(57)【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／充電サイクルを監視する監視システムであって、このシステムは、
前記バッテリの放電／充電サイクルの放電周期の開始時に、第１パラメータと称される動作パラメータのバッチを収集するとともに、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入力部で受信するために配置され、かつ、前記バッテリがこの放電周期の終了に相当するこのクリティカルなしきい値に到達する瞬時の計算された予測表示を出力部に発生させ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、開始瞬時と称される前記バッテリの放電周期の開始時に、開始電圧と称される前記バッテリの電圧の値及び前記放電周期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値を入力部で受信するとともに、前記開始瞬時から開始する短い時間の経過後に前記開始電圧の変動の値を受信するように配置され、前記バッテリの電圧の値、前記バッテリの放電／充電サイクルの開始数の値及び前記開始電圧の変動の値を開始値とし、かつ、近似パラメータのバッチ及び対応する訂正パラメータのバッチをそれぞれ出力部に発生させ、これらのパラメータを互いに加算して、前記第１計算手段に課される前記第１パラメータを形成する第２及び第３適応計算手段を具えることを特徴とする監視システム。
【請求項２】
前記バッテリの放電電圧測定及びこの測定に対応する現瞬時によってそれぞれ形成される瞬時の実数値のバッチを前記放電周期中に記録する読出し／書込み記憶区域と、計算器とを更に具え、
前記システムにおいて、各放電／充電サイクルの放電周期に続く前記バッテリの充電周期中、
前記第１計算手段を、前記放電電圧測定を入力部に課するととともに対応する現瞬時を出力に課する間、瞬時的な実数値のバッチが課される状況のこれら第１計算手段の作動に対応する実パラメータと称されるパラメータを自動的に計算するためにも配置し、
前記計算器を、前記放電周期中前記第２計算手段によって計算された前記近似パラメータを受信するとともに前記充電周期中前記第１計算手段によって計算された前記実パラメータを受信し、かつ、誤差パラメータと称されるこれらパラメータ間の差をそれぞれ発生させるように配置し、
前記第３計算手段を、前記誤差パラメータを前記第３計算手段の出力部に課するとともに以前の放電周期の開始値を前記第３計算手段の入力部に課する状況でこれら第３計算手段の作動に対応する適応パラメータと称されるパラメータを独立して計算するように配置し、
このシステムの第３計算手段は、次の放電／充電サイクルの後の放電周期における前記第３計算手段に対する動作パラメータとして、前記充電周期で計算された適応パラメータを保管するようにしたことを特徴とする請求項１記載の監視システム。
【請求項３】
前記第１，第２及び第３計算手段を、第１、第２及び第３ニューラルネットワークによってそれぞれ形成し、前記作動パラメータを、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数とし、前記第１ニューラルネットワークは、電圧値用の入力セル及び時間値用の出力セルを有し、前記第２ニューラルネットワークは、前記開始値用の三つの入力セルと、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数と同様の量の近似パラメータ用の複数の出力セルとを有し、前記第３ニューラルネットワークは、前記開始値用の三つの入力セルと、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数と同様の量の訂正パラメータ用の複数の出力セルとを有し、
前記計算器を、前記近似パラメータ及び訂正パラメータを受信するとともにこれらを互いに加算し、かつ、前記第１ニューラルネットワークに課された前記シナプス係数を発生させるように配置したことを特徴とする請求項１又は２記載の監視システム。
【請求項４】
前記第１計算手段を形成する第１ニューラルネットワークを、各放電／充電サイクルの放電周期に続く充電周期中、逆伝播法により、瞬時の実数値の各バッチに対して前記放電電圧の測定をその入力部に課するとともに対応する現瞬時をその出力部に課する状況で、それ自体の実シナプス係数とする実パラメータを計算するために配置し、
前記計算器を、前記充電周期中前記第１ニューラルネットワークによって計算された前記シナプス係数と、前記以前の放電周期に対して前記第２ニューラルネットワークによって計算された前記近似パラメータとの間の各差によって形成した誤差パラメータを発生させるように配置し、
前記第３計算手段を形成する前記第３ニューラルネットワークを、逆伝播法によって、前記誤差パラメータをその出力部に課するとともに前記以前の放電周期の開始値をその入力部に課する状況で、それ自体の適応シナプス係数とする適応パラメータを計算するように配置し、
前記次の放電／充電サイクルの次の放電周期のこの第３ニューラルネットワークは、前記充電周期で計算されたこれら適応シナプス係数を維持するようにしたことを特徴とする請求項３記載の監視システム。
【請求項５】
前記計算器を、現瞬時の測定及び前記第１適応計算手段によって生じたクリティカルな瞬時の予測表示に基づいて、この現瞬時以前からバッテリが予め設定されたクリティカルな放電電圧のしきい値に到達するまで経過した時間の経過の予測表示を計算するとともに現瞬時ごとに発生させるようにも配置したことを特徴とする請求項１又は２記載の監視システム。
【請求項６】
前記計算器を、現瞬時の測定及び前記第１ニューラルネットワークによって生じたクリティカルな瞬時の予測表示に基づいて、この現瞬時以前からバッテリが予め設定されたクリティカルな放電電圧のしきい値に到達するまで経過した時間の経過の予測表示を計算するとともに現瞬時ごとに発生させるようにも配置したことを特徴とする請求項３又は４記載の監視システム。
【請求項７】
前記第２ニューラルネットワークを前記第１ニューラルネットワークに直列結合し、前記第３ニューラルネットワークを前記第２ニューラルネットワークに並列結合したことを特徴とする請求項３，４又は６記載の監視システム。
【請求項８】
前記第１ニューラルネットワークは三つの層を有し、そのうつの一つのである電圧値用のニューラルセルの入力層はニューラルセルの隠れ層を有し、出力層は単一ニューラル層を有し、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請求項７記載の監視システム。
【請求項９】
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、そのうちの一つを、前記開始値の各々に対する三つのニューラルセルの入力層とし、そのうちの一つを隠れセルの層とし、そのうちの一つをニューラルセルの出力層とし、前記隠れ層のセルは、セルごとに相違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請求項８記載の監視システム。
【請求項１０】
前記第３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、そのうちの一つを、前記開始値の各々に対する三つのニューラルセルの入力層とし、そのうちの一つを単一の隠れセルとし、そのうちの一つをニューラルセルの出力層とし、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請求項９記載の監視システム。
【請求項１１】
計算を実行して第１、第２及び第３ニューラルネットワーク並びに計算器を形成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及び第３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請求項４から１０のうちのいずれかに記載の監視システム。
【請求項１２】
このシステムを、充電可能なバッテリと、時間計測手段と、電圧測定手段と、表示手段とに結合し、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、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請求項１から１１のうちのいずれかに記載の監視システム。
【請求項１３】
充電可能なバッテリから給電されるとともに、このバッテリに結合した請求項１から１２のうちのいずれかに記載された監視システムを具えるホスト装置。
【請求項１４】
請求項７から１２のうちのいずれかに記載された監視システムのニューラルネットワークを発生させるに当たり、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し、
それ自体の適応シナプス係数を決定しうるように第３ニューラルネットワークによって学習し、この学習は、
１）バッテリの放電／充電サイクルの放電周期中、前記開始値と、対応する現瞬時の関数としてのバッテリ電圧の値と、第２ニューラルネットワークによって生じた近似パラメータとを記憶するステップと、
２）次の充電周期のステップとを具え、この学習は、
２ａ）瞬時の電圧の値及び時間の値をその入力部及び出力部にそれぞれ課する際それ自体の実シナプス係数を前記第１ニューラルネットワークによって計算し、
２ｂ）実パラメータと前記近似パラメータとの間の差を計算することによって誤差パラメータを計算し、
２ｃ）前記誤差パラメータを出力部に課するとともに前記開始値を入力部に課する際に適応パラメータと称するそれ自体のシナプス係数を前記第３ニューラルネットワークによって計算し、
前記監視システムを使用するに当たり、次の放電／充電サイクルの後の放電周期中前記第３ニューラルネットワークのシナプス係数として適応パラメータを使用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。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スマートバッテリを形成するために充電可能なバッテリの放電／充電サイクルを開始する監視システムに関するものである。同様に、本発明は、スマートバッテリを含むホスト装置に関するものである。
【０００２】
本発明は、例えば個人用又は職務用のセルラー電話機、コードレスツール、ポータブルコンピュータ、玩具等のような充電可能なバッテリを設備した変調装置に適用される。
【０００３】
【従来の技術】
スマートバッテリは、充電の状態を監視するシステムに結合した充電可能なバッテリを意味するものと理解されたい。このシステムは、バッテリの充電状態のデータを収集する手段と、将来の放電状態に関する計算された予測情報信号を発生させる手段とを具える。
【０００４】
将来の放電状態についての予測情報信号を充電可能な電池に対して決定する際に課される技術的な問題は、バッテリの製造パラメータの変動及びホスト装置のユーザの癖の変動に依存する。
【０００５】
個別に考察されるバッテリの製造パラメータの変動は、同タイプのバッテリの製造中の構成データの拡大が原因となる。
【０００６】
ユーザの癖が変動するのは使用に適切でなく、これによってバッテリが損傷されるとともに後の充電の見込みに悪影響を及ぼす。これらの不適切な使用の癖には、長時間の充電、又は、過度に放電されたバッテリの頻繁な充電がある。
【０００７】
他の技術的な問題は、充電可能なバッテリの現在の用途において、利用できるエネルギーの量に関して所定の瞬時で非常に正確であることを要求していることにある。
【０００８】
ニューラルネットワークを利用するバッテリの充電状態を監視するシステムは、1991年4 月8 〜10日にポルトガルのリスボンでの“10TH EUROPEAN PHOTOVOLTAIC SOLAR ENERGY CONFERENCE"におけるMARCUS STOLLによる“NEURAL NETWARK, A PROPER APPROACH THE ENERGY MANAGEMENT PROBLEM" という表題の刊行物のの427 〜430 頁から既に既知である。
【０００９】
引用した刊行物は、充電システム（ＲＥＳ）の鉛蓄電池の充電状態（ＳＯＣ）を推定するタスクを引き受けるニューラルネットワークの使用が記載されている。引用した刊行物によれば、充電状態（ＳＯＣ）の決定は、バッテリのエネルギーレベルを監視するのを実行すべき重要なタスクである。より詳細には、充電状態を推定することにより、継続できるエネルギーの使用を計画し、ホスト装置の使用状態を最適にし、かつ、バッテリの放電／充電サイクルの種々の周期に関する限定を行うことができる。
【００１０】
ニューラルネットワークを、充電状態（ＳＯＣ）の推定においてデータベースに関連させる。コストを低減するために、ニューラルネットワークは、バッテリの放電範囲のごく一部のみ係わらせる。放電電流は大抵の時間中非常に小さいので、ニューラルネットワークの関わりはこの範囲にある。
【００１１】
ニューラルネットワークの学習周期において、放電電流、放電電圧及び使用の標準状態の下、すなわち20℃の固定温度及び固定電流での充電状態を含むデータベースが使用されている。これに加えて、このデータベースは、放電サイクル、、放電がどの程度生じたか、及びバッテリの平均温度に関する情報を含む。入力ベクトルを形成するこれらデータの種々のバッテリは、ニューラルネットワークに供給されて、ネットワークにバッテリの放電動作の情報が提供される。ニューラルネットワークを、バッテリの動作を適切に表示するために配置する。
【００１２】
ニューラルネットワークの区分周期において、放電電流及び電圧のみがニューラルネットワークに供給され、その出力部に対応するバッテリの充電状態を発生させる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
既知のシステムの使用に起因する問題は、このシステムが、クリティカルな放電電圧のしきい値に到達する前に経過する時間の経過を直接予測できないことである。
【００１４】
既知のシステムの使用に起因する他の問題は、以前の充電／放電サイクルの数に対応するデータ及びこれらサイクルの放電の程度を正確に考慮できないことである。実際には、これらデータは、動作中バッテリを形成する実際の使用の関数として非常に変動し、放電サイクルの所定の瞬時にバッテリに存在する実際の充電状態に大いに影響を及ぼし、それに対して、引用した文献の既知のシステムでは、ニューラルネットワークの重みは、最終的には学習周期の終了から固定される。
【００１５】
本発明の目的は、バッテリ放電電圧の予め設定されたクリティカルなしきい値に到達する瞬時に関する予測情報、より詳しくは、使用以前の各現瞬時からこの予め設定された放電電圧のクリティカルなしきい値に到達する瞬時まで経過する残りの時間の経過に関する予測情報を発生させるバッテリの放電／充電サイクルを監視するシステムを提供することである。
【００１６】
本発明の目的は、既に以前に行われた放電充電サイクルの数の関数としてバッテリの各放電周期とともに変動する新たな電圧データにそれ自体を自動的に適合させるような予測情報を発生させるバッテリの放電／充電サイクルを監視するシステムを提供することである。
【００１７】
本発明の目的は、平均動作に関連する個々のバッテリの動作に拡張するために新たな実電圧データに関連するバッテリの各放電周期とともに変動する前記電圧データにそれ自体を適合させる予測情報を発生させるこのような監視システムを提供することである。
【００１８】
これら問題は、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／充電サイクルを監視する監視システムであって、このシステムは、
前記バッテリの放電／充電サイクルの放電周期の開始時に、第１パラメータと称される動作パラメータのバッチを収集するとともに、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入力部で受信するために配置され、かつ、前記バッテリがこの放電周期の終了に相当するこのクリティカルなしきい値に到達する瞬時の計算された予測表示を出力部に発生させ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、開始瞬時と称される前記バッテリの放電周期の開始時に、開始電圧と称される前記バッテリの電圧の値、この開始瞬時から開始する短い時間の経過後のこの開始電圧の変動の値、及び前記放電周期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値を開始値として入力部で受信するように配置され、かつ、近似パラメータのバッチ及び対応する訂正パラメータのバッチをそれぞれ出力部に発生させ、これらのパラメータを互いに加算して、前記第１計算手段に課される前記第１パラメータを形成する第２及び第３適応計算手段を具えることを特徴とする監視システムによって解決される。
【００１９】
これら問題は、特に、前記バッテリの放電電圧測定及びこの測定に対応する現瞬時によってそれぞれ形成される瞬時の実数値のバッチを前記放電周期中に記録する読出し／書込み記憶区域と、計算器とを更に具え、
前記システムにおいて、各放電／充電サイクルの放電周期に続く前記バッテリの充電周期中、
前記第１計算手段を、前記放電電圧測定を入力部に課するととともに対応する現瞬時を出力に課する間、瞬時的な実数値のバッチが課される状況のこれら第１計算手段の作動に対応する実パラメータと称されるパラメータを自動的に計算するためにも配置し、
前記計算器を、前記放電周期中前記第２計算手段によって計算された前記近似パラメータを受信するとともに前記充電周期中前記第１計算手段によって計算された前記実パラメータを受信し、かつ、誤差パラメータと称されるこれらパラメータ間の差をそれぞれ発生させるように配置し、
前記第３計算手段を、前記誤差パラメータを前記第３計算手段の出力部に課するとともに以前の放電周期の開始値を前記第３計算手段の入力部に課する状況でこれら第３計算手段の作動に対応する適応パラメータと称されるパラメータを独立して計算するように配置し、
このシステムの第３計算手段は、次の放電／充電サイクルの後の放電周期における前記第３計算手段に対する動作パラメータとして、前記充電周期で計算された適応パラメータを保管するようにしたことを特徴とする既に規定したようなシステムによって解決される。
【００２０】
好適例では、これら問題は、前記第１，第２及び第３計算手段を、第１、第２及び第３ニューラルネットワークによってそれぞれ形成し、前記作動パラメータを、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数とし、前記第１ニューラルネットワークは、電圧値用の入力セル及び時間値用の出力セルを有し、前記第２ニューラルネットワークは、前記開始値用の三つの入力セルと、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数と同様の量の近似パラメータ用の複数の出力セルとを有し、前記第３ニューラルネットワークは、前記開始値用の三つの入力セルと、前記第１ニューラルネットワークのシナプス係数と同様の量の訂正パラメータ用の複数の出力セルとを有し、
前記計算器を、前記近似パラメータ及び訂正パラメータを受信するとともにこれらを互いに加算し、かつ、前記第１ニューラルネットワークに課された前記シナプス係数を発生させるように配置したことを特徴とする冒頭で規定したような監視システムによって解決される。
【００２１】
他の好適例では、これら問題を、前記第１計算手段を形成する第１ニューラルネットワークを、各放電／充電サイクルの放電周期に続く充電周期中、逆伝播法により、瞬時の実数値の各バッチに対して前記放電電圧の測定をその入力部に課するとともに対応する現瞬時をその出力部に課する状況で、それ自体の実シナプス係数とする実パラメータを計算するために配置し、
前記計算器を、前記充電周期中前記第１ニューラルネットワークによって計算された前記シナプス係数と、前記以前の放電周期に対して前記第２ニューラルネットワークによって計算された前記近似パラメータとの間の各差によって形成した誤差パラメータを発生させるように配置し、
前記第３計算手段を形成する前記第３ニューラルネットワークを、逆伝播法によって、前記誤差パラメータをその出力部に課するとともに前記以前の放電周期の開始値をその入力部に課する状況で、それ自体の適応シナプス係数とする適応パラメータを計算するように配置し、
前記次の放電／充電サイクルの次の放電周期のこの第３ニューラルネットワーク（ＮＮ３）は、前記充電周期で計算されたこれら適応シナプス係数を維持するようにしたことを特徴とする冒頭で規定したような監視システムによって解決する。
【００２２】
これら二つの例のうちのいずれか一つのこの監視システムの利点は、所定のタイプのバッテリ又は種々のタイプのバッテリに対してこの監視システムに結合したバッテリの個別の放電／充電特性に予測表示を適合させる点である。その理由は、この監視システムは、任意の新たな放電／充電サイクルに適合するという利点を提供するからである。
【００２３】
他の利点は、これら予測された表示が正確かつ非常に信頼性があるという点である。
【００２４】
他の利点は、これら表示は、このような「スマート」バッテリを具えるホスト装置をユーザが使用の最適状態で作動させることができる測定に関する、という点である。
【００２５】
本発明の適用モードにおいて、ホスト装置は、充電可能なバッテリによって給電され、このバッテリに結合したこのような監視システムを具える。
【００２６】
このシステムの利点は、使用が非常に簡単であるということである。このシステムに結合したホスト装置は特に良好に応答する。
【００２７】
【発明の実施の形態】
図１０を参照すると、監視装置１００を充電可能なバッテリ１１０に結合して、スマートバッテリ１２０と称される全システムを形成する。この充電可能なバッテリは、連続的な放電／充電サイクルで交互に現れる充電周期及び放電周期を有する。監視装置１００は、充電可能なバッテリの放電／充電サイクルの放電周期及び場合によっては充電周期を監視する。この監視装置１００は、放電周期においてバッテリ１１０が予め設定されたクリティカルな電圧のしきい値ＶTHに到達した瞬時ｔTH、より詳細には、放電電圧のこの予め設定されたクリティカルなしきい値ＶTHに到達する前に経過する時間の経過ΔｔTH、又はこれら二つを表示する計算器１６０を具える。このスマートバッテリの総体を、このホスト装置１３０に統合すなわち結合することができる。この場合、この充電可能なバッテリ１１０を、接続部Ｄ１，Ｄ２によってこのホスト装置１３０に結合する。このホスト装置は、ユーザに時間表示ｔTH、ΔｔTH又はこれら二つを提供する表示手段１４０も具える。
【００２８】
監視システム１００を、時間計測及びバッテリ電圧測定手段１５０にも結合する。
【００２９】
放電／充電サイクルの放電周期中の監視システム１００の動作手順
バッテリの放電周期に作動する監視システムを表す図１Ａを参照すると、この監視システム１００は、一方では、放電／充電サイクル中のバッテリの放電周期の開始と一致する開始瞬時ｔo と称される瞬時における開始値と称される値を獲得する。これら開始値を
この開始瞬時ｔo の開始バッテリ電圧と称されるバッテリ電圧Ｖo と、
バッテリが開始瞬時ｔo とその後の瞬時ｔ’o ＝ｔo ＋Δｔo との間で使用される非常に短い時間の第１経過Δ to 中測定される、開始電圧変動と称されるバッテリ電圧の変動ΔＶo と、
考察した開始瞬時ｔo の前に既に行われた放電／充電サイクルの数Ｎo とする。考察したサイクルが、以前に新たに再充電されていないバッテリを最初に用いるサイクルである場合には、Ｎo を、所望に応じて０（零）に等しくすることができる。このＮo を、開始サイクル数とする。
【００３０】
このシステム１００は、一方では、この同一放電周期の連続的な各現瞬時ｔの瞬時値を獲得することができる。この瞬時値を、現瞬時ｔのバッテリ電圧Ｖt と、対応する瞬時ｔとする。
【００３１】
図１Ａを参照すると、充電可能なバッテリ１１０の充放電サイクルを監視するシステム１００は、放電周期で開始電圧値Ｖo ，ΔＶo ，Ｎo 及びクリティカルな電圧しきい値ＶTHの固定値に基づいてクリティカル瞬時ｔTHと称される瞬時の予測表示を発生させる第１、第２及び第３の結合された適応予測計算手段ＮＮ１，ＮＮ２及びＮＮ３を具える。同一放電周期のこのクリティカル瞬時ｔTHにおいて、バッテリ電圧は、このクリティカルしきい値ＶTH、より詳細には、この放電電圧しきい値ＶTHに到達する前に経過すべき時間の経過ΔｔTHの予測表示に到達する。このしきい値は、バッテリ電圧がこのしきい値ＶTHに到達する前に予め決定されているので、バッテリ１１０は、正確に既知であるとともに所定の範囲にある動作エネルギーを保持し、この場合、このエネルギーを、給電されるホスト装置１３０の動作に正確に適合させる。
【００３２】
図１Ａに図示した実施の形態では、監視システム１００の第１、第２及び第３の適応予測計算手段を、ＮＮ１を付した第１ニューラルネットワークと、この第１ニューラルネットワークＮＮ１に直列結合されたＮＮ２を付した第２ニューラルネットワークと、この第２ニューラルネットワークに並列結合されたＮＮ３を付した第３ニューラルネットワークとによって形成する。
【００３３】
以下の説明において、放電／充電サイクルの瞬時ｔo に開始するＰＤ１を付した第１放電周期を先ず考察し、放電電圧の予め設定されたクリティカルなしきい値ＶTHを、固定して決定する。
【００３４】
第１ニューラルネットワークＮＮ１は、予め設定されたクリティカルなしきい値を形成する電圧ＶTHに対する入力部を有するとともに、電圧のこの予め設定されたクリティカルなしきい値ＶTHに到達する、現瞬時ｔの各々で例えば毎分発生させる瞬時ｔTHの出力部を有する。
【００３５】
図９を参照すると、第１ニューラルネットワークＮＮ１を、現瞬時ｔの各々で計測を行う時間計測手段１５０ａに結合し、かつ、加算器の機能を有するとともに現瞬時ｔと計算された瞬時の値ｔTHとの間の差として発生させる計算器１６０に結合する。
【００３６】
この現瞬時ｔと計算された瞬時の値ｔTHとの間の差を、ホストシステム１３０に給電されるバッテリの通常の動作で予め決定されたクリティカルな放電電圧のしきい値ＶTHに到達するまで経過するとともに、この動作が原因で通常放電される時間の経過の値ΔｔTHとする。
【００３７】
図示した実施の形態において、第１ニューラルネットワークＮＮ１の13個のシナプス係数すなわち重みが存在し、これらにＷjAを付し、この場合ｊを、１から13までの指標とする。これらは第１パラメータWjA と称され、これらを、第１放電周期ＰＤ１中、第３ニューラルネットワークＮＮ３と共同する第２ニューラルネットワークＮＮ２によって自動的に計算し及び発生させる。
【００３８】
第２ニューラルネットワークＮＮ２は、この第１放電周期ＰＤ１の開始瞬時ｔo で測定された開始電圧Ｖo と、開始瞬時ｔo の後例えば１分後計算される短い時間経過Δｔo 後にある瞬時ｔo ’での開始電圧の変動ΔＶo と、サイクルの開始数Ｎo とに対する三つの入力部を有するとともに、第１ニューラルネットワークＮＮ１のシナプス係数すなわち重みWjA の形成に寄与する近似パラメータと称する１３個のWjB に対する１３個の入力部を有する。
【００３９】
第３ニューラルネットワークＮＮ３は、第２ニューラルネットワークＮＮ２と同数の入力部すなわち三つの入力部を有し、これら入力部を、この第１放電周期ＰＤ１の開始瞬時ｔo で測定された開始電圧Ｖo と、開始瞬時ｔo の後例えば１分後計算される短い時間経過Δｔo 後に現れる瞬時ｔ’o での開始電圧の変動ΔＶo と、サイクルの開始数Ｎo とに対する三つの入力部を有するとともに、第２ニューラルネットワークＮＮ２から来る１３個の近似パラメータWjB の各々に対応する１３個の訂正パラメータＷjCの１３個の出力部を有する。
【００４０】
加算器の機能を有する計算器１６０は、とりわけ、瞬時ｔo で測定された開始電圧Ｖo と次の瞬時ｔ’o で測定された次の電圧Ｖ’o との間の差すなわちΔＶo ＝Ｖo −Ｖ’o を計算することによって電圧の開始変動の値Δｔo を発生させる。
【００４１】
この計算器１６０は、その加算器の機能において、第２ニューラルネットワークから来る近似パラメータＷjBと第３ニューラルネットワークから来る訂正パラメータＷjCとを加算することにより、この第１放電周期ＰＤ１中第１ニューラルネットワークの動作に必要なシナプス係数すなわち重みＷjAも発生させる。
【００４２】
13個の結果ＷjA＝ＷjB＋ＷjCの各々は、第１動作パラメータとしてこの第１放電周期ＰＤ１中第１ニューラルネットワークに課される。
【００４３】
図１０を参照すると、監視システム１００は、この場合第１及び第３ニューラルネットワークの可変の測定及び重みを記録し及び発生させるＲＡＭ区域１７０ｂと、ニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２及びＮＮ３の構成データ並びに第２ニューラルネットワークＮＮ２の固定パラメータ及び重みを記憶するＲＯＭ区域１７０ｂとも具える。
【００４４】
これらメモリは、監視システム１００の動作に必要な計算を実行する計算器１６０によってアクセス可能である。
【００４５】
ニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２及びＮＮ３の各々を、連続的に出力するために計算を行うとともにこれら出力信号を発生させるように構成（すなわち配置）すべきである。この点に関して、これらの各々は、学習手順と、それらのシナプス係数を予め設定し及び所定の場合には固定する学習周期と称される試験手順とに支配される。
【００４６】
ニューラルネットワークの学習手順
第１ニューラルネットワークＮＮ１のタスクは、放電曲線モデルを学習すべきである。この学習により、Ｖt を付したバッテリ放電電圧の瞬時値とバッテリがこの電圧Ｖt に到達する現瞬時ｔとの間の関係を形成することができる。第１ニューラルネットワークＮＮ１は、この学習周期中、関係
【数１】
ｔ＝Ｆｗ（Ｖｔ）                                            （１ａ）
を決定する関数Ｆｗを形成すべきである。ここで、Ｆに付した指標ｗは、関数Ｆが、第１ニューラルネットワークＮＮ１の重みWjA すなわちシナプス係数にリンクされたことを表す。
【００４７】
ニューラルネットワークＮＮ１は、非線形関数Ｆｗを発生させるように形成される。
【００４８】
図２を参照すると、第１ニューラルネットワークＮＮ１は、-1に選択されたしきい値電圧を入力する第１ニューラルセルＮＣ０Ａ及び瞬時ｔで瞬時電圧値Ｖt を入力する第２ニューラルセルＮＣ１Ａを含む二つのニューラルセルによって形成された入力層と、-1に選択されたしきい値を入力する第１隠れニューラルセルＮＣ０Ａ及びＮＣ１Ａ〜ＮＣ４Ａを付した四つの隠れニューラルセルを含む五つのニューラルセルの隠れ層と、ＮＳＡを付した単一ニューラルセルを有する出力層とを具える。
【００４９】
したがって、第１ニューラルネットワークＮＮ１の学習手順中、その入力部ＥＣ１Ａが瞬時電圧値Ｖt を受信し、それに対してこの同一の入力部が現使用中クリティカルな電圧しきい値ＶTHの値を受信するのが観察される。
【００５０】
ＮＣ１Ａ〜ＮＣ４Ａを付した各隠れニューラルネットワークの構成及び動作式を、定型（基準）ニューロンのセルとし、これらを、一例として隠れセルＮＣ１Ａを示す図１１に図示する。
【００５１】
各々の所定の隠れニューロンＮＣｉＡは、WjA を付した13個の重みのうちの一つの入力重みすなわち入力シナプス係数を有する瞬時電圧Ｖt を入力部で受信するとともに、WjA を付した13個の重みのうちの他の一つに関係するその値として定数「-1」を有するしきい値も受信する。指標“i" を、各隠れニューラルセルＮＣ１Ａ〜ＮＣ４Ａの指標１〜４とする。各隠れニューロンＮＣｉＡは、13個の重みWjA のうちの一つに関係させるΣを付した入力の重み付けられた和を発生させるとともに、中間出力信号Ei(Vt)を計算する。
【００５２】
各隠れニューロンＮＣ１Ａ〜ＮＣ４Ａは、Siを付した活性化関数によってこの中間出力信号Ei(Vt)を変換するとともに、関係
【数２】
Si(Vt)= Si［Ei(Vt)］                                        （２ａ）
に基づいてSi(Vt)を付した出力信号を計算する。
【００５３】
したがって、各隠れニューロンの活性化関数Si(Vt)は、良好に規定された状態となる。あり得る活性化関数として、非線形関数のセットから選択した関数のみを採用する。
【００５４】
好適には、活性化関数Siを、後に示すように形成すべき放電曲線の形態に良好に適合させた正接の双曲線関数に等しいシグモイド関数“tanh"とする。隠れ層において、このような四つのニューラルセルＮＣ１Ａ〜ＮＣ４Ａを、説明した例において非線形関数“tanh"を示す。
【００５５】
単一の出力ニューロンＮＳＡの構成を図１２に図示する。Σを付した、全ての隠れニューロンＮＣｉＡの出力信号Si(Vt)の重み付け和を、シナプス係数WjA を利用することによって実現し、この和に、隠れセルＮＣ０Ａから来る「-1」の値のしきい値を加算する。このしきい値を、シナプス係数WjA のうちの一つによって出力ニューロンＮＳＡに導入する。
【００５６】
したがって、この出力ニューロンは、中間出力信号Es(Vt)を付与する重み付け和Σを先ず発生させる。
【００５７】
次いで、出力ＮＳＡのニューロンは、Lsを付した活性化関数によって出力信号Es(Vt)を変換し、関係
【数３】
Fw(Vt)= Ls［Es(Vt)］                                        （３ａ）
に従ってFw(Vt)を付した最終出力信号を計算する。
【００５８】
この出力ニューロンの活性化関数Lsを線形に選択する。出力ニューロンの出力信号を、発生させようとする関数Fwとする。
【００５９】
各隠れニューロンＮＣｉＡの重みの表示を、図２において出力ニューロンＮＳＡの入力重みの表示のように表す。Ｗ１Ａ〜Ｗ１３Ａを付したこれら重みのセットを、並列に接続した第２及び第３ニューラルネットワークＮＮ２及びＮＮ３によって伝送される13個の重みWjA のセットによって形成し、これらニューラルネットワークの出力部を、加算器の機能の計算器１６０によって結合する。
【００６０】
図６を参照すると、一例として採用したニッケル−カドニウム電池の通常の放電曲線は、分の時間ｔに対してプロットしたボルトの瞬時電圧Ｖt を示す。この曲線は、例えば最初の100 分の電池の第１作動周期の急な勾配と、これに続く100 分と500 分との間の使用におけるゆるやかな勾配と、500 分を超えた後の再度の急な勾配とを示す。当然、この放電曲線は一例として全体的に付与される。
【００６１】
しかしながら、本システムにおいて、第１ニューラルネットワークＮＮ１は、バッテリの電圧Ｖt の関数Fwである時間ｔを発生させる学習周期を経験すべきであることを思い出す。
【００６２】
したがって、本明細書で関心のある放電曲線の例を図７に示す。この曲線は、バッテリ電圧Ｖt に対してプロットした時間ｔを示す。図７のこの曲線は、図６の時間軸上の値を図７のＹ軸に移すとともに図６のＹ軸上の値を図７のＸ軸に移すことによって簡単にプロットすることができる。この放電曲線は、曲線“tanh"の形態にアプローチする形態を有することがわかる。したがって、シグモイドタイプの関数は、隠れ層のニューロンの活性化関数を実現するのに好適である。
【００６３】
したがって、図７は、ボルトの電圧Ｖt に対してプロットした分の時間ｔを与える放電曲線を示し、これは、ほぼ平坦な両端部及び急な勾配を有する中央部を示す。したがって、第１ニューラルネットワークＮＮ１において、関係１ａの放電曲線の中央部のモデル化を、活性化関数がそれぞれ急な勾配を有する隠れ層の二つのニューラルセルＣＮ１Ａ，ＣＮ２Ａによって実行し、それに対して、これら曲線の端部のモデル化を、急でない勾配を有する活性化関数を示す次の隠れニューラルセルＣＮ３Ａ，ＣＮ４Ａによって実行される。
【００６４】
活性化関数を有するとともに比較的相違する勾配を示す隠れセルが存在すると、予め設定された相違するタスクの実行の際には各隠れセルを特定することになる。ニューラルネットワークＮＮ１がこの特定化の存在なしに同一レベルのパフォーマンスの関数Fwを発生させるタスクを学習できることを明らかである。しかしながら、本発明によれば、ニューラルネットワークＮＮ１の学習周期が相当短いことがわかる。その理由は、各セルは、予め設定されたタスクに専念するからである。
【００６５】
隠れセルＮＣ１Ａ，ＮＣ２Ａの活性化関数Siの勾配を、例えば7.0 とし、それに続く隠れセルＮＣ３Ａ，ＮＣ４Ａの活性化関数の勾配を、例えば2.0 とする。
【００６６】
第１ニューラルネットワークＮＮ１の学習周期に際し、放電電圧V(t)に対してプロットした放電時間ｔの曲線を、例えば複数の放電サイクルＮに対して毎分及び同一タイプのバッテリ１１０例えばニッケル−カドニウム電池に対して記録する。
【００６７】
一例では、20個のバッテリを用いるとともに、140 の放電／充電サイクルを経験する。その電圧がＶO ＝９Ｖである場合バッテリが十分充電されたと考えられ、その電圧がＶTH＝６Ｖに到達するとクリティカルな放電しきい値に到達したと考えられる。この方法により、20×140=2800の放電曲線が記録され、その結果各曲線は1600個の点を発生させる。
【００６８】
各曲線は、相違するネットワークＮＮ１で点を取る。したがって、学習周期において、2800個のネットワークが、すなわち曲線ごとに一つのネットワークが開始される。各曲線において、例えば半分の点、すなわち800 個の点が、対応するニューラルネットワークＮＮ１の学習に用いられ、他の半分の点、すなわち他の800 個の点が、前記ニューラルネットワークＮＮ１を試験するのに用いられる。
【００６９】
学習周期及び試験を具えるこの学習周期の開始では、2800のニューラルネットワークＮＮ１の各々の13個の重みWjA は、図１０で１７０ｂを付したＲＡＭ区域に記憶される。
【００７０】
それらに基づいて、メモリの13個の重みWjA のバッチの値は、第２ニューラルネットワークＮＮ２の学習に対するデータベースを形成する。
【００７１】
第２ニューラルネットワークＮＮ２のタスクは、バッテリ放電電圧に依存するパラメータ間の関係を学習すべきである。したがって、第２ニューラルネットワークＮＮ２は、開始のサイクル数ＮO と、各放電曲線の最初に記録された電圧ＶO と、この放電曲線の開始時の勾配ΔＶO とを受信する。それは、これら測定に基づいて、第１ニューラルネットワークＮＮ１の作動に必要な13個の重みWjA を計算できるようにすべきである。この関係は、関係
【数４】
WjA ＝Ｇ（ＶO ，ΔＶO ，ＮO ）                              （４ａ）
の関数Ｇによって表現される。
【００７２】
図３を参照すると、第２ニューラルネットワークＮＮ２の構成は、そのタスクによって指令される。このニューラルネットワークＮＮ２は、値ＶO ，ΔＶO 及びＮO に対する三つの入力セルＥＣ１Ｂ，ＥＣ２Ｂ，ＥＣ３Ｂ並びに-1のしきい値に対する入力セルＥＣ０Ｂとを有する入力層と、第１ニューラルネットワークの求められた重みの値に隣接する値の13個の近似パラメータWjB の各々に対する13個の出力セルＮＳ１Ｂ〜ＮＳ１３Ｂと、ＮＣ１Ｂ〜ＮＣ８Ｂを付した８個の隠れニューラルセル及び-1のしきい値に対する一つの隠れセルＮＣ０Ｂを有する単一隠れ層とを具える。
【００７３】
本発明によれば、開始値ＶO 及びΔＶO によって形成された入力部を特に選択する。その理由は、それらが、バッテリの特性に対して最も敏感な値となるからである。
【００７４】
サイクルの開始数ＮO によって形成された第３入力部を特別に選択する。その理由は、この入力部はバッテリのエージングの影響を考慮することができず、バッテリが放電／充電サイクルに支配される程度が大きくなるにしたがって、それを使用できる寿命が短くなり、すなわち、充電の影響が有効でなくなるとともに放電が急速になるからである。このエージングの影響を図８に示し、これは、開始サイクルの数ＮO に対してプロットした、開始瞬時ｔO からクリティカルなしきい値ＶTHに到達する放電周期ｔTHに対応する測定点をγで示す。これらの測定γは、サイクル数が多くなるにしたがって放電時間ｔTHが短くなることを示す。
【００７５】
WnB を付したこの第２ニューラルネットワークのシナプス係数すなわち重みを、学習周期中固定するとともに、図１０に図示したＲＯＭ区域１７０ａに記憶させる。
【００７６】
ニューラルネットワークＮＮ２への適用を試みると、その関数として非線形正接双曲線関数“tanh"を作動させ、八つの隠れセルを有するこのようなネットワークは、割り当てられたタクスを適切に管理することができる。
【００７７】
第１ニューラルネットワークの出力セルＮＳＡの相違が発生すると、第２ニューラルネットワークＮＮ２のＮＳ１Ｂ〜ＮＳ１３Ｂを付した出力セルは、好適には“tanh"の非線形活性化関数を有する。
【００７８】
第１ニューラルネットワークＮＮ１のように、この第２ニューラルネットワークＮＮ２は、シグモイダル活性化関数の勾配がセルごとに相違する隠れセルを有する。この実施の形態では、多数の隠れセルを使用しなくてもよくなる。
【００７９】
したがって、第２ニューラルネットワークＮＮ２では、1400のベクトルを、2800の記録された曲線により第１ニューラルネットワークＮＮ１の学習によって発生した13個の重み値に使用し、発生した1400の他のベクトルを試験に使用する。
【００８０】
試験手順を次のように実現する。学習バッチに属しない1400のベクトルに対して、対応する開始値ＶO ，ΔＶO 及びＮO を、第２ニューラルネットワークの入力部に供給する。このネットワークは、このネットワークが計算に導入されると、13個の重み値WjB の出力ベクトルを計算する。
【００８１】
この試験法に従うと、これら13個の重み値WjB は、予め設定されたクリティカルな放電電圧値ＶTH＝６Ｖがその入力部ＥＣ１Ａに供給されるのと同時にニューラルネットワークＮＮ１に課される。したがって、この第１ニューラルネットワークＮＮ１は、試験曲線のものと比較された放電時間ｔTHに自動的に適合した予測値を計算する。
【００８２】
図８を参照すると、このようにして獲得されたサイクル数ＮO に対してプロットした放電時間の予測曲線をαで図示する。
【００８３】
以上説明した学習周期において、第３ニューラルネットワークＮＮ３の存在は考慮しなかった。
【００８４】
図８を参照すると、第３ニューラルネットワークＮＮ３が回路に含まれていない場合、サイクル数ＮO に対してプロットした放電時間ｔTHの予測表示を示す曲線αは、実測定γに依存する曲線と異なり、すなわち、監視システムは、バッテリがクリティカルな電圧しきい値ＶTHに到達する瞬時ｔTHを予測すると、約10分の平均誤差が生じる。
【００８５】
したがって、この瞬時ｔTHの予測的な決定に影響を及ぼすこの誤差を訂正することは重要である。
【００８６】
この誤差は、第１ニューラルネットワークの作動に対して課された重みを訂正することにより訂正することができる。これは、第２ニューラルネットワークＮＮ２によって計算されたパラメータWjB を第１ニューラルネットワークＮＮ１に直接供給しないことによって行う。その理由は、これらは、平均値であり、かつ、説明した誤差の原因となるからである。したがって、これは、第３ニューラルネットワークＮＮ３によって生じた訂正パラメータWjC によってこれら補正パラメータWjB を補正することによって行い、その補正パラメータは、補正パラメータWjB の数と同様な量を有する。
【００８７】
結局は第１ニューラルネットワークＮＮ１の最適重みWjA となるまで、近似パラメータWjB 及び訂正パラメータWjC を、その加算器の機能の計算器１６０に互いに加算し、その結果を、この第１ニューラルネットワークＮＮ１に課する。
【００８８】
図１Ｂを参照すると、学習周期中、第３ニューラルネットワークＮＮ３は、適合値としてのそれ自体のシナプス係数すなわち重みの計算を学習して、訂正パラメータWjB を計算できるようにし、この訂正パラメータWjB は、第２ニューラルネットワークＮＮ２によって生じた補正パラメータWjA に加算され、かつ、第１ニューラルネットワークＮＮ１の動作に最適なシナプス係数すなわち重みを形成する。したがって、これら適合された重みWjA を有するこの第１ニューラルネットワークＮＮ１は、放電周期中、実数値の最近クリティカル瞬時ｔTHを予測する表示を発生させる。
【００８９】
例えば、この第３ニューラルネットワークを用いると、ｔTHの予測表示βと測定γとの間の差は、図８に図示したように約１分まで低減される。これは、正確な予測表示を得るのに非常に有利である。その理由は、監視システムは、約570 分の放電周期ののうちの10分の誤差からこれらの570 分のうちの１分の誤差に変わるからである。
【００９０】
このように形成された監視システムは、非常に正確なシステムとなる。
【００９１】
図４を参照すると、第３ニューラルネットワークＮＮ３は、
開始サイクルの数ＮO と、
各放電曲線の曲線の最初に記録された電圧ＶO と、
この放電曲線の開始時の勾配ΔＶO とを受信し、それは、これら測定に基づいて13個の訂正パラメータWjC を計算できるようにすべきである。これら測定は、第１ニューラルネットワークＮＮ１の作動に必要な重みWjA を13個の近似重みWjB とともに発生させるために共同する。
【００９２】
図４を参照すると、第３ニューラルネットワークＮＮ３の構成は、そのタスクによって指令される。このニューラルネットワークＮＮ３は、
値ＶO ，ΔＶO 及びＮO の三つの入力セルＥＣ１Ｃ，ＥＣ２Ｃ，ＥＣ３Ｃ及び-1のしきい値の入力セルＥＣＯＣと、
13個の訂正パラメータWjC のうちの一つに対する13個の出力セルＮＳ１Ｃ〜ＮＳ１３Ｃとを具える。これら出力セルは、第２ニューラルネットワークＮＮ２の対応する出力セルの関数と等しい活性化関数、すなわち同一勾配を有するシグモイダル関数“tanh"を有する。
また、このニューラルネットワークは、しきい値の隠れセルを有しないＡＵを付した一つの隠れニューラルセルを有する単一隠れ層を具える。
【００９３】
第３ニューラルネットワークは、動作の際に、入力部に４個のシナプス係数を必要とするとともに出力部に13個のシナプス係数を必要とする。すなわちｋを１から17までの指標とする場合、合計17個のシナプス係数を必要とする。
【００９４】
図５を参照して、第３ニューラルネットワークＮＮ３の学習手順を明示する。この手順は次の手順を具える。
【００９５】
１）第１放電周期ＰＤ１に対応するブロック１によって示した第１ステップ。このステップ中、
第２ニューラルネットワークは、開始値ＶO ，ΔＶO 及びＮO を受信するとともに、近似パラメータWjB を計算し、
ＲＡＭ区域１７０ｂは、時間計測手段１５０ａ（図９）及び充電可能なバッテリ１１０の電圧測定手段１５０ｂによって生じた瞬時の測定を記録する。これら瞬時の測定は、前記第１放電周期ＰＤ１の現瞬時の各々で、例えば毎分記録され、現瞬時ｔの測定及び対応する電圧値Ｖt の測定を具える。
【００９６】
２）図５のブロック２及び図１Ｂに第２ステップを図示する。これは、第１放電周期ＰＤ１の終了に続く第１充電周期ＰＣ１に対応する計算器１６０及びニューラルネットワークの時間経過中連続的に発生する。このステップ中、これらサブステップを連続的に発生させる。
【００９７】
２ａ）ブロック２ａによって図示したサブステップ。この間、
先行する放電周期ＰＤ１の現瞬時の各々に測定された瞬時の測定Ｖt ，ｔのバッチを、第１ニューラルネットワークＮＮ１に課し、その結果、
瞬時に測定された電圧値Ｖt を、第１ニューラルネットワークＮＮ１の入力ＥＣ１Ａに課し、
対応する瞬時ｔの瞬時の測定を、第１ニューラルネットワークＮＮ１の出力ＮＳＡに課する。
【００９８】
ニューラルネットワークでは従来既知の逆伝播法(reverse propagation) によって、第１ニューラルネットワークＮＮ１は、これら課された瞬時の実数値に対応するその13個の内部重みを計算する。これら13個の計算された重みは実重みと称され、これにWjA*を付す。これら重みWjA*を、第１ニューラルネットワークＮＮ１の作動に対する13個の最適のあり得るパラメータ値とし、それは、先行する放電周期ＰＤ１中記録された実充電曲線に対応する。
【００９９】
２ｂ）充電周期ＰＣ１中に連続的に発生する、ブロック２ｂに図示したサブステップ。この間、
これら13個の実重みWjA*の最適値を計算器１６０に供給する。この計算器は、以前の放電周期ＰＤ１中第２ニューラルネットワークＮＮ２によって計算された13個の近似パラメータWjB も受信する。
【０１００】
この第２サブステップにおいて、加算器の機能の計算器１６０は、これら13個の実重み値WjA*とこれら13個の近似パラメータWjB との間の差を計算して、WjC*を付した13個の誤差パラメータを計算する。
【数５】
WjC*＝WjA*−WjB
この場合、ｊを、本例の第１ニューラルネットワークの作動に必要な重みの数に対応する１から13までの数とする。
【０１０１】
２ｃ）ブロック２ｃによって示したサブステップを、充電周期ＰＣ１中常に連続的に発生させる。その間、
これら13個の誤りパラメータWjC*を、第３ニューラルネットワークＮＮ３の13個の出力部ＮＳ１Ｃ〜ＮＳ１３Ｃの各々に課し、それに対して、以前の放電周期ＰＤ１中に用いた開始値ＶO ，ΔＶO 及びＮO を、その入力部ＥＣ１Ｃ〜ＥＣ３Ｃに課する。
【０１０２】
これら13個の誤差パラメータWjC*は、第３ニューラルネットワークＮＮ３のあり得る最適の出力となる。
【０１０３】
既知の逆伝播法を用いて、第３ニューラルネットワークＮＮ３は、ＲＡＭ区域１７０ｂに記憶されたWkC を付したそれ自体の適応シナプス係数を計算する。
【０１０４】
３）第３ステップは、ＰＤ２を付した新たな放電周期で開始する第２放電／充電サイクルに相当する。
【０１０５】
この新たな放電周期ＰＤ２において、以前のサイクルの充電周期ＰＣ１中計算された図４に図示した第３ニューラルネットワークの構成と同様な、この場合ｋを１から１７までの数とする適応シナプス係数WkC は、監視システムが作動中、既に説明したように第１ニューラルネットワークＮＮ１のシナプス係数の他の計算に対して保持される。
【０１０６】
このように計算したこれら適応シナプス係数WkC とともに、第３ニューラルネットワークＮＮ３は、この新たな放電周期ＰＤ２中、第２ニューラルネットワークＮＮ２によって生じた近似パラメータWjB の訂正に非常に良好に適合した訂正パラメータWjC を発生させる。
【０１０７】
計算器１６０は、この第２放電周期中第１ニューラルネットワークＮＮ１に良好に適合した新たなシナプス係数を発生させるWjB+WjC を互いに加算する間、この訂正を実行する。
【０１０８】
充電可能なバッテリを監視するシステムの動作モード
監視システム１００は、開始モード、現使用モード及び適応モードと称される三つの動作モードを有する。
【０１０９】
開始モードは、バッテリ１１０が放電／充電サイクルの充電手順を終了する度したがって放電周期の新たなサイクルを開始する度に利用される。バッテリ１１０が動作に入ると、開始電圧ＶO が直ぐに記録される。その後、好適には正確に１分の非常に短い時間経過ｔO −ｔ’O ＝ΔｔO の後の瞬時ｔ’O において、バッテリ電圧も、Ｖ’O を付した発生値を記録し、開始電圧の差ＶO −Ｖ’O ＝ΔＶO を、例えば図９及び１０に図示した加算器１６０の機能の計算器によって計算する。その後、計算器１６０を用いて計算される既に発生した開始サイクル数ＮO とともに、二つの値ＶO 及びＶ’O を、第２ニューラルネットワークＮＮ２の入力部に供給し、その後、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａに供給すべき13個の重み値WjB のベクトルを計算する。
【０１１０】
現使用モードを、放電周期それ自体の間に用いる。この現使用モードにおいて、瞬時電圧Ｖt を、第３ニューラルネットワークの重みを更新するために毎分測定し及び記憶する。バッテリがこの予め設定されたクリティカルな電圧しきい値ＶTH＝６Ｖに到達する前に経過した時間経過ΔｔTHを、時間ｔTHと時間ｔとの間の差として計算する。ここで、
ｔTHを、その入力をＶTH＝６Ｖに設定した場合のネットワークＮＮ１Ａの出力とし、
ｔを、計測手段１５０ａによって計測した瞬時とする。時間ｔTH又は時間の経過ΔｔTHの表示を、このように毎分発生させる。
【０１１１】
適応モードを充電周期中に用い、これは、図１Ｂ及び５を参照して既に説明した手順に従って、実パラメータWjA*と、第３ニューラルネットワークＮＮ３と称する誤差パラメータWjC*の計算と、ｔが第１ニューラルネットワークＮＮ１に課される瞬時の実数値Ｖt に基づく第３ニューラルネットワークＮＮ３のシナプス重みWkc の計算を具える。
【０１１２】
一般的な方法では、図９を参照すると、監視システム１００を、計算を実行するマイクロプロセッサ１６０と、データを記憶するメモリ区域１７０ａ，１７０ｂによって使用する。これらメモリ区域は、マイクロプロセッサ１６０を介してアクセス可能であり、ニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２及びＮＮ３の構成データ並びに第２ニューラルネットワークの固定パラメータ及び重みWnB を記憶するＲＯＭ区域１７０ａと、第１及び第３ニーラルネットワークの変動しうる測定及び重みベクトルWjC,WjA*,WjC* を記録し場合によっては発生させるＲＡＭ区域１７０ｂとを含む。マイクロプロセッサ１６０は、監視システムの動作に必要な計算を実行する。
【０１１３】
図１０を参照すると、監視システム１００を、時間ｔTHの表示、使用後の現瞬時ｔからバッテリがこの予め設定されたしきい値電圧Ｖt THに到達する瞬時まで経過した時間の経過ΔｔTHの表示、又はこれら二つの表示をユーザに行う表示手段１４０に結合する。この表示手段１４０は、時間すなわち正確な時間表示も行うことができる。これら表示手段は、バッテリの放電周期に続く充電周期を開始する際の表示、充電周期を終了する際の表示、及び電池が例えば開始電圧ＶO ＝９Ｖに到達する際の表示を行うこともできる。
【０１１４】
既に説明したように、監視システム１００は、充電可能なバッテリ１１０に対する接続手段Ｄ１，Ｄ２を具えるホスト装置１３０の一部を形成する。充電可能なバッテリ１１０を監視システム１００に結合して、スマートバッテリ１２０を形成する。ホスト装置１３０は、測定手段１５０例えばマルチメータと、マイクロプロセッサ１６０と、マイクロプロセッサにアクセス可能なメモリ区域１７０ａ，１７０ｂと、表示手段１４０とを収容する。
【０１１５】
表示手段を実現するために、従来既知の種々の装置を用いることができる。装置を、表示が書き込まれ若しくは描写されるスクリーン、又は、ダイオードで形成されたパネルとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ａは、充電可能なバッテリの監視システムを表わす図であり、Ｂは、連続的な充電周期における学習周期中の監視システムを表す図である。
【図２】監視システムの第１ニューラルネットワークを表す図である。
【図３】監視システムの第２ニューラルネットワークを表す図である。
【図４】監視システムの第３ニューラルネットワークを表す図である。
【図５】放電周期に続く充電周期中の監視システムの三つのニューラルネットワークの学習手順の段階を表すブロック図である。
【図６】バッテリの放電電圧を時間に対してプロットした曲線を示す図である。
【図７】放電電圧に対してプロットしたバッテリの放電時間曲線を示す図である。
【図８】放電／充電サイクルの数に対してプロットしたバッテリの放電時間曲線を示す図である。
【図９】監視システムを動作させる素子を示す図である。
【図１０】ホストシステムの監視システムを示す図である。
【図１１】監視システムの第１ニューラルネットワークＮＮ１の隠れ層のニューラルセルの構成を示す図である。
【図１２】第１ニューラルネットワークＮＮ１のニューラル出力セルの構成を示す図である。
【符号の説明】
１００  監視システム
１１０  充電可能なバッテリ
１２０  スマートバッテリ
１３０  ホスト装置
１４０  表示手段
１５０  時間計測及び電圧測定手段
１５０ａ  時間計測手段
１５０ｂ  電圧測定手段
１６０  マイクロプロセッサ
１７０ａ  ＲＯＭ
１７０ｂ  ＲＡＭ
ＮＮ１  第１ニューラルネットワーク
ＮＮ２  第２ニューラルネットワーク
ＮＮ３  第３ニューラルネットワーク
【図１】
0003887047.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
0003887047.tif 000005
【図５】
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【図６】
0003887047.tif 000007
【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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