JP6136586B2 - 演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、回帰計算を行う演算装置に関するものである。

電池の経時的な電圧変化率を測定した上で、当該電圧変化率と発電時間との関係の近似式を作成し、当該近似式に基づいて電池の寿命を予測する方法が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開平１１−９７０４９号公報

上記の技術においては、測定するデータに変曲点が存在する場合等に、予測（推定）の精度が低下する場合がある。この際、取得するデータの数を減少させることにより、当該データにおける経時変化中に現れる変曲点の数を減少させることはできるものの、取得したデータ数の減少自体が予測の精度を低下させてしまう場合があるという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、データの推定精度を向上することができる演算装置を提供することである。

本発明は、予め設定された複数の演算条件に基づいて３以上のデータの係数（相関係数又は決定係数）をそれぞれ演算し、当該係数が最大となる演算条件を用いて処理したデータに基づいて回帰計算をすることによって上記課題を解決する。

本発明によれば、データの推移に応じて最適な演算条件を選定し、当該演算条件に基づいて処理したデータを用いて回帰計算をすることにより、当該データの推定精度を向上することができる。

図１は、本発明の第１実施形態における演算装置を備えた車両の状態検出システムを示すブロック図である。 図２は、本発明の第１実施形態において、車両に搭載された制御装置の内部抵抗算出部がバッテリの内部抵抗を算出する際のイメージ図である。 図３Ａは、本発明の第１実施形態における演算装置が内部抵抗を推定する方法を示すフローチャート（その１）である。 図３Ｂは、本発明の第１実施形態における演算装置が内部抵抗を推定する方法を示すフローチャート（その２）である。 図４は、本発明の第１実施形態における演算装置が行う演算例を説明するための説明図である。 図５（Ａ）及び図５（Ｂ）は真値、推定値及び決定係数Ｒ^２を示すグラフであり、図５（Ａ）は推定時の加重値が小さい場合であり、図５（Ｂ）は推定時の加重値が大きい場合である。 図６は、本発明の第２実施形態における演算装置が内部抵抗を推定する方法を示すフローチャートである。 図７は、最小二乗法を説明するためのイメージ図である。

≪第１実施形態≫
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は本実施形態における状態検出システム１を示すブロック図であり、図２は車両２に搭載された制御装置２２の内部抵抗算出部２２１がバッテリ２１の内部抵抗を算出する際のイメージ図である。

状態検出システム１は、電気自動車等の車両２に搭載されたバッテリ２１の状態を検出するシステムであり、制御装置２２とデータセンタ３から構成される。

制御装置２２を備えた車両２は、図１に示すように、当該制御装置２２以外に、バッテリ２１と、インバータ２３と、モータ２３１と、送受信装置２６と、報知装置２７と、を備えている。

バッテリ２１は、リチウムイオン電池やニッケル水素電池等の二次電池であり、単一の電池からなるセル又は複数のセルからなるモジュールを直列に接続して構成されている。このような二次電池は、電池の放電深度（ＤＯＤ（Depth of Discharge））が低い状態（〜６０％）において、充電時と放電時の内部抵抗がほぼ一致するという特徴を有している。このバッテリ２１の電気エネルギーは、インバータ２３によって直流から交流に変換され、モータ２３１を駆動させる。また、走行の際にモータ２３１で発生した回生エネルギーは、インバータ２３によって交流から直流に変換された後、当該バッテリ２１に充電される。

制御装置２２は、ＲＯＭ等に格納されたプログラムをＣＰＵにより実行する装置であり、例えばコンピュータ等から構成される。この制御装置２２は、内部抵抗算出部２２１と、タイマー２２２と、報知判断部２２３と、を機能的に備えている。

内部抵抗算出部２２１は、車両２のイベントが終了する毎に、バッテリ２１の内部抵抗値を算出する。なお、イベントの具体例としては、例えば、運転者が車両２の運転を開始してから当該運転を終了するまでのトリップや、充電ステーション等においてバッテリ２１の充電を開始してから当該充電を終了するまでの充電工程等を挙げることができる。なお、内部抵抗算出部２２１は、所定回数のイベントが終了する毎にバッテリ２１の内部抵抗値を算出してもよい。

内部抵抗算出部２２１は、以下の方法により内部抵抗値の算出を行う。すなわち、バッテリ２１の開放電圧Ｅ_０（単位：Ｖ）の推定を行い、推定した開放電圧Ｅ_０と、充放電電流Ｉ_ｂ（単位：Ａ）及び電池電圧Ｖ_ｂ（単位：Ｖ）に基づき、下記（１）式に従って内部抵抗値Ｒ（単位：Ω）の算出を行う（以下、内部抵抗算出装置によって算出された内部抵抗値を、内部抵抗算出値とも称する。）。
Ｖ_ｂ＝Ｅ_０−Ｉ_ｂ×Ｒ・・・（１）

具体的には、例えば、車両２の走行中において、放電中のバッテリ２１における電流と電圧の特性（Ｖ−Ｉ特性）をサンプリングした後、図２に示すように、当該サンプリング結果をＶ−Ｉグラフにプロットする。なお、車両２の走行中における回生充電中のバッテリ２１についてＶ−Ｉ特性をサンプリングしてもよい。

この場合において、バッテリ２１は、上述したように、充放電時の内部抵抗がほぼ一致すると共に、Ｖ−Ｉ特性を直線回帰することができる。こうして得られる回帰直線における縦軸切片はバッテリ２１の開放電圧Ｅ_０を示すと共に、当該回帰直線の傾きはバッテリ２１の内部抵抗算出値を表す。次いで、内部抵抗算出部２２１は、このようにして算出されたバッテリ２１の内部抵抗算出値を、送受信装置２６に送出する。

タイマー２２２は、車両２における最先の始動時（走行のために車両２を最初にパワーオンにした時）からの経過時間（バッテリ２１の内部抵抗算出時（最新のイベント終了時）までの時間。以下、絶対経過時間とも称する。）を計測する。

報知判断部２２３は、送受信装置２６から送出された内部抵抗推定値（後述）を、予め設定された所定値と照らし合わせることにより、報知装置２７に指示を出すか否かを判断する。このような所定値としては、例えば、取得した内部抵抗推定値に基づいて計算されるバッテリ２１のＳＯＨ（劣化率）が、当該バッテリ２１の交換を要する劣化率となる場合の値として設定することができる。

送受信装置２６は、無線等によりデータセンタ３の送受信部３１と情報の送受信を行う。具体的には、制御装置２２の内部抵抗算出部２１から取得した内部抵抗算出値と、タイマー２２２から取得した絶対経過時間と、を送受信部３１に送信すると共に、当該送受信部３１から受信した内部抵抗推定値（後述）を報知判断部２２３に送出する。

報知装置２７は、制御装置２２の報知判断部２２３からの指示に基づいて、車両２の運転者に音声や映像等により報知する装置である。

本実施形態におけるデータセンタ３は、図１に示すように、送受信部３１と、記憶部３２と、演算部３３と、選定部３４と、ピーク検出部３５と、回帰計算部３６と、を機能的に備えている。

送受信部３１は、車両２の送受信装置２６から、当該車両２のイベント終了時におけるバッテリ２１の内部抵抗算出値及び当該内部抵抗算出時の絶対経過時間を受信する（以下、これら内部抵抗算出値及び当該内部抵抗算出時の絶対経過時間を、まとめて演算用データとも称する。）。そして、演算用データを記憶部３２に送出すると共に、絶対経過時間を回帰計算部３６に送出する。また、送受信部３１は、回帰計算部３６において推定された内部抵抗推定値（後述）を車両２の送受信装置２６に送信する。

記憶部３２は、車両２の送受信装置２６から送信され送受信部３１が受信した演算用データを記憶する。また、記憶部３２は、記憶した演算用データを演算部３３に送出し、当該演算用データに基づいて演算部３３が演算した結果を記憶すると共に、当該演算結果を回帰計算部３６に送出する。また、記憶部３２は、過去に記憶した演算用データや演算部３３による演算結果を、ピーク検出部３５から送出されるピーク（後述）の判定結果に基づいて消去する。

演算部３３は、記憶部３２から送出された演算用データに基づいて、演算（本例では、加重平均値、分散値、共分散値、及び決定係数Ｒ^２及び当該決定係数Ｒ^２の平均値Ｒ^２ _ａｖｅの演算）を行う。この演算は、予め設定された複数の演算条件（本例では、加重平均値を演算する際の加重値）ごとにそれぞれ行い、当該演算結果を記憶部３２及び選定部３４に送出する。また、演算部３３は、送受信部３１が演算用データを受信した回数ｎのカウントを行う。

選定部３４は、各演算条件に基づいて演算部３３が演算した決定係数Ｒ^２の比較を行う。そして、当該比較の結果、最も大きい決定係数Ｒ^２に対応する条件を最適条件として選定し、当該最適条件を回帰計算部３６に送出する。

また、選定部３４は、各演算条件に基づいて演算部３３が演算した決定係数Ｒ^２の平均値Ｒ^２ _ａｖｅの中から最も大きい平均値Ｒ^２ _{ａｖｅ，ｍａｘ}を選定し、当該平均値Ｒ^２ _{ａｖｅ，ｍａｘ}をピーク検出部３５に送出する。

ピーク検出部３５は、選定部３４から送出された平均値の最大値Ｒ^２ _{ａｖｅ，ｍａｘ}に基づいて、決定係数Ｒ^２がピークを通過しているか否かを判定し、当該判定結果を記憶部３２及び選定部３４に送出する。

回帰計算部３６は、選定部３４で選定された最適条件で演算されたデータに基づいて回帰計算を行う。この回帰計算では、当該データに基づいて回帰式を作成し、当該回帰式を用いてバッテリ２１の内部抵抗値の真値を推定する（推定値を演算する）。また、回帰計算部３６は、当該回帰計算によって得られた推定結果を送受信部３１に送出する。

以下に、データセンタ３におけるバッテリ２１の内部抵抗値の推定方法について、図３Ａ、図３Ｂ、及び図４を参照しながら説明する。

図３Ａ及び図３Ｂは本実施形態におけるデータセンタ３がバッテリ２１の内部抵抗値を推定する方法を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、送受信部３１がｎ回目に受信したデータ（すなわち、ｎ回目のイベントのデータ）における絶対経過時間をＸ_ｎとも表記し、送受信部３１がｎ回目に受信したデータにおける内部抵抗算出値をＹ_ｎとも表記する。また、演算用データ（Ｘ_ｎ、Ｙ_ｎ）は、送受信部３１が受信した最新の演算用データであるとする。

イベントが終了すると、まず、ステップＳ１１として、車両２の送受信装置２６から送信された演算用データ（Ｘ_ｎ、Ｙ_ｎ）を送受信部３１で受信する。そして、当該演算用データを記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該データを記憶する。この際に、当該送受信部３１が車両２の送受信装置２６から演算用データを受け取った回数ｎが３回以上ではない場合（ステップＳ１２）、演算部３３は当該回数ｎをインクリメントし（ステップＳ１３）、再度演算用データを送受信部３１が受信するのを待つ。これを繰り返して演算用データの受信回数ｎが３回以上になると、ステップＳ１４へ進む。

ステップＳ１４では、演算部３３において、下記（２）式及び（３）式の演算を行い、当該演算の結果を記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該結果を記憶する。

なお、上記（２）式及び（３）式において、Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}は、ｎ回目のイベント終了時における絶対経過時間Ｘ_ｎの加重平均値であり、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}は、ｎ回目のイベント終了時における内部抵抗算出値Ｙ_ｎの加重平均値であり、ｍは加重値である。因みに、上記（２）式からＸ_{３，ａｖｅ}を求める際は、Ｘ_{１，ａｖｅ}＝Ｘ_１として上記（２）式から求めたＸ_{２，ａｖｅ}を用いて演算する。同様に、上記（３）式からＹ_{３，ａｖｅ}を求める際は、Ｙ_{１，ａｖｅ}＝Ｙ_１として上記（３）式から求めたＹ_{２，ａｖｅ}を用いて演算する。

なお、この加重値ｍは、上記（２）式及び（３）式に示すように、加重平均値（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}）を演算する際において最新のデータ（Ｘ_ｎ、Ｙ_ｎ）が当該加重平均値に及ぼす相対的な影響力の大きさ（重み）を示している。本実施形態において、この加重値ｍは、演算部３３において予め複数個設定されている。つまり、演算結果（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}）に対する最新データ（Ｘ_ｎ、Ｙ_ｎ）の相対的影響力が異なる複数の条件（演算条件）に基づいて、それぞれ上記の演算を行う。なお、後述する（６）式〜（８）式についても同様に、各加重値ｍについてそれぞれ演算を行っている。因みに、加重値ｍの個数や各加重値ｍの数値は特に限定されない。

加重値ｍとして（５、１０、１５、２０）の４個を予め設定した場合における演算の例を図４に示す。なお、この図４は、現在までに演算用データが３０個（ｎ＝３０）まで得られている場合を示す図であり、加重値ｍが１５である場合の演算結果を用いて回帰計算を行う例を示している。

図４に示すように、例えば、加重値ｍが５（ｍ＝５）である場合における最新（ｎ＝３０）の演算用データ取得時の加重平均値Ｘ_{３０，ａｖｅ}、Ｙ_{３０，ａｖｅ}は、加重値ｍが、同じく５（ｍ＝５）である場合における前回（ｎ＝２９）の演算用データ取得時の加重平均値Ｘ_{２９，ａｖｅ}、Ｙ_{２９，ａｖｅ}を用いて、上記（２）式及び（３）式から演算する。なお、この前回値Ｘ_{２９，ａｖｅ}、Ｙ_{２９，ａｖｅ}は、前回のイベント（２９回目のイベント）において、ステップＳ１４で演算され、記憶部３２に記憶された値である。

このように、加重平均値Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}は、それぞれの加重値ｍごとに、当該加重値ｍと同じ加重値ｍにおける前回の演算結果をそれぞれ用いて、上記（２）式及び（３）式から順次演算した値であり、それらの値は記憶部３２に順次記憶される。なお、後述する分散値及び共分散値についても同様に、記憶部３２に記憶された前回値を用いて順次演算を行っている。

次いで、ステップＳ１５では、上記演算の結果（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}）と、前回のイベント（ｎ−１回目のイベント）後にステップＳ１４において演算部３２で演算され、記憶部３２で記憶された演算結果（Ｘ_{ｎ−１，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ−１，ａｖｅ}）と、を用いて、下記（４）式及び（５）式の演算を、加重値ｍごとに行う。

次いで、ステップＳ１６では、ステップＳ１４及びＳ１５の演算結果、及び、前回のステップＳ１６において演算して記憶部３２に記憶された演算結果（σ_Ｘｎ−１ ^２、σ_Ｙｎ−１ ^２）を用い、下記（６）式及び（７）式の演算を、加重値ｍごとに行う。

なお、上記（６）式及び（７）において、σ_Ｘｎ ^２はｎ回目のイベント終了時における絶対経過時間Ｘ_ｎの分散値であり、σ_Ｙｎ ^２はｎ回目のイベント終了時における絶対経過時間Ｙ_ｎの分散値である。因みに、上記（６）式からσ_Ｘ３ ^２を求める際は、σ_Ｘ１ ^２＝０として上記（６）式から求めたσ_Ｘ２ ^２を用いることにより演算を行う。同様に、上記（７）式からσ_Ｙ３ ^２を求める際は、σ_Ｙ１ ^２＝０として上記（７）式から求めたσ_Ｙ２ ^２を用いることにより演算を行う。

また、ステップＳ１６では、ステップＳ１４の演算結果、ステップＳ１５の演算結果、及び、前回のステップＳ１６において演算して記憶部３２に記憶された演算結果（σ_{ＸＹｎ−１}）を用い、下記（８）式の演算も行う。

なお、上記（８）式において、σ_ＸＹｎはｎ回目のイベント終了時における絶対経過時間Ｘ_ｎ及び内部抵抗算出値Ｙ_ｎの共分散値である。因みに、上記（８）式からσ_ＸＹ３を求める際は、σ_ＸＹ１＝０として上記（８）式から求めたσ_ＸＹ２を用いることにより演算を行う。

次いで、ステップＳ１７において、送受信部３１が演算用データを受け取った回数ｎが、所定数Ｄ以上ではない場合（ｎ＜Ｄ）、ステップＳ１８へ進む。この所定数Ｄについては後述する。

ステップＳ１８では、下記（９）式に基づく決定係数Ｒ^２ _ｎの演算を、加重値ｍごとに演算部３３が行う。そして、当該演算の結果を記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該結果を記憶する。なお、この決定係数Ｒ^２は、０≦Ｒ^２≦１の値をとり、この値が１に近いほど、後述する回帰式の当てはまりが良いことを示す。

次いで、記憶部３２は、上記のステップＳ１４及びステップＳ１６での加重値ｍごとの演算結果（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}、σ_Ｘｎ ^２、σ_Ｙｎ ^２、σ_ＸＹｎ）を回帰計算部３６に送出する。また、演算部３３は、ステップＳ１８での加重値ｍごとの演算結果（Ｒ^２ _ｎ）を選定部３４に送出する。

次いで、ステップＳ１９では、選定部３４は、加重値ｍごとの決定係数Ｒ^２ _ｎの中から最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍ（以下、最適加重値Ｍ_１とも称する。）を選定する。次いで、選定部３４は、最適加重値Ｍ_１を回帰計算部３６に送出する。最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}が複数ある場合には、当該最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍの中で最も小さい値を最適加重値Ｍ_１として採用してもよいが、特にこれに限定されない。

なお、選定部３４は、複数種の加重値ｍの中の最大値ｍ_ｍａｘよりも演算用データの受信回数ｎが小さい場合に（ｎ＜ｍ_ｍａｘ）、演算用データの受信回数ｎ以下の加重値ｍ（ｎ≧ｍを満たす加重値ｍ）の中から、最適加重値Ｍ_１を選定することとしてもよい。例えば、加重値ｍが（５、１０、１５、２０）の４通り（ｍ_ｍａｘ＝２０）であるのに対して、現在１２個の演算用データしか得られていない場合（ｎ＝１２）、選定部３４は、５又は１０の加重値ｍの中から最適加重値Ｍ_１を選定してもよい。この場合には、最新の演算結果に対して前回の演算結果が過剰に影響を及ぼしてしまうことにより、推定精度が低下するのを抑制することができる。

回帰計算部３６では、ステップＳ２０として、選定部３４が選定した最適加重値Ｍ_１でのデータ（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}、σ_Ｘｎ ^２、σ_Ｙｎ ^２、σ_ＸＹｎ）を記憶部３２から取得し、当該データに基づいて、回帰式を計算する。図４に示す例では、各加重値ｍ（５、１０、１５、２０）における最新（ｎ＝３０）の決定係数Ｒ^２ _３０を比較した際に、当該決定係数Ｒ^２ _３０の値が最大となる加重値ｍ（本例ではｍ＝１５）における演算結果（Ｘ_{３０，ａｖｅ}、Ｙ_{３０，ａｖｅ}、σ_Ｘ３０ ^２、σ_Ｙ３０ ^２、σ_ＸＹ３０）を用いて、回帰式を作成する。

回帰式の作成は、具体的には、下記（１０）式で表される式を作成する。
ｙ＝ａｘ＋ｂ・・・（１０）
但し、上記（１０）式において、ａは下記（１１）式で表される値であり、ｂは下記（１２）式で表される値である。なお、上記（１０）式において、説明変数ｘは絶対経過時間であり、目的変数ｙはバッテリ２１の内部抵抗推定値である。

次いで、回帰計算部３６は、上記回帰式（（１０）式）に、記憶部３２に記憶されている絶対経過時間Ｘ_ｎを代入し、バッテリ２１の内部抵抗推定値を得る。

次いで、回帰計算部３６は当該内部抵抗推定値を送受信部３１に送出し、送受信部３１は車両２の送受信装置２６に当該内部抵抗推定値を送信する（ステップＳ２１）。演算部３３は、送受信部３１による送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｎをインクリメントし（ステップＳ２２）、データセンタ３における処理を終了する。

車両２においては、送受信装置２６によって内部抵抗推定値を受信した後、当該内部抵抗推定値を制御装置２２の報知判断部２２３に送出する。そして、報知判断部２２３では、当該内部抵抗推定値の大きさに応じて報知装置２７に指示を出すか否かを判断する。

次に、ステップＳ１７において、送受信部３１が演算用データを受け取った回数ｎが、後述する所定数Ｄ以上である場合（ｎ≧Ｄ）について説明する。この場合には、ステップＳ２３へ進む。

ステップＳ２３では、上記（９）式に基づく決定係数Ｒ^２ _ｎの演算を、加重値ｍごとに演算部３３が行い、当該演算の結果を記憶部３２に送出する。そして、記憶部３２は当該結果を記憶する。また、演算部３３は、演算結果（Ｒ^２ _ｎ）を選定部３４に送出する。

また、演算部３３は、記憶部３２に記憶されていた加重値ｍごとの過去の決定係数Ｒ^２ _ｎに基づいて、下記（１３）式で表される当該決定係数Ｒ^２ _ｎの平均値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}の演算を、当該加重値ｍごとに行う。

この平均値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}の演算は、後述するステップＳ２５において決定係数Ｒ^２ _ｎのピークを検出する際に、当該決定係数Ｒ^２ _ｎのバラツキを均すために行う。このため、上記（１３）式におけるＤは、決定係数Ｒ^２ _ｎのバラツキを均すことができる程度の値として適宜設定することができる。演算部３３は、加重値ｍごとの上記演算結果（Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該結果を記憶する。また、演算部３３は、当該結果（Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を選定部３４にも送出する。

次いで、ステップＳ２４では、選定部３４において、ステップＳ２３で送出された加重値ｍごとの平均値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}の中から最大値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}を選定し、当該最大値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}をピーク検出部３５に送出する。

ピーク検出部３５では、ステップＳ２５として、例えば下記に示す方法により、決定係数Ｒ^２ _ｎのピークの検出を行う。なお、決定係数Ｒ^２ _ｎのピークを検出する方法は特に限定されない。

まず、ピーク検出部３５は、下記（１４）式で表されるΔＲ^２を算出する。
ΔＲ^２＝Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}−Ｒ^２ _{ｎ−１，ａｖｅ}・・・（１４）
但し、上記（１４）式における平均値Ｒ^２ _{ｎ−１，ａｖｅ}は、平均値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}の最大値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍにおける前回（ｎ−１回）の演算結果である。なお、この平均値Ｒ^２ _{ｎ−１，ａｖｅ}は、前回（ｎ−１回）のステップＳ２３において演算され、記憶部３２に記憶された演算結果である。

次いで、ピーク検出部３５は、上記（１４）式におけるΔＲ^２の値に基づいて当該ピークを検出する。具体的には、ΔＲ^２がゼロ以上（ΔＲ^２≧０）であればピークを通過していないとし、ΔＲ^２がゼロ未満（ΔＲ^２＜０）であればピークを通過しているとして判定を行う。このピークは、回帰式の当てはまりの精度が低下傾向に転じる点、すなわち、演算用データの変曲点であると推測される。この判定結果は、記憶部３２及び選定部３４に送出される。

決定係数Ｒ^２ _ｎがピークを通過していない場合（ステップＳ２５にてＮＯの場合）には、回帰式の当てはまりの精度が向上中又は定常状態であると推測されるため、下記の処理を行う。すなわち、選定部３４が、加重値ｍごとの決定係数Ｒ^２ _ｎの中の最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍ（以下、最適加重値Ｍ_２とも称する。）を選定し、選定した当該最適加重値Ｍ_２を回帰計算部３６に送出する（ステップＳ２６）。

回帰計算部３６では、ステップＳ２７として、選定部３４が選定した最適加重値Ｍ_２でのデータ（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}、σ_Ｘｎ ^２、σ_Ｙｎ ^２、σ_ＸＹｎ）を記憶部３２から取得し、当該データに基づいて、回帰式を計算する。回帰式の作成は、上述したステップＳ２０と同様の方法により行う。

次いで、回帰計算部３６は、上記回帰式（（１０）式）に、送受信部３１から送出された絶対経過時間Ｘ_ｎを代入し、バッテリ２１の内部抵抗推定値を得る。

次いで、回帰計算部３６は当該内部抵抗推定値を送受信部３１に送出し、送受信部３１は車両２の送受信装置２６に当該内部抵抗推定値を送信する（ステップＳ２１）。演算部３３は、送受信部３１による送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｎをインクリメントし（ステップＳ２２）、データセンタ３における処理を終了する。

次に、ステップＳ２５において、決定係数Ｒ^２ _ｎがピークを通過しているとピーク検出部３５が判定した場合（ステップＳ２５にてＹＥＳの場合）について説明する。

決定係数Ｒ^２ _ｎがピークを通過している場合は、回帰式の当てはまりの精度が低下傾向に転じていると推測されるため、演算用データのリセットを以下の様にして行う。

まず、ステップＳ２８として記憶部３２は、当該ピークの通過に関する判定結果をピーク検出部３５から受けると、ピーク時ｋの加重平均値（Ｘ_{ｋ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｋ，ａｖｅ}）及びピーク時ｋ後の演算用データ（Ｘ_ｋ＋１〜Ｘ_ｎ、Ｙ_ｋ＋１〜Ｙ_ｎ）を除いて、データ（Ｘ_１〜Ｘ_ｋ、Ｙ_１〜Ｙ_ｋ、Ｘ_{１，ａｖｅ}〜Ｘ_{ｋ−１，ａｖｅ}、Ｙ_{１，ａｖｅ}〜Ｙ_{ｋ−１，ａｖｅ}、σ_Ｘ３ ^２〜σ_Ｘｎ ^２、σ_Ｙ３ ^２〜σ_Ｙｎ ^２、σ_ＸＹ３〜σ_ＸＹｎ、Ｒ^２ _３〜Ｒ^２ _ｎ、Ｒ^２ _{３，ａｖｅ}〜Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を消去する。なお、上記のピーク時ｋは、ｋ＝ｎ−Ｄ／２である。

次いで、ステップＳ２９では、演算用データの受信回数として記憶部３２に記憶されていた値ｎを、ピーク以後におけるデータの受信回数ｋ（ピーク時をｋ＝１）としてリセットし、新たな受信回数ｋに基づいて、上述したステップＳ１２以後と同様の処理（決定係数Ｒ^２ _ｋの演算等）を行う。

なお、このピーク以後における加重値ｍごとの演算において、上記（２）式のＸ_{３，ａｖｅ}を求める際は、ピークを検出した際のＲ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍにおける加重平均値Ｘ_{ｋ，ａｖｅ}をＸ_{１，ａｖｅ}として加重値ｍごとのＸ_{２，ａｖｅ}を演算し、当該演算結果（Ｘ_{２，ａｖｅ}）を用いてＸ_{３，ａｖｅ}をそれぞれ求める。同様に、ピーク以後における加重値ｍごとの演算において、上記（３）式のＹ_{３，ａｖｅ}を求める際は、ピークを検出した際のＲ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍにおける加重平均値Ｙ_{ｋ，ａｖｅ}をＹ_{１，ａｖｅ}として加重値ｍごとのＹ_{２，ａｖｅ}を演算し、当該演算結果（Ｙ_{２，ａｖｅ}）を用いてＹ_{３，ａｖｅ}をそれぞれ求める。また、上記（６）式〜（８）式におけるσ_Ｘ３ ^２、σ_Ｙ３ ^２、σ_ＸＹ３の演算は、上述したステップＳ１６と同様に、σ_Ｘ１ ^２＝０、σ_Ｙ１ ^２＝０、σ_ＸＹ１＝０としてσ_Ｘ２ ^２、σ_Ｙ２ ^２、σ_ＸＹ２の演算をそれぞれ行うことにより求める。

内部抵抗推定値を取得した後は、当該内部抵抗値を車両２の送受信装置２６に送信する（ステップＳ２１）。次いで、演算部３３は、ステップＳ２２と同様に、送受信部３１による送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｋをインクリメントし、データセンタ３における処理を終了する。

なお、本実施形態では、決定係数Ｒ^２ _ｎのピーク前後において、同じ加重値ｍ（加重値ｍの個数やそれらの各数値）を用いているが、特にこれに限定されない。例えば、決定係数Ｒ^２ _ｎのピーク後における演算において、当該ピークの前に用いた加重値ｍとは異なる加重値（加重値ｍの個数やそれらの各数値）を用いてもよい。また、本実施形態では、1回のイベントが終了するごとに内部抵抗推定値を求めているが、複数回のイベントが終了するごとに内部抵抗推定値を求めてもよい。

次に、本実施形態における作用について説明する。

本実施形態では、車両２に搭載されたバッテリ２１の内部抵抗値を推定する。この場合において、精度良く当該内部抵抗値の推定を行う場合には、過去に取得した演算用データに対する最新の演算用データの相対的な影響力（すなわち加重値ｍ）を最適化する必要がある。

例えば、図５（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、加重値ｍが小さい場合（図５（Ａ））では、真値の急増部分Ｔ１において推定値が当該真値の推移をトレースできているものの、微増部分Ｔ２では推定値がトレースしきれていない。一方、加重値ｍが大きい場合（図５（Ｂ））では、微増部分Ｔ２においては推定値が当該真値の推移をトレースできているものの、急増部分Ｔ１に対しては当該推定値がトレースしきれていない。

このような推定値の振る舞いの違いは、決定係数Ｒ^２の値の違いとして認識することができる。すなわち、真値の急増部分Ｔ１においては、小さな加重値ｍによる推定（図５（Ａ））の方が決定係数Ｒ^２は比較的大きいのに対して、真値の微増部分Ｔ２では、大きな加重値ｍによる推定（図５（Ｂ））の方が、当該部分Ｔ２全体として決定係数Ｒ^２は大きくなっている。

この点、本実施形態におけるデータセンタ３の演算部３３は、予め設定した複数の加重値ｍについて、決定係数Ｒ^２ _ｎの演算及び回帰式の作成をそれぞれ行う。そして、選定部３４は、それらの複数の加重値ｍの中から決定係数Ｒ^２ _ｎの最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}に対応する加重値ｍ（最適加重値Ｍ_１又はＭ_２）を選定する。そして、回帰計算部３６では、当該加重値ｍ（最適加重値Ｍ_１又はＭ_２）のデータに基づいて回帰式の作成及び内部抵抗推定値の取得を行う。これにより、演算用データの推移に応じて随時適切な加重値ｍに基づく推定を行うことができるため、当該推定の精度を向上することができる。

また、本実施形態では、回帰計算を行うために必要となるデータ（Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}、σ_Ｘｎ ^２、σ_Ｙｎ ^２、σ_ＸＹｎ）は、全て、前回の演算データ（Ｘ_{ｎ−１，ａｖｅ}、Ｙ_{ｎ−１，ａｖｅ}、σ_Ｘｎ−１ ^２、σ_Ｙｎ−１ ^２、σ_{ＸＹｎ−１}）に基づいて取得される（上記式（２）式〜（８）式参照。）。このため、送受信部３１が過去に取得したデータの全て（（Ｘ_１、Ｙ_１）、（Ｘ_２、Ｙ_２）・・・、（Ｘ_ｎ−１、Ｙ_ｎ−１））を必要とすることはない。これにより、記憶部３２が記憶するデータ量を最小限に抑えることができる。

また、記憶部３２は、決定係数Ｒ^２のピーク通過時において演算用データをリセットし、当該ピーク時ｋから新たに決定係数Ｒ^２ _ｋの演算及び回帰式の作成を開始する。これにより、推定に用いる演算用データに変曲点が含まれるのを抑制し、当該推定の精度をさらに向上することができる。また、ピーク前の演算用データの消去により、記憶部３２が記憶する情報量をさらに抑えることができる。

≪第２実施形態≫
図６は本発明の第２実施形態におけるデータセンタがバッテリ２１の内部抵抗を推定する方法を示すフローチャートである。第２実施形態におけるデータセンタは、最小二乗法に基づいて内部抵抗推定値を取得すること以外は、上述した第１実施形態と同様であるので、第１実施形態と相違する部分についてのみ説明し、第１実施形態と同一の符号を付して説明を省略する。

イベントが終了し、ステップＳ１２において、演算用データを受け取った回数ｎが３回以上になると、ステップＳ１４Ｂへ進む。

ステップＳ１４Ｂでは、演算用データを受け取った回数ｎが、ｑ_ｍａｘ＋Ｄ−１よりも大きいか否かを判定する。なお、このｑ_ｍａｘは複数の測定候補数ｑの中の最大値である。測定候補数ｑとは、回帰計算を行う際に、当該回帰計算に用いる最適なデータ数を選定する際に候補として用いるデータ数を意味する。例えば、測定候補数ｑが５のときは、送受信部３１が受信した最新の５組の演算用データ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝ｎ、ｎ−１、・・・ｎ−４）のことを示し、測定候補数ｑが、例えば（５、１０、１５、２０）の４通りの場合、ｑ_ｍａｘは２０である。なお、測定候補数ｑの個数、及びそれぞれの測定候補数ｑの値は、特に限定されない。なお、Ｄは第１実施形態で説明した（１３）式における値であるが、特にこれに限定されない。

演算用データを受け取った回数ｎが、ｑ_ｍａｘ＋Ｄ−１よりも小さい場合（ｎ＜ｑ_ｍａｘ＋Ｄ−１）は、ステップＳ１５Ｂへ進む。

ステップＳ１５Ｂでは、それぞれの測定候補数ｑについて、下記（１５）式に基づく相関係数Ｒ_ｎを求め、当該相関係数Ｒ_ｎを二乗することにより決定係数Ｒ^２ _ｎを求める。

但し、上記（１５）式において、なお、Ｘ_ａｖｅは下記（１６）式に基づいて求める平均値であり、Ｙ_ａｖｅは下記（１７）式に基づいて求める平均値である。

この演算に際して、演算部３３は、第１の演算方法と第２の演算方法を用いて当該演算を行う。

すなわち、演算用データの受信回数ｎが、測定候補数ｑ以上である場合の演算については、演算用データをそのまま用いて演算を行う（第１の演算方法）。例えば、演算用データの受信回数ｎが７回である場合に、測定候補数ｑが５の場合における演算を行う場合は、送受信部３１が受信した最新の５組の演算用データ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝ｎ、ｎ−１、・・、ｎ−４）を用いて演算を行う。

一方、演算用データの受信回数ｎが測定候補数ｑよりも小さい場合、送受信部３１が受信した演算用データのみでは、演算を行う上でデータ数が充分ではない。このため、当該演算に際して不足するデータについては、既に受信している演算用データの平均値を用いて補う（第２の演算方法）。

具体的には、例えば、演算用データの受信回数ｎが８回のときに測定候補数ｑが１０である場合の演算を行う際は、演算に必要となる１０組のデータ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝ｎ、ｎ−１、・・・ｎ−９）のうち、８組のデータ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝ｎ、ｎ−１、・・・ｎ−７）については、実際に受信した演算用データを用いる。そして、不足する２組のデータ（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝ｎ−８、ｎ−９）については、下記（１８）式及び（１９）式で計算される上記８組のデータの平均値（Ｘ_{ｉ，ａｖｅ}、Ｙ_{ｉ，ａｖｅ}）をそれぞれ用いる。
Ｘ_{ｉ，ａｖｅ}＝（Ｘ_ｎ＋Ｘ_ｎ−１＋・・・Ｘ_ｎ−７）／８・・・（１８）
Ｙ_{ｉ，ａｖｅ}＝（Ｙ_ｎ＋Ｙ_ｎ−１＋・・・Ｙ_ｎ−７）／８・・・（１９）

次いで、演算部３３は、上記の演算方法（演算方法１及び演算方法２）により、全ての測定候補数ｑについて決定係数Ｒ^２ _ｎを演算すると、当該演算結果を記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該結果を記憶する。また、演算部３３は、当該結果（Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を選定部３４にも送出する。

選定部３４は、演算された決定係数Ｒ^２ _ｎの中の最大値を検出し、決定係数Ｒ^２ _ｎの当該最大値に対応する測定候補数ｑ（以下、最適データ数Ｑ_１とも称する。）を選定する（ステップＳ１６Ｂ）。そして、選定部３４は、当該最適データ数Ｑ_１を回帰計算部３６に送出する。なお、決定係数Ｒ^２の中の最大値が複数ある場合には、当該最大値に対応する測定候補数ｑの中で最も小さい値を最適データ数Ｑ_１として採用してもよいが、特にこれに限定されない。また、上記の決定係数Ｒ^２ _ｎに代えて、相関係数Ｒ_ｎの絶対値の大きさに基づいて最適データ数Ｑ_１を設定してもよい。

次いで、ステップＳ１７Ｂとして、演算部３３は、最小二乗法を用いて下記の演算を行う。図７は、最小二乗法を説明するためのイメージ図である。

最小二乗法は、図７に示すように、ｐ個の点（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）（ｉ＝１、…、ｐ）を最もよく近似する直線（回帰式）ｙ＝ａｘ＋ｂを求める際に用いられ、各点（Ｘ_ｉ、Ｙ_ｉ）と回帰式ｙ＝ａｘ＋ｂとの間の差（残差）の二乗和Ｓ＝Σ（Ｙ_ｉ−ａＸ_ｉ−ｂ）^２が最小になるように各係数（ａ、ｂ）を求める方法である。

この二乗和Ｓが最小となるための条件は、∂Ｓ／∂ａ＝０、∂Ｓ／∂ｂ＝０である。ここで、∂Ｓ／∂ａは下記（２０）式で示される。
∂Ｓ／∂ａ＝−２（ΣＸ_ｉＹ_ｉ−ａΣＸ_ｉ ^２−ｂΣＸ_ｉ）・・・（２０）

上記（２０）式が０となるとき、下記（２１）式が成立する。
ΣＸ_ｉＹ_ｉ＝ａΣＸ_ｉ ^２＋ｂΣＸ_ｉ・・・（２１）

また、∂Ｓ／∂ｂについては、下記（２２）式で示される。
∂Ｓ／∂ｂ＝−２（ΣＹ_ｉ−ａΣＸ_ｉ−ｐｂ）・・・（２２）

上記（２２）式が０となるとき、下記（２３）式が成立する。
ΣＹ_ｉ＝ａΣＸ_ｉ＋ｐｂ・・・（２３）

上記（２１）式及び（２３）式を連立することにより、回帰式の係数ａ、ｂは下記（２４）式及び（２５）式でそれぞれ表される。これらの係数ａ、ｂを式ｙ＝ａｘ＋ｂに代入して回帰式を得ることができる。なお、この場合において、説明変数ｘは絶対経過時間であり、目的変数ｙはバッテリ２１の内部抵抗推定値である。また、本例における下記（２４）式及び（２５式）の「Σ」は、ｉ＝ｎ−ｑ＋１からｉ＝ｎまでの和を示す。
ａ＝（ｐΣＸ_ｉＹ_ｉ−ΣＸ_ｉΣＹ_ｉ）／（ｐΣＸ_ｉ ^２−（ΣＸ_ｉ）^２）・・・（２４）
ｂ＝（ΣＸ_ｉ ^２ΣＹ_ｉ−ΣＸ_ｉΣＸ_ｉＹ_ｉ）／（ｐΣＸ_ｉ ^２−（ΣＸ_ｉ）^２）・・・（２５）

回帰計算部３６は、最適データ数Ｑ_１の演算用データに基づいて作成した回帰式、すなわち上記（２４）式及び（２５）式においてｐ＝Ｑ_１とした場合の式に、送受信部３１から送出された絶対経過時間Ｘ_ｎを代入し、バッテリ２１の内部抵抗推定値を算出する。なお、この場合における回帰式の作成においても、当該作成に際して実際に受信した演算用データが不足する場合は、上記（１８）式及び（１９）式と同様に、既に受信している演算用データの平均値を用いて補う。次いで、内部抵抗推定値を送受信部３１に送出した後、送受信部３１は当該内部推定値を車両２の送受信装置２６に送信する（ステップＳ１８Ｂ）。

演算部３３は、送受信部３１による当該送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｎをインクリメントし（ステップＳ１９Ｂ）、データセンタにおける処理を終了する。

次に、ステップＳ１４Ｂにおいて、送受信部３１による演算用データの受信回数ｎがｑ_ｍａｘ＋Ｄ−１以上である場合（ｎ≧ｑ_ｍａｘ＋Ｄ−１）について説明する。この場合には、ステップＳ２０Ｂへ進む。

ステップＳ２０Ｂでは、測定候補数ｑの最新の演算用データについて、上述したステップＳ１５Ｂにおける第１の演算方法を用いて、上記（１５）式の演算を行うことにより、当該演算結果に基づいて決定係数Ｒ^２ _ｎを求める。そして、当該決定係数Ｒ^２ _ｎを記憶部３２に送出する。

また、ステップＳ２０Ｂでは、それぞれの測定候補数ｑについて、記憶部３２に記憶されている過去の決定係数Ｒ^２ _ｎと第１実施形態で説明した（１３）式を用いて、演算部３２が平均決定係数Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}を演算する。そして、演算部３２は、測定候補数ｑごとの上記演算結果（Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を記憶部３２に送出し、記憶部３２は当該結果を記憶する。また、演算部３２は、当該結果（Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を選定部３４にも送出する。

次いで、ステップＳ２１Ｂでは、選定部３４において、ステップＳ２０Ｂで送出された測定候補数ｑごとの平均値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}の中から最大値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}を選定し、当該最大値Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ，ｍａｘ}をピーク検出部３５に送出する。

ピーク検出部３５では、決定係数Ｒ^２ _ｎのピークの検出を行う。まず、ステップＳ２２Ｂとして、第１実施形態で説明した（１４）式と同様の演算からΔＲ^２を求める。そして、当該ΔＲ^２に基づいて、決定係数Ｒ^２ _ｎがピークを通過しているか否かを判定する。すなわち、ΔＲ^２がゼロ以上（ΔＲ^２≧０）であればピークを通過していないとし、ΔＲ^２がゼロ未満（ΔＲ^２＜０）であればピークを通過しているとして判定を行う。この判定結果は、記憶部３２及び選定部３４に送出される。

決定係数Ｒ^２ _ｎがピークを通過していない場合（ステップＳ２２ＢにてＮＯの場合）は、回帰式の当てはまりの精度が向上している途中又は定常状態であると推測されるため、下記の処理を行う。すなわち、選定部３４は、測定候補数ｑごとの決定係数Ｒ^２ _ｎの中から当該決定係数Ｒ^２ _ｎの最大値Ｒ^２ _{ｎ，ｍａｘ}に対応するｑ（以下、最適データ数Ｑ_２とも称する。）を選定する。そして、選定部３４は、最適データ数Ｑ_２を回帰計算部３６に送出する（ステップＳ２３Ｂ）。

回帰計算部３６では、ステップＳ２４Ｂとして、選定部３４が選定した最適データ数Ｑ_２の演算用データに基づいて、回帰式を計算する。回帰式の作成は、上述したステップＳ１７Ｂと同様の方法によって行う。次いで、回帰計算部３６は、当該回帰式に、送受信部３１から送出された絶対経過時間Ｘ_ｎを代入し、バッテリ２１の内部抵抗推定値を得る。

次いで、回帰計算部３６は当該内部抵抗推定値を送受信部３１に送出し、送受信部３１は車両２の送受信装置２６に当該内部抵抗推定値を送信する（ステップＳ１８Ｂ）。演算部３３は、送受信部３１による送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｎをインクリメントし（ステップＳ１９Ｂ）、データセンタ３における処理を終了する。

次に、ステップＳ２２Ｂにおいて、決定係数Ｒ^２がピークを通過しているとピーク検出部３５が判定した場合（ステップＳ２２ＢにてＹＥＳの場合）について説明する。

決定係数Ｒ^２がピークを通過している場合は、回帰式の当てはまりの精度が低下傾向に転じていると推測されるため、演算用データのリセットを行う。

まず、ステップＳ２５Ｂとして記憶部３２は、当該ピークの通過に関する判定結果をピーク検出部３５から受けると、ピーク時ｋ以後の演算用データ（Ｘ_ｋ〜Ｘ_ｎ、Ｙ_ｋ〜Ｙ_ｎ）を除いて、データ（Ｘ_１〜Ｘ_ｋ−１、Ｙ_１〜Ｙ_ｋ−１、Ｘ_{１，ａｖｅ}〜Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｙ_{１，ａｖｅ}〜Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}、Ｒ^２ _３〜Ｒ^２ _ｎ、Ｒ^２ _{３，ａｖｅ}〜Ｒ^２ _{ｎ，ａｖｅ}）を消去する。なお、上記のピーク時ｋは、ｋ＝ｎ−Ｄ／２である。

次いで、ステップＳ２６Ｂでは、演算用データの受信回数として記憶部３２に記憶されていた値ｎを、ピーク以後におけるデータの受信回数ｋ（ピーク時をｋ＝１）としてリセットし、新たな受信回数ｋに基づいて、上述したステップＳ１２以後と同様の処理（相関係数Ｒ_ｋ及び決定係数Ｒ^２ _ｋの演算等）を行う。そして、内部抵抗推定値を取得した後は、当該内部抵抗値を車両２の送受信装置２６に送信する（ステップＳ１８Ｂ）。次いで、演算部３３は、ステップＳ１９Ｂと同様に、送受信部３１による送信の事実に基づいて送受信部３１のデータ受信回数ｋをインクリメントし、データセンタ３における処理を終了する。

本実施形態においても、データセンタの演算部３３は、予め設定した複数の測定候補数ｑについて演算した決定係数Ｒ^２ _ｎの最大値に対応する測定候補数ｑ（最適データ数Ｑ_１、Ｑ_２）のデータに基づいて内部抵抗推定値を取得する。このため、演算用データの推移に応じて適切な測定候補数ｑに基づいて推定を行うことができるため、当該推定の精度を向上することができる。

また、本実施形態においても、記憶部３２は、決定係数Ｒ^２のピーク通過時において演算用データをリセットし、当該ピークから新たに回帰式の作成及び決定係数Ｒ^２の演算を開始する。これにより、推定の精度をさらに向上することができると共に、ピーク前の演算用データの消去により記憶部３２が記憶する情報量を抑えることができる。

第１及び第２実施形態における送受信部３１が本発明における取得部の一例に相当し、第１実施形態における加重値ｍ及び第２実施形態における測定候補数ｑが本発明における演算条件の一例に相当し、第１実施形態における最適加重値Ｍ_１、Ｍ_２及び第２実施形態における最適データ数Ｑ_１、Ｑ_２が本発明における最適演算条件の一例に相当し、第１及び第２実施形態における絶対経過時間が本発明における第１のデータの一例に相当し、第１及び第２実施形態におけるバッテリ２１の内部抵抗算出値が本発明における第２のデータの一例に相当する。

なお、以上に説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

例えば、データセンタ３の記憶部３２、演算部３３、選定部３４、ピーク検出部３５、回帰計算部３６の機能を車両が備えることにより、当該車両において内部抵抗の推定値を取得してもよい。

また、例えば、本実施形態では、所定時間（絶対経過時間）におけるバッテリ２１の内部抵抗値を推定しているが、特にこれに限定されない。例えば、車両に取り付けられているタイヤの空気圧を推定してもよい。この場合において、例えば、回帰式の説明変数ｘは、タイヤを使用し始めてからの時間であり、目的変数ｙは、当該タイヤの空気圧である。

また、例えば、一般的な産業機械に用いられるベアリングの寿命を推定してもよい。この場合において、例えば、回帰式の説明変数ｘは、ベアリングを使用し始めてからの時間であり、目的変数ｙは、当該ベアリングに挿入されたシャフト等が回転する際の摩擦力である。

また、例えば、車両における燃費の低下傾向を推定してもよい。この場合において、例えば、回帰式の説明変数ｘは、当該車両における最先の始動時からの時間であり、目的変数ｙは、当該車両の燃費である。

また、例えば、車両に搭載されたエンジン性能の経時劣化を推定してもよい。この場合において、例えば、回帰式の説明変数ｘは、当該車両における最先の始動時からの時間であり、目的変数ｙは、所定のアクセル開度に対する加速度である。

１・・・状態検出システム
２・・・車両
２１・・・バッテリ
２２・・・制御装置
２２１・・・内部抵抗算出部
２２２・・・タイマー
２６・・・送受信装置
３・・・データセンタ
３１・・・送受信部
３２・・・記憶部
３３・・・演算部
３４・・・選定部
３５・・・ピーク検出部
３６・・・回帰計算部

Claims (5)

1. 所定のタイミングでデータを取得する取得部と、
   前記データが少なくとも３つ以上となるまで順次記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記データが３つ以上になると、前記取得部が前記データを取得する度に、予め設定された複数の演算条件それぞれに対して、前記データの相関係数又は決定係数の一方の係数を演算する演算部と、
   前記演算部が演算した前記係数の中の最大値に対応する前記演算条件を、最適演算条件として選定する選定部と、
   前記最適演算条件に基づいて、前記データの回帰計算を行う回帰計算部と、を備えたことを特徴とする演算装置。
2. 請求項１に記載の演算装置であって、
   前記演算部が演算した前記係数のピークを検出するピーク検出部をさらに備え、
   前記ピーク検出部によって前記ピークが検出された場合に、
   前記演算部は、前記ピーク以後における３以上の前記データの前記係数を演算することを特徴とする演算装置。
3. 請求項１又は２に記載の演算装置であって、
   前記データは、第１のデータ及び第２のデータを含み、
   前記演算部が行う演算は、下記（１）式〜（８）式の演算を含み、
   前記演算条件は、下記（１）〜（８）式におけるｍの値であり、
   複数種のｍが予め設定されていることを特徴とする演算装置。
   

   

   

   

   

   

   

   

   

   但し、上記（１）〜（８）式において、
   Ｘ_ｎはｎ回目の前記タイミングにおける前記第１のデータであり、
   Ｘ_{ｎ，ａｖｅ}はｎ回目の前記タイミングにおける前記第１のデータの加重平均値であり、
   Ｙ_ｎはｎ回目の前記タイミングにおける前記第２のデータであり、
   Ｙ_{ｎ，ａｖｅ}はｎ回目の前記タイミングにおける前記第２のデータの加重平均値であり、
   σ_Ｘｎ ^２はｎ回目の前記タイミングにおける前記第１のデータの分散値であり、
   σ_Ｙｎ ^２はｎ回目の前記タイミングにおける前記第２のデータの分散値であり、
   σ_ＸＹｎはｎ回目の前記タイミングにおける前記第１のデータ及び前記第２のデータの共分散値であり、
   Ｒ_ｎ ^２はｎ回目の前記タイミングにおける前記第１のデータ及び前記第２のデータの決定係数である。
4. 請求項３に記載の演算装置であって、
   前記選定部は、前記複数種のｍの中の最大値よりもｎが小さい場合に、ｎ≧ｍを満たすｍの値の中から前記最適演算条件を選定することを特徴とする演算装置。
5. 請求項３又は４に記載の演算装置であって、
   前記第１のデータは、車両の最先の始動時からの経過時間であり、
   前記第２のデータは、前記車両に搭載された二次電池の内部抵抗値であることを特徴とする演算装置。

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