(57)【要約】【課題】充電及び放電がランダムに行われる実使用で利用可能な二次電池の状態予測方法を提供する。【解決手段】方法は、二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとに対応する実測値を取得するステップＳ１と、実測値の時系列データから、二次電池の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌｎにおける少なくとも１つの変曲点Ｐ１（Ｐ２）を抽出するステップＳ６と、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ１のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する過去の特性データを取得するステップＳ８と、抽出した変曲点を基準として、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにフィッティング処理して、実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データを生成するステップＳ９と、を含む。【選択図】図６Ｃ
2019040845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の充放電容量と変形量とに対応する実測値を取得するステップと、
前記実測値の時系列データから、前記二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線における少なくとも１つの変曲点を抽出するステップと、
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する過去の特性データを取得するステップと、
抽出した変曲点を基準として、前記過去の特性データが示す特性曲線を、前記実測値の時系列データが示す特性曲線にフィッティング処理して、前記実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線を示す予測特性データを生成するステップと、
を含む、二次電池の状態予測方法。
【請求項２】
取得した実測値が示す充放電容量に応じて抽出条件を設定し、
取得した実測値に基づき定まる前記充放電容量に関する変形量の微分値が前記抽出条件を満たす場合に、前記実測値を変曲点として抽出する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
取得した実測値が示す充放電容量が、過去の特性データにおける変曲点の充放電容量を中心とする所定範囲内に入る場合に、過去の特性データに基づき前記微分値の閾値を設定し、前記微分値が前記閾値を通過したことを抽出条件として設定する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記微分値が前記閾値を通過することに加えて、前記充放電容量が変化する或る期間の間、前記微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件として設定する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つの変曲点が抽出され且つ前記実測値の時系列データに前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点に対応する実測値が含まれている場合は、前記過去の特性データにおける前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点と前記変曲点の２点を、前記実測値の時系列データにおける対応する２点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、前記変曲点を一致させ、前記予測特性データを生成し、
又は、
１つの変曲点が抽出され且つ前記実測値の時系列データに前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点に対応する実測値が含まれていない場合は、前記過去の特性データが示す特性曲線を拡大及び縮小せずに、直近に抽出された変曲点と、前記過去の特性データにおける変曲点とが一致するように、前記過去の特性データが示す特性曲線を移動させて補間し、前記予測特性データを生成し、
又は、
２つの変曲点が抽出された場合は、前記過去の特性データにおける２つの変曲点を、前記実測値の時系列データにおける対応する２つの変曲点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、前記予測特性データを生成する、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記実測値の時系列データに２つの変曲点が含まれ且つ前記予測特性データが既に生成されており、所定の再生成条件が成立する場合に、前記予測特性データの特性曲線を前記実測値の時系列データの特性曲線に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、前記予測特性データを再生成するステップを含み、
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、最新の実測値と最新実測値に近い側の変曲点との間の比率を少なくとも用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
残容量を予測する時点の実測値が示す充放電容量と、前記予測特性データにおける残量ゼロ時点の充放電容量との差を残容量として算出する、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得するステップと、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける対応する２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための充放電容量の拡大率を、充放電に寄与する活物質量の変化度として算出するステップと、を含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記充放電容量の拡大率は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得するステップと、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて前記初期特性データが示す特性曲線全体を伸縮調整すると共に、前記初期特性データの調整後の特性曲線及び前記予測特性データの特性曲線における２つの変曲点同士を一致させ、前記満充電時点同士の充放電容量のずれ量および前記残量ゼロ時点同士の充放電容量のずれ量の平均値を、電池の劣化状態として算出するステップと、を含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも厚み最大点、満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得するステップと、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて前記初期特性データにおける前記厚み最大点から前記予測特性データにおける前記厚み最大点を特定し、前記予測特性データにおける前記厚み最大点から前記残量ゼロ時点までの変形量を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出するステップと、を含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記予測特性データにおける満充電時点が厚み最大点であり、
前記予測特性データにおける前記厚み最大点から前記残量ゼロ時点までの変形量を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出するステップを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
請求項１２〜１４のいずれかに記載の方法を実行して前記残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量を予め算出しておき、
検出センサにより検出した二次電池の変形量が、前記厚み変化量を超えないように、充電を制御する、充電制御方法。
【請求項１６】
前記二次電池に直接又は間接的に高分子マトリックス層が貼り付けられ、前記高分子マトリックス層は、前記高分子マトリックス層の変形に応じて外場に変化を与えるフィラーを含有し、前記高分子マトリックス層の変形に応じた前記外場の変化を検出することにより、前記二次電池の変形量を検出する、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
二次電池の充放電容量と変形量とに対応する実測値を取得する実測値取得部と、
前記実測値の時系列データから、前記二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線における少なくとも１つの変曲点を抽出する変曲点抽出部と、
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する過去の特性データを取得する過去特性データ取得部と、
抽出した変曲点を基準として、前記過去の特性データが示す特性曲線を、前記実測値の時系列データが示す特性曲線にフィッティング処理して、前記実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線を示す予測特性データを生成する予測特性データ生成部と、
を備える、二次電池の状態予測システム。
【請求項１８】
前記変曲点抽出部は、
取得した実測値が示す充放電容量に応じて抽出条件を設定し、
取得した実測値に基づき定まる前記充放電容量に関する変形量の微分値が前記抽出条件を満たす場合に、前記実測値を変曲点として抽出する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記変曲点抽出部は、取得した実測値が示す充放電容量が、過去の特性データにおける変曲点の充放電容量を中心とする所定範囲内に入る場合に、過去の特性データに基づき前記微分値の閾値を設定し、前記微分値が前記閾値を通過したことを抽出条件として設定する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記変曲点抽出部は、前記微分値が前記閾値を通過することに加えて、前記充放電容量が変化する或る期間の間、前記微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件として設定する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記予測特性データ生成部は、
１つの変曲点が抽出され且つ前記実測値の時系列データに前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点に対応する実測値が含まれている場合は、前記過去の特性データにおける前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点と前記変曲点の２点を、前記実測値の時系列データにおける対応する２点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、前記変曲点を一致させ、前記予測特性データを生成し、
又は、
１つの変曲点が抽出され且つ前記実測値の時系列データに前記満充電時点又は前記残量ゼロ時点のいずれか１点に対応する実測値が含まれていない場合は、前記過去の特性データが示す特性曲線を拡大及び縮小せずに、直近に抽出された変曲点と、前記過去の特性データにおける変曲点とが一致するように、前記過去の特性データが示す特性曲線を移動させて補間し、前記予測特性データを生成し、
又は、
２つの変曲点が抽出された場合は、前記過去の特性データにおける２つの変曲点を、前記実測値の時系列データにおける対応する２つの変曲点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、前記予測特性データを生成する、請求項１７〜２０のいずれかに記載のシステム。
【請求項２２】
前記予測特性データ生成部は、
前記実測値の時系列データに２つの変曲点が含まれ且つ前記予測特性データが既に生成されており、所定の再生成条件が成立する場合に、前記予測特性データの特性曲線を前記実測値の時系列データの特性曲線に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、前記予測特性データを再生成するように構成されており、
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、最新の実測値と最新実測値に近い側の変曲点との間の比率を少なくとも用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項１７〜２１のいずれかに記載のシステム。
【請求項２３】
残容量を予測する時点の実測値が示す充放電容量と、前記予測特性データにおける残量ゼロ時点の充放電容量との差を残容量として算出する残容量算出部を備える、請求項１７〜２２のいずれかに記載のシステム。
【請求項２４】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得する初期特性データ取得部と、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける対応する２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための充放電容量の拡大率を、充放電に寄与する活物質量の変化度として算出する劣化情報生成部と、
を有する、請求項１７〜２３のいずれかに記載のシステム。
【請求項２５】
前記充放電容量の拡大率は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得する初期特性データ取得部と、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて前記初期特性データが示す特性曲線全体を伸縮調整すると共に、前記初期特性データの調整後の特性曲線及び前記予測特性データの特性曲線における２つの変曲点同士を一致させ、前記満充電時点同士の充放電容量のずれ量および前記残量ゼロ時点同士の充放電容量のずれ量の平均値を、電池の劣化状態として算出する劣化情報生成部と、
を有する、請求項１７〜２３のいずれかに記載のシステム。
【請求項２７】
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも厚み最大点、満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する初期特性データを取得する初期特性データ取得部と、
前記初期特性データにおける２つの変曲点と、前記予測特性データにおける２つの変曲点とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、前記係数を用いて前記初期特性データにおける前記厚み最大点から前記予測特性データにおける前記厚み最大点を特定し、前記予測特性データにおける前記厚み最大点から前記残量ゼロ時点までの変形量を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出する劣化情報生成部と、
を有する、請求項１７〜２３のいずれかに記載のシステム。
【請求項２９】
前記係数は、前記２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点の間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点の間の比率を用い、前記２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記予測特性データにおける満充電時点が厚み最大点であり、
前記予測特性データにおける前記厚み最大点から前記残量ゼロ時点までの変形量を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出する劣化情報生成部を有する、請求項１７〜２３のいずれかに記載のシステム。
【請求項３１】
請求項２８〜３０のいずれかに記載の劣化情報生成部と、
検出センサにより検出した二次電池の変形量が、前記劣化情報生成部が生成した厚み変化量を超えないように、充電を制御する充電制御部と、を有する、充電制御システム。
【請求項３２】
前記二次電池に直接又は間接的に高分子マトリックス層が貼り付けられ、前記高分子マトリックス層は、前記高分子マトリックス層の変形に応じて外場に変化を与えるフィラーを含有し、前記高分子マトリックス層の変形に応じた前記外場の変化を検出することにより、前記二次電池の変形量を検出する、請求項１７〜３１のいずれかに記載のシステム。
【請求項３３】
請求項１〜１６のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の状態を予測する方法、充電制御方法、システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、リチウムイオン二次電池に代表される密閉型二次電池（以下、単に「二次電池」と呼ぶことがある）は、携帯電話やノートパソコンなどのモバイル機器だけでなく、電気自動車やハイブリッド車といった電動車両用の電源としても利用されている。二次電池は、充放電サイクルを繰り返すことにより劣化するとともに、その劣化の進行に伴って残容量、電池の劣化容量などの状態の正確な把握が難しくなる。
【０００３】
特許文献１には、電池間の圧力とＳＯＣ（State of charge）の関係から、残容量を推定することが記載されている。しかし、この方法では、満充電から完全放電に近いサイクルの充電挙動を得る必要があり、充電及び放電がランダムに行われる実使用では、推定が困難である。
【０００４】
特許文献２には、二次電池の厚みを計測し、厚みから残容量を計測することが記載されている。しかし、劣化に伴う残容量の変化については考慮されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１０１０４８号公報
【特許文献２】特開２００４−１４４６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような課題に着目してなされたものであり、その目的は、充電及び放電がランダムに行われる実使用で利用可能な二次電池の状態予測方法、充電方法、システム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る二次電池の状態予測方法は、
二次電池の充放電容量と変形量とに対応する実測値を取得するステップと、
前記実測値の時系列データから、前記二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線における少なくとも１つの変曲点を抽出するステップと、
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線のうち、少なくとも満充電時点、残量ゼロ時点及びステージ変曲点を有する過去の特性データを取得するステップと、
抽出した変曲点を基準として、前記過去の特性データが示す特性曲線を、前記実測値の時系列データが示す特性曲線にフィッティング処理して、前記実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線を示す予測特性データを生成するステップと、
を含む。
【０００８】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線には、ステージ変化に伴って特性曲線の傾きが大きく変化する変曲点が２つ存在する。この方法によれば、実測値の時系列データから、特性曲線における変曲点を抽出し、抽出した変曲点を基準として過去の特性データと実測値データとをフィッティングしているので、満充電から完全放電までの長期間の測定データがなくても、例えば満充電から変曲点まで、一方の変曲点から他方の変曲点までといったある程度の短い期間の実測データがあれば、或る程度の精度を確保した予測特性データが生成可能となる。
したがって、満充電から完全放電までといった一連の充放電ではなく、充電及び放電がランダムに行われる実使用において、或る程度の精度を確保した予測特性データが生成でき、二次電池の状態が予測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】二次電池の状態予測方法を実行するためのシステムの一例を示すブロック図。
【図２Ａ】密閉型二次電池を模式的に示す斜視図。
【図２Ｂ】図２ＡのＡ−Ａ断面図。
【図３】過去の特性データが示す特性曲線を示すグラフ。
【図４】実測値の時系列データ及び過去の特性データが示す特性曲線を示すグラフ。
【図５】実測値の時系列データ及び実測値の微分値を示すグラフ。
【図６Ａ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図６Ｂ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図６Ｃ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図７Ａ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図７Ｂ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図７Ｃ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図７Ｄ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図７Ｅ】予測特性データを生成する処理に関する説明図。
【図８】残容量の算出処理に関する説明図。
【図９Ａ】初期特性データ及び予測特性データのフィッティング処理に関する説明図。
【図９Ｂ】初期特性データ及び予測特性データのフィッティング処理に関する説明図。
【図１０Ａ】劣化状態の算出処理に関する説明図。
【図１０Ｂ】劣化状態の算出処理に関する説明図。
【図１０Ｃ】劣化状態の算出処理に関する説明図。
【図１１Ａ】リチウム析出までの厚み変化量を算出する処理に関する説明図。
【図１１Ｂ】リチウム析出までの厚み変化量を算出する処理に関する説明図。
【図１２】充電制御に関する説明図。
【図１３】システムで実行される状態予測処理ルーチンを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【００１１】
図１は、電気自動車やハイブリッド車といった電動車両に搭載されるシステムを示している。このシステムは、複数の密閉型二次電池２により構成された組電池を筐体内に収容してなる電池モジュール１を備える。本実施形態では、４つの二次電池２が２並列２直列に接続されているが、電池の数や接続形態はこれに限定されない。図１では電池モジュール１を１つだけ示しているが、実際には複数の電池モジュール１を含んだ電池パックとして装備される。電池パックでは、複数の電池モジュール１が直列に接続され、それらがコントローラなどの諸般の機器と一緒に筐体内に収容される。電池パックの筐体は、車載に適した形状に、例えば車両の床下形状に合わせた形状に形成される。
【００１２】
図２に示した二次電池２は、密閉された外装体２１の内部に電極群２２が収容されたセル（単電池）として構成されている。電極群２２は、正極２３と負極２４がそれらの間にセパレータ２５を介して積層または捲回された構造を有し、セパレータ２５には電解液が保持されている。本実施形態の二次電池２は、外装体２１としてアルミラミネート箔などのラミネートフィルムを用いたラミネート電池であり、具体的には容量１．４４Ａｈのラミネート型リチウムイオン二次電池である。二次電池２は全体として薄型の直方体形状に形成され、Ｘ，Ｙ及びＺ方向は、それぞれ二次電池２の長さ方向，幅方向及び厚み方向に相当する。また、Ｚ方向は、正極２３と負極２４の厚み方向でもある。
【００１３】
二次電池２には、その二次電池２の変形を検出する検出センサ５が取り付けられている。検出センサ５は、二次電池２に貼り付けられる高分子マトリックス層３と、検出部４とを備える。高分子マトリックス層３は、その高分子マトリックス層３の変形に応じて外場に変化を与えるフィラーを分散させて含有している。本実施形態の高分子マトリックス層３は、柔軟な変形が可能なエラストマー素材によりシート状に形成されている。検出部４は、外場の変化を検出する。二次電池２が膨れて変形すると、それに応じて高分子マトリックス層３が変形し、その高分子マトリックス層３の変形に伴う外場の変化が検出部４により検出される。このようにして、二次電池２の変形を高感度に検出できる。
【００１４】
図２の例では、二次電池２の外装体２１に高分子マトリックス層３を貼り付けているため、外装体２１の変形（主に膨れ）に応じて高分子マトリックス層３を変形させることができる。一方、二次電池２の電極群２２に高分子マトリックス層３を貼り付けてもよく、かかる構成によれば、電極群２２の変形（主に膨れ）に応じて高分子マトリックス層３を変形させることができる。検出する二次電池２の変形は、外装体２１及び電極群２２の何れの変形であっても構わない。
【００１５】
検出センサ５によって検出した信号は制御装置６に伝達され、これにより二次電池２の変形に関する情報が制御装置６に供給される。
【００１６】
＜二次電池の状態予測システム＞
図１に示すように、二次電池の状態予測システムは、過去特性データ取得部６０と、実測値取得部６１と、変曲点抽出部６２と、予測特性データ生成部６３と、残容量算出部６４と、初期特性データ取得部６５と、劣化情報生成部６６と、を有する。本実施形態において、各部６０〜６６は、制御装置６で実現されているが、これに限定されない。例えば、通信ネットワークを介して遠方にある情報処理装置で実現されてもよい。なお、残容量算出部６４、初期特性データ取得部６５及び劣化情報生成部６６は、必要に応じて省略可能である。
【００１７】
＜過去特性データの取得＞
過去特性データ取得部６０は、二次電池２の過去の特性データを取得する。図３に示すように、過去の特性データは、二次電池の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌ１のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する。この４点あれば、特性曲線Ｌ１を或る程度再現できるからである。二次電池２の状態は、特性曲線Ｌ１で表現することができる。
【００１８】
図３のグラフにおいて、横軸は、原点を満充電時点Ｐｆとする放電容量Ｑであり、縦軸は、検出した二次電池２の変形量Ｔである。満充電時点Ｐｆからの放電容量Ｑが増加するにつれて、二次電池２の変形量Ｔは二次電池２の厚みが小さくなる方向へ変化する。これは、充電された二次電池２では、負極活物質の体積変化による電極群２２の膨れ（以下、「電極膨れ」と呼ぶことがある）が生じており、その電極膨れが放電に伴って小さくなるためである。電極のステージ変化に起因して、図３のように２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２（勾配の変化）を含んだ形状となる。例えば負極にグラファイト（黒鉛）を用いたリチウムイオン二次電池の場合、そのグラファイトの結晶状態は、満充電時点Ｐｆから放電するに伴って順次にステージ変化することが知られている。これは、リチウムイオンの挿入量に伴ってグラフェン層間の距離が段階的に拡大することで負極活物質が膨張するためである。要するに、ステージ変化によって活物質の体積は段階的に変化し、それが特性曲線Ｌ１に反映されている。放電容量Ｑが更に増加すると、残量ゼロ時点Ｐｅに至る。
【００１９】
本実施形態では、満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及び変曲点Ｐ１、Ｐ２の４点の間にもデータを有する。特性データは、４点間に複数点のデータを設けた離散データでもよいし、４点間を曲線で結んだ連続的なデータであってもよい。過去の特性データは、二次電池２の出荷時に設定される初期特性ではなく、使用を開始してから、現時点までの間の過去のデータでる。直近の充電サイクルのデータであれば、現時点と過去データの乖離が少ないため、より好ましい。過去の特性データは、制御装置６のメモリに記憶されており、過去特性データ取得部６０は、メモリからデータを取得する。
【００２０】
＜実測値データの取得＞
実測値取得部６１は、二次電池２の充放電容量と変形量とに対応する実測値を取得する。二次電池の変形量Ｔに対応する値は検出センサ５が検出した値である。本実施形態において、電圧又は磁束密度の変化量等で表現しているが、これに限定されず、厚み又は変形量に対応する物理量であれば、種々変更可能である。二次電池２の充放電容量は放電容量と充電容量との総称である。本実施形態では放電容量、具体的には満充電時点からの放電容量としているが、これに限定されない。充放電容量に対応する値は、電流、充電量又は放電量で表すことができ、種々変更可能である。二次電池２の充放電容量と変形量とに対応する実測値は、繰り返し取得され、時系列データとなる。図４は、実測値の時系列データが表す特性曲線Ｌｎを実線で示している。図４の例では、満充電時点Ｐｆから実測を開始して、放電を継続しており、変曲点Ｐ１には未だ到達してない例を示している。図４において破線で示す特性曲線Ｌ１は、図３で示した過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を対比のために両者が異なるように誇張して図示している。
【００２１】
なお、図４では、実線で特性曲線Ｌｎを示しているが、現実には、実測値である生データには、縦軸に振動する大きなノイズが含まれることが多く、単位放電容量あたりのデータが複数点上下に振動する形で存在している。縦軸のノイズを除去してデータ処理を容易にするために、縦軸に対して移動平均又は中央値などのフィルタ処理を実行して、単位放電容量あたりのデータが１プロットになるようにしている。これにより、特性曲線Ｌｎの傾きを示す微分値が算出可能になる。
【００２２】
＜変曲点の抽出＞
変曲点抽出部６２は、実測値の時系列データから、二次電池２の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌｎにおける少なくとも１つの変曲点（Ｐ１又はＰ２）を抽出する。具体的には、実績値に基づき定まる充放電容量Ｑに関する変形量Ｔの微分値（ΔＴ／ΔＱ）に基づき変曲点を抽出する。微分値は特性曲線Ｌｎの傾きであり、微分値の変化が大きい箇所が変曲点だからである。微分値の変化量が或る値よりも大きいことを抽出条件として変曲点を抽出することが可能である。
【００２３】
本実施形態では、抽出精度を高めるために、取得した実測値が示す充放電容量Ｑに応じて抽出条件を設定し、取得した実測値に基づき定まる充放電容量Ｑに関する変形量Ｔの微分値（ΔＴ／ΔＱ）が抽出条件を満たす場合に、実測値を変曲点として抽出する。実施例を次に説明する。
【００２４】
図５に示すように、実測値の取得を継続すれば、同図の上グラフに示すように、放電容量Ｑと変形量（ここではホール素子の電圧値）との関係を示す離散データが得られる。この離散データを微分処理すれば、同図の下グラフに示すように、放電容量に関する変形量の微分値［ΔｍＶ／ΔｍＡｈ］が得られる。この微分値は、単位充放電容量（単位放電容量）毎に１つあり、同図の下グラフのように図示すれば、１つの点となる。
【００２５】
抽出条件の設定は、図４に示すように、或る時点Ｐｎにて取得した実測値が示す充放電容量ＱＰｎが、過去の特性データにおける変曲点Ｐ１（Ｐ２）の充放電容量ＱＰ１（ＱＰ２）を中心とする所定範囲内に入る場合に、図５の下グラフに示すように、過去の特性データに基づき微分値の閾値ＴｈＰ１（ＴｈＰ２）を設定する。例えば、図４に示すように、或る時点Ｐｎの実測値データが示す充放電容量ＱＰｎが変曲点Ｐ１の近くにある場合には、図５の下グラフに示すように、微分値の閾値ＴｈＰ１が設定される。そして、実測値の取得（計測）が更に進み、図５に示すように、実測値に基づく微分値が閾値ＴｈＰ１を通過したことによって変曲点Ｐ１が抽出される。図５の下グラフにおいて、放電中に変曲点Ｐ１を抽出するための抽出条件は、閾値ＴｈＰ１を下に向かって通過したことであり、充電中に変曲点Ｐ１を抽出するための抽出条件は、閾値ＴｈＰ１を上に向けて通過したことである。同様に、放電中に変曲点Ｐ２を抽出するための抽出条件は、閾値ＴｈＰ２を上に向けて通過したことであり、充電中に変曲点Ｐ２を抽出するための抽出条件は、閾値ＴｈＰ２を下に向けて通過したことである。
【００２６】
上記微分値の閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を用いる方法では、ノイズなどの影響により一次的に閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過した場合であっても変曲点が抽出されてしまうおそれがある。そこで、微分値が閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過することに加えて、充放電容量が変化する或る期間の間、微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件として設定している。本実施形態では、微分値を単位放電容量毎に算出しているので、少なくとも３つの微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件としている。この場合、充放電容量が変化する或る期間は、３点分であり、単位放電容量［ΔｍＡｈ］×３となる。この期間は適宜変更可能である。
【００２７】
＜予測特性データの生成＞
予測特性データ生成部６３は、図６Ｃ及び図７Ｃに示すように、抽出した変曲点を基準として、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにフィッティング処理して、実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データを生成する。予測特性データ生成部６３は、生成した予測特性データをメモリに保存する。本実施形態では、特性曲線の予測精度を向上させるために、次に説明する方法を採用している。
【００２８】
＜予測特性データの生成処理１＞
図６Ａは、２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２が抽出された例を示す。変曲点Ｐ２は、直近に抽出された変曲点である。変曲点抽出部６２が２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２を抽出した場合は、予測特性データ生成部６３は、過去の特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２を、実測値の時系列データにおける対応する２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出する。係数の一例として、横軸の拡大率Ｘｒ＝ａ’／ａ、  縦軸の拡大率Ｙｒ＝ｂ’／ｂ、  傾きが挙げられる。
次に、図６Ｂに示すように、係数を用いて、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１全体を伸縮調整して、縮尺調整後の特性曲線Ｌ１’を生成する。
次に、図６Ｃに示すように、調整後の特性曲線Ｌ１’を移動させて、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにおける直近に抽出した変曲点Ｐ２と調整後の特性曲線Ｌ１’の対応する変曲点Ｐ２とを一致させ、予測特性データを生成する。そうすれば、同図に示すように、実測値の時系列データにない部分（図中にて破線で示す）が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データが生成される。予測特性データが示す特性曲線Ｌ２は、特性曲線Ｌｎと特性曲線Ｌ１’とが含まれている。
【００２９】
＜予測特性データの生成処理２＞
図７Ａは、１つの変曲点Ｐ１が抽出され且つ実測値の時系列データに満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点に対応する実測値が含まれている例を示す。変曲点抽出部６２が１つの変曲点Ｐ１を抽出した場合は、予測特性データ生成部６３は、過去の特性データにおける満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点と変曲点Ｐ１の２点を、実測値の時系列データにおける対応する２点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出する。図７Ａの例では、満充電時点Ｐｆと変曲点Ｐ１とを縦横伸縮により一致させるための係数を算出している。係数の一例として、横軸の拡大率Ｘｒ＝ａ’／ａ、  縦軸の拡大率Ｙｒ＝ｂ’／ｂ、  傾きが挙げられる。
次に、図７Ｂに示すように、係数を用いて、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１全体を伸縮調整して、縮尺調整後の特性曲線Ｌ１’を生成する。
次に、図７Ｃに示すように、調整後の特性曲線Ｌ１’を移動させて、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにおける直近に抽出した変曲点Ｐ１と調整後の特性曲線Ｌ１’の対応する変曲点Ｐ１とを一致させ、予測特性データを生成する。そうすれば、同図に示すように、実測値の時系列データにない部分（図中にて破線で示す）が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データが生成される。予測特性データが示す特性曲線Ｌ２は、特性曲線Ｌｎと特性曲線Ｌ１’とが含まれている。
【００３０】
＜予測特性データの生成処理３＞
図７Ｄは、１つの変曲点Ｐ１が抽出されたものの、実測値の時系列データに満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点に対応する実測値が含まれていない例を示す。図７Ｄ及び図７Ｅに示すように、予測特性データ生成部６３は、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を拡大及び縮小せずに係数１（等倍）として、直近に抽出された変曲点Ｐ１と、過去の特性データにおける変曲点Ｐ１とが一致するように、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を移動させて補間し、予測特性データを生成する。
【００３１】
予測特性データには、満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及び２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２が含まれている。なお、図６Ａ〜６Ｃ、図７Ａ〜７Ｂは、考え方を示したものであり、手順はこれに限定されない。
【００３２】
なお、図６Ａ〜６Ｃに示す生成処理１、および図７Ａ〜７Ｃに示す生成処理２に比べれば二次電池２の特性曲線の再現精度が劣る可能性があるが、フィッティング処理として、最小二乗法などの他の方法でも実行可能である。例えば、マイクロソフト社製のエクセル（登録商標）内のソルバー（登録商標）のような、市販のソフトでも可能である。
【００３３】
＜残容量の算出＞
残容量の算出は、予測特性データと、残容量を予測する時点の実測値とを用いる。具体的に、残容量算出部６４は、図８に示すように、残容量を予測する時点の実測値が示す充放電容量ＱＰｎと、予測特性データにおける残量ゼロ時点Ｐｅの充放電容量ＱＰｅとの差を残容量Ｑｒとして算出する。
【００３４】
＜劣化情報の生成＞
劣化情報を生成するためには、上記で求めた予測特性データと、初期の特性データとを用いる。場合によっては、予測特性データのみで劣化情報を生成することが可能であるが、これは後述する。劣化情報として、電極の副反応バランス、充放電に寄与する活物質量の変化度、リチウム析出までの厚み変化量が挙げられる。
【００３５】
初期特性データ取得部６５は、図９Ａに示すように、二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌ０のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する初期の特性データを取得する。初期特性データ取得部６５は、メモリからデータを取得する。初期の特性データは、劣化していない初期段階の二次電池２を基準状態としており、例えば製造時または出荷前の二次電池２を用いて求められ、その特性曲線Ｌ０に関する情報は、制御装置６が備える不図示のメモリに予め記憶されている。特性曲線Ｌ０を求めた充放電工程では、出荷前の二次電池２を２５℃の恒温槽に入れ、１２０分静置後、０．１４４Ａの充電電流で４．３２Ｖまで定電流充電し、４．３２Ｖに到達後、０．０７Ａに電流値が減衰するまで定電圧充電を行い、その後１０分間の開回路状態を保持し、０．１４４Ａの電流で３．０Ｖまで定電流放電を行った。このときの満充電状態から完全放電状態までの放電容量は１．４４Ａｈであった。
【００３６】
＜充放電に寄与する活物質量の変化度＞
劣化情報生成部６６は、図９Ａに示すように、初期特性データ（Ｌ０）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データ（Ｌ２）における対応する２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための充放電容量の拡大率（ａ’／ａ）を、充放電に寄与する活物質量の変化度として算出する。図９Ａでは、横軸の拡大率＝充放電容量の拡大率（ａ’／ａ）である。
【００３７】
また、図９Ｂに示すように、充放電容量の拡大率を算出してもよい。劣化情報生成部６６は、２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２の間の比率（ａ’／ａ）、一方の変曲点Ｐ１と満充電時点Ｐｆの間の比率（ｂ’／ｂ）及び他方の変曲点Ｐ２と残量ゼロ時点Ｐｅの間の比率（ｃ’／ｃ）を用い、２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する。例えば、ｂ：ａ：ｃ＝１：８：１の重み付けで集計する場合で説明する。この場合の、充放電容量の拡大率は、｛ｂ’／ｂ×１＋ａ’／ａ×８＋ｃ’／ｃ×１｝／｛１＋８＋１｝となる。このようにすれば、２つの変曲点間の比率だけに比べて、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅもフィッティング結果として近くなるので、特性曲線全体での一致度があがり、算出精度が向上すると考える。
【００３８】
＜劣化状態＞
劣化情報生成部６６は、図１０Ａ〜Ｃに示すように、初期特性データ（Ｌ０）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データ（Ｌ２）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数（充放電容量の拡大率、変形量の拡大率）を用いて初期特性データが示す特性曲線（Ｌ０）全体を伸縮調整し、初期特性データの調整後の特性曲線（Ｌ０’）及び予測特性データの特性曲線（Ｌ２）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２同士を一致させ、満充電時点Ｐｆ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ１および残量ゼロ時点Ｐｅ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ２の平均値［（Ｄ１＋Ｄ２）／２］を、電池の劣化状態として算出する。
図９Ａ及び図９Ｂでは、横軸の拡大率（充放電容量の拡大率）のみを算出したが、ここでは、縦軸の拡大率（変形量の拡大率）も算出する。
【００３９】
具体的なステップは、次の通りである。
まず、劣化情報生成部６６は、図１０Ａに示すように、予測特性データ（Ｌ２）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、初期特性データ（Ｌ０）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮に一致させるための係数を算出する。係数の算出は、図６Ａ〜Ｃに示す方法と同じである。
【００４０】
次に、劣化情報生成部６６は、図１０Ｂに示すように、係数を用いて初期特性データが示す特性曲線（Ｌ０）全体を伸縮調整し、調整後の特性曲線（Ｌ０’）を示すデータを生成する。
次に、劣化情報生成部６６は、図１０Ｂ及び図１０Ｃに示すように、予測特性データ（Ｌ２）における直近に抽出された変曲点Ｐ２と、伸縮調整後の初期特性データ（Ｌ０’）における対応する変曲点Ｐ２とが一致するように、予測特性データ又は初期特性データの少なくとも一方の特性曲線（Ｌ２、Ｌ０’）を移動させる。
【００４１】
次に、劣化情報生成部６６は、図１０Ｃに示すように、調整後の初期特性曲線を基準に、満充電時点Ｐｆ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ１および残量ゼロ時点Ｐｅ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ２の平均値［（Ｄ１＋Ｄ２）／２］を、電池の劣化状態として算出する。
【００４２】
この平均値が大きければ、電池の使用により電池が劣化した際に、副反応量について正極と負極とで、いずれかに偏りが生じていることになり、左右どちらにずれているかによって、正極か負極かのどちらの副反応が多くなっているか判別できる。
【００４３】
なお、図１０Ａ〜Ｃにおいて、初期特性曲線Ｌ０の伸縮調整後に、調整後の初期特性曲線Ｌ０’を移動させているが、これに限定されない。例えば、調整後の初期特性曲線Ｌ０’ではなく、予測特性曲線Ｌ２を移動させてもよいし、両方の曲線を移動させてもよい。また、両曲線を先に移動させて直近に検出した変曲点Ｐ２を一致させた後に、初期特性曲線Ｌ０を伸縮調整してもよく、移動と伸縮調整を同時に実施してもよい。
【００４４】
図１０Ａ〜Ｃにおける初期特性曲線Ｌ０の伸縮調整する際に用いる係数は、図９Ｂに示す充放電容量の拡大率の算出方法と同じ方法で算出可能である。すなわち、劣化情報生成部６６は、２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２の間の比率、一方の変曲点Ｐ１と満充電時点Ｐｆの間の比率及び他方の変曲点Ｐ２と残量ゼロ時点Ｐｅの間の比率を用い、２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する。ここでは、横軸及び縦軸の両方の係数を算出する。
【００４５】
＜リチウム析出までの厚み変化量＞
リチウム析出までの厚み変化量を知ることができれば、リチウムが析出しないように充電制御することが可能となる。ここでは、図１１Ａに示すように、初期特性データには、厚み最大点ＰＬが設定されている。厚み最大点ＰＬは、これよりも充電すればリチウムが析出してしまう限界点である。
また、十分な安全が確保できるのであれば、満充電時点Ｐｆ＝厚み最大点ＰＬとしてもよい。この場合、満充電時点Ｐｆから残量ゼロ時点Ｐｅまでの変化量が下記Ｔ１となり、初期特性データを用いなくても、予測特性データにおける満充電時点Ｐｆを厚み最大点とすることができる。
【００４６】
劣化情報生成部６６は、図９Ａ及び図９Ｂに示す手法を用いて、特性曲線の伸縮により、初期特性データが示す特性曲線Ｌ０を、予測特性データが示す特性曲線Ｌ２にフィッティング処理するための係数（充放電容量の拡大率、変形量の拡大率）を算出する。図９Ａ及び図９Ｂでは、横軸の拡大率（充放電容量の拡大率）のみを算出したが、縦軸の拡大率（変形量の拡大率）も算出する。
【００４７】
次に、劣化情報生成部６６は、図１１Ｂに示すように、算出した係数を用いて初期特性データにおける厚み最大点ＰＬから予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ’を特定する。次に、劣化情報生成部６６は、同図に示すように、予測特性データ（Ｌ２）における厚み最大点ＰＬ’から残量ゼロ時点Ｐｅまでの変形量Ｔ１を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量Ｔ１として算出する。
【００４８】
上記の状態予測方法は、放電中を例示して説明しているが、充電中でも実現することができる。
【００４９】
＜充電制御＞
劣化情報生成部６６が予測した、リチウム析出までの厚み変化量Ｔ１を用いて二次電池２への充電を制御する充電制御部６７を制御装置６に設けてもよい。すなわち、充電制御部６７は、検出センサ５により充電中に検出した二次電池２の変形量が、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量Ｔ１を超えないように、充電を制御する。例えば、図１２に示すように、厚み変化量Ｔ１よりも少ない閾値Ｔ２を設定し、当該閾値Ｔ２を維持するように電流を制御するようにしてもよい。電流制御方法としては、Ｔ２を目標値とした、オンオフ制御、Ｐ制御、Ｉ制御、Ｄ制御、ＰＤ制御、ＰＩ制御、ＰＩＤ制御、パルス制御、ＰＷＭ制御などを用いてもよい。また、Ｔ１を超えないように制御できるのであれば、Ｔ１を目標値としてもよい。
【００５０】
上記システムの動作について、図１３を用いて説明する。
【００５１】
まず、ステップＳ１において、実測値取得部６１は、二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとに対応する実測値を取得する。このステップは繰り返し実行されるので、実測値の時系列データが得られる。
【００５２】
次のステップＳ２において、予測特性データが存在するか否かを判定する。予測特性データが存在しないと判定した場合には（Ｓ２：ＮＯ）、ステップＳ６の処理へ移る。予測特性データが存在すると判定した場合には（Ｓ２：ＹＥＳ）、ステップＳ３の処理へ移る。ステップＳ３の処理は後述する。
【００５３】
ステップＳ６において、変曲点抽出部６２が、実測値の時系列データから、二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌｎにおける少なくとも１つの変曲点Ｐ１（Ｐ２）を抽出する。本実施形態では、変曲点抽出部６２は、取得した実測値が示す充放電容量ＱＰｎに応じて抽出条件を設定し、取得した実測値に基づき定まる充放電容量に関する変形量の微分値［ΔｍＶ／ΔｍＡｈ］が抽出条件を満たす場合に、実測値を変曲点として抽出する。具体的には、取得した実測値が示す充放電容量ＱＰｎが、過去の特性データにおける変曲点Ｐ１の充放電容量ＱＰ１を中心とする所定範囲内に入る場合に、過去の特性データに基づき微分値の閾値ＴｈＰ１を設定し、微分値が閾値ＴｈＰ１を通過したことを抽出条件として設定する。さらに、微分値が閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過することに加えて、充放電容量Ｑが変化する或る期間の間、微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件として設定している。本実施形態では、微分値を単位放電容量毎に算出しており、少なくとも３つの微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件としている。
【００５４】
次にステップＳ７において、変曲点が抽出できたか否かを判定する。変曲点が抽出できなかった場合（Ｓ７：ＮＯ）には、ステップＳ１３にて終了条件が成立しているかを判定し、終了条件が成立するまで、ステップＳ１の処理へ戻る。
【００５５】
ステップＳ７にて、変曲点が抽出できた場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、次のステップＳ８において、過去特性データ取得部６０は、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ１のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する過去の特性データを取得する。
【００５６】
次のステップＳ９において、予測特性データ生成部６３は、抽出した変曲点を基準として、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにフィッティング処理して、実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データを生成する。
【００５７】
ステップＳ６において実測値取得部６１が１つの変曲点を抽出した場合は、予測特性データ生成部６３は、過去の特性データにおける満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点と変曲点Ｐ１の２点を、実測値の時系列データにおける対応する２点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、変曲点Ｐ１を一致させ、予測特性データを生成する。
【００５８】
ステップＳ６において実測値取得部６１が２つの変曲点を抽出した場合は、予測特性データ生成部６３は、過去の特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２を、実測値の時系列データにおける対応する２つの変曲点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点Ｐ２を一致させ、予測特性データを生成する。
【００５９】
次のステップＳ１０において、実測値の時系列データから２つの異なる変曲点が抽出されたか否かを判定する。異なる変曲点であるかの判断は、ＳＯＣや充放電容量によって判断可能である。ステップＳ１２にて、予測特性データに基づき劣化情報を生成するにあたり、２つの異なる変曲点に基づき生成された予測特性データの方が、１つの変曲点のみで生成されたデータよりも精度が高いと考えられるためである。勿論、１つの変曲点のみが抽出された状態において劣化情報を生成するように構成してもよい。
【００６０】
ステップＳ１０にて、２つの異なる変曲点が抽出された判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１において、初期特性データ取得部６５は、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ０のうち、少なくとも厚み最大点ＰＬ、満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する初期特性データを取得する。厚み最大点ＰＬは、省略可能である。
【００６１】
次のステップＳ１２において、劣化情報生成部６６は、劣化容量、充放電に寄与する活物質量の変化度又は残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量のうち少なくともいずれかを求める。
【００６２】
ステップＳ１２において、充放電に寄与する活物質量の変化度を求める場合、劣化情報生成部６６は、初期特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データにおける対応する２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための充放電容量の拡大率を算出する。
【００６３】
ステップＳ１２において、劣化状態を求める場合、劣化情報生成部６６は、初期特性データ（Ｌ０）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データ（Ｌ２）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数（充放電容量の拡大率、変形量の拡大率）を用いて初期特性データが示す特性曲線（Ｌ０）全体を伸縮調整し、初期特性データの調整後の特性曲線（Ｌ０’）及び予測特性データの特性曲線（Ｌ２）における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２同士を一致させ、満充電時点Ｐｆ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ１および残量ゼロ時点Ｐｅ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ２の平均値［（Ｄ１＋Ｄ２）／２］を、電池の劣化状態として算出する。
【００６４】
ステップＳ１２において、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量を求める場合には、劣化情報生成部６６は、初期特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて初期特性データにおける厚み最大点ＰＬから予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ’を特定し、予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ’から残量ゼロ時点Ｐｅまでの変形量Ｔ１を算出する。
Ｐｆ＝ＰＬとして設定されている場合には、劣化情報生成部６６は、予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ（Ｐｆ）から残量ゼロ時点Ｐｅまでの変形量Ｔ１を算出する。
【００６５】
ステップＳ１２の処理が終わると、ステップＳ１３の処理へ移る。
【００６６】
ステップＳ３において、残容量算出部６４は、残容量を予測する時点の実測値が示す充放電容量ＱＰｎと、予測特性データにおける残量ゼロ時点Ｐｅの充放電容量ＱＰｅとの差を残容量Ｑｒとして算出する。すなわち、予測特性データが一度生成されると、実測値データを取得するたびに、残容量が算出される。
【００６７】
ステップＳ４〜Ｓ５は、予測特性データの見直しを図るための処理である。具体的には、ステップＳ４において、実測値の時系列データに２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２が含まれ且つ予測特性データが既に生成されている場合に、所定の再生成条件が成立しているか否かを判定する。本実施形態では、所定の再生成条件として、一旦生成された予測特性データと実測値の差が閾値を超えているか否かを判定する。差が閾値を超えている場合には、ステップＳ５において、予測特性データ生成部６３は、予測特性データを生成し直す。実測値に基づき予測特性データを一旦生成したものの、実測値に合致しなくなったからである。ここでは、再生成条件として、誤差に着目しているが、例えば所定の充放電容量に到達したことや、予測特性データから所定時間経過したことなど種々挙げられ、適宜変更可能である。
この予測特性データを生成方法は、図９Ｂに示す方法と同様に、予測特性データの特性曲線を実測値の時系列データの特性曲線に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、予測特性データを再生成する。係数は、２つの変曲点の間の比率、最新の実測値と最新実測値に近い側の変曲点との間の比率を少なくとも用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出することが好ましい。このようにすれば、２つの変曲点間の１区間だけでなく、２つの区画の比率を用い、最新の実測値についても合致するようにフィッティングされるので、予測特性データが実測値に即した形となる。
さらに、実測値の時系列データに、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅのうち最新の実測値から遠い方が含まれている場合には、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅのうち最新の実測値から遠い方と一方の変曲点との間の比率、２つの変曲点の間の比率、最新の実測値と最新実測値に近い他方の変曲点の間の比率を用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出することが好ましい。このようにすれば、３区画の比率を用い、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅのいずれかと最新実測値についても合致するようにフィッティングされるので、予測特性データが実測値に即した形になる。
【００６８】
検出部４は、外場の変化を検出可能な箇所に配置され、好ましくは二次電池２の膨れによる影響を受けにくい比較的堅固な箇所に貼り付けられる。本実施形態では、図２Ｂのように、壁部２８ａに対向する電池モジュールの筐体１１の内面に検出部４を貼り付けている。電池モジュールの筐体１１は、例えば金属またはプラスチックにより形成され、ラミネートフィルムが用いられる場合もある。図面上、検出部４は、高分子マトリックス層３と近接して配置されているが、高分子マトリックス層３から離して配置しても構わない。
【００６９】
本実施形態では、高分子マトリックス層３が上記フィラーとしての磁性フィラーを含有し、検出部４が上記外場としての磁場の変化を検出する例を示す。この場合、高分子マトリックス層３は、エラストマー成分からなるマトリックスに磁性フィラーが分散してなる磁性エラストマー層であることが好ましい。
【００７０】
磁性フィラーとしては、希土類系、鉄系、コバルト系、ニッケル系、酸化物系などが挙げられるが、より高い磁力が得られる希土類系が好ましい。磁性フィラーの形状は、特に限定されるものではなく、球状、扁平状、針状、柱状および不定形のいずれであってよい。磁性フィラーの平均粒径は、好ましくは０．０２〜５００μｍ、より好ましくは０．１〜４００μｍ、更に好ましくは０．５〜３００μｍである。平均粒径が０．０２μｍより小さいと、磁性フィラーの磁気特性が低下する傾向にあり、平均粒径が５００μｍを超えると、磁性エラストマー層の機械的特性が低下して脆くなる傾向にある。
【００７１】
磁性フィラーは、着磁後にエラストマー中に導入しても構わないが、エラストマーに導入した後に着磁することが好ましい。エラストマーに導入した後に着磁することで磁石の極性の制御が容易となり、磁場の検出が容易になる。
【００７２】
エラストマー成分には、熱可塑性エラストマー、熱硬化性エラストマーまたはそれらの混合物を用いることができる。熱可塑性エラストマーとしては、例えばスチレン系熱可塑性エラストマー、ポリオレフィン系熱可塑性エラストマー、ポリウレタン系熱可塑性エラストマー、ポリエステル系熱可塑性エラストマー、ポリアミド系熱可塑性エラストマー、ポリブタジエン系熱可塑性エラストマー、ポリイソプレン系熱可塑性エラストマー、フッ素ゴム系熱可塑性エラストマー等を挙げることができる。また、熱硬化性エラストマーとしては、例えばポリイソプレンゴム、ポリブタジエンゴム、スチレン−ブタジエンゴム、ポリクロロプレンゴム、ニトリルゴム、エチレン−プロピレンゴム等のジエン系合成ゴム、エチレン−プロピレンゴム、ブチルゴム、アクリルゴム、ポリウレタンゴム、フッ素ゴム、シリコーンゴム、エピクロルヒドリンゴム等の非ジエン系合成ゴム、および天然ゴム等を挙げることができる。このうち好ましいのは熱硬化性エラストマーであり、これは電池の発熱や過負荷に伴う磁性エラストマーのへたりを抑制できるためである。更に好ましくは、ポリウレタンゴム（ポリウレタンエラストマーともいう）またはシリコーンゴム（シリコーンエラストマーともいう）である。
【００７３】
ポリウレタンエラストマーは、ポリオールとポリイソシアネートとを反応させることにより得られる。ポリウレタンエラストマーをエラストマー成分として用いる場合、活性水素含有化合物と磁性フィラーを混合し、ここにイソシアネート成分を混合させて混合液を得る。また、イソシアネート成分に磁性フィラーを混合し、活性水素含有化合物を混合させることで混合液を得ることも出来る。その混合液を離型処理したモールド内に注型し、その後硬化温度まで加熱して硬化することにより、磁性エラストマーを製造することができる。また、シリコーンエラストマーをエラストマー成分として用いる場合、シリコーンエラストマーの前駆体に磁性フィラーを入れて混合し、型内に入れ、その後加熱して硬化させることにより磁性エラストマーを製造することができる。尚、必要に応じて溶剤を添加してもよい。
【００７４】
ポリウレタンエラストマーに使用できるイソシアネート成分としては、ポリウレタンの分野において公知の化合物を使用できる。例えば、２，４−トルエンジイソシアネート、２，６−トルエンジイソシアネート、２，２’−ジフェニルメタンジイソシアネート、２，４’−ジフェニルメタンジイソシアネート、４，４’−ジフェニルメタンジイソシアネート、１，５−ナフタレンジイソシアネート、ｐ−フェニレンジイソシアネート、ｍ−フェニレンジイソシアネート、ｐ−キシリレンジイソシアネート、ｍ−キシリレンジイソシアネート等の芳香族ジイソシアネート、エチレンジイソシアネート、２，２，４−トリメチルヘキサメチレンジイソシアネート、１，６−ヘキサメチレンジイソシアネート等の脂肪族ジイソシアネート、１，４−シクロヘキサンジイソシアネート、４，４’−ジシクロへキシルメタンジイソシアネート、イソホロンジイソシアネート、ノルボルナンジイソシアネート等の脂環式ジイソシアネートを挙げることができる。これらは１種で用いても、２種以上を混合して用いてもよい。また、イソシアネート成分は、ウレタン変性、アロファネート変性、ビウレット変性、及びイソシアヌレート変性等の変性化したものであってもよい。好ましいイソシアネート成分は、２，４−トルエンジイソシアネート、２，６−トルエンジイソシアネート、４，４’−ジフェニルメタンジイソシアネート、より好ましくは２，４−トルエンジイソシアネート、２，６−トルエンジイソシアネートである。
【００７５】
活性水素含有化合物としては、ポリウレタンの技術分野において、通常用いられるものを用いることができる。例えば、ポリテトラメチレングリコール、ポリプロピレングリコール、ポリエチレングリコール、プロピレンオキサイドとエチレンオキサイドの共重合体等に代表されるポリエーテルポリオール、ポリブチレンアジペート、ポリエチレンアジペート、３−メチル−１，５−ペンタンアジペートに代表されるポリエステルポリオール、ポリカプロラクトンポリオール、ポリカプロラクトングリコールのようなポリエステルグリコールとアルキレンカーボネートとの反応物などで例示されるポリエステルポリカーボネートポリオール、エチレンカーボネートを多価アルコールと反応させ、次いで得られた反応混合物を有機ジカルボン酸と反応させたポリエステルポリカーボネートポリオール、ポリヒドロキシル化合物とアリールカーボネートとのエステル交換反応により得られるポリカーボネートポリオール等の高分子量ポリオールを挙げることができる。これらは単独で用いてもよく、２種以上を併用してもよい。
【００７６】
活性水素含有化合物として上述した高分子量ポリオール成分の他に、エチレングリコール、１，２−プロピレングリコール、１，３−プロピレングリコール、１，４−ブタンジオール、１，６−ヘキサンジオール、ネオペンチルグリコール、１，４−シクロヘキサンジメタノール、３−メチル−１，５−ペンタンジオール、ジエチレングリコール、トリエチレングリコール、１，４−ビス（２−ヒドロキシエトキシ）ベンゼン、トリメチロールプロパン、グリセリン、１，２，６−ヘキサントリオール、ペンタエリスリトール、テトラメチロールシクロヘキサン、メチルグルコシド、ソルビトール、マンニトール、ズルシトール、スクロース、２，２，６，６−テトラキス（ヒドロキシメチル）シクロヘキサノール、及びトリエタノールアミン等の低分子量ポリオール成分、エチレンジアミン、トリレンジアミン、ジフェニルメタンジアミン、ジエチレントリアミン等の低分子量ポリアミン成分を用いてもよい。これらは１種単独で用いてもよく、２種以上を併用してもよい。更に、４，４’−メチレンビス（ｏ−クロロアニリン）（ＭＯＣＡ）、２，６−ジクロロ−ｐ−フェニレンジアミン、４，４’−メチレンビス（２，３−ジクロロアニリン）、３，５−ビス（メチルチオ）−２，４−トルエンジアミン、３，５−ビス（メチルチオ）−２，６−トルエンジアミン、３，５−ジエチルトルエン−２，４−ジアミン、３，５−ジエチルトルエン−２，６−ジアミン、トリメチレングリコール−ジ−ｐ−アミノベンゾエート、ポリテトラメチレンオキシド−ジ−ｐ−アミノベンゾエート、１，２−ビス（２−アミノフェニルチオ）エタン、４，４’−ジアミノ−３，３’−ジエチル−５，５’−ジメチルジフェニルメタン、Ｎ，Ｎ’−ジ−ｓｅｃ−ブチル−４，４’−ジアミノジフェニルメタン、４，４’−ジアミノ−３，３’−ジエチルジフェニルメタン、４，４’−ジアミノ−３，３’−ジエチル−５，５’−ジメチルジフェニルメタン、４，４’−ジアミノ−３，３’−ジイソプロピル−５，５’−ジメチルジフェニルメタン、４，４’−ジアミノ−３，３’，５，５’−テトラエチルジフェニルメタン、４，４’−ジアミノ−３，３’，５，５’−テトライソプロピルジフェニルメタン、ｍ−キシリレンジアミン、Ｎ，Ｎ’−ジ−ｓｅｃ−ブチル−ｐ−フェニレンジアミン、ｍ−フェニレンジアミン、及びｐ−キシリレンジアミン等に例示されるポリアミン類を混合することもできる。好ましい活性水素含有化合物は、ポリテトラメチレングリコール、ポリプロピレングリコール、プロピレンオキサイドとエチレンオキサイドの共重合体、３−メチル−１，５−ペンタンアジペート、より好ましくはポリプロピレングリコール、プロピレンオキサイドとエチレンオキサイドの共重合体である。
【００７７】
イソシアネート成分と活性水素含有化合物の好ましい組み合わせとしては、イソシアネート成分として、２，４−トルエンジイソシアネート、２，６−トルエンジイソシアネート、および４，４’−ジフェニルメタンジイソシアネートの１種または２種以上と、活性水素含有化合物として、ポリテトラメチレングリコール、ポリプロピレングリコール、プロピレンオキサイドとエチレンオキサイドの共重合体、および３−メチル−１，５−ペンタンアジペートの１種または２種以上との組み合わせである。より好ましくは、イソシアネート成分として、２，４−トルエンジイソシアネートおよび／または２，６−トルエンジイソシアネートと、活性水素含有化合物として、ポリプロピレングリコール、および／またはプロピレンオキサイドとエチレンオキサイドの共重合体との組み合わせである。
【００７８】
高分子マトリックス層３は、分散したフィラーと気泡を含有する発泡体でもよい。発泡体としては、一般の樹脂フォームを用いることができるが、圧縮永久歪などの特性を考慮すると熱硬化性樹脂フォームを用いることが好ましい。熱硬化性樹脂フォームとしては、ポリウレタン樹脂フォーム、シリコーン樹脂フォームなどが挙げられ、このうちポリウレタン樹脂フォームが好適である。ポリウレタン樹脂フォームには、上掲したイソシアネート成分や活性水素含有化合物を使用できる。
【００７９】
磁性エラストマー中の磁性フィラーの量は、エラストマー成分１００重量部に対して、好ましくは１〜４５０重量部、より好ましくは２〜４００重量部である。これが１重量部より少ないと、磁場の変化を検出することが難しくなる傾向にあり、４５０重量部を超えると、磁性エラストマー自体が脆くなる場合がある。
【００８０】
磁性フィラーの防錆などを目的として、高分子マトリックス層３の柔軟性を損なわない程度に、高分子マトリックス層３を封止する封止材を設けてもよい。封止材には、熱可塑性樹脂、熱硬化性樹脂またはそれらの混合物を用いることができる。熱可塑性樹脂としては、例えばスチレン系熱可塑性エラストマー、ポリオレフィン系熱可塑性エラストマー、ポリウレタン系熱可塑性エラストマー、ポリエステル系熱可塑性エラストマー、ポリアミド系熱可塑性エラストマー、ポリブタジエン系熱可塑性エラストマー、ポリイソプレン系熱可塑性エラストマー、フッ素系熱可塑性エラストマー、エチレン・アクリル酸エチルコポリマー、エチレン・酢酸ビニルコポリマー、ポリ塩化ビニル、ポリ塩化ビニリデン、塩素化ポリエチレン、フッ素樹脂、ポリアミド、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリエチレンテレフタレート、ポリブチレンテレフタレート、ポリスチレン、ポリブタジエン等を挙げることができる。また、熱硬化性樹脂としては、例えばポリイソプレンゴム、ポリブタジエンゴム、スチレン・ブタジエンゴム、ポリクロロプレンゴム、アクリロニトリル・ブタジエンゴム等のジエン系合成ゴム、エチレン・プロピレンゴム、エチレン・プロピレン・ジエンゴム、ブチルゴム、アクリルゴム、ポリウレタンゴム、フッ素ゴム、シリコーンゴム、エピクロルヒドリンゴム等の非ジエン系ゴム、天然ゴム、ポリウレタン樹脂、シリコーン樹脂、エポキシ樹脂等を挙げることができる。これらのフィルムは積層されていてもよく、また、アルミ箔などの金属箔や上記フィルム上に金属が蒸着された金属蒸着膜を含むフィルムであってもよい。
【００８１】
高分子マトリックス層３は、その厚み方向にフィラーが偏在しているものでも構わない。例えば、高分子マトリックス層３が、フィラーが相対的に多い一方側の領域と、フィラーが相対的に少ない他方側の領域との二層からなる構造でもよい。フィラーを多く含有する一方側の領域では、高分子マトリックス層３の小さな変形に対する外場の変化が大きくなるため、低い内圧に対するセンサ感度を高められる。また、フィラーが相対的に少ない他方側の領域は比較的柔軟で動きやすく、この領域を貼り付けることにより、高分子マトリックス層３（特に一方側の領域）が変形しやすくなる。
【００８２】
一方側の領域でのフィラー偏在率は、好ましくは５０を超え、より好ましくは６０以上であり、更に好ましくは７０以上である。この場合、他方側の領域でのフィラー偏在率は５０未満となる。一方側の領域でのフィラー偏在率は最大で１００であり、他方側の領域でのフィラー偏在率は最小で０である。したがって、フィラーを含むエラストマー層と、フィラーを含まないエラストマー層との積層体構造でも構わない。フィラーの偏在には、エラストマー成分にフィラーを導入した後、室温あるいは所定の温度で静置し、そのフィラーの重さにより自然沈降させる方法を使用でき、静置する温度や時間を変化させることでフィラー偏在率を調整できる。遠心力や磁力のような物理的な力を用いて、フィラーを偏在させてもよい。或いは、フィラーの含有量が異なる複数の層からなる積層体により高分子マトリックス層を構成しても構わない。
【００８３】
フィラー偏在率は、以下の方法により測定される。即ち、走査型電子顕微鏡−エネルギー分散型Ｘ線分析装置（ＳＥＭ−ＥＤＳ）を用いて、高分子マトリックス層の断面を１００倍で観察する。その断面の厚み方向全体の領域と、その断面を厚み方向に二等分した２つの領域に対し、それぞれ元素分析によりフィラー固有の金属元素（本実施形態の磁性フィラーであれば例えばＦｅ元素）の存在量を求める。この存在量について、厚み方向全体の領域に対する一方側の領域の比率を算出し、それを一方側の領域でのフィラー偏在率とする。他方側の領域でのフィラー偏在率も、これと同様である。
【００８４】
フィラーが相対的に少ない他方側の領域は、気泡を含有する発泡体で形成されている構造でも構わない。これにより、高分子マトリックス層３が更に変形しやすくなってセンサ感度が高められる。また、他方側の領域とともに一方側の領域が発泡体で形成されていてもよく、その場合の高分子マトリックス層３は全体が発泡体となる。このような厚み方向の少なくとも一部が発泡体である高分子マトリックス層は、複数の層（例えば、フィラーを含有する無発泡層と、フィラーを含有しない発泡層）からなる積層体により構成されていても構わない。
【００８５】
磁場の変化を検出する検出部４には、例えば、リードスイッチ、磁気抵抗素子、ホール素子、コイル、インダクタ、ＭＩ素子、フラックスゲートセンサなどを用いることができる。磁気抵抗素子としては、半導体化合物磁気抵抗素子、異方性磁気抵抗素子（ＡＭＲ）、巨大磁気抵抗素子（ＧＭＲ）、トンネル磁気抵抗素子（ＴＭＲ）が挙げられる。このうち好ましいのはホール素子であり、これは広範囲にわたって高い感度を有し、検出部４として有用なためである。ホール素子には、例えば旭化成エレクトロニクス株式会社製ＥＱ-４３０Ｌが使用できる。
【００８６】
ガス膨れが進行した二次電池２は発火や破裂などのトラブルに至ることがあるため、本実施形態では、二次電池２が変形したときの膨張量が所定以上である場合に、充放電が遮断されるように構成されている。具体的には、検出センサ５によって検出した信号が制御装置６に伝達され、設定値以上の外場の変化が検出センサ５により検出された場合に、制御装置６がスイッチング回路７へ信号を発信して発電装置（または充電装置）８からの電流を遮断し、電池モジュール１への充放電が遮断される状態にする。これにより、ガス膨れに起因するトラブルを未然に防止することができる。
【００８７】
前述の実施形態では、二次電池がリチウムイオン二次電池である例を示したが、これに限られない。使用される二次電池は、リチウムイオン電池などの非水系電解液二次電池に限られず、ニッケル水素電池などの水系電解液二次電池であっても構わない。
【００８８】
前述の実施形態では、高分子マトリックス層の変形に伴う磁場の変化を検出部により検出する例を示したが、他の外場の変化を検出する構成でもよい。例えば、高分子マトリックス層がフィラーとして金属粒子、カーボンブラック、カーボンナノチューブなどの導電性フィラーを含有し、検出部が外場としての電場の変化（抵抗および誘電率の変化）を検出する構成が考えられる。
【００８９】
以上のように、本実施形態の二次電池の状態予測方法は、
二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとに対応する実測値を取得するステップＳ１と、
実測値の時系列データから、二次電池の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌｎにおける少なくとも１つの変曲点Ｐ１（Ｐ２）を抽出するステップＳ６と、
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ１のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する過去の特性データを取得するステップＳ８と、
抽出した変曲点を基準として、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにフィッティング処理して、実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データを生成するステップＳ９と、
を含む。
【００９０】
本実施形態の二次電池の状態予測システムは、
二次電池２の充放電容量Ｑと変形量Ｔとに対応する実測値を取得する実測値取得部６１と、
実測値の時系列データから、二次電池の充放電容量Ｑと変形量Ｔとの関係を示す特性曲線Ｌｎにおける少なくとも１つの変曲点Ｐ１（Ｐ２）を抽出する変曲点抽出部６２と、
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ１のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する過去の特性データを取得する過去特性データ取得部６０と、
抽出した変曲点を基準として、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を、実測値の時系列データが示す特性曲線Ｌｎにフィッティング処理して、実測値の時系列データにない部分が補間された特性曲線Ｌ２を示す予測特性データを生成する予測特性データ生成部６３と、
を備える。
【００９１】
二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線には、ステージ変化に伴って特性曲線の傾きが大きく変化する変曲点Ｐ１、Ｐ２が２つ存在する。この方法によれば、実測値の時系列データから、特性曲線における変曲点を抽出し、抽出した変曲点を基準として過去の特性データと実測値データとをフィッティングしているので、満充電から完全放電までの長期間の測定データがなくても、例えば満充電から変曲点まで、一方の変曲点から他方の変曲点までといったある程度の短い期間の実測データがあれば、或る程度の精度を確保した予測特性データが生成可能となる。
したがって、満充電から完全放電までといった一連の充放電ではなく、充電及び放電がランダムに行われる実使用において、予測特性データが検出でき、二次電池の状態が予測可能となる。
【００９２】
本実施形態において、変曲点抽出部６２は、取得した実測値が示す充放電容量に応じて抽出条件を設定し、取得した実測値に基づき定まる充放電容量に関する変形量の微分値が抽出条件を満たす場合に、実測値を変曲点として抽出する（ステップＳ７）。
【００９３】
特性曲線に含まれる２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２は、充放電容量Ｑによって識別可能である。本実施形態では、変曲点抽出部６２が、実測値が示す充放電容量Ｑに応じて抽出条件を設定するので、微分値の変化のみで変曲点を抽出する場合に比べて、抽出精度を向上させることが可能となる。
【００９４】
本実施形態において、変曲点抽出部６２は、取得した実測値が示す充放電容量ＱＰｎが、過去の特性データにおける変曲点Ｐ１、Ｐ２の充放電容量ＱＰ１、ＱＰ２を中心とする所定範囲内に入る場合に、過去の特性データに基づき微分値の閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を設定し、微分値が閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過したことを抽出条件として設定する（ステップＳ７）。
【００９５】
このようにすれば、変曲点Ｐ１、Ｐ２の抽出処理を簡素な計算で実現することが可能となる。
【００９６】
本実施形態において、変曲点抽出部６２は、微分値が閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過することに加えて、充放電容量が変化する或る期間の間、微分値が連続して上がり続けること又は下がり続けることを抽出条件として設定する（ステップＳ７）。
【００９７】
このような抽出条件であれば、微分値が一時的に閾値ＴｈＰ１、ＴｈＰ２を通過したとしても抽出条件を満たさないので、より抽出精度を向上させることが可能となる。
【００９８】
本実施形態において、予測特性データ生成部６３は、
１つの変曲点Ｐ１が抽出され且つ実測値の時系列データに満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点に対応する実測値が含まれている場合は、過去の特性データにおける満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点と変曲点Ｐ１の２点を、実測値の時系列データにおける対応する２点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、変曲点Ｐ１を一致させ、予測特性データを生成し（ステップＳ９）、
又は、
１つの変曲点が抽出され且つ実測値の時系列データに満充電時点Ｐｆ又は残量ゼロ時点Ｐｅのいずれか１点に対応する実測値が含まれていない場合は、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を拡大及び縮小せずに、直近に抽出された変曲点Ｐ１と、過去の特性データにおける変曲点Ｐ１とが一致するように、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を移動させて補間し、予測特性データを生成し（ステップＳ９）、
又は、
２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２が抽出された場合は、過去の特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２を、実測値の時系列データにおける対応する２つの変曲点に特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点Ｐ２を一致させ、予測特性データを生成する（ステップＳ９）。
【００９９】
この方法によれば、変曲点同士、あるいは、変曲点と特性曲線末端とが優先して一致するので、一般的なフィッティングに比べて、ステージ変化を伴う特性曲線の形状が崩れにくく、予測精度を向上させることが可能となる。
【０１００】
本実施形態において、予測特性データ生成部６３は、実測値の時系列データに２つの変曲点が含まれ且つ予測特性データが既に生成されており、所定の再生成条件が成立する場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）に、予測特性データの特性曲線Ｌ２を実測値の時系列データの特性曲線Ｌｎに特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて特性曲線Ｌ２全体を伸縮調整し、直近に抽出した変曲点を一致させ、予測特性データを再生成する。係数は、２つの変曲点の間の比率、最新の実測値と最新実測値に近い側の変曲点との間の比率を少なくとも用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する。
【０１０１】
このようにすれば、２つの変曲点間の１区間だけでなく、２つの区画の比率を用い、最新の実測値についても合致するようにフィッティングされるので、予測特性データが実測値に即した形となる。
【０１０２】
本実施形態において、残容量算出部６４は、残容量を予測する時点の実測値が示す充放電容量ＱＰｎと、予測特性データにおける残量ゼロ時点Ｐｅの充放電容量ＱＰｅとの差を残容量Ｑｒとして算出する（ステップＳ３）。
【０１０３】
このように、予測特性データには、残量ゼロ時点Ｐｅのデータを含むため、精度よく残量量を算出可能になる。
【０１０４】
本実施形態において、初期特性データ取得部６５および劣化情報生成部６６を有する。初期特性データ取得部６５は、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ０のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する初期特性データを取得する（ステップＳ１１）。劣化情報生成部６６は、初期特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データにおける対応する２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための充放電容量の拡大率を、充放電に寄与する活物質量の変化度として算出する（ステップＳ１２）。
【０１０５】
このようにすれば、充放電に寄与する活物質量の変化度を知ることが可能となる。
【０１０６】
本実施形態において、劣化情報生成部６６は、充放電容量の拡大率について、２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点Ｐｆの間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点Ｐｅの間の比率を用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する（ステップＳ１２）。
【０１０７】
このようにすれば、２つの変曲点間の比率だけに比べて、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅもフィッティング結果として近くなるので、特性曲線全体での一致度があがり、算出精度が向上すると考える。
【０１０８】
本実施形態において、初期特性データ取得部６５および劣化情報生成部６６を有する。初期特性データ取得部６５は、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ０のうち、少なくとも満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する初期特性データを取得する（ステップＳ１１）。劣化情報生成部６６は、初期特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて初期特性データが示す特性曲線Ｌ０全体を伸縮調整すると共に、初期特性データの調整後の特性曲線Ｌ０’及び予測特性データの特性曲線Ｌ２における２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２同士を一致させ、満充電時点Ｐｆ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ１および残量ゼロ時点Ｐｅ同士の充放電容量の左右ずれ量Ｄ２の平均値［（Ｄ１＋Ｄ２）／２］を、電池の劣化状態として算出する（ステップＳ１２）。
【０１０９】
このようにすれば、正極か負極の一方の副反応が、他方の副反応に対して、どれだけ多いか、という電池の劣化状態を算出することが可能となる。
【０１１０】
本実施形態において、初期特性データ取得部６５および劣化情報生成部６６を有する。初期特性データ取得部６５は、二次電池の充放電容量と変形量との関係を示す特性曲線Ｌ０のうち、少なくとも厚み最大点ＰＬ、満充電時点Ｐｆ、残量ゼロ時点Ｐｅ及びステージ変曲点Ｐ１、Ｐ２を有する初期特性データを取得する（ステップＳ１１）。劣化情報生成部６６は、初期特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２と、予測特性データにおける２つの変曲点Ｐ１、Ｐ２とを、特性曲線の伸縮により一致させるための係数を算出し、係数を用いて初期特性データにおける厚み最大点ＰＬから予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ’を特定し、予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ’から残量ゼロ時点Ｐｅまでの変形量Ｔ１を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出する。
【０１１１】
このようにすれば、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量が算出可能となる。この値は、充電制御の指標となり、有用である。
【０１１２】
本実施形態において、劣化情報生成部６６は、係数について、２つの変曲点の間の比率、一方の変曲点と満充電時点Ｐｆの間の比率及び他方の変曲点と残量ゼロ時点Ｐｅの間の比率を用い、２つの変曲点の間の重み付けを他の区間の重み付けよりも大きく設定して、集計により算出する（ステップＳ１２）。
【０１１３】
このようにすれば、２つの変曲点間の比率だけに比べて、満充電時点Ｐｆ及び残量ゼロ時点Ｐｅもフィッティング結果として近くなるので、特性曲線全体での一致度があがり、算出精度が向上すると考える。
【０１１４】
本実施形態において、予測特性データにおける満充電時点Ｐｆが厚み最大点ＰＬであり、劣化情報生成部６６は、予測特性データにおける厚み最大点ＰＬ（Ｐｆ）から残量ゼロ時点Ｐｅまでの変形量Ｔ１を、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量として算出する。
【０１１５】
このようにすれば、残量ゼロ時点を基点としたリチウム析出までの厚み変化量が算出可能となる。この値は、充電制御の指標となり、有用である。
【０１１６】
本実施形態の充電制御システムは、上記劣化情報生成部６６と、検出センサ５により検出した二次電池の変形量Ｔが、劣化情報生成部６６が生成した厚み変化量Ｔ１を超えないように、充電を制御する充電制御部６７と、を有する。
【０１１７】
この構成によれば、リチウムが析出しないように充電制御するので、リチウム析出による劣化を招来せずに急速に充電することができる場合がある。
【０１１８】
本実施形態では、二次電池２に直接又は間接的に高分子マトリックス層３が貼り付けられ、高分子マトリックス層３は、高分子マトリックス層３の変形に応じて外場に変化を与えるフィラーを含有し、高分子マトリックス層３の変形に応じた外場の変化を検出することにより、二次電池２の変形量Ｔを検出する。
【０１１９】
このようにすれば、二次電池２の変形量に対応する実測値を適切に検出することができる。
【０１２０】
本実施形態に係るプログラムは、上記方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
これらプログラムを実行することによっても、上記方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。
【０１２１】
本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能である。例えば、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現できる。特許請求の範囲、明細書、および図面中のフローに関して、便宜上「まず」、「次に」等を用いて説明したとしても、この順で実行することが必須であることを意味するものではない。
【０１２２】
上記実施形態では、実測値の時系列データから変曲点を抽出し、過去の特性データをフィッティング処理することで、予測特性データを生成している。しかし、精度を考えなければ、次のように予測特性データの生成処理４も挙げられる。すなわち、予測特性データの生成処理４は、現時点での実測値が示す充放電容量ＱＰｎを基点に、過去の特性データが示す特性曲線Ｌ１を拡大及び縮小せずにそのままフィッティングする。この方法によれば、容量劣化、バランスズレを考慮しないものの、予測特性データを生成可能である。
上記の予測特性データの生成処理１〜４のうち少なくとも１つの生成処理を実装することが可能である。生成処理１〜４の組み合わせは、任意に行うことができる。但し、精度が高い処理から精度が低い順にならべると、生成処理１、生成処理２、生成処理３、生成処理４である。生成処理１が最も高く、生成処理４が最も精度が低い。その反面、予測特性データを生成するまでに要する時間は、生成処理４が最も短く、生成処理１が最も長くなる。
【符号の説明】
【０１２３】
Ｌ０…初期特性データが示す特性曲線
Ｌｎ…実測値が示す特性曲線
Ｌ１…過去の特性データが示す特性曲線
Ｌ２…予測特性データが示す特性曲線
Ｐ１、Ｐ２…変曲点
Ｐｆ…満充電時点
Ｐｅ…残量ゼロ時点
ＰＬ…厚み最大点
ＴｈＰ１、ＴｈＰ２…閾値
Ｑｒ…残容量
【図１】
2019040845.tif 000003
【図２Ａ】
2019040845.tif 000004
【図２Ｂ】
2019040845.tif 000005
【図３】
2019040845.tif 000006
【図４】
2019040845.tif 000007
【図５】
2019040845.tif 000008
【図６Ａ】
2019040845.tif 000009
【図６Ｂ】
2019040845.tif 000010
【図６Ｃ】
2019040845.tif 000011
【図７Ａ】
2019040845.tif 000012
【図７Ｂ】
2019040845.tif 000013
【図７Ｃ】
2019040845.tif 000014
【図７Ｄ】
2019040845.tif 000015
【図７Ｅ】
2019040845.tif 000016
【図８】
2019040845.tif 000017
【図９Ａ】
2019040845.tif 000018
【図９Ｂ】
2019040845.tif 000019
【図１０Ａ】
2019040845.tif 000020
【図１０Ｂ】
2019040845.tif 000021
【図１０Ｃ】
2019040845.tif 000022
【図１１Ａ】
2019040845.tif 000023
【図１１Ｂ】
2019040845.tif 000024
【図１２】
2019040845.tif 000025
【図１３】
2019040845.tif 000026