"複数個の電池セルが直列に接続され、実負荷を高周波域を含む負荷変動を生じる状態で駆動する電池モジュールをリアルタイムで測定監視する電池監視装置に用いられるインピーダンス測定装置であって、前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データを離散フーリエ変換し、電圧波形データの離散フーリエ変換結果を電流波形データの離散フーリエ変換結果で除算することによりインピーダンスを演算するDFT演算部と、このDFT演算部で演算されたインピーダンスおよび重み付け関数や周波数範囲などの解析条件に基づき各データの重み付け演算を行う回路定数推定演算部、とで構成されていることを特徴とする電池インピーダンス測定装置。複数個の電池セルが直列に接続され、実負荷を高周波域を含む負荷変動を生じる状態で駆動する電池モジュールをリアルタイムで測定監視する電池監視装置に用いられるインピーダンス測定装置であって、前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データ対してスパイク補正を行うスパイクデータ補正部と、スパイク補正された前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データを離散フーリエ変換し、電圧波形データの離散フーリエ変換結果を電流波形データの離散フーリエ変換結果で除算することによりインピーダンスを演算するDFT演算部と、このDFT演算部で演算されたインピーダンスおよび重み付け関数や周波数範囲などの解析条件に基づき各データの重み付け演算を行う回路定数推定演算部、とで構成されていることを特徴とする電池インピーダンス測定装置。前述のように、電池の内部インピーダンス特性を測定することにより、電池の様々な情報を得ることができるので、電池を実際に使用している自動車や発電プラント、家庭用蓄電システムなどのオンサイト現場において電池の内部インピーダンス特性を測定できれば、それらの情報に基づいて電池の現状を把握するとともに、電池の現状に応じて常に最大限有効に活用するように制御することができる。しかし、図15に示す従来のシステム構成では、各電池セル111~11nの内部抵抗値を求めることはできるものの、処理装置23と電池システム制御部40との間のデータ通信が間欠的になることから、各電池セル111~11nの電圧データは周期がたとえば100ms以上の離散的データとなってしまう。この結果、電圧、電流、温度などで構成されるテーブルを参照して各電池セル111~11nの状態を検知できるようにするのに留まり、情報が多く詰まっている各電池セル111~11nの内部インピーダンス特性を測定することはできない。また、図18に示す従来の測定回路によれば、掃引信号発生器50が必要であり、オンサイトの各セルについて図18のような測定回路を実装することはコスト的、スペース的にも実現は困難である。本発明は、これらの課題を解決するものであって、その目的は、電池を実際に使用している自動車や発電プラント、家庭用蓄電システムなどのオンサイトにおいて電池監視装置に用いられる電池の内部インピーダンス特性をリアルタイムで測定できる電池インピーダンス測定装置を実現することにある。このような課題を達成するために、本発明のうち請求項1記載の発明は、複数個の電池セルが直列に接続され、実負荷を高周波域を含む負荷変動を生じる状態で駆動する電池モジュールをリアルタイムで測定監視する電池監視装置に用いられるインピーダンス測定装置であって、前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データを離散フーリエ変換し、電圧波形データの離散フーリエ変換結果を電流波形データの離散フーリエ変換結果で除算することによりインピーダンスを演算するDFT演算部と、このDFT演算部で演算されたインピーダンスおよび重み付け関数や周波数範囲などの解析条件に基づき各データの重み付け演算を行う回路定数推定演算部、とで構成されていることを特徴とする。請求項2の発明は、複数個の電池セルが直列に接続され、実負荷を高周波域を含む負荷変動を生じる状態で駆動する電池モジュールをリアルタイムで測定監視する電池監視装置に用いられるインピーダンス測定装置であって、前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データ対してスパイク補正を行うスパイクデータ補正部と、スパイク補正された前記各セルの電圧波形データおよび電流波形データを離散フーリエ変換し、電圧波形データの離散フーリエ変換結果を電流波形データの離散フーリエ変換結果で除算することによりインピーダンスを演算するDFT演算部と、このDFT演算部で演算されたインピーダンスおよび重み付け関数や周波数範囲などの解析条件に基づき各データの重み付け演算を行う回路定数推定演算部、とで構成されていることを特徴とする。これらにより、電池を実際に使用する自動車や発電プラント、家庭用蓄電システムなどのオンサイトにおいて、電池の内部インピーダンス特性を測定でき、電池状態をリアルタイムで監視できる。以下、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。図1は本発明に基づく電池インピーダンス測定装置が用いられる電池監視装置の具体例を示すブロック図であり、図15と共通する部分には同一の符号を付けている。図1において、電池インピーダンス測定装置20は、電池モジュール10を構成する複数n個の各電池セル111~11nに対応して設けられている複数n個の電力/インピーダンス演算部241~24nと、これら電力/インピーダンス演算部241~24nの出力データが内部バス25を介して入力される電池モジュール状態管理部26と、負荷装置Lとしての自動車の駆動系を構成しているアクセルL1の動きを監視するアクセルワーク監視部27とで構成されている。負荷装置Lとしての自動車の駆動系は、アクセルL1とインバータL2とモータL3が実質的に直列接続されている。インバータL2は、電池モジュール10と直列に接続されていて、電池モジュール10からモータL3を回転駆動するのに必要な駆動電力が供給される。モータL3は、運転者がたとえばペダル操作するアクセルL1の動きに応じてインバータL2に供給される駆動電力量を制御することにより、運転者の意図する回転速度で回転するように緩急制御される。運転者のペダル操作に伴うアクセルL1の動きは、アクセルワーク監視部27で連続的に監視検出されていて、その検出信号は電池モジュール状態管理部26および内部バス25を介して各電力/インピーダンス演算部241~24nに入力される。電力/インピーダンス演算部241~24nには、それぞれに対応する各電池セル111~11nから電圧信号が入力されるとともに、電流センサ12から電流信号が入力されている。ここで、運転者のペダル操作に伴うアクセルL1の動きは、各電池セル111~11nの出力電圧波形および電流センサ12の出力電流波形に、広帯域の周波数成分を含む階段波的な立上がりや立下りの変化を与えることになる。電力/インピーダンス演算部241~24nは、これら広帯域の周波数成分を含む波形データに対して離散フーリエ変換DFTまたは高速フーリエ変換FFTを行い、その結果から所望の周波数領域における等価回路定数を推定する。これにより、電池を実際に使用している自動車やプラントなどのオンサイトにおいて、電池の内部インピーダンス特性を測定でき、電池状態をリアルタイムで監視できる。電池モジュール状態管理部26は、各電力/インピーダンス演算部241~24nで測定される電池モジュール10を構成する各電池セル111~11nの瞬時電力情報および内部インピーダンス情報を取り込むとともに、これらのデータを外部バス30を介して上位の電池システム制御部40に伝送する。電池システム制御部40は、電池インピーダンス測定装置20から入力されるデータに基づき、現在の電池モジュール10の出力電圧で安定に負荷装置Lを駆動できるように電池モジュール10および負荷装置Lを制御するとともに、各電池セル111~11nの瞬時電力量の変化動向や内部インピーダンス情報の変化動向などに基づいて各電池セル111~11nの性能の推移状況を把握し、充電を促すアラームを発信したり、性能劣化の傾向を解析して電池モジュール10の交換時期予測データなども出力する。図2は、電力/インピーダンス演算部24の具体例を示すブロック図である。図2において、各電池セル111~11nの電圧信号Vは、アンチエイリアスフィルタ24aを介してA/D変換器24bに入力され、A/D変換器24bの出力データは等価回路パラメータ測定部24cに入力される。電流センサ12からの電流信号Iは、アンチエイリアスフィルタ24dを介してA/D変換器24eに入力され、A/D変換器24eの出力データは等価回路パラメータ測定部24cに入力される。A/D変換器24b、24eは、電池モジュール状態管理部26→アクセル変化量検出部24f→クロック制御部24g→可変クロック発生部24hで構成され、アクセルワーク監視部27から検出出力されるアクセル変化信号に基づき生成される可変クロック系統により駆動される。これにより、発進、加速、高速走行、低速走行、減速、停止、後退、それらの緩急など、運転者のアクセルワークに基づいたクロックが生成されて、それぞれの状態における電圧信号Vおよび電流信号Iがデジタルデータに変換される。なお、A/D変換器24b、24eのサンプリングクロック周波数は、各電池セル111~11nの内部インピーダンスを測定したい周波数帯域に応じて変更することもできる。たとえば1kHzまでの内部インピーダンスを測定する場合は、サンプリングクロック周波数を2Ksamplesとし、アンチエイリアスフィルタ24a、24dの低域通過帯域を1kHz以下とする。等価回路パラメータ測定部24cには、測定しようとしている各電池セル111~11nの等価回路パターンなどの等価回路の情報が格納されている等価回路情報格納部24iが接続されている。等価回路パラメータ測定部24cで測定された等価回路の各パラメータは、内部バス25を介して電池モジュール状態管理部26に取り込まれる。A/D変換器24b、24eの出力データは、電力測定部24jにも入力される。これにより、電力測定部24jは各電池セル111~11nの瞬時電力を測定し、測定結果を電力情報格納部24kに格納する。電力情報格納部24kに格納された電力情報は、内部バス25を介して電池モジュール状態管理部26に取り込まれる。近年、電池に対して定電圧や定電流で正弦波を印加してインピーダンス特性を求め、充放電の温度特性や充電残量や性能劣化の度合などを推定して電池の状態を把握する研究が盛んに行われている。インピーダンス特性を単一正弦波の掃引測定から得る場合は、各周波数単位で、A/D変換器のA/D分解能を考慮した振幅が設定できる。これに対し、パルスのような複数の周波数成分を含む波形の場合には、各周波数成分の振幅を制御することはできない。この場合、ある周波数成分においては、A/D分解能が足りず、正しいインピーダンスを得ることができない。さらに、このデータを用いて等価回路モデルの定数推定を行うと、誤差の大きい推定結果となる可能性がある。図3のサンプルデータにおいて、Aは図19の等価回路に対応した正弦波形入力応答から得られたインピーダンス特性と定数フィッティングより得られたインピーダンス特性曲線である。正弦波を周波数範囲1Hz~25kHzで掃引するとともに、各測定周波数点で十分なサンプルレートを確保しながら測定した結果であり、これらの回路定数を真値とする。Bは、パルス入力応答から得られた結果である。ただし、R4L4は正弦波形入力応答で得られた定数を用いている。サンプルレート1kHzで測定しており、1~450Hzの周波数域で離散フーリエ変換を行っている。サンプルレートが低いため、高い周波数側でみえるはずのインダクタンス成分がキャプチャされていない。また、周波数が高いほど結果がばらついている。これらのばらつきは、パルスに含まれる各周波数成分の振幅とA/D変換器のA/D分解能が関係していると考えられる。ここで、矩形波パルスftをフーリエ級数展開し、波形に含まれる周波数成分を考える。矩形波パルスftは図4のように表せる。ただし、Wはパルス幅、Tは周期、mは0以上の整数である。上式で示されるように、周波数によっては振幅amがA/D分解能に対して極めて小さくなってしまうため、この周波数近辺で結果が大きくばらつく可能性がある。このばらつきにより等価回路定数の推定精度が損なわれるおそれがあるが、ばらつきの影響を抑制するためには、何らかの重み付け計算が有効であると考えられる。具体例として、回路定数の推定にGaussNewton法を用いる場合を考える。回路定数の真値からのずれを、ΔR2ΔC2ΔR3ΔC3とすると、以下のように表せる。ΔZnはn番目の実測インピーダンスと現在の回路定数から計算して得られた同周波数におけるインピーダンスとの差である。Jはヤコビアン、Tは行列の転置をあらわす。上記計算を、回路定数が収束するまで繰り返し行う。ここで、重み付けpjを導入し、以下の式で回路定数の推定演算を行う。振幅が小さい周波数域では重み付けを小さくし、逆に振幅が大きい周波数域では重み付けを大きくすることにより、ばらつきの影響を抑える効果が期待できる。入力応答がパルスに近い形状の場合、フーリエ級数の性質から、たとえば図5のような重み付けが有効と考えられる。ただし、kは0以上の整数、f0はDFT演算区間を一周期とした場合の周波数、fjはf0のj次周波数を表す。図6は、上記の重み付けで定数推定した結果例を示す説明図である。Aはサンプルインピーダンス特性例図を示し、Bは重み付けありなしで推定した場合における定数の真値からのずれを示している。全ての定数において、真値に近い定数推定結果になっている。図7は重み付け演算機能を有する本発明の一実施例を示すブロック図であり、図2の電力/インピーダンス演算部24を構成する等価回路パラメータ測定部24cの具体例を示している。A/D変換器24b、24eの出力データは、波形データ記憶部c1に逐次格納される。DFT演算部c2は、波形データ記憶部c1に逐次格納される電圧信号および電流信号の波形データを離散フーリエ変換し、電圧信号の離散フーリエ変換結果を電流信号の離散フーリエ変換結果で除算することによりインピーダンスを演算し、演算されたインピーダンスデータをインピーダンスデータ記憶部c3に格納する。なお、波形データの形態によっては、DFT演算部c2に代えてFFT演算部を用いることにより、演算処理の高速化が図れる。回路定数推定演算部c4は、インピーダンスデータ記憶部c3に格納されているインピーダンスデータおよび解析条件記憶部c5から設定される重み付け関数や周波数範囲などに基づき、各データの重み付け演算などを行う。このように、回路定数推定演算部c4で推定演算を行う過程において、周波数領域や測定精度などの条件に応じて各データの重み付けを行うことにより、定数推定精度の向上を図ることができる。インダクタンス成分が大きい電池に対してパルス状の立ち上がりが速い電流電圧を印加すると、スパイク状の電圧電流が発生する。このとき、A/D変換器のサンプルレートが十分に高くないと、サンプルタイミングによっては、図8に示すように、このスパイク部分がサンプルされたり、サンプルされなかったりする。図8は定電流パルスの応答測定例図であり、Aは電圧スパイク部分がサンプルされた場合を示し、Bは電圧スパイク部分がサンプルされない場合を示している。電池のインピーダンスを算出する場合、スパイク部分がサンプルされた場合とサンプルされなかった場合では、インピーダンスの算定結果が著しく異なり、再現性のない結果が得られてしまう。図9は、各々のデータから求めたナイキストプロット例図である。△は、正弦波形入力から得られた結果である。前述のように各々十分なサンプルレートを確保して各周波数を一波ずつ掃引測定した結果である。なお、正弦波形は十分に滑らかであるため、パルス入力でみられるようなスパイク応答は発生してない。以降、この△の結果を真値とする。□は、スパイクが検出されたデータに対して離散フーリエ変換を行った結果である。スパイク部分をキャプチャするために十分なサンプレートが確保されていないため、全体的に△の真値から大きく外れてしまっている。×は、スパイクが検出されなかったデータに対して離散フーリエ変換を行った結果である。スパイク部分がキャプチャされなかったため、虚軸方向に対して下に伸びることはなく、インダクタンス成分が欠落している。これらにより、スパイクが検出された場合とされなかった場合とで、特性の現れ方が著しく異なることが明らかである。電池のインダクタンスは構造的に決まるものであり、電極や溶液劣化で経時変化しないとする考えがある。前述のように、スパイクは電池のインダクタンスに起因するものであるが、電池の劣化診断においては、RC成分のみ必要とし、L成分は測定できなくてもよい場合がある。そのような場合、グラフ虚軸のマイナス側グラフ上部の情報が正確かつ十分にあれば、電池のR抵抗およびCコンダクタンスを推定でき、電池の劣化診断が行える。図10は、正弦波を所定の周波数範囲1Hz~25kHzで掃引するとともに各測定周波数点で十分なサンプルレートを確保して測定したインピーダンス特性、および、これを図19の等価回路モデルで定数フィッティングして得た定数R1,R2,R3,C2,C3,L4,R4から導き出したインピーダンス特性曲線である。以降、これらの測定結果を真値とする。図11はスパイク検出の有無によるサンプルインピーダンス特性の比較例図である。Aはパルス応答でスパイクが検出されたデータを示し、Bはパルス応答でスパイクが検出されなかったデータを示している。ただし、インダクタンスL成分が検出されなかったデータに対しては、R4L4を等価回路モデルから外している。Cはスパイク検出の有無による各定数の真値からのずれを示している。RCにおいては、スパイクが検出されなかったデータに基づいてフィッティングを行うことにより、真値に近い結果が得られる。すなわち、サンプルレートが不十分でも、スパイクなしの波形であれば、RCの回路定数を推定することが十分可能であることを示しているが、再現性よくスパイクのない波形を取得することは困難である。そこで、低サンプルレートで測定されたパルス応答データからL成分がみえるデータを補正し、等価回路のRCを再現性よく高精度に推定することを検討する。図12はスパイク補正機能を有する本発明の他の実施例を示すブロック図であり、図7と共通する部分には同一の符号を付けている。図12のスパイクデータ補正部c7は、波形データ記憶部c1に格納されている波形データに対してスパイク補正を行う。回路定数推定演算部c4は、インピーダンスデータ記憶部c3に格納されているスパイク補正されたインピーダンスデータおよび解析条件記憶部c5から設定される解析条件などに基づいて定数フィッティングで回路定数を推定するとともに、得られた定数から導き出されるインピーダンス特性曲線の算出を行う。回路定数推定演算部c4の演算結果は、回路定数記憶部c6に格納される。図13は、スパイクデータ補正部c7によるスパイクありの波形データのインダクタンスL成分を補正するための処理の流れを説明するフローチャートである。図13において、itはt番目の電流サンプリングデータ、vtはt番目の電圧サンプリングデータである。srは、スパイクを検出するための係数である。トリガは、パルスの立ち上がりおよび立ち下がりを検出するためのトリガレベルである。ステップS1でt=1のデータ長の波形データを選択し、ステップS2でパルスの立ち上がりか否かを判断するためにT=tとしてit>トリガの条件が成立するか否かを判断する。この条件が成立すればパルスの立ち上がりであると判断し、T=tとしてフラグ=FALSEとするステップS3の処理に移行する。そして、ステップS4でスパイクが検出されたか否かを判断するためにvt>srvt1の条件が成立するか否かを判断する。この条件が成立すればスパイクが検出されたと判断し、フラグ=TRUE、vt=vt-1、it=it-1とするステップS5の処理に移行する。続いて、t=Tのデータ長の波形データを選択するステップS6の処理に移行する。ステップS4の条件が成立しなければスパイクなしと判断して直接ステップS6の処理に移行する。ステップS7でパルスの立ち下がりか否かを判断するためにit<トリガの条件が成立するか否かを判断する。この条件が成立すればパルスの立ち下がりであると判断し、さらにステップS8でスパイク補正の有無を判断するためにフラグ=TRUEか否かを判断する。この条件が成立すればスパイク補正ありと判断し、vt=vt-1、it=it-1とするステップS9の処理に移行して、一連の処理を終了する。なお、ステップS8の条件が成立しなければ、スパイク補正なしとして一連の処理を終了する。図14は、図13のフローチャートの手順で補正したスパイクありの波形データを等価回路フィッティングした結果例を示す説明図である。Aはサンプルインピーダンス特性例図を示し、Bは補正の前後における定数の真値からのずれを示している。補正後の定数は、全ての定数で真値に近い結果になっている。なお、本発明で用いる電力/インピーダンス演算部24は、半導体集積回路化技術を用いることにより超小型にパッケージ化でき、たとえば自動車に搭載される電池モジュールの各電池セルに取り付ける場合にもきわめて微小のスペースが確保できればよい。また、上記各実施例では、自動車に搭載される電池モジュールの各電池セルの内部インピーダンスを測定する例について説明したが、自動車以外の発電プラント、家庭用蓄電システムなどに設けられる蓄電池の監視にも有効である。以上説明したように、本発明の電池インピーダンス測定装置によれば、電池を実際に使用している自動車や発電プラント、家庭用蓄電システムなどのオンサイトにおいて、電池の内部インピーダンス特性を測定し、電池状態をリアルタイムで監視できる電池監視装置が実現できる。"