JP7466155B2 - 二次電池の制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、例えばリチウムイオン二次電池等の二次電池の制御装置及びその制御方法、並びに前記２次電池を備える電子機器に関する。
例えばリチウムイオン二次電池等の二次電池は、充放電の繰り返しにより劣化して満充電容量（実容量）が減少するという問題がある。このため、二次電池の満充電容量及びその特性を推定する技術が知られている。ここで、以下で用いる用語及びその略語を定義する。
ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）：開放電圧（ｍＶ）
ＳＯＣ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）：充電量（ｍＡｈ）
ＲＳＯＣ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）：残容量（％）
ＦＣＣ（Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ）：満充電容量（ｍＡｈ）
これまでの二次電池の容量補正として例えば以下の方法がある。
（１）二次電池の較正
二次電池をいったん満充電にした後、完全に放電させることで、二次電池の満充電容量を補正する。この方法は高精度だが、所定時間で二次電池を使用する電子機器（パーソナルコンピュータなど）が使用できなくなるため、実施頻度が少ない。
（２）２点間ＯＣＶ補正（例えば、特許文献１参照）
従来例の二次電池容量補正技術では、２点のＯＣＶデータとその間の充放電量から二次電池の満充電容量を補正する。具体的には、以下の処理を行う。
（ステップＳＳ１）充放電せず１時間以上経過したときの開放電圧ＯＣＶ１（ｍＶ）を取得し、ユーザーが使用している間の二次電池の充放電量ΔＱ（ｍＡｈ）を計測しておく。
（ステップＳＳ２）次回１時間以上充放電していないときの開放電圧ＯＣＶ２（ｍＶ）を取得する。
（ステップＳＳ３）取得したＯＣＶデータと、二次電池パック固有のＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性から、満充電容量を求める。
特開２０１８－１６９２３８号公報
一般には、二次電池のＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性からＯＣＶを取得した時点でのＲＳＯＣを求める。特に、二次電池が劣化し、満充電容量が減少しているのに、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性の補正をしないときは、例えば満充電容量（残量）の飛び推定が発生する。具体的には、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性は容量や温度の変化に対しての変化は比較的少ないが、少しでも特性がずれると、データを取得する２点で計算が大きくばらつくという問題点があった。
本開示の目的は、従来例に係る２点間ＯＣＶ補正方法に比較して高い精度で、二次電池の満充電容量を補正することができる二次電池の制御装置を提供することにある。
本開示にかかる二次電池の制御装置は、
二次電池の残容量に対する開放電圧に係る電池特性を補正するように制御する制御部を備える二次電池の制御装置であって、
前記制御部は、前記二次電池への充電中に前記電池特性において複数の開放電圧のデータを取得し、
前記制御部は、前記二次電池を満充電するときに、前記複数の開放電圧のデータのうちの少なくとも一部の組み合わせのデータ対のそれぞれにおいて各データ対間で前記開放電圧の補正を行い、
前記制御部は、前記各データ対間で前記開放電圧の補正を行って計算した満充電容量を、前記各データ対間での対応する各残容量の差で加重平均して補正する。
本開示における二次電池の制御装置によれば、従来例に係る２点間ＯＣＶ補正方法に比較して高い精度で、二次電池の満充電容量を補正することができる。
実施の形態に係るリチウムイオン二次電池を搭載した電子機器の外観図 図１の電子機器の機能構成例を示すブロック図 図２のリチウムイオン二次電池の構成例を示すブロック図 図３のＯＣＶ予測部の構成例を示すブロック図 図３の電池特性計算部により実行される電池容量補正処理を有する電池特性計算処理を示すフローチャート 図５のステップＳ１のサブルーチンである電池充電時のＯＣＶ予測処理を示すフローチャート 実施の形態の電池容量補正処理を示す、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性を示すグラフ
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
（実施の形態）
図１は、リチウムイオン二次電池を搭載した電子機器の外観図である。
図１において、パーソナルコンピュータ１００は、動作するためにリチウムイオン二次電池（図１において図示せず。図２及び図３の３００）を搭載している。リチウムイオン二次電池は例えば、キーボード１０１の裏側にあたる底面、あるいはキーボード１０１とディスプレイ１０２との接合部分の底面後側等に、格納される。
本開示では、リチウムイオン二次電池を搭載した電子機器として、パーソナルコンピュータを例として示す。しかし、本開示はこれに限定されるものではない。リチウムイオン二次電池等の二次電池を搭載して動作する電子機器であれば、例えばスマートホン、携帯電話、タブレット等の電子機器などの他のものであってもよい。
図２は、本実施の形態にかかるリチウムイオン二次電池を搭載した電子機器の機能構成例を示すブロック図である。図２において、パーソナルコンピュータ１００は、本体部２００とリチウムイオン二次電池３００とを備える。本体部２００は、電源端子２０１と、制御部２０２と、負荷回路２０３と、を備える。
図２において、電源端子２０１は、外部から電力が供給される際に電源線等が接続される端子である。ここから供給される電力を利用してリチウムイオン二次電池３００は充電を行う。制御部２０２は、パーソナルコンピュータ１００の負荷回路２０３、その他のハードウェア等を制御する。特に本実施の形態ではリチウムイオン二次電池３００を制御部２０２が制御する。制御部２０２は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）や専用ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等により構成することができる。また、制御部２０２は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等により構成することができる。
負荷回路２０３は、電源端子２０１から入力された電力、あるいは、リチウムイオン二次電池３００から供給される電力により動作する電気回路である。パーソナルコンピュータ１００の場合は、ＣＰＵ、メモリ、ディスプレイ等一般的なコンピュータを構成する各種デバイスがこれに該当する。
リチウムイオン二次電池３００は、内部にリチウムイオン二次電池のセルを一つ又は複数備えている。これらのセルに充電、及び放電をさせることで本体部２００からの電力を蓄積する、あるいは本体部２００へ電力を供給することを可能とする。リチウムイオン二次電池３００は、本体部２００に、プラス接続端子及びマイナス接続端子（電源接続端子）、及びデータ通信端子で電気的に接続される。
図３は、図２のリチウムイオン二次電池３００の構成図である。リチウムイオン二次電池３００は、電池セルブロック３１０と、制御モジュール３２０とを備える。
図３において、電池セルブロック３１０は、リチウムイオンを電解質とする充電が可能な電池セルを備える。電池セルブロック３１０は、リチウムイオン二次電池に求められる性能に応じて、１個あるいは複数個の電池セルを備える。
制御モジュール３２０は、電池セルブロック３１０への充電や放電を制御する。制御モジュール３２０は、プラス端子３２１、マイナス端子３２２、データ端子３２３、電流検出抵抗３２４、充電スイッチ３２５、放電スイッチ３２６、ヒューズ３２７、スイッチ３２８、電池制御部３２９、保護回路３３０、第１の温度センサ３３１、及び第２の温度センサ３３２を備える。
プラス端子３２１、マイナス端子３２２は、本体部２００からリチウムイオン二次電池３００へ充電する際、あるいはリチウムイオン二次電池３００から本体部２００へ放電する際に電気的に接続される端子である。リチウムイオン二次電池３００は、本体部２００との間で直流電力の授受を行う。データ端子３２３は、本体部２００とリチウムイオン二次電池３００とが通信を行う際に用いられる端子である。より具体的には本体部２００の制御部２０２とリチウムイオン二次電池３００の電池制御部３２９とが、この端子を介してデータやコマンド等を送受信する。
電流検出抵抗３２４は、リチウムイオン二次電池３００から放電される電力の電流、あるいはリチウムイオン二次電池３００へ充電する際の電力の電流を検出するために利用される電気抵抗である。この両端の電圧差を電池制御部３２９が計測し、電流値を算出する。
充電スイッチ３２５及び放電スイッチ３２６はそれぞれ電池セルブロック３１０を制御するために使用されるスイッチである。これらのスイッチは電池制御部３２９により制御される。
電池セルブロック３１０へ電力を充電している際に、電池制御部３２９は、電池セルブロック３１０を構成する電池セルが過電圧の状態や過放電の状態となるのを抑制するために、充電スイッチ３２５及び放電スイッチ３２６を制御する。これらのスイッチは例えばＭＯＳＦＥＴ等により実現される。
ヒューズ３２７は、電池セルブロック３１０を過電流あるいは過充電（過電圧）から保護する目的で備えられている。保護回路３３０は、電池セルブロック３１０への過電流や過電圧等を検出すると、スイッチ３２８を通電させてヒューズ３２７の抵抗へ電流を流す。ヒューズ３２７の抵抗は電流による発熱でヒューズ３２７を溶断させる。これにより電池セルブロック３１０を電気的に切り離し、過電流あるいは過電圧から保護している。
電池制御部３２９は、リチウムイオン二次電池３００全体を制御する。電池制御部３２９はデータ端子３２３を介して本体部２００の制御部２０２と通信を行う。電池制御部３２９は、電流検出抵抗３２４の両端から取得した電圧差に基づいて電流値を算出する。電池制御部３２９は充電スイッチ３２５や放電スイッチ３２６の制御も行う。電池制御部３２９は、第１の温度センサ３３１や第２の温度センサ３３２から温度情報も取得する。電流や温度だけでなく、電池制御部３２９は、電池セルブロック３１０の電圧も計測する。なお、電池セルブロック３１０が複数の電池セルにより直列接続で構成されている場合、全体としての電圧だけでなく、全ての電池セルの電圧を個別に計測する。
電池制御部３２９は、不揮発性の記憶媒体（図示せず）に接続されている。これらは例えばＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＮＡＮＤ型フラッシュメモリ等で実現することができる。電池制御部３２９は、算出した電流値、取得した温度情報、及び電池セルブロック３１０の電圧値を、必要に応じてこれらの記憶媒体へ記録・保持する。また、電池制御部３２９は、制御部２０２から指示された情報をこの記憶媒体に記録する。
保護回路３３０は、電池セルブロック３１０を保護する目的で備えられている。保護回路３３０は、電池制御部３２９が充電スイッチ３２５及び放電スイッチ３２６を制御しているにもかかわらず電池セルブロック３１０の異常等が検出された場合に、スイッチ３２８をＯＮにし、これによりヒューズ３２７を溶断させる。
なお、電池制御部３２９及び保護回路３３０は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）や専用ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等により実現（構成）することができる。また、電池制御部３２９及び保護回路３３０は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等により実現することができる。
電池制御部３２９に接続される不揮発性の記憶媒体は、電池制御部３２９とは独立して設けられてもよいし、電池制御部３２９の内部に設けられてもよい。
第１の温度センサ３３１は、充電スイッチ３２５や放電スイッチ３２６の温度を計測する。第２の温度センサ３３２は、電池セルブロック３１０の温度を計測する。電池セルブロック３１０が複数の電池セルから構成されている場合、第２の温度センサ３３２は、それぞれの電池セルの温度を計測できるように構成されてもよい。
電池制御部３２９はさらに、ＯＣＶ予測部３４１を有する電池特性計算部３４０と、電池特性を格納する電池特性メモリ３４２とを備えたことを特徴とする。ここで、電池特性計算部３４０は、図６の電池充電時のＯＣＶ予測処理を用いて、図５の電池容量補正処理を有する電池特性計算処理を実行し、ここで、多点のＯＣＶデータを組み合わせて、２点間ＯＣＶ補正を複数回行い、その平均値を取ることで、上記の従来技術の課題で説明したＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性での２点の計算でのばらつきを小さくする。
図４は図３のＯＣＶ予測部３４１の構成例を示すブロック図である。
図４において、ＯＣＶ予測部３４１は、いわゆる人工知能（ＡＩ）を形成する３層パーセプトロン４００等のニューラルネットで構成される。当該３層パーセプトロン４００は、１１個の入力層１０－１～１０－１１（総称して，符号１０を付す）と。３個の中間層２０－１～２０－３（総称して，符号２０を付す）と、１個の出力層３０とを備えて構成される。各入力層１０はすべて各中間層２０に接続され、各中間層２０はすべて出力層３０に接続される。
３層パーセプトロン４００の学習時において、各入力層１０には入力項目Ａ１～Ａ１１の学習データが入力され、出力層３０には出力項目Ｂ１の学習結果データが設定されて、当該３層パーセプトロン４００が学習される。次いで、動作時には、各入力層１０には入力項目Ａ１～Ａ１１に入力項目Ａ１～Ａ１１の各検出データを入力することで、出力項目Ｂ１を得ることができる。ここで、入力項目Ａ１～Ａ１１及び出力項目Ｂ１の一例は以下の通りである。
Ａ１～Ａ１０：後述する図６のステップＳ１４における電圧変動値；
Ａ１１：第２の温度センサ３３２により検出された電池温度；
Ｂ１：ＯＣＶ（Ｖ）。
図４の図３のＯＣＶ予測部３４１の構成は一例であって、種々のパーセプトロン等のニューラルネットワーク等で構成可能である。なお、ニューラルネットワークに代えて、機械学習の一種であるサポートベクターマシンを利用し、もしくは、収集データの分布に基づいて線形近似による予測計算等でも実現できる。
図５は図３の電池特性計算部により実行される電池容量補正処理を有する電池特性計算処理を示すフローチャートである。
図５のステップＳ１において、二次電池を含む電池セルブロック３１０を充電する充電時において、複数Ｎ点のＯＣＶデータを「３層パーセプトロン４００を用いたＯＣＶ予測処理」（図６のＳ１０）を用いて取得し、満充電まで電池セルブロック３１０を充電する。
次いで、ステップＳ２において、取得した複数Ｎ点のＯＣＶデータのうち、当該複数Ｎ点を各２個ずつ選択したすべての組み合わせ（好ましくは、すべての組み合わせであるが、本開示は少なくとも一部の組み合わせであってもよい）に係る各２点のＯＣＶデータ対（図７参照）に基づいて、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性（以下、電池特性という）のＯＣＶ補正を複数回実行する。さらに、ステップＳ３において、前記の複数回の電池特性のＯＣＶ補正により求めた各ＦＣＣｘを用いて、例えば次式で加重平均して補正することで、２点間ＯＣＶ補正で求めた複数のＦＣＣｘを平均化して測定箇所のバラツキを小さくするために電池特性を推定して計算する。
ＦＣＣ
＝（ΣＦＣＣｘ×｜ＲＳＯＣｍ－ＲＳＯＣｎ｜）／Σ｜ＲＳＯＣｍ－ＲＳＯＣｎ｜
（２）
ここで、ｍ，ｎ＝１，２，…，Ｎで、ｍ≠ｎである。ＮはＯＣＶデータの最大個数である。なお、ここでは、２点間ＯＣＶ補正で求めた複数のＦＣＣｘに対して加重平均を行っているが、例えば単純平均など、バラツキのあるデータから確からしい値を求める方法等を用いる所定の統計的な処理を行ってもよい。
次いで、ステップＳ４において、計算された電池特性を電池特性メモリ３４２に格納して当該電池特性計算処理を終了する。
図６は図５のステップＳ１のサブルーチンである電池充電時のＯＣＶ予測処理を示すフローチャートである。
図６のステップＳ１１において、電池セルブロック３１０を充電し、ステップＳ１２において充電開始から所定時間経過してＯＣＶが求めたい残容量であるか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ１３に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１１に進む。ここで、ステップＳ１２の所定時間は、個々の電池特性等により決定される時間であって、例えば、３０秒、１分、３分、５分又は１０分等である。
ステップＳ１３において充電を停止させ、ステップＳ１４において，当該停止前後間のＯＣＶにおける、例えば５秒などの所定時間間隔での複数の電圧変動値、及び第２の温度センサ３３２により検出された温度を検出する。
次いで、ステップＳ１５において、前記複数の電圧変動値と温度に基づいて、図４の３層パーセプトロン４００を用いてＯＣＶを予測して電池特性メモリ３４２に格納し、ステップＳ１６において充電を開始し、メインルーチンに戻る。
図７は実施の形態の電池容量補正処理を示す、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性を示すグラフである。図７において、Ｐ１～Ｐ１０は、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性上の、図５のステップＳ２の各ＯＣＶデータを示す。また、図７において、１０点のＯＣＶデータのうち、当該１０点を各２個ずつ選択した一部の組み合わせに係る各２点のＯＣＶデータ（図７参照）に基づいて、ＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性（電池特性）のＯＣＶ補正を複数回実行することを示している。
以上の図５及び図６の補正処理では、以下の特有の効果を有する。
（１）決まった残容量で充電を停止できる。
（２）放電時に比べて、電圧変動のバリエーションが少ない。
（３）これにより、従来例に係る２点間ＯＣＶ補正方法に比較して高い精度で、二次電池の満充電容量を補正することができる。
（変形例）
以上の実施の形態において、ＯＣＶ予測部３４１及び電池特性メモリ３４２を有する電池制御部３２９を制御モジュール３２０内に備えているが、本開示はこれに限らず、図２の制御部２０２に備えてもよい。
本発明者らの実験では、図４の３層パーセプトロン４００に対して、データセット数３７５、学習セット数３００、評価セット数７５の実験データを用いて学習及び評価を行ったところ、二次電池の１セル当たり平均誤差４．４３ｍＶ、最大誤差１５ｍＶ、標準偏差３．５６ｍＶを得た。
なお、人工知能を組み込む上でもパラメータのデータサイズ等の制約を考慮し、図３のパーセプトロンとして簡単なものを効率的に使用することが好ましい。
また、補正処理での計算誤差を小さくするためにＦＣＣの計算には以下のデータしか使用しないことが好ましい。
｜ＲＳＯＣｍ－ＲＳＯＣｎ｜＞所定値（例えば２０％） （３）
さらに、ＯＣＶが小さい領域では個体差が大きいので残容量の所定値（例えば５０％）以上のみを使用することが好ましい。
またさらに、低温時はＲＳＯＣ－ＯＣＶ特性が変わるため、二次電池の温度の下限を所定温度（例えば１０゜Ｃ）とすることが好ましい。
本開示で説明した技術は、例えばリチウムイオン二次電池等の二次電池を利用する、例えばパーソナルコンピュータ、スマートホン、携帯電話、タブレット等の電子機器などで産業上利用することが可能である。
１０，１０－１～１０－１１ 入力層
２０，２０－１～２０－３ 中間層
３０ 出力層
１００ パーソナルコンピュータ
１０１ キーボード
１０２ ディスプレイ
２００ 本体部
２０１ 電源端子
２０２ 制御部
２０３ 負荷回路
３００ リチウムイオン二次電池
３１０ 電池セルブロック
３２０ 制御モジュール
３２１ プラス端子
３２２ マイナス端子
３２３ データ端子
３２４ 電流検出抵抗
３２５ 充電スイッチ
３２６ 放電スイッチ
３２７ ヒューズ
３２８ スイッチ
３２９ 電池制御部
３３０ 保護回路
３３１ 第１の温度センサ
３３２ 第２の温度センサ
３４０ 電池特性計算部
３４１ ＯＣＶ予測部
３４２ 電池特性メモリ
４００ ３層パーセプトロン

Claims (9)

  1. 二次電池の残容量に対する開放電圧に係る電池特性を補正する制御部を備える二次電池の制御装置であって、
    前記制御部は、前記二次電池への充電中に前記電池特性において複数の開放電圧のデータを取得し、
    前記制御部は、前記二次電池を満充電するときに、前記複数の開放電圧のデータのうちの少なくとも一部の組み合わせのデータ対のそれぞれにおいて各データ対間で前記開放電圧の補正を行い、
    前記制御部は、前記各データ対間で前記開放電圧の補正を行って計算した満充電容量を、前記各データ対間での対応する各残容量の差で加重平均して補正する
    二次電池の制御装置。
  2. 前記制御部は、前記二次電池への充電中に前記電池特性において複数の開放電圧のデータを取得することは、前記二次電池への充電中に所定時間、当該充電を停止させ、当該停止前後の間の所定時間間隔での開放電圧の複数の電圧変動値と、前記二次電池の温度とに基づいて、前記二次電池の開放電圧を予測することで取得する
    請求項１記載の二次電池の制御装置。
  3. 前記制御部は、前記開放電圧の複数の電圧変動値と、前記二次電池の温度とを入力とし、前記開放電圧を出力するニューラルネットワークを所定の学習セットを用いて学習した後、当該学習後のニューラルネットワークを用いて前記二次電池の開放電圧を予測する
    請求項２記載の二次電池の制御装置。
  4. 前記ニューラルネットワークは、３層パーセプトロンである
    請求項３記載の二次電池の制御装置。
  5. 請求項１～４のうちのいずれか１つに記載の二次電池の制御装置を備える
    電子機器。
  6. 二次電池の残容量に対する開放電圧に係る電池特性を補正する制御部を備える二次電池の制御装置により実行される制御方法であって、
    前記制御部が、前記二次電池への充電中に前記電池特性において複数の開放電圧のデータを取得するステップと、
    前記制御部が、前記二次電池を満充電するときに、前記複数の開放電圧のデータのうちの少なくとも一部の組み合わせのデータ対のそれぞれにおいて各データ対間で前記開放電圧の補正を行うステップと、
    前記制御部が、前記各データ対間で前記開放電圧の補正を行って計算した満充電容量を、前記各データ対間での対応する各残容量の差で加重平均して補正するステップと
    を含む二次電池の制御方法。
  7. 前記二次電池への充電中に前記電池特性において複数の開放電圧のデータを取得するステップは、前記二次電池への充電中に所定時間、当該充電を停止させ、当該停止前後の間の所定時間間隔での開放電圧の複数の電圧変動値と、前記二次電池の温度とに基づいて、前記二次電池の開放電圧を予測することで取得することを含む
    請求項６記載の二次電池の制御方法。
  8. 前記二次電池の開放電圧を予測するステップは、前記制御部が、前記開放電圧の複数の電圧変動値と、前記二次電池の温度とを入力とし、前記開放電圧を出力するニューラルネットワークを所定の学習セットを用いて学習した後、当該学習後のニューラルネットワークを用いて前記二次電池の開放電圧を予測することを含む
    請求項７記載の二次電池の制御方法。
  9. 前記ニューラルネットワークは、３層パーセプトロンである
    請求項８記載の二次電池の制御方法。
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