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特表2022-547019バッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパック
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-11-10
(54)【発明の名称】バッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパック
(51)【国際特許分類】
G01R 31/367 20190101AFI20221102BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20221102BHJP
G01R 31/3842 20190101ALI20221102BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20221102BHJP
G06N 3/02 20060101ALI20221102BHJP
G01R 31/382 20190101ALI20221102BHJP
【ＦＩ】
G01R31/367
H01M10/48 P
G01R31/3842
H02J7/00 Y
G06N3/02
G01R31/382
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022514025
(86)(22)【出願日】2020-10-20
(85)【翻訳文提出日】2022-03-03
(86)【国際出願番号】 KR2020014353
(87)【国際公開番号】W WO2021096087
(87)【国際公開日】2021-05-20
(31)【優先権主張番号】10-2019-0147025
(32)【優先日】2019-11-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521065355
【氏名又は名称】エルジー エナジー ソリューション リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】リム、ボ－ミ
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
5H030
【Ｆターム（参考）】
2G216BA04
2G216BA07
2G216BA17
2G216CB05
2G216CB51
5G503BB01
5G503EA08
5G503GD02
5G503GD06
5H030AA10
5H030AS08
5H030FF22
5H030FF41
5H030FF42
5H030FF43
5H030FF44
5H030FF52
(57)【要約】
バッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパックが提供される。前記バッテリー管理装置は、バッテリーセルの外部から観測可能な外部変数に関わる複数の観測データセット及び前記バッテリーセルの外部から観測できない内部変数に関わる複数の希望データセットを活用して、各内部変数に対して前記複数の外部変数の少なくとも一つを有効外部変数に設定する。各有効外部変数に関わる観測データセットは、各内部変数の推定に必要なサブ多層パーセプトロンを機械学習させるのに活用される。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１～第ｐの観測データセット及び第１～第ｎの希望データセットを保存するように構成され、ｐとｎが各々２以上の整数であるメモリ部と、前記メモリ部に動作可能に結合する制御部と、を含み、
前記第１～第ｐの観測データセットは、バッテリーセルの外部から観測可能なｐ個の外部変数に各々関連付けられ、
前記第１～第ｐの観測データセットの各々は、所定の個数の入力値を含み、
前記第１～第ｎの希望データセットは、前記バッテリーセル内部の化学的状態に依存する第１～第ｎの内部変数に各々関連付けられ、
前記第１～第ｎの希望データセットの各々が、前記所定の個数の目標値を含み、
前記制御部は、
前記第１～第ｐの観測データセットからデータフィルタリングによって抽出されたｍ個の観測データセットを第１～第ｍの入力データセットとして設定し、ｍは１以上ｐ以下の整数であり、
前記第１～第ｍの入力データセット及び前記第１～第ｎの希望データセットに基づき、前記第１～第ｎの内部変数の各々に対し、第１～第ｍの外部変数のうち少なくとも一つを有効外部変数として設定するように構成され、
前記第１～第ｍの外部変数は、前記ｐ個の外部変数のうち、前記ｍ個の観測データセットに関連付けられたｍ個の外部変数である、バッテリー管理装置。
【請求項2】
前記制御部は、ｑが１からｐ－１までの整数であるとき、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数を決定し、
前記多重相関係数の絶対値が所定のフィルタリング値未満である場合、前記第ｑの観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットのうち一つとして設定するように構成される、請求項１に記載のバッテリー管理装置。
【請求項3】
前記メモリ部は、前記第１～第ｍの外部変数と前記第１～第ｎの内部変数との対応関係を規定するメイン多層パーセプトロンをさらに保存するように構成され、
前記制御部は、
前記第１～第ｍの入力データセットを前記メイン多層パーセプトロンの入力層に含まれた第１～第ｍの入力ノードに提供し、前記メイン多層パーセプトロンの出力層に含まれた第１～第ｎの出力ノードから第１～第ｎの出力データセットを得、前記第１～第ｎの出力データセットの各々は、前記所定の個数の結果値を含み、
前記第１～第ｎの出力データセット及び第１～第ｎの希望データセットに基づいて、第１～第ｎのエラーファクターを決定し、
前記第１～第ｎのエラーファクターの各々を臨界エラーファクターと比較して、第１～第ｎの基準値を決定するように構成される、請求項１または２に記載のバッテリー管理装置。
【請求項4】
前記制御部は、ｊが１からｎまでの整数であるとき、第ｊの希望データセットに対する第ｊの出力データセットの誤差率と同一に第ｊのエラーファクターを決定するように構成される、請求項３に記載のバッテリー管理装置。
【請求項5】
前記制御部は、前記第ｊのエラーファクターが前記臨界エラーファクターよりも小さい場合、前記第ｊの基準値を第１の所定値と同一に設定するように構成される、請求項４に記載のバッテリー管理装置。
【請求項6】
前記制御部は、前記第ｊのエラーファクターが前記臨界エラーファクター以上である場合、前記第ｊの基準値を第２の所定値と同一に設定するように構成され、
前記第２の所定値が、前記第１の所定値よりも小さい、請求項５に記載のバッテリー管理装置。
【請求項7】
前記制御部は、ｉが１からｍまでの整数であり、ｊが１からｎまでの整数であるとき、第ｉの入力データセット、第ｊの希望データセット及び第ｊの基準値に基づいて、前記第１～第ｍの外部変数のうち第ｉの外部変数を、第ｊの内部変数に対する有効外部変数として設定するか否かを決定し、
前記第ｉの外部変数が、前記第ｊの内部変数に対する前記有効外部変数として設定された場合、前記第ｉの入力データセットをトレーニングデータとして活用して前記第ｊの内部変数に関連付けられたサブ多層パーセプトロンを学習させるように構成される、請求項３から６のいずれか一項に記載のバッテリー管理装置。
【請求項8】
前記制御部は、前記第ｉの入力データセットと前記第ｊの希望データセットとの多重相関係数を決定し、
前記多重相関係数の絶対値が前記第ｊの基準値よりも大きい場合、前記第ｉの外部変数を前記第ｊの内部変数に対する前記有効外部変数として設定するように構成される、請求項７に記載のバッテリー管理装置。
【請求項9】
前記制御部は、前記多重相関係数の絶対値が前記第ｊの基準値以下である場合、前記第ｉの外部変数を前記第ｊの内部変数に対する非有効外部変数として設定するように構成される、請求項８に記載のバッテリー管理装置。
【請求項10】
請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の前記バッテリー管理装置を含む、バッテリーパック。
【請求項11】
第１～第ｐの観測データセット及び第１～第ｎの希望データセットを保存する段階であって、ｐとｎは各々２以上の整数であり、前記第１～第ｐの観測データセットは、バッテリーセルの外部から観測可能なｐ個の外部変数に各々関連付けられ、前記第１～第ｐの観測データセットの各々は、所定の個数の入力値を含み、前記第１～第ｎの希望データセットは、前記バッテリーセル内部の化学的状態に依存する第１～第ｎの内部変数に各々関連付けられ、前記第１～第ｎの希望データセットの各々は、前記所定の個数の目標値を含む段階と、前記第１～第ｐの観測データセットからデータフィルタリングによって抽出されたｍ個の観測データセットを第１～第ｍの入力データセットとして設定する段階であって、ｍは１以上ｐ以下の整数である段階と、
前記第１～第ｍの入力データセット及び前記第１～第ｎの希望データセットに基づいて、前記第１～第ｎの内部変数の各々に対して第１～第ｍの外部変数のうち少なくとも一つを有効外部変数として設定する段階と、を含み、
前記第１～第ｍの外部変数は、前記ｐ個の外部変数のうち、前記ｍ個の観測データセットに関連付けられたｍ個の外部変数である、バッテリー管理方法。
【請求項12】
前記ｍ個の観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットとして設定する段階は、ｑが１からｐ－１までの整数であるとき、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数を決定する段階と、
前記多重相関係数の絶対値が所定のフィルタリング値未満である場合、前記第ｑの観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットのうち一つとして設定する段階と、を含む、請求項１１に記載のバッテリー管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、バッテリーセル内部の化学的状態に依存する外部変数と内部変数との相関性を分析する技術に関する。
【0002】
本出願は、２０１９年１１月１５日出願の韓国特許出願第１０－２０１９－０１４７０２５号に基づく優先権を主張し、該当出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。
【背景技術】
【0003】
最近、ノートブックＰＣ、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急増し、電気車両、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれ、反復的な充放電の可能な高性能バッテリーについての研究が活発に進行しつつある。
【0004】
現在、商用化したバッテリーとしては、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウムバッテリーなどがあり、このうち、リチウムバッテリーは、ニッケル系のバッテリーに比べてメモリ効果がほとんど起こらず、充放電が自由で、自己放電率が非常に低くてエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。
【0005】
バッテリーセルは、反復的な充放電などによって時間が経過するにつれ、徐々に退化していく。バッテリーセルが退化していきながらバッテリーセル内部の化学的状態も変化する。ところが、バッテリーセル内部の化学的状態を示す内部変数（例えば、正極活物質の電気伝導度）は、バッテリーセルの外部から観測できない。
【0006】
一方、バッテリーセル内部の化学的状態は、バッテリーセルの外部から観測可能な外部変数（例えば、バッテリーセルの電圧、温度）の変化を誘発する。これによって、外部変数に基づいて内部変数を推定しようとする試みがある。
【0007】
ところが、内部変数のうち一部と外部変数のうち一部とは、互いに相関性が非常に低いことがある。したがって、内部の変数と各外部変数との相関性を考慮しない場合、外部変数を活用して推定された内部変数は、バッテリーセル内部の実際の化学的状態と大きい差を示し得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、バッテリーセルの内部変数と外部変数との相関性を分析可能なバッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパックを提供することを目的とする。
【0009】
また、本発明は、外部変数のうち各内部変数との相関性が一定水準以上であるもののみを、各内部変数の推定のために必要なサブ多層パーセプトロンのモデリングに活用可能なバッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパックを提供することを他の目的とする。
【0010】
本発明の他の目的及び長所は、下記の説明によって理解でき、本発明の実施例によってより明らかに理解されるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。
【課題を解決するための手段】
【0011】
本発明の一面によるバッテリー管理装置は、 第１～第ｐの観測データセット及び第１～第ｎの希望データセットを保存するように構成され、ｐとｎが各々２以上の整数であるメモリ部と、前記メモリ部に動作可能に結合する制御部と、を含む。前記第１～第ｐの観測データセットは、バッテリーセルの外部から観測可能なｐ個の外部変数に各々関連付けられる。前記第１～第ｐの観測データセットの各々は、所定の個数の入力値を含む。前記第１～第ｎの希望データセットは、前記バッテリーセルの外部から観測できない前記バッテリーセル内部の化学的状態に依存する第１～第ｎの内部変数に各々関連付けられる。前記第１～第ｎの希望データセットの各々は、前記所定の個数の目標値を含む。前記制御部は、前記第１～第ｐの観測データセットからデータフィルタリングによって抽出されたｍ個の観測データセットを第１～第ｍの入力データセットとして設定するように構成される。ここで、ｍは１以上ｐ以下の整数である。前記制御部は、前記第１～第ｍの入力データセット及び前記第１～第ｎの希望データセットに基づき、前記第１～第ｎの内部変数の各々に対し、第１～第ｍの外部変数のうち少なくとも一つを有効外部変数として設定するように構成される。前記第１～第ｍの外部変数は、前記ｐ個の外部変数のうち、前記ｍ個の観測データセットに関連付けられたｍ個の外部変数である。
【0012】
ｑが１からｐ－１までの整数であるとき、前記制御部は、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数を決定され得る。前記制御部は、前記多重相関係数の絶対値が所定のフィルタリング値未満である場合、前記第ｑの観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットのうち一つとして設定するように構成され得る。
【0013】
前記メモリ部は、前記第１～第ｍの外部変数と前記第１～第ｎの内部変数との対応関係を規定するメイン多層パーセプトロンをさらに保存するように構成され得る。前記制御部は、前記第１～第ｍの入力データセットを前記メイン多層パーセプトロンの入力層に含まれた第１～第ｍの入力ノードに提供し、前記メイン多層パーセプトロンの出力層に含まれた第１～第ｎの出力ノードから第１～第ｎの出力データセットを獲得するように構成され得る。前記第１～第ｎの出力データセットの各々は、前記所定の個数の結果値を含み得る。前記制御部は、前記第１～第ｎの出力データセット及び第１～第ｎの希望データセットに基づいて、第１～第ｎのエラーファクターを決定するように構成され得る。前記制御部は、前記第１～第ｎのエラーファクターの各々を臨界エラーファクターと比較し、第１～第ｎの基準値を決定するように構成され得る。
【0014】
ｊが１からｎまでの整数であるとき、前記制御部は、第ｊの希望データセットに対する第ｊの出力データセットの誤差率と同一に第ｊのエラーファクターを決定するように構成され得る。
【0015】
前記制御部は、前記第ｊのエラーファクターが前記臨界エラーファクターよりも小さい場合、前記第ｊの基準値を第１の所定値と同一に設定するように構成され得る。
【0016】
前記制御部は、前記第ｊのエラーファクターが前記臨界エラーファクター以上である場合、前記第ｊの基準値を第２の所定値と同一に設定するように構成され得る。前記第２の所定値は、前記第１の所定値よりも小さくてもよい。
【0017】
ｉが１からｍまでの整数であり、ｊが１からｎまでの整数であるとき、前記制御部は、第ｉの入力データセット、第ｊの希望データセット及び第ｊの基準値に基づいて、前記第１～第ｍの外部変数のうち第ｉの外部変数を第ｊの内部変数に対する有効外部変数として設定するか否かを決定し得る。前記制御部は、前記第ｉの外部変数が前記第ｊの内部変数に対する前記有効外部変数として設定された場合、前記第ｉの入力データセットをトレーニングデータに活用して、前記第ｊの内部変数に関連付けられたサブ多層パーセプトロンを学習させるように構成され得る。
【0018】
前記制御部は、前記第ｉの入力データセットと前記第ｊの希望データセットとの多重相関係数を決定するように構成され得る。前記制御部は、前記多重相関係数の絶対値が前記第ｊの基準値よりも大きい場合、前記第ｉの外部変数を前記第ｊの内部変数に対する前記有効外部変数として設定するように構成され得る。
【0019】
前記制御部は、前記多重相関係数の絶対値が前記第ｊの基準値以下である場合、前記第ｉの外部変数を前記第ｊの内部変数に対する非有効外部変数として設定するように構成され得る。
【0020】
本発明の他面によるバッテリーパックは、前記バッテリー管理装置を含む。
【0021】
本発明のさらに他面によるバッテリー管理方法は、第１～第ｐの観測データセット及び第１～第ｎの希望データセットを保存する段階であって、ｐとｎは各々２以上の整数であり、前記第１～第ｐの観測データセットは、バッテリーセルの外部から観測可能なｐ個の外部変数に各々関連付けられ、前記第１～第ｐの観測データセットの各々は、所定の個数の入力値を含み、前記第１～第ｎの希望データセットは、前記バッテリーセルの外部から観測できない前記バッテリーセル内部の化学的状態に依存する第１～第ｎの内部変数に各々関連付けられ、前記第１～第ｎの希望データセットの各々は、前記所定の個数の目標値を含む段階と、前記第１～第ｐの観測データセットからデータフィルタリングによって抽出されたｍ個の観測データセットを第１～第ｍの入力データセットとして設定する段階であって、ｍは１以上ｐ以下の整数である段階と、前記第１～第ｍの入力データセット及び前記第１～第ｎの希望データセットに基づいて、前記第１～第ｎの内部変数の各々に対して第１～第ｍの外部変数のうち少なくとも一つを有効外部変数として設定する段階と、を含む。前記第１～第ｍの外部変数は、前記ｐ個の外部変数のうち、前記ｍ個の観測データセットに関連付けられたｍ個の外部変数である。
【0022】
前記ｍ個の観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットとして設定する段階は、ｑが１からｐ－１までの整数であるとき、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数を決定する段階と、前記多重相関係数の絶対値が所定のフィルタリング値未満である場合、前記第ｑの観測データセットを前記第１～第ｍの入力データセットのうち一つとして設定する段階と、を含む。
【発明の効果】
【0023】
本発明の実施例のうち少なくとも一つによると、バッテリーセルの内部変数と外部変数との相関性を分析することができる。
【0024】
本発明の実施例の少なくとも一つによると、二つの外部変数間の相関性が一定の水準以上である場合、二つの外部変数のうち一つに対する観測データセットのみを抽出し、抽出された観測データセットをサブ多層パーセプトロンのモデリングに活用することができる。
【0025】
また、本発明の実施例のうち少なくとも一つによると、外部変数のうち各内部変数との相関性が一定水準以上であるもののみを、各内部変数の推定のために必要なサブ多層パーセプトロンのモデリングに活用することができる。
【0026】
本発明の他の目的及び長所は、下記する説明によって理解でき、本発明の実施例によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。
【0027】
本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施例を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【0028】
【発明を実施するための形態】
【0029】
以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使われた用語や単語は通常的や辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。
【0030】
したがって、本明細書に記載された実施例及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施例に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。
【0031】
第１、第２などのように序数を含む用語は、多様な構成要素のうちいずれか一つを残りと区別する目的として使用され、このような用語によって構成要素が限定されることではない。
【0032】
なお、明細書の全体にかけて、ある部分が、ある構成要素を「含む」とするとき、これは特に反する記載がない限り、他の構成要素を除くことではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。また、明細書に記載の「制御部」のような用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を示し、これはハードウェアやソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの結合せにより具現され得る。
【0033】
さらに、明細書の全体に亘って、ある部分が他の部分と「連結（接続）」されているとするとき、これは、「直接的に連結（接続）」されている場合のみならず、その中間に他の素子を介して「間接的に連結（接続）」されている場合も含む。
【0034】
図１は、本発明によるバッテリー管理装置１００を含むバッテリーパック１の構成を例示的に示した図であり、図２は、図１のバッテリー管理装置１００によって活用されるメイン多層パーセプトロンを例示的に示した図であり、図３は、サブ多層パーセプトロンを例示的に示した図である。
【0035】
図１を参照すると、バッテリーパック１は、バッテリーセル１０、スイッチ２０及びバッテリー管理装置１００を含む。
【0036】
バッテリーパック１は、電気車両のような電力装置に装着され、電力装置の駆動に求められる電気エネルギーを供給する。バッテリー管理装置１００は、バッテリーセル１０の正極端子及び負極端子に電気的に接続可能に提供される。
【0037】
バッテリーセル１０は、リチウムイオンセルであり得る。勿論、反復的な充放電が可能であれば、バッテリーセル１０がリチウムイオンセルに限定されることではない。
【0038】
バッテリーセル１０は、バッテリーパック１の電源端子（＋、－）によって外部装置に電気的に結合し得る。外部装置は、例えば、電気車両などの電気負荷（例えば、モーター）、ＤＣ－ＡＣインバーター、充電器などであり得る。
【0039】
スイッチ２０は、バッテリーセル１０の正極端子と電源端子（＋）とを接続する電流経路またはバッテリーセル１０の負極端子と電源端子（－）とを接続する電流経路に設けられる。スイッチ２０が開動作状態であるとき、バッテリーセル１０の充放電は中断される。スイッチ２０が閉動作状態であるとき、バッテリーセル１０の充放電が可能になる。
【0040】
バッテリー管理装置１００は、インターフェース部１１０、メモリ部１２０及び制御部１３０を含む。バッテリー管理装置１００は、センシング部１４０をさらに含み得る。
【0041】
センシング部１４０は、電圧センサー１４１、電流センサー１４２及び温度センサー１４３を含む。電圧センサー１４１は、バッテリーセル１０の両端にかかった電圧を測定するように構成される。電流センサー１４２は、バッテリーセル１０を通して流れる電流を測定するように構成される。温度センサー１４３は、バッテリーセル１０の温度を測定するように構成される。センシング部１４０は、測定された電圧、測定された電流及び測定された温度を示すセンシングデータを制御部１３０に伝送し得る。
【0042】
インターフェース部１１０は、外部装置に通信可能に結合し得る。外部装置は、例えば、充電設備、電気負荷、モバイル機器などであり得る。インターフェース部１１０は、制御部１３０と外部装置との有線通信または無線通信を支援するように構成される。有線通信は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）通信であり得、無線通信は、例えば、ジグビーやブルートゥース（登録商標）通信であり得る。インターフェース部１１０は、制御部１３０によって行われる各動作の結果をユーザが認識可能な形態で提供するディスプレイや、スピーカーなどのような出力デバイスを含み得る。インターフェース部１１０は、ユーザのデータが入力されるマウス、キーボードなどのような入力デバイスを含み得る。
【0043】
メモリ部１２０は、インターフェース部１１０、制御部１３０及びセンシング部１４０のうち少なくとも一つに動作可能に結合する。メモリ部１２０は、制御部１３０によって行われる各動作の結果を保存し得る。メモリ部１２０は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ（登録商標） ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、ＳＳＤタイプ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ，ソリッドステートディスクタイプ）、ＳＤＤタイプ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ ｔｙｐｅ，シリコンディスクドライブタイプ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ，ランダムアクセスメモリ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ，スタティックランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，リードオンリメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ‐ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，エレクトリカリーイレーサブルリードオンリメモリ）、ＰＲＯＭ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，プログラマブルリードオンリメモリ）のうち少なくとも一つのタイプの保存媒体を含み得る。
【0044】
メモリ部１２０は、バッテリーセル１０の内部の化学的状態を推定するのに求められる多様なデータを保存するように構成される。詳しくは、メモリ部１２０は、第１個数の観測データセット及び第２個数の希望データセットを保存している。例えば、第１～第ｐの観測データセット及び第１～第ｎの希望データセットを含む情報は、インターフェース部１１０によって外部装置から受信される。メモリ部１２０は、メイン多層パーセプトロンをさらに保存し得る。以下では、ｐが第１個数を示す２以上の整数であり、ｎが第２個数を示す２以上の整数であると仮定する。
【0045】
第１～第ｐの観測データセットは、バッテリーセル１０の外部から観測可能なｐ個の外部変数に各々関連付けられる。各観測データセットは、所定の第３個数（例えば、１０，０００）の入力値を含む。例えば、ｐ個の外部変数の一つに対する第３個数の入力値が第ｑの観測データセットに含まれる。
【0046】
制御部１３０は、インターフェース部１１０、メモリ部１２０及びセンシング部１４０のうち少なくとも一つに動作可能に結合する。制御部１３０は、ハードウェア的に、ＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、マイクロプロセッサー（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、その他の機能の遂行のための電気的ユニットの少なくとも一つを用いて具現され得る。
【0047】
制御部１３０は、データフィルタリングによって、第１～第ｐの観測データセットからｍ個を抽出し、ｍ個の観測データセットを抽出順に第１～第ｍの入力データセットとして設定する。ｍは、１以上ｐ以下の整数である。ｍ個の観測データセットを抽出するプロセスについては、図４を参照して後述する。
【0048】
本明細書において、Ｘｉは、第ｉの外部変数に関わる第ｉの入力データセットを指し、Ｘｉ（ｋ）は第ｉの入力データセットのｋ番目の入力値を指す。
【0049】
例えば、ｍ＝１６の場合、第１～第１６の外部変数は、下記のように規定され得る。
【0050】
第１の外部変数は、バッテリーセル１０の充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）が第１の充電状態（例えば、１００％）と同一の時点からバッテリーセル１０を第１の温度で第１の電流レート（例えば、１／３Ｃ）の電流で放電させる第１のテストによって、バッテリーセル１０の電圧が第１の電圧（例えば、３．０Ｖ）に到達する時点までの時間を示し得る。
【0051】
第２の外部変数は、バッテリーセル１０の充電状態が第２の充電状態（例えば、５０％）と同一時点からバッテリーセル１０を第２の温度で第２の電流レート（例えば、２００Ａ）の電流で放電させる第２のテストが第１の基準時間（例えば、０．１ 秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0052】
第３の外部変数は、前記第２のテストが前記第１の基準時間よりも長い第２の基準時間（例えば、１．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0053】
第４の外部変数は、前記第２のテストが前記第２の基準時間よりも長い第３の基準時間（例えば、１０．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0054】
第５の外部変数は、前記第２のテストが前記第３の基準時間よりも長い第４の基準時間（例えば、３０．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0055】
第６の外部変数は、バッテリーセル１０を第３の温度で第３電の流レート（例えば、１．０Ｃ）の電流で放電させる第３のテストによって、バッテリーセル１０の充電状態が第３の充電状態（例えば、１００％）と同一の時点からバッテリーセル１０の電圧が第２の電圧（例えば、３．８Ｖ）に到達する時点までの時間を示し得る。
【0056】
第７の外部変数は、前記第３のテストによって、バッテリーセル１０の電圧が前記第２の電圧よりも低い第３の電圧（例えば、３．５Ｖ）に到達する時点までの時間を示し得る。
【0057】
第８の外部変数は、前記第３のテストによって、バッテリーセル１０の電圧が前記第の２電圧から前記第３の電圧に低下するのに経過した時間を示し得る。
【0058】
第９の外部変数は、バッテリーセル１０を第４の温度で第４の電流レート（例えば、１．０Ｃ）の電流で放電させる第４のテストが、バッテリーセル１０の充電状態が第４の充電状態（例えば、１０％）と同一の時点から第５の基準時間（例えば、０．１秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0059】
第１０の外部変数は、前記第４のテストが前記第５の基準時間よりも長い第６の基準時間（例えば、１．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0060】
第１１の外部変数は、前記第４のテストが前記第６の基準時間よりも長い第７の基準時間（例えば、１０．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0061】
第１２の外部変数は、前記第４のテストが前記第７の基準時間よりも長い第８の基準時間（例えば、３０．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0062】
第１３の外部変数は、前記第４のテストが前記第８の基準時間よりも長い第９の基準時間（例えば、１００．０秒）の間に行われた時点におけるバッテリーセル１０の電圧を示し得る。
【0063】
第１４の外部変数は、バッテリーセル１０の充電状態が第５の充電状態（例えば、１０％）と同一の時点からバッテリーセル１０を第５の温度で第５の電流レート（例えば、１．０Ｃ）の電流で充電する第５のテストによる、第１の期間（例えば、０．０～０．１秒）のバッテリーセル１０の電圧変化と第２の期間（例えば、２０．０～２０．１秒）のバッテリーセル１０の電圧変化との割合を示し得る。
【0064】
第１５の外部変数は、バッテリーセル１０の充電状態が第６の充電状態（例えば、０％）と同一の時点からバッテリーセル１０を第６の温度で第６の電流レート（例えば、０．０４Ｃ）の電流で充電する第６のテストによって得られたバッテリーセル１０の微分容量カーブにおける一番目のピークの電圧を示し得る。Ｖ、ｄＶ及びｄＱが各々、バッテリーセル１０の電圧、バッテリーセル１０の電圧変化及びバッテリーセル１０の容量変化であるとき、前記微分容量カーブは、ＶとｄＱ／ｄＶとの対応関係を示す。前記微分容量カーブを「Ｖ－ｄＱ／ｄＶカーブ」と称し得る。前記一番目のピークは、前記微分容量カーブにおける複数のピークのうちＶが最小であるピークであり得る。
【0065】
第１６の外部変数は、前記一番目のピークの電圧と基準電圧との差を示し得る。前記基準電圧は、バッテリーセル１０がＢＯＬ（Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ Ｏｆ Ｌｉｆｅ）であったときに得られた微分容量カーブにおける一番目のピークの電圧として予め決められたものであり得る。
【0066】
第１～第ｎの希望データセットは、バッテリーセル１０の外部から観測できない第１～第ｎの内部変数に各々関連付けられる。即ち、第２インデックスｊが１からｎまでの整数であるとき、第ｊの希望データセットは、第ｊの内部変数に関連付けられる。各内部変数は、バッテリーセル１０の内部の化学的状態を示す。各希望データセットは、前記第３個数の目標値を含む。例えば、第ｊの内部変数として予め決められた第３個数の値が第ｊの希望データセットに含まれる。
【0067】
本明細書において、Ｙｊは第ｊの希望データセットを指し、Ｙｊ（ｋ）は第ｊの希望データセットのｋ番目の目標値を指す。
【0068】
Ｙ１（ｋ）～Ｙｎ（ｋ）は、バッテリーセル１０が特定の退化状態を有するときの第１～第ｎの内部変数として期待される値を示す。Ｘ１（ｋ）～Ｘｍ（ｋ）は、バッテリーセル１０が特定の退化状態を有するときのＹ１（ｋ）～Ｙｎ（ｋ）に依存する第１～第ｍの外部変数として期待される値を示す。
【0069】
バッテリーセル１０の退化状態は、バッテリーセル１０の使用環境によって変化し、各退化状態は、第１～第ｎの内部変数の組合せによって規定され得る。ａ≠ｂの場合、Ｘ１（ａ）～Ｘｍ（ａ）及びＹ１（ａ）～Ｙｎ（ａ）は、第ａの退化状態に関連付けられ、Ｘ１（ｂ）～Ｘｍ（ｂ）及びＹ１（ｂ）～Ｙｎ（ｂ）は、バッテリーセル１０の第ａの退化状態とは異なる第ｂの退化状態に関連付けられる。
【0070】
例えば、ｎ＝１４の場合、第１～第１４の内部変数は、以下のように規定され得る。
【0071】
第１の内部変数は、バッテリーセル１０の正極の電気伝導度（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）であり得る。
【0072】
第２の内部変数は、バッテリーセル１０の正極活物質のイオン拡散度（ｉｏｎｉｃ ｄｉｆｆｕｓｉｖｉｔｙ）であり得る。
【0073】
第３の内部変数は、バッテリーセル１０の正極活物質の交換電流密度（ｅｘｃｈａｎｇｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄｅｎｓｉｔｙ）の速度定数（ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ）であり得る。
【0074】
第４の内部変数は、バッテリーセル１０の負極活物質のイオン拡散度であり得る。
【0075】
第５の内部変数は、バッテリーセル１０の負極活物質の交換電流密度の速度定数であり得る。
【0076】
第６の内部変数は、バッテリーセル１０の負極の屈曲度（ｔｏｒｔｕｏｓｉｔｙ）であり得る。屈曲度とは、二つの地点間の直線距離に対してイオンが一地点から他地点まで実際に移動した距離の割合を示す。
【0077】
第７の内部変数は、バッテリーセル１０の負極の孔隙率（ｐｏｒｏｓｉｔｙ）であり得る。
【0078】
第８の内部変数は、バッテリーセル１０の電解質のイオン濃度であり得る。
【0079】
第９の内部変数は、バッテリーセル１０の電解質の初期イオン伝導度（ｉｏｎｉｃ ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）に掛けられるスケールファクターであり得る。初期イオン伝導度は、バッテリーセル１０がＢＯＬのときのバッテリーセル１０の電解質のイオン伝導度を示す、予め決められた値であり得る。
【0080】
第１０の内部変数は、バッテリーセル１０の電解質の初期イオン拡散度に掛けられるスケールファクターであり得る。初期イオン拡散度は、バッテリーセル１０がＢＯＬのときのバッテリーセル１０の電解質のイオン拡散度を示す予め決められた値であり得る。
【0081】
第１１の内部変数は、バッテリーセル１０の電解質の陽イオンの輸率（ｔｒａｎｓｆｅｒｅｎｃｅ ｎｕｍｂｅｒ）であり得る。輸率は、電解質の電気伝導度のうち陽イオン（例えば、Ｌｉ＋）が寄与する割合を示す。
【0082】
第１２の内部変数は、バッテリーセル１０のＬＬＩ（Ｌｏｓｓ ｏｆ Ｌｉｔｈｉｕｍ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）であり得る。ＬＬＩは、バッテリーセル１０のリチウムがＢＯＬに対してどれぐらい減少したかを示す。
【0083】
第１３の内部変数は、バッテリーセル１０の正極のＬＡＭ（Ｌｏｓｓ ｏｆ Ａｃｔｉｖｅ Ｍａｔｅｒｉａｌ）であり得る。正極のＬＡＭは、バッテリーの正極活物質がＢＯＬに対してどれぐらい減少したかを示す。
【0084】
第１４の内部変数は、バッテリーセル１０の負極のＬＡＭであり得る。負極の ＬＡＭは、バッテリーの負極活物質がＢＯＬに対してどれぐらい減少したかを示す。
【0085】
第１～第ｍの入力データセット及び第１～第ｎの希望データセットは、バッテリーセル１０と電気化学的に同じ仕様を有し、退化状態が相異なる複数のバッテリーセルに対するシミュレーション結果から予め決められたものであり得る。
【0086】
制御部１３０は、メモリ部１２０に保存されているメイン多層パーセプトロン２００を活用して、第１～第ｎのサブ多層パーセプトロンをモデリングするのに求められる第１～第ｎの基準値を決定し得る。
【0087】
図２を参照すると、メイン多層パーセプトロン２００は、入力層２０１、所定の個数の中問層２０２及び出力層２０３を含む。メイン多層パーセプトロン２００において、各層に含まれたノード（「ニューロン」とも称し得る。）の個数、ノード同士の接続、各中問層に含まれた各ノードの関数などは、予め決められていてもよい。各接続の加重値などは、所定のトレーニングデータを活用して決められ得る。
【0088】
入力層２０１は、第１～第ｍの入力ノードＩ１～Ｉｍを含む。第１～第ｍの入力ノードＩ１～Ｉｍは、第１～第ｍの外部変数に各々関連付けられる。第ｉの入力デートセットＸｉに含まれた各入力値が、第ｉの入力ノードＩｉに提供される。
【0089】
出力層２０３は、第１～第ｎの出力ノードＯ１～Ｏｎを含む。第１～第ｎの出力ノードＯ１～Ｏｎは、第１～第ｎの内部変数に各々関連づけられる。
【0090】
第１～第ｍの入力データセットＸ１～Ｘｍ各々のｋ番目の入力値が第１～第ｍの入力ノードＩ１～Ｉｍに各々入力されると、第１～第ｎの出力データセットＺ１～Ｚｎ各々のｋ番目の結果値が第１～第ｎの出力ノードＯ１～Ｏｎから各々出力される。
【0091】
制御部１３０は、第１～第ｍの入力デートセットＸ１～Ｘｍにおいて同順のｍ個の入力値（例えば、Ｘ１（ｋ）～Ｘｍ（ｋ））を第１～第ｍの入力ノードＩ１～Ｉｍに各々入力する過程を繰り返すことで、各々前記第３個数の結果値を有する第１～第ｎの出力データセットＺ１～Ｚｎを生成し得る。本明細書において、Ｚｊは、第ｊの出力データセットを指し、Ｚｊ（ｋ）は、第ｊの出力データセットのｋ番目の結果値を指す。第１～第ｎの出力データセットにおいて、ｎ個の結果値であるＺ１（ｋ）～Ｚｎ（ｋ）は、同順に整列されているといえる。
【0092】
制御部１３０は、第１～第ｎの出力データセットと第１～第ｎの希望データセットに基づいて、第１～第ｎのエラーファクターを決定し得る。即ち、制御部１３０は、第ｊの出力データセットと第ｊの希望データセットとを比較して、第ｊのエラーファクターを決定し得る。具体的に、制御部１３０は、下記の数式１を用いて、第ｊのエラーファクターを決定することができる。
【0093】
【数1】
【0094】
数式１において、ｕは前記第３個数、Ｆｅｒｒｏｒ＿ｊは第ｊのエラーファクターである。即ち、第ｊのエラーファクターは、第ｊの希望データセットに対する第ｊの出力データセットの誤差率と同一に決定され得る。
【0095】
制御部１３０は、第１～第ｎのエラーファクターを各々臨界エラーファクターと比較して、第１～第ｎの基準値を決定し得る。臨界エラーファクターは、３％のように予め決められた値であり得る。具体的には、制御部１３０は、第ｊのエラーファクターが臨界エラーファクターよりも小さい場合、第ｊの基準値を第１の所定値と同一に決定し得る。これに対し、制御部１３０は、第ｊのエラーファクターが臨界エラーファクター以上である場合、第ｊの基準値を第２の所定値と同一に決定し得る。第２の所定値（例えば、０．２５）は、第１の所定値（例えば、０．５０）よりも小さく設定され得る。第１～第ｎの基準値が決定されることで、メイン多層パーセプトロン２００を活用したプロセスは完了し得る。または、第１～第ｎの基準値の各々は、第１の所定値または第２の所定値として予め決められていてもよい。この場合、メイン多層パーセプトロン２００を活用したプロセスは省略してもよい。
【0096】
制御部１３０は、第１～第ｎのサブ多層パーセプトロンを決定するためのプロセスを行う。
【0097】
制御部１３０は、第１～第ｎの希望データセットの各々と第１～第ｍの入力データセットの各々との多重相関係数（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を決定する。第ｉの入力データセットと第ｊの希望データセットとの多重相関係数は、下記の数式２から決定することができる。
【0098】
【数2】
【0099】
数式２において、Ｎは前記第３個数、ｒｉ，ｊは第ｉの入力データセットと第ｊの希望データセットとの多重相関係数である。各希望データセットに対してｍ個の多重相関係数が決定されるので、合計ｍ×ｎ個の多重相関係数が決定され得る。
【0100】
多重相関係数ｒｉ，ｊの絶対値が第ｊの基準値よりも大きいことは、第ｉの外部変数と第ｊの内部変数との高い相関性を示す。制御部１３０は、多重相関係数ｒｉ，ｊの絶対値が第ｊの基準値よりも大きい場合、第ｉの入力データセットを前記第ｊのサブ多層パーセプトロンのモデリングのために活用することに決定し得る。制御部１３０は、多重相関係数ｒｉ，ｊの絶対値が第ｊの基準値よりも大きい場合、第ｉの外部変数を第ｊの内部変数に対する有効外部変数として設定し得る。
【0101】
一方、多重相関係数ｒｉ，ｊの絶対値が第ｊの基準値以下であることは、第ｉの外部変数と第ｊの内部変数との低い相関性を示す。制御部１３０は、多重相関係数ｒｉ，ｊの絶対値が第ｊの基準値以下である場合、第ｉの入力データセットを前記第ｊのサブ多層パーセプトロンのモデリングのために活用しないことに決定し得る。即ち、制御部１３０は、第ｉの外部変数を第ｊの内部変数に対する有効外部変数から除外し得る。
【0102】
制御部１３０は、第１～第ｎの内部変数の各々に関連づけられた第１～第ｎのサブ多層パーセプトロンを生成し得る。即ち、第ｊの内部変数と第ｊのサブ多層パーセプトロンとは、相互に関連付けられる。第ｊのサブ多層パーセプトロンは、第ｊの内部変数の値を推定するのに活用される。
【0103】
図３を参照すると、第ｊのサブ多層パーセプトロン３００ｊは、入力層３０１ｊ、所定の個数の中問層３０２ｊ及び出力層３０３ｊを含む。各中問層３０２ｊに含まれた各ノードの関数などは、予め決められていてもよい。出力層３０３ｊは、第ｊの内部変数に関連づけられた単一の出力ノードを有する。
【0104】
制御部１３０は、第ｊの内部変数に対して設定された有効外部変数の個数と同一に、第ｊのサブ多層パーセプトロンの入力層３０１ｊの入力ノードを生成し得る。図３は、第１、３、５の外部変数各々が、第ｊの内部変数に対する有効外部変数に設定された場合を例示する。
【0105】
第ｊのサブ多層パーセプトロンの入力層３０１ｊは、三つの入力ノードＩｊ１～Ｉｊ３を有する。三つの外部変数に各々関連づけられた第１、第３及び第５の入力データセットが、三つの入力ノードＩｊ１～Ｉｊ３の各々にトレーニングデータとして提供され、第ｊのサブ多層パーセプトロンの出力層３０３ｊから得られるデータセットＷｊの結果値と第ｊの希望データセットの目標値との比較によって第ｊのサブ多層パーセプトロン３００ｊの学習が行われる。
【0106】
第ｊのサブ多層パーセプトロン３００ｊの学習が完了した後、制御部１３０は、センシング部１４０を用いてバッテリーセル１０の電圧、電流及び温度を測定し得る。制御部１３０は、センシング部１４０からのセンシングデータに基づいて三つの外部変数の値を決定し得る。その後、制御部１３０は、三つの外部変数の値を第ｊのサブ多層パーセプトロン３００ｊの三つの入力ノードＩｊ１～Ｉｊ３に各々入力し、第ｊのサブ多層パーセプトロン３００ｊの出力層３０３ｊから結果値を得ることができる。当該結果値は、三つの外部変数の値に対応する退化状態に関連づけられた第ｊの内部変数の推定値である。第ｊの内部変数の推定値が、所定の第ｊの安全範囲から外れる場合、制御部１３０は、バッテリーセル１０を保護するためにスイッチ２０を開動作状態に制御し得る。
【0107】
図４は、図１のバッテリー管理装置１００によって実行可能な第１方法を例示的に示すフローチャートである。図４による第１方法は、第１～第ｐの観測データセットから少なくとも一つを入力データセットとして抽出するためのデータフィルタリング方法である。
【0108】
【0109】
段階Ｓ４２０において、制御部１３０は、第１インデックスｑ及び第２インデックスｍを各々１として設定する。
【0110】
段階Ｓ４３０において、制御部１３０は、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数を決定する。例えば、ｑ＝１である場合、第１の観測データセットと第２の観測データセットとの多重相関係数が決定される。第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数は、下記の数式３によって決定できる。本明細書において、Ｐｑは、第ｑの観測データセットを指す。
【0111】
【数3】
【0112】
数式３において、Ｎは前記第３個数、Ｐｑ（ｋ）は第ｑの観測データセットのｋ番目の入力値、Ｐｑ＋１（ｋ）は第ｑ＋１の観測データセットのｋ番目の入力値、Ｒｑ，ｑ＋１は、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの多重相関係数である。
【0113】
段階Ｓ４４０において、制御部１３０は、多重相関係数Ｒｑ，ｑ＋１の絶対値が所定のフィルタリング値（例えば、０．７５）未満であるか否かを判定する。段階Ｓ４４０の値が「はい」ということは、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの相関度が充分に高くないということを意味する。したがって、第ｑの観測データセットが入力データセットに設定される必要性が高い。段階Ｓ４４０の値が「はい」であれば、段階Ｓ４５０へ進む。一方、段階Ｓ４４０の値が「いいえ」であれば、第ｑの観測データセットと第ｑ＋１の観測データセットとの相関度が充分に高いということを意味する。したがって、第ｑの観測データセットが入力データセットとして設定される必要性が低い。段階Ｓ４４０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ４７０へ進む。
【0114】
段階Ｓ４５０において、制御部１３０は、第ｑの観測データセットを第ｍの入力データセットとして設定する。例えば、ｑ＝１、ｍ＝１である場合、第１の入力データセットは、第１の観測データセットと同一である。他の例で、ｑ＝３、ｍ＝２である場合、第２の入力データセットは、第３の観測データセットと同一である。
【0115】
段階Ｓ４６０において、制御部１３０は、第２のインデックスｍを１だけ増加させる。
【0116】
段階Ｓ４７０において、制御部１３０は、第１のインデックスｑがｐ－１と同一であるか否かを判定する。ｐは、観測データセットの個数である。段階Ｓ４７０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ４８０へ進む。段階Ｓ４７０の値が「はい」であれば、段階Ｓ４９０へ進む。
【0117】
段階Ｓ４９０において、制御部１３０は、第ｑ＋１の観測データセットを第ｍの入力データセットとして設定する。段階Ｓ４９０によって、第１～第ｐの観測データセットのうち少なくとも第ｐの観測データセットは、入力データセットとして設定される。
【0118】
図４の段階Ｓ４３０～Ｓ４５０によって、二つの観測データセットが互いに強い相関性を有すれば、このうち一つのみが入力データセットとして抽出される。これによって、全ての観測データセットを無条件に入力データセットとして活用する場合に比べて、第１～第ｎのサブ多層パーセプトロンをモデリングするのに求められる演算量を低減し、演算速度を高めることができる。
【0119】
制御部１３０は、図４の方法によって第１～第ｍの入力データセットが決定された後、図５の方法を行い得る。または、制御部１３０は、図４による方法を行わず、第１～第ｐの観測データセットを第１～第ｍの入力データセットとして用いることができ、この場合、ｐ＝ｍである。
【0120】
【0121】
【0122】
段階Ｓ５２０において、制御部１３０は、第３インデックスｊを１として設定する。
【0123】
段階Ｓ５３０において、制御部１３０は、第ｊの出力データセット及び第ｊの希望データセットに基づいて、第ｊのエラーファクターを決定する。
【0124】
段階Ｓ５４０において、制御部１３０は、第ｊのエラーファクターが臨界エラーファクター未満であるか否かを判定する。段階Ｓ５４０の値が「はい」であれば、段階Ｓ５５０へ進む。段階Ｓ５４０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ５６０へ進む。
【0125】
段階Ｓ５５０において、制御部１３０は、第ｊの基準値を第１の所定値と同一に設定する。
【0126】
段階Ｓ５６０において、制御部１３０は、第ｊの基準値を第２の所定値と同一に設定する。
【0127】
段階Ｓ５７０において、制御部１３０は、第３インデックスｊがｎと同一であるか否かを判定する。ｎは、希望データセットの個数である。段階Ｓ５７０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ５８０へ進む。
【0128】
段階Ｓ５８０において、制御部１３０は、第２インデックスｊを１だけ増加させる。段階Ｓ５８０後、段階Ｓ５３０へ戻る。
【0129】
制御部１３０は、図５の方法によって第１～第ｎの基準値が決定された後、図６の方法を行い得る。または、前述したように第１～第ｎの基準値が予め決められてメモリ部１２０に保存されている場合、制御部１３０は、図５の方法を行わず、図６の方法を行い得る。
【0130】
図６は、図１のバッテリー管理装置１００によって実行可能な第３方法を例示的に示すフローチャートである。図６による第３方法は、第１～第ｍの入力データセットから各サブ多層パーセプトロンの機械学習に活用する入力データセットを抽出するためのデータフィルタリング方法であり得る。
【0131】
【0132】
段階Ｓ６２０において、制御部１３０は、第ｉの入力データセットと第ｊの希望データセットとの多重相関係数を決定する。
【0133】
段階Ｓ６３０において、制御部１３０は、多重相関係数の絶対値が第ｊの基準値よりも大きいか否かを判定する。段階Ｓ６３０の値が「はい」であれば、段階Ｓ６４０へ進む。段階Ｓ６３０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ６５０へ進む。
【0134】
段階Ｓ６４０において、制御部１３０は、第ｉの外部変数を第ｊの内部変数に対する有効外部変数として設定する。
【0135】
段階Ｓ６５０において、制御部１３０は、第４インデックスｉがｍと同一であるか否かを判定する。ｍは、入力データセットの個数である。段階Ｓ６５０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ６６０へ進む。段階Ｓ６５０の値が「はい」であれば、段階Ｓ６７０へ進む。
【0136】
段階Ｓ６６０において、制御部１３０は、第４インデックスｉを１だけ増加させる。段階Ｓ６６０の後、段階Ｓ６２０へ戻る。
【0137】
段階Ｓ６７０において、制御部１３０は、第３インデックスｊがｎと同一であるか否かを判定する。段階Ｓ６７０の値が「いいえ」であれば、段階Ｓ６８０へ進む。
【0138】
段階Ｓ６８０において、制御部１３０は第３インデックスｊを１だけ増加させ、第４インデックスｉを１として設定する。段階Ｓ６８０の後、段階Ｓ６２０へ戻る。
【0139】
段階Ｓ６５０の値が「はい」であることは、第ｊの内部変数に対する有効外部変数の設定が完了したことを示す。制御部１３０は、段階Ｓ６５０の値が「はい」である度に、第ｊの内部変数の値を推定するのに活用する第ｊのサブ多層パーセプトロンを生成し得る。
【0140】
以上で説明した本発明の実施例は、必ずしも装置及び方法を通じて具現されることではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じて具現され得、このような具現は、本発明が属する技術分野における専門家であれば、前述した実施例の記載から容易に具現できるはずである。
【0141】
以上、本発明を限定された実施例と図面によって説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。
【0142】
また、上述の本発明は、本発明が属する技術分野における通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想から脱しない範囲内で多様な置換、変形及び変更が可能であるため、上述の実施例及び添付された図面によって限定されず、多様な変形が行われるように各実施例の全部または一部を選択的に組み合わせて構成可能である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【国際調査報告】