(57)【要約】【課題】二次電池の初期故障を検出でき、記憶すべきデータの量を低減でき、かつ短時間で故障判断を行うことができる電池監視システムを提供すること。【解決手段】複数の二次電池２と、個々の二次電池の監視データを取得するデータ取得部３と、故障判断部４とを備える。故障判断部４は、個々の二次電池２について、監視データＸ１〜Ｘnを変数としてスパース正則化を行い、偏相関係数Λを算出する。異常度算出部４２は、２個の二次電池２A，２Bの監視データを用いてそれぞれ算出された、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2の間における、偏相関係数λの差を異常度Δとして算出する。故障判断部４は、算出した異常度Δが予め定められた閾値ΔTHを超えた場合に、２個の二次電池２A，２Bのうち、いずれか一方が故障したと判断する。【選択図】図１
2019152657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２個の二次電池（２）の状態を監視する電池監視システム（１）であって、
個々の上記二次電池について、該二次電池の状態を監視するための複数種類の監視データ（Ｘ1〜Ｘn）を取得するデータ取得部（３）と、
上記二次電池が故障したか否かを判断する故障判断部（４）とを備え、
該故障判断部は、
個々の上記二次電池について、取得された上記監視データを変数としてスパース正則化を行うことにより、上記監視データの偏相関係数行列（Λ）を算出する行列算出部（４１）と、
上記２個の二次電池の上記監視データを用いてそれぞれ算出された、２つの上記偏相関係数行列の間における、該偏相関係数行列の成分である偏相関係数（λ）の差を異常度（Δ）として算出する異常度算出部（４２）とを有し、
算出した上記異常度が予め定められた閾値（ΔTH）を超えた場合に、上記２個の二次電池のうち、いずれか一方が故障したと判断するよう構成されている、電池監視システム。
【請求項２】
上記行列算出部は、それぞれ同じ時間に取得した上記監視データを用いて、複数の上記偏相関係数行列を算出するよう構成されている、請求項１に記載の電池監視システム。
【請求項３】
上記行列算出部は、少なくとも３個の上記二次電池について、それぞれ上記偏相関係数行列を算出し、上記故障判断部は、個々の上記二次電池間の上記異常度を用いて、故障した上記二次電池を特定する故障特定部（４３）を備える、請求項１又は２に記載の電池監視システム。
【請求項４】
複数個の上記二次電池は互いに直列に接続され、組電池（２０）を構成している、請求項１〜３のいずれか一項に記載の電池監視システム。
【請求項５】
上記二次電池は車両（７）に搭載され、個々の上記二次電池を別々の上記車両に搭載してある、請求項１〜３のいずれか一項に記載の電池監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の故障診断を行う電池監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、二次電池の故障診断を行う電池監視システムが知られている（下記特許文献１参照）。この電池監視システムでは、例えば、二次電池の開回路電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）と、充電率（ＳＯＣ：State Of
Charge）とを定期的に測定し、これらの測定値を累積的に記憶する。そして、新たに測定したＯＣＶとＳＯＣの関係が、過去に測定したＯＣＶとＳＯＣの関係と比べて大きく変化したときに、二次電池が故障したと判断する。
【０００３】
また、故障判断の別の例としては、二次電池の容量を測定する方法がある。この場合、まず二次電池を完全に放電し、その後、満充電する。そして、充電に要した電荷量を測定することにより、二次電池の容量を測定する。新たに測定した容量の値が、過去に測定した値と比べて大きく変化した場合には、二次電池が故障したと判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１５２７０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＯＣＶとＳＯＣを測定し、これらの関係が過去の測定値と比べて変化したか否かを用いて故障判断する方法では、ＯＣＶとＳＯＣの測定値を累積的に記憶する必要がある。そのため、記憶するデータ量が多く、大きな記憶装置が必要になる。また、二次電池が完全に故障してからでないと、故障判定がしにくい。すなわち、電池の初期故障を検出しにくい。なお、初期故障とは、電池に故障が発生したときの当該故障の初期段階を意味する。
【０００６】
また、二次電池の容量を測定して故障判断する場合は、容量の測定に長時間を要するという課題がある。
【０００７】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、二次電池の初期故障を検出でき、記憶すべきデータの量を低減でき、かつ短時間で故障判断を行うことができる電池監視システムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、少なくとも２個の二次電池（２）の状態を監視する電池監視システム（１）であって、
個々の上記二次電池について、該二次電池の状態を監視するための複数種類の監視データ（Ｘ1〜Ｘn）を取得するデータ取得部（３）と、
上記二次電池が故障したか否かを判断する故障判断部（４）とを備え、
該故障判断部は、
個々の上記二次電池について、取得された上記監視データを変数としてスパース正則化を行うことにより、上記監視データの偏相関係数行列（Λ）を算出する行列算出部（４１）と、
上記２個の二次電池の上記監視データを用いてそれぞれ算出された、２つの上記偏相関係数行列の間における、該偏相関係数行列の成分である偏相関係数（λ）の差を異常度（Δ）として算出する異常度算出部（４２）とを有し、
算出した上記異常度が予め定められた閾値（ΔTH）を超えた場合に、上記２個の二次電池のうち、いずれか一方が故障したと判断するよう構成されている、電池監視システムにある。
【発明の効果】
【０００９】
上記電池監視システムの故障判断部は、二次電池の監視データを変数としてスパース正則化を行い、偏相関係数行列を算出する。そして、２個の二次電池を用いてそれぞれ算出した、２つの偏相関係数行列の間における、偏相関係数の差を上記異常度として算出する。この異常度が閾値を超えた場合に、２個の二次電池のいずれか一方が故障したと判断する。
このようにすると、二次電池の初期故障を検出することができる。すなわち、スパース正則化を行うと、二次電池の複数種類の監視データのうち、互いに関連性の高い２種類の監視データを選び出すことができる。つまり、関連性の高い２種類の監視データについては、上記偏相関係数の絶対値が１に近づく。また、関連性が低い２種類の監視データは、偏相関係数が０に近づく。そのため、２個の二次電池を比較して、それぞれの偏相関係数行列に含まれる偏相関係数が互いに大きく異なる場合、関連性が高い２種類の監視データの組み合わせが、２個の二次電池の間で異なることを意味する。したがって、この場合、２個の二次電池のうちいずれか一方に何らかの故障が生じたと判断することができる。特に、二次電池は、初期故障が生じた場合でも偏相関係数が大きく変化するため、この偏相関係数の変化を使えば、二次電池の初期故障を検出することができる。
【００１０】
また、上記電池監視システムは、過去に取得した監視データを全て記憶する必要がなく、偏相関係数行列を算出するために必要な監視データのみを記憶すれば、故障検出を行うことができる。そのため、記憶すべきデータの量を低減できる。さらに、上記電池監視システムは、従来のように、二次電池の容量を測定する場合と比べて、短時間で、二次電池の故障判断を行うことができる。
【００１１】
以上のごとく、上記態様によれば、二次電池の初期故障を検出でき、記憶すべきデータの量を低減でき、かつ短時間で故障判断を行うことができる電池監視システムを提供することができる。
なお、特許請求の範囲及び課題を解決する手段に記載した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態１における、電池監視システムの回路図。
【図２】実施形態１における、第１二次電池の監視データの時間変化を表したグラフ。
【図３】実施形態１における、第１二次電池が正常なときの、偏相関係数行列Λ1を視覚化したもの。
【図４】実施形態１における、第２二次電池の監視データの時間変化を表したグラフ。
【図５】実施形態１における、第２二次電池が正常なときの、偏相関係数行列Λ2を視覚化したもの。
【図６】実施形態１における、２個の二次電池が正常なときの、異常度のグラフ。
【図７】実施形態１における、第２二次電池が故障したときの、偏相関係数行列Λ2を視覚化したもの。
【図８】実施形態１における、第２二次電池が故障したときの、異常度のグラフ。
【図９】実施形態１における、放電中の二次電池の概念図。
【図１０】実施形態１における、充電中の二次電池の概念図。
【図１１】実施形態１における、故障判断部のフローチャート。
【図１２】図１１に続くフローチャート。
【図１３】実施形態２における、電池監視システムの回路図。
【図１４】実施形態２における、各二次電池間の異常度の関係を表した概念図。
【図１５】実施形態２における、故障判断部のフローチャート。
【図１６】図１５に続くフローチャート。
【図１７】実施形態３における、電池監視システムの概念図。
【図１８】二次電池の電池性能の時間変化を、正常状態が継続される場合と、故障が発生する場合とについて、表した概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施形態１）
上記電池監視システムに係る実施形態について、図１〜図１２を参照して説明する。本形態の電池監視システム１は、図１に示すごとく、少なくとも２個の二次電池２（２A，２B）の状態を監視する。電池監視システム１は、データ取得部３と、故障判断部４とを備える。データ取得部３は、個々の二次電池２について、該二次電池２の状態を監視するための複数種類の監視データＸ1〜Ｘnを取得する。故障判断部４は、二次電池２が故障したか否かを判断する。
【００１４】
故障判断部４は、行列算出部４１と、異常度算出部４２とを備える。行列算出部４１は、個々の二次電池２（２A，２B）について、取得された監視データＸ１〜Ｘnを変数としてスパース正則化を行い、監視データＸ1〜Ｘnの偏相関係数行列Λを算出する。異常度算出部４２は、２個の二次電池２A，２Bの監視データを用いてそれぞれ算出された、２つの偏相関係数行列Λの間における、偏相関係数λの差を異常度Δとして算出する。故障判断部４は、算出した異常度Δが予め定められた閾値ΔTHを超えた場合に、２個の二次電池２A，２Bのうち、いずれか一方が故障したと判断する。
【００１５】
本形態の電池監視システム１は、電気自動車やハイブリッド車等の車両に搭載するための、車載用電池監視システムである。図１に示すごとく、本形態では、２個の二次電池２A，２Bを互いに直列に接続して、組電池２０を構成してある。組電池２０には、負荷１０と、充電装置１１とが接続している。本形態の負荷１０は、インバータである。このインバータを用いて、組電池２０から供給される直流電力を交流電力に変換し、図示しない三相交流モータを駆動している。これにより、上記車両を走行させている。
【００１６】
負荷１０と組電池２０との間には、放電用スイッチ１２が配されている。また、充電装置１１と組電池２０との間には、充電用スイッチ１３が配されている。これらのスイッチ１２，１３のオンオフ動作は、制御部６によって制御される。制御部６は、組電池２０を充電する際には、充電用スイッチ１３をオンし、負荷１０を駆動する際には、放電用スイッチ１２をオンする。
【００１７】
また、個々の二次電池２には、放電回路８が接続している。放電回路８は、個別放電スイッチ８１と、放電抵抗８２とからなる。制御部６は、２個の二次電池２の充電率（ＳＯＣ）が均等でない場合は、個別放電スイッチ８１をオンし、二次電池２を個別に放電させる。これにより、ＳＯＣを均等にする。
【００１８】
本形態のデータ取得部３は、二次電池２の監視データとして、個々の二次電池２のＣＣＶ（閉回路電圧）、充電電流ＩC、放電電流ＩD、ＳＯＣ、電池温度ＴB、積算充電時間Σｔc、積算放電時間Σｔd、積算充電電流ΣＩC、積算放電電流ＩD、周囲の環境温度ＴE等を取得する。
【００１９】
データ取得部３は、充電電流ＩC又は放電電流ＩDを測定する電流センサ３０A（３０AA，３０AB，３０AX）、電圧センサ３０V（３０VA，３０VB）、電池温度ＴBを測定する電池用温度センサ３０TB（３０TBA，３０TBB）、環境温度ＴEを測定する環境用温度センサ３０TE、積算部３０I、ＳＯＣ算出部３０Sを備える。電圧センサ３０Vは二次電池２のＣＣＶ及びＯＣＶを測定する。ＳＯＣ算出部３０Sは、ＯＣＶの測定値を用いて、二次電池２のＳＯＣを算出する。また、積算部３０Iは、積算温度ストレスΣＴ、積算充電時間Σｔc、積算放電時間Σｔd、積算充電電流ΣＩC、積算放電電流ΣＩDを算出する。積算充電時間Σｔcは、二次電池２の充電時間ｔcの積算値であり、積算放電時間Σｔdは、二次電池２の放電時間ｔdの積算値である。積算充電電流ΣＩCは、充電電流ＩCの積算値である。また、積算温度ストレスΣＴは、使用中の各温度における時間の積算値である。積算温度ストレスΣＴは、例えば、｛１０℃×時間｝＋｛１５℃×時間｝＋・・・＋｛４５℃×時間｝のように算出することができる。また、温度が高くなるほど二次電池２にストレスが加わるため、各時間に重みづけをすることもできる。なお、積算温度ストレスΣＴの算出方法はこれに限定しない。他には、例えば４０℃以上に置かれた時間のみをカウント積算する方法等を採用することができる。
【００２０】
また、本形態の電池監視システム１は、記憶部５を備える。記憶部５は、上記偏相関係数行列Λを算出するために必要な監視データや、算出した偏相関係数行列Λを記憶する。
【００２１】
また、本形態では、上記二次電池２A，２Bとして、リチウム電池を用いている。個々の二次電池２A，２Bの構造や、電極等の材料は、同一である。
【００２２】
二次電池２の構造について、より詳細に説明する。図９に示すごとく、二次電池２は、正極２１Pおよび負極２１Nと、これらの間に配されたセパレータ２４と、電解液２５とを備える。正極２１P及び負極２１Nは、金属製の導電部２３（２３P，２３N）と、該導電部２３に取り付けられた活物質２２（２２P，２２N）とを備える。
【００２３】
図９に示すごとく、二次電池２のＳＯＣが略１００％であるときは、リチウムイオンは殆ど負極２１Nの活物質２２Nに存在している。放電を行うと、リチウムイオンは正極２１Pの活物質２２Pに移動する。また、図１０に示すごとく、二次電池２のＳＯＣが略０％であるときは、リチウムイオンは殆ど正極２１Pの活物質２２Pに存在している。充電を行うと、リチウムイオンは負極２１Nの活物質２２Nに移動する。
【００２４】
外部から二次電池２に衝撃等が加わると、二次電池２が故障することがある。例えば、個々の電極２１（２１P，２１N）の導電部２３（２３P，２３N）が互いに接触したり、活物質２２が導電部２３から剥離したりすることがある。また、二次電池２を長期間使用すると、電解液２５中に金属リチウムが析出して、一対の電極２１が短絡することもある。本形態の故障判断部４は、二次電池２にこのような故障が発生したか否かを判断する。
【００２５】
次に、図２〜図８を用いて、二次電池２の故障診断を行う方法について説明する。ここでは、図２に示すごとく、６種類の監視データＸ1〜Ｘ6を用いる場合について説明する。例えば、第１監視データＸ1はＣＣＶ、第２監視データＸ2は放電電流ＩD、第３監視データＸ3はＳＯＣ、第４監視データＸ4は電池温度ＴB、第５監視データＸ5は積算放電時間ΣｔD、第６監視データＸ６は積算放電電流ΣＩDにすることができる。なお、別の種類の監視データを用いてもよく、これらの並べ順も任意で良い。また、図２等では６種類の監視データＸ1〜Ｘ6を用いたが、本発明はこれに限るものではなく、２種類以上であれば良い。
【００２６】
図２に示すごとく、各監視データＸ1〜Ｘ6は、時間の経過と共に値が変化する。故障判断部４は、まず、第１二次電池２A（図１参照）の監視データＸ1〜Ｘ6を変数としてスパース正則化を行い、第１の偏相関係数行列Λ1を算出する。第１の偏相関係数行列Λ1は、例えば下記のように表すことができる。
【００２７】
【数１】
2019152657.tif 000003
【００２８】
上記式において、λ12は、監視データＸ1と監視データＸ2との間の偏相関係数を意味する。また、偏相関係数行列Λは対称行列であるため、上記式において、一部の偏相関係数λを省略して記載してある。さらに、偏相関係数行列Λの、主対角線上の成分は全て１であるため、記載を省略してある。
【００２９】
偏相関係数λは、２種類の監視データの相関性が高い場合は、１又は−１に近づく。また、相関性が低い場合は、０に近づく。第１の偏相関係数行列Λ1を視覚化したものを図３に示す。同図に示すごとく、相関性の高い２種類の監視データ（例えばＸ2とＸ6、Ｘ5とＸ6等）は、比較的太い線で結ばれる。また、これより相関性が低い監視データ（例えばＸ3とＸ6）は、若干細い線で結ばれる。また、さらに相関性が低い監視データ（例えばＸ2とＸ3、Ｘ3とＸ4等）は、さらに細い線で結ばれる。
【００３０】
次に、故障判断部４は、第２二次電池２Bの監視データＸ’1〜Ｘ’6（図４参照）を用いてスパース正則化を行い、第２の偏相関係数行列Λ2を算出する。図４に示すごとく、第２二次電池２Bの監視データＸ’1〜Ｘ’6は、時間の経過と共に値が変化する。本形態では、同じ時間ｔ1（図２、図４参照）に得られた監視データＸ1〜Ｘ6，Ｘ’1〜Ｘ’6を用いて、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2を算出する。第２の偏相関係数行列Λ2は、例えば下記式のように表すことができる。
【００３１】
【数２】
2019152657.tif 000004
【００３２】
第２の偏相関係数行列Λ2を視覚化したものを図５に示す。２個の二次電池２A，２Bが両方とも正常である場合は、第１二次電池２Aの各監視データＸ1〜Ｘ6の相関性と、第２二次電池２Bの各監視データＸ’1〜Ｘ’6の相関性は略等しい。そのため、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2は略同じになる。したがって、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2をそれぞれ視覚化したグラフ（図３、図５参照）は、略同じ形状になる。
【００３３】
故障判断部４は、このように２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2を算出した後、これら２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2の間の、偏相関係数λの差を、異常度Δとして算出する。異常度Δは、例えば、以下のように表すことができる。
【００３４】
【数３】
2019152657.tif 000005
【００３５】
なお、Δ12は、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2の間の、偏相関係数λ12の異常度Δを意味する。
【００３６】
個々の異常度Δをグラフにしたものを図６に示す。上述したように、第１二次電池２Aの各監視データＸ1〜Ｘ6の相関性、および第２二次電池２Bの各監視データＸ’1〜Ｘ’6の相関性が大きく変化していなければ、算出した２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2は殆ど同じになる。そのため、偏相関係数λの変化は小さく、異常度Δは小さい値になる。故障判断部４は、全ての異常度Δが閾値ΔTHより小さい場合は、２個の二次電池２A，２Bの、監視データの相関性は互いに等しい、すなわち、２個の二次電池２A，２Bは両方とも故障していない、と判断する。
【００３７】
次に、第２二次電池２Bが故障した場合の、偏相関係数行列Λ2を視覚化したグラフを図７に示す。このグラフでは、図５と比べて、監視データＸ’3とＸ’5の相関性、及びＸ’3とＸ’6の相関性が低くなっており、略０になっている。このときの異常度Δをグラフにしたものを図８に示す。同図に示すごとく、監視データＸ3とＸ5の異常度Δ35と、監視データＸ3とＸ6の異常度Δ36が高くなっている。故障判断部４は、算出した異常度Δが閾値ΔTHを超えた場合は、２個の二次電池２A，２Bは、監視データＸ1〜Ｘ6の相関性が互いに異なる、すなわち、２個の二次電池２A，２Bのうち、いずれか一方の二次電池２が故障した、と判断する。より詳しくは、故障判断部４は、算出した複数の異常度Δ12〜Δ56のうち、少なくとも一個が閾値ΔTHを超えた場合は、一方の二次電池２が故障したと判断する。
【００３８】
次に、故障判断部４のフローチャートの説明を行う。図１１に示すごとく、本形態の故障判断部４は、ステップＳ1，Ｓ2と、ステップＳ3，Ｓ4を並列的に行う。ステップＳ１では、第１二次電池２Aの監視データＸ1〜Ｘnを一定期間、測定する。その後、ステップＳ２に移る。ここでは、測定した監視データＸ1〜Ｘnを用いて、第１の偏相関係数行列Λ1を算出する。
【００３９】
また、ステップＳ３では、第２二次電池２Bの監視データＸ’1〜Ｘ’nを一定期間、測定する。その後、ステップＳ４に移る。ここでは、測定した監視データＸ’1〜Ｘ’nを用いて、第２の偏相関係数行列Λ2を算出する。
【００４０】
このように２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2を算出した後、図１２に示すステップＳ５に移る。ステップＳ５では、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2を用いて、異常度Δを算出する。その後ステップＳ６に移り、算出した複数の異常度Δ（図８参照）のうち、少なくとも一つが閾値ΔTHを超えたか否かを判断する。ここでＹｅｓと判断した場合は、ステップＳ７に移り、２個の二次電池２A，２Bのうち、いずれか一方が故障していると判断する。また、ステップＳ６でＮｏと判断した場合は、ステップＳ１、Ｓ３に戻る。
【００４１】
本形態の作用効果について説明する。本形態の故障判断部４は、二次電池２の監視データを変数としてスパース正則化を行い、偏相関係数行列Λを算出する。そして、２個の二次電池２A，２Bを用いてそれぞれ算出した、２つの偏相関係数行列Λ1，Λ2の間における、偏相関係数λの差を異常度Δとして算出する。この異常度Δが閾値ΔTHを超えた場合に、２個の二次電池２のうちいずれか一方が故障したと判断する。
このようにすると、二次電池２の初期故障を検出することができる。
図１８は、二次電池２の電池性能の時間変化を、正常状態が継続する場合と、故障が発生する場合とについて、概念的に示す図である。二次電池２が正常状態を維持する場合、同図のＬ０〜Ｌ１を辿って、緩やかに電池性能が低下することとなる。一方、二次電池２に故障が発生すると、同図のＬ０〜Ｌ２へ移行するように、電池性能が低下する。
したがって、従来技術のように、電池性能の低下（例えば、容量の低下、抵抗の増大）を測定して故障判定をする場合、電池性能が大幅に低下した後でないと故障判定が難しい。それゆえ、仮に二次電池２に故障が生じても、図１８にＦｉにて示す故障の初期段階では、電池性能の変化が小さく、故障判定が困難となる。つまり、同図のＦｃにて示す完全な故障に近付くまで、故障判定が困難である。
一方、本形態においては、上述のように、異常度Δを利用して故障判定を行うことにより、故障の初期段階Ｆｉにて故障判定が可能となる。つまり、異常度Δは、故障の初期段階Ｆｉでも検出可能なため、二次電池２が大幅に低下する前の初期段階Ｆｉにて、故障判定を行うことができる。換言すると、二次電池２の故障の初期段階を検出することができる。なお、本明細書中において「初期故障」とは、この故障の初期段階のことを意味する。
すなわち、スパース正則化を行うと、二次電池２の複数種類の監視データのうち、互いに関連性の高い２種類の監視データを選び出すことができる。つまり、関連性の高い２種類の監視データについては、偏相関係数λの絶対値が１に近づく。また、関連性が低い２種類の監視データは、偏相関係数λが０に近づく。そのため、２個の二次電池２A，２Bを比較して、それぞれの偏相関係数行列Λ1，Λ2に含まれる偏相関係数λが互いに大きく異なる場合、関連性が高い２種類の監視データの組み合わせが、２個の二次電池２A，２Bの間で異なることを意味する。したがって、この場合、２個の二次電池２A，２Bのうちいずれか一方に何らかの故障が生じたと判断することができる。特に、二次電池２は、初期故障が生じた場合でも偏相関係数λが大きく変化するため、この偏相関係数λの変化を使えば、二次電池２の初期故障を検出することができる。
【００４２】
また、本形態の電池監視システム１は、過去に取得した監視データを全て記憶する必要がなく、偏相関係数行列Λを算出するために必要な監視データのみを記憶すれば、故障検出を行うことができる。そのため、記憶すべきデータの量を低減できる。さらに、上記電池監視システム１は、従来のように、二次電池２の容量を測定する場合と比べて、短時間で、二次電池２の故障判断を行うことができる。
【００４３】
また、本形態の行列算出部４１は、図２、図４に示すごとく、それぞれ同じ時間ｔ1に取得した監視データＸ1〜Ｘ6，Ｘ’1〜Ｘ’6を用いて、複数の偏相関係数行列Λ1，Λ2を算出するよう構成されている。
そのため、同じ時間帯における２つの二次電池２A，２Bを比較することができ、故障判断を正確に行うことができる。
【００４４】
また、本形態では、図１に示すごとく、２個の二次電池２A，２Bを直列に接続して組電池２０を構成してある。
このようにすると、組電池２０を構成する複数の二次電池２A，２Bを用いて、個々の二次電池２の故障判断を行うことができる。
【００４５】
以上のごとく、二次電池の初期故障を検出でき、記憶すべきデータの量を低減でき、かつ短時間で故障判断を行うことができる電池監視システムを提供することができる。
【００４６】
なお、図２等では、６種類の監視データＸ1〜Ｘ6を用いて６×６の偏相関係数行列Λを算出し、これから複数個の異常度Δ12〜Δ56（図７参照）を算出して、これら複数個の異常度Δ11〜Δ56のうち少なくとも１個が閾値ΔTHを超えたときに、二次電池２が故障したと判断したが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、２種類の監視データＸ1，Ｘ2を用いて２×２の偏相関係数行列Λを算出し、これから１個の異常度Δ12のみ算出してもよい。
【００４７】
以下の実施形態においては、図面に用いた符号のうち、実施形態１において用いた符号と同一のものは、特に示さない限り、実施形態１と同様の構成要素等を表す。
【００４８】
（実施形態２）
本形態は、二次電池２の個数等を変更した例である。図１３に示すごとく、本形態では、３個の二次電池２A〜２Cを直列に接続してある。また、データ取得部３は、個々の二次電池２A〜２Cの監視データを取得する。データ取得部３は、実施形態１と同様に、電圧センサ３０V（３０VA，３０VB，３０VC）、電流センサ３０A（３０AA，３０AB，３０AC，３０AX）、温度センサ３０TB（３０TBA，３０TBB，３０TBC）等を備える。
【００４９】
行列算出部４１は、３個の二次電池２A，２B，２Cについて、それぞれ偏相関係数行列Λを算出する。また、故障判断部４は、故障特定部４３を備える。故障特定部４３は、個々の二次電池２間の異常度Δを用いて、故障している二次電池２を特定する。
【００５０】
例えば、図１４に示すごとく、第１二次電池２Aと第２二次電池２Bとの間の異常度ΔABが閾値ΔTHより高く、第２二次電池２Bと第３二次電池２Cとの間の異常度ΔBCが閾値ΔTHより高く、第１二次電池２Aと第３二次電池２Cとの間の異常度ΔACが閾値ΔTHより低い場合を想定する。この場合、第２二次電池２Bは、他の二次電池２（すなわち、第１二次電池２A、第３二次電池２C）との間で、異常度ΔAB，ΔBCが全て閾値ΔTHより高いため、第２二次電池２Bが故障していると特定することができる。
【００５１】
次に、故障判断部４のフローチャートの説明を行う。図１５に示すごとく、故障判断部４は、ステップＳ１１〜Ｓ１６を並列的に行う。ステップＳ１１では、第１二次電池２Aの監視データを一定期間、測定する。その後、ステップＳ１２に移り、測定した監視データを用いて、第１の偏相関係数行列Λ1を算出する。
【００５２】
同様に、ステップＳ１３では、第２二次電池２Bの監視データを測定する。その後、ステップＳ１４に移り、測定した監視データを用いて、第２の偏相関係数行列Λ2を算出する。さらに、ステップＳ１５では、第３二次電池２Cの監視データを測定する。その後、ステップＳ１６に移り、測定した監視データを用いて、第３の偏相関係数行列Λ3を算出する。
【００５３】
このように３個の偏相関係数行列Λを算出した後、各二次電池２間の異常度Δを算出する。すなわち、第１二次電池２Aの偏相関係数行列Λ1と、第２二次電池２Bの偏相関係数行列Λ2とを用いて、異常度ΔABを算出する（上記数式３参照）。同様に、第２二次電池２Bと第３二次電池２Cとの間の異常度ΔBCを算出し、さらに、第１二次電池２Aと第３二次電池２Cとの間の異常度ΔACを算出する。
【００５４】
その後、ステップＳ１８に移る。ここでは、各異常度ΔAB，ΔBC，ΔACのいずれかが閾値ΔTHを超えたか否かを判断する。ここでＮoと判断した場合は、ステップＳ１１に戻る。また、ステップＳ１８でＮｏと判断した場合は、ステップＳ１９に移る。ここでは、全ての異常度Δが閾値ΔTHより高い二次電池２を特定する。その後、ステップＳ２０に移る。ここでは、特定した二次電池２が故障していると判断する。
【００５５】
本形態の作用効果について説明する。本形態では、３個の二次電池２A，２B，２Cについて、それぞれ偏相関係数行列Λを算出する。また、故障特定部４３は、個々の二次電池２A〜２C間の異常度ΔAB，ΔBC，ΔACを用いて、故障した二次電池２を特定する。
実施形態１のように、２個の二次電池２A，２Bを用いる場合は、異常度Δが閾値ΔTHを超えたとき、どの二次電池２が故障したか特定できない。しかし、本形態のように３個の二次電池２A〜２Cを用いる場合は、全ての異常度Δが閾値ΔTHを超えた二次電池２が、故障していると特定することができる。
その他、実施形態１と同様の構成および作用効果を備える。
【００５６】
なお、本形態では３個の二次電池２A〜２Cを用いたが、本発明はこれに限るものではなく、４個以上の二次電池２を用いてもよい。
【００５７】
（実施形態３）
本形態は、二次電池２の配置位置を変更した例である。図１７に示すごとく、本形態では、複数の二次電池２（２A〜２C）を、それぞれ別の車両７に搭載してある。個々の車両７に、二次電池２の監視データを取得するデータ取得部３が搭載されている。
【００５８】
故障判断部４と記憶部５は、外部機器７２（例えばサーバ）に設けられている。各車両にはデータの送受信装置７１が搭載されている。この送受信装置７１を用いて、外部機器７２に監視データを送信する。故障判断部４は、送信された監視データを用いて、偏相関係数Λおよび異常度Δを算出する。そして、実施形態２と同様に、算出した異常度Δを用いて、故障した二次電池２を特定する。
【００５９】
本形態の作用効果について説明する。本形態では、個々の二次電池２を別々の車両７に搭載してある。
このようにすると、各車両７に搭載した二次電池２を用いて、個々の二次電池２の故障判断を行うことができる。そのため、各車両７に１個の二次電池２しか搭載していない場合でも、故障判断を行うことができる。
【００６０】
また、実施形態１のように、１つの車両７内のみで二次電池２の監視し、かつデータ取得部３が１系統のみである場合は、データ取得部３が故障すると、監視データが変化していないように見える可能性がある。この場合、二次電池２およびデータ取得部３の故障を正確に検出できない可能性が考えられる。これに対して、本形態のように、各車両７に二次電池２及びデータ取得部３を搭載すれば、データ取得部３が複数系統存在することになるため、いずれかの車両７のデータ取得部３が故障した場合に、これを検出することができる。すなわち、本形態のように、二次電池２及びデータ取得部３を各車両７に分散配置し、相互に監視し合うことにより、データ取得部３（センサ系）を含めた電源系の故障判断を行うことが可能になる。
その他、実施形態１と同様の構成および作用効果を備える。
【００６１】
本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の実施形態に適用することが可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１  電池監視システム
３  データ取得部
４  故障判断部
４１  行列算出部
４２  異常度算出部
Ｘn  監視データ
Λ  偏相関係数行列
λ  偏相関係数
Δ  異常度
【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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