"二次電池の電流を、電流計測値として検出する電流検出手段と、前記二次電池の端子電圧を、電圧計測値として検出する電圧検出手段と、前記二次電池の電池モデルを定義し、前記電流計測値および前記電圧計測値を、前記電池モデルに基づく状態変数フィルタを用いて、状態量変換して変換状態量を算出し、前記変換状態量から、前記電池モデルに基づく前記二次電池の端子電圧を電圧推定値として推定する端子電圧推定手段と、前記電圧計測値と前記電圧推定値との差分がゼロに収束するように、前記二次電池のパラメータを同定する同定手段と、前記二次電池の電流―電圧と特性のうちの非線形領域の存在割合を検出する非線形領域検出手段とを備え、前記端子電圧推定手段は、前記存在割合に応じて、前記状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定することを特徴とする電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低く設定することを特徴とする請求項1記載の電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より小さい場合には、前記カットオフ周波数を第1のカットオフ周波数に設定し、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を第1のカットオフ周波数より低い第2のカットオフ周波数に設定することを特徴とする請求項1又は2記載の電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、第1の状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算する第1の演算部と、前記第1の状態変数フィルタとは異なる第2の状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算する第2の演算部とを含むことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。前記状態変換量と前記パラメータを用いて、前記二次電池の開路電圧を演算する開路電圧演算手段をさらに有し、前記同定手段は、前記第1の演算部により演算された変換状態量に基づき、前記パラメータを同定し、前記開路電圧演算手段は、前記第2の演算部により演算された変換状態量に基づき、前記開路電圧を演算することを特徴とする請求項4記載の電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、前記存在割合に応じて、前記第1の状態変数フィルタ又は前記第2の状態変数フィルタの少なくとも一方のフィルタの前記カットオフ周波数を設定することを特徴とする請求項4又は5記載の電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記第1の状態変数フィルタのカットオフ周波数又は前記第2の状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方のカットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項4~6のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。前記非線形領域検出手段は、前記電流計測値及び前記電圧計測値に基づき前記非線形領域の存在割合を検出し、前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。前記非線形領域検出手段は前記二次電池の温度に基づき、前記前記非線形領域の存在割合を検出し、前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。前記非線形領域検出手段は前記二次電池の劣化度に基づき、前記前記非線形領域の存在割合を検出し、前記端子電圧推定手段は、前記存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、前記カットオフ周波数を所定のカットオフ周波数より低くすることを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。前記端子電圧推定手段は、前記電流計測値が所定の電流値より小さい場合には、前記カットオフ周波数を前記所定のカットオフ周波数より高くすることを特徴とする請求項8~10のいずれか一項に記載の電池状態推定装置。しかしながら、当該従来の制御装置は、二次電池の電流-電圧特性の線形領域に基づく入力検出値を用いて、二次電池の内部状態を推定する装置であった。そのため、従来の制御装置により非線形領域を含む二次電池の内部状態を推定する場合には、当該従来の制御装置は、非線形領域の影響を受け、演算精度が低下するという問題があった。本発明が解決しようとする課題は、非線形領域を含む二次電池の内部状態の演算精度を高めることができる電池状態推定装置を提供することである。本発明は、二次電池の電流および端子電圧を検出し、検出した電流と電圧の計測値及び状態変数フィルタを用いて、所定の電池モデルに基づく二次電池の端子電圧を推定し、端子電圧の計測値との端子電圧の推定値との差分がゼロに収束するように、二次電池のパラメータを同定する電池状態推定装置において、当該二次電池の非線形領域の存在割合に応じて、当該状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定することにより、上記課題を解決する。本発明によれば、状態変数フィルタにおいて、非線形領域の信号を減衰させて線形領域になる信号を用いて、変換状態量を演算しパラメータを同定するため、二次電池の内部状態の演算精度を高めることができる。以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。《第1実施形態》図1は、本実施形態に係る二次電池の電池状態推定装置の構成を示す図である。図1に示す電池状態推定装置は、二次電池でモータ等の負荷を駆動したり、モータの回生による電力やエンジンを動力源としてオルタネータで発電した電力で二次電池を充電するシステムに、本発明に係る二次電池の制御装置を適用した例である。二次電池10は、複数の単位電池を直列に接続してなるものである。二次電池10を構成する単位電池としては、たとえば、リチウムイオン二次電池などのリチウム系二次電池などが挙げられる。負荷20としては、たとえば、モータなどが挙げられる。電流センサ40は、二次電池10に流れる充放電電流を検出するセンサであり、電流センサ40により検出された信号は、電子制御ユニット30へ送出される。また、電圧センサ50は、二次電池10の端子電圧を検出するセンサであり、電圧センサ50により検出された信号は、電子制御ユニット30へ送出される。温度センサ60は、二次電池10の電池温度を検出するセンサであり、温度センサ60により検出された信号は、電子制御ユニット30へ送出される。また、劣化センサ70は、二次電池10の劣化度を検出するセンサであり、劣化センサ70により検出された信号は、電子制御ユニット30へ送出される。なお、劣化センサではなく、劣化度を推定する推定部でもよい。電子制御ユニット30は、二次電池10を制御するための制御ユニットであり、プログラムを演算するCPU、プログラムや演算結果を記憶するROMおよびRAMから構成されるマイクロコンピュータと電子回路等で構成される。図2に、電子制御ユニット30の機能ブロック図を示す。図2に示すように、電子制御ユニット30は、電流検出部301、電圧検出部302、状態変数フィルタ演算部303、適応同定器304、状態観測機305、SOC変換部306、非線形領域検出部308を備える。電流検出部301は、電流計40からの信号を所定周期で取得し、電流計40からの信号に基づき、二次電池10に流れる充放電電流を検出することにより、電流計測値Ikを取得する。電流検出部301は、取得した電流計測値Ikを状態変数フィルタ演算部303に送出する。電圧検出部302は、電圧計50からの信号を所定周期で取得し、電圧計50からの信号に基づき、二次電池10の端子電圧を検出することにより、電圧計測値Vkを取得する。電圧検出部302は、取得した電流計測値Vkを状態変数フィルタ演算部303に送出する。状態変数フィルタ演算部303は、二次電池10の電池モデルを定義し、電流検出部301により検出された電流計測値Ikおよび電圧検出部302により検出された電圧計測値Vkから、適応デジタルフィルタ演算により、状態量変換して変換状態量ωkを演算する。また適応同定器304は、状態変数フィルタ演算部303の演算結果から、二次電池10の電池モデルの電池パラメータφ^kを一括推定し、必要に応じて、当該電池パラメータφ^kを変換する。ここで、φ^kにおける右肩に付した^は、その値が推定値であることを示す。また、図2中では、推定値である^を、それぞれ、φkのφの真上、V0kのVの真上、SOCkのSの真上としているが、下記式1に示すように、これはφ^k、V0^k、SOC^kと同義である。以下、V^kにおいても同様である。以下、状態変数フィルタ演算部303による変換状態量ωkの演算方法及び、適応同定器304による電池パラメータφ^kの推定方法について説明する。まず、本実施形態で用いる電池モデルについて、説明する。図3は、二次電池10の電池モデルを示す等価回路モデルである。そして、二次電池10の電池モデルを式1のように定義する。ここで、As、Bsの次数を1次とした例で状態変数フィルタの導入を簡単に説明する。図3に示す等価回路モデルは、式2の形で表すと、下記の式3で表される。ここで、モデル入力は電流I[A]正値は充電、負値は放電、モデル出力は端子電圧V[V]であり、R1Ω]は電荷移動抵抗、R2[Ω]は純抵抗、C1[F]は電気二重層容量、V0[V]は開路電圧である。また、上記式2中、sは微分オペレータである。なお、本実施形態に係る電池モデルは、正極、負極を特に分離していないリダクションモデル1次であるが、実際の電池の充放電特性を比較的正確に示すことが可能である。このように本実施形態においては、電池モデルの次数を1次にした構成を例として説明する。そして、R1、R2、C1を下記式4のように表すと、上記式3は、下記式5で表されることとなる。そして、本実施形態においては、上記式5に示される電池モデルから、状態変数フィルタ演算部303によって、変換状態量ωkを演算し、適応同定器304は電池パラメータφ^kの推定を行なう。まず、開路電圧V0tは、電流Itに可変なパラメータhを乗じたものをある初期状態から積分したものと考えれば、開路電圧V0tは、下記式6で表すことができる。そして、上記式5に、上記式6を代入すると、下記式7となり、これを整理すると下記式8となる。そして、式8より、状態空間方程式を適応同定器304の設計に便利な非最小実現へ変換する。ここで、本例の状態変数フィルタ演算部303は、二次電池10の電流-電圧特性の非線形領域の存在割合に応じて、上記の状態変数フィルタのカットオフ周波数を設定する。状態変数フィルタ演算部303には、予めカットオフ周波数λaとカットオフ周波数λbが設定されている。λaはλbより高い周波数である。なお、非線形領域の存在割合は、後述する非線形領域存在割合検出部308に基づき特定される。そして、本例の状態変数フィルタ演算部303は、二次電池10の非線形領域の存在割合に応じて、カットオフ周波数λaの状態変数フィルタとカットオフ周波数λbの状態変数フィルタとを使い分けて、下記の演算を行う。状態変数フィルタ演算部303は、下記の式9と式10、及び、式11と式12により表される、それぞれの状態変数フィルタを有している。式9~式12は、式8に、既知定数kii=1,2、,nを導入することにより、得られる。式9及び式10は、カットオフ周波数がλaである場合の状態変数フィルタを示し、式11及び式12は、カットオフ周波数がλbである場合の状態変数フィルタを示す。なお、上記式10及び式12において、Ii_1、b0i_1、Ii_2、b0i_2は、未知パラメータT1,T2,K,hを含むパラメータであり、fVi_1、fIi_1、fVi_2、fIi_2は、電流計40および電圧計50により計測可能な値であるIk、Vkを状態変数フィルタによりフィルタ処理を施した変換状態量である。そして、上記式10及び式12は、これらの積和式になっているため、適応デジタルフィルタの標準形である下記式13と一致する。上記式13中、φ1T=[Ii_1,b0i_1]、ω1=[fVi_1,fIi_1]であり、φ2T=[Ii_2,b0i_2]、ω2=[fVi_2,fIi_2]である。そして、変換状態量であるω1k又はω2kから、上述した電池モデルから推定される二次電池10の端子電圧の推定値である電圧推定値V^kと、電圧計50で検出され電圧検出部302により取得された実際の計測値である電圧計測値Vkと、の差分がゼロに収束するように、適応調整則により、下記式14に示すアルゴリズムに基づいて、適応同定器304は、電池モデルの電池パラメータφ^kの同定を行なう。なお、この際において、本実施形態では、単純な最小二乗法による適応デジタルフィルタの論理的な欠点一度推定値が収束すると、その後パラメータが変化しても再度正確な推定ができないことを改善した両限トレースゲイン方式を用いることができる。上記式14は、電池パラメータφ^kを適応的に求める逐次式であり、γk、Γk-1は、共に適応ゲインであり、これらのうち、γkはスカラゲイン誤差ゲインであり、Γk-1は行列ゲイン信号ゲインである。そして、上記式13により、k時点における状態量ζkが得られた際には、電池モデルから推定される二次電池10の端子電圧の推定値である電圧推定値V^kと、電圧計50で検出され電圧検出部302により取得された電圧計測値Vkとの差分であるekを求めることができ、このekをゼロに収束させることにより、電池パラメータφ^kを逐次的に算出することができる。ここで、λaの状態変数フィルタにより算出された電池パラメータを、φ1^k、λbの状態変数フィルタにより算出された電池パラメータを、φ2^kとする。電池パラメータφ1^k、φ2^kは、上述したように、未知パラメータT1,T2,K,hを含むパラメータIi_1,b0i_1、Ii_2,b0i_2にそれぞれ相当する。そのため、状態観測器305は、状態変数フィルタ演算部303により算出された電池パラメータφ^kおよび変換状態量ωkを用い、これらを、上記式4に代入することで、開路電圧推定値V0^kを求めることができる。このようにして得られた開路電圧推定値V0^kは、状態観測器305により、SOC変換部306に送出される。SOC変換部306は、開路電圧推定値V0^kに基づき、二次電池10の充電状態であるSOCに変換し演算する。開路電圧とSOCには所定の関係があるため、例えば、SOC変換部306は、予め開路電圧とSOCとの関係を示すテーブルを格納し、当該テーブルを参照して、SOCを演算する。これにより、二次電池10の内部状態が推定される。次に、非線形領域存在割合検出部308について、図4を用いて説明する。図4は、二次電池10の電流-電圧特性を示すグラフである。非線形領域存在割合検出部308は、例えば、本例の推定装置の起動時であって、二次電池10が無負荷な状態の時に、二次電池10の開放電圧VOCVを演算する。または、非線形領域存在割合検出部308は、電流検出部301の計測値を積算することで算出されるSOCからVOCVを演算する。なお、計測値を積算する際には、積算誤差が蓄積されないように定期的に初期化を行ってもよい。そして、非線形領域存在割合検出部308は、電流検出部301及び電圧検出部302の所定周期のサンプリングデータを用いて、電流-電圧の特性上に、サンプリングデータ及び開放電圧VOCVをプロットする。そして、プロット密度の高いエリアを抽出する。抽出されたエリア、当該電流-電圧の特性上において、予め決められた所定の領域内に収まるか否かによって、非線形領域の存在割合が判定される。ここで、予め決められた所定の領域とは、図4の斜線部で示すように、演算された開放電圧VOCVを切片とするIV基準直線Pを中心とした、所定の幅で特定される領域である。なお、IV基準直線Pの傾きは、例えば、二次電池10の初期の状態における内部抵抗が用いられる。例えば、二次電池10が低中領域の電流域で使用されている場合には、電流-電圧の特性は線形性が保たれるため、サンプリングデータは、当該斜線部の中に収まる図4のエリアa。一方、二次電池10が低中領域の電流域で使用されている場合図4のエリアbには、電流-電圧の特性は非線形性をもつようになり、サンプリングデータは、当該斜線部から外れる。非線形領域存在割合検出部308は、サンプリングデータで抽出されるエリアが斜線部内にある時図4のエリアaには、二次電池10は線形性が保たれており、非線形領域の存在割合は所定の割合より低いと判断する。一方、サンプリングデータで抽出されるエリアが斜線部外にある時図4のエリアbには、二次電池10は線形性が保たれておらず、非線形領域の存在割合が所定の割合より高いと判断する。そして、非線形領域存在割合検出部308は、当該判断結果に基づく信号を状態変数フィルタ演算部303に送信し、状態変数フィルタ演算部303は、当該存在割合に基づいて、存在割合が小さい場合には、カットオフ周波数をλaに、存在割合が大きい場合には、カットオフ周波数をλbとする。次に、本例の電池状態推定装置の制御手順を、図5を用いて説明する。図5は、本例の電池状態推定装置の制御手順を示すフローチャートである。まず、ステップS1にて、電流検出部301、および電圧検出部302により、電流計測値Ik、および電圧計測値Vkの取得が行われ、状態変数フィルタ演算部303に送出される。ステップS2にて、非線形領域存在割合検出部308は、開路電圧VOCVと、ステップS1の計測値に基づいて、バッテリー12の非線形領域の存在割合を検出する。次に、ステップS3にて、状態変数フィルタ演算部303は、ステップS2の存在割合に応じて、状態変数フィルタのカットオフ周波数をλa又はλbに設定する。ステップS4にて、電流計測値Ikおよび電圧計測値Vkについて、状態変数フィルタ演算部303により、上記式9及び10、又は、11及び12に従い、設定されたカットオフ周波数に基づく状態変数フィルタを用いたフィルタ処理が行なわれ、変換状態量ωkが算出される。ステップS5にて、ステップS4において算出された変換状態量ωk及び電圧計測値Vkを用いて、適応同定器304により、上記式14に従い、電池モデルの電池パラメータφ^kの同定が行なわれる。ステップS6にて、状態観測器305により、状態変数フィルタ演算部303及び適応同定器304により算出された電池パラメータφ^kおよび変換状態量ωkに基づいて、開路電圧推定値V0^kの算出が行なわれる。そしてステップS7にて、SOC変換部306は、ステップS5の開路電圧推定値V0^kを用いて、予め定められた二次電池10の開路電圧-SOC特性に基づいて、充電率推定値SOC^kの算出が行なわれる。本実施形態では、以上のようにして二次電池10の電池モデルの電池パラメータφ^kおよび充電率推定値SOC^kの推定が行われる。上記のように本例は、電流計測値Ikおよび電圧計測値Vkを用いて、二次電池10の電池モデルに基づく状態変数フィルタを用いて変換状態量を演算し、電圧推定値V^kを算出し、電圧計測値Vkおよび電圧推定値V^kの差分ekがゼロに収束するように、電池モデルの電池パラメータφ^kを推定する際に、二次電池10の非線形領域の存在割合に応じて、状態変種フィルタのカットオフ周波数を設定する。これにより、非線形領域にある電流計測値Ikおよび電圧計測値Vkを減衰させて、線形領域にある計測値を効率的に用いて、変換状態量を演算し、パラメータφ^kを推定することができる。また本発明は、電流計測値Ikおよび電圧計測値Vkに基づき、非線形領域の存在割合を検出し、存在割合が所定の存在割合より大きい場合には、状態変種フィルタのカットオフ周波数を低いカットオフ周波数λbにする。これにより、二次電池10の電流-電圧特性は、環境や使用条件により経時的に変化する。そのため、二次電池10の現在の状態を、電流計測値Ikおよび電圧計測値Vkから把握し、二次電池10の非線形領域の存在割合を検出することにより、二次電池10の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。なお、本例は、二次電池10の電池温度に基づいて、二次電池10の非線形領域の存在割合を検出し、カットオフ周波数を設定してもよい。図6a~cは、各温度における電流に対する端子間電圧の特性IV特性の一例を示し、図6aは電池温度25度の場合のIV特性を、図6bは電池温度0度の場合のIV特性を、図6cは電池温度-30度の場合のIV特性を示す。図6a~cに示すように、IV特性は、電池温度を相関性があり、電池温度が低くなるにつれて、非線形領域の存在割合が大きくなる。そして、図6a~cに示す特性は、二次電池10に使用される電池の特性により予め決まる。そのため、本例において、非線形領域存在割合検出部308は、電池温度と非線形領域の存在割合との相関表を予め記録し、温度センサ60の検出温度に基づいて、存在割合を特定する。そして、状態変数フィルタ演算部303は、非線形領域存在割合検出部308により特定された、非線形領域の存在割合に応じて、二次電池10の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。なお、本例は、二次電池10の劣化度に基づいて、二次電池10の非線形領域の存在割合を検出し、カットオフ周波数を設定してもよい。図7a及びbは、劣化における電流に対する端子間電圧の特性IV特性の一例を示し、図7aは初期の電池のIV特性を、図7bは劣化後の電池のIV特性を示す。図7a及び図7bに示すように、IV特性は、劣化度と相関性があり、劣化するにつれて、非線形領域の存在割合が大きくなる。そして、図7a及び図7bに示す特性は、二次電池10に使用される電池の特性により予め決まる。そのため、本例において、非線形領域存在割合検出部308は、劣化度と非線形領域の存在割合との相関表を予め記録し、劣化度センサ70の検出温度に基づいて、存在割合を特定する。そして、状態変数フィルタ演算部303は、非線形領域存在割合検出部308により特定された、非線形領域の存在割合に応じて、二次電池10の非線形領域が多くなった場合には、カットオフ周波数を下げて、同定性能を向上させる。これにより演算精度を高めることができる。なお本例は、電流及び電圧の計測値、電池温度又は電池の劣化度に応じて、非線形領域の存在割合が大きくなった場合に、現在の電流計測値が所定の電流値より小さい場合には、カットオフ周波数を高いカットオフ周波数λaに設定してもよい。二次電池10の非線形領域の存在割合が大きくなった場合でも、電流計測値の絶対値の低い領域小中電流領域では、二次電池10の線形性が保たれている。一方、絶対値の高い領域高電流領域では、二次電池10の線形性が保たれていない。そのため、状態変数フィルタ演算部303は、非線形領域の存在割合が所定の割合よりも大きいと判断された場合であり、電流検出部301の測定値に基づき、小中電流領域が使用されている場合には、カットオフ周波数を高いカットオフ周波数λaに設定する。これにより、本例は、演算精度を高めることができる。なお、電流の大小が頻繁に切り替わり、カットオフ周波数を毎回切り換えると、パラメータの収束性が悪くなる場合がある。そのため、例えば、ある時間内の平均電流に基づいて、カットオフ周波数を変更してもよい。なお、本例の電流センサ40は本発明の電流検出手段に相当し、電圧センサ50が電圧検出手段に、状態変数フィルタ演算部303が端子電圧推定手段に、適応同定器304が同定手段に、状態観測器305が開路電圧演算手段に、非線形領域存在割合検出部308が非線形領域存在割合検出手段に相当する。《第2実施形態》図8は、発明の他の実施形態に係る電池状態推定装置の電子制御ユニット30のブロック図である。本例では上述した第1実施形態に対して、電子制御ユニット30の一部が異なる。これ以外の構成は上述した第1実施形態と同じであるため、その記載を援用する。図8に示すように、電子制御ユニット30はパラメータ変換部307を有し、状態変数フィルタ演算部303は、第1演算部3031と第2演算部3032を含む。状態変数フィルタ演算部303は、複数の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ωkを演算する。第1演算部3031は、式9及び式10により表される、カットオフ周波数λaの状態変数フィルタ第1の状態変数フィルタを用いて演算し、第2演算部3032は、式11及び式12により表される、カットオフ周波数λbの状態変数フィルタ第2の状態変数フィルタを用いて演算する。第1演算部3031は、電池モデルに基づく第1の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ω1kを演算し、第2演算部3032は、電池モデルに基づく第2の状態変数フィルタを用いて、変換状態量ω2kを演算する。そして、適応同定器304は、変換状態量であるω1kから、電圧推定値V^kと、電圧計50で検出され電圧検出部302により取得された実際の計測値である電圧計測値Vkと、の差分がゼロに収束するように、適応調整則により、下記式14に示すアルゴリズムに基づいて、適応同定器304は、電池モデルの電池パラメータφ1^kの同定を行なう。パラメータ変換部307は、予め設定されているテーブルまたは数式を参照し、λa及びλbを用いて、適応同定器304により同定されたパラメータφ1^kを、パラメータφ2^kに変換する。そして、状態観測器305は、パラメータ変換部307により変換されたパラメータφ2^kと、第2演算部3032により演算された変換状態量ω2kを用いて、開路電圧推定値V0^kを算出する。上記のように本例は、λaの状態変数フィルタを用いて演算する第1演算部3031とλbの状態変数フィルタを用いて演算する第2演算部3032を設ける。そして、本例は、第1演算部3031の演算結果に基づき適応同定器304により演算し、第2演算部3032の演算結果に基づき第2演算部3032により演算する構成をもつ。共通のカットオフ周波数をもつ状態変数フィルタを用いて演算した結果を、適応同定器304及び状態観測器305にそれぞれ出力する場合には、状態変数フィルタの周波数特性がパラメータ同定性能へ与える影響と、状態量推定性能へ与える影響がトレードオフになり、演算精度が充分に発揮できない可能性があった。本例は、適応同定器304において同定に必要な入力周波数帯を無駄に落すことなく、状態観測器305において非線形性域の入力を減衰できるように、各状態変数フィルタに異なるカットオフ周波数を設定できるため、二次電池10の非線形性の影響を受ける事なく、開放電圧を精度よく推定することができる。なお、本例は、非線形領域存在割合検出部308により検出された存在割合に応じて、第1状態変数フィルタのカットオフ周波数又は第2状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方を設定してもよい。また本例は、存在割合に応じて、第1状態変数フィルタのカットオフ周波数又は第2状態変数フィルタのカットオフ周波数の少なくとも一方を、低い周波数に設定してもよい。二次電池10の非線形領域の割合が小さい場合には、λbのフィルタを用いて、演算する必要は必ずしも必要ないため、本例は、二次電池10の状態に応じて、カットオフ周波数の大きさを調整することにより、演算精度を高めることができる。なお本例の第1演算部3031は本発明の第1演算手段に相当し、第2演算部3032は本発明の第2演算手段に相当する。《実施例1》電池モデルを用いたシミュレーションにより、本発明の実施形態1に係る電池状態推定装置の効果を検証したので、図9~図11を用いて、説明する。図9~11において、上から電流計測値Ikの変化を示すプロファイル、電圧計測値Vkの変化を示すプロファイル、同定パラメータT1の変化を示すプロファイル、SOC誤差を示すプロファイル、SOCの推定値の変化を示すプロファイルである。図9は、電流-電圧特性が線形領域でのシミュレーション結果を示し、図10は電流-電圧特性が非線形領域でのシミュレーション結果である。また図11は、図10の点線部分の拡大図である。また図9~図11において、一点鎖線は、シミュレーション時に求めた真値を示し、破線は、カットオフ周波数をλ1とした場合を示し、実線はカットオフ周波数をλ2とした場合を示す。ここで示したカットオフ周波数は、λ1>λ2という関係とした。図9に示すように、電流-電圧特性が線形領域では、カットオフ周波数λ2に比べ、λ1の方が、同定パラメータT1の収束性能もよく、SOC推定誤差も小さくなった。よって、線形領域においては、カットオフ周波数をλ1にすること演算精度が向上した。図10及び図11に示すように、IV特性が非線形領域に至るような場合に、線形領域で設定したカットオフ周波数λ1では、SOC推定差も大きく、非線形性の影響を受けて同定パラメータT1が振動的になる場合があった図11のX参照。カットオフ周波数λ2では、同定パラメータの振動を抑制した。よって、非線形領域に置いては、カットオフ周波数をλ2にすること演算精度が向上した。《実施例2》実施例1と同様に、本発明の実施形態2に係る電池状態推定装置の効果を検証したので、図12~図15を用いて、説明する。図12~15においては、上から電流計測値Ikの変化を示すプロファイル、電圧計測値Vkの変化を示すプロファイル、同定パラメータT1の変化を示すプロファイル、SOC誤差を示すプロファイル、SOCの推定値の変化を示すプロファイルである。図12及び図13は、電流-電圧特性が線形領域でのシミュレーション結果であり、図14及び図15は、電流-電圧特性が非線形領域でのシミュレーション結果である。一点鎖線は、シミュレーション時に求めた真値である。図12と図14の破線は、第1演算部3031と第2演算部3032の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ1とした場合を示す。実線は第1演算部3031の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ1とし、第2演算部3032の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ3とした場合を示す。図13と図15の破線は第1演算部3031と第2演算部3032の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ2とした場合を示す。実線は第1演算部3031の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ2と第2演算部3032の状態変数フィルタのカットオフ周波数λ3とした場合を示す。ここで示したカットオフ周波数は、λ1>λ2>λ3という関係である。図12及び図13より、電流-電圧特性が線形領域では、カットオフ周波数λ2図13に比べ、λ1図12の方が、同定パラメータT1の収束性能がよく、SOC推定誤差も小さくなった。よって、線形領域においては、カットオフ周波数をλ1にすることで演算精度が向上した。図14、図15より、電流-電圧特性が非線形領域に至るような場合に、線形領域で設定したカットオフ周波数λ1図14では、SOC推定差が大きく、非線形性の影響を受けて同定パラメータT1が振動的になる場合があった図14のY部分を参照。カットオフ周波数λ2図15では、同定パラメータの振動を抑制した。よって、非線形領域に置いては、カットオフ周波数をλ2にすることで演算精度が向上した。"