(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充電周期を交互に繰り返す充電可能なバッテリに結合されたバッテリの放電／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瞬時に、予め設定されたクリティカルな放電電圧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構成された第１適応計算手段と、
前記第１適応計算手段に結合され、前記開始瞬時に、開始電圧の測定値と、この開始瞬時から開始する短時間経過後の瞬時における電圧の初期変化の測定値と、この開始瞬時前に行われたこのバッテリの放電／充電サイクルの数（以後開始数という）の測定値とを収集し、かつ、各放電周期においてこれらの開始測定値が使用可能になる瞬時から、前記第１適応計算手段に課される動作パラメータを生成し、該パラメータを前記開始測定値に基づいて自動的に適応化するように構成された第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適応計算手段が、動作状態における前記バッテリの充電／放電サイクルの各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構成され、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構成されている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適応計算手段が、各現瞬時において、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に到達するクリティカルな瞬時までに残っている経過時間の予測表示、または、この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構成されている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、前記適応計算手段が、各現瞬時において、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、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構成された第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、各放電周期において前記開始測定値が使用可能になる瞬時から、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化されるシナプス重みを、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構成された第２ニューラルネットワークとによってそれぞれ形成されている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、前記適応計算手段が、各現瞬時において、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、発生するように構成された第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、各放電周期において前記開始測定値が使用可能になる瞬時から、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化されるシナプス重みを、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構成された第２ニューラルネットワークとによってそれぞれ形成されている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適応計算手段が、各現瞬時において、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構成されている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、このシステムはホスト装置に結合され、このホスト装置内において、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され、前記表示手段が、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、または、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の残り時間の表示、または、これら二つの表示、及び必要に応じ前記バッテリの充電周期の終了の表示を行うように構成されている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って、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ＲＯＭメモリ区域と、可変測定値および第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ＲＡＭ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される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される、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、この表示手段が、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、または、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の残り時間の表示、または、これら二つの表示、および必要に応じ前記バッテリの充電周期の終了の表示を行うように構成されている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って、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ＲＯＭメモリ区域と、可変測定値および前記第１計算手段の動作パラメータを記憶し又は発生させるＲＡＭ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生成方法において、学習周期中、電圧値用の第１ニューラルネットワークの入力部に放電電圧を与えるとともに、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るデータベースを形成するために対応する瞬時を出力部に与え、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させるステップと、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させるステップとを具え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生成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、再充電可能バッテリの充電／放電サイクルの放電期間を監視し、スマートバッテリを形成する監視システムに関係する。さらに本発明は、スマートバッテリを含むホスト装置に関係する。
【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】
バッテリの製造パラメータの個別的な変動は、同タイプのバッテリの製造中の構成データの拡大によるものである。
【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充電可能バッテリの放電／充電サイクルの放電周期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、さらに各々のバッテリ形式の平均動作の関数として、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／充電サイクルの放電周期を監視するシステムを提供することである。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
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／充電サイクルの放電周期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によって解決される。
【００１８】
これら問題は、特に、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既に規定したようなシステムによって解決される。
【００１９】
これら問題は、特に、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、発生するようにも配置したことを特徴とする、前記２つの監視システムのいずれか一方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及び第２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、これら問題は、前記第１及び第２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。
【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、すなわち、これらの予測表示が、極めて正確で極めて信頼性があり、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。
【００２３】
本発明の適用モードにおいて、このような予測および適応監視システムをホストシステムに結合し、このホストシステム内で前記監視システムを、充電可能バッテリ、時間測定手段、電圧測定手段、できれば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を行うために配置し、この監視システムは、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ＲＯＭ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。
【００２４】
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。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図１１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、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。このスマートバッテリ１２０を、ホスト装置１３０に結合または組み込み、ホスト装置１３０は、放電周期において、バッテリ電圧が予め決められたクリティカルな電圧しきい値ＶTHに到達する瞬時ｔTHの表示と、さらに特に、予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHに到達する前に残っている時間の経過の表示、すなわち２つの表示をユーザに与える手段を具える。
【００２６】
図１０に関して、監視システム１００を、時間測定手段１５０ａと、バッテリ電圧測定手段１５０ｂと、できれば温度測定手段１５０ｃと、ホスト装置１３０に収容されたバッテリが受ける充電／放電サイクルの数を増加させる手段１６０とに結合する。
【００２７】
図１のＡおよびＢに関して、監視システム１００は、一方では、充電／放電サイクルにおけるバッテリの放電周期のちょうど開始時に一致する開始瞬時と呼ばれる瞬時における開始値と呼ばれる値を得る。これらの開始値は、
この開始瞬時における開始バッテリ電圧と呼ばれるバッテリ電圧Ｖｏと、
前記開始瞬時と、個々の放電周期のちょうど開始時におけるその後の瞬時ｔ′ｏ＝ｔｏ＋Δｔｏとの間の、バッテリが使用される極めて短い経過時間Δｔｏの間に測定される、開始電圧変動とも呼ばれるバッテリ電圧の変動ΔＶｏと、
前記個々の開始瞬時の前にすでに行われたバッテリの充電／放電サイクルの数Ｎｏとであり、考察しているサイクルが、新しくまだ再充電していないバッテリの最初の使用サイクルである場合、必要ならばＮｏを０（ゼロ）に等しくしてもよい。
【００２８】
このシステム１００は、他方では、この放電周期の各々の連続する現瞬時ｔにおける瞬間の値を収集してもよい。これらの瞬間の値は、
この現瞬時におけるバッテリ電圧Ｖｔである。システム１００は、各々の瞬時ｔにおいて、バッテリの温度Ｔｔを収集してもよい。
【００２９】
図１のＡおよびＢに関して、再充電可能バッテリの充電状態を監視するシステム１００の実施例を、以下に説明する。
【００３０】
本質的に監視システム１００は、開始電圧値Ｖｏ、ΔＶｏおよびＮｏと、電圧しきい値ＶTHと、できれば放電周期において測定された瞬間の値Ｖｔとを基礎として、同じ放電周期においてバッテリ電圧がこのクリティカルなしきい値ＶTHに達するクリティカルな瞬時と呼ばれる瞬時の予測表示と、さらに特に、このクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHに到達するまでに残っている経過時間ΔｔTHの予測表示とを提供する、第１および第２結合適応および予測計算手段ＮＮ１ＡおよびＮＮ２Ａ、またはＮＮ１ＢおよびＮＮ２Ｂを具え、このしきい値を、バッテリ電圧がこのしきい値ＶTHに到達する前にホストシステム１３０が、正確に知られていてホスト装置１３０の動作に正確に適合する特定の範囲に位置する動作エネルギを有するように予め決定する。
【００３１】
例I
図１のＡに示すように、第１実施例において、監視システム１００の第１および第２適応および予測計算手段を、ＮＮ１Ａと呼ばれる第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ＮＮ１Ａに直列に結合されたＮＮ２Ａと呼ばれる第２ニューラルネットワークとによって、各々形成する。
【００３２】
以下の説明において、始めに、充電／放電サイクルにおいて瞬間ｔ0で開始する放電周期を考え、予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHを固定する。
【００３３】
第１ニューラルネットは、
前記予め決められたクリティカルなしきい値を形成する電圧ＶTH用入力部を有し、例えば１秒毎の各々の現瞬時ｔにおいてこの予め決められたクリティカルな電圧しきい値ＶTHに到達する瞬時ｔTHを発生する出力部を有する。
【００３４】
図１０に関して、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａを、各々の現瞬時ｔの測定を行う時間測定手段１５０ａに結合し、現瞬時ｔと計算された瞬時の値ｔTHとの差として、
ホスト装置１３０が通常動作にあり、バッテリ１１０がこの動作ために通常の方法で放電される場合における、予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHに到達する前に残っている経過時間の値ΔｔTHを発生する計算機１６０に結合する。
【００３５】
この第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａには１３のシナプス係数または重みが存在し、これらはＷｊＡと呼ばれ、ここでｊは１から１３まで続く見出しである。これらを、この放電周期中の各々の現瞬時ｔにおいて、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａによって自動的に計算し、発生する。
【００３６】
第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａは、
放電周期の開始瞬時において測定された開始電圧Ｖｏと、
開始瞬時後、例えば１秒後に計算された短い経過時間Δｔｏ後に位置する瞬時における開始変動ΔＶｏと、
サイクルの開始数Ｎｏとに関する３つの入力部を有し、各々の現瞬時ｔにおいて第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａに自動的に伝送される１３の重みＷｊＡ用の１３の出力部を有する。
【００３７】
ニューラルネットワークＮＮ１ＡおよびＮＮ２Ａの各々を、これらの計算を成功させるように構成（または配置）すべきである。この目的と共に、これらの各々は、学習周期と呼ばれる学習手順および試験手順を受け、この周期中に、これらのシナプス係数を決定し、ある場合において固定する。
【００３８】
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ＮＮ１Ａのタスクは、放電曲線モデルを学習することである。この学習は、Ｖｔで示されるバッテリ放電電圧と、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ようにする。第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａは、その学習周期中に、関係（１ａ）、
ｔ＝Ｆｗ（Ｖｔ）                                            （１ａ）
を解く関数Ｆｗを形成し、ここでＦに割り当てられたｗは、関数Ｆが第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａの重みＷｊＡまたはシナプス係数にリンクすることを表す。
【００３９】
ニューラルネットワークＮＮ１Ａを形成し、非線形関数Ｆｗを発生する。
【００４０】
図２に関して、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａは、
−１に選択すべきしきい値電圧を入力する第１ニューラルセルＮＥ０および瞬時ｔにおける電圧値Ｖｔを入力する第２ニューラルセルＮＥ１を含む２つのニューラルセルによって形成される入力層と、
−１に選択すべきしきい値を入力する第１隠れニューラルセルＮＣＯおよびＮＣ１ないしＮＣ４で示される４つの隠れニューラルセルを含む５つのニューラルセルの隠れ層と、
ＮＳで示される単独のニューラルセルを有する出力層とを具える。
【００４１】
したがって、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａの学習手順中、その入力部ＮＥ１が瞬間の電圧値Ｖｔを受けるのが認められ、この同じ入力部が、現使用中のクリティカルな電圧しきい値ＶTHの値を受ける。
【００４２】
ＮＣ１ないしＮＣ４で示される各々の隠れニューラルネットワークの等しい構造および動作を慣例的な（標準的な）ニューロンのセルとし、例として隠れセルＮＣ１を示す図１２によって説明する。
【００４３】
各々の所定の隠れニューロンＮＣｉは、その入力部において、ＷｊＡに関する１３の重みの１つである入力重みまたは入力シナプス係数を有する電圧Ｖｔを受け、ＷｊＡに関する１３の重みの他の１を示す、その値として定数″−１″を有するしきい値を受ける。見出し″ｉ″は、個々の隠れニューラルセルＮＣ１ないしＮＣ４の見出し１ないし４である。各々の隠れニューロンＮＣｉは、１３の重みＷｊＡの１つを示す入力信号のΣで示す重み付けされた和を発生し、中間出力信号Ｅｉ（Ｖｔ）を計算する。
【００４４】
各々の隠れニューロンＮＣ１ないしＮＣ４は、この中間出力信号Ｅｉ（Ｖｔ）を、Ｓｉで示される活性化関数を経て伝送し、関係（２ａ）、
Ｓｉ（Ｖｔ）＝Ｓｉ［Ｅｉ（Ｖｔ）］                          （２ａ）
に従ってＳｉ（Ｖｔ）で示される出力信号を計算する。
【００４５】
したがって各々の隠れニューロンの活性化関数Ｓｉ（Ｖｔ）を、依然としてより良く決定すべきである。可能な活性化関数を、非線形関数の組から選択された関数にのみ適合させることができる。
【００４６】
活性化関数Ｓｉを、好適にはシグモイダル関数″ｔａｎｈ″とし、これは、後に示すように形成すべき放電曲線の形状に良好に適合するタンジェンシャルハイパボリック関数に等しい。
【００４７】
単独の出力ニューロンＮＳの構造を、図１３によって示す。すべての隠れニューロンＮＣｉの出力信号Ｓｉ（Ｖｔ）のΣで示す重み付けされた和を、シナプス係数ＷｊＡを使用することによって実現し、この和に隠れセルＮＣ０から来る″−１″のしきい値の値を加え、このしきい値は、出力ニューロンにおいて、シナプス係数ＷｊＡの１つを経て導入される。
【００４８】
したがってこの出力ニューロンＮＳは、所定の中間出力信号Ｅｓ（Ｖｔ）を与える重み付けされた和Σを最初に発生する。
【００４９】
次に、出力ニューロンＮＳは、この中間出力信号Ｅｓ（Ｖｔ）をＬｓで示す活性関数を経て伝送し、関係（３ａ）、
Ｆｗ（Ｖｔ）＝Ｌｓ［Ｅｓ（Ｖｔ）］                          （３ａ）
にしたがって、Ｆｗ（Ｖｔ）で示される最終的な出力信号を計算する。
【００５０】
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。
【００５１】
各々の隠しニューロンＮＣｉの重みの表記を、出力ニューロンＮＳの入力重みの表記として、図２において示す。これらの重みＷ１ＡないしＷ１３Ａの組を、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａによって伝送される１３の重みＷｊＡの組によって形成する。
【００５２】
図６に関して、例として選択したニッケルカドミウムバッテリの慣例的な放電曲線は、分における時間ｔに対してプロットしたボルトにおける電圧Ｖｔを示す。この曲線は、例えば最初の１００分であるバッテリの第１動作周期において急勾配を示し、次の１００ないし５００分の間は僅かな勾配が続き、最後の５００分以降は再び急勾配が続く。勿論、この放電曲線がすべて例によって与えられていることは明らかである。
【００５３】
しかし、本システムにおいては、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａが、バッテリの電圧Ｖｔの関数Ｆｗである時間ｔを発生するように導く学習周期を受けるようにする。
【００５４】
したがって、この説明に関する放電曲線の一例を図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、単に、図６の時間軸における値を図７のＹ軸に持ってきて、図６のＹ軸における値を図７の時間軸に持ってきてプロットしたものである。この放電曲線は、曲線″ｔａｎｈ″の形状に近い形状を有することが理解できる。したがって、シグモイダルの関数は、隠れ層のニューロンにおける活性化関数を実現するのに好適である。
【００５５】
したがって図７は、ボルトにおける電圧Ｖｔに対してプロットした分における時間ｔを与える放電曲線を示し、ほぼ平坦な末端部分と、急勾配を有する中央部分とを示す。したがって、関係（１ａ）の放電曲線の中央部分は、活性関数が急勾配を有する隠れ層の２つの第１ニューラルセルＣＮ１、ＣＮ２によってモデル化され、これらの曲線の末端部分は、より緩い傾斜を有する活性化関数を示す次の隠れニューラルセルＣＮ３、ＣＮ４によってモデル化される。
【００５６】
活性化関数を有し、相当異なった傾斜を示す隠れセルの存在は、予め決められた異なったタスクを実行する場合に各々の隠れセルを指定するのに等しい。ニューラルネットワークＮＮ１Ａが、同じレベルの性能を有する関数Ｆｗを発生するタスクを、この指定なしに学習できることは、明らかであろう。しかし、本発明によれば、各々のセルは、予め決められたタスクに使用されるため、ニューラルネットワークＮＮ１Ａの学習周期は、大幅に短くなることが分かっている。
【００５７】
隠れセルＮＣ１、ＮＣ２の活性化関数Ｓｉの傾斜を、例えば、７，０としてもよく、次の隠れセルＮＣ２Ａ、ＮＣ４Ａの活性化関数の傾斜を２，０としてもよい。
【００５８】
第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａの学習周期の間、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、多数のＮの放電サイクルの一分毎に、同じ形式、例えばニッケルカドミウムバッテリの多数のバッテリ１１０に関して記録する。
【００５９】
例において、２０個のバッテリを使用し、１４０回の充電／放電サイクルを受けさせる。充電周期は、１６時間続く。バッテリを、その電圧Ｖｏ＝９Ｖの場合、完全に充電されていると考え、その電圧がＶTH＝６Ｖに到達した時、クリティカルな放電しきい値に到達したと考える。この方法によって、２０×１４０＝２８００の放電曲線を、各々の曲線が１６００点を示すように記録する。
【００６０】
各々の曲線は、異なったネットワークＮＮ１Ａを示す。したがって、学習周期において、２８００のネットワークが開始化され、すなわち曲線毎に１つのネットワークが開始化される。各々の曲線において、例えば半分の点、すなわち８００点を、対応するニューラルネットワークの学習に使用し、他の半分の点、すなわち他の８００点を、前記ニューラルネットワークの試験に使用する。
【００６１】
学習周期および試験から成るこの学習周期の開始において、２８００のニューラルネットワークＮＮ１Ａの各々の１３の重みＷｊＡを、ＲＡＭメモリ領域に記憶する。
【００６２】
前記ＲＡＭを、図１１において１７０ｂで示す。
【００６３】
これらに基づいて、メモリ内の１３の重みＷｊＡのバッチの値は、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａの学習のためのデータベースを形成する。
【００６４】
第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａのタスクは、バッテリ放電電圧に応じたパラメータ間の関係を学習することである。したがって、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａは、
以前のサイクル数Ｎｏと、
所定の放電曲線の第１に記録された電圧Ｖｏと、
この放電曲線の開始における傾斜ΔＶｏとを受け、これらの測定に基づいて、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂの動作に必要な１３の重みＷｊＡを計算することができる。この関係を、関係（４ａ）、すなわち、
ＷｊＡ＝Ｇ（Ｖｏ，ΔＶｏ，Ｎｏ）                            （４ａ）
によって表すことができる。
【００６５】
図３に関して、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａの構造は、そのタスクによって命令される。このニューラルネットワークＮＮ２Ａは、
値Ｖｏ、ΔＶｏおよびＮｏ用の３つの入力セルＮＥ１、ＮＥ２、ＮＥ３と、−１のしきい値用の入力セルＮＥ０とを有する入力層において、
計算すべき１３の重みＷｊＢの各々のための１３の出力セルＮＳ１ないしＮＳ１３と、
ＮＣ１ないしＮＣ８で示される８個の隠れニューラルセルと、−１のしきい値用の隠れセルＮＣＯとを有する単一の隠れ層とを具える。
【００６６】
本発明によれば、開始値ＶｏおよびΔＶｏによって形成される入力信号は、これらが、バッテリの特性に最も感応する値であると考えられるため、明確に決定される。
【００６７】
サイクルの開始数Ｎｏによって形成される第３入力信号も、バッテリが充電／放電サイクルをより多く受けると、耐用年数がより短くなり、すなわち、再充電の効果がより少なくなり、放電がより早くなることによる、バッテリのエージング効果を、この信号によって考慮することができるため、明確に決定される。このエージングの効果を図８に示し、この図は、サイクルの開始数Ｎｏに対してプロットした、開始瞬時からクリティカルなしきい値ＶTHに到達するまでの平均放電周期ｔTHを示す。
【００６８】
この第２ニューラルネットワークのＷｎ２Ａと呼ばれるシナプス係数または重みを、その学習周期中に固定し、図１１において１７０ａで示されるＲＯＭメモリ領域に記憶する。
【００６９】
ニューラルネットワークＮＮ２Ａに用いられる計画は、非線形タンジェンシャルハイパボリック関数″ｔａｎｈ″を活性化する機能を有する８個の隠れセルを有するこのようなネットワークが、これらに割り当てられたタスクを適切に処理できることを示した。
【００７０】
第１ニューラルネットワークの出力セルＮＳに違いが生じる場合、第２ニューラルネットワークＮＮ２ＡのＮＳ１ないしＮＳ１３で示される出力セルは、非線形活性化関数、好適には″ｔａｎｈ″を有することに注意されたい。
【００７１】
第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａと同様に、この第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａは、そのシグモイダル活性化関数の傾斜が互いに異なっている隠れセルを有する。この実施例によって、多数の隠れセルを使用しなくてもよくなる。
【００７２】
したがって、第２ニューラルネットワークを、２８００の記録された曲線による第１ニューラルネットワークの学習によって、１４００のベクトルが１３の重み値を発生するのに使用され、他に発生された１４００のベクトルは、試験に使用される。
【００７３】
試験手順を、以下の方法において実現する。学習バッチに属さない１４００のベクトルに関して、対応する開始値Ｖｏ、ΔＶｏおよびＮｏを、第２ニューラルネットワークの入力部に印加する。このネットワークは、１３の重み値ＷｊＢの出力ベクトルを計算する。
【００７４】
この試験手順に続いて、これらの１３の重み値を、予め決められたクリティカルな放電電圧値ＶTH＝６Ｖをその入力部ＥＣ１に印加するのと同時に、ニューラルネットワークＮＮ１Ａに用いる。この第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａは、試験曲線の放電時間と比較される放電時間ｔTHに自動的に適合される予測値を計算する。
【００７５】
再充電可能バッテリ監視システム
監視システム１００は、開始モードおよび現使用モードと呼ばれる２つの動作モードを有する。
【００７６】
開始モードは、バッテリ１１０が、充電または再充電手順を終了していて、したがって放電を開始する時毎に利用される。バッテリ１１０が動作する瞬間、開始電圧Ｖｏをすぐに記録する。次に、極めて短い時間経過ｔｏ−ｔ′ｏ＝Δｔｏ、好適には正確に１秒の後、ｔ′ｏの瞬時において、バッテリ電圧を再び記録し、Ｖ′ｏで示される値を生じ、開始電圧の差Ｖｏ−Ｖ′ｏ＝ΔＶｏを、例えば、図１０および５Ｂにおいて示される計算機１６０によって計算する。次に、計算機１６０を増分して計算された開始数Ｎｏのサイクルが行われるのと同時に、２つの値ＶｏおよびΔＶｏを、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａに入力部に印加し、次にこの第２ニューラルネットワークＮＮ２Ａは、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａに印加すべき１３の重み値のベクトルＷｊＡを計算する。
【００７７】
現使用モードは、放電周期自体の間に利用される。この現使用モードにおいて、電圧Ｖｔを測定する必要はない。第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａの入力部ＥＣ１は、電圧ＶTH＝６Ｖを受ける。次に、バッテリがこの予め決められたクリティカルな電圧しきい値に到達する前に残っている経過時間ΔｔTHを、瞬時ｔTHと瞬時ｔとの差として計算し、ここで、
ｔTHを、入力部がＶTH＝６Ｖに設定された時のネットワークＮＮ１Ａの出力信号とし、
ｔを、図１０に示す測定手段１５０ａによって供給される測定時間とする。
【００７８】
この時間差の計算を、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａか、別個の計算部分か、好適には図１０および５Ｂにおいて示されるマイクロプロセッサによって形成される計算機１６０かによって行うことができる。
【００７９】
例II
図１のＢに示すように、第２実施例において、監視システム１００は、ＮＮ１Ｂと呼ばれる第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に直列に結合されたＮＮ２Ｂと呼ばれる第２ニューラルネットワークとを具える。
【００８０】
以下の記述において、充電／放電サイクルにおける瞬時ｔｏにおいて開始する放電周期を第１に考慮し、予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHを固定する。
【００８１】
ここで第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂは、各々、
予め決められたクリティカルな電圧しきい値ＶTHと、
この現瞬時ｔにおけるバッテリの温度Ｔｔとを受ける２つの入力部を有し、１分毎の各々の現瞬時ｔにおいて、この予め決められたクリティカルな電圧しきい値ＶTHに到達する瞬時ｔTHを出力する出力部を有する。
【００８２】
図１０に関して、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａを、各々の現瞬時ｔの測定を行う時間測定手段１５０ａに結合し、この時間測定手段１５０ａを、現瞬時ｔと計算された瞬時ｔTHの値との差として、
通常動作において予め決められたクリティカルな放電電圧しきい値ＶTHに到達するまでに残っている経過時間の値ΔｔTHを発生する計算機１６０に結合する。
【００８３】
この第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂのシナプス係数または重みＷｊＢを、この放電周期中の各々の現瞬時ｔにおいて、ちょうどすでに説明した第１動作モードにおいて計算したように自動的に計算し、発生する。
【００８４】
第２ニューラルネットワークＮＮ２Ｂは、
放電周期の開始瞬時において測定された開始電圧Ｖｏと、
短い経過時間Δｔｏ、例えば１分における開始変動ΔＶｏと、
開始サイクル数Ｎｏとを受ける３つの入力部を有し、
ここでは、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂに伝送される１７の重みＷｊＢ用の１７の出力部を有する。
【００８５】
ニューラルネットワークＮＮ１ＢおよびＮＮ２Ｂの各々を、これらの計算を成功させ、これらの出力信号を発生するように構成すべきである。この目的のために、これらの各々に、学習手順と、これらのシナプス係数を決定し、特定の場合において固定する学習周期と呼ばれる試験手順とを受けさせる。
【００８６】
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ＮＮ１Ｂのタスクは、放電曲線モデルを学習することである。この学習により、バッテリ放電電圧Ｖｔと、温度Ｔｔと、バッテリがこの温度Ｔｔに関してこの電圧Ｖｔに到達する現瞬時ｔと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ＮＮ１Ｂは、その学習周期の間、関係（１ｂ）、
ｔ＝Ｆｗ（Ｖｔ，Ｔｔ）                                      （１ｂ）
を解く関数Ｆｗを形成し、ここで、Ｆに割り当てられたｗは、関数Ｆがシナプス係数によって第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂの重みＷｊＢにリンクしていることを表している。
【００８７】
図４に関して、監視システム１００の第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂは、
−１に固定されたしきい値電圧を入力する第１ニューラルセルＥＣＯと、瞬時ｔにおける電圧値Ｖｔを入力する第２ニューラルセルＥＣ１と、この同じ瞬時ｔにおける温度Ｔｔを入力する第３ニューラルセルＥＣ２とを含む３つのニューラルセルによって形成された入力層と、
−１に固定されたしきい電圧を入力第１隠れニューラルセルＮＣＯと、第１監視システム１００における場合として、ＮＣ１ないしＮＣ４で示される４つの隠れニューラルセルとを含む５つのニューラルセルの隠れ層と、
ＮＣで示される単一のニューラルセルを有する出力層とを具える。
【００８８】
２つのニューラルネットワークＮＮ１ＢおよびＮＮ２Ｂの各々の学習周期および試験周期は、放電電流を種々の異なった温度に関して学習することを除いて、監視システムの第１実施例のニューラルネットワークＮＮ１ＡおよびＮＮ２Ａの学習および試験周期と同様に始まる。
【００８９】
この第１ニューラルネットワークの重みをＷｊＢで示し、これらは１７個ある。見出し″ｊ″は、番号１ないし１７を表す。
【００９０】
各々の所定の隠れニューロンＮＣｉは、入力部において、ＷｊＢで示す重みの１つを有する電圧Ｖｔと、重みＷｊＢの他の１つを有する温度とを受け、重みＷｊＢの他の１つが割り当てられたその値として定数″−１″を有するしきい値も受ける。見出し″ｉ″は、個々の隠れニューラルセルＮＣ１ないしＮＣ４の見出し１ないし４である。各々の隠れニューロンＮＣｉは、監視システム１００の第１実施例に関連して説明したように、重み付けされた和を発生し、中間出力信号を計算する。
【００９１】
各々の隠れニューロンＮＣ１ないしＮＣ４は、この重み付けされた和を、Ｓｉで示される活性化関数を経て伝送し、すでに説明したようにＳｉ（Ｖｔ，Ｔｔ）で示される出力信号を計算し、ここでは温度を考慮する。
【００９２】
活性化関数Ｓｉは、依然としてこの第２実施例において、形成すべき放電曲線の形状に極めて良好に適合するタンジェンシャルハイパボリック関数を表すシグモイダル関数″ｔａｎｈ″である。したがって、隠れ層において、４つのニューラルセルＣＮ１ないしＣＮ４は、非線形関数ｔａｎｈを示す。
【００９３】
単一の出力ニューロンＮＳの構造は、すべての隠れニューロンＮＣｉの出力信号Ｓｉ（Ｖｔ，Ｔｔ）の重み付けされた和を形成する。これを、シナプス係数ＷｊＢを使用し、隠れセルＮＣ０から出力ニューロンＮＳに、シナプス係数ＷｊＢの１つを経て伝送して入力されるしきい値″−１″の値を加算して行う。
【００９４】
出力ニューロンＮＳは、この重み付けされた和を、Ｌｓで示される活性化関数を経て伝送し、Ｆｗ（Ｖｔ，Ｔｔ）で示される出力信号を計算する。この出力ニューロンの活性化関数Ｌｓは、線型である。したがって出力ニューロンＮＳの出力信号を、発生させようとする関数Ｆｗとする。
【００９５】
各々の隠れニューロンＮＣｉの重みの表記を、図４において、出力ニューロンＮＳの入力重みの表記として示す。Ｗ１ＢないしＷ１７Ｂで示されるこれらの重みの組を、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ｂによって伝送される１７の重みＷｊＢの組によって形成する。
【００９６】
この説明に対して興味深い放電曲線の例を、図９において示す。この曲線は、パラメータとして選択された温度Ｔの種々の値Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３に関して、バッテリ電圧Ｖｔに対してプロットされた時間ｔを示す。これらの放電曲線の各々は、′ｔａｎｈ′の形状に近い形状を有する。したがって、シグモイダル関数は、隠れ層のニューロンにおける活性化関数を実現するのに好適である。
【００９７】
例I においては、放電曲線の中央部分を、活性化関数が急勾配を有する隠れ層の２つの第１ニューラルセルＣＮ１、ＣＮ２によってモデル化し、これらの曲線の末端部分を、より緩やかな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ＣＮ３、ＣＮ４によってモデル化する。
【００９８】
この例IIにおいて、図５に関して、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ｂのタスクは、バッテリの放電中のパラメータ間の関係を学習することである。したがって、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ｂは、
充電／放電サイクルの開始数と呼ばれる以前のサイクル数Ｎｏと、
所定の放電曲線の記録された最初の電圧Ｖｏと、
この放電曲線の開始時における勾配ΔＶｏとを受け、これらの測定に基づいて、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂの動作に必要な１７の重みＷｊＢを計算できるようにする。この関係を、関数（４ｂ）、
ＷｊＢ＝Ｇ（Ｖｏ，ΔＶｏ，Ｎｏ）                            （４ｂ）
において表す。
【００９９】
図５に関して、第２ニューラルネットワークＮＮ２Ｂの構造に、そのタスクによって命令する。このネットワークＮＮ２Ｂは、
値Ｖｏ、ΔＶｏ、Ｎｏを受ける３つの入力セルＥＣ１、ＥＣ２、ＥＣ３と、−１のしきい値を受ける入力セルＥＣ０と、
計算すべき１７の重みＷｊＢの各々に関する１７の出力セルと、
ＮＣ１ないしＮＣ８で示される８個の隠れニューラルセルと、−１のしきい値に関する隠れセルＮＣＯとを有する単一の隠れ層とを具える。
【０１００】
この例IIにおいて、ニューラルネットワークおよびこれらの動作モードおよび現使用に伴うことは、第１ニューラルネットワークＮＮ１Ｂの入力信号Ｔｔを考慮する場合、例I におけるのと同様である。
【０１０１】
例III
バッテリの充電状態の監視システムの実施例において、第１ニューラルネットワークは、出力部において、クリティカルな電圧しきい値ＶTH到達する瞬時ｔTHの表示か、残っている経過時間の表示かを独立に、または２つの表示を発生することができる。
【０１０２】
実際には、瞬時ｔTHの表示は、瞬時ｔと瞬時ｔTHの差としての経過時間ΔｔTHを計算できるようにするために、第１ニューラルネットワークＮＮ１ＡまたはＮＮ１Ｂの入力部がしきい値ＶTH＝６Ｖに設定される場合、いわゆる現使用モードにおいて必然的に計算される。この差を、第１ニューラルネットワークに加えて、図１０および５Ｂにおいて１６０で示される計算機によっても計算することができる。したがって、瞬時ｔTHのこの表示を、ホストシステムのユーザに、何時かを表示する適切な表示手段１４０によって与えることができる。
【０１０３】
さらに、放電周期後、バッテリは充電周期を受け、この周期は、バッテリにおける電圧が、例えば９Ｖである開始値Ｖｏに到達したときに完了する。この例において、前記表示手段は、バッテリの再充電が終了したことを表示してもよい。
【０１０４】
例IV
図１１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ＮＮ１Ａ、ＮＮ２Ａ、ＮＮ１Ｂ、ＮＮ２Ｂ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ＷＮ２Ａ、ＷＮ２Ｂ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ＷｊＡ，ＷｊＢ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。
【０１０５】
図１１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ＶｔTH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現瞬時ｔの表示も行うことができる。これら表示手段は、バッテリの充電周期において、バッテリが開始電圧Ｖｏに達した場合に、この充電周期が終了したことを示す表示をを行うこともできる。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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第１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第２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１ニューラルネットワークを表す図である。
【図５】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】電圧および温度に対してプロットした放電時間曲線を示す図である。
【図１０】監視システムを動作させる素子を示す図である。
【図１１】ホストシステムの監視システムを示す図である。
【図１２】監視システムの第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａの隠れ層のニューラルセルの構成を示す図である。
【図１３】第１ニューラルネットワークＮＮ１Ａ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
１５０ｃ  温度測定手段
１６０  マイクロプロセッサ
１７０ａ  ＲＯＭ
１７０ｂ  ＲＡＭ
ＮＮ１Ａ、ＮＮ１Ｂ  第１ニューラルネットワーク
ＮＮ２Ａ、ＮＮ２Ｂ  第２ニューラルネットワーク
【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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