(57)【要約】【課題】演算負担の増加を抑止しつつ蓄電状態に関する電気量を高精度に測定可能なニューラルネット型の二次電池の残存容量演算方式を実現すること。【解決手段】電圧と電流と開路電圧Ｖｏと内部抵抗Ｒとを少なくとも用いてニューラルネット演算によりＳＯＣを用いるに際して、開路電圧Ｖｏと内部抵抗Ｒとは分極関連量により補正してからニューラルネット演算のための入力パラメータとして用いる。これにより、ＳＯＣ演算精度を簡単に向上することができた。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池から定期的に検出し、記憶した電圧Ｖ及び電流Ｉのペアの集合を含む電池状態データの演算により前記二次電池の蓄電状態及び劣化状態に相関を有する関数値を抽出し、前記電池状態データ及び関数値を入力パラメータとして前記二次電池の蓄電状態量をニューラルネットを用いて演算する二次電池の残存容量演算方式において、
前記電池状態データに基づいて前記二次電池の分極量に正相関を有する分極関連量を演算し、
前記電池状態データ及び前記分極関連量に基づいて前記分極関連量の影響が低減された前記関数値を求めることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。
【請求項２】
請求項１記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記入力パラメータは、開路電圧Ｖｏ及び／又は内部抵抗Ｒを含むことを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。
【請求項３】
請求項２記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記入力パラメータは、直近の所定期間における前記電圧Ｖの平均値である電圧平均値Ｖm、直近の所定期間における前記電流Iの平均値である電流平均値Im、開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒであることを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか記載の二次電池の残存容量演算方式において、
前記分極関連量が略等しい多数の前記ペアからなる等分極電圧・電流ペア群を抽出し、
前記等分極電圧・電流ペア群を用いて開路電圧Ｖｏ及び／又は内部抵抗Ｒを演算することを特徴とする二次電池の残存容量演算方式。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ニューラルネットを用いた車両用蓄電装置の内部状態（特にその蓄電状態）の検出技術の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば鉛蓄電池のような二次電池では劣化の程度により、電池の電圧又は電流に関連する電気量（たとえば電圧、開路電圧、内部抵抗など）とＳＯＣや残存容量（SOH）との相関関係がばらつくために、劣化の進行とともにＳＯＣやＳＯＨの検出精度が悪化するという問題や電池ごとのＳＯＣやＳＯＨのばらつきなどがあり、大量生産される二次電池のＳＯＣやＳＯＨを個別に高精度に検出することは困難とされていた。このため、安全性の観点からこれらばらつきを含んで二次電池の使用可能充放電範囲を狭く設定せざるを得ないという問題もあった。
【０００３】
この問題を改善するため、被測定対象の特性ばらつきに柔軟に対応可能なニューラルネットワークを用いてＳＯＣやＳＯＨを検出する方法（以下、ニューラルネット式電池状態検出技術）が提案されている（特許文献１、２）。
【０００４】
更に詳しく説明すると、特許文献１は、少なくとも開路電圧OCV、放電開始直後電圧VO及び内部抵抗Ｒを入力パラメータとして、既に学習済みニューラルネットにより演算して残存容量Ｔeを検出することを提案している。
【０００５】
また、特許文献２は、バッテリ電圧、電流、内部インピーダンス（交流法による検出）及び温度を学習済みの第１のニューラルネットに導入してバッテリ劣化情報を演算し、このバッテリ劣化情報とバッテリ電圧、電流、内部インピーダンスとを学習済みの第２のニューラルネットに導入して電池の残存容量を演算することを提案している。
【特許文献１】特開平9−243716号公報
【特許文献２】特開2003−249271号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記した特許文献１、２によるニューラルネット式電池状態検出技術を用いたＳＯＣやＳＯＨなどの判定は、ニューラルネット演算を行わない残存容量検出方式に比べて回路規模や演算規模の負担が格段に大きいにもかかわらず、残存容量検出精度の誤差がなお大きく、実用化のために更なる検出精度向上が必要となっていた。また、このニューラルネット演算方式の検出精度向上を回路規模や演算規模の増大を抑止しつつ行うことも要望されていた。
【０００７】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、過重な演算負担を回避しつつ残存容量情報をニューラルネット演算により高精度に抽出可能な二次電池の残存容量演算方式を提供することをその目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の二次電池の残存容量演算方式は、二次電池から定期的に検出し、記憶した電圧Ｖ及び電流Ｉのペアの集合を含む電池状態データの演算により前記二次電池の蓄電状態及び劣化状態に相関を有する関数値を抽出し、前記電池状態データ及び関数値を入力パラメータとして前記二次電池の蓄電状態量をニューラルネットを用いて演算する二次電池の残存容量演算方式において、前記電池状態データに基づいて前記二次電池の分極量に正相関を有する分極関連量を演算し、前記電池状態データ及び前記分極関連量に基づいて前記分極関連量の影響が低減された前記関数値を求めることを特徴としている。
【０００９】
なお、上記で言う蓄電状態量は残存容量（ＳＯＨ）や残存容量率（ＳＯＣ）を含む。前記電池状態データから抽出し、蓄電状態及び劣化状態に相関を有する関数値は開路電圧Ｖｏ又は内部抵抗Ｒを含むことができる。電池状態データは、二次電池の電圧（端子電圧）や電流そのものでもよく、あるいは、それらの平均値や低域成分とすることができる。
【００１０】
本発明は、蓄電状態量のニューラルネット演算に際して用いる入力パラメータとしての電池状態データ（たとえば電圧・電流ペアの履歴）から抽出したその関数値（たとえば開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒ）が、分極の影響に強く受けることに着目してなされたものである。特に、ニューラルネット演算により蓄電状態量を求める場合に単に二次電池の電圧及び電流の他に、蓄電状態量や劣化状態量に強い相関をもつ開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒを入力パラメータとして用いることが好適であることが知られているが、このニューラルネットの入力パラメータとしての開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒが上記した分極の程度により大きく変動することに着目してなされたものである。
【００１１】
すなわち、本発明は、開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒと言った蓄電状態量や劣化状態量に相関を有する関数値から分極状態の影響を低減し、これより分極状態の影響が少ない関数値（開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒ）を、電圧及び電流といった電池状態データ以外の追加の入力パラメータとすることにより、ニューラルネット演算の精度が大幅に改善できることを見いだしたものである。
【００１２】
更に、本発明によれば、上記関数値の補正のための演算は必要となるものの、ニューラルネット演算における入力パラメータが増加するわけではないため、ニューラルネット演算の回路規模や演算規模の負担が増大することがなく、演算の遅延を減らすことができる。
【００１３】
好適な態様において、前記演算値は、開路電圧Ｖｏ及び／又は内部抵抗Ｒを含む。このようにすれば、蓄電状態量及び電池劣化状態の関連量としての開路電圧Ｖｏ及び／または内部抵抗Ｒを入力パラメータとするので、電池劣化のばらつきによる蓄電状態量の演算精度の低下を防止することができるとともに、これら開路電圧Ｖｏの算出過程にて開路電圧Ｖｏに導入される分極関連量の影響も低減して、一層の蓄電状態量検出精度の向上を図ることができることがわかった。
【００１４】
開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒは、過去の電圧・電流データから従来通り近似的に演算することができる。更に説明すると、二次電池は劣化度合いにより放電可能量が変動し、劣化度合いは開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒに相関を有するため、蓄電状態量の算出において劣化度合いの影響を加味するため、開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒをニューラルネット演算の入力パラメータとすることは極めて好ましいと考えられる。ただし、開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒの値は分極により影響されている。そこで、この態様では、あらかじめ分極量の影響が低減された開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒを電池の電圧、電流に加えて入力パラメータとするため、電池劣化及び分極の両方の影響を相殺した電圧・電流と蓄電状態量との相関をニューラルネット演算により抽出するものである。
【００１５】
なお、上記したニューラルネットへの入力パラメータとしての電圧Ｖ、開路電圧Ｖｏは、それぞれそれらを線形変換した関数を包含するものとする。たとえば、Ｋ１、Ｋ２を定数とする時、電圧Ｖの代わりに、Ｋ１・Ｖ＋Ｋ２を用いてもよい。入力パラメータＶと、入力パラメータ（Ｋ１・Ｖ＋Ｋ２）との間の出力誤差はニューラルネット演算により容易に収束させることができる。
【００１６】
また、上記した電圧Ｖ、開路電圧Ｖｏ、内部抵抗Rは、それらの満充電時の値に対する相対値すなわち比の形式（以下、満充電比とも言う）で入力パラメータとしてもよい。このようにすれば、ニューラルネットの学習時や蓄電状態量演算時における電池の容量ばらつきの影響を低減することができる。たとえば、電圧Ｖの満充電比とは満充電時の電圧Ｖfを分母、電圧の今回値を分子とする比であり、上記した開路電圧Ｖｏの満充電比とは満充電時の開路電圧Ｖｏfを分母、開路電圧Ｖｏの今回値を分子とする比であり、内部抵抗Ｒの満充電比とは、満充電時の内部抵抗Ｒを分母、内部抵抗Ｒの今回値を分子とする比を言うものとする。このような満充電比を採用することにより、異なる電池間の比較が適切となるため検出精度が向上することがわかった。
【００１７】
好適な態様において、前記入力パラメータは、直近の所定期間における前記電圧Ｖの平均値である電圧平均値Ｖm、直近の所定期間における前記電流Iの平均値である電流平均値Im、開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒを含む。このようにすれば、多数の入力パラメータを用いるためにニューラルネット演算の規模が増大する電圧・電流ペアの履歴をニューラルネットに入力しなくてもＳＯＣ演算精度を向上できることがわかった。
【００１８】
好適な態様において、前記分極関連量が略等しい多数の前記ペアからなる等分極電圧・電流ペア群を抽出し、前記等分極電圧・電流ペア群を用いて開路電圧Ｖｏ及び／又は内部抵抗Ｒを演算する。当然、今回検出した分極関連量に略等しい等分極電圧・電流ペア群から開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒが導出されるべきである。このようにすれば、分極の影響が略等しい電圧・電流ペアから開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒを算出するため、開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒと分極関連量との複雑な関係を抽出する困難を回避しつつ、簡単な演算により分極の影響が低減された開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒをニューラルネットに入力パラメータとして導入することができる。
【００１９】
分極関連量は、直前の所定期間の電流積算量とすることができる。すなわち、二次電池の分極量は、たとえば直前の５〜１０分といった所定の短期間における充放電電流積算量に強い相関をもつため、直近の電流積算量を分極関連量を算出することができる。更に好適には、分極関連量は、ｋを現時点から遠ざかるにつれて値が小さくなる重み係数とする場合に、ｋ・Iを直前の所定期間の間積分した値（時間減衰重み付け電流積算量とも言う）としてもよい。すなわち、分極は時間とともに減衰するためこの減衰率を重み付け係数として加味した電流積算量とすることができる。その他、分極減衰率（分極減衰時定数）は充電時と放電時とで異なるため、充電時と放電時とで減衰率としての時間的に小さくなる重み付け係数を変更してもよい。
【００２０】
（変形態様）
上記態様では、分極関連量が略等しい電圧・電流ペアにより開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒを導出したが、分極関連量と開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒの変化率との関係をあらかじめ記憶しておけば、分極関連量の影響を無視した電圧・電流データから導出した開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒを上記関係に基づいて分極関連量により補正することも可能である。同様に、この分極関連量と電圧や電流との関係をあらかじめ記憶しておけば、二次電池から検出した電圧・電流をこの分極関連量で補正してニューラルネットに入力パラメータとして入力したり、開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒの演算に用いたりすることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の車両用蓄電装置のニューラルネット演算方式を実施例を参照して図面に沿って具体的に説明する。
【実施例１】
【００２２】
（回路構成）
実施例１の車両用蓄電装置のニューラルネット演算方式について以下に説明する。まず、装置の回路構成を図１に示すブロック図を参照して説明する。
【００２３】
１０１は車載蓄電装置（以下、バッテリとも呼ぶ）、１０２はこの車載蓄電装置を充電する車載発電機、１０３は車載蓄電装置１０１から給電される車載電気負荷をなす電気装置、１０４は車載蓄電装置１０１の充放電電流を検出する電流センサ、１０５は車載蓄電装置１０１の状態を検出する電子回路装置である蓄電池状態検知装置、１０６は前段処理回路、１０７は前段処理回路１０６から入力される後述の入力パラメータをニューラルネット演算して所定の蓄電状態量（この実施例ではＳＯＣ）を出力するニューラルネット部、１０８はニューラルネット部１０７などから読み込んだ信号に基づいて車載発電機１０２の発電量を制御する発電機制御装置である。前段処理回路１０６及びニューラルネット部１０７はマイコン装置によるソフトウエア演算により実現されるが、専用のハードウエア回路により構成されてよいことはもちろんである。
【００２４】
前段処理回路１０６は、車載蓄電装置１０１の電圧Vと電流センサ１０４からの電流Iとのペアを一定時間ｄｔごとに同時にサンプリングして記憶する。次に、前段処理回路１０６は、今回得た電圧・電流ペアを含む直近の所定期間に得て記憶している所定数の電圧・電流ペアとから、電圧Ｖの平均値である電圧平均値Ｖｍと、電流Iの平均値である電流平均値Ｉｍとを算出する。次に、前段処理回路１０６は、今回得た電流の値に基づいて本発明で言う分極関連量に相当する分極指数Pnを演算する。
【００２５】
この実施例で用いた分極指数Ｐｎについて更に説明する。
【００２６】
分極指数Ｐｎは、前回のサンプリング時点から今回のサンプリング時点までに生じた分極指数の増加量ΔP１と、前回のサンプリング時点から今回のサンプリング時点までに減衰した分極指数の減衰量ΔP２とを、前回のサンプリング時点での分極指数Ｐｎの前回値（すなわち分極指数Ｐｎの残存値）Ｐｎー１から加減算して算出され、今回検出した電圧Ｖと電流Ｉとワンセットで記憶される。
【００２７】
この実施例では、分極指数の増加量ΔP１は、前回のサンプリング時点から今回のサンプリング時点までの時間であるサンプリングインタバルｄｔと、今回の電流値Iとを掛けた値であり、実質的に前回のサンプリング時点から今回のサンプリング時点までの電流積算値に等しい。なお、電流積算値は電荷量であり、電荷量は分極量に比例すると見なすことができる。
【００２８】
分極指数の減衰量ΔP２は、（１／τ）・Ｐｎー１・ｄｔにより算出される。ここでτは減衰時定数である。すなわち、分極指数は、単位時間ｄｔ後に（１／τ）の割合だけ減衰するものとする。ただし、この減衰時定数τは、充電時と放電時とで異なるため、今回検出した電流Iが充電電流であればτとしてτｐを採用し、今回検出した電流Iが放電電流であればτとしてτdを採用する。結局、ほぼ現在の分極量に比例する分極指数Ｐｎは、次式で表されることになる。
【００２９】
Ｐｎ＝Ｐｎー１＋I・ｄｔー（１／τ）・Ｐｎー１・ｄｔ
τ＝τｐ（充電時）
τ＝τｄ（放電時）
次に、前段処理回路１０６は、今回算出した分極指数Ｐｎと略等しい分極指数Ｐｎとワンセットで記憶されている電圧Ｖと電流Ｉとのペアの群（以下、等分極電圧・電流ペア群と称する）をすべて記憶装置から読み出し、読み出した電圧・電流ペア群から開路電圧Ｖｏと内部抵抗Ｒとを演算する。
【００３０】
開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒを演算する方法を図２を用いて説明する。図２は、今回読み出された等分極電圧・電流ペア群に含まれる電圧Ｖと電流Ｉとのペアの二次元分布を示す電圧ー電流分布図である。各電圧・電流ペアから最小自乗法により電圧Ｖと電流Ｉとの関係を示す直線近似式Ｌを演算、創成し、この直線近似式Ｌにより切片（開路電圧Ｖｏ）及び／又は傾斜（内部抵抗Ｒ）を演算して開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒを算出する。この種の最小自乗法を用いた直線近似式Ｌの創成と、この直線近似式Ｌを用いた開路電圧Ｖｏや内部抵抗Ｒの抽出自体は公知事項であるため、更なる説明は省略する。
【００３１】
このようにして得られた電圧平均値Ｖｍ、電流平均値Ｉｍ、開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒがニューラルネット部１０７に入力パラメータとして入力され、ニューラルネット部１０７によりＳＯＣが演算され、演算されたＳＯＣが外部に出力される。いままで説明した残存容量率（ＳＯＣ）のニューラルネット演算のフローを図３に示す。なお、これら５つの入力パラメータ以外に好適な他の入力パラメータを適宜追加してもよい。
【００３２】
次に、上記したニューラルネット演算について図４に示すブロック図を参照して説明する。学習済みのニューラルネットワーク部１０７は３階層のフィードフォワード型で誤差逆伝播方法により学習する形式であるが、この形式に限定されるものではない。ニューラルネット部１０７は、入力層２０１、中間層２０２及び出力層２０３により構成されている。ただし、ニューラルネット部１０７は、実際には所定の演算インタバルで実施されるソフトウエア処理により構成される。つまり、ニューラルネット部１０７は、実際にはマイコン回路のソフトウエア演算により構成されるため、図１に示す回路構成は機能的なものにすぎない。各入力セルは入力パラメータを個別に受け取り、入力データとして中間層２０２の各演算セルすべてに出力する。中間層２０２の各演算セルは、入力層２０１の各入力セルから入力される各入力データに後述するニューラルネット演算を行い、演算結果を出力層２０３の出力セルに出力する。出力層２０３の出力セルは、この実施例では充電率（SOC）を出力する。
【００３３】
図４に示すニューラルネット部１０７の学習について以下に説明する。
【００３４】
ニューラルネット部１０７の入力層201のｊ番目のセルの入力データをINj、入力層201のｊ番目と中間層202のｋ番目のセルの結合係数をＷjkとすると中間層のｋ番目のセルへの入力信号は、
INPUTk(t)＝Σ( Wjk * INj )             ( j = 1 to ２ｍ+3 )
となる。中間層のｋ番目のセルからの出力信号は、
OUTk(t)＝ｆ(ｘ)＝ｆ( INPUTk(t) + b )
で表される。ｂは定数である。ｆ( INPUTk(t) + b) は INPUTk(t) ＋ｂを入力変数とするいわゆるシグモイド関数と呼ばれる非線形関数であり、
f (INPUTk(t) + b )＝１／（１＋exp（−（ INPUTk(t) + b）））
で定義される関数である。中間層202のｋ番目のセルと出力層203のセルとの結合係数をＷkとすれば、出力層への入力信号は同様に、
INPUTｏ(t)＝Σ Wk * OUTk(t)
k＝1 to Q
で表される。 Qは中間層202のセル数である。時刻ｔにおける出力信号は、
OUT(t)＝L * INPUTｏ(t)
となる。Ｌは線形定数である。
【００３５】
この明細書で言う学習過程とは、時刻ｔにおける最終出力OUT(t)と、あらかじめ測定した後述の教師信号（即ち真値tar(t)）との間の誤差を最小にするように各セル間の結合係数を最適化することである。なお、出力OUT(t)は、出力層２０３が出力すべき出力パラメータであり、ここでは時点ｔにおけるＳＯＣである。
【００３６】
次に各結合係数の更新方法について説明する。
【００３７】
中間層のｋ番目のセルと出力層のセル間の結合係数Wkの更新は、
Wk ＝ Wk + △Wk
で行われる。ここで△Wkは以下で定義される。
【００３８】
△Wk = −η*∂Ek／∂Wk                      η；定数
= η* [ OUT(t) − tar(t) ]* [ ∂OUT(t)／∂Wk ]
= η* [ OUT(t) − tar(t) ]* L *[ ∂INPUTｏ(t)／∂Wk ]
= η* L* [ OUT(t) − tar(t) ] * OUTk(t)
で表される。Ekは教師データとネットワーク出力の誤差を表す量で次の式で定義される。
【００３９】
Ek＝[ OUT(t) − tar(t) ]×[ OUT(t) − tar(t) ]／2
次に、中間層202のｋ番目のセルと入力層201のｊ番目のセルの結合係数Ｗjkの更新ルールを説明する。結合係数Wjkの更新は以下の式で実現される。
【００４０】
Wjk ＝ Wjk ＋ △Wjk
ここで△Ｗjkは以下で定義される。
【００４１】
△Wjk ＝ −η*∂Ek／∂Wjk
＝ −η*[∂Ek／∂INPUTk(t) ] * [∂INPUTk(t)／∂Ｗjk ]
＝ −η*[∂Ek／∂OUTk(t) ] *[∂OUTk(t)／∂INPUTk(t) ] * INj
＝ −η*[∂Ek／∂OUT(t) ] * [∂OUT(t)／∂INPUTｏ] *
[∂INPUTｏ／OUTk(t) ] * ｆ’（INPUTk(t)＋ｂ）* INj
＝  −η*( OUT(t)−tar(t)) *Ｌ* Ｗk *ｆ’（INPUTk(t)＋ｂ）* INj
＝  −η* L * Wk * INj * ( OUTsoc(t)−tar(t))* f’(INPUTk(t)＋ｂ)
ここで、ｆ’（INPUTk(t)＋ｂ）は伝達関数fの微分値である。
【００４２】
こうして更新された新たな結合係数 Wk、Wjk で再び出力OUT(t)すなわち時点ｔにおけるＳＯＣを計算し、誤差関数Ekが所定の微小値以下になるまで結合係数を更新しつづける。このように誤差関数Ekを所定値以下になるよう結合係数を更新してゆくことにより、ニューラルネット部１０７は学習を行う。
【００４３】
上記学習過程のフローチャートを図５に示す。ただし、ニューラルネット部１０７が出力するべき蓄電装置の出力パラメータとしての蓄電状態量はSOC(充電率)とするが、残存容量（ＳＯＨ）でもよい。
【００４４】
まず、ニューラルネット部１０７の各結合係数の適当な初期値を設定する（ステップ302）。これは例えば乱数などにより適当に決定すればよい。次に、学習用の入力信号をニューラルネット部１０７の入力層201の各セルに個別に入力し（ステップ303）、この入力信号を上記した結合係数の初期値を用いてニューラルネット演算することにより出力パラメータとしてのSOCを算出する（ステップ304）。次に、上記した方法で誤差関数Ｅｋを算出し（ステップ305）、この誤差関数が所定の微小値ｔｈより小さいか否か判定する（ステップ306）。誤差関数Ｅｋが微小値ｔｈより大きければ、前記学習過程で定義された各結合係数の更新量△Ｗを計算し（ステップ307）、各結合係数を更新する（ステップ308）。次に、再び学習用の入力信号を入力層201の各セルに入力してSOCを計算する。次に、誤算関数Ｅｋを評価してそれが微小値ｔｈを下回れば学習を完了したと判定して（ステップ309）、この学習課程を終了する。誤差関数Ｅｋが微小値を下回ってなければ、結合係数を再び更新してSOC計算し、誤差関数Ｅｋの評価を実施し、誤差関数Ｅｋがこの微小値を下回るまでこのプロセスを繰り返す。
【００４５】
それぞれ代表的な充放電パターンをもつ幾つかの電池種類につき製品の出荷前に上記した学習プロセスを実行することにより、ニューラルネット部１０７に学習させておけば、各車両に個別に搭載される各車載電池の製造ばらつきにもかかわらず、その後を走行中の車載蓄電池のSOCのニューラルネット演算により高精度にＳＯＣを算定することができる。
【００４６】
（試験結果）
実際に、容量・劣化度合いが異なる５つのバッテリ（図６参照）で10.15モード走行中の電流・端子電圧を計測し、上記４種類の入力パラメータを演算子、これらの入力パラメータとあらかじめ算出してあるSOCの真値(電流積算値より算出)を教師信号として学習を行った。
【００４７】
次に、この学習済みニューラルネットワークを用いて新たな劣化バッテリのＳＯＣを演算し、電流積算法により演算したＳＯＣの真値と比較した。この結果を図７〜図１２に示す。図７〜図９は、３つの試験バッテリのＳＯＣを、分極指数補正した開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒを含む上記説明した４種類の入力パラメータを用いて演算した結果を示し、図１０〜図１２は、分極指数補正しなかった開路電圧Ｖｏ及び内部抵抗Ｒを含む上記説明した４種類の入力パラメータを用いて演算した結果を示す。
【００４８】
図７の測定時に得られた開路電圧Ｖｏ、内部抵抗ＲとＳＯＣとの相関を図１３、図１５に示し、図１の測定時に得られた開路電圧Ｖｏ、内部抵抗ＲとＳＯＣとの相関を図１４、図１６に示す。
【００４９】
図１３は、上記した分極指数Ｐｎにより選択した電圧・電流ペア群から演算した開路電圧ＶｏとＳＯＣとの相関を示す図であり、０．９９という極めて高い相関が得られることがわかった。図１４は、上記した分極指数Ｐｎにより選択することなく、過去に記憶した電圧・電流ペア群から単純に演算した開路電圧ＶｏとＳＯＣとの相関を示す図であり、０．９６という相関が得られた。図１５は、上記した分極指数Ｐｎにより選択した電圧・電流ペア群から演算した内部抵抗ＲとＳＯＣとの相関を示す図であり、０．８９という良好な相関が得られることがわかった。図１６は、上記した分極指数Ｐｎにより選択することなく、過去に記憶した電圧・電流ペア群から単純に演算した内部抵抗ＲとＳＯＣとの相関を示す図であり、０．６６という相当に低い相関しか得られないことがわかった。
【００５０】
同じく参考として、図７の測定時に得られた分極指数Ｐｎの時間変化を図１７に示す。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】実施例１の装置の回路構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１において開路電圧と内部抵抗とを演算するための近似式の例を示す図である。
【図３】実施例１におけるＳＯＣ演算処理を示すフローチャートである。
【図４】電池状態検知装置を構成するニューラルネットワーク部の構成を示すブロック図である。
【図５】図４のニューラルネット部の学習過程のフローチャートである。
【図６】学習用に用いたバッテリの特性図である。
【図７】実施例１の第１試験バッテリのＳＯＣ演算結果を示す図である。
【図８】実施例１の第２試験バッテリのＳＯＣ演算結果を示す図である。
【図９】実施例１の第３試験バッテリのＳＯＣ演算結果を示す図である。
【図１０】実施例１の第１試験バッテリの参考ＳＯＣ演算結果を示す図である（分極指数Ｐｎによる補正を行わない場合）。
【図１１】実施例１の第２試験バッテリの参考ＳＯＣ演算結果を示す図である（分極指数Ｐｎによる補正を行わない場合）。
【図１２】実施例１の第３試験バッテリの参考ＳＯＣ演算結果を示す図である（分極指数Ｐｎによる補正を行わない場合）。
【図１３】分極指数Ｐｎによる補正を行った場合のＳＯＣと開路電圧Ｖｏとの相関性を示す特性図である。
【図１４】分極指数Ｐｎによる補正を行なわなかった場合のＳＯＣと開路電圧Ｖｏとの相関性を示す特性図である。
【図１５】分極指数Ｐｎによる補正を行った場合のＳＯＣと内部抵抗Ｒとの相関性を示す特性図である。
【図１６】分極指数Ｐｎによる補正を行なわなかった場合のＳＯＣと内部抵抗Ｒとの相関性を示す特性図である。
【図１７】分極指数の時間変化例を示すタイミング図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０１      車載蓄電装置
１０２      車載発電機
１０４      電流センサ
１０５      蓄電池状態検知装置（演算手段）
１０６      前段処理回路部
１０７      ニューラルネットワーク部（ニューラルネット部）
１０８      発電機制御装置
１０９      補正信号発生部
２０１      入力層
２０２      中間層
２０３      出力層
【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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