(57)【要約】【課題】二次電池の劣化状態の学習機会をある程度確保することができる学習装置、学習方法、及びプログラムを提供すること。【解決手段】車両（１０）の走行のための電力を供給する二次電池（４０）の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行う学習部（１２５）であって、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習部（１２５）と、所定期間において前記学習部が前記容量学習を行った回数をカウントし、前記回数に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部（１２３）と、を備える学習装置。【選択図】図１
2020071070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行う学習部であって、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習部と、
所定期間において前記学習部が前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部と、
を備える学習装置。
【請求項２】
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行う学習部であって、前記充放電データが示す平均電流が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習部と、
所定期間において前記学習部が前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部と、
を備える学習装置。
【請求項３】
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行う学習部であって、前記充放電データが示すバッテリ電圧の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習部と、
所定期間において前記学習部が前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部と、
を備える学習装置。
【請求項４】
前記履歴情報は、前記所定期間において前記学習部が前記容量学習をおこなった回数である、
請求項１から３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項５】
前記履歴情報は、前記所定期間において前記学習部が前記容量学習をおこなった履歴のうち、前記所定期間における充電率の最大値と、前記充電率の最小値との差分を示す差分充電率の積算値である、
請求項１から３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項６】
前記履歴情報は、前記所定期間において前記学習部が前記容量学習をおこなった履歴のうち、前記所定期間における充電率の最大値と、前記充電率の最小値との差分を示す差分充電率の二乗和である、
請求項１から３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項７】
前記閾値決定部は、前記回数が少ないほど、前記閾値を小さくする、
請求項４に記載の学習装置。
【請求項８】
前記閾値決定部は、前記差分充電率の積算値が小さいほど、前記閾値を小さくする、
請求項５に記載の学習装置。
【請求項９】
前記閾値決定部は、前記差分充電率の二乗和が小さいほど、前記閾値を小さくする、
請求項６に記載の学習装置。
【請求項１０】
前記閾値に基づいて、前記充放電データを前記容量学習の学習データとして用いるか否か判定する判定部をさらに備え、
前記学習部は、前記判定部の判定結果に基づいて、前記学習データを用いて前記容量学習を行う
請求項１から９のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項１１】
前記容量学習の結果に基づいて、前記二次電池の劣化度合を表示部に表示させる表示制御部をさらに備える
請求項１から１０のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項１２】
前記学習部は、前記二次電池の現在の満充電容量を示す現在最大容量と、前記二次電池の初期の満充電容量を示す初期最大容量とを比較し、前記現在最大容量の前記初期最大容量に対する劣化度合を示す満充電容量の比を算出する
請求項１から１１のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項１３】
１又は複数のコンピューターが、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行い、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習ステップと、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定ステップと、
を実行する学習方法。
【請求項１４】
１又は複数のコンピューターが、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行い、前記充放電データが示す平均電流が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習ステップと、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定ステップと、
を実行する学習方法。
【請求項１５】
１又は複数のコンピューターが、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行い、前記充放電データが示すバッテリ電圧の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習ステップと、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定する閾値決定ステップと、
を実行する学習方法。
【請求項１６】
１又は複数のコンピューターに、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行わせ、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行わせ、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定させる
プログラム。
【請求項１７】
１又は複数のコンピューターに、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行わせ、前記充放電データが示す平均電流が閾値を超える場合に前記容量学習を行わせ、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定させる
プログラム。
【請求項１８】
１又は複数のコンピューターに、
車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行わせ、前記充放電データが示すバッテリ電圧の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行わせ、
所定期間において前記容量学習を行った履歴情報に基づいて前記閾値を決定させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電気を利用した電動車両や電気とエンジンとを利用したハイブリッド車両が開発されている。これらの車両に搭載されたモータは、バッテリなどの二次電池から電力が供給されることで駆動する。車両は、二次電池の満充電容量を計算する機能を有している。二次電池の満充電容量は、充放電が繰り返されるたびに劣化する。そこで、二次電池の劣化度合いを判定して二次電池の劣化の抑制を図る技術がある（例えば、特許文献１参照）。二次電池の劣化度合いは、例えば、二次電池の電流値、電圧値、温度などにより算出される二次電池の放電量の積算値や電圧降下量などに基づいて求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１６２９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
二次電池の満充電容量を計算するためには、充電率（ＳＯＣ；State Of Charge）の変化量が閾値よりも大きい二点のデータがあることが望ましい。しかしながら、固定的な閾値を用いてデータの取捨選択を行うと、学習の機会が低下してしまう場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、二次電池の劣化状態の学習機会をある程度確保することができる学習装置、学習方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る学習装置、学習方法、及びプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様は、車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行う学習部であって、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習部と、所定期間において前記学習部が前記容量学習を行った回数をカウントし、前記回数に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部と、を備える学習装置である。
【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、前記閾値決定部は、前記回数が少ないほど、前記閾値を小さくするものである。
【０００８】
（３）：上記（１）又は（２）の態様において、前記閾値に基づいて、前記充放電データを前記容量学習の学習データとして用いるか否か判定する判定部をさらに備え、前記学習部は、前記判定部の判定結果に基づいて、前記学習データを用いて前記容量学習を行うものである。
【０００９】
（４）：上記（３）の態様において、前記容量学習の結果に基づいて、前記二次電池の劣化度合を表示部に表示させる表示制御部をさらに備えるものである。
【００１０】
（５）：上記（４）の態様において、前記学習部は、前記二次電池の現在の満充電容量を示す現在最大容量と、前記二次電池の初期の満充電容量を示す初期最大容量とを比較し、前記現在最大容量の前記初期最大容量に対する劣化度合を示す満充電容量の比を算出するものである。
【００１１】
（６）：この発明の一態様は、１又は複数のコンピューターが、車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行い、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行う学習ステップと、所定期間において前記容量学習を行った回数をカウントし、前記回数に基づいて前記閾値を決定する閾値決定ステップと、を実行する学習方法である。
【００１２】
（７）：この発明の一態様は、１又は複数のコンピューターに、車両の走行のための電力を供給する二次電池の充電又は放電の少なくとも一方を示す充放電データに基づいて前記二次電池の容量学習を行わせ、前記充放電データが示す充電率の変化量が閾値を超える場合に前記容量学習を行わせ、所定期間において前記容量学習を行った回数をカウントさせ、前記回数に基づいて前記閾値を決定させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
（１）〜（７）によれば、学習回数に基づいて閾値を決定することで、二次電池の劣化状態の学習機会をある程度確保することができる。
（４）〜（５）によれば、学習結果に基づいて、二次電池の劣化度合いを、ユーザーに知らせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。
【図２】車両１０の車室内の構成を例示した図である。
【図３】表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。
【図４】学習装置１００の機能の具体例を示すブロック図である。
【図５】充放電・学習履歴１１１の具体例を示す図である。
【図６】対応テーブル１１２の内容の一例を示すデータテーブルである。
【図７】バッテリ４０の満充電容量の劣化状態の具体例を示す図である。
【図８】劣化状態の学習の処理フローを示すフローチャートである。
【図９】変形例に係る対応テーブル１１２の内容の一例を示すデータテーブルである。
【図１０】変形例に係る対応テーブル１１２の内容の一例を示すデータテーブルである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照し、本発明の学習装置、学習方法、及びプログラムの実施形態について説明する。
【００１６】
[車両１０]
図１は、実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。図１に示すように、車両１０は、例えば、モータ１２と、駆動輪１４と、ブレーキ装置１６と、車両センサ２０と、ＰＣＵ（Power Control Unit）３０と、バッテリ４０と、電圧センサ、電流センサ、温度センサなどのバッテリセンサ４２と、通信装置５０と、表示装置６０と、充電口７０と、コンバータ７２と、を備える。
【００１７】
モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２のロータは、駆動輪１４に連結される。モータ１２は、供給される電力を用いて動力を駆動輪１４に出力する。また、モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。
【００１８】
ブレーキ装置１６は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータとを備える。ブレーキ装置１６は、ブレーキペダルの操作によって発生した油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置１６は、上記説明した構成に限らず、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
【００１９】
車両センサ２０は、アクセル開度センサと、車速センサと、ブレーキ踏量センサと、を備える。アクセル開度センサは、運転者による加速指示を受け付ける操作子の一例であるアクセルペダルに取り付けられ、アクセルペダルの操作量を検出し、アクセル開度として制御部３６に出力する。車速センサは、例えば、各車輪に取り付けられた車輪速センサと速度計算機とを備え、車輪速センサにより検出された車輪速を統合して車両の速度（車速）を導出し、制御部３６及び表示装置６０に出力する。ブレーキ踏量センサは、ブレーキペダルに取り付けられ、ブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキ踏量として制御部３６に出力する。
【００２０】
ＰＣＵ３０は、例えば、変換器３２と、ＶＣＵ（Voltage Control Unit）３４と、制御部３６とを備える。なお、これらの構成要素をＰＣＵ３０として一まとまりの構成としたのは、あくまで一例であり、これらの構成要素は分散的に配置されても構わない。
【００２１】
変換器３２は、例えば、ＡＣ−ＤＣ変換器である。変換器３２の直流側端子は、直流リンクＤＬに接続されている。直流リンクＤＬには、ＶＣＵ３４を介してバッテリ４０が接続されている。変換器３２は、モータ１２により発電された交流を直流に変換して直流リンクＤＬに出力する。
【００２２】
ＶＣＵ３４は、例えば、ＤＣ―ＤＣコンバータである。ＶＣＵ３４は、バッテリ４０から供給される電力を昇圧して直流リンクＤＬに出力する。
【００２３】
制御部３６は、例えば、モータ制御部と、ブレーキ制御部と、バッテリ・ＶＣＵ制御部と、学習装置１００とを備える。モータ制御部、ブレーキ制御部、及びバッテリ・ＶＣＵ制御部は、それぞれ別体の制御装置、例えば、モータＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、バッテリＥＣＵといった制御装置に置き換えられてもよい。なお、本実施形態では制御部３６が学習装置１００を備えるが、車両１０とネットワークを介して通信可能なセンターサーバが学習装置１００を備えてもよい。
【００２４】
モータ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、モータ１２を制御する。ブレーキ制御部は、車両センサ２０の出力に基づいて、ブレーキ装置１６を制御する。バッテリ・ＶＣＵ制御部は、バッテリ４０に取り付けられたバッテリセンサ４２の出力に基づいて、バッテリ４０のＳＯＣ（State Of Charge；以下「充電率」ともいう）を算出し、ＶＣＵ３４及び表示装置６０に出力する。ＶＣＵ３４は、バッテリ・ＶＣＵ制御からの指示に応じて、直流リンクＤＬの電圧を上昇させる。充電率とは、ある時点における二次電池の充電の状態において、完全放電（０％）と満充電（１００％）の間のどこにあるかを示す情報である。
【００２５】
バッテリ４０は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ４０には、車両１０の外部の充電器２００から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のための放電を行う。バッテリセンサ４２は、例えば、電流センサ、電圧センサ、及び温度センサを備える。バッテリセンサ４２は、例えば、バッテリ４０の電流値、電圧値、温度を検出する。バッテリセンサ４２は、検出した電流値、電圧値、温度等を制御部３６及び通信装置５０に出力する。
【００２６】
通信装置５０は、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網を接続するための無線モジュールを含む。通信装置５０は、バッテリセンサ４２から出力される電流値、電圧値、温度などのバッテリ使用状況情報を取得し、ネットワークを介して、センターサーバなどのサーバーに送信する。通信装置５０は、送信するバッテリ使用状況情報に自車両のバッテリの種別情報及び車種情報を付加する。また、通信装置５０は、ネットワークを介してサーバーから送信された情報を受信する。通信装置５０は、受信した情報を表示装置６０に出力する。
【００２７】
表示装置６０は、例えば、表示部６２と、表示制御部６４と、を備える。表示部６２は、表示制御部６４の制御に応じた情報を表示する。表示制御部６４は、制御部３６及び通信装置５０から出力される情報に応じて、バッテリの劣化度合を表示部６２に表示させる。また、表示制御部６４は、車両センサ２０から出力された車速等を表示部６２に表示させる。
【００２８】
充電口７０は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口７０は、充電ケーブル２２０を介して充電器２００に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４を備える。第１プラグ２２２は、充電器２００に接続され、第２プラグ２２４は、充電口７０に接続される。充電器２００から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口７０に供給される。
【００２９】
また、充電ケーブル２２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と充電器２００の間の通信を仲介する。したがって、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４のそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。
【００３０】
コンバータ７２は、バッテリ４０と充電口７０の間に設けられる。コンバータ７２は、充電口７０を介して充電器２００から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ７２は、変換した直流電流をバッテリ４０に対して出力する。
【００３１】
図２は、車両１０の車室内の構成を例示した図である。図２に示すように、車両１０には、例えば、車両１０の操舵を制御するステアリングホイール９１と、車外と車室内とを区分するフロントウインドシールド９２と、インストルメントパネル９３とが設けられる。フロントウインドシールド９２は、光透過性を有する部材である。
【００３２】
また、表示装置６０の表示部６２は、車室内のインストルメントパネル９３における運転席９４の正面付近に設けられる。表示部６２は、運転者がステアリングホイール９１の間隙から、或いはステアリングホイール９１越しに視認可能である。また、インストルメントパネル９３の中央には、第２表示装置９５が設けられる。第２表示装置９５は、例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置（不図示）により実行されるナビゲーション処理に対応する画像を表示したり、テレビ電話における相手の映像等を表示したりする。また、第２表示装置９５は、テレビ番組を表示したり、ＤＶＤを再生したり、ダウンロードされた映画等のコンテンツを表示してもよい。
【００３３】
図３は、表示部６２に表示される画面の一例を示す図である。図３に示すように、表示部６２には、例えば、劣化状態Ｔ１及びバッテリ充電率メータＭ１が表示される。劣化状態とは、現在の満充電容量と初期の満充電容量との比（以下「最大容量比」という。）である。つまり、劣化状態は、現在の満充電容量が初期の満充電容量に比べて劣化した割合を示す。劣化状態Ｔ１は数字によって表示され、バッテリ充電率メータＭ１はメータによって表示される。例えば、図３では、劣化状態Ｔ１は、現在の満充電容量が初期の満充電容量に比べ１０％劣化した状態（最大容量比が９０％）であることを示している。例えば、バッテリ充電率メータＭ１は、二次電池が満充電されている場合（充電率が１００％の場合）、メータの“Ｆ”の値を示す。例えば、バッテリ充電率メータＭ１は、二次電池が完全に放電している場合（充電率が０％の場合）、メータの“Ｅ”の値を示す。
【００３４】
図４は、学習装置１００の機能構成の一例を示す図である。学習装置１００は、例えば、記憶部１１０、データ管理部１２０、データ履歴取得部１２１、学習回数抽出部１２２、閾値決定部１２３、学習可否判定部１２４、及び学習部１２５を備える。
【００３５】
記憶部１１０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部１１０は、充放電・学習履歴１１１及び対応テーブル１１２を記憶する。
【００３６】
学習装置１００の記憶部１１０以外の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。なお、学習装置１００自体が、制御部３６のソフトウェア機能であってもよい。
【００３７】
データ管理部１２０は、バッテリ・ＶＣＵ制御部から充電率を所定のサンプリング周期で取得し、充放電・学習履歴１１１に格納する。例えば、データ管理部１２０は、１分毎にバッテリ・ＶＣＵ制御部からバッテリ４０の充電率及び充電容量のデータを取得し、充放電・学習履歴１１１にデータの追加、更新及び削除を行う。
【００３８】
データ履歴取得部１２１は、充放電・学習履歴１１１から所定の期間における充放電・学習履歴１１１のデータを取得する。データ履歴取得部１２１は、取得したデータを学習回数抽出部１２２、閾値決定部１２３、及び学習可否判定部１２４へ送る。なお、所定の期間は、予め設定されてもよいし、ユーザーによって任意に定められてもよい。充放電・学習履歴１１１に関しては、図５を用いて説明する。
【００３９】
図５は、充放電・学習履歴１１１の内容の一例を示す図である。充放電・学習履歴１１１は、計測時刻に対応して、充電率と、充放電電流と、学習フラグとが対応付けられたデータ履歴である。充放電電流とは、前回のレコードと当該レコードとの間に行われた充放電の電流積算値である。
【００４０】
学習フラグとは、学習データとして採用されたデータの開始時点と終了時点にそれぞれ付与されるフラグである。学習開始時点には「１」が付与され、学習終了時点には「２」が付与される。学習フラグは、データ管理部１２０によって付与される。
【００４１】
図４の説明に戻る。学習回数抽出部１２２は、第１期間Ｔ１における学習回数を抽出する。第１期間とは、現在の時刻から所定の時刻まで遡った期間である。第１期間Ｔ１は、例えば、１週間〜１か月程度の期間である。学習回数抽出部１２２は、例えば、データ履歴取得部１２１から受け取った充放電・学習履歴１１１を参照し、第１期間Ｔ１における学習フラグ「２」の数をカウントすることで、所定の期間における学習回数を抽出する。学習回数抽出部１２２は、抽出した回数（以下、抽出学習回数）を閾値決定部１２３に送る。
【００４２】
閾値決定部１２３は、学習回数抽出部１２２から受け取った抽出学習回数を用いて対応テーブル１１２を参照し、差分充電率に対する閾値を決定する。差分充電率（ΔＳＯＣ）とは、所定期間における充電率の最大値と、充電率の最小値との差分を示す充電率である。閾値決定部１２３は、対応テーブル１１２において抽出学習回数に対応付けられた閾値を、学習可否判定部１２４で使用される閾値として決定する。
【００４３】
図６は、実施形態に係る対応テーブル１１２の内容の一例を示す図である。対応テーブル１１２は、学習回数に対して閾値が対応づけられたテーブルである。学習回数は、学習部１２５が学習データを用いてバッテリ４０の劣化状態の学習を行った回数を示す情報である。閾値は、学習可否判定部１２４で使用される閾値である。閾値は、学習回数が多いほど大きくなるように定められている。この結果、閾値決定部１２３は、所定の期間における学習回数が少ない場合には低い閾値を決定し、学習回数が多い場合には高い閾値を決定することになる。
【００４４】
閾値決定部１２３は、低い閾値を決定することで、学習の機会（及び学習データの数）を増やすことができ、高い閾値を決定することで、精度の高い学習データを取得することができる。これにより、データ管理部１２０が差分充電率の低いデータしか取得できない場合であっても、積極的に容量学習を行うように誘導することができる。
【００４５】
図４の説明に戻る。学習可否判定部１２４は、閾値決定部１２３で決定された差分充電率の閾値に基づいて、充放電・学習履歴１１１に格納されたデータが学習データとして使用できるか否かを判定する。学習可否判定部１２４は、充放電・学習履歴１１１に格納されたデータのうち、第２期間内のデータを抽出する。第２期間とは、現在の時刻から所定の時刻まで遡った期間であり、かつ第１期間よりも短い期間である。第２期間は、例えば、１日〜数日程度の期間である。
【００４６】
学習可否判定部１２４は、更に、第２期間内のデータを「充電中」、「休止中」、「走行中」などのシーンに分類し、シーン内での充電率の最大値と最小値を求める。そして、学習可否判定部１２４は、少なくとも一つのシーン内の充電率の最大値と最小値の差分（差分充電率）が閾値を超える場合、その最大値と最小値の間のデータが、学習データとして使用できると判定し、学習データとして学習部１２５へ送る。なお、第２期間をシーンに分類することを省略してもよい。学習可否判定部１２４は、最大値と最小値の差分が閾値を超えない場合、第２期間内のデータは学習データとして使用できないと判定する。
【００４７】
学習部１２５は、学習可否判定部１２４から受け取った学習データ（差分充電率及び充放電電流）に基づいて、バッテリ４０の劣化状態の学習を行う。学習部１２５は、バッテリ４０の劣化状態の学習を行った場合、学習フラグを更新させる通知をデータ管理部１２０に送る。データ管理部１２０は、充放電・学習履歴１１１において、所定期間における充電率の最大値及び最小値のレコードの学習フラグをそれぞれ「１」、「２」に変更する。
【００４８】
劣化状態の学習について説明する。学習部１２５は、学習データに基づいて、現在のバッテリ４０の満充電容量（以下「現在最大容量」という。）を算出する。学習部１２５は、現在最大容量と、初期最大容量とに基づいて、現在最大容量の初期最大容量に対する最大容量比（劣化状態）を算出する。初期最大容量とは、出荷時のバッテリ４０の満充電容量である。学習部１２５は、算出した最大容量比に対し、クラスタリング処理などの統計処理を行う。これにより、学習部１２５は、バッテリ４０の劣化状態を学習することができる。学習部１２５は、算出した最大容量比を表示制御部６４に送る。表示制御部６４は、受け取った最大容量比を表示部６２に表示させる（例えば、図３の表示例）。
【００４９】
図７は、実施形態に係るバッテリ４０の満充電容量の劣化状態の具体例を示す図である。図７では、実線は、バッテリ４０の本来の劣化状態（真値）を示す線である。図７では、白丸は、学習部１２５によって算出された最大容量比の算出値である。図７では、点線は、算出値に最小二乗法を用いた最大容量比（学習値）を示す線である。縦軸は、バッテリ４０の最大容量である。横軸は、時間である。なお、図７では、出荷時のバッテリ４０の初期最大容量と、現在最大容量とが同値である場合を最大容量比の１００％とする。
【００５０】
図７では、算出値が時系列に沿って存在しているため、算出値に基づいた最大容量比が二次元グラフとして描画される。このとき、学習データが少ない（つまり、算出値が少ない）と、統計処理によって求められた値が離散してしまい、最大容量比の二次元グラフがうまく描画できない場合がある。このため、閾値決定部１２３が学習回数に基づいて、差分充電率の閾値を決定することで、学習部１２５は、学習データの数を十分に確保することができ、統計処理によって求められる学習値を収束させることができる。
【００５１】
図８は、実施形態に係る劣化状態の学習の処理フローを示すフローチャートである。図８のフローチャートは、例えば、エンジンをかける際（イグニッションオン時）に開始される。
【００５２】
まず、データ履歴取得部１２１は、充放電・学習履歴１１１から所定の期間における充放電・学習履歴１１１のデータを取得する（ステップＳ１０１）。次に、学習回数抽出部１２２は、充放電・学習履歴１１１に格納された学習フラグに基づいて、第１期間に何度学習が行われたかをカウントする。学習回数抽出部１２２は、カウントした学習回数を所定期間における抽出学習回数として抽出する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
次に、閾値決定部１２３は、学習回数抽出部１２２から受け取った抽出学習回数を用いて対応テーブル１１２を参照し、差分充電率の閾値を決定する（ステップＳ１０３）。次に、学習可否判定部１２４は、閾値決定部１２３で決定された差分充電率の閾値に基づいて、充放電・学習履歴１１１に格納された学習フラグが付与されたレコードの差分充電率が学習データとして使用できるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
差分充電率が閾値決定部１２３で決定された閾値を超える場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、学習可否判定部１２４は、第２期間の充電率の最大値と最小値の間のデータが、学習データとして使用できると判定する（ステップＳ１０５）。学習可否判定部１２４は、充放電・学習履歴１１１の差分充電率およびその間の充放電電流のレコードを学習データとして学習部１２５へ送る。学習部１２５は、学習データ（ΔＳＯＣ及びΔＡｈ）に基づいて、現在のバッテリ４０の現在最大容量を算出する。次に、学習部１２５は、現在最大容量と、初期最大容量とに基づいて、現在最大容量の初期最大容量に対する最大容量比（劣化状態）を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５５】
学習部１２５は、算出した最大容量比を表示制御部６４に送る。次に、表示制御部６４は、受け取った最大容量比を表示部６２に表示させる（ステップＳ１０７）。また、差分充電率が閾値決定部１２３で決定された閾値を超えない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、学習可否判定部１２４は、第２期間内のデータは学習データとして使用できないと判定する（ステップＳ１０８）。次に、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理を行う。
【００５６】
このように構成された学習装置１００によれば、閾値決定部１２３、及び学習部１２５を持つことで、第２期間における学習回数に基づいて、差分充電率の閾値を決定することができる。閾値決定部１２３は、充放電・学習履歴１１１から抽出した学習回数を用いて対応テーブル１１２を参照し、差分充電率の閾値を決定する。閾値決定部１２３は、第２期間における学習回数が少ない場合には低い閾値を決定でき、第２期間における学習回数が多い場合には高い閾値を決定できる。学習部１２５は、学習データとなる差分充電率に基づいて、バッテリ４０の劣化状態の学習を行う。これにより、学習装置１００は二次電池の劣化状態の学習機会をある程度確保することができる。
【００５７】
［変形例］
データ履歴取得部１２１は、充放電・学習履歴１１１から、差分充電率と、学習に使用される学習データの数を取得してもよい。つまり充放電・学習履歴１１１は、学習データフラグのカラムを有してもよい。学習データフラグは、データ管理部１２０によって付与されてもよい。充放電・学習履歴１１１は、学習部１２５で学習されたか否かに関わらず、学習データとして用いられるレコードを「１」、学習データとして用いられないレコードを「０」として格納してもよい。このとき、閾値決定部１２３は、学習データの数に基づいて、差分充電率に関する閾値を決定してもよい。
【００５８】
学習部１２５は、学習可否判定部１２４から学習データを受け取った際、すぐにバッテリ４０の劣化状態の学習を行わなくてもよい。つまり、学習部１２５は、所定の数以上の学習データを取得した場合にバッテリ４０の劣化状態の学習を開始してもよい。
【００５９】
図９は、変形例に係る対応テーブル１１２の内容の一例を示すデータテーブルである。なお、図６で説明した内容に関しては適宜省略する。
【００６０】
記憶部１１０は、例えば、図９に示される対応テーブル１１２を予め記憶する。対応テーブル１１２は、学習回数に対して、閾値及びデータ反映率が対応付けられたテーブルである。
【００６１】
データ反映率とは、劣化状態を学習する際、学習部１２５で算出された最大容量比をどの程度反映するかを示す情報である。データ反映率は、学習回数に基づいて、所定の反映率が定められている。例えば、第２期間における学習回数が少ない場合、学習の機会が不十分であるため、データ反映率は、高く設定されている。例えば、第２期間における学習回数が多い場合、学習データが十分であるためデータ反映率は、低く設定されている。なお、学習回数に応じて定められるデータ反映率は、予め定められていてもよいし、ユーザーによって任意に定められてもよい。
【００６２】
また、学習回数に代えて、ΔＯＣＶ、安定時間、平均電流を用いて閾値を決定してもよい。ΔＯＣＶとは、バッテリ４０の電圧である。安定時間とは、充放電の前後でバッテリ４０が安定している状態の時間を示す情報である。平均電流とは、バッテリ４０の電流である。例えば、閾値決定部１２３は、ΔＯＣＶが大きいほど、閾値が大きくなるように閾値を決定してもよい。例えば、閾値決定部１２３は、安定時間が長いほど、閾値が大きくなるように閾値を決定してもよい。例えば、閾値決定部１２３は、平均電流が大きいほど、閾値が大きくなるように閾値を決定してもよい。
【００６３】
なお、学習回数に応じて定められるΔＯＣＶ、安定時間、及び平均電流は、予め定められていてもよいし、ユーザーによって任意に定められてもよい。ΔＯＣＶ、安定時間、及び平均電流を用いることで、学習回数抽出部１２２で学習回数を抽出しなくても、閾値決定部１２３は、閾値を決定することができる。
【００６４】
図１０は、変形例に係る対応テーブル１１２の内容の一例を示すデータテーブルである。なお、図６で説明した内容に関しては適宜省略する。
【００６５】
記憶部１１０は、例えば、図１０に示される対応テーブル１１２を予め記憶する。対応テーブル１１２は、差分充電率の二乗和、及び閾値の情報に基づいて生成される。差分充電率の二乗和とは、差分充電率の二乗値を積算した値である。
【００６６】
学習可否判定部１２４は、学習回数の代わりに差分充電率の二乗和に基づいて、対応テーブル１１２に格納された差分充電率が学習データとして使用できるか否かを判定してもよい。学習可否判定部１２４は、差分充電率の二乗和が所定の値より大きい場合、対象となるレコードの差分充電率を学習データとして学習部１２５へ送る。学習可否判定部１２４は、差分充電率の二乗和が所定の値より小さい場合、対象となるレコードの差分充電率を学習データとして使用せず破棄する。
【００６７】
これにより、図１０の対応テーブル１１２を用いることで、学習回数抽出部１２２で学習回数を抽出し、閾値決定部１２３で閾値を決定しなくても、学習部１２５は、学習を行うことができる。
【００６８】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態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の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００６９】
１０…車両
１２…モータ
１４…駆動輪
１６…ブレーキ装置
２０…車両センサ
３０…ＰＣＵ
３２…変換器
３４…ＶＣＵ
３６…制御部
４０…バッテリ
４２…バッテリセンサ
５０…通信装置
６０…表示装置
６２…表示部
６４…表示制御部
７０…充電口
７２…コンバータ
９１…ステアリングホイール
９２…フロントウインドシールド
９３…インストルメントパネル
９４…運転席
９５…第２表示装置
１００…学習装置
１１０…記憶部
１１１…充放電・学習履歴
１１２…対応テーブル
１２０…データ管理部
１２１…データ履歴取得部
１２２…学習回数抽出部
１２３…閾値決定部
１２４…学習可否判定部
１２５…学習部
２００…充電器
２２０…充電ケーブル
２２２…第１プラグ
２２４…第２プラグ
【図１】
2020071070.tif 000003
【図２】
2020071070.tif 000004
【図３】
2020071070.tif 000005
【図４】
2020071070.tif 000006
【図５】
2020071070.tif 000007
【図６】
2020071070.tif 000008
【図７】
2020071070.tif 000009
【図８】
2020071070.tif 000010
【図９】
2020071070.tif 000011
【図１０】
2020071070.tif 000012