(57)【要約】二次電池は劣化すると内部抵抗が増大するため、劣化した二次電池は、充電時は端子電圧が大きく、放電時は端子電圧が小さくなり、劣化していない二次電池の端子電圧と差が生じる。第１のニューラルネットワークを用いて複数の二次電池の劣化の程度及び推測値を算出し、劣化が大きい二次電池は充電レートを遅くして満充電状態にさせず、劣化の小さい二次電池は充電レートを早くして満充電状態にさせることで、劣化の程度のバラツキを低減する。劣化の度合いの大きい二次電池は、満充電状態にならないように充電終止電圧を低めに設定し、その充電条件の選別は、第２のニューラルネットワークを用いた演算に基づいて行う。
2018229597.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集積回路と、
第１の二次電池と、
第２の二次電池と、を有し、
一方の二次電池に対して充電率が１％以上１００％以下となる範囲で充放電を行い、
ニューラルネットワークを用いて前記集積回路が前記第１の二次電池及び前記第２の二次電池の劣化分析を行い、
劣化程度の大きいほうの二次電池を前記集積回路が検出し、
劣化程度が大きいほうの二次電池に対して、劣化程度が小さいほうの二次電池よりも狭い範囲内に収まる充電率となる充電条件で充電を行う充電制御システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、
前記第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、
前記第１のスイッチ及び前記第２のスイッチは、前記集積回路により制御される充電制御システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、前記集積回路は、酸化物半導体を有するトランジスタを含む充電制御システム。
【請求項４】
請求項１または請求項２において、前記劣化程度が大きいほうの二次電池は、満充電状態にならないように充電を停止し、前記劣化程度が小さいほうの二次電池は、満充電状態を維持する充電制御システム。
【請求項５】
請求項１または請求項２において、前記劣化程度が大きいほうの二次電池は、放電時に充電率が３０％未満とならないように放電を停止し、前記劣化程度が小さいほうの二次電池は、充電率が３０％未満に達するまで放電させる充電制御システム。
【請求項６】
請求項１または請求項２において、前記充電条件は、第２のニューラルネットワークを用いて決定する充電制御システム。
【請求項７】
第１の二次電池及び第２の二次電池の劣化程度診断を行い、
前記第１の二次電池と前記第２の二次電池のうち、劣化が小さい一方の電池に接続されたスイッチをオン状態として第１の充電条件で満充電状態とし、
劣化が大きいもう一方の電池に接続されたスイッチをオン状態として前記第１の充電条件とは異なる第２の充電条件で充電を開始して充電率５０％以上８０％以下の範囲で充電停止し、充電履歴を記録する充電制御方法。
【請求項８】
請求項７において、前記劣化程度診断は第１のニューラルネットワーク処理により行われる充電制御方法。
【請求項９】
請求項７または請求項８において、前記第２の充電条件は第２のニューラルネットワーク処理により決定される充電制御方法。
【請求項１０】
第１の表示領域と、第２の表示領域と、集積回路と、第１の二次電池と、第２の二次電池と、を有し、
ニューラルネットワークを用いて前記集積回路が前記第１の二次電池、或いは前記第２の二次電池の劣化分析を行い、
劣化程度が大きいほうの二次電池に対して劣化程度が小さいほうの二次電池よりも充電率が狭い範囲で充電を行う電子機器。
【請求項１１】
請求項１０において、前記第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、
前記第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、
前記第１のスイッチ及び前記第２のスイッチは、前記集積回路により制御される電子機器。
【請求項１２】
請求項１０または請求項１１において、前記集積回路は、メモリを有する電子機器。
【請求項１３】
第１の表示領域と、第２の表示領域と、第１の集積回路と、第２の集積回路と、第１の二次電池と、第２の二次電池と、を有し、
前記第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、前記第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、前記第１のスイッチは、前記第１の集積回路により制御され、前記第２のスイッチは、前記第２の集積回路により制御される電子機器。
【請求項１４】
請求項１１または請求項１３において、酸化物半導体を有するトランジスタを含む電子機器。
【請求項１５】
請求項１１または請求項１３において、さらに瞳を撮像する機能を有する撮像装置を有する電子機器。
【請求項１６】
請求項１３において、前記第１の集積回路は、メモリを有する電子機器。
【請求項１７】
請求項１３において、第１のニューラルネットワークを用いて前記第１の集積回路が前記第１の二次電池の劣化分析を行い、
第２のニューラルネットワークを用いて前記第２の集積回路が前記第２の二次電池の劣化分析を行い、
劣化程度が大きいほうの二次電池に対して劣化程度が小さいほうの二次電池よりも充電率が狭い範囲で充電を行う電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明の一様態は、物、方法、又は、製造方法に関する。または、本発明の一様態は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、又は、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関する。本発明の一態様は、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、照明装置、電子機器、またはそれらの製造方法に関する。特に、充電制御システム、充電制御方法、及び二次電池を有する電子機器に関する。本発明の一態様は、車両、または車両に設けられる車両用電子機器に関する。【０００２】  なお、本明細書中において、蓄電装置とは、蓄電機能を有する素子及び装置全般を指すものである。例えば、リチウムイオン二次電池などの蓄電池（二次電池ともいう）、リチウムイオンキャパシタ、全固体電池、及び電気二重層キャパシタなどを含む。【０００３】  本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた充電制御システムに関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた電子機器に関する。また、本発明の一態様は、車両に限定されず、構造体などに設置された太陽光発電パネルなどの発電設備から得られた電力を貯蔵するための蓄電装置の充電制御システムにも適用できる。
【背景技術】
【０００４】  近年、リチウムイオン二次電池、リチウムイオンキャパシタ、空気電池等、種々の蓄電装置の開発が盛んに行われている。特に高出力、高エネルギー密度であるリチウムイオン二次電池は、携帯電話、スマートフォン、タブレット、もしくはノート型コンピュータ等の携帯情報端末、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、医療機器、又は、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、もしくはプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車など、半導体産業の発展と併せて急速にその需要が拡大し、充電可能なエネルギーの供給源として現代の情報化社会に不可欠なものとなっている。【０００５】  携帯情報端末や電気自動車などにおいては、複数の二次電池を直列接続または並列接続して保護回路を設け、電池パック（組電池ともよぶ）として使用される。電池パックとは、二次電池の取り扱いを容易にするため、複数の二次電池を、所定の回路と共に容器（金属缶、フィルム外装体）内部に収納したものを指す。電池パックは、動作状態を管理するために、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）が設けられる。電池パックを構成する複数の二次電池はそれぞれ特性にバラツキがあると、アンバランスが生じてしまう。アンバランスが生じると充電時に過充電になる二次電池や、満充電まで充電されない二次電池が生じ、電池パック全体のみかけの容量が減少する。しかしながら、ある電圧に到達した段階で充電は終了するため、実際の容量と、演算で出力される容量との間にずれが生じる。【０００６】  一つの電池パック、即ち複数の二次電池をまとめて充電、または放電を行っているため、一つの電池パック内部ではアンバランスが増大する。劣化の大きな一部の電池のみに対してストレスが加わり劣化を加速させるため、充放電を繰り返し行えば、結果として電池パックとしての寿命がどんどん短くなるという悪循環になっている。【０００７】  電気自動車は電動モータのみを駆動部とする車両であるが、エンジンなどの内燃機関と電動モータの両方を備えたハイブリッド自動車もある。二次電池を用いる自動車の下部には、複数の二次電池を一つの電池パックとした複数セットの電池パックが配置されている。【０００８】  電気自動車やハイブリッド自動車を充電する場合、充電用施設または家庭用電源を用いて充電を行う。充電用施設の仕様、即ち充電電圧などの充電条件によって満充電に到達するまでの時間が異なるため、充電終了時刻を予測することは困難である。【０００９】  電気自動車やハイブリッド自動車に用いる二次電池は、充放電回数、放電深度、充電電流、充電する環境（温度変化）などによって劣化が生じる。使用者の使い方にも依存し、充電時の温度や、急速充電する頻度や、回生ブレーキによる充電量や、回生ブレーキによる充電タイミングなども電池の劣化度合いを左右する可能性がある。【００１０】  また、電気自動車やハイブリッド自動車に用いる二次電池は、長期間使用することが前提であるため、十分な信頼性を有することが望まれている。特許文献１は、電池セルの容量に従って、トランジスタを制御して、放電する電池セルから充電する電池セルへの充放電を制御する方法が記載されている。【００１１】  また、人間の頭部に設置するデバイス、例えば、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤとも呼ぶ）や、眼鏡型デバイスなどにおいてはバッテリーの重量またはバッテリーの配置による重量バランスなども重視される。複数のバッテリーを内蔵している眼鏡型デバイスは特許文献２に開示されている。【００１２】  また、特許文献３には、映像をＨＭＤで観察しながら視野のズームアップを行うデバイスが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１７−０２２９２８号公報
【特許文献２】特開２０１６−０７６４７５号公報
【特許文献３】特開２０１７−１３０１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】  二次電池の実際の正確な残容量は、その二次電池を放電させて検出することで得ることができるが、実際に放電させてしまってはデバイスを使用することができないため、残容量と相関をもつパラメータ（電池電圧や積算電流）から残容量を推定している。また、二次電池は化学反応を利用しているため、少ないデータに基づいて残容量を瞬時に推定すると誤りとなる場合もある。【００１５】  また、二次電池は劣化すると内部抵抗が増大するため、劣化した二次電池は、充電時は端子電圧が大きく、放電時は端子電圧が小さくなり、劣化していない二次電池の端子電圧と差が生じる。従って、複数の二次電池間で劣化の程度を揃えるようにすることを課題の一つとする。また、電子機器に用いられている複数の二次電池間における端子電圧の差を低減し、二次電池間のアンバランスを低減することも課題の一つとする。【００１６】  本発明の一態様は、新規な電池管理回路、蓄電装置、及び電子機器等を提供することを課題の一とする。【００１７】  なお、本発明の一態様の課題は、上記列挙した課題に限定されない。上記列挙した課題は、他の課題の存在を妨げるものではない。なお、他の課題は、以下の記載で述べる、本項目で言及していない課題である。本項目で言及していない課題は、当業者であれば明細書又は図面等の記載から導き出せるものであり、これらの記載から適宜抽出することができる。なお、本発明の一態様は、上記列挙した課題、及び／又は他の課題のうち、少なくとも一つの課題を解決するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】  組電池全体の充電ではなく、二次電池を選別し、個別に二次電池の充電を行い、二次電池間のアンバランスを低減する。従来では複数の二次電池をまとめて制御していたが、本発明においては、複数の二次電池、好ましくは２個以上の二次電池を個別に制御することで、二次電池間のアンバランスを低減する。特に電気自動車などで回生エネルギーなどを利用する場合、繰り返し充電が多くなるため、優先的に劣化の少ない電池に充電を行う、または充電回数を増やす。また、劣化の大きい電池には充電条件を変えて劣化を抑え、満充電状態にならない範囲内で充電を停止する。繰り返し充電が多くなる太陽電池を搭載した電気自動車や、発電用のエンジンを搭載した電気自動車においても有効である。【００１９】  二次電池の電流、電圧、温度などを検出素子やセンサなどで検出し、充電状態（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ（ＳＯＣ））を演算する。なお、ＳＯＣは充電率とも呼ばれ、二次電池の最大容量に対する残容量の割合で定義する。理想的には時間の進行に合わせて全ての二次電池のＳＯＣが同じであることが望ましいが、実際には異なり、使用すればするほど１つの組電池の内における個体差に基づくアンバランスが拡大してしまう。そこで、個別の二次電池に関する情報を収集し、第１のニューラルネットワークを用いて劣化の程度を分析（診断、または今後、劣化が大きくなり、個体間の差が大きくなることを推測）し、個別の二次電池に対して最適な充電条件で充電を行う。最適な充電条件は第２のニューラルネットワークを用いて決定してもよい。第１のニューラルネットワークと第２のニューラルネットワークは別々のマイクロコンピュータに構成することが好ましい。【００２０】  本明細書で開示する発明は、集積回路と、第１の二次電池と、第２の二次電池と、を有し、一方の二次電池に対してＳＯＣ（充電率）が１％以上１００％以下のうち、任意の一定範囲（放電下限電圧以上充電上限電圧以下）内で充放電を行い、ニューラルネットワークを用いて、集積回路が第１の二次電池及び第２の二次電池の劣化程度診断を行い、劣化程度の大きいほうの二次電池を集積回路が検出し、劣化程度が大きいほうの二次電池に対して、劣化程度が小さいほうの二次電池よりも狭い範囲内に収まる充電率となる充電条件で充電を行う充電制御システムである。例えば、劣化程度が大きいほうの二次電池の充電上限電圧を低く選択的に設定し、低い充電レートで充電を行うことで劣化の進行を抑える。【００２１】  上記構成において、劣化程度が小さいほうの二次電池よりも狭い範囲内に収まる充電率となる充電条件は、第２のニューラルネットワークを用いて決定してもよい。【００２２】  上記構成において、第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、第１及び第２のスイッチは、集積回路により制御される。集積回路は、ＳＯＣ（充電率）と相関のある充放電特性データを記憶するメモリを有する。集積回路は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を含み、電気自動車全体などのデバイスを管理する。必要とされる演算ができるのであれば特にＣＰＵに限定されず、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、またはＡＰＵ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いてもよい。なお、ＡＰＵは、ＣＰＵとＧＰＵを一つに統合したチップを指している。【００２３】  上記構成においては、２個の二次電池を用いる例を示しているが特に限定されず、二次電池の数は３以上、または１００以上、または７０００以上１万以下とする。車載の二次電池において、複数の二次電池からの電力を遮断するため、工具を使わずに高電圧を遮断できるサービスプラグまたはサーキットブレーカが設けられている。例えば、２個から１０個のセルを有する電池モジュールを４８個直列に接続する場合には、２４個目の電池モジュールと２５個目の電池モジュールの間にサービスプラグまたはサーキットブレーカが設けられている。個別の二次電池を制御するため、個別にスイッチを設ける。例えば、二次電池と同じ個数のＩＣチップ（スイッチを含む）を用意し、一つの二次電池に対して一つのＩＣチップを電気的に接続する。【００２４】  また、人間の頭部に設置するデバイスにおいて、複数の二次電池を設け、ニューラルネットワークを用いて好ましくは２個以上を個別に制御することで、二次電池間のアンバランスを低減する。【００２５】  本明細書で開示する発明は、第１の表示領域と、第２の表示領域と、集積回路と、第１の二次電池と、第２の二次電池と、を有し、ニューラルネットワークを用いて集積回路が第１の二次電池、或いは第２の二次電池の劣化分析を行い、劣化程度が大きいほうの二次電池に対してＳＯＣが劣化程度が小さいほうの二次電池よりも狭い範囲で充電を行う電子機器である。【００２６】  上記構成において、第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、第１及び第２のスイッチは、集積回路により制御される。集積回路は、ＳＯＣと相関のある充放電特性データを記憶するメモリを有する。【００２７】  上記構成において第１の表示領域は、第１の表示装置であり、第２の表示領域は、第２の表示装置である。それぞれ独立した表示装置を用いることで右目用の表示装置と、左目用の表示装置との間隔を目の位置に合わせて調節することができる。眼鏡型デバイスの場合、人間の目の間隔、即ち瞳孔間間隔は、約５０ｍｍから約８０ｍｍと幅がある。また、それぞれ独立した二次電池を用いることで個別の二次電池に関する情報を収集し、最適な充電条件で充電を個別に行うことができる。【００２８】  上記構成においては、２個の二次電池を用いる例を示しているが特に限定されず、二次電池の数は３以上、または１００以上とする。個別の二次電池を制御するため、個別にスイッチを設ける。例えば、二次電池と同じ個数のＩＣチップ（スイッチを含む）を用意し、一つの二次電池に対して一つのＩＣチップを電気的に接続する。【００２９】  本明細書で開示する発明は、第１の表示領域と、第２の表示領域と、第１の集積回路と、第２の集積回路と、第１の二次電池と、第２の二次電池と、を有し、第１の二次電池は、第１のスイッチと電気的に接続され、第２の二次電池は、第２のスイッチと電気的に接続され、第１のスイッチは、第１の集積回路により制御さ��、第２のスイッチは、第２の集積回路により制御される電子機器である。【００３０】  また、上記構成において、電子機器は、瞳を撮像する機能を有する撮像装置を有する電子機器としてもよい。撮像した瞳の形状をもとに、瞳の形状の変化を検出することができる。集積回路は、瞳の形状の変化に応じた設定の変更に基づく表示データを生成してもよい。あるいは集積回路は、頭部の動きと、瞳の形状の変化と、に応じた設定の変更に基づく表示データを生成する。なお集積回路における表示データの生成はプロセッサ等の回路での処理を伴うため、表示データを演算して生成してもよい。集積回路は、表示装置の表示映像を見ることによって使用者が酔うことを低減する表示データを生成し、表示装置の表示映像を補正してもよい。【００３１】  上記構成において、ニューラルネットワークを用いて第１の集積回路が前記第１の二次電池の劣化分析を行い、ニューラルネットワークを用いて第２の集積回路が第２の二次電池の劣化分析を行い、劣化程度が大きいほうの二次電池に対して劣化程度が小さいほうの二次電池よりもＳＯＣが狭い範囲で充電を行う。【００３２】  上記構成において、集積回路は、酸化物半導体を有するトランジスタを含んでもよい。また、本明細書等において、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタをＯｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、あるいはＯＳトランジスタと呼ぶ。ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。【００３３】  また、本明細書等において、金属酸化物（ｍｅｔａｌ  ｏｘｉｄｅ）とは、広い表現での金属の酸化物である。金属酸化物は、酸化物絶縁体、酸化物導電体（透明酸化物導電体を含む）、酸化物半導体（Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒまたは単にＯＳともいう）などに分類される。例えば、トランジスタの半導体層に金属酸化物を用いた場合、当該金属酸化物を酸化物半導体と呼称する場合がある。つまり、金属酸化物が増幅作用、整流作用、及びスイッチング作用の少なくとも１つを有する場合、当該金属酸化物を、金属酸化物半導体（ｍｅｔａｌ  ｏｘｉｄｅ  ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、略してＯＳと呼ぶことができる。【００３４】  チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、好ましくは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）またはスズ（Ｓｎ）などとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。【００３５】  チャネル形成領域に含まれる金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域に含まれる金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。【００３６】  また、上記構成において、劣化程度が大きいほうの二次電池は、充電時において満充電状態にならないように充電を停止し、劣化程度が小さいほうの二次電池は、前記充電時において満充電状態を維持する。満充電状態とは、充電を開始した二次電池の電圧が充電終止電圧の範囲となるまで充電した状態を意味する。充電状態は、二次電池の容量に対して充電量を比率で表したＳＯＣによって示される。【００３７】  劣化の少ない二次電池を優先的に充電または放電させることで、劣化の大きい二次電池と充電回数や、満充電状態の維持期間などに差をつける。充電回数が多ければ多いほど、または満充電状態の維持期間が長ければ長いほど劣化が促進されるため、劣化の小さい二次電池を優先的に利用することで、劣化の大きい二次電池との差が縮小され、二次電池間の劣化の程度の差が縮小される。【００３８】  また、上記構成において、劣化程度が大きいほうの二次電池は、放電時にＳＯＣ（充電率）が３０％未満とならないように放電下限電圧の設定を上げて放電を停止し、前記劣化程度が小さいほうの二次電池は、ＳＯＣ（充電率）が３０％未満に達するまで放電させる。これらの放電の制御は１つのスイッチまたは複数のスイッチで行う。【００３９】  また、充電制御方法も本明細書で開示する発明の一つである。第１の二次電池及び第２の二次電池の劣化程度診断を行い、第１の二次電池と第２の二次電池のうち、劣化が小さい一方の電池に接続されたスイッチをオン状態として第１の充電条件で満充電状態とし、劣化が大きいもう一方の電池に接続されたスイッチをオン状態として第１の充電条件とは異なる第２の充電条件で充電を開始してＳＯＣ（充電率）５０％以上８０％以下の範囲で充電停止し、充電履歴を記録する。【００４０】  上記構成において、第２の充電条件はニューラルネットワーク処理により決定される。ニューラルネットワーク処理とは複数のデータを用いて学習するシステムである。また、予め学習させたニューラルネットワークを用いて得られた学習結果を利用していくつかの決められた充電条件のなかから一つを選択し、第２の充電条件を決定してもよい。【００４１】  組電池において一部の二次電池は満充電状態にしないため、残容量の異なる二次電池を利用することとなり、低い電圧の二次電池の電圧を個別に昇圧回路によって上昇させる。また、個別の二次電池に関する情報を収集し、第２のニューラルネットワークを用いて個別の二次電池に対して最適な条件を選び放電を行う。例えば、劣化の小さい二次電池を優先的に使用し、劣化の大きい二次電池は、ほとんど使用（放電または充電���せず、容量を維持する。組電池を電池間の劣化の程度が同じになるように使用することで、二次電池間のアンバランスを低減する。【００４２】  検出された二次電池の温度が高ければ、送風装置、液体循環装置などの冷却手段を制御する。また、外気の気温が低く、検出された二次電池の温度が低ければ、ヒータなどの加熱手段を制御して温度を上げてもよい。【００４３】  二次電池を有する車両に充電プラグを接続して充電設備から二次電池の充電を行う。充電方式は、ＣＨＡｄｅＭＯ方式とＣｏｍｂｏ方式などがある。また、非接触式の充電装置を用いてもよい。送信側のコイルから受電側コイルで電力のやりとりを行う。非接触式としては共鳴方式や電磁誘導方式がある。【００４４】  また、充電制御装置も本発明の一つである。充電制御装置は、第１の二次電池に電気的に接続された第１のスイッチと、第２の二次電池に電気的に接続された第２のスイッチと、第１の二次電池及び第２の二次電池の劣化分析または劣化診断または劣化推測を行う集積回路と、二次電池の劣化状態に適した充電条件を決定するニューラルネットワーク部と、一方の二次電池と第２の二次電池の出力電圧が同じになるように、小さい方の出力電圧を昇圧するコンバータとを有する。
【発明の効果】
【００４５】  電子機器に用いられている複数の二次電池間における性能劣化の差を低減し、二次電池間のアンバランスを低減することができる。複数の二次電池を直列または並列に接続しながら、二次電池のアンバランスを低減することで効率よく二次電池を使用し、長期間の組電池の使用を可能とする。【００４６】  また軽量の複数の二次電池を配置することでＨＭＤや眼鏡型デバイスに二次電池を内蔵することができる。また、複数の二次電池を適宜配置することで、電子デバイスの重量バランスを調整しやすくなる。【００４７】  電子機器に用いる複数の二次電池のうち、寿命が短いものがあった場合、短い寿命の二次電池の交換のタイミングで全ての二次電池を交換することが従来必要であったが、本発明により、１つだけ交換しても、充電条件を個別にニューラルネットワーク演算を行うことのできるマイクロプロセッサで調節するため、二次電池の使用期間に差があってもトータルで長い寿命を達成することができる。【００４８】  また、新規な電池管理回路を実現することができる。【００４９】  また、新規な充電制御システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の一態様を示すブロック図の一例。
【図２】本発明の一態様を示すフローチャートの一例。
【図３】本発明の一態様を示すフローチャートの一例。
【図４】本発明の一態様を示すフローチャートの一例。
【図５】ＳＯＣの一例を示すグラフ及び、容量とサイクルを示すグラフ。
【図６】ニューラルネットワークの構成の一例を示す図。
【図７】ニューラルネットワークの構成の一例を示す図。
【図８】ニューラルネットワークの構成の一例を示す図。
【図９】積和演算回路の構成例を示すブロック図。
【図１０】回路の構成例を示す回路図。
【図１１】積和演算回路の動作例を示すタイミングチャート。
【図１２】円筒型二次電池を示す図。
【図１３】コイン型二次電池を説明する図。
【図１４】二次電池を説明する図。
【図１５】二次電池を説明する図。
【図１６】二次電池を説明する図。
【図１７】電子機器の例を説明する図。
【図１８】電子機器の例を説明する図。
【図１９】電子機器の例を説明する図。
【図２０】電子機器の例を説明する図。
【図２１】本発明の一態様を示す上面図および模式図。
【図２２】電子機器を説明する図。
【図２３】容量とサイクルを示すグラフ（比較例）。
【発明を実施するための形態】
【００５１】  以下では、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下の説明に限定されず、その形態および詳細を様々に変更し得ることは、当業者であれば容易に理解される。また、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００５２】（実施の形態１）
図１（Ａ）に複数の二次電池、ここでは２個の二次電池を搭載した乗用車のブロック図の一例を示す。なお、図１（Ａ）では簡略化のため、座席や、ドアや、剛性をたかめるフレームなどは図示していない。
【００５３】  図１（Ａ）に示す乗用車は、二次電池３０１ａ、二次電池３０１ｂ、昇圧コンバータ３０２、インバータ３０３、モータ３０５、回生ブレーキ強調制御バルブ３０４、タイヤ３０６などを有する。
【００５４】  二次電池３０１ａ、二次電池３０１ｂはリチウムイオン二次電池であり、それぞれにスイッチ３１１ａ、３１１ｂが設けられ、充電または放電を複数のスイッチを用いて制御できる。スイッチの制御は、第１ＥＣＵで行われる。
【００５５】  回生ブレーキ強調制御バルブ３０４と二次電池３０１ａ（或いは、二次電池３０１ｂ）の間の電力のやりとりはＥＣＵ（第１ＥＣＵまたは第２ＥＣＵ）で制御が行われる。図１（Ａ）中において、ＥＣＵで制御する範囲を点線で囲っている。ＥＣＵは電子制御ユニットを指しており、マイクロコンピュータなどの集積回路の一種である。第１ＥＣＵは、１つのチップ上に集積して製造されたＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）から構成されているとしてもよい。また、集積化の手法はＬＳＩに限らず、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。また、ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、或いはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを用いてもよい。
【００５６】  乗用車の走行中においては、二次電池から供給される電力が、昇圧コンバータ３０２やインバータ３０３を介してモータ３０５に供給される。モータ３０５は、タイヤ３０６を回転させて乗用車を動かす。ブレーキ使用時においては、回生エネルギーを回収し、第２ＥＣＵ及び第１ＥＣＵを介して二次電池に充電される。充電の際には、劣化の度合いを考慮してスイッチ３１１ａ、３１１ｂを切り替えることで充電先を決定することができる。
【００５７】  本実施の形態では、ニューラルネットワークを用いて乗用車の走行中に複数の二次電池の劣化状態を分析（または診断または推測）し、ＳＯＣが３０％以上であれば、スイッチをオン状態として電力の供給を行う。ＳＯＣが３０％未満に放電されている二次電池に関しては、スイッチをオフ状態としてモータへの電力供給を停止する。またはＳＯＣが３０％未満に放電されている二次電池に対してスイッチをオン状態として優先的に回生ブレーキからの充電を開始する。また、劣化の程度が小さい二次電池に対してスイッチをオン状態として優先的に回生ブレーキからの充電を開始する。
【００５８】  ニューラルネットワークを用いて二次電池の劣化状態を分析（または診断または推測）し、最も劣化の小さい二次電池を基準とし、相対的に劣化が大きい二次電池に充電する際、満充電状態にならないように制御する。例えば、図１（Ａ）において二次電池３０１ａに比べて二次電池３０１ｂのほうが劣化が大きい場合、充電の途中に、二次電池３０１ａのスイッチ３１１ａをオン状態として引き続き充電を行い、満充電状態とし、二次電池３０１ｂのスイッチ３１１ｂをオフ状態とすることで充電を停止し、満充電状態にならないようにすることができる。
【００５９】  ここで、本実施の形態における充電制御システムの充電動作の一例について、図面を用いて説明する。図２は、停車中における充電動作を示すフローチャートである。なお、ここでは、ニューラルネットワーク処理を行うことのできるマイクロプロセッサをＥＣＵに搭載している例を示す。乗用車のＥＣＵに内蔵されているマイクロプロセッサは、アナログ積和演算回路を有してもよい。アナログ積和演算回路の詳細は後の実施の形態に示す。なお、ニューラルネットワーク処理を行うことのできるマイクロプロセッサはアナログ積和演算回路を用いなくとも構成することもできる。
【００６０】  まず、充電用のケーブルを用いて外部電源（単相ＡＣ２００Ｖまたは三相ＡＣ２００Ｖなど）とプラグとを電気的に接続し、二次電池の残容量（ＳＯＣ）などの情報を第１ＥＣＵのマイクロプロセッサが自動的に取得する（Ｓ１）。二次電池の残容量を測定する方法として、電圧法による検出方法や、積算法による検出方法などがある。物理的モデルに基づくＳＯＣの検出は電流、電圧、内部温度、無負荷電圧、外部温度、インピーダンスなどといったような変数に依拠するモデルが関与する。ＳＯＣを検出する方法は、クーロメトリである。
【００６１】  次いで、第１ＥＣＵのマイクロプロセッサがニューラルネットワーク処理を行って第１、第２の二次電池の劣化程度診断を行う（Ｓ２）。二次電池の劣化程度診断とは、基準となる二次電池のＳＯＣ（例えば出荷時のＳＯＣ）の時系列データと二次電池使用後のＳＯＣの時系列データを比較して劣化の度合いを判断することである。本実施の形態では、結果として劣化の程度が算出される（Ｓ４）。なお、二次電池の劣化の程度診断においては、充電開始後に充電電圧の推移から、充電プロファイルを推論し、推論された充電容量から劣化程度を診断してもよい。予め、リファレンスとなる二次電池の充電率とパラメータ（電流値や電圧値や内部インピーダンスや温度など）との相関関係を事前学習したニューラルネットワーク処理に対して、パラメータを入力することによって対象の二次電池のＳＯＣを推定し、対象の二次電池の出荷時のＳＯＣと比較することで劣化程度を診断することができる。また、出荷時のＳＯＣと比較でなくとも他の二次電池との比較によって劣化程度を診断してもよい。ニューラルネットワーク処理は公知の様々なニューラルネット演算方式を用いることができる。
【００６２】  同一回数充電された第１の二次電池と第２の二次電池とを比較する場合、どちらか一方の劣化が進行している。二次電池の劣化の程度を判断するためにしきい値を設けてもよい。
【００６３】  劣化が大きい二次電池は、第１の充電スイッチをＯＮ状態とする（Ｓ５）。そして、充電を開始（Ｓ６）し、満充電状態となる前に充電を停止する。第１の充電スイッチをＯＦＦ状態として充電の停止を行う（Ｓ７）。劣化が大きい二次電池は、ＳＯＣが５０％以上８０％以下の範囲内になるように充電を終了させる（Ｓ８）。劣化の程度や充電の履歴をメモリなどに保存（Ｓ１０）し、そのデータは、劣化程度（劣化度合いとも呼ぶ）の算出の際に、過去の充電履歴として参照（Ｓ３）できるようにする。劣化が大きい二次電池の充電は、このような一連の流れで行われる。
【００６４】  一方、劣化が小さい二次電池は、通常の充電を行う。図２においては、第２の充電スイッチをＯＮ状態（Ｓ５）とし、充電を開始（Ｓ６）し、満充電状態となった時点で終了（Ｓ９）する。そして第２の充電スイッチをＯＦＦ状態とする（Ｓ１１）。劣化が小さい二次電池の充電は、このような一連の流れで行われる。なお、第１の充電スイッチ及び第２の充電スイッチは、図１（Ａ）におけるスイッチ３１１ａ、３１１ｂに相当する。
【００６５】  ここで、本実施の形態における充電制御システムの放電動作及び充電動作の一例について、図面を用いて説明する。図３及び図４は、複数の二次電池を搭載した乗用車の走行開始および走行中における放電動作及び充電動作を示すフローチャートの一例である。なお乗用車の走行中の充電動作時の二次電池への給電源は回生エネルギーや、発電用エンジンが用いられる。
【００６６】  まず、電源回路と二次電池との間に設置されているスイッチをＯＮ状態とする（Ｓ１）。二次電池から電力を電源回路に供給する（Ｓ２）。
【００６７】  次いで、二次電池の電圧チェック（Ｓ３）を行い、複数の二次電池のＳＯＣをそれぞれ判定（Ｓ４）し、複数の二次電池のＳＯＣがしきい値以上であれば、二次電池の電圧差を検出する（Ｓ５）。なお、二次電池の電圧がしきい値未満であれば、充電動作とする。例えば、ＳＯＣの判定（Ｓ４）は、予めしきい値を決めておき、そのデータをメモリで記憶させて比較回路で行う。
【００６８】  次いで、複数の二次電池のうち、最大の電圧を有する二次電池を検出し、最大電圧の二次電池と他の一つの二次電池の電圧差を検出する（Ｓ５）。ただし、使用する複数の二次電池は電圧が異なっているものとする。本実施の形態においては、満充電状態にさせた二次電池と、劣化を抑えるために満充電状態にしない二次電池との２種類を少なくとも有するため、電圧の異なる二次電池を用いる放電動作となる。そのため、放電時には各二次電池の電圧に応じた昇圧率で使用目的電圧にＤＣＤＣコンバータなどを用いて昇圧して二次電池を使用する。
【００６９】  最大の電圧を有する二次電池との電圧差が小さい二次電池（即ち電圧が大きい二次電池）の場合は、通常の二次電池の使用となる。昇圧レートを算出（Ｓ６）し、昇圧回路との接続をＯＮ状態（Ｓ７）として昇圧を開始（Ｓ８）する。そして電源供給を制御するスイッチをオン（Ｓ９）とし回路への電源供給を開始（Ｓ１０）し、乗用車を走行させた後、停車して回路への電力供給を停止する。昇圧レートなどの算出はニューラルネットワーク処理を用いてもよい。
【００７０】  そして、２回目の二次電池の電圧チェック（Ｓ１１）を行い、２回目のＳＯＣを判定（Ｓ１２）し、十分に残容量がある場合、回路への電源供給停止指示（Ｓ１３）を出さずに回路への電源供給継続（Ｓ１４）を行い、一定時間経た後、再び電圧チェックが行われ、放電可能でなくなるまで繰り返す。二次電池の残容量がなくなれば回路への電力供給を停止（Ｓ１５）し、必要であれば充電を行う。
【００７１】  最大の電圧を有する二次電池との電圧差が中程度である二次電池の場合は、残容量が異なる点以外は、電圧差が小さい二次電池の場合とほぼ同一であるため、図３に示すが、ここでは詳細な説明を省略する。
【００７２】  また、最大の電圧を有する二次電池との電圧差が大きい、即ち、残容量が小さい二次電池の場合もフローチャートは、電圧差が小さい二次電池とほぼ同一であるため、図４に示すが、ここでは詳細な説明を省略する。このように、それぞれの二次電池の電圧が異なる状態のまま使用し、昇圧レートもそれぞれ異なることとなる。
【００７３】  いずれの二次電池もＳＯＣ算出結果で放電許可範囲外となれば、充電動作（充電モード）に切り替わるものとする。
【００７４】  充電モードに切り替わると、過去の充電履歴を参照し、充電終止電圧の読み込み（Ｓ１６）を行う。充電終止電圧の数値もそれぞれの二次電池の充電履歴が異なるため、異なる数値とする。ニューラルネットワーク処理を用いて、それぞれの二次電池の充電終止電圧の決定を行ってもよい。
【００７５】  そして充電開始（Ｓ１８）して、充電プロファイルを得る。この充電プロファイルを比較することで電池の劣化程度が診断できる。そして充電履歴にフィードバック（Ｓ１９）を行い、個々の二次電池の劣化程度をメモリなどに記録する。
【００７６】  そして、充電を続けて予め設定されていた充電終止電圧になった段階で充電スイッチをＯＦＦ状態（Ｓ２０）とする。
【００７７】  そして、複数の電池の劣化バラツキの平準化の推論を実施し、全電池の充電上限電圧（上限ＳＯＣ）を再設定（Ｓ２１）する。平準化の推論は、ニューラルネットワーク処理を用いればよい。
【００７８】  例えば、劣化の度合いの大きい二次電池が発生し、そのまま使用することは走行動作の停止が早まる、或いは劣化を促進することになるため、その二次電池のみを充電モードに切り替える。そして、充電スイッチをＯＮ状態（Ｓ１７）とし、回生ブレーキによる充電を開始（Ｓ１８）する。また、回生ブレーキによる充電は、急速充電ではなく、劣化しにくい充電条件とすることが好ましい。劣化しにくい充電条件としては、ニューラルネットワーク処理を用いて充放電レートや充電終止電圧や温度や充電方式（定電圧充電方式、定電流充電方式、定電圧定電流充電方式）などを決定してもよい。また、劣化の度合いの大きい二次電池は、満充電状態にならないように充電終止電圧を低めに設定することが好ましい。例えば、劣化の度合いの大きい二次電池は、ＳＯＣが５０％以上８０％以下の範囲内になるように充電終止電圧を設定する。
【００７９】  このように動作をさせた場合、早期に劣化した二次電池の使用回数などが限られ、一定の使用期間経過後には、早期に劣化した二次電池の劣化の程度が他の二次電池と同程度になるよう平準化できる。
【００８０】  また、図１（Ａ）ではブレーキまたは減速により回生エネルギーを得ている例であるが、図１（Ｂ）は、変形例の一つである。ガソリンを用いた発電用エンジン３０７と発電用モータ３０８が設けられており、適宜、発電してエネルギーを得ることができるため、ＳＯＣが３０％未満に放電されている二次電池が検出されれば、その二次電池を優先して充電でき、劣化を低減することができる。
【００８１】  また、図１（Ｂ）に示す乗用車は二次電池が３つあり、モータ駆動するためのスイッチ３１１ａ、３１１ｂ、３１１ｃと、発電用スイッチ３１１ｄ、３１１ｅ、３１１ｆを有している。
【００８２】  また、動作させる回路の負荷に対して最適な二次電池を用いて、劣化の程度を同程度にするよう平準化してもよい。
【００８３】  例えば、図１（Ｂ）において、二次電池３０１ａが最も劣化の少ないＡランク品であり、二次電池３０１ｃが最も劣化が大きいＣランク品であり、二次電池３０１ｂが中程度に劣化しているＢランク品である場合を仮定する。
【００８４】  この３つの二次電池のサイクル特性を図に示したものが図２３である。図２３に示すように二次電池３０１ｃが最も劣化が大きく、アンバランスが増加してしまう。
【００８５】  そこで、二次電池３０１ａを図５（Ａ）に示すようなＳＯＣの範囲内で動作させ、二次電池３０１ｂを図５（Ｂ）に示すようなＳＯＣの範囲内で動作させ、二次電池３０１ｃを図５（Ｃ）に示すようなＳＯＣの範囲内で動作させると、二次電池３０１ａの劣化が促進され、二次電池３０１ｃの劣化が鈍化することで図５（Ｄ）に示すように劣化の程度を揃えることもできる。なお、図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図５（Ｃ）、図５（Ｄ）は一例を示しており、実際のデバイスにおいては、設計者がＳＯＣの使用許可範囲を決定しており、例えばＳＯＣ２０％以上８０％以下とし、ＳＯＣ２０％未満となった場合には二次電池からの電力供給を遮断し、８０％以上となった場合には充電停止するデバイス仕様とする場合がある。
【００８６】  このような二次電池の使用方法（放電または充電）は、複雑であるため、ＥＣＵのマイクロプロセッサが第２のニューラルネットワーク処理を行って、二次電池毎に最適な充電条件や最適な放電条件を選択し、二次電池間の劣化の程度を揃えるようにすることが望ましい。
【００８７】  また、二次電池の劣化の程度を計算するだけでなく、異常な挙動を示す二次電池が発生した場合、その二次電池を検出し、用いないようにスイッチを切ることで、その二次電池には充電および放電などを行わない。こうすることによって安全な制御システムを実現できる。また、さまざまなデータを利用することで、異常な挙動を示す二次電池の発生を推論できるニューラルネットワーク処理を構築し、事前に対処する、或いは警告することもできる。
【００８８】（実施の形態２）
本実施の形態は、ニューラルネットワークＮＮの構成の一例、及びニューラルネットワークに適用可能なアナログ積和演算回路の具体例について説明を行う。
【００８９】  以下に説明される実施形態は、種々のコンピュータハードウェア、若しくはソフトウェアを含む、専用コンピュータまたは汎用コンピュータの使用を含む。また、本明細書で以下に説明される実施形態は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体を使用して実装することができる。また、記録媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または光ディスク、磁気ディスク、またはコンピュータによってアクセスされうる任意の他のストレージ媒体を含んでもよい。また、本明細書で以下に説明される実施形態に一例として示されているアルゴリズム、構成要素、フロー、プログラムなどはソフトウェアにおける実行、或いはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにおける実行が可能である。
【００９０】  図６には、本発明の一態様のニューラルネットワークの一例を示す。図６に示すニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、及び隠れ層（中間層）ＨＬを有する。ニューラルネットワークＮＮは、隠れ層ＨＬを複数有するニューラルネットワーク、すなわち、ディープニューラルネットワークによって構成することができる。なお、ディープニューラルネットワークにおける学習を、ディープラーニングと呼ぶことがある。出力層ＯＬ、入力層ＩＬ、隠れ層ＨＬはそれぞれ複数のニューロン回路を有し、異なる層に設けられたニューロン回路同士は、シナプス回路を介して接続されている。
【００９１】  ニューラルネットワークＮＮには、蓄電池の動作を解析する機能が、学習によって付加されている。そして、ニューラルネットワークＮＮに測定された蓄電池のパラメータが入力されると、各層において演算処理が行われる。各層における演算処理は、前層が有するニューロン回路の出力データと重み係数との積和演算などにより実行される。なお、層と層との結合は、全てのニューロン回路同士が結合する全結合としてもよいし、一部のニューロン回路同士が結合する部分結合としてもよい。
【００９２】  例えば、隣接層間において、特定のニューロン回路のみが結合を持ち、畳み込み層とプーリング層を有する、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いてもよい。
【００９３】  畳み込みが施されたデータは、活性化関数によって変換された後、プーリング層に出力される。活性化関数としては、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｉｔ）等を用いることができる。ＲｅＬＵは、入力値が負である場合は“０”を出力し、入力値が“０”以上である場合は入力値をそのまま出力する関数である。また、活性化関数として、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数等を用いることもできる。
【００９４】  ＣＮＮは、上記の畳み込み処理およびプーリング処理により特徴抽出を行う。なお、ＣＮＮは、複数の畳み込み層および複数のプーリング層によって構成することができる。
【００９５】  畳み込み層とプーリング層を例えば交互に数層ずつ配置された後には、全結合層が配置されることが好ましい。
【００９６】  図７（Ａ）に示すニューラルネットワークＮＮの構成例は、再帰型ニューラルネットワーク（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）と呼ばれる場合がある。図７（Ａ）に示すニューラルネットワークは、隠れ層ＨＬが帰還路を有することにより、隠れ層ＨＬの出力が自分自身に入力される（帰還する）。ＲＮＮを用いることにより、時系列のデータを解析し、今後取得されるデータの推測を行うことができる。時系列のデータとしては、二次電池のサイクル特性や、充放電特性を用いる。例えば、本発明の一態様のニューラルネットワーク処理において、二次電池の劣化の程度を高精度に推測できる場合がある。
【００９７】  図７（Ｂ）は、時間Ｔ＝Ｔ（ｘ）におけるＲＮＮを簡略化して表した図である。入力層ＩＬから隠れ層ＨＬへの重み係数をＷｉｎ、隠れ層ＨＬから出力層ＯＬへの重み係数をＷｏｕｔ、隠れ層ＨＬからの帰還の重み係数をＷｒと表す。
【００９８】  ＲＮＮは、図７（Ｃ）に示すように、時間展開することにより、時間毎（図７では時間Ｔ（１）乃至時間Ｔ（ｘ））に異なる層（入力層ＩＬ（１）乃至入力層ＩＬ（ｘ）、隠れ層ＨＬ（１）乃至隠れ層ＨＬ（ｘ）、及び出力層ＯＬ（１）乃至出力層ＯＬ（ｘ））とみなすことができる。ＲＮＮを時間展開することにより、図７（Ｃ）に示すような、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。
【００９９】  なお、ニューラルネットワークとして、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ‐Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ：長・短期記憶）と呼ばれる構成を用いることができる。ＬＳＴＭは、ＲＮＮにおいて隠れ層がメモリセルを有することにより状態を記憶し、より長い時間について解析、例えば推測などを行うことができる。
【０１００】  学習機能を有するニューラルネットワークＮＮの構成例について説明する。ニューラルネットワークＮＮの構成例を、図８に示す。ニューラルネットワークＮＮは、ニューロン回路ＮＣと、ニューロン回路間に設けられたシナプス回路ＳＣによって構成されている。
【０１０１】  図８（Ａ）に、ニューラルネットワークＮＮを構成するニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣの構成例を示す。シナプス回路ＳＣには、入力データｘ１乃至ｘＬ（Ｌは自然数）が入力される。また、シナプス回路ＳＣは、重み係数ｗｋ（ｋは１以上Ｌ以下の整数）を記憶する機能を有する。重み係数ｗｋは、ニューロン回路ＮＣ間の結合の強さに対応する。
【０１０２】  シナプス回路ＳＣに入力データｘ１乃至ｘＬが入力されると、ニューロン回路ＮＣには、シナプス回路ＳＣに入力された入力データｘｋと、シナプス回路ＳＣに記憶された重み係数ｗｋとの積（ｘｋｗｋ）を、ｋ＝１乃至Ｌについて足し合わせた値（ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋…＋ｘＬｗＬ）、すなわち、ｘｋとｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。この値がニューロン回路ＮＣの閾値θを超えた場合、ニューロン回路ＮＣはハイレベルの信号ｙを出力する。この現象を、ニューロン回路ＮＣの発火と呼ぶ。
【０１０３】  ニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣを用いて、階層型パーセプトロンを構成するニューラルネットワークＮＮのモデルを、図８（Ｂ）に示す。ニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、隠れ層（中間層）ＨＬ、出力層ＯＬを有する。
【０１０４】  入力層ＩＬから、入力データｘ１乃至ｘＬが出力される。隠れ層ＨＬは、隠れシナプス回路ＨＳ、隠れニューロン回路ＨＮを有する。出力層ＯＬは、出力シナプス回路ＯＳ、出力ニューロン回路ＯＮを有する。
【０１０５】  隠れニューロン回路ＨＮには、入力データｘｋと、隠れシナプス回路ＨＳに保持された重み係数ｗｋと、を用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮには、隠れニューロン回路ＨＮの出力と、出力シナプス回路ＯＳに保持された重み係数ｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮから、出力データｙ１乃至ｙＬが出力される。
【０１０６】  このように、所定の入力データが与えられたニューラルネットワークＮＮは、シナプス回路ＳＣに保持された重み係数と、ニューロン回路の閾値θ（θＨ、θＯ）に応じた値を、出力データとして出力する機能を有する。
【０１０７】  また、ニューラルネットワークＮＮは、教師データの入力によって教師あり学習を行うことができる。図８（Ｃ）に、誤差逆伝播法を利用して教師あり学習を行うニューラルネットワークＮＮのモデルを示す。
【０１０８】  誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの出力データと教師信号の誤差が小さくなるように、シナプス回路の重み係数を変更する方式である。具体的には、出力データｙ１乃至ｙＬと教師データｔ１乃至ｔＬに基づいて決定される誤差δＯに応じて、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋが変更される。また、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋの変更量に応じて、さらに前段のシナプス回路ＳＣの重み係数ｗｋが変更される。このように、教師データｔ１乃至ｔＬに基づいて、シナプス回路ＳＣの重み係数を順次変更することにより、ニューラルネットワークＮＮの学習を行うことができる。
【０１０９】  なお、図８（Ｂ）、図８（Ｃ）には１層の隠れ層ＨＬを示しているが、隠れ層ＨＬの層数は２以上とすることができる。隠れ層ＨＬを２層以上有するニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ））を用いることにより、深層学習を行うことができる。これにより、二次電池の劣化程度の算出の精度を高めることができる。また、深層学習と強化学習（Ｑ学習）を組み合わせたアルゴリズムにより、二次電池の劣化程度の算出の精度を高めてもよい。
【０１１０】  図７（Ｃ）において述べたように、ＲＮＮを時間展開することにより、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。順伝播型ネットワークにおいて、前述の誤差逆伝播法等を用いて、教師データに基づき、重み係数を変更することができる。
【０１１１】  図６乃至図８に示すようなニューラルネットワーク演算は、膨大な数の積和演算によって実行される。積和演算はアナログ積和演算回路（以下、ＡＰＳ（Ａｎａｌｏｇ  Ｐｒｏｄｕｃｔ‐Ｓｕｍ  ｃｉｒｃｕｉｔ）と呼ぶ）で行うことが好ましい。また、ＡＰＳはアナログメモリを有することが好ましい。学習で得られた重み係数を上記アナログメモリに格納することで、ＡＰＳは、アナログデータのまま積和演算を実行することができる。その結果、ＡＰＳは少ないトランジスタで効率的にニューラルネットワークを構築することができる。
【０１１２】  図９は、積和演算回路の構成例を示している。図９に示す積和演算回路ＭＡＣは、後述するメモリセルに保持された第１データと、入力された第２データと、の積和演算を行う回路である。なお、第１データ、及び第２データは、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
【０１１３】  積和演算回路ＭＡＣは、電流源回路ＣＳと、カレントミラー回路ＣＭと、回路ＷＤＤと、回路ＷＬＤと、回路ＣＬＤと、オフセット回路ＯＦＳＴと、活性化関数回路ＡＣＴＶと、メモリセルアレイＣＡを有する。
【０１１４】  メモリセルアレイＣＡは、メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、を有する。メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭ［２］は、第１データを保持する役割を有し、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］は、積和演算を行うために必要になる参照データを保持する機能を有する。なお、参照データも、第１データ、及び第２データと同様に、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
【０１１５】  なお、図９のメモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に２個、列方向に２個、マトリクス状に配置されているが、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に３個以上、列方向に３個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。また、積和演算でなく乗算を行う場合、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に１個、列方向に２個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。
【０１１６】  メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、は、それぞれトランジスタＴｒ１１と、トランジスタＴｒ１２と、容量素子Ｃ１と、を有する。
【０１１７】  なお、トランジスタＴｒ１１は、ＯＳトランジスタであることが好ましい。
【０１１８】  また、トランジスタＴｒ１２にＯＳトランジスタを用いることで、トランジスタＴｒ１１と同時に作製することができるため、積和演算回路の作製工程を短縮することができる場合がある。また、トランジスタＴｒ１２のチャネル形成領域を、酸化物でなく、非晶質シリコン、多結晶シリコンなどとしてもよい。
【０１１９】  メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、のそれぞれにおいて、トランジスタＴｒ１１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第１端子は、配線ＶＲと電気的に接続されている。容量素子Ｃ１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。
【０１２０】  メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［１］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［１］とする。
【０１２１】  メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［２］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［２］とする。
【０１２２】  メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［１］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］とする。
【０１２３】  メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［２］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］とする。
【０１２４】  上述したノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］は、それぞれのメモリセルの保持ノードとして機能する。
【０１２５】  配線ＶＲは、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第１端子‐第２端子間に電流を流すための配線である。そのため、配線ＶＲは、所定の電位を与えるための配線として機能する。なお、本実施の形態では、配線ＶＲが与える電位は、基準電位、又は基準電位よりも低い電位とする。
【０１２６】  電流源回路ＣＳは、配線ＢＬと、配線ＢＬｒｅｆと、に電気的に接続されている。電流源回路ＣＳは、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに対して電流を供給する機能を有する。なお、配線ＢＬ、配線ＢＬｒｅｆのそれぞれに対して供給する電流量は、互いに異なっていてもよい。本構成例では、電流源回路ＣＳから配線ＢＬに流れる電流をＩＣとし、電流源回路ＣＳから配線ＢＬｒｅｆに流れる電流をＩＣｒｅｆとする。
【０１２７】  カレントミラー回路ＣＭは、配線ＩＥと、配線ＩＥｒｅｆと、を有する。配線ＩＥは、配線ＢＬと電気的に接続され、図９では、配線ＩＥと配線ＢＬの接続箇所をノードＮＰとして図示している。配線ＩＥｒｅｆは、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、図９では、配線ＩＥｒｅｆと配線ＢＬｒｅｆの接続箇所をノードＮＰｒｅｆとしている。カレントミラー回路ＣＭは、ノードＮＰｒｅｆの電位に応じた電流を、配線ＢＬｒｅｆのノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出し、且つ当該電流と同じ量の電流を配線ＢＬのノードＮＰから配線ＩＥに排出する機能を有する。なお、図９では、ノードＮＰから配線ＩＥに排出する電流、及びノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出する電流をＩＣＭと記している。加えて、配線ＢＬにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢと記し、配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢｒｅｆと記す。
【０１２８】  回路ＷＤＤは、配線ＷＤと、配線ＷＤｒｅｆと、に電気的に接続されている。回路ＷＤＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルに格納するためのデータを送信する機能を有する。
【０１２９】  回路ＷＬＤは、配線ＷＬ［１］と、配線ＷＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＷＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するメモリセルにデータを書き込む際に、データの書き込み先となるメモリセルを選択する機能を有する。
【０１３０】  回路ＣＬＤは、配線ＣＬ［１］と、配線ＣＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＣＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルの容量素子Ｃ１の第２端子に対して、電位を印加する機能を有する。
【０１３１】  回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬと、配線ＯＥと、に電気的に接続されている。回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流量、及び／又は配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流の変化量を計測する機能を有する。加えて、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果を配線ＯＥに出力する機能を有する。なお、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果をそのまま電流として配線ＯＥに出力する構成としてもよいし、当該計測の結果を電圧に変換して、配線ＯＥに出力する構成としてもよい。なお、図９では、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩαと記している。
【０１３２】  例えば、回路ＯＦＳＴは、図１０に示す構成とすることができる。図１０において、回路ＯＦＳＴは、トランジスタＴｒ２１と、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、容量素子Ｃ２と、抵抗素子Ｒと、を有する。
【０１３３】  容量素子Ｃ２の第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、抵抗素子Ｒの第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続されている。容量素子Ｃ２の第２端子は、トランジスタＴｒ２１の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２１の第１端子は、トランジスタＴｒ２２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第１端子は、トランジスタＴｒ２３の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３の第１端子は、配線ＯＥと電気的に接続されている。なお、容量素子Ｃ２の第１端子と、抵抗素子Ｒの第１端子と、の電気的接続点をノードＮａとし、容量素子Ｃ２の第２端子と、トランジスタＴｒ２１の第１端子と、トランジスタＴｒ２２のゲートと、の電気的接続点をノードＮｂとする。
【０１３４】  抵抗素子Ｒの第２端子は、配線ＶｒｅｆＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２１の第２端子は、配線ＶａＬと電気的に接続され、トランジスタＴｒ２１のゲートは、配線ＲＳＴと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第２端子は、配線ＶＤＤＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２３の第２端子は、配線ＶＳＳＬと電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３のゲートは、配線ＶｂＬと電気的に接続されている。
【０１３５】  配線ＶｒｅｆＬは、電位Ｖｒｅｆを与える配線であり、配線ＶａＬは、電位Ｖａを与える配線であり、配線ＶｂＬは、電位Ｖｂを与える配線である。配線ＶＤＤＬは、電位ＶＤＤを与える配線であり、配線ＶＳＳＬは、電位ＶＳＳを与える配線である。特に、ここでの回路ＯＦＳＴの構成例では、電位ＶＤＤを高レベル電位とし、電位ＶＳＳを低レベル電位としている。配線ＲＳＴは、トランジスタＴｒ２１の導通状態、非導通状態を切り替えるための電位を与える配線である。
【０１３６】  図１０に示す回路ＯＦＳＴにおいて、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、配線ＶＤＤＬと、配線ＶＳＳＬと、配線ＶｂＬと、によって、ソースフォロワ回路が構成されている。
【０１３７】  図１０に示す回路ＯＦＳＴにおいて、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、によって、ノードＮａには、配線ＢＬから流れてくる電流、及び抵抗素子Ｒの抵抗に応じた電位が与えられる。
【０１３８】  図１０に示す回路ＯＦＳＴの動作例について説明する。配線ＢＬから１回目の電流（以後、第１電流と呼称する。）が流れたとき、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第１電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。また、このとき、トランジスタＴｒ２１を導通状態として、ノードＮｂに電位Ｖａを与える。その後、トランジスタＴｒ２１を非導通状態とする。
【０１３９】  次に、配線ＢＬから２回目の電流（以後、第２電流と呼称する。）が流れたとき、第１電流が流れたときと同様に、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第２電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。このとき、ノードＮｂはフローティング状態となっているので、ノードＮａの電位が変化したことで、容量結合によって、ノードＮｂの電位も変化する。ノードＮａの電位の変化をΔＶＮａとし、容量結合係数を１としたとき、ノードＮｂの電位はＶａ＋ΔＶＮａとなる。トランジスタＴｒ２２のしきい値電圧をＶｔｈとしたとき、配線ＯＥから電位Ｖａ＋ΔＶＮａ−Ｖｔｈが出力される。ここで、電位Ｖａをしきい値電圧Ｖｔｈとすることで、配線ＯＥから電位ΔＶＮａを出力することができる。
【０１４０】  電位ΔＶＮａは、第１電流から第２電流への変化量と、抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、に応じて定まる。抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、は既知とすることができるため、図１０に示す回路ＯＦＳＴを用いることにより、電位ΔＶＮａから、配線ＢＬに流れる電流の変化量を求めることができる。
【０１４１】  活性化関数回路ＡＣＴＶは、配線ＯＥと、配線ＮＩＬと、に電気的に接続されている。活性化関数回路ＡＣＴＶには、配線ＯＥを介して、回路ＯＦＳＴで計測した電流の変化量が入力される。活性化関数回路ＡＣＴＶは、当該電流の変化量に対して、あらかじめ定義された関数系に従った演算を行う回路である。当該関数系としては、例えば、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数、ｓｏｆｔｍａｘ関数、ＲｅＬＵ関数、しきい値関数などを用いることができ、これらの関数は、ニューラルネットワークにおける活性化関数として適用される。
【０１４２】＜積和演算回路の動作例＞
次に、積和演算回路ＭＡＣの動作例について説明する。
【０１４３】  図１１に積和演算回路ＭＡＣの動作例のタイミングチャートを示す。図１１のタイミングチャートは、時間Ｔ０１乃至時間Ｔ０９における、配線ＷＬ［１］、配線ＷＬ［２］、配線ＷＤ、配線ＷＤｒｅｆ、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、ノードＮＭｒｅｆ［２］、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］の電位の変動を示し、電流ＩＢ−Ｉα、及び電流ＩＢｒｅｆの大きさの変動を示している。特に、電流ＩＢ−Ｉαは、配線ＢＬから、メモリセルアレイＣＡのメモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］に流れる電流の総和を示している。
【０１４４】＜＜時間Ｔ０１から時間Ｔ０２まで＞＞
時間Ｔ０１から時間Ｔ０２までの間において、配線ＷＬ［１］に高レベル電位（図１１ではＨｉｇｈと表記している。）が印加され、配線ＷＬ［２］に低レベル電位（図１１ではＬｏｗと表記している。）が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位（図１１ではＧＮＤと表記している。）よりもＶＰＲ−ＶＷ［１］大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］にはそれぞれ基準電位（図１１ではＲＥＦＰと表記している。）が印加されている。
【０１４５】  なお、電位ＶＷ［１］は、第１データの一に対応する電位である。また、電位ＶＰＲは、参照データに対応する電位である。
【０１４６】  このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加され、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［１］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［１］となり、ノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、ＶＰＲとなる。
【０１４７】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，０としたとき、ＩＡＭ［１］，０は次の式で表すことができる。
【０１４８】
【数１】
2018229597.tif 000003
【０１４９】  なお、ｋは、トランジスタＴｒ１２のチャネル長、チャネル幅、移動度、及びゲート絶縁膜の容量などで決まる定数である。また、Ｖｔｈは、トランジスタＴｒ１２のしきい値電圧である。
【０１５０】  配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，０としたとき、同様に、ＩＡＭｒｅｆ［１］，０は次の式で表すことができる。
【０１５１】
【数２】
2018229597.tif 000004
【０１５２】  なお、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、非導通状態となる。このため、ノードＮＭ［２］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］への電位の書き込みは行われない。
【０１５３】＜＜時間Ｔ０２から時間Ｔ０３まで＞＞
時間Ｔ０２から時間Ｔ０３までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は非導通状態となる。
【０１５４】  また、配線ＷＬ［２］には、時間Ｔ０２以前から引き続き、低レベル電位が印加されている。このため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、時間Ｔ０２以前から非導通状態となっている。よって、時間Ｔ０２から時間Ｔ０３までの間では、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］のそれぞれの電位が保持される。トランジスタＴｒ１１にＯＳトランジスタを適用することによって、トランジスタＴｒ１１の第１端子‐第２端子間に流れるリーク電流を小さくすることができるため、それぞれのノードの電位を長時間保持することができる。配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆには接地電位が印加されており、トランジスタＴｒ１１は、非導通状態となっているため、配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆからの電位の印加によって、ノードに保持されている電位が書き換えられることは無い。
【０１５５】＜＜時間Ｔ０３から時間Ｔ０４まで＞＞
時間Ｔ０３から時間Ｔ０４までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加され、配線ＷＬ［２］に高レベル電位が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位よりもＶＰＲ−ＶＷ［２］大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、時間Ｔ０２以前から引き続き、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には、それぞれ基準電位が印加されている。
【０１５６】  なお、電位ＶＷ［２］は、第１データの一に対応する電位である。
【０１５７】  このとき、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［２］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、ＶＰＲとなる。
【０１５８】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，０としたとき、ＩＡＭ［２］，０は次の式で表すことができる。
【０１５９】
【数３】
2018229597.tif 000005
【０１６０】  配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，０としたとき、同様に、ＩＡＭｒｅｆ［２］，０は次の式で表すことができる。
【０１６１】
【数４】
2018229597.tif 000006
【０１６２】＜＜時間Ｔ０４から時間Ｔ０５まで＞＞
ここで、時間Ｔ０４から時間Ｔ０５までの間における、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流について説明する。
【０１６３】  配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳからの電流が供給される。加えて、配線ＢＬｒｅｆには、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］によって電流が排出される。配線ＢＬｒｅｆにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣｒｅｆとし、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１６４】
【数５】
2018229597.tif 000007
【０１６５】  配線ＢＬにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣ，０とし、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１６６】
【数６】
2018229597.tif 000008
【０１６７】＜＜時間Ｔ０５から時間Ｔ０６まで＞＞
時間Ｔ０５から時間Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されるため、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
【０１６８】  なお、電位ＶＸ［１］は、第２データの一に対応する電位である。
【０１６９】  なお、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分は、配線ＣＬ［１］の電位変化に、メモリセルの構成によって決まる容量結合係数を乗じた電位となる。該容量結合係数は、容量素子Ｃ１の容量、トランジスタＴｒ１２のゲート容量、及び寄生容量によって算出される。本動作例では、説明の煩雑さを避けるため、配線ＣＬ［１］の電位の増加分もトランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分も同じ値として説明する。これは、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］におけるそれぞれの容量結合係数を１としている場合に相当する。
【０１７０】  容量結合係数を１としているため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されることによって、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれＶＸ［１］上昇する。
【０１７１】  ここで、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第２端子から第１端子に流れる電流を考える。配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，１としたとき、ＩＡＭ［１］，１は次の式で表すことができる。
【０１７２】
【数７】
2018229597.tif 000009
【０１７３】  つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭ［１］，１−ＩＡＭ［１］，０（図１１では、ΔＩＡＭ［１］と表記する。）増加する。
【０１７４】  同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，１としたとき、ＩＡＭｒｅｆ［１］，１は次の式で表すことができる。
【０１７５】
【数８】
2018229597.tif 000010
【０１７６】  つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭｒｅｆ［１］，１−ＩＡＭｒｅｆ［１］，０（図１１では、ΔＩＡＭｒｅｆ［１］と表記する。）増加する。
【０１７７】  配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１７８】
【数９】
2018229597.tif 000011
【０１７９】  配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１８０】
【数１０】
2018229597.tif 000012
【０１８１】  なお、時間Ｔ０４から時間Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時間Ｔ０５から時間Ｔ０６までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，１と、の差をΔＩαとする。以後、ΔＩαを、積和演算回路ＭＡＣにおける、差分電流と呼称する。差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ１０）用いて、次の式のとおりに表すことができる。
【０１８２】
【数１１】
2018229597.tif 000013
【０１８３】＜＜時間Ｔ０６から時間Ｔ０７まで＞＞
時間Ｔ０６から時間Ｔ０７までの間において、配線ＣＬ［１］には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、基準電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれ時間Ｔ０４から時間Ｔ０５までの間の電位に戻る。
【０１８４】＜＜時間Ｔ０７から時間Ｔ０８まで＞＞
時間Ｔ０７から時間Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加され、配線ＣＬ［２］に基準電位よりもＶＸ［２］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［１］が印加され、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［２］が印加される。このため、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
【０１８５】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，１としたとき、ＩＡＭ［２］，１は次の式で表すことができる。
【０１８６】
【数１２】
2018229597.tif 000014
【０１８７】  同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，１としたとき、ＩＡＭｒｅｆ［２］，１は次の式で表すことができる。
【０１８８】
【数１３】
2018229597.tif 000015
【０１８９】  配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，２としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１９０】
【数１４】
2018229597.tif 000016
【０１９１】  配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，３としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０１９２】
【数１５】
2018229597.tif 000017
【０１９３】  時間Ｔ０４から時間Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時間Ｔ０７から時間Ｔ０８までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，３と、の差となる差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ８）、式（Ｅ１２）乃至式（Ｅ１５）用いて、次の式のとおりに表すことができる。
【０１９４】
【数１６】
2018229597.tif 000018
【０１９５】  式（Ｅ１６）に示すとおり、回路ＯＦＳＴに入力される差分電流ΔＩαは、複数の第１データである電位ＶＷと、複数の第２データである電位ＶＸと、の積の和に応じた値となる。つまり、差分電流ΔＩαを回路ＯＦＳＴで計測することによって、第１データと第２データとの積和の値を求めることができる。
【０１９６】＜＜時間Ｔ０８から時間Ｔ０９まで＞＞
時間Ｔ０８から時間Ｔ０９までの間において、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、基準電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、それぞれ時間Ｔ０６から時間Ｔ０７までの間の電位に戻る。
【０１９７】  時間Ｔ０５から時間Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］にＶＸ［１］を印加し、時間Ｔ０７から時間Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］にそれぞれＶＸ［１］、ＶＸ［２］を印加したが、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］に印加する電位は、基準電位ＲＥＦＰよりも低くてもよい。配線ＣＬ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に、基準電位ＲＥＦＰよりも低い電位を印加した場合、配線ＣＬ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に接続されているメモリセルの保持ノードの電位を、容量結合によって低くすることができる。これにより、積和演算において、第１データと、負の値である第２データの一との積を行うことができる。例えば、時間Ｔ０７から時間Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［２］に、ＶＸ［２］でなく−ＶＸ［２］を印加した場合、差分電流ΔＩαは、次の式の通りに表すことができる。
【０１９８】
【数１７】
2018229597.tif 000019
【０１９９】  なお、本動作例では、２行２列のマトリクス状に配置されているメモリセルを有するメモリセルアレイＣＡについて扱ったが、１行、且つ２列以上のメモリセルアレイ、又は３行以上、且つ３列以上のメモリセルアレイについても同様に、積和演算を行うことができる。この場合の積和演算回路は、複数列のうち１列を、参照データ（電位ＶＰＲ）を保持するメモリセルとすることで、複数列のうち残りの列では積和演算処理を同時に実行することができる。つまり、メモリセルアレイの列の数を増やすことで、高速な積和演算処理を実現する演算回路を提供することができる。また、行数を増やすことによって、積和演算における、足し合わせる項数を増やすことができる。行数を増やした場合の、差分電流ΔＩαは、次の式で表すことができる。
【０２００】
【数１８】
2018229597.tif 000020
【０２０１】  ところで、本実施の形態で述べた積和演算回路では、メモリセルＡＭの行数が前層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの行数は、次層へ入力される前層のニューロンの出力信号の数に対応する。そして、メモリセルＡＭの列数が、次層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの列数は、次層から出力されるニューロンの出力信号の数に対応する。つまり、前層、次層のそれぞれのニューロンの個数によって、積和演算回路のメモリセルアレイの行数、及び列数が定まるため、構成したいニューラルネットワークに応じて、メモリセルアレイの行数、及び列数を定めればよい。
【０２０２】  また、本実施の形態で積和演算回路を用いてニューラルネットワークを構成する例を示したが特に限定されず、並列計算およびＧＰＵコンピューティングを用いてニューラルネットワークを構成してもよい。
【０２０３】  本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
【０２０４】（実施の形態３）
本実施の形態では、円筒型の二次電池の例について図１２を参照して説明する。円筒型の二次電池６００は、図１２（Ａ）に示すように、上面に正極キャップ（電池蓋）６０１を有し、側面および底面に電池缶（外装缶）６０２を有している。これら正極キャップ６０１と電池缶（外装缶）６０２とは、ガスケット（絶縁パッキン）６１０によって絶縁されている。
【０２０５】  図１２（Ｂ）は、円筒型の二次電池の断面を模式的に示した図である。中空円柱状の電池缶６０２の内側には、帯状の正極６０４と負極６０６とがセパレータ６０５を間に挟んで捲回された電池素子が設けられている。図示しないが、電池素子はセンターピンを中心に捲回されている。電池缶６０２は、一端が閉じられ、他端が開いている。電池缶６０２には、電解液に対して耐腐食性のあるニッケル、アルミニウム、チタン等の金属、又はこれらの合金やこれらと他の金属との合金（例えば、ステンレス鋼等）を用いることができる。また、電解液による腐食を防ぐため、ニッケルやアルミニウム等を被覆することが好ましい。電池缶６０２の内側において、正極、負極およびセパレータが捲回された電池素子は、対向する一対の絶縁板６０８、６０９により挟まれている。また、電池素子が設けられた電池缶６０２の内部は、非水電解液（図示せず）が注入されている。非水電解液は、コイン型の二次電池の非水電解液と同様のものを用いることができる。
【０２０６】  円筒型の蓄電池に用いる正極および負極は捲回するため、集電体の両面に活物質を形成することが好ましい。正極６０４には正極端子（正極集電リード）６０３が接続され、負極６０６には負極端子（負極集電リード）６０７が接続される。正極端子６０３および負極端子６０７は、ともにアルミニウムなどの金属材料を用いることができる。正極端子６０３は安全弁機構６１２に、負極端子６０７は電池缶６０２の底にそれぞれ抵抗溶接される。安全弁機構６１２は、ＰＴＣ素子（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）６１１を介して正極キャップ６０１と電気的に接続されている。安全弁機構６１２は電池の内圧の上昇が所定の閾値を超えた場合に、正極キャップ６０１と正極６０４との電気的な接続を切断するものである。また、ＰＴＣ素子６１１は温度が上昇した場合に抵抗が増大する熱感抵抗素子であり、抵抗の増大により電流量を制限して異常発熱を防止するものである。ＰＴＣ素子には、チタン酸バリウム（ＢａＴｉＯ３）系半導体セラミックス等を用いることができる。
【０２０７】［二次電池の構造例］
二次電池の別の構造例について、図１３乃至図１６を用いて説明する。
【０２０８】  図１３（Ａ）はコイン型（単層偏平型）の二次電池の外観図であり、図１３（Ｂ）は、その断面図である。
【０２０９】  コイン型の二次電池４００は、正極端子を兼ねた正極缶４０１と負極端子を兼ねた負極缶４０２とが、ポリプロピレン等で形成されたガスケット４０３で絶縁シールされている。正極４０４は、正極集電体４０５と、これと接するように設けられた正極活物質層４０６により形成される。また、負極４０７は、負極集電体４０８と、これに接するように設けられた負極活物質層４０９により形成される。
【０２１０】  なお、コイン型の二次電池４００に用いる正極４０４および負極４０７において、それぞれ活物質層は片面のみに形成すればよい。
【０２１１】  正極缶４０１、負極缶４０２には、電解液に対して耐食性のあるニッケル、アルミニウム、チタン等の金属、又はこれらの合金やこれらと他の金属との合金（例えばステンレス鋼等）を用いることができる。また、電解液による腐食を防ぐため、ニッケルやアルミニウム等を被覆することが好ましい。正極缶４０１は正極４０４と、負極缶４０２は負極４０７とそれぞれ電気的に接続する。
【０２１２】  これら負極４０７、正極４０４およびセパレータ４１０を電解質に含浸させ、図１３（Ｂ）に示すように、正極缶４０１を下にして正極４０４、セパレータ４１０、負極４０７、負極缶４０２をこの順で積層し、正極缶４０１と負極缶４０２とをガスケット４０３を介して圧着してＣＲ２０３２タイプ（直径２０ｍｍ高さ３．２ｍｍ）のコイン形の二次電池４００を製造する。
【０２１３】  図１４（Ａ）は、内部に捲回体を有する二次電池を複数示した例である。本実施の形態では１つの二次電池に一つのスイッチを設け、制御する。図１４には、回路基板に実装したスイッチを含むＩＣチップ９９９を示している。端子９１１には、制御信号入力端子、電源端子などを含む。ＩＣチップ９９９は、回路基板９００の裏面に設けられていてもよい。
【０２１４】  なお、一つの二次電池９１３は、図１４（Ｂ）に示したように、筐体９３０の内部に端子９５１と端子９５２が設けられている。二次電池９１３は、筐体９３０ａと筐体９３０ｂが貼り合わされており、筐体９３０ａ及び筐体９３０ｂで囲まれた領域に捲回体が設けられている。
【０２１５】  さらに、二次電池９１３の構造例について図１５及び図１６を用いて説明する。
【０２１６】  図１５（Ａ）に示す二次電池９１３は、筐体９３０の内部に端子９５１と端子９５２が設けられた捲回体９５０を有する。捲回体９５０は、筐体９３０の内部で電解液に含浸される。端子９５２は、筐体９３０に接し、端子９５１は、絶縁材などを用いることにより筐体９３０に接していない。なお、図１５（Ａ）では、便宜のため、筐体９３０を分離して図示しているが、実際は、捲回体９５０が筐体９３０に覆われ、端子９５１及び端子９５２が筐体９３０の外に延在している。筐体９３０としては、金属材料（例えばアルミニウムなど）又は樹脂材料を用いることができる。
【０２１７】  なお、図１５（Ｂ）に示すように、図１５（Ａ）に示す筐体９３０を複数の材料によって形成してもよい。例えば、図１５（Ｂ）に示す二次電池９１３は、筐体９３０ａと筐体９３０ｂが貼り合わされており、筐体９３０ａ及び筐体９３０ｂで囲まれた領域に捲回体９５０が設けられている。
【０２１８】  筐体９３０ａとしては、有機樹脂など、絶縁材料を用いることができる。特に、アンテナが形成される面に有機樹脂などの材料を用いることにより、二次電池９１３による電界の遮蔽を抑制できる。なお、筐体９３０ａによる電界の遮蔽が小さければ、筐体９３０ａの内部にアンテナを設けてもよい。筐体９３０ｂとしては、例えば金属材料を用いることができる。
【０２１９】  さらに、捲回体９５０の構造について図１６に示す。捲回体９５０は、負極９３１と、正極９３２と、セパレータ９３３と、を有する。捲回体９５０は、セパレータ９３３を挟んで負極９３１と、正極９３２が重なり合って積層され、該積層シートを捲回させた捲回体である。なお、複数の負極９３１と、正極９３２と、セパレータ９３３との積層を重ねてもよい。
【０２２０】  負極９３１は、端子９５１及び端子９５２の一方を介して図１４（Ａ）に示す端子９１１に接続される。正極９３２は、端子９５１及び端子９５２の他方を介して図１４（Ａ）に示す端子９１１に接続される。
【０２２１】  スイッチで充電を制御する複数の二次電池を用いることで、ニューラルネットワークを用いて最適な充電を行い、寿命の長い二次電池９１３とすることができる。
【０２２２】（実施の形態４）
本実施の形態では、スイッチで充電を制御する複数の二次電池を電子機器に実装する例について説明する。
【０２２３】  まず、複数の二次電池を適用した電子機器として、例えば、テレビジョン装置（テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう）、コンピュータ用などのモニタ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルフォトフレーム、携帯電話機（携帯電話、携帯電話装置ともいう）、携帯型ゲーム機、携帯情報端末、音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
【０２２４】  次に、図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）に、２つ折り可能なタブレット型端末の一例を示す。図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）に示すタブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａ、筐体９６３０ｂ、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂを接続する可動部９６４０、表示部９６３１、表示モード切り替えスイッチ９６２６、電源スイッチ９６２７、省電力モード切り替えスイッチ９６２５、留め具９６２９、操作スイッチ９６２８、を有する。表示部９６３１には、可撓性を有するパネルを用いることで、より広い表示部を有するタブレット端末とすることができる。図１７（Ａ）は、タブレット型端末９６００を開いた状態を示し、図１７（Ｂ）は、タブレット型端末９６００を閉じた状態を示している。
【０２２５】  また、タブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂの内部に蓄電体９６３５を複数有する。蓄電体９６３５は、可動部９６４０を通り、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂに渡って設けられている。
【０２２６】  表示部９６３１は、一部をタッチパネルの領域とすることができ、表示された操作キーにふれることでデータ入力をすることができる。また、タッチパネルのキーボード表示切り替えボタンが表示されている位置を指やスタイラスなどでふれることで表示部９６３１にキーボードボタンを表示することができる。
【０２２７】  また、表示モード切り替えスイッチ９６２６は、ランドスケープモードとポートレートモードの切り替え、白黒モードやカラーモードの切り替えなどを選択できる。省電力モード切り替えスイッチ９６２５は、タブレット型端末９６００に内蔵している光センサで検出される使用時の外光の光量に応じて表示の輝度を最適なものとすることができる。タブレット型端末は光センサだけでなく、ジャイロ、加速度センサ等の傾きを検出するセンサなどの他の検出装置を内蔵させてもよい。
【０２２８】  図１７（Ｂ）は、閉じた状態であり、タブレット型端末は、筐体９６３０、太陽電池９６３３、ＤＣＤＣコンバータ９６３６を含む充放電制御回路９６３４有する。また、蓄電体９６３５として、本発明の一態様に係る複数の二次電池を用いる。
【０２２９】  なお、タブレット型端末９６００は２つ折り可能なため、未使用時に筐体９６３０ａおよび筐体９６３０ｂを重ね合せるように折りたたむことができる。折りたたむことにより、表示部９６３１を保護できるため、タブレット型端末９６００の耐久性を高めることができる。また、本発明の一態様の制御システムにより、複数の蓄電体９６３５は長い寿命を有するため、長期間に渡って長時間の使用ができるタブレット型端末９６００を提供できる。
【０２３０】  この他にも図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）に示したタブレット型端末は、様々な情報（静止画、動画、テキスト画像など）を表示する機能、カレンダー、日付又は時刻などを表示部に表示する機能、表示部に表示した情報をタッチ入力操作又は編集するタッチ入力機能、様々なソフトウェア（プログラム）によって処理を制御する機能、等を有することができる。
【０２３１】  タブレット型端末の表面に装着された太陽電池９６３３によって、電力をタッチパネル、表示部、又は映像信号処理部等に供給することができる。なお、太陽電池９６３３は、筐体９６３０の片面又は両面に設けることができ、複数の蓄電体９６３５の充電を効率的に行う構成とすることができる。
【０２３２】  図１７（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３４の構成、および動作について図１７（Ｃ）にブロック図を示し説明する。図１７（Ｃ）は、太陽電池９６３３、蓄電体９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３、表示部９６３１について示しており、蓄電体９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３が、図１７（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３４に対応する箇所となる。
【０２３３】  まず、外光により太陽電池９６３３により発電がされる場合の動作の例について説明する。太陽電池で発電した電力は、蓄電体９６３５を充電するための電圧となるようＤＣＤＣコンバータ９６３６で昇圧又は降圧がなされる。そして、表示部９６３１の動作に太陽電池９６３３からの電力が用いられる際にはスイッチＳＷ１をオンにし、コンバータ９６３７で表示部９６３１に必要な電圧に昇圧又は降圧をすることとなる。表示部９６３１での表示を行わない際には、スイッチＳＷ１をオフにし、スイッチＳＷ２をオンにして蓄電体９６３５の充電を行う構成とすればよい。
【０２３４】  なお、太陽電池９６３３を発電手段の一例として示したが、特に限定されず、圧電素子（ピエゾ素子）や熱電変換素子（ペルティエ素子）などの他の発電手段による蓄電体９６３５の充電を行う構成であってもよい。例えば、無線（非接触）で電力を送受信して充電する無接点電力伝送モジュールや、また、他の充電手段を組み合わせて行う構成としてもよい。
【０２３５】  図１８に、他の電子機器の例を示す。図１８において、表示装置８０００は、マイクロプロセッサ（ＡＰＳを含む）で複数の二次電池８００４の充電制御をする電子機器の一例である。具体的に、表示装置８０００は、ＴＶ放送受信用の表示装置に相当し、筐体８００１、表示部８００２、スピーカ部８００３、二次電池８００４等を有する。本発明の一態様に係る複数の二次電池８００４は、筐体８００１の内部に設けられている。表示装置８０００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池８００４に蓄積された電力を用いることもできる。
【０２３６】  表示部８００２には、液晶表示装置、有機ＥＬ素子などの発光素子を各画素に備えた発光装置、電気泳動表示装置、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ）、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などの、半導体表示装置を用いることができる。
【０２３７】  なお、表示装置には、ＴＶ放送受信用の他、パーソナルコンピュータ用、広告表示用など、全ての情報表示用表示装置が含まれる。
【０２３８】  また、音声入力デバイス８００５もスイッチで充電を制御する複数の二次電池を用いる。音声入力デバイス８００５は、無線通信素子の他、マイク、スピーカ８００７、複数のセンサ（光学センサ、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ、モーションセンサなど）を有し、使用者の命令する言葉によって他のデバイスの操作、例えば表示装置８０００の電源操作、据え付け型の照明装置８１００の光量調節などを行うことができる。音声入力デバイス８００５は音声で周辺機器の操作が行え、手動リモコンの代わりとなる。音声入力デバイス８００５は点線で示す軸を中心に回転する台８００６に設けられ、使用者の声が聞こえる方向に回転し、内蔵されているマイクで正確に命令を聞き取るとともに、その内容を表示部８００８に表示する、または表示部８００８のタッチ入力操作が行える構成としている。また、図１８においては台８００６を用いる例を示したが、特に限定されず、音声入力デバイス８００５に車輪や機械式移動手段を設けて所望の位置に移動させてもよく、或いは台や車輪を設けず固定してもよい。
【０２３９】  図１８において、照明装置８１００は、スイッチで充電を制御する複数の二次電池８１０３を用いた電子機器の一例である。具体的には、照明装置８１００は、筐体８１０１、光源８１０２、二次電池８１０３等を有する。図１８では、二次電池８１０３が、筐体８１０１及び光源８１０２が据え付けられた天井８１０４の内部に設けられている場合を例示しているが、複数の二次電池８１０３は、筐体８１０１の内部に設けられていても良い。照明装置８１００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池８１０３に蓄積された電力を用いることもできる。
【０２４０】  なお、図１８では天井８１０４に設けられた照明装置８１００を例示しているが、スイッチで充電を制御する複数の二次電池は、天井８１０４以外、例えば側壁８１０５、床８１０６、窓８１０７等に設けられた据え付け型の照明装置に用いることもできるし、卓上型の照明装置などに用いることもできる。
【０２４１】  光源８１０２には、電力を利用して人工的に光を得る人工光源を用いることができる。具体的には、白熱電球、蛍光灯などの放電ランプ、ＬＥＤや有機ＥＬ素子などの発光素子が、上記人工光源の一例として挙げられる。
【０２４２】  図１８において、室内機８２００及び室外機８２０４を有するエアコンディショナーは、スイッチで充電を制御する複数の二次電池８２０３を用いた電子機器の一例である。具体的に、室内機８２００は、筐体８２０１、送風口８２０２、二次電池８２０３等を有する。図１８では、二次電池８２０３が、室内機８２００に設けられている場合を例示しているが、二次電池８２０３は室外機８２０４に設けられていても良い。或いは、室内機８２００と室外機８２０４の両方に、二次電池８２０３が設けられていても良い。エアコンディショナーは、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池８２０３に蓄積された電力を用いることもできる。
【０２４３】  なお、図１８では、室内機と室外機で構成されるセパレート型のエアコンディショナーを例示しているが、室内機の機能と室外機の機能とを１つの筐体に有する一体型のエアコンディショナーに、スイッチで充電を制御する複数の二次電池を用いることもできる。
【０２４４】  図１８において、電気冷凍冷蔵庫８３００は、スイッチで充電を制御する複数の二次電池８３０４を用いた電子機器の一例である。具体的に、電気冷凍冷蔵庫８３００は、筐体８３０１、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３、二次電池８３０４等を有する。図１８では、複数の二次電池８３０４が、筐体８３０１の内部に設けられている。電気冷凍冷蔵庫８３００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池８３０４に蓄積された電力を用いることもできる。
【０２４５】  また、電子機器が使用されない時間帯、特に、商用電源の供給元が供給可能な総電力量のうち、実際に使用される電力量の割合（電力使用率と呼ぶ）が低い時間帯において、二次電池に電力を蓄えておくことで、上記時間帯以外において電力使用率が高まるのを抑えることができる。例えば、電気冷凍冷蔵庫８３００の場合、気温が低く、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３の開閉が行われない夜間において、二次電池８３０４に電力を蓄える。そして、気温が高くなり、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３の開閉が行われる昼間において、二次電池８３０４を補助電源として用いることで、昼間の電力使用率を低く抑えることができる。
【０２４６】  上述の電子機器の他、スイッチで充電を制御する複数の二次電池はあらゆる電子機器に搭載することができる。本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
【０２４７】（実施の形態５）
本実施の形態では、車両に本発明の一態様であるスイッチで充電を制御する複数の二次電池を搭載する例を示す。
【０２４８】  二次電池を車両に搭載すると、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、又はプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車を実現できる。二次電池の配置により重量が偏ると車両全体としての重心の位置が変わるおそれがあるため、複数の二次電池を車両の重心を設計通りになるように最適な位置に配置することが望ましい。複数の二次電池をさまざまな箇所に配置すると、ある二次電池周辺に配置されている機器の発熱などによりその二次電池が影響を受け他の二次電池よりも劣化が進む恐れがある。このような劣化の進行が異なる複数の二次電池が配置される場合に、本発明は有効である。
【０２４９】  図１９において、本発明の一態様であるスイッチで充電を制御する複数の二次電池を用いた車両を例示する。図１９（Ａ）に示す自動車８４００は、走行のための動力源として電気モータを用いる電気自動車である。または、走行のための動力源として電気モータとエンジンを適宜選択して用いることが可能なハイブリッド自動車である。本発明の一態様を用いることで、車両に搭載された二次電池の長寿命化を実現することができる。また、自動車８４００は電池パック８４０２を有する。電池パック８４０２は、車内の床部分に対して、図１２に示した小型の円筒型の二次電池を多く並べて使用すればよい。また、図１３に示す二次電池を複数組み合わせた電池パックを車内の床部分に対して設置してもよい。図１９（Ａ）において、電池パック８４０２は電気モータ８４０６を駆動するだけでなく、ヘッドライト８４０１やルームライト（図示せず）などの発光装置に電力を供給することができる。また、自動車８４００の天井部分には光電変換素子８４０５を有しており、照射された光を光電変換して、電池パック８４０２に貯蔵できる。
【０２５０】  また、電池パック８４０２は、自動車８４００が有するスピードメーター、タコメーターなどの表示装置に電力を供給することができる。また、電池パック８４０２は、自動車８４００が有するナビゲーションシステムなどの表示装置に電力を供給することができる。また、サイドミラーに代えてセンサ８４０３を有しており、フロントガラス８４０４の一部にセンサ８４０３で得られる画像を投影して表示させてもよい。また、センサ８４０３で得られる画像は車内の表示装置に表示してもよい。
【０２５１】  図１９（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する複数の二次電池にプラグイン方式や非接触給電方式等により外部の充電設備から電力供給を受けて、充電することができる。図１９（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された二次電池８０２４に、ケーブル８０２２を介して充電を行っている状態を示す。充電に際しては、充電方法やコネクターの規格等はＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）やコンボ等の所定の方式で適宜行えばよい。充電装置８０２１は、商用施設に設けられた充電ステーションでもよく、また、家庭の電源であってもよい。例えば、プラグイン技術によって、外部からの電力供給により自動車８５００に搭載された二次電池８０２４を充電することができる。充電は、充電装置８０２１が有するＡＣＤＣコンバータ等の変換装置を介して、交流電力を直流電力に変換して行うことができる。また充電用ＡＣＤＣコンバータ８０２５が搭載された自動車８５００の場合は、交流電源を接続しても充電を行うことができる。
【０２５２】  また、図示しないが、受電装置を車両に搭載し、地上の送電装置から電力を非接触で供給して充電することもできる。この非接触給電方式の場合には、道路や外壁に送電装置を組み込むことで、停車中に限らず走行中に充電を行うこともできる。また、この非接触給電の方式を利用して、車両どうしで電力の送受信を行ってもよい。さらに、車両の外装部に太陽電池を設け、停車時や走行時に二次電池の充電を行ってもよい。このような非接触での電力の供給には、電磁誘導方式や磁界共鳴方式を用いることができる。
【０２５３】  図１９（Ｃ）は、スイッチで充電を制御する複数の二次電池を用いた二輪車の一例である。図１９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、二次電池８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。二次電池８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。
【０２５４】  また、図１９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、複数の二次電池８６０２を収納することができる。二次電池８６０２は、座席下収納８６０４が小型であっても、座席下収納８６０４に収納することができる。二次電池８６０２は、取り外し可能となっており、充電時には二次電池８６０２を屋内に持って運び、充電し、走行する前に収納すればよい。
【０２５５】  図２０（Ａ）は、スイッチで充電を制御する複数の二次電池を電池パックに用いた電動自転車の一例である。図２０（Ａ）に示す電動自転車８７００は、電池パック８７０２を備える。電池パック８７０２は、運転者をアシストするモータに電気を供給することができる。また、電池パック８７０２は、持ち運びができ、図２０（Ｂ）に電動自転車から取り外した状態を示している。また、電池パック８７０２は、ラミネート型の二次電池８７０１が複数内蔵されており、その二次電池の残容量などを表示部８７０３で表示できるようにしている。なお、二次電池を複数内蔵する場合、それぞれにスイッチや、充電制御装置や、保護回路を有している。
【０２５６】（実施の形態６）
本発明の一態様の電子機器および入力システムについて、図面を用いて説明する。電子機器は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）として用いることができる。
【０２５７】＜外観＞
図２１（Ａ）は、電子機器（ここではＨＭＤ）を装着した使用者の頭上から見た電子機器の外観の一例であり、図２１（Ｂ）はブロック図を示す。
【０２５８】  電子機器（ＨＭＤ）は、撮像装置１２０ａ、１２０ｂ、検出装置１３０ａ、１３０ｂ、集積回路１４０ａ、１４０ｂ、二次電池１４１ａ、１４１ｂ、および表示装置１５０ａ、１５０ｂを少なくとも有する。
【０２５９】  撮像装置１２０ａ、１２０ｂ、検出装置１３０ａ、１３０ｂ、集積回路１４０ａ、１４０ｂ、二次電池１４１ａ、１４１ｂ、および表示装置１５０ａ、１５０ｂは、例えば筐体１１０内に設けることができ、それぞれ電気的に接続されている。
【０２６０】  筐体１１０内では、装着する使用者のそれぞれの眼球と向き合うように、表示装置１５０ａ、１５０ｂおよび撮像装置１２０ａ、１２０ｂがそれぞれ設けられる。図２１（Ｂ）では、二次電池１４１ａからの電力は、スイッチ１４２ａを介して集積回路１４０ａや撮像装置１２０ａや検出装置１３０ａや表示装置１５０ａに供給されている。また、二次電池１４１ｂからの電力は、スイッチ１４２ｂを介して集積回路１４０ｂや撮像装置１２０ｂや検出装置１３０ｂや表示装置１５０ｂに供給されている。
【０２６１】  集積回路１４０ａは、二次電池１４１ａの情報を収集し、第１のニューラルネットワークを用いて劣化の程度を分析し、二次電池１４１ａに対して最適な充電条件で充電を行う。また、同様に集積回路１４０ｂは、二次電池１４１ｂの情報を収集し、第２のニューラルネットワークを用いて劣化の程度を分析し、二次電池１４１ｂに対して最適な充電条件で充電を行う。集積回路１４０ａ、１４０ｂは、ＳＯＣと相関のある充放電特性データを記憶するメモリを有する。
【０２６２】  撮像装置１２０ａ、１２０ｂは、瞳の形状を撮像可能な撮像素子を有するカメラを用いることができる。黒目、白目が目蓋から露出した部分の形状は、輪郭がはっきりしているため、高性能な撮像素子を用いなくても形状の検出が可能である。
【０２６３】  検出装置１３０ａ、１３０ｂは、撮像装置１２０ａ、１２０ｂで撮像した瞳の形状をもとに、瞳の形状の変化を検出する。例えば、目蓋と強膜（白目）の境界、または目蓋と角膜（例えば、黒目）の境界、の情報から瞳の形状の変化を検出する。なお検出装置１３０ａ、１３０ｂにおける瞳の形状の変化の検出は、画像処理や演算処理を伴うため、瞳の形状の変化の算出という場合がある。
【０２６４】  さらに、集積回路１４０ａ、１４０ｂは、瞳の形状の変化に応じた設定の変更に基づく表示データを生成してもよい。あるいは集積回路１４０ａ、１４０ｂは、頭部の動きと、瞳の形状の変化と、に応じた設定の変更に基づく表示データを生成する。なお表示データの生成はプロセッサ等の回路で行う場合がある。また、集積回路１４０ａ、１４０ｂは、使用者が酔いにくい、表示装置１５０ａ、１５０ｂに表示される画像の表示データを生成してもよい。
【０２６５】  図２１では瞳の形状を撮像可能な撮像素子を例に示したが、３軸加速度センサなどの他のセンサ素子を用いてもよい。
【０２６６】  表示装置１５０ａ、１５０ｂは、ＥＬ表示装置、液晶表示装置、マイクロＬＥＤ表示装置を用いることができる。表示面を球面状とし、眼球を覆うように表示面が配置できる表示装置が好ましい。また、表示装置１５０ａ、１５０ｂと眼球の間に光学系を設けてもよい。図２１では、筐体１１０の他、使用者の眼球１６０、スピーカ部１６１、および固定具１６２、１６３を図示している。スピーカ部１６１、固定具１６２、１６３は、頭部に筐体１１０を固定するためのものである。そのため、バンド型形状の固定具に限らず、別の構成としてもよい。
【０２６７】  上記構成により、充電中においては、集積回路により複数の二次電池間における性能劣化の差を低減し、二次電池間のアンバランスを低減することができる。また、使用者の頭部に装着し、画像を表示させる場合には、それぞれの表示装置にとって最適な表示になるよう集積回路により輝度調節することもできる。
【０２６８】（実施の形態７）
本実施の形態では、眼鏡型デバイスの一例を図２２（Ａ）に示す。
【０２６９】  眼鏡型デバイス７１１０は、左右のテンプル部（装着時に使用者の側頭部に沿って配置される部分）それぞれに二次電池７１０１を有する。
【０２７０】  例えば、眼鏡型デバイス７１１０のフロント部に二次電池を含めて多数の部品を配置すると、重量バランスが悪くなる恐れがある。そこでテンプル部に二次電池７１０１を配置することで、快適に使用できる重量バランスの眼鏡型デバイス７１１０とすることができる。また、スマートフォンを用いて枠に嵌め込んでＨＭＤとする場合はスマートフォンとその電池の重量が重く、頭部から離れた場所にスマートフォンが配置されるため、首を回すと遠心力によりより重量を感じる。一方、本実施の形態であれば、２つの二次電池が２箇所に分散され、さらに頭部に近い位置に設置されるため、重さをあまり感じさせない構成とすることができる。
【０２７１】  眼鏡型デバイス７１１０は、端子部７１０４を有していてもよい。端子部７１０４から二次電池７１０１に充電をすることができる。また二次電池７１０１同士は電気的に接続されていることが好ましい。二次電池７１０１同士が電気的に接続されていることで、一つの端子部７１０４から二つの二次電池７１０１に充電をすることができる。
【０２７２】  また、眼鏡型デバイス７１１０は、表示部７１１２を有していてもよい。またニューラルネット演算を行うことのできるマイクロプロセッサを含む制御部７１０３を有していてもよい。制御部７１０３により、二次電池７１０１の充放電を制御し、また表示部７１１２に表示する画像データを生成することができる。また制御部７１０３に無線通信機能を有するチップを搭載することで、外部とデータの送受信が行える。さらに、外付けの表示部７１１２を取り付けてマルチディスプレイとしてもよい。
【０２７３】  本発明は、使用者の頭部に装着する電子機器に限定されない。
【０２７４】  重量バランスを重視し、複数の二次電池を利用する無人移動体（代表的には無人航空機、ドローンとも呼ぶ）、小型ロボット、人工衛星、宇宙探査機や惑星探査機に応用することができる。図２２（Ｂ）に無人航空機の一例を示す。
【０２７５】  無人航空機７３００は、複数のローター７３０２と、複数の二次電池７３０１と、ニューラルネット演算を行うことのできるマイクロプロセッサを含む制御部７３０４と、カメラ７３０３と、アンテナ（図示しない）を有する。無人航空機７３００はアンテナを介して遠隔操作することができる。複数の二次電池７３０１がバランスよく配置され、それらの劣化度合いの検査や、劣化に合わせた充放電の条件を調節する制御を制御部７３０４で行うことができ、複数の二次電池７３０１を効率よく使用して長寿命とすることができる。プロペラが４つあるため、バランスを考慮して二次電池も４つ配置するが、図２２（Ｂ）では４つの二次電池うち、２つのみを点線で示している。
【０２７６】  電気自動車（ＥＶ）、内燃機関と電動機を併せ持ったハイブリッド車（ＨＥＶ）、プラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）においても、二次電池の配置により重量が偏ると車両全体としての重心の位置が変わるおそれがあるため、複数の二次電池を車両の重心を設計通りになるように最適な位置に配置することが望ましい。複数の二次電池をさまざまな箇所に配置すると、ある二次電池に配置されている周辺の機器の発熱などにより影響を受け、他の二次電池よりも劣化が進む恐れがある。このような劣化の進行が異なる複数の二次電池が配置される場合に、本発明は有効である。
【符号の説明】
【０２７７】１００：電子機器、１１０：筐体、１２０ａ：撮像装置、１２０ｂ：撮像装置、１３０ａ：検出装置、１３０ｂ：検出装置、１４０ａ：集積回路、１４０ｂ：集積回路、１４１ａ：二次電池、１４１ｂ：二次電池、１４２ａ：スイッチ、１４２ｂ：スイッチ、１５０ａ：表示装置、１５０ｂ：表示装置、１６０：眼球、１６１：スピーカ部、１６２：固定具、１６３：固定具３０１ａ  二次電池、３０１ｂ  二次電池、３０２  昇圧コンバータ、３０３  インバータ、３０４：回生ブレーキ強調制御バルブ、３０５：モータ、３０６：タイヤ、３０７  発電用エンジン、３０８  発電用モータ、３１１ａ  スイッチ、３１１ｂ  スイッチ、３１１ｃ：スイッチ、３１１ｄ：発電用スイッチ、３１１ｅ：発電用スイッチ、３１１ｆ：発電用スイッチ、４００：二次電池、４０１：正極缶、４０２：負極缶、４０３：ガスケット、４０４：正極、４０５：正極集電体、４０６：正極活物質層、４０７：負極、４０８：負極集電体、４０９：負極活物質層、４１０：セパレータ、５１２：半導体層、６００：二次電池、６０１：正極キャップ、６０２：電池缶、６０３：正極端子、６０４：正極、６０５：セパレータ、６０６：負極、６０７：負極端子、６０８：絶縁板、６０９：絶縁板、６１１：ＰＴＣ素子、６１２：安全弁機構、９００：回路基板、９１１：端子、９１３：二次電池、９３０：筐体、９３０ａ：筐体、９３０ｂ：筐体、９３１：負極、９３２：正極、９３３：セパレータ、９５０：捲回体、９５１：端子、９５２：端子、９９９：ＩＣチップ、７１０１：二次電池、７１０３：制御部、７１０４：端子部、７１１０：眼鏡型デバイス、７１１２：表示部、７３００：無人航空機、７３０１：二次電池、７３０２：ローター、７３０３：カメラ８０００：表示装置、８００１：筐体、８００２：表示部、８００３：スピーカ部、８００４：二次電池、８００５：音声入力デバイス、８００６：台、８００７：スピーカ、８００８：表示部、８０２１：充電装置、８０２２：ケーブル、８０２４：二次電池、８０２５：充電用ＡＣＤＣコンバータ、８１００：照明装置、８１０１：筐体、８１０２：光源、８１０３：二次電池、８１０４：天井、８１０５：側壁、８１０６：床、８１０７：窓、８２００：室内機、８２０１：筐体、８２０２：送風口、８２０３：二次電池、８２０４：室外機、８３００：電気冷凍冷蔵庫、８３０１：筐体、８３０２：冷蔵室用扉、８３０３：冷凍室用扉、８３０４：二次電池、８４００：自動車、８４０１：ヘッドライト、８４０２：電池パック、８４０３：センサ、８４０４：フロントガラス、８４０５：光電変換素子、８４０６：電気モータ、８５００：自動車、８６００：スクータ、８６０１：サイドミラー、８６０２：二次電池、８６０３：方向指示灯、８６０４：座席下収納、８７００：電動自転車、８７０１：二次電池、８７０２：電池パック、８７０３：表示部、９６００：タブレット型端末、９６２５：スイッチ、９６２６：スイッチ、９６２７：電源スイッチ、９６２８：操作スイッチ、９６２９：留め具、９６３０：筐体、９６３０ａ：筐体、９６３０ｂ：筐体、９６３１：表示部、９６３３：太陽電池、９６３４：充放電制御回路、９６３５：蓄電体、９��３６：ＤＣＤＣコンバータ、９６３７：コンバータ、９６４０：可動部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【国際調査報告】
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