(57)【要約】  蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法は、以下の手順を含む。蓄電池の性能を反映する複数のパラメータを人工ニューラルネットワークへの入力とし、すでに学習して生成されたエキスパートデータベースによる総合的な判定により、各電池の容量、推定寿命等を出力し、更に、これにより、各蓄電池の操作に関する提案を行う。そのため、得られた結果は蓄電池自体の状態により好適に合致する。更に、上述の人工ニューラルネットワークに自己適応学習機能を備えた。
2010519691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、
オンラインで収集した均等充電段階における各電池の最大電圧値（ＭＵｊ）、均等充電段階における各電池の最小電圧値(ｍＵｊ)、単個電池の浮動充電電圧の離散度（μｉ）、電池パックの浮動充電電圧の離散度（μｊ）、放電時における各電池の内部抵抗値ｒ（ｉ）、短時間放電が終了する時刻における各電池の電圧、短時間充放電における各電池の電圧差及び温度のうち、任意の二つ以上のパラメータを人工ニューラルネットワークに入力し、人工ニューラルネットワークにより、演算を通じて各個電池の性能評価の結果を出し、これに対応する操作の提案を行う
ことを特徴とする蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、
前記単個電池の浮動充電電圧の離散度（μｉ）は式（３）により得られ、
【数１】
2010519691.tif 000013
前記電池パックの浮動充電電圧の離散度（μｊ）は式（４）により得られる
【数２】
2010519691.tif 000014
Ｕｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻の電圧
ｎ：収集時間の長さ
μｉ：時間ｎ内の第ｉ個電池の浮動充電電圧の平均値
μｊ：第ｊ時刻の電池パックの浮動充電電圧の平均値
ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数
ことを特徴とする蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法。
【請求項３】
請求項１に記載の蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、
前記放電が終了する時刻における各電池の内部抵抗値ｒ（ｉ）は式（５）により得られ、
【数３】
2010519691.tif 000015
Ｉは放電電流であり、Ｕｉｊは放電過程における第ｉ個電池の第ｊ時刻の電圧であり、これらの電流及び電圧は、次の条件を満たす
（Ｕｉｊ―Ｕｉｊ＋２）＞０．００２
ことを特徴とする蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法。
【請求項４】
請求項３に記載の蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、
各電池の内部抵抗値の修正値Ｒ（ｉ）を人工ニューラルネットワークへの入力とし、前記各電池の内部抵抗値の修正値Ｒ（ｉ）は式（６）により得られ、
【数４】
2010519691.tif 000016
ことを特徴とする蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法。
【請求項５】
請求項１に記載の蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、
本システムにはネットワークの自己適応機能が設けられ、
所定の条件下で、ネットワークは自動的に学習モデルを取替え、新たに学習して訓練し、新しい判定システムを形成させ、
このエキスパートデータベースを動的に修正する機能は、システムを制御弁式密閉鉛蓄電池の作動環境及びメーカーの異なる電池の実際の状況により好適に合致させる
ことを特徴とする蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御弁式鉛蓄電池の性能のオンライン検出と評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
制御弁式鉛蓄電池は、電力、通信、交通、金融、軍隊等の産業の電源システムにおいて広く応用されている。変電所、マシンルーム（機械室やコンピュータルーム等）、移動基地局、ＵＰＳ等のバックアップ電池にせよ、発電機ユニットの始動用電池等にせよ、それらの電池の作用は、商用電源の停電が発生した時又は整流器に故障が発生した時、電力を使用する装置に無中断の電力を提供することにある。従って、電源システムにおいて、電池は非常に重要な役割を担っている。
【０００３】
ＶＲＬＡは復雑な電気化学システムであり、その寿命と性能とは、電極材料、加工技術、活物質の変化、作動状態等多くの要素に関わる。ＶＲＬＡは、設備のうち、壊れやすい部品の一つである。一般に、ＶＲＬＡの性能を低下させる要因としては、例えば、水分が失われること、硫酸塩化、グリッドの腐食及び変形、活物質の軟化、デンドライトショート等が挙げられる。
【０００４】
蓄電池性能をテストして判定する従来の方法について説明する。
現在実際に使用している電池の試験方法としては、主に、照合的放電試験、電池電圧の巡回検査、電池内部抵抗（コンダクタンス）試験、放電容量の推定等がある。
【０００５】
１．照合的放電試験
電池容量の基準として、照合的放電試験は、最も標準的、且つ有效な電池性能の試験方法であって、電池が持つ放電能力を正確に反映することができる。この照合的放電試験は、一般にオフライン式試験とオンライン式試験との二種類の方法を含む。
【０００６】
しかし、残念ながら、照合的放電試験の仕事量が非常に多く、その操作が面倒であり、更にオンライン式試験の実行時には、システムに対して潜在的な危険がある。しかも、電池が限りのあるサイクル寿命を有しているため、この方法を頻繁に使用することは好ましくない。更に、この照合的放電試験は、電池の作動性能をリアルタイムにモニタリングする能力を備えていない。
【０００７】
２．電池電圧の巡回検査
現在、電池の試験設備のうち、オンラインモニタリングの常用装置は、電池パックの巡回検査器である。この検査器は、一般に単個電池の電圧、電流、温度をオンラインでモニタリングし、電池の電圧が限界値を超えたか否かに基づいて、電池の性能を判定する。
【０００８】
大量の実際の経験から、作動中の電池の電圧（浮動充電又は均等充電）が電池の容量と殆ど関連していないことが知られており、実際の使用中においては、我々は一般に、電池充電曲線又は電池浮動充電データの監視及び記録のみを行う。
【０００９】
３．電池内部抵抗（コンダクタンス）試験
１９９２年の国際電信年次例会（ＩＮＴＥＬＥ）において、Ｄｒ．Ｄａｖｉｄ  Ｆｅｄｅｒ氏は、コンダクタンスと電池の容量との関連性に関する論文を発表し、電池試験に対するコンダクタンス測定の意義を説明した。コンダクタンス試験は、便利、且つ迅速であり、しかも、失効の電池を発見することができ、特に電池の水分が失われることに起因する内部抵抗の増加に非常に敏感である。そのため、内部抵抗又はコンダクタンスの試験方法を採用することは、タイムリーに失効の電池を発見し、電池性能の変化を調べることに対して重要な価値がある。
【００１０】
しかし、残念ながら、電池の容量と電池のコンダクタンスとは、強い関連性を有していない。電池の容量が８０％以上である時、容量とコンダクタンスとは関連性を殆ど有していない。このような直線性の相関関係を有する電池の大部分は、放電容量が８０％以下である失効の電池である。そのため、電池内部抵抗を実際に測定する意味がなくなる。
【００１１】
４．放電容量の推定
５〜１５分間の負荷放電を通じて、電池の残存容量を推定する。当該試験方法の理論的な根拠は、放電曲線族の対比推算である。しかし、電池の性能がひどく劣化した時、放電曲線が大きく変化し、これにより推定値は大きくずれる。また、電池のメーカーが異なる場合、電池自体にばらつきが発生する。これにより、推定値の誤差を招くこともあるため、当該方法は、現在もはや殆ど使用していない。
【００１２】
要するに、従来の蓄電池性能の試験判定は、何れも所定の時刻に、単一の角度から、単一の方法を用いて蓄電池の性能を判定する。しかしながら、電池の性能が悪くなる過程は、非常に復雑な過程であり、単一のモデルによる評価だけでは不十分である。これは、今まで、簡潔、且つ有効、且つ正確に蓄電池の容量と性能とを測定することができなかった原因である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
鉛蓄電池内部の電気化学反応は非常に複雑であり、鉛蓄電池の寿命に影響する要因は一つだけではない。そのため、単一のパラメータ、単一の角度から電池の性能を判定することは不十分である。従来技術に存在する上述の問題を解決するために、連続し、且つ変化し、且つ相互に関連する複数の情報（例えば、鉛蓄電池の電圧、電流、温度等）を連続して、これを制御弁式鉛蓄電池の性能を総合的に評価する指標とする。これにより、電池の性能に対する評価はより正確になる。
【００１４】
通常、作動中の制御弁式密閉鉛蓄電池は、浮動充電、均等充電及び放電、という基本的な作動状態を有する。従って、鉛蓄電池の電圧は、浮動充電電圧、均等充電電圧及び放電電圧を含む。
【００１５】
図４は、所定の蓄電池を取替える前後の浮動充電電圧の状態を示している。電池を取替える前から電池を取替えた後まで、電池の浮動充電電圧の波動が小さくなり、即ち、電池の浮動充電電圧の離散性が小さくなる。これは、鉛蓄電池の浮動充電電圧の離散性は電池の性能に関連していることを示している。性能のよい電池は、その浮動充電電圧の離散度が小さく、性能の悪い電池は、その浮動充電の離散度が大きい。
【００１６】
図５は、性能が比較的に悪い所定の蓄電池の均等充電電圧の状態を示している。多数の蓄電池を直列に繋いで使用する時、電圧がアンバランスになる現象が発生しやすい。これらの蓄電池が長期に亘ってこのような状態にある場合、立ち遅れた蓄電池は完全に充電できないことがある。均等充電は、蓄電池パックの電圧のバランスをとるために、立ち遅れた電池に対して補充充電を行い、同電池を完全に充電された状態に回復させる充電方法である。図５に示されるように、性能の比較的に悪い電池の均等充電段階の最高電圧は、とても高くなる一方、均等充電段階の最低電圧は、とても低くなる。これら二つの電圧の差は、性能のよい蓄電池よりも遥かに大きい。
【００１７】
図６は、所定の蓄電池パックが動的に放電した後の電池内部抵抗の状態を示している。蓄電池内部抵抗は、オーム内部抵抗と分極内部抵抗とを含む。ここで、オーム内部抵抗は、電解液、電極材料、セパレート等の内部抵抗からなる。分極内部抵抗は、電気化学分極と濃度分極とからなる。内部抵抗の変化は、主に蓄電池内部における電解液の濃度の変化、電極材料の構成の変化等に起因する。そのため、電池内部抵抗は、蓄電池の性能を表す重要な指標である。図６に示されるように、性能が比較的悪い蓄電池の内部抵抗は、蓄電池パックの平均内部抵抗よりも遥かに高い。
【００１８】
従来から、照合的放電は、蓄電池容量をテストするための正確、且つ信頼できる方法である。しかし、照合的放電は、その放電時間が長く、操作が複雑であり、リスクが大きい。更に、蓄電池に対して頻繁に深い放電を行うと、硫酸鉛の沈殿が発生し、これにより、極板の硫酸化が発生し、容量が低下する。従って、蓄電池に対して頻繁に深い放電操作を行うことは好ましくない。短時間充放電の曲線特徴を観察することで、蓄電池の短時間充放電過程における電圧差及び短時間放電過程が終了する時点の電圧と蓄電池の性能とは、以下の関係を有することを発見した。即ち、短時間充放電過程における電圧差が比較的大きく、短時間放電過程が終了する時点の電圧が比較的低い蓄電池は、その性能が比較的に悪い。逆にも成立つ。
【００１９】
温度は、蓄電池の寿命に影響する別の要因である。一般に、蓄電池の作動温度が２５℃前後にある状態は、電池寿命に対して最も有利な状態である。蓄電池の作動温度が２５℃を超えた時、同温度が１０℃上がる毎に、蓄電池の容量が半分減ることになる。これは、高過ぎる温度に起因して蓄電池が熱暴走することにより、蓄電池の電流と温度との間に累積的な、相互に増強する作用が生じ、電池の寿命が短縮されるからである。蓄電池の作動温度とその容量との具体的な関係は図７に示されている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
背景技術において述べた従来の蓄電池性能の試験判定方法における欠陥を解決するために、上述パラメータと蓄電池性能との関係に鑑みて、本発明は、蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法において、オンラインで収集した均等充電段階における各電池の最大電圧値（ＭＵｊ）、均等充電段階における各電池の最小電圧値(ｍＵｊ)、単個電池の浮動充電電圧の離散度（μｉ）、電池パックの浮動充電電圧の離散度（μｊ）、放電時における各電池の内部抵抗値ｒ（ｉ）、短時間放電が終了する時刻における各電池の電圧、短時間充放電における各電池の電圧差及び温度のうち、任意の二つ以上のパラメータを人工ニューラルネットワークに入力し、人工ニューラルネットワークにより、演算を通じて各個電池の性能評価の結果を出し、これに対応する操作の提案を行う。
【００２１】
ここで、単個電池の浮動充電電圧の離散度（μｉ）は式（３）により得られ、
【００２２】
【数１】
2010519691.tif 000003
前記電池パックの浮動充電電圧の離散度（μｊ）は式（４）により得られる。
【００２３】
【数２】
2010519691.tif 000004
Ｕｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻の電圧
ｎ：収集時間の長さ
μｉ：時間ｎ内の第ｉ個電池の浮動充電電圧の平均値
μｊ：第ｊ時刻の電池パックの浮動充電電圧の平均値
ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数
放電時における各電池の内部抵抗値ｒ（ｉ）は式（５）により得られ、
【００２４】
【数３】
2010519691.tif 000005
Ｉは放電電流であり、Ｕｉｊは放電過程における第ｉ個電池の第ｊ時刻の電圧であり、これら電流及び電圧は、次の条件を満たす。
【００２５】
（Ｕｉｊ−Ｕｉｊ＋２）＞０．００２
本発明に用いられたネットワーク構造は二階層のＢＰネットワークである。
入力→隠匿層→出力
（ｎ）→(１２)→(２)
ネットワークの入力の個数ｎは、ユーザーが選定した蓄電池性能の指標の個数により決定される。具体的なネットワークのトポロジー構造は図１に示されている。
【００２６】
以上の分析から、以下の結論が得られる。即ち、本発明の蓄電池の性能を分析するためのエキスパート診断方法は、蓄電池の性能を反映する複数のパラメータを人工ニューラルネットワークへの入力とし、すでに学習して生成されたエキスパートデータベースによる総合的な判定により、各電池の容量、推定寿命等を出力し、更に、これにより、各蓄電池の操作に関する提案を行う。従って、得られた結果は蓄電池自体の状態により好適に合致する。
【００２７】
本発明の別の特徴としては、上述の人工ニューラルネットワークに自己適応機能を備えるため、制御弁式鉛蓄電池において全容量又は半容量の照合的放電試験が行われる時、ネットワークは自動的に学習モデルを取替え、新たに学習訓練し、新しい判定システムを形成する。このようなエキスパートデータベースを動的に修正する機能により、システムを制御弁式密閉鉛蓄電池の作動環境及びメーカーの異なる電池の実際の状況により好適に合致させることができる。
【００２８】
本発明は所定の時刻に、単一の角度から、単一の方法で制御弁式鉛蓄電池の性能を判定する、といった従来の判定方法における欠点を克服したとともに、制御弁式鉛蓄電池の作動中において、その性能に対してリアルタイムモニタリングと性能評価とを行うため、操作が簡単であり、蓄電池に対して照合的放電を回避し、鉛蓄電池のサイクル寿命に影響しない。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明に用いられるＢＰネットワークの具体的なトポロジー構造を示す図。
【図２】本発明の蓄電池の状態を判別するプロセスを示すフローチャート。
【図３】本発明の全体のシステム処理プロセスを示すフローチャート。
【図４】所定単個電池を取替える前後の浮動充電電圧の状態を示す図。
【図５】性能が悪い所定単個電池の均等充電の状態を示す図。
【図６】所定電池パックが動的に放電した後の電池内部抵抗の状態を示す図。
【図７】蓄電池の作動温度と容量との関係を示す図。
【図８】本システムが所定変電所において作動する際の作動結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本実施例に係るネットワークは、８入力／２出力の構成を採用している。
蓄電池試験システムは、蓄電池のリアルタイム作動データ、例えば、電圧、電流、温度等のパラメータを収集するとともに、これらのパラメータをバックグラウンドコンピュータにアップロードし、入力インターフェースを用いることで、ソフトウェアのシステム処理プロセスに入る。
【００３１】
アップロードされたデータのフレーム数が要求される値に達する時（３フレームのデータが累積した）、電池作動状態判別モデルに入る。図３は蓄電池作動状態判別プロセスを示すフローチャートである。図３において、
Ｚ１：照合的放電状態、
Ｚ２：均等充電状態、
Ｚ３：浮動充電状態、
Ｚ４：放電状態
である。
【００３２】
蓄電池の状態がＺ２にあり、且つ均等充電の終了時刻が確定されたときに、システムは次式の（１）、（２）に基づいて均等充電電圧に対して処理を行う。
【００３３】
【数４】
2010519691.tif 000006
【００３４】
【数５】
2010519691.tif 000007
最後に得られた均等充電段階の最大電圧値、均等充電段階の最小電圧値及び現時点の温度を用いてこれらの最初の初期値を取替え、ネットワークに代入して演算し、一つの電池の推定容量と推定寿命とが得られる。更に、これに基づいて、各電池の操作に関する提案を行う。
【００３５】
蓄電池の状態がＺ３にある場合、３フレームのデータがアップロードされる度に、システムは、次式の（３）、（４）に基づいて浮動充電電圧に対して処理を行う。
単個電池の浮動充電電圧の離散度は式（３）で得られる。
【００３６】
【数６】
2010519691.tif 000008
電池パックの浮動充電電圧の離散度は式（４）で得られる。
【００３７】
【数７】
2010519691.tif 000009
Ｕｉｊ：第ｉ個電池の第ｊ時刻の電圧
ｎ：収集時間の長さ
μｉ：時間ｎ内の第ｉ個電池の浮動充電電圧の平均値
μｊ：第ｊ時刻の電池パックの浮動充電電圧の平均値
ｎｕｍ：蓄電池パックの総個数
最後に得られた単個電池の浮動充電電圧の離散度、電池パックの浮動充電電圧の離散度及び現時点の温度を用いてこれらの最初の初期値を取替え、ネットワークに代入して演算し、一つの電池の推定容量と推定寿命とが得られる。更に、これに基づいて、各電池の操作に関する提案を行う。
【００３８】
蓄電池の状態がＺ４にある場合、放電の終了時刻を検出したときに、システムは次式の（５）に基づいて放電データに対して処理を行い、各電池の内部抵抗値が得られる。
【００３９】
【数８】
2010519691.tif 000010
ここで、Ｉは放電電流、Ｕｉｊは放電過程における第ｉ個の電池の第ｊ時刻の電圧である。これら電流と電圧とは、次の条件を満たす。
【００４０】
（Ｕｉｊ−Ｕｉｊ＋２）＞０．００２
以上のように得られた内部抵抗値に対して式（６）に基づいて修正を行う。
【００４１】
【数９】
2010519691.tif 000011
最後に得られた放電内部抵抗値及び現時点の温度を用いてこれらの最初の初期値を取替え、ネットワークに代入して演算し、一つの電池の推定容量と推定寿命とが得られる。更に、これに基づいて、各電池の操作に関する提案を行う。
【００４２】
蓄電池の状態がＺ１にある時、以下の２つの処理が選択的に実行される。
（１）短時間放電過程の場合には、照合的放電の終了時刻を検出したときに、今回の放電が終了する直前の各電池の電圧値及び今回の短時間充放電の電圧差を記録する。
最後に得られた短時間放電が終了する直前の各電池の電圧値、短時間充放電の電圧差及び現時点の温度を用いてこれらの最初の初期値を取替え、ネットワークに代入して演算し、一つの電池の推定容量と推定寿命とが得られる。更に、これに基づいて、各電池の操作に関する提案を行う。
【００４３】
（２）全容量又は半容量の放電過程の場合には、システムは自動的に人工ニューラルネットワークの学習モデルと教師モデルとを取替え、ネットワークを新たに学習して訓練し、蓄電池パックの現時点の実際の状況により合致する電池性能の判定規則を形成させる。
具体的な学習モデルを取替える手順は次の通りである。
【００４４】
１）今回の照合的放電の結果に基づいて蓄電池をその性能の順にソートする。
２）この蓄電池パックの個数が１２個を超えた時、上述のソートの結果を選び取り、前の４個、後ろの４個及び中間の４個の蓄電池についてこれらの今回の照合的放電過程が終了する直前の電圧値を収集し、元の学習モデルにおいてそれらの電圧値に対応するパラメータを取替える。ここで、中間の４個の電池を選び取る時、そのメモリー位置を式（７）に基づいて算出できる。
【００４５】
【数１０】
2010519691.tif 000012
ここで、ｎｕｍは当該蓄電池パックの電池の個数である。
【００４６】
電池の個数が１２個よりも少ない蓄電池パックに対し、全ての電池について今回の照合的放電過程が終了する直前の電圧値を選び取り、元のモデルにおいてそれらの電圧値に対応するパラメータを取替える。更に、取替えされていないモデルにマークをつけて、次回の照合的放電の時に同モデルを取替えることに備える。
【００４７】
３）学習モデルのうちの他の性能パラメータを取替える。具体的な規則は次の通りである。
ステップ２）に選ばれた電池の、今回の照合的放電に最も近い時刻における単個電池の浮動充電電圧の離散度、電池パックの浮動充電電圧の離散度、均等充電電圧の最大値、均等充電電圧の最小値、動的放電内部抵抗値、短時間放電が終了する時刻の各電池の電圧、短時間充放電における各電池の電圧差及び温度を読取り、元の学習モデルにおいてそれらの値に対応するパラメータの値を取替える。
【００４８】
４）教師モデルの取替え
ステップ２）に選ばれた電池の、今回の照合的放電の後にネットワークで算出された推定容量、推定寿命を読取り、教師モデルにおいてそれらの値に対応する各パラメータの値を取替える。
【００４９】
５）新しい学習モデルと教師モデルとを獲得した後、ネットワークを新たに学習し、新たな蓄電池の性能判定規則を形成させる。
図７は本発明の実施例の作動結果を示している。同図において、電池番号（１）はモデル出力パラメータ推定性能の昇順に並べ、電池番号（２）は蓄電池の放電内部抵抗値の降順に並べ、電池番号（３）は放電過程における各電池の電圧差（ここでは、第一点の電圧と第三点の電圧との差を選択する）の降順に並べる。ここで、表における赤い標注の電池番号は、電池番号中で並べた電池と重なり合う電池番号である。
【００５０】
表に明らかに示されるように、放電内部抵抗が前４８位にある電池のうち、１６個の電池が推定性能の比較的よくない（８０以下）電池と重なり合っている。一方、推定性能が比較的よくない（８０以下）電池番号は、動的放電過程において算出された電圧差が前２５位及び最後の３位にある電池の中から見つけられる。
【００５１】
要するに、本発明は、人工知能の知識を用いて蓄電池の性能を総合的に判定し、均等充電段階の各電池の最大電圧値（ＭＵｊ）、均等充電段階の各電池の最小電圧値(ｍＵｊ)、単個電池の浮動充電電圧の離散度（μｉ）、電池パックの浮動充電電圧の離散度（μｊ）、放電時の各電池の内部抵抗値ｒ（ｉ）、短時間放電が終了する時刻における各電池の電圧、短時間充放電の各電池の電圧差及び温度のうち、任意の二つ以上のパラメータを取出して、人工ニューラルネットワークに入力し、すでに学習して生成されたエキスパートデータベースによる総合的な判定により、各電池の性能評価の結果を出すとともに、これに対応する操作の提案を行う。このように連続し、且つ変化し、且つ相互に関連する多数の情報を連続して制御弁式鉛蓄電池の性能を総合的に評価する指標とすることにより、単一の角度から、単一の方法で制御弁式鉛蓄電池の性能を判定する、といった従来の判定方法の欠点を克服し、それによって、行われた評価がより正確になる。また、制御弁式鉛蓄電池の作動中において、その性能に対し、リアルタイムモニタリングと性能評価とを行うため、操作が簡単であり、蓄電池に対して照合的放電を回避し、鉛蓄電池のサイクル寿命に影響しない。
【００５２】
本発明の別の特徴としては、上述の人工ニューラルネットワークに自己適応学習機能を備えたことであり、制御弁式密閉鉛蓄電池において全容量又は半容量の放電試験が行われた時、ネットワークは自動的に学習モデルを取替え、新たに学習訓練し、新しい判定システムを形成する。このようなエキスパートデータベースを動的に修正する機能は、システムを制御弁式密閉鉛蓄電池の作動環境及びメーカーの異なる電池の実際の状況により好適に合致させる。
【００５３】
上述の実施例は、本発明を説明するための一実施例に過ぎず、本発明を限定するものではなく、本発明の実質的な思想範囲を超えない発明創造も、本発明の範囲内に入ることを理解されたい。
【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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【国際調査報告】
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