(57)【要約】【課題】  バッテリの状態を推定する方法及び装置が開示される。【解決手段】  一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置は前記センシングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記センシングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるストレスパターンを抽出し、前記特徴付けられたストレスパターンを用いて前記バッテリの寿命を推定し得る。【選択図】      図１０
2016133514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センシングデータからバッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記センシングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるストレスパターンを抽出するストレスパターン抽出部と、
前記特徴付けられたストレスパターンを用いて前記バッテリの寿命を推定する寿命推定部と、
を含む、バッテリ寿命推定装置。
【請求項２】
前記センシングデータは、
前記バッテリの前記センシングデータを測定する複数のセンサを含むセンサシステムにより測定される、前記バッテリの物理的特徴のリアルタイム測定値である、又は
前記バッテリの対応特徴を測定する個別センサから検知された前記バッテリの電圧データ、電流データ又は温度データのうち少なくとも１つである、請求項１に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項３】
前記寿命推定部は、前記分類された他のストレスにより、学習パラメータが適用された学習器に特性データを提供してリアルタイムに前記バッテリの前記寿命を推定し、
前記学習パラメータは、以前時間のバッテリトレーニングセンシングデータに対してトレーニングされる、請求項１又は２に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項４】
前記ストレスパターン抽出部は、レインフロー計数法を用いて前記センシングデータから、時間による前記センシングデータの値の変化を個別的に示す複数のサイクルを示す前記ストレスパターンを抽出する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項５】
前記ストレスパターン抽出部は、決定されたパラメータの複数のレベルから前記複数のサイクルそれぞれのためのレベルを抽出して前記分類を行い、
前記それぞれのレベルに基づいて、前記ストレスパターンの特性を示す特性データを生成する、請求項４に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項６】
前記ストレスパターン抽出部は、前記複数のサイクルのうち前記複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行う、請求項５に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項７】
前記パラメータは、前記複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つを含む、請求項５に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項８】
前記ストレスパターン抽出部は、
複数の組合パラメータを生成し、前記複数の組合パラメータそれぞれは、サイクルのための前記複数の決定されたパラメータそれぞれに対する個別的なレベルを示し、
前記複数のサイクルのうち、前記複数の組合パラメータそれぞれに対応する決定されたパラメータを有するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行う、請求項５に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項９】
前記ストレスパターン抽出部は、前記複数のサイクルの他のサイクルパターンに他の加重値を適用して前記サイクルの個数を決定する、請求項８に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１０】
前記他のサイクルパターンは、フルサイクルパターン及びハーフサイクルパターンを含む、請求項９に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１１】
前記特性データの次元を減少させる次元変換部をさらに含み、
前記寿命推定部は、所定の学習パラメータが適用された所定の学習器に前記次元が減少した特性データを入力して前記バッテリの寿命を推定する、請求項５又は８に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１２】
前記ストレスパターン抽出部は、複数の所定の周期の間特性データが生成されるように所定の周期で前記特性データを生成する、請求項５に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１３】
通信インタフェースをさらに含み、
前記寿命推定部は、前記所定の学習パラメータを通信インタフェースを介して外部装置から受信し又は前記所定の学習パラメータを予め格納する格納部から取得し、前記所定の学習器に適用する、請求項１１に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１４】
前記以前時間に前記バッテリのための前記バッテリトレーニングセンシングデータを取得するトレーニングデータ取得部と、
前記バッテリトレーニングセンシングデータから前記バッテリに印加されたストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記バッテリトレーニングセンシングデータで表示される互いに異なるストレスを分類することによって特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するトレーニングストレスパターン抽出部と、
前記特徴付けられるトレーニングストレスパターンに基づいて前記学習パラメータを決定する学習パラメータ決定部と、
をさらに含む、請求項３に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１５】
バッテリのためのトレーニングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記トレーニングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するトレーニングストレスパターン抽出部と、
前記特徴付けられたトレーニングストレスパターンを用いて学習パラメータを決定する学習パラメータ決定部であって、前記学習パラメータは、前記バッテリの寿命の推定に用いるために決定される、学習パラメータ決定部と、
を含む、バッテリ寿命推定装置。
【請求項１６】
前記トレーニングデータは、前記バッテリの物理的特徴の以前測定から誘導される、請求項１５に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１７】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、レインフロー計数方式を用いて前記トレーニングデータから時間による前記トレーニングデータの値の変化を個別的に示す複数のサイクルを示す前記トレーニングストレスパターンを抽出する、請求項１５又は１６に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１８】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、
決定されたパラメータの複数のレベルから前記複数のサイクルそれぞれのためのレベルを抽出して前記分類を行い、
特性データが前記トレーニングストレスパターンの特性を示すように、前記複数のサイクルのうち前記複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成する、請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項１９】
前記パラメータは、前記複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２０】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、
複数の組合パラメータを生成し、前記複数の組合パラメータそれぞれは、サイクルのための前記複数の決定されたパラメータそれぞれに対する個別的なレベルを示し、
前記複数のサイクルのうち、前記複数の組合パラメータそれぞれに対応する決定されたパラメータを有するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行う、請求項１８に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２１】
前記学習パラメータ決定部は、前記特性データを所定の学習器に入力して前記学習パラメータを抽出する、請求項１８に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２２】
前記学習パラメータ決定部は、
前記学習パラメータを通信インタフェースを用いて外部装置に送信する、又は
前記抽出された学習パラメータを格納部に格納する、請求項１９に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２３】
バッテリの取得されたセンシングデータから前記バッテリの他のストレスを分類する特性データを生成する少なくとも１つのプロセシングデバイスを用いるストレスパターン抽出部と、
前記特性データに基づいて前記バッテリの寿命を推定して出力する少なくとも１つのプロセシングデバイスを用いる寿命推定部と、
を含む、バッテリ寿命推定装置。
【請求項２４】
前記センシングデータは、前記バッテリの前記センシングデータを測定する複数のセンサを含むセンサシステムにより測定される、前記バッテリの物理的特徴のリアルタイム測定値である、請求項２３に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２５】
前記寿命推定部は、学習パラメータが適用された学習器に前記特性データを提供してリアルタイムに前記バッテリの寿命を推定し、
前記学習パラメータは、以前時間のバッテリトレーニングセンシングデータに対して以前にトレーニングされる、請求項２３又は２４に記載のバッテリ寿命推定装置。
【請求項２６】
バッテリの物理的特徴に対するセンシングデータを取得するステップと、
前記センシングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態変化を示し、前記センシングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるストレスパターンを抽出するステップと、
前記特徴付けられたストレスパターンを用いて前記バッテリの寿命を推定するステップと、
を含む、バッテリ寿命推定方法。
【請求項２７】
バッテリの物理的特徴に対するトレーニングデータを取得するステップと、
前記トレーニングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態変化を示し、前記トレーニングデータに示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するステップと、
前記特徴付けられたトレーニングストレスパターンに基づいて学習パラメータを決定するステップであって、前記学習パラメータは、前記バッテリの寿命の推定に用いるために決定される、ステップと、
を含む、バッテリ寿命推定方法。
【請求項２８】
請求項２６又は２７に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムが記録されたコンピュータで読み出し可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の実施形態はバッテリの状態を推定する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
環境問題及びエネルギー資源問題が話題になりつつ、そのうち電気自動車が未来の運送手段として脚光を浴びている。電気自動車は、充放電可能な複数の２次電池が１つのパックに形成されているバッテリを主動力源として利用するため、排気ガスが全くなくて騒音が小さいという長所がある。
【０００３】
電気自動車において、バッテリはガソリン自動車のエンジン及び燃料タンクのような役割を果たすため、電気自動車ユーザの安全のためにバッテリ状態を確認することが重要である。
【０００４】
最近は、より正確にバッテリの状態を確認しながら、ユーザの便宜性を増大させるための研究が続いている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一実施形態は、バッテリの状態を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一側面に係るバッテリ状態推定装置は、センシングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記センシングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるストレスパターンを抽出するストレスパターン抽出部と、前記特徴付けられたストレスパターンを用いて前記バッテリの寿命を推定する寿命推定部とを含む。
【０００７】
前記バッテリの前記センシングデータを測定する複数のセンサを含むセンサシステムをさらに含み、前記センシングデータは、前記バッテリの物理的特徴のリアルタイム測定値であってもよい。
【０００８】
前記寿命推定部は、前記分類された他のストレスにより、学習パラメータが適用された学習器に特性データを提供してリアルタイムに前記バッテリの前記寿命を推定し、前記学習パラメータは、以前時間のバッテリトレーニングセンシングデータに対してトレーニングされてもよい。
【０００９】
前記センシングデータは、前記バッテリの対応特徴を測定する個別センサから検知された前記バッテリの電圧データ、電流データ又は温度データのうち少なくとも１つであってもよい。
【００１０】
前記ストレスパターン抽出部は、レインフロー計数法を用いて前記センシングデータから、時間による前記センシングデータ値の変化を個別的に示す複数のサイクルを示す前記ストレスパターンを抽出してもよい。
【００１１】
前記ストレスパターン抽出部は、決定されたパラメータの複数のレベルから前記複数のサイクルそれぞれのためのレベルを抽出して前記分類を行い、前記それぞれのレベルに基づいて、前記ストレスパターンの特性を示す特性データを生成してもよい。
【００１２】
前記ストレスパターン抽出部は、前記複数のサイクルのうち前記複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行ってもよい。
【００１３】
前記パラメータは、前記複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００１４】
前記ストレスパターン抽出部は、複数の組合パラメータ（前記複数の組合パラメータそれぞれは、サイクルのための前記複数の決定されたパラメータそれぞれに対する個別的なレベルを示す）を生成し、前記複数のサイクルのうち、前記複数の組合パラメータそれぞれに対応する決定されたパラメータを有するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行ってもよい。
【００１５】
前記ストレスパターン抽出部は、前記複数のサイクルの他のサイクルパターンに他の加重値を適用して前記サイクルの個数を決定してもよい。
【００１６】
前記他のサイクルパターンは、フルサイクルパターン及びハーフサイクルパターンを含んでもよい。
【００１７】
前記特性データの次元を減少させる次元変換部をさらに含み、前記寿命推定部は、所定の学習パラメータが適用された所定の学習器に前記次元が減少した特性データを入力して前記バッテリの寿命を推定してもよい。
【００１８】
前記ストレスパターン抽出部は、複数の所定の周期の間特性データが生成されるように所定の周期で前記特性データを生成してもよい。
【００１９】
前記寿命推定部は、所定の学習パラメータが適用された所定の学習器に前記特性データを入力して前記バッテリの寿命を推定してもよい。
【００２０】
前記特性データの次元を減少させる次元変換部をさらに含み、前記寿命推定部は、前記所定の学習器に前記次元変換部で次元が減少した特性データを入力して前記バッテリの寿命を推定してもよい。
【００２１】
通信インタフェースをさらに含み、前記寿命推定部は、前記通信インタフェースを用いて前記所定の学習パラメータを外部装置から受信し、前記受信した所定の学習パラメータを前記所定の学習器に適用してもよい。
【００２２】
前記所定の学習パラメータを予め格納する格納部をさらに含み、前記寿命推定部は、前記格納部から前記所定の学習パラメータを取得し、前記取得された所定の学習パラメータを前記所定の学習器に適用してもよい。
【００２３】
前記寿命推定部は、前記分類された他のストレスにより、学習パラメータが適用された学習器に特性データを提供してリアルタイムに前記バッテリの寿命を推定し、前記学習パラメータは、以前時間のバッテリトレーニングセンシングデータに対してトレーニングされ、前記バッテリ寿命装置は、前記以前時間に前記バッテリのための前記バッテリトレーニングセンシングデータを取得するトレーニングデータ取得部と、前記バッテリトレーニングセンシングデータから前記バッテリに印加されたストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記バッテリトレーニングセンシングデータで表示される互いに異なるストレスを分類することによって特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するトレーニングストレスパターン抽出部と、前記特徴付けられるトレーニングストレスパターンに基づいて前記学習パラメータを決定する学習パラメータ決定部とをさらに含んでもよい。
【００２４】
他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置は、バッテリのためのトレーニングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態の変化を示し、前記トレーニングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するトレーニングストレスパターン抽出部と、前記特徴付けられたトレーニングストレスパターンを用いて学習パラメータ（前記学習パラメータは、前記バッテリの寿命の推定に用いるために決定される）を決定する学習パラメータ決定部とを含む。
【００２５】
前記トレーニングデータは、前記バッテリの物理的特徴の以前測定から誘導されてもよい。
【００２６】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、レインフロー計数方式を用いて前記トレーニングデータから時間による前記トレーニングデータ値の変化を個別的に示す複数のサイクルを示す前記トレーニングストレスパターンを抽出してもよい。
【００２７】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、決定されたパラメータの複数のレベルから前記複数のサイクルそれぞれのためのレベルを抽出して前記分類を行い、特性データが前記トレーニングストレスパターンの特性を示すように、前記複数のサイクルのうち前記複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成してもよい。
【００２８】
前記パラメータは、前記複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００２９】
前記トレーニングストレスパターン抽出部は、複数の組合パラメータ（前記複数の組合パラメータそれぞれは、サイクルのための前記複数の決定されたパラメータそれぞれに対する個別的なレベルを示す）を生成し、前記複数のサイクルのうち、前記複数の組合パラメータそれぞれに対応する決定されたパラメータを有するサイクルの決定された個数に基づいて前記特性データを生成して前記分類を行ってもよい。
【００３０】
前記学習パラメータ決定部は、前記特性データを所定の学習器に入力して前記学習パラメータを抽出してもよい。
【００３１】
通信インタフェースをさらに含み、前記学習パラメータ決定部は、前記通信インタフェースを用いて前記学習パラメータを外部装置に送信してもよい。
【００３２】
格納部をさらに含み、前記学習パラメータ決定部は、前記抽出された学習パラメータを前記格納部に格納してもよい。
【００３３】
更なる実施形態に係るバッテリ寿命推定装置は、バッテリの取得されたセンシングデータから前記バッテリの他のストレスを分類する特性データを生成する少なくとも１つのプロセシングデバイスを用いるストレスパターン抽出部と、前記特性データに基づいて前記バッテリの寿命を推定して出力する少なくとも１つのプロセシングデバイスを用いる寿命推定部とを含む。
【００３４】
前記バッテリの前記センシングデータを測定する複数のセンサを含むセンサシステムをさらに含み、前記センシングデータは、前記バッテリの物理的特徴のリアルタイム測定値であってもよい。
【００３５】
前記寿命推定部は、学習パラメータが適用された学習器に前記特性データを提供してリアルタイムに前記バッテリの寿命を推定し、前記学習パラメータは、以前時間のバッテリトレーニングセンシングデータに対して以前にトレーニングされてもよい。
【００３６】
一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法は、バッテリの物理的特徴に対するセンシングデータを取得するステップと、前記センシングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態変化を示し、前記センシングデータで表示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるストレスパターンを抽出するステップと、前記特徴付けられたストレスパターンを用いて前記バッテリの寿命を推定するステップとを含む。
【００３７】
他の実施形態に係るバッテリ寿命推定方法は、バッテリの物理的特徴に対するトレーニングデータを取得するステップと、前記トレーニングデータから前記バッテリに印加されるストレスに基づいた前記バッテリの状態変化を示し、前記トレーニングデータに示される他のストレスを分類することにより特徴付けられるトレーニングストレスパターンを抽出するステップと、前記特徴付けられたトレーニングストレスパターンに基づいて学習パラメータ（前記学習パラメータは、前記バッテリの寿命の推定に用いるために決定される）を決定するステップとを含む。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によると、バッテリの状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】バッテリの充電及び放電サイクルを例示的に示す図である。
【図２】バッテリの使用サイクルの増加によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図３】バッテリが用いられる温度によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図４】放電率（Ｃ−ｒａｔｅ、Ｃｕｒｒｅｎｔ  ｒａｔｅ）によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図５】バッテリの充電及び放電による電圧及び電流のパターンを例示的に示す図である。
【図６】バッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図７】バッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図８】バッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【図９】一実施形態に係る充電及び放電による電圧サイクルを例示的に示す図である。
【図１０】一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置を示すブロック図である。
【図１１】他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置を示すブロック図である。
【図１２】一実施形態に係るバッテリシステムを示すブロック図である。
【図１３】一実施形態に係るストレスパターンを説明するための図である。
【図１４Ａ】一実施形態に係る特性データの生成を説明するための図である。
【図１４Ｂ】一実施形態に係る特性データの生成を説明するための図である。
【図１５】他の一実施形態に係る特性データの生成を説明するための図である。
【図１６】一実施形態に係るユーザインタフェースを説明するための図である。
【図１７】一実施形態に係るバッテリ寿命情報を提供するためのユーザインタフェースを説明するための図である。
【図１８】一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法を示した動作フローチャートである。
【図１９】他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法を示した動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００４１】
以下で説明する実施形態には様々な変更が加えられる。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定しようとするものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解しなければならない。
【００４２】
実施形態で使用する用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであり、実施形態を限定しようとする意図はない。単数の表現は文脈上、明らかに相異に意味しない限り複数の表現を含む。本明細書において「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品又はその組み合わせが存在することを指定しようとするものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品又はその組み合わせなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものと理解しなければならない。
【００４３】
相異に定義されない限り技術的かつ科学的な用語を含み、ここで用いられる全ての用語は、実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義されているような用語は、関連技術の文脈上に有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであり、本出願で明らかに定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味として解釈されることはない。
【００４４】
また、添付の図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。
【００４５】
図１は、バッテリの充電及び放電サイクルを例示的に図示する。図１に示すグラフ（ａ）は、完全充放電を行うバッテリの時間による電圧の変化を例示的に示す。グラフ（ａ）の横軸は時間（又は時間によるサイクル）を示し、縦軸は電圧を示す。バッテリが最大に充電された時点１１１、１１２、１１３、１１４、１１５は完全充電を示し、バッテリが最大に放電された時点１２１、１２２、１２３、１２４、１２５は完全放電を示す。
【００４６】
ここで、バッテリの充電及び放電に関する１つのサイクルはバッテリが完全に充電された後、充電された電力を全て放電して再び充電することを示す。例えば、図１において、完全充電された２個の時点１１１、１１２間の区間が１つのサイクルになり得る。「フルサイクル」は、完全放電状態又は部分放電状態から完全充電されたり部分充電されるなどバッテリが充電され、充電状態から完全放電されたり部分放電されるなどバッテリが放電されるサイクルを指す。同様に、「フルサイクル」は、完全充電状態又は部分充電状態から完全放電又は部分放電されるなどバッテリが放電され、放電状態から完全充電されたり部分充電されるなどバッテリが充電されるサイクルを指す。「ハーフサイクル」は、完全放電状態又は部分放電状態から完全充電されたり部分充電されるなどバッテリが充電されるサイクルを指す。同様に、「ハーフサイクル」は、完全充電状態又は部分充電状態から完全放電又は部分放電されるなどバッテリが放電されるサイクルと見なす。
【００４７】
グラフ（ｂ）は、バッテリの反復される完全充放電によるバッテリ容量の変化を例示的に示す。グラフ（ｂ）の横軸は時間（又は時間によるサイクル）を示し、縦軸はバッテリの容量を示す。線１３１、１３２、１３３、１３４、１３５はそれぞれバッテリが最大に充電された時点１１１、１１２、１１３、１１４、１１５に対応するバッテリの容量を示す。グラフ（ｂ）に示すように、バッテリが時間によって繰り返し完全充放電を行うほどバッテリの容量は減少する。
【００４８】
図２は、バッテリの使用サイクルの増加によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。図２は、バッテリが充電及び放電されるサイクル数が増加するほどバッテリ寿命が減少することを示す。ここで、バッテリ寿命はバッテリがアプリケーション、例えば、１つ以上のモータ又はＥＶのシステムのような物理的アプリケーションに正常に電力などを供給することのできる期間を示す。例えば、サイクル数の増加によりバッテリの寿命はバッテリのキャパシティ２１０に対応する。ここで、初期サイクル間のキャパシティ２１０は、バッテリに格納される最大の電荷量を示す。ここで、バッテリのキャパシティ２１０が閾値２２０以下に減少すれば、バッテリが特定物理的アプリケーションで要求する電力要件などを満足できず、バッテリの交換を求める。このようにバッテリ寿命は、バッテリの使用時間又は使用サイクルと高い相関関係を有する。
【００４９】
図３は、バッテリが用いられる温度によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。図３は、バッテリを同じ条件で充電及び放電させるとき、互いに異なる温度によるバッテリ寿命の低下程度を例示的に示す図である。図３に示すように、一般的に４５度又は５５度のような高温で動作したバッテリ寿命は急激に減少する。例えば、２５度よりも５５度の場合に、使用サイクル数が増加するほどバッテリ寿命（例えば、ＳＯＨ、Ｓｔａｔｅ−Ｏｆ−Ｈｅａｌｔｈ）はより急激に減少する。
【００５０】
以下、本明細書におけるバッテリ寿命は、バッテリの現在のキャパシタンス値、バッテリの内部抵抗値又はバッテリのＳＯＨなどに対応する。ここで、ＳＯＨは次式により定義される。
【００５１】
【数１】
2016133514.tif 000003
【００５２】
図４は、放電率（Ｃ−ｒａｔｅ、Ｃｕｒｒｅｎｔ  ｒａｔｅ）によるバッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【００５３】
ここで、Ｃ−ｒａｔｅは、バッテリの充電及び放電時の様々な使用条件下における電流値設定及びバッテリの使用可能時間を予測したり表記するための単位を示す。例えば、Ｃ−ｒａｔｅの単位はＣにより示し、Ｃ−ｒａｔｅ＝（充電及び放電電流）／（バッテリ容量）に定義する。
【００５４】
図４は、バッテリの放電Ｃ−ｒａｔｅを様々に設定して寿命テストを実施した結果を例示的に示す図である。図４に示すように、一般的に、Ｃ−ｒａｔｅが高いほどバッテリ寿命は急激に減少する。このようなＣ−ｒａｔｅは、電圧の変化と共に検知されたり決定され得る。
【００５５】
図５は、バッテリの充電及び放電による電圧及び電流のパターンを例示的に示す図である。
【００５６】
バッテリでは、充電と放電により電圧又は電流パターンが相異に表示される。例えば、充電又は放電に応じて、同一の電圧値及び電流値がバッテリ寿命に及ぼす影響は相異に解釈される。
【００５７】
例えば、図５では、充電による電圧パターン５１０及び放電による電圧パターン５２０が図示されている。図５に示すように、同一のＳｏＣ（Ｓｔａｔｅ−ｏｆ−Ｃｈａｒｇｅ）で、バッテリの充電又は放電状態に応じて、電圧値が相異に検知されたり決定され得る。
【００５８】
図６〜図８は、バッテリ寿命の減少を例示的に示す図である。
【００５９】
例えば、図６では、バッテリの電圧範囲が５０％〜７５％である場合のバッテリ寿命６１０、バッテリの電圧が２５％〜５０％である場合のバッテリ寿命６２０、バッテリの電圧が０％〜２５％である場合のバッテリ寿命６３０、及びバッテリの電圧が７５％〜１００％である場合のバッテリ寿命６４０を例示的に示す図である。このように、バッテリの電圧範囲に応じて寿命減少の効果は変わる。
【００６０】
図７は、完全充電状態における使用によるエネルギー格納レベル７１０及び８０％充電状態におけるエネルギー格納レベル７２０を例示的に示す図である。そのため、バッテリを完全充電状態で使用するよりも中間程度で充電した状態で使用することがバッテリ寿命減少の効果が小さいことが分かる。相異に表現すると、バッテリが完全充電状態で使用される場合に比べて、バッテリが部分充電状態で使用される場合にバッテリが長い寿命を有することが分かる。
【００６１】
図８は、カットオフ電圧の差によるバッテリ寿命の差を例示的に示す図である。ここで、カットオフ電圧は、充電が終了したとき又は放電が終了するときの電圧を意味する。図８に示すように、放電曲線８１０及び放電曲線８２０は、カットオフ電圧が調整されていない場合（放電曲線８１０に示すように）よりもカットオフ電圧が調整された場合（放電曲線８２０に示すように）に放電容量が低い比率に減少する。
【００６２】
図９は、一実施形態に係る時間経過に係る電圧充電及び電圧放電サイクルを例示的に示す図である。図９を参照すると、グラフ（ａ）は多重電圧充電及び電圧放電サイクルを示し、グラフ（ｂ）はグラフ（ａ）の区間９１２を拡大したものである。グラフ（ａ）及びグラフ（ｂ）の横軸は時間を示し、横軸は電圧の大きさを示す。
【００６３】
バッテリの充電及び放電に基づいてバッテリにストレスが印加される。ここで、ストレスは、バッテリの充電及び放電に基づいた損傷を示す。そのため、バッテリにストレスが印加されるほどバッテリの寿命は減少する。
【００６４】
グラフ（ａ）のように、バッテリが充電される場合にバッテリの電圧は増加し、バッテリが放電される場合にバッテリの電圧は減少する。すなわち、バッテリの充電及び放電が一度進行するとき、グラフ（ａ）のように、１つの電圧フルサイクルが現れる。このような電圧サイクルは、バッテリの損傷状態を反映するストレスパターンを示す。
【００６５】
電圧サイクルは、充電及び／又は放電の形態によって様々に示される。例えば、長時間の充電及び放電によって代表電圧サイクル９１１が示され、短時間の充電及び放電によってグラフ（ｂ）の電圧サイクル９２１が示される。電圧サイクルによりバッテリに互いに異なる大きさのストレスが印加され得る。例えば、電圧サイクル９１１によりバッテリに印加されるストレスの大きさは、グラフ（ｂ）の電圧サイクル９２１によりバッテリに印加されるストレスの大きさよりも大きい。他の一例として、図示されているようにｌａｒｇｅサイクル又はｂｉｇサイクル（例えば、ｂｉｇサイクルは電圧サイクルのタイプの１つ）によってバッテリに印加されるストレスのレベルは、図示されるｓｍａｌｌサイクル（例えば、ｓｍａｌｌサイクルは電圧サイクルのタイプのうちの他の１つ）によってバッテリに印加されるストレスのレベルよりも大きい。図９を参照して説明したように、ｂｉｇサイクル又はｓｍａｌｌサイクルは、充電及び／又は放電の程度又は規模に基づいて区別され得る。一例として、電圧サイクル９２１のｓｍａｌｌサイクルは０．２Ｖの範囲以上であり、電圧サイクル９１１のｂｉｇサイクル（又はｌａｒｇｅサイクル）は０．５Ｖの範囲以上である。また、電圧サイクル９２１のｓｍａｌｌサイクルは１００秒の範囲以上であり、電圧サイクル９１１のｂｉｇサイクルは２０、０００秒の範囲以上である。
【００６６】
図１０は、一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置を示すブロック図である。図１０を参照すると、例えば、バッテリ寿命推定装置１０００は、センシングデータ取得部１０１０、ストレスパターン抽出部１０２０、及び寿命推定部１０３０を含む。
【００６７】
バッテリ寿命推定装置１０００は、電気自動車のエネルギー源のバッテリ状態（例えば、寿命情報（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ））を推定する。バッテリ寿命推定装置１０００は、寿命情報に対する正確な推定によって、電気自動車運転者に電気自動車の正確な状態情報を提供することで、運転者はガソリン自動車に比べて電気自動車に対する拒否感を緩和し得る。また、バッテリ寿命推定装置１０００は、以前推定システムと比較して軽量化されて電気自動車のバッテリ制御装置のようなバッテリ制御装置（ＢＭＳ）に装着され得る。さらに、バッテリ寿命推定装置１０００は、電気自動車の他にも、バッテリを用いる全ての物理的アプリケーションに適用することができる。
【００６８】
センシングデータ取得部１０１０は、バッテリに対するセンシングデータを取得する。ここで、センシングデータは、電圧データ、電流データ、及び温度データのうち少なくとも１つを含む。一実施形態に係るセンシングデータ取得部１０１０は、センサを含むシステムである。例えば、電圧データ、電流データ、及び温度データは、バッテリの物理的特徴又は特性をセンシングするために構成された１つ以上の電圧センサ、電流センサ、及び温度センサから個別的に取得され得る。また、センシングデータは、上記で言及した電圧センサ、電流センサ及び温度センサの他にバッテリをセンシングする追加的又は代案的なセンサ（例えば、圧力センサ及び湿度センサ）から取得したデータを含む。センシングデータ取得部１０１０は、追加的又は代案的なセンサを含むシステムであってもよい。一実施形態に係るセンシングデータは、予め決定した時間区間の間に検知された時系列的データを意味する。例えば、電圧センサは、センシングデータ取得部１０１０の制御信号又はフラグに基づいて１０秒間バッテリの電圧をセンシングし、センシングデータ取得部１０１０は、電圧センサから予め決定した時間区間の間に検知されたセンシングデータを取得する。
【００６９】
一実施形態に係るセンシングデータ取得部１０１０は、センシングデータを周期的にアップデートすることができる。例えば、アップデート周期が２４時間である場合、センシングデータ取得部１０１０は、２４時間ごとにバッテリの特性をセンシングするセンサからセンシングデータを取得し得る。ここで、アップデート周期は予め設定されてもよく、外部装置によって可変的に設定されてもよい。外部装置は、バッテリ寿命推定装置１０００の他の装置を意味する。
【００７０】
他の一実施形態に係るセンシングデータ取得部１０１０は、外部装置からの制御信号によりセンシングデータを取得し得る。例えば、センシングデータ取得部１０１０が外部装置からバッテリ寿命の推定を指示する制御信号を受信するとき、センシングデータ取得部１０１０は制御信号の受信に応答して、バッテリの１つ以上の特性をセンシングするセンサからセンシングデータを受信したり取得し得る。
【００７１】
ストレスパターン抽出部１０２０は、取得されたセンシングデータからストレスパターンを抽出する。ここで、ストレスは、バッテリの充電及び放電による損傷又はバッテリを損傷させる作用を示し、ストレスパターンは、バッテリに印加されるストレスによってバッテリの状態が変わるパターンを示す。
【００７２】
バッテリの充放電によってバッテリにストレスが印加され、そのため、バッテリの寿命は短縮する。バッテリにストレスが印加されるとき、バッテリの電圧、電流又は温度などのバッテリの状態が変わり得る。ストレスパターン抽出部１０２０は、センシングデータからバッテリのストレスパターンを抽出することができる。例えば、バッテリが充電される場合にバッテリの電圧は増加し、バッテリが放電される場合、バッテリの電圧は減少する。この場合、ストレスの印加によりバッテリの電圧が変わるため、ストレスパターン抽出部１０２０は、バッテリの充放電による電圧サイクルをストレスパターンに抽出したり解釈し得る。
【００７３】
一実施形態に係るストレスパターン抽出部１０２０は、レインフロー計数（ｒａｉｎｆｌｏｗ  ｃｏｕｎｔｉｎｇ）方式を用いて、センシングデータからストレスパターンを抽出する。ここで、ストレスパターンは、他のセンシングデータ値の変化を示す複数のサイクルを含む。また、複数の抽出されたり解釈されたサイクルは、前述した「フルサイクル」又は「ハーフサイクル」である。ここで、フルサイクルは、時間によるセンシングデータの値の上り及び下りパターンを有するサイクルを示し、ハーフサイクルは、時間によるセンシングデータの値の上り又は下りの１つのパターンを有するサイクルを示す。
【００７４】
例えば、ストレスパターン抽出部１０２０は、ストレスパターンを抽出するためにレインフロー計数方式を特定の時間検知したり測定されたバッテリの電圧データ、電流データ又は圧力データに適用することができる。また、ストレスパターン抽出部１０２０は、ストレスパターンを抽出するためにレインフロー計数方式を電圧データ、電流データ、及び圧力データ以外のバッテリ状態を示す他のセンシングデータに適用し得る。また、ストレスパターン抽出部１０２０は、レインフロー方式の他にも、ストレスパターンを抽出することのできる異なる方式を用いてセンシングデータからバッテリのストレスパターンを抽出できる。
【００７５】
ストレスパターン抽出部１０２０は、ストレスパターンの特性を示す特性データを生成する。ここで、特性データは、ストレスパターンを定量化して取得された分類されたデータを意味する。一実施形態に係る特性データは、ヒストグラムの形態であり得る。
【００７６】
ストレスパターン抽出部１０２０は、個別的な所定のパラメータの複数のレベルのうち複数のサイクルそれぞれに対応するレベルを抽出し、抽出されるレベルを用いて特性データを生成する。ここで、所定のパラメータは、図１３（ａ）に示すサイクルのオフセット１３５３、大きさ１３５２、及び周期１３５１のように、複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つである。オフセットは、サイクルの位置（又は、大きさ）を示すものとして、例えば、サイクルの平均値又は中間値であってもよい。また、ストレスパターン抽出部１０２０は、複数のサイクルのうち複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの個数を演算し、これを用いて特性データを生成することができる。
【００７７】
例えば、ストレスパターン抽出部１０２０は、サイクルの振幅を４個のレベル範囲又はカテゴリーに分類する。ストレスパターンが１０個のサイクルを含み、１０個のサイクルの振幅がそれぞれ１．５、１．７、２．１、２．５、３．２、３．６、３．８、４．３、４．５、４、６である場合、ストレスパターン抽出部１０２０は第１範囲（振幅１〜２）、第２範囲（振幅２〜３）、第３範囲（振幅３〜４）、第４範囲（振幅４〜５）に該当するサイクルの個数をそれぞれ２個、２個、３個、３個として演算する。ストレスパターン抽出部１０２０は、第１範囲〜第４範囲に対応するビン（ｂｉｎ）を生成し、第１範囲及び第２範囲に対応するビンの大きさが２であり、第３範囲及び第４範囲に対応するビンの大きさが３であるヒストグラムを生成する。
【００７８】
また、複数の所定のパラメータが抽出されたサイクルのために用いられた場合、ストレスパターン抽出部１０２０は、複数のパラメータの複数のレベルを組み合わせて複数のパラメータのレベルを１つずつを含む複数の組合パラメータを生成し、複数のサイクルのうち複数の組合パラメータそれぞれに対応するサイクルの個数を演算して特性データを生成する。組合パラメータは、複数のパラメータそれぞれに対する個別的なレベル又は範囲を示したり含むことができる。この場合、ストレスパターン抽出部１０２０は、複数のサイクルの抽出されたり解釈されたサイクルパターンによる加重値を用いてサイクルの個数を演算できる。例えば、所定のパラメータがオフセット、振幅、及び周期であり、ストレスパターン抽出部１０２０が各パラメータを３個のレベル範囲又はカテゴリーに分類した場合、ストレスパターン抽出部１０２０は、各パラメータの３個のレベル範囲を組み合わせて各パラメータのレベル範囲を１つずつ含む３３個のビンを生成する。ストレスパターン抽出部１０２０は、３３個のビンそれぞれに対応するサイクルの個数を演算できる。ここで、ストレスパターン抽出部１０２０は、ハーフサイクルの加重値とフルサイクルの加重値を相異に設定してサイクルの個数を演算できる。例えば、ストレスパターン抽出部１０２０がハーフサイクルの加重値を０．５に設定し、フルサイクルの加重値を１に設定し、１つのハーフサイクルと２個のフルサイクルが第１ビンに対応し、５個のハーフサイクルと１つのフルサイクルが第２ビンに対応する場合、ストレスパターン抽出部１０２０は、第１ビンに対応するサイクルの個数を２．５個に演算し、第２ビンに対応するサイクルの個数を３．５個に設定し得る。ストレスパターン抽出部１０２０は、各ビンに対応するサイクルの個数に基づいてヒストグラムを生成できる。
【００７９】
また、ストレスパターン抽出部１０２０は、所定の周期に応じて特性データを生成し、抽出された特性データを累積して１つの特性データを生成する。例えば、ストレスパターン抽出部１０２０が６０，０００秒の間のセンシングデータからストレスパターンを抽出し、抽出周期が３０，０００秒に設定された場合、ストレスパターン抽出部１０２０は、０秒〜３０，０００秒の間のセンシングデータから第１特性データを抽出し、３０，０００秒〜６０，０００秒の間のセンシングデータから第２特性データを抽出する。ストレスパターン抽出部１０２０は、第１特性データに第２特性データを累積して１つの特性データを生成する。
【００８０】
また、一実施形態に係るストレスパターン抽出部１０２０は、特性データをベクトルに示すことができる。
【００８１】
寿命推定部１０３０は、ストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定する。寿命推定部１０３０は、所定の学習器にストレスパターンの特性を示す特性データを入力してバッテリの寿命を推定し得る。例えば、寿命推定部１０３０は、電圧データから抽出された特性データを所定の学習器に入力してもよく、電圧データ、電流データ、及び温度データそれぞれから抽出された３個の特性データを全て所定の学習器に入力してもよい。学習器と共に、入力及び出力が与えられる場合、図１１を参照して説明したように、学習器は、当該入力に対応する出力を生成するためにパラメータを学習することができる。リアルタイム寿命推定のために現在又はリアルタイム特性データは、学習されたパラメータが提供された学習器から入力され得る。ここで、学習されたパラメータは学習パラメータを意味する。また、学習器は、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）モデル、サポートベクトル回帰モデル又はガウスプロセス回帰モデルのいずれか１つを用いた学習器を意味する。また、学習器は、ストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定することのできる異なる学習モデルを用いることができる。
【００８２】
また、寿命推定部１０３０はより正確にバッテリの寿命を推定するため、所定の学習器に所定の学習パラメータを適用することができる。例えば、所定の学習器がＮＮモデル学習器である場合、所定の学習パラメータはニューロン間の連結パターンと加重値及び活性化関数を含み、所定の学習器がサポートベクトル回帰モデル学習器である場合、所定の学習パラメータはカーネル関数及びペナルティパラメータを含み、所定の学習器がガウスプロセス回帰モデル学習器である場合、所定の学習パラメータはカーネル関数及びハイパーパラメータを含む。
【００８３】
一実施形態に係る寿命推定部１０３０は、通信インタフェースを用いて外部から学習パラメータを受信し、学習器に外部装置（例えば、前処理装置）から受信した学習パラメータを入力する。ここで、外部装置は、バッテリ寿命推定装置１０００以外の装置を意味する。また、以下で通信インタフェースは、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ）、ＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）Ｄｉｒｅｃｔ、ＤＬＮＡ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｖｉｎｇ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｌｌｉａｎｃｅ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、Ｗｉｍａｘ（Ｗｏｒｌｄ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ  Ｓｐｅｅｄ  Ｄｏｗｎｌｉｎｋ  Ｐａｃｋｅｔ  Ａｃｃｅｓｓ）などの無線インターネットインタフェースとブルートゥース（登録商標（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ））、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＩｒＤＡ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅｂａｎｄ）、ＺｉｇＢｅｅ、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などの近距離通信インタフェースを含む。それだけではなく、通信インタフェースは、外部装置と通信を行うことのできる全てのインタフェース（例えば、有線インタフェース）を示すことができる。実施形態に係る通信インタフェースは、他の通信及び情報動作を共有するために用いてもよい。
【００８４】
他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置１０００は、所定の学習パラメータを予め格納する格納部（図示せず）を含んでもよい。寿命推定部１０３０は、格納部から所定の学習パラメータを抽出し、抽出した所定の学習パラメータを所定の学習器に適用し得る。また、図１１を参照して説明したように、寿命推定部１０３０は、様々なパターンのストレスパターンを用いてパラメータを学習して学習パラメータを抽出することができる。
【００８５】
また、バッテリ寿命推定装置１０００は、特性データの次元を減少させる次元変換部（図示せず）を含む。例えば、次元変換部は、ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ＬＤＡ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）などの方式を用いて特性データの次元を減少させ得るため、特性データの次元が減少することにより発生する情報の損失を最小化する。寿命推定部１０３０は、所定の学習器に次元変換部で次元が減少した特性データを入力し、次元が減少した特性データに基づいてバッテリの寿命を推定し得る。所定の学習器に次元が減少した特性データを入力することによって、寿命推定部１０３０がバッテリの寿命を推定するために費やされる時間は減少する。
【００８６】
一実施形態では、学習器に特性データを入力した場合、学習器はバッテリの残存容量を出力することができる。寿命推定部１０３０は、出力されたバッテリの残存容量からバッテリの寿命情報を抽出できる。一実施形態に係るバッテリの寿命情報は、下記の数式（１）を用いて算出される。
【００８７】
【数２】
2016133514.tif 000004
【００８８】
ここで、ＳｏＨはバッテリの寿命情報を意味し、Ｃ１は製造時のバッテリ容量を示し、Ｃｅは出力されたバッテリの残存容量を示す。例えば、製造時バッテリの容量が５０ｋＷｈであり、出力されたバッテリの残存容量が４０ｋＷｈである場合、寿命推定部１０３０はバッテリの寿命を８０％として演算することができる。
【００８９】
図１１は、他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置を示すブロック図である。図１１を参照すると、バッテリ寿命推定装置１１００は、トレーニングデータ取得部１１００、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０、及び学習パラメータ決定部１１３０を含む。
【００９０】
バッテリ寿命推定装置１１００は、バッテリの寿命を推定するために学習パラメータを決定する。例えば、バッテリ寿命推定装置１１００は、図１０に示すバッテリ寿命推定装置１０００がバッテリの寿命を推定するための前処理過程を行ってもよい。例えば、図１０に示すバッテリ寿命推定装置１０００は、センシングデータ取得部、ストレスパターン抽出部、及び寿命推定部の他にも、前処理部としてトレーニングデータ取得部、トレーニングストレスパターン抽出部、学習パラメータ決定部を含むことができる。
【００９１】
トレーニングデータ取得部１１１０は、トレーニングデータを取得する。トレーニングデータは、バッテリの電圧データ、電流データ又は温度データのうち少なくとも１つを含む。また、トレーニングデータは、バッテリの状態を示す全てのデータ（例えば、圧力データ及び湿度データ）を含む。トレーニングデータ取得部１１１０は、１つのバッテリに対するトレーニングデータを取得してもよく、複数のバッテリ又はバッテリセルに対するトレーニングデータを取得してもよい。一実施形態に係るトレーニングデータ取得部１１１０は、所定のデータベース又は外部装置からトレーニングデータを取得し得る。例えば、トレーニングデータ取得部１１１０は、アップデート周期に応じて所定のデータベース又は外部装置からトレーニングデータをアップデートしてもよく、外部からの制御信号により所定のデータベース又は外部装置からトレーニングデータを取得してもよい。
【００９２】
トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、トレーニングデータからトレーニングストレスパターンを抽出する。ここで、トレーニングストレスパターンは、トレーニングデータが検知されたバッテリに印加されるストレスによって、トレーニングデータが検知されたバッテリの状態が変わるパターンを示す。一実施形態に係るトレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、トレーニングデータからトレーニングストレスパターンを抽出するためにレインフロー計数方式を用いることができる。ここで、トレーニングストレスパターンは、時間によるトレーニングデータ値の変化を示す複数のサイクルを含む。ここで、複数のサイクルのサイクルパターンは、フルサイクル又はハーフサイクルであり得る。また、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、レインフロー方式の他にもトレーニングデータからトレーニングストレスパターンを抽出できる他の抽出方式を用いてトレーニングストレスパターンを抽出することができる。
【００９３】
トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、個別的な所定のパラメータの複数のレベルのうち複数のサイクルそれぞれに対応するレベルを抽出し、複数のサイクルのうち複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの個数を用いて特性データを生成する。前述したように、特性データは、ストレスパターンを定量化して取得された分類されたデータを意味する。ここで、所定のパラメータは、複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つである。図１０に示すストレスパターン抽出部１０２０と同様に、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、複数のサイクルのサイクルパターンによる加重値を用いてサイクルの個数を演算できる。例えば、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、解釈されたハーフサイクルの加重値を０．５に設定し、解釈されたフルサイクルの加重値を１に設定し、１つのハーフサイクルを０．５個に演算し、１つのフルサイクルを一個に演算できる。
【００９４】
例えば、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０はパラメータを複数のレベル範囲又はカテゴリーに分類し、各レベル区間に対応するビンを生成する。トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの個数を演算し、当該のレベル範囲に対応するビンの大きさを当該のレベル範囲に対応するサイクルの個数に設定したり決定する。トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、各ビンを含むヒストグラムを特性データとして生成する。
【００９５】
また、複数の所定のパラメータが抽出されたり、解釈されたサイクルのために利用された場合、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、複数のパラメータの複数のレベルを組合わせて複数のパラメータのレベル又は範囲を１つずつ含む複数の組合パラメータを生成し、複数のサイクルのうち複数の組合パラメータそれぞれに対応するサイクルの個数を演算して特性データを生成し得る。それぞれの組合パラメータは、複数のパラメータそれぞれのレベル又は範囲を示したり含むことができる。トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、複数の組合パラメータそれぞれに対応する複数のビンを生成し、当該の組合パラメータに対応したり、マッチングされるビンの大きさを当該の組合パラメータに対応するサイクルの個数に設定したり決定してヒストグラムを生成する。また、トレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、特性データをベクトルに示してもよい。一実施形態に係るトレーニングストレスパターン抽出部１１２０は、ＰＣＡ、ＬＤＡなどの方式を用いて特性データの次元を減少させることができる。
【００９６】
学習パラメータ決定部１１３０は、トレーニングストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定するための学習パラメータを決定する。学習パラメータ決定部１１３０は、トレーニングストレスパターンの特性を示す特性データを所定の学習器に入力して学習パラメータを抽出できる。ここで、特性データは、ベクトルの形態であり得る。所定の学習器は、特性データに基づいて所定の学習器の学習モデルに最適化されたパラメータを学習することができる。例えば、所定の学習器は、ニューラルネットワークモデル、サポートベクトル回帰モデル又はガウスプロセス回帰モデルのいずれか１つを用いることができる。また、所定の学習器がニューラルネットワークモデル学習器である場合、所定の学習パラメータは、ニューロン間の連結パターンと加重値及び活性化関数を含み、所定の学習器がサポートベクトル回帰モデル学習器である場合、所定の学習パラメータはカーネル関数及びペナルティパラメータを含み、所定の学習器がガウスプロセス回帰モデル学習器である場合、所定の学習パラメータはカーネル関数及びハイパーパラメータを含む。また、所定の学習器は、ニューラルネットワークモデル、サポートベクトル回帰モデル、及びガウスプロセス回帰モデルでなくても、特性データを用いてバッテリの寿命を推定できる他の学習モデルを用いることができる。学習パラメータ決定部１１３０で決定された学習パラメータは、バッテリ寿命推定装置１１００がバッテリの寿命を推定するとき利用される。例えば、図１０に示す寿命推定部１０３０がセンシングデータ取得部１０１０によって検知されたリアルタイムデータ又は現在のデータに基づいてバッテリの寿命を推定する場合、寿命推定部１０３０は学習パラメータを用いる。
【００９７】
一実施形態に係るバッテリ寿命推定装置１１００は格納部を含み、学習パラメータ決定部１１３０は決定された学習パラメータを格納部に格納する。また、学習パラメータ決定部１１３０は、通信インタフェースを用いて決定された学習パラメータを外部装置に送信し得る。他の一例として、図１０に示すバッテリ寿命推定装置１０００は、決定された学習パラメータを格納する格納部を含む。例えば、決定された学習パラメータは、学習パラメータ決定部１１３０によって格納されたり、バッテリ寿命推定装置１１００の通信インタフェースから受信に基づいて格納される。
【００９８】
図１２は、一実施形態に係るバッテリシステムを示すブロック図である。図１２を参照すると、バッテリシステムは、バッテリ１２１０、センサ１２２０及びバッテリ制御装置１２３０を含む。図１２では、センサ１２２０がバッテリ制御装置１２３０の外部に存在するものと表現しているが、実現によってセンサ１２２０はバッテリ制御装置１２３０の内部に存在してもよい。
【００９９】
バッテリ１２１０は、バッテリ１２１０が装着された駆動手段に電力を供給し、複数のバッテリモジュールを含む。複数のバッテリモジュールの容量は同一であってもよく、異なってもよい。
【０１００】
センサ１２２０は、バッテリ１２１０に対するセンシングデータを取得する。図１２に示す例として、センサ１２２０は１つに表現しているが、センサ１２２０は複数であってもよい。例えば、センサ１２２０は、電圧センサ、電流センサ、及び温度センサのうち少なくとも１つを含む。そのため、センサ１２２０は、バッテリ１１１０に含まれた複数のバッテリモジュールの電圧データ、電流データ又は温度データのうち少なくとも１つをリアルタイムに測定できる。
【０１０１】
バッテリ制御装置１２３０は、ＲＴＣ（Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ  Ｃｌｏｃｋ）１２４０、バッファ１２５０、バッテリ寿命推定装置１２６０、及び通信インタフェース１２７０を含む。
【０１０２】
バッファ１２５０は、センサ１２２０から受信されたバッテリ１２１０に対するセンシングデータを格納する。
【０１０３】
ＲＴＣ１２４０は、現在の時間を保持する。バッテリ寿命推定装置１２６０は、ＲＴＣ１２４０を用いてセンシングデータがセンサ１２２０から受信された時間を記録する。
【０１０４】
バッテリ寿命推定装置１２６０は、サイクル抽出器１２６１、パターン累積器１２６２、寿命推定器１２６３、及びメモリ１２６４を含む。
【０１０５】
サイクル抽出器１２６１は、レインフロー計数方式を用いてバッファ１２５０に格納されたセンシングデータから、ストレスパターンを示す複数のサイクルを抽出できる。ここで、複数のサイクルは、時間によるセンシングデータ値の変化を示す。
【０１０６】
また、パターン累積器１２６２は、ストレスパターンを示す複数のサイクルを定量化して特性データを生成する。一実施形態に係る特性データは、ヒストグラムの形態であってもよい。パターン累積器１２６２は、所定のパラメータの複数のレベルのうち複数のサイクルそれぞれに対応するレベルを抽出し、抽出されるレベルを用いて特性データを生成する。所定のパラメータは、複数のサイクルそれぞれのオフセット、振幅又は周期のうち少なくとも１つである。パターン累積器１２６２は、複数のサイクルのうち複数のレベルそれぞれに対応するサイクルの個数を演算し、これを用いて特性データを生成する。この場合、パターン累積器１２６２は、複数のサイクルの異なって抽出されたり解釈されたサイクルパターンによる他の加重値を用いてサイクルの個数を演算できる。また、パターン累積器１２６２は、所定のパラメータを複数のレベル範囲又はカテゴリーに分類し、各レベル範囲に対応するビンを生成する。パターン累積器１２６２は、当該のレベル範囲に対応するビンの大きさを当該のレベル範囲に対応するサイクルの個数に設定したり決定し、各ビンを含むヒストグラムを特性データとして生成する。
【０１０７】
また、複数の所定のパラメータがそれぞれの抽出されたり解釈されたサイクルのために用いられた場合、パターン累積器１２６２は、複数のパラメータの複数のレベル又は範囲を組み合わせて複数のパラメータのレベルを１つずつ含む複数の組合パラメータを生成し、複数のサイクルのうち複数の組合パラメータそれぞれに対応するサイクルの個数を演算して特性データを生成する。
【０１０８】
パターン累積器１２６２は、複数の組合パラメータそれぞれと個別的に対応する複数のビンを生成し、当該の組合パラメータに対応したりマッチングされるビンの大きさを当該の組合パラメータに対応するサイクルの個数に設定したり決定してヒストグラムを生成する。また、パターン累積器１２６２は、特性データをベクトルに示す。一実施形態に係るパターン累積器１２６２は、ＰＣＡ、ＬＤＡなどの方式を用いて特性データの次元を減少させ得る。また、パターン累積器１２６２は、多重所定の周期に応じて特性データを生成し、抽出された特性データを累積して１つの特性データを生成する。
【０１０９】
寿命推定器１２６３は、特性データによって現れる対応ストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定し得る。寿命推定器１２６３は、所定の学習器にストレスパターンの特性を示す特性データを入力してバッテリの寿命を推定し得る。所定の学習器と共に入力と出力が与えられる場合、学習器は当該入力に対応する出力を生成するために学習パラメータを学習することができる。また、学習器は、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＮ）モデル、サポートベクトル回帰（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）モデル又はガウスプロセス回帰（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）モデルのいずれか１つを用いることができる。
【０１１０】
また、寿命推定器１２６３は、メモリ１２６４に格納された所定の学習パラメータを所定の学習器に適用することができる。例えば、所定の学習器がニューラルネットワークモデルを用いる場合、寿命推定器１２６３は、メモリ１２６４に格納された活性化関数を抽出し、活性化関数を所定の学習器に適用し得る。
【０１１１】
また、寿命推定器１２６３は、通信インタフェース１２７０を介して推定されたバッテリの寿命に関する情報を外部装置（例えば、電子制御装置（ＥＣＵ））に送信する。
【０１１２】
図１３は、一実施形態に係るストレスパターンを説明するための図である。図１３を参照すると、グラフ（ａ）はバッテリのストレスパターンを示す複数のサイクルを示す。グラフ（ａ）の横軸は時間又はフルサイクル又はハーフサイクルがセンシングデータから抽出される順序を示し、縦軸はサイクルの大きさを示す。
【０１１３】
バッテリ寿命推定装置は、レインフロー計数方式を用いてセンシングデータから複数のサイクルを抽出したり解釈する。例えば、バッテリ寿命推定装置は、電圧データ１３０１からハーフサイクル１３１１〜１３１７及びフルサイクル１３２１〜１３２６を抽出したり解釈する。前述したように、フルサイクルは、バッテリの充電及び放電シーケンス又は放電及び充電シーケンスを意味し、ハーフサイクルは充電シーケンス又は放電シーケンスを意味する。例えば、フルサイクル１３２１はバッテリの充電及び放電を含んでもよく、フルサイクル１３２３はバッテリの放電及び充電を含んでもよい。ハーフサイクル１３１１は、バッテリの充電を含んでもよく、ハーフサイクル１３１２はバッテリの放電を含んでもよい。
【０１１４】
グラフ（ｂ）は、サイクル１３２６を拡大して示すものである。グラフ（ｂ）の横軸は時間を示し、縦軸はサイクルの大きさ、例えば、サイクルが電圧サイクルの場合に電圧値を示す。
【０１１５】
グラフ（ｂ）で、バッテリ寿命推定装置は、サイクル１３２６のパラメータを周期１３５１、振幅１３５２、及びオフセット（例えば、中間値）１３５３に設定したり決定する。バッテリ寿命推定装置は、サイクル１３２６の周期１３５１、振幅１３５２及びオフセット１３５３を抽出し、周期１３５１、振幅１３５２及びオフセット１３５３のレベルを組み合わせてサイクル１３２６の特性データを生成することができる。
【０１１６】
図１４Ａ及び図１４Ｂは、一実施形態に係る特性データの生成を説明するための図である。図１４Ａを参照すると、多重サイクルがオフセット、振幅及び周期の組合を示す。バッテリ寿命推定装置は、バッテリのセンシングデータから特性データを抽出できる。バッテリ寿命推定装置は、センシングデータから複数のサイクルを抽出し、サイクルのパラメータをオフセット、振幅、及び周期に設定したり決定する。バッテリ寿命推定装置は、オフセット、振幅及び周期をそれぞれ４個のレベル範囲又はカテゴリーに分類する。バッテリ寿命推定装置は、各パラメータのレベル範囲を組み合わせ、各パラメータのレベル範囲を１つずつ含む組合パラメータを生成する。例えば、バッテリ寿命推定装置は、同じ範囲のオフセット及び振幅を有し、ｐ１、ｐ２、及びｐ３の異なる周期範囲を有する（ｏ１、ａ１、ｐ１）、（ｏ１、ａ１、ｐ２）、（ｏ１、ａ１、ｐ３）などの組合パラメータを４４個生成する。
【０１１７】
図１４Ｂは、図１４Ａに示す組合パラメータに基づいた特性データを示す。図１４Ｂの例として、特性データはヒストグラムに表現される。図１４Ｂに示すグラフの横軸は各組合パラメータを示し、縦軸は個別的な組合パラメータに対応したり、マッチングされるサイクルの個数を示す。ヒストグラムで、各組合パラメータはビンに示すことができる。
【０１１８】
バッテリ寿命推定装置は、４４個のビンそれぞれに対応したりマッチングされるサイクルの個数を演算することができる。ここで、バッテリ寿命推定装置は、フルサイクル１４１１の加重値とハーフサイクル１４１２の加重値を相異に設定してサイクルの個数を演算できる。例えば、フルサイクル１４１１の加重値を１に設定し、ハーフサイクル１４１２の加重値を０．５に設定した場合、バッテリ寿命推定装置はフルサイクル１４１１の個数を１つとして演算し、ハーフサイクル１４１２の個数を０．５個として演算する。
【０１１９】
図１５は、他の一実施形態に係る特性データの生成を説明するための図である。図１５を参照すると、グラフ１５０１はバッテリの電圧データを示す。グラフ１５０１の横軸は時間を示し、縦軸は電圧の大きさを示す。
【０１２０】
バッテリ寿命推定装置は、所定の周期に応じて電圧データに基づいて特性データを生成する。図１５に示す例として、特性データはヒストグラムに表現され、バッテリ寿命推定装置は特性データの生成周期（又は所定の周期）を４０，０００秒に設定する。バッテリ寿命推定装置は、０秒〜４０，０００秒の時間の間の電圧データ１５１１を用いて特性データ１５２１を生成する。また、バッテリを寿命推定装置は、４０，０００秒〜８０，０００秒の時間の間の電圧データ１５１２を用いて特性データ１５２２を生成し、特性データ１５２１に特性データ１５２２を累積して特性データ１５３１を生成する。バッテリ寿命推定装置は、所定の学習器に特性データ１５３１を入力してバッテリの寿命を推定することができる。
【０１２１】
図１６は、一実施形態に係るユーザインタフェースを説明するための図である。図１６を参照すると、バッテリ制御装置は、外部からトリガー信号を受信してトリガー信号の受信に応答し、バッテリの寿命を推定し得る。そのため、バッテリ制御装置は、リアルタイムにバッテリの寿命を推定することができる。例えば、電子制御装置（ＥＣＵ）は、バッテリ及びバッテリ制御装置が装着された電気自動車の始動がオン状態である場合、計器盤にユーザインタフェース１６１０を表示する。ユーザインタフェース１６１０は、トリガー信号を生成するためのインタフェース１６２０を含む。ユーザからインタフェース１６２０が選択された場合、電子制御装置（ＥＣＵ）は、バッテリの寿命を推定するためにバッテリ制御装置、図１２に示すバッテリ制御装置１２３０にトリガー信号を送信し、ユーザインタフェース１６１０は、バッテリ制御装置によって指示されたバッテリの推定された寿命を表示する。バッテリ制御装置は、バッテリに対するセンシングデータを取得し、バッテリに印加されるストレスによってバッテリの状態が変わるパターンを示すストレスパターンをセンシングデータから抽出し、ストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定することができる。
【０１２２】
一実施形態に係るバッテリ制御装置は、推定したバッテリの寿命を電子制御装置（ＥＣＵ）に送信し、電子制御装置（ＥＣＵ）は、バッテリ制御装置から受信したバッテリの寿命を表示するためにユーザインタフェース１６１０を制御することができる。
【０１２３】
図１７は、一実施形態に係るバッテリ寿命情報を提供するためのユーザインタフェースを説明するための図である。図１７を参照すると、電気自動車１７１０は、バッテリシステム１７２０を含む。バッテリシステム１７２０は、バッテリ１７３０及びバッテリ制御装置１７４０を含む。バッテリ制御装置１７４０は、図１２に示すバッテリ制御装置と同様に動作する。バッテリ制御装置１７４０は、バッテリ１７３０の寿命を推定した後無線インタフェースを用いて端末１７５０にバッテリ１７３０の寿命を送信する。また、電気自動車１７１０は、図１６に示すユーザインタフェース１６１０を含み、これによって、バッテリ１７３０の寿命を電気自動車１７１０のユーザに表示し得る。
【０１２４】
一実施形態に係るバッテリ制御装置１７４０は、無線インタフェースを介して端末１７５０からトリガー信号を受信し、トリガー信号の受信に応答してバッテリ１７３０の寿命を推定し得る。バッテリ制御装置１７４０は、抽出した寿命を無線インタフェースを用いて端末１７５０に送信する。端末１７５０は、ユーザインタフェース１７６０を用いてバッテリ１７３０の寿命１７６１を表示する。そのため、一実施形態は、バッテリ制御装置１７４０を制御するために電気自動車１７１０にトリガー信号を送信し、電気自動車１７１０から受信されて端末１７５０によって認知されたバッテリの推定された寿命を表示する端末１７５０をさらに含む。
【０１２５】
図１８は、一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法を示した動作フローチャートである。図１８を参照すると、バッテリ寿命推定装置は、バッテリに対するセンシングデータを取得する（Ｓ１８１０）。
【０１２６】
また、バッテリ寿命推定装置は、バッテリに印加されるストレスによってバッテリの状態が変わるパターンを示すストレスパターンをセンシングデータから抽出する（Ｓ１８２０）。
【０１２７】
また、バッテリ寿命推定装置は、ストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定する（Ｓ１８３０）。
【０１２８】
図１８に示された一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法は、図１〜図１７を参照して説明した内容がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
【０１２９】
図１９は、他の一実施形態に係るバッテリ寿命推定方法を示した動作フローチャートである。図１９を参照すると、バッテリ寿命推定装置は、バッテリに対するトレーニングデータを取得する（Ｓ１９１０）。
【０１３０】
また、バッテリ寿命推定装置は、トレーニングデータが検知されたバッテリに印加されるストレスによって、トレーニングデータが検知されたバッテリの状態が変わるパターンを示すトレーニングストレスパターンをトレーニングデータから抽出する（Ｓ１９２０）。
【０１３１】
また、バッテリ寿命推定装置は、トレーニングストレスパターンを用いてバッテリの寿命を推定するための学習パラメータを決定する（Ｓ１９３０）。
【０１３２】
前述したようにステップＳ１９１０〜ステップＳ１９３０は、例えば、リアルタイムにバッテリの寿命を推定するため、ステップＳ１８３０で用いられる学習パラメータを決定するための前処理動作として、図１８に示すステップＳ１８１０〜ステップＳ１８３０と組合わせて行うことができる。
【０１３３】
図１９に示す他の実施形態に係るバッテリ寿命推定方法は、図１〜図１７を参照して説明した内容がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
【０１３４】
以前述された装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合で実現してもよい。例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、または、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答できる異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的のコンピュータを用いて実現され得る。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及び前記オペレーティングシステム上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを行ってもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理及び生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つ使用されるものと説明される場合もあるが、当該の技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素及び／又は複数類型の処理要素を含んでいることが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。
【０１３５】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこのうちの１つ以上の組合せを含んでもよく、希望の通りに動作するよう処理装置を構成したり独立的または結合的に処理装置を命令してもよい。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供するためどのような類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体または装置、送信される信号波に永久的または一時的に具体化できる。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散し、分散された方法で格納されたり実行されてもよい。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータで読み出し可能な記録媒体に格納されてもよい。
【０１３６】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータで読取可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうち１つまたはその組合せを含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリタなどを用いてコンピュータによって実行できる高級言語コードが含まれる。前記したハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同様である。
【０１３７】
上述したように、本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。
【０１３８】
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲だけではなく特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
【符号の説明】
【０１３９】
１０００  バッテリ寿命推定装置
１０１０  センシングデータ取得部
１０２０  ストレスパターン抽出部
１０３０  寿命推定部
１１００  バッテリ寿命推定装置
１１１０  トレーニングデータ取得部
１１２０  トレーニングストレスパターン抽出部
１１３０  学習パラメータ決定部
１２１０  バッテリ
１２２０  センサ
１２３０  バッテリ制御装置
１２４０  ＲＴＣ
１２５０  バッファ
１２６０  バッテリ寿命推定装置
１２６１  サイクル抽出部
１２６２  パターン累積器
１２６３  寿命推定器
１２６４  メモリ
１２７０  通信インタフェース
【図９】
2016133514.tif 000005
【図１３】
2016133514.tif 000006
【図１５】
2016133514.tif 000007
【図１】
2016133514.tif 000008
【図２】
2016133514.tif 000009
【図３】
2016133514.tif 000010
【図４】
2016133514.tif 000011
【図５】
2016133514.tif 000012
【図６】
2016133514.tif 000013
【図７】
2016133514.tif 000014
【図８】
2016133514.tif 000015
【図１０】
2016133514.tif 000016
【図１１】
2016133514.tif 000017
【図１２】
2016133514.tif 000018
【図１４Ａ】
2016133514.tif 000019
【図１４Ｂ】
2016133514.tif 000020
【図１６】
2016133514.tif 000021
【図１７】
2016133514.tif 000022
【図１８】
2016133514.tif 000023
【図１９】
2016133514.tif 000024