[发明专利]满充电检测装置以及满充电检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及满充电检测装置以及满充电检测方法。

背景技术

一直以来，判定二次电池达到满充电状态时，根据充电率即SOC（State of Charge）（充电状态）是否达到100%来判定。作为如此的SOC的检测方法，公知有例如专利文献1中公开的那样，测定二次电池的稳定电压OCV（Open Circuit Voltage）（开路电压）且由此OCV预测SOC的方法。

并且，在专利文献2中，公开了如下技术，在测定OCV的时刻，由于SOC=100%不会一直成立，所以为了应对这样的情况，通过基于持续的电流观测进行时间积分来计算OCV测定后的SOC的变化。

现有技术文献

专利文献

【专利文献1】日本特开2005-091217号公报

【专利文献2】日本特开2008-145349号公报

发明内容

发明解决的问题

在专利文献1公开的技术中，虽然基于OCV与SOC的相关性判断满充电，但是，因为此OCV与SOC的相关性根据二次电池的种类而不同，所以，例如，像汽车的铅蓄电池那样，使用从各种各样的制造商供给的产品系列中由使用者任意选择的产品的情况下，有时不能正确地判定满充电。

并且，在专利文献2公开的技术中，为了计算对于二次电池的电流流进流出所引起的SOC的变化，必须计算流进流出量相对于二次电池的容量的比例，但是，因为此容量也存在个体差异、检测误差，所以有时不能正确地判定满充电。

因此，本发明的目的是提供能够与二次电池的种类无关地正确判定满充电的满充电检测装置以及满充电检测方法。

用于解决问题的技术方案

为了解决所述问题，本发明的满充电检测装置的特征在于，基于二次电池的等效电路模型检测该二次电池的满充电状态，其中，所述满充电检测装置包含：测定单元，其测定所述二次电池在充电时的电压以及电流；学习单元，其基于所述测定单元的测定结果，对所述等效电路模型包含的多个参数实施学习处理；判定单元，其在由所述学习单元实施了学习处理的所述参数之中，对应于所述二次电池的反应电阻的参数大于指定阈值的情况下，判定为所述二次电池为满充电状态。

根据如此的结构，能够提供能够与二次电池的种类无关地正确判定满充电的满充电检测装置。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元或者所述判定单元基于所述电流的值修正所述反应电阻的值或者所述阈值。

根据如此的结构，能够与电流的大小无关地正确检测满充电。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元或者所述判定单元基于所述二次电池的温度修正所述反应电阻的值或者所述阈值。

根据如此的结构，能够与温度的高低无关地正确检测满充电。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元或者所述判定单元基于所述二次电池的劣化状态修正所述反应电阻的值或者所述阈值。

根据如此的结构，能够与电池的劣化状态无关地正确检测满充电。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元以使由所述测定单元测定的电压以及电流的值与所述等效电路模型的响应的误差达到最小的方式通过卡尔曼滤波运算将所述多个参数最优化。

根据如此的结构，即使是在存在噪声的环境下，也能够正确检测满充电。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元以使由所述测定单元测定的电压以及电流的值与所述等效电路模型的响应的误差达到最小的方式通过最小二乘运算将所述多个参数最优化。

根据如此的结构，能够提供鲁棒性（robust）好的检测装置。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元以使由所述测定单元测定的电压以及电流的值与所述等效电路模型的响应的误差达到最小的方式通过神经网络将所述多个参数进行最优化。

根据如此的结构，能够以相对较小的计算量得到良好的检测结果。

并且，其它发明的特征在于，除了所述发明以外，所述学习单元以使由所述测定单元测定的电压以及电流的值与所述等效电路模型的响应的误差达到最小的方式通过支持向量机将所述多个参数进行最优化。

根据如此的结构，不会以局部最优解停止学习，而能够求得合适的参数，基于该参数正确检测满充电。

并且，其它发明的特征在于，是包含所述满充电检测装置的二次电池电源系统。