JP2009281955A - Storage battery deterioration diagnostic system, storage battery deterioration diagnostic apparatus, storage battery deterioration diagnostic method and program - Google Patents

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義之 高木
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a highly reliable storage battery deterioration diagnostic system and the like capable of safely diagnosing the deterioration of a storage battery. <P>SOLUTION: A control unit 23 of a storage battery deterioration diagnostic apparatus 21 computes the short-time Fourier transform of a voltage fluctuation signal based on time-series data obtained by extracting the voltage fluctuation signal related to a difference between a voltage of a storage battery 5 and a predetermined voltage at each predetermined time by a short-time Fourier transform computation means 45. Then, the control unit 23 calculates statistics of each frequency based on a result of the short-time Fourier transform by a frequency statistic calculation means 47 and compares the calculated statistics with prestored normal statistics by a statistic comparison means 49. Selected comparison target data are normal statistics corresponding to data of a discharge current flowing to the storage battery 5, the data having been inputted by a discharge current data input means 43. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、蓄電池の劣化を診断するシステム、蓄電池劣化診断装置、蓄電池劣化診断方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a storage battery deterioration diagnosis system, a storage battery deterioration diagnosis device, a storage battery deterioration diagnosis method, and a program.

計算機、通信設備等に用いられている無停電電源装置（ＵＰＳ）では、商用電源が停電した時の電力供給として蓄電池を備えている。無停電電源装置では、蓄電池が正常であることが前提であることから、定期的に経年劣化の状態を診断することが行われる。   An uninterruptible power supply (UPS) used in computers, communication facilities, and the like includes a storage battery as a power supply when a commercial power supply fails. In an uninterruptible power supply, since it is a premise that a storage battery is normal, a state of aged deterioration is periodically diagnosed.

蓄電池の内部抵抗値と経年劣化による容量低下状況とに相関があることから、単セルの内部抵抗値を測定することで劣化状態を推定する手法が広く用いられている（特許文献１参照）。また、蓄電池を単セルごとに短時間放電試験を実施することで劣化状況を把握する手法が開発されている（特許文献２参照）。
特開平０５−２８１３０９号公報 特開２００７−７８６７２号公報 Since there is a correlation between the internal resistance value of the storage battery and the capacity reduction due to aging, a method for estimating the deterioration state by measuring the internal resistance value of a single cell is widely used (see Patent Document 1). Moreover, the technique of grasping | ascertaining a degradation condition is implemented by implementing a short-time discharge test for every single cell of a storage battery (refer patent document 2).
JP 05-281309 A JP 2007-78672 A

しかしながら、特許文献１などに記載の手法では、計測される内部抵抗値から直接的に劣化診断を行うところ、測定時の計測端子と診断対象の蓄電池端子との接触の加減により、計測される内部抵抗値の変動が大きく、測定の度に測定値が異なることが多い。すなわち、特許文献１などに記載の手法では、診断の信頼性が低いと言える。   However, in the method described in Patent Document 1 or the like, degradation diagnosis is performed directly from the measured internal resistance value, and the measured internal is measured by adjusting the contact between the measurement terminal at the time of measurement and the storage battery terminal to be diagnosed. The resistance value fluctuates greatly, and the measured value often varies with each measurement. That is, it can be said that the method described in Patent Document 1 has low diagnostic reliability.

また、特許文献２に記載の手法では、短時間ではあるが大電流を放電させる必要があるため、大きな計測端子を必要とする。更に、測定者の技量が低い場合には、測定時に短絡事故を発生させるリスクが高まる。   In addition, the technique described in Patent Document 2 requires a large measurement terminal because it is necessary to discharge a large current for a short time. Furthermore, when the measurer's skill is low, the risk of causing a short circuit accident during measurement increases.

一方、蓄電池の劣化要因は、正極板格子の腐食などによる活物質の脱落、セパレータの硬化などである。本発明者らは、これらの現象によって、電圧の発生状況に乱れが生じると予測し、実験を行った。そして、蓄電池の劣化が進むにつれて、蓄電池の微小な電圧変動成分（以下、「電圧ゆらぎ」という。）が大きくなるという知見を得た。   On the other hand, the deterioration factors of the storage battery are dropping of the active material due to corrosion of the positive electrode plate lattice, hardening of the separator, and the like. The present inventors have conducted experiments by predicting that the phenomenon of voltage generation will be disturbed by these phenomena. And the knowledge that the minute voltage fluctuation component (henceforth "voltage fluctuation") of a storage battery becomes large as deterioration of a storage battery progressed was acquired.

図８は、古い蓄電池の測定結果を示す図である。図８のグラフは、横軸が計測開始からの経過時間、縦軸が測定した電圧と所定電圧（この例では、２．２Ｖ）との差の信号（＝電圧ゆらぎ信号）、である。このときの放電電流は５５Ａであった。電圧ゆらぎ信号の標準偏差は０．２０６１１５７８８６、分散は０．０４２４８３７１８３２であった。
一方、図９は、新しい蓄電池の測定結果を示す図である。図９のグラフは、横軸が計測開始からの経過時間、縦軸が測定した電圧と所定電圧（この例では、２．２Ｖ）との差の信号（＝電圧ゆらぎ信号）、である。このときの放電電流は６０Ａであった。電圧ゆらぎ信号の標準偏差は０．１１４０２３４４６８、分散は０．０１３００１３４６４１であった。 FIG. 8 is a diagram showing measurement results of an old storage battery. In the graph of FIG. 8, the horizontal axis represents the elapsed time from the start of measurement, and the vertical axis represents the difference signal (= voltage fluctuation signal) between the measured voltage and a predetermined voltage (2.2 V in this example). The discharge current at this time was 55A. The standard deviation of the voltage fluctuation signal was 0.2061157886 and the variance was 0.042483731832.
On the other hand, FIG. 9 is a figure which shows the measurement result of a new storage battery. In the graph of FIG. 9, the horizontal axis represents the elapsed time from the start of measurement, and the vertical axis represents a difference signal (= voltage fluctuation signal) between the measured voltage and a predetermined voltage (2.2 V in this example). The discharge current at this time was 60A. The standard deviation of the voltage fluctuation signal was 0.1140234468, and the variance was 0.01300134641.

また、図１０は、古い蓄電池と新しい蓄電池との複数の測定結果を示す図である。図１０のグラフは、横軸が放電電流、縦軸が電圧ゆらぎ信号の分散、である。図１０は、放電電流を変えて、図８、図９に示した診断を複数回行った結果を示している。図８に示した診断結果は、図１０のＡＬＬ００１４の点に対応する。また、図９に示した診断結果は、図１０のＡＬＬ００２６の点に対応する。すなわち、電圧ゆらぎ信号の分散が高い方が古い蓄電池、電圧ゆらぎ信号の分散が低い方が新しい蓄電池である。   Moreover, FIG. 10 is a figure which shows the several measurement result of an old storage battery and a new storage battery. In the graph of FIG. 10, the horizontal axis represents the discharge current, and the vertical axis represents the variance of the voltage fluctuation signal. FIG. 10 shows the result of performing the diagnosis shown in FIGS. 8 and 9 a plurality of times while changing the discharge current. The diagnosis result shown in FIG. 8 corresponds to the point ALL0014 in FIG. Further, the diagnosis result shown in FIG. 9 corresponds to the point of ALL0026 in FIG. In other words, the old storage battery has a higher variance of the voltage fluctuation signal, and the new storage battery has a lower variance of the voltage fluctuation signal.

図１０から分かるように、古い蓄電池は、新しい蓄電池と比して、電圧ゆらぎ信号の分散が大きくなることが分かった。また、放電電流が大きいときに、電圧ゆらぎ信号の分散が大きくなることが分かった。本発明者らは、これらの知見に基づいて、信頼性が高く、安全に蓄電池の劣化を診断することができる蓄電池劣化診断システム等の開発を行った。   As can be seen from FIG. 10, it was found that the old storage battery has a larger dispersion of the voltage fluctuation signal than the new storage battery. It was also found that the dispersion of the voltage fluctuation signal increases when the discharge current is large. Based on these findings, the present inventors have developed a storage battery deterioration diagnosis system that is highly reliable and can safely diagnose deterioration of the storage battery.

本発明の目的は、信頼性が高く、安全に蓄電池の劣化を診断することができる蓄電池劣化診断システム等を提供することである。   An object of the present invention is to provide a storage battery deterioration diagnosis system and the like that are highly reliable and can safely diagnose deterioration of a storage battery.

前述した目的を達成するために第１の発明は、蓄電池の劣化を診断するシステムであって、前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を出力する電圧センサと、前記電圧センサから出力される前記電圧ゆらぎ信号の中から適当な周波数帯域を通過させる帯域通過フィルタと、前記帯域通過フィルタを通過する前記電圧ゆらぎ信号を増幅する増幅器と、前記増幅器によって増幅される前記電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、蓄積するデータ蓄積装置と、前記データ蓄積装置から取得する前記時系列データを基に、前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する短時間フーリエ変換演算手段と、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する周波数統計量算出手段と、算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する統計量比較手段と、を具備する蓄電池劣化診断装置と、によって構成されることを特徴とする蓄電池劣化診断システムである。   In order to achieve the above object, a first invention is a system for diagnosing deterioration of a storage battery, measuring a voltage of the storage battery, and outputting a voltage fluctuation signal relating to a difference between the measured voltage and a predetermined voltage. A voltage sensor; a band-pass filter that passes an appropriate frequency band from among the voltage fluctuation signals output from the voltage sensor; an amplifier that amplifies the voltage fluctuation signal that passes through the band-pass filter; and The voltage fluctuation signal to be amplified is sampled as time-series data every predetermined time and stored, and the short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal based on the time-series data acquired from the data storage apparatus A short-time Fourier transform calculation means for calculating the frequency, and a frequency for calculating a statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform. A storage battery comprising: a statistic calculation means; and a statistic comparison means that compares the calculated statistic with a pre-stored normal statistic. It is a deterioration diagnosis system.

第１の発明は、前記蓄電池に流れる放電電流を測定し、放電電流データを出力する電流センサ、が更に構成に含まれ、前記データ蓄積装置は、前記電流センサから出力される放電電流データを更に蓄積し、前記蓄電池劣化診断装置の統計量比較手段は、前記データ蓄積装置から取得する放電電流データを考慮して比較するものであることが望ましい。   The first invention further includes a current sensor that measures a discharge current flowing through the storage battery and outputs discharge current data, and the data storage device further includes the discharge current data output from the current sensor. It is preferable that the statistic comparison means of the storage battery deterioration diagnosis device stores and compares them in consideration of discharge current data acquired from the data storage device.

第２の発明は、蓄電池の劣化を診断する蓄電池劣化診断装置であって、前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとにサンプリングした時系列データを基に、前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する短時間フーリエ変換演算手段と、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する周波数統計量算出手段と、算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する統計量比較手段と、を具備することを特徴とする蓄電池劣化診断装置である。   A second invention is a storage battery deterioration diagnosis device for diagnosing storage battery deterioration, wherein the voltage of the storage battery is measured, and a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and a predetermined voltage is sampled every predetermined time. Short-time Fourier transform calculation means for calculating short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal based on series data, frequency statistic calculation means for calculating a statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform, and calculation A storage battery deterioration diagnosis device comprising: a statistic comparison unit that compares the calculated statistic with a normal statistic stored in advance.

第３の発明は、蓄電池の劣化を診断する蓄電池劣化診断方法であって、正常時の前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、前記時系列データを基に前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算し、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出し、算出した統計量を正常時の統計量として記憶する第１のステップと、診断時の前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、前記時系列データを基に前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算し、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出し、算出した統計量と前記正常時の統計量とを比較する第２のステップと、を含むことを特徴とする蓄電池劣化診断方法である。   A third invention is a storage battery deterioration diagnosis method for diagnosing storage battery deterioration, measuring the voltage of the storage battery in a normal state, and providing a voltage fluctuation signal related to a difference between the measured voltage and a predetermined voltage every predetermined time. Sampling as time series data, calculating a short time Fourier transform of the voltage fluctuation signal based on the time series data, calculating a statistic of each frequency from the result of the short time Fourier transform, and normalizing the calculated statistic Measuring the voltage of the storage battery at the time of diagnosis, sampling a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and a predetermined voltage as time-series data every predetermined time; The short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal is calculated based on the time series data, and the statistic of each frequency is calculated from the result of the short-time Fourier transform. A second step of comparing the constant statistics, a battery degradation diagnostic method, which comprises a.

第４の発明は、コンピュータを第２の発明の蓄電池劣化診断装置として機能させるプログラムである。   A fourth invention is a program for causing a computer to function as the storage battery deterioration diagnosis device of the second invention.

本発明により、信頼性が高く、安全に蓄電池の劣化を診断することができる蓄電池劣化診断システム等を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a storage battery deterioration diagnosis system that is highly reliable and can safely diagnose deterioration of a storage battery.

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、蓄電池劣化診断システム１の概略図である。図１に示すように、蓄電池劣化診断システム１の劣化診断対象は、例えば、無停電電源装置（ＵＰＳ）２である。無停電電源装置（ＵＰＳ）２は、蓄電池５を備える蓄電池盤３と、整流器６、電圧調整器７等を備える整流器盤４とによって構成される。   FIG. 1 is a schematic diagram of a storage battery deterioration diagnosis system 1. As shown in FIG. 1, the deterioration diagnosis target of the storage battery deterioration diagnosis system 1 is, for example, an uninterruptible power supply (UPS) 2. The uninterruptible power supply (UPS) 2 includes a storage battery panel 3 including a storage battery 5 and a rectifier panel 4 including a rectifier 6, a voltage regulator 7, and the like.

蓄電池劣化診断システム１は、電圧センサ１１、帯域通過フィルタ１３、増幅器１５、電流センサ１７、データ蓄積装置１９、蓄電池劣化診断装置２１等から構成される。各装置同士は、必要に応じて有線又は無線によるデータの送受信を行う。特に、蓄電池の劣化診断を自動で行う（＝人が行わない）場合、電圧センサ１１、電流センサ１７は、無線通信機能を有することが望ましい。   The storage battery deterioration diagnosis system 1 includes a voltage sensor 11, a band pass filter 13, an amplifier 15, a current sensor 17, a data storage device 19, a storage battery deterioration diagnosis device 21, and the like. Each device transmits / receives data by wire or wireless as necessary. In particular, when the deterioration diagnosis of the storage battery is automatically performed (= not performed by a person), it is desirable that the voltage sensor 11 and the current sensor 17 have a wireless communication function.

電圧センサ１１は、蓄電池５の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を出力する。測定は、蓄電池５の単セルごとに行う。尚、電圧ゆらぎ信号は、後述する放電電流データと時間的に同期して出力する。   The voltage sensor 11 measures the voltage of the storage battery 5 and outputs a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and a predetermined voltage. The measurement is performed for each single cell of the storage battery 5. The voltage fluctuation signal is output in time synchronization with discharge current data described later.

帯域通過フィルタ１３は、電圧センサ１１から出力される電圧ゆらぎ信号の中から適当な周波数帯域を通過させる。帯域通過フィルタ１３によって、電圧ゆらぎ信号からノイズを除去することができる。   The band pass filter 13 passes an appropriate frequency band from the voltage fluctuation signal output from the voltage sensor 11. The bandpass filter 13 can remove noise from the voltage fluctuation signal.

増幅器１５は、帯域通過フィルタ１３を通過する電圧ゆらぎ信号を適当な増幅率で増幅する。   The amplifier 15 amplifies the voltage fluctuation signal passing through the band pass filter 13 with an appropriate amplification factor.

電流センサ１７は、劣化診断の際、蓄電池５に流れる放電電流を測定し、放電電流データを出力する。尚、放電電流データは、電圧ゆらぎ信号と時間的に同期して出力する。   The current sensor 17 measures the discharge current flowing through the storage battery 5 and outputs the discharge current data during the deterioration diagnosis. The discharge current data is output in time synchronization with the voltage fluctuation signal.

データ蓄積装置１９は、増幅器１５によって増幅される電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、アナログ・デジタル変換して蓄積する。また、データ蓄積装置１９は、電流センサ１７から出力される放電電流データを蓄積する。   The data storage device 19 samples the voltage fluctuation signal amplified by the amplifier 15 as time-series data every predetermined time, and stores it by analog-digital conversion. The data storage device 19 stores discharge current data output from the current sensor 17.

蓄電池劣化診断装置２１は、コンピュータであり、データ蓄積装置１９に蓄積されるデータを基に蓄電池５の劣化を診断する。   The storage battery deterioration diagnosis device 21 is a computer, and diagnoses deterioration of the storage battery 5 based on data stored in the data storage device 19.

図２は、蓄電池劣化診断装置２１を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
蓄電池劣化診断装置２１は、制御部２３、記憶部２５、メディア入出力部２７、通信制御部２９、入力部３１、表示部３３、周辺機器Ｉ／Ｆ部３５等が、バス３７を介して接続される。 FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer that realizes the storage battery deterioration diagnosis device 21. Note that the hardware configuration in FIG. 2 is an example, and various configurations can be adopted depending on the application and purpose.
The storage battery deterioration diagnosis device 21 includes a control unit 23, a storage unit 25, a media input / output unit 27, a communication control unit 29, an input unit 31, a display unit 33, a peripheral device I / F unit 35, etc. connected via a bus 37. Is done.

制御部２３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。   The control unit 23 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.

ＣＰＵは、記憶部２５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス３７を介して接続された各装置を駆動制御し、蓄電池劣化診断装置２１が果たす後述する機能等を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。 The CPU calls a program stored in the storage unit 25, ROM, recording medium or the like to a work memory area on the RAM, executes it, drives and controls each device connected via the bus 37, and stores the battery deterioration diagnosis device 21. Implements the functions described later.
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the storage unit 25, ROM, recording medium, and the like, and includes a work area used by the control unit 23 to perform various processes.

記憶部２５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部２３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部２３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。 The storage unit 25 is an HDD (hard disk drive), and stores a program executed by the control unit 23, data necessary for program execution, an OS (operating system), and the like. As for the program, a control program corresponding to an OS (operating system) and an application program corresponding to processing described later are stored.
Each of these program codes is read by the control unit 23 as necessary, transferred to the RAM, read by the CPU, and executed as various means.

メディア入出力部２７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。   The media input / output unit 27 (drive device) inputs / outputs data, for example, a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), MO drive, etc. And other media input / output devices.

通信制御部２９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク３９間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク３９を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。尚、ネットワーク３９は、無線、有線を問わない。   The communication control unit 29 has a communication control device, a communication port, and the like, and is a communication interface that mediates communication between the computer and the network 39, and controls communication with other computers via the network 39. The network 39 may be wireless or wired.

入力部３１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部３１を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。 The input unit 31 inputs data and includes, for example, a keyboard, a pointing device such as a mouse, and an input device such as a numeric keypad.
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the computer via the input unit 31.

表示部３３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。   The display unit 33 includes a display device such as a CRT monitor and a liquid crystal panel, and a logic circuit (such as a video adapter) for realizing a video function of the computer in cooperation with the display device.

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部３５は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部３５を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部３５は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。   The peripheral device I / F (interface) unit 35 is a port for connecting a peripheral device to the computer, and the computer transmits and receives data to and from the peripheral device via the peripheral device I / F unit 35. The peripheral device I / F unit 35 is configured by USB, IEEE1394, RS-232C, or the like, and usually includes a plurality of peripheral devices I / F. The connection form with the peripheral device may be wired or wireless.

バス３７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
次に、図３を参照しながら、蓄電池劣化診断装置２１の機能を実現する構成について説明する。
図３は、蓄電池劣化診断装置２１の機能の概要を示すブロック図である。 The bus 37 is a path that mediates transmission / reception of control signals and data signals between the devices.
Next, the structure which implement | achieves the function of the storage battery deterioration diagnostic apparatus 21 is demonstrated, referring FIG.
FIG. 3 is a block diagram showing an outline of functions of the storage battery deterioration diagnosis device 21.

蓄電池劣化診断装置２１は、時系列データ入力手段４１、放電電流データ入力手段４３、短時間フーリエ変換演算手段４５、周波数統計量算出手段４７、統計量比較手段４９、劣化情報出力手段５１、警報出力手段５３等を備える。   The storage battery deterioration diagnosis device 21 includes a time series data input means 41, a discharge current data input means 43, a short time Fourier transform calculation means 45, a frequency statistic calculation means 47, a statistic comparison means 49, a deterioration information output means 51, an alarm output. Means 53 and the like are provided.

時系列データ入力手段４１は、測定された蓄電池５の電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとにサンプリングした時系列データを入力する。電圧ゆらぎ信号の時系列データは、データ蓄積装置１９に蓄積されている。データの入力は、周辺機器Ｉ／Ｆ部３５を介して、データ蓄積装置１９から直接入力しても良い。また、入力部３１によって入力しても良いし、メディア入出力部２７を介しても良い。また、ネットワーク３９を介して、データを受信しても良い。   The time series data input means 41 inputs time series data obtained by sampling a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage of the storage battery 5 and a predetermined voltage every predetermined time. The time series data of the voltage fluctuation signal is stored in the data storage device 19. Data may be input directly from the data storage device 19 via the peripheral device I / F unit 35. Further, it may be input via the input unit 31 or via the media input / output unit 27. Further, data may be received via the network 39.

放電電流データ入力手段４３は、測定された蓄電池５に流れる放電電流のデータ（＝放電電流データ）を入力する。放電電流データは、電圧ゆらぎ信号の時系列データと時間的に同期しており、データ蓄積装置１９に蓄積されている。データの入力は、時系列データ入力手段４１と同様である。   The discharge current data input means 43 inputs data of the measured discharge current (= discharge current data) flowing in the storage battery 5. The discharge current data is temporally synchronized with the time series data of the voltage fluctuation signal and is stored in the data storage device 19. Data input is the same as the time-series data input means 41.

短時間フーリエ変換演算手段４５は、電圧ゆらぎ信号の時系列データを基に、電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する。まず、短時間フーリエ変換演算手段４５は、電圧ゆらぎ信号の時系列データを短時間区間に分割する。   The short time Fourier transform calculation means 45 calculates a short time Fourier transform of the voltage fluctuation signal based on the time series data of the voltage fluctuation signal. First, the short time Fourier transform calculation means 45 divides the time series data of the voltage fluctuation signal into short time sections.

図４は、電圧ゆらぎ信号の時系列データを短時間区間に分割する一例を示す図である。
時系列データ６１は、電圧ゆらぎ信号から所定時間ごとにサンプリングしたデータである。短時間区間６３は、時系列データ６１の集合を分割する区間である。尚、図４では、便宜上、線分ではなく矩形で表現している。ウィンドウ幅６５は、短時間区間６３の幅である。時間シフト幅６７は、分割する際に時間軸に沿ってずらす幅である。このように、時系列データ６１は、隣り合う短時間区間６３に重複して含まれるように分割される。
ここで、時系列データ６１は、所定時間ごとに抽出した値であるから、データの時間間隔は一定である。従って、ウィンドウ幅６５の長さと時間シフト幅６７の長さは、含まれる時系列データ６１の個数で表現できる。そして、時系列データ６１の総個数をＮ（個）、ウィンドウ幅６５の長さをＲ（個）、時間シフト幅６７の長さをＬ（個）とすると、短時間区間６３の数Ｍは、Ｍ＝Ｎ／Ｌ＋１となる。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of dividing the time series data of the voltage fluctuation signal into short time sections.
The time series data 61 is data sampled from the voltage fluctuation signal every predetermined time. The short time section 63 is a section for dividing the set of time series data 61. In FIG. 4, for the sake of convenience, a rectangle is used instead of a line segment. The window width 65 is the width of the short time section 63. The time shift width 67 is a width shifted along the time axis when dividing. As described above, the time series data 61 is divided so as to be included in the adjacent short time section 63 in an overlapping manner.
Here, since the time series data 61 is a value extracted every predetermined time, the time interval of the data is constant. Therefore, the length of the window width 65 and the length of the time shift width 67 can be expressed by the number of time-series data 61 included. If the total number of time series data 61 is N (pieces), the length of the window width 65 is R (pieces), and the length of the time shift width 67 is L (pieces), the number M of the short time sections 63 is M = N / L + 1.

次に、時系列データ６１をＹ（ｘ）（ｘはサンプリング点）とする。また、ｎ番目の短時間区間６３に含まれるＹ（ｘ）をｙｎ（ｘ）とする。そうすると、ｙｎ（ｘ）は次のように表現できる。
例えば、Ｎ＝４０９６、Ｒ＝１０２４、Ｌ＝５１２とすると、Ｍ＝Ｎ／Ｌ＋１＝９である。すなわち、時系列データ６１は、９個の短時間区間６３に分割され、ｙｎ（ｘ）は次のようになる。
ここで、時系列データ６１は、Ｙ（０）からＹ（４０９６）までの値をサンプリングしたものと仮定している。従って、ｙ0（ｘ）については、Ｙ（−５１２）からＹ（−１）までの時系列データ６１が存在しない。また、ｙ8（ｘ）についても、Ｙ（４０９７）からＹ（４６０７）までの時系列データ６１が存在しない。これらは、適当な値、例えば全て０と定義することとする。 Next, the time series data 61 is set to Y (x) (x is a sampling point). Further, Y (x) included in the n-th short time section 63 is assumed to be y n (x). Then, y n (x) can be expressed as follows.
For example, if N = 4096, R = 1024, and L = 512, then M = N / L + 1 = 9. That is, the time-series data 61 is divided into nine short time sections 63, and y n (x) is as follows.
Here, it is assumed that the time series data 61 is obtained by sampling values from Y (0) to Y (4096). Therefore, there is no time series data 61 from Y (−512) to Y (−1) for y 0 (x). For y 8 (x), there is no time series data 61 from Y (4097) to Y (4607). These are defined as appropriate values, for example, all zeros.

次に、短時間フーリエ変換演算手段４５は、短時間区間６３ごとに、フーリエ変換を演算する。すなわち、短時間フーリエ変換を演算する。短時間フーリエ変換の演算結果は、複数個の周波数のスペクトルである。周波数をｆｋ、短時間フーリエ変換をφｎ（ｆｋ）とすると、次式を計算することになる。
φｎ（ｆｋ）は、ナイキスト周波数１／（２Ｔ）[Ｈｚ]（Ｔはサンプリング間隔）をＳ個に離散的にサンプリングした分解能を持つ。φｎ（ｆｋ）の級数表現は、次式である。
ここで、ｗ（ｘ）はウィンドウ関数であり、例えば、次式に示すＨａｍｍｉｎｇウィンドウを用いる。
以上のようにして、時間軸と周波数軸で囲まれた空間を形成することができる。例えば、Ｎ＝４０９６、Ｒ＝１０２４、Ｌ＝５１２とすると、Ｓ＝Ｒ／２＝５１２、ｆｋ＝ｋ／（２ＳＴ）＝ｋ／（１０２４Ｔ）であり、次のように展開できる。
数４の計算は、公知技術である高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のアルゴリズムによって行うことができる。 Next, the short-time Fourier transform calculation means 45 calculates a Fourier transform for each short-time section 63. That is, short-time Fourier transform is calculated. The calculation result of the short-time Fourier transform is a spectrum of a plurality of frequencies. When the frequency is f k and the short-time Fourier transform is φ n (f k ), the following equation is calculated.
φ n (f k ) has a resolution in which the Nyquist frequency 1 / (2T) [Hz] (T is a sampling interval) is discretely sampled into S pieces. The series representation of φ n (f k ) is
Here, w (x) is a window function, and for example, a Hamming window represented by the following equation is used.
As described above, a space surrounded by the time axis and the frequency axis can be formed. For example, if N = 4096, R = 1024, and L = 512, S = R / 2 = 512, f k = k / (2ST) = k / (1024T), and can be expanded as follows.
The calculation of Equation 4 can be performed by a fast Fourier transform (FFT) algorithm, which is a known technique.

周波数統計量算出手段４７は、短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する。短時間フーリエ変換の計算結果は、複数個の周波数のスペクトルであり、統計量とは、例えば、平均、分散、歪度、尖度等である。   The frequency statistic calculation means 47 calculates the statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform. The calculation result of the short-time Fourier transform is a spectrum of a plurality of frequencies, and the statistics are, for example, average, variance, skewness, kurtosis and the like.

図５は、短時間フーリエ変換の計算結果の一例を示す図である。
図５では、横方向に何番目の短時間区間６３に対する計算結果かを示し、縦方向に何番目の周波数ｆｋに対する計算結果かを示している。計算結果のデータ数は、Ｍ×Ｓ（個）である。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a short-time Fourier transform calculation result.
FIG. 5 shows the calculation result for the short time section 63 in the horizontal direction, and the calculation result for the frequency f k in the vertical direction. The number of data of the calculation result is M × S (pieces).

周波数統計量算出手段４７は、図５に示す計算結果のデータを用いて、周波数ごとの統計量を算出する。
周波数ごとの平均μ１(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１) は、次式で算出する。
周波数ごとの分散μ２(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１)は、次式で算出する。
周波数ごとの歪度μ３(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１)は、次式で算出する。
周波数ごとの尖度μ４(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１)は、次式で算出する。
以上のように、周波数ごとに、各統計量をＳ個算出する。 The frequency statistic calculation means 47 calculates a statistic for each frequency by using the calculation result data shown in FIG.
The average μ 1 (k) (k = 0 to S−1) for each frequency is calculated by the following equation.
The variance μ 2 (k) (k = 0 to S−1) for each frequency is calculated by the following equation.
The skewness μ 3 (k) (k = 0 to S−1) for each frequency is calculated by the following equation.
The kurtosis μ 4 (k) (k = 0 to S−1) for each frequency is calculated by the following equation.
As described above, S statistics are calculated for each frequency.

統計量比較手段４９は、周波数統計量算出手段４７によって算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する。例えば、正常時の統計量は、放電電流が所定の値で一定のときの期間に対する値が記憶されている。また、例えば、正常時の統計量は、放電電流が第１の所定の値（例えば、０Ａ）から第２の所定の値（例えば、６０Ａ）までにステップ状に変化したときの期間に対する値が記憶されている。   The statistic comparison means 49 compares the statistic calculated by the frequency statistic calculation means 47 with the normal statistic stored in advance. For example, as the statistical amount at normal time, a value for a period when the discharge current is constant at a predetermined value is stored. Further, for example, the normal statistic is a value for a period when the discharge current changes in a step-like manner from a first predetermined value (for example, 0 A) to a second predetermined value (for example, 60 A). It is remembered.

統計量比較手段４９は、例えば、放電電流データ入力手段４３によって入力された放電電流データを考慮して比較する。すなわち、統計量比較手段４９は、入力された放電電流データに相当する正常時の統計量を選択し、比較対象のデータとする。   The statistic comparison means 49 compares the discharge current data input by the discharge current data input means 43, for example. That is, the statistic comparison means 49 selects a normal statistic corresponding to the input discharge current data and sets it as comparison target data.

統計量比較手段４９は、例えば、周波数ごとに、平均、分散、歪度、尖度のいずれか１つを比較する。また、例えば、周波数ごとに、平均、分散、歪度、尖度のうちの複数の組み合わせを適宜選択して比較する。
そして、統計量比較手段４９は、周波数ごとに、周波数統計量算出手段４７によって算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量との差が、所定の閾値（例えば、正常時の３倍等）を超えるかどうか判断する。更に、所定の閾値を超える周波数の個数が所定の数に達した場合（例えば、１つでも所定の閾値を超えた場合、または、３つ以上が所定の閾値を超えた場合等）、蓄電池５が劣化していると判断する。 The statistic comparison means 49 compares, for example, any one of average, variance, skewness, and kurtosis for each frequency. For example, for each frequency, a plurality of combinations of average, variance, skewness, and kurtosis are appropriately selected and compared.
Then, for each frequency, the statistic comparison unit 49 determines whether the difference between the statistic calculated by the frequency statistic calculation unit 47 and the normal statistic stored in advance is a predetermined threshold (for example, 3 for normal). Judgment) is judged. Further, when the number of frequencies exceeding a predetermined threshold reaches a predetermined number (for example, when one exceeds a predetermined threshold, or when three or more exceed a predetermined threshold, etc.), the storage battery 5 Is judged to have deteriorated.

ここで、周波数統計量算出手段４７によって算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較することで、蓄電池５が劣化しているかどうか判断できる理由を簡単に説明する。蓄電池５の電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換の計算結果は、相当する周波数ごとのフィルタになっており、フィルタをかけた時系列データの平均は、正常の場合はある値のまわりに分布する。一方、蓄電池５が劣化すると、一部の周波数あるいは、全部の周波数の平均が、正常の場合からずれることから、平均を比較することで、蓄電池５の劣化を判断できる。また、分散、歪度、尖度についても同様のことが言える。   Here, the reason why it is possible to determine whether or not the storage battery 5 has deteriorated by comparing the statistical amount calculated by the frequency statistical amount calculating means 47 with the normal statistical amount stored in advance will be described. The calculation result of the short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal relating to the difference between the voltage of the storage battery 5 and the predetermined voltage is a filter for each corresponding frequency, and the average of the time-series data subjected to the filter is normal Are distributed around a certain value. On the other hand, when the storage battery 5 deteriorates, the average of a part of the frequencies or all of the frequencies deviates from the normal case. Therefore, the deterioration of the storage battery 5 can be determined by comparing the averages. The same applies to dispersion, skewness, and kurtosis.

特に、平均だけを用いることで、計算時間の短縮を図ることができる。また、分散を用いることで、ばらつきに異常が現れる現象の感度向上を図ることができる。また、歪度を用いることで、偏りに異常が現れる現象の感度向上を図ることができる。また、尖度を用いることで、ひろがりに異常が現れる現象の感度向上を図ることができる。更に、平均、分散、歪度、尖度のうちの複数の組み合わせを用いることで、１つの統計量だけでは異常を検知できない現象の感度向上を図ることができる。例えば、電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換の計算結果が正規分布に従うような場合、平均と分散の両方を比較することで、分布自体を比較することができる。   In particular, the calculation time can be shortened by using only the average. Further, by using dispersion, it is possible to improve the sensitivity of a phenomenon in which an abnormality appears in variation. Further, by using the skewness, it is possible to improve the sensitivity of a phenomenon in which an abnormality appears in the bias. Further, by using the kurtosis, it is possible to improve the sensitivity of a phenomenon in which an abnormality appears in the spread. Furthermore, by using a plurality of combinations of average, variance, skewness, and kurtosis, it is possible to improve the sensitivity of a phenomenon in which an abnormality cannot be detected with only one statistic. For example, when the calculation result of the short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal follows a normal distribution, the distribution itself can be compared by comparing both the mean and the variance.

劣化情報出力手段５１は、統計量比較手段４９の結果から蓄電池５の劣化情報を出力する。劣化情報は、統計量比較手段４９の比較結果だけでなく、劣化の状態を詳細に分析できるように、短時間フーリエ変換演算手段４５による計算結果や、周波数統計量算出手段４７によって算出された統計量等を含むことが望ましい。データの出力は、例えば、表示部３３にグラフ表示しても良い。また、例えば、ネットワーク３９を介して、他のコンピュータに送信しても良い。   The deterioration information output means 51 outputs the deterioration information of the storage battery 5 from the result of the statistic comparison means 49. The deterioration information includes not only the comparison result of the statistic comparison means 49 but also the calculation result by the short time Fourier transform calculation means 45 and the statistic calculated by the frequency statistic calculation means 47 so that the state of deterioration can be analyzed in detail. It is desirable to include the quantity. The data output may be displayed in a graph on the display unit 33, for example. Further, for example, it may be transmitted to another computer via the network 39.

警報出力手段５３は、統計量比較手段４９の結果から蓄電池５の劣化を検知し、警報を出力する。蓄電池５の劣化を検知した場合、警報出力手段５３は、例えば、表示部３３にその旨のメッセージ等を表示する。また、例えば、ネットワーク３９を介して、他のコンピュータにその旨のメッセージ等を送信しても良い。   The alarm output means 53 detects the deterioration of the storage battery 5 from the result of the statistic comparison means 49 and outputs an alarm. When the deterioration of the storage battery 5 is detected, the alarm output means 53 displays a message to that effect on the display unit 33, for example. For example, a message to that effect may be transmitted to another computer via the network 39.

次に、図６、図７を参照しながら、蓄電池劣化診断方法について説明する。
図６は、本実施の形態における蓄電池劣化診断システム１において実行される正常時の統計量を記憶する処理の流れを説明するフローチャートである。 Next, the storage battery deterioration diagnosis method will be described with reference to FIGS.
FIG. 6 is a flowchart for explaining the flow of processing for storing normal statistics performed in the storage battery deterioration diagnosis system 1 according to the present embodiment.

図６に示すように、電圧センサ１１は蓄電池５の電圧と所定電圧との差を測定し、電流センサ１７は蓄電池５に流れる放電電流を測定する（Ｓ１０１）。   As shown in FIG. 6, the voltage sensor 11 measures the difference between the voltage of the storage battery 5 and a predetermined voltage, and the current sensor 17 measures the discharge current flowing through the storage battery 5 (S101).

次に、データ蓄積装置１９は、帯域通過フィルタ１３、増幅器１５を介して出力される電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし（Ｓ１０２）、蓄積する。また、データ蓄積装置１９は、電流センサ１７から出力される放電電流データを蓄積する。   Next, the data storage device 19 samples and stores the voltage fluctuation signal output via the band pass filter 13 and the amplifier 15 as time-series data every predetermined time (S102). The data storage device 19 stores discharge current data output from the current sensor 17.

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、周辺機器Ｉ／Ｆ部３５またはネットワーク３９を介して時系列データが入力されると、短時間フーリエ変換演算手段４５によって、電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する（Ｓ１０３）。   Next, when the time-series data is input to the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 via the peripheral device I / F unit 35 or the network 39, the short-time Fourier transform calculation unit 45 causes the short-time voltage fluctuation signal to be shortened. A time Fourier transform is calculated (S103).

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、周波数統計量算出手段４７によって、短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する（Ｓ１０４）。   Next, the control part 23 of the storage battery deterioration diagnosis apparatus 21 calculates the statistic of each frequency from the result of short-time Fourier transform by the frequency statistic calculation means 47 (S104).

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、放電電流データとともに、算出した各周波数の統計量を正常時の統計量として、記憶部２５に記憶する（Ｓ１０５）。
正常時の統計量は、例えば、無停電電源装置２を設置した時の初期段階で測定、算出することが望ましいが、蓄電池５が劣化していないことが明らかであれば、蓄電池劣化診断システム１を導入する段階で測定、算出しても良い。また、Ｓ１０１からＳ１０５までを複数回行い、放電電流が異なる複数種類の正常時の統計量を記憶するようにしても良い。 Next, the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 stores the calculated statistic of each frequency together with the discharge current data in the storage unit 25 as a normal statistic (S105).
It is desirable to measure and calculate the statistic amount at the normal time, for example, at an initial stage when the uninterruptible power supply 2 is installed. However, if it is clear that the storage battery 5 has not deteriorated, the storage battery deterioration diagnosis system 1 Measurement and calculation may be performed at the stage of introducing. Further, S101 to S105 may be performed a plurality of times, and a plurality of types of normal statistics having different discharge currents may be stored.

図７は、本実施の形態における蓄電池劣化診断システム１において実行される劣化診断の処理の流れを説明するフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart for explaining the flow of deterioration diagnosis processing executed in the storage battery deterioration diagnosis system 1 according to the present embodiment.

図７に示すように、電圧センサ１１は蓄電池５の電圧と所定電圧との差を測定し、電流センサ１７は蓄電池５に流れる放電電流を測定する（Ｓ２０１）。   As shown in FIG. 7, the voltage sensor 11 measures the difference between the voltage of the storage battery 5 and a predetermined voltage, and the current sensor 17 measures the discharge current flowing through the storage battery 5 (S201).

次に、データ蓄積装置１９は、帯域通過フィルタ１３、増幅器１５を介して出力される電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし（Ｓ２０２）、蓄積する。また、データ蓄積装置１９は、電流センサ１７から出力される放電電流データを蓄積する。   Next, the data storage device 19 samples and stores the voltage fluctuation signal output via the bandpass filter 13 and the amplifier 15 as time-series data every predetermined time (S202). The data storage device 19 stores discharge current data output from the current sensor 17.

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、周辺機器Ｉ／Ｆ部３５またはネットワーク３９を介して時系列データが入力されると、短時間フーリエ変換演算手段４５によって、電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する（Ｓ２０３）。尚、予め診断対象とする放電電流データの値を決めておき、診断対象のデータに対してのみＳ２０３からの処理を行うようにしても良い。   Next, when the time-series data is input to the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 via the peripheral device I / F unit 35 or the network 39, the short-time Fourier transform calculation unit 45 causes the short-time voltage fluctuation signal to be shortened. A time Fourier transform is calculated (S203). Note that the value of the discharge current data to be diagnosed may be determined in advance, and the processing from S203 may be performed only on the data to be diagnosed.

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、周波数統計量算出手段４７によって、短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する（Ｓ２０４）。   Next, the control part 23 of the storage battery deterioration diagnosis apparatus 21 calculates the statistic of each frequency from the result of short-time Fourier transform by the frequency statistic calculation means 47 (S204).

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、統計量比較手段４９によって、診断時の放電電流データと正常時の放電電流データとを考慮して、診断時の統計量と正常時の統計量とを比較する（Ｓ２０５）。   Next, the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 considers the discharge current data at the time of diagnosis and the discharge current data at the time of diagnosis by the statistic comparison means 49, and the statistics at the time of diagnosis and the statistics at the time of normal. The amount is compared (S205).

次に、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、統計量比較手段４９による比較結果から異常と判断した場合（Ｓ２０６のＹｅｓ）、警報出力手段５３によって、警報を出力する（Ｓ２０７）。
一方、統計量比較手段４９による比較結果から正常と判断した場合（Ｓ２０６のＮｏ）、処理を終了する。
尚、いずれの場合であっても、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３は、劣化情報出力手段５１によって、劣化情報を出力しても良い。 Next, when the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 determines that there is an abnormality from the comparison result by the statistic comparison unit 49 (Yes in S206), the alarm output unit 53 outputs an alarm (S207).
On the other hand, when it is determined as normal from the comparison result by the statistic comparison means 49 (No in S206), the process ends.
In any case, the control unit 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 may output the deterioration information by the deterioration information output means 51.

以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、蓄電池劣化診断装置２１の制御部２３が、短時間フーリエ変換演算手段４５によって、蓄電池５の電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに抽出した時系列データを基に、電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する。次に、制御部２３は、周波数統計量算出手段４７によって、短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出し、統計量比較手段４９によって、算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する。比較対象のデータは、放電電流データ入力手段４３によって入力された蓄電池５に流れる放電電流のデータに相当する正常時の統計量を選択する。   As described above, according to the embodiment of the present invention, the controller 23 of the storage battery deterioration diagnosis device 21 causes the short-time Fourier transform calculation means 45 to perform voltage fluctuation related to the difference between the voltage of the storage battery 5 and the predetermined voltage. A short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal is calculated based on time-series data obtained by extracting the signal every predetermined time. Next, the control unit 23 calculates the statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform by the frequency statistic calculation unit 47, and the statistic comparison unit 49 calculates the calculated statistic and the normality stored in advance. Compare time statistics. As the data to be compared, a normal statistic corresponding to the data of the discharge current flowing through the storage battery 5 input by the discharge current data input means 43 is selected.

本発明の実施の形態によって、配蓄電池５の電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号の周波数解析を精緻に行うことで、蓄電池５の劣化の前兆をとらえることができる。特に、電圧ゆらぎ信号に基づく劣化診断を行うことで、仮に電圧センサ１１の計測端子と診断対象の蓄電池５の端子との接触が不十分であっても、診断の精度に影響がない。つまり、劣化が進んだ蓄電池５に係る電圧ゆらぎ信号は、接触が不十分であっても、大きな値として計測されることから、診断を誤ることがない。従って、本発明の実施の形態に係る蓄電池劣化診断システム１は、信頼性が高いものと言える。また、診断時に微弱な電流しか流れないため、安全に劣化診断を行うことができる。   According to the embodiment of the present invention, it is possible to grasp a sign of deterioration of the storage battery 5 by precisely performing the frequency analysis of the voltage fluctuation signal related to the difference between the voltage of the storage battery 5 and the predetermined voltage. In particular, by performing the deterioration diagnosis based on the voltage fluctuation signal, even if the contact between the measurement terminal of the voltage sensor 11 and the terminal of the storage battery 5 to be diagnosed is insufficient, the accuracy of the diagnosis is not affected. That is, the voltage fluctuation signal related to the storage battery 5 that has deteriorated is measured as a large value even if the contact is insufficient, so that the diagnosis is not erroneous. Therefore, it can be said that the storage battery deterioration diagnosis system 1 according to the embodiment of the present invention has high reliability. Further, since only a weak current flows at the time of diagnosis, the deterioration diagnosis can be performed safely.

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る蓄電池劣化診断システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。   The preferred embodiments of the storage battery deterioration diagnosis system and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.

蓄電池劣化診断システム１の概略図Schematic diagram of storage battery deterioration diagnosis system 1 蓄電池劣化診断装置２１を実現するコンピュータのハードウェア構成図Hardware configuration diagram of a computer realizing the storage battery deterioration diagnosis device 21 蓄電池劣化診断装置２１の機能の概要を示すブロック図The block diagram which shows the outline | summary of the function of the storage battery deterioration diagnostic apparatus 21 電圧ゆらぎ信号の時系列データを短時間区間に分割する一例を示す図The figure which shows an example which divides | segments the time series data of a voltage fluctuation signal into a short time area 短時間フーリエ変換の計算結果の一例を示す図Diagram showing an example of short-time Fourier transform calculation results 正常時の統計量を記憶する処理の流れを説明するフローチャートFlowchart for explaining the flow of processing for storing normal statistics 劣化診断の処理の流れを説明するフローチャートFlowchart explaining the flow of degradation diagnosis processing 古い蓄電池の測定結果を示す図Diagram showing measurement results of old storage battery 新しい蓄電池の測定結果を示す図The figure which shows the measurement result of the new storage battery 古い蓄電池と新しい蓄電池との複数の測定結果を示す図Diagram showing multiple measurement results for old and new storage batteries

符号の説明Explanation of symbols

１………蓄電池劣化診断システム
２………無停電電源装置
５………蓄電池
１１………電圧センサ
１３………帯域通過フィルタ
１５………増幅器
１７………電流センサ
１９………データ蓄積装置
２１………蓄電池劣化診断装置
２３………制御部
２５………記憶部
２７………メディア入出力部
２９………通信制御部
３１………入力部
３３………表示部
３５………周辺機器Ｉ／Ｆ部
３７………バス
３９………ネットワーク
４１………時系列データ入力手段
４３………放電電流データ入力手段
４５………短時間フーリエ変換演算手段
４７………周波数統計量算出手段
４９………統計量比較手段
５１………劣化情報出力手段
５３………警報出力手段
６１………時系列データ
６３………短時間区間
６５………ウィンドウ幅
６７………時間シフト幅 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ......... Deterioration diagnosis system of storage battery 2 ......... Uninterruptible power supply 5 ......... Storage battery 11 ......... Voltage sensor 13 ......... Band pass filter 15 ......... Amplifier 17 ... …… Current sensor 19 ......... Data Storage device 21 ......... Storage battery deterioration diagnosis device 23 ......... Control unit 25 ......... Storage unit 27 ......... Media input / output unit 29 ......... Communication control unit 31 ......... Input unit 33 ......... Display unit 35 ......... Peripheral device I / F unit 37 ......... Bus 39 ......... Network 41 ......... Time series data input means 43 ......... Discharge current data input means 45 ......... Short-time Fourier transform calculation means 47 …… ... Frequency statistics calculation means 49 ......... Statistics comparison means 51 ......... Deterioration information output means 53 ......... Alarm output means 61 ......... Time series data 63 ......... Short-term section 65 ......... Window width 67 ………Time Shift width

Claims (5)

蓄電池の劣化を診断するシステムであって、
前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を出力する電圧センサと、
前記電圧センサから出力される前記電圧ゆらぎ信号の中から適当な周波数帯域を通過させる帯域通過フィルタと、
前記帯域通過フィルタを通過する前記電圧ゆらぎ信号を増幅する増幅器と、
前記増幅器によって増幅される前記電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、蓄積するデータ蓄積装置と、
前記データ蓄積装置から取得する前記時系列データを基に、前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する短時間フーリエ変換演算手段と、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する周波数統計量算出手段と、算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する統計量比較手段と、を具備する蓄電池劣化診断装置と、
によって構成されることを特徴とする蓄電池劣化診断システム。 A system for diagnosing storage battery deterioration,
A voltage sensor that measures the voltage of the storage battery and outputs a voltage fluctuation signal related to a difference between the measured voltage and a predetermined voltage;
A band pass filter that passes an appropriate frequency band from the voltage fluctuation signal output from the voltage sensor;
An amplifier for amplifying the voltage fluctuation signal passing through the band-pass filter;
A data storage device that samples and stores the voltage fluctuation signal amplified by the amplifier as time-series data every predetermined time;
Based on the time-series data acquired from the data storage device, a short-time Fourier transform calculation means for calculating a short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal, and a statistic of each frequency is calculated from the result of the short-time Fourier transform. A storage battery deterioration diagnosing device comprising: a frequency statistic calculating means, and a statistic comparing means for comparing the calculated statistic with a pre-stored normal statistic;
A storage battery deterioration diagnosis system comprising: 前記蓄電池に流れる放電電流を測定し、放電電流データを出力する電流センサ、
が更に構成に含まれ、
前記データ蓄積装置は、前記電流センサから出力される放電電流データを更に蓄積し、
前記蓄電池劣化診断装置の統計量比較手段は、前記データ蓄積装置から取得する放電電流データを考慮して比較するものであることを特徴とする請求項１に記載の蓄電池劣化診断システム。 A current sensor that measures a discharge current flowing through the storage battery and outputs discharge current data;
Is further included in the configuration,
The data storage device further stores discharge current data output from the current sensor,
2. The storage battery deterioration diagnosis system according to claim 1, wherein the statistic comparison unit of the storage battery deterioration diagnosis device compares the discharge current data acquired from the data storage device in consideration. 蓄電池の劣化を診断する蓄電池劣化診断装置であって、
前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとにサンプリングした時系列データを基に、前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算する短時間フーリエ変換演算手段と、
前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出する周波数統計量算出手段と、
算出された統計量と予め記憶された正常時の統計量とを比較する統計量比較手段と、
を具備することを特徴とする蓄電池劣化診断装置。 A storage battery deterioration diagnosis device for diagnosing storage battery deterioration,
A short time for measuring the voltage of the storage battery and calculating a short-time Fourier transform of the voltage fluctuation signal based on time-series data obtained by sampling a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and the predetermined voltage every predetermined time Fourier transform calculation means,
A frequency statistic calculating means for calculating a statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform;
A statistic comparison means for comparing the calculated statistic with a normal statistic stored in advance;
A storage battery deterioration diagnosis device comprising: 蓄電池の劣化を診断する蓄電池劣化診断方法であって、
正常時の前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、前記時系列データを基に前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算し、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出し、算出した統計量を正常時の統計量として記憶する第１のステップと、
診断時の前記蓄電池の電圧を測定し、測定した電圧と所定電圧との差に係る電圧ゆらぎ信号を所定時間ごとに時系列データとしてサンプリングし、前記時系列データを基に前記電圧ゆらぎ信号の短時間フーリエ変換を演算し、前記短時間フーリエ変換の結果から各周波数の統計量を算出し、算出した統計量と前記正常時の統計量とを比較する第２のステップと、
を含むことを特徴とする蓄電池劣化診断方法。 A storage battery deterioration diagnosis method for diagnosing storage battery deterioration,
The voltage of the storage battery in a normal state is measured, a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and a predetermined voltage is sampled as time series data every predetermined time, and a short of the voltage fluctuation signal is obtained based on the time series data. A first step of calculating a time Fourier transform, calculating a statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform, and storing the calculated statistic as a normal statistic;
The voltage of the storage battery at the time of diagnosis is measured, a voltage fluctuation signal related to the difference between the measured voltage and a predetermined voltage is sampled as time series data at a predetermined time, and a short of the voltage fluctuation signal is obtained based on the time series data. A second step of calculating a time Fourier transform, calculating a statistic of each frequency from the result of the short-time Fourier transform, and comparing the calculated statistic with the normal statistic;
A storage battery deterioration diagnosis method characterized by comprising: コンピュータを請求項３に記載の蓄電池劣化診断装置として機能させるプログラム。   A program for causing a computer to function as the storage battery deterioration diagnosis device according to claim 3.
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