くと、図8(b)に破線で示すように、低周波領域RN2でも極低周波数において誤差E2が大きくなってしまう。
そこで、演算部8は、例えば誤差の2乗の総和を算出するときに、低周波領域RN2のデータの重み付け係数kを増加させるようにしている。例えば、説明を簡単化するため全対象データ数を14点とし、e1〜e14をフィッティング関数と各サンプリングデータとの誤差と仮定する。ここで、高周波領域RN1の誤差をe1〜e7とし、低周波領域RN2の誤差をe8〜e14とする。すると、誤差の2乗の総和Σeを下記の(3)式に示すように、
Figure 0006287582
とし、高周波領域RN1側では重み付け係数を1とし、低周波領域RN2では重み付け係数kについて1を超える所定数とする。
すると、低周波領域RN2における誤差をフィッティング関数に対して重点的に影響させることができる。なお、この例では、重み付け係数kについて1つのみ用いた例を示したが、高周波領域RN1と低周波領域RN2とで互いに異なる重み付け係数(例えばk1、k2)を用いても良い。この場合の複数の重み付け係数k1、k2は、高周波領域RN1側の重み付け係数k1よりも低周波領域RN2側の重み付け係数k2をより高く設定すると良い。
そして、演算部8は非線形最小2乗法を用い、加工された有効データDとパラメータによる擬似応答波形とを比較し、誤差の2乗の総和を最小値とするようにフィッティングして等価回路モデル9のパラメータを推定する。
この例では、演算部8が、低周波領域RN2内の測定電圧値v(t)の全てのデータの誤差の重み付け処理を行う例を示しているが、低周波領域RN2の測定電圧値v(t)のデータの間引き処理を行った後に誤差を算出し、この誤差の重み付け処理を行っても良い。
演算部8は、ステップS12〜S14の推定方法A〜Cを用いて算出されたパラメータを用いて開回路電圧VOCVを算出する(図3のS15)。具体的には、演算部8は、等価回路モデル9にかかる電圧値v(t)を取得し、パラメータを等価回路モデル9に代入して算出された電圧値を前記の電圧値v(t)から減算することで、開回路電圧VOCVを算出する。
そして演算部8は、開回路電圧VOCV−充電状態SOCのマップと温度T(t)の情報に応じて充電状態SOCを推定する(S16)。図9は、演算部8内のメモリ8bに予め記憶された開回路電圧VOCV−充電状態SOCのマップの一例を示すが、充電状態SOCは開回路電圧VOCVに依存して変化するため、充電状態SOCを算出することができる。
以下、前述の説明を一例とした本実施形態の特徴をまとめる。
本実施形態によれば、演算部8は、測定電流値i(t)が過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される測定電圧値v(t)について、測定電圧値v(t)を部分的に間引いて有効データDを決定した後、非線形最小2乗法により誤差の2乗の総和を最小値とするように等価回路モデル9のパラメータ(抵抗R0…Rnの抵抗値、コンデンサC1…Cnの容量値)を推定している。特に、演算部8は、RC並列回路12aの時定数τ1…τnに応じて設定された高周波領域RN1及び低周波領域RN2に分割し、各領域RN1及びRN2(並びにRN3)において有効データDを決定している。これにより、極力正確なフィッティング関数F1を求めることができ、車両の実走行中に等価回路モデル9のパラメータを高精度で推定でき、充電状態SOCを精度良く算出できる。
なお、周波数領域をRN1及びRN2(並びにRN3)に分けた形態を示したが、これら2つ又は3つの領域に限定されるものではなく、例えば4つ以上の周波数領域RN1、N2、RN3、…に分けても良いし、周波数領域RN1及びRN2(並びにRN3…)を分けなくても良い。領域を分けた場合でも分けない場合でも、特に規則的に単調増加する関数(例えば、対数関数又は平方根関数など)に応じた時間間隔(サンプリング間隔)で低周波領域RN2のデータを残して有効データDとし残りのデータを破棄すると良い。領域を分けた場合には当該領域毎に異なる関数を用いても良いし、互いに同一の関数で測定電流値i(t)が過渡的に変化したタイミングからの経過時間に応じて時間間隔を算出しても良い。このような場合も、測定電流値i(t)が過渡的に変化したタイミングから時間経過するに伴い測定電圧値v(t)のデータDを間引く量を多くしながら有効データDを決定することができる。
演算部8は、高周波領域RN1から低周波領域RN2(及びRN3…)に向かうにしたがって有効データDを少なくするように決定している。すると、高周波領域RN1側の有効データDによるフィッティングパラメータに対する影響を大きくでき、低周波領域RN2…側の有効データDによるフィッティングパラメータに対する影響を小さくできる。
例えば車両が信号停車したときに電流値i(t)が急速に変化し、演算部8がサンプリングデータ(電圧値v(t)、電流値i(t)など)を取得する期間を第1所定数以上のデータ数(時間換算で長時間(例えば数百sec))確保できた場合、フィッティング関数F1のパラメータを特に低周波領域RN2側では精度良く求めることができるが、高周波領域RN1のデータ数よりも低周波領域RN2のデータ数が多くなりすぎることがある。
このようなとき、演算部8は低周波領域RN2のデータを間引くことで高周波領域RN1と低周波領域RN2のデータ数の割合を修正している。これにより、低周波領域RN2の有効データDによるフィッティング処理への影響度を少なくでき、高周波領域RN1のフィッティング精度を向上できる。これにより、等価回路モデル9のパラメータを精度よく算出でき、充電状態SOCを精度良く算出できる。
例えば、車両が実走行中に信号停車から発進するまで長時間(数百sec)を確保できない場合、実走行中に等価回路モデル9のパラメータを推定(同定)する場合は、そのような長時間の信号データを取得できなくなる可能性がある。このような場合、例えば、演算部8が、ステップS7の条件を満たすまでの間に第1所定数未満のデータ数しか取得できなくなり、パラメータを精度よく算出できない可能性がある。
このようなとき、演算部8は、高周波領域RN1から低周波領域RN2に差し掛かる低周波領域RN2bの対象データを間引いて少なくしつつ低周波領域RN2のデータのうち最低周波数領域RN2c(最終データ付近)の対象データを間引かないようにして多く有効データDとして残し、最低周波数領域RN2cの有効データDを特に密にする。すると、演算部8が非線形最小2乗法によるフィッティング処理を行ったときに、低周波領域RN2のうち最低周波数領域RN2cの有効データDの影響を大きくすることができ、極低周波成分(直流抵抗成分)側での誤差を極力抑制できる。これにより、等価回路モデル9のパラメータの算出精度を向上でき、ひいては充電状態SOCを精度良く算出できる。
本実施形態によれば、演算部8は、測定電流値i(t)が過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される測定電圧値v(t)について、誤差の重み付け係数を設定し、重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を用いて、非線形最小2乗法により誤差の2乗の総和を最小値とするように等価回路モデル9のパラメータ(抵抗R0…Rnの抵抗値、コンデンサC1…Cnの容量値)を推定している。特に、演算部8は、RC並列回路12aの時定数τ1…τnに応じて設定された高周波領域RN1及び低周波領域RN2に分割し、各領域RN1及びRN2(並びにRN3)において誤差の重み付け係数を設定している。これにより、極力正確なフィッティング関数F1を求めることができ、車両の実走行中に等価回路モデル9のパラメータを高精度で推定でき、充電状態SOCを精度良く算出できる。
なお、周波数領域を領域RN1及びRN2(並びにRN3)に分けて誤差の重み付け係数を設定する形態を示したが、これら2つ又は3つの領域に限定されるものではなく、例えば4つ以上の周波数領域RN1、N2、RN3、…に分けても良いし、周波数領域RN1及びRN2(並びにRN3)を分けなくても良い。領域を分けた場合でも分けなかった場合でも、特に規則的に単調減少する関数(例えば、対数関数または平方根関数の逆数)を、測定電流値i(t)が過渡的に変化したタイミングからの経過時間に応じて変化する関数として用いて誤差の重み付け係数を設定するようにしても良い。また、領域RN1、RN2(、RN3…)を分けた場合には当該領域毎に異なる関数を用いても良いし、互いに同一の関数を用いて測定電流値i(t)が過渡的に変化したタイミングからの経過時間に応じて誤差の重み付け係数を算出しても良い。
また、例えば非線形2乗法を用いる場合に前述の(3)式を適用した場合、低周波領域RN2の誤差の重み付け係数kを1より小さい係数として設定しても良い。この場合も複数の誤差の重み付け係数(例えばk1、k2)を用いても良い。高周波領域RN1の誤差の重み付け係数k1よりも低周波領域RN2の誤差の重み付け係数k2を小さく設定すると良い。
特に、演算部8は、測定電圧値v(t)のデータ数が第1所定数未満と判定され且つ高周波領域RN1に比較して低周波領域RN2のデータ数が第2所定数未満と判定されたことを条件として、高周波領域RN1の測定電圧値v(t)の誤差に対して低周波領域RN2の誤差の少なくとも一部を重くするように重み付けしている。具体的には、例えば、演算部8は各データDのフィッティング関数への誤差の2乗の総和を算出するときに重み付け係数k(>1)を用いて低周波領域RN2のデータDの誤差を補正している。
すると、高周波領域RN1側の誤差(例えばe1〜e7)によるフィッティングパラメータに対する影響を小さくでき、低周波領域RN2側の誤差(例えばe8〜e14)によるフィッティングパラメータに対する影響を大きくできる。これにより直流抵抗成分(極低周波成分)側での誤差を極力抑制できパラメータの算出精度を向上でき、ひいては充電状態SOCを精度良く算出できる。
(他の実施形態)
前述実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下に示す変形又は拡張が可能である。
前述実施形態のパラメータ算出方法は、例えば車両停車時、車両減速(急減速)時、エンジン停止時、車両発進(急発進)時、エンジン始動時、などにおいて、二次電池3に流れる電流値i(t)が急変化するタイミング前後の特性を利用して等価回路モデル9のパラメータを算出できる。なお、電流が過渡的(例えばステップ状)に変化したときに、極めて短時間でこの過渡的変化が繰り返された場合は、必要なデータを取得することができない場合もある。このような場合には、図3に示す充電状態SOCの算出処理を実施しないようにしても良い。また、例えば、図3に示す処理に適用した場合には、短時間で過渡的変化が繰り返された場合には、演算部8がステップS11においてNOと判定するが、この場合、第3所定数(<第2所定数)以上のデータが取得された場合にステップS14に移行して推定方法Cを用いてパラメータを推定し、第3所定数未満のデータしか取得されなかったときには、パラメータを推定することなく図3に示す処理を抜けるようにすると良い。すると、ステップS16の充電状態SOCの算出処理を実施しないようにすることができる。
前述実施形態では、所定のフィッティング手法として、非線形最小2乗法により誤差の2乗の総和を最小とする形態を示したが、これに限定されるものではなく、非線形最小2乗法に類した他のフィッティング手法を用いても良い。この他のフィッティング手法としては、非線形計画法を用いることができる。
等価回路モデル9として、抵抗R0を直列接続したRC並列回路群12を適用したが、この回路構成のものに限られるものではない。例えば他のコンデンサ成分又はインダクタ成分などを加入した等価回路モデルを用いても良い。
前述実施形態では、測定電流値i(t)が過渡的に変化した後の測定電圧値v(t)について領域(RN1、RN2、RN3、…)に分け、それぞれの領域で個別に処理を行う形態を示したが、周波数領域(時間領域)毎に処理を分けなくても良い。
また、周波数領域を分けない場合、例えば図3に示すステップS7において、演算部8は対象データ数が第1所定数以上であると判定したことを条件として、ステップS12の処理に替えて、規則的に単調増加する関数(例えば、対数関数又は平方根関数など)を、測定電流値i(t)が過渡的に変化したタイミングからの経過時間に応じて変化する関数として用いてこの時間間隔をサンプリング間隔として有効データDを決定しても良い。
また、周波数領域RN1、RN2(、RN3…)を分けても分けなくても、測定電圧値v(t)が過渡的に変化した後の全周波数領域(全時間領域)において単純減少する関数(例えば、対数関数または平方根関数の逆数)に応じた誤差の重み付け係数を測定電圧値v(t)に紐付けたり、当該測定電圧値v(t)を間引いて決定された有効データDに紐付けても良い。
また、周波数領域RN1、RN2(、RN3…)を分けても分けなくても、測定電圧値v(t)が過渡的に変化した後の全周波数領域(全時間領域)において誤差の重み付け係数を測定電圧値v(t)に対応付け、誤差の重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を部分的に間引いて所定のフィッティング手法(例えば前述の非線形最小2乗法、非線形計画法など)により等価回路モデル9のパラメータを推定するようにしても良い。
演算部8が、低周波領域RN2(、RN3、…)の全ての測定電圧値v(t)の誤差の重み付け処理を行った後、重み付け処理が行われた誤差を部分的に間引いて有効誤差を決定し、この有効誤差を用いて所定のフィッティング手法により等価回路モデル9のパラメータを推定するようにしても良い。すなわち、例えば(3)式に示す非線形最小2乗法では、例えば低周波数領域RN2側の「e10」を無効誤差とし、e1〜e7、e8〜e9、e11〜e14を有効誤差として誤差の2乗の総和を求めるようにしても良い。
また、演算部8は、測定電圧値v(t)のデータ数が第1所定数未満と判定され且つ高周波領域RN1に比較して低周波領域RN2のデータ数が第2所定数以上と判定されたことを条件としてステップS13に示すパラメータ推定方法に替えて以下に示す方法によりデータDに対する誤差の重み付け係数を設定してパラメータを推定するようにしても良い。例えば、図7の上図に示すように測定電圧値v(t)が取得されたときに、演算部8はこのデータDを間引くことなく低周波領域RN2のうち最低周波数領域RN2cのデータについて誤差の重み付け係数を重く設定し等価回路モデル(9)のパラメータを推定するようにしても良い。また、誤差の重み付け係数を重く設定した後に、データDを間引くようにしても良い。
なお、特許請求の範囲に付した括弧付き符号は本願明細書の構成要素に対応する符号を付したものであり構成要素の一例を挙げたものである。したがって、本願に係る発明は当該特許請求の範囲の構成要素に付した符号の要素に限られるわけではなく、特許請求の範囲内の用語又はその均等の範囲で様々な拡張が可能である。
図面中、1は等価回路のパラメータ推定装置、4は電圧値測定部、7は電流値測定部、8は演算部(推定部)、9は等価回路モデル、11は内部インピーダンス要素、12はRC並列回路群、12aはRC並列回路、を示す。

Claims (16)

  1. 車両に搭載された二次電池(3)に流れる電流を測定する電流値測定部(7)と、
    前記二次電池にかかる電圧を測定する電圧値測定部(4)と、
    前記二次電池が互いに異なる時定数を有する複数のRC並列回路(12a)が等価回路モデル(9)に置換された状態で、前記電流値測定部(7)の測定電流データ及び前記電圧値測定部(4)の測定電圧データに応じて前記二次電池(3)の等価回路モデル(9)のパラメータを推定する推定部(8)と、を備え、
    前記推定部(8)は、前記電流値測定部(7)による測定電流データが過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される前記測定電圧データを部分的に間引いて有効データを決定した後、前記有効データを用いて所定のフィッティング手法により前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  2. 請求項1記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、規則的に単調増加する関数に応じた時間間隔をサンプリング間隔として前記有効データを決定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  3. 請求項1または2に記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎にサンプリング間隔を変更して前記有効データを決定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  4. 請求項3記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記周波数領域のうち高周波領域(RN1)から低周波領域(RN2、RN3、…)に向かうにしたがって前記有効データを少なくするように決定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  5. 請求項4記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記電圧値測定部(4)の測定電圧データについて前記電流値測定部(7)による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから第1所定数以上のデータ数を取得したか否か判定する第1判定手段(8)を備え、
    前記推定部(8)は、
    前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎にサンプリング間隔を変更して前記有効データを決定し、
    前記第1判定手段(8)により第1所定数以上のデータ数が取得されたと判定されたことを条件として前記低周波領域のデータを間引き処理して前記低周波領域の有効データの数と前記高周波領域の有効データの数との割合を修正処理し当該処理後の有効データを用いて前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  6. 請求項4記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記電圧値測定部(4)の測定電圧データについて前記電流値測定部(7)による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから第1所定数以上のデータ数を取得したか否か判定する第1判定手段(8)を備え、
    前記推定部(8)は、
    前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎にサンプリング間隔を変更して前記有効データを決定し、
    前記第1判定手段により第1所定数以上のデータ数が取得されていないと判定されたことを条件として前記低周波領域のデータを間引き処理して前記低周波領域の有効データの数と前記高周波領域の有効データの数との割合を修正処理し最低周波数領域(RN2c)のデータを密とし、当該処理後の有効データを用いて前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  7. 請求項1〜6の何れか一項に記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記測定電圧データを部分的に間引いて有効データを決定した後、前記有効データについて誤差の重み付け係数を設定し、前記重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を用いて所定のフィッティング手法により前記等価回路モデルのパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  8. 車両に搭載された二次電池(3)に流れる電流を測定する電流値測定部(7)と、
    前記二次電池にかかる電圧を測定する電圧値測定部(4)と、
    前記二次電池が互いに異なる時定数を有する複数のRC並列回路(12a)が等価回路モデル(9)に置換された状態で、前記電流値測定部(7)の測定電流データ及び前記電圧値測定部(4)の測定電圧データに応じて前記二次電池(3)の等価回路モデル(9)のパラメータを推定する推定部(8)と、を備え、
    前記推定部(8)は、前記電流値測定部(7)による測定電流データが過渡的に変化する変化タイミング以降に取得される前記測定電圧データについて前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた複数の周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、前記複数の周波数領域間のデータ数の割合を修正し、当該周波数領域の誤差の重み付け係数を設定し、前記重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を用いて、所定のフィッティング手法により前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  9. 請求項7または8記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記誤差の重み付け係数を設定するときに、規則的に単調減少する関数に応じて重み付け係数を設定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  10. 請求項7〜9の何れか一項に記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定された周波数領域毎に前記誤差の重み付け係数を設定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  11. 請求項10記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記周波数領域のうち高周波領域(RN1)から低周波領域(RN2、RN3、…)に向かうにしたがって前記誤差の重み付け係数を少なくするように設定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  12. 請求項8記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎に前記誤差の重み付け係数を変更設定し、
    前記電圧値測定部(4)の測定電圧データについて前記電流値測定部(7)による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから第1所定数以上のデータ数を取得したか否か判定する第1判定手段を備え、
    前記推定部(8)は、前記第1判定手段により第1所定数以上多いと判定されたことを条件として、前記周波数領域のうち高周波領域(RN1)から低周波領域(RN2、RN3、…)に向かうにしたがって誤差の重み付け係数を少なくすることを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  13. 請求項8記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎に前記誤差の重み付け係数を変更設定し、
    前記電圧値測定部の測定電圧データについて前記電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから第1所定数以上のデータ数を取得したか否か判定する第1判定手段と、
    前記電圧値測定部の測定電圧データについて前記電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから高周波領域のデータ数に比較して低周波領域のデータ数が第2所定数以上多いか否か判定する第2判定手段と、を備え、
    前記推定部(8)は、前記第1判定手段によりデータ数が第1所定数未満と判定され且つ前記第2判定手段により高周波領域のデータ数に比較して低周波領域のデータ数が第2所定数未満と判定されたことを条件として、前記高周波領域の誤差に対して前記低周波領域の誤差の少なくとも一部を重くするように重み付け処理して前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  14. 請求項8記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記電圧値測定部の測定電圧データについて前記電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから第1所定数以上のデータ数を取得したか否か判定する第1判定手段(8)と、
    前記電圧値測定部の測定電圧データについて前記電流値測定部による測定電流データが過渡的に変化したタイミングから高周波領域のデータ数に比較して低周波領域のデータ数が第2所定数以上多いか否か判定する第2判定手段と、を備え、
    前記推定部(8)は、
    前記RC並列回路(12a)の時定数に応じた周波数領域(RN1,RN2,RN3,…)を設定し、当該設定領域毎に前記誤差の重み付け係数を変更設定し、
    前記第1判定手段により第1所定数以上のデータ数が取得されていないと判定され且つ前記第2判定手段により高周波領域のデータ数に比較して低周波領域のデータ数が第2所定数以上と判定されたことを条件として、前記低周波領域(RN2)のうち最低周波数領域(RN2c)の測定電圧データの誤差の重み付け係数を重くして前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  15. 請求項8〜14の何れか一項に記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記推定部(8)は、前記重み付け係数に応じて重み付けされた誤差を部分的に間引いて有効誤差を決定し、この有効誤差を用いて所定のフィッティング手法により前記等価回路モデル(9)のパラメータを推定することを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
  16. 請求項1〜15の何れか一項に記載の車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置において、
    前記所定のフィッティング手法として非線形最小2乗法により誤差の2乗の総和を最小値とするようにフィッティングすることを特徴とする車両用二次電池の等価回路のパラメータ推定装置。
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