JPH1132442A - 蓄電池残容量推定方法及び蓄電池残容量推定システム - Google Patents
蓄電池残容量推定方法及び蓄電池残容量推定システムInfo
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- JPH1132442A JPH1132442A JP18489097A JP18489097A JPH1132442A JP H1132442 A JPH1132442 A JP H1132442A JP 18489097 A JP18489097 A JP 18489097A JP 18489097 A JP18489097 A JP 18489097A JP H1132442 A JPH1132442 A JP H1132442A
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- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
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- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
- Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ハイブリッド電気自動車など、電池残容量の
基準のない状態で充放電を繰り返す場合においても、蓄
電池の電池残容量を精度よく推定することを目的とす
る。 【解決手段】 モータなどの負荷１と蓄電池２の充放電
電圧と電流をデジタル処理可能とするために、電圧と電
流をＡ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変換器６でデジタル信号に
変換し、さらに、電圧の周波数変換器（ＦＦＴ）７と電
流の周波数変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧を複素スペ
クトルに変換する。求めた蓄電池使用時の電圧Ｖと電流
Ｉの複素スペクトルから、インピーダンスをインピーダ
ンス計算部９で計算し、動作中の蓄電池からインピーダ
ンスの特徴量である半径ｒｊを求める。この半径ｒj
と、予め求めて電池残容量計算部１０に記憶しておいた
半径ｒiとを比較し、相互の関係から蓄電池残容量を推
定する。
基準のない状態で充放電を繰り返す場合においても、蓄
電池の電池残容量を精度よく推定することを目的とす
る。 【解決手段】 モータなどの負荷１と蓄電池２の充放電
電圧と電流をデジタル処理可能とするために、電圧と電
流をＡ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変換器６でデジタル信号に
変換し、さらに、電圧の周波数変換器（ＦＦＴ）７と電
流の周波数変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧を複素スペ
クトルに変換する。求めた蓄電池使用時の電圧Ｖと電流
Ｉの複素スペクトルから、インピーダンスをインピーダ
ンス計算部９で計算し、動作中の蓄電池からインピーダ
ンスの特徴量である半径ｒｊを求める。この半径ｒj
と、予め求めて電池残容量計算部１０に記憶しておいた
半径ｒiとを比較し、相互の関係から蓄電池残容量を推
定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電気自動車などに
使用される蓄電池の電圧、電流や電池の温度を充電時及
び放電時に計測し、蓄電池の残容量を推定する方法及び
蓄電池の残容量を推定するシステムに関するものであ
る。
使用される蓄電池の電圧、電流や電池の温度を充電時及
び放電時に計測し、蓄電池の残容量を推定する方法及び
蓄電池の残容量を推定するシステムに関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】今世紀の終盤から２１世紀初頭にかけ
て、電気自動車の需要が始まり、石油供給の逼迫に対応
して電気自動車が本格的に普及すると予測されている。
電気自動車は、蓄電池に蓄えられた電気エネルギで走行
するため、蓄電池の残容量指示は、走行可能距離を知る
上で、また、蓄電池の充放電量を制御する上で大変重要
である。
て、電気自動車の需要が始まり、石油供給の逼迫に対応
して電気自動車が本格的に普及すると予測されている。
電気自動車は、蓄電池に蓄えられた電気エネルギで走行
するため、蓄電池の残容量指示は、走行可能距離を知る
上で、また、蓄電池の充放電量を制御する上で大変重要
である。
【０００３】（第１の従来例の構成）以下図面を参照し
ながら、上記した従来の蓄電池残容量表示装置の一例に
ついて説明する。図１１は、従来からの蓄電池残量表示
装置を示すものである。１１０は駆動モータ、１１２は
蓄電池、１１４はメータ、１１６はスイッチ装置、１１
８はモータ始動用スイッチ、１２０はスイッチ作動手
段、１２２は増幅器、１２４は検出器、１２６は論理回
路を示す。第１の従来例の蓄電池残容量表示装置は、蓄
電池１１２の残容量を指示するメータ１１４と、該メー
タを蓄電池に接続するスイッチ装置１１６と、該スイッ
チ装置を作動する手段１２０が設けられている。
ながら、上記した従来の蓄電池残容量表示装置の一例に
ついて説明する。図１１は、従来からの蓄電池残量表示
装置を示すものである。１１０は駆動モータ、１１２は
蓄電池、１１４はメータ、１１６はスイッチ装置、１１
８はモータ始動用スイッチ、１２０はスイッチ作動手
段、１２２は増幅器、１２４は検出器、１２６は論理回
路を示す。第１の従来例の蓄電池残容量表示装置は、蓄
電池１１２の残容量を指示するメータ１１４と、該メー
タを蓄電池に接続するスイッチ装置１１６と、該スイッ
チ装置を作動する手段１２０が設けられている。
【０００４】（第１の従来例の動作）以上のように構成
された第１の従来例の蓄電池残容量表示装置について、
以下その動作について説明する。スイッチ装置作動手段
１２０は、蓄電池１１２より負荷１１０に供給される電
流の大きさを検出器１２４で検出して、該電流の大きさ
が予め定められた範囲内にある時のみメータ１１４を蓄
電池１１２に接続し、それ以外の時はメータ１１４を蓄
電池１１２から切り放すようにスイッチ装置を作動させ
る。この蓄電池残容量表示装置では、電池残容量は、標
準負荷に電流を流し測定された蓄電池の端子電圧を表示
する時と同様の精度でメータに表示できる（特公昭５６
−３０５１４号公報）。また、直流を用いる方法でな
く、交流信号を蓄電池の充放電電流波形に重畳させ、求
めたミリオームオーダーのインピーダンスの値より蓄電
池の充電状態を推定する方法も研究されている（クラシ
ミール・ネノフ、ステファン・リプカ、エレクトロケミ
カル・ソサイアティ・プロシーディングス、Ｖｏｌ.９
２−５，Ｐ.３７４）。
された第１の従来例の蓄電池残容量表示装置について、
以下その動作について説明する。スイッチ装置作動手段
１２０は、蓄電池１１２より負荷１１０に供給される電
流の大きさを検出器１２４で検出して、該電流の大きさ
が予め定められた範囲内にある時のみメータ１１４を蓄
電池１１２に接続し、それ以外の時はメータ１１４を蓄
電池１１２から切り放すようにスイッチ装置を作動させ
る。この蓄電池残容量表示装置では、電池残容量は、標
準負荷に電流を流し測定された蓄電池の端子電圧を表示
する時と同様の精度でメータに表示できる（特公昭５６
−３０５１４号公報）。また、直流を用いる方法でな
く、交流信号を蓄電池の充放電電流波形に重畳させ、求
めたミリオームオーダーのインピーダンスの値より蓄電
池の充電状態を推定する方法も研究されている（クラシ
ミール・ネノフ、ステファン・リプカ、エレクトロケミ
カル・ソサイアティ・プロシーディングス、Ｖｏｌ.９
２−５，Ｐ.３７４）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記のよ
うな構成では、以下に述べる問題点を有していた。たと
えば、直流電流を用いる充放電特性により蓄電池残容量
を推定する場合、電気自動車においては、上り坂と下り
坂或いは平坦地を走行する際に、モータの駆動負荷が異
なり、また、充放電特性にヒステリシスが有るため、蓄
電池残容量が一意的に定まらず、蓄電池の電圧特性のみ
から電池残容量を推定することは困難であった。また、
ハイブリッド自動車の蓄電池の容量は、電気自動車の蓄
電池の容量の１／１０程度と小さく、より精度の高い推
定方法が要求されるが、直流を用いる方法ではそれを満
たすことは困難であった。交流信号を充放電電流に重畳
させる場合、直流を用いる場合に比べ、精度よく蓄電池
残容量を推定できることが考えられるが、インバータノ
イズやイグニッションノイズ等の影響により、正確なイ
ンピーダンスの測定が困難であった。また、ハイブリッ
ド電気自動車では、電池の残容量の基準である残容量１
００％に対応する満充電や残容量０％に対応する零充電
のない中間状態で走行し、さらに走行中に充放電を繰り
返すので、電池残容量の絶対基準がない。そのため、電
気自動車の場合と異なり、走行時の蓄電池の電圧特性か
ら電池残容量を推定することは、基本的に困難であっ
た。また、電池の反応抵抗、温度補正やヒステリシスな
どモデルによる定式化が難しく蓄電池残容量をリアルタ
イムに推定することは困難であった。
うな構成では、以下に述べる問題点を有していた。たと
えば、直流電流を用いる充放電特性により蓄電池残容量
を推定する場合、電気自動車においては、上り坂と下り
坂或いは平坦地を走行する際に、モータの駆動負荷が異
なり、また、充放電特性にヒステリシスが有るため、蓄
電池残容量が一意的に定まらず、蓄電池の電圧特性のみ
から電池残容量を推定することは困難であった。また、
ハイブリッド自動車の蓄電池の容量は、電気自動車の蓄
電池の容量の１／１０程度と小さく、より精度の高い推
定方法が要求されるが、直流を用いる方法ではそれを満
たすことは困難であった。交流信号を充放電電流に重畳
させる場合、直流を用いる場合に比べ、精度よく蓄電池
残容量を推定できることが考えられるが、インバータノ
イズやイグニッションノイズ等の影響により、正確なイ
ンピーダンスの測定が困難であった。また、ハイブリッ
ド電気自動車では、電池の残容量の基準である残容量１
００％に対応する満充電や残容量０％に対応する零充電
のない中間状態で走行し、さらに走行中に充放電を繰り
返すので、電池残容量の絶対基準がない。そのため、電
気自動車の場合と異なり、走行時の蓄電池の電圧特性か
ら電池残容量を推定することは、基本的に困難であっ
た。また、電池の反応抵抗、温度補正やヒステリシスな
どモデルによる定式化が難しく蓄電池残容量をリアルタ
イムに推定することは困難であった。
【０００６】本発明は上記問題点に鑑み、ハイブリッド
電気自動車など、電池残容量の基準のない状態で充放電
を繰り返す場合においても、蓄電池の電池残容量をリア
ルタイムで精度よく推定することを発明の目的とし、蓄
電池残容量推定方法およびそのシステムを提供するもの
である。
電気自動車など、電池残容量の基準のない状態で充放電
を繰り返す場合においても、蓄電池の電池残容量をリア
ルタイムで精度よく推定することを発明の目的とし、蓄
電池残容量推定方法およびそのシステムを提供するもの
である。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
め、本発明の蓄電池残容量推定方法は、負荷に接続され
た蓄電池の充放電時の電圧と電流信号を測定し、測定さ
れた電圧と電流信号を各々周波数領域に写像し、所定の
周波数領域の電圧と電流信号よりインピーダンスの特徴
量を算出し、予め求めたインピーダンスの特徴量と該蓄
電池の残容量との関係式に基づいて、蓄電池残容量を推
定する方法である。
め、本発明の蓄電池残容量推定方法は、負荷に接続され
た蓄電池の充放電時の電圧と電流信号を測定し、測定さ
れた電圧と電流信号を各々周波数領域に写像し、所定の
周波数領域の電圧と電流信号よりインピーダンスの特徴
量を算出し、予め求めたインピーダンスの特徴量と該蓄
電池の残容量との関係式に基づいて、蓄電池残容量を推
定する方法である。
【０００８】本発明は上記した構成によって、ハイブリ
ッド電気自動車などに用いられている蓄電池の電池残容
量を、充放電の動作中、特に走行中のインピーダンスを
計算し、予め測定しておいた蓄電池の電池残容量のイン
ピーダンスと比較することによって、蓄電池残容量を推
定することとなる。また、動作中のデータなどの負荷
が、特徴となる周波数において動作しない場合には、信
号発生器（充放電電流基準波形生成装置）を用い、蓄電
池残容量の特徴となる所定の周波数の信号を充放電電流
に重畳し、所定の周波数以外の交流信号を除去し、重畳
した周波数のみによるインピーダンスを計算し、予め測
定しておいた蓄電池の電池残容量のインピーダンスと比
較することによって、蓄電池残容量を推定することとな
る。また、走行中または停車中の各充放電電流電圧状態
情報および負荷状態情報を取り込み、実際の運用を通し
て蓄積された経験データに基づく各種事例をアルゴリズ
ムによって予め学習させた知識データを有し、与えられ
る各状態情報を処理して、予め学習させた知識データを
もとに蓄電池残容量を推定することとなる。
ッド電気自動車などに用いられている蓄電池の電池残容
量を、充放電の動作中、特に走行中のインピーダンスを
計算し、予め測定しておいた蓄電池の電池残容量のイン
ピーダンスと比較することによって、蓄電池残容量を推
定することとなる。また、動作中のデータなどの負荷
が、特徴となる周波数において動作しない場合には、信
号発生器（充放電電流基準波形生成装置）を用い、蓄電
池残容量の特徴となる所定の周波数の信号を充放電電流
に重畳し、所定の周波数以外の交流信号を除去し、重畳
した周波数のみによるインピーダンスを計算し、予め測
定しておいた蓄電池の電池残容量のインピーダンスと比
較することによって、蓄電池残容量を推定することとな
る。また、走行中または停車中の各充放電電流電圧状態
情報および負荷状態情報を取り込み、実際の運用を通し
て蓄積された経験データに基づく各種事例をアルゴリズ
ムによって予め学習させた知識データを有し、与えられ
る各状態情報を処理して、予め学習させた知識データを
もとに蓄電池残容量を推定することとなる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下本発明の一実施の形態の蓄電
池残容量推定方法およびシステムについて説明する。
池残容量推定方法およびシステムについて説明する。
【００１０】本発明は、（ａ）負荷に接続された蓄電池
の充放電時の電圧と電流信号を測定し、（ｂ）測定され
た電圧と電流信号を各々周波数領域に複素スペクトルと
して写像し、（ｃ）所定の周波数領域の電圧と電流の複
素スペクトルからインピーダンスとインピーダンス特徴
量を求め、（ｄ）予め求めたインピーダンスの特徴量と
該蓄電池の残容量との関係式に基づいて、上記インピー
ダンス特徴量から、蓄電池残容量を推定する方法から構
成される。
の充放電時の電圧と電流信号を測定し、（ｂ）測定され
た電圧と電流信号を各々周波数領域に複素スペクトルと
して写像し、（ｃ）所定の周波数領域の電圧と電流の複
素スペクトルからインピーダンスとインピーダンス特徴
量を求め、（ｄ）予め求めたインピーダンスの特徴量と
該蓄電池の残容量との関係式に基づいて、上記インピー
ダンス特徴量から、蓄電池残容量を推定する方法から構
成される。
【００１１】予め広い周波数領域で、蓄電池のインピー
ダンスを算出し、虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗ））と実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗ））から描かれる１つ又は複数の円の半径と蓄
電池残容量の関係を調べる。これより、特徴量となる円
の半径を求めるとともに、この特徴量を与える交流信号
の周波数を求める。ここで、選択される交流信号は、１
又は２以上が望ましい。
ダンスを算出し、虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗ））と実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗ））から描かれる１つ又は複数の円の半径と蓄
電池残容量の関係を調べる。これより、特徴量となる円
の半径を求めるとともに、この特徴量を与える交流信号
の周波数を求める。ここで、選択される交流信号は、１
又は２以上が望ましい。
【００１２】上記測定された電圧と電流信号は、Ａ／Ｄ
変換後、周波数変換装置（ＦＦＴ）により、電圧と電流
を複素スペクトルへとそれぞれ変換される。得られた各
周波数における電圧と電流の値より複素インピーダンス
を算出する。さらに、複素平面上にインピーダンスを表
示することにより、実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））と虚数部Ｉ
ｍ（Ｚ（ｗ））で描かれる１つ又は複数の円を得る。こ
れより、特徴量である円の半径を算出する。
変換後、周波数変換装置（ＦＦＴ）により、電圧と電流
を複素スペクトルへとそれぞれ変換される。得られた各
周波数における電圧と電流の値より複素インピーダンス
を算出する。さらに、複素平面上にインピーダンスを表
示することにより、実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））と虚数部Ｉ
ｍ（Ｚ（ｗ））で描かれる１つ又は複数の円を得る。こ
れより、特徴量である円の半径を算出する。
【００１３】（第１の実施の形態の構成）図１は本発明
の実施の形態における蓄電池残容量推定システムのブロ
ックダイアグラムを示すものである。図１において、１
は負荷、２は電池、５は電圧のＡ／Ｄ変換器、６は電流
のＡ／Ｄ変換器、７は電圧の周波数変換器（ＦＦＴ：Fa
stFourier Transform）、８は電流の周波数変換器（Ｆ
ＦＴ）、９は除算演算器、１０はインピーダンス計算
部、１１は電池残容量計算部、１２は電池温度計、１３
は電池残容量温度補正部である。
の実施の形態における蓄電池残容量推定システムのブロ
ックダイアグラムを示すものである。図１において、１
は負荷、２は電池、５は電圧のＡ／Ｄ変換器、６は電流
のＡ／Ｄ変換器、７は電圧の周波数変換器（ＦＦＴ：Fa
stFourier Transform）、８は電流の周波数変換器（Ｆ
ＦＴ）、９は除算演算器、１０はインピーダンス計算
部、１１は電池残容量計算部、１２は電池温度計、１３
は電池残容量温度補正部である。
【００１４】以上のように構成された蓄電池残容量推定
システムについて、以下図１、図２及び図３を用いてそ
の動作を説明する。
システムについて、以下図１、図２及び図３を用いてそ
の動作を説明する。
【００１５】（第１の実施の形態の動作）まず、図２は
蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）の測定結果を示すもの
である。蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペクト
ルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）を各々求め、その比Ｓｖ
（ｗ）/Ｓi（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）と
して計算し、その結果を縦軸を虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗ））、横軸を実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））として複素平
面上に示す。予め、広い周波数領域で、インピーダンス
を算出し、蓄電池残容量と描かれる円の半径の関係を調
べ、特徴量を与える周波数領域を求める。次に、上記角
周波数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｉ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗi））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗｉ））から描かれ
る円の大きさから特徴量である半径ｒｉを予め求める。
蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）の測定結果を示すもの
である。蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペクト
ルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）を各々求め、その比Ｓｖ
（ｗ）/Ｓi（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）と
して計算し、その結果を縦軸を虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗ））、横軸を実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））として複素平
面上に示す。予め、広い周波数領域で、インピーダンス
を算出し、蓄電池残容量と描かれる円の半径の関係を調
べ、特徴量を与える周波数領域を求める。次に、上記角
周波数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｉ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗi））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗｉ））から描かれ
る円の大きさから特徴量である半径ｒｉを予め求める。
【００１６】図３は、図２で求めた半径ｒｉと蓄電池残
容量の関係の測定結果を示すものである。半径ｒｉと蓄
電池残容量の関係を電池残容量計算部１１に記憶させて
おく。
容量の関係の測定結果を示すものである。半径ｒｉと蓄
電池残容量の関係を電池残容量計算部１１に記憶させて
おく。
【００１７】次に、本発明の実施の形態における蓄電池
残容量推定システムを、図１のブロックダイアグラムを
用いて説明する。図１において、ハイブリッド電気自動
車などでは、例えば、走行中または停車中にモータなど
の負荷１と蓄電池２で充放電を繰り返しているが、測定
された電圧と電流から、この電圧と電流をデジタル処理
可能とするために、Ａ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変換器６で
デジタル信号に変換する。さらに、電圧の周波数変換器
（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）７と電流の周波数
変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧を複素スペクトルに変
換する。求めた蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素ス
ペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓｉ（ｗ）から、その比Ｓｖ
（ｗ）／Ｓｉ（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）
としてインピーダンス計算部９で計算し、所定の角周波
数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｊ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ
（ｗｊ））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗｊ））の大きさを、充
放電を繰り返す動作中の蓄電池から求める。そして、特
徴量を与える角周波数領域における半径ｒｊを求める。
この半径ｒｊと、予め求めて電池残容量計算部１１に記
憶しておいた半径ｒｉとを比較し、相互の関係から蓄電
池残容量を計算する。蓄電池残容量の計算は、半径ｒｊ
と半径ｒｉの差の最小二乗法やスプライン関数を用いて
計算し、残容量を推定する。
残容量推定システムを、図１のブロックダイアグラムを
用いて説明する。図１において、ハイブリッド電気自動
車などでは、例えば、走行中または停車中にモータなど
の負荷１と蓄電池２で充放電を繰り返しているが、測定
された電圧と電流から、この電圧と電流をデジタル処理
可能とするために、Ａ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変換器６で
デジタル信号に変換する。さらに、電圧の周波数変換器
（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）７と電流の周波数
変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧を複素スペクトルに変
換する。求めた蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素ス
ペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓｉ（ｗ）から、その比Ｓｖ
（ｗ）／Ｓｉ（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）
としてインピーダンス計算部９で計算し、所定の角周波
数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｊ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ
（ｗｊ））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗｊ））の大きさを、充
放電を繰り返す動作中の蓄電池から求める。そして、特
徴量を与える角周波数領域における半径ｒｊを求める。
この半径ｒｊと、予め求めて電池残容量計算部１１に記
憶しておいた半径ｒｉとを比較し、相互の関係から蓄電
池残容量を計算する。蓄電池残容量の計算は、半径ｒｊ
と半径ｒｉの差の最小二乗法やスプライン関数を用いて
計算し、残容量を推定する。
【００１８】蓄電池残容量は、蓄電池の温度によって変
化するため、１２の電池温度計によって電池温度を測定
し、電池残容量温度補正部１３で推定した電池残容量を
補正して表示部に表示する。また、ニッケル水素電池な
どの蓄電池においては、同じ電池残容量でもヒステリシ
スがあるため、充電時と放電時では電池残容量の計測値
が異なる。この場合、求める蓄電池使用時の電圧Ｖと電
流Ｉの複素スペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）を充電時
のものと放電時のものから、各々充電時のスペクトル比
Ｓｖ（ｗ）/Ｓi（ｗ）、放電時のスペクトル比Ｓｖ
（ｗ）/Ｓi（ｗ）を蓄電池の充電時インピーダンスＺｊ
（ｗ）、放電時インピーダンスＺｈ（ｗ）としてインピ
ーダンス計算部９で計算し、所定の角周波数Ｗ０、Ｗ
１、---、Ｗj、-、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚｊ（ｗj）、Ｚ
ｈ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚｊ（ｗj）、Ｚｈ（ｗ
j））の大きさを充放電を繰り返す動作中の蓄電池から
求める。以下は、前述と同様の方法によって、充電時の
残容量推定値と放電時の残容量推定値を求め、総合的に
蓄電池残容量を求めることが出来る。
化するため、１２の電池温度計によって電池温度を測定
し、電池残容量温度補正部１３で推定した電池残容量を
補正して表示部に表示する。また、ニッケル水素電池な
どの蓄電池においては、同じ電池残容量でもヒステリシ
スがあるため、充電時と放電時では電池残容量の計測値
が異なる。この場合、求める蓄電池使用時の電圧Ｖと電
流Ｉの複素スペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）を充電時
のものと放電時のものから、各々充電時のスペクトル比
Ｓｖ（ｗ）/Ｓi（ｗ）、放電時のスペクトル比Ｓｖ
（ｗ）/Ｓi（ｗ）を蓄電池の充電時インピーダンスＺｊ
（ｗ）、放電時インピーダンスＺｈ（ｗ）としてインピ
ーダンス計算部９で計算し、所定の角周波数Ｗ０、Ｗ
１、---、Ｗj、-、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚｊ（ｗj）、Ｚ
ｈ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚｊ（ｗj）、Ｚｈ（ｗ
j））の大きさを充放電を繰り返す動作中の蓄電池から
求める。以下は、前述と同様の方法によって、充電時の
残容量推定値と放電時の残容量推定値を求め、総合的に
蓄電池残容量を求めることが出来る。
【００１９】以上のように本実施の形態によれば、充放
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトル求め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の
角周波数ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部
Ｉｍ（Ｚ（ｗj））から描かれる円の大きさから、特徴
量である半径ｒjを求める。この半径ｒjと、予め求めて
電池残容量計算部１１に記憶しておいた半径ｒiとを比
較し、蓄電池残容量を推定することにより、従来、推定
精度の低かった動作中の電気自動車などの蓄電池残容量
を高い精度で推定することができる。
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトル求め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の
角周波数ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部
Ｉｍ（Ｚ（ｗj））から描かれる円の大きさから、特徴
量である半径ｒjを求める。この半径ｒjと、予め求めて
電池残容量計算部１１に記憶しておいた半径ｒiとを比
較し、蓄電池残容量を推定することにより、従来、推定
精度の低かった動作中の電気自動車などの蓄電池残容量
を高い精度で推定することができる。
【００２０】以下本発明の第２の実施の形態について図
面を参照しながら説明する。
面を参照しながら説明する。
【００２１】（第２の実施の形態の構成）図４は本発明
の第２の実施の形態における蓄電池残容量推定システム
のブロックダイアグラムを示すものである。図４におい
て、１は負荷、２は電池、３は電圧のノイズ除去装置、
４は電流のノイズ除去装置、５は電圧のＡ／Ｄ変換器、
６は電流のＡ／Ｄ変換器、７は電圧の周波数変換器（Ｆ
ＦＴ）、８は電流の周波数変換器（ＦＦＴ）、９は除算
演算部、１０はインピーダンス計算部、１１は電池残容
量計算部、１２は電池温度計、１３は電池残容量温度補
正部、１４はエンジン部、１５は充電器、１６は信号発
生器である。
の第２の実施の形態における蓄電池残容量推定システム
のブロックダイアグラムを示すものである。図４におい
て、１は負荷、２は電池、３は電圧のノイズ除去装置、
４は電流のノイズ除去装置、５は電圧のＡ／Ｄ変換器、
６は電流のＡ／Ｄ変換器、７は電圧の周波数変換器（Ｆ
ＦＴ）、８は電流の周波数変換器（ＦＦＴ）、９は除算
演算部、１０はインピーダンス計算部、１１は電池残容
量計算部、１２は電池温度計、１３は電池残容量温度補
正部、１４はエンジン部、１５は充電器、１６は信号発
生器である。
【００２２】以上のように構成された蓄電池残容量推定
システムについて、以下図４、図５及び図６を用いてそ
の動作を説明する。
システムについて、以下図４、図５及び図６を用いてそ
の動作を説明する。
【００２３】（第２の実施の形態の動作）まず、第１の
実施の形態と同様、図５は蓄電池のインピーダンスＺ
（ｗ）の測定結果を計算し、縦軸を虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗ））、横軸を実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））として表す。
充放電電圧および電流にインバータノイズやイグニッシ
ョンノイズが多い場合には、所定の周波数以外の交流信
号をノイズ除去装置（３，４）で除去する。所定の角周
波数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｉ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗi））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗi））から描かれる
円の大きさから特徴となる半径ｒiを予め求める。しか
し、動作中のモータなどの負荷が、特徴となる角周波数
において常に動作するとは限らず、図５に示すように、
ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数領域では、データが不
足し、蓄電池残容量を高い精度で推定出来ないことがあ
る。第２の実施例では、蓄電池残容量の特徴量を与える
所定の周波数に対応した信号を動作中の充放電電流に重
畳し、蓄電池残容量の特徴に対応した周波数のインピー
ダンスＺ（ｗ）の測定を可能とし、蓄電池残容量を常に
高い精度で推定するものである。
実施の形態と同様、図５は蓄電池のインピーダンスＺ
（ｗ）の測定結果を計算し、縦軸を虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗ））、横軸を実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗ））として表す。
充放電電圧および電流にインバータノイズやイグニッシ
ョンノイズが多い場合には、所定の周波数以外の交流信
号をノイズ除去装置（３，４）で除去する。所定の角周
波数Ｗ０、Ｗ１、---、Ｗｉ、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ
（Ｚ（ｗi））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗi））から描かれる
円の大きさから特徴となる半径ｒiを予め求める。しか
し、動作中のモータなどの負荷が、特徴となる角周波数
において常に動作するとは限らず、図５に示すように、
ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数領域では、データが不
足し、蓄電池残容量を高い精度で推定出来ないことがあ
る。第２の実施例では、蓄電池残容量の特徴量を与える
所定の周波数に対応した信号を動作中の充放電電流に重
畳し、蓄電池残容量の特徴に対応した周波数のインピー
ダンスＺ（ｗ）の測定を可能とし、蓄電池残容量を常に
高い精度で推定するものである。
【００２４】次に、本発明の第２の実施の形態における
蓄電池残容量推定システムを、図４のブロックダイアグ
ラムを用いて説明する。図４において、ハイブリッド電
気自動車などでは、例えば、モータなどの負荷１、蓄電
池２および充電器１４で充放電を繰り返している。蓄電
池の電圧と電流を、ノイズ除去装置を通し、所定の周波
数以外の交流信号を除去し、Ａ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変
換器６で変換した後に、周波数変換器（ＦＦＴ）７と周
波数変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧の複素スペクトル
を求め、電圧Ｖと電流ＩのスペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓi
（ｗ）から、その比Ｓｖ（ｗ）／Ｓi（ｗ）を蓄電池の
インピーダンスＺ（ｗ）としてインピーダンス計算部１
０で計算する。所定の角周波数Ｗ０、Ｗ１、---、ｗj、
---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗj））の大きさを充放電を繰り返す動作中の蓄電池
から求める。しかし、動作中のモータなどの負荷では、
充放電電流にｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数領域の信
号がない場合がある。そのときは、予め求めて電池残容
量計算部１０に記憶してあるｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の
周波数領域の信号がないことを検知し、信号発生器１５
にフィードバックして、特徴となる各周波数ｗjにおけ
る充放電電流を動作中の蓄電池充放電電流に重畳させ
る。図６に充放電電流波形と重畳した正弦波を示した。
このようにして、特徴となる各周波数ｗjにおけるイン
ピーダンスの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ
（Ｚ（ｗj））が求められる。そして、第１の実施の形
態と同様、特徴量である半径ｒjを求める。この半径ｒj
と、予め求めて電池残容量計算部１１に記憶しておいた
半径ｒiとを比較し、相互の関係から蓄電池残容量を計
算し、残容量を推定する。
蓄電池残容量推定システムを、図４のブロックダイアグ
ラムを用いて説明する。図４において、ハイブリッド電
気自動車などでは、例えば、モータなどの負荷１、蓄電
池２および充電器１４で充放電を繰り返している。蓄電
池の電圧と電流を、ノイズ除去装置を通し、所定の周波
数以外の交流信号を除去し、Ａ／Ｄ変換器５とＡ／Ｄ変
換器６で変換した後に、周波数変換器（ＦＦＴ）７と周
波数変換器（ＦＦＴ）８で電流と電圧の複素スペクトル
を求め、電圧Ｖと電流ＩのスペクトルＳｖ（ｗ）、Ｓi
（ｗ）から、その比Ｓｖ（ｗ）／Ｓi（ｗ）を蓄電池の
インピーダンスＺ（ｗ）としてインピーダンス計算部１
０で計算する。所定の角周波数Ｗ０、Ｗ１、---、ｗj、
---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗj））の大きさを充放電を繰り返す動作中の蓄電池
から求める。しかし、動作中のモータなどの負荷では、
充放電電流にｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数領域の信
号がない場合がある。そのときは、予め求めて電池残容
量計算部１０に記憶してあるｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の
周波数領域の信号がないことを検知し、信号発生器１５
にフィードバックして、特徴となる各周波数ｗjにおけ
る充放電電流を動作中の蓄電池充放電電流に重畳させ
る。図６に充放電電流波形と重畳した正弦波を示した。
このようにして、特徴となる各周波数ｗjにおけるイン
ピーダンスの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ
（Ｚ（ｗj））が求められる。そして、第１の実施の形
態と同様、特徴量である半径ｒjを求める。この半径ｒj
と、予め求めて電池残容量計算部１１に記憶しておいた
半径ｒiとを比較し、相互の関係から蓄電池残容量を計
算し、残容量を推定する。
【００２５】以上のように本実施の形態によれば、充放
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトルを、所定周波数以外の交流信号を除去した後に求
め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の角周波数
ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗj））から描かれる円の大きさから、特徴量である
半径ｒjを求める。この半径ｒjと、予め求めて電池残容
量計算部１１に記憶しておいた半径ｒiとを比較し、蓄
電池残容量を推定することにより、従来、推定精度の低
かった動作中のハイブリッド電気自動車などの蓄電池残
容量を高い精度で推定することができる。
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトルを、所定周波数以外の交流信号を除去した後に求
め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の角周波数
ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ
（ｗj））から描かれる円の大きさから、特徴量である
半径ｒjを求める。この半径ｒjと、予め求めて電池残容
量計算部１１に記憶しておいた半径ｒiとを比較し、蓄
電池残容量を推定することにより、従来、推定精度の低
かった動作中のハイブリッド電気自動車などの蓄電池残
容量を高い精度で推定することができる。
【００２６】以下本発明の第３の実施の形態について図
面を参照しながら説明する。
面を参照しながら説明する。
【００２７】（第３の実施の形態の構成）図７は本発明
の第３の実施の形態における蓄電池残容量推定システム
のブロックダイアグラムを示すものである。図７におい
て、１は負荷、２は電池、１５は充電器、１６は信号発
生器、１７は電池残容量推定部、１８は入力手段、１９
は演算部、２０は出力手段、１２は電池温度計、２１は
電池残容量表示部である。
の第３の実施の形態における蓄電池残容量推定システム
のブロックダイアグラムを示すものである。図７におい
て、１は負荷、２は電池、１５は充電器、１６は信号発
生器、１７は電池残容量推定部、１８は入力手段、１９
は演算部、２０は出力手段、１２は電池温度計、２１は
電池残容量表示部である。
【００２８】以上のように構成された蓄電池残容量推定
システムについて、以下図７、図８及び図９を用いてそ
の動作を説明する。 （第３の実施の形態の動作）第３の実施の形態では、推
定部にニューラルネットワークを用いる場合について説
明する。まず、第２の実施の形態と同様に、負荷１、電
池２、充電器１５、信号発生器１６、電池温度計１２な
どから、推定のための演算に必要な情報（必要に応じ
て、自動車のアクセル開度や登坂、降坂などの情報も）
を状態情報として、電池残容量推定部１７の入力手段１
８に入力する。この状態情報をベクトルで表す。このベ
クトル量がニューラルネットワークなどの演算部１９の
入力情報となる。ニューラルネットワークなどの演算部
１９は、たとえば、図８に示すような多層構造のモデル
を想定する。入力信号は、入力層から中間層を経て、出
力層へと伝搬する。いま、入力情報中に、登坂中に加速
し、電池残容量がたとえば４０％を切っていたとすれ
ば、発電機を全開にして、蓄電池２と負荷１に十分な電
流量を供給したいとする。学習は、望みの出力（教師デ
ータ）と、今出てきた出力の誤差が零になるように、バ
ックプロパゲーション（ＢＰ：逆伝搬）法によりシナプ
ス結合の値を変える。ＢＰの場合は、出力層から入力層
へと逆方向にシナプス結合の値を変えていく。このプロ
セスを、全ての入力情報、たとえば、蓄電池温度、アク
セル開度、充放電の各状態について望ましい出力が得ら
れるようになるまで繰り返す。考えられる全ての入力情
報について、教師データとＮＮ（ニューラルネットワー
ク）出力との誤差が許容値以下となるような望ましい出
力が得られるようになれば学習は終了する。
システムについて、以下図７、図８及び図９を用いてそ
の動作を説明する。 （第３の実施の形態の動作）第３の実施の形態では、推
定部にニューラルネットワークを用いる場合について説
明する。まず、第２の実施の形態と同様に、負荷１、電
池２、充電器１５、信号発生器１６、電池温度計１２な
どから、推定のための演算に必要な情報（必要に応じ
て、自動車のアクセル開度や登坂、降坂などの情報も）
を状態情報として、電池残容量推定部１７の入力手段１
８に入力する。この状態情報をベクトルで表す。このベ
クトル量がニューラルネットワークなどの演算部１９の
入力情報となる。ニューラルネットワークなどの演算部
１９は、たとえば、図８に示すような多層構造のモデル
を想定する。入力信号は、入力層から中間層を経て、出
力層へと伝搬する。いま、入力情報中に、登坂中に加速
し、電池残容量がたとえば４０％を切っていたとすれ
ば、発電機を全開にして、蓄電池２と負荷１に十分な電
流量を供給したいとする。学習は、望みの出力（教師デ
ータ）と、今出てきた出力の誤差が零になるように、バ
ックプロパゲーション（ＢＰ：逆伝搬）法によりシナプ
ス結合の値を変える。ＢＰの場合は、出力層から入力層
へと逆方向にシナプス結合の値を変えていく。このプロ
セスを、全ての入力情報、たとえば、蓄電池温度、アク
セル開度、充放電の各状態について望ましい出力が得ら
れるようになるまで繰り返す。考えられる全ての入力情
報について、教師データとＮＮ（ニューラルネットワー
ク）出力との誤差が許容値以下となるような望ましい出
力が得られるようになれば学習は終了する。
【００２９】図９に蓄電池の電池残容量と開放電圧との
関係を示した。図に示すように、電池残容量に対する開
放電圧の差は、電池残容量８０〜２０％でほとんどな
く、単純な状態情報を入力情報とするのでは十分な精度
の電池残容量推定は困難である。第２の実施の形態と同
様に、たとえば、図５に示す蓄電池のインピーダンスＺ
（ｗ）の測定結果を計算し、所定の角周波数Ｗ０、Ｗ
１、---、Ｗi、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗi））と
虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗi））から描かれる円の大きさから
特徴量である半径ｒiを予め求める。そして、蓄電池残
容量の特徴量を与える所定の角周波数に対応した信号を
動作中の充放電電流に重畳し、蓄電池残容量の特徴に対
応した周波数のインピーダンスＺ（ｗ）の測定を可能と
し、ニューラルネットワーク演算の入力情報ベクトル量
の一部とする。
関係を示した。図に示すように、電池残容量に対する開
放電圧の差は、電池残容量８０〜２０％でほとんどな
く、単純な状態情報を入力情報とするのでは十分な精度
の電池残容量推定は困難である。第２の実施の形態と同
様に、たとえば、図５に示す蓄電池のインピーダンスＺ
（ｗ）の測定結果を計算し、所定の角周波数Ｗ０、Ｗ
１、---、Ｗi、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗi））と
虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗi））から描かれる円の大きさから
特徴量である半径ｒiを予め求める。そして、蓄電池残
容量の特徴量を与える所定の角周波数に対応した信号を
動作中の充放電電流に重畳し、蓄電池残容量の特徴に対
応した周波数のインピーダンスＺ（ｗ）の測定を可能と
し、ニューラルネットワーク演算の入力情報ベクトル量
の一部とする。
【００３０】次に、本発明の第３の実施の形態における
蓄電池残容量推定システムを、図７のブロックダイアグ
ラムを用いて説明する。図７において、ハイブリッド電
気自動車などでは、例えば、モータなどの負荷１、蓄電
池２および充電器１５で充放電を繰り返している。負荷
１、電池２、充電器１５、信号発生器１６、電池温度計
１２などから、推定のための演算に必要な情報（必要に
応じて、自動車のアクセル開度や登坂、降坂などの情報
も）を状態情報として、電池残容量推定部１７の入力手
段１８に入力する。また、第２の実施の形態と同様に、
蓄電池の電圧と電流を、ノイズ除去装置を通し、所定の
周波数以外の交流信号を除去し、入力手段１８に設けた
Ａ／Ｄ変換器で変換した後に、周波数変換器で電流と電
圧の複素スペクトルを求め、電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）から、その比Ｓｖ（ｗ）
／Ｓi（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）として
入力手段１８で求める。所定の角周波数Ｗ０、Ｗ１、--
-、Ｗj、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部
Ｉｍ（Ｚ（ｗj））の大きさを充放電を繰り返す動作中
の蓄電池から求める。しかし、動作中のモータなどの負
荷では、充放電電流にｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数
領域の信号がない場合がある。そのときは、特徴量を与
える各周波数ｗjにおける充放電電流を動作中の蓄電池
充放電電流に重畳させる。このようにして、各周波数ｗ
jにおけるインピーダンスの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と
虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））が求められる。そして、第２
の実施の形態と同様、特徴量である半径ｒjを求める。
この半径ｒjを、ニューラルネットワーク演算の入力情
報ベクトル量の一部とする。考えられる全ての入力情報
に対して、望ましい出力が得られる。求められた出力で
ある電池残容量を出力手段２０から出力する。
蓄電池残容量推定システムを、図７のブロックダイアグ
ラムを用いて説明する。図７において、ハイブリッド電
気自動車などでは、例えば、モータなどの負荷１、蓄電
池２および充電器１５で充放電を繰り返している。負荷
１、電池２、充電器１５、信号発生器１６、電池温度計
１２などから、推定のための演算に必要な情報（必要に
応じて、自動車のアクセル開度や登坂、降坂などの情報
も）を状態情報として、電池残容量推定部１７の入力手
段１８に入力する。また、第２の実施の形態と同様に、
蓄電池の電圧と電流を、ノイズ除去装置を通し、所定の
周波数以外の交流信号を除去し、入力手段１８に設けた
Ａ／Ｄ変換器で変換した後に、周波数変換器で電流と電
圧の複素スペクトルを求め、電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトルＳｖ（ｗ）、Ｓi（ｗ）から、その比Ｓｖ（ｗ）
／Ｓi（ｗ）を蓄電池のインピーダンスＺ（ｗ）として
入力手段１８で求める。所定の角周波数Ｗ０、Ｗ１、--
-、Ｗj、---、Ｗｎの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部
Ｉｍ（Ｚ（ｗj））の大きさを充放電を繰り返す動作中
の蓄電池から求める。しかし、動作中のモータなどの負
荷では、充放電電流にｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３の周波数
領域の信号がない場合がある。そのときは、特徴量を与
える各周波数ｗjにおける充放電電流を動作中の蓄電池
充放電電流に重畳させる。このようにして、各周波数ｗ
jにおけるインピーダンスの実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と
虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））が求められる。そして、第２
の実施の形態と同様、特徴量である半径ｒjを求める。
この半径ｒjを、ニューラルネットワーク演算の入力情
報ベクトル量の一部とする。考えられる全ての入力情報
に対して、望ましい出力が得られる。求められた出力で
ある電池残容量を出力手段２０から出力する。
【００３１】以上のように本実施の形態によれば、充放
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトル求め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の
角周波数域ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数
部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））から描かれる円の大きさから、特
徴量である半径ｒjを求める。この半径ｒjを、ニューラ
ルネットワーク演算の入力情報ベクトル量の一部とす
る。全ての入力情報、たとえば、蓄電池温度、アクセル
開度、充放電の各状態について望ましい出力が得られる
ようになるまで繰り返す。考えられる全ての入力情報に
ついて、望ましい出力が得られるようになれば学習は終
了する。予め求めて電池残容量計算部１１に記憶してお
いた半径ｒiとを比較し、蓄電池残容量を推定すること
により、従来、推定精度の低かった動作中のハイブリッ
ド電気自動車などの蓄電池残容量を高い精度で推定する
ことがができる。
電を繰り返す蓄電池使用時の電圧Ｖと電流Ｉの複素スペ
クトル求め、蓄電池のインピーダンスを計算し、所定の
角周波数域ｗjにおける実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数
部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））から描かれる円の大きさから、特
徴量である半径ｒjを求める。この半径ｒjを、ニューラ
ルネットワーク演算の入力情報ベクトル量の一部とす
る。全ての入力情報、たとえば、蓄電池温度、アクセル
開度、充放電の各状態について望ましい出力が得られる
ようになるまで繰り返す。考えられる全ての入力情報に
ついて、望ましい出力が得られるようになれば学習は終
了する。予め求めて電池残容量計算部１１に記憶してお
いた半径ｒiとを比較し、蓄電池残容量を推定すること
により、従来、推定精度の低かった動作中のハイブリッ
ド電気自動車などの蓄電池残容量を高い精度で推定する
ことがができる。
【００３２】なお、第１の実施の形態において、特徴量
を与える所定の角周波数ｗjにおけるインピーダンスの
実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））か
ら描かれる円の大きさから半径ｒjを求め、予め求めて
電池残容量計算部に記憶しておいた半径ｒiとを比較
し、蓄電池残容量を推定するとしたが、特徴量である半
径ｒiは複素インピーダンス、複素インピーダンスの絶
対値、複数の複素インピーダンスの絶対値としてもよ
い。また、特徴量が円を描く１つまたは複数の複素イン
ピーダンスの円の中心座標と絶対値、円を描く１つまた
は複数の複素インピーダンスの円の中心座標、円を描く
１つまたは複数の複素インピーダンスの円の交点座標と
複素インピーダンスの絶対値としてもよい。
を与える所定の角周波数ｗjにおけるインピーダンスの
実数部Ｒｅ（Ｚ（ｗj））と虚数部Ｉｍ（Ｚ（ｗj））か
ら描かれる円の大きさから半径ｒjを求め、予め求めて
電池残容量計算部に記憶しておいた半径ｒiとを比較
し、蓄電池残容量を推定するとしたが、特徴量である半
径ｒiは複素インピーダンス、複素インピーダンスの絶
対値、複数の複素インピーダンスの絶対値としてもよ
い。また、特徴量が円を描く１つまたは複数の複素イン
ピーダンスの円の中心座標と絶対値、円を描く１つまた
は複数の複素インピーダンスの円の中心座標、円を描く
１つまたは複数の複素インピーダンスの円の交点座標と
複素インピーダンスの絶対値としてもよい。
【００３３】また、第２の実施の形態では、正弦波の充
放電電流基準波形と充放電電流波形とを重畳し求めた蓄
電池の走行中のインピーダンスの特徴量を比較し、蓄電
池残容量を推定するとしたが、正弦波の充放電電流基準
波形は矩形波、鋸歯状波としてもよい。また、第２の実
施の形態では、正弦波の充放電電流基準波形と充放電電
流波形とを重畳し求めた蓄電池の走行中のインピーダン
スの特徴量を比較し、蓄電池残容量を推定するとした
が、走行中及び停車中に充放電電流波形と正弦波の充放
電電流基準波形とを重畳してもよい。さらに、正弦波の
充放電電流基準波形が、複数の異なる周波数の正弦波で
あり、順次、各周波数の正弦波を充放電電流波形と重畳
してもよい。
放電電流基準波形と充放電電流波形とを重畳し求めた蓄
電池の走行中のインピーダンスの特徴量を比較し、蓄電
池残容量を推定するとしたが、正弦波の充放電電流基準
波形は矩形波、鋸歯状波としてもよい。また、第２の実
施の形態では、正弦波の充放電電流基準波形と充放電電
流波形とを重畳し求めた蓄電池の走行中のインピーダン
スの特徴量を比較し、蓄電池残容量を推定するとした
が、走行中及び停車中に充放電電流波形と正弦波の充放
電電流基準波形とを重畳してもよい。さらに、正弦波の
充放電電流基準波形が、複数の異なる周波数の正弦波で
あり、順次、各周波数の正弦波を充放電電流波形と重畳
してもよい。
【００３４】また、第３の実施の形態では、特徴量であ
る半径ｒjを、ニューラルネットワーク演算の入力情報
ベクトル量の一部とし、蓄電池残容量を推定するとした
が、蓄電池残容量を推定する推定部がファジー推論や重
回帰演算を用いてもよい。
る半径ｒjを、ニューラルネットワーク演算の入力情報
ベクトル量の一部とし、蓄電池残容量を推定するとした
が、蓄電池残容量を推定する推定部がファジー推論や重
回帰演算を用いてもよい。
【００３５】
【発明の効果】以上のように本発明は、蓄電池と該蓄電
池に接続された負荷で構成された装置に接続する蓄電池
残容量推定方法およびシステムであって、予め求めた各
蓄電池残容量に対応する各温度、各充放電電流、走行状
態に応じた蓄電池のインピーダンスの特徴量と、走行中
に求めた蓄電池のインピーダンスの特徴量を比較し、蓄
電池残容量を推定することにより、従来、推定精度の低
かった走行中に充放電を繰り返すハイブリッド電気自動
車などの絶対基準がない蓄電池残容量を高い精度で推定
することができる。また、充放電特性にヒステリシスが
有るため、蓄電池残容量が一意的に定まらず、また、電
池の反応抵抗、温度補正やヒステリシスなどモデルによ
る定式化が難しくリアルタイムに推定することは困難で
あった蓄電池残容量を高い精度で推定することができ
る。
池に接続された負荷で構成された装置に接続する蓄電池
残容量推定方法およびシステムであって、予め求めた各
蓄電池残容量に対応する各温度、各充放電電流、走行状
態に応じた蓄電池のインピーダンスの特徴量と、走行中
に求めた蓄電池のインピーダンスの特徴量を比較し、蓄
電池残容量を推定することにより、従来、推定精度の低
かった走行中に充放電を繰り返すハイブリッド電気自動
車などの絶対基準がない蓄電池残容量を高い精度で推定
することができる。また、充放電特性にヒステリシスが
有るため、蓄電池残容量が一意的に定まらず、また、電
池の反応抵抗、温度補正やヒステリシスなどモデルによ
る定式化が難しくリアルタイムに推定することは困難で
あった蓄電池残容量を高い精度で推定することができ
る。
【００３６】図１０は、蓄電池残容量を従来の標準負荷
に電流を流し測定された蓄電池の端子電圧を表示する場
合の測定値（Ａ）と、ニューラルネットワーク演算用い
て蓄電池残容量を推定したときの測定値（Ｂ）を示し
た。従来の測定値（Ａ）では、推定精度は低く、動作中
のハイブリッド電気自動車などの蓄電池残容量を推定す
ることが困難であるのに対して、特徴量によるニューラ
ルネットワーク演算を用いて推定したときの測定値
（Ｂ）では、高い精度で推定することができる。
に電流を流し測定された蓄電池の端子電圧を表示する場
合の測定値（Ａ）と、ニューラルネットワーク演算用い
て蓄電池残容量を推定したときの測定値（Ｂ）を示し
た。従来の測定値（Ａ）では、推定精度は低く、動作中
のハイブリッド電気自動車などの蓄電池残容量を推定す
ることが困難であるのに対して、特徴量によるニューラ
ルネットワーク演算を用いて推定したときの測定値
（Ｂ）では、高い精度で推定することができる。
【図１】 本発明の第１の実施の形態における蓄電池残
容量推定システムのブロックダイアグラムである。
容量推定システムのブロックダイアグラムである。
【図２】 第１の実施の形態における動作説明のための
蓄電池残容量推定システムのインピーダンス測定結果を
示している。
蓄電池残容量推定システムのインピーダンス測定結果を
示している。
【図３】 第１の実施の形態における蓄電池残容量と特
徴量であるインピーダンスの測定結果を示している。
徴量であるインピーダンスの測定結果を示している。
【図４】 本発明の第２の実施の形態における蓄電池残
容量推定システムのブロックダイアグラムである。
容量推定システムのブロックダイアグラムである。
【図５】 第２の実施の形態における蓄電池残容量と特
徴量のインピーダンス測定結果を示している。
徴量のインピーダンス測定結果を示している。
【図６】 正弦波を重畳した充放電電流波形を示してい
る。
る。
【図７】 本発明の第３の実施の形態における蓄電池残
容量推定システムのブロックダイアグラムを示してい
る。
容量推定システムのブロックダイアグラムを示してい
る。
【図８】 多層構造（入力層、中間層、出力層の3層構
造）のニューラルネットワーク演算部を示している。
造）のニューラルネットワーク演算部を示している。
【図９】 蓄電池の電池残容量と開放電圧との関係図で
ある。
ある。
【図１０】 蓄電池残容量を従来の標準負荷に電流を流
し測定された蓄電池の端子電圧を表示する場合の測定値
（A）と、ニューラルネットワーク演算用いて蓄電池残
容量を推定したときの測定値（B）を示している。
し測定された蓄電池の端子電圧を表示する場合の測定値
（A）と、ニューラルネットワーク演算用いて蓄電池残
容量を推定したときの測定値（B）を示している。
【図１１】 第１の従来例の蓄電池残容量表示装置を示
している。
している。
１ 負荷 ２ 電池 ３ 電圧のノイズ除去装置 ４ 電流のノイズ除去装置 ５ 電圧のＡ／Ｄ変換器 ６ 電流のＡ／Ｄ変換器 ７ 電圧の周波数変換器（ＦＦＴ：Fast Fourier Trans
form） ８ 電流の周波数変換器（ＦＦＴ） ９ 除算演算器 １０ インピーダンス計算部 １１ 電池残容量計算部 １２ 電池温度計 １３ 電池残容量温度補正部 １４ エンジン部 １５ 充電器 １６ 信号発生器 １７ 電池残容量推定部 １８ 入力手段 １９ ニューラルネットワークなどの演算部 ２０ 出力手段 ２１ 電池残容量表示部
form） ８ 電流の周波数変換器（ＦＦＴ） ９ 除算演算器 １０ インピーダンス計算部 １１ 電池残容量計算部 １２ 電池温度計 １３ 電池残容量温度補正部 １４ エンジン部 １５ 充電器 １６ 信号発生器 １７ 電池残容量推定部 １８ 入力手段 １９ ニューラルネットワークなどの演算部 ２０ 出力手段 ２１ 電池残容量表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石原 広隆 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内
Claims (11)
- 【請求項１】 （ａ）負荷に接続された蓄電池の充放電
時の電圧と電流信号を測定し、 （ｂ）測定された電圧と電流信号を各々周波数領域に複
素スペクトルとして写像し、 （ｃ）所定の周波数領域の電圧と電流の複素スペクトル
からインピーダンスとインピーダンスの特徴量を求め、 （ｄ）予め求めたインピーダンスの特徴量と該蓄電池の
残容量との関係式に基づいて、 上記インピーダンスの特徴量から、蓄電池残容量を推定
することを特徴とする作動中の蓄電池の残容量推定方
法。 - 【請求項２】 インピーダンスの特徴量が、複素平面上
で周波数をパラメータとしてインピーダンスをプロット
した時、所定の周波数域で描かれる１つ又は複数の円の
半径であることを特徴とする請求項１記載の蓄電池残容
量推定方法。 - 【請求項３】 インピーダンスの特徴量を与える１ｋＨ
ｚ以下の１又は２つ以上の周波数の異なる交流信号を、
蓄電池の充放電電流に重畳することを特徴とする請求項
１記載の蓄電池残容量推定方法。 - 【請求項４】 インピーダンス特徴量を与える以外の交
流信号をノイズ除去装置により除去することを特徴とす
る請求項１記載の蓄電池残容量推定方法。 - 【請求項５】 各蓄電池残容量に対応する各温度、各充
放電電流、走行状態に応じたインピーダンスの特徴量と
各蓄電池残容量の間の関係式を予め求め、走行中に求め
た充電時及び放電時の蓄電池のインピーダンスの特徴量
より、ニューラルネットワーク、ファジー理論あるいは
重回帰演算を用いて、蓄電池残容量を推定することを特
徴とする請求項１記載の残容量推定方法。 - 【請求項６】 蓄電池と該蓄電池に接続された負荷、電
圧測定装置と電流測定装置、電圧と電流をそれぞれ周波
数変換する装置、蓄電池残容量推定手段からなり、上記
推定装置には、該蓄電池の両端の電圧測定手段、該蓄電
池に流れる電流測定手段を接続し、該電圧測定手段と該
電流測定手段で測定された電圧と電流を各々周波数領域
に写像する手段と、写像された電圧と電流からインピー
ダンスを計算する手段、該インピーダンスから蓄電池残
容量を推定する手段で構成される蓄電池残容量推定シス
テム。 - 【請求項７】 蓄電池の両端に接続された電圧測定手段
と電流測定手段で測定された電圧と電流をノイズ除去装
置を用い、インピーダンスの特徴量を与える以外の周波
数成分を除去する手段と充放電電流基準波形生成装置で
生成させた充放電電流基準波形に応じて周波数領域に写
像し、写像された電圧と電流からインピーダンスを計算
する手段を有することを特徴とする請求項６記載の蓄電
池残容量推定システム。 - 【請求項８】 ノイズ除去装置が、バンドパスフィルタ
ーであることを特徴とする請求項７記載の蓄電池残容量
推定システム。 - 【請求項９】 電圧と電流をそれぞれ周波数変換する
時、Ａ／Ｄ変換器と周波数変換器（ＦＦＴ）を用いるこ
とを特徴とする請求項７記載の蓄電池残容量推定システ
ム。 - 【請求項１０】 インピーダンス特徴量を与える周波数
領域の信号がないことを検知し、該特徴量を与える周波
数に対応する信号を、充放電電流基準波形生成装置を用
いて充放電電流に重畳することを特徴とする請求項７記
載の蓄電池残容量推定システム。 - 【請求項１１】 蓄電池残容量推定手段が、各充放電電
流電圧情報および負荷状態情報を取り込む入力手段と、
実際の運用を通して蓄積された経験データに基づく蓄電
池残容量を推定するための各種事例をアルゴリズムによ
って予め学習させた知識データを有し、この知識データ
をもとに前記入力手段より与えられる各情報を処理して
前記蓄電池残容量を推定する推定部と、この蓄電池残容
量推定部により推定された出力値に応じて発電機に指示
情報を与える出力手段とを備えたことを特徴とする請求
項６記載の蓄電池残容量推定システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18489097A JPH1132442A (ja) | 1997-07-10 | 1997-07-10 | 蓄電池残容量推定方法及び蓄電池残容量推定システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18489097A JPH1132442A (ja) | 1997-07-10 | 1997-07-10 | 蓄電池残容量推定方法及び蓄電池残容量推定システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1132442A true JPH1132442A (ja) | 1999-02-02 |
Family
ID=16161113
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18489097A Pending JPH1132442A (ja) | 1997-07-10 | 1997-07-10 | 蓄電池残容量推定方法及び蓄電池残容量推定システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1132442A (ja) |
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- 1997-07-10 JP JP18489097A patent/JPH1132442A/ja active Pending
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