JP2023099548A - 蓄電システムの動作方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】優れた特性を有する蓄電システムを提供する。安全性の高い蓄電システムを提供する。劣化の小さい蓄電システムを提供する。優れた特性を有する蓄電池を提供する。
【解決手段】蓄電池と、インピーダンスを測定する機能を有する第1の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、蓄電池の充電または放電を停止する第1のステップと、蓄電池の開回路電圧を測定する第2のステップと、蓄電池のインピーダンスを測定する第3のステップと、測定された開回路電圧とインピーダンスが入力層に入力される第4のステップと、出力層から第1の信号が出力される第5のステップと、第1の信号に応じて、蓄電池の充電または放電の条件を変更する第6のステップと、蓄電池の充電または放電を開始する第7のステップと、を有し、第1の信号は、蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法である。
【選択図】図1
【解決手段】蓄電池と、インピーダンスを測定する機能を有する第1の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、蓄電池の充電または放電を停止する第1のステップと、蓄電池の開回路電圧を測定する第2のステップと、蓄電池のインピーダンスを測定する第3のステップと、測定された開回路電圧とインピーダンスが入力層に入力される第4のステップと、出力層から第1の信号が出力される第5のステップと、第1の信号に応じて、蓄電池の充電または放電の条件を変更する第6のステップと、蓄電池の充電または放電を開始する第7のステップと、を有し、第1の信号は、蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法である。
【選択図】図1
Description
本発明の一形態は、蓄電池、及びそれを用いた蓄電システムに関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた電子機器に関する。
また、本発明の一形態は、半導体装置に関する。
また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた蓄電システムに関する。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。
なお、本明細書等において半導体装置とは、半導体特性を利用することで機能しうる装置全般を指す。表示装置、発光装置、記憶装置、電気光学装置、蓄電装置、半導体回路及び電子機器は、半導体装置を有する場合がある。
なお、本発明の一形態は上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一形態は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物(コンポジション・オブ・マター)に関するものである。
蓄電池は、情報端末等の電子機器、車両等、移動可能な様々な機器に搭載される。これらの機器の動作条件は多様であり、蓄電池への負荷も多様となっている。また、蓄電池の高エネルギー密度、長寿命、等の性能向上に対する要求は年々、高まっている。
特許文献1には、蓄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。
また、近年、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタ(Oxide Semiconductorトランジスタ、以下、OSトランジスタと呼ぶ)が注目されている。OSトランジスタはオフ電流が極めて小さい。そのことを利用して、OSトランジスタを用いたアプリケーションが提案されている。例えば、特許文献2では、ニューラルネットワークの学習に、OSトランジスタを用いた例が開示されている。
本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電システムを提供することを課題の一とする。
または、本発明の一態様は、蓄電池の状態を判定することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、蓄電池の性能の予測を行うことを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。
なお、複数の課題の記載は、互いの課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの課題の全て解決する必要はない。また、列記した以外の課題が、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、これらの課題も、本発明の一形態の課題となり得る。
本発明の一態様は、蓄電池と、第1の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、第1の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、蓄電池の充電または放電を停止する第1のステップと、蓄電池の開回路電圧を測定する第2のステップと、蓄電池のインピーダンスを測定する第3のステップと、測定された開回路電圧及びインピーダンスが入力層に入力される第4のステップと、出力層から第1の信号が出力される第5のステップと、第1の信号に応じて、蓄電池の充電または放電の条件を変更する第6のステップと、蓄電池の充電または放電を開始する第7のステップと、を有し、第1の信号は、蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法である。
または、本発明の一態様は、蓄電池と、第1の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、第1の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、蓄電池の満充電容量を測定する第1のステップと、蓄電池の充電を行う第2のステップと、蓄電池の放電を行う第3のステップと、第2のステップと第3のステップが交互に繰り返される第4のステップと、蓄電池の満充電容量を測定する第5のステップと、を有し、第2のステップは、充電過程の途中で、充電を停止し、残容量と、開回路電圧と、インピーダンスと、が算出される構成を有し、第1のステップで測定される蓄電池の容量をC1とし、第5のステップで測定される蓄電池の容量をC2とし、第2のステップで測定された残容量、開回路電圧、及びインピーダンスは、ニューラルネットワークに入力され、C2/C1が第1の値以上の場合には第2の信号を、第1の値未満の場合には第3の信号をそれぞれ、ニューラルネットワークから出力する蓄電システムの動作方法である。
上記動作方法において、例えば、C2/C1は0.7以上0.95以下である。
また、上記動作方法において、例えば、ニューラルネットワークは、第1のトランジスタと、容量素子と、第2のトランジスタと、を有し、第1のトランジスタのソース及びドレインの一方は、容量素子の一方の電極、及び、第2のトランジスタのゲートと電気的に接続され、第1のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、金属酸化物はインジウムと、元素Mと、を有し、元素Mは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、第1のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持される。また上記構成において例えば、第2のトランジスタのチャネル領域はシリコンを有する。
または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の動作方法で動作する蓄電システムを有する車両である。または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の動作方法で動作する蓄電システムを有する電子機器である。
または、本発明の一態様は、コンピュータが、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行する推定方法である。
また、上記推定方法において、蓄電池の放電出力の上限値Aが設定されることが好ましい。
または、本発明の一態様は、制御回路と、表示部と、蓄電池と、を有し、制御回路はニューラルネットワークを有し、制御回路は、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、表示部は、放電可能容量を表示する機能を有する電子機器である。
または、本発明の一態様は、ナビゲーションシステムと、蓄電池と、を有し、ナビゲーションシステムはニューラルネットワークを有し、ナビゲーションシステムは、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、放電可能容量に基づき走行可能距離を推定する処理を実行し、ナビゲーションシステムは、ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内に位置する充電スポットまでの走行予定距離を推定し、走行可能距離が、走行予定距離よりも大きくなるように、蓄電池の出力の上限値Aを設定する車両である。
また、上記構成において、ナビゲーションシステムは表示部を有し、表示部は、上限値Aを表示する機能を有することが好ましい。
また、上記構成において、ナビゲーションシステムは表示部を有し、蓄電池の出力が、上限値Aの90%以上に達する場合に、表示部に警告を表示する機能を有することが好ましい。
また、上記構成において、ナビゲーションシステムは、ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内の道路の最大勾配を推定し、最大勾配に基づき、蓄電池の推奨最大出力Bを設定し、推奨最大出力Bが、上限値Aを超える場合に、表示部に警告を表示する機能を有することが好ましい。
本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムを提供することを課題の一とする。また、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電システムを提供することを課題の一とする。また、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電システムを提供することを課題の一とする。
また、本発明の一態様により、蓄電池の状態を判定することができる。また、本発明の一態様により、蓄電池の性能の予測を行うことができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供するができる。また、本発明の一態様により、新規な半導体装置を提供することができる。
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。但し、実施の形態は多くの異なる形態で実施することが可能であり、趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及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。従って、本発明は、以下の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。
また、図面において、大きさ、層の厚さ、または領域は、明瞭化のために誇張されている場合がある。よって、必ずしもそのスケールに限定されない。なお、図面は、理想的な例を模式的に示したものであり、図面に示す形状または値などに限定されない。
また、本明細書は、以下の実施の形態を適宜組み合わせることが可能である。また、1つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、構成例を適宜組み合わせることが可能である。
なお、本明細書においてニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの重み係数(結合強度とも言う)を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは入力層、隠れ層(中間層ともいう)、出力層を有する。
また、本明細書において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの重み係数を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
また、本明細書において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
また、本明細書等において、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタをOxide Semiconductorトランジスタ、あるいはOSトランジスタと呼ぶ。
(実施の形態1)
本実施の形態は、本発明の一態様の蓄電システムの構成例、及び動作例について説明する。
本実施の形態は、本発明の一態様の蓄電システムの構成例、及び動作例について説明する。
本発明の一態様の蓄電システムは、蓄電池と、該蓄電池を制御する制御システムと、を有する。該制御システムは、ニューラルネットワークを有する。
蓄電池において、特性のばらつきが生じてしまう場合がある。例えば、充電及び放電の繰り返しに伴い、蓄電池が劣化する場合があり、その劣化量は蓄電池ごとにばらつく場合がある。ここではわかりやすくするために、蓄電池の劣化の一例としてインピーダンスの増大を考える。
本発明の一態様の蓄電システムは、ニューラルネットワークを有する。該ニューラルネットワークにあらかじめデータを与え、学習を行う。ここで、時間の経過に伴うデータ、例えば充放電サイクルに伴う蓄電池のパラメータ、を学習することにより、時間の経過に伴うパラメータの変化を推測することができる。例えば、学習を行った後、蓄電池のパラメータをニューラルネットワークに入力することにより、ある時間の経過後、例えば、ある回数の充放電サイクルを繰り返した後、のインピーダンスの増大の推測値が出力として得られる。
本発明の一態様の蓄電システムは、充電及び放電の繰り返しに伴う、インピーダンスの増大をあらかじめ予測することができる。例えば、複数の蓄電池において、インピーダンスの増大をあらかじめ予測することにより、増大量が顕著に小さい蓄電池を選択して機器に搭載し、該機器における蓄電池の寿命を長くすることができる。
ここで、ニューラルネットワークはあらかじめ、時間の経過に伴うデータを学習している。ニューラルネットワークを用いて蓄電池の推論を行う際には、時間の経過に伴う煩雑なデータを入力することなく、ある一つの時刻、あるいは、ある時刻及びその近傍のデータをニューラルネットワークに与えるだけで、その先の時刻における、蓄電池のパラメータの時間の経過に伴う変化を推測することができる。
複数の蓄電池がある場合に、得られるインピーダンスの増大の推測値に応じてグループ分けし、同じグループに属する蓄電池を同一の機器に組み込めばよい。これにより、該機器における蓄電池の寿命を長くすることができる。
また、インピーダンスの増大の推測値に応じて、充電条件を変えてもよい。充電の上限電圧を高くするとエネルギー密度を高めることができる一方、インピーダンスが増大しやすくなる場合がある。例えば、インピーダンスの増大の推測値がより小さい蓄電池においては、充電の上限電圧をより高くし、エネルギー密度を高めてもよい。
また、蓄電池の充電電流、及び充電電圧を小さくすることにより、蓄電池の放電容量の低下を抑制できる。よって、蓄電池の寿命をより長くすることができる。
本発明の一態様の蓄電システムは、蓄電池と、該蓄電池の制御を行う制御回路と、を有する。
本発明の一態様の蓄電システムにおいて、蓄電池の状態が判定される。また、本発明の一態様の蓄電システムにおいて、蓄電池の容量が測定、あるいは推測される。
また、本発明の一態様の蓄電システムは、ニューラルネットワークを有する。該ニューラルネットワークにより、蓄電システムが有する蓄電池の状態が判定されることが好ましい。該ニューラルネットワークには、蓄電池のパラメータが入力され、蓄電池の状態が出力されることが好ましい。
また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の電流、電圧、インピーダンス、等のパラメータが測定される。また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の開回路電圧(Open Circuit Voltage:OCV)が測定される。
OCVは例えば、充電、または放電を停止し、所定の時間が経過後、電池の反応が安定した後の電圧を測定することにより求められる。電池の反応が安定するまで、所定の時間、充電または放電を停止して待機するため、OCVの測定には長い時間を要する場合がある。ここで所定の時間、とは例えば2分以上5時間以下、あるいは5分以上2時間以下、である。
OCVの測定に長い時間を要する場合があるため、その代替測定として例えば、充電または放電を停止して待機する時間(以下、休止時間と呼ぶ)を、より短くして測定を行ってもよい。このとき、本発明の一態様のニューラルネットワークによりあらかじめ、休止時間と、測定される蓄電池の電圧と、の関係が学習されてもよい。該学習により、短い休止時間により得られた電圧から、OCVを推測できる場合がある。
あるいは、OCVの測定の代替として例えば、充電、または放電の電流値を変化させて電圧の変化を測定し、OCVを推測してもよい。
また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池のSOC(State of Charge)が測定、あるいは推測される場合がある。ここでSOCは例えば、満充電容量(Full Charge Capacity:FCC)を100%とし、蓄電池の容量を割合で示す値である。SOCは充電率と呼ばれる場合がある。FCCとは例えば、満充電を行った後に放電を行う場合の、蓄電池の放電容量である。満充電とは例えば、蓄電池において定められた充電条件により、充電終了に至るまで充電が行われることを指す。FCCは充電終止電圧(充電上限電圧)、充電終止電流、等により変化する値である。また、FCCにSOCを掛け合わせた値を蓄電池の残容量(RC)と呼ぶ場合がある。
本発明の一態様のニューラルネットワークにより、蓄電池の状態、例えばFCCが判定されることが好ましい。あるいは、蓄電池のFCCの時間の経過に伴う変化が予測されることが好ましい。
本発明の一態様の蓄電システムは、該蓄電システムが有するニューラルネットワークに例えば、蓄電池のOCV、SOC、インピーダンス、FCC、等のパラメータを与えて学習を行うことができる。このとき、ニューラルネットワークに与えられるパラメータは、時間の経過に伴うパラメータであることが好ましい。例えば、蓄電池の充電及び放電の繰り返しに伴うパラメータの変化をニューラルネットワークに与えればよい。あるいは例えば、蓄電池の保存を行った前後のパラメータの変化をニューラルネットワークに与えればよい。蓄電池の保存とは、定められたSOCにおいて、定められた温度で、一定時間保管される場合を含む。
本発明の一態様の蓄電システムが有するニューラルネットワークにより、蓄電池のOCVからSOCを推測できる場合がある。
蓄電池のインピーダンスは、SOCに依存して変化する場合がある。SOCが変化すると例えば、蓄電池の正極及び負極の酸化還元の状態、過電圧の状態、分極の状態、等が変化する。よって、SOCが変化すると例えば、それぞれのインピーダンスも変化する。よって、蓄電池全体のインピーダンスも変化する。
<OCVの測定例>
図12には、リチウムイオン電池のSOCとOCVとの関係を測定した結果を示す。
図12には、リチウムイオン電池のSOCとOCVとの関係を測定した結果を示す。
図12の横軸にはSOC、縦軸には電圧(Voltage)を示す。リチウムイオン電池を満充電とした後、0.2Cで放電を行い、0.1V毎に休止して、電圧を測定し、休止開始の電圧をV1とし、休止後の電圧をV2とする。V2をOCVの値と見積もった。休止時間を10分とした。
図12に示す条件A(Condition A)のカーブは充放電サイクル試験を行う前に測定した結果を示す。また、条件B(Condition B)は、200サイクルの充放電後、測定を行った結果を示す。
V1と比較してV2、すなわちOCVは、200サイクルの充放電後においても条件Aと条件Bとの間の差が小さかった。OCVは、充放電サイクルなど、劣化を与える可能性がある要因に対して、変動が小さいといえる。
インピーダンスにより、蓄電池の劣化状態を知ることができる。例えば、蓄電池の劣化は、インピーダンスの増加という現象として起こる場合がある。一例として、複数の蓄電池において、それぞれの蓄電池のインピーダンスを比較することにより、劣化状態を比較する場合を考える。先に述べたように、インピーダンスは蓄電池のSOCに伴い変化する。
よって、それぞれの蓄電池のSOCが異なる場合には、インピーダンスは劣化状態と、SOCと、の両方の影響を受けており、それぞれの要因からの影響の切り分けが必要である。
本発明の一態様の蓄電システムを用いることにより、劣化状態とSOCのそれぞれから受ける影響の切り分けを行うことができる。例えば、本発明の一態様の蓄電システムが有するニューラルネットワークにより、あるSOCにおけるインピーダンスを用いて、異なるSOCにおけるインピーダンスが推測される。
ニューラルネットワークは、複雑な相関関係を有する膨大なパラメータが与えられることにより、解析を行い、用途に応じて所望の出力を行うことができる。
本発明の一態様の蓄電システムを用いることにより、それぞれの蓄電池において測定されるインピーダンスを用いて劣化状態を比較する際に、SOCを同程度に揃えなくても、蓄電池間における比較が可能となる。よって、劣化状態を簡便に比較することができる。
<蓄電システムの一例>
図1(A)は本発明の一態様の蓄電システムを示す。蓄電システム130は、蓄電池135と、制御システム131を有する。制御システム131は、保護回路137と、回路171と、回路172と、制御回路134と、メモリ132と、を有する。
図1(A)は本発明の一態様の蓄電システムを示す。蓄電システム130は、蓄電池135と、制御システム131を有する。制御システム131は、保護回路137と、回路171と、回路172と、制御回路134と、メモリ132と、を有する。
保護回路137は蓄電池135がある定められた条件を満たす場合に、蓄電池135の動作を停止する機能を有する。例えば、蓄電池135の電流がある値を超える場合に、その動作を停止する。また、例えば、蓄電池135の電圧がある値以上、あるいはある値以下となる場合に、その動作を停止する。
保護回路137は、蓄電池135の電圧及び電流を測定する機能を有することが好ましい。あるいは、保護回路137は例えば、後述する回路171により測定される蓄電池135の電流及び電圧を用いて、蓄電池135の制御を行ってもよい。
保護回路137は、蓄電池135の動作を停止する場合に、蓄電池135の正極及び負極と接続し、該二つの電極を短絡させる経路を有してもよい。該経路に、抵抗素子または容量素子を設けてもよい。
回路171は、蓄電池135の正極、及び負極と電気的に接続される。回路171は、蓄電池135の電流及び電圧を測定する機能を有する。また、回路171は、制御回路134と電気的に接続され、制御回路134から信号を与えられる。
また、回路171は、クーロンカウンタCCを有することが好ましい。クーロンカウンタCCは、蓄電池135の電流の時間特性を用いて積算電荷量を算出する機能を有する。クーロンカウンタが有する電流計は、回路171が有する電流計と兼ねてもよい。
回路172は、蓄電池135の正極、及び負極と電気的に接続される。回路172は、蓄電池135のインピーダンスを測定する機能を有する。また、回路172は、制御回路134と電気的に接続され、制御回路134から信号を与えられる。
制御回路134は、ニューラルネットワークNNを有する。制御回路134はメモリ132と電気的に接続される。制御回路134は、回路171等により測定される蓄電池の電流及び電圧を用いて蓄電池の電流や電圧を制御し、蓄電池の充電条件及び放電条件を制御する。
図1(B)に示すように、蓄電システム130は、トランジスタ147及びトランジスタ148を有してもよい。トランジスタ147及びトランジスタ148は、電流を遮断するスイッチとして機能し、保護回路137が蓄電池135を停止させると判断した場合に、スイッチを作動させる。図1(B)に示す例では、トランジスタ147及びトランジスタ148として寄生ダイオードを有するMOSFETを示すが、トランジスタ147及びトランジスタ148として、OSトランジスタを用いてもよい。OSトランジスタの詳細については後述する。また、蓄電システム130は、トランジスタ147及びトランジスタ148のいずれかを有さない構成としてもよい。
また、図1(B)に示すように、蓄電システム130はヒューズ176を有してもよい。
また、図1(B)に示すように、蓄電システム130はサーミスタ174を有してもよい。
n個の蓄電池135を有する蓄電システム130の例を図2(A)に示す。nは2以上の整数である。図2(A)において、複数の蓄電池135をそれぞれ、蓄電池135_k(kは1以上n以下の整数)と呼ぶ。蓄電池135_1乃至蓄電池135_nは電気的に直列に接続される。
図2(A)において、保護回路137、回路171及び回路172はそれぞれ、蓄電池135_1乃至蓄電池135_nのそれぞれの両端の電極に電気的に接続されている。
図2(B)は、蓄電システム130がm個の制御システム131を有する例を示す。mは2以上の整数である。図2(B)において、複数の制御システム131をそれぞれ、制御システム131_j(jは1以上m以下の整数)と呼ぶ。
図2(B)において、蓄電システム130は電池群136を複数有する。図2(B)において、複数の電池群136をそれぞれ、電池群136_j呼ぶ。電池群136は電気的に直列に接続された複数の蓄電池を有する。
図2(B)において、複数の電池群136は電気的に並列に接続されている。
図2(B)において、それぞれの電池群136には、制御システム131が接続される。電池群136_jには制御システム131_jが電気的に接続される。
ここで、蓄電システム130が複数の制御システム131を有する場合、制御システム131が有する保護回路137と、回路171と、回路172と、制御回路134と、メモリ132と、は、複数の制御システム131において、兼ねられてもよい。例えば、制御回路134が、複数の制御システム131に制御信号を与えてもよい。
<推論の一例>
蓄電システム130の動作の一例を、図3に示すフロー図を用いて説明する。図3は、蓄電システム130が有するニューラルネットワークNNにあらかじめ学習データが与えられる場合において、蓄電システム130が有する蓄電池135のパラメータを推論する場合の一例を示す。
蓄電システム130の動作の一例を、図3に示すフロー図を用いて説明する。図3は、蓄電システム130が有するニューラルネットワークNNにあらかじめ学習データが与えられる場合において、蓄電システム130が有する蓄電池135のパラメータを推論する場合の一例を示す。
ステップS000において、処理を開始する(START)。
ステップS001において、蓄電システム130が外部電源に接続される。外部電源より蓄電システム130に電力が供給される。なお、蓄電システム130は外部電源に接続されなくてもよい。その場合には、蓄電システム130において、蓄電池135から制御システムが有する回路に電力が供給されてもよい。
ステップS002において、蓄電池135の充電を行う。なお、ステップS002において蓄電池135の充電ではなく、放電が行われてもよい。
ステップS003において、蓄電池135の動作を停止する。ステップS002において充電が行われていた場合には充電を停止し、放電が行われていた場合は放電を停止する。
ステップS004において、蓄電池135のOCVを測定する。
ステップS005において、蓄電池135のインピーダンスを測定する。
図6(B)に示す等価回路を用いて、インピーダンスを解析することができる。図6(B)に示す等価回路において、抵抗素子Ro、n個の抵抗素子(第hの抵抗素子を抵抗素子R_hと表す。hは1以上n以下の整数)、及びn個の容量素子(第hの容量素子を容量素子Ca_hと表す。)を有する。抵抗素子R_hと容量素子Ca_hは並列に接続され、抵抗素子Ro、抵抗素子R_1乃至抵抗素子R_nはそれぞれ直列に接続される。
インピーダンスの測定結果をナイキスト線図として表し、解析を行うことができる。ナイキスト線図にみられる円弧の直径は、図6(B)に示す各抵抗との対応がみられる場合がある。図13(C)において、ナイキスト線図の一例を後述する。
図6(B)に示す等価回路を用いた解析結果から算出される抵抗、及び容量から例えば、イオン拡散、電荷移動、電子、イオンの移動、接触抵抗、等の現象に対応するパラメータをそれぞれ分離して見積もることができる場合がある。
図6(C)は、等価回路がインピーダンスWsを有する。インピーダンスWsは抵抗R_nと電気的に直列に接続される。インピーダンスWsは、ナイキスト線図において、45°の直線で表され、ワールブルグインピーダンスと呼ばれる場合がある。
インピーダンスは、ある周波数の範囲について測定される。例えば、10μHz以上1MHz以下、あるいは10mHz以上50kHz以下の範囲において、1点、好ましくは2点以上、より好ましくは10点以上100点以下の周波数において測定されることが好ましい。
また、本発明の一態様の蓄電システムは、交流電源を有することが好ましい。
インピーダンス測定の代わりに、ステップ応答の測定を行ってもよい。ステップ応答の測定は、交流電源を必要とせず、より簡便な測定系を用いて評価できる場合がある。
蓄電池などの素子に、ステップ関数(例えば矩形波)に基づきある一定時間、一定の電圧を与える場合に、一定の電圧を与えた期間及びそれ以後において、蓄電池の電流の時間変化を測定することにより、応答特性(ステップ応答)を評価することができる。また、矩形波などのステップ関数に限定されず、三角波、ノコギリ波、等を用いて、蓄電池に電圧を与えてもよい。
入力される電圧の波形と、出力される電流の波形を用いて、伝達関数を求めることができる。伝達関数は、複素数sの関数として表される。複素数sとして、jωを代入することにより、交流の周波数特性が得られる。
ステップS006では、ステップS004において測定されたOCVと、ステップS005において測定されたインピーダンスを、ニューラルネットワークNNに入力する。
ステップS007において、ステップS006で入力した値に応じて、ニューラルネットワークNNから第1の信号が出力される。第1の信号は例えば、今後、蓄電池の動作を継続した場合の、インピーダンス増大の推測値、放電容量の減少の推測値、などである。あるいは、これらのパラメータの推移、あるいはこれらのパラメータの推測値に基づいた判定データである。
ステップS008において、第1の信号に応じて所定の動作を行う。所定の動作として例えば、蓄電池135の動作条件の決定を行う。蓄電池135の動作条件の決定として例えば、充電電流、及び充電上限電圧の変更を行う。例えば、蓄電池135のFCCを見積もり、FCCの減少に合わせて充電電流を減少させる。これにより、蓄電池135の放電容量の低下を抑制することができる。あるいは、蓄電池135の容量の減少を抑制するために、充電の上限電圧を変更する。これにより、蓄電池135の放電容量の低下を抑制することができる。
あるいは、ステップS008で行われる所定の動作として例えば、第1の信号に応じて蓄電池135のクラス分けを行う。例えば、インピーダンスの増大の推測値、あるいは、放電容量の低下の推測値に基づき、クラス分けを行う。
ステップS099において、処理を終了する。
<学習の一例>
図4、図5及び図6(A)に示すフロー図は、蓄電システム130が有するニューラルネットワークNNが学習を行う場合の一例を示す。
図4、図5及び図6(A)に示すフロー図は、蓄電システム130が有するニューラルネットワークNNが学習を行う場合の一例を示す。
図4に示すフロー図を用いてステップS200乃至ステップS204、ステップS210、及びステップS230について説明する。
ステップS200において、処理を開始する。
ステップS201において、蓄電システム130が外部電源に接続される。外部電源より蓄電システム130に電力が供給される。なお、蓄電システム130は外部電源に接続されなくてもよい。
ステップS202において、蓄電池135の満充電を行う。
ステップS203において、蓄電池135の放電を行い、蓄電池のFCCを算出する。
ステップS204において、蓄電池135の充放電サイクル数を計測する。ここで、充放電サイクル数とは、ステップS202からステップS204までのステップの、累積サイクル数である。
ステップS210は、ステップS204から、図5に示すフロー図のステップS211へ結合する結合子aである。
ステップS230は、後述する図6(A)に示すフロー図のステップS224から、ステップS204へ結合する結合子cである。
図5に示すフロー図を用いてステップS211乃至ステップS218について説明する。
ステップS211乃至ステップS216において、蓄電池135の充電を行い、蓄電池135のパラメータを測定する。
ステップS211において、蓄電池135の充電を行う。ここで、充電は例えばSOCが5%以上40%未満、あるいは5%以上20%未満、減少するように行う。例えば、充電前のSOCが80%であれば、充電後のSOCが55%となるように、すなわちSOCが25%減少するように、充電を行う。
ステップS212において、蓄電池135の充電を停止する。
ステップS213において、蓄電池135のSOCを算出する。SOCは例えば、ステップS203で算出された蓄電池の満充電容量を基準とし、ステップS211からステップS212までの間に充電された電荷量を求めることにより算出される。
ステップS214において、蓄電池135のOCVを測定する。
ステップS215において、蓄電池135のインピーダンスを測定する。
ステップS216において、ステップS213で算出されたSOC、ステップS214で測定されたOCV、ステップS215で測定されたインピーダンス、及びステップS204で算出された充放電サイクル数を、ニューラルネットワークNNに入力する。ここで、測定されたOCV及びインピーダンスは、SOCと相関づけられており、SOC、OCV及びインピーダンスは充放電サイクル数と相関づけられている。
ステップS217において、蓄電池135のSOCがA[%]以下の場合には、ステップS211に戻り、SOCがA[%]より大きい場合にはステップS218へ進む。
ステップS218は、ステップ217から、図6(A)に示すステップS222へ結合する結合子bである。
図6(A)を用いてステップS222乃至ステップS225、ステップ230及びステップS299について説明する。
ステップS222において、蓄電池135の放電を行う。ここで放電は例えば、SOCが0%以上30%未満となるように行う。
ステップS223において、放電容量を算出しニューラルネットワークNNに入力する。ここで、放電容量は、ステップS204で算出された充放電サイクル数と相関づけられている。
ステップS224において、蓄電池135の充放電サイクル数がx回以下の場合にはステップS230へ進み、充放電サイクル数がxより大きい場合には、ステップS225へ進む。ステップS230はステップS224から、図4に示すステップS204へ結合する結合子cであるため、充放電サイクル数がx回以下の場合には、図4に示すフロー図に基づきステップS204から順次、処理が行われる。
ステップS225において、ステップS216で入力されたパラメータに対し、所望の出力が得られるようにニューラルネットワークNNの重み係数を調整する。ここでは例として、ニューラルネットワークNNにOCV及びインピーダンスが入力された場合のニューラルネットワークNNの出力が、充放電サイクルに伴う放電容量の劣化率に応じた値となるようにニューラルネットワークNNの重み係数を調整する。より具体的には例えば、ある所定回数の充放電サイクル後の放電容量の劣化率に対応する値を出力すればよい。
あるいは、ニューラルネットワークNNは、判定結果を出力してもよい。例えば、放電容量の劣化率がある所定の値、ここではH1以上である場合にはニューラルネットワークNNの出力が第1の信号、劣化率がH1より小さい場合にはニューラルネットワークNNの出力が第1の信号とは異なる第2の信号となるように調整を行う。第1の信号及び第2の信号は例えば、高電位信号及び低電位信号である。ここでH1は例えば蓄電池の使用開始時の容量または規格容量の、60%以上98%以下、あるいは70%以上95%以下の値とすればよい。また、H1は、例えば、充放電サイクルを10回以上、あるいは50回以上、あるいは100回以上、行った後に測定すればよい。
ステップS299により、処理を終了する。
<インピーダンスの測定例>
図13には、リチウムイオン電池のインピーダンス測定の結果を示す。0.01Hzから200kHzの範囲において、15mVの振幅で、高周波から低周波へ掃引し、インピーダンス測定を行った。測定の装置はSolartron Analytical社のCelltest Systemを用いた。図13(A)はゲイン線図(Magnitude plot)と呼ばれ、横軸に周波数(Frequency)、縦軸にインピーダンスの大きさ|Z|を示した図である。図13(B)は位相線図(Phase plot)と呼ばれ、横軸に周波数(Frequency)、縦軸に位相(Phase)“theta”を示した図である。図13(C)はナイキスト線図と呼ばれ、横軸に周波数応答の実部(Z’)、縦軸に周波数応答の虚部(Z’’)を示した図である。
図13には、リチウムイオン電池のインピーダンス測定の結果を示す。0.01Hzから200kHzの範囲において、15mVの振幅で、高周波から低周波へ掃引し、インピーダンス測定を行った。測定の装置はSolartron Analytical社のCelltest Systemを用いた。図13(A)はゲイン線図(Magnitude plot)と呼ばれ、横軸に周波数(Frequency)、縦軸にインピーダンスの大きさ|Z|を示した図である。図13(B)は位相線図(Phase plot)と呼ばれ、横軸に周波数(Frequency)、縦軸に位相(Phase)“theta”を示した図である。図13(C)はナイキスト線図と呼ばれ、横軸に周波数応答の実部(Z’)、縦軸に周波数応答の虚部(Z’’)を示した図である。
図13(C)において、ドットが測定値(Measured)、実線は、図6(C)においてn=1とした場合のモデルを用いて算出した結果(フィッティング:Fitting)である。測定値と、モデルを用いて算出した結果と、は良好な対応を示した。
なお、フィッティングにおいて、容量素子Ca_1としてCPE(Constant Phase Element)を用いて算出した。CPEのインピーダンスをZ_CPEとする。インピーダンスZ_CPEは以下の式を用いて表すことができる。pは0以上1以下の値であり、Tは定数である。
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2)
本実施の形態では、ニューラルネットワークNNの構成の一例を示す。
本実施の形態では、ニューラルネットワークNNの構成の一例を示す。
図7には、本発明の一態様のニューラルネットワークの一例を示す。図7に示すニューラルネットワークNNは、入力層IL、出力層OL、及び隠れ層(中間層)HLを有する。ニューラルネットワークNNは、隠れ層HLを複数有するニューラルネットワーク、すなわち、ディープニューラルネットワークによって構成することができる。なお、ディープニューラルネットワークにおける学習を、ディープラーニングと呼ぶことがある。出力層OL、入力層IL、隠れ層HLはそれぞれ複数のニューロン回路を有し、異なる層に設けられたニューロン回路同士は、シナプス回路を介して接続されている。
ニューラルネットワークNNには、蓄電池の動作及び状態を解析する機能が、学習によって付加されている。そして、ニューラルネットワークNNに測定された蓄電池のパラメータが入力されると、各層において演算処理が行われる。各層における演算処理は、前層が有するニューロン回路の出力と重み係数との積和演算などにより実行される。なお、層と層との結合は、全てのニューロン回路同士が結合する全結合としてもよいし、一部のニューロン回路同士が結合する部分結合としてもよい。
例えば、隣接層間において、特定のユニットのみが結合を持ち、畳み込み層とプーリング層を有する、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてもよい。CNNは例えば、画像処理に用いられる。畳み込み層では例えば、画像データとフィルタとの積和演算が行われる。プーリング層は畳み込み層の直後に配置することが好ましい。
畳み込み層は、画像データに対して畳み込みを行う機能を有する。畳み込みは、画像データの一部と重みフィルタのフィルタ値との積和演算を繰り返すことにより行われる。畳み込み層における畳み込みにより、画像の特徴が抽出される。
畳み込みには、重みフィルタを用いることができる。畳み込み層に入力された画像データには、フィルタを用いたフィルタ処理が施される。
畳み込みが施されたデータは、活性化関数によって変換された後、プーリング層に出力される。活性化関数としては、ReLU(Rectified Linear Units)等を用いることができる。ReLUは、入力値が負である場合は“0”を出力し、入力値が“0”以上である場合は入力値をそのまま出力する関数である。また、活性化関数として、シグモイド関数、tanh関数等を用いることもできる。
プーリング層は、畳み込み層から入力された画像データに対してプーリングを行う機能を有する。プーリングは、画像データを複数の領域に分割し、当該領域ごとに所定のデータを抽出してマトリクス状に配置する処理である。プーリングにより、畳み込み層によって抽出された特徴を残しつつ、画像データが縮小される。なお、プーリングとしては、最大プーリング、平均プーリング、Lpプーリング等を用いることができる。
CNNは、上記の畳み込み処理及びプーリング処理により特徴抽出を行う。なお、CNNは、複数の畳み込み層及びプーリング層によって構成することができる。
畳み込み層とプーリング層を例えば交互に数層ずつ配置された後には、全結合層が配置されることが好ましい。全結合層は複数層、配置されてもよい。全結合層は、畳み込み及びプーリングが行われた画像データを用いて、画像の判定を行う機能を有することが好ましい。
学習機能を有するニューラルネットワークNNの構成例について説明する。ニューラルネットワークNNの構成例を、図8に示す。ニューラルネットワークNNは、ニューロン回路NCと、ニューロン回路間に設けられたシナプス回路SCによって構成されている。
図8(A)に、ニューラルネットワークNNを構成するニューロン回路NCとシナプス回路SCの構成例を示す。シナプス回路SCには、入力データx1乃至xL(Lは自然数)が入力される。また、シナプス回路SCは、重み係数wk(kは1以上L以下の整数)を記憶する機能を有する。重み係数wkは、ニューロン回路NC間の結合の強さに対応する。
シナプス回路SCに入力データx1乃至xLが入力されると、ニューロン回路NCには、シナプス回路SCに入力された入力データxkと、シナプス回路SCに記憶された重み係数wkとの積(xkwk)を、k=1乃至Lについて足し合わせた値(x1w1+x2w2+…+xLwL)、すなわち、xkとwkを用いた積和演算によって得られた値が供給される。この値がニューロン回路NCの閾値θを超えた場合、ニューロン回路NCはハイレベルの信号yを出力する。この現象を、ニューロン回路NCの発火と呼ぶ。
ニューロン回路NCとシナプス回路SCを用いて、階層型パーセプトロンを構成するニューラルネットワークNNのモデルを、図8(B)に示す。ニューラルネットワークNNは、入力層IL、隠れ層(中間層)HL、出力層OLを有する。
入力層ILから、入力データx1乃至xLが出力される。隠れ層HLは、隠れシナプス回路HS、隠れニューロン回路HNを有する。出力層OLは、出力シナプス回路OS、出力ニューロン回路ONを有する。
隠れニューロン回路HNには、入力データxkと、隠れシナプス回路HSに保持された重み係数wkと、を用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ONには、隠れニューロン回路HNの出力と、出力シナプス回路OSに保持された重み係数wkを用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ONから、出力データy1乃至yLが出力される。
このように、所定の入力データが与えられたニューラルネットワークNNは、シナプス回路SCに保持された重み係数と、ニューロン回路の閾値θに応じた値を、出力データとして出力する機能を有する。
また、ニューラルネットワークNNは、教師データの入力によって教師あり学習を行うことができる。図8(C)に、誤差逆伝播法を利用して教師あり学習を行うニューラルネットワークNNのモデルを示す。
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの出力データと教師データの誤差が小さくなるように、シナプス回路の重み係数wkを変更する方式である。具体的には、出力データy1乃至yLと教師データt1乃至tLに基づいて決定される誤差δOに応じて、隠れシナプス回路HSの重み係数wkが変更される。また、隠れシナプス回路HSの重み係数wkの変更量に応じて、さらに前層のシナプス回路SCの重み係数wkが変更される。このように、教師データt1乃至tLに基づいて、シナプス回路SCの重み係数を順次変更することにより、ニューラルネットワークNNの学習を行うことができる。
なお、図8(B)、(C)には1層の隠れ層HLを示しているが、隠れ層HLの層数は2以上とすることができる。隠れ層HLを2層以上有するニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク(DNN))を用いることにより、深層学習を行うことができる。これにより、階調の補正の精度を高めることができる。
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)
本実施の形態は、上記実施の形態に示すニューラルネットワークに適用可能なアナログ積和演算回路の具体例について説明を行う。
本実施の形態は、上記実施の形態に示すニューラルネットワークに適用可能なアナログ積和演算回路の具体例について説明を行う。
図7及び図8に示すようなニューラルネットワーク全体の演算は、膨大な数の積和演算によって実行される。これらの演算処理をデジタル回路で行う場合、必要となるトランジスタ数が膨大になり、非効率的で消費電力が高い。そのため、上述の積和演算はアナログ積和演算回路(以下、APS(Analog Product-Sum circuit)と呼ぶ)で行うことが好ましい。また、APSはアナログメモリを有することが好ましい。学習で得られた重み係数を上記アナログメモリに格納することで、APSは、アナログデータのまま積和演算を実行することができる。その結果、APSは少ないトランジスタで効率的にニューラルネットワークを構築することができる。
なお、本明細書においてアナログメモリはアナログデータを格納することが可能な記憶装置のことを指す。また、本明細書においてアナログデータとは、3ビット(8値)以上の分解能を有するデータのことを指す。多値データのことをアナログデータと呼ぶ場合もある。
上記アナログメモリとして、多値のフラッシュメモリ、ReRAM(Resistive Random Access Memory)、MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory)またはOSトランジスタを用いたメモリ(OSメモリ)を用いることができる。
OSトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム(In)を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、OSトランジスタのキャリア移動度(電子移動度)が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Mを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Mは、好ましくは、アルミニウム(Al)、ガリウム(Ga)またはスズ(Sn)などとする。そのほかの元素Mに適用可能な元素としては、ホウ素(B)、シリコン(Si)、チタン(Ti)、鉄(Fe)、ニッケル(Ni)、ゲルマニウム(Ge)、イットリウム(Y)、ジルコニウム(Zr)、モリブデン(Mo)、ランタン(La)、セリウム(Ce)、ネオジム(Nd)、ハフニウム(Hf)、タンタル(Ta)、タングステン(W)などがある。ただし、元素Mとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Mは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛(Zn)を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域が有する金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。図9は、積和演算回路の構成例を示している。図9に示す積和演算回路MACは、後述するメモリセルに保持された第1データと、入力された第2データと、の積和演算を行う回路である。なお、第1データ、及び第2データは、アナログデータ、又は多値のデータ(離散的なデータ)とすることができる。
積和演算回路MACは、電流源回路CSと、カレントミラー回路CMと、回路WDDと、回路WLDと、回路CLDと、オフセット回路OFSTと、活性化関数回路ACTVと、メモリセルアレイCAを有する。
メモリセルアレイCAは、メモリセルAM[1]と、メモリセルAM[2]と、メモリセルAMref[1]と、メモリセルAMref[2]と、を有する。メモリセルAM[1]、及びメモリセルAM[2]は、第1データを保持する役割を有し、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]は、積和演算を行うために必要になる参照データを保持する機能を有する。なお、参照データも、第1データ、及び第2データと同様に、アナログデータ、又は多値のデータ(離散的なデータ)とすることができる。
なお、図9のメモリセルアレイCAは、メモリセルが行方向に2個、列方向に2個、マトリクス状に配置されているが、メモリセルアレイCAは、メモリセルが行方向に3個以上、列方向に3個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。また、積和演算でなく乗算を行う場合、メモリセルアレイCAは、メモリセルが行方向に1個、列方向に2個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。
メモリセルAM[1]と、メモリセルAM[2]と、メモリセルAMref[1]と、メモリセルAMref[2]と、は、それぞれトランジスタTr11と、トランジスタTr12と、容量素子C1と、を有する。
なお、トランジスタTr11は、OSトランジスタであることが好ましい。
また、トランジスタTr12にOSトランジスタを用いることで、トランジスタTr11と同時に作製することができるため、積和演算回路の作製工程を短縮することができる場合がある。また、トランジスタTr12のチャネル形成領域を、酸化物でなく、非晶質シリコン、多結晶シリコンなどとしてもよい。
メモリセルAM[1]と、メモリセルAM[2]と、メモリセルAMref[1]と、メモリセルAMref[2]と、のそれぞれにおいて、トランジスタTr11の第1端子は、トランジスタTr12のゲートと電気的に接続されている。トランジスタTr12の第1端子は、配線VRと電気的に接続されている。容量素子C1の第1端子は、トランジスタTr12のゲートと電気的に接続されている。
メモリセルAM[1]において、トランジスタTr11の第2端子は、配線WDと電気的に接続され、トランジスタTr11のゲートは、配線WL[1]と電気的に接続されている。トランジスタTr12の第2端子は、配線BLと電気的に接続され、容量素子C1の第2端子は、配線CL[1]と電気的に接続されている。なお、図9では、メモリセルAM[1]において、トランジスタTr11の第1端子と、トランジスタTr12のゲートと、容量素子C1の第1端子と、の接続箇所をノードNM[1]としている。加えて、配線BLからトランジスタTr12の第2端子に流れる電流をIAM[1]とする。
メモリセルAM[2]において、トランジスタTr11の第2端子は、配線WDと電気的に接続され、トランジスタTr11のゲートは、配線WL[2]と電気的に接続されている。トランジスタTr12の第2端子は、配線BLと電気的に接続され、容量素子C1の第2端子は、配線CL[2]と電気的に接続されている。なお、図9では、メモリセルAM[2]において、トランジスタTr11の第1端子と、トランジスタTr12のゲートと、容量素子C1の第1端子と、の接続箇所をノードNM[2]としている。加えて、配線BLからトランジスタTr12の第2端子に流れる電流をIAM[2]とする。
メモリセルAMref[1]において、トランジスタTr11の第2端子は、配線WDrefと電気的に接続され、トランジスタTr11のゲートは、配線WL[1]と電気的に接続されている。トランジスタTr12の第2端子は、配線BLrefと電気的に接続され、容量素子C1の第2端子は、配線CL[1]と電気的に接続されている。なお、図9では、メモリセルAMref[1]において、トランジスタTr11の第1端子と、トランジスタTr12のゲートと、容量素子C1の第1端子と、の接続箇所をノードNMref[1]としている。加えて、配線BLrefからトランジスタTr12の第2端子に流れる電流をIAMref[1]とする。
メモリセルAMref[2]において、トランジスタTr11の第2端子は、配線WDrefと電気的に接続され、トランジスタTr11のゲートは、配線WL[2]と電気的に接続されている。トランジスタTr12の第2端子は、配線BLrefと電気的に接続され、容量素子C1の第2端子は、配線CL[2]と電気的に接続されている。なお、図9では、メモリセルAMref[2]において、トランジスタTr11の第1端子と、トランジスタTr12のゲートと、容量素子C1の第1端子と、の接続箇所をノードNMref[2]としている。加えて、配線BLrefからトランジスタTr12の第2端子に流れる電流をIAMref[2]とする。
上述したノードNM[1]、ノードNM[2]、ノードNMref[1]、及びノードNMref[2]は、それぞれのメモリセルの保持ノードとして機能する。
配線VRは、メモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr12の第1端子-第2端子間に電流を流すための配線である。そのため、配線VRは、所定の電位を与えるための配線として機能する。なお、本実施の形態では、配線VRが与える電位は、基準電位、又は基準電位よりも低い電位とする。
電流源回路CSは、配線BLと、配線BLrefと、に電気的に接続されている。電流源回路CSは、配線BL及び配線BLrefに対して電流を供給する機能を有する。なお、配線BL、配線BLrefのそれぞれに対して供給する電流量は、互いに異なっていてもよい。本構成例では、電流源回路CSから配線BLに流れる電流をICとし、電流源回路CSから配線BLrefに流れる電流をICrefとする。
カレントミラー回路CMは、配線IEと、配線IErefと、を有する。配線IEは、配線BLと電気的に接続され、図9では、配線IEと配線BLの接続箇所をノードNPとして図示している。配線IErefは、配線BLrefと電気的に接続され、図9では、配線IErefと配線BLrefの接続箇所をノードNPrefとしている。カレントミラー回路CMは、ノードNPrefの電位に応じた電流を、配線BLrefのノードNPrefから配線IErefに排出し、且つ当該電流と同じ量の電流を配線BLのノードNPから配線IEに排出する機能を有する。なお、図9では、ノードNPから配線IEに排出する電流、及びノードNPrefから配線IErefに排出する電流をICMと記している。加えて、配線BLにおいて、カレントミラー回路CMからメモリセルアレイCAに流れる電流をIBと記し、配線BLrefにおいて、カレントミラー回路CMからメモリセルアレイCAに流れる電流をIBrefと記す。
回路WDDは、配線WDと、配線WDrefと、に電気的に接続されている。回路WDDは、メモリセルアレイCAが有するそれぞれのメモリセルに格納するためのデータを送信する機能を有する。
回路WLDは、配線WL[1]と、配線WL[2]と、に電気的に接続されている。回路WLDは、メモリセルアレイCAが有するメモリセルにデータを書き込む際に、データの書き込み先となるメモリセルを選択する機能を有する。
回路CLDは、配線CL[1]と、配線CL[2]と、に電気的に接続されている。回路CLDは、メモリセルアレイCAが有するそれぞれのメモリセルの容量素子Cの第2端子に対して、電位を印加する機能を有する。
回路OFSTは、配線BLと、配線OEと、に電気的に接続されている。回路OFSTは、配線BLから回路OFSTに流れる電流量、及び/又は配線BLから回路OFSTに流れる電流の変化量を計測する機能を有する。加えて、回路OFSTは、当該計測の結果を配線OEに出力する機能を有する。なお、回路OFSTは、当該計測の結果をそのまま電流として配線OEに出力する構成としてもよいし、当該計測の結果を電圧に変換して、配線OEに出力する構成としてもよい。なお、図9では、配線BLから回路OFSTに流れる電流をIαと記している。
例えば、回路OFSTは、図10に示す構成とすることができる。図10において、回路OFSTは、トランジスタTr21と、トランジスタTr22と、トランジスタTr23と、容量素子C2と、抵抗素子Rと、を有する。
容量素子C2の第1端子は、配線BLと電気的に接続され、抵抗素子Rの第1端子は、配線BLと電気的に接続されている。容量素子C2の第2端子は、トランジスタTr21の第1端子と電気的に接続され、トランジスタTr21の第1端子は、トランジスタTr22のゲートと電気的に接続されている。トランジスタTr22の第1端子は、トランジスタTr23の第1端子と電気的に接続され、トランジスタTr23の第1端子は、配線OEと電気的に接続されている。なお、容量素子C2の第1端子と、抵抗素子Rの第1端子と、の電気的接続点をノードNaとし、容量素子C2の第2端子と、トランジスタTr21の第1端子と、トランジスタTr22のゲートと、の電気的接続点をノードNbとする。
抵抗素子Rの第2端子は、配線VrefLと電気的に接続されている。トランジスタTr21の第2端子は、配線VaLと電気的に接続され、トランジスタTr21のゲートは、配線RSTと電気的に接続されている。トランジスタTr22の第2端子は、配線VDDLと電気的に接続されている。トランジスタTr23の第2端子は、配線VSSLと電気的に接続され、トランジスタTr23のゲートは、配線VbLと電気的に接続されている。
配線VrefLは、電位Vrefを与える配線であり、配線VaLは、電位Vaを与える配線であり、配線VbLは、電位Vbを与える配線である。配線VDDLは、電位VDDを与える配線であり、配線VSSLは、電位VSSを与える配線である。特に、ここでの回路OFSTの構成例では、電位VDDを高レベル電位とし、電位VSSを低レベル電位としている。配線RSTは、トランジスタTr21の導通状態、非導通状態を切り替えるための電位を与える配線である。
図10に示す回路OFSTより、トランジスタTr22と、トランジスタTr23と、配線VDDLと、配線VSSLと、配線VbLと、によって、ソースフォロワ回路が構成されている。
図10に示す回路OFSTより、抵抗素子Rと、配線VrefLと、によって、ノードNaには、配線BLから流れてくる電流、及び抵抗素子Rの抵抗に応じた電位が与えられる。
図10に示す回路OFSTの動作例について説明する。配線BLから1回目の電流(以後、第1電流と呼称する。)が流れたとき、抵抗素子Rと、配線VrefLと、により、ノードNaに第1電流と抵抗素子Rの抵抗とに応じた電位が与えられる。また、このとき、トランジスタTr21を導通状態として、ノードNbに電位Vaを与える。その後、トランジスタTr21を非導通状態とする。
次に、配線BLから2回目の電流(以後、第2電流と呼称する。)が流れたとき、第1電流が流れたときと同様に、抵抗素子Rと、配線VrefLと、により、ノードNaに第2電流と抵抗素子Rの抵抗とに応じた電位が与えられる。このとき、ノードNbはフローティング状態となっているので、ノードNaの電位が変化したことで、容量結合によって、ノードNbの電位も変化する。ノードNaの電位の変化をΔVNaとし、容量結合係数を1としたとき、ノードNbの電位はVa+ΔVNaとなる。トランジスタTr22のしきい値電圧をVthとしたとき、配線OEから電位Va+ΔVNa-Vthが出力される。ここで、電位Vaをしきい値電圧Vthとすることで、配線OEから電位ΔVNaを出力することができる。
電位ΔVNaは、第1電流から第2電流への変化量と、抵抗素子Rと、電位Vrefと、に応じて定まる。抵抗素子Rと、電位Vrefと、は既知とすることができるため、図10に示す回路OFSTを用いることにより、電位ΔVNaから、配線BLに流れる電流の変化量を求めることができる。
活性化関数回路ACTVは、配線OEと、配線NILと、に電気的に接続されている。活性化関数回路ACTVには、配線OEを介して、回路OFSTで計測した電流の変化量の結果が入力される。活性化関数回路ACTVは、当該結果に対して、あらかじめ定義された関数系に従った演算を行う回路である。当該関数系としては、例えば、シグモイド関数、tanh関数、softmax関数、ReLU関数、しきい値関数などを用いることができ、これらの関数は、ニューラルネットワークにおける活性化関数として適用される。
<積和演算回路の動作例>
次に、積和演算回路MACの動作例について説明する。
次に、積和演算回路MACの動作例について説明する。
図11に積和演算回路MACの動作例のタイミングチャートを示す。図11のタイミングチャートは、時刻T01乃至時刻T09における、配線WL[1]、配線WL[2]、配線WD、配線WDref、ノードNM[1]、ノードNM[2]、ノードNMref[1]、ノードNMref[2]、配線CL[1]、及び配線CL[2]の電位の変動を示し、電流IB-Iα、及び電流IBrefの大きさの変動を示している。特に、電流IB-Iαは、配線BLから、メモリセルアレイCAのメモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]に流れる電流の総和を示している。
<<時刻T01から時刻T02まで>>
時刻T01から時刻T02までの間において、配線WL[1]に高レベル電位(図11ではHighと表記している。)が印加され、配線WL[2]に低レベル電位(図11ではLowと表記している。)が印加されている。加えて、配線WDには接地電位(図11ではGNDと表記している。)よりもVPR-VW[1]大きい電位が印加され、配線WDrefには接地電位よりもVPR大きい電位が印加されている。更に、配線CL[1]、及び配線CL[2]にはそれぞれ基準電位(図11ではREFPと表記している。)が印加されている。
時刻T01から時刻T02までの間において、配線WL[1]に高レベル電位(図11ではHighと表記している。)が印加され、配線WL[2]に低レベル電位(図11ではLowと表記している。)が印加されている。加えて、配線WDには接地電位(図11ではGNDと表記している。)よりもVPR-VW[1]大きい電位が印加され、配線WDrefには接地電位よりもVPR大きい電位が印加されている。更に、配線CL[1]、及び配線CL[2]にはそれぞれ基準電位(図11ではREFPと表記している。)が印加されている。
なお、電位VW[1]は、第1データの一に対応する電位である。また、電位VPRは、参照データに対応する電位である。
このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11のゲートに高レベル電位が印加され、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11は、導通状態となり、ノードNM[1]の電位は、VPR-VW[1]となり、ノードNMref[1]の電位は、VPRとなる。
配線BLからメモリセルAM[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAM[1],0としたとき、IAM[1],0は次の式で表すことができる。
kは、トランジスタTr12のチャネル長、チャネル幅、移動度、及びゲート絶縁膜の容量などで決まる定数である。また、Vthは、トランジスタTr12のしきい値電圧である。
配線BLrefからメモリセルAMref[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAMref[1],0としたとき、同様に、IAMref[1],0は次の式で表すことができる。
なお、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr11のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr11は、非導通状態となる。このため、ノードNM[2]、及びノードNMref[2]への電位の保持は行われない。
<<時刻T02から時刻T03まで>>
時刻T02から時刻T03までの間において、配線WL[1]に低レベル電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11は非導通状態となる。
時刻T02から時刻T03までの間において、配線WL[1]に低レベル電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr11は非導通状態となる。
また、配線WL[2]には、時刻T02以前から引き続き、低レベル電位が印加されている。このため、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr11は、時刻T02以前から非導通状態となっている。よって、時刻T02から時刻T03までの間では、ノードNM[1]、ノードNM[2]、ノードNMref[1]、及びノードNMref[2]のそれぞれの電位が保持される。トランジスタTr11にOSトランジスタを適用することによって、トランジスタTr11の第1端子-第2端子間に流れるリーク電流を小さくすることができるため、それぞれのノードの電位を長時間保持することができる。配線WD、及び配線WDrefには接地電位が印加されており、トランジスタTr11は、非導通状態となっているため、配線WD、及び配線WDrefからの電位の印加によって、ノードに保持されている電位が書き換えられることは無い。
<<時刻T03から時刻T04まで>>
時刻T03から時刻T04までの間において、配線WL[1]に低レベル電位が印加され、配線WL[2]に高レベル電位が印加されている。加えて、配線WDには接地電位よりもVPR-VW[2]大きい電位が印加され、配線WDrefには接地電位よりもVPR大きい電位が印加されている。更に、時刻T02以前から引き続き、配線CL[1]、及び配線CL[2]には、それぞれ基準電位が印加されている。
時刻T03から時刻T04までの間において、配線WL[1]に低レベル電位が印加され、配線WL[2]に高レベル電位が印加されている。加えて、配線WDには接地電位よりもVPR-VW[2]大きい電位が印加され、配線WDrefには接地電位よりもVPR大きい電位が印加されている。更に、時刻T02以前から引き続き、配線CL[1]、及び配線CL[2]には、それぞれ基準電位が印加されている。
なお、電位VW[2]は、第1データの一に対応する電位である。
このとき、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr11のゲートに高レベル電位が印加されるため、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr11は、導通状態となり、ノードNM[2]の電位は、VPR-VW[2]、ノードNMref[2]の電位は、VPRとなる。
配線BLからメモリセルAM[2]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAM[2],0としたとき、IAM[2],0は次の式で表すことができる。
配線BLrefからメモリセルAMref[2]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAMref[2],0としたとき、同様に、IAMref[2],0は次の式で表すことができる。
<<時刻T04から時刻T05まで>>
ここで、時刻T04から時刻T05までの間における、配線BL及び配線BLrefに流れる電流について説明する。
ここで、時刻T04から時刻T05までの間における、配線BL及び配線BLrefに流れる電流について説明する。
配線BLrefには、電流源回路CSからの電流が供給される。加えて、配線BLrefには、カレントミラー回路CM、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]によって電流が排出される。配線BLrefにおいて、電流源回路CSから供給される電流をICrefとし、カレントミラー回路CMによって排出される電流をICM,0としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線BLにおいて、電流源回路CSから供給される電流をIC,0とし、配線BLから回路OFSTに流れる電流をIα,0としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
<<時刻T05から時刻T06まで>>
時刻T05から時刻T06までの間において、配線CL[1]に基準電位よりもVX[1]高い電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、電位VX[1]が印加されるため、トランジスタTr12のゲートの電位が上昇する。
時刻T05から時刻T06までの間において、配線CL[1]に基準電位よりもVX[1]高い電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、電位VX[1]が印加されるため、トランジスタTr12のゲートの電位が上昇する。
なお、電位Vx[1]は、第2データの一に対応する電位である。
なお、トランジスタTr12のゲートの電位の増加分は、配線CL[1]の電位変化に、メモリセルの構成によって決まる容量結合係数を乗じた電位となる。該容量結合係数は、容量素子C1の容量、トランジスタTr2のゲート容量、及び寄生容量によって算出される。本動作例では、説明の煩雑さを避けるため、配線CL[1]の電位の増加分もトランジスタTr12のゲートの電位の増加分も同じ値として説明する。これは、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]におけるそれぞれの容量結合係数を1としていることに相当する。
容量結合係数を1としているため、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、電位VX[1]が印加されることによって、ノードNM[1]、及びノードNMref[1]の電位は、それぞれVX[1]上昇する。
ここで、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれのトランジスタTr12の第2端子から第1端子に流れる電流を考える。配線BLからメモリセルAM[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAM[1],1としたとき、IAM[1],1は次の式で表すことができる。
つまり、配線CL[1]に電位VX[1]を印加することによって、配線BLからメモリセルAM[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流は、IAM[1],1-IAM[1],0(図11では、ΔIAM[1]と表記する。)増加する。
同様に、配線BLrefからメモリセルAMref[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAMref[1],1としたとき、IAMref[1],1は次の式で表すことができる。
つまり、配線CL[1]に電位VX[1]を印加することによって、配線BLrefからメモリセルAMref[1]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流は、IAMref[1],1-IAMref[1],0(図11では、ΔIAMref[1]と表記する。)増加する。
配線BLrefにおいて、カレントミラー回路CMによって排出される電流をICM,1としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線BLにおいて、配線BLから回路OFSTに流れる電流をIα,1としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
時刻T04から時刻T05までの間における、配線BLから配線OFSTに流れる電流Iα,0と、時刻T05から時刻T06までの間における、配線BLから配線OFSTに流れる電流Iα,1と、の差をΔIαとする。以後、ΔIαを、積和演算回路MACにおける、差分電流と呼称する。差分電流ΔIαは、式(E1)乃至式(E10)を用いて、次の式のとおりに表すことができる。
<<時刻T06から時刻T07まで>>
時刻T06から時刻T07までの間において、配線CL[1]には接地電位が印加されている。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、接地電位が印加されるため、ノードNM[1]、及びノードNMref[1]の電位は、それぞれ時刻T04から時刻T05までの間の電位に戻る。
時刻T06から時刻T07までの間において、配線CL[1]には接地電位が印加されている。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、接地電位が印加されるため、ノードNM[1]、及びノードNMref[1]の電位は、それぞれ時刻T04から時刻T05までの間の電位に戻る。
<<時刻T07から時刻T08まで>>
時刻T07から時刻T08までの間において、配線CL[1]に基準電位よりもVX[1]高い電位が印加され、配線CL[2]に基準電位よりもVX[2]高い電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に電位VX[1]が印加され、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に電位VX[2]が印加される。このため、メモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr12のゲートの電位が上昇する。
時刻T07から時刻T08までの間において、配線CL[1]に基準電位よりもVX[1]高い電位が印加され、配線CL[2]に基準電位よりもVX[2]高い電位が印加される。このとき、メモリセルAM[1]、及びメモリセルAMref[1]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に電位VX[1]が印加され、メモリセルAM[2]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に電位VX[2]が印加される。このため、メモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれのトランジスタTr12のゲートの電位が上昇する。
配線BLからメモリセルAM[2]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAM[2],1としたとき、IAM[2],1は次の式で表すことができる。
同様に、配線BLrefからメモリセルAMref[2]のトランジスタTr12の第2端子を介して第1端子に流れる電流をIAMref[2],1としたとき、IAMref[2],1は次の式で表すことができる。
配線BLrefにおいて、カレントミラー回路CMによって排出される電流をICM,2としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
配線BLにおいて、配線BLから回路OFSTに流れる電流をIα,3としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
時刻T04から時刻T05までの間における、配線BLから配線OFSTに流れる電流Iα,0と、時刻T07から時刻T08までの間における、配線BLから配線OFSTに流れる電流Iα,3と、の差となる差分電流ΔIαは、式(E1)乃至式(E8)、式(E12)乃至式(E15)用いて、次の式のとおりに表すことができる。
式(E16)に示すとおり、回路OFSTに入力される差分電流ΔIαは、複数の第1データである電位Vwと、複数の第2データである電位Vxと、の積の和に応じた値となる。つまり、差分電流ΔIαを回路OFSTで計測することによって、第1データと第2データとの積和の値を求めることができる。
<<時刻T08から時刻T09まで>>
時刻T08から時刻T09までの間において、配線CL[1]、及び配線CL[2]には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、基準電位が印加されるため、ノードNM[1]、ノードNM[2]、ノードNMref[1]、及びノードNMref[2]の電位は、それぞれ時刻T06から時刻T07までの間の電位に戻る。
時刻T08から時刻T09までの間において、配線CL[1]、及び配線CL[2]には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルAM[1]、メモリセルAM[2]、メモリセルAMref[1]、及びメモリセルAMref[2]のそれぞれの容量素子C1の第2端子に、基準電位が印加されるため、ノードNM[1]、ノードNM[2]、ノードNMref[1]、及びノードNMref[2]の電位は、それぞれ時刻T06から時刻T07までの間の電位に戻る。
時刻T05から時刻T06までの間において、配線CL[1]にVW[1]を印加し、時刻T07から時刻T08までの間において、配線CL[1]及び配線CL[2]にそれぞれVx[1]、Vx[2]を印加したが、配線CL[1]及び配線CL[2]に印加する電位は、基準電位REFPよりも低くてもよい。配線CL[1]、及び/又は配線CL[2]に、基準電位REFPよりも低い電位を印加した場合、配線RW[1]、及び/又は配線CL[2]に接続されているメモリセルの保持ノードの電位を、容量結合によって低くすることができる。これにより、積和演算において、第1データと、負の値である第2データの一との積を行うことができる。例えば、時刻T07から時刻T08までの間において、配線CL[2]に、Vx[2]でなく-Vx[2]を印加した場合、差分電流ΔIαは、次の式の通りに表すことができる。
なお、本動作例では、2行2列のマトリクス状に配置されているメモリセルを有するメモリセルアレイCAについて扱ったが、1行、且つ2列以上のメモリセルアレイ、又は3行以上、且つ3列以上のメモリセルアレイについても同様に、積和演算を行うことができる。この場合の積和演算回路は、複数列のうち1列を、参照データ(電位VPR)を保持するメモリセルとすることで、複数列のうち残りの列の数だけ積和演算処理を同時に実行することができる。つまり、メモリセルアレイの列の数を増やすことで、高速な積和演算処理を実現する演算回路を提供することができる。また、行数を増やすことによって、積和演算における、足し合わせる項数を増やすことができる。行数を増やした場合の、差分電流ΔIαは、次の式で表すことができる。
ところで、本実施の形態で述べた積和演算回路では、メモリセルAMの行数が前層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルAMの行数は、次層へ入力される前層のニューロンの出力信号の数に対応する。そして、メモリセルAMの列数が、次層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルAMの列数は、次層から出力されるニューロンの出力信号の数に対応する。つまり、前層、次層のそれぞれのニューロンの個数によって、積和演算回路のメモリセルアレイの行数、及び列数が定まるため、構成したいニューラルネットワークに応じて、メモリセルアレイの行数、及び列数を定めて、設計すればよい。
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)
本実施の形態には、本発明の一態様の蓄電システムに適用できる構成の一例を示す。
本実施の形態には、本発明の一態様の蓄電システムに適用できる構成の一例を示す。
[円筒型二次電池]
円筒型の二次電池の例について図14(A)を参照して説明する。円筒型の二次電池400は、図14(A)に示すように、上面に正極キャップ(電池蓋)401を有し、側面及び底面に電池缶(外装缶)402を有している。これら正極キャップ401と電池缶(外装缶)402とは、ガスケット(絶縁パッキン)410によって絶縁されている。
円筒型の二次電池の例について図14(A)を参照して説明する。円筒型の二次電池400は、図14(A)に示すように、上面に正極キャップ(電池蓋)401を有し、側面及び底面に電池缶(外装缶)402を有している。これら正極キャップ401と電池缶(外装缶)402とは、ガスケット(絶縁パッキン)410によって絶縁されている。
円筒型の二次電池に用いる正極及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404には正極端子(正極集電リード)403が接続され、負極406には負極端子(負極集電リード)407が接続される。正極端子403及び負極端子407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。負極端子407は電池缶402の底に溶接される。正極端子403は導電板419に溶接され、防爆板412及びPTC(Positive Temperature Coefficient)素子411を介して正極キャップ401と電気的に接続されている。PTC素子411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(BaTiO3)系半導体セラミックス等を用いることができる。
図14(B)は蓄電システム415の一例を示す。蓄電システム415は複数の二次電池400を有する。それぞれの二次電池の正極は、絶縁体425で分離された導電体424に接触し、電気的に接続されている。導電体424は配線423を介して、制御システム420に電気的に接続されている。また、それぞれの二次電池の負極は、配線426を介して制御システム420に電気的に接続されている。制御システム420として、先の実施の形態にて述べた制御システムを用いることができる。
図14(C)は、蓄電システム415の一例を示す。蓄電システム415は複数の二次電池400を有し、複数の二次電池400は、導電板413及び導電板414の間に挟まれている。複数の二次電池400は、配線416により導電板413及び導電板414と電気的に接続される。複数の二次電池400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400を有する蓄電システム415を構成することで、大きな電力を取り出すことができる。
複数の二次電池400の間に温度制御装置を有していてもよい。二次電池400が過熱されたときは、温度制御装置により冷却し、二次電池400が冷えすぎているときは温度制御装置により加熱することができる。そのため蓄電システム415の性能が外気温に影響されにくくなる。
また、図14(C)において、蓄電システム415は制御システム420に配線421及び配線422を介して電気的に接続されている。制御システム420として、先の実施の形態にて述べた制御システムを用いることができる。配線421は導電板413を介して複数の二次電池400の正極に、配線422は導電板414を介して複数の二次電池400の負極に、それぞれ電気的に接続される。
[二次電池パック]
次に本発明の一態様の蓄電システムの例について、図15を用いて説明する。
次に本発明の一態様の蓄電システムの例について、図15を用いて説明する。
図15(A)は、二次電池パック530の外観を示す図である。図15(B)は二次電池パック530の構成を説明する図である。二次電池パック530は、回路基板500と、二次電池513と、を有する。二次電池513には、ラベル510が貼られている。回路基板500は、シール515により固定されている。また、二次電池パック530は、アンテナ514を有する。
回路基板500は制御システム590を有する。制御システム590は、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。例えば、図15(B)に示すように、回路基板500上に、制御システム590を有する。また、回路基板500は、端子511と電気的に接続されている。また回路基板500は、アンテナ514、二次電池513の正極リード及び負極リードの一方551、正極リード及び負極リードの他方552と電気的に接続される。
あるいは、図15(C)に示すように、回路基板500上に設けられる回路システム590aと、端子511を介して回路基板500に電気的に接続される回路システム590bと、を有してもよい。例えば、本発明の一態様の制御システムの一部分が回路システム590aに、他の一部分が回路システム590bに、それぞれ設けられる。より具体的には例えば、先の実施の形態に示す保護回路137が回路システム590aに、先の実施の形態に示す回路171、回路172、制御回路134、及びメモリ132が回路システム590bに、それぞれ設けられる。
なお、アンテナ514はコイル状に限定されず、例えば線状、板状であってもよい。また、平面アンテナ、開口面アンテナ、進行波アンテナ、EHアンテナ、磁界アンテナ、誘電体アンテナ等のアンテナを用いてもよい。又は、アンテナ914は、平板状の導体でもよい。この平板状の導体は、電界結合用の導体の一つとして機能することができる。つまり、コンデンサの有する2つの導体のうちの一つの導体として、アンテナ914を機能させてもよい。これにより、電磁界、磁界だけでなく、電界で電力のやり取りを行うこともできる。
二次電池パック530は、アンテナ514と、二次電池513との間に層516を有する。層516は、例えば二次電池513による電磁界を遮蔽することができる機能を有する。層516としては、例えば磁性体を用いることができる。
二次電池513は、図15(C)に示すような捲回された電池素子593を有する。電池素子593は、負極594と、正極595と、セパレータ596と、を有する。電池素子593は、セパレータ596を挟んで負極594と、正極595とが重なり合って積層され、該積層シートを捲回したものである。
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5)
本実施の形態では、車両に本発明の一態様である蓄電システムを搭載する例を示す。車両として例えば自動車、二輪車、自転車、等が挙げられる。
本実施の形態では、車両に本発明の一態様である蓄電システムを搭載する例を示す。車両として例えば自動車、二輪車、自転車、等が挙げられる。
蓄電システムを車両に搭載すると、ハイブリッド車(HEV)、電気自動車(EV)、又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を実現できる。
図16において、本発明の一態様である蓄電システムを用いた車両を例示する。図16(A)に示す自動車8400は、走行のための動力源として電気モーターを用いる電気自動車である。または、走行のための動力源として電気モーターとエンジンを適宜選択して用いることが可能なハイブリッド自動車である。本発明の一態様を用いることで、航続距離の長い車両を実現することができる。自動車8400は蓄電システムを有する。蓄電システムは電気モーター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。
また、蓄電システムは、自動車8400が有するスピードメーター、タコメーターなどの表示装置に電力を供給することができる。また、蓄電システムは、自動車8400が有するナビゲーションシステムなどに電力を供給することができる。
図16(B)に示す自動車8500は、自動車8500が有する蓄電システム8024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16(B)に、地上設置型の充電装置8021から自動車8500に搭載された蓄電システム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に搭載された蓄電システム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、停車時や走行時に蓄電システム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16(C)は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた二輪車の一例である。図16(C)に示すスクータ8600は、蓄電システム8602、サイドミラー8601、方向指示灯8603を備える。蓄電システム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16(C)に示すスクータ8600は、座席下収納8604に、蓄電システム8602を収納することができる。蓄電システム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。
また、図17(A)は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた電動自転車の一例である。図17(A)に示す電動自転車8700に、本発明の一態様の蓄電システムを適用することができる。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、複数の蓄電池と、保護回路と、ニューラルネットワークと、を有する。
電動自転車8700は、蓄電システム8702を備える。蓄電システム8702は、運転者をアシストするモーターに電気を供給することができる。また、蓄電システム8702は、持ち運びができ、図17(B)に自転車から取り外した状態を示している。また、蓄電システム8702は、本発明の一態様の蓄電システムが有する蓄電池8701が複数内蔵されており、そのバッテリー残量などを表示部8703で表示できるようにしている。また蓄電システム8702は、本発明の一態様の制御システム8704を有する。制御システム8704は、蓄電池8701の正極及び負極と電気的に接続されている。制御システム8704として、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。
図16(A)に示す自動車8400に搭載される蓄電システムが有する蓄電池について、図18(A)を用いて、より詳細に説明する。自動車8400は複数の二次電池を有することが好ましい。二次電池の保護回路として、寿命推定部を組み込んだICを実装させれば、二次電池の制御のためのニューラルネットワーク処理を行うことができる。1000個以上の二次電池を用いる自動車8400であっても二次電池の制御のためのニューラルネットワーク処理を効率よく行うことができる。二次電池は、車内の床部分に対して、小型の円筒型の二次電池を多く並べて使用すればよい。また、ラミネート型の二次電池を複数組み合わせた電池パックを車内の床部分に対して設置してもよい。また、自動車8400の天井部分に光電変換素子8405を有してもよい。光電変換素子8405に照射された光を光電変換して、電池パック8402に貯蔵できる。また自動車8400はセンサ8407を有する。センサ8407は自動車8400の外部の空気の温度を測定する機能を有する。自動車8400の外部の空気の温度を本明細書等では、外気温と呼ぶ場合がある。またセンサ8407は外気温センサと呼ばれる場合がある。
図16、図17(A)及び図18(A)に示す車両はナビゲーションシステムを搭載することができる。該ナビゲーションシステムは、先の実施の形態に述べた制御システムを有することが好ましい。図18(B)は、自動車8400の内装を示す。ナビゲーションシステムは表示部8411及びマイクを有する。また、表示部8411はタッチセンサを有することが好ましい。ナビゲーションの使用者は、表示部8411のタッチセンサへの入力、及びマイクへの音声入力を用いて、情報を入力することができる。フロントガラス8404及びサイドミラー8403はそれぞれ、表示部を有してもよい。ナビゲーションシステム8411は、表示部8407、フロントガラス8404の表示部、及びサイドミラー8403の表示部のうち、一以上に情報を表示することができる。
ナビゲーションシステムとして携帯電話機8412を用いる例を図18(C)に示す。携帯電話機8412の表示部8413の拡大図を図18(D)に示す。
図19を用いて、車両に搭載されたナビゲーションシステムの動作例を説明する。
ステップS300において、処理を開始する。
ステップS301において、ナビゲーションシステムの使用者が、ナビゲーションシステムに目的地情報を入力する。
ステップS302において、ナビゲーションシステムは、目的地までの放電出力の平均値や積算値、最大値などを算出する。また、蓄電池の残容量(RC)とインピーダンスZを取得する。インピーダンスZの測定には時間を要する場合がある。また、外部の測定機器を電気的に接続して、インピーダンスZが測定される場合がある。よって、インピーダンスZはあらかじめ取得された値を用いることが好ましい。例えば、測定されたインピーダンスZの値のうち、1週間以内に測定された値、あるいは1ヶ月以内に測定された値、あるいは3か月以内に測定された値を用いる。
ステップS303において、ナビゲーションシステムは、外気温To、残容量(RC)及びインピーダンスZに基づき、放電出力P(x)に対応する放電可能容量C(x)を推定する。例えば任意の放電出力P(1)乃至P(n)(ここでnは2以上の整数)に対応する放電可能容量C(1)乃至C(n)を推定する。ここで放電出力Pは必ずしも一定の値ではなく、走行する経路においてその値が変化する。
ステップS304において、ナビゲーションシステムは、ステップS303において算出された放電可能容量C(x)を用いて、走行可能距離L(x)を推定する。
ステップS305では、目的地に達した後、充電スポットに辿り着くことが可能か、の見積もりを行う。具体的には、現在地からの経路の長さがL(x)より短く、かつ、現在地からの経路の途中に目的地が含まれる充電スポットを捜索する。条件に該当する充電スポット(充電スポットE(a)と呼ぶ)が見つかった場合には、ステップS306へ進み、見つからなかった場合には、ステップS311へ進む。ステップS311は、図20に示すステップS312へ結合する結合子dである。
ステップS306において、ナビゲーションシステムは、目的地への案内を開始する。あるいは、ナビゲーションシステムにより、目的地へ到達するための車両の走行の制御を開始してもよい。
ステップS309により、処理を終了する。なお、車両は目的地到達後、充電スポットE(a)に立ち寄り、蓄電池の充電を行うことが好ましい。
次に、図20を用いて、車両に搭載されたナビゲーションシステムの動作例を説明する。
ステップ311は、図19に示すステップS305から結合する結合子dであり、ステップS312へと進む。
ステップS312において、ナビゲーションシステムは、現在地から目的地までの経路内に位置する充電スポットを捜索し、経路内に充電スポットが見つかった場合にはステップS313へ、見つからなかった場合にはステップS321へ進む。
ステップS313において、ナビゲーションシステムは、現在地から目的地までの経路内に位置するE(y)のそれぞれについて、位置情報を取得する。例えば充電スポットE(1)乃至E(m)(ここでmは1以上の整数)の位置情報を取得する。
ステップS314において、現在地から充電スポットE(y)までの経路長L(y)を算出する。
ステップS315において、L(y)<L(x)を満たすE(y)とP(x)の組み合わせがある場合にはステップS316に、無い場合にはステップS21に進む。
ステップS316において、ナビゲーションシステムはL(y)<L(x)を満たすE(y)とP(x)の組み合わせを表示する。ここでP(x)の数値を表示してもよいし、P(x)に対応する名称を付けて、該名称を表示してもよい。例えば、出力の高い「高出力モード」、出力の低い「節電モード」、等の名称を表示する。
なお、ステップS321に進む場合には、ステップS321において、ナビゲーションシステムは、使用者に対して、目的地の変更を求めるメッセージを表示部に表示する。次に、ステップS322に進む。ステップS322は、図19のステップS301へ結合する結合子eであり、ステップS301により、使用者は目的地を再選択する。
次に、ステップS317において、E(y)とP(x)の組み合わせが複数ある場合には、使用者は表示部に表示されたE(y)とP(x)の複数の組み合わせのうち、一を選択する。
ステップS318において、ナビゲーションシステムはステップS313において選択されたE(y)とP(x)の組み合わせに基づき、案内を開始する。あるいは、ナビゲーションシステムにより、目的地へ到達するための車両の走行の制御を開始してもよい。
ステップS319において、処理を終了する。
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6)
本実施の形態では、先の実施の形態で示した蓄電システムを電子機器に実装する例を説明する。
本実施の形態では、先の実施の形態で示した蓄電システムを電子機器に実装する例を説明する。
次に、図21(A)及び図21(B)に、2つ折り可能なタブレット型端末の一例を示す。図21(A)及び図21(B)に示すタブレット型端末9600は、筐体9630a、筐体9630b、筐体9630aと筐体9630bを接続する可動部9640、表示部9631、表示モード切り替えスイッチ9626、電源スイッチ9627、省電力モード切り替えスイッチ9625、留め具9629、操作スイッチ9628、を有する。表示部9631には、可撓性を有するパネルを用いることで、より広い表示部を有するタブレット端末とすることができる。図21(A)は、タブレット型端末9600を開いた状態を示し、図21(B)は、タブレット型端末9600を閉じた状態を示している。
また、タブレット型端末9600は、筐体9630a及び筐体9630bの内部に蓄電体9635を有する。蓄電体9635は、可動部9640を通り、筐体9630aと筐体9630bに渡って設けられている。
表示部9631は、一部をタッチパネルの領域とすることができ、表示された操作キーにふれることでデータ入力をすることができる。また、タッチパネルのキーボード表示切り替えボタンが表示されている位置に指やスタイラスなどでふれることで表示部9631にキーボードボタン表示することができる。
また、表示モード切り替えスイッチ9626は、縦表示又は横表示などの表示の向きを切り替え、白黒表示やカラー表示の切り替えなどを選択できる。省電力モード切り替えスイッチ9625は、タブレット型端末9600に内蔵している光センサで検出される使用時の外光の光量に応じて表示の輝度を最適なものとすることができる。タブレット型端末は光センサだけでなく、ジャイロ、加速度センサ等の傾きを検出するセンサなどの他の検出装置を内蔵させてもよい。
図21(B)は、閉じた状態であり、タブレット型端末は、筐体9630、太陽電池9633、及び本発明の一態様の蓄電システムを有する。蓄電システムは、制御システム9634と、蓄電体9635と、を有する。制御システム9634は、保護回路9639と、DCDCコンバータ9636を含む充放電制御回路9638と、を有する。制御システム9634については、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。充放電制御回路9638は例えば、先の実施の形態に示す制御回路134を有する。
なお、タブレット型端末9600は2つ折り可能なため、未使用時に筐体9630a及び筐体9630bを重ね合せるように折りたたむことができる。折りたたむことにより、表示部9631を保護できるため、タブレット型端末9600の耐久性を高めることができる。
また、この他にも図21(A)及び図21(B)に示したタブレット型端末は、様々な情報(静止画、動画、テキスト画像など)を表示する機能、カレンダー、日付又は時刻などを表示部に表示する機能、表示部に表示した情報をタッチ入力操作又は編集するタッチ入力機能、様々なソフトウェア(プログラム)によって処理を制御する機能、等を有することができる。
タブレット型端末の表面に装着された太陽電池9633によって、電力をタッチパネル、表示部、又は映像信号処理部等に供給することができる。なお、太陽電池9633は、筐体9630の片面又は両面に設けることができ、蓄電体9635の充電を効率的に行う構成とすることができる。
また、図21(B)に示す制御システム9634の構成、及び動作について図21(C)にブロック図を示し説明する。図21(C)には、太陽電池9633、蓄電体9635、DCDCコンバータ9636、コンバータ9637、スイッチSW1乃至SW3、表示部9631について示しており、DCDCコンバータ9636、コンバータ9637、スイッチSW1乃至SW3が、図21(B)に示す充放電制御回路9638に対応し、充放電制御回路9638及び保護回路9639が制御回路9634に対応する箇所となる。
まず、外光により太陽電池9633により発電がされる場合の動作の例について説明する。太陽電池で発電した電力は、蓄電体9635を充電するための電圧となるようDCDCコンバータ9636で昇圧又は降圧がなされる。そして、表示部9631の動作に太陽電池9633からの電力が用いられる際にはスイッチSW1をオンにし、コンバータ9637で表示部9631に必要な電圧に昇圧又は降圧をすることとなる。また、表示部9631での表示を行わない際には、SW1をオフにし、SW2をオンにして蓄電体9635の充電を行う構成とすればよい。
なお、太陽電池9633については、発電手段の一例として示したが、特に限定されず、圧電素子(ピエゾ素子)や熱電変換素子(ペルティエ素子)などの他の発電手段による蓄電体9635の充電を行う構成であってもよい。例えば、無線(非接触)で電力を送受信して充電する無接点電力伝送モジュールや、また、他の充電手段を組み合わせて行う構成としてもよい。
図22に、他の電子機器の例を示す。図22において、表示装置8000は、本発明の一態様の蓄電システムを実装する電子機器の一例である。具体的に、表示装置8000は、TV放送受信用の表示装置に相当し、筐体8001、表示部8002、スピーカ部8003、二次電池8004等を有する。本発明の一態様に係る検出システムは、筐体8001の内部に設けられている。表示装置8000は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池8004に蓄積された電力を用いることもできる。
表示部8002には、液晶表示装置、有機EL素子などの発光素子を各画素に備えた発光装置、電気泳動表示装置、DMD(Digital Micromirror Device)、PDP(Plasma Display Panel)、FED(Field Emission Display)などの、半導体表示装置を用いることができる。
また、音声入力デバイス8005も二次電池を用いる。音声入力デバイス8005は、先の実施の形態に示す蓄電システムを有する。音声入力デバイス8005は、無線通信素子の他、マイクを含むセンサ(光学センサ、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ、モーションセンサなど)を複数有し、使用者の命令する言葉によって他のデバイス、例えば表示装置8000の電源操作、照明装置8100の光量調節などを行うことができる。音声入力デバイス8005は音声で周辺機器の操作が行え、手動リモコンの代わりとなる。
また、音声入力デバイス8005は、車輪や機械式移動手段を有しており、使用者の発声が聞こえる方向に移動し、内蔵されているマイクで正確に命令を聞き取るとともに、その内容を表示部8008に表示する、または表示部8008のタッチ入力操作が行える構成としている。
また、音声入力デバイス8005は、スマートフォンなどの携帯情報端末8009の充電ドックとしても機能させることができる。携帯情報端末8009と音声入力デバイス8005は、有線または無線で電力の授受を可能としている。携帯情報端末8009は、室内においては、特に持ち運ぶ必要がなく、必要な容量を確保しつつ、二次電池に負荷がかかり劣化することを回避したいため、音声入力デバイス8005によって二次電池の管理、メンテナンスなどを行えることが望ましい。また、音声入力デバイス8005はスピーカ8007及びマイクを有しているため、携帯情報端末8009が充電中であってもハンズフリーで会話することもできる。また、音声入力デバイス8005の二次電池の容量が低下すれば、矢印の方向に移動し、外部電源と接続された充電モジュール8010から無線充電によって充電を行えばよい。
また、音声入力デバイス8005を台に載せてもよい。また、音声入力デバイス8005を車輪や機械式移動手段を設けて所望の位置に移動させてもよく、或いは台や車輪を設けず、音声入力デバイス8005を所望の位置、例えば床の上などに固定してもよい。
なお、表示装置には、TV放送受信用の他、パーソナルコンピュータ用、広告表示用など、全ての情報表示用表示装置が含まれる。
図22において、据え付け型の照明装置8100は、充電を制御するマイクロプロセッサ(APSを含む)で制御される二次電池8103を用いた電子機器の一例である。具体的に、照明装置8100は、筐体8101、光源8102、二次電池8103等を有する。図22では、二次電池8103が、筐体8101及び光源8102が据え付けられた天井8104の内部に設けられている場合を例示しているが、二次電池8103は、筐体8101の内部に設けられていても良い。照明装置8100は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池8103に蓄積された電力を用いることもできる。
なお、図22では天井8104に設けられた据え付け型の照明装置8100を例示しているが、二次電池8103は、天井8104以外、例えば側壁8105、床8106、窓8107等に設けられた据え付け型の照明装置に用いることもできるし、卓上型の照明装置などに用いることもできる。
また、光源8102には、電力を利用して人工的に光を得る人工光源を用いることができる。具体的には、白熱電球、蛍光灯などの放電ランプ、LEDや有機EL素子などの発光素子が、上記人工光源の一例として挙げられる。
図22において、室内機8200及び室外機8204を有するエアコンディショナーは、二次電池8203を用いた電子機器の一例である。具体的に、室内機8200は、筐体8201、送風口8202、二次電池8203等を有する。図22では、二次電池8203が、室内機8200に設けられている場合を例示しているが、二次電池8203は室外機8204に設けられていても良い。或いは、室内機8200と室外機8204の両方に、二次電池8203が設けられていても良い。エアコンディショナーは、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池8203に蓄積された電力を用いることもできる。
図22において、電気冷凍冷蔵庫8300は、二次電池8304を用いた電子機器の一例である。具体的に、電気冷凍冷蔵庫8300は、筐体8301、冷蔵室用扉8302、冷凍室用扉8303、二次電池8304等を有する。図22では、二次電池8304が、筐体8301の内部に設けられている。電気冷凍冷蔵庫8300は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池8304に蓄積された電力を用いることもできる。
また、電子機器が使用されない時間帯、特に、商用電源の供給元が供給可能な総電力量のうち、実際に使用される電力量の割合(電力使用率と呼ぶ)が低い時間帯において、二次電池に電力を蓄えておくことで、上記時間帯以外において電力使用率が高まるのを抑えることができる。例えば、電気冷凍冷蔵庫8300の場合、気温が低く、冷蔵室用扉8302、冷凍室用扉8303の開閉が行われない夜間において、二次電池8304に電力を蓄える。そして、気温が高くなり、冷蔵室用扉8302、冷凍室用扉8303の開閉が行われる昼間において、二次電池8304を補助電源として用いることで、昼間の電力使用率を低く抑えることができる。
上述の電子機器の他、二次電池はあらゆる電子機器に搭載することができる。本発明の一態様により、二次電池のサイクル特性が良好となる。そのため、本発明の一態様である充電を制御するマイクロプロセッサ(APSを含む)を本実施の形態で説明した電子機器に搭載することで、より長寿命の電子機器とすることができる。本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
本発明の一態様の蓄電システムを電子機器に実装する例を図23(A)乃至(E)に示す。本発明の一態様の蓄電システムを適用した電子機器として、例えば、テレビジョン装置(テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう)、コンピュータ用などのモニタ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルフォトフレーム、携帯電話機(携帯電話、携帯電話装置ともいう)、携帯型ゲーム機、携帯情報端末、音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
図23(A)は、携帯電話機の一例を示している。携帯電話機7400は、筐体7401に組み込まれた表示部7402の他、操作ボタン7403、外部接続ポート7404、スピーカ7405、マイク7406などを備えている。なお、携帯電話機7400は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池7407と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
図23(B)は、携帯電話機7400を湾曲させた状態を示している。携帯電話機7400を外部の力により変形させて全体を湾曲させると、その内部に設けられている蓄電池7407も湾曲される場合がある。このような場合には、蓄電池7407として、可撓性を有する蓄電池を用いることが好ましい。可撓性を有する蓄電池の曲げられた状態を図23(C)に示す。蓄電池には制御システム7408が電気的に接続されている。制御システム7408として、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。
また、フレキシブルな形状を備える蓄電池を、家屋やビルの内壁または外壁や、自動車の内装または外装の曲面に沿って組み込むことも可能である。
図23(D)は、バングル型の表示装置の一例を示している。携帯表示装置7100は、筐体7101、表示部7102、操作ボタン7103、及び本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池7104と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
図23(E)は、腕時計型の携帯情報端末の一例を示している。携帯情報端末7200は、筐体7201、表示部7202、バンド7203、バックル7204、操作ボタン7205、入出力端子7206などを備える。
携帯情報端末7200は、移動電話、電子メール、文章閲覧及び作成、音楽再生、インターネット通信、コンピュータゲームなどの種々のアプリケーションを実行することができる。
表示部7202はその表示面が湾曲して設けられ、湾曲した表示面に沿って表示を行うことができる。また、表示部7202はタッチセンサを備え、指やスタイラスなどで画面に触れることで操作することができる。例えば、表示部7202に表示されたアイコン7207に触れることで、アプリケーションを起動することができる。
操作ボタン7205は、時刻設定のほか、電源のオン、オフ動作、無線通信のオン、オフ動作、マナーモードの実行及び解除、省電力モードの実行及び解除など、様々な機能を持たせることができる。例えば、携帯情報端末7200に組み込まれたオペレーティングシステムにより、操作ボタン7205の機能を自由に設定することもできる。
また、携帯情報端末7200は、通信規格された近距離無線通信を実行することが可能である。例えば無線通信可能なヘッドセットと相互通信することによって、ハンズフリーで通話することもできる。
また、携帯情報端末7200は入出力端子7206を備え、他の情報端末とコネクターを介して直接データのやりとりを行うことができる。また入出力端子7206を介して充電を行うこともできる。なお、充電動作は入出力端子7206を介さずに無線給電により行ってもよい。
携帯情報端末7200は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。該蓄電システムは、蓄電池と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
携帯情報端末7200はセンサを有することが好ましい。センサとして例えば、指紋センサ、脈拍センサ、体温センサ等の人体センサや、タッチセンサ、加圧センサ、加速度センサ、等が搭載されることが好ましい。
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。
ACTV:回路、BL:配線、BLref:配線、C_1:容量素子、C_h:容量素子、C_n:容量素子、C1:容量素子、C2:容量素子、CL:畳み込み層、CL[1]:配線、CL[2]:配線、CLD 回路、CM:カレントミラー回路、CS:電流源回路、HL:隠れ層、HN:ニューロン回路、HS:隠れシナプス回路、IE:配線、IEref:配線、IL:入力層、MAC:積和演算回路、NC:ニューロン回路、OFST:回路、OE:配線、OL:出力層、ON:ニューロン回路、OS:シナプス回路、R_1:抵抗、R_h:抵抗、R_n:抵抗、Ro:抵抗、RST:配線、RW:配線、SC:シナプス回路、SW1:スイッチ、SW2:スイッチ、SW3:スイッチ、Tr2:トランジスタ、Tr11:トランジスタ、Tr12:トランジスタ、Tr21:トランジスタ、Tr22:トランジスタ、Tr23:トランジスタ、VaL:配線、VbL:配線、VDDL:配線、VrefL:配線、VSSL配線、VR:配線、W_1:抵抗、WD:配線、WDref:配線、WL:配線、WDD:回路、WLD:回路、130:蓄電システム、131:制御システム、131_j:制御システム、132:メモリ、134:制御回路、135:蓄電池、135_1:蓄電池、135_k:蓄電池、135_n:蓄電池、136:電池群、136_j:電池群、137:保護回路、147:トランジスタ、148:トランジスタ、171:回路、172:回路、174:サーミスタ、176:ヒューズ、400:二次電池、401:正極キャップ、402:電池缶、403:正極端子、404:正極、406:負極、407:負極端子、411:PTC素子、412:防爆板、413:導電板、414:導電板、415:蓄電システム、416:ワイヤ、419:導電板、420:制御システム、421:配線、422:配線、423:配線、424:導電体、425:絶縁体、426:配線、500:回路基板、510:ラベル、511:端子、512:半導体層、513:二次電池、514:アンテナ、515:シール、516:層、530:二次電池パック、551:一方、552:他方、590:制御システム、590a:回路システム、590b:回路システム、593:電池素子、594:負極、595:正極、596:セパレータ、914:アンテナ、7100:携帯表示装置、7101:筐体、7102:表示部、7103:操作ボタン、7104:蓄電池、7200:携帯情報端末、7201:筐体、7202:表示部、7203:バンド、7204:バックル、7205:操作ボタン、7206:入出力端子、7207:アイコン、7400:携帯電話機、7401:筐体、7402:表示部、7403:操作ボタン、7404:外部接続ポート、7405:スピーカ、7406:マイク、7407:蓄電池、7408:制御システム、8000:表示装置、8001:筐体、8002:表示部、8003:スピーカ部、8004:二次電池、8005:音声入力デバイス、8006:台、8007:スピーカ、8008:表示部、8009:携帯情報端末、8010:充電モジュール、8021:充電装置、8022:ケーブル、8024:蓄電システム、8100:照明装置、8101:筐体、8102:光源、8103:二次電池、8104:天井、8105:側壁、8106:床、8107:窓、8200:室内機、8201:筐体、8202:送風口、8203:二次電池、8204:室外機、8300:電気冷凍冷蔵庫、8301:筐体、8302:冷蔵室用扉、8303:冷凍室用扉、8304:二次電池、8400:自動車、8401:ヘッドライト、8406:電気モーター、8500:自動車、8600:スクータ、8601:サイドミラー、8602:蓄電システム、8603:方向指示灯、8604:座席下収納、8700:電動自転車、8701:蓄電池、8702:蓄電システム、8703:表示部、8704:制御システム、9600:タブレット型端末、9625:スイッチ、9626:スイッチ、9627:電源スイッチ、9628:操作スイッチ、9629:留め具、9630:筐体、9630a:筐体、9630b:筐体、9631:表示部、9633:太陽電池、9634:制御システム、9635:蓄電体、9636:DCDCコンバータ、9637:コンバータ、9638:充放電制御回路、9639:保護回路、9640:可動部
Claims (4)
- 蓄電池に外部電源を接続する、第1のステップと、
前記蓄電池の充電又は放電を開始する、第2のステップと、
前記蓄電池の充電又は放電を停止する、第3のステップと、
前記蓄電池の閉回路電圧を測定する、第4のステップと、
前記蓄電池のインピーダンスを測定する、第5のステップと、
前記閉回路電圧の値及び前記インピーダンスを、ニューラルネットワークへ入力する、第6のステップと、
前記ニューラルネットワークから第1の信号が出力される、第7のステップと、
前記第1の信号に応じて、前記蓄電池の充電電流及び充電上限電圧の変更を行う、第8のステップと、を有し、
前記インピーダンスは、10μHz以上1MHz以下、又は10mHz以上50kHz以下の周波数のうち、2点以上100点以下の周波数で測定され、
前記第1の信号は、前記インピーダンスの増大に関する推測値又は前記蓄電池の放電容量の減少に関する推測値に基づいた判定データを含み、
前記第8のステップにおいて、前記蓄電池の満充電容量を見積ったのちに前記満充電容量の減少に合わせて前記充電電流を減少させる変更が含まれる、
蓄電システムの動作方法。 - 蓄電池に外部電源を接続する、第1のステップと、
前記蓄電池の充電又は放電を開始する、第2のステップと、
前記蓄電池の充電又は放電を停止する、第3のステップと、
前記蓄電池の閉回路電圧を測定する、第4のステップと、
前記蓄電池のインピーダンスを測定する、第5のステップと、
前記閉回路電圧の値及び前記インピーダンスを、ニューラルネットワークへ入力する、第6のステップと、
前記ニューラルネットワークから第1の信号が出力される、第7のステップと、
前記第1の信号に応じて、前記蓄電池の充電電流及び充電上限電圧の変更を行う、第8のステップと、を有し、
前記インピーダンスは、10μHz以上1MHz以下、又は10mHz以上50kHz以下の周波数のうち、2点以上100点以下の周波数で測定され、
前記第1の信号は、前記インピーダンスの増大に関する推測値又は前記蓄電池の放電容量の減少に関する推測値に基づいた判定データを含み、
前記第8のステップにおいて、前記蓄電池の満充電容量を見積ったのちに前記満充電容量の減少に合わせて前記充電電流を減少させる変更が含まれ、
前記ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、前記入力層と前記出力層との間に配置された隠れ層と、を有する、
蓄電システムの動作方法。 - 請求項1又は請求項2において、
前記ニューラルネットワークは、第1のトランジスタと、容量素子と、第2のトランジスタと、を有し、
前記第1のトランジスタのソース及びドレインの一方は、前記容量素子の一方の電極と電気的に接続され、
前記第1のトランジスタのソース及びドレインの一方は、前記第2のトランジスタのゲートと電気的に接続され、
前記第1のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、
前記金属酸化物はインジウムと、元素Mと、を有し、
前記元素Mは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、及びタングステンより選ばれる一以上である、蓄電システムの動作方法。 - 請求項3において、
前記第2のトランジスタのチャネル形成領域はシリコンを有する、蓄電システムの動作方法。
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