JP2009281955A - 蓄電池劣化診断システム、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 - Google Patents

Abstract

【課題】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。
【解決手段】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。
【選択図】図３

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

制御部２３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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ｙ^ｎ（ｘ）とする。そうすると、ｙ^ｎ（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、ｙ^ｎ（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。

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ｆ_ｋ、短時間フーリエ変換をφ^ｎ（ｆ_ｋ）とすると、次式を計算することになる。
φ^ｎ（ｆ_ｋ）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。φ^ｎ（ｆ_ｋ）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、ｆ_ｋ＝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。

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。

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ｆ_ｋ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。

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μ_１(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１) は、次式で算出する。
周波数ごとの分散μ_２(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１)は、次式で算出する。
周波数ごとの歪度μ_３(ｋ)(ｋ＝０〜Ｓ−１)は、次式で算出する。
周波数ごとの尖度μ_４(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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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）。

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）。

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。

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。

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）。

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。

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。

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）。

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）。

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。

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。

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。

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。

蓄電池劣化診断システム１の概略図 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 蓄電池劣化診断装置２１の機能の概要を示すブロック図 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 短時間フーリエ変換の計算結果の一例を示す図 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 劣化診断の処理の流れを説明するフローチャート 古い蓄電池の測定結果を示す図 新しい蓄電池の測定結果を示す図 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

符号の説明

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

Claims (5)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。