【手続補正書】
【提出日】平成15年10月31日(2003.10.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放電／充電サイクルに依存して放電周期と交互に変わる充電周期を有する充電可能なバッテリに結合したバッテリの放電／充電サイクルの放電周期を監視する監視システムにおいて、
前記バッテリの放電／充電サイクルの放電周期の開始時の開始瞬時に、予め設定されたクリティカルな放電電圧のしきい値の値を収集し、かつ、前記バッテリがこのクリティカルな予め決められた放電電圧しきい値に到達する瞬時の予測表示を計算し、発生するように配置した第１適応計算手段と、
前記第１計算手段に結合し、前記開始瞬時、開始電圧の測定値、この開始瞬時から開始する短い時間の経過後の瞬時における電圧の開始変動の測定値、及びこの開始瞬時前に行われるこのバッテリの放電／充電サイクルの開始数の測定値を収集するように配置され、かつ、これら開始の値が利用できる前記放電周期の瞬時から前記第１計算手段に課されるべき開始測定値に自動的に適応する動作パラメータを計算し、発生するように配置した第２適応計算手段とを具えることを特徴とする監視システム。
【請求項２】
請求項１に記載の監視システムにおいて、前記第１適応計算手段を、動作における前記バッテリの充電／放電サイクルの各々の放電周期中の現瞬時において温度測定値を収集するように配置し、かつ、この現瞬時において前記バッテリが予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値に達するクリティカルな瞬時の予測表示を計算し、発生するように配置したことを特徴とする監視システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の監視システムにおいて、前記第１適応計算手段を、各々の現瞬時において、この現瞬時から前記バッテリが予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値か、このクリティカルな瞬時に達する瞬時までに残っている経過時間の予測表示を計算し、発生するように配置したことを特徴とする監視システム。
【請求項４】
請求項１に記載の監視システムにおいて、前記適応計算手段を、各々の現瞬時において、前記バッテリが予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値に達する瞬時の予測表示を、前記予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値を基礎として計算し、発生するように配置した第１ニューラルネットワークと、
前記第１ニューラルネットワークに結合され、各々の放電周期の開始によって前記開始の測定値が利用できる各々の放電周期の瞬時から、前記第１ニューラルネットワークに課されるべき自動的に適応するシナプス重みを、前記電圧の開始測定値、開始電圧変動およびサイクルの開始数を基礎として計算し発生するように配置した第２ニューラルネットワークとによってそれぞれ形成したことを特徴とする監視システム。
【請求項５】
請求項２に記載の監視システムにおいて、前記適応計算手段を、
各々の現瞬時において、前記バッテリが予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値に達する瞬時の予測表示を、前記予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値および温度測定値を基礎として計算し、発生するように配置した第１ニューラルネットワークと、
前記第１ニューラルネットワークに結合され、各々の放電周期の開始によって前記開始の測定値が利用できる各々の放電周期の瞬時から、前記第１ニューラルネットワークに課されるべき自動的に適応するシナプス重みを、前記電圧の開始測定値、開始電圧変動およびサイクルの開始数を基礎として計算し発生するように配置した第２ニューラルネットワークとによってそれぞれ形成したことを特徴とする監視システム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の監視システムにおいて、前記第１適応計算手段を、各々の現瞬時において、この現瞬時から前記バッテリが予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値か、このクリティカルな瞬時に達する瞬時までに残っている経過時間の予測表示を前記予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値および温度測定値を基礎として計算し、発生するように配置したことを特徴とする監視システム。
【請求項７】
請求項４ないし６のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、前記第１ニューラルネットワークは三つの層を有し、その内の１つの層はしきい値、電圧値および温度測定値を各々受ける２つまたは３つの入力セルの層であり、１つの層は隠れセルの層であり、１つの層は出力セルの層であり、前記隠れ層のセルは、セルごとに変動する勾配を有するシグモイダル活性化関数を有し、前記出力層のセルは、線形活性化関数を有することを特徴とする監視システム。
【請求項８】
請求項７に記載の監視システムにおいて、前記第２ニューラルネットワークは三つのニューラルセル層を有し、その内の１つの層はしきい値および各々の開始値を各々受ける４つの入力セルの層であり、１つの層は隠れセルの層であり、１つの層は出力セルの層であり、前記隠れ層のセルは、セルごとに変動する勾配を有するシグモイダル活性化関数を有し、前記出力層のセルは、前記第１ニューラルネットワークの作動に必要なシナプス係数と同数であり、シグモイダル活性化関数を有することを特徴とする監視システム。
【請求項９】
請求項４ないし８のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、このシステムをホスト装置に結合し、このホスト装置において、充電可能バッテリ、時間測定手段、温度測定手段、および表示手段に結合し、前記表示手段を、前記バッテリが前記クリティカルな電圧しきい値に到達するクリティカルな瞬時の表示、使用以前の現瞬時から前記バッテリが予め設定されたクリティカルな電圧のしきい値に到達するまで経過した時間の経過の表示、又はこれら二つの表示、及び場合によっては前記バッテリの充電周期の終了の表示を行うために配置したことを特徴とする監視システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の監視システムにおいて、計算を実行するマイクロプロセッサと、データを記憶するメモリ区域とを具え、これら記憶区域は前記マイクロプロセッサを介してアクセス可能であり、前記ニューラルネットワークの構成データ、固定パラメータ及び前記第２ニューラルネットワークのシナプス係数を記憶するメモリ区域と、変動する測定、並びに第１ネットワークのシナプス係数を記憶し又は発生させるランダムアクセスメモリ区域とを含むことを特徴とする監視システム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の監視システムに結合した充電可能バッテリによって電力を供給されるホスト装置において、この装置がさらに、このシステムに結合した、時間測定手段と、電圧測定手段と、温度測定手段と、表示手段とを含み、この表示手段を、前記バッテリが前記クリティカルな電圧しきい値に到達するクリティカルな瞬時の表示、使用以前の現瞬時から前記バッテリが予め設定されたクリティカルな電圧のしきい値に到達するまで経過した時間の経過の表示、又はこれら二つの表示を行うために配置し、かつ、前記バッテリの充電周期の終了の表示を行うために配置したことを特徴とするホスト装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のホスト装置において、前記第１および第２計算手段を実現するために、計算を実行するマイクロプロセッサと、データを記憶するメモリ区域とを具え、これら記憶区域は前記マイクロプロセッサを介してアクセス可能であり、前記第１および第２計算手段の構成データ、固定パラメータ及び前記第２計算手段の動作パラメータを記憶するメモリ区域と、変動する測定、並びに前記第１計算手段の動作パラメータを記憶し又は発生させるランダムアクセスメモリ区域とを含むことを特徴とするホスト装置。
【請求項１３】
請求項７または８に記載の監視システムのニューラルネットワーク発生方法において、学習周期中、
通常電圧値用に意図した第１ニューラルネットワークの入力に放電電圧を課するとともに、この第１ニューラルネットワークのシナプス係数のベクトルによって形成されたデータベースを形成するための出力に対応する瞬時を課する間、放電電圧の関数として放電時間曲線を第１ニューラルネットワークによって学習し、
前記開始値と、前記第１ニューラルネットワークの学習手順で決定されるそのシナプス係数との間の関係を第２ニューラルネットワークによって学習することを特徴とする監視システムのニューラルネットワーク発生方法。