"バッテリを充電するための装置であって、該装置は、a.該バッテリへの電気的結合のためのインターフェースと、b.バッテリ電圧とバッテリ電流とを同時に測定するための回路と、c.複数のバッテリからのバッテリパラメータデータを蓄積するためのデータベースと、d.合同で測定されたバッテリ電圧およびバッテリ電流と、該データベースから受信される蓄積パラメータデータとの両方に基づいて、該バッテリを表すモデルを特徴付けるデータを再帰的に更新するためのプロセッサと、e.該プロセッサによって管理されるように、該バッテリを充電するための電流を供給するための電流供給部とを備える、装置。前記プロセッサは、システム同定に少なくとも部分的に基づいて、前記バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するように適合される、請求項1に記載の装置。前記プロセッサは、非線形システム同定に少なくとも部分的に基づいて、前記バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するように適合される、請求項1に記載の装置。バッテリ電圧とバッテリ電流とを同時に測定するための前記回路は、4ポート構成を含む、請求項1に記載の装置。前記バッテリへの電気的結合のための前記インターフェースは、該バッテリの参照電極に結合するように適合される、請求項1に記載の装置。前記プロセッサは、前記バッテリの特性に敏感なセンサから信号を受信するための入力をさらに備える、請求項1に記載の装置。前記バッテリの温度を制御するための温度コントローラをさらに備える、請求項1に記載の装置。バッテリを充電するための方法であって、該方法は、a.該バッテリに対する電池動態の動的表現を提供することと、b.該動的表現に基づいて、該バッテリに対して充電プロファイルを決定することと、c.該充電プロファイル、および該バッテリに貯蔵された全電荷を追跡することに少なくとも部分的に基づいて、最適化充電電流を該バッテリに印加することとを含む、方法。前記最適化電流を印加することはまた、一組のバッテリ特有の制約を受ける、請求項8に記載の方法。充電/放電サイクルの反復シーケンスに基づいて、前記一組のバッテリ特有の制約を導出することをさらに含む、請求項9に記載の方法。前記充電プロファイルは、充電電流プロファイルである、請求項8に記載の方法。前記バッテリの温度を追跡することをさらに含み、最適化充電電流を該バッテリに印加することはまた、該バッテリの該追跡された温度に少なくとも部分的に基づいている、請求項8に記載の方法。前記最適化電流を印加することは、前記バッテリに対する瞬間状態変数を追跡することに少なくとも部分的に基づいている、請求項8に記載の方法。前記全電荷を追跡することは、前記バッテリの充電中に、該バッテリに対する少なくとも1つの瞬間内部状態変数を決定することを含む、請求項8に記載の方法。前記全電荷を追跡することは、前記バッテリの放電中に、該バッテリに対する少なくとも1つの瞬間内部状態変数を決定することを含む、請求項8に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、非線形システム同定を用いて導出される、請求項8に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、一組の内部状態変数を含む、請求項8に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、一組のモデルパラメータを含む、請求項8に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、モデルを特徴付ける非パラメトリックデータを少なくとも部分的に含む、請求項8に記載の方法。前記動的表現に基づいて前記バッテリの充電プロファイルを決定するステップは、該バッテリを放電する経過中に行われる、請求項8に記載の方法。前記動的表現に基づいて前記バッテリの充電プロファイルを決定するステップは、該バッテリを充電する経過中に行われる、請求項6に記載の方法。前記一組のモデルパラメータは、データベースから導出されるパラメータを含む、請求項18に記載の方法。前記一組のモデルパラメータは、前記バッテリを充電する経過中に更新されるデータベースから導出されるパラメータを含む、請求項18に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、特定の個別セルに特有の一組の内部状態変数を含む、請求項8に記載の方法。前記バッテリに対する電池動態の前記動的表現は、セルの種類に特有の一組のモデルパラメータを含む、請求項8に記載の方法。複数のネットワーク充電システムの充電/放電サイクルに少なくとも部分的に基づいて、動的表現を提供することを含む、請求項8に記載の方法。経験的バッテリモデルデータを導出するためのネットワークであって、該ネットワークは、a.複数の充電システムであって、各充電システムは、プロセッサ、および電流を別個のバッテリに供給するための電力供給部を含む、複数の充電システムと、b.該複数のプロセッサの各々からデータを受信するため、および該複数の充電システムの各々によって組み込むための電池動態の動的表現に関する更新されたデータを返信するためのサーバとを備える、ネットワーク。前記複数の充電システムのうちの少なくとも1つの前記プロセッサは、システム同定に少なくとも部分的に基づいて、前記バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するように適合される、請求項27に記載のネットワーク。前記複数の充電システムのうちの少なくとも1つの前記プロセッサは、非線形システム同定に少なくとも部分的に基づいて、前記バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するように適合される、請求項27に記載のネットワーク。本発明の実施形態によれば、バッテリを充電するための装置が提供される。装置は、バッテリへの電気的結合のためのインターフェースと、バッテリ電圧と電流とを同時に測定するための回路を有する。加えて、装置は、複数のバッテリからのバッテリパラメータデータを蓄積するためのデータベースと、合同で測定されたバッテリ電圧および電流と、データベースから受信された蓄積パラメータデータとの両方に基づいて、バッテリを表すモデルを特徴付けるデータを再帰的に更新するためのプロセッサとを有する。最後に、装置は、プロセッサによって管理されるようなバッテリを充電するための電流を供給するための本明細書で定義されるような電流供給部を有する。本発明の他の実施形態では、プロセッサは、システム同定または非線形システム同定に少なくとも部分的に基づいて、バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するために適合されてもよい。代替実施形態では、バッテリ電圧および電流を同時に測定するための回路は、4ポート構成を含んでもよく、バッテリへの電気的結合のためのインターフェースは、バッテリの参照電極に連結するために適合されてもよい。プロセッサはさらに、バッテリの特性に敏感なセンサから信号を受信するための入力を有してもよい。装置はまた、バッテリの温度を制御するための温度コントローラを有してもよい。本発明の別の一組の実施形態によれば、バッテリを充電するための方法が提供される。方法は、a.バッテリに対する電池動態の動的表現を提供するステップと、b.動的表現に基づいて、バッテリの充電プロファイルを決定するステップと、c.充電プロファイル、およびバッテリに貯蔵されている全電荷を追跡するステップに少なくとも部分的に基づいて、最適化充電電流をバッテリに印加するステップとを含む。さらなる実施形態では、最適化電流を印加するステップはまた、一組のバッテリ特有の制約を受けてもよく、それは次に、充電/放電サイクルの反復シーケンスに基づいて、導出されてもよい。充電プロファイルは、より具体的には、充電電流プロファイルであってもよい。方法はさらに、バッテリの温度を追跡するステップを含んでもよく、最適化充電電流をバッテリに印加するステップはまた、少なくとも部分的にバッテリの追跡された温度に基づく。最適化電流を印加するステップは、バッテリに対する瞬間状態変数を追跡するステップに少なくとも部分的に基づいてもよい。全電荷を追跡するステップは、バッテリの充電中に、バッテリに対する少なくとも1つの瞬間内部状態変数を決定するステップ、またはバッテリの放電中に、バッテリに対する少なくとも1つの瞬間内部状態変数を決定するステップを含んでもよい。本発明の他の実施形態によれば、バッテリに対する電池動態の動的表現は、非線形システム同定を用いて導出されてもよい。それはまた、一組の内部状態変数および/または一組のモデルパラメータを含んでもよい。また、それは、少なくとも部分的に、モデルを特徴付ける非パラメトリックデータを含んでもよい。バッテリの充電プロファイルを決定するステップは、バッテリの放電および/またはバッテリの充電の経過中に行われてもよい。一組のモデルパラメータが採用される場合、それは、データベース、より具体的には、バッテリの充電の経過中に更新されるデータベースから導出されるパラメータを含んでもよい。バッテリに対する電池動態の動的表現は、特定の個別セルに特有の一組の内部状態変数、またはセルの種類に特有の一組のモデルパラメータを含んでもよい。動的表現はまた、複数のネットワーク充電システムの充電/放電サイクルに少なくとも部分的に基づいてもよい。本発明のさらに別の一組の実施形態によれば、経験的バッテリモデルデータを導出するためのネットワークが提供される。ネットワークは、各充電システムが、プロセッサと、電流を別個のバッテリに供給するための電力供給部とを含む、複数の充電システムを有する。ネットワークはまた、複数のプロセッサのうちのそれぞれからデータを受信するため、および複数の充電システムのうちのそれぞれによって組み込むための電池動態の動的表現に関する更新されたデータを返信するためのサーバも有する。さらなる実施形態では、複数の充電システムのうちの少なくとも1つのプロセッサは、システム同定または非線形システム同定に少なくとも部分的に基づいて、バッテリに対する電池動態の動的表現を更新するために適合される。定義:本明細書および任意の添付の請求項において使用されるように、用語電流供給部は、概して、システムの構成要素に電子を送達する電源を指すものとし、制御電流の送達に限定される意味において使用されないが、同様に、構成要素にわたる特定の電位を提供し、特定の電位を維持するように要求されるような電流を送達する源すなわち、電圧源を網羅し得る。同様に、充電電流の印加は、充電電圧の印加を含めるものとする。文脈が特に要求しない限り、用語動的表現は、パラメトリックまたは非パラメトリック的に時間の独立変数が明示的に組み込まれる時間の中で展開するシステムの挙動のモデルを表すものとする。用語動的表現は、システムのモデルを指すものとする一方で、用語バッテリ電池動態は、バッテリ状態の多様性全体に基づく時間の関数として、バッテリの実際の電気化学挙動を表すものとする。充電プロファイルは、少なくとも時間の関数として可能性として、例えば、負荷、温度、または初期充電状態のような他のパラメータ電圧または電流、あるいは両方を表現する関数である。本明細書および任意の添付の請求項で使用されるように、最適化は、任意の基準に関する任意の効用関数を最大限化する特定のバッテリパラメータの空間の軌道を指すものとし両方とも、設計者によって特定される、限定ではないが、一例として列挙される、充電の持続時間、バッテリ寿命等の要因が考慮され得る。本発明の実施形態を説明する文脈において、用語バッテリは、ほとんどの場合、単一の電池バッテリという意味で使用される。しかしながら、本発明の実施形態に従って実践される、高速充電技法は、有利なことに、直列の電池を含有するバッテリに、さらにはより複雑なバッテリシステムにさえ、適用されてもよいことを理解されたい。さらに、本明細書で説明される本発明の実施形態はまた、参照電極、またはそれに対して別の電極の電位が測定され得る、付加的電極に関して適用されてもよいことを理解されたい。再充電可能バッテリ内におけるそのような参照電極等の使用は、例えば、米国特許出願公開第2009/0104510号において論じられる。参照電極または付加的電極の使用は、バッテリ内の電気化学反応の内部状態をより綿密に監視することによって、本明細書で説明される高速充電方法を促進し得る。同様に、温度センサ、pHセンサ等のような付加的センサは、電池の内部に、または電池とともに統合されてもよい。バッテリを充電または放電するための回路設計を目的として、バッテリは、多くの場合、数値的に表され得るようにモデル化される。種々のモデルは、基本的な電気構成要素のネットワーク複素RLCインピーダンスとして、より一般的には、SPICE集積回路設計を伴うシミュレーションプログラムを使用して、またはSPICE様の非線形シミュレーションに基づくものと、電気化学モデルに基づくものと、最後に、パラメトリックまたは非パラメトリック表現のいずれかに基づくものと、ブラックボックスまたはアドホックモデルとを含む。本発明の実施形態によると、バッテリの表現は、パラメトリックまたは非パラメトリック的であってもよい。例えば、バッテリモデルは、システムの応答が時間における電流のインパルスになるであろうものでもよく、したがって、時間の連続関数がモデルの一部になるであろう。連続関数は、次いで、サンプリングされたデータシステムが使用されるマイクロプロセッサベースのコントローラにおける場合のように、通常、デジタル化され得る。さらに、データ削減の目的および雑音低減のために、解析関数は、関数または汎関数等のデータセットに適合されてもよい。インパルス応答関数は、例えば、二次関数であると仮定され、3つの自由パラメータのみによって表されてもよい。本発明で教示される新規充電プロトコルに従って、採用され得るバッテリ充電モデルの実施例は、参照することによって本明細書に組み込まれる、Speltino.etal.によるExperimentalValidationofaLithium-IonBatteryStateofChargeEstimationwithanExtendedKalmanFilter,Proceedingsofthe2009EuropeanControlConference2009である。モデルの最も単純な形態において、バッテリは、定電圧源として表される。通常、最小でも、等価直列抵抗Resrが、図1Aの単純バッテリモデルに示されるように、電流によるその内部抵抗および電圧降下をモデル化するために、理想的な電池に追加される。外部回路によって引き込まれる電流Ioutの存在下の出力電圧Voutは、Resrにわたる電圧降下によって、開回路電圧Vocvに関して減少させられる。開回路電圧は、現実的には、充電SOCまたは放電状態、温度、履歴の非線形関数である。Thevenin図1Bモデルでは、並列のキャパシタCocおよび抵抗器Resr2の組み合わせが、過充電を表すために、直列抵抗器Resr1の後に追加される。図2は、Johnsonet.al.,http://www.nrel.gov/vehiclesandfuels/energystorage/pdfs/evs17poster.pdfにおいて利用可能な公知の国立エネルギー研究所リチウムイオンバッテリモデルNationalEnergyLaboratoryLithium-IonbatterymodeltheNRELmodelを示す。概して、参照番号20によって指定される、NRELモデルに従うバッテリは、キャパシタCbが直接充電状態SOCに関係し、Cbにわたる電圧VCbが、開回路電圧OCVを表す2つのキャパシタモデルから構成される温度依存性のネットワークを含む。このモデルに基づく変形例は、充電状態の関数として、Re、Rc、またはRtの変形例を含む。モデルは、直列電流Isの関数として、出力電圧Voを提供する。さらに精巧なモデルは、バッテリ、電気化学的プロセス、充電および放電の間も進行中の熱および拡散プロセスの分散型3次元性質を表す。NRELにおけるKimおよびSmithによって開発されたそのようなモデルの1つは、http://www.nrel.gov/vehiclesandfuels/energystorage/pdfs/43166.pdf2008において利用可能である。一般的には、有限要素モデル化技法を有する電気化学バッテリモデルは、バッテリのより詳細な理解を得て、最終的にはその設計を改良するために開発される。システム同定およびパラメータ推定バッテリ充電および放電が、本発明の範囲内に表され得るモデルの広範なクラスは、線形および非線形モデルと、時不変および時変モデルと、ラプラス周波数領域および時間領域表現と、集中型モデル、分散型モデル、および有限要素モデルと、第1の原理に基づくホワイトボックスモデル、ブラックボックスまたはアドホックモデル、およびグレイボックスハイブリッドモデルと、メモリを伴うおよび伴わないモデルとを含む。いったんモデルが選択されると、次のステップは、発見的解決法またはシステム同定技法として公知のより形式的技術のいずれかを使用して、未知係数、パラメータ、曲線、汎関数以下で論じられる、ボルテラ核に関して拡張されたもの等、ベクトル空間の実数値関数のための数値を得ることである。いくつかの技法は、パラメトリックモデルにおいて使用されるような数値または非パラメトリックモデルにおいて使用される関数のいずれかを得るために利用可能である。そのような技法は全て、以下で説明されるように、本発明の範囲内である。パラメトリックおよび非パラメトリックモデルは、関数がまた、曲線を静的パラメトリック関数と適合させることによって近似され得るという点において、全てが分離クラスというわけではない。エンジニアや科学者は、自由裁量において、モデルをデータに適合させ、構成要素、パラメータ、および関数のための数値を同定し、モデルを検証し、次数および複雑性を推定し、エラーおよび不確実性を推定するための技法の大規模アレイを有する。そのような教示源は、以下の参考文献を含む。Eykhoff,SystemIdentification:ParameterandStateEstimation,WileySons,1974Goodwinetal.,DynamicSystemIdentification:ExperimentDesignandDateAnalysis.AcademicPress1977Graupe,IdentificationofSystems,2nded.,KriegerPubl.Co.1976Ljung,SystemIdentification-TheoryfortheUser,2nded,PTRPrenticeHall,1999ほとんどの場合、システム同定技法が使用され得る前に、予備的な単純化または仮定が、モデルおよびモデル化されるシステムに対して行われる。例えば、線形モデルは、通常、入力と出力振幅が特定の範囲内にあるよう制約される動作点の周囲において線形化することによって、非線形システムとともに併用され得る。任意の有限記憶時間不変非線形動的システムは、有限位数ボルテラ級数を伴う任意の精度で表されることができ、次の形をとる。ボルテラ級数の核kernalは、一般的には、パラメータ空間内のベクトルを、基礎体、一般的には、電圧または電流等のスカラーにマッピングする汎関数である。ボルテラ級数に密接に関わるのは、ウィナー級数である。ウィナー級数においては、項は、純無作為白色雑音入力に対して直交化され、より容易に、例えば、相互相関技術を使用して同定される。KorenbergParallelCascadeIdentificationandKernelEstimationforNonlinearSystems,AnnalsofBiomedicalEngineering,vol.19,pp.429-551990は、有限ボルテラ級数によって表され得る、任意の離散時間型有限記憶システムがまた、線形動的システムのパラレルカスケードの有限級数に続く、静的非線形ウィナーシステムまたはLNシステムによって表され得ることを証明することによって、前述のFroechet定理を拡張した。ウィナーシステムは、カスケードまたはブロック構造システムとして公知のモデルのクラスの事例であり、またそれは、線形システムNLに続く、非線形性、それに続く、別の線形システムLNLを含むカスケードシステムから構成されるハマーシュタインモデルを含む。KorenbergとHunterとは、Hunteretal.,TheIdentificationofnonlinearBiologicalSystems:WienerandHammersteinCascadeModels,BiologicalCybernetics,vol.55pp.135-441986において説明されるウィナーLNおよびハマーシュタインNLシステムの両方を同定するために効率的な技法を開発した。彼らはまた、パラレルカスケードウィナーシステムPCWSを同定するために、実用的かつ効率的な技法を開発した。本発明の他の実施形態によると、線形システムのパラレルカスケードに続く、静的非線形および別の線形システムLNLを伴う一般的な表現もまた、例えば、Korenbergetal.,TheIdentificationofNonlinearBiologicalSystems:LNLCascadeModels,BiologicalCybernetics,vol.55,pp.125-34,1986において説明されるように、使用されてもよい。実際、それは、有限メモリを有するあらゆる連続離散時間型システムが、LNLシステムの有限和によって、一様に近似され得ることが実証されている。非線形システム同定の使用の付加的な詳説は、より具体的には、ウィナーおよびボルテラ核に関して、以下の参考文献に見出され得る。Korenberg,etal.,ExactOrthogonalKernelEstimationFromFiniteDataRecords:ExtendingWiener’sIdentificationOfNonlinearSystems,AnnalsofBiomedicalEngineering,vol.16,pp.201-141988Korenberg,etal.,TheIdentificationofNonlinearBiologicalSystems:WienerKernelApproaches,AnnalsofBiomedicalEngineering,vol.18,pp.629-541990Korenberg,etal.,TheIdentificationofNonlinearBiologicalSystems:VolterraKernelApproaches,AnnalsofBiomedicalEngineering,vol.24,pp.250-681996カスケード式動的線形構成要素および静的非線形性を含むウィナーモデルとしてのバッテリ充電システムの同定の実施例は、Miloccoetal.,StateofChargeEstimtioninNi-MHRechargeableBatteries,J.PowerSourcesvol.194,pp.558-672009によって提供されている。本発明の実施形態によると、前述に説明および例示されたもの等の非線形技法は、充電技法の開発に先立って採用されてもよく、また、モデルパラメータの評価を精緻化するために、バッテリ充電の経過の間、採用されてもよい。本発明の実施形態によると、バッテリを充電中、動作中、消耗されている間、または非使用時のいずれかにおいて、モデルが推定され得るか、または改良されたモデルパラメータが得られてもよい。この目的を達成するために、特殊回路が、バッテリが使用されるデバイス内に設計および統合されてもよく、または、そうでなければ、バッテリケーシング内に統合されてもよい。これらのいずれの場合においても使用される回路の簡略化された概略図が図12に図示されており、この図において、電界効果トランジスタFETまたは他の好適なスイッチングデバイスが、電池電圧および分流Ishuntが測定される間、電池から電流を取り出すために分流抵抗器Rshuntによって使用される。ゲート電圧が、超高周波数パルス周波数変調信号PFM、またはパルス-幅-変調信号PWM、または任意のタイプのパルス変調を提供し、要求される励起スペクトルを伴う、電流または電圧の準連続変動をもたらすように、マイクロプロセッサによって制御される、あるいは離散電流変化が、システム同定のために好適な疑似乱数生成器PRBSを提供するために使用される。超高周波数は、好ましい実施形態の方法として示されるが、しかしながら、本発明の範囲は、それによって、限定されないことを理解されたい。図12に図示される回路は、潜在的な電池の放電、放電電流のみでの電池の試験等、不利点を提示するが、充電および放電電流の両方を使用して電池を試験することが望ましくあり得る。これらの問題を回避するために、バッテリの損失を最小化する一方、両極性充電および放電の励磁電流を提供する能動的回路が、採用されてもよい。そのような回路の簡略化された概略図が、図13に図示されている。図13では、低損失FET等、2つのスイッチングデバイスT1およびT2が使用される。トランジスタT1およびインダクタL1は、電池B1からエネルギーを引き出し、キャパシタC1内にそれを圧送するために使用される。キャパシタC1にわたる電圧が、電池電圧を数ボルトだけ超過すると、トランジスタT2およびインダクタL1が、電流をバッテリ内に送り返すために使用される。このプロセスの間、電池電圧Vemfおよび電池電流IBは、システム同定目的のためのマイクロプロセッサによって測定され得る。バッテリ電流IBは、低抵抗、低周波電流の検出抵抗器、またはホール効果センサ等、適切な電流センサによって測定される。キャパシタC1は、検査が継電器S1のようなスイッチによって行われていないとき、電池電圧に維持され得る。通常、継電器は閉じられ、システム同定実験が始まる前に開かれる。バッテリが充電中の場合、前述で説明されるもの等の回路は、図14の流れ図に示されるように、充電電流に加えて小摂動を提供するために、充電器520図5Bに示されると併用されてもよい。さらに、図1に示されるように、電池に必須摂動を提供するための論理が、バッテリ充電器520内に統合されてもよい。この場合、充電器は、リアルタイムで、印加するための高周波数摂動信号を、逐一、計算し、それを充電電圧または電流に追加する。この計算は、一般的には、バッテリ充電の経過中、リアルタイムで行われる。代替として、充電器920は、その特殊充電回路と並列である、図13に図示されるような別個の回路を含んでもよいが、C1は、電池電圧Vemfよりも高い電圧である別の電圧源V2と置換されるか、または並列であってもよい。便宜上、空間要件を減少させるために、インダクタL1は、わずかなエネルギー損失を犠牲にして、電力抵抗器と置換されてもよい。電池モデルは、充電目的に加え、いくつかの目的のために使用されることができる。一般的に推定される1つの重要パラメータは、エネルギーの現在量ジュール、すなわち、通常、充電状態SOCと称されるバッテリの残容量クーロンであり、それは、絶対値または相対値のいずれかにおいて外部ディスプレイにおいて使用され、バッテリに対して安全である下限に電池容量が達すると、電力を切るために使用されることができる。電池特性を継続して再推定することはまた、新しい充電サイクルが開始すると、電池状態の正確な推定を提供する。電池モデルSOCおよび推定電池温度情報の全てはまた、デバイスが使用されるモードを調節するために、使用されることができる。システム同定において、非パラメトリックモデルは、一般的には、システムのブラックボックス表現と関連付けられ、モデル自体は、必ずしも、その物理的、化学的、電気的特性等のような、システムに対するいかなる洞察ももたらさないことを意味する。システムの演繹的知識とともに開発されたモデルは、通常、パラメトリックモデルまたは分散型有限要素モデルFEMをもたらす。しかしながら、数学的技法が、モデルをある空間から別の空間に、すなわち、非パラメトリックモデルからパラメトリック形式にマップするために存在する。このように、例えば、線形システムから構成される非線形ウィナーモデルが、そのインパルス応答によって、続いて静的非線形性によって表されるとき、パラメトリック線形モデル例えば、状態空間または伝達関数に続いて、静的非線形性に変換され得る。そのとき、パラメトリックモデルは、システムにおける内部プロセスの推定の影響をより容易に受けやすくなり得る。さらに、第1の非パラメトリックモデルを推定し、次いで、それをパラメトリック形式に転換することは、多くの場合、パラメータ推定のよりロバストな技法である。このように、システムの状態例えば、種々の区画のSOCまたはパラメータ抵抗、静電容量等を推定することを、非パラメトリックモデルおよびシステム構造に関する演繹的知識から得ることは、依然として可能である。充電プロファイルの設計充電方式を開発するために、まず第1に、一組の物理的制約およびバッテリの限界が、把握されなければならない。例えば、過度の電圧、電流、または電池温度等、いくつかの限界を超えることは、恒久的にバッテリの性能を劣化し得、したがって、そのような限界が、バッテリ充電に制約をかける。最適化な高速充電アルゴリズムを求めて達成するための目標は、好ましくは、目的関数として表される。本明細書および任意の添付の請求項で使用されるように、用語目的関数は、特定の一組の制約の下において、最適化ルーチンが、最小化および最大化しようとする1つ以上のパラメータについての実関数を指す。電池電圧および電流等、電気パラメータのモデル化に加えて、モデルは、また、本発明の実施形態に従って、電池温度、内部圧力等の、他の変数を含むように使用されることもできる。最も単純な場合には、目的関数は充電時間の最小化であろう。例えば、バッテリが直列抵抗器Rを有するキャパシタCによって近似され得る場合、Imaxは電流限界であり、Vmaxはキャパシタにわたる絶縁破壊電圧であり、解決するべき問題は、以下の積分方程式を所与として、充電時間Tを最小化するItを見出すことである。この問題に対する解決策であり、同様に、線形バッテリモデル全てに対する解決策が、最適制御理論から容易に利用可能であり、解決策は、バングバング制御の形式であり、すなわち、切り替え点に達すると、電流Iは、Imaxと0の間で切り替えられ、切り替え点に従属する問題の解決策は、制御理論においてよく知られている。単純キャパシタモデルに対して、最大許容電流は、フル充電に達するまで使用されるであろう。しかしながら、実際は、キャパシタにわたる電圧Vは、抵抗器Rによって表される内部抵抗が原因で、直接測定されることができない。実際には、キャパシタにわたって測定される電圧Vouttは、Voutt=VtRItである一方で、電源から定められる電圧Vsは、Vst=VtRRsItであって、式中、Rsは、充電回路へのバッテリの接続と関連付けられるさらなる直列抵抗である。バッテリ充電時間を最小化するために、パラメータRおよびRsが把握されなければならない。Rsは、ほとんどの場合、無視されることができるが、これはリチウムイオンバッテリの場合には当てはまらず、25Aを超える電流が引き込まれ得、1mΩの抵抗との接続さえ、25mVの有意な電圧降下を引き起こすであろう。Rsは、原理上、キャパシタに供給源を接続しているリード線の抵抗を測定することによって、得られることができる。しかしながら、より良い解決策は、図3を参照して説明されるように、4線式構成の形式において利用可能である。4本のリード線、すなわち、2本のリード線32および33が充電電流を運ぶ対線を備える一方、リード線34および35が電圧Voutを測定するために使用される。電圧を測定されるために使用される回路36は、超高入力インピーダンスを有するため、無視できる程度の電流のみが、Voutを監視するために使用されるワイヤ34、35内を流れ、測定誤差は、無視できる。バッテリに連結することは、電流の印加のためであろうと、電圧または任意の他の量の測定のためでなかろうと、全体または一部分において、誘導的または無線であることが、本発明の範囲内であることを理解されたい。パラメータRは、一般的には、実験およびシステム同定によって、導出される。本発明の好ましい実施形態によると、パラメータRは、ボルテラ級数の核を特徴付ける、または他のモデルを特徴付ける他のデータのように、電池または電池のバッテリの充電および/または放電サイクルの経過中、導出および更新されてもよい。例えば、印加電流からの測定電圧のデコンボリューションは、抵抗Rをもたらす。充電または放電の経過中に行われる測定は、通常、充電プロセスに関連する、内部電池動態を超えるスペクトルを伴う高周波数摂動を含む。多くの場合、単純な発見的技法が、いくつかのパラメータに対して使用されることができる。実施例として、図3で図示される回路の場合、電流ステップI0が、印加され、キャパシタにわたる電圧が測定されてもよい。そのような状況における理想的な充電曲線40が図4に示されている。電流ステップI0の印加は、内部静電容量抵抗が、次の式によって導出されることができるように、キャパシタにわたる電圧V0に事実上、瞬間的な急上昇をもたらす。システムのための単純最適充電プロトコルは、以下から構成される図3に関して説明される。Vout=VmaxRImaxとなるまで、電流I=Imaxを維持するようにVsを制御し、式中、Vmaxは最大許容内部電圧であること、次いで、Iが所与の閾値以下に降下するまで、Vout=VmaxRIであるようにVsを制御すこと。本発明のある実施形態によると、前述の手順の間、バッテリの温度は、ペルチェ効果コントローラ、または任意の他のタイプの温度コントローラであってもよい温度コントローラ37によって、能動的に制御される。一般的には、バッテリの充電の目的関数は、総充電時間、効率、デバイス内部加熱、および製造業者仕様から、または測定を通してのいずれかから導出される電流限界の関数として定義される。概して、充電問題は、以下の式で表すことができる。式中、は、デバイスの内部状態変数のベクトルを表し、は、ベクトルモデルパラメータを表し、は、超えられない限界を表す。状態変数は、内部電圧および電流を含む一方で、パラメータは、内部抵抗、静電容量、インダクダンス等を含むであろう。いったん、最適または満足のゆく解決策が、充電問題に対して見出されると、その解決策は、図5Aに提示される流れ図に従って、バッテリを充電するために使用される。開回路電圧VOCは、502で測定される。推定初期状態501および初期モデル推定503もまた、入力としての役割を果たし、そこから、それぞれ、推定モデル状態504およびシステムモデル505から導出される。制御アルゴリズム506の適用によって、本明細書のいずれかの場所において、または別様に説明されるように、充電電圧または電流が、調節される511。1つ以上の電圧、1つ以上の電流、1つ以上の温度等、システムパラメータ値は、測定され続ける507。特に、バッテリ内に貯蔵されている総電荷は、最適化充電電流を決定するための根拠として、追跡される。システム同定アルゴリズムが、適用され508、本明細書のいずれかの場所において、または別様に説明されるように、モデル推定509を提供し、充電状態、内部状態等の更新が、システムモデルの更新に反映される。次に、図14を参照して説明されるように、充電、放電、または静止中に行われ得る、測定の経過中、回路パラメータは、好ましくは、100Hzを超える率および10,000を上回るデータポイントにおいて、電流または電圧変調をかけることによって、摂動され510、高周波数変調として特徴付けられ得る。したがって、1kHzでサンプリングされた、3分または180秒かかる高速充電は、時間内に180,000のサンプリングデータポイントをもたらすであろう。任意の波形の摂動は、本発明の範囲内でかけられてもよいが、通常は、それが着目の周波数範囲を超える十分な励起を提供するように設計される。いったんモデルが得られると、モデル自体は、続いて、さらなる実験において使用され得る、最適またはより効率的な励起のいずれかを計算するために使用されてもよい。摂動に関連して、または別様に、行われる測定は、更新データ、パラメトリック、または別様に、バッテリモデルの構成を提供する。制御アルゴリズム506は、概して、所望の電圧および電流に関して、測定内部バッテリ電圧と電流との間の差異を最小化するために、採用される。任意の基準に関する最小化は、本発明の範囲内である。しかしながら、好ましい基準は、絶対値、または計算された内部バッテリ電圧と特定の標的内部バッテリ電圧との間の差異の二乗である。制御理論における公知の技法のいずれかが、この目的を達成するために使用され得、いずれもモデルから事前に予測することができる、数値最小化技法、モデル反転、および充電プロファイルを伴ってもよく、モデルはまた、リアルタイムで、いかに電流または電圧が変更される必要があるかを計算するために使用され得る。本発明のある実施形態によると、最大電流は、一組のバッテリ特有の制約がかかる、充電プロセスの任意の接合点で印加される。制御アルゴリズムによって提供される解決策に基づいて、充電電圧Vsが、調節される506。デバイスの内部状態変数と、ベクトルモデルパラメータおよび限界とを同様に含む、バッテリパラメータが、次いで、再計算され、充電が完了された59場合、プロセスは終了500され、そうでなければ、プロセスは、繰り返される。次に、図5Bを参照すると、高速充電のための充電器90は、一般的には、高速充電の実装のためのプロセッサ91を採用する。本発明実施形態によると、プロセッサ91は、電流および履歴モデルデータと、メモリ98内の内部バッテリ状態の値を記憶してもよい。一般的には、コンピュータ制御電力供給部38図3で示されるは、10Hz以上の一般的周波数で、出力電圧および最大電流等、パラメータを設定するプロセッサ39と併用される。プロセッサ39は、例えば、温度またはpHを含む、バッテリの特性に敏感である少なくとも1つのセンサから、信号を、あるいは光学リーダー、RFID能動的または受動的タグ、バッテリ電圧に加わる高周波数変調等のいずれかを使用して、ならびにバッテリが受ける再充電サイクルの数等、データを保持するマイクロチップとの通信から、バッテリタイプ、バッチ、加工日等、バッテリから得られるデータを受信するための入力を有してもよい。プロセッサ39はまた、温度コントローラ37を管理してもよい。本発明の範囲内において、制御アルゴリズムの部分は、電力供給部自体の内部、または電力供給部の外部のいずれかで、ハードウェアまたはフトウェアによって実行されてもよく、電力供給部は、電力供給部によって、送達される最大出力電流のみ、電力供給部に提供される必要があるように、構成されてもよい。全ての場合において、デバイス性能および寿命は、比較的小さな値だけ限界を超える場合でも、不可逆的に影響を及ぼされ得るため、デバイス限界を超えないようにすることが重要である。したがって、本発明の好ましい実施形態によると、電圧、電流、および温度は、正確な制御を達成し、かつデバイス性能を保つために、好ましくは、16から24ビットの精度で、高レベルの正確度でそれぞれ測定される。さらに測定正確度要件の議論は、以下に提供される。図6は、本発明による、超高速充電アルゴリズムを使用する充電時間と、バッテリ製造業者によって推奨される最速充電時間とを、比較する。曲線601は、製造業者の推奨による、電荷の時間進行を図示し、総電荷の80パーセントが720秒以内に到達されることを示す。それに反して、本発明の教示による実践は、充電時間における56パーセントの削減のために、総電荷の80パーセントが322秒で到達される、曲線602の充電プロファイルにつながる。図7は、1日に1度の推定充電/放電サイクルに基づいて、時間の関数として、バッテリ内に貯蔵される総エネルギー初期容量のパーセンテージとして表されるを比較する。本発明のある実施形態に従って、7,800充電/放電サイクルが行われた後、曲線72によってプロットされる、エネルギー容量は、その初期値の39パーセントまで減少した。バッテリエネルギーは、2年2カ月以内789充電/放電サイクルに90パーセント、5年9カ月後2115充電/放電サイクルは85パーセント、8年2カ月後2995充電/放電サイクルは80パーセントまで減少した。製造業者によって推奨される充電手順は、曲線71によって図示され、550サイクル後は初期充電の90パーセント、1400サイクル後は84パーセントまでの劣化につながる。本発明のある実施形態によるバッテリ寿命の改良は、通常劣化率と比較すると、明白である。バッテリパラメータ追跡の種々のモードは、本発明の範囲内に含まれる。バッテリパラメータ追跡のモードの1つに従って、充電サイクル毎に、バッテリパラメータは、充電が進行するのにつれて、反復的にリアルタイムに、または、各反復における全測定信号をメモリ内に保持し、充電完了後のパラメータを再計算することによって、のいずれかで再推定される。バッテリ制約の決定一般的には、デバイスを充電する場合に超えられるべきでない最大または最小値に関するデバイス制約のための厳密値式2におけるベクトルbは、未知であるか、または、多大の不確実性を伴って既知であるかのいずれかであって、実験的に決定される必要がある。その性質自体によって、これらの実験は、破壊試験を含んでもよく、潜在的に、必要なデータが得られる前に多数のデバイスを要求し得る。限界のうちのいくつかは、バッテリ製造業者によって供給され、公開された限界は、非常に有用な開始点を提供して、そこからより優れた値が獲得されるための特定の目的の関数として得られることができる。例えば、目的が超高速充電を達成することである場合、特定の数の充電放電サイクルにわたるバッテリ性能の容認可能劣化における要件を緩和することが、容認可能にされ得る。図8の流れ図は、本発明の実施形態による、反復試験手順を図示しており、それによって、充電パラメータ、および限界が決定されてもよい。開発される60バッテリモデルおよびバッテリモデルと調和する一組のモデルパラメータに基づいて、一組の初期モデルパラメータが推定される61。未使用のバッテリがインストールされ62、試験されるバッテリの特定の特徴バッテリタイプ、容量等に基づいて、その最大および最小充電値が推定される63。バッテリは、特定の数Nのサイクルの間、充電64および放電される65。充電方法は、図5を参照して前述で説明されたアルゴリズムに従う一方で、放電は、バッテリの推定予想使用量に従う。サイクル毎に、バッテリを充電するために要求されるエネルギー量、バッテリの放電で得られるエネルギー量、および再推定パラメータ等の値が、メモリ内に記憶される69。探索は、最良のパラメータが見出され、記憶されるまで続く。劣化の測定値を提供する目的関数は、標準的ランダム検索、山登り技法、またはそれらに基づく任意の精緻化等、検索アルゴリズム66において、再計算および使用される。バッテリの特性が試験によって変更されることが予期され得るので、各新しい一連の充電―放電サイクルの開始時に、新しいバッテリが使用されなければならない。モデルおよび充電方法の改良のためのフィールドデータの使用次に、図9を参照すると、高速充電のために開発された充電器90は、一般的には、その実装のためにプロセッサ91を採用する。充電システム92は、多くの場合、インターネットまたはローカルネットワーク93のいずれかのネットワーク接続が利用可能である場所において使用される。本発明の実施形態によると、充電および放電サイクルの間、測定されるデータを記憶することに十分なメモリを有するプロセッサ91を提供することによってネットワーク接続が検出される場合、プロセッサによって記憶されてきた測定バッテリデータは、ネットワーク上の1つ以上の他のプロセッサ94、またはインターネット上の遠隔サーバ95に転送される。同時に、プロセッサ91は、バッテリモデルに関する更新データ、最適充電パラメータ、および充電アルゴリズムを得る。最適充電法の計算のための測定手順およびプロセスは、好ましくは、単一電池の高速充電に関して本明細書で説明されるものであり、特に、非線形システム同定を含む、以前に説明されたいずれかの技法を含む。本発明の代替実施形態では、充電システム92は、プロセッサ91が、バッテリモデル、製造業者、バッチ番号、加工日、工場所定のモデル、および直接充電システム92に結合されるバッテリからの充電パラメータ等、バッテリコードを得ることを可能にするセンサ96を含む。これは、ラインCCDアレイ等、センサ76によって読み取られる、バッテリ上のバーコードを使用して達成されてもよい。データベース97、またはデータを記憶する任意の他の方法は、本発明の範囲内にあり、充電中のバッテリによって、または別様に電力を供給される能動的RFIDタグを含む。プロセッサ91は、データがサーバ95に送り返されると、他のプロセッサ94から受信されるデータの結果としてその充電アルゴリズムを調節し、合わせて、バッテリモデルおよび特性とともに、それが収集する全データもまた組み込む。一般的には、リチウムイオンバッテリは、デバイスからデバイスへの変動が比較的小さいように、厳格な製造公差によって製造される。しかしながら、それらがどんなに小さくとも、最適充電プロセスは、あるデバイスパラメータに対して極めて敏感である。サーバによって収集されることによって、同種バッテリのクラスに関する膨大な量のデータが、本発明の実施形態によると、有利なことに、モデルの改良およびより正確な推定モデルパラメータを可能にする。特に、バッチまたはバッテリの加工の時間に少なくとも部分的に基づくパラメータ調節は、有利なことに有効にされる。大域的最適化高速充電バッテリを使用するための最適限界を見出すことは、多数の検査を要求し、それぞれの検査は、最初、新しいバッテリを要求する。これは、雑音またはランダム摂動を最適化プロセスに導入するデバイス自体の間の可能性として考えられる変動によって複雑となり得る。適度な充電パラメータを見出すことは、図8を参照して、前述において説明された最適化プロセスの第1の初期段階において、一般的には可能である。その観点から、最適化プロセスは、パラメータ値に非常に小さい摂動のみ有し、デバイスの寿命にあまり有意な影響を及ぼさない。最適化の最終段階は、プロセスをフィールド内に既に存在する充電器90に請け負わせることによって、得られてもよい。サーバ95に接続するとき、それらは、最適化プロセスにおいて使用するための次の充電パラメータを指示され得る。マイクロプロセッサ94は、次いで、反復が完了されることに伴って、サーバ95に結果を返す。本発明の実施形態による、モデルパラメータおよび測定バッテリ量の両方に対する充電プロトコルの感度は、図10に図示される。採用されるモデルは、図3のものである。充電電流は、25Aで開始し、推定内部電圧が正常値3.55に達した後に漸減する。抵抗要素Rによって表される内部降下を考慮すると、外部充電電圧が、推奨される最大バッテリ充電電圧3.6Vを超えることが可能となる。通常、リチウムイオン電池において観察される充電プロファイルは、本発明の方法が採用される場合、参照番号100によって指定され、推定する内部抵抗Rは、6mΩであった。しかしながら、推定内部抵抗8mΩでは、曲線102にプロットされる電流が20Aに減少させられると、充電プロセスは、200秒後不安定となった。図11を参照すると、225秒では、電圧曲線111は、約20mVまで振動しており、不安定度が経時的に増加した。しかしながら、曲線113でプロットされる、推定内部電池電圧における振動は、数mVを決して超えることはなく、わずか3.556Vに達し、約6mVだけ、最大プレスト安全充電電圧3.55Vを超えた。内部電池電圧は、V=Vout-R×Iに基づいて推定されるので、VとR×Iは両方とも、内部電圧を決定するために要求される正確度以内にあるように確立されなければならず、それは、約1mVである。一般的には、バッテリ充電用途において採用され、12ビットの正確度および±5Vまたは±10Vの電圧範囲を有するA/DおよびD/A変換器は、それぞれ2.4mVまたは4.8mVの公称1ビット精度を提供し、これは、約1mVを上回るレベルにおける内部電圧の不確実性が、充電プロセスの不安定度および限定されたバッテリ寿命を引き起こすので、概して不十分である。したがって、16ビットデバイスが、超高速充電アルゴリズムを実装するために好ましい。このようにして導出されたパラメータに基づいて、バッテリパラメータを導出し、バッテリを充電するための説明される方法の実施形態は、コンピュータシステムと併用するためのコンピュータプログラム製品として、実装されてもよい。そのような実装は、コンピュータ可読媒体例えば、ディスケット、CD-ROM、ROM、または固定ディスク等、または媒体上を通じてネットワークに接続される、通信アダプタ等の有形媒体上に固定されるか、あるいはモデムまたは他のインターフェースデバイスを介して、コンピュータシステムに送信可能であるかのいずれかである、一連のコンピュータ命令を含んでもよい。媒体は、有形媒体例えば、光学またはアナログ通信ライン、または無線技法とともに実装される媒体例えば、マイクロ波、赤外線、または他の伝送技法のいずれかでであってもよい。一連のコンピュータ命令は、システムに関して以前に本明細書で説明された、機能性の全てまたは一部を具現化する。当業者は、そのようなコンピュータ命令が、多くのコンピュータアーキテクチャまたはオペレーティングシステムと併用するために、いくつかのプログラミング言語で書かれ得ることを理解するはずである。さらに、そのような命令は、半導体、磁気、光学、または他のメモリデバイス等、任意のメモリデバイスにおいて記憶されてもよく、光学、赤外線、マイクロ波、または他の伝送技術等、任意の通信技術を使用して、送られてもよい。そのようなコンピュータプログラム製品は、付随する印刷文書または電子文書例えば、市販のソフトウェアを伴う、可撤性媒体として配布される、コンピュータシステム例えば、システムROMまたは固定ディスク上にプリインストールされる、ネットワークを通じて、サーバまたは電子掲示板例えば、インターネットまたはワールドワイドウェブから配信されることが期待される。本発明のいくつかの実施形態は、ソフトウェア例えば、コンピュータプログラム製品およびハードウェアの両方の組み合わせとして、実装されてもよい。本発明のさらに他の実施形態は、完全なハードウェア、または完全なソフトウェア例えば、コンピュータプログラム製品として、実装される。説明された本発明の実施形態は、単に例示であることを意図しており、多数の変形例および修正は、当業者にとって明白となるであろう。全てのそのような変形例および修正は、添付の請求項に規定される本発明の範囲内にあることが意図される。"