二次电池的劣化状态推定方法和二次电池系统与流程

本公开涉及二次电池的劣化状态推定方法和二次电池系统，更特定地，涉及用于推定搭载于车辆的二次电池的劣化状态的二次电池的劣化状态推定方法以及搭载在车辆中来使用的二次电池系统。

背景技术：

近年来，搭载有行驶用的二次电池的车辆在不断普及。搭载于这些车辆的二次电池会随着使用方法或使用环境或者随着时间经过而劣化，故而要求高精度地推定二次电池的劣化状态。因此，提出了基于二次电池的阻抗(内部电阻)来推定二次电池的劣化状态的方法。

例如，根据日本特开2005-221487号公报公开的方法，在不具有周期性的各种波形的充放电电流在二次电池中流动的状态下，测定电流值和电压值。进而，对测定出的电流值和电压值进行傅立叶变换，根据傅立叶变换后的电流值和电压值，计算各频率的阻抗成分。

技术实现要素：

本发明人注意到，在如上述那样对测定出的电流值进行傅立叶变换来求出各频率的电流值时，关于某频率域中的电流值，在预定的条件(后述)成立时，各频率的电流值的计算精度会下降。若各频率的电流值的计算精度下降，有可能无法再高精度地计算阻抗。其结果是，二次电池的劣化状态的推定精度有可能下降。

本公开是为了解决上述课题而完成的，其目的在于，在用于推定搭载于车辆的二次电池的劣化状态的劣化状态推定方法中，提高二次电池的劣化状态的推定精度。

另外，本公开的另一目的在于，在构成为能够搭载于车辆的二次电池系统中，提高二次电池的劣化状态的推定精度。

(1)根据本公开的一个方式的二次电池的劣化状态推定方法由控制装置对搭载于车辆的二次电池执行。二次电池的劣化状态推定方法包含第1～第5步骤。第1步骤为如下步骤：在预定期间多次取得二次电池的电压值和电流值并保存于存储器。第2步骤为如下步骤：通过对存储器中保存的二次电池的多次的电压值和电流值进行频率变换，按各频率计算出二次电池的电压值和电流值。第3步骤为如下步骤：针对按各频率计算出的二次电池的电流值，判定第1条件和第2条件是否成立。第4步骤为如下步骤：在第1条件和第2条件中的至少一方不成立的情况下，计算二次电池的各频率域的阻抗成分，另一方面，在第1条件和第2条件均成立的情况下，不进行二次电池的各频率域的阻抗成分的计算。第5步骤为如下步骤：使用计算出的各频率域的阻抗成分，推定与各频率域对应的劣化模式的二次电池的劣化状态。第1条件是第1频率域中的二次电池的电流值大于第1基准值这一条件。第2条件是比第1频率域高的第2频率域中的二次电池的电流值小于第2基准值这一条件。第2基准值小于第1基准值。

详细情况将在后面记述，在第1条件和第2条件成立的情况下，相对较高的频率域(后述的频率域f2、f3)中的电流偏差容易变大。因此，根据上述(1)的方法，在各频率域的阻抗成分的计算中不使用第1电流条件和第2电流条件成立的情况下的数据(电压值和电流值)，而使用第1电流条件和第2电流条件中的至少一方不成立的情况下的数据来计算各频率域的阻抗成分。这样，在第1条件和第2条件成立而相对较高的频率域中的电流偏差容易变大的情况下的数据不用于阻抗成分的计算，由此，能够提高二次电池的劣化状态的推定精度。

(2)二次电池的劣化状态推定方法还包含第6步骤和第7步骤。第6步骤是如下步骤：计算预定期间的二次电池的电流变化幅度、二次电池的温度变化幅度和二次电池的soc变化幅度。第7步骤是如下步骤：根据二次电池的温度、电流或soc，取得预定期间的按二次电池的各温度、各电流或各soc确定的表示电流变化幅度的允许上限的允许电流变化幅度、表示温度变化幅度的允许上限的允许温度变化幅度以及表示soc变化幅度的允许上限的允许soc变化幅度。在电流变化幅度低于允许电流变化幅度这一电流条件、温度变化幅度低于允许温度变化幅度这一温度条件以及soc变化幅度低于允许soc变化幅度这一soc条件均成立的情况下，执行计算二次电池的各频率域的阻抗成分的步骤(第4步骤)。

根据上述(2)的方法，着眼于二次电池的阻抗具有电流依存性、温度依存性和soc依存性这一点，在预定期间(后述的数据取得期间)中二次电池的电流、温度或soc大幅变化的情况下，将在该使用期间中取得的数据(电压和电流)从频率变换(傅立叶变换)的对象中去除，不在阻抗计算中使用。在预定期间中二次电池的电流、温度和soc均未大幅变化的情况下，计算出阻抗。由此，能够在二次电池的阻抗的计算结果中适当反映电流依存性、温度依存性和soc依存性，因此，能够进一步提高二次电池的劣化状态的推定精度。

(3)根据本公开的另一方面的二次电池系统被搭载在车辆中来使用。二次电池系统具有二次电池和构成为推定二次电池的劣化状态的控制装置。控制装置包含存储器。控制装置通过对在预定期间多次取得的二次电池的电压值和电流值进行频率变换，由此按各频率计算二次电池的电压值和电流值，并针对按各频率计算出的二次电池的电流值，判定第1条件和第2条件是否成立。控制装置在第1条件和第2条件中的至少一方不成立的情况下，计算二次电池的各频率域的阻抗成分，并使用各频率域的阻抗成分来推定与各频率域对应的劣化模式的二次电池的劣化状态。另一方面，控制装置在第1条件和第2条件均成立的情况下，不进行二次电池的各频率域的阻抗成分的计算。第1条件是第1频率域中的二次电池的电流值大于第1基准值这一条件。第2条件是比第1频率域高的第2频率域中的二次电池的电流值小于第2基准值小这一条件。第2基准值小于第1基准值。

根据上述(3)的结构，与上述(1)的方法同样地，能够提高二次电池的劣化状态的推定精度。

关于本发明的上述和其它目的、特征、方面和优点，通过与附图关联而理解的关于本发明的如下详细说明而变得清楚。

附图说明

图1是概略地示出搭载有实施方式1的二次电池系统的车辆的整体结构的图。

图2是更详细地示出电池和监视单元的结构的图。

图3是示出车辆行驶中的电池的电流、温度和soc的时间变化的一例的图。

图4是用于说明电池的阻抗成分的图。

图5是用于说明电池的阻抗成分的频率依存性的图。

图6是用于说明基于傅立叶变换进行的各频率域的阻抗成分的计算方法的概念图。

图7是示出阻抗成分的计算结果的一例的图。

图8是示出第1电流条件和第2电流条件成立的情况下的傅立叶变换后的电流成分的一例的图。

图9是示出第1电流条件和第2电流条件不成立的情况下的傅立叶变换后的电流成分的一例的图。

图10a是示出傅立叶变换对象的信号的一例的图(第1图)。

图10b是示出傅立叶变换对象的信号的一例的图(第2图)。

图11是示出实施方式1中的电池的劣化状态的判定方法的流程图。

图12a是用于对比较例和实施方式1中的电阻成分的计算结果进行比较的图(第1图)。

图12b是用于对比较例和实施方式1中的电阻成分的计算结果进行比较的图(第2图)。

图13是示出数据取得期间中的数据的时间变化的一例的图。

图14是示出实施方式2中的电池的劣化状态的判定方法的流程图。

图15是示出映射mp的一例的图。

具体实施方式

以下，参照附图，对本公开的实施方式进行详细说明。此外，对图中相同或相当部分标注相同的标号，而不再重复该说明。

[实施方式1]

＜二次电池系统的结构＞

图1是概略地示出搭载有实施方式1的二次电池系统的车辆的整体结构的图。参照图1，车辆1是混合动力车辆。但是，可搭载本公开的电池系统的车辆不限于混合动力车辆(包含插电式混合动力车)。本公开的电池系统可搭载于使用从二次电池系统提供的电力来产生驱动力的全部车辆。因此，车辆1也可以是电动汽车或燃料电池车。

车辆1具有二次电池系统2、功率控制单元(pcu：powercontrolunit)30、电动发电机41、42、发动机50、动力分割装置60、驱动轴70和驱动轮80。二次电池系统2具有电池10、监视单元20和电子控制装置(ecu：electroniccontrolunit)100。

发动机50是通过将使空气与燃料的混合气燃烧时产生的燃烧能量变换为活塞和转子等运动件的运动能量来输出动力的内燃机。

动力分割装置60例如包含具有太阳齿轮、行星架、齿圈的3个旋转轴的行星齿轮机构(未图示)。动力分割装置60将从发动机50输出的动力分割为驱动电动发电机41的动力和驱动驱动轮80的动力。

电动发电机41、42分别为交流旋转电机，例如是在转子中内置永磁体(未图示)的三相交流同步电动机。电动发电机41主要作为经由动力分割装置60而由发动机50驱动的发电机来使用。电动发电机41发出的电力经由pcu30提供给电动发电机42或电池10。

电动发电机42主要作为电动机工作，来驱动驱动轮80。电动发电机42接受来自电池10的电力和电动发电机41的发电电力中的至少一方而被驱动，电动发电机42的驱动力传递到驱动轴70。另一方面，在车辆制动时和/或下坡面上加速度下降时，电动发电机42作为发电机工作，进行再生发电。电动发电机42发出的电力经由pcu30提供给电池10。

电池10是构成为包含多个单电池(cell)的电池组。各单电池12例如为锂离子二次电池或镍氢电池等二次电池。电池10蓄积用于驱动电动发电机41、42的电力，并通过pcu30向电动发电机41、42提供电力。另外，电池10在电动发电机41、42发电时，通过pcu30接受发电电力来进行充电。

监视单元20包含电压传感器21、电流传感器22和温度传感器23。电压传感器21检测电池10的电压vb。电流传感器22检测相对于电池10输入输出的电流ib。温度传感器23检测电池10的温度tb。各传感器将表示该检测结果的信号输出到ecu100。此外，关于电池10和监视单元20的结构，在图2中进一步详细说明。

pcu30根据来自ecu100的控制信号，在电池10与电动发电机41、42之间执行双方向的电力变换。pcu30构成为能够分别控制电动发电机41、42的状态，例如能够使电动发电机41成为再生状态(发电状态)，并使电动发电机42成为做功状态。pcu30例如构成为包含与电动发电机41、42对应地设置的两个变换器(inverter)和将向各变换器提供的直流电压升压到电池10的输出电压以上的转换器(均未图示)。

ecu100构成为包含cpu(centralprocessingunit：中央处理器)101、存储器(rom(readonlymemory：只读存储器)、ram(randomaccessmemory：随机存取存储器))102以及输入输出各种信号的输入输出端口(未图示)。ecu100基于从各传感器接收到的信号和存储器102中存储的程序和映射，执行用于将车辆1控制为期望状态的各种处理。

更具体而言，ecu100通过控制发动机50和pcu30来控制电池10的充放电。另外，ecu100推定电池10的soc(stateofcharge：充电状态)。在soc的推定中，可以使用利用了电流累加法、ocv-soc曲线的方法等公知的方法。此外，ecu100计算电池10的阻抗(内部电阻)。电池10的阻抗能够根据电压vb与电流ib之比(＝vb/ib)来计算。关于阻抗的计算，后面将详细说明。

图2是更详细地示出电池10和监视单元20的结构的图。参照图1和图2，电池10包含串联连接的m个模块11。各模块11包含并列连接的n个单电池12。m、n为2以上的自然数。

电压传感器21检测各模块11的电压。电流传感器22检测流过全部模块11的电流ib。温度传感器23检测电池10的温度。其中，电压传感器的监视单位不限于模块，可以是各单电池12，也可以是相邻的多个(小于模块内的单电池数的数)的单电池12。另外，温度传感器23的监视单位没有特别限定，例如也可以检测各模块(或各单电池)的温度。

这样的电池10的内部结构和监视单元20的监视单位只是示例，没有特别限定。因此，以下，有时不会对多个模块11彼此区别或对多个单电池12彼此区别而简单概括性地记作电池10。另外，记载为监视单元20监视电池10的电压vb、电流ib和温度tb。

＜车辆行驶中的电流变化＞

在如上构成的车辆1的行驶中，电池10的电压vb、电流ib、温度tb和soc会随时间经过而变化。此外，车辆1的“行驶中”只要是车辆1点火而处于能够行驶的状态即可，也可以包含车辆1暂时停止的状态。

图3是示出车辆1行驶中的电池10的电流ib、温度tb和soc的时间变化的一例的图。在图3和后述的图12中，横轴表示经过时间。纵轴从上到下，依次表示电流ib、温度tb和soc。此外，与电流ib同样，电压vb也会不规则地变化，但为了防止附图变得复杂，在以下说明中，对电压vb省略图示。

参照图3，温度tb和soc的变化需要一定程度的时间，温度tb和soc往往比较舒缓地变化。与此相对，在车辆1行驶中，随着电动发电机42产生的驱动力进行调整，来自电池的放电电流发生变动，或者随着电动发电机42的再生发电，充电电流会流入电池10，由此，电流ib有可能不规则地变化。在基于这样不规则地变化的电流ib来计算电池10的阻抗时，在本实施方式中，如以下说明的那样，考虑阻抗成分的频率依存性。

＜阻抗的计算＞

图4是用于说明电池10的阻抗成分的图。图4示出了电池10(更具体而言，各单电池12)的正极、负极和隔膜的等效电路图的一例。通常，二次电池的阻抗成分大致分为直流电阻rdc、反应电阻rc和扩散电阻rd。

直流电阻rdc是与正极和负极之间的离子以及电子的移动相关的阻抗成分。在对二次电池施加高负载的情况下(施加高电压，或流过大电流的情况)，直流电阻rdc因电解液的盐浓度分布等的不均而增加。在图4所示的等效电路图中，直流电阻rdc表现为正极的活性物质电阻ra1、负极的活性物质电阻ra2和隔膜的电解液电阻r3。

反应电阻rc是与电解液和活性物质(正极活性物质和负极活性物质的表面)的界面处的电荷的授受(电荷移动)相关的阻抗成分。在高soc状态的二次电池处于高温环境的情况下，反应电阻rc因在活性物质/电解液界面处覆膜发生成长等而增大。在等效电路图中，反应电阻rc表现为正极的电阻成分rc1和负极的电阻成分rc2。

扩散电阻rd是与电解液中的盐或活性物质中的电荷输送物质的扩散相关的阻抗成分。扩散电阻rd因高负载施加时的活性物质开裂等而增大。扩散电阻rd由在正极产生的平衡电压veq1、在负极产生的平衡电压veq2和在单电池内产生的盐浓度过电压vov3(因隔膜内产生活性物质的盐浓度分布而引起的过电压)来决定。

电池10的阻抗包含上述那样的各种阻抗成分，且相对于电流ib的变化的响应时间随各阻抗成分而不同。响应时间相对较短的阻抗成分能够跟随电压vb的高频率下的变化。另一方面，响应时间相对较长的阻抗成分不能跟随高频率下的电压vb的变化。因此，如以下说明的那样，针对低频率域、中频率域和高频率域的各频率域，在该频率域中，存在占优势的电池10的阻抗成分。

图5是用于说明电池10的阻抗成分的频率依存性的图。在图5中，横轴表示电流ib(或电压vb)的频率，纵轴表示电池10的阻抗。

以下，将电流ib的频率包含在高频率域中的情况下测定出的阻抗称作“高频阻抗成分”。将电流ib的频率包含在中频率域中的情况下测定出的阻抗称作“中频率阻抗成分”。将电流ib的频率包含在低频率域中的情况下测定出的阻抗称作“低频率阻抗成分”。

如图5所示，高频阻抗成分中主要反映了电池10的直流电阻rdc。中频率阻抗成分中主要反映了电池10的反应电阻rc和直流电阻rdc。因此，根据中频率阻抗成分与高频阻抗成分之差，能够求出反应电阻rc。电池10的反应电阻rc、直流电阻rdc和扩散电阻rd均反映在低频率阻抗成分中。因此，根据低频率阻抗成分与中频率阻抗成分之差，能够求出扩散电阻rd。

这样，通过按各频率域计算阻抗成分，能够区分直流电阻rdc、反应电阻rc和扩散电阻rd的各电阻。进而，这各电阻对应于电池10的不同的劣化因素(劣化模式)。因此，求出当前时刻的电阻(直流电阻rdc、反应电阻rc和扩散电阻rd中的某一个)从电池10的初始状态的电阻增加了多少程度，由此能够推定电池10的劣化的因素，推定各因素的劣化的发展程度。即，能够高精度地推定电池10的劣化状态。

＜傅立叶变换＞

在本实施方式中，在上述那样的各频率域的阻抗成分的计算中使用傅立叶变换。

图6是用于说明基于傅立叶变换进行的各频率域的阻抗成分的计算方法的概念图。如图6所示，通过对电流ib(和电压vb)实施傅立叶变换，能够将电流ib分解为低频率成分、中频率成分和高频率成分。基于这样分解的电压vb和电流ib，能够对各频率域计算阻抗成分。

此外，以下说明通过对电压vb和电流ib实施快速傅立叶变换(fft：fastfouriertransform)来计算阻抗成分的例子。不过，傅立叶变换的算法不限于fft，也可以是离散傅立叶变换(dft：discretefouriertransform)。

图7是示出阻抗成分的计算结果的一例的图。在图7中，横轴以对数刻度表示频率。低频率域例如为0.001hz以上且小于0.1hz的频率域。中频率域例如为1hz以上且小于10hz的频率域。高频率域例如为100hz以上且小于1khz的频率域。图7的纵轴表示阻抗。

如图7所示，在各频率域中，计算出频率不同的许多阻抗成分。因此，ecu100针对低频率域、中频率域和高频率域，分别根据许多阻抗成分来决定代表值。

例如在将阻抗成分的最大值作为代表值的情况下，ecu100将低频率域中的阻抗成分的最大值决定为低频率阻抗成分zl。另外，ecu100将中频率域中的阻抗成分的最大值决定为中频率阻抗成分zm，并且，将高频率域中的阻抗成分的最大值决定为高频阻抗成分zh。此外，将最大值作为代表值只是一例，也可以将各频率域内的阻抗成分的平均值作为代表值，或者将中间值作为代表值。

＜数据的甄别＞

为了确保fft的精度，要求在一定程度的期间将按各采样周期反复取得的数据(电压vb和电流ib)蓄积在ecu100的存储器102中，在此基础上实施fft。将这样蓄积数据的期间也记作“数据取得期间”。此外，数据取得期间相当于本公开的“预定期间”。

本发明人注意到，在对数据取得期间内蓄积的电流值实施fft来求出各频率的电流值时，若与某频率域中的电流值相关的条件成立，则电流值的计算精度(傅立叶变换精度)会下降。该条件是以下说明的第1电流条件和第2电流条件(相当于本公开的“第1条件和第2条件”)。

图8是示出第1电流条件和第2电流条件成立的情况下的fft之后的电流成分的一例的图。图9是示出在第1电流条件和第2电流条件不成立的情况下的fft之后的电流成分的一例的图。在图8和图9中，横轴以对数刻度表示电流的频率。纵轴以对数刻度表示电流的大小。

参照图8，在将频率划分为频率域f1～f3的情况下，所谓第1电流条件，是作为最低频率的频率域f1(第1频率域)中的电流成分大于基准值ref1(第1基准值)这一条件。具体而言，可以设为，在频率域f1中包含大于基准值ref1的电流成分的情况下，第1电流条件成立。

所谓第2电流条件，是中程度的频率域f2(第2频率域)中的电流成分小于基准值ref2(第2基准值)这一条件。可以设为，在频率域f2包含小于基准值ref2的电流成分的情况下，第2电流条件成立。

这样，在第1电流条件和第2电流条件成立的情况下，换言之，在频率域f1的电流成分相对于频率域f2、f3的电流成分占优势的情况下(换言之，在频率域f1的电流成分明确地大于频率域f2、f3的电流成分的情况下)，如图8所示，频率域f2、f3的电流偏差容易变大。另一方面，在第1电流条件和第2电流条件不成立的图9中，与图8相比，可知频率域f2、f3(在图9中，特别是f3)中的电流偏差较小。

此外，图9示出了第1电流条件和第2电流条件双方均不成立的情况下的例子，但本发明人确认了，即使第1电流条件和第2电流条件中的某一方成立，中频率域或高频率域中的电流偏差也相对较小。

以下对因第1电流条件和第2电流条件成立而导致频率域f2、f3中的电流偏差变大的原因进行说明。通常，在傅立叶变换中，假设作为变换对象的信号是周期性的。如果在通过傅立叶变换对非周期性的信号波形进行了解析的情况下，即使在数据取得期间外，也会得到以重复同样形状的信号波形为前提下的解析结果。

图10是示出傅立叶变换对象的信号的一例的图。在图10中，横轴表示经过时间，纵轴表示信号强度(例如电流的大小)。

图10a示出某信号波形的实际形状。设想对这样的信号波形设定相对较短的数据取得期间的状况。在信号为周期性的假设下，如图10b所示，认为在某数据取得期间的终端与下一数据取得期间的前端之间连接信号波形，并进行傅立叶变换。这样，在数据取得期间的连接部分中，可解析为信号急剧变动的情况。其结果是，傅立叶变换的解析结果中有可能包含较高的频率成分。

在本实施方式中，频率域f1例如为数十毫米hz～数百毫米hz的范围(作为一例，30mhz～200mhz)。此时，频率域f1的电流成分的周期为数秒～数十秒左右的级别(order)。这样的情况下，作为一例，在将采样周期设定为0.1秒来进行256次采样时，数据取得期间的长度会被设定为25.6秒。即，频率域f1的电流成分的周期与数据取得期间的长度为相同程度。

这样，在电流成分的周期相对于数据取得期间的长度为相同程度或相对较长的情况下，与电流成分为周期性这一假设的偏离较大。这样，尤其是在频率域f1的电流成分明确地比频率域f2、f3各自的电流成分大的情况下，上述数据取得期间的端部(数据取得期间的连接部分)处的信号激变的影响变得显著。其结果是，由于傅立叶变换的解析结果中包含的高频率成分的影响，频率域f2、f3的电流偏差容易变大。

这样，在第1电流条件和第2电流条件这双方成立而电流值的傅立叶变换精度下降时，不能高精度地计算电池10的阻抗成分。更详细地说明，在频率域f2、f3中的电流偏差较大时，对于根据fft之后的电压成分与电流成分之比(＝电压成分/电流成分)而计算出的阻抗成分，也会产生异常值。作为一例，在因电流偏差的影响而检测到电流成分过小的情况下，阻抗成分会被计算得过高。作为其结果，电池10的劣化状态的推定精度有可能下降。

因此，在实施方式1中，采用如下结构：关于第1电流条件和第2电流条件成立的情况下(图8参照)的电流成分，在阻抗成分的计算中不使用。换言之，基于第1电流条件和第2电流条件中的至少一方不成立的情况下的fft之后的电流成分(参照图9)，来计算阻抗成分。由此，电池10的阻抗成分的计算精度提高。作为其结果，能够提高电池10的劣化状态的推定精度。

＜电池劣化状态的判定流程＞

图11是示出实施方式1中的电池10的劣化状态的判定方法的流程图。图11和后述的图14所示的流程图，在车辆1行驶中每经过预定周期时，从主例程调用来执行。各步骤(省略记作s)基本上通过基于ecu100的软件处理来实现，但也可以通过基于在ecu100内制造的电子电路的硬件处理来实现。

参照图11，ecu100在某数据取得期间pn(n为自然数)中，按预先设定的采样周期从电池10的监视单元20内的各传感器取得电压vb和电流ib(s110)。由ecu100取得的全部数据(电压vb和电流ib的取得结果)暂时保存在存储器102中。此外，数据取得期间pn的长度例如能够设定为数秒～数十秒左右。采样周期例如能够设定为毫秒级～数百毫秒级。

在s120中，ecu100对存储器102中蓄积的数据(电压vb和电流ib)实施fft。进而，ecu100针对fft之后的电流成分，判定第1电流条件和第2电流条件是否成立。具体而言，ecu100判定频率域f1中的fft之后的电流成分是否大于基准值ref1(第1电流条件)。另外，ecu100判定频率域f2中的fft之后的电流成分是否小于基准值ref2(第2电流条件)。

在频率域f1中的fft之后的电流成分为基准值ref1以下(在s130中为否)或频率域f2中的fft之后的电流成分为基准值ref2以上的情况下(在s140中为否)、即第1电流条件和第2电流条件中的至少一方不成立的情况下，如图9中说明的那样，频率域f2、f3中的电流偏差相对较小。因此，ecu100基于fft之后的电压成分和电流成分，对各频率计算阻抗成分(s150)。各频率域的阻抗成分能够通过该频率域的电压vb与电流ib之比(vb/ib)来计算(关于阻抗成分的详细计算式，例如参照日本特开2005-221487号公报)。

在s160中，ecu100根据各频率域的阻抗成分来计算电池10的直流电阻rdc、反应电阻rc和扩散电阻rd。关于该计算方法，因在图5中进行过详细说明，故而此处不再重复说明。然后，ecu100丢弃存储器102中蓄积的数据(电压vb和电流ib的取得结果)(s170)。

与此相对，在s130、s140中，在频率域f1中的fft之后的电流成分大比基准值ref1(在s130中为是)且频率域f2中的fft之后的电流成分小于基准值ref2的情况下(在s140中是)、即第1电流条件和第2电流条件这双方成立的情况下，ecu100不执行阻抗成分和电阻成分的计算处理(s150、s160)，而使处理进入s170，丢弃存储器102中蓄积的数据。

在s180中，ecu100基于s160中计算出的各电阻成分(直流电阻rdc、反应电阻rc和扩散电阻rd)来推定电池10的劣化状态。具体而言，ecu100对直流电阻rdc与允许值xh进行比较，对反应电阻rc与允许值xm进行比较，对扩散电阻rd与允许值xl进行比较。进而，在至少一个电阻成分比允许值高的情况下(在s180中为是)，ecu100判定为电池10的劣化已发展(s190)。另一方面，在全部电阻成分为允许值以下的情况下(在s180中为否)，ecu100判定为电池10的劣化未发展(s195)。

此外，电池10的劣化状态的推定处理(s180～s195的处理)可以在其他流程中执行。即，也可以反复执行图11的流程图的处理，直到s150、s160中的电阻成分的计算结果蓄积到一定程度为止，在蓄积了电阻成分的计算结果后，推定电池10的劣化状态。

按预定的采样周期执行图11的流程图所示的一系列的处理。由此，在本次的数据取得期间pn以后的数据取得期间pn+1、pn+2···中，也反复执行同样的处理。

此外，在s190中判定为电池10的劣化已发展的情况下，ecu100能够抑制电池10的充放电。具体而言，ecu100将电池10的充放电电力的限制上限值(充电电力控制上限值和放电电力控制上限值)设定得较低。由此，能够抑制电池10的劣化进一步发展，或降低电池10的劣化速度。另外，ecu100也可以执行用于使电池10的充放电迅速停止的控制。例如，ecu100向车辆1的用户报知，以使车辆1切换到故障安全模式，将车辆1送到零售商(或修理工场等)来接受适当的检查。

图12是用于对比较例和实施方式1中的电阻成分的计算结果进行比较的图。在图12中，横轴表示经过时间。纵轴表示电池10的反应电阻rc。

图12a示出了不考虑比较例中的反应电阻rc的计算结果即第1电流条件和第2电流条件，而基于全部数据计算出的反应电阻rc。另一方面，图12b示出了如图11中说明的那样，不使用第1电流条件和第2电流条件成立的情况下的数据而丢弃该数据，基于第1电流条件和第2电流条件的至少一方不成立的情况下的数据计算出的反应电阻rc。

该比较中使用的电池10未劣化，电池10的反应电阻rc实际低于允许值xm。但是，在图12a所示的比较例中，有时会错误地计算为反应电阻rc高于允许值xm。另一方面，在本实施方式中，如图12b所示，可知，在全部计算结果中反应电阻rc低于允许值xm，不会发生比较例那样的错误计算。

如上所述，在实施方式1中，第1电流条件和第2电流条件成立的情况下的数据(vb、ib)不用于计算各频率域的阻抗成分，而使用第1电流条件和第2电流条件中的至少一方不成立的情况下的数据来计算各频率域的阻抗成分。在第1电流条件和第2电流条件成立而频率域f1的电流成分占优势的情况下，比频率域f1高的频率域f2、f3的电流偏差容易变大。因此，在阻抗成分的计算中不使用那样情况下的数据，由此能够提高电池10的劣化状态的推定精度。

此外，在实施方式1中，对使用作为混合动力车的车辆1行驶中产生的不规则电流波形(和电压波形)来计算电池10的阻抗成分的结构进行了说明。虽然没有图示，但在车辆1为插电式混合动力车车或电动汽车的情况下、即车辆1具有能够通过从设置在车辆外部的电源(外部电源)提供的电力来对电池10充电的结构(所谓的可外部充电的结构)的情况下，也可以在进行外部充电时，根据从外部电源提供的电流波形来计算阻抗成分。替代提供来自外部电源的一定的电流波形的电力，而采用频率域覆盖低频率域～高频率域的电流波形(正弦波、矩形波或三角波等)，由此能够计算各频率域中的阻抗成分。

[实施方式2]

电池10的阻抗(各频率域的阻抗成分)会具有电流依存性、温度依存性和soc依存性。因此，在某数据取得期间中电池10的电流ib、温度tb和soc中的某一个过度地变化了的情况下，尽管在该数据取得期间中的某期间(变化前的期间)和其他期间(变化后的期间)中依存性(电流依存性、温度依存性或soc依存性)的影响不同，但却一次性地实施了傅立叶变换(fft)，因此，有可能不能高精度地计算阻抗。

鉴于这样的情况，在实施方式2中，对设为fft对象的数据施以如下条件：在数据取得期间中，电池10的电流ib、温度tb和soc均未大幅变化。关于该条件是否成立，基于电流变化幅度δib、温度变化幅度δtb和soc变化幅度δsoc来判定。

图13是示出数据取得期间中的数据的时间变化的一例的图。参照图13，关于电流变化幅度δib，在考虑了数据取得期间pn中的电池10的充电方向和放电方向这两个方向的基础上，能够根据电流ib的变化幅度(充电方向的最大电流与放电方向的最大电流之差)来计算。温度变化幅度δtb能够根据数据取得期间pn中的最高温度(温度tb的最高值)与最低温度(温度tb的最低值)之差来计算。soc变化幅度δsoc能够根据数据取得期间pn中的最高soc与最低soc之差来计算。

图14是示出实施方式2中的电池10的劣化状态的判定方法的流程图。参照图14，在s210中，ecu100在某数据取得期间pn中，按预先设定的采样周期从电池10的监视单元20内的各传感器取得电压vb、电流ib和温度tb。另外，ecu100按预定的周期推定电池10的soc。进而，ecu100将全部的数据(电压vb、电流ib、温度tb的取得结果和soc的计算结果)暂时保存在存储器102中。

在s212中，ecu100计算作为数据取得期间pn中的电流ib的变化幅度的电流变化幅度δib。另外，ecu100计算作为数据取得期间pn中的温度tb的变化幅度的温度变化幅度δtb。此外，ecu100计算表示数据取得期间pn中的电池10的soc的变化幅度的soc变化幅度δsoc。

在s214中，ecu100通过参照预先以非易失的方式存储在存储器102中的映射mp，取得允许电流变化幅度δibmax。允许电流变化幅度δibmax是成为在s210中判断是否在阻抗计算中使用存储器102中蓄积的数据的判定基准的参数，表示电流变化幅度δib的允许上限。此外，关于温度变化幅度δtb和soc变化幅度δsoc，ecu100也同样地通过参照映射mp来分别取得允许温度变化幅度δtbmax和允许soc变化幅度δsocmax。

图15是示出映射mp的一例的图。如图15所示，在映射mp中，针对数据取得期间pn中的电池10的平均温度tbave的各范围，设定有数据取得期间中pn中的允许电流变化幅度δibmax、允许温度变化幅度δtbmax和允许soc变化幅度δsocmax。

不过，也可以替代平均温度tbave，例如使用最高温度或最低温度，也可以使用温度tb的最频值。此外，也可以替代温度tb(平均温度tbave、最高温度、最低温度或最频温度)，而使用电流ib(例如平均电流、最高电流、最低电流)或soc(例如平均soc、最高soc、最低soc)。

此外，此处，对使用映射mp的例子进行说明，但例如也可以使用函数或变换式来替代映射。另外应注意的是，图15所示的具体数值只是为了容易理解映射mp的示例。

返回图14，在s216中，ecu100判定电流变化幅度δib是否小于允许电流变化幅度δibmax。此外，ecu100判定温度变化幅度δtb是否小于允许温度变化幅度δtbmax，并且，判定soc变化幅度δsoc是否小于允许soc变化幅度δsocmax。

在电流变化幅度δib、温度变化幅度δtb和soc变化幅度δsoc均小于对应的允许变化幅度的情况下，即，δib＜δibmax的电流条件成立、δtb＜δtbmax的温度条件成立、且δsoc＜δsocmax的soc条件成立的情况下(在s216中为是)，ecu100对在s102中蓄积在存储器102中的数据(电压vb和电流ib)实施fft(s220)。s230以后的处理与实施方式1中的对应处理(虚线内所示的劣化推定处理)同等，故而不再重复详细说明。

如上所述，根据实施方式2，着眼于电池10的阻抗具有电流依存性、温度依存性和soc依存性这一点，在数据取得期间中电池10的电流ib、温度tb和soc均未大幅变化的情况下计算阻抗。换言之，在数据取得期间中电池10的电流ib、温度tb和soc中的至少一个比对应的允许变化幅度(δibmax、δtbmax、δsocmax)更大幅地变化了的情况下，将该数据取得期间内取得的数据(电压vb和电流ib)从fft的对象中去除，不用于阻抗的计算。由此，能够在电池10的阻抗的计算结果中适当地反映电流依存性、温度依存性和soc依存性，因此能够提高电池10的劣化状态的推定精度。

对本公开的实施方式进行了说明，但应该认识到，本次公开的实施方式在全部方面进行了例示，但并非限制性的。本公开的范围由权利要求书所示，意味着包含与权利要求书均等含义和范围内的全部变更。