JP6881192B2 - 二次電池の管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、二次電池の管理装置に関する。

従来、この種の二次電池の管理装置としては、電圧測定器からの二次電池の端子電圧と電流測定器からの端子電流との相関を用いて二次電池の推定回路開放電圧を求め、求めた推定回路開放電圧を開放回路電圧と充電率との相関に適用して推定充電率を求めるものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−１４５０６５号公報

上述の二次電池の管理装置では、電流測定器に異常が生じると、推定充電率を求めることができなくなる。このため、二次電池の管理（過充電や過放電の保護など）を適切に行なえないという課題があった。

本発明の二次電池の管理装置は、二次電池の電流を検出する電流センサに異常が生じたときでも、二次電池を管理できるようにすることを主目的とする。

本発明の二次電池の管理装置は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

本発明の二次電池の管理装置は、
複数の電池セルを有する二次電池の管理装置であって、
前記二次電池の電流を検出電流として検出する電流センサと、
前記電池セルの電圧を検出電圧として検出する電圧センサと、
前記検出電流に基づいて前記電池セルの蓄電割合を推定する制御装置と、
を備え、
前記制御装置は、
前記電流センサの異常時には、
前回の前記二次電池の推定電流に基づいて前記蓄電割合を推定し、
推定した前記蓄電割合を前記蓄電割合と前記電池セルの開放電圧との第１関係に適用して前記開放電圧を推定し、
推定した前記蓄電割合を前記蓄電割合と前記電池セルの内部抵抗との第２関係に適用して前記内部抵抗を推定し、
推定した前記開放電圧および前記内部抵抗と前記検出電圧とに基づいて所定時間当たりの前記二次電池の電流変化量を推定し、
推定した前記電流変化量と前回の前記推定電流とに基づいて今回の前記推定電流を演算する、
ことを要旨とする。

この本発明の二次電池の管理装置では、電流センサの異常時には、前回の二次電池の推定電流に基づいて電池セルの蓄電割合を推定する。続いて、推定した蓄電割合を蓄電割合と電池セルの開放電圧との第１関係に適用して開放電圧を推定すると共に、推定した蓄電割合を蓄電割合と電池セルの内部抵抗との第２関係に適用して内部抵抗を推定する。そして、推定した開放電圧および内部抵抗と電圧センサにより検出される電池セルの電圧（検出電圧）とに基づいて所定時間当たりの二次電池の電流変化量を推定し、推定した電流変化量と前回の推定電流とに基づいて今回の推定電流を演算する。こうした処理により、電流センサの異常時でも、二次電池の電流を推定する（推定電流を演算する）ことができる。これにより、電流センサの異常時でも、推定電流に基づいて蓄電割合を推定することができ、二次電池を管理することができる。

こうした本発明の二次電池の管理装置において、前記制御装置は、前記電流センサの異常時には、推定した前記開放電圧に基づいて前記所定時間当たりの前記開放電圧の変化量である開放電圧変化量を推定し、前記所定時間当たりの前記検出電圧の変化量である電圧変化量を演算し、推定した前記開放電圧変化量と演算した前記電圧変化量との差分を推定した前記内部抵抗で除して前記電流変化量を推定するものとしてもよい。こうすれば、電流変化量をより適切に推定することができる。

また、本発明の二次電池の管理装置において、前記制御装置は、前記電流センサの正常時には、前記検出電流に基づいて前記蓄電割合を推定し、前記検出電流と前記検出電圧とに基づいて前記内部抵抗および前記開放電圧を推定し、推定した前記蓄電割合と推定した前記開放電圧とに基づいて前記第１関係を更新（学習）し、推定した前記蓄電割合と推定した前記内部抵抗とに基づいて前記第２関係を更新（学習）するものとしてもよい。こうすれば、第１関係および第２関係をより適切なものとすることができる。

さらに、本発明の二次電池の管理装置において、前記第２関係は、前記蓄電割合および前記電池セルの温度と前記内部抵抗との関係であるものとしてもよい。こうすれば、電池セルの温度を考慮して、第２関係をより適切なものとすることができる。

本発明の一実施例としての二次電池の管理装置を備える電気自動車２０の構成の概略を示す構成図である。 電子制御ユニット５０により実行されるマップ更新ルーチンの一例を示すフローチャートである。 電子制御ユニット５０により実行される電流推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。

次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施例としての二次電池の管理装置を備える電気自動車２０の構成の概略を示す構成図である。実施例の電気自動車２０は、図示するように、モータ３２と、インバータ３４と、二次電池としてのバッテリ３６と、電子制御ユニット５０と、を備える。

モータ３２は、例えば同期発電電動機として構成されており、回転子が駆動輪２２ａ，２２ｂにデファレンシャルギヤ２４を介して連結された駆動軸２６に接続されている。インバータ３４は、モータ３２の駆動に用いられると共に電力ラインを介してバッテリ３６に接続されている。電力ラインには、図示しないコンデンサが取り付けられている。モータ３２は、電子制御ユニット５０によって、インバータ３４の図示しない複数のスイッチング素子がスイッチング制御されることにより、回転駆動される。

バッテリ３６は、ｎ（ｎ≧２）個の電池セル（例えばリチウムイオン二次電池セルやニッケル水素二次電池セル）３７［１］〜３７［ｎ］が直列に接続されて構成されており、上述したように、電力ラインを介してインバータ３４に接続されている。バッテリ３６の出力端子には、電流センサ３８が取り付けられている。各電池セル３７［１］〜３７［ｎ］の端子間には、それぞれ電圧センサ３９［１］〜３９［ｎ］が取り付けられている。各電池セル３７［１］〜３７［ｎ］には、それぞれ温度センサ４０［１］〜４０［ｎ］が取り付けられている。

電子制御ユニット５０は、ＣＰＵ５２を中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ５２の他に、処理プログラムを記憶するＲＯＭ５４や、データを一時的に記憶するＲＡＭ５６、データを記憶保持する不揮発性メモリとしてのＥＥＰＲＯＭ５８、入出力ポートを備える。電子制御ユニット５０には、各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。電子制御ユニット５０に入力される信号としては、例えば、モータ３２の回転子の回転位置を検出する図示しない回転位置検出センサ（例えばレゾルバ）からの回転位置θｍや、モータ３２の各相の相電流を検出する図示しない電流センサからの相電流Ｉｕ，Ｉｖを挙げることができる。また、電流センサ３８からのバッテリ３６の電流Ｉｂや、各電圧センサ３９［１］〜３９［ｎ］からの各電池セル３７［１］〜３７［ｎ］の電圧Ｖｃ［１］〜Ｖｃ［ｎ］、各温度センサ４０［１］〜４０［ｎ］からの各電池セル３７［１］〜３７［ｎ］の温度Ｔｃ［１］〜Ｔｃ［ｎ］も挙げることができる。さらに、イグニッションスイッチ６０からのイグニッション信号や、シフトレバー６１の操作位置を検出するシフトポジションセンサ６２からのシフトポジションＳＰも挙げることができる。加えて、アクセルペダル６３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ６４からのアクセル開度Ａｃｃや、ブレーキペダル６５の踏み込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ６６からのブレーキペダルポジションＢＰ，車速センサ６８からの車速Ｖも挙げることができる。電子制御ユニット５０からは、インバータ３４の複数のスイッチング素子へのスイッチング制御信号などが出力ポートを介して出力されている。

なお、実施例では、主として、「二次電池の管理装置」としては、電流センサ３８と電圧センサ３９［１］〜３９［ｎ］と電子制御ユニット５０とが相当する。

こうして構成された電気自動車２０では、電子制御ユニット５０は、アクセル開度Ａｃｃと車速Ｖとに基づいて駆動軸２６に要求される要求トルクＴｄ＊を設定し、設定した要求トルクＴｄ＊をモータ３２のトルク指令Ｔｍ＊に設定し、モータ３２がトルク指令Ｔｍ＊で駆動されるようにインバータ３４の複数のスイッチング素子のスイッチング制御を行なう。

次に、実施例の電気自動車２０に搭載される二次電池の管理装置（電子制御ユニット５０）の動作、特に、電流センサ３８の正常時に後述の開放電圧マップや内部抵抗マップを更新（学習）する際の処理や、電流センサ３８の異常時にバッテリ３６の電流を推定する際の処理について説明する。図２は、電子制御ユニット５０により実行されるマップ更新ルーチンの一例を示すフローチャートであり、図３は、電子制御ユニット５０により実行される電流推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。以下、図２のマップ更新ルーチン、図３の電流推定ルーチンの順に説明する。

図２のマップ更新ルーチンについて説明する。このルーチンは、電流センサ３８の正常時に、所定時間Δｔ１（例えば１００ｍｓｅｃ程度）間隔で繰り返し実行される。図２のマップ更新ルーチンが実行されると、電子制御ユニット５０は、電流センサ３８からのバッテリ３６の電流Ｉｂ（以下、「検出電流Ｉｂｄｅｔ」という）や、各電圧センサ３９［ｉ］（ｉ：各電池セルの番号１〜ｎ）からの各電池セル３７［ｉ］の電圧Ｖｃ［ｉ］（以下、検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］という）、各温度センサ４０［ｉ］からの各電池セル３７［ｉ］の温度Ｔｃ［ｉ］（以下、検出温度Ｔｃｄｅｔ［ｉ］という）などのデータを入力する（ステップＳ１００）。

こうしてデータを入力すると、バッテリ３６の前回の検出電流Ｉｂｄｅｔから今回の検出電流Ｉｂｄｅｔを減じて、バッテリ３６の検出電流Ｉｂｄｅｔの所定時間Δｔ１当たりの変化量としての電流変化量ΔＩｂを演算すると共に（ステップＳ１１０）、各電池セル３７［ｉ］の前回の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］から今回の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］を減じて、各電池セル３７［ｉ］の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］の所定時間Δｔ１当たりの変化量としての電圧変化量ΔＶｃ１［ｉ］を演算する（ステップＳ１２０）。なお、実施例では、「所定時間当たりの変化量」については、前回値から今回値を減じたもの（今回値基準）として説明する。

こうしてバッテリ３６の電流変化量ΔＩｂおよび各電池セル３７［ｉ］の電圧変化量ΔＶｃ１［ｉ］を演算すると、今回から（ｋ１−１）回前までのｋ１個のバッテリ３６の電流変化量ΔＩｂと各電池セル３７［ｉ］の電圧変化量ΔＶｃ１［ｉ］との関係（ΔＶｃ１［ｉ］／ΔＩｂ）に基づいて、各電池セル３７［ｉ］の内部抵抗Ｒ１［ｉ］を推定する（ステップＳ１３０）。「ｋ１」としては、例えば、２０００や２５００、３０００などを用いることができる。

続いて、式（１）に示すように、各電池セル３７［ｉ］の内部抵抗Ｒ１［ｉ］とバッテリ３６の検出電流Ｉｂｄｅｔとの積から各電池セル３７［ｉ］の電圧変化量ΔＶｃ１［ｉ］を減じて、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧の所定時間Δｔ１当たりの変化量としての開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］を推定する（ステップＳ１４０）。

ΔOCV1[i]＝R1[i]・Ibdet−ΔVc[i] (1)

こうして各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］を推定すると、推定した各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］に対してなまし処理を施して、各電池セル３７［ｉ］のなまし後開放電圧変化量ΔＯＣＶ１ｓｍ［ｉ］を推定する（ステップＳ１５０）。そして、各電池セル３７［ｉ］の前回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］になまし後開放電圧変化量ΔＯＣＶ１ｓｍ［ｉ］を加えて、各電池セル３７［ｉ］の今回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］を推定する（ステップＳ１６０）。ここで、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］に対するなまし処理は、例えば、今回から（ｋ２−１）回前までのｋ２個の各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］を用いて行なうことができる。「ｋ２」としては、例えば、２０００や２５００、３０００などを用いることができる。

次に、バッテリ３６の検出電流Ｉｂｄｅｔの積算値に基づいて各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］を推定し（ステップＳ１７０）、開放電圧マップを更新する（ステップＳ１８０）。ここで、開放電圧マップは、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］の領域ＲＳ［ｉ］と学習開放電圧ＯＣＶｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］との関係を定めたマップである。各電池セル３７［ｉ］の領域ＲＳ［ｉ］は、各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ［ｉ］について、０％〜５％、・・・、９５％〜１００％などのように５％間隔で区分されたものである。なお、５％間隔に限定されるものではなく、１０％間隔などとしてもよいし、一律の間隔でないものとしてもよい。

ステップＳ１８０の開放電圧マップの更新（学習）は、例えば、開放電圧マップにおける、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］の学習開放電圧ＯＣＶｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］に、その領域ＲＳ［ｉ］における今回までの全ての開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］の平均値を設定することにより行なうことができる。なお、これに代えて、その領域ＲＳ［ｉ］における今回から（ｋ３−１）回前までのｋ３個の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］の平均値を設定するものとしてもよい。「ｋ３」としては、例えば、２００や２５０、３００などを用いることができる。また、実施例では、開放電圧マップは、ＥＥＰＲＯＭ５８に記憶されているものとした。

次に、内部抵抗マップを更新して（ステップＳ１９０）、本ルーチンを終了する。ここで、内部抵抗マップは、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］，検出温度Ｔｃｄｅｔ［ｉ］の領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］と学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］との関係を定めたマップである。各電池セル３７［ｉ］の領域ＲＳ［ｉ］については上述した。各電池セル３７［ｉ］の領域ＲＴ［ｉ］は、各電池セル３７［ｉ］の温度Ｔｃ［ｉ］について、−３０℃〜−２５℃、・・・、５℃〜１０℃、・・・などのように５℃間隔で区分されたものである。なお、５℃間隔に限定されるものではなく、１０℃間隔などとしてもよいし、一律の間隔でないものとしてもよい。

ステップＳ１９０の内部抵抗マップの更新（学習）は、例えば、内部抵抗マップにおける、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］および温度Ｔｃ［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］の学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］に、その領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］における今回までの全ての内部抵抗Ｒ１［ｉ］の平均値を設定することにより行なうことができる。なお、これに代えて、その領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］における今回から（ｋ４−１）回前までのｋ４個の内部抵抗Ｒ１［ｉ］の平均値を設定するものとしてもよい。「ｋ４」としては、例えば、２００や２５０、３００などを用いることができる。また、実施例では、内部抵抗マップは、ＥＥＰＲＯＭ５８に記憶されているものとした。

このように、電流センサ３８の正常時には、所定時間Δｔ１の間隔で、開放電圧マップおよび内部抵抗マップを更新するのである。これにより、これらのマップをより適切なもの（各電池セル３７［ｉ］の個体差や経年変化を反映したもの）にすることができる。

次に、図３の電流推定ルーチンについて説明する。このルーチンは、電流センサ２８の異常時に所定時間Δｔ２（例えば１００ｍｓｅｃ程度）間隔で繰り返し実行される。なお、電子制御ユニット５０は、電流センサ２８の異常を検知すると、モータ３２のトルク指令Ｔｍ＊に値０を設定してバッテリ３６の実電流が値０になるようにし、バッテリ３６の電流の推定値である推定電流Ｉｂｅｓに初期値としての値０を設定し、その後に、モータ３２のトルク指令Ｔｍ＊を値０から要求トルクＴｄ＊に移行させる。なお、この際には、図示しない警告灯を点灯するなどして運転者に報知するのが好ましい。

図３の電流推定ルーチンが実行されると、各電池セル３７［ｉ］の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］や検出温度Ｔｃｄｅｔ［ｉ］を入力し（ステップＳ２００）、バッテリ３６の前回の推定電流Ｉｂｅｓに基づいて各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］を推定する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２００，Ｓ２１０の処理は、それぞれ、図２のマップ更新ルーチンのステップＳ１００，Ｓ１７０の処理と同様に行なうことができる。

続いて、各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］と開放電圧マップとに基づいて、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］を推定する（ステップＳ２２０）。ここで、開放電圧マップは、上述したように、各電池セル３７［ｉ］についての領域ＲＳ［ｉ］と学習開放電圧ＯＣＶｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］との関係を定めたマップであり、図２のマップ更新ルーチンにより更新される。ステップＳ２２０の処理は、この開放電圧マップにおける、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］の学習開放電圧ＯＣＶｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］を各電池セル３７［ｉ］の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］として設定（推定）することにより行なうことができる。

こうして各電池セル３７［ｉ］の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］を推定すると、各電池セル３７［ｉ］の前回の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］から今回の開放電圧ＯＣＶ２を減じて、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］の所定時間Δｔ２当たりの変化量としての開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［ｉ］を推定する（ステップＳ２３０）。

続いて、各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］および検出温度Ｔｃｄｅｔ［ｉ］と内部抵抗マップとに基づいて、各電池セル３７［ｉ］の内部抵抗Ｒ２［ｉ］を推定する（ステップＳ２４０）。ここで、内部抵抗マップは、上述したように、各電池セル３７［ｉ］についての領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］と学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］との関係を定めたマップであり、図２のマップ更新ルーチンにより更新される。ステップＳ２４０の処理は、この内部抵抗マップにおける、各電池セル３７［ｉ］についての蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］および検出温度Ｔｃｄｅｔ［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］，ＲＳ［ｉ］の学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］を各電池セル３７［ｉ］の内部抵抗Ｒ２［ｉ］として設定（推定）することにより行なうことができる。

次に、各電池セル３７［ｉ］の前回の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］から今回の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］を減じて、各電池セル３７［ｉ］の検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］の所定時間Δｔ２当たりの変化量としての電圧変化量ΔＶｃ２［ｉ］を演算する（ステップＳ２５０）。

続いて、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［ｉ］、内部抵抗Ｒ２［ｉ］、電圧変化量ΔＶｃ２［ｉ］から代表開放電圧変化量ΔＯＣＶ２ｒｖ、代表内部抵抗Ｒ２ｒｖ、代表電圧変化量ΔＶｃ２ｒｖとして設定する（ステップＳ２６０）。この処理の詳細については後述する。

そして、式（２）に示すように、代表電圧変化量ΔＶｃ２ｒｖから代表開放電圧変化量ΔＯＣＶ２ｒｖを減じたものを代表内部抵抗Ｒ２ｒｖで除して、バッテリ３６の電流の所定時間Δｔ２当たりの変化量としての電流変化量ΔＩｂｅｓを推定し（ステップＳ２７０）、前回の推定電流Ｉｂｅｓに電流変化量ΔＩｂｅｓを加えて今回の推定電流Ｉｂｅｓを演算して（ステップＳ２８０）、本ルーチンを終了する。

ΔIbes＝(ΔVc2rv−ΔOCV2rv)/R2rv (2)

このように、電流センサ３８の異常時には、各電池セル３７［ｉ］について、蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］に基づいて開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］を推定すると共に蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］および検出温度Ｔｃ［ｉ］に基づいて内部抵抗Ｒ２［ｉ］を推定する。そして、開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］に基づく開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［ｉ］と内部抵抗Ｒ２［ｉ］と検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］に基づく電圧変化量ΔＶｃ２［ｉ］とに基づいてバッテリ３６の電流変化量ΔＩｂｅｓを推定し、バッテリ３６の前回の推定電流Ｉｂｅｓと電流変化量ΔＩｂｅｓとに基づいてバッテリ３６の今回の推定電流Ｉｂｅｓを演算する。こうした処理により、電流センサ３８の異常時でも、バッテリ３６の電流を推定することができる。これにより、電流センサ３８の異常時でも、バッテリ３６の推定電流Ｉｂｅｓに基づいて各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］を推定することができ、バッテリ３６（各電池セル３７［ｉ］）を管理することができる。

ここで、代表開放電圧変化量ΔＯＣＶ２ｒｖ、代表内部抵抗Ｒ２ｒｖ、代表電圧変化量ΔＶｃ２ｒｖは、バッテリ３６の保護（過充電、過放電の抑制など）のために、式（２）を踏まえて、バッテリ３６の充電時には推定電流Ｉｂｅｓが最小（充電側の最大）となり、バッテリ３６の放電時には推定電流Ｉｂｅｓが最大（放電側の最大）となるように、各開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［ｉ］、各内部抵抗Ｒ２［ｉ］、各電圧変化量ΔＶｃ２［ｉ］から設定（選択）するのが好ましい。この際には、１つの電池セルを対象として、例えば、開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［１］、内部抵抗Ｒ２［１］、電圧変化量ΔＶｃ２［１］を代表開放電圧変化量ΔＯＣＶ２ｒｖ、代表内部抵抗Ｒ２ｒｖ、代表電圧変化量ΔＶｃ２ｒｖとして設定するものとしてもよい。また、１つの電池セルに拘らずに、例えば、開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［１］、内部抵抗Ｒ２［２］、電圧変化量ΔＶｃ２［３］を代表開放電圧変化量ΔＯＣＶ２ｒｖ、代表内部抵抗Ｒ２ｒｖ、代表電圧変化量ΔＶｃ２ｒｖとして設定するものとしてもよい。

以上説明した実施例の電気自動車２０に搭載される二次電池の管理装置では、電流センサ３８の異常時には、各電池セル３７［ｉ］について、蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］に基づいて開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］を推定すると共に蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］および検出温度Ｔｃ［ｉ］に基づいて内部抵抗Ｒ２［ｉ］を推定する。そして、開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］に基づく開放電圧変化量ΔＯＣＶ２［ｉ］と内部抵抗Ｒ２［ｉ］と検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］に基づく電圧変化量ΔＶｃ２［ｉ］とに基づいてバッテリ３６の電流変化量ΔＩｂｅｓを推定し、バッテリ３６の前回の推定電流Ｉｂｅｓと電流変化量ΔＩｂｅｓとに基づいてバッテリ３６の今回の推定電流Ｉｂｅｓを演算する。こうした処理により、電流センサ３８の異常時でも、バッテリ３６の電流を推定することができる。これにより、電流センサ３８の異常時でも、推定電流Ｉｂｅｓに基づいて各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ２［ｉ］を推定することができ、バッテリ３６（各電池セル３７［ｉ］）を管理することができる。

しかも、この二次電池の管理装置では、バッテリ３６の正常時には、各電池セル３７［ｉ］について、電流変化量ΔＩｂと電圧変化量ΔＶｃ１［ｉ］とに基づいて内部抵抗Ｒ１［ｉ］を推定し、内部抵抗Ｒ１［ｉ］と検出電流Ｉｂｄｅｔと検出電圧Ｖｃｄｅｔ［ｉ］とに基づいて開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］を推定する。そして、開放電圧マップにおける、各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］の学習開放電圧ＯＣＶｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］を更新する。また、内部抵抗マップにおける、各電池セル３７［ｉ］の蓄電割合ＳＯＣ１［ｉ］および温度Ｔｃ［ｉ］が属する領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］の学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］を更新する。これにより、開放電圧マップおよび内部抵抗をより適切なもの（各電池セル３７［ｉ］の個体差や経年変化を反映したもの）にすることができる。

実施例の電気自動車２０に搭載される二次電池の管理装置では、バッテリ３６の正常時において、各電池セル３７［ｉ］の開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］に対してなまし処理を施して各電池セル３７［ｉ］のなまし後開放電圧変化量ΔＯＣＶ１ｓｍ［ｉ］を推定し、各電池セル３７［ｉ］の前回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］になまし後開放電圧変化量ΔＯＣＶ１ｓｍ［ｉ］を加えて各電池セル３７［ｉ］の今回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］を推定するものとした。しかし、なまし処理を用いずに、電池セル３７［ｉ］の前回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］に開放電圧変化量ΔＯＣＶ１［ｉ］を加えて各電池セル３７［ｉ］の今回の開放電圧ＯＣＶ１［ｉ］を推定するものとしてもよい。

実施例の電気自動車２０に搭載される二次電池の管理装置では、バッテリ３６の正常時には、開放電圧マップおよび内部抵抗マップを所定時間Δｔ１間隔で更新するものとした。しかし、開放電圧マップおよび内部抵抗マップの更新（学習）を行なわないものとしてもよい。この場合、バッテリ３６の異常時に、開放電圧マップを用いて各電池セル３７［ｉ］の開放電圧ＯＣＶ２［ｉ］を推定する際や、内部抵抗マップを用いて各電池セル３７［ｉ］の内部抵抗Ｒ２［ｉ］を推定する際の推定精度が低くなるものの、バッテリ３６の正常時における電子制御ユニット５０の処理負荷を低減することができる。

実施例の電気自動車２０に搭載される二次電池の管理装置では、内部抵抗マップは、各電池セル３７［ｉ］についての領域ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］と学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］，ＲＴ［ｉ］］との関係を定めたマップとしたが、各電池セル３７［ｉ］の温度Ｔｃ［ｉ］については考慮せずに、各電池セル３７［ｉ］についての領域ＲＳ［ｉ］と学習内部抵抗Ｒｌｎ［ｉ，ＲＳ［ｉ］］との関係を定めたマップとしてもよい。

実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、電流センサ３８が「電流センサ」に相当し、電圧センサ３９［１］〜４０［ｎ］が「電圧センサ」に相当し、電子制御ユニット５０が「制御装置」に相当する。

なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。

以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

本発明は、二次電池の管理装置の製造産業などに利用可能である。

２０ 電気自動車、２２ａ，２２ｂ 駆動輪、２４ デファレンシャルギヤ、２６ 駆動軸、２８ 電流センサ、３２ モータ、３４ インバータ、３５ バッテリ、３６ バッテリ、３７［１］〜３７［ｎ］ 電池セル、３８ 電流センサ、３９［１］〜３９［ｎ］ 電圧センサ、４０［１］〜４０［ｎ］ 温度センサ、５０ 電子制御ユニット、５２ ＣＰＵ、５４ ＣＰＵ、５４ ＲＯＭ、５６ ＲＡＭ、５８ ＥＥＰＲＯＭ、６０ イグニッションスイッチ、６１ シフトレバー、６２ シフトポジションセンサ、６３ アクセルペダル、６４ アクセルペダルポジションセンサ、６５ ブレーキペダル、６６ ブレーキペダルポジションセンサ、６８ 車速センサ。

Claims (1)

1. 複数の電池セルを有する二次電池の管理装置であって、
   前記二次電池の電流を検出電流として検出する電流センサと、
   前記電池セルの電圧を検出電圧として検出する電圧センサと、
   前記電流センサの正常時には、前記検出電流に基づいて前記電池セルの蓄電割合を推定する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、
   前記電流センサの異常時には、
   前回の前記二次電池の推定電流に基づいて前記蓄電割合を推定し、
   推定した前記蓄電割合を前記蓄電割合と前記電池セルの開放電圧との第１関係に適用して前記開放電圧を推定し、
   推定した前記蓄電割合を前記蓄電割合と前記電池セルの内部抵抗との第２関係に適用して前記内部抵抗を推定し、
   推定した前記開放電圧および前記内部抵抗と前記検出電圧とに基づいて所定時間当たりの前記二次電池の電流変化量を推定し、
   推定した前記電流変化量と前回の前記推定電流とに基づいて今回の前記推定電流を演算し、
   前記電流センサの正常時には、
   前記検出電流と前記検出電圧とに基づいて前記内部抵抗および前記開放電圧を推定し、
   推定した前記蓄電割合と推定した前記開放電圧とに基づいて前記第１関係を更新し、
   推定した前記蓄電割合と推定した前記内部抵抗とに基づいて前記第２関係を更新する、
   二次電池の管理装置。
   

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