JP5966376B2 - ハイブリッド車両の制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、ハイブリッド車両の制御装置に関し、特に、ハイブリッド車両に搭載された蓄電装置の劣化を検出する制御装置に関する。

モータからの駆動力により走行するハイブリッド車両には、モータに供給する電力を蓄えるために、バッテリが搭載されている。バッテリの満充電容量は、バッテリの電流、電圧、温度、ＳＯＣ、経過時間などの要因により、初期状態から低下する。バッテリの劣化による交換時期を判定するには、満充電容量の低下を的確に検出する必要がある。

特開２０００−２２４７０１号公報（特許文献１）は、ハイブリッド車両に搭載されるバッテリの劣化判断装置を開示している。この劣化判断装置は、バッテリの残容量が上限から下限になるまでの間のバッテリの出力電流および回生電流を積算する。この劣化判断装置は、積算した電流値を予め設定された劣化判定値と比較することにより、バッテリの劣化を判断している（特許文献１参照）。

特開２０００−２２４７０１号公報 特開平８−１３８７５９号公報 特開２０１１−０６４５７１号公報 特開２０１１−０６９６９３号公報

しかしながら、上記のようなハイブリッド車両では、バッテリの残容量が上限から下限まで変化することは稀である。よって、バッテリの劣化を検出する頻度が低下してしまうおそれがある。

それゆえに、この発明の目的は、ハイブリッド車両に搭載された蓄電装置の劣化を高頻度かつ正確に検出する制御装置を提供することである。

この発明によれば、ハイブリッド車両は、内燃機関と、蓄電装置と、少なくとも一つの電動機と、充電装置とを含む。電動機は、内燃機関により駆動されて蓄電装置へ電力を供給するための発電機能と、走行駆動力を発生する機能とを有する。充電装置は、車両外部の電源から電力の供給を受けて蓄電装置を充電するように構成される。ハイブリッド車両は、第１のモードと、第２のモードとを含む走行モードを切替えて走行可能である。第１のモードは、内燃機関を停止して電動機のみを用いての走行を優先させる。第２のモードは、内燃機関を動作させて蓄電装置の充電状態を示す状態量を所定の目標に維持する。ハイブリッド車両の制御装置は、走行モード制御部と、判定部とを備える。走行モード制御部は、蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲に達することにより充電装置による蓄電装置の充電が終了した後、走行モードを第１のモードに設定する。走行モード制御部は、第１のモードで走行開始後、蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下すると走行モードを第２のモードに切替える。判定部は、第１のモードでの走行中に収集されるデータに基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、第１の所定範囲は、蓄電装置が満充電状態であるときを含む。判定部は、蓄電装置が満充電状態であるときから走行モードが第１のモードから第２のモードに切替わるときまでに収集されるデータに基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、上記データは、蓄電装置が満充電状態であるときから走行モードが第１のモードから第２のモードに切替わるときまで蓄電装置の入出力電流を積算した電流積算値である。

さらに好ましくは、判定部は、蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期電流積算値からの電流積算値の低下量に基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、上記データは、蓄電装置が満充電状態であるときから走行モードが第１のモードから第２のモードに切替わるときまで蓄電装置の入出力電力を積算した電力積算値である。

さらに好ましくは、判定部は、蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期電力積算値からの電力積算値の低下量に基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、上記データは、蓄電装置が満充電状態であるときから走行モードが第１のモードから第２のモードに切替わるときまでの走行距離である。

さらに好ましくは、判定部は、蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期走行距離からの走行距離の低下量に基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、判定部は、蓄電装置の温度毎に上記データに基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、判定部は、第１のモードで走行した時間毎に上記データに基づいて蓄電装置の劣化を判定する。

好ましくは、判定部は、走行モードが第１のモードである時に内燃機関が動作した場合に、蓄電装置の劣化の判定を継続する。

好ましくは、判定部は、走行モードが第１のモードである時に内燃機関が動作した場合に、蓄電装置の劣化の判定を中止する。

この発明においては、走行モード制御部は、蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲に達することにより充電装置による蓄電装置の充電が終了した後、走行モードを第１のモードに設定する。判定部は、第１のモードでの走行中に収集されるデータに基づいて蓄電装置の劣化を判定する。これにより、車両外部の電源から電力の供給を受けて蓄電装置を充電した場合に、蓄電装置の劣化の判定を開始することができる。よって、蓄電装置の劣化の判定をする機会を確保することができる。また、走行モード制御部は、第１のモードで走行開始後、蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下すると走行モードを第２のモードに切替える。これにより、蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下するまで第１のモードが維持される。よって、劣化判定に用いるデータを収集する蓄電装置の充電状態の範囲を確保することができる。したがって、この発明によれば、ハイブリッド車両に搭載された蓄電装置の劣化を高頻度かつ正確に検出する制御装置を提供することができる。

この発明の実施の形態１による制御装置が適用されるハイブリッド車両の全体構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１による制御装置の機能ブロック図である。 電池のＳＯＣの変化と走行モードとの関係を示した図である。 この発明の実施の形態１による制御装置がメモリに記憶する積算電流学習値を説明する図表である。 この発明の実施の形態１による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２による制御装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態２による制御装置がメモリに記憶する積算電力学習値を説明する図表である。 この発明の実施の形態２による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３による制御装置の機能ブロック図である。 初期標準走行距離と平均車速との関係を示すグラフである。 この発明の実施の形態３による制御装置がメモリに記憶する初期標準走行距離を説明する図表である。 走行距離増減値と平均加速度との関係を示すグラフである。 この発明の実施の形態３による制御装置がメモリに記憶する走行距離増減値を説明する図表である。 この発明の実施の形態３による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３の変形例による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態４による制御装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態４による制御装置がメモリに記憶する充電時間学習値を説明する図表である。 この発明の実施の形態４による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態５による制御装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態５による制御装置がメモリに記憶する延べ時間を説明する図表である。 この発明の実施の形態５による制御装置がメモリに記憶する劣化係数を説明する図表である。 この発明の実施の形態５による制御装置がメモリに記憶する劣化度を説明する図表である。 この発明の実施の形態５による制御装置がメモリに記憶する劣化度を説明する図表である。 この発明の実施の形態５による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態５の変形例による制御装置が実行する電池の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態５の変形例による制御装置がメモリに記憶する劣化ポイントを説明する図表である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。

［実施の形態１］
図１は、この発明の実施の形態１による制御装置が適用されるハイブリッド車両の全体構成を示すブロック図である。図１を参照して、ハイブリッド車両１００は、電池１０と、制御装置１５と、ＰＣＵ（Power Control Unit）２０と、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２と、エンジンＥＮＧと、ディファレンシャルギヤ（以下「ＤＧ」とも称する）４０と、駆動輪５０とを備える。また、ハイブリッド車両１００は、充電インレット９０と、充電器９２と、ＳＭＲ（System Main Relay）１０５，１０６とをさらに備える。以下では、制御装置１５を「ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１５」とも称する。

電池１０は、再充電可能な直流電源であり、たとえば、ニッケル水素やリチウムイオン等の二次電池から成る。電池１０は、ＰＣＵ２０と電気的に接続されてＰＣＵ２０へ直流電圧を供給する。また、電池１０は、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２によって発電された電力をＰＣＵ２０から受けて充電される。さらに、電池１０は、充電インレット９０に接続される車両外部の電源から供給される電力を受ける充電器９２によって充電される。なお、以下では、車両外部の電源を「外部電源」とも称し、外部電源による電池１０の充電を「外部充電」とも称する。

ＰＣＵ２０は、ハイブリッド車両１００内で必要となる電力変換器を統括的に示したものである。ＰＣＵ２０は、電池１０から供給される電圧を昇圧するコンバータ１１０や、モータジェネレータを駆動するインバータ１３１，１３２等を含む。

ＥＣＵ１５は、運転状況・車両状況を示す各種センサからの各種センサ出力１７を受ける。各種センサ出力１７には、アクセルペダルの踏込み量に応じたアクセル開度や、車輪回転数に応じた車両速度等が含まれる。そして、ＥＣＵ１５は、入力されたこれらのセンサ出力に基づき、ハイブリッド車両１００に関する種々の制御を実行する。

モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２は、交流電動機であり、たとえば、永久磁石が埋設されたロータを備える永久磁石型同期電動機である。モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２は、ＤＧ４０に連結される。ＤＧ４０は遊星歯車（図示しない）を含む。遊星歯車は、いずれも図示しないが、サンギヤと、ピニオンギヤと、キャリアと、リングギヤとを含む。ピニオンギヤは、サンギヤおよびリングギヤと係合する。キャリアは、ピニオンギヤを自転可能に支持するとともに、エンジンＥＮＧのクランクシャフト（図示せず）に連結される。サンギヤは、モータジェネレータＭＧ１の回転軸に連結される。リングギヤは、モータジェネレータＭＧ２の回転軸および駆動輪５０に連結される。このＤＧ４０によって、エンジンＥＮＧが発生する動力は、駆動輪５０へ伝達される経路の動力と、モータジェネレータＭＧ１へ伝達される経路の動力とに分割される。

そして、モータジェネレータＭＧ１は、ＤＧ４０によって分割されたエンジンＥＮＧの動力を用いて発電する。たとえば、電池１０の充電状態を示すＳＯＣ（State Of Charge）が低下すると、エンジンＥＮＧが始動されてモータジェネレータＭＧ１により発電が行なわれる。そして、その発電された電力が電池１０へ供給される。

一方、モータジェネレータＭＧ２は、電池１０から供給される電力およびモータジェネレータＭＧ１により発電された電力の少なくとも一方を用いて駆動力を発生する。モータジェネレータＭＧ２の駆動力は、駆動輪５０に伝達される。なお、車両の制動時には、車両の運動エネルギが駆動輪５０からモータジェネレータＭＧ２に伝達され、モータジェネレータＭＧ２が駆動されることによってモータジェネレータＭＧ２が発電機として作動する。これにより、モータジェネレータＭＧ２は、車両の運動エネルギを電力に変換して回収する回生ブレーキとして作動する。

充電インレット９０は、外部電源に接続された充電ケーブル（図示せず）のコネクタを接続可能に構成される。そして、外部充電時、充電インレット９０に接続される外部電源から電力を受け、その受けた電力を充電器９２へ供給する。

充電器９２は、充電インレット９０と電池１０との間に設けられ、充電インレット９０に接続される外部電源から供給される電力を電池１０の電圧レベルに変換して電池１０へ出力する。

ＳＭＲ１０５は、電池１０とＰＣＵ２０との間に設けられ、車両の走行時等にＥＣＵ１５からの指令に応じて閉成される。ＳＭＲ１０６は、電池１０と充電器９２との間に設けられ、外部充電時にＥＣＵ１５からの指令に応じて閉成される。

ＰＣＵ２０は、ＥＣＵ１５からの制御指示に従って、電池１０から受ける直流電圧を昇圧するとともに、その昇圧した直流電圧を交流電圧に変換して、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２を駆動する。また、ＰＣＵ２０は、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２の回生動作時には、ＥＣＵ１５からの制御指示に従って、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２の発電した交流電圧を直流電圧に変換して電池１０を充電する。

ＰＣＵ２０は、コンバータ１１０と、コンデンサ１２０と、モータ駆動制御器１３１，１３２と、コンバータ／インバータ制御部１４０とを含む。モータ駆動制御器１３１，１３２は、インバータによって構成される。以下では、モータ駆動制御器１３１（１３２）を「インバータ１３１（１３２）」とも称する。

コンバータ１１０は、コンバータ／インバータ制御部１４０からの制御信号Ｓｃｎｖに基づいて、正極線１０３および負極線１０２間の電圧Ｖｍを電池１０の電圧Ｖｂ以上に昇圧する。コンバータ１１０は、たとえば、電流可逆型の昇圧チョッパ回路によって構成される。

インバータ１３１，１３２は、それぞれモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２に対応して設けられる。インバータ１３１，１３２は、互いに並列してコンバータ１１０に接続され、コンバータ／インバータ制御部１４０からの制御信号Ｓｐｗｍ１，Ｓｐｗｍ２に基づいてモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２をそれぞれ駆動する。

コンバータ／インバータ制御部１４０は、ＥＣＵ１５から受ける制御指令値（電圧Ｖｍの目標値やモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２のトルク目標値等）に基づいて、コンバータ１１０およびモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２をそれぞれ駆動するための制御信号Ｓｃｎｖ，Ｓｐｗｍ１，Ｓｐｗｍ２を生成する。そして、コンバータ／インバータ制御部１４０は、その生成された制御信号Ｓｃｎｖ，Ｓｐｗｍ１，Ｓｐｗｍ２をそれぞれコンバータ１１０およびインバータ１３１，１３２へ出力する。

ＥＣＵ１５は、各種センサ出力１７に基づいて、このハイブリッド車両１００の走行モードの制御や、エンジンＥＮＧの始動／停止判定、電池１０の充放電制御等の各種制御を行なう。そして、ＥＣＵ１５は、ＰＣＵ２０を駆動するための制御指令値を生成し、その生成した制御指令値をＰＣＵ２０のコンバータ／インバータ制御部１４０へ出力する。また、ＥＣＵ１５は、外部充電時、充電器９２を駆動するための信号を生成し、その生成した信号を充電器９２へ出力する。また、ＥＣＵ１５は、電池１０が劣化しているか否かを判定する。

図２は、図１に示したＥＣＵ１５の機能ブロック図である。図２を参照して、ＥＣＵ１５は、ＳＯＣ算出部１５０と、充電制御部１５２と、走行モード制御部１５４と、指令生成部１５６と、エンジン始動／停止判定部１５８とを含む。また、ＥＣＵ１５は、電池劣化判定部１６０と、電流検出部１６２と、電流積算部１６４と、時間測定部１６６と、温度検出部１６８とをさらに含む。

ＳＯＣ算出部１５０は、図示されないセンサによって検出される電池１０の電圧Ｖｂおよび電流Ｉｂに基づいて、電池１０のＳＯＣを算出する。このＳＯＣは、電池１０の満充電状態に対する蓄電量を０〜１００％で表わし、電池１０の充電状態（蓄電残量）を示す。なお、ＳＯＣの算出方法については、種々の公知の手法を用いることができる。

走行モード制御部１５４は、ＳＯＣ算出部１５０によって算出されたＳＯＣに基づいて、車両の走行モードの切替を制御する。具体的には、走行モード制御部１５４は、エンジンＥＮＧを停止してモータジェネレータＭＧ２のみを用いての走行を優先させるＣＤ（Charge Depleting）モードとするか、それともエンジンＥＮＧを動作させて電池１０のＳＯＣを所定の目標に維持するＣＳ（Charge Sustaining）モードとするかの切替を制御する。

なお、ＣＤモードでも、運転者によりアクセルペダルが大きく踏込まれたり、エンジン駆動タイプのエアコン動作時やエンジン暖機時などは、エンジンＥＮＧの動作が許容される。このＣＤモードは、電池１０のＳＯＣを維持することなく、基本的に電池１０に蓄えられた電力をエネルギー源として車両を走行させる走行モードである。このＣＤモードの間は、結果的に充電よりも放電の割合の方が相対的に大きくなることが多い。一方、ＣＳモードは、電池１０のＳＯＣを所定の目標に維持するために、必要に応じてエンジンＥＮＧを動作させてモータジェネレータＭＧ１により発電を行なう走行モードであり、エンジンＥＮＧを常時動作させての走行に限定されるものではない。

すなわち、走行モードがＣＤモードであっても、アクセルペダルが大きく踏込まれて大きな車両パワーが要求されればエンジンＥＮＧは動作する。また、走行モードがＣＳモードであっても、ＳＯＣが目標値を上回っていればエンジンＥＮＧは停止する。そこで、走行モードに拘わらず、エンジンＥＮＧを停止してモータジェネレータＭＧ２のみを用いての走行を「ＥＶ走行」と称し、エンジンＥＮＧを動作させてモータジェネレータＭＧ２およびエンジンＥＮＧを用いての走行を「ＨＶ走行」と称する。

図３は、電池１０のＳＯＣの変化と走行モードとの関係を示した図である。図３を参照して、外部充電により電池１０が満充電状態となった後（ＳＯＣ＝ＭＡＸ）、走行が開始されるものとする。外部充電後、走行モードはＣＤモードに設定される。ＣＤモードでの走行中は、車両の減速時等に回収される回生電力により一時的にＳＯＣが増加することがあるものの、全体としては走行距離の増加に伴ないＳＯＣは減少する。そして、時刻ｔ１においてＳＯＣがしきい値Ｓｔｈ（第２の所定範囲）に達すると、走行モードがＣＳモードへ切替わり、しきい値Ｓｔｈの近傍にＳＯＣが制御される。

再び図２を参照して、充電制御部１５２は、充電インレット９０（図１）に外部電源が接続されると、図示されないセンサによって検出される入力電圧Ｖａｃおよび入力電流Ｉａｃに基づいて、充電器９２を駆動するための制御信号を生成し、充電器９２へ出力する。そして、充電制御部１５２は、ＳＯＣ算出部１５０から受ける電池１０のＳＯＣが満充電状態に相当する第１の所定範囲に達すると、充電制御を終了するとともに充電終了を示す充電終了信号ＣＧＥＮＤを走行モード制御部１５４へ出力する。これにより、上述のように、走行モード制御部１５４において走行モードがＣＤモードに設定される。

走行モード制御部１５４は、外部充電の終了を示す充電終了信号ＣＧＥＮＤを充電制御部１５２から受けると、上述のように走行モードをＣＤモードに設定する。そして、走行モード制御部１５４は、走行モードがＣＤモードかＣＳモードかを示す信号である走行モードＭＤを指令生成部１５６と、エンジン始動／停止判定部１５８と、電池劣化判定部１６０と、電流積算部１６４とへ出力する。すなわち、走行モード制御部１５４は、電池１０のＳＯＣが第１の所定範囲に達することにより充電器９２による電池１０の充電が終了した後、走行モードをＣＤモードに設定し、ＣＤのモードで走行開始後、電池１０のＳＯＣが第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下すると走行モードをＣＳモードに切替える。第１の所定範囲は、電池１０が満充電状態であるときのＳＯＣの範囲である。第２の所定範囲は、電池１０の使用する下限に近いＳＯＣの範囲である。

エンジン始動／停止判定部１５８は、走行モードＭＤを走行モード制御部１５４から受ける。そして、エンジン始動／停止判定部１５８は、走行モードＭＤおよび電池１０のＳＯＣに基づいて、エンジンＥＮＧの始動判定および停止判定を行なう。エンジン始動／停止判定部１５８は、エンジンＥＮＧが動作しているか停止しているかを示す信号であるエンジンモードＥＧＭＤを電池劣化判定部１６０へ出力する。

具体的には、エンジン始動／停止判定部１５８は、各種センサ出力１７（図１）として受けるアクセル開度ＡＣＣや車両速度ＳＰＤ等に基づいて車両要求パワーを算出する。そして、エンジン始動／停止判定部１５８は、車両要求パワーに基づいて、エンジンＥＮＧの始動判定および停止判定を行なう。

指令生成部１５６は、走行モードＭＤ、電池１０のＳＯＣおよびエンジンモードＥＧＭＤに基づいて、ＰＣＵ２０を駆動するための制御指令値（たとえば、電圧Ｖｍの目標値やモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２のトルク目標値等）を生成する。そして、指令生成部１５６は、その生成した制御指令値をＰＣＵ２０のコンバータ／インバータ制御部１４０（図１）へ出力する。

電流検出部１６２は、図示されないセンサによって電池１０の電流を検出する。電流検出部１６２は、電池１０の電流の検出値を電流積算部１６４へ出力する。電流積算部１６４は、走行モードＭＤを走行モード制御部１５４から受ける。電流積算部１６４は、走行モードがＣＤモードである間に電流検出部１６２が検出した電池１０の電流を積算する。電流積算部１６４は、積算した電流値を電池劣化判定部１６０と、時間測定部１６６と、温度検出部１６８とへ出力する。

時間測定部１６６は、電流積算部１６４から電流積算値を受ける。時間測定部１６６は、電流積算部１６４が電流を積算している時間を測定する。時間測定部１６６は、測定した時間を電池劣化判定部１６０へ出力する。

温度検出部１６８は、電流積算部１６４から電流積算値を受ける。温度検出部１６８は、電池１０の温度を検出し、電流積算部１６４が電流を積算している間の平均温度を算出する。温度検出部１６８は、算出した電池１０の平均温度を電池劣化判定部１６０へ出力する。

電池劣化判定部１６０は、電流積算部１６４から電流積算値を受け、時間測定部１６６から測定した時間を受ける。電池劣化判定部１６０は、温度検出部１６８から算出した平均温度を受ける。電池劣化判定部１６０は、電流積算値と、時間と、平均温度とに基づいて電池１０の劣化を判定する。具体的には、電池劣化判定部１６０は、電流の積算時間および平均温度毎に積算電流学習値を算出する。そして、電池劣化判定部１６０は、電池１０の入出力電流の積算値と、計測した時間と、算出した電池１０の平均温度とに基づいて、積算電流学習値を算出する。

電池劣化判定部１６０は、図４に示すように積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。たとえば、算出した電池１０の平均温度が温度範囲Ａ１に含まれ、計測した時間が時間範囲Ｂ１に含まれる場合に、積算した電池１０の入出力電流に基づき積算電流学習値Ｃ１１が更新される。ここで、電池劣化判定部１６０は、メモリに記憶されている積算電流学習値と今回積算した電池１０の入出力電流とを予め定められた割合で足し合わせることにより、積算電流学習値を更新してもよい。

再び図２を参照して、電池劣化判定部１６０は、所定回数更新された積算電流学習値から初期学習値マップを作成する。初期学習値マップは、図４に示すように積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。これにより、初期学習値マップには、電池１０が劣化する前の初期状態における積算電流学習値が保存される。上記所定回数は、たとえば、電池１０の初期状態の学習値を得るのに十分な回数である。

再び図２を参照して、電池劣化判定部１６０は、積算電流学習値が所定回数更新された後に、現在学習値マップを作成する。現在学習値マップも、初期学習値マップと同様に積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。現在学習値マップには、更新された積算電流学習値が保存される。

電池劣化判定部１６０は、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、初期学習値マップに記憶されている積算電流学習値に対する現在学習値マップに記憶されている積算電流学習値の割合である。ここで、容量低下度合いは、現在学習値マップに記憶されている積算電流学習値毎に算出される。

電池劣化判定部１６０は、電池１０の劣化を判定する。電池劣化判定部１６０は、算出した容量低下度合いのいずれかが所定値よりも低下した場合に、電池１０が劣化したと判定する。上記所定値は、たとえば、電池１０の交換が必要となる満充電容量の低下量に基づいて設定される。

なお、電池劣化判定部１６０は、温度および時間毎に積算電流学習値を算出するとしたが、温度および時間による積算電流学習値のばらつきが小さい場合には、温度および時間毎に積算電流学習値を算出しなくてもよい。

図５は、この発明の実施の形態１によるＥＣＵ１５が実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図５を参照して、ステップ（以下、ステップをＳと記載する）１にて、ＥＣＵ１５は、利用者からの充電要求を受けると、外部充電を開始する。続いてＳ２にて、ＥＣＵ１５は、電池１０が満充電状態となり外部充電が完了したか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ２にてＹＥＳ）、処理がＳ３に進められる。

Ｓ３にて、ＥＣＵ１５は、走行モードをＣＤモードに設定する。続いてＳ４にて、ＥＣＵ１５は、車両が「Ｒｅａｄｙ−Ｏｎ」状態であるか否かを判定する。「Ｒｅａｄｙ−Ｏｎ」は、車両が走行可能な状態であることを示す。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ４にてＹＥＳ）、処理がＳ６に進められる。

Ｓ６にて、ＥＣＵ１５は、時間の計測を開始する。続いてＳ８にて、ＥＣＵ１５は、電池１０に入出力される電流の積算を開始する。続いてＳ１０にて、ＥＣＵ１５は、電池１０の平均温度を算出する。

続いてＳ１２にて、ＥＣＵ１５は、電池１０のＳＯＣが第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下して走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わったか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ１２にてＹＥＳ）、処理がＳ１４に進められる。一方、Ｓ１２にて否定的な判断がなされると（Ｓ１２にてＮＯ）、処理がＳ８に戻される。

Ｓ１４にて、ＥＣＵ１５は、電池１０に入出力される電流の積算を停止する。続いてＳ１６にて、ＥＣＵ１５は、時間の計測を停止する。

続いてＳ１８にて、ＥＣＵ１５は、電流の積算時間および平均温度毎に積算電流学習値を算出する。そして、ＥＣＵ１５は、電池１０の入出力電流の積算値と、計測した時間と、算出した電池１０の平均温度とに基づいて、積算電流学習値を更新する。ＥＣＵ１５は、図４に示すように積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。たとえば、算出した電池１０の平均温度が温度範囲Ａ１に含まれ、計測した時間が時間範囲Ｂ１に含まれる場合に、積算した電池１０の入出力電流に基づき積算電流学習値Ｃ１１が更新される。ここで、ＥＣＵ１５は、メモリに記憶されている積算電流学習値と今回積算した電池１０の入出力電流とを予め定められた割合で足し合わせることにより、積算電流学習値を更新してもよい。

続いてＳ２０にて、ＥＣＵ１５は、積算電流学習値の更新回数が所定値より低いか否かを判定する。ここで、積算電流学習値の更新回数の判定は、温度範囲および時間範囲が異なる積算電流学習値毎に行われる。この処理で否定的な判断がなされると（Ｓ２０にてＮＯ）、処理がＳ２２に進められる。上記所定値は、たとえば、電池１０が劣化する前の初期状態における学習値を得るのに十分な値である。

Ｓ２２にて、ＥＣＵ１５は、積算電流学習値の更新回数が所定値と同じであるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ２２にてＹＥＳ）、処理がＳ２４に進められる。一方、Ｓ２２にて否定的な判断がなされると（Ｓ２２にてＮＯ）、処理がＳ２６に進められる。

Ｓ２４にて、ＥＣＵ１５は、所定回数更新された積算電流学習値から初期学習値マップを作成する。初期学習値マップは、図４に示すように積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。これにより、初期学習値マップには、電池１０が劣化する前の初期状態における積算電流学習値が保存される。なお、初期学習値マップを事前に準備してメモリに記憶させておいてもよい。

Ｓ２６にて、ＥＣＵ１５は、現在学習値マップを作成する。現在学習値マップも、初期学習値マップと同様に積算電流学習値を温度および時間毎にＥＣＵ１５内のメモリに記憶する。現在学習値マップには、Ｓ１８で更新された積算電流学習値が保存される。

続いてＳ２８にて、ＥＣＵ１５は、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、初期学習値マップに記憶されている積算電流学習値に対する現在学習値マップに記憶されている積算電流学習値の割合である。ここで、容量低下度合いは、現在学習値マップに記憶されている積算電流学習値毎に算出される。

続いてＳ３０にて、ＥＣＵ１５は、電池１０の劣化を判定する。ＥＣＵ１５は、Ｓ２８にて算出した容量低下度合いのいずれかが所定値よりも低下した場合に、電池１０が劣化したと判定する。上記所定値は、たとえば、電池１０の交換が必要となる満充電容量の低下量に基づいて設定される。

以上のように、この実施の形態１においては、走行モード制御部１５４は、電池１０の充電状態が第１の所定範囲に達することにより充電器９２による電池１０の充電が終了した後、走行モードをＣＤモードに設定する。電池劣化判定部１６０は、ＣＤモードでの走行中に収集される電池１０の入出力電流を積算した電流積算値に基づいて電池１０の劣化を判定する。これにより、車両外部の電源から電力の供給を受けて電池１０を充電した場合に、電池１０の劣化の判定を開始することができる。よって、電池１０の劣化の判定をする機会を確保することができる。また、走行モード制御部１５４は、ＣＤモードで走行開始後、電池１０の充電状態が第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下すると走行モードをＣＳモードに切替える。これにより、電池１０の充電状態が第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下するまでＣＤモードが維持される。よって、劣化判定に用いる電流積算値を収集する電池１０の充電状態の範囲を確保することができる。したがって、この実施の形態１によれば、ハイブリッド車両１００に搭載された電池１０の劣化を高頻度かつ正確に検出することができる。

また、この実施の形態１においては、ＥＣＵ１５は、電池１０が劣化する前の初期状態のときに計測された初期電流積算値からの電流積算値の低下量に基づいて電池１０の劣化を判定する。これにより、電池１０の初期状態と比較することで製品のばらつきによる影響を低減できる。したがって、検出精度がさらに向上する。

また、この実施の形態１においては、ＥＣＵ１５は、電池１０の温度毎に電流積算値を算出する。これにより、温度による電池１０の抵抗値の違いを考慮して劣化を判定することができる。したがって、検出精度がさらに向上する。

また、この実施の形態１においては、ＥＣＵ１５は、時間毎に電流積算値を算出する。これにより、電流センサの誤差の影響を抑制することができる。したがって、検出精度がさらに向上する。

また、この実施の形態１においては、ＥＣＵ１５は、電池１０の入出力電流を積算しているときにエンジンＥＮＧが運転状態となった場合に劣化判定を継続する。これにより、電池１０の劣化を検出する頻度を確保することができる。したがって、検出頻度が高くなる。

なお、ＥＣＵ１５は、走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わる前にエンジンＥＮＧが動作した場合に、劣化を判定する処理を中止してもよい。この場合、ＥＣＵ１５は、電池１０の入出力電流を積算しているときにエンジンＥＮＧが運転状態となった場合に劣化判定を中止する。これにより、ＥＣＵ１５は、エンジンＥＮＧが発生するエネルギーによってＣＤモードでの走行距離が増加する場合に、電池１０の劣化判定を行わない。このため、ＣＤモードでの走行距離が増加することによる、検出精度の低下を抑制することができる。

［実施の形態２］
この発明の実施の形態２は、実施の形態１と比較して、電流積算値に代えて電力積算値に基づいて電池１０の劣化を判定している点が異なる。実施の形態２は、電力積算値を用いることで、電池１０が出力するエネルギーに基づいて、電池１０の満充電容量の低下を判定することができる。これにより、ハイブリッド車両１００に搭載された電池１０の劣化をより正確に検出することができる。また、電池１０から出力した電力を用いるので、電池１０の温度による検出精度への影響を抑制することができる。

図６は、この発明の実施の形態２によるＥＣＵ１５Ａの機能ブロック図である。図６を図２と比較して、実施の形態２によるＥＣＵ１５Ａは、電流検出部１６２、電流積算部１６４、温度検出部１６８に代えて電力検出部１７０、電力積算部１７２が設けられている点および電池劣化判定部１６０Ａが異なる。

電力検出部１７０は、図示されないセンサによって電池１０の電力を検出する。電力検出部１７０は、電池１０の電力の検出値を電力積算部１７２へ出力する。電力積算部１７２は、走行モードＭＤを走行モード制御部１５４から受ける。電力積算部１７２は、走行モードがＣＤモードである間に電力検出部１７０が検出した電池１０の電力を積算する。電力積算部１７２は、積算した電力値を電池劣化判定部１６０Ａへ出力する。

電池劣化判定部１６０Ａは、電力積算部１７２から電力積算値を受け、時間測定部１６６から測定した時間を受ける。電池劣化判定部１６０Ａは、電力積算値と、時間とに基づいて電池１０の劣化を判定する。具体的には、電池劣化判定部１６０Ａは、電力の積算時間毎に積算電力学習値を算出する。そして、電池劣化判定部１６０Ａは、電池１０の入出力電力の積算値と、計測した時間とに基づいて、積算電力学習値を算出する。

電池劣化判定部１６０Ａは、図７に示すように積算電力学習値を時間毎にＥＣＵ１５Ａ内のメモリに記憶する。たとえば、計測した時間が時間範囲Ｂ１に含まれる場合に、積算した電池１０の入出力電力に基づき積算電力学習値Ｄ１が更新される。ここで、電池劣化判定部１６０Ａは、メモリに記憶されている積算電力学習値と今回積算した電池１０の入出力電力とを予め定められた割合で足し合わせることにより、積算電力学習値を更新してもよい。

電池劣化判定部１６０Ａは、電池劣化判定部１６０と同様に積算電力学習値から電池１０の容量低下度合いを算出し、電池１０の劣化を判定する。

図８は、この発明の実施の形態２によるＥＣＵ１５Ａが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図８を参照して、Ｓ１０１〜Ｓ１０６については、実施の形態１のＳ１〜Ｓ６と同様であるので説明を繰り返さない。

Ｓ１０８にて、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０に入出力される電力の積算を開始する。
続いてＳ１１０にて、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０のＳＯＣが第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下して走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わったか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ１１０にてＹＥＳ）、処理がＳ１１２に進められる。一方、Ｓ１１０にて否定的な判断がなされると（Ｓ１１０にてＮＯ）、処理がＳ１０８に戻される。

Ｓ１１２にて、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０に入出力される電力の積算を停止する。続いてＳ１１４にて、ＥＣＵ１５Ａは、時間の計測を停止する。

続いてＳ１１６にて、ＥＣＵ１５Ａは、電力の積算時間毎に積算電力学習値を算出する。そして、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０の入出力電力の積算値と、計測した時間とに基づいて、積算電力学習値を更新する。ＥＣＵ１５Ａは、図７に示すように積算電力学習値を時間毎にＥＣＵ１５Ａ内のメモリに記憶する。たとえば、計測した時間が時間範囲Ｂ１に含まれる場合に、積算した電池１０の入出力電力に基づき積算電力学習値Ｄ１が更新される。ここで、ＥＣＵ１５Ａは、メモリに記憶されている積算電力学習値と積算した電池１０の入出力電力とを予め定められた割合で足し合わせることにより、積算電力学習値を更新してもよい。

Ｓ１１８〜Ｓ１２８については、実施の形態１のＳ２０〜Ｓ３０と同様であるので説明を繰り返さない。

以上のように、この実施の形態２においては、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０の入出力電力を積算した電力積算値に基づいて電池１０の劣化を判定する。これにより、電池１０が出力するエネルギーに基づいて、電池１０の満充電容量の低下を判定することができる。したがって、この実施の形態２によれば、ハイブリッド車両１００に搭載された電池１０の劣化をより正確に検出することができる。また、電池１０から出力した電力を用いるので、発生する熱による損失が電力に含まれるため、電池１０の温度による検出精度への影響を抑制することができる。

なお、この実施の形態２においても、ＥＣＵ１５Ａは、走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わる前にエンジンＥＮＧが動作した場合に、劣化を判定する処理を中止してもよい。この場合、ＥＣＵ１５Ａは、電池１０の入出力電力を積算しているときにエンジンＥＮＧが運転状態となった場合に劣化判定を中止する。これにより、検出精度の低下を抑制することができる。

［実施の形態３］
この発明の実施の形態３は、実施の形態１と比較して、電流積算値に代えて走行距離に基づいて電池１０の劣化を判定している点が異なる。実施の形態３は、走行距離を用いることで、乗員が感じる電池１０の劣化度合いに合った判定を行うことができる。

図９は、この発明の実施の形態３によるＥＣＵ１５Ｂの機能ブロック図である。図９を図２と比較して、実施の形態３によるＥＣＵ１５Ｂは、電流検出部１６２、電流積算部１６４、時間測定部１６６、温度検出部１６８に代えて走行距離算出部１７４が設けられている点および電池劣化判定部１６０Ｂが異なる。

走行距離算出部１７４は、走行モードＭＤを走行モード制御部１５４から受ける。走行距離算出部１７４は、走行モードがＣＤモードである間にハイブリッド車両１００が走行した走行距離を算出する。走行距離算出部１７４は、算出した走行距離を電池劣化判定部１６０Ｂへ出力する。

電池劣化判定部１６０Ｂは、走行距離算出部１７４によって算出された走行距離を受ける。電池劣化判定部１６０Ｂは、走行距離に基づいて電池１０の劣化を判定する。具体的には、電池劣化判定部１６０Ｂは、平均車速、平均加速度、エアコンの消費電力、補機負荷の消費電力、勾配データを算出し、車重、エンジン出力を推定する。

電池劣化判定部１６０Ｂは、初期標準走行距離を算出する。初期標準走行距離は、電池１０が劣化する前の初期状態における走行距離である。図１０に示すように、初期標準走行距離は、平均車速により異なった値となる。これは、車速によってエネルギーを損失する割合が異なるためである。電池劣化判定部１６０Ｂは、図１１に示すように初期標準走行距離を平均車速毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。電池劣化判定部１６０Ｂは、算出した平均車速に基づき、上記マップを参照して初期標準走行距離を得る。

電池劣化判定部１６０Ｂは、走行距離増減値を算出する。走行距離増減値は、平均加速度、エアコン消費電力、補機負荷消費電力、高度差、車重による走行距離の増減を表す値である。たとえば、図１２に示すように平均加速度が増加するとエネルギーの損失が増加するため、走行距離は減少する。同様に、消費電力が増加する場合にも、走行距離は減少する。また、走行を開始した地点から高度が上昇した場合、および、車両の重量が増加した場合も、エネルギーの損失が増加するため、走行距離は減少する。電池劣化判定部１６０Ｂは、図１３に示すように走行距離増減値を平均加速度毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。電池劣化判定部１６０Ｂは、Ｓ２１０にて算出した平均加速度に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

電池劣化判定部１６０Ｂは、算出したエアコン消費電力に算出した補機負荷の消費電力を加えた値から推定したエンジン出力を差し引いた値毎に走行距離増減値をＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。電池劣化判定部１６０Ｂは、上記値に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

電池劣化判定部１６０Ｂは、走行距離増減値を高度差毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。電池劣化判定部１６０Ｂは、算出した高度差に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。電池劣化判定部１６０Ｂは、走行距離増減値を車重毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。電池劣化判定部１６０Ｂは、算出した車重に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

電池劣化判定部１６０Ｂは、新車想定走行距離を算出する。新車想定走行距離は、電池１０が劣化する前の初期状態である場合に想定される走行距離である。具体的には、新車想定走行距離は、算出した初期標準走行距離に算出した各走行距離増減値を加えた値である。

電池劣化判定部１６０Ｂは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、新車想定走行距離に対する実際の走行距離の割合である。電池劣化判定部１６０Ｂは、電池劣化判定部１６０と同様に容量低下度合いに基づいて電池１０の劣化を判定する。

図１４は、この発明の実施の形態３によるＥＣＵ１５Ｂが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図１４を参照して、Ｓ２０１〜Ｓ２０４については、実施の形態１のＳ１〜Ｓ４と同様であるので説明を繰り返さない。

Ｓ２０６にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の走行距離の計測を開始する。続いてＳ２０８にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の平均車速を算出する。続いてＳ２１０にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の平均加速度を算出する。続いてＳ２１２にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された電動エアコンの消費電力を算出する。続いてＳ２１４にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された補機負荷の消費電力を算出する。

続いてＳ２１６にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の勾配データを算出する。勾配データは、ハイブリッド車両１００が走行を開始した地点から現在車両が走行している地点までの高度差である。ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された傾斜センサからハイブリッド車両１００の前後方向の傾きを示す信号を受ける。ＥＣＵ１５Ｂは、上記傾きに車速を乗算した値を積算する。これにより、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００が走行を開始した地点から現在車両が走行している地点までの高度差を算出する。

続いてＳ２１８にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の重量を推定する。ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された着座センサから乗員が着座しているか否かを示す信号を受ける。ＥＣＵ１５Ｂは、上記信号からハイブリッド車両１００の乗員の人数を検知する。ＥＣＵ１５Ｂは、検知した乗員の人数に予め記憶している標準体重を乗算した値に予め記憶している標準車重を加える。これにより、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の重量を推定する。

続いてＳ２２０にて、ＥＣＵ１５Ｂは、エンジンＥＮＧの出力を推定する。ＥＣＵ１５Ｂは、吸入空気量、吸気温度、エンジン回転数、燃料噴射量、空燃比を示すデータをハイブリッド車両１００に搭載された各種センサにより測定する。ＥＣＵ１５Ｂは、上記データに基づいてエンジンＥＮＧの出力を算出するマップを参照することによりエンジンＥＮＧの出力を推定する。このマップは、事前に作成されて、ＥＣＵ１５Ｂに記憶されている。

続いてＳ２２２にて、ＥＣＵ１５Ｂは、電池１０のＳＯＣが第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下して走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わったか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ２２２にてＹＥＳ）、処理がＳ２２４に進められる。一方、Ｓ２２２にて否定的な判断がなされると（Ｓ２２２にてＮＯ）、処理がＳ２０８に戻される。

Ｓ２２４にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の走行距離の計測を停止する。

続いてＳ２２６にて、ＥＣＵ１５Ｂは、初期標準走行距離を算出する。初期標準走行距離は、電池１０が劣化する前の初期状態における走行距離である。図１０に示すように、初期標準走行距離は、平均車速により異なった値となる。これは、車速によってエネルギーを損失する割合が異なるためである。ＥＣＵ１５Ｂは、図１１に示すように初期標準走行距離を平均車速毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。ＥＣＵ１５Ｂは、Ｓ２０８にて算出した平均車速に基づき、上記マップを参照して初期標準走行距離を得る。

続いてＳ２２８にて、ＥＣＵ１５Ｂは、走行距離増減値を算出する。走行距離増減値は、平均加速度、エアコン消費電力、補機負荷消費電力、高度差、車重による走行距離の増減を表す値である。たとえば、図１２に示すように平均加速度が増加するとエネルギーの損失が増加するため、走行距離は減少する。同様に、消費電力が増加する場合にも、走行距離は減少する。また、走行を開始した地点から高度が上昇した場合、および、車両の重量が増加した場合も、エネルギーの損失が増加するため、走行距離は減少する。ＥＣＵ１５Ｂは、図１３に示すように走行距離増減値を平均加速度毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。ＥＣＵ１５Ｂは、Ｓ２１０にて算出した平均加速度に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

同様に、ＥＣＵ１５Ｂは、走行距離増減値を消費電力毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。ＥＣＵ１５Ｂは、Ｓ２１２にて算出したエアコン消費電力にＳ２１４にて算出した補機負荷の消費電力を加えた値からＳ２２０にて推定したエンジン出力を差し引いた値に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

また、ＥＣＵ１５Ｂは、走行距離増減値を高度差毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。ＥＣＵ１５Ｂは、Ｓ２１６にて算出した高度差に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。また、ＥＣＵ１５Ｂは、走行距離増減値を車重毎にＥＣＵ１５Ｂ内のメモリにマップとして記憶する。ＥＣＵ１５Ｂは、Ｓ２１８にて算出した車重に基づき、上記マップを参照して走行距離増減値を得る。

続いてＳ２３０にて、ＥＣＵ１５Ｂは、新車想定走行距離を算出する。新車想定走行距離は、電池１０が劣化する前の初期状態である場合に想定される走行距離である。具体的には、新車想定走行距離は、Ｓ２２６にて算出した初期標準走行距離にＳ２２８にて算出した各走行距離増減値を加えた値である。

続いてＳ２３２にて、ＥＣＵ１５Ｂは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、新車想定走行距離に対する実際の走行距離の割合である。

Ｓ２３４については、実施の形態１のＳ３０と同様であるので説明を繰り返さない。
以上のように、この実施の形態３においては、ＥＣＵ１５Ｂは、走行距離に基づいて電池１０の劣化を判定する。これにより、乗員が感じる電池１０の劣化度合いに合った判定を行うことができる。

［変形例］
この発明の実施の形態３の変形例は、実施の形態３と比較して、劣化判定を行う場合のハイブリッド車両１００の車速、平均加速度、消費電力、勾配データ、車重の範囲を限定している。これにより、検出精度が向上する。

図１５は、この発明の実施の形態３の変形例によるＥＣＵ１５Ｂが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図１５を参照して、Ｓ３０１〜Ｓ３０６については、実施の形態３のＳ２０１〜Ｓ２０６と同様であるので説明を繰り返さない。

Ｓ３０８にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の車速が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３０８にてＹＥＳ）、処理がＳ３１０に進められる。

Ｓ３１０にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の平均加速度が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３１０にてＹＥＳ）、処理がＳ３１２に進められる。

Ｓ３１２にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された電動エアコンの消費電力が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３１２にてＹＥＳ）、処理がＳ３１４に進められる。

Ｓ３１４にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００に搭載された補機負荷の消費電力が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３１４にてＹＥＳ）、処理がＳ３１６に進められる。

Ｓ３１６にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の勾配データが所定範囲内であるか否かを判定する。勾配データは、Ｓ２１６と同様に算出される。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３１６にてＹＥＳ）、処理がＳ３１８に進められる。

Ｓ３１８にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の推定重量が所定範囲内であるか否かを判定する。ハイブリッド車両１００の重量は、Ｓ２１８と同様に推定される。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３１８にてＹＥＳ）、処理がＳ３２０に進められる。

なお、Ｓ３０８〜Ｓ３１８に記載の各所定範囲は、電池１０の劣化判定の精度および検出頻度が確保できるように定められる。

Ｓ３２０にて、ＥＣＵ１５Ｂは、走行モードがＣＤモードからＣＳモードに切り替わったか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ３２０にてＹＥＳ）、処理がＳ３２２に進められる。一方、Ｓ３２０にて否定的な判断がなされると（Ｓ３２０にてＮＯ）、処理がＳ３０８に戻される。

Ｓ３２２にて、ＥＣＵ１５Ｂは、ハイブリッド車両１００の走行距離の計測を停止する。

続いてＳ３２４にて、ＥＣＵ１５Ｂは、実際の走行距離に基づいて、走行距離学習値を更新する。ここで、ＥＣＵ１５Ｂは、メモリに記憶されている走行距離学習値と実際の走行距離とを予め定められた割合で足し合わせることにより、走行距離学習値を更新してもよい。

続いてＳ３２６にて、ＥＣＵ１５Ｂは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、予め求めた新車想定走行距離に対する走行距離学習値の割合である。

Ｓ３２８については、実施の形態１のＳ３０と同様であるので説明を繰り返さない。
以上のように、この実施の形態３の変形例においては、ＥＣＵ１５Ｂは、劣化判定を行う場合のハイブリッド車両１００の車速、平均加速度、消費電力、勾配データ、車重の範囲を限定することにより、検出精度が向上する。

［実施の形態４］
この発明の実施の形態４は、実施の形態１と比較して、走行中の電流積算値に代えて外部充電中の充電時間に基づいて電池１０の劣化を判定している点が異なる。実施の形態４は、外部充電中の充電時間を用いることで、電流センサおよび電圧センサの公差の検出精度への影響を抑制することができる。

図１６は、この発明の実施の形態４によるＥＣＵ１５Ｃの機能ブロック図である。図１６を図２と比較して、実施の形態４によるＥＣＵ１５Ｃは、電流検出部１６２、電流積算部１６４が設けられていない点および電池劣化判定部１６０Ｃが異なる。

電池劣化判定部１６０Ｃは、時間測定部１６６によって測定された時間を受け、温度検出部１６８によって検出された温度を受ける。電池劣化判定部１６０Ｃは、電池１０の外部充電に要した時間に基づいて電池１０の劣化を判定する。具体的には、電池劣化判定部１６０Ｃは、外部充電中において電池１０の開放電圧が予め定められた計測開始電圧よりも高くなってから電池１０の開放電圧が予め定められた計測終了電圧よりも高くなるまでの時間を計測する。電池劣化判定部１６０Ｃは、時間計測時の電池１０の温度平均値を算出する。

電池劣化判定部１６０Ｃは、電池１０の電力平均値と、電池１０の温度平均値とに基づいて、充電時間学習値を更新する。電池劣化判定部１６０Ｃは、図１７に示すように充電時間学習値を温度および電力毎にＥＣＵ１５Ｃ内のメモリに記憶する。たとえば、算出した電池１０の平均温度が温度範囲Ａ１に含まれ、算出した電池１０の平均電力が電力範囲Ｉ１に含まれる場合に、計測した時間に基づき充電時間学習値Ｊ１１が更新される。ここで、電池劣化判定部１６０Ｃは、メモリに記憶されている充電時間学習値と今回計測した時間とを予め定められた割合で足し合わせることにより、充電時間学習値を更新してもよい。

電池劣化判定部１６０Ｃは、電池劣化判定部１６０と同様に充電時間学習値から電池１０の容量低下度合いを算出し、電池１０の劣化を判定する。

図１８は、この発明の実施の形態４によるＥＣＵ１５Ｃが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図１８を参照して、Ｓ４０２にて、ＥＣＵ１５Ｃは、利用者からの充電要求を受けると、外部充電を開始する。

Ｓ４０４にて、ＥＣＵ１５Ｃは、電池１０の開放電圧が予め定められた計測開始電圧よりも高いか否かを判定する。このとき、電池１０の開放電圧は、電池１０に設けられた電圧センサによって測定した閉回路電圧値に充電分極値を加えて算出される。ＥＣＵ１５Ｃは、充電分極値を充電電力および電池温度毎のマップとしてメモリに予め記憶する。なお、電池１０の開放電圧に代えて、充電中の閉回路電圧またはＳＯＣにて上記判定を行ってもよい。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ４０４にてＹＥＳ）、処理がＳ４０６に進められる。この処理で否定的な判断がなされると（Ｓ４０４にてＮＯ）、電池１０の電圧が予め定められた計測開始電圧よりも高くなるまで充電を継続する。

Ｓ４０６にて、ＥＣＵ１５Ｃは、時間の計測を開始する。続いてＳ４０８にて、ＥＣＵ１５Ｃは、電池１０の電力平均値を算出する。続いてＳ４１０にて、ＥＣＵ１５Ｃは、Ｓ４０８にて算出した電力平均値が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ４１０にてＹＥＳ）、処理がＳ４１２に進められる。

Ｓ４１２にて、ＥＣＵ１５Ｃは、電池１０の温度平均値を算出する。続いてＳ４１４にて、ＥＣＵ１５Ｃは、Ｓ４１２にて算出した温度平均値が所定範囲内であるか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ４１４にてＹＥＳ）、処理がＳ４１６に進められる。

Ｓ４１６にて、ＥＣＵ１５Ｃは、電池１０の開放電圧が予め定められた計測終了電圧よりも高いか否かを判定する。この処理で肯定的な判断がなされると（Ｓ４１６にてＹＥＳ）、処理がＳ４１８に進められる。この処理で否定的な判断がなされると（Ｓ４１６にてＮＯ）、処理がＳ４０８に戻る。

Ｓ４１８にて、ＥＣＵ１５Ｃは、時間の計測を停止する。
続いてＳ４２０にて、ＥＣＵ１５Ｃは、電池１０の電力平均値と、電池１０の温度平均値とに基づいて、充電時間学習値を更新する。ＥＣＵ１５Ｃは、図１７に示すように充電時間学習値を温度および電力毎にＥＣＵ１５Ｃ内のメモリに記憶する。たとえば、算出した電池１０の平均温度が温度範囲Ａ１に含まれ、算出した電池１０の平均電力が電力範囲Ｉ１に含まれる場合に、計測した時間に基づき充電時間学習値Ｊ１１が更新される。ここで、ＥＣＵ１５Ｃは、メモリに記憶されている充電時間学習値と今回計測した時間とを予め定められた割合で足し合わせることにより、充電時間学習値を更新してもよい。

Ｓ４２２〜Ｓ４３２については、実施の形態１のＳ２０〜Ｓ３０と同様であるので説明を繰り返さない。

以上のように、この実施の形態４においては、ＥＣＵ１５Ｃは、充電に要する時間に基づいて電池１０の劣化を判定する。これにより、電流センサおよび電圧センサの公差の検出精度への影響を抑制することができる。さらに、時間計測部を高精度にすることで、より正確に劣化を検出することができる。

［実施の形態５］
この発明の実施の形態５は、実施の形態１と比較して、走行中の電流積算値に代えて電池１０が劣化する複数の要因を用いて劣化を判定している点が異なる。実施の形態５は、電池１０が劣化する複数の要因を用いて劣化を判定するため、製品の個体差による検出精度への影響を抑制することができる。

図１９は、この発明の実施の形態５によるＥＣＵ１５Ｄの機能ブロック図である。図１９を図２と比較して、実施の形態５によるＥＣＵ１５Ｄは、電流検出部１６２、電流積算部１６４が設けられていない点および電池劣化判定部１６０Ｄが異なる。

電池劣化判定部１６０Ｄは、時間測定部１６６によって測定された時間を受け、温度検出部１６８によって検出された温度を受ける。電池劣化判定部１６０Ｄは、ＳＯＣ算出部１５０によって算出されたＳＯＣを受ける。電池劣化判定部１６０Ｄは、電流頻度と、電流二乗頻度と、温度頻度と、ＳＯＣ頻度とに基づいて電池１０の劣化を判定する。具体的には、電池劣化判定部１６０Ｄは、電池１０の電流頻度による劣化度を算出する。ここで、電池劣化判定部１６０Ｄは、図２０に示すように電流範囲毎の延べ時間を記憶する。また、電池劣化判定部１６０Ｄは、図２１に示すように電流範囲毎の劣化係数を予め準備する。そして、電池劣化判定部１６０Ｄは、図２２に示すように電流範囲毎の延べ時間に劣化係数を乗算することにより電流範囲毎の劣化度を算出する。電池劣化判定部１６０Ｄは、電流範囲毎に算出された劣化度をすべて合計することにより電池１０の電流頻度による劣化度を算出する。たとえば、電流範囲Ｒ１での劣化度Ｎ１は、延べ時間Ｍ１に劣化係数Ｌ１を乗算することにより得られる。また、電流頻度による劣化度は、Ｎ１〜Ｎ３を合計することにより得られる。このとき、電池劣化判定部１６０Ｄは、図２３に示すように走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して、電流頻度による劣化度Ｋ１〜Ｋ３を算出する。

電池劣化判定部１６０Ｄは、上記と同様に、電流二乗頻度による劣化度Ｋ４〜Ｋ６と、温度頻度による劣化度Ｋ７〜Ｋ９と、ＳＯＣ頻度による劣化度Ｋ１０〜Ｋ１２とを走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して算出する。

電池劣化判定部１６０Ｄは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、算出した劣化度Ｋ１〜Ｋ１２を合計することで算出される。電池劣化判定部１６０Ｄは、電池劣化判定部１６０と同様に容量低下度合いに基づいて電池１０の劣化を判定する。

図２４は、この発明の実施の形態５によるＥＣＵ１５Ｄが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図２４を参照して、まず処理が開始されると、Ｓ５０２にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の電流頻度による劣化度を算出する。ここで、ＥＣＵ１５Ｄは、図２０に示すように電流範囲毎の延べ時間を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２１に示すように電流範囲毎の劣化係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２２に示すように電流範囲毎の延べ時間に劣化係数を乗算することにより電流範囲毎の劣化度を算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、電流範囲毎に算出された劣化度をすべて合計することにより電池１０の電流頻度による劣化度を算出する。たとえば、電流範囲Ｒ１での劣化度Ｎ１は、延べ時間Ｍ１に劣化係数Ｌ１を乗算することにより得られる。また、電流頻度による劣化度は、Ｎ１〜Ｎ３を合計することにより得られる。このとき、ＥＣＵ１５Ｄは、図２３に示すように走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して、電流頻度による劣化度Ｋ１〜Ｋ３を算出する。

続いてＳ５０４にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の電流二乗頻度による劣化度を算出する。ここで、ＥＣＵ１５Ｄは、図２０と同様に電流二乗範囲毎の延べ時間を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２１と同様に電流二乗範囲毎の劣化係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２２と同様に電流二乗範囲毎の延べ時間に劣化係数を乗算することにより電流二乗範囲毎の劣化度を算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、電流二乗範囲毎に算出された劣化度をすべて合計することにより電池１０の電流二乗頻度による劣化度を算出する。このとき、ＥＣＵ１５Ｄは、図２３に示すように走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して、電流二乗頻度による劣化度Ｋ４〜Ｋ６を算出する。

続いてＳ５０６にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の温度頻度による劣化度を算出する。ここで、ＥＣＵ１５Ｄは、図２０と同様に温度範囲毎の延べ時間を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２１と同様に温度範囲毎の劣化係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２２と同様に温度範囲毎の延べ時間に劣化係数を乗算することにより温度範囲毎の劣化度を算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、温度範囲毎に算出された劣化度をすべて合計することにより電池１０の温度頻度による劣化度を算出する。このとき、ＥＣＵ１５Ｄは、図２３に示すように走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して、温度頻度による劣化度Ｋ７〜Ｋ９を算出する。

続いてＳ５０８にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０のＳＯＣ頻度による劣化度を算出する。ここで、ＥＣＵ１５Ｄは、図２０と同様にＳＯＣ範囲毎の延べ時間を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２１と同様にＳＯＣ範囲毎の劣化係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２２と同様にＳＯＣ範囲毎の延べ時間に劣化係数を乗算することによりＳＯＣ範囲毎の劣化度を算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、ＳＯＣ範囲毎に算出された劣化度をすべて合計することにより電池１０のＳＯＣ頻度による劣化度を算出する。このとき、ＥＣＵ１５Ｄは、図２３に示すように走行中と、充電中と、放置中とのそれぞれに対して、ＳＯＣ頻度による劣化度Ｋ１０〜Ｋ１２を算出する。

続いてＳ５１０にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、Ｓ５０２〜Ｓ５０８にて算出した劣化度Ｋ１〜Ｋ１２を合計することで算出される。

Ｓ５１２については、実施の形態１のＳ３０と同様であるので説明を繰り返さない。
以上のように、この実施の形態５においては、電池１０が劣化する複数の要因を用いて劣化を判定するため、製品の個体差による検出精度への影響を抑制することができる。

［変形例］
この発明の実施の形態５の変形例は、実施の形態５と比較して、複数の要因を用いて劣化を判定する方法が異なる。この実施の形態５の変形例においても、実施の形態５と同様の効果を得ることができる。

図２５は、この発明の実施の形態５の変形例によるＥＣＵ１５Ｄが実行する電池１０の劣化判定に関するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。メインルーチンからこのフローチャートの処理ルーチンが、一定時間毎あるいは所定条件を満たすごとに実行される。

図２５を参照して、まず処理が開始されると、Ｓ６０２にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の電流による劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、予め定められた時間毎に電池１０の充放電電流を計測し、図２６に示すように電流範囲毎の発生頻度を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６に示すように電流範囲毎のダメージ係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６に示すように電流範囲毎の発生頻度にダメージ係数を乗算することにより電流範囲毎の劣化ポイントを算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、電流範囲毎に算出された劣化ポイントをすべて合計した値に基づいて予め準備したマップを参照することにより電池１０の電流による劣化度を算出する。たとえば、電流範囲Ｒ１での劣化ポイントＱ１は、発生頻度Ｏ１にダメージ係数Ｐ１を乗算することにより得られる。また、電流による劣化度は、劣化ポイントＱ１〜Ｑ３を合計した値に予め準備した適合値を乗算することにより得られる。なお、ダメージ係数およびマップは、予め電池の物性試験により得られた値が用いられる。

続いてＳ６０４にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の電圧による劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、予め定められた時間毎に電池１０の最高電圧または最低電圧を計測し、図２６と同様に電圧範囲毎の発生頻度を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様に電圧範囲毎のダメージ係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様に電圧範囲毎の発生頻度にダメージ係数を乗算することにより電圧範囲毎の劣化ポイントを算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、電圧範囲毎に算出された劣化ポイントをすべて合計した値に基づいて予め準備したマップを参照することにより電池１０の電圧による劣化度を算出する。

続いてＳ６０６にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の温度による劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、予め定められた時間毎に電池１０の最高温度を計測し、図２６と同様に温度範囲毎の発生頻度を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様に温度範囲毎のダメージ係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様に温度範囲毎の発生頻度にダメージ係数を乗算することにより温度範囲毎の劣化ポイントを算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、温度範囲毎の劣化ポイントを合計した値に基づいて予め準備したマップを参照することにより電池１０の温度による劣化度を算出する。

続いてＳ６０８にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０のＳＯＣによる劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、予め定められた時間毎に電池１０のＳＯＣを計測し、図２６と同様にＳＯＣ範囲毎の発生頻度を記憶する。また、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様にＳＯＣ範囲毎のダメージ係数を予め準備する。そして、ＥＣＵ１５Ｄは、図２６と同様にＳＯＣ範囲毎の発生頻度にダメージ係数を乗算することによりＳＯＣ範囲毎の劣化ポイントを算出する。ＥＣＵ１５Ｄは、ＳＯＣ範囲毎に算出された劣化ポイントをすべて合計した値に基づいて予め準備したマップを参照することにより電池１０のＳＯＣによる劣化度を算出する。

続いてＳ６１０にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の充電回数による劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、ＳＯＣの変化が予め定められた量よりも大きい外部充電が行われた回数を記憶する。ＥＣＵ１５Ｄは、充電回数毎の劣化度をマップとして予め準備する。ＥＣＵ１５Ｄは、充電回数に基づいてマップを参照することにより電池１０の充電回数による劣化度を算出する。

続いてＳ６１２にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の放電電流積算値による劣化度を算出する。具体的には、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０が放電した電流を積算する。ＥＣＵ１５Ｄは、放電電流毎の劣化度をマップとして予め準備する。ＥＣＵ１５Ｄは、放電電流に基づいてマップを参照することにより電池１０の放電電流積算値による劣化度を算出する。

続いてＳ６１４にて、ＥＣＵ１５Ｄは、電池１０の容量低下度合いを算出する。容量低下度合いは、Ｓ６０２〜Ｓ６１２で算出した劣化度を合計することで算出される。

Ｓ６１６については、実施の形態１のＳ３０と同様であるので説明を繰り返さない。
以上のように、この実施の形態５の変形例においても、実施の形態５と同様の効果を得ることができる。

なお、上記の実施の形態においては、ディファレンシャルギヤ４０によりエンジンＥＮＧの動力を駆動輪５０とモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２とに分割して伝達可能なシリーズ／パラレル型のハイブリッド車両について説明したが、この発明は、その他の形式のハイブリッド車両にも適用可能である。すなわち、たとえば、モータジェネレータＭＧ１を駆動するためにのみエンジンＥＮＧを用い、モータジェネレータＭＧ２でのみ車両の駆動力を発生する、いわゆるシリーズ型のハイブリッド車両や、エンジンＥＮＧが生成した運動エネルギーのうち回生エネルギーのみが電気エネルギーとして回収されるハイブリッド車両、エンジンを主動力として必要に応じてモータがアシストするモータアシスト型のハイブリッド車両などにもこの発明は適用可能である。

なお、上記の実施の形態では、電池１０を用いて説明したが、電池１０に代えて、キャパシタを用いてもよい。

なお、上記において、電池１０は、この発明における「蓄電装置」の一実施例に対応し、エンジンＥＮＧは、この発明における「内燃機関」の一実施例に対応する。また、モータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２は、この発明における「電動機」の一実施例に対応し、充電器９２は、この発明における「充電装置」の一実施例に対応する。また、ＣＤモードは、この発明における「第１のモード」の一実施例に対応し、ＣＳモードは、この発明における「第２のモード」の一実施例に対応する。また、電池劣化判定部１６０は、この発明における「判定部」の一実施例に対応する。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 電池、１５ ＥＣＵ、５０ 駆動輪、９０ 充電インレット、９２ 充電器、１００ ハイブリッド車両、１１０ コンバータ、１２０ コンデンサ、１３１，１３２ モータ駆動制御器（インバータ）、１４０ インバータ制御部、１５４ 走行モード制御部、１６０ 電池劣化判定部、ＥＮＧ エンジン、ＭＧ１，ＭＧ２ モータジェネレータ。

Claims (12)

1. ハイブリッド車両の制御装置であって、
   前記ハイブリッド車両は、
   内燃機関と、
   蓄電装置と、
   前記内燃機関により駆動されて前記蓄電装置へ電力を供給するための発電機能と、走行駆動力を発生する機能とを有する少なくとも一つの電動機と、
   車両外部の電源から電力の供給を受けて前記蓄電装置を充電するように構成された充電装置とを含み、
   前記ハイブリッド車両は、前記内燃機関を停止して前記電動機のみを用いての走行を優先させる第１のモードと、前記内燃機関を動作させて前記蓄電装置の充電状態を示す状態量を所定の目標に維持する第２のモードとを含む走行モードを切替えて走行可能であり、
   前記制御装置は、
   前記蓄電装置の充電状態が第１の所定範囲に達することにより前記充電装置による前記蓄電装置の充電が終了した後、前記走行モードを前記第１のモードに設定し、前記第１のモードで走行開始後、前記蓄電装置の充電状態が前記第１の所定範囲よりも低い第２の所定範囲まで低下すると前記走行モードを前記第２のモードに切替える走行モード制御部と、
   前記蓄電装置の劣化を判定する判定処理を実行する判定部とを備え、
   前記判定処理は、前記第２のモードでの走行中のデータを用いずに、前記第１のモードでの走行中に収集されるデータのみに基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する処理を含む、ハイブリッド車両の制御装置。
2. 前記第１の所定範囲は、前記蓄電装置が満充電状態であるときを含み、
   前記判定部は、前記蓄電装置が満充電状態であるときから前記走行モードが前記第１のモードから前記第２のモードに切替わるときまでに収集されるデータに基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項１に記載のハイブリッド車両の制御装置。
3. 前記データは、前記蓄電装置が満充電状態であるときから前記走行モードが前記第１のモードから前記第２のモードに切替わるときまで前記蓄電装置の入出力電流を積算した電流積算値である、請求項２に記載のハイブリッド車両の制御装置。
4. 前記判定部は、前記蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期電流積算値からの前記電流積算値の低下量に基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項３に記載のハイブリッド車両の制御装置。
5. 前記データは、前記蓄電装置が満充電状態であるときから前記走行モードが前記第１のモードから前記第２のモードに切替わるときまで前記蓄電装置の入出力電力を積算した電力積算値である、請求項２に記載のハイブリッド車両の制御装置。
6. 前記判定部は、前記蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期電力積算値からの前記電力積算値の低下量に基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項５に記載のハイブリッド車両の制御装置。
7. 前記データは、前記蓄電装置が満充電状態であるときから前記走行モードが前記第１のモードから前記第２のモードに切替わるときまでの走行距離である、請求項２に記載のハイブリッド車両の制御装置。
8. 前記判定部は、前記蓄電装置が劣化する前の初期状態のときに計測された初期走行距離からの前記走行距離の低下量に基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項７に記載のハイブリッド車両の制御装置。
9. 前記判定部は、前記蓄電装置の温度毎に前記データに基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項１から８のいずれか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
10. 前記判定部は、前記第１のモードで走行した時間毎に前記データに基づいて前記蓄電装置の劣化を判定する、請求項１から９のいずれか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
11. 前記判定部は、前記走行モードが前記第１のモードである時に前記内燃機関が動作した場合に、前記蓄電装置の劣化の判定を継続する、請求項１から１０のいずれか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
12. 前記判定部は、前記走行モードが前記第１のモードである時に前記内燃機関が動作した場合に、前記蓄電装置の劣化の判定を中止する、請求項１から１０のいずれか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。

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