"二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗増加率を算出する算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、二次電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差を求める補正部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗値を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗値の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗増加率を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗増加率を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、二次電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差を求める補正部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗値を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗値と、予め取得した、経年劣化によって生じた二次電池の内部抵抗の実測値との差を求める補正部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗増加率を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいた判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗値を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする二次電池の状態測定装置。ところで、二次電池の中には図29や図30とは異なる電圧降下パターンを示すものもある。図32には電池モデルにより推定した電圧降下パターン106及び経年劣化した二次電池に対する大電流放電時の電圧降下パターン108、ならびに経年劣化に加えてハイレート劣化が同時に起きた二次電池に対する大電流放電時の電圧降下パターン110が例示されている。この3者を比較すると、放電初期において3者とも電圧降下の度合いが異なるとともに、その後は3者ともほぼ等しい曲線を描きながら電圧降下する。そのため、電圧降下パターン110は電圧降下パターン108に対して経年劣化がさらに進行したのか、それともハイレート劣化が発生しているかを区別することが困難となる。つまり、電池モデルと実測値との値に差異が生じた場合に、その差異の原因が経年劣化によるものであるかハイレート劣化によるものであるかを判定することは困難となる。このような二次電池を測定対象とした場合、従来のように放電初期から電圧降下が急峻になるまで補正を行うという条件で経年劣化補正を実行すると、経年劣化の成分に加えてハイレート劣化の成分まで補正されてしまい、ハイレート劣化を正確に推定することが困難となる場合がある。そこで、本発明はハイレート劣化の影響が放電初期から現れるような電圧効果パターンに対してもハイレート劣化を高精度に推定することのできる二次電池の状態測定装置を提供することを目的とする。本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗増加率を算出する算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、二次電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差を求める補正部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗値を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗値の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記二次電池に対する電池モデルに基づいて前記二次電池の内部抵抗増加率を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗増加率を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗増加率と、予め取得した、二次電池の経年劣化による内部抵抗増加率の実測値との差を求める補正部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗値を求める算出部と、前記算出部が求めた内部抵抗値と、予め取得した、経年劣化によって生じた二次電池の内部抵抗の実測値との差を求める補正部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗増加率を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗増加率の実測値に基づいた判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗増加率が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。また、本発明は二次電池の状態測定装置に関するものである。当該装置は、二次電池の端子電圧値及び電流値を測定する測定部と、前記端子電圧値と前記電流値から内部抵抗値を算出する算出部と、予め求められた経年劣化による二次電池の内部抵抗の実測値に基づいて判定値を設定するとともに、前記算出部が求めた内部抵抗値が前記判定値を超過したか否かを判定する判定部と、を備える。本発明によれば、ハイレート劣化が放電初期から現れるような電圧効果パターンに対してもハイレート劣化を高精度に推定することが可能となる。本実施形態に係る二次電池の状態測定装置を図1に例示する。状態測定装置10は、制御部12、電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20を含んで構成されている。また、制御部12は接続対象22に電気的に接続されており、電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20は二次電池14に電気的に接続されている。図1に示す状態測定装置10や二次電池14は二次電池14を電力源とする機器に搭載される。例えば二次電池14の電力を駆動源とするハイブリッド車HV、プラグインハイブリッド車PHV、電気自動車EV等に搭載される。この場合において、接続対象22には例えば二次電池14の電力変換を行って図示しない回転電機に電力を供給するDC/DCコンバータやインバータが含まれる。電圧センサ16は二次電池14の正極側出力端及び負極側出力端に直接的あるいは間接的に接続され、二次電池14の端子電圧を測定する。測定された端子電圧値Vbは制御部12に送られる。電流センサ18は二次電池14と接続対象22との間に接続され、二次電池14の放電電流あるいは充電電流を測定する。測定された電流値Ibは制御部12に送られる。温度センサ20は二次電池14の温度を測定し、測定された温度Tbを制御部12に送る。温度測定箇所は1箇所であっても複数個所であってもよい。例えば二次電池14が複数個のセルの積層体から構成されている場合は、所定個数のセルの温度を測定してその平均値を制御部12に送るようにしてもよい。制御部12は情報を演算するための演算処理部や情報を記憶するための記憶部を備えている。演算処理部は電圧値や電流値、温度を入力情報として受け入れて演算処理し得る機器であればよく、例えばマイクロコンピュータを含んで構成される。このマイクロコンピュータは例えばハイブリッド車に搭載される電子制御ユニットECUから構成することが可能である。また、記憶部は後述するハイレート劣化の推定プログラムや経年劣化マップ、さらには電圧値、電流値、温度等の入力情報を記憶可能な機器であればよく、例えばROMやRAM、EPROM、ハードディスク装置等の1つまたは複数の組み合わせから構成することができる。なお、ハイレート劣化の推定に当たり、制御部12は複数の機能を実行する。制御部12を複数の機能ブロックの集合として表した模式図を図2に示す。制御部12は、算出部24と、補正部28と、判定部30とを含んで構成される。これらの各機能ブロックによるハイレート劣化の推定方法については後述する。また、二次電池14は充放電可能な化学電池であればよく、例えばニッケル水素蓄電池やリチウムイオン蓄電池から構成される。ここで、二次電池14のハイレート劣化について図3を用いて説明する。図3では二次電池14の例としてリチウムイオン蓄電池を用いている。また、電解液の例としてLiPF6を用いている。なお、電解液はリチウム塩を溶解させた有機電解液であればよく、例えばLiBF4等を用いてもよい。また、図3では説明を簡略化するために、溶媒和などは省略した模式図を示している。二次電池14の電極面内及び電極間におけるリチウム塩濃度分布が発生することにより、二次電池14の内部抵抗が上昇する。この塩濃度分布の発生は主に二次電池14の導通時におけるイオンの泳動輸率によって生じる。図3には導通前の二次電池14の模式図が示されている。導通前においては電解液32内における陽イオン34及び陰イオン36はほぼ均一に分布している。二次電池14の充電時を図4に例示する。二次電池14が導通状態になると、正極38から陽イオン34が放出されるとともに、負極40では陽イオン34が吸蔵される。ここで、正極38での陽イオン34の放出量と負極40での陽イオン34の吸蔵量は副反応等を無視すれば理論上等しいから、電解液32中のLiPF6量は導通遮断時と導通時とで変わらない。この際、輸率に応じて電解液32内に塩濃度分布塩濃度勾配が発生する。また、塩濃度分布は電極間だけでなく、図5に示すように電極39面内にも発生する。図5においては筒状に巻かれた電極39の端部の塩濃度が相対的に高くなり、電極39の中央部の塩濃度が相対的に低くなっている。塩濃度と二次電池14の内部抵抗との関係を図6に示す。この図に示されているように、内部抵抗は塩濃度によって変動し、内部抵抗が最低値を取るような最適濃度が存在する。これを受けて電解液の濃度を最適濃度に調整することが考えられる。しかし、上述したように二次電池が導通状態になると塩濃度分布が発生してしまい、電解液内では最適濃度から外れる領域が生じる。その結果電解液内の内部抵抗が増加する。この、塩濃度分布の発生に伴う内部抵抗の増加現象を本実施形態ではハイレート劣化と呼んでいる。塩濃度分布はイオンの泳動輸率によって生じることから理解されるように、大電流放電時または大電流充電時には塩濃度分布の発生が顕著となる塩濃度勾配が急峻となる。その結果二次電池14のハイレート劣化の進行が顕著となり、内部抵抗が増加する。一方、塩濃度分布を引き起こした電流の流れ方向と逆方向に電流を流すことによって塩濃度分布が解消され、ハイレート劣化を低減することができる。例えば大電流放電によってハイレート劣化が生じた場合には大電流充電を行うことによってハイレート劣化を解消することができる。したがって、ハイレート劣化を適切に検出してこれを解消することによって内部抵抗の増加を抑え、二次電池14の端子電圧の電圧降下を抑制できる。他方、上述したように二次電池14の内部抵抗の増加はハイレート劣化の他に経年劣化によっても生じる。経年劣化は二次電池14の使用期間の経過に伴って内部抵抗が増加する現象を指し、活物質の一部崩壊構造変化などが原因となって生じる。ハイレート劣化と異なり経年劣化は二次電池14の使用に伴って蓄積される不可逆的な解消困難な劣化である。制御部12は、二次電池14の内部抵抗を測定するとともに内部抵抗の増加分のうちの何割がハイレート劣化によるものかを推定し、推定結果に応じてハイレート劣化の抑制処理や解消処理を行うか否かを判定している。制御部12の補正部28図2参照には経年劣化による二次電池14の内部抵抗の増加傾向の実測値が記憶されている。具体的には補正部28には、二次電池14の初期状態からの延べ時間総時間に対する内部抵抗値や内部抵抗増加率の推移が関数またはマップ表として記憶されている。なお、初期状態とは二次電池14のハイレート劣化を検出するための基準時点を指しており、例えば二次電池14の新品状態や、二次電池14の電圧、電流、温度の測定が開始される時点を指している。また、二次電池14の使用総時間を時間軸に取る代わりに、二次電池14の満充電時容量の減少率や、二次電池14の温度履歴、二次電池14の積算電流量等を用いてもよい。ここで、補正部28に記憶された、経年劣化による内部抵抗の増加傾向の実測値が記録されたマップ以下、経年劣化マップと呼ぶの取得について説明する。経年劣化マップの取得に当たっては、ハイレート劣化を生じさせない、または、車両に二次電池14を搭載して実際に使用した時と比較してハイレート劣化による内部抵抗の増加が無視できる程度の環境下で二次電池14の内部抵抗を予め測定する。例えば、大電流放電及び大電流充電を行わずに二次電池14の内部抵抗の測定を行う。具体的には、初期状態における二次電池の満充電時の容量をCAhで表すと、1CA以下、例えば0.1CAの放電レートで定電流の充放電を行う。あるいは、大電流での充放電を行う場合には、大電流充電と大電流放電とを均等に行うようにする。例えば2CAでの放電を30秒行ったときには同様に2CAでの充電を30秒行うようにする。なお、当然のことながら、経年劣化マップの取得用の二次電池14は車両に搭載される二次電池14と同一タイプのものを使用する。1回の放電と1回の充電を1サイクルとして、複数サイクルに亘ってIV特性を求める。例えば二次電池14の寿命に達するまでのサイクル例えば5000サイクルを複数のサイクル期間例えば100サイクルに分割し、1サイクル期間ごとに耐久試験を行ってその都度IV特性を求める。IV特性とは電流値の軸と電圧値の軸からなる平面上に電流値と電圧値をプロットしたときの近似直線の傾きまたは近似曲線の増加率であり、二次電池14の内部抵抗と捉えることができる。したがってIV特性の増加率を求めることで内部抵抗増加率を求めることができる。なお、内部抵抗増加率の算出に当たっては、初期状態からの増加率を求めてもよいし、任意の時点からの増加率を求めてもよい。また、経年劣化マップの時間軸として、二次電池14の総使用時間の代わりに積算電流量Ahを用いる場合は、積算電流量を複数の区間に区分して、例えば0.5Ahごとの範囲に区分して、各区間における電流値及び電圧値をプロットしてIV特性を求めることが好適である。また、満充電時容量減少率についても同様に複数の区間に区分して当該区間内のIV特性を求めることが好適である。また、温度履歴は例えば以下のように算出する。二次電池14は温度特性を有しており、温度によって劣化の進行度合いが変化することが知られている。そこで、相対的に劣化の進みが遅い温度例えば25°Cを相対的に重みの少ない温度パラメータ例えば1に変換するとともに、相対的に劣化状態の進みが速い温度例えば40°Cを相対的に重みの大きい温度パラメータ例えば10に変換し、初期状態からの温度パラメータの積算値に対する二次電池14の内部抵抗を測定する。この場合においても温度パラメータの積算値を複数の区間に区分して当該区間内のIV特性を求めることが好適である。なお、二次電池14の内部抵抗は温度及び充電率SOCによって変化するから、上述したような電流値-電圧値のサンプリング点を使用総時間区間または満充電時容量減少率区間または温度パラメータ区間ごとにグループ化した上で、さらにそれぞれの区間における電流値-電圧値のサンプリング点を所定の温度区間及び所定のSOC区間別に振り分け、振り分けられたサンプリング点のグループごとにIV特性及びその増加率を求めることが好適である。増加率の算出に当たっては、IV特性を算出したSOC区間及び温度区間と同一の区間における初期状態のIV特性を基準にすることが好適である。図7に二次電池14の使用時間、温度、SOC別の複数の経年劣化マップを示す。なお、図7に示す経年劣化マップでは抵抗増加率が示されているが、これに代えてまたは加えて内部抵抗値IV特性値そのものを記憶するようにしてもよい。また、マップ表の状態で記憶する代わりに、最小二乗法等によって関係式を取得してこれを補正部28に記憶させてもよい。以上のようにして取得した経年劣化マップを用いて、二次電池14の内部抵抗中のハイレート劣化成分を推定する。ハイレート劣化の推定手段として、主に1二次電池14の緩和状態からの電圧降下に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較2稼働中の二次電池14の電流値及び電圧値に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較3電池モデルにより算出した内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較、の3種類の手段が挙げられる。以下それぞれの手段について説明する。また、以下の説明において特に断りのない限り、経年劣化マップは二次電池14の初期状態からの延べ経過時間使用総時間を時間軸に取るものとする。1二次電池14の緩和状態からの電圧降下に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較制御部12の算出部24は、電圧センサ16から電圧値Vbを取得するとともに電流センサ18から電流値Ibを取得する。なお、この手段においては、二次電池14が緩和した状態すなわち電流が流れておらず電圧値が安定している状態例えば停車時からの電流値及び電圧値の経時変化を測定する。二次電池14が完全に緩和した状態における開放電圧OCVを測定後、二次電池14が完全に緩和した状態から一定値の電流を流し始めたときの電圧降下を所定時間測定することによって、IV特性を高精度に測定することが可能となる。また、車両がいわゆるプラグインハイブリッド車両である場合には、充電中などに所望のパターンの一定電流を流し、そのときの電圧値の経時変化を測定することによってもIV特性を高精度に求めることが可能となる。さらに算出部24は取得した電圧値Vb及び電流値Ibをグループ分けする。具体的には、予め定めた時間区間内であって、さらに予め定めたSOC区間及び温度区間別に電流値-電圧値のサンプリング点を振り分ける。時間区間に基づく振り分けは算出部24に時刻情報を送信可能な図示しないタイマ等に基づいて行われる。また、SOC区間に基づく振り分けは二次電池14の積算電流量等に基づいて行われる。さらに温度区間に基づく振り分けは温度センサ20から送られた温度Tbに基づいて行われる。算出部24は特定の時間区間、SOC区間、温度区間におけるサンプリング点からIV特性、つまり内部抵抗値を求める。また内部抵抗増加率を基準に取る場合はさらに内部抵抗値を求めたSOC区間及び温度区間に対応する二次電池14の初期状態における内部抵抗値を制御部12内の記憶部に記憶された経年劣化マップから呼び出し、初期状態からの内部抵抗増加率を算出する。ここで、初期状態に代えて任意の時点を増加率算出の基準時に設定してもよい。算出部24によって算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率以下、算出部による内部抵抗値または内部抵抗増加率と呼ぶは補正部28に送られる。補正部28は制御部12の記憶部から経年劣化マップを呼び出す。さらに補正部28は、算出部による内部抵抗値の時間区間、SOC区間、温度区間に対応した内部抵抗値、または算出部による内部抵抗増加率の時間区間、SOC区間、温度区間に対応した内部抵抗増加率を経年劣化マップから抽出する。図8に示すように、補正部28は、算出部による内部抵抗値から経年劣化による内部抵抗値、または、算出部による内部抵抗増加率から経年劣化による内部抵抗増加率を減算する。なお、図8においては算出部による内部抵抗増加率41から経年劣化マップによる内部抵抗増加率42を減算した様子を例示している。上述したように、算出部による内部抵抗値または内部抵抗増加率には経年劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率とハイレート劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率とが重ね合わされているものと考えられる。一方、経年劣化マップによる内部抵抗値または内部抵抗増加率は主に経年劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率を示していると考えられる。したがって算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値との差、または算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップによる内部抵抗増加率との差を求めることによってハイレート劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率を推定することができる。なお、横軸として二次電池14の総時間を用いる代わりに満充電時の電池容量減少率を用いる場合、電流センサ18等による二次電池14の積算電流量から正確な電池容量減少率を求めることが困難な場合がある。例えば満充電時から放電終止電圧までの積算電流量から満充電時の電池容量Ahを求めることができ、したがって満充電時の電池容量の減少率も求めることが可能となるが、実際の車両の運転時においては放電終止電圧に至る前に充電が開始されたり、満充電に至る前に放電が開始される場合がある。このような場合においては例えば特開2010-60384号公報にて説明されているような満充電容量のモデル式を用いることによって推定することが可能である。2稼働中の二次電池14の電流値及び電圧値に基づいて算出された内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較上述した1による手段では緩和状態の二次電池14を基点として内部抵抗値や内部抵抗増加率を求めていたが、これに代えて稼働中の二次電池14の電流値と電圧値から内部抵抗値や内部抵抗増加率を求めてもよい。算出部24は車両走行中等、二次電池14の充放電が行われている期間において二次電池14の電流値及び電圧値を測定し、測定された電流値及び電圧値からIV特性内部抵抗値を求める。IV特性の算出に当たっては1と同様に定められた時間区間、SOC区間、温度区間における電流値及び電圧値を抽出してこれに基づいてIV特性を求める。補正部28は算出したIV特性に対応する時間区間、SOC区間、温度区間における経年劣化マップの内部抵抗値を呼び出す。さらに補正部28は図9に示すように、算出部によるIV特性44内部抵抗値と、経年劣化マップにおける内部抵抗値46との差を求める。具体的にはそれぞれの直線の傾きの差を求める。この傾きの差がハイレート劣化を表すと考えられることから、判定部30によって傾きの差を監視することでハイレート劣化の増加傾向を把握することができる。また、算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値を比較する代わりに、1と同様にして算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップの内部抵抗増加率を比較してもよい。すなわち、算出部による内部抵抗値を求めた時間区間、SOC区間、温度区間に対応する二次電池14の初期状態や任意の時点における内部抵抗値を制御部12内の記憶部に記憶された経年劣化マップから呼び出し、算出部による内部抵抗値を初期状態の内部抵抗値で割ることによって内部抵抗増加率を算出する。一方、経年劣化マップから、算出部による内部抵抗値を求めたSOC区間及び温度区間に対応する内部抵抗増加率を抽出する。さらにそれぞれ求められた内部抵抗増加率を比較する。3電池モデルにより算出した内部抵抗値または内部抵抗増加率と経年劣化マップにおける内部抵抗値または内部抵抗増加率との比較本手段では二次電池内の活物質やイオン等の挙動をモデル化した電池モデルを使用する。図10は、電池モデルによって表現される二次電池の内部構成の概略を説明する概念図である。二次電池14は、負極40と、セパレータ114と、正極38とを含む。セパレータ114は、例えば負極40及び正極38の間に設けられた樹脂に電解液を浸透させることで構成される。負極40及び正極38の各々は、球状の活物質118の集合体で構成される。二次電池14の放電時において、負極40の活物質118の界面上では、リチウムイオンLi及び電子eを放出する化学反応が行われる。一方、正極38の活物質118の界面上ではリチウムイオンLi及び電子eを吸収する化学反応が行われる。なお、二次電池14の充電時においては、電子eの放出及び吸収に関して、上記の反応とは逆の反応が行われる。負極40には、電子eを吸収する電流コレクタ113が設けられ、正極38には、電子eを放出する電流コレクタ116が設けられる。負極の電流コレクタ113は代表的には銅で構成され、正極の電流コレクタ116は代表的にはアルミで構成される。電流コレクタ113には負極端子が設けられ、電流コレクタ116には正極端子が設けられる。セパレータ114を介したリチウムイオンLiの授受によって、二次電池14では充放電が行われ、充電電流または放電電流が生じる。すなわち、二次電池内部の充放電状態は、電極負極40及び正極38の活物質118におけるリチウム濃度分布によって異なる。このリチウムは、リチウムイオン電池における反応関与物質に相当する。負極40及び正極38で電子eの移動に対する純電気的な抵抗純抵抗Rd及び活物質界面での反応電流発生時に等価的に電気抵抗として作用する電荷移動抵抗反応抵抗Rrとを併せたものが、二次電池14をマクロに見た場合の内部抵抗直流抵抗に相当する。このマクロな内部抵抗を、以下では直流抵抗Raとも示す。また、活物質118内におけるリチウムLiの拡散は、拡散係数Dsに支配される。すなわち、拡散係数Dsは拡散抵抗の大きさを示すパラメータである。引き続き、電池モデル125の一例を説明する。なお、ここで説明する電池モデルでは、常温時における電気二重層キャパシタの影響が小さいことを考慮して、この影響を無視したモデルを構築している。さらに、電池モデルは、電極の単位極板面積あたりのモデルとして定義されるものとする。電極の単位極板面積あたりのモデルを用いることで、そのモデルを設計容量に対して一般化させることができる。まず、二次電池14の出力電圧である電池電圧Vについては、電池温度T、電池電流I、開放電圧OCVU及び、上述の二次電池14全体のマクロな直流抵抗Raを用いた下記の1式電圧方程式が成立する。ここで、電池電流Iは、単位極板面積あたりの電流値を示すものとする。すなわち、正負極端子に流れる電池電流電流計により計測可能な電流値をIbとし、電池の両面極板面積をSとすると、電池電流Iは、I=Ib/Sで定義される。以下、電池モデル中で述べる電流及び電流推定値については、特に説明のない限り、上記の単位極板面積あたりの電流を指すものとする。θ1及びθ2は、それぞれ正極活物質表面における局所的SOC、及び負極活物質表面における局所的SOCを表す。開放電圧OCVは、正極開放電位U1及び負極開放電位U2の電位差として表される。図11に示すように、正極開放電位U1及び負極開放電位U2は、それぞれ局所的SOCθ1及び局所的SOCθ1に依存して変化する特性を有する。したがって、二次電池14の初期状態において、局所的SOCθ1と正極開放電位U1との関係、及び局所的SOCθ2と負極開放電位U2との関係を測定することにより、局所的SOCθ1の変化に対する正極開放電位U1θ1の変化特性及び局所的SOCθ2の変化に対する負極開放電位U2θ2の変化特性を予め記憶する特性マップを作成することができる。また、直流抵抗Raは、局所的SOCθ1、局所的SOCθ2及び電池温度の変化に応じて変化する特性を有する。すなわち、直流抵抗Raは、SOCより詳細には、局所的SOCθ1,θ2及び電池温度Tの関数として示される。したがって、二次電池14の初期状態における実測実験結果に基づき、図13に示されるような直流抵抗Raの初期状態値マップ131を予め作成することができる。図13を参照して、初期状態値マップ131では、0~100を複数に分割したSOC範囲と、-Ty°C~Tx°Cを複数に分割した温度範囲との組み合わせによって定義される領域ごとに、直流抵抗Raの初期状態値が格納される。これらの複数の領域は、後述するパラメータ変化率の学習区分と一致するので、学習領域とも称する。再び図10を参照して、上述のように、負極40及び正極38それぞれの球状活物質モデルにおいて、活物質表面電解液との界面における局所的SOCθii=1,2は、下記の2式で定義される。なお、局所的SOCθiと同じく、以下の説明では、iで表された添え字は、1の場合は正極を表し、2の場合は負極を示すものと定義する。2式中において、cseiは活物質界面におけるリチウム平均濃度であり、csimaxは活物質における限界リチウム濃度である。球状モデルで取り扱われる活物質内では、リチウム濃度csjは、半径方向に分布を有する。すなわち、球状と仮定された活物質内でのリチウム濃度分布は下記の3式に示す極座標系の拡散方程式により規定される。3式において、Dsiは活物質におけるリチウムの拡散係数である。図14に示すように、拡散係数DsiはSOC及び電池温度に依存して変化する特性を有する。以下では、Dsii=1,2を総称する場合には、単に拡散係数Dsとも称する。拡散係数Dsについても、上述の直流抵抗Raと同様に、二次電池14の初期状態における実測実験結果に基づき、図14に示されるような初期状態値マップ132を予め作成することができる。図14を参照して、初期状態値マップ132では、初期状態値マップ131と共通に区分された学習領域ごとに、拡散係数Dsの初期状態値が格納される。図13に示された初期状態値マップ131及び図14に示された初期状態値マップ132は、例えば制御部12の記憶部に記憶される。3式の拡散方程式の境界条件は下記4、5式のように設定される。4式は、活物質中心での濃度勾配が0であることを示している。5式では、活物質の電解液界面におけるリチウム濃度変化は、活物質表面からのリチウムが出入りすることに伴って変化することを意味している。5式においてrsiは活物質半径を示し、εsiは活物質の体積分率を示し、asiは電極単位体積当たりの活物質表面積を示す。これらの値は、各種電気化学測定法により測定した結果より決定される。また、Fはファラデー定数である。さらに、5式中のjLiは単位体積時間当たりのリチウム生成量であり、簡単化のために電極厚さ方向で反応が均一であると仮定すると、電極厚さLi及び単位極板面積あたりの電池電流Iを用いて下記6式で示される。電池電流Iまたは電池電圧Vを入力として、これら1~6式を連立させて解くことによって、電圧推定値または電流推定値を算出しながら、二次電池14の内部状態を推定して、充電率を推定することが可能となる。この電池モデルを用いることにより、例えば、電池電圧Vを入力として二次電池の充電率を推定することが可能となる。電池電圧Vを入力とする場合、充電率は、図12に示されるような、活物質モデル内の平均リチウム濃度と充電率との関係を示すマップを用いて算出される。すなわち、電池モデル式によって算出された活物質モデル内の平均リチウム濃度から、図12のマップに従って現在のSOCを推定することができる。ここで、図15を用いて、上述の電池モデルを用いた二次電池の状態推定の制御処理手順を説明する。図15に示される処理は、制御部12によって所定の演算周期ごとに実行される。図15には、二次電池の状態推定およびパラメータ変化率学習の両方の制御処理手順が示される。制御部12は、ステップS100において、電圧センサ16により電池電圧Vbを測定する。制御部12は、ステップS110において、温度センサ20により電池温度Tbを測定する。今回の演算周期における電池電圧Vb及び電池温度Tbは、電池モデル式中の電池電圧V及び電池温度Tとしてそれぞれ用いられる。なお、制御部12は、測定により得られる電池電流Ibについても収集している。制御部12は、ステップS120において、2式に従って、前回の演算周期におけるリチウム濃度分布csejに基づき、活物質表面の局所的SOCθiθ1及びθ2を算出する。さらに、制御部12はステップS130において、図11に示したような、局所的SOCθiに対する開放電位Uiθiの特性マップから、開放電位UiU1及びU2を算出し、その算出した開放電位U1およびU2の電位差として、開放電圧推定値Uを算出する。さらに、制御部12は、ステップS140において、ステップS130で算出された局所的SOCθi及び測定された電池温度Tに基づいて、直流抵抗Raを求める。例えば、初期状態値マップ131に従って、直流抵抗Raが決定される。制御部12は、さらに、ステップS150において、電池電圧V=Vbと、算出した開放電圧推定値U及び直流抵抗Raとを用いて、下記7式に基づいて電池電流の推定値Iteを算出する。次に、制御部12は、ステップS160において、電池電流推定値Iteを6式の電池電流Iに代入することにより、単位体積時間当たりのリチウム生成量jLiを算出する。この単位体積時間当たりのリチウム生成量jLiを5式の境界条件に用いて3式の拡散方程式を解くことにより、正負極それぞれの活物質内におけるリチウム濃度分布が決定される。なお、3式における拡散係数Dsiについても、SOCおよび電池温度に基づいて求められる。たとえば、初期状態値マップ132に従って、拡散係数Dsiが決定される。制御部12は、3式の拡散方程式を解く際には、位置および時間により離散化した拡散方程式を用いて、活物質内部のリチウム濃度分布csiktΔtを更新するステップS170。ここでΔtは離散時間ステップを示し、演算実行周期に相当する。またkは半径方向に離散化した離散位置番号を表す。拡散方程式を位置および時間により離散化する方法は公知であるので詳細な説明はここでは繰り返さない。次に制御部12はステップS180により、下記8式に従って活物質内部の平均リチウム濃度csaveを算出する。ただし、8式においてNは球状の活物質を半径方向に離散化した場合の分割数である。そして、制御部12は、ステップS190において、図12に示すような、活物質内の平均リチウム濃度csaveと二次電池14の充電率SOCとの関係を示した、予め記憶されたマップを用いてSOCを算出する。このようにして、制御部12は、センサによって測定された電池電圧Vbおよび電池温度Tbから、二次電池14の充電率SOC、開放電圧推定値U、および単位極板面積当たりの電池電流の推定値を算出することができる。また、電池全体に流れる電流の推定値は、上述の電池電流Iの定義式より、単位極板面積当たりの電流推定値に電池の両面極板面積を乗じることにより算出できる。なお、以上の電池モデル式では、負極40および正極38のそれぞれについて、対応する別個の球状活物質モデルを設定した。ただし、制御部12の演算負荷を軽減するために、負極40および正極38での平均した特性を有する単一の球状モデルを、正極負極共通の活物質モデルとして使用してもよい。次に、電池モデル中のパラメータについて説明する。電池モデル式の複数のパラメータのいくつかは、二次電池の使用に伴う電池の劣化によって変化する。たとえば、上記直流抵抗Raは、電池の劣化によって次第に増加する。初期状態代表的には新品時における直流抵抗Ra初期状態値と、実際の直流抵抗Ra現在のパラメータ値との間の差が大きい場合には、SOCの推定誤差が生じやすくなる。同様に、電池の劣化によって、活物質内の反応関与物質の拡散速度が低下すなわち拡散係数が低下し、その結果、いわゆる拡散抵抗が増加する。拡散抵抗の増加は、特に大電流での充放電を継続するケースにおいて電池性能および電流-電圧特性に大きな影響を及ぼす。したがって、大電流で電池を充電あるいは放電する電動車両ハイブリッド車両や電気車両においては拡散抵抗の変化、すなわち活物質における拡散係数の変化を推定することが好ましい。したがって、本実施形態では、式1中の直流抵抗Raと式3中の拡散係数Dsについて、パラメータ変化率を逐次推定することによって、パラメータ値を更新する。まず、直流抵抗Raのパラメータ変化率について説明する。直流抵抗Raについて、初期状態値Ranからのパラメータ変化率直流抵抗変化率grは、下記の9式により定義される。制御部12は、直流抵抗Raのパラメータ変化率grを、以下に説明する忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて推定する。まず、忘却係数付きの逐次最小自乗法について説明する。逐次最小自乗法によれば、下記の10式で示す線形回帰モデルで表されるシステムにおいて、10式中のパラメータΘは、11~13式で示される時間更新式を、14、15式の初期条件により逐次演算することによって推定される。各式においてパラメータΘの推定値は、Θで示されている。11、13式においてλは忘却係数であり、通常λ<1.0である。また、Pは共分散行列であり、15式の初期値P0は単位行列Iの対角要素に定数γを乗じた行列とし、γには通常102~103程度の大きな値を用いる。パラメータΘの初期値Θ0は通常ゼロベクトルとされる。このような、忘却要素付きの逐次最小自乗法を用いて、直流抵抗の変化率grを以下のようにして推定する。すなわち、新品状態から経年変化劣化した二次電池の直流抵抗Raは、9式の定義によりRa=grRanと表せるので、これを1式に代入し、さらに10式の形に書き直すと、電池モデル式に基づく線形回帰モデル式として16式が得られる。二次電池14の使用中オンライン時には、16式の左辺の開放電圧Uθに、充電率推定処理の過程で推定した値を用い、Vには測定された電池電圧Vbを用いることにより、Yを計算することができる。16式の右辺については、電池温度Tbおよび局所的SOCθ1およびθ2を引数として初期状態値マップ131を参照することにより、直流抵抗の初期状態値Ranが求められる。また、電池電流Iとしては、現在の電池電流測定値Ibから算出した単位極板面積当たりの電流値を代入することにより、Zを計算することができる。このように演算したYおよびZを用いて、11~15式の忘却要素付き逐次最小自乗法により、推定パラメータΘとして、直流抵抗Raのパラメータ変化率grを逐次推定することが可能となる。なお一括最小自乗法等の他方式の最小自乗法の適用も可能である。次に、拡散係数Dsのパラメータ変化率の推定について説明する。拡散係数Dsについても、下記17式に従って、初期状態パラメータ値Dsnに対する変化率として、拡散係数のパラメータ変化率gdが定義される。制御部12は、拡散抵抗の影響が電池電圧に大きく表れる時間的範囲において、所定の周期で電池電圧Vb、電池電流Ibおよび電池温度Tbのデータを繰り返し取得する。さらに、制御部12は、その範囲の電池データを用いて、パラメータ変化率をある候補値としたときの電池モデルによって電池電流の推定値Iteを求めるとともに、実際の電池電流Ibとの誤差を評価する評価関数を算出する。さらに、たとえば公知のGSM法黄金分割法を用いて、パラメータ変化率を切り替えながら上記処理を所定の繰り返し回数実行することにより、評価関数が最小となるようなパラメータ変化率を探索することができる。GSM法が二分法の一種であり、探索範囲および許容誤差を決めることにより、既知の探索関数で許容誤差を満たす最適値を求められるという特徴がある。ある使用条件および使用期間後におけるリチウムイオン電池の活物質内リチウム拡散係数は、予め劣化試験等により把握することが可能であり、最大でどの程度まで初期状態と比較して拡散係数が変化するかについては事前に予測することができる。したがって、最大限変化し得る変化率の範囲を探索範囲として設定することにより、拡散係数変化率推定に必要な演算時間を予め予測できるという利点が生じる。このことは、ハイブリッド自動車や電気自動車などに搭載された二次電池への適用に適している。なお、GSM法の詳細については公知であるため、詳細な説明はここでは省略する。本実施形態では、パラメータ変化率について、二次電池14のSOCおよび電池温度Tbの組み合わせによって規定される所定の学習領域ごとに学習が行われる。図16は、直流抵抗Raのパラメータ変化率を格納するための、変化率マップ141の概略的な構成を説明する概念図である。図16を参照して、変化率マップ141では、初期状態値マップ131、132と共通に設定された学習領域ごとに、式9で定義されるパラメータ変化率grの学習値grlが格納される。パラメータ変化率学習値grlの初期値は、各学習領域とも1.0である。そして制御部12は、所定の学習条件が成立すると、そのときのSOCおよび電池温度に対応する学習領域において、パラメータ変化率grの推定値に基づいて、マップ値パラメータ変化率学習値grlを更新する。例えば、更新前のマップ値g10および学習条件の成立時におけるパラメータ変化率の推定値gに基づいて、下記18式に従って、新たな学習値g11が算出される。なお、18式中の係数α0<α<1によって、学習値の変化が平滑化される。図17には、拡散係数Dsのパラメータ変化率学習値gdlを格納するための、変化率マップ142の概略的な構成を説明する概念図が示されている。変化率マップ142では、初期状態値マップ131、132および変化率マップ141と共通に設定された学習領域ごとに、式17で定義されるパラメータ変化率gdの学習値gdlが格納される。パラメータ変化率学習値gdlの初期値は、各学習領域とも1.0である。制御部12は、所定の学習条件が成立すると、そのときのSOCおよび電池温度に対応する学習領域において、パラメータ変化率gdの推定値に基づいて、マップ値パラメータ変化率学習値gdlを更新する。学習値の更新は、上記18式に従って実行することができる。図18は、変化率マップにおける学習値の更新についてのバリエーションを説明する概念図である。学習領域AR1において、パラメータ変化率の学習条件が成立したものとする。このとき、少なくとも学習領域AR1のマップ値が、上記式18に従って更新される。さらに、学習領域AR1に隣接する学習領域AR2~AR8のうち少なくとも一部についても、マップ値を更新してもよい。このときには、式18中の係数αを、学習領域AR1におけるマップ値更新時と比較して、小さな値に設定することが好ましい。このようにすると、学習条件が成立した場合に、類似のSOCおよび/または電池温度領域においても、学習結果を反映することができる。次に、本実施形態における二次電池の評価システムにおけるパラメータ変化率学習の制御処理手順を説明する。図15を参照して、制御部12はステップS100~S190と並列して、上述したパラメータ変化率gr、gdの推定処理を実行している。そして、制御部12は、ステップS200により、パラメータ変化率の学習条件が成立しているかどうかを判定する。直流抵抗Raは、電池電流に対し電池電圧が線形的に変化する領域において推定することが好ましい。したがって、このような二次電池14の充放電条件が成立しているときに、パラメータ変化率grの学習について、ステップS200をYES判定とするように学習条件を設定することができる。拡散係数Dsは、一旦発生した電池電流が0になった後における、活物質内のリチウムの拡散の度合いを示すものである。したがって、二次電池14が充放電した後であって、電池電流が0になった後における電池電圧の変化に基づいて、拡散係数が算出される。したがって、電池電流=0の期間がある程度継続したときに、パラメータ変化率gdの学習について、ステップS200をYES判定とするように学習条件を設定することができる。このように、直流抵抗Raのパラメータ変化率grと、拡散係数Dsのパラメータ変化率gdとは、独立に学習することが好ましい。すなわち、ステップS200、S210の処理についても、直流抵抗Raおよび拡散係数Dsのそれぞれについて別個に実行される。制御部12は、学習条件が成立するとS200のYES判定時、ステップS210において学習条件が成立したパラメータ変化率について、変化率マップ141または142に格納されたマップ値を更新する。これにより、少なくとも、学習条件成立時のSOCおよび電池温度に対応した学習領域におけるパラメータ変化率学習値が更新される。制御部12は、一方、学習条件が不成立のときS200のNO判定時には、ステップS210の処理をスキップする。したがって、変化率マップ141または142に格納された当該パラメータ変化率のマップ値は維持される。このように、本実施形態における二次電池の劣化評価システムでは、二次電池14の使用時に、電池モデル中の所定パラメータ代表的には、直流抵抗Raおよび拡散係数Dsについて、初期状態値に対する変化パラメータ変化率がオンライン推定されていることを前提としている。そして、推定されたパラメータ変化率に基づいて、図16、図17に示した変化率マップ141、142を用いて、SOCおよび電池温度の組み合わせによって規定される所定の学習区分ごとに、パラメータ変化率が学習されている。補正部28は、推定された直流抵抗Raの変化率gr及び拡散係数Dsの変化率に基づいて、電池モデルにおける内部抵抗IV抵抗増加率を計算する。具体的には、内部抵抗は直流抵抗と拡散抵抗の和で表すことができるから、直流抵抗変化率及び拡散係数の変化率に基づいて内部抵抗増加率を求めることができる。さらに、補正部28は、電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度、総時間と同じ条件の内部抵抗増加率を経年劣化マップから呼び出す。さらに図19に示すように、電池モデルによって求めた内部抵抗増加率48から経年劣化マップによる内部抵抗増加率50を除く減算する。これによってハイレート劣化による内部抵抗増加率を推定することができる。また、内部抵抗増加率の代わりに内部抵抗値を用いてもよい。この場合、電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度条件における初期状態の内部抵抗値を経年劣化マップから呼び出し、抽出された内部抵抗値と電池モデルによる内部抵抗増加率との積から電池モデルによる内部抵抗値を算出する。さらに電池モデルによる内部抵抗増加率を求めたときのSOC、温度、総時間と同じ条件の内部抵抗値を経年劣化マップから呼び出して、これと電池モデルによる内部抵抗値とを比較する。判定部30は上記1-3の手法を用いて求めたハイレート劣化による内部抵抗値または内部抵抗増加率が予め定めた上限値を超えたか否かを判定する。さらに上限値を超えたと判定部30により判定された際には、制御部12はハイレート劣化の進行を抑制するための制御を行う。このハイレート劣化抑制制御のフローチャートを図20に示す。なお、このフローチャートにおいては上述した算出部24及び補正部28の動作も含まれている。まず状態測定装置10は電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20による電流値、電圧値、温度の測定を行うS1。さらに算出部24は上述した1-3のいずれかの手段によって内部抵抗増加率または内部抵抗値を求めるS2。さらに算出部による内部抵抗増加率または内部抵抗値と同じ条件の使用時間、SOC、温度における内部抵抗増加率または内部抵抗値を経年劣化マップから抽出するS3。さらに算出部による内部抵抗増加率と経年劣化マップによる内部抵抗増加率との差または算出部による内部抵抗値と経年劣化マップによる内部抵抗値の差、つまりハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値を求めるS4。さらに判定部30はハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値が予め定めた閾値を超えているか否かを判定するS5。ハイレート劣化による内部抵抗増加率または内部抵抗値が閾値を超えた場合、さらに判定部30は二次電池14が放電過多または充電過多であるかを判定するS6。さらに放電過多であると判定された場合、制御部12は放電電流を絞る、つまり放電電流値の上限値を制限するS7。一方、充電過多であると判定された場合は充電電流を絞る、つまり充電電流値の上限値を制限するS8。充電電流量の制限及び放電電流量の制限を行うことで大電流による充放電を抑えることができ、ハイレート劣化の進行を抑えることができる。ここで、上記ステップS6において充電または放電の過多状態を判定する指標として、制御部12は以下の充放電過多指標を用いることが好適である。図21に示すように、所定期間における放電電流値及び充電電流値をプロットし、放電電流値の平均値と充電電流値の平均値とを比較する。電流センサ18が放電電流を正の値として測定し、充電電流を負の値として測定する場合には、放電電流値の平均値と充電電流値の平均値の和が充放電過多指標となる。そしてこの指標が正のときは放電過多、負のときは充電過多と判定される。なお、電流を絞る制御を行うことにより、二次電池14の電力を駆動源とする回転電機の出力が目標値よりも少なくなったり、二次電池14への充電効率が下がるという別の問題が生じる。そこで、電流制限を過度に行わないような制御を行うことが好適である。具体的には、二次電池14の全体的な経年劣化ハイレート劣化内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度を考慮して電流制限を行うようにしてもよい。例えば経年劣化とハイレート劣化の両者による内部抵抗の増加率IRTOTALと経年劣化のみによる内部抵抗の増加率IRAGINGとの比RIR=IRTOTAL/IRAGINGを考える。この増加率比RIRが高いほど、ハイレート劣化による内部抵抗増加の割合が高い、言い換えればハイレート劣化が二次電池14の内部抵抗増加の主要な原因となっているということができる。他方、増加率比RIRが低いほど、二次電池14の内部抵抗増加への寄与が少ないということができる。このことから、図22に示すように、増加率比RIRが相対的に低いとき例えば1.1、すなわちハイレート劣化による内部抵抗の増加が全体的な内部抵抗増加の主要な原因とはなっていない場合、制御部12は電流値の上限値52、54を相対的に高く設定する電流制限を緩くする。。他方、増加率比RIRが相対的に高いとき例えば1.6、すなわちハイレート劣化による内部抵抗の増加が全体的な内部抵抗増加の主要な原因となっている場合、制御部12は電流値の上限値52、54を相対的に低く設定する電流制限を厳しくする。このように、二次電池14の全体的な内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度を考慮して電流制限を行うことで、過度の電流制限を防ぐことができる。さらに、電流制限の上限値設定に加えて、電流制限を実行するための閾値も変更可能としてもよい。つまり、二次電池14の全体的な内部抵抗増加に対するハイレート劣化の寄与度に応じて閾値を変更するようにしてもよい。具体的には図23に示すように、経年劣化とハイレート劣化の両者による内部抵抗の増加率IRTOTALの増加に伴って電流制限を開始するハイレート劣化抵抗の増加率の閾値IRTHを増加させる。このような閾値の設定を制御部12に行わせることにより、過度の電流制限を防ぐことができる。また、内部抵抗値または内部抵抗増加率を用いる代わりに、直流抵抗値Raまたは直流抵抗増加率grを用いてもよい。この場合において、直流抵抗値Raは温度依存性を持っており、温度が高くなるほど一般に値が小さくなる。したがって、二次電池14の温度が高いときほど、二次電池14の全体の内部抵抗に占める直流抵抗Raの割合は小さくなると考えられる。例えば二次電池14の高温時において直流抵抗Raが初期状態から1.2倍になっても全体の内部抵抗は初期状態から殆ど変わらない場合も考えられる。このような場合において電流制限を開始する直流抵抗値Raまたはその増加率grの値を一律に設定してしまうと、電流制限が過剰に行われる場合が生じるおそれがある。そこで、直流抵抗Raまたはその増加率grをもとにして電流制限の可否を判定している場合において、二次電池14の温度が高いときには電流制限を開始する閾値を嵩上げして設定することが好適である。例えば図24に示すように、二次電池14の全体の内部抵抗の初期状態に対する増加率が1.2倍であるときの直流抵抗Raの増加率grを二次電池14の温度別にプロットする。さらにこのプロットに沿って生成された特性線にしたがって閾値を定める。具体的には二次電池14の温度T2>T1における閾値を、上記特性線に従って温度T1における閾値A1より高いA2に設定する。このような電流制限を行う際には制御部12は二次電池14の温度を例えば温度センサ20から取得し、この温度に応じた直流抵抗増加率grの閾値を設定する。さらに二次電池14の経年劣化を考慮してもよい。この場合においては、図24のように二次電池14の全体の内部抵抗の初期状態に対する増加率が1.2倍であるときの特性線のみを基準とするのではなく、その他の増加率の特性線も基準とする。図25には内部抵抗増加率が1.2倍であるときの特性線に加えて、1.1倍及び1.3倍の特性線を示している。制御部12は二次電池14の経年劣化の進行に伴って特性線を変更する。具体的にはより増加率の高い特性線が基準となるように特性線をシフトさせる。なお、上述した実施形態においては、経年劣化マップを用いて二次電池14の全体の内部抵抗からハイレート劣化成分を取り出していたが、この形態に代えて、経年劣化マップを用いずに二次電池14の全体の内部抵抗から直接ハイレート劣化を推定するようにしてもよい。二次電池14を交換する判断基準として内部抵抗増加率を用いる場合がある。例えば内部抵抗増加率が閾値例えば2.0倍に達したときに二次電池14を交換する。この閾値を交換閾値IRREPLACEと呼ぶと、交換閾値IRREPLACEは内部抵抗値の増加に伴う二次電池14の劣化状態を勘案して設定される。二次電池14の内部抵抗増加率を交換閾値IRREPLACEまで引き上げる主な要因は、上述したように経年劣化及びハイレート劣化であるものと考えられる。このことから、経年劣化のみによる二次電池14の劣化を考慮した場合、その内部抵抗増加率IRAGINGは交換閾値IRREPLACEには及ばずに両者の間にはハイレート劣化分の差異が生じることになる。例えば交換閾値IRREPLACE=2.0に対して経年劣化による内部抵抗増加率IRAGINGは最大でも1.3程度となる。このことから、図26に示すように、経年劣化のみによる内部抵抗増加率IRAGINGの最大値IRAGINGMAXを超過し、かつ交換閾値IRREPLACEを下回る任意の値例えば1.8を判定値IRDETERMINATIONとして設定するとともに、二次電池14の全体的な、つまり経年劣化とハイレート劣化とによる内部抵抗の増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超過したことをもってハイレート劣化の発生を検知することが可能となる。制御部12は、二次電池14の全体的な、つまり経年劣化とハイレート劣化とによる内部抵抗の増加率を、上述した1-3のいずれかの手段によって求める。1-3の手段で求めた全体的な経年劣化ハイレート劣化内部抵抗の増加率以下、算出部による内部抵抗増加率と呼ぶIRTOTALを監視し、算出部による内部抵抗増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えたときに、制御部12はハイレート劣化の進行を抑制するために電流制限を実行する。また、電流制限の実行に当たり、図27に示すように、算出部による内部抵抗増加率IRTOTALの増加に伴って電流制限の上限値を徐々に下げるように制限を厳しくするようにしてもよい。また、寿命到達時の内部抵抗増加率IRREPLACE及び判定値IRDETERMINATIONは、二次電池14のSOC条件及び温度条件に応じて複数設定して制御部12の記憶部に記憶させ、二次電池14の温度やSOC条件に応じて適宜呼び出すことが好適である。この電流制限の制御フローを図28に示す。まず状態測定装置10は電圧センサ16、電流センサ18、温度センサ20による電流値、電圧値、温度の測定を行うS10。さらに算出部24は上述した1-3のいずれかの手段によって内部抵抗の全体的な増加率IRTOTALを求めるS11。判定部30はステップS11において増加率IRTOTALを求めたときの二次電池14の温度及びSOCを取得するとともに、これらと同一のSOC及び温度に対して設定された判定値IRDETERMINATIONを記憶部から呼び出し、増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えているか否かを判定するS12。さらに増加率IRTOTALが判定値IRDETERMINATIONを超えていると判定されたときには、制御部12は二次電池14が放電過多状態であるか充電過多状態であるかを判定するS13。この放電過多または充電過多の判定には上述した充放電過多指標を用いることが好適である。さらに放電過多であると判定された場合、制御部12は放電電流値の上限値を制限するS14。一方、充電過多であると判定された場合は充電電流値の上限値を制限するS15。このように、二次電池14の全体的な内部抵抗から直接ハイレート劣化を推定し、電流制限制御を実行することができる。なお、内部抵抗の増加率を電流制限の基準パラメータとする代わりに、内部抵抗値そのものを基準パラメータとして用いてもよい。この場合は上述の判定値IRDETERMINATIONの代わりに判定値IRDETERMINATIONに初期状態の内部抵抗値を掛けた判定内部抵抗値RDETERMINATIONを用いるとともに、内部抵抗の増加率IRREPLACEの代わりに、上述した1-3のいずれかの手段で求めたIV特性、つまり全体的な経年劣化ハイレート劣化内部抵抗値RTOTALを用いる。この実施形態によれば、ハイレート劣化単独の進行状態を推定することが困難となるものの、経年劣化マップを持たなくてもハイレート劣化の推定や電流制限制御を実行することができることから、経年劣化マップを記憶する記憶部の負荷が軽減される等の利点がある。"