JP6978339B2 - 二次電池の充電状態推定装置及び異常検出装置、及び二次電池の管理システム - Google Patents

Description

本発明の一様態は、物、方法、又は、製造方法に関する。または、本発明は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、又は、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関する。本発明の一態様は、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、照明装置または電子機器に関する。また、本発明の一様態は、蓄電装置の充電制御方法、蓄電装置の状態推定方法、及び蓄電装置の異常検知方法に関する。特に、蓄電装置の充電システム、および蓄電装置の状態推定システム、および蓄電装置の異常検知システムに関する。

なお、本明細書中において、蓄電装置とは、蓄電機能を有する素子及び装置全般を指すものである。例えば、リチウムイオン二次電池などの蓄電池（二次電池ともいう）、リチウムイオンキャパシタ、ニッケル水素電池、全固体電池、及び電気二重層キャパシタなどを含む。

また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた蓄電装置の状態推定装置に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた電子機器に関する。また、本発明の一態様は、車両に限定されず、構造体などに設置された太陽光発電パネルなどの発電設備から得られた電力を貯蔵するための蓄電装置にも適用でき、状態推定システムに関する。

近年、リチウムイオン二次電池、リチウムイオンキャパシタ、空気電池等、種々の蓄電装置の開発が盛んに行われている。特に高出力、高エネルギー密度であるリチウムイオン二次電池は、携帯電話、スマートフォン、タブレット、もしくはノート型コンピュータ等の携帯情報端末、ゲーム装置、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、医療機器、又は、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、もしくはプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車、電動バイクなど、半導体産業の発展と併せて急速にその需要が拡大し、充電可能なエネルギーの供給源として現代の情報化社会に不可欠なものとなっている。

リチウムイオン二次電池は、設計容量（ＤＣ）のうち、電池の残容量（ＲＣ）を満充電容量（ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ））のしめる割合、即ち充電率（ＳＯＣ）が０％から１００％全て使用する設定になっておらず、過放電を防ぐため０％からマージンが５％（または１０％）程度とられている。また、過充電を防ぐため１００％からもマージン５％（または１０％）程度がとられており、結果として、設計容量の５％から９５％の範囲内（または１０％から９０％の範囲内）で使用しているといわれている。実際には二次電池に接続されるＢＭＳ（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて上限電圧Ｖ_ｍａｘと下限電圧Ｖ_ｍｉｎの電圧範囲を設定することで設計容量の５％から９５％の範囲内（または１０％から９０％の範囲内）で使用する。

二次電池は使用することや経時変化や温度変化により劣化が生じる。二次電池の内部の状態、特にＳＯＣ（充電率）を正確に知ることで二次電池を管理する。ＳＯＣを正確に知ることで上限電圧Ｖ_ｍａｘと下限電圧Ｖ_ｍｉｎの電圧範囲を広くすることもできる。従来ではクーロンカウント法によりＳＯＣ推定がされている。

特許文献１には、二次電池の残存容量の演算に、ニューラルネットワークを用いる一例が示されている。

特許文献２には、オーバーヘッド時間を短くできる記憶装置と、当該記憶装置を用いた半導体装置を用いる一例が示されている。

米国特許公開第２００６／０１８１２４５号公報 特開２０１５−１９５３３１

二次電池の異常を検知し、例えば二次電池の安全性を低下させる現象を早期に検知し、使用者に警告、または二次電池の動作条件を変更することにより、安全性を確保することを課題の一つとしている。

また、従来の二次電池の異常検知は、二次電池の劣化が生じて誤差が発生すると補正が必要であるが、フィードバックによる補正も入らず、不十分であるため精度が低く、精度を高めることも課題の一つとしている。

また、二次電池に大きなノイズが発生した場合、二次電池の内部抵抗やＳＯＣなどをモニタリングすると、入力されたノイズデータによって、後に推定されるＳＯＣの数値に誤差が生じる。誤差が大きいと二次電池がまだ使用可能であるのにかかわらず、制御回路が二次電池の使用を中止と判断してしまう恐れがある。理想的には、異常検知をおこないつつ、他のパラメータ（内部抵抗やＳＯＣなど）も高い精度で予測する二次電池の制御システムを課題の一つとしている。

また、複数の二次電池においてもそれぞれの充電状態を管理する二次電池の管理システムも課題の一つとしている。

リチウムイオン電池では、電流・電圧・温度のパラメータのみが測定でき、内部抵抗やＳＯＣは直接測定することが困難である。そこで、回帰モデル（回帰的な式）、例えば、回帰分析や、カルマンフィルタや、重回帰分析で計算処理して内部抵抗やＳＯＣを推定する。

カルマンフィルタは、無限インパルス応答フィルタの一種である。また、重回帰分析は多変量解析の一つであり、回帰分析の独立変数を複数にしたものである。重回帰分析としては、最小二乗法などがある。回帰分析では観測値の時系列が多く必要とされる一方、カルマンフィルタは、ある程度のデータの蓄積さえあれば、逐次的に最適な補正係数が得られるメリットを有する。また、カルマンフィルタは、非定常時系列に対しても適用できる。

二次電池の内部抵抗及びＳＯＣを推定する方法として、非線形カルマンフィルタ（具体的には無香料カルマンフィルタ（ＵＫＦとも呼ぶ））を利用することができる。また、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦともよぶ）を用いることもできる。

カルマンフィルタを用いて二次電池の内部抵抗及びＳＯＣを推定することは知られており、その手法のみでは突発的な異常、具体的にはマイクロショートなどを検知することが困難となっている。二次電池の内部抵抗及びＳＯＣを推定する場合には事後状態推定値を出力として扱うが、本発明では、状態推定値は異常検知に直接使わず、観測値と事前状態推定値の差分を用いることで突発的な異常の検知を可能とする。

異常と判断した予測誤差をそのままカルマンフィルタに入力せずに代わりに正常な予測誤差を入力することで修正する。異常値を用いず二次電池の内部抵抗及びＳＯＣを算出することで推定の精度を高める。

本明細書で開示する発明の構成は、二次電池の管理システムであり、開示する二次電池の管理システムは、二次電池に連結された前記二次電池の充電状態を推定する計算ユニットを有し、第１の観測値となる二次電池の電圧値を検出する検出手段と、第２の観測値となる二次電池の電流値を検出する検出手段と、第１及び第２の観測値を基に定期的に第１のＣＰＵ（中央演算処理装置）に計算結果（内部抵抗や充電率）を出力する計算ユニットと、を有し、計算ユニットの一部、具体的には第２のＣＰＵは、第１の観測値と事前状態推定値の差を基に突発的に第１のＣＰＵに異常を通知し、異常の検出時点から異常の通知時点までの期間以外は非アクティブ状態とすることを特徴とする。

計算ユニットは、回帰モデルを用いて事前状態推定値を算出し、第１の観測値と事前状態推定値の差である予測誤差電圧Ｖｄを算出するＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）を含み、計算ユニットの一部は、予測誤差電圧Ｖｄの値が、予め設定したしきい値を越える場合に異常値と判定してアクティブ状態とし、予測誤差電圧Ｖｄの異常値を修正する指示をＦＰＧＡに行い、且つ、前記第１のＣＰＵに異常を通知する第２のＣＰＵを含む。

なお、上記構成において第２のＣＰＵは、ＦＰＧＡから出力された予測誤差電圧Ｖｄのデータが、予め設定したしきい値を越えない場合に非アクティブ状態とする。

突発的に発生するマイクロショートなどの異常検知に用いる第２のＣＰＵは、異常検知するまでの間は非アクティブ状態とすることで省電力とすることができる。異常検知の検出割合は少ないため、異常を検出していない間はノーマリーオフ型の素子で構成された回路、例えば酸化物半導体を用いたトランジスタを含むＣＰＵなどを用いることが好ましい。

また、ＦＰＧＡにより定期的に計算ユニットがＳＯＣを算出しているが、ＳＯＣを算出する際、途中で得られる値（予測誤差電圧Ｖｄ）を基に異常の検出ができる。従って、本発明により、効率よく、異常検知と状態推定を行うことができる。

予め設定したしきい値を超える異常値が検出された場合、そのまま異常値をＳＯＣの計算に用いると予測に誤差が生じてしまうため、異常値をＳＯＣの算出のための計算に使わないよう、他の値、具体的には異常前の平均値に修正する指示を第２のＣＰＵがＦＰＧＡに行い、ＳＯＣの計算を行う。

従来では異常発生後に異常値を修正しないためＳＯＣの推定精度が低下する問題があったが、本発明により異常値を検出し、その異常値を即座に修正するためＳＯＣの推定精度を維持することができる。

マイクロショートとは、二次電池の内部の微小な短絡のことを指しており、二次電池の正極と負極が短絡して充放電不可能の状態になるというほどではなく、微小な短絡部でわずかに短絡電流が流れてしまう現象を指している。比較的短時間、且つ、わずかな箇所であっても大きな電圧変化が生じるため、その異常な電圧値がその後の推定に影響を与える恐れがある。

マイクロショートの原因の一つは、充放電が複数回行われることによって、正極活物質の不均一な分布により、正極の一部と負極の一部で局所的な電流の集中が生じ、セパレータの一部が機能しなくなる箇所が発生、または副反応による副反応物の発生によりミクロな短絡が生じていると言われている。

理想的な二次電池としては、二次電池の小型化のため、セパレータの薄化が望まれており、さらに、高い電圧での急速給電による充電が望まれており、どちらも二次電池にマイクロショートが生じやすい構成となっている。マイクロショートが生じたからといってすぐに二次電池が使用不可となるわけではないが、充放電を何回か繰り返せばマイクロショートが繰り返し発生することで二次電池の異常発熱、及び発火などの重大事故に繋がる可能性がある。従って、マイクロショートの発生は、異常予兆とも言える。マイクロショートの問題は充電中に発生する。例えば１本のみの電池で構成されている場合は、充電器で電流が制御されるため、マイクロショート時には見た目の電流値は変化せず、電圧値に変化が現れる。ただし並列電池になると、電圧変化は小さくなり検出が難しくなる。また、この電圧変化は電池使用の上下限電圧範囲内にあるため、特別な検知機構が必要である。また、電流に関しては並列電池では、マイクロショートが発生すると内部抵抗が低くなるため、健常電池に流れる電流量は相対的に小さくなり、異常電池に多くの電流が流れることになり危険である。ただし、組電池全体の電流は制御された値が保たれる為、異常を検知することが難しい。また、一般的な組電池の構成であれば、各直列段の電圧をモニターすることが普通であるが、全電池の電流をモニターすることはコスト、配線の煩雑さから採用するのは難しい。

マイクロショートが発生した場合に早期に検出し、未然に重大事故を防ぐための異常検知システム、または二次電池の制御システム、または二次電池の充電システムを構成し、さらに異常検知の元となったデータを異常検知後の推測に用いないようにすることで、異常検知後にもマイクロショートが繰り返し発生するまでは、二次電池の使用を可能とすることができる。

従来、マイクロショートに注目し、マイクロショートを検出する方法及びシステムは存在していなかった。本発明者らは、マイクロショートが発生した時に大きく変動する値を見出し、その値を算出する方法およびその値を利用した管理システムを構築する。

二次電池の充電状態の推定を行う推定方法を以下に示す。二次電池の異常発生の検出を行った後、引き続き推定を行う手順を繰り返す。推定には、回帰や学習などの手段によって、システムの入力に対して最適な出力を決定することができる仕組み（例えば、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、多項式関数近似など）を用いてもよい。学習を行うためには学習のための大量のデータ及び分析を用いることが好ましいため、ワークステーションまたはサーバアプライアンス上のサイト内で実施してもよく、その場合には１以上のサーバを用い、データの蓄積、及び分析を自動化またはオペレータの連携を伴う半自動化で行う。また、予め大量のデータ及び分析が終了し結果が得られている場合には、それらの結果をシステム、具体的にはプログラムまたはＩＣチップのメモリに組み込むことでサーバを用いることなく異常検出及び充電状態の推定を行うこともできる。

事前推定予測ステップでは推定アルゴリズム及び入力値を利用し、事後推定ステップ（フィルタリングステップとも呼ぶ）では観測値を利用する。

上記式は、システムの状態の遷移を記述する状態方程式である。

ある時点（時刻ｋ）において観測値ｙ（ｋ）はｘ（ｋ）と以下のような関係にある。

ｃ^Ｔは状態空間を観測空間に線形写像する役割を担う観測モデルである。ｗ（ｋ）は観測雑音である。上記式は観測方程式である。

状態方程式と観測方程式を合わせて状態空間モデルと呼ぶ。

また、事前状態推定値は以下の式で表せる。

なお、ｋは０、１、２、・・・、Ｎは離散時間である。ｕ（ｋ）は入力信号であり二次電池の場合電流値となり、ｘ（ｋ）は状態変数を表している。

また、事前誤差共分散は以下の式で表せる。

事前推定予測ステップでは状態方程式に基づき、事前状態推定値及び状態の事前共分散行列を算出する。時刻ｋにおける事後状態推定値及び状態の事後共分散行列と状態方程式に基づき、時刻ｋ＋１における事前状態推定値及び事前共分散行列を算出する。

推定値と実測の電圧（観測値）を比較し、カルマンフィルタにより、誤差の重み付け係数であるカルマンゲインを算出して、推定値を補正する。フィルタリングステップで用いるカルマンゲインｇ（ｋ）は以下の式で表すことができる。

フィルタリングステップで用いる事後状態推定値は、以下の式で表すことができる。

また、フィルタリングステップで用いる事後誤差共分散行列Ｐ（ｋ）は以下の式で表すことができる。

上述した二次電池の異常発生の検出を行う測定モデルにより、以下の式の値、即ちある時点における観測値（電圧）と事前状態変数を用いて推定した電圧との差（差電圧）を監視し、その値の挙動が大きく変化した場合をマイクロショートなどの異常が発生したとみなすことで検知する。

比較器などにより上記式の差電圧の値が、あるしきい値を越えたとして信号を出力し、異常を検知する。比較器に入力するしきい値の電圧信号ＲＥＦと比較を行って異常を判断する。異常を検知したタイミングのデータは、後の推定で用いず、代わりに数ステップ前までの平均値を推定アルゴリズムに入力するようにする。

上記式の差電圧の値が、電圧信号ＲＥＦを下回ると、前のステップの数回分の平均値と差し替える。従って、上記式の差電圧の値が、比較器に入力される電圧信号ＲＥＦを下回ると、その差電圧はカルマンフィルタのループには投入されない。代わりに平均値が推定アルゴリズムに入力されることで、異常が発生してもＳＯＣの推定などを精度高く行うことができる。マイクロショートの異常を検知したタイミングのデータを用いず、代わりに数ステップ前までの平均値を推定アルゴリズムに入力すれば、上記式の差電圧の値は、マイクロショートの発生しない場合のデータと近似する。

また、第１のＣＰＵは、前記第１のＣＰＵのソフトウエアコードを実行する第１ハードウエアユニットであり、デバイスや電気自動車のメインコンピュータに相当する。また、計算ユニットは、ＦＰＧＡの計算過程または計算命令を組み入れた第２ハードウエアユニットである。また、ＦＰＧＡやＣＰＵを１つのチップまたは１つのハードウェアに搭載してもよく、小型化またはコストダウンを図ることができる。

本明細書で以下に説明される実施形態は、種々のコンピュータハードウェア、若しくはソフトウェアを含む、専用コンピュータまたは汎用コンピュータの使用を含む。また、本明細書で以下に説明される実施形態は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体を使用して実装することができる。また、記録媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または光ディスク、磁気ディスク、またはコンピュータによってアクセスされうる任意の他のストレージ媒体を含んでもよい。また、本明細書で以下に説明される実施形態に一例として示されているアルゴリズム、構成要素、フロー、プログラムなどはソフトウェアにおいて実装される、或いはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにおける実装が可能である。

リアルタイムで二次電池の異常を検知し、異常の検知に用いた異常値を修正して他のパラメータ（内部抵抗やＳＯＣなど）も高い精度で予測する二次電池の管理システムを実現できる。

本発明の一態様を示す二次電池の管理システムの構成図である。 本発明の一態様を示すフロー図である。 本発明の一態様を示すシステム図である。 本発明の一態様を示すフローである。 本発明の一態様を示すフロー図である。 本発明の一態様を示す電気自動車のブロック図及び二次電池の斜視図である。 移動体の一例を示す図。 二次電池の一例を示す斜視図。 二次電池の管理システムの構成図である。

以下では、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下の説明に限定されず、その形態および詳細を様々に変更し得ることは、当業者であれば容易に理解される。また、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。

（実施の形態１）
リアルタイムで二次電池のＳＯＣを推定し、且つ、異常検知も行える管理システムの一例を図１に示す。

図１（Ａ）は管理システムの構成図の一例を指している。デバイスまたは電気自動車の制御用のＣＰＵは５０１、デバイス全体または電気自動車全体を管理する。

また、ＦＰＧＡ５０２は、二次電池の実際の電圧（観測電圧）を検出する素子または二次電池の実際の電流（観測電流）を用いてＳＯＣや内部抵抗を出力し、ＣＰＵ５０１にそれらの情報を提供する素子構成を有している。また、ＣＰＵ５０１が内部演算回路やデータバスで扱えるビット数は、例えば８ビット、１６ビット、３２ビット、６４ビットなどとすることができる。

また、図１（Ａ）中のＮｏｆｆ−ＣＰＵ５０３は、非アクティブ状態で待機しておき、異常が検出されて初めてアクティブ状態となり、ＣＰＵ５０１に通知する素子構成を有している。上述した数式８の値、すなわち予測誤差電圧が予め設定したしきい値が超えた場合を異常とみなし、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３がＣＰＵ５０１に通知する。また、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３は、一部に酸化物半導体を有するトランジ0092スタを含み、そのトランジスタはノーマリーオフ型である。ノーマリーオフ型トランジスタは、しきい値電圧がプラスとなる電気特性（ノーマリーオフ特性ともいう。）を有する。また、また、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３が内部演算回路やデータバスで扱えるビット数は、例えば８ビット、１６ビット、３２ビット、６４ビットなどとすることができる。

また、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３は、予測誤差電圧を用いて異常検知した後、その基となっているデータ（内部パラメータとも呼ぶ）を修正する。データを修正することでＦＰＧＡ５０２でのＳＯＣや内部抵抗の算出が高精度に可能となる。なお、修正方法は、例えば１ステップから４ステップ前までの正常な予測誤差の平均をカルマンフィルタに投入する。これら一連のフロー図を図２に示す。

また、図２のフローを実行するための具体的なシステム図を図３に示す。

図３において、二次電池の充電状態推定装置は、少なくとも比較器４０３と、遅延回路と、ＡＮＤ回路４０５と、マルチプレクサ４０７を有している。図３は一例であり、特に限定されず、二次電池の充電状態を推定する二次電池の充電状態推定装置は、観測値となる二次電池の電圧値を検出する検出手段と、回帰モデルを用いて推定電圧値を算出する算出部と、第１観測値の電圧値と、前の時刻に得た推定電圧値との差分を求め、あるしきい値範囲を超えると二次電池が異常であると判定する判定部と、を有し、判定部は、１つまたは複数の比較器と、マルチプレクサと、遅延回路を有する。二次電池の充電状態推定装置は、さらに第２観測値となる二次電池の電流値を検出する第２の検出手段を有してもよい。図３では、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタを用いている。なお、図１（Ａ）のＦＰＧＡ５０２には、図３中の鎖線で囲まれた領域の構成を用いることができる。

また、異常を検出したデータをカルマンフィルタのループに入力しないとしても、異常検出時のマイクロショートにより消失した電流を正確に計算し、反映させることでＳＯＣをより正確な数値とすることができる。また、図４にフロー図を示す。

異常を検出したデータは予測誤差電圧であり、状態方程式を用いてマイクロショート時の電流Ｉ_{ｍｉｃｒｏ}を求める。図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示す等価回路モデルを用いて以下に説明する。

上記式は、図５（Ａ）における回路の状態変数ｘ（ｋ）である。図５（Ａ）においてはマイクロショート発生前の状態と対応する等価回路モデルである。

また、ｕ（ｋ）はＩ_ＢＡＴ（ｋ）である。ｕ（ｋ）は入力信号であり二次電池の場合、電流値となる。

状態方程式を構成するｂは定数であり、Ｔ_Ｓはサンプリング周期である。

上記式はカルマンフィルタの状態方程式である。なお、上記式中のＲ_１、Ｒ_２、Ｒ_３、Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、ＦＣＣも式を拡張して状態変数ｘ（ｋ）に入れてもよい。

次にマイクロショート発生時の状態を図５（Ｂ）に示す等価回路モデルとみなして以下に算出手順を示す。

上記式は、マイクロショート発生時を時刻ｋ＋１とした場合の関係式である。また、各箇所での電流は以下に示すことができる。

また、抵抗Ｒ_１及び容量Ｃ_１にかかる電圧Ｖ_１は、以下の式となる。

また、抵抗Ｒ_２及び容量Ｃ_２にかかる電圧Ｖ_２は、以下の式となる。

また、抵抗Ｒ_３及び容量Ｃ_３にかかる電圧Ｖ_３は、以下の式となる。

上記式のうち以下に示す数値が１より非常に小さい場合や精度をそれほど求めない場合は、以下に示す値を１としてもよい。

上記式を１とする場合、計算量を減らせることができる。

上記式を計算してマイクロショート時の電流（Ｉ_{ｍｉｃｒｏ}）を求めることができる。上記式に示すように、１ステップ前で推定したＲ_０、ＯＣＶ、誤差電圧を含んだＶ_ＩＮ及びＩ_ＢＡＴの観測値を用いてマイクロショート時の電流を算出している。

上記式中のＳＯＣ（ｋ）は予測ステップ時のカルマンフィルタ内部のＳＯＣデータに相当する。また、上記式中の左辺の値をフィルタリングステップ直前にカルマンフィルタ内部のＳＯＣデータに置き換えることでカルマンフィルタの内部のＳＯＣにマイクロショート時の電流を反映することができる。

上述した演算を行うＳＯＣの推定処理において、上記数式を実行できるプログラムをマイクロコンピュータもしくはマイクロプロセッサ（以下、マイコンとも呼ぶ）などに移植することで、ＳＯＣを算出することもできる。

また、図１（Ａ）に示す一例に特に限定されず、例えば図１（Ｂ）に示す構成としてもよい。図１（Ｂ）では、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３とＦＰＧＡ５０２を同じ１つのチップとする例である。一つのチップとすることで省スペース化、高集積化ができる。

また、本実施の形態では電気自動車の二次電池の管理システムについて説明したが、電気自動車に限定されず、住宅または工場を含む建物、発電装置と接続された電力貯蔵施設などに設置される二次電池の管理システムに適宜、適用することができる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、図６を用いて電気自動車（ＥＶ）に適用する例を示す。

電気自動車には、メインの駆動用の二次電池として第１のバッテリ３０１と、モータ３０４を始動させるインバータ３１２に電力を供給する第２のバッテリ３１１が設置されている。本実施の形態では、第２のバッテリ３１１の電源で駆動する異常監視ユニット３００が第１のバッテリ３０１を構成する複数の二次電池をまとめて監視する。異常監視ユニット３００は、異常検知と充電状態推定を行う。

第１のバッテリ３０１は、主に４２Ｖ系（高電圧系）の車載機器に電力を供給し、第２のバッテリ３１１は１４Ｖ系（低電圧系）の車載機器に電力を供給する。第２のバッテリ３１１は鉛蓄電池がコスト上有利のため採用されることが多い。鉛蓄電池はリチウムイオン二次電池と比べて自己放電が大きく、サルフェーションとよばれる現象により劣化しやすい欠点がある。第２のバッテリ３１１をリチウムイオン二次電池とすることでメンテナンスフリーとするメリットがあるが、長期間の使用、例えば３年以上となると、製造時には判別できない異常発生が生じる恐れがある。特にインバータを起動する第２のバッテリ３１１が動作不能となると、第１のバッテリ３０１に残容量があってもモータを起動させることができなくなることを防ぐため、第２のバッテリ３１１が鉛蓄電池の場合は、第１のバッテリから第２のバッテリに電力を供給し、常に満充電状態を維持するように充電されている。

本実施の形態では、第１のバッテリ３０１と第２のバッテリ３１１の両方にリチウムイオン二次電池を用いる一例を示す。第２のバッテリ３１１は鉛蓄電池や全固体電池を用いてもよい。

円筒型の二次電池の例について図８（Ａ）及び図８（Ｂ）を参照して説明する。円筒型の二次電池６００は、図８（Ａ）に示すように、上面に正極キャップ（電池蓋）６０１を有し、側面および底面に電池缶（外装缶）６０２を有している。これら正極キャップと電池缶（外装缶）６０２とは、ガスケット（絶縁パッキン）６１０によって絶縁されている。

図８（Ｂ）は、円筒型の二次電池の断面を模式的に示した図である。中空円柱状の電池缶６０２の内側には、帯状の正極６０４と負極６０６とがセパレータ６０５を間に挟んで捲回された電池素子が設けられている。図示しないが、電池素子はセンターピンを中心に捲回されている。電池缶６０２は、一端が閉じられ、他端が開いている。電池缶６０２には、電解液に対して耐腐食性のあるニッケル、アルミニウム、チタン等の金属、又はこれらの合金やこれらと他の金属との合金（例えば、ステンレス鋼等）を用いることができる。また、電解液による腐食を防ぐため、ニッケルやアルミニウム等を被覆することが好ましい。電池缶６０２の内側において、正極、負極およびセパレータが捲回された電池素子は、対向する一対の絶縁板６０８、６０９により挟まれている。また、電池素子が設けられた電池缶６０２の内部は、非水電解液（図示せず）が注入されている。二次電池は、コバルト酸リチウム（ＬｉＣｏＯ_２）やリン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ_４）などの活物質を含む正極と、リチウムイオンの吸蔵・放出が可能な黒鉛等の炭素材料からなる負極と、エチレンカーボネートやジエチルカーボネートなどの有機溶媒に、ＬｉＢＦ_４やＬｉＰＦ_６等のリチウム塩からなる電解質を溶解させた非水電解液などにより構成される。

円筒型の蓄電池に用いる正極および負極は捲回するため、集電体の両面に活物質を形成することが好ましい。正極６０４には正極端子（正極集電リード）６０３が接続され、負極６０６には負極端子（負極集電リード）６０７が接続される。正極端子６０３および負極端子６０７は、ともにアルミニウムなどの金属材料を用いることができる。正極端子６０３は安全弁機構６１２に、負極端子６０７は電池缶６０２の底にそれぞれ抵抗溶接される。安全弁機構６１２は、ＰＴＣ素子（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）６１１を介して正極キャップ６０１と電気的に接続されている。安全弁機構６１２は電池の内圧の上昇が所定の閾値を超えた場合に、正極キャップ６０１と正極６０４との電気的な接続を切断するものである。また、ＰＴＣ素子６１１は温度が上昇した場合に抵抗が増大する熱感抵抗素子であり、抵抗の増大により電流量を制限して異常発熱を防止するものである。ＰＴＣ素子には、チタン酸バリウム（ＢａＴｉＯ_３）系半導体セラミックス等を用いることができる。

電解液を用いるリチウムイオン二次電池は、正極と、負極と、セパレータと、電解液と、外装体とを有する。なお、リチウムイオン二次電池では、充電と放電でアノード（陽極）とカソード（陰極）が入れ替わり、酸化反応と還元反応とが入れ替わることになるため、反応電位が高い電極を正極と呼び、反応電位が低い電極を負極と呼ぶ。したがって、本明細書においては、充電中であっても、放電中であっても、逆パルス電流を流す場合であっても、充電電流を流す場合であっても、正極は「正極」または「＋極（プラス極）」と呼び、負極は「負極」または「−極（マイナス極）」と呼ぶこととする。酸化反応や還元反応に関連したアノード（陽極）やカソード（陰極）という用語を用いると、充電時と放電時とでは、逆になってしまい、混乱を招く可能性がある。したがって、アノード（陽極）やカソード（陰極）という用語は、本明細書においては用いないこととする。仮にアノード（陽極）やカソード（陰極）という用語を用いる場合には、充電時か放電時かを明記し、正極（プラス極）と負極（マイナス極）のどちらに対応するものかも併記することとする。

図８（Ｃ）に示す２つの端子には充電器が接続され、蓄電池１４００が充電される。蓄電池１４００の充電が進めば、電極間の電位差は大きくなる。図８（Ｃ）では、蓄電池１４００の外部の端子から、正極１４０２の方へ流れ、蓄電池１４００の中において、正極１４０２から負極１４０４の方へ流れ、負極から蓄電池１４００の外部の端子の方へ流れる電流の向きを正の向きとしている。つまり、充電電流の流れる向きを電流の向きとしている。

本実施の形態では、リチウムイオン二次電池の例を示すが、リチウムイオン二次電池に限定されず、二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。代表的には、リチウムコバルト複合酸化物（ＬｉＣｏＯ_２）や、リン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ_４）が挙げられる。

負極は、負極活物質層および負極集電体を有する。また、負極活物質層は、導電助剤およびバインダを有していてもよい。

負極活物質として、リチウムとの合金化・脱合金化反応により充放電反応を行うことが可能な元素を用いることができる。例えば、シリコン、スズ、ガリウム、アルミニウム、ゲルマニウム、鉛、アンチモン、ビスマス、銀、亜鉛、カドミウム、インジウム等のうち少なくとも一つを含む材料を用いることができる。このような元素は炭素と比べて容量が大きく、特にシリコンは理論容量が４２００ｍＡｈ／ｇと高い。

また、二次電池は、セパレータを有することが好ましい。セパレータとしては、例えば、紙をはじめとするセルロースを有する繊維、不織布、ガラス繊維、セラミックス、或いはナイロン（ポリアミド）、ビニロン（ポリビニルアルコール系繊維）、ポリエステル、アクリル、ポリオレフィン、ポリウレタンを用いた合成繊維等で形成されたものを用いることができる。

また、タイヤ３１６の回転による回生エネルギーは、ギア３０５を介してモータ３０４に送られ、モータコントローラ３０３やバッテリーコントローラ３０２から第２のバッテリ３１１に充電、または第１のバッテリ３０１に充電される。

また、第１のバッテリ３０１は主にモータ３０４を回転させることに使用されるが、ＤＣＤＣ回路３０６を介して４２Ｖ系の車載部品（電動パワステ３０７、ヒーター３０８、デフォッガ３０９など）に電力を供給する。後輪にリアモータを有している場合にも、第１のバッテリ３０１がリアモータを回転させることに使用される。

また、第２のバッテリ３１１は、ＤＣＤＣ回路３１０を介して１４Ｖ系の車載部品（オーディオ、パワーウィンドウ３１４、ランプ類３１５など）に電力を供給する。

また、第１のバッテリ３０１は、複数の二次電池で構成される。例えば、図８（Ａ）に示した円筒形の二次電池６００を用いる。図６（Ｂ）に示すように、円筒形の二次電池６００を、導電板６１３および導電板６１４の間に挟んでモジュール６１５を構成してもよい。図６（Ｂ）には二次電池間にスイッチを図示していない。複数の二次電池６００は、並列接続されていてもよいし、直列接続されていてもよいし、並列に接続された後、さらに直列に接続されていてもよい。複数の二次電池６００を有するモジュール６１５を構成することで、大きな電力を取り出すことができる。

車載の二次電池において、複数の二次電池からの電力を遮断するため、工具を使わずに高電圧を遮断できるサービスプラグまたはサーキットブレーカを有しており、第１のバッテリ３０１に設けられる。例えば、２個から１０個のセルを有する電池モジュールを４８個直接に接続する場合には、２４個目と２５個目の間にサービスプラグまたはサーキットブレーカを有している。

図７において、本発明の一態様である二次電池の充電状態推定装置を用いた車両を例示する。図７（Ａ）に示す自動車８４００の二次電池８０２４は、電気モーター８４０６を駆動するだけでなく、ヘッドライト８４０１やルームライト（図示せず）などの発光装置に電力を供給することができる。自動車８４００の二次電池８０２４は、図６（Ｂ）に示した円筒形の二次電池６００を、導電板６１３および導電板６１４の間に挟んでモジュール６１５としたものを用いてもよい。

図７（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する二次電池にプラグイン方式や非接触給電方式等により外部の充電設備から電力供給を受けて、充電することができる。図７（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された二次電池８０２４に、ケーブル８０２２を介して充電を行っている状態を示す。充電に際しては、充電方法やコネクターの規格等はＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）やコンボ等の所定の方式で適宜行えばよい。充電装置８０２１は、商用施設に設けられた充電ステーションでもよく、また家庭の電源であってもよい。例えば、プラグイン技術によって、外部からの電力供給により自動車８５００に搭載された二次電池８０２４を充電することができる。充電は、ＡＣＤＣコンバータ等の変換装置を介して、交流電力を直流電力に変換して行うことができる。

また、図示しないが、受電装置を車両に搭載し、地上の送電装置から電力を非接触で供給して充電することもできる。この非接触給電方式の場合には、道路や外壁に送電装置を組み込むことで、停車中に限らず走行中に充電を行うこともできる。また、この非接触給電の方式を利用して、車両どうしで電力の送受信を行ってもよい。さらに、車両の外装部に太陽電池を設け、停車時や走行時に二次電池の充電を行ってもよい。このような非接触での電力の供給には、電磁誘導方式や磁界共鳴方式を用いることができる。

また、図７（Ｃ）は、本発明の一態様の二次電池を用いた二輪車の一例である。図７（Ｃ）に示すスクータ８６００は、二次電池８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。二次電池８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。

また、図７（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、二次電池８６０２を収納することができる。二次電池８６０２は、座席下収納８６０４が小型であっても、座席下収納８６０４に収納することができる。

本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。

（実施の形態３）
複数の電池の場合、マルチプレクサからなるセレクターを用いる例を図９（Ａ）に示す。

セレクター５０４には各電池の観測電圧と、各電池の観測電流の値を入力する。そしてセレクターの出力はカルマンフィルタ５０２に入力されて、各電池の内部状態（ＳＯＣ、内部抵抗など）を算出する。算出されたデータは、ＣＰＵ５０１に入力される。カルマンフィルタ５０２で算出される予測誤差電圧が予め設定したしきい値を超えて異常と判断された時、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３がアクティブ状態となり、異常データを修正してカルマンフィルタ５０２に入力を行う。また、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３がアクティブ状態となったことの通知をＣＰＵ５０１に行う。

図９（Ａ）の構成とすることにより、多数のデータを順次にカルマンフィルタ５０２の処理を行うため、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３がＣＰＵ５０１よりも計算能力の低いＣＰＵでも異常発生における内部パラメータの修正を次の処理までに完了することが可能となる。

なお、セレクター５０４に接続される複数の二次電池が直列接続であれば、セレクター５０４への入力は１チャンネルでよい。

また、図９（Ｂ）は点線で囲まれたセレクター５０４、カルマンフィルタ５０２、及びＮｏｆｆ−ＣＰＵ５０３を１つのチップとした例を示している。一つのチップとすることで省スペース化、高集積化ができる。

また、図９（Ｃ）は点線で囲まれたセレクター５０４、カルマンフィルタ５０２、及びＮｏｆｆ−ＣＰＵ５０３、ＣＰＵ５０１を１つのチップとした例を示している。一つのチップとすることでさらに省スペース化、高集積化ができる。

本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。

（実施の形態４）
ＣＰＵ５０１は、コントローラ、プログラムカウンタ、パイプラインレジスタ、パイプラインレジスタ、レジスタファイルＡＬＵ（算術論理演算装置）、およびデータバスなどを有する。ＣＰＵとＰＭＵやキャッシュ等の周辺回路とのデータのやり取りは、データバスを介して行われる。

コントローラは、プログラムカウンタ、パイプラインレジスタ、パイプラインレジスタ、レジスタファイル、ＡＬＵ、データバスの動作を統括的に制御することで、入力されたアプリケーションなどのプログラムに含まれる命令をデコードし、実行する機能を有する。ＡＬＵは、四則演算、論理演算などの各種演算処理を行う機能を有する。プログラムカウンタは、次に実行する命令のアドレスを記憶する機能を有するレジスタである。パイプラインレジスタは、命令データを一時的に記憶する機能を有するレジスタである。レジスタファイルは、汎用レジスタを含む複数のレジスタを有しており、メインメモリから読み出されたデータ、またはＡＬＵの演算処理の結果得られたデータ、などを記憶することができる。パイプラインレジスタは、ＡＬＵの演算処理に利用するデータ、またはＡＬＵの演算処理により得られたデータなどを一時的に記憶する機能を有するレジスタである。

ＰＭＵは、パワーゲーティング、クロックゲーティングを制御する機能を有する。ＰＭＵは外部クロック信号からゲーティドクロック信号（ＧＣＬＫ）を生成する。信号ＧＣＬＫは、ＣＰＵ、キャッシュメモリに入力される。ＰＭＵは、パワーゲーティング（ＰＧ）制御信号を生成する機能を有する。ＰＧ制御信号は、バックアップ回路を制御する信号、パワースイッチを制御する信号を含む。バックアップ回路制御信号はバッファ回路に入力される。パワースイッチにより、ＣＰＵへのＶＤＤの供給が制御され、パワースイッチにより、キャッシュメモリへのＶＤＤの供給が制御される。キャッシュメモリは、使用頻度の高いデータを一時的に記憶しておく機能を有する記憶装置である。

ＣＰＵ５０１よりも計算能力の低いＣＰＵであるＮｏｆｆ−ＣＰＵ５０３を用いる場合、Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３の一部にはＯＳトランジスタを用いることが好ましい。ＯＳトランジスタとは、チャネル形成領域が金属酸化物で形成されているトランジスタを指している。Ｓｉトランジスタと異なり、ＯＳトランジスタのオフ電流特性は温度依存性が低い。高温環境下であっても、ＯＳトランジスタのオフ電流は室温とほとんど変化しない。ＯＳトランジスタで構成されたバックアップ回路およびメモリセルは、高温環境下でもデータを消失しない。そのため、高温環境下で用いられるプロセッサに好適である。

ＩＣの消費電力は大きく分けると、動作時の消費電力（ダイナミック電力）と、動作していない時（スタンバイ時）の消費電力（スタティック電力）との２つになる。高性能化のため動作周波数を高めることで、ダイナミック電力が増大する。スタティック電力の大部分はトランジスタのリーク電流によって消費される電力である。リーク電流には、サブシュレッショルド・リーク電流、ゲート・トンネル・リーク電流、ゲート誘導ドレインリーク（ＧＩＤＬ：Ｇａｔｅ‐ｉｎｄｕｃｅｄ ｄｒａｉｎ ｌｅａｋａｇｅ）電流、ジャンクション・トンネル・リーク電流がある。これらのリーク電流は、トランジスタの微細化によって増大するので、消費電力の増大が、ＩＣの高性能化や高集積化の大きな壁となっている。

消費電力低減のため、パワーゲーティングやクロックゲーティングにより、動作させる必要のない回路を停止させることが行われている。パワーゲーティングでは電源供給を停止するため、スタンバイ電力を無くす効果がある。ＣＰＵでパワーゲーティングを可能とするには、レジスタやキャッシュの記憶内容を不揮発性メモリにバックアップすることが必要となる。

Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３のトランジスタの少なくとも一部にＯＳトランジスタを用いることができる。ＯＳトランジスタに用いることができる金属酸化物の構成について以下に説明する。

＜金属酸化物の構成＞
明細書等において、ＣＡＡＣ（ｃ−ａｘｉｓ ａｌｉｇｎｅｄ ｃｒｙｓｔａｌ）、及びＣＡＣ（Ｃｌｏｕｄ−Ａｌｉｇｎｅｄ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ）と記載する場合がある。なお、ＣＡＡＣは結晶構造の一例を表し、ＣＡＣは機能、または材料の構成の一例を表す。

ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅとは、材料の一部では導電性の機能と、材料の一部では絶縁性の機能とを有し、材料の全体では半導体としての機能を有する。なお、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅを、トランジスタの活性層に用いる場合、導電性の機能は、キャリアとなる電子（またはホール）を流す機能であり、絶縁性の機能は、キャリアとなる電子を流さない機能である。導電性の機能と、絶縁性の機能とを、それぞれ相補的に作用させることで、スイッチングさせる機能（Ｏｎ／Ｏｆｆさせる機能）をＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅに付与することができる。ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅにおいて、それぞれの機能を分離させることで、双方の機能を最大限に高めることができる。

また、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅは、導電性領域、及び絶縁性領域を有する。導電性領域は、上述の導電性の機能を有し、絶縁性領域は、上述の絶縁性の機能を有する。また、材料中において、導電性領域と、絶縁性領域とは、ナノ粒子レベルで分離している場合がある。また、導電性領域と、絶縁性領域とは、それぞれ材料中に偏在する場合がある。また、導電性領域は、周辺がぼけてクラウド状に連結して観察される場合がある。

また、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅにおいて、導電性領域と、絶縁性領域とは、それぞれ０．５ｎｍ以上１０ｎｍ以下、好ましくは０．５ｎｍ以上３ｎｍ以下のサイズで材料中に分散している場合がある。

また、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅは、異なるバンドギャップを有する成分により構成される。例えば、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅは、絶縁性領域に起因するワイドギャップを有する成分と、導電性領域に起因するナローギャップを有する成分と、により構成される。当該構成の場合、キャリアを流す際に、ナローギャップを有する成分において、主にキャリアが流れる。また、ナローギャップを有する成分が、ワイドギャップを有する成分に相補的に作用し、ナローギャップを有する成分に連動してワイドギャップを有する成分にもキャリアが流れる。このため、上記ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅをトランジスタのチャネル形成領域に用いる場合、トランジスタのオン状態において高い電流駆動力、つまり大きなオン電流、及び高い電界効果移動度を得ることができる。

すなわち、ＣＡＣ−ＯＳまたはＣＡＣ−ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅは、マトリックス複合材（ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ）、または金属マトリックス複合材（ｍｅｔａｌ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ）と呼称することもできる。

＜金属酸化物の構造＞
酸化物半導体は、単結晶酸化物半導体と、それ以外の非単結晶酸化物半導体と、に分けられる。非単結晶酸化物半導体としては、例えば、ＣＡＡＣ−ＯＳ（ｃ−ａｘｉｓ ａｌｉｇｎｅｄ ｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、多結晶酸化物半導体、ｎｃ−ＯＳ（ｎａｎｏｃｒｙｓｔａｌｌｉｎｅ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、擬似非晶質酸化物半導体（ａ−ｌｉｋｅ ＯＳ：ａｍｏｒｐｈｏｕｓ−ｌｉｋｅ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）および非晶質酸化物半導体などがある。

ＣＡＡＣ−ＯＳは、ｃ軸配向性を有し、かつａ−ｂ面方向において複数のナノ結晶が連結し、歪みを有した結晶構造となっている。なお、歪みとは、複数のナノ結晶が連結する領域において、格子配列の揃った領域と、別の格子配列の揃った領域と、の間で格子配列の向きが変化している箇所を指す。

ナノ結晶は、六角形を基本とするが、正六角形状とは限らず、非正六角形状である場合がある。また、歪みにおいて、五角形、および七角形などの格子配列を有する場合がある。なお、ＣＡＡＣ−ＯＳにおいて、歪み近傍においても、明確な結晶粒界（グレインバウンダリーともいう）を確認することはできない。即ち、格子配列の歪みによって、結晶粒界の形成が抑制されていることがわかる。これは、ＣＡＡＣ−ＯＳが、ａ−ｂ面方向において酸素原子の配列が稠密でないことや、金属元素が置換することで原子間の結合距離が変化することなどによって、歪みを許容することができるためと考えられる。

また、ＣＡＡＣ−ＯＳは、インジウム、および酸素を有する層（以下、Ｉｎ層）と、元素Ｍ、亜鉛、および酸素を有する層（以下、（Ｍ，Ｚｎ）層）とが積層した、層状の結晶構造（層状構造ともいう）を有する傾向がある。なお、インジウムと元素Ｍは、互いに置換可能であり、（Ｍ，Ｚｎ）層の元素Ｍがインジウムと置換した場合、（Ｉｎ，Ｍ，Ｚｎ）層と表すこともできる。また、Ｉｎ層のインジウムが元素Ｍと置換した場合、（Ｉｎ，Ｍ）層と表すこともできる。

ＣＡＡＣ−ＯＳは結晶性の高い酸化物半導体である。一方、ＣＡＡＣ−ＯＳは、明確な結晶粒界を確認することはできないため、結晶粒界に起因する電子移動度の低下が起こりにくいといえる。また、酸化物半導体の結晶性は不純物の混入や欠陥の生成などによって低下する場合があるため、ＣＡＡＣ−ＯＳは不純物や欠陥（酸素欠損など）の少ない酸化物半導体ともいえる。従って、ＣＡＡＣ−ＯＳを有する酸化物半導体は、物理的性質が安定する。そのため、ＣＡＡＣ−ＯＳを有する酸化物半導体は熱に強く、信頼性が高い。また、ＣＡＡＣ−ＯＳは、製造工程における高い温度（所謂サーマルバジェット）に対しても安定である。したがって、ＯＸトランジスタにＣＡＡＣ−ＯＳを用いると、製造工程の自由度を広げることが可能となる。

ｎｃ−ＯＳは、微小な領域（例えば、１ｎｍ以上１０ｎｍ以下の領域、特に１ｎｍ以上３ｎｍ以下の領域）において原子配列に周期性を有する。また、ｎｃ−ＯＳは、異なるナノ結晶間で結晶方位に規則性が見られない。そのため、膜全体で配向性が見られない。したがって、ｎｃ−ＯＳは、分析方法によっては、ａ−ｌｉｋｅ ＯＳや非晶質酸化物半導体と区別が付かない場合がある。

ａ−ｌｉｋｅ ＯＳは、ｎｃ−ＯＳと非晶質酸化物半導体との間の構造を有する酸化物半導体である。ａ−ｌｉｋｅ ＯＳは、鬆または低密度領域を有する。即ち、ａ−ｌｉｋｅ ＯＳは、ｎｃ−ＯＳおよびＣＡＡＣ−ＯＳと比べて、結晶性が低い。

酸化物半導体は、多様な構造をとり、それぞれが異なる特性を有する。本発明の一態様の酸化物半導体は、非晶質酸化物半導体、多結晶酸化物半導体、ａ−ｌｉｋｅ ＯＳ、ｎｃ−ＯＳ、ＣＡＡＣ−ＯＳのうち、二種以上を有していてもよい。

＜酸化物半導体を有するトランジスタ＞
続いて、上記酸化物半導体をトランジスタに用いる場合について説明する。

なお、上記酸化物半導体をトランジスタに用いることで、高い電界効果移動度のトランジスタを実現することができる。また、信頼性の高いトランジスタを実現することができる。

また、トランジスタには、キャリア密度の低い酸化物半導体を用いることが好ましい。酸化物半導体膜のキャリア密度を低くする場合においては、酸化物半導体膜中の不純物濃度を低くし、欠陥準位密度を低くすればよい。本明細書等において、不純物濃度が低く、欠陥準位密度の低いことを高純度真性または実質的に高純度真性と言う。例えば、酸化物半導体は、キャリア密度が８×１０^１１／ｃｍ^３未満、好ましくは１×１０^１１／ｃｍ^３未満、さらに好ましくは１×１０^１０／ｃｍ^３未満であり、１×１０^−９／ｃｍ^３以上とすればよい。

また、高純度真性または実質的に高純度真性である酸化物半導体膜は、欠陥準位密度が低いため、トラップ準位密度も低くなる場合がある。

また、酸化物半導体のトラップ準位に捕獲された電荷は、消失するまでに要する時間が長く、あたかも固定電荷のように振る舞うことがある。そのため、トラップ準位密度の高い酸化物半導体にチャネル形成領域が形成されるトランジスタは、電気特性が不安定となる場合がある。

従って、トランジスタの電気特性を安定にするためには、酸化物半導体中の不純物濃度を低減することが有効である。また、酸化物半導体中の不純物濃度を低減するためには、近接する膜中の不純物濃度も低減することが好ましい。不純物としては、水素、窒素、アルカリ金属、アルカリ土類金属、鉄、ニッケル、シリコン等がある。

＜不純物＞
ここで、酸化物半導体中における各不純物の影響について説明する。

酸化物半導体において、第１４族元素の一つであるシリコンや炭素が含まれると、酸化物半導体において欠陥準位が形成される。このため、酸化物半導体におけるシリコンや炭素の濃度と、酸化物半導体との界面近傍のシリコンや炭素の濃度（二次イオン質量分析法（ＳＩＭＳ：Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｉｏｎ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）により得られる濃度）を、２×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下、好ましくは２×１０^１７ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下とする。

また、酸化物半導体にアルカリ金属またはアルカリ土類金属が含まれると、欠陥準位を形成し、キャリアを生成する場合がある。従って、アルカリ金属またはアルカリ土類金属が含まれている酸化物半導体を用いたトランジスタはノーマリーオン特性となりやすい。このため、酸化物半導体中のアルカリ金属またはアルカリ土類金属の濃度を低減することが好ましい。具体的には、ＳＩＭＳにより得られる酸化物半導体中のアルカリ金属またはアルカリ土類金属の濃度を、１×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下、好ましくは２×１０^１６ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下にする。

また、酸化物半導体において、窒素が含まれると、キャリアである電子が生じ、キャリア密度が増加し、ｎ型化しやすい。この結果、窒素が含まれている酸化物半導体を半導体に用いたトランジスタはノーマリーオン特性となりやすい。従って、該酸化物半導体において、窒素はできる限り低減されていることが好ましい、例えば、酸化物半導体中の窒素濃度は、ＳＩＭＳにおいて、５×１０^１９ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３未満、好ましくは５×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下、より好ましくは１×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下、さらに好ましくは５×１０^１７ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３以下とする。

また、酸化物半導体に含まれる水素は、金属原子と結合する酸素と反応して水になるため、酸素欠損を形成する場合がある。該酸素欠損に水素が入ることで、キャリアである電子が生成される場合がある。また、水素の一部が金属原子と結合する酸素と結合して、キャリアである電子を生成することがある。従って、水素が含まれている酸化物半導体を用いたトランジスタはノーマリーオン特性となりやすい。このため、酸化物半導体中の水素はできる限り低減されていることが好ましい。具体的には、酸化物半導体において、ＳＩＭＳにより得られる水素濃度を、１×１０^２０ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３未満、好ましくは１×１０^１９ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３未満、より好ましくは５×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３未満、さらに好ましくは１×１０^１８ａｔｏｍｓ／ｃｍ^３未満とする。

不純物が十分に低減された酸化物半導体をトランジスタのチャネル形成領域に用いることで、安定した電気特性を付与することができる。

なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。

５０１：ＣＰＵ
５０２：カルマンフィルタ
５０３：Ｎｏｆｆ−ＣＰＵ５０３
５０４：セレクター

Claims (6)

1. 二次電池に連結された前記二次電池の充電状態を推定する計算ユニットを有する二次電池の管理システムであり、
   第１の観測値となる二次電池の電圧値を検出する検出手段と、
   第２の観測値となる二次電池の電流値を検出する検出手段と、
   前記第１及び前記第２の観測値を基に定期的に第１のＣＰＵに計算結果を出力する計算ユニットと、を有し、
   前記計算ユニットの一部は、前記第１の観測値と事前状態推定値の差を基に突発的に第１のＣＰＵに異常を通知し、異常の検出時点から異常の通知時点までの期間以外は非アクティブ状態とすることを特徴とする二次電池の管理システム。
2. 請求項１において、前記計算ユニットは、
   回帰モデルを用いて事前状態推定値を算出し、前記第１の観測値と事前状態推定値の差である予測誤差電圧Ｖｄを算出するＦＰＧＡを含み、
   前記計算ユニットの一部は、前記予測誤差電圧Ｖｄの値が、予め設定したしきい値を越える場合に異常値と判定してアクティブ状態とし、前記予測誤差電圧Ｖｄの異常値を修正する指示を前記ＦＰＧＡに行い、且つ、前記第１のＣＰＵに異常を通知する第２のＣＰＵを含む二次電池の管理システム。
3. 請求項２において、前記第２のＣＰＵは、前記ＦＰＧＡから出力された前記予測誤差電圧Ｖｄのデータが、予め設定したしきい値を越えない場合に非アクティブ状態とする二次電池の管理システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一において、前記計算結果は、二次電池の内部抵抗または二次電池の充電率である二次電池の管理システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一において、
   前記第１のＣＰＵは、前記第１のＣＰＵのソフトウエアコードを実行する第１ハードウエアユニットであり、
   前記計算ユニットは、ＦＰＧＡの計算過程または計算命令を組み入れた第２ハードウエアユニットである二次電池の管理システム。
6. 請求項１乃至５のいずれか一において、前記計算ユニットは、住宅または工場を含む建物、発電装置と接続された電力貯蔵施設、電気自動車のいずれか一に搭載する二次電池の管理システム。

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