(57)【要約】【課題】冷媒温度の推定精度をより高める技術を提供する。【解決手段】本明細書が開示する冷却器は、液体の冷媒が通る流路と、温度センサと、推定器を備える。温度センサは、冷媒に直接触れないように流路に取り付けられている。温度センサは、所定のサンプリング時間ごとに流路の温度を計測する。推定器は、温度センサの計測値から冷媒温度を推定する。推定器は、温度センサの今回の計測値と前回の計測値の温度差を求める。推定器は、温度差に所定のゲインを乗じた補正値を前回の冷媒温度の推定値に加算した値を今回の冷媒温度の推定値として出力する。推定器は、冷媒温度が上昇中の場合に用いるゲインと冷媒温度が下降中の場合に用いるゲインが異なる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷媒が通る流路と、
前記冷媒に直接触れないように前記流路に取り付けられており、所定のサンプリング時間ごとに前記流路の温度を計測する温度センサと、
前記温度センサの計測値から冷媒温度を推定する推定器と、
を備えており、
前記推定器は、
前記温度センサの今回の計測値と前回の計測値の温度差を求め、
前記温度差に所定のゲインを乗じた補正値を前回の冷媒温度の推定値に加算した値を今回の冷媒温度の推定値として出力する、
冷却器であって、
前記推定器は、
前記冷媒温度が上昇中の場合に用いる前記ゲインと前記冷媒温度が下降中の場合に用いる前記ゲインが異なっている、冷却器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書が開示する技術は、冷却器に関する。
【背景技術】
【０００２】
冷却器を流れる冷媒温度を直接計測するためには、温度センサの防水対策が必要となり、コストが増大する。特許文献１に、冷媒が流れる流路が形成されている筐体に温度センサを取り付け、筐体の温度を計測することにより、冷媒温度を直接計測することなく冷媒温度を推定する技術が開示されている。特許文献１においては、温度センサは所定のサンプリング時間ごとに、冷媒が流れる筐体の温度を計測する。温度センサの今回の計測値から前回の計測値を引いた温度差を求め、その温度差に、冷媒の流量に応じて定まるゲインを乗じて補正値を得る。補正値を冷媒温度の前回の推定値に加算して冷媒温度の今回の推定値を得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−００６６１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
冷媒温度の上昇は、冷却器の冷却対象の発熱によるものであり、冷媒温度の下降は、冷媒から周囲への放熱による。冷媒の熱授受のメカニズムが異なるため、冷媒温度が上昇中の場合と冷媒温度が下降中の場合では、温度の変化率が異なる。すなわち、冷媒温度が上昇中の場合における最適なゲインと、冷媒温度が下降中の場合における最適なゲインは異なる。従って、温度が上昇中か下降中かであるかを問わず流量に応じて定まるゲインから冷媒温度の推定を行う特許文献１の技術には改良の余地がある。本明細書では、冷媒温度の推定精度をより高め得る技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書が開示する冷却器は、冷媒が通る流路と、温度センサと、推定器を備える。温度センサは、冷媒に直接触れないように流路に取り付けられている。温度センサは、所定のサンプリング時間ごとに流路の温度を計測する。推定器は、温度センサの計測値から冷媒温度を推定する。推定器は、温度センサの今回の計測値と前回の計測値の温度差を求める。推定器は、温度差に所定のゲインを乗じた補正値を前回の冷媒温度の推定値に加算した値を今回の冷媒温度の推定値として出力する。冷媒温度が上昇中の場合に用いるゲインと冷媒温度が下降中の場合に用いるゲインが異なっている。なお、上昇中のゲインと下降中のゲインは推定器に予め記憶されている。
【０００６】
本明細書が開示する冷却器は、冷媒温度が上昇中の場合と冷媒温度が下降中の場合で異なるゲインを用いて冷媒温度の推定を行う。すなわち、冷媒温度が上昇中の場合における最適なゲインと、冷媒温度が下降中の場合における最適なゲインを使い分けることができる。従って、本明細書が開示する冷却器は、冷媒温度の推定精度をより高め得る。なお、推定器が得る温度差は、単純に今回の計測値から前回の計測値を減じた値であってもよいし、今回の計測値と過去の複数の計測値の時系列データをローパスフィルタにかけて高周波ノイズを除去したデータから今回計測値と前回計測値との差を求めてもよい。
【０００７】
本明細書が開示する技術の詳細とさらなる改良は以下の「発明を実施するための形態」にて説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例の冷却器が搭載される電気自動車の駆動系のブロック図である。
【図２】コントローラが実行する冷媒温度の推定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図面を参照して実施例の冷却器１０を説明する。冷却器１０は、電気自動車１００に搭載されている。図１に、冷却器１０を含む電気自動車１００の駆動系のブロック図を示す。電気自動車１００は、バッテリ３２と、電力変換器３０と、走行用のモータ３４と、冷却器１０を備えている。
【００１０】
電力変換器３０は、システムメインリレー３３を介して、バッテリ３２に接続されている。電力変換器３０は電力変換用のスイッチング素子３１を備えている。電力変換器３０は、スイッチング素子３１によって、バッテリ３２の直流電力をモータ３４の駆動電力に変換するデバイスである。モータ３４は三相交流モータであり、電力変換器３０の出力は三相交流である。モータ３４の出力トルクは、主軸３６とデファレンシャルギア３７を介して駆動輪３８に伝達される。
【００１１】
スイッチング素子３１はトランジスタであり、典型的にはＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）であるが、他のトランジスタ、例えばＭＯＳＦＥＴ（Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor）であってもよい。電力変換に用いられるスイッチング素子３１は、パワー半導体素子と呼ばれることもある。パワー半導体素子の発熱量は大きい。また、電力変換器１０は、複数のスイッチング素子３１を備えている。それゆえ、電気自動車１００は、電力変換器３０（スイッチング素子３１）を冷却する冷却器１０を備えている。
【００１２】
冷却器１０は、流路１６、ポンプ１４、ラジエータ１５、温度センサ１３、コントローラ１８を備えている。流路１６は、電力変換器３０の筐体内を通過している。流路１６は、電力変換器３０とラジエータ１５の間で冷媒を循環させる。流路１６の途中にポンプ１４が備えられている。ポンプ１４によって冷媒が流路１６の中を循環する。冷媒は、液体であり、具体的には、水あるいはＬＬＣ（Long Life Coolant）である。流路１６は、熱伝導率が高い物質、例えばアルミニウムや銅で作られている。
【００１３】
電力変換器３０の筐体の内部を流路１６が通っており、流路１６に冷媒が流れることにより、電力変換器３０（スイッチング素子３１）が冷却される。冷媒の温度は、電力変換器３０（スイッチング素子３１）から発生する熱を吸収することにより、上昇する。温度が上昇した冷媒は、ラジエータ１５へと流れ、空気と熱交換して冷却される。冷却された冷媒は、ポンプ１４によって再び電力変換器３０へと送られる。図１における太矢印線が冷媒の流れの方向を示している。
【００１４】
冷却器１０のコントローラ１８は、冷媒の温度に基づいてポンプ１４の出力（すなわち、冷媒の流量）を制御する。大まかには、コントローラ１８は、冷媒の温度が高いほどポンプ１４の出力を上げることで冷却器１０を流れる冷媒の流量を増やし、冷媒の温度が低いほど、ポンプ１４の出力を下げることで冷却器１０を流れる冷媒の流量を減らす。
【００１５】
コントローラ１８は、冷媒温度が所定の閾値を超えている場合、スイッチング素子３１を制御する別のコントローラ（不図示）に信号を送る。別のコントローラは、コントローラ１８から上記の信号を受信すると、スイッチング素子３１の発熱を抑えるべく、スイッチング素子３１に流れる電流を抑制する。すなわち、別のコントローラは、モータ３４の出力を制限する。
【００１６】
冷却器１０は温度センサ１３を備えているが、温度センサ１３は、冷媒中にさらされておらず、冷媒の温度を直接に計測することはできない。温度センサ１３は、流路１６の外側に取り付けられている。別言すれば、温度センサ１３は冷媒に直接触れないように流路１６に取り付けられている。コントローラ１８は、温度センサ１３の計測値から冷媒の温度を推定する。
【００１７】
コントローラ１８が実行する冷媒温度の推定処理について説明する。なお、コントローラ１８には、車速センサ２２と外気温センサ２４（図１参照）が接続されており、それらセンサからの情報も、冷媒温度の推定に活用する。
【００１８】
温度センサ１３は、流路１６の温度を、所定のサンプリング時間ごとに計測する。温度センサ１３の計測値は、コントローラ１８に伝達される。コントローラ１８は、温度センサ１３の各サンプリング時間の計測値を記憶する。
【００１９】
冷媒温度の変化に伴い、熱伝導性が高い物質で作られている流路１６の温度も変化する。冷媒の温度変化に応じて流路１６の温度が変化する。流路１６は、熱伝導率が高い物質で作られてはいるが、冷媒の温度変化に遅れて流路１６の温度が変化する。すなわち、温度センサ１３の計測値は、冷媒の実際の温度変化に対して時間遅れを伴って追従する。コントローラ１８は、時間遅れを考慮して温度センサ１３の計測値から冷媒温度を推定し、その結果に基づいてポンプ１４の出力を制御する。
【００２０】
コントローラ１８は温度センサ１３の計測値から冷媒温度を推定する際に、まず、温度センサ１３の今回の計測値と前回の計測値の温度差を求める。コントローラ１８は、算出した温度差に、冷媒の流量に応じて定まるゲインを乗じることにより補正値を求め、前回の冷媒温度の推定値に補正値を加算することにより今回の推定値を出力する。ゲインは、例えば冷媒から温度センサ１３までの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化した場合の時定数から定まる。ゲインについて、より詳しくは特許文献１（特開２０１６−００６６１８号公報）を参照されたい。
【００２１】
ところで、冷媒温度は、電力変換器３０に備わるスイッチング素子３１の駆動により発生する熱を吸収することにより上昇する。スイッチング素子３１に大電力が流れたときのスイッチング素子３１の発熱量は大きいため、冷媒温度は急激に上昇しやすい。また、冷媒温度は、ラジエータ１５が受けた空気との間で熱交換をすることにより下降するため、冷媒温度の下降は緩やかである。従って、冷媒温度の上昇と冷媒温度の下降を比較すると、冷媒温度が上昇中の冷媒温度の変化率は、冷媒温度が下降中の冷媒温度の変化率と比較して大きい。すなわち、冷媒温度の上昇は、冷媒温度の下降と比べて早い。先に述べたように、コントローラ１８は、温度センサ１３の計測値の温度差にゲインを乗じて推定値の補正値を得る。すなわち、補正値を求めるためのゲインは、冷媒温度が上昇中の場合と下降中の場合で異なる。以下では、冷媒温度が上昇中の場合における最適なゲインを「上昇用ゲイン」、冷媒温度が下降中の場合における最適なゲインを「下降用ゲイン」と称する。上昇用ゲインは下降用ゲインと比較して大きい。なお、上昇用ゲイン、下降用ゲインともに、冷媒の流量に依存して変化する。コントローラ２０はあらかじめ、冷媒の流量に応じた上昇用ゲイン及び下降用ゲインのそれぞれのマップ（ゲインマップ）を記憶している。実施例の冷却器１０は、上昇用ゲインと下降用ゲインを使い分けることにより、従来よりも冷媒温度の推定精度をより高めることができる。
【００２２】
図２に、コントローラ１８が実行する冷媒温度の推定処理のフローチャートを示す。図２の処理は、定期的に実行される。具体的には、コントローラ１８は、先に述べたサンプリング時間毎に図２の処理を実行する。
【００２３】
初めにコントローラ１８は、温度センサ１３の計測値を取得する（ステップＳ１１）。図２のフローチャートにおいては、Ｓ１１で取得した温度センサ１３の計測値が今回の計測値に相当する。コントローラ１８は、図２の処理を実行する毎に温度センサ１３の計測値を取得し、記憶する。すなわち、コントローラ１８は、過去の計測値も記憶している。
【００２４】
温度センサ１３の計測値の時系列データは、高周波成分（ノイズ）を含む可能性がある。ノイズの存在により、温度センサ１３の今回の計測値が、前回の計測値と比較して高い（計測値の変化は上昇を示している）にもかかわらず、実際の冷媒温度は下降していることがあり得る。逆の状況も生じ得る。すなわち、温度センサ１３の今回の計測値が、温度センサ１３の前回の計測値と比較して低い（計測値の変化は下降を示している）にもかかわらず、実際の冷媒温度は上昇していることも生じ得る。このようなことが起こると、コントローラ１８は、上昇用ゲインと下降用ゲインを適切に選択できないおそれが生じる。上昇用ゲインと下降用ゲインを適切に選択できないと、コントローラ１８が出力する冷媒温度の推定値と冷媒の実際の温度の誤差が大きくなるおそれがある。
【００２５】
そこで、コントローラ１８は、今回の計測値と過去の計測値の時系列データをソフトウエア上のローパスフィルタにかけ、時系列データに含まれる高周波ノイズを除去する（ステップＳ１２）。ローパスフィルタをかけることにより、コントローラ１８が記憶する温度センサ１３の計測値の時系列データを平滑化し、ノイズに起因して時系列データに生じ得る局所的な上昇や下降を除去する。この処理により、冷媒温度が上昇しているか下降しているかの判断精度をより高め、冷媒温度の推定精度をより高め得る。
【００２６】
ローパスフィルタは、例えば所定回数の移動平均を算出する処理である。移動平均とは、各サンプリング時間の計測値に対して、今回のサンプリング時間の計測値を含めた直近の所定回数のサンプリングの計測値の平均をとることにより、与えられた時系列データを平滑化する方法である。ローパスフィルタは移動平均に限定されず、例えば高速フーリエ変換を用いたフィルタであってもよい。
【００２７】
続いてコントローラ１８は、温度センサ１３の今回の計測値から、温度センサ１３の前回の計測値を引いた温度差ｄＴを求める（ステップＳ１３）。ステップＳ１３で用いられる今回と前回の計測値は、ステップＳ１２でローパスフィルタを通した後の値である。従って温度差ｄＴにはノイズは含まれていない。
【００２８】
次にコントローラ１８は、ステップＳ１３で求めた温度差ｄＴが正の値であるか否かを判断する（ステップＳ１４）。温度差ｄＴが負値である場合は、冷媒温度が下降中であることを意味する。その場合、コントローラ１８は、温度推定に用いるゲインとして下降用のゲインを選択する（ステップＳ１４：ＮＯ、Ｓ１７）。温度差ｄＴが正値である場合は、冷媒温度が上昇中であることを意味する。その場合、コントローラ１８は、温度推定に用いるゲインとして上昇用のゲインを選択する（ステップＳ１４：ＹＥＳ、Ｓ１６）。
【００２９】
ただし、温度差ｄＴが正値であっても、特定の状況では実際の冷媒温度は下降中であることが生じ得る。具体的には、車速が所定の車速閾値（例えば１００ｋｍ／ｈ）よりも高く、かつ、前回の冷媒温度の推定値が外気温よりも高い場合には、実際の冷媒温度は下降中である可能性が高い。これは、外気温が低い中での高速走行中はラジエータ１５による冷媒に対する冷却性能が非常に高くなるためである。また、先に述べたように、冷媒の実際の温度変化に対して測定値の変化には時間遅れが伴う。それゆえ、測定値の温度差ｄＴが正値であっても冷媒の実際の温度変化は下降中であることが生じ得る。
【００３０】
そこで、そのような場合には、コントローラ１８は、たとえ計測値の温度差ｄＴが正値であっても下降用のゲインを選択する（ステップＳ１５：ＹＥＳ、Ｓ１７）。コントローラ１８は、車速センサ２２から現在の車速を取得し、外気温センサ２４から現在の外気温を取得し、ステップＳ１５の処理に用いる。
【００３１】
先に述べたように、コントローラ１８は、上昇用のゲインと下降用のゲインを、冷媒の流量に応じて変化するマップ（ゲインマップ）として記憶している。ステップＳ１６とＳ１７のゲインの選択時、コントローラ１８は、現在の冷媒の流量に応じたゲインをマップから取得する。
【００３２】
コントローラ２０は、ステップＳ１６あるいはＳ１７によって選択された上昇用ゲイン、又は、下降用ゲインのいずれか一方を用いて、今回の冷媒温度の推定値を出力する（ステップＳ１８）。より具体的には、コントローラ２０は、ステップＳ１３で求めた温度差ｄＴに、ステップＳ１６又はステップＳ１７のいずれか一方で選択されたゲインであって、そのときの冷媒の流量に対応したゲインを乗じた値（補正値）を求め、前回の推定値に補正値を加算する。コントローラ２０は、このようにして求めた値を今回の冷媒温度の推定値として出力する。
【００３３】
上記の構成によれば、冷媒温度が上昇中の場合又は冷媒温度が下降中の場合に応じて、冷媒温度の推定においてそれぞれの状況に最適なゲイン使い分けることができる。これにより、冷媒温度の推定精度をより高め得る。
【００３４】
実施例で説明した技術に関する留意点を述べる。ステップＳ１５の処理は例外的な処理であって、コントローラ１８は、原則、今回の計測値と前回の計測値の温度差ｄＴが正値の場合は冷媒温度が上昇中であると判断し、温度差ｄＴが負値の場合は冷媒温度が下降中であると判断する。ステップＳ１５の処理は無くてもよい。あるいは、ステップＳ１５の処理に加えて、別の特別な場合には計測値の温度差ｄＴによらずに冷媒温度が上昇中であるか下降中であるかを判断するようにしてもよい。例えば、アクセル開度が急激に大きくなった場合には、電力変換器３０（スイッチング素子３１）の発熱量が急激に大きくなる。そのような場合、計測値の温度差ｄＴが負値であっても冷媒の実際の温度変化は上昇中である可能性が高い。そのような場合は温度差ｄＴによらずに上昇用のゲインを選択するようにしてもよい。
【００３５】
図２のフローチャートのステップＳ１４では、温度差ｄＴがゼロの場合は上昇用のゲインが選択される（ステップＳ１４：ＹＥＳ，Ｓ１６）。温度差ｄＴがゼロの場合は下降用のゲインを選択するようにしてもよい。あるいは、温度差ｄＴがゼロの場合は前回のゲインマップ（上昇用のゲインマップあるいは下降用のゲインマップ）を保持するようにしてもよい。さらに、温度差ｄＴが所定の微小範囲内の場合は前回のゲインマップを保持するようにしてもよい。別言すれば、ゲインの切替において不感帯（閾値近傍の場合に前回の選択値を保持する処理）を設けてもよい。
【００３６】
なお、上昇用／下降用のゲインは、冷媒の流量に依存するマップで表される。冷媒の温度変化は、電力変換器３０のスイッチング素子３１に流れる電流量にも依存し得る。従って上昇用のゲインは、冷媒の流量と、スイッチング素子３１に流れる電流に応じて定まるゲインマップで与えられるものであってもよい。
【００３７】
また、冷媒を冷却するラジエータ１５の性能は、ラジエータが受ける空気の温度（外気温）と空気量に依存する。従って下降用のゲインは、冷媒の流量と、電気自動車１００の車速と、外気温に応じて定まるゲインマップで与えられるものであってもよい。
【００３８】
本実施例におけるコントローラ１８が、推定器の一例に相当する。
【００３９】
以上、本明細書が開示する技術の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。本明細書または図面に説明した技術要素は、単独で、あるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【符号の説明】
【００４０】
１０：冷却器
１２：筐体
１３：温度センサ
１４：ポンプ
１５：ラジエータ
１６：流路
１８：コントローラ
２２：車速センサ
２４：外気温センサ
３０：電力変換器
３１：スイッチング素子
３２：バッテリ
３３：システムメインリレー
３４：モータ
３６：車軸
３８：駆動輪
【図１】
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【図２】
2020135527.tif 000004