JP2016038240A - Deterioration state estimation device of battery - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、バッテリの劣化状態推定装置に関し、詳しくは、車両に設けられたバッテリの劣化状態を推定する劣化状態推定装置に関する。 The present invention relates to a battery degradation state estimation device, and more particularly to a degradation state estimation device that estimates a degradation state of a battery provided in a vehicle.
従来のバッテリの劣化状態推定装置として、任意の時刻間でのバッテリ電圧から求めた残存容量の変化量とバッテリ電流の積算値から求めた残存容量の変化量とに基づいて、バッテリの電流容量を算出し、算出した電流容量の初期値に対する変化割合をバッテリの劣化状態として推定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。 As a conventional battery degradation state estimation device, the current capacity of a battery is calculated based on the amount of change in the remaining capacity obtained from the battery voltage between arbitrary times and the amount of change in the remaining capacity obtained from the integrated value of the battery current. What calculates and estimates the rate of change of the calculated current capacity with respect to the initial value as the deterioration state of the battery is known (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１に記載のバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリに接続された電圧センサや電流センサの精度が低いと、正確なバッテリ電圧やバッテリ電流を得ることができない。このような場合、上述の劣化状態推定装置では、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができない。
However, the battery deterioration state estimation device described in
特に、バッテリの環境温度が低温の場合には、バッテリの内部抵抗が上昇し、分極の影響が大きくなるため、さらにバッテリの劣化状態を精度よく推定することが困難となる。 In particular, when the environmental temperature of the battery is low, the internal resistance of the battery increases and the influence of polarization becomes large, and it becomes more difficult to accurately estimate the deterioration state of the battery.
本発明は、このような事情に鑑みてなれたもので、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができるバッテリの劣化状態推定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a battery deterioration state estimation device that can accurately estimate a battery deterioration state.
本発明は、車両に搭載されたバッテリの劣化状態を推定する制御部を有する劣化状態推定装置であって、前記制御部は、前記車両の出荷時から現在までの前記バッテリの総放電容量と、前記バッテリの環境温度に応じた補正係数とに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とする。 The present invention is a deterioration state estimation device having a control unit that estimates a deterioration state of a battery mounted on a vehicle, the control unit, the total discharge capacity of the battery from the time of shipment of the vehicle to the present, The deterioration state of the battery is estimated based on a correction coefficient corresponding to the environmental temperature of the battery.
このように、本発明によれば、バッテリの劣化状態を精度よく推定することができる。 Thus, according to the present invention, the deterioration state of the battery can be accurately estimated.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
（第１の実施の形態）
図１に示すように、本発明の実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置を搭載した車両１は、電池パック２と、ＤＣ−ＤＣコンバータ３と、インバータ４と、モータ５と、モータ制御装置（以下、単に「ＭＧ−ＥＣＵ」という）６と、を含んで構成される。なお、車両１は、少なくとも車両の駆動力源としてモータを備えた電動車両またはハイブリッド車両である。
(First embodiment)
As shown in FIG. 1, a
電池パック２内には、バッテリ１０と、バッテリ管理システム（Battery Management System、以下、単に「ＢＭＳ」という）１１とが収容されている。バッテリ１０は、高電圧バッテリであり、リチウムイオン電池などの二次電池によって構成され、直流の電源を構成する。
A
ＤＣ−ＤＣコンバータ３は、バッテリ１０から供給された直流電力を低電圧に変換する。そして、ＤＣ−ＤＣコンバータ３は、低電圧に変換した電力を、例えば、１２Ｖの補機等に電力を供給するための低電圧バッテリ（図示しない）に供給する。
The DC-DC converter 3 converts the DC power supplied from the
本実施の形態において、インバータ４は、ＭＧ−ＥＣＵ６の制御により、バッテリ１０から供給された直流電力を三相交流電力に変換してモータ５に供給するようになっている。モータ５は、インバータ４から供給された三相交流電力によって回転駆動するようになっている。このように、モータ５は、原動機として機能し、モータ５が回転駆動することにより、その駆動力が車両１の駆動輪に伝達され、車両１が走行可能となる。
In the present embodiment, the inverter 4 is configured to convert DC power supplied from the
また、モータ５は、車両１の駆動輪から伝達された駆動力によって回転させられることにより、発電機としても機能し、インバータ４に三相交流電力を供給するようになっている。インバータ４は、ＭＧ−ＥＣＵ６の制御により、モータ５から供給された三相交流電力を直流電力に変換してバッテリ１０に供給するようになっている。
The
図２に示すように、電池パック２は、車両１のリアフロア１２上に設けられている。電池パック２には、車両前方側が開口したインレットダクト２０と、車両後方側に冷却ファン２２が設けられたアウトレットダクト２１が接続されている。すなわち、インレットダクト２０、電池パック２、アウトレットダクト２１及び冷却ファン２２によってバッテリ１０を冷却する冷却風を通す通路２３が形成されている。
As shown in FIG. 2, the
図１において、ＭＧ−ＥＣＵ６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。 In FIG. 1, the MG-ECU 6 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an input port, an output port, and a network module. It is composed of computer units.
ＭＧ−ＥＣＵ６のネットワークモジュールは、ＢＭＳ１１等の他のＥＣＵ（Electronic Control Unit）とＣＡＮ（Controller Area Network）を介して通信を行うことができるようになっている。 The network module of the MG-ECU 6 can communicate with another ECU (Electronic Control Unit) such as the BMS 11 via a CAN (Controller Area Network).
なお、本実施の形態において、ＭＧ−ＥＣＵ６及びＢＭＳ１１は、ＣＡＮを介して通信を行うものとして説明するが、フレックスレイ等の他の規格に準拠したネットワークを介して通信を行うようにしてもよい。 In the present embodiment, the MG-ECU 6 and the BMS 11 are described as communicating via CAN, but may communicate via a network compliant with other standards such as FlexRay. .
ＭＧ−ＥＣＵ６のＲＯＭには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをＭＧ−ＥＣＵ６として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、ＭＧ−ＥＣＵ６において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、ＭＧ−ＥＣＵ６として機能する。 The ROM of the MG-ECU 6 stores a program for causing the computer unit to function as the MG-ECU 6 along with various constants and various maps. That is, in MG-ECU 6, when the CPU executes a program stored in ROM, the computer unit functions as MG-ECU 6.
例えば、ＭＧ−ＥＣＵ６は、インバータ４を制御し、バッテリ１０を充放電させるようになっている。詳細には、ＭＧ−ＥＣＵ６は、バッテリ１０の残容量（State Of Charge、以下、単に「ＳＯＣ」という）及びバッテリ１０の劣化状態（State Of Health、以下、単に「ＳＯＨ」という）をＢＭＳ１１からＣＡＮを介して受信するようになっている。ここで、ＳＯＨは、バッテリ１０の「現在の満充電容量／初期の満充電容量×１００」で表される値（％）である。
For example, the MG-ECU 6 controls the inverter 4 to charge / discharge the
ＭＧ−ＥＣＵ６は、ＢＭＳ１１から受信したＳＯＣ及びＳＯＨに基づいて、バッテリ１０が充電可能な状態にあるか否か、及び、バッテリ１０が放電可能な状態にあるか否かを判断し、これら判断結果と、他のＥＣＵから受信した車両１の運転状態とに応じてインバータ４を制御するようになっている。
Based on the SOC and SOH received from the
ＢＭＳ１１は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、フラッシュメモリと、入力ポートと、出力ポートと、ネットワークモジュールとを備えたコンピュータユニットによって構成されている。ＢＭＳ１１のネットワークモジュールは、ＭＧ−ＥＣＵ６等の他のＥＣＵとＣＡＮを介して通信を行うことができるようになっている。
The
ＢＭＳ１１のＲＯＭには、各種定数や各種マップ等とともに、当該コンピュータユニットをＢＭＳ１１として機能させるためのプログラムが記憶されている。すなわち、ＢＭＳ１１において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、当該コンピュータユニットは、ＢＭＳ１１として機能する。
The ROM of the
ＢＭＳ１１の入力ポートには、後述するイグニッションスイッチ３３がオンされてからオフされるまでの間におけるバッテリ１０の充放電電流を検出する電流検出部としての電流センサ３０と、インレットダクト２０内の温度である吸気温を検出する吸気温度センサ３１と、バッテリ１０の温度を検出するバッテリ温度センサ３４とが接続されている。
The input port of the
電流センサ３０は、イグニッションスイッチ３３がオンされてからオフされるまでの間、所定の時間間隔で充放電電流を検出する。吸気温度センサ３１は、例えばインレットダクト２０と電池パック２との接続部分近辺に配置され（図２参照）、吸気温をバッテリ１０の環境温度として検出するものである。バッテリ温度センサ３４は、バッテリ１０の上部に配置されている（図２参照）。
The
また、ＢＭＳ１１は、ＣＡＮを介してコントローラ３２に接続されている。コントローラ３２には、イグニッションスイッチ（以下、単に「ＩＧ」という）３３が接続されている。そして、コントローラ３２は、ＩＧ３３がオンまたはオフされたときにイグニッション信号を取得し、この取得したイグニッション信号に基づいてＢＭＳ１１を起動するための指令信号を出力する。ＢＭＳ１１は、電流センサ３０によって検出された充放電電流に基づいて、ＳＯＣを算出するようになっている。また、ＢＭＳ１１は、コントローラ３２から取得した指令信号に基づいて起動する。
Further, the BMS 11 is connected to the
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。すなわち、ＢＭＳ１１は、制御部４０としての機能を有する。
Further, the
具体的には、ＢＭＳ１１は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘを記憶する記憶部４１を備えている。記憶部４１は、例えば不揮発性のフラッシュメモリによって構成されている。
Specifically, the BMS 11 includes a
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出するようになっている。
Further, the
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された放電電流を積算し、この積算された総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出する。
Specifically, the
ここで、電流センサ３０によって検出される充放電電流は、放電側がプラス、充電側がマイナスの値である。このため、ＢＭＳ１１は、充放電電流値＞０の条件を満たしたときに放電電流を積算する。
Here, the charge / discharge current detected by the
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
Then, the
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図３に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
Therefore, when the
図３に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
As shown in FIG. 3, when the
ＳＯＨベーステーブルは、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
The SOH base table calculates SOH considering the average usage state of the
また、ＳＯＨベーステーブルは、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。 Further, the SOH base table has a characteristic that the SOH base result SOHbase becomes smaller as the total discharge capacity Qdmax (n−1) becomes larger. The SOH base table of the present embodiment is an example, and is not limited to this. The total discharge capacity Qdmax (n−1) is subdivided, for example, by “1 kAh”, and the subdivision is performed. The SOH base result SOHbase may be defined so as to correspond to the total discharge capacity Qdmax (n−1). If the SOH base result SOHbase is defined so as to be linear with respect to the total discharge capacity Qdmax (n−1), the SOH base result SOHbase can be calculated in more detail.
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。
Further, the
具体的には、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度を記憶部４１に記憶し、車両１の出荷時から現在まで記憶部４１に記憶した環境温度に対して、加重平均化処理等の公知の平均化処理を施すことによって、補正係数Ｋを特定するときの平均環境温度を決定する。
Specifically, the
すなわち、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０によって充放電電流が検出されたときにおける環境温度を記憶部４１に記憶し、ＩＧ３３がオンにされたときに、記憶部４１に記憶されている環境温度に対して、平均化処理を施すことによって環境温度の平均値（平均環境温度）を求める。そして、ＢＭＳ１１は、平均環境温度に基づいて補正係数テーブルを参照することにより補正係数Ｋを特定する。
That is, the
補正係数テーブルは、平均環境温度と補正係数Ｋとの関係を予め実験的に求めたもので、ＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。また、補正係数テーブルは、平均環境温度が高いほど補正係数Ｋが大きな値となる特性を有する。なお、本実施の形態の補正係数テーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、平均環境温度を、例えば「１℃」や「５℃」ごとに細分化し、その細分化した平均環境温度に対応するように補正係数Ｋが規定されていてもよい。また、平均環境温度に対して線形となるよう補正係数Ｋが規定されていれば、より詳細に補正係数Ｋを算出することができる。
The correction coefficient table is obtained by experimentally determining in advance the relationship between the average ambient temperature and the correction coefficient K, and is stored in the ROM of the
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
The
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図４を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
Deterioration state estimation operation by the deterioration state estimation apparatus according to the present embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. The deterioration state estimation operation described below starts when the
図４に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ１で読み出した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ２）。
As shown in FIG. 4, first, the
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ４）。平均環境温度の算出方法は、上述した通りである。
Next, the
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ６）。
Thereafter, the
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して放電電流を測定し（ステップＳ７）、測定された放電電流の値を積算する（ステップＳ８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ８で積算した放電電流の値である総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出し、算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ９）。
Next, the
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ１０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ７以降の処理を繰り返し実行する。
Next, the
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ９で算出した総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ１１）、劣化状態推定動作を終了する。
On the other hand, when the
次に、図４に示した劣化状態推定動作の一例について、具体的な数値を当てはめて説明する。ただし、以下に説明する各数値は一例であってこれに限定されるものではない。 Next, an example of the deterioration state estimation operation shown in FIG. 4 will be described by applying specific numerical values. However, each numerical value described below is an example and is not limited thereto.
まず、車両１の出荷後、初めてＩＧ３３をオンしたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「１００」である。
First, when the
また、初めてＩＧ３３をオンしたときの環境温度が「３０℃」である場合、補正係数Ｋは「１．１」である。このため、初めてＩＧ３３をオンしたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−１００）×１．１」より「１００（％）」となる。したがって、ＳＯＨが「１００（％）」のときは、バッテリ１０が劣化していない初期状態であることを示している。
When the environmental temperature when the
また、初めてＩＧ３３をオンしてから今回オフするまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「２０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「０ｋＡｈ」と「２０ｋＡｈ」とを加算した値「２０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
In addition, when the current discharge capacity calculated based on the discharge current of the
次いで、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「２０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「８０」である。 Next, when the IG33 is turned on for the second time, the total discharge capacity Qdmax (n−1) when the IG33 was turned off last time is “20 kAh”. Therefore, the SOH base result SOHbase is “80”.
また、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「３０℃」である場合、平均環境温度は、「３０℃（＝（３０℃＋３０℃）／２）」となり、補正係数Ｋは「１．１」となる。このため、２回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−８０）×１．１」より「７８（％）」となる。 When the environmental temperature when the IG33 is turned on for the second time is “30 ° C.”, the average environmental temperature is “30 ° C. (= (30 ° C. + 30 ° C.) / 2)”, and the correction coefficient K is “1.1”. Therefore, the SOH when the IG33 is turned on for the second time is “78 (%)” from the calculation formula “100− (100−80) × 1.1”.
また、２回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「１０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「１０ｋＡｈ」と「２０ｋＡｈ」とを加算した値「３０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
In addition, when the current discharge capacity calculated based on the discharge current of the
次いで、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「３０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「７０」である。 Next, when the IG33 is turned on for the third time, the total discharge capacity Qdmax (n−1) when the IG33 was turned off last time is “30 kAh”. Therefore, the SOH base result SOHbase is “70”.
また、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「３０℃」である場合、平均環境温度は、「３０℃（＝（３０℃＋３０℃＋３０℃）／３）」となり、補正係数Ｋは「１．１」となる。このため、３回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−７０）×１．１」より「６７（％）」となる。 When the environmental temperature when the IG33 is turned on for the third time is “30 ° C.”, the average environmental temperature is “30 ° C. (= (30 ° C. + 30 ° C. + 30 ° C.) / 3)”, and the correction coefficient K becomes “1.1”. Therefore, the SOH when the IG33 is turned on for the third time is “67 (%)” from the calculation formula “100− (100−70) × 1.1”.
また、３回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「３０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「３０ｋＡｈ」と「３０ｋＡｈ」とを加算した値「６０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。
In addition, when the current discharge capacity calculated based on the discharge current of the
次いで、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときには、前回ＩＧ３３がオフされたときの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）は「６０ｋＡｈ」である。したがって、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、「４０」である。 Next, when the IG33 is turned on for the fourth time, the total discharge capacity Qdmax (n−1) when the IG33 was previously turned off is “60 kAh”. Therefore, the SOH base result SOHbase is “40”.
また、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときの環境温度が「１０℃」である場合、平均環境温度は、「２５℃（＝（３０℃＋３０℃＋３０℃＋１０℃）／４）」となり、補正係数Ｋは「１．０７５」となる。このため、４回目のＩＧ３３のオンがなされたときのＳＯＨは、算出式「１００−（１００−４０）×１．０７５」より「３５．５（％）」となる。 When the environmental temperature when the IG33 is turned on for the fourth time is “10 ° C.”, the average environmental temperature is “25 ° C. (= (30 ° C. + 30 ° C. + 30 ° C. + 10 ° C.) / 4)”. The correction coefficient K is “1.075”. Therefore, the SOH when the IG33 is turned on for the fourth time is “35.5 (%)” from the calculation formula “100− (100−40) × 1.075”.
また、４回目のＩＧ３３のオンから今回オフまでのバッテリ１０の放電電流に基づき算出した現在の放電容量が「２０ｋＡｈ」である場合、記憶部４１には、「２０ｋＡｈ」と「６０ｋＡｈ」とを加算した値「８０ｋＡｈ」が総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶される。このようにして、５回目以降も同様にＳＯＨが算出される。
Further, when the current discharge capacity calculated based on the discharge current of the
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
As described above, the battery deterioration state estimation device according to the present embodiment is based on the total discharge capacity Qdmax of
また、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでの総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、ＩＧ３３がオンされるたびに最新のバッテリ１０のＳＯＨを推定することができる。
Further, the battery deterioration state estimating apparatus according to the present embodiment is configured such that when IG33 is turned on, total discharge capacity Qdmax (n-1) from when the
また、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの放電電流に基づき今回の走行におけるバッテリ１０の放電容量Ｑｄを算出し、算出した放電容量Ｑｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。
In addition, the battery deterioration state estimation device according to the present embodiment calculates the discharge capacity Qd of the
このため、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、次回ＩＧ３３がオンされたときに、記憶部４１に記憶された総放電容量Ｑｄｍａｘ（ｎ−１）を用いることで容易に最新のバッテリ１０のＳＯＨを推定することができる。
For this reason, in the battery deterioration state estimation device according to the present embodiment, when the
なお、本実施の形態では、吸気温度センサ３１によって検出された吸気温をバッテリ１０の環境温度として用いたが、これに限らず、例えばバッテリ温度センサ３４によって検出されたバッテリ１０の温度を環境温度として用いてもよい。
In the present embodiment, the intake air temperature detected by the intake
（第２の実施の形態）
次に、図５及び図６を参照して、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、本発明の第１の実施の形態とは放電容量に代えて充電容量を用いる点で異なるが、他の構成等については同様である。したがって、以下においては、本発明の第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. This embodiment is different from the first embodiment of the present invention in that a charge capacity is used instead of a discharge capacity, but the other configurations are the same. Therefore, in the following, only the parts different from the first embodiment of the present invention will be described.
バッテリの放電容量と充電容量との関係を示す指標として、「放電容量／充電容量×１００％」で定義されるクーロン効率がある。このクーロン効率は、充放電の電流値に応じて変化する特性があり、また、電池内部の材料や電池の構成、電池の温度の影響が関わることから、概ね９０〜９９％の範囲となる。 As an index indicating the relationship between the discharge capacity and the charge capacity of the battery, there is a Coulomb efficiency defined by “discharge capacity / charge capacity × 100%”. The Coulomb efficiency has a characteristic that varies depending on the current value of charging / discharging, and is generally in the range of 90 to 99% because of the influence of the material inside the battery, the configuration of the battery, and the temperature of the battery.
本実施の形態では、バッテリ１０がリチウムイオン電池である点、及びリチウムイオン電池におけるクーロン効率がよい点を考慮して、ＳＯＨを推定するにあたって総放電容量及び放電容量に代えて総充電容量及び充電容量を用いることとした。なお、本実施の形態におけるリチウムイオン電池のクーロン効率は、９５％程度とする。
In the present embodiment, in consideration of the point that the
具体的には、本実施の形態のＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。また、本実施の形態において、記憶部４１には、バッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘが記憶される。
Specifically, in the
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出するようになっている。
Further, the
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充電電流を積算し、この積算された総充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出する。なお、本実施の形態では、ＢＭＳ１１は、充放電電流値＜０の条件を満たしたときに充電電流を積算する。
Specifically, the
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した充電容量Ｑｃと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
Then, the
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図５に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
Therefore, when the
図５に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
As shown in FIG. 5, when the
ここで、本実施の形態に係るＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、一例として次のように設定されている。本実施の形態に係る総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）は、クーロン効率によって総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）の９５％が放電したと見なされる。従って、例えば、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）が５ｋＡｈのときは、４．７５ｋＡｈ＝５ｋＡｈ×０．９５が放電したと見なされ、そのときのＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、９５．２５ｋＡｈが算出される。 Here, the SOH base result SOHbase according to the present embodiment is set as follows as an example. Total charge capacity Qcmax (n−1) according to the present embodiment is considered to be 95% of total charge capacity Qcmax (n−1) discharged due to Coulomb efficiency. Therefore, for example, when the total charge capacity Qcmax (n−1) is 5 kAh, it is considered that 4.75 kAh = 5 kAh × 0.95 is discharged, and the SOH base result SOHbase at that time is calculated as 95.25 kAh. The
ＳＯＨベーステーブルは、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
The SOH base table calculates SOH considering the average usage state of the
また、ＳＯＨベーステーブルは、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。 Further, the SOH base table has a characteristic that the SOH base result SOHbase becomes smaller as the total charge capacity Qcmax (n-1) becomes larger. Note that the SOH base table of the present embodiment is an example, and is not limited to this. The total charge capacity Qcmax (n−1) is subdivided, for example, for each “1 kAh” and subdivided. The SOH base result SOHbase may be defined so as to correspond to the total charge capacity Qcmax (n−1). If the SOH base result SOHbase is defined so as to be linear with respect to the total charge capacity Qcmax (n−1), the SOH base result SOHbase can be calculated in more detail.
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。本実施の形態の補正係数テーブルは、第１の実施の形態と同様であるため、その説明を省略する。
Further, the
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
The
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図６を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
Deterioration state estimation operation by the deterioration state estimation apparatus according to the present embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. The deterioration state estimation operation described below starts when the
図６に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ２１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２１で読み出した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ２２）。
As shown in FIG. 6, first, the
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ２３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ２４）。
Next, the
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ２５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ２５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ２６）。
Thereafter, the
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して充電電流を測定し（ステップＳ２７）、測定された充電電流の値を積算する（ステップＳ２８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ２８で積算した充電電流の値である総充電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充電容量Ｑｃを算出し、算出した充電容量Ｑｃと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ２９）。
Next, the
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ３０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ２７以降の処理を繰り返し実行する。
Next, the
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ２９で算出した総充電容量Ｑｃｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ３１）、劣化状態推定動作を終了する。
On the other hand, when it is determined that the
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに代えて、バッテリの総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する。すなわち、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総充電容量Ｑｃｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。
As described above, the battery deterioration state estimation apparatus according to the present embodiment uses the total charge capacity Qcmax and the charge capacity Qc of the
本実施の形態のようにバッテリ１０がリチウムイオン電池で構成されている場合には、クーロン効率が比較的よいため、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに代えて総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いても、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する場合と大差がない。したがって、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いる第１の実施の形態と同様、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
When the
（第３の実施の形態）
次に、図７及び図８を参照して、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、本実施の形態は、本発明の第１の実施の形態とは放電容量に加えて充電容量を用いる点で異なるが、他の構成等については同様である。したがって、以下においては、本発明の第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. This embodiment is different from the first embodiment of the present invention in that a charge capacity is used in addition to a discharge capacity, but the other configurations are the same. Therefore, in the following, only the parts different from the first embodiment of the present invention will be described.
本実施の形態のＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされたとき、車両１の出荷時から現在、すなわち前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定するようになっている。また、本実施の形態において、記憶部４１には、バッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘが記憶される。
The
また、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出するようになっている。
Further, the
詳細には、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオンされてからオフされるまでの間に電流センサ３０によって検出された充放電電流を積算し、この積算された総放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出する。
Specifically, the
そして、ＢＭＳ１１は、上述のように算出した充放電容量Ｑｃｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算した値を、車両１の出荷時から今回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）として記憶部４１に記憶する。このとき記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）は、次回ＩＧ３３がオンされたときに総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）として、バッテリ１０のＳＯＨの推定に用いられる。
The
したがって、ＢＭＳ１１は、次回ＩＧ３３がオンされたとき、記憶部４１に記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）と、バッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、図７に示す推定手法にしたがってバッテリ１０のＳＯＨを推定する。
Therefore, when the
図７に示すように、ＩＧ３３がオンされると、まず、ＢＭＳ１１は、記憶部４１に記憶された総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）からＳＯＨベーステーブルを参照して、ＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する。
As shown in FIG. 7, when the
ここで、本実施の形態に係るＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、一例として次のように設定されている。本実施の形態に係る総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）は、クーロン効率によって総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち充電容量の９５％が放電したと見なされる。従って、例えば、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）が５ｋＡｈのときは、４．７５ｋＡｈ＝５ｋＡｈ×０．９５が放電したと見なされ、それに加えて総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち放電容量の５ｋＡｈが放電されたとして積算されることから、そのときのＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅは、９０．２５ｋＡｈが算出される。 Here, the SOH base result SOHbase according to the present embodiment is set as follows as an example. The total charge / discharge capacity Qcdmax (n-1) according to the present embodiment is considered to be a discharge of 95% of the charge capacity of the total charge / discharge capacity Qcdmax (n-1) due to Coulomb efficiency. Therefore, for example, when the total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1) is 5 kAh, it is considered that 4.75 kAh = 5 kAh × 0.95 is discharged, and in addition to the total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1) Since the discharge capacity of 5 kAh is accumulated as being discharged, the SOH base result SOHbase at that time is calculated as 90.25 kAh.
なお、本実施の形態では、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）のうち放電容量および充電容量が５ｋＡｈであることを一例としたが、これに限定されず、放電容量と充電容量とが異なる容量を示す場合も同様に算出可能である。 In the present embodiment, the discharge capacity and the charge capacity of the total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1) are 5 kAh. However, the present invention is not limited to this, and the discharge capacity and the charge capacity are different. A similar calculation can be made for the capacity.
ＳＯＨベーステーブルは、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に応じたバッテリ１０の平均的な使用状況を考慮したＳＯＨをＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅとして算出するもので、予め実験的に求めてＢＭＳ１１のＲＯＭに記憶されている。
The SOH base table calculates SOH considering the average usage of the
また、ＳＯＨベーステーブルは、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）が大きくなるほどＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが小さな値となる特性を有する。なお、本実施の形態のＳＯＨベーステーブルは、一例であって、これに限定されるものではなく、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）を、例えば「１ｋＡｈ」ごとに細分化し、その細分化した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に対応するようにＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていてもよい。また、総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に対して線形となるようＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅが規定されていれば、より詳細にＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出することができる。 The SOH base table has a characteristic that the SOH base result SOHbase becomes smaller as the total charge / discharge capacity Qcdmax (n-1) becomes larger. Note that the SOH base table of the present embodiment is an example, and the SOH base table is not limited to this. The total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1) is subdivided for each “1 kAh”, for example. The SOH base result SOHbase may be defined so as to correspond to the total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1). If the SOH base result SOHbase is defined so as to be linear with respect to the total charge / discharge capacity Qcdmax (n−1), the SOH base result SOHbase can be calculated in more detail.
また、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１によって検出された環境温度の平均値を平均環境温度として算出し、算出した平均環境温度から補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｋを算出する。本実施の形態の補正係数テーブルは、第１の実施の形態と同様であるため、その説明を省略する。
Further, the
ＢＭＳ１１は、ＳＯＨベーステーブル及び補正係数テーブルを参照して得られたＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅ及び補正係数Ｋを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づきＳＯＨを算出する。
The
以上のように構成された本実施の形態に係る劣化状態推定装置による劣化状態推定動作について、図８を参照して説明する。なお、以下に説明する劣化状態推定動作は、ＩＧ３３がオンされて、ＢＭＳ１１が起動したときにスタートする。
Deterioration state estimation operation by the deterioration state estimation device according to the present embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. The deterioration state estimation operation described below starts when the
図８に示すように、まず、ＢＭＳ１１は、前回ＩＧ３３がオフされたときの総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）を記憶部４１から読み出す（ステップＳ４１）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４１で読み出した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）に基づき、ＳＯＨベーステーブルを参照してＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅを算出する（ステップＳ４２）。
As shown in FIG. 8, first, the
次いで、ＢＭＳ１１は、吸気温度センサ３１を介して吸気温をバッテリ１０の環境温度として測定し（ステップＳ４３）、測定した環境温度に基づき平均環境温度を算出する（ステップＳ４４）。
Next, the
その後、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４４で算出した平均環境温度に基づき、補正係数テーブルを参照して補正係数Ｋを算出する（ステップＳ４５）。そして、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４２で算出したＳＯＨベース結果ＳＯＨｂａｓｅと、ステップＳ４５で算出した補正係数Ｋとを用いて、算出式「１００−（１００−ＳＯＨｂａｓｅ）×Ｋ」に基づき、ＳＯＨを算出する（ステップＳ４６）。
Thereafter, the
次いで、ＢＭＳ１１は、電流センサ３０を介して充放電電流を測定し（ステップＳ４７）、測定された充放電電流の値を積算する（ステップＳ４８）。次に、ＢＭＳ１１は、ステップＳ４８で積算した充放電電流の値である総充放電電流に基づき車両１の今回の走行におけるバッテリ１０の充放電容量Ｑｃｄを算出し、算出した充放電容量Ｑｃｄと、車両１の出荷時から前回ＩＧ３３がオフされたときまでのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ−１）とを加算することによって、現在の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）を算出する（ステップＳ４９）。
Next, the
次いで、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたか否かを判定する（ステップＳ５０）。ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされていないと判定した場合には、ステップＳ４７以降の処理を繰り返し実行する。
Next, the
一方、ＢＭＳ１１は、ＩＧ３３がオフされたと判定した場合には、ステップＳ４９で算出した総充放電容量Ｑｃｄｍａｘ（ｎ）を記憶部４１に記憶して（ステップＳ５１）、劣化状態推定動作を終了する。
On the other hand, if the
以上のように、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置は、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに加えて、バッテリの総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する。すなわち、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、車両１の出荷時から現在までのバッテリ１０の総充放電容量Ｑｃｄｍａｘとバッテリ１０の環境温度に応じた補正係数Ｋとに基づいて、バッテリ１０のＳＯＨを推定する。
As described above, the battery deterioration state estimating apparatus according to the present embodiment uses the total charge capacity Qcmax and the charge capacity Qc of the
本実施の形態のようにバッテリ１０がリチウムイオン電池で構成されている場合には、クーロン効率が比較的よいため、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄに加えて総充電容量Ｑｃｍａｘ及び充電容量Ｑｃを用いても、総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いてバッテリ１０のＳＯＨを推定する場合と大差がない。したがって、本実施の形態に係るバッテリの劣化状態推定装置では、バッテリ１０の総放電容量Ｑｄｍａｘ及び放電容量Ｑｄを用いる第１の実施の形態と同様、バッテリ１０のＳＯＨを精度よく推定することができる。
When the
以上、本発明の実施の形態を開示したが、当業者によっては本発明の範囲を逸脱することなく変更が加えられうることは明白である。すべてのこのような修正及び等価物が特許請求の範囲に記載された請求項に含まれることが意図されている。 Although the embodiments of the present invention have been disclosed above, it is obvious that those skilled in the art can make modifications without departing from the scope of the present invention. All such modifications and equivalents are intended to be included in the claims recited in the claims.
１ 車両
２ 電池パック
１０ バッテリ
１１ ＢＭＳ
３０ 電流センサ（電流検出部）
３１ 吸気温度センサ
３３ ＩＧ（イグニッションスイッチ）
３４ バッテリ温度センサ
４０ 制御部
４１ 記憶部
1
30 Current sensor (current detector)
31 Intake
34
Claims (5)
前記制御部は、前記車両の出荷時から現在までの前記バッテリの総放電容量と、前記バッテリの環境温度に応じた補正係数とに基づいて、前記バッテリの劣化状態を推定することを特徴とするバッテリの劣化状態推定装置。 A deterioration state estimation device having a control unit for estimating a deterioration state of a battery mounted on a vehicle,
The control unit estimates the deterioration state of the battery based on a total discharge capacity of the battery from the time of shipment of the vehicle to the present time and a correction coefficient according to an environmental temperature of the battery. Battery degradation state estimation device.
前記バッテリの総放電容量を記憶する記憶部と、をさらに備え、
前記制御部は、前記イグニッションスイッチがオンされてからオフされるまでの間に前記電流検出部によって検出された放電電流に基づき前記車両の今回の走行における前記バッテリの放電容量を算出し、算出した前記放電容量と、前記車両の出荷時から前回イグニッションスイッチがオフされたときまでの前記バッテリの総放電容量とを加算した値を、前記車両の出荷時から今回イグニッションスイッチがオフされたときまでの前記バッテリの総放電容量として前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のバッテリの劣化状態推定装置。 A current detection unit for detecting a charge / discharge current of the battery during a period from when the ignition switch is turned on to when the ignition switch is turned off;
A storage unit for storing the total discharge capacity of the battery,
The control unit calculates a discharge capacity of the battery in the current travel of the vehicle based on a discharge current detected by the current detection unit from when the ignition switch is turned on to when the ignition switch is turned off. The value obtained by adding the discharge capacity and the total discharge capacity of the battery from the time of shipment of the vehicle to the time when the ignition switch was turned off last time until the time of the ignition switch being turned off from the time of shipment of the vehicle. The battery deterioration state estimation device according to claim 1 or 2, wherein the storage unit stores the total discharge capacity of the battery in the storage unit.
The said control part estimates the deterioration state of the said battery using the total charge capacity and charge capacity of the said battery in addition to the total discharge capacity and discharge capacity of the said battery. The battery deterioration state estimation device according to any one of the above.
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| CN109407008A (en) * | 2018-10-12 | 2019-03-01 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | A kind of modification method of electric car SOH |
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2014
- 2014-08-06 JP JP2014160324A patent/JP2016038240A/en active Pending
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