JP7314880B2 - バッテリ診断装置、方法、プログラム、及び車両 - Google Patents
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Description
以下、本開示の各実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
<構成>
図1は、第1の実施形態に係るバッテリ診断装置とその周辺部の機能ブロック図である。図1に例示した機能ブロックは、本開示のバッテリ診断装置120を有する管理センター100と、この管理センター100と通信を介して接続される車両200と、を備える。なお、図1では、管理センター100に1つの車両200が接続されている例を示したが、2つ以上の車両200が接続されてもよい。
次に、図2乃至図6をさらに参照して、本開示の第1の実施形態に係るバッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の例をいくつか説明する。
図2は、バッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の第1例の処理手順を示すフローチャートである。
設定部122は、取得部121が取得した電圧に基づく診断が、対象となるバッテリ210についての最初の診断であるか否かを判断する。この判断は、例えば、車両200の監視部220が、検出したバッテリ210の電圧をそのバッテリ210を一意に特定できる固有情報(識別IDなど)と紐付けて管理センター100に送信し、設定部122が受信したこの固有情報を認識することで実現可能である。最初の診断である場合は(S201、はい)、ステップS202に処理が進み、最初の診断ではない場合は(S201、いいえ)、ステップS203に処理が進む。
設定部122は、予め定めた初期値の診断モデルを、バッテリ劣化の推定に利用する診断モデルとして設定する。初期値の診断モデルは、上述した第1診断モデル(保護回路有りバッテリ用モデル)又は第2診断モデル(保護回路無しバッテリ用モデル)とする。誤った劣化推定を回避するためには、対象バッテリが初期期間(後述する)に劣化の発生が少ないバッテリである場合は、第2診断モデルを初期値に設定することが好ましく、対象バッテリが初期期間に劣化の発生が多いバッテリである場合は、第1診断モデルを初期値として設定することが好ましい。初期値の診断モデルが設定されると、ステップS204に処理が進む。
設定部122は、前回の診断で設定した診断モデルを、バッテリ劣化の推定に利用する診断モデルとして再設定する(暫定的)。なお、診断モデルは、上記ステップS202、後述するステップS206又はS207のいずれかにおいて新たに設定される。前回の診断モデルが再設定されると、ステップS204に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた初期期間中であるか否かを判断する。初期期間とは、バッテリ210が車両200に搭載されてから第1時間が経過するまでの間である。第1時間は、バッテリ210の性能/特性や車両200の機能などに基づいて設定される所定の値であって、例えば1年とすることができる。バッテリを車両に搭載するとは、製造工程で車両に初めてバッテリが組み付けられた行為や、車両に搭載さている古いバッテリを新しいバッテリに交換した行為などを指す。初期期間中である場合は(S204、はい)、ステップS205に処理が進み、初期期間中ではない場合は(S204、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧が閾値Vc以上であるか否かを判断する。閾値Vc(第1閾値)は、放電量を抑制するための保護回路がバッテリ210に接続されているか否かを判定するための所定の電圧値である。例えば、閾値Vcは、保護回路が接続されているバッテリ210の電圧(規格値、平均値、偏差値など)と、保護回路が接続されていないバッテリ210の電圧(規格値、平均値、偏差値など)との間の値に設定される。バッテリ210の電圧が閾値Vc以上である場合は(S205、はい)、ステップS206に処理が進み、バッテリ210の電圧が閾値Vc未満である場合は(S205、いいえ)、ステップS207に処理が進む。
設定部122は、第1診断モデルをバッテリ劣化の推定に利用する診断モデルとして設定する。この第1診断モデルは、保護回路を接続した(保護回路有り)バッテリ210の電圧に基づいて機械学習された診断モデルである。第1診断モデルが設定されると、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、第2診断モデルをバッテリ劣化の推定に利用する診断モデルとして設定する。この第2診断モデルは、保護回路を接続していない(保護回路無し)バッテリ210の電圧に基づいて機械学習された診断モデルである。第2診断モデルが設定されると、ステップS208に処理が進む。
推定部123は、設定部122によって設定された診断モデル(第1診断モデル又は第2診断モデル)を用いて、バッテリ210の劣化状態を推定する。劣化状態の推定は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧をパラメータとして診断モデルに入力し、ニューラルネット演算を実施して得られた結果に基づいて行われる。結果としては、初期期間中に予め定めた劣化を生じる確率(又は劣化を生じない確率)を例示できる。この場合、確率が所定の値よりも高ければ、バッテリ210が劣化状態にあると推定することができる。バッテリ210の劣化状態が推定されると、ステップS209に処理が進む。
推定部123は、バッテリ210の推定劣化状態を含めたバッテリ診断結果を、出力部130に出力する。これにより、本バッテリ診断制御が終了する。
図3は、バッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の第2例の処理手順を示すフローチャートである。この第2例のバッテリ診断制御は、上記第1例のバッテリ診断制御(図2)に、取得部121が取得するバッテリ210の電圧の精度(信頼度)が低い場合における誤診断を回避する処理を加えたものである。具体的には、ステップS204とステップS205との間に、ステップS301の処理が実行される。なお、第2例におけるステップS301以外の処理は、第1例の処理と同様であるため、ここでは一部を省略して説明する。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた初期期間中であるか否かを判断する。初期期間中である場合は(S204、はい)、ステップS301に処理が進み、初期期間中ではない場合は(S204、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、バッテリ210の蓄電量が閾値S以上であるか否かを判断する。閾値S(第3閾値)は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧の精度が高いか否かを判定するための所定の蓄電量である。例えば、SOC-OCV特性曲線においてバッテリ210の開放端電圧(OCV)の変化率がフラットから急峻に切り替わる蓄電量に設定される。
図4A及び図4Bは、バッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の第3例の処理手順を示すフローチャートである。図4Aの処理と図4Bの処理とは、結合子X、Yで結ばれる。この第3例のバッテリ診断制御は、上記第1例のバッテリ診断制御(図2)に、取得部121が取得するバッテリ210の電圧が受けるノイズなど影響を排除する処理を加えたものである。具体的には、ステップS201~S209の処理にステップS401~S405の処理を新たに加えたものである。なお、第3例におけるステップS401~S405以外の処理は、第1例の処理と同様であるため、ここでは一部を省略して説明する。
設定部122は、予め定めた初期値の診断モデル(第1診断モデル又は第2診断モデル)を、バッテリ劣化の推定に利用する診断モデルとして設定する。初期値の診断モデルが設定されると、ステップS401に処理が進む。
設定部122は、予め定めたカウンターのカウント値であるカウントCをゼロにリセットする。このカウントCは、ステップS205において取得部121が取得したバッテリ210の電圧が閾値Vc以上である回数を累積するために用いられる。カウントCがゼロにされると、ステップS204に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた初期期間中であるか否かを判断する。初期期間中である場合は(S204、はい)、ステップS402に処理が進み、初期期間中ではない場合は(S204、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた判定期間中であるか否かを判断する。判定期間とは、バッテリ210の電圧が受けるノイズの影響を排除するために最終判定を保留する期間である。この判定期間は、原則初期期間と同じかそれよりも短く設定される(例えば30日間)。判定期間は、バッテリ210が車両に搭載されてから経過する期間であってもよいし、初期期間における途中の期間であってもよい。判定期間中である場合は(S402、はい)、ステップS205に処理が進み、判定期間中ではない場合は(S402、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧が閾値Vc以上であるか否かを判断する。バッテリ210の電圧が閾値Vc以上である場合は(S205、はい)、ステップS403に処理が進み、バッテリ210の電圧が閾値Vc未満である場合は(S205、いいえ)、ステップS404に処理が進む。
設定部122は、カウントCを1つインクリメントする。カウントCがインクリメントされると、ステップS404に処理が進む。
設定部122は、判定期間が終了したか否かを判断する。判定期間が終了した場合は(S404、はい)、ステップS405に処理が進み、判定期間が終了していない場合は(S404、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、カウントCが閾値M以上であるか否かを判断する。閾値M(第2閾値)は、ノイズの影響を考慮した上でバッテリ210の電圧が閾値Vc以上であるか閾値Vc未満であるかを判断するための所定の値である。閾値Mは、例えば3回とすることができる。カウントCが閾値M以上である場合は(S405、はい)、ステップS206に処理が進み、カウントCが閾値M未満である場合は(S405、いいえ)、ステップS207に処理が進む。
図5A及び図5Bは、バッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の第4例の処理手順を示すフローチャートである。図5Aの処理と図5Bの処理とは、結合子X、Yで結ばれる。この第4例のバッテリ診断制御は、上記第3例のバッテリ診断制御(図4A及び図4B)に、取得部121が取得するバッテリ210の電圧の精度(信頼度)が低い場合における誤診断を回避する処理を加えたものである。具体的には、ステップS204とステップS402との間に、ステップS501の処理が実行される。なお、第4例におけるステップS501以外の処理は、第1例及び第3例の処理と同様であるため、ここでは一部を省略して説明する。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた初期期間中であるか否かを判断する。初期期間中である場合は(S204、はい)、ステップS501に処理が進み、初期期間中ではない場合は(S204、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
設定部122は、バッテリ210の蓄電量が閾値S以上であるか否かを判断する。閾値S(第3閾値)は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧の精度が高いか否かを判定するための所定の蓄電量である。例えば、SOC-OCV特性曲線においてバッテリ210の開放端電圧(OCV)の変化率がフラットから急峻に切り替わる蓄電量に設定される。
図6は、バッテリ診断装置120が実行するバッテリ診断制御の第5例の処理手順を示すフローチャートである。この第6例のバッテリ診断制御は、上記第1例のバッテリ診断制御(図2)に、初期期間が経過した後もバッテリ210の電圧に基づいて診断モデルを設定する処理を加えたものである。具体的には、ステップS601の処理が新たに加えられる。なお、第5例におけるステップS601以外の処理は、第1例の処理と同様であるため、ここでは一部を省略して説明する。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の使用時間に基づいて、予め定めた初期期間中であるか否かを判断する。初期期間中である場合は(S204、はい)、ステップS205に処理が進み、初期期間中ではない場合は(S204、いいえ)、ステップS601に処理が進む。
設定部122は、取得部121が取得したバッテリ210の電圧が閾値Vc以上であるか否かを判断する。バッテリ210の電圧が閾値Vc以上である場合は(S601、はい)、ステップS206に処理が進み、バッテリ210の電圧が閾値Vc未満である場合は(S601、いいえ)、ステップS208に処理が進む。
なお、上述した第1例~第5例の各バッテリ診断制御のステップS202、S203、S206、及びS207においては、診断モデルを設定することに代えて、例えば「1」であれば第1診断モデルを指定し「0」であれば第2診断モデルを指定するフラグを設定するようにしてもよい。この場合には、ステップS208の処理の前に、フラグを参照して第1診断モデル及び第2診断モデルのいずれかを設定するステップを新たに加えればよい。
<構成>
図7は、第2の実施形態に係るバッテリ診断装置とその周辺部の機能ブロック図である。図7の機能ブロックに例示するように、本第2の実施形態は、上記第1の実施形態において管理センター100が備えていたバッテリ診断装置120を、車両300に備えた構成である。第1の実施形態と第2の実施形態とで同一の構成については、同一の参照符号を付している。以下、第1の実施形態で説明した内容を基本としつつ、第2の実施形態において異なる内容を中心に説明を行う。
本第2実施形態の構成においても、上記第1実施形態と同様、車両300に備えられるバッテリ診断装置120は、図2乃至図6を用いて説明した第1例~第5例及び他の例によるバッテリ診断制御をそれぞれ実行することができる。これらのバッテリ診断制御を実行することによって、上述した様々な効果を奏することができる。
上述した本開示のバッテリ診断装置は、車両に搭載されたバッテリの状態を示す物理量に基づいて、2つ以上の診断モデルの中から1つの診断モデルを設定し、この設定した1つの診断モデルに基づいてバッテリの劣化状態を推定する。この制御により、バッテリの劣化状態の推定精度を向上させることができる。
110 通信部(管理センター通信部)
120 バッテリ診断装置
121 取得部
122 設定部
123 推定部
124 格納部
130 出力部
200 車両
210 バッテリ
220 監視部
230 通信部(車両通信部)
300 車両
Claims (9)
- 車両に搭載されたバッテリの状態を診断するバッテリ診断装置であって、
前記バッテリの状態を示す物理量を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記物理量に基づいて、2つ以上の診断モデルの中から1つの診断モデルを設定する設定部と、
前記設定部が設定した前記1つの診断モデルに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定する推定部と、を備え、
前記物理量は、少なくとも電圧を含み、
前記2つ以上の診断モデルは、放電量を抑制するための保護回路を接続した前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第1診断モデルと、前記保護回路を接続しない前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第2診断モデルと、を含み、
前記設定部は、前記取得部が取得した前記バッテリの電圧が第1閾値以上である場合に前記第1診断モデルを設定し、それ以外の場合に前記第2診断モデルを設定する、
バッテリ診断装置。 - 前記設定部は、前記バッテリが車両に搭載されてから第1時間が経過するまでの間、所定のタイミング毎に前記取得部が取得した前記物理量に基づいて前記第1診断モデル及び前記第2診断モデルのいずれかを設定し、前記第1時間が経過した後は、前記第1診断モデルから前記第2診断モデルへ変更する設定を行わない、
請求項1に記載のバッテリ診断装置。 - 前記設定部は、前記バッテリが車両に搭載されてから第1時間が経過するまでの間、所定のタイミング毎に前記取得部が取得した前記バッテリの電圧が前記第1閾値以上であるか否かを判断し、前記バッテリの電圧が前記第1閾値以上であると判断した回数が、前記第1時間より短い第2時間が経過するまでの間に第2閾値以上ある場合に前記第1診断モデルを設定し、それ以外の場合に前記第2診断モデルを設定する、
請求項1に記載のバッテリ診断装置。 - 前記設定部は、前記バッテリの蓄電量が第3閾値以上である場合又は前記車両の駐車時間が第4閾値未満である場合に、前記取得部が取得した前記物理量に基づいて前記1つの診断モデルの設定を行う、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載のバッテリ診断装置。 - 前記設定部は、前記バッテリの蓄電量が第3閾値未満である場合又は前記車両の駐車時間が第4閾値以上である場合に、所定の診断モデル又は前回設定した診断モデルを設定する、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載のバッテリ診断装置。 - 車両に搭載されたバッテリの状態を診断するバッテリ診断装置のコンピューターが実行するバッテリ劣化推定方法であって、
前記バッテリの状態を示す物理量として少なくとも電圧を取得するステップと、
前記取得した前記バッテリの電圧が第1閾値以上である場合に、2つ以上の診断モデルの中から放電量を抑制するための保護回路を接続した前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第1診断モデルを設定し、それ以外の場合に前記保護回路を接続しない前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第2診断モデルを設定するステップと、
前記設定した診断モデルに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定するステップと、を含む、
バッテリ劣化推定方法。 - 車両に搭載されたバッテリの状態を診断するバッテリ診断装置のコンピューターに実行させるバッテリ劣化推定プログラムであって、
前記バッテリの状態を示す物理量として少なくとも電圧を取得するステップと、
前記取得した前記バッテリの電圧が第1閾値以上である場合に、2つ以上の診断モデルの中から放電量を抑制するための保護回路を接続した前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第1診断モデルを設定し、それ以外の場合に前記保護回路を接続しない前記バッテリの電圧に基づいて機械学習されたAIモデルである第2診断モデルを設定するステップと、
前記設定した診断モデルに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定するステップと、を含む、
バッテリ劣化推定プログラム。 - 前記車両から送信された前記バッテリの状態を示す前記物理量を受信して前記取得部に送出する通信部と、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載のバッテリ診断装置と、を備えた、
管理センター。 - 請求項1乃至5のいずれか1項に記載のバッテリ診断装置を搭載した、車両。
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