(57)【要約】温度や充電電圧が変化する環境下でも二次電池の劣化状態を予測することを課題の一つとする。二次電池の寿命推定装置は、満充電状態の二次電池の容量を実測する実測手段と、二次電池の周囲の温度を検出する温度検出手段と、予め温度に対応する比例係数のテーブルを格納する格納手段とを有し、実測手段で得られる劣化実測線に近似する非線形回帰式を用いて、二次電池の劣化予測線を計算する。ニューラルネットワークを用いて寿命推定システムを構成する寿命推定装置としてもよい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
満充電状態の二次電池の容量を実測する実測手段と、
前記二次電池の周囲の温度を検出する温度検出手段と、
予め温度に対応する比例係数のテーブルを格納する格納手段と、
前記実測手段で得られる劣化実測線に近似する非線形回帰式を用いて、前記二次電池の劣化予測線を計算するマイクロコンピュータと、を有する二次電池の寿命推定装置。
【請求項２】
請求項１において、前記非線形回帰式は、第１の比例係数と、第２の比例係数とを有し、
前記格納手段には、第１の比例係数のテーブルと、第２の比例係数のテーブルとを格納する二次電池の寿命推定装置。
【請求項３】
請求項２において、前記第１の比例係数及び前記第２の比例係数は、劣化係数Ｋｃである二次電池の寿命推定装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一において、前記格納手段は、データベースである二次電池の寿命推定装置。
【請求項５】
満充電状態の二次電池の容量を実測する実測手段と、
前記二次電池の周囲の温度を検出する温度検出手段と、
予め温度に対応する比例係数のテーブルを格納する格納手段と、
前記実測手段で得られる劣化実測線に近似する非線形回帰式を用いて、前記二次電池の劣化予測線をニューラルネット演算する寿命推定部と、を有する二次電池の寿命推定装置。
【請求項６】
いくつかの温度条件下での二次電池の容量維持率に対する充放電サイクル数の実測を行い、複数の劣化実測線を生成し、
前記複数の劣化実測線から劣化係数を算出し、
温度プロファイルと劣化係数から予測された第１の劣化予測線を生成し、
前記第１の劣化予測線をニューラルネットワーク部で学習し、
学習したパラメータを用いて第２の劣化予測線を計算する二次電池の寿命推定方法。
【請求項７】
請求項６において学習した前記第１の劣化予測線はデータベースに格納し、前記第２の劣化予測線も格納する二次電池の寿命推定方法。
【請求項８】
いくつかの温度条件下での二次電池の容量維持率に対する充放電サイクル数の実測を行い、複数の劣化実測線を生成し、
前記複数の劣化実測線から劣化係数を算出し、
温度プロファイルと劣化係数から予測された劣化予測線を生成し、
前記劣化予測線と劣化実測線とが大きく異なった時点で使用者に異常を警告する二次電池の異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明の一様態は、物、方法、又は、製造方法に関する。または、本発明は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、又は、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関する。本発明の一態様は、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、照明装置または電子機器、またはそれらの製造方法に関する。特に、蓄電装置の寿命推定方法、異常検出方法、及び寿命推定システムに関する。【０００２】なお、本明細書中において、蓄電装置とは、蓄電機能を有する素子及び装置全般を指すものである。例えば、リチウムイオン二次電池などの蓄電池（二次電池ともいう）、リチウムイオンキャパシタ、ニッケル水素電池、全固体電池、及び電気二重層キャパシタなどを含む。
【背景技術】
【０００３】近年、リチウムイオン二次電池、リチウムイオンキャパシタ、空気電池等、種々の蓄電装置の開発が盛んに行われている。特に高出力、高エネルギー密度であるリチウムイオン二次電池は、半導体産業の発展と併せて急速にその需要が拡大し、充電可能なエネルギーの供給源として現代の情報化社会に不可欠なものとなっている。リチウムイオン二次電池は、携帯電話、スマートフォン、タブレット、もしくはノート型コンピュータ等の携帯情報端末、ゲーム装置、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、医療機器、又は、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、もしくはプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車や、電動バイク、電動アシスト自転車などの電動車両などに用いられる。【０００４】二次電池は、充放電を繰り返すことにより生じるサイクル劣化と呼ばれる劣化と、二次電池の運用時間が経過するに従って生じるカレンダー劣化と呼ばれる劣化が関係するとされている。二次電池の健康状態や劣化状態を数値化した指標としてＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ：健全度とも呼ぶ）が知られている。ＳＯＨは二次電池が新品の状態を１００として、その二次電池の劣化が進行するにつれて１００よりも小さな値として表している。【０００５】また、二次電池の状態を数値化した指標として、充電状態や充電率を示すＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）が知られている。【０００６】ＳＯＨは、製造直後においても個体差があり、サイクル数とともに劣化し、さらに電池の電圧、充放電電流、温度、内部抵抗などの様々なパラメータの影響を受ける。従って、使用者が二次電池を使用して時間経過した場合、変動するパラメータが多く、ＳＯＨやＳＯＣを予測することが困難となっている。一般的に二次電池の寿命は、使用者が充放電を複数回行った後に満充電にした時の容量が初期の満充電容量に対して２０％に低下するまでの期間、或いは５０％に低下して劣化するまでの期間を寿命としている。特許文献１では、二次電池の容量維持率を算出する観測モデルから容量維持率を予測するバッテリの状態予測システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１３−１９７３０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】温度や充電電圧が変化する環境下でも二次電池の劣化状態を予測し、寿命を推定することを課題の一つとする。【０００９】使用者は、二次電池の交換時期を予測し、把握したいと願っている。なぜなら、二次電池の電池寿命の目安として二次電池の製造メーカから提示されている寿命の数値は、ある一定の条件でのサイクルに基づくものであり、電池の固体差もあるため、不正確といわざるを得ない。特に二次電池のみを動力源として搭載した電動車両においては、電池寿命が航続距離に繋がるため、誤って実際より長く寿命があると推定していた場合、電池が急に寿命に達して、電力が不足してしまうと、目的地へ移動中に電動車両が移動不可能となる事態になってしまう。【００１０】また、電動車両においては、複数の二次電池を組み合わせて直列または並列に接続した組電池または電池パックと呼ばれる電池ユニットを用いる。複数の二次電池を用いる場合、それらの充放電能力が一様に劣化するのではなく、劣化の進行速度がそれぞれ異なり、時間経過により劣化の差が拡大してしまうことが知られている。複数の二次電池間で劣化の差が大きい場合には、劣化の大きい二次電池を満充電しようとすると劣化の小さい二次電池が過充電となる恐れや、複数の二次電池を直列で接続していた場合に劣化の小さい二次電池から劣化の大きい二次電池に電流が流れてしまうといった問題がある。【００１１】複数の二次電池の劣化状態を予測することも課題の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】本明細書で開示する発明は、満充電状態の二次電池の容量を実測する実測手段と、二次電池の周囲の温度を検出する温度検出手段と、予め温度に対応する比例係数のテーブルを格納する格納手段と、実測手段で得られる劣化実測線に近似する非線形回帰式を用いて、二次電池の劣化予測線を計算するマイクロコンピュータと、を有する二次電池の寿命推定装置である。【００１３】二次電池の劣化の進行に関して使用者の使用状況や時間経過などにより変動するパラメータが多いが、本発明者らは二次電池の容量劣化に、二次電池の使用環境の温度と、カレンダー劣化とサイクル劣化を加算した値とが主に関係していることを見出し、劣化予測に使うパラメータの数を必要最低限に抑え、最適な予測の結果が得られる関係式を構築した。従って、その関係式を用いて計算すれば、容量劣化率が計算で算出できる。その関係式に必要な変数のテーブル、具体的には、カレンダー劣化の劣化係数Ｋｆや、サイクル劣化の劣化係数Ｋｃを予め用意し、データベースなどに格納することが好ましい。なお、カレンダー劣化の劣化係数Ｋｆとサイクル劣化の劣化係数Ｋｃは、温度、電圧などに比例する。【００１４】温度に関して、二次電池が稼動している時の温度プロファイル（外気温）のパターンを複数用意する。また、温度プロファイルに従って劣化の計算式から温度、充電電圧、サイクル数を変数として予測される二次電池の劣化予測線のグラフを算出する。【００１５】予め行われたリチウムイオン二次電池の実験（カレンダー劣化試験、またはサイクル劣化測定）によって求められる劣化係数Ｋｆまたは劣化係数Ｋｃを用いて精度の高い二次電池の寿命推定をする。予め行われる二次電池のカレンダー劣化試験は、温度と充電電圧を変数として劣化係数Ｋｆを取得するためのものである。また、予め行われるリチウムイオン二次電池のサイクル劣化測定は、温度と充電電圧を変数として劣化係数Ｋｃを取得するためのものである。【００１６】二次電池の容量低下率は、二次電池の通電電流量の２分の１乗、または二次電池の放置時間の２分の１乗に比例するというルート則が知られている。容量維持率とも言えるＳＯＨは以下に示す式で表すことができる。【００１７】
【数１】
2019097357.tif 000003
【００１８】なお、容量維持率とは、初期の容量に対するある時点における容量の比×１００を百分率で表したものである。上記ルート則と、実測で得られるサイクル試験の結果（劣化実測線とも呼ぶ）とを比べると、ズレがあり、ズレを小さくするために新たな非線形回帰式を使って近似させた。近似させたその非線形回帰式を以下に示す。【００１９】
【数２】
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（ただし、ａおよびｂは比例係数）【００２０】比例係数ａ、及び比例係数ｂの２つの変数は、Ｋｃとして劣化実測線の実測値から見積もることができる。この関係式は、オリジナル関係式であり、劣化速度予測式とも言える。縦軸に容量維持率を、横軸にサイクル回数としたグラフに二次電池の劣化の進行を表す劣化予想線（劣化予測線とも呼ぶ）を引くことができる。なお、この関係式は、一例であり、二次電池の種類によって異なる。従って、この関係式は、予め実測が行われたリチウムイオン二次電池と同じ種類、同じサイズの場合に最適な関係式である。【００２１】算出されるのは仮想のサイクル特性であり、実測値を基にした比例係数と関係式を用いているため、高い精度で寿命を推定できる。具体的には、予測寿命時間や、予測寿命サイクル数を算出できる。【００２２】実測での容量維持率のデータを多数用意することで、実際の二次電池の使用状況における劣化（劣化実測線）に近いデータが得られる。実際の二次電池の使用状況は、二次電池の使用用途（業務用、家庭用）、使用地域（寒冷地、温暖地方など）、季節変動、使用者によっても様々であるため、何万通りものデータから実際のデータを照合することは現実的でない。そこで、さらに、人工ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワークと呼ぶ）などの機械学習技術を用いる。【００２３】本明細書で開示する他の構成は、満充電状態の二次電池の容量を実測する実測手段と、二次電池の周囲の温度を検出する温度検出手段と、予め温度に対応する比例係数のテーブルを格納する格納手段と、実測手段で得られる劣化実測線に近似する非線形回帰式を用いて、二次電池の劣化予測線をニューラルネット演算する寿命推定部と、を有する二次電池の寿命推定装置である。【００２４】また、方法も特徴を有しており、その構成は、いくつかの温度条件下での二次電池の容量維持率に対する充放電サイクル数の実測を行い、複数の劣化実測線を生成し、複数の劣化実測線から劣化係数を算出し、温度プロファイルと劣化係数から予測された第１の劣化予測線を生成し、第１の劣化予測線をニューラルネットワーク部で学習し、学習したパラメータを用いて第２の劣化予測線を計算する二次電池の寿命推定方法である。【００２５】  なお、本明細書においてニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは入力層、中間層（隠れ層ともいう）、出力層を有する。【００２６】  また、本明細書において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数とも言う）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。【００２７】  また、本明細書において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。【００２８】ニューラルネットワークとして、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ‐Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ：長・短期記憶）と呼ばれる構成を用いることができる。ＬＳＴＭは、ＲＮＮにおいて隠れ層がメモリセルを有することにより状態を記憶し、より長い��間について解析、例えば推測などを行うことができる。ＬＳＴＭでは、積和演算（ＭＡＣ）の他に和算器（Ａｄｄ）、シグモイド関数、ｔａｎｈ、アダマール積などを適宜設定して推論用プログラムを用意すればよい。推論用プログラムを実行するソフトウェアのプログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｇｏ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙ、Ｐｒｏｌｏｇ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｓｗｉｆｔ、Ｊａｖａ（登録商標）、．ＮＥＴなどの各種プログラミング言語で記述できる。また、アプリケーションをＣｈａｉｎｅｒ（Ｐｙｔｈｏｎで利用できる）、Ｃａｆｆｅ（ＰｙｔｈｏｎおよびＣ＋＋で利用できる）、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（Ｃ、Ｃ＋＋、およびＰｙｔｈｏｎで利用できる）等のフレームワークを使用して作成してもよい。例えば、ＬＳＴＭのアルゴリズムはＰｙｔｈｏｎでプログラミングし、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いる。また、ＣＰＵとＧＰＵを一つに統合したチップをＡＰＵ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と呼ぶこともあり、このＡＰＵチップを用いることもできる。また、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）システムを組み込んだＩＣ（推論チップとも呼ぶ）を用いてもよい。ＡＩシステムを組み込んだＩＣは、ニューラルネット演算を行う回路（マイクロプロセッサ）と呼ぶ場合もある。【００２９】例えば、ニューラルネットワークによる学習で得られたモデルとパラメータを車載のマイクロコンピュータもしくはマイクロプロセッサ（以下、マイコンとも呼ぶ）などに移植することで、実際の車の電池の劣化を予測可能になる。学習のためのデータは予め対象とする二次電池と同じ製造装置で作製された二次電池を用いて取得しておく。【００３０】マイコンには複数の入出力端子が設けられており、少なくとも二次電池の周辺温度を検出する温度センサの出力端子と接続する温度検出入力端子を有する。【００３１】温度は、電池セルの周辺の環境温度である。温度検出手段を用いて環境温度データを取得する。温度検出手段としては、サーミスタ、測温抵抗体、半導体温度センサ、熱電対、サーモパイルなどを用いる。【００３２】ＬＳＴＭでは時系列データをリアルタイムで処理することができる。この時の予測では車の環境温度や電圧なども加味しているため、高い精度が出せることが期待できる。上述した本明細書で開示する発明の構成は、寿命に関係するデータが多く複雑であったとしても、２個以上１０個以下のパラメータが寿命推定のカギとなるため、これらのパラメータとニューラルネットワークによる学習で得られたモデルとによって高い寿命推定精度が得られる。【００３３】また、二次電池の寿命を推定するだけでなく、寿命推定の結果を用いて他の処理を行ってもよく、例えば、使用者に注意喚起などの警告を与える、または劣化が低減するような充電条件に変更することもできる。【００３４】本明細書で開示する他の構成は、いくつかの温度条件下での二次電池の容量維持率に対する充放電サイクル数の実測を行い、複数の劣化実測線を生成し、複数の劣化実測線から劣化係数を算出し、温度プロファイルと劣化係���から予測された劣化予測線を生成し、劣化予測線と劣化実測線とが大きく異なった時点で使用者に異常を警告する二次電池の異常検出方法である。例えば、劣化予測線と劣化実測線の数値に５０％以上のずれがあった時点で使用者に異常を警告する。【００３５】また、二次電池の寿命推定の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、ソフトウェアを構成するプログラムがハードウェアに組み込まれているコンピュータ、またはネットワークや記録媒体からプログラムなどをインストールしてもよい。コンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような記録媒体に記録されたプログラムをインストールし、二次電池の寿命推定のためのプログラムを実行する。プログラムで行われる処理は、順序に沿って処理を行うことに限定されず、時系列的でなくてもよく、例えば、並列的に行われてもよい。【００３６】また、二次電池の寿命推定装置や二次電池の寿命推定方法は、リチウムイオン二次電池に限らず、鉛蓄電池、ナトリウム二次電池、ニッケル水素電池などにも適宜変更して適用可能である。また、二次電池または電池パックが交換可能なデバイスにおいては、二次電池の寿命推定装置は二次電池を構成に含まないが、専用の二次電池または電池パックを交換不可能に接続されているデバイスの場合、二次電池の寿命推定装置には二次電池を構成の一つに含む場合がある。
【発明の効果】
【００３６】二次電池の状態を診断して使用可能期間の予測を行うことができる。予測した結果を反映、例えば二次電池の交換時期を決定することができる。【００３７】また、劣化予測線と実際の劣化実測線が大きくずれて二次電池の急激な劣化がある場合、二次電池の異常とみなすこともでき、電池の異常検出も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一態様を示すブロック図である。
【図２】本発明の一態様を示す実測データのグラフである。
【図３】仮想データと予測を示すグラフである。
【図４】ニューラルネットワーク処理の構成例を示す図。
【図５】電子部品の作製方法例を示すフローチャート。
【図６】半導体ウエハの上面図とその拡大図、チップの構成例を示す模式図、電子部品の構成例を示す斜視模式図および断面図。
【図７】Ａ：ＮＯＳＲＡＭの構成例を示す機能ブロック図。Ｂ：メモリセルの構成例を示す回路図。
【図８】Ａ：メモリセルアレイの構成例を示す回路図。Ｂ、Ｃ：メモリセルの構成例を示す回路図。
【図９】Ａ：ＤＯＳＲＡＭのメモリセルの構成例を示す回路図。Ｂ：ＤＯＳＲＡＭの積層構造例を示す図。
【図１０】電子機器の例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００３９】以下では、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下の説明に限定されず、その形態および詳細を様々に変更し得ることは、当業者であれば容易に理解される。また、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００４０】（実施の形態１）
図１（Ａ）は、二次電池の寿命推定システムを構成する寿命推定装置であるハードウェア構成の一例を示すブロック図の一例である。二次電池の寿命推定システムは、二次電池、充放電回路、寿命推定装置２１０を少なくとも有する。
【００４１】寿命推定装置２１０のハードウェア構成は、ＣＰＵを少なくとも有する。格納手段２１２は、各種公知のメモリを用いることができ、大量のデータを格納する場合には、データベースを指している。
【００４２】図１（Ａ）において示すマイクロコンピュータ２１１は、マイクロプロセッサとも呼ぶことができ、マイコンとも呼べる。図１（Ａ）において格納手段２１２とマイクロコンピュータ２１１は別々に示しているが、マイクロコンピュータ２１１はＣＰＵを含み、ＣＰＵはレジスタやメモリ、キャッシュメモリなどを有している場合があるため、格納手段の一部を兼ねる場合もある。
【００４３】また、格納手段の一部は、通信部によってネットワークで接続されていてもよい。
【００４４】二次電池２２０は、デバイス（電子機器、車両など）によっては複数搭載している場合がある。二次電池２２０が複数搭載されている場合には、図示されている二次電池２２０は、デバイスに搭載されている複数種類の二次電池２２０のうち、寿命推定しようとする二次電池をさしている。
【００４５】容量実測手段２１３とは、二次電池２２０の容量を測定する手段や、二次電池のサイクル特性を測定する手段を指している。例えばインピーダンストラック方式、セルモデリング方式、クーロンカウンタ方式により容量を測定する。具体的には、容量実測手段は縦軸をＳＯＨとし、横軸をサイクル数としたグラフにおいて測定点をプロットするデータを取得する。
【００４６】温度検出手段２１４とは、二次電池の周辺の環境温度を測定するセンサを指している。温度検出手段２１４を用いて環境温度データを取得する。
【００４７】本実施の形態では、寿命推定する二次電池２２０をリチウムイオン二次電池とする場合において、寿命推定装置２１０を用いて寿命推定する手順の一例を以下に示す。
【００４８】まず、寿命推定するための関係式を模索し、決定するために容量実測手段を用いて予め二次電池のサイクル試験を行う。
【００４９】図２（Ａ）に試験結果のグラフを示す。ＳＯＨの測定条件は、充電電圧４．０Ｖ、環境温度４５℃、充電レート０．５Ｃ、放電レート１．０Ｃの条件とした結果である。また、図２（Ａ）には、劣化係数Ｋｃを０．４５としたルート則のデータも示しており、ルート則をそのまま劣化を予測するための関係式に用いるにはズレが大きいため困難とわかる。
【００５０】本発明者らは、用いたリチウムイオン二次電池の実測データを基に模索し、新たに非線形回帰式を決定した。
【００５１】また、ルート則に代えて、非線形回帰式に基づいた劣化予測線を図２（Ｂ）に示す。図２（Ｂ）において実測データに近似できていることが分かる。
【００５２】図２の実測のデータはある測定条件の１点（環境温度４５℃、充電電圧４．０Ｖ）であるため、データを増やすために充電電圧４．１Ｖ、充電電圧４．２Ｖ、充電電圧４．３Ｖの条件を振り、さらに２５℃の実測データを取得し、その結果から以下に示す比例係数ａのテーブルを作成した。
【００５３】
【表１】
2019097357.tif 000005
【００５４】また、比例係数ｂのテーブルを以下に示す。
【００５５】
【表２】
2019097357.tif 000006
【００５６】比例係数ａと比例係数ｂは、ともにサイクル劣化の劣化係数Ｋｃである。非線形回帰式の係数を使うことで、サイクル数と温度と電圧によるＳＯＨの劣化度合いを見積もることができる。そのため、例えば、二次電池の環境温度が図３（Ａ）にあるような温度プロファイルにおけるＳＯＨの劣化は図３（Ｂ）のように見積もられる。図３（Ａ）は仮想データとして設定し、その劣化予測線の結果が図３（Ｂ）である。
【００５７】本実施の形態では、４５℃、２５℃のデータを用いているが、使用者は様々な環境温度で二次電池を使用すると考えられる。従って、より正確な劣化予測線とする場合には、さらに温度の条件振りとサイクル試験を行い、格納手段に係数のテーブルを多く用意することが好ましい。例えば、環境温度５℃毎の特性を取得して、係数のテーブルを用意してもよい。
【００５８】使用した二次電池においては、カレンダー劣化がほとんどなかったため、カレンダー劣化の劣化係数Ｋｆを考慮にいれていない。カレンダー劣化が大幅に生じる二次電池において、または長期の信頼性の観点から寿命予想をする場合には、カレンダー劣化試験の結果を基にカレンダー劣化の劣化係数Ｋｆを算出し、劣化予測線を得ることもできる。また、図１ではルート則よりも実測のほうが劣化が進んでいる例を示したが特に限定されず、他のリチウムイオン二次電池を用いる場合には、実測よりもルート則のほうの劣化が進む場合もある。その場合においても実測に近似するような最適な関係式を模索し、決定すればよい。
【００５９】（実施の形態２）
図１（Ｂ）は、ニューラルネットワークを用いて寿命推定システムを構成する寿命推定装置２３０であるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、実施の形態１と一部異なる例であり、同じ部分には同じ符号を用いる。
【００６０】寿命推定装置２３０のハードウェア構成は、ＣＰＵを少なくとも有する。格納手段２１２は、各種公知のメモリを用いることができ、大量のデータを格納する場合には、データベースを指している。
【００６１】また、格納手段の一部は、通信部によってネットワークで接続されていてもよい。
【００６２】二次電池２２０は、デバイス（電子機器、車両など）によっては複数搭載している場合がある。その場合には、図示されている二次電池２２０は、デバイスに搭載されている複数種類の二次電池２２０のうち、寿命推定しようとする二次電池をさしている。
【００６３】容量実測手段２１３とは、二次電池の容量を測定する手段や、二次電池のサイクル特性を測定する手段を指している。具体的には容量実測手段は、縦軸をＳＯＨとし、横軸をサイクル数としたグラフにおいて測定点をプロットするデータを取得する。
【００６４】温度検出手段２１４とは、二次電池の周辺の環境温度を測定するセンサを指している。温度検出手段を用いて環境温度データを取得する。
【００６５】寿命推定部２１５は、実測のデータを学習し、気温変動や充放電深度を考慮して正確な劣化予測線を生成することができる。また、寿命推定部は、実測のデータを学習するだけでなく、学習用の仮想データを生成し、学習する。具体的には高速コンピュータ（サーバー）を使って何万通りもの劣化カーブの作製と、ＬＳＴＭの学習を行う。ＬＳＴＭでは時系列データをリアルタイムで処理することができるため、過去における数十サイクルの劣化具合から今後の数百サイクル後の劣化を予測することも可能になる。この時の予測では車の環境温度や電圧なども加味しているため、高い精度が出せることが期待できる。
【００６６】実施の形態１に示した方法を用いる場合、実際の電池の使用状況は様々であるため、何万通りもの劣化カーブから、実際の劣化カーブを一つ一つ照合するのは困難である。本実施の形態では、ニューラルネットワークを用いることで学習させて実際の劣化に近いデータを得ることができる。
【００６７】また、他のパラメータを追加してもよく、例えば、二次電池を充電した時刻や期間、放電させた時刻や期間など使用履歴データを格納部に格納し、そのデータを寿命推定部２１５にて学習させてもよい。
【００６８】寿命推定部２１５で行われるニューラルネットワーク処理の演算の例を図４に示す。
【００６９】図４（Ａ）に示すように、ニューラルネットワーク処理ＮＮは入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層（隠れ層）ＨＬによって構成することができる。入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層ＨＬはそれぞれ、１又は複数のニューロン（ユニット）を有する。なお、中間層ＨＬは１層であってもよいし２層以上であってもよい。２層以上の中間層ＨＬを用いるニューラルネットワーク処理はＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）と呼ぶこともでき、ディープニューラルネットワーク処理を用いた学習は深層学習と呼ぶこともできる。
【００７０】入力層ＩＬの各ニューロンには入力データが入力され、中間層ＨＬの各ニューロンには前層又は後層のニューロンの出力信号が入力され、出力層ＯＬの各ニューロンには前層のニューロンの出力信号が入力される。なお、各ニューロンは、前後の層の全てのニューロンと結合されていてもよいし（全結合）、一部のニューロンと結合されていてもよい。
【００７１】図４（Ｂ）に、ニューロンによる演算の例を示す。ここでは、ニューロンＮと、ニューロンＮに信号を出力する前層の２つのニューロンを示している。ニューロンＮには、前層のニューロンの出力ｘ１と、前層のニューロンの出力ｘ２が入力される。そして、ニューロンＮにおいて、出力ｘ１と重みｗ１の乗算結果（ｘ１ｗ１）と、出力ｘ２と重みｗ２の乗算結果（ｘ２ｗ２）と、の和（ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２）が計算された後、必要に応じてバイアスｂが加算され、値ａ＝ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋ｂが得られる。そして、値ａは活性化関数ｈによって変換され、ニューロンＮから出力信号ｙ＝ｈ（ａ）が出力される。
【００７２】このように、ニューロンによる演算には、入力データと重みの積を足し合わせる演算、すなわち積和演算が含まれる。この積和演算は、電流源回路ＣＭ、オフセット吸収回路ＯＦＳ、およびセルアレイＣＡを有する積和演算回路ＭＡＣによって行うことができる。また、活性化関数ｈによる信号の変換は、階層出力回路ＯＵによって行うことができる。すなわち、演算回路ＡＣによって、中間層ＨＬ又は出力層ＯＬの演算を行うことができる。
【００７３】積和演算回路が有するセルアレイＣＡは、マトリクス状に配置された複数のメモリセルＭＵによって構成されている。
【００７４】メモリセルＭＵは、第１のデータを格納する機能を有する。第１のデータは、ニューラルネットワーク処理のニューロン間の重みに対応するデータである。また、メモリセルＭＵは、第１のデータと、セルアレイＣＡの外部から入力される第２のデータとの乗算を行う機能を有する。すなわち、メモリセルＭＵは、記憶回路としての機能と乗算回路としての機能を有する。
【００７５】なお、第１のデータがアナログデータである場合、メモリセルＭＵはアナログメモリとしての機能を有する。また、第１のデータが多値データである場合、メモリセルＭＵは多値メモリとしての機能を有する。
【００７６】そして、同じ列に属するメモリセルＭＵによる乗算の結果が足し合わされる。これにより、第１のデータと第２のデータの積和演算が行われる。そして、セルアレイＣＡによる演算の結果は、第３のデータとして階層出力回路ＯＵに出力される。
【００７７】階層出力回路ＯＵは、セルアレイＣＡから出力された第３のデータを、所定の活性化関数に従って変換する機能を有する。階層出力回路ＯＵから出力されるアナログ信号または多値のデジタル信号が、ニューラルネットワーク処理ＮＮにおける中間層又は出力層の出力データに相当する。
【００７８】活性化関数としては、例えば、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数、ｓｏｆｔｍａｘ関数、ＲｅＬＵ関数、しきい値関数などを用いることができる。階層出力回路ＯＵによって変換された信号は、アナログデータまたは多値のデジタルデータ（データＤａｎａｌｏｇ）として出力される。
【００７９】このように、一の演算回路ＡＣにより、ニューラルネットワーク処理ＮＮの中間層ＨＬ又は出力層ＯＬのいずれか一の演算を実現することができる。なお、演算回路ＡＣ［ｋ］（ｋは１以上Ｎ以下の整数）が有する積和演算回路ＭＡＣ及び階層出力回路ＯＵを、それぞれ積和演算回路ＭＡＣ［ｋ］及び階層出力回路ＯＵ［ｋ］と表記する。また、演算回路ＡＣ［ｋ］から出力されるアナログデータまたは多値のデジタルデータを、データＤａｎａｌｏｇ［ｋ］と表記する。
【００８０】第１の演算回路ＡＣから出力されるアナログデータまたは多値のデジタルデータが、第２の演算回路ＡＣに第２のデータとして供給される。そして、第２の演算回路ＡＣは、メモリセルＭＵに格納された第１のデータと、第１の演算回路ＡＣから入力された第２のデータを用いて演算を行う。これにより、複数の層によって構成されるニューラルネットワーク処理の演算を行うことができる。
【００８１】具体的には、異常検知システムは得られる様々なデータを機械学習または人工知能を用いて評価、解析、または学習などを行い、予想される劣化度合いを推定し、異常があれば使用者に通知する。
【００８２】また、得られた劣化予測線と劣化実測線との比較を行うことで、使用者に劣化を抑制する提案、例えば二次電池の充放電電圧を低める提案を実行するかどうか選択させてもよい。また、組電池の場合、電池一つ一つの劣化の違いによって充放電電圧をそれぞれ変えることで、容量を保ったまま寿命を伸ばすこともできる。また、複数の電池間である電池が他の電池と大きく差が出た場合、その電池は異常と考えられるため、電池の異常検知としても利用できる。
【００８３】（実施の形態３）
本実施の形態では、実施の形態１に示すマイクロコンピュータ２１１や、実施の形態２に示す寿命推定部２１５に用いるＩＣチップの一例を説明する。
【００８４】＜電子部品の作製方法例＞
図５は、電子部品の作製方法例を示すフローチャートである。電子部品は、半導体パッケージ、またはＩＣ用パッケージともいう。この電子部品は、端子取り出し方向や、端子の形状に応じて、複数の規格や名称が存在する。そこで、本実施の形態では、その一例について説明することにする。
【００８５】  トランジスタで構成される半導体装置は、組み立て工程（後工程）を経て、プリント基板に脱着可能な部品を複数組合わせることで完成する。後工程については、図５に示す各工程を経ることで完成させることができる。具体的には、前工程で得られる素子基板が完成（ステップＳＴ７１）した後、基板の裏面を研削する。この段階で素子基板を薄膜化して、前工程での素子基板の反り等を低減し、部品の小型化を図る。次に、素子基板を複数のチップに分離するダイシング工程を行う（ステップＳＴ７２）。
【００８６】  図６（Ａ）は、ダイシング工程が行われる前の半導体ウエハ７１００の上面図である。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の部分拡大図である。半導体ウエハ７１００には、複数の回路領域７１０２が設けられている。回路領域７１０２には、半導体装置（例えば、保持回路、記憶装置、撮像装置、ＭＣＵ等）が設けられている。
【００８７】  複数の回路領域７１０２は、それぞれが分離領域７１０４に囲まれている。分離領域７１０４と重なる位置に分離線（「ダイシングライン」ともいう。）７１０６が設定される。ダイシング工程（ステップＳＴ７２）では、分離線７１０６に沿って半導体ウエハ７１００を切断することで、回路領域７１０２を含むチップ７１１０を半導体ウエハ７１００から切り出す。図６（Ｃ）にチップ７１１０の拡大図を示す。
【００８８】  分離領域７１０４に導電層や半導体層を設けてもよい。分離領域７１０４に導電層や半導体層を設けることで、ダイシング工程時に生じうるＥＳＤを緩和し、ダイシング工程に起因する歩留まりの低下を防ぐことができる。また、一般にダイシング工程は、基板の冷却、削りくずの除去、帯電防止などを目的として、炭酸ガスなどを溶解させて比抵抗を下げた純水を切削部に供給しながら行なう。分離領域７１０４に導電層や半導体層を設けることで、当該純水の使用量を削減することができる。よって、半導体装置の生産コストを低減することができる。また、半導体装置の生産性を高めることができる。
【００８９】  ステップＳＴ７２を行った後、分離したチップを個々にピックアップしてダイボンディング工程を行う（ステップＳＴ７３）。ダイボンディング工程では例えば、チップをリードフレーム上に搭載し接合する。チップとリードフレームとの接着方法は製品に適した方法を選択すればよい。例えば、接着は樹脂やテープによって行えばよい。ワイヤーボンディング工程で、リードフレームのリードとチップ上の電極とを金属の細線（ワイヤー）で電気的に接続することができる。金属の細線には、銀線や金線を用いることができる。ワイヤーボンディングは、ボールボンディングとウェッジボンディングの何れでもよい。
【００９０】また、ダイボンディング工程は、インターポーザ上にチップを搭載し接合してもよい。インターポーザとして例えばシリコンインターポーザを用いることができる。チップの電極とシリコンインターポーザの配線は例えば、バンプで電気的および機械的に接続する。チップの電極として基板を貫通するビアを用いることができる。
【００９１】  ダイボンディングされたチップは、エポキシ樹脂等で封止される、モールド工程が施される（ステップＳＴ７４）。モールド工程を行うことで電子部品の内部が樹脂で充填され、機械的な外力による内蔵される回路部やワイヤーに対するダメージを低減することができ、また水分や埃による特性の劣化を低減することができる。リードフレームのリードをメッキ処理し、その後リードを切断及び成形加工する（ステップＳＴ７５）。めっき処理によりリードの錆を防止し、後にプリント基板に実装する際のはんだ付けをより確実に行うことができる。パッケージの表面に印字処理（マーキング）を施す（ステップＳＴ７６）。検査工程（ステップＳＴ７７）を経て、電子部品が完成する（ステップＳＴ７８）。上掲した実施の形態の寿命推定装置を組み込むことで、低消費電力で、小型な電子部品を提供することができる。
【００９２】図６（Ｄ）に示す例のように、電子部品７０００は、例えばプリント基板７００２に実装される。このような電子部品７０００が複数組み合わされて、それぞれがプリント基板７００２上で電気的に接続されることで電子機器に搭載することができる。完成した回路基板７００４は、電子機器等の内部に設けられる。図６（Ｄ）に用いる電子部品７０００の斜視模式図を図６（Ｅ）に示す。図６（Ｅ）では、電子部品の一例として、ＱＦＰ（Ｑｕａｄ  Ｆｌａｔ  Ｐａｃｋａｇｅ）の斜視模式図を示している。図６（Ｅ）に示す電子部品７０００は、リード７００１及びチップ７１１０を有する。
【００９３】また、電子部品をシリコンインターポーザに搭載してもよい。図６（Ｆ）は、電子部品７０００ａおよび電子部品７０００ｂをシリコンインターポーザ７００５に搭載する場合の斜視模式図を示す。
【００９４】また、シリコンインターポーザ上に搭載した電子部品をプリント基板上に搭載してもよい。図６（Ｇ）は、シリコンインターポーザ７００５上に搭載した電子部品７０００ａおよび電子部品７０００ｂをプリント基板７００２上に搭載した、回路基板７００４の斜視模式図を示す。図６（Ｇ）に示す一点鎖線Ａ−Ｂの断面図を図６（Ｈ）に示す。シリコンインターポーザ７００５上に電子部品７０００ａおよび電子部品７０００ｂが載置されている。シリコンインターポーザ７００５と電子部品７０００ａ等の電子部品は、図６（Ｈ）に示すように例えばバンプ７００６を介して電気的および機械的に接続される。また、シリコンインターポーザ７００５は図６（Ｈ）に示すように例えばバンプ７００７を介してプリント基板７００２上に電気的および機械的に接続される。
【００９５】電子部品７０００を搭載することで、電子機器の消費電力を削減することができる。または、電子機器を小型化することが容易になる。
【００９６】  電子部品７０００は、デジタル信号処理、ソフトウェア無線、アビオニクス（通信機器、航法システム、自動操縦装置、飛行管理システム等の航空に関する電子機器）、ＡＳＩＣのプロトタイピング、医療用画像処理、音声認識、暗号、バイオインフォマティクス（生物情報科学）、機械装置のエミュレータ、および電波天文学における電波望遠鏡等、幅広い分野の電子機器の電子部品（ＩＣチップ）に適用することが可能である。このような電子機器としては、カメラ（ビデオカメラ、デジタルスチルカメラ等）、表示装置、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、携帯型を含むゲーム機、携帯型情報端末（スマートフォン、タブレット型情報端末など）、電子書籍端末、ウエアラブル型情報端末（時計型、ヘッドマウント型、ゴーグル型、眼鏡型、腕章型、ブレスレット型、ネックレス型等）、ナビゲーションシステム、音響再生装置（カーオーディオ、デジタルオーディオプレイヤー等）、複写機、ファクシミリ、プリンタ、プリンタ複合機、現金自動預け入れ払い機（ＡＴＭ）、自動販売機、家庭用電化製品などが挙げられる。
【００９７】＜電子部品の例＞
電子部品７０００として例えば、記憶装置を用いることができる。記憶装置として例えば、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を用いることができる。また、記憶装置にＯＳトランジスタを適用したＮＯＳＲＡＭ（登録商標）、ＤＯＳＲＡＭ（登録商標）等を用いることができる。ＯＳトランジスタ、ＮＯＳＲＡＭ、ＤＯＳＲＡＭの詳細については後述する。
【００９８】また、電子部品７０００として例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、積和演算回路を有する集積回路、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、等を用いることができる。また、ＣＰＵとＧＰＵを一つに統合したチップをＡＰＵ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と呼ぶこともあり、このＡＰＵチップを用いることもできる。
【００９９】電子部品７０００にＯＳトランジスタを適用することにより、電子部品７０００の消費電力低減を図ることができる。また、ＯＳトランジスタはスパッタリング法、プラズマＣＶＤ法、等の成膜プロセスを用いて形成することができるため、シリコン基板を用いるシリコントランジスタと異なり、トランジスタ同士を積層できるため、電子部品７０００の高集積化を図ることができる。
【０１００】＜ＯＳトランジスタ＞
以下に、ＯＳトランジスタについて説明する。
【０１０１】  ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、好ましくは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）またはスズ（Ｓｎ）などとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
【０１０２】  チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。
【０１０３】以下に、ＮＯＳＲＡＭおよびＤＯＳＲＡＭについて説明する。
【０１０４】＜ＮＯＳＲＡＭ＞
ＮＯＳＲＡＭとは、メモリセルの書き込みトランジスタがＯＳトランジスタで構成されているゲインセル型ＤＲＡＭのことである。ＮＯＳＲＡＭはＮｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  ＲＡＭの略称である。
【０１０５】以下にＮＯＳＲＡＭの構成例を示す。図７（Ａ）はＮＯＳＲＡＭの構成例を示すブロック図である。ＮＯＳＲＡＭ２４０には、パワードメイン２４２、２４３、パワースイッチ２４５乃至２４７が設けられている。パワードメイン２４２には、メモリセルアレイ（Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃｅｌｌ  Ａｒｒａｙ）２５０が設けられ、パワードメイン２４３にはメモリセルアレイ２５０の周辺回路が設けられている。周辺回路は、制御回路（Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）２５１、行回路（Ｒｏｗ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）２５２、列回路（Ｃｏｌｕｍｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）２５３を有する。
【０１０６】  外部からＮＯＳＲＡＭ２４０に電圧ＶＤＤＤ、ＶＳＳＳ、ＶＤＨＷ、ＶＤＨＲ、ＶＢＧ２、クロック信号ＧＣＬＫ２、アドレス信号（Ａｄｄｒｅｓｓ）、信号ＣＥ、ＷＥ、ＰＳＥ５が入力される。信号ＣＥ、ＷＥはチップイネーブル信号、書き込みイネーブル信号である。信号ＰＳＥ５は、パワースイッチ２４５乃至２４７のオンオフを制御する。パワースイッチ２４５乃至２４７は、パワードメイン２４３への電圧ＶＤＤＤ、ＶＤＨＷ、ＶＤＨＲの入力をそれぞれ制御する。
【０１０７】  なお、ＮＯＳＲＡＭ２４０に入力される電圧、信号等は、ＮＯＳＲＡＭ２４０の回路構成、動作方法に応じて適宜取捨される。例えば、ＮＯＳＲＡＭ２４０にパワーゲーティングされないパワードメインを設け、信号ＰＳＥ５を生成するパワーゲーティング制御回路を設けてもよい。
【０１０８】  メモリセルアレイ２５０は、メモリセル１０、書込みワード線ＷＷＬ、読出しワード線ＲＷＬ、書込みビット線ＷＢＬ、読出しビット線ＲＢＬ、ソース線ＳＬを有する。
【０１０９】  図７（Ｂ）に示すように、メモリセル１０は２Ｔ１Ｃ（２トランジスタ１容量）型のゲインセルであり、ノードＳＮ１、トランジスタＭ１、Ｍ２、容量素子Ｃ１を有する。トランジスタＭ１は書き込みトランジスタであり、バックゲートを有するＯＳトランジスタである。トランジスタＭ１のバックゲートは、電圧ＶＢＧ２を供給する配線ＢＧＬ２に電気的に接続されている。トランジスタＭ２は読出しトランジスタであり、ｐチャネル型Ｓｉトランジスタである。容量素子Ｃ１はノードＳＮ１の電圧を保持する保持容量である。
【０１１０】  電圧ＶＤＤＤ、ＶＳＳＳはデータ“１”、“０”を表す電圧である。なお、書込みワード線ＷＷＬ、ＲＷＬの高レベル電圧は、ＶＤＨＷ、ＶＨＤＲである。
【０１１１】  図８（Ａ）にメモリセルアレイ２５０の構成例を示す。図８（Ａ）に示すメモリセルアレイ２５０では、隣接する２行に１本のソース線が設けられている。
【０１１２】  メモリセル１０は原理的に書き換え回数に制限はなく、データの書き換えを低エネルギーで行え、データの保持に電力を消費しない。トランジスタＭ１が極小オフ電流のＯＳトランジスタであるため、メモリセル１０は長時間データを保持することが可能である。よって、ＮＯＳＲＡＭ２４０で、格納手段２１２を構成することで、格納手段２１２を、不揮発性の低消費電力なメモリ装置とすることができる。
【０１１３】  メモリセル１０の回路構成は、図７（Ｂ）の回路構成に限定されない。例えば、読出しトランジスタＭ２は、バックゲートを有するＯＳトランジスタ、またはｎチャネル型Ｓｉトランジスタでもよい。或いは、メモリセル１０は３Ｔ型ゲインセルでもよい。例えば、図８（Ｂ）、図８（Ｃ）に３Ｔ型ゲインセルの例を示す。図８（Ｂ）に示すメモリセル１５は、トランジスタＭ３乃至Ｍ５、容量素子Ｃ３、ノードＳＮ３を有する。トランジスタＭ３乃至Ｍ５は、書込みトランジスタ、読出しトランジスタ、選択トランジスタである。トランジスタＭ３はバックゲートを有するＯＳトランジスタであり、トランジスタＭ４、Ｍ５はｐチャネル型Ｓｉトランジスタである。トランジスタＭ４、Ｍ５を、ｎチャネル型Ｓｉトランジスタまたはバックゲートを有するＯＳトランジスタで構成してもよい。図８（Ｃ）に示すメモリセル１６では、３個のトランジスタはバックゲートを有するＯＳトランジスタで構成されている。
【０１１４】  ノードＳＮ３は保持ノードである。容量素子Ｃ３はノードＳＮ３の電圧を保持するための保持容量である。容量素子Ｃ３を意図的に設けず、トランジスタＭ４のゲート容量などで保持容量を構成してもよい。配線ＰＤＬには固定電圧（例えば、ＶＤＤＤ）が入力される。配線ＰＤＬはソース線ＳＬに代わる配線であり、例えば、電圧ＶＤＤＤが入力される。
【０１１５】  制御回路２５１は、ＮＯＳＲＡＭ２４０の動作全般を制御する機能を有する。例えば、制御回路２５１は、信号ＣＥ、ＷＥを論理演算して、外部からのアクセスが書き込みアクセスであるか読み出しアクセスであるかを判断する。
【０１１６】  行回路２５２は、アドレス信号が指定する選択された行の書込みワード線ＷＷＬ、読出しワード線ＷＢＬを選択する機能をもつ。列回路２５３は、アドレス信号が指定する列の書込みビット線ＷＷＬにデータを書き込む機能、および当該列の読出しビット線ＷＢＬからデータを読み出す機能をもつ。
【０１１７】＜ＤＯＳＲＡＭ＞
以下にＤＯＳＲＡＭの構成例を示す。ＤＯＳＲＡＭとは、１Ｔ１Ｃ型のメモリセルを有するＲＡＭのことであり、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  ＲＡＭの略称である。以下、図９を参照して、ＤＯＳＲＡＭについて説明する。
【０１１８】  図９（Ａ）に示すように、ＤＯＳＲＡＭ３５０のメモリセル１６は、ビット線ＢＬ（またはＢＬＢ）、ワード線ＷＬ、配線ＢＧＬ６、ＰＬに電気的に接続される。ビット線ＢＬＢは、反転ビット線である。例えば、配線ＢＧＬ６、ＰＬには、電圧ＶＢＧ６、ＶＳＳＳが入力される。メモリセル１６はトランジスタＭ６、および容量素子Ｃ６を有する。トランジスタＭ６はバックゲートを有するＯＳトランジスタである。
【０１１９】  容量素子Ｃ６の充放電によってデータを書き換えるため、ＤＯＳＲＡＭ３５０には原理的には書き換え回数に制約はなく、かつ、低エネルギーで、データの書き込みおよび読み出しが可能である。また、メモリセル１６の回路構成が単純であるため、大容量化が容易である。メモリセル１６の書込みトランジスタがＯＳトランジスタであるので、ＤＯＳＲＡＭ３５０の保持時間はＤＲＡＭに比べて非常に長い。したがってリフレッシュの頻度を低減できる、あるいは、リフレッシュ動作を不要にすることができるため、リフレッシュ動作に要する電力を削減できる。
【０１２０】  図９（Ｂ）に示すように、ＤＯＳＲＡＭ３５０において、メモリセルアレイ３６０は、周辺回路３６５上に積層することができる。これは、メモリセル１６のトランジスタＭ６がＯＳトランジスタであるからである。
【０１２１】  メモリセルアレイ３６０には、複数のメモリセル１６が行列状に配置され、メモリセル１６の配列に応じて、ビット線ＢＬ、ＢＬＢ、ワード線ＷＬ、配線ＢＧＬ６、ＰＬが設けられている。周辺回路３６５には、制御回路、行回路、列回路が設けられる。行回路は、アクセス対象のワード線ＷＬの選択等を行う。列回路は、ＢＬとＢＬＢとでなるビット線対に対して、データの書き込みおよび読出し等を行う。
【０１２２】  周辺回路３６５をパワーゲーティングするために、パワースイッチ３７１、３７２が設けられている。パワースイッチ３７１、３７２は、周辺回路３６５への電圧ＶＤＤＤ、ＶＤＨＷ６の入力をそれぞれ制御する。なお、電圧ＶＤＨＷ６はワード線ＷＬの高レベル電圧である。パワースイッチ３７１、３７２のオンオフは、信号ＰＳＥ６で制御される。例えば、信号ＰＳＥ６はＰＭＵ（Ｐｏｗｅｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）で生成される。
【０１２３】  本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
【０１２４】（実施の形態４）
本実施の形態では、車両に複数の二次電池を搭載する例を示す。
【０１２５】複数の二次電池を車両に搭載すると、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、又はプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車を実現できる。
【０１２６】図１０において、本発明の一態様である二次電池の寿命推定部を用いた車両を例示する。図１０（Ａ）に示す自動車８４００は、走行のための動力源として電気モーターを用いる電気自動車である。または、走行のための動力源として電気モーターとエンジンを適宜選択して用いることが可能なハイブリッド自動車である。自動車８４００はフロントガラス８４０４、太陽電池８４０５、サイドミラー用カメラ８４０３、電池パック８４０２を有する。また、自動車８４００は電池パック８４０２内に複数の二次電池を有する。二次電池の保護回路として、寿命推定部を組み込んだＩＣを実装させれば、二次電池の異常検出のためのニューラルネットワーク処理を行うことができる。１０００個以上の二次電池を用いる自動車８４００であっても二次電池の異常検出のためのニューラルネットワーク処理を効率よく行うことができる。二次電池は、車内の床部分に対して、小型の円筒型の二次電池を多く並べて使用すればよい。また、ラミネート型の二次電池を複数組み合わせた電池パックを車内の床部分に対して設置してもよい。二次電池は電気モーター８４０６を駆動するだけでなく、ヘッドライト８４０１やルームライト（図示せず）などの発光装置に電力を供給することができる。
【０１２７】また、二次電池は、自動車８４００が有するスピードメーター、タコメーターなどの表示装置に電力を供給することができる。また、二次電池は、自動車８４００が有するナビゲーションシステムなどの半導体装置に電力を供給することができる。
【０１２８】図１０（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する二次電池にプラグイン方式や非接触給電方式等により外部の充電設備から電力供給を受けて、充電することができる。図１０（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された二次電池８０２４に、ケーブル８０２２を介して充電を行っている状態を示す。充電に際しては、充電方法やコネクターの規格等はＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）やコンボ等の所定の方式で適宜行えばよい。充電装置８０２１は、商用施設に設けられた充電ステーションでもよく、また家庭の電源であってもよい。例えば、プラグイン技術によって、外部からの電力供給により自動車８５００に搭載された二次電池８０２４を充電することができる。充電は、充電装置８０２１が有するＡＣＤＣコンバータ等の変換装置を介して、交流電力を直流電力に変換して行うことができる。また、充電用ＡＣＤＣコンバータ８０２５が搭載された自動車８５００の場合は、交流電源を接続しても充電を行うことができる。充電装置８０２１に対して寿命推定部を組み込んだＩＣを実装すれば、自動車８５００の二次電池の異常検出のためのニューラルネットワーク処理を行うことができる。
【０１２９】また、図示しないが、受電装置を車両に搭載し、地上の送電装置から電力を非接触で供給して充電することもできる。この非接触給電方式の場合には、道路や外壁に送電装置を組み込むことで、送電装置を組む込んだ場所に接近している間に、停車中に限らず走行中に充電を行うこともできる。また、この非接触給電の方式を利用して、車両どうしで電力の送受信を行ってもよい。さらに、車両の外装部に太陽電池を設け、停車時や走行時に二次電池の充電を行ってもよい。このような非接触での電力の供給には、電磁誘導方式や磁界共鳴方式を用いることができる。
【０１３０】また、図１０（Ｃ）は、寿命推定部を組み込んだＩＣを実装した二輪車の一例である。図１０（Ｃ）に示すスクータ８６００は、二次電池８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。二次電池８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。寿命推定部を組み込んだＩＣにより二次電池８６０２の異常を検知することができる。
【０１３１】また、図１０（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、二次電池８６０２を収納することができる。二次電池８６０２は、座席下収納８６０４が小型であっても、座席下収納８６０４に収納することができる。二次電池８６０２は、取り外し可能となっており、充電時には二次電池８６０２を屋内に持って運び、充電し、走行する前に収納すればよい。
【０１３２】また、車両に搭載した二次電池を車両以外の電力供給源としても用いることもできる。この場合、例えば電力需要のピーク時に商用電源を用いることを回避することができる。電力需要のピーク時に商用電源を用いることを回避できれば、省エネルギー、および二酸化炭素の排出の削減に寄与することができる。
【符号の説明】
【０１３３】１０：メモリセル、１５：メモリセル、１６：メモリセル、２１０：寿命推定装置、２１１：マイクロコンピュータ、２１２：格納手段、２１３：容量実測手段、２１４：温度検出手段、２１５：寿命推定部、２２０：二次電池、２３０：寿命推定装置、２４０：ＮＯＳＲＡＭ、２４２：パワードメイン、２４３：パワードメイン、２４５：パワースイッチ、２４６：パワースイッチ、２４７：パワースイッチ、２５０：メモリセルアレイ、２５１：制御回路、２５２：行回路、２５３：列回路、３５０：ＤＯＳＲＡＭ、３６０：メモリセルアレイ、３６５：周辺回路、３７１：パワースイッチ、３７２：パワースイッチ、７０００：電子部品、７０００ａ：電子部品、７０００ｂ：電子部品、７００１：リード、７００２：プリント基板、７００４：回路基板、７００５：シリコンインターポーザ、７００６：バンプ、７００７：バンプ、７１００：半導体ウエハ、７１０２：回路領域、７１０４：分離領域、７１０６：分離線、７１１０：チップ、８０２１：充電装置、８０２２：ケーブル、８０２４：二次電池、８０２５：充電用ＡＣＤＣコンバータ、８４００：自動車８４０１    ヘッドライト、８４０２：電池パック、８４０３：サイドミラー用カメラ、８４０４：フロントガラス、８４０５：太陽電池、８４０６：電気モーター、８５００：自動車、８６００：スクータ、８６０１：サイドミラー、８６０２：二次電池、８６０３：方向指示灯、８６０４：座席下収納
【図１】
2019097357.tif 000007
【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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【国際調査報告】
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