(57)【要約】      （修正有）【課題】モデル予測制御を行なうものにあって、モデル誤差によって制御量の制御性が低下することを抑制する。【解決手段】電気角速度ωが閾値速度ωＦ以上であることを条件に（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、ｑ軸の予測電流と実際の電流との誤差（予測誤差Δｉｑ）をゼロにフィードバック制御すべくｄ軸インダクタンスＬｄを操作する（ステップＳ３４）。また、ｄ軸の予測電流と実際の電流との誤差（予測誤差Δｉｄ）をゼロにフィードバック制御すべくｑ軸インダクタンスＬｑを操作する（ステップＳ３６）。そして、予測誤差Δｉｄ，ｉｑがゼロとなった際のｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑを学習値として記憶する（ステップＳ３８）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する回転機の制御装置において、
前記電力変換回路の操作状態を設定した場合についての前記回転機の制御量を前記回転機のモデルに基づき予測する予測手段と、
前記予測された制御量と該制御量の指令値とに基づき、前記電力変換回路の実際の操作状態を決定し、該決定された操作状態となるように前記電力変換回路を操作する操作手段と、
前記予測手段による前記制御量の予測値の誤差である予測誤差を検出する予測誤差検出手段と、
該検出された予測誤差を入力とし、該予測誤差を低減するように前記モデルを更新する更新手段とを備えることを特徴とする回転機の制御装置。
【請求項２】
前記予測誤差検出手段は、前記予測手段による前記制御量の予測値と前記制御量の検出値とを入力として前記予測誤差を検出することを特徴とする請求項１記載の回転機の制御装置。
【請求項３】
前記モデルは、前記回転機のｄ軸電流を、ｑ軸インダクタンスと前記回転機の回転速度との積に比例した項に基づき定めるものであり、
前記更新手段は、前記回転機のｄ軸電流に関する前記予測誤差を低減すべく前記モデルのｑ軸インダクタンスを更新することを特徴とする請求項１または２記載の回転機の制御装置。
【請求項４】
前記モデルは、前記回転機のｑ軸電流を、ｄ軸インダクタンスと前記回転機の回転速度との積に比例した項に基づき定めるものであり、
前記更新手段は、前記回転機のｑ軸電流に関する前記予測誤差を低減すべく前記モデルのｄ軸インダクタンスを更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の回転機の制御装置。
【請求項５】
前記回転機の回転速度が規定速度以上となることを条件に、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差に基づき前記モデルのインダクタンスを学習し、該インダクタンスを、そのときの前記回転機の電流またはトルクとともに記憶する記憶手段をさらに備え、
前記更新手段は、前記電流またはトルクに応じて前記記憶手段に記憶されたインダクタンスに基づき前記予測手段によって利用されるモデルを更新することを特徴とする請求項３または４記載の回転機の制御装置。
【請求項６】
前記更新手段は、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差を目標値に制御すべく前記モデルのインダクタンスを操作することを特徴とする請求項３または４記載の回転機の制御装置。
【請求項７】
前記回転機の回転速度が所定の低速度以下となることを条件に、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差に基づき前記目標値を学習し、該学習された目標値を前記更新手段に出力する目標値出力手段を備え、
前記更新手段は、前記予測誤差を前記出力された目標値に制御することを特徴とする請求項６記載の回転機の制御装置。
【請求項８】
前記目標値出力手段は、前記更新手段に出力する前記目標値を、前記回転機の電流、前記回転機のトルク、前記回転機の回転速度および前記回転機の温度の少なくとも１つに応じて可変設定することを特徴とする請求項７記載の回転機の制御装置。
【請求項９】
互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機のトルクを制御する回転機の制御装置において、
前記電力変換回路の操作状態を設定した場合についての前記回転機の制御量を前記回転機のモデルに基づき予測する予測手段と、
前記予測された制御量と該制御量の指令値とに基づき、前記電力変換回路の実際の操作状態を決定し、該決定された操作状態となるように前記電力変換回路を操作する操作手段と、
前記予測手段による前記制御量の予測値の誤差である予測誤差を検出する予測誤差検出手段と、
該検出された予測誤差を入力とし、前記回転機の回転速度が一定である状況下において前記回転機に対する要求トルクを変化させた際の前記回転機の実際のトルクと前記要求トルクとの差を低減するように前記モデルのインダクタンスを更新する更新手段とを備えることを特徴とする回転機の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する回転機の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の制御装置としては、３相電動機の各相に流れる電流を指令値にフィードバック制御すべく、各相の指令電圧を算出し、算出される指令電圧と三角波形状のキャリアとの大小に基づきインバータのスイッチング素子を操作する三角波比較ＰＷＭ制御を行うものも提案され、実用化されている。
【０００３】
さらに、近年、例えば下記特許文献１に見られるように、インバータの操作状態を様々に設定した場合についての３相電動機を流れる電流をそれぞれ予測し、予測される電流と指令電流との偏差を最小化することのできる操作状態にてインバータを操作するいわゆるモデル予測制御を行うものが提案されている。これによれば、インバータの出力電圧に基づき予測される電流の挙動を最適化するようにインバータを操作するため、過渡時における指令電流への追従性が上記三角波比較ＰＷＭ制御によるものと比較して向上する。このため、モデル予測制御は、車載主機としてのモータジェネレータの制御装置等、過渡追従特性として特に高い性能が要求される用途にとっては、有用性が高いと考えられる。
【０００４】
なお、回転機の制御装置としては、他にも例えば下記特許文献２に記載されているもの等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２２８４１９号公報
【特許文献２】特開平１１−２７９９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ただし、上記モデル予測制御を用いる場合、制御量の制御性がモデルの精度に依存する。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、モデル予測制御を行なうものにあって、モデル誤差による制御量の制御性の低下を好適に抑制することのできる回転機の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、上記課題を解決するための手段、およびその作用効果について記載する。
【０００９】
請求項１記載の発明は、互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する回転機の制御装置において、前記電力変換回路の操作状態を設定した場合についての前記回転機の制御量を前記回転機のモデルに基づき予測する予測手段と、前記予測された制御量と該制御量の指令値とに基づき、前記電力変換回路の実際の操作状態を決定し、該決定された操作状態となるように前記電力変換回路を操作する操作手段と、前記予測手段による前記制御量の予測値の誤差である予測誤差を検出する予測誤差検出手段と、該検出された予測誤差を入力とし、該予測誤差を低減するように前記モデルを更新する更新手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
モデルが誤差を含む場合、予測手段による予測に誤差が生じる。上記発明では、この点に鑑み、予測誤差に基づきモデルを更新することで、モデル誤差による制御量の制御性の低下を好適に抑制することができる。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記予測誤差検出手段は、前記予測手段による前記制御量の予測値と前記制御量の検出値とを入力として前記予測誤差を検出することを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の発明において、前記モデルは、前記回転機のｄ軸電流を、ｑ軸インダクタンスと前記回転機の回転速度との積に比例した項に基づき定めるものであり、前記更新手段は、前記回転機のｄ軸電流に関する前記予測誤差を低減すべく前記モデルのｑ軸インダクタンスを更新することを特徴とする。
【００１３】
上記モデルの場合、回転速度がある程度大きい状況下等にあっては、ｑ軸インダクタンスの誤差は、ｄ軸電流の誤差に顕著な影響を及ぼす傾向がある。上記発明では、この点に鑑み、更新手段を構成した。
【００１４】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の発明において、前記モデルは、前記回転機のｑ軸電流を、ｄ軸インダクタンスと前記回転機の回転速度との積に比例した項に基づき定めるものであり、前記更新手段は、前記回転機のｑ軸電流に関する前記予測誤差を低減すべく前記モデルのｄ軸インダクタンスを更新することを特徴とする。
【００１５】
上記モデルの場合、回転速度がある程度大きい状況下等にあっては、ｄ軸インダクタンスの誤差は、ｑ軸電流の誤差に顕著な影響を及ぼす傾向がある。上記発明では、この点に鑑み、更新手段を構成した。
【００１６】
請求項５記載の発明は、請求項３または４記載の発明において、前記回転機の回転速度が規定速度以上となることを条件に、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差に基づき前記モデルのインダクタンスを学習し、該インダクタンスを、そのときの前記回転機の電流またはトルクとともに記憶する記憶手段をさらに備え、前記更新手段は、前記電流またはトルクに応じて前記記憶手段に記憶されたインダクタンスに基づき前記予測手段によって利用されるモデルを更新することを特徴とする。
【００１７】
上記モデルの場合、回転速度が大きい領域においてインダクタンスの誤差の影響が顕著となる。そして、このインダクタンスの誤差は、電流に依存する。上記発明では、この点に鑑み、回転速度が大きい領域において、予測誤差に基づきインダクタンスを学習し、これを電流またはこれと相関を有するパラメータであるトルクとともに記憶する。
【００１８】
請求項６記載の発明は、請求項３または４記載の発明において、前記更新手段は、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差を目標値に制御すべく前記モデルのインダクタンスを操作することを特徴とする。
【００１９】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の発明において、前記回転機の回転速度が所定の低速度以下となることを条件に、前記予測誤差検出手段によって検出される予測誤差に基づき前記目標値を学習し、該学習された目標値を前記更新手段に出力する目標値出力手段を備え、前記更新手段は、前記予測誤差を前記出力された目標値に制御することを特徴とする。
【００２０】
上記モデルの場合、回転速度が大きい領域においてインダクタンスの誤差の影響が顕著となる一方、低速度領域では、インダクタンス以外の誤差が予測誤差に及ぼす影響が大きくなると考えられる。上記発明では、この点に鑑み、低速度領域においてインダクタンス誤差以外の要因による予測誤差を学習し、これを目標値として予測誤差を制御すべくインダクタンスを操作することで、インダクタンス誤差を低減するようにインダクタンスを操作することができる。
【００２１】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の発明において、前記目標値出力手段は、前記更新手段に出力する前記目標値を、前記回転機の電流、前記回転機のトルク、前記回転機の回転速度および前記回転機の温度の少なくとも１つに応じて可変設定することを特徴とする。
【００２２】
モデルのパラメータは、温度や電流等に依存して変化する。このため、目標値として適切な値も温度や電流等に応じて変化すると考えられる。上記発明では、この点に鑑み、目標値を可変設定する。
【００２３】
請求項９記載の発明は、互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機のトルクを制御する回転機の制御装置において、前記電力変換回路の操作状態を設定した場合についての前記回転機の制御量を前記回転機のモデルに基づき予測する予測手段と、前記予測された制御量と該制御量の指令値とに基づき、前記電力変換回路の実際の操作状態を決定し、該決定された操作状態となるように前記電力変換回路を操作する操作手段と、前記予測手段による前記制御量の予測値の誤差である予測誤差を検出する予測誤差検出手段と、該検出された予測誤差を入力とし、前記回転機の回転速度が一定である状況下において前記回転機に対する要求トルクを変化させた際の前記回転機の実際のトルクと前記要求トルクとの差を低減するように前記モデルのインダクタンスを更新する更新手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
回転速度が一定でもトルクが変化すると電流量が変化するためにインダクタンスが変化する。そして、各トルク（電流）に対応する実際のインダクタンスがモデルの想定するものと相違する場合には、予測誤差が生じ、ひいては実際のトルクと要求トルクとの差を増大させる。この点、上記発明では、インダクタンスを更新することでこうした問題を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施形態にかかるシステム構成図。
【図２】インバータの操作状態を表現する電圧ベクトルを示す図。
【図３】上記実施形態にかかるモデル予測制御の手順を示す流れ図。
【図４】モデル誤差と制御量の誤差との関係を示す図。
【図５】上記実施形態の原理を説明するための図。
【図６】同実施形態にかかるインダクタンスの学習処理の手順を示す流れ図。
【図７】第２の実施形態の原理を説明するための図。
【図８】同実施形態にかかるインダクタンスの学習処理の手順を示す流れ図。
【図９】同実施形態の効果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明にかかる回転機の制御装置をハイブリッド車の制御装置に適用した第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００２７】
図１に、本実施形態にかかるモータジェネレータの制御システムの全体構成を示す。モータジェネレータ１０は、３相の永久磁石同期モータである。また、モータジェネレータ１０は、突極性を有する回転機（突極機）である。詳しくは、モータジェネレータ１０は、埋め込み磁石同期モータ（ＩＰＭＳＭ）である。
【００２８】
モータジェネレータ１０は、インバータＩＶを介して高電圧バッテリ１２に接続されている。インバータＩＶは、スイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎの直列接続体と、スイッチング素子Ｓｖｐ，Ｓｖｎの直列接続体と、スイッチング素子Ｓｗｐ，Ｓｗｎの直列接続体とを備えており、これら各直列接続体の接続点がモータジェネレータ１０のＵ，Ｖ，Ｗ相にそれぞれ接続されている。これらスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎとして、本実施形態では、絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ）が用いられている。そして、これらにはそれぞれ、ダイオードＤｕｐ，Ｄｕｎ，Ｄｖｐ，Ｄｖｎ，Ｄｗｐ，Ｄｗｎが逆並列に接続されている。
【００２９】
本実施形態では、モータジェネレータ１０やインバータＩＶの状態を検出する検出手段として、以下のものを備えている。まずモータジェネレータ１０の回転角度（電気角θ）を検出する回転角度センサ１４を備えている。また、モータジェネレータ１０の各相を流れる電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗを検出する電流センサ１６を備えている。更に、インバータＩＶの入力電圧（電源電圧ＶＤＣ）を検出する電圧センサ１８を備えている。
【００３０】
上記各種センサの検出値は、図示しないインターフェースを介して低電圧システムを構成する制御装置２０に取り込まれる。制御装置２０では、これら各種センサの検出値に基づき、インバータＩＶを操作する操作信号を生成して出力する。ここで、インバータＩＶのスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎを操作する信号が、操作信号ｇｕｐ，ｇｕｎ，ｇｖｐ，ｇｖｎ，ｇｗｐ，ｇｗｎである。
【００３１】
上記制御装置２０は、モータジェネレータ１０のトルクを要求トルクＴｒに制御すべく、インバータＩＶを操作する。詳しくは、要求トルクＴｒを実現するための指令電流となるようにインバータＩＶを操作する。すなわち、本実施形態では、モータジェネレータ１０のトルクが最終的な制御量となるものであるが、トルクを制御すべく、モータジェネレータ１０を流れる電流を直接の制御量としてこれを指令電流に制御する。特に、本実施形態では、モータジェネレータ１０を流れる電流を指令電流に制御すべく、インバータＩＶの操作状態を複数通りのそれぞれに設定した場合についてのモータジェネレータ１０を流れる電流を予測し、上記操作状態のうち予測電流が指令電流に近くなるものをインバータＩＶの実際の操作状態として採用するモデル予測制御を行う。
【００３２】
詳しくは、電流センサ１６によって検出された相電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗは、ｄｑ変換部２２において、回転座標系の実電流ｉｄ，ｉｑに変換される。また、角度センサ１４によって検出される電気角θは、速度算出部２３の入力となり、これにより、回転速度（電気角速度ω）が算出される。一方、指令電流設定部２４は、要求トルクＴｒを入力とし、ｄｑ座標系での指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒを出力する。これら指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒ、実電流ｉｄ，ｉｑ、及び電気角θは、モデル予測制御部３０の入力となる。モデル予測制御部３０では、これら入力パラメータに基づき、インバータＩＶの操作状態を規定する電圧ベクトルＶｉを決定し、操作部２６に入力する。操作部２６では、入力された電圧ベクトルＶｉに基づき、上記操作信号を生成してインバータＩＶに出力する。
【００３３】
ここで、インバータＩＶの操作状態を表現する電圧ベクトルは、図２に示す８つの電圧ベクトルとなる。例えば、低電位側のスイッチング素子Ｓｕｎ，Ｓｖｎ，Ｓｗｎがオン状態となる操作状態（図中、「下」と表記）を表現する電圧ベクトルが電圧ベクトルＶ０であり、高電位側のスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｖｐ，Ｓｗｐがオン状態となる操作状態（図中、「上」と表記）を表現する電圧ベクトルが電圧ベクトルＶ７である。これら電圧ベクトルＶ０，Ｖ７は、モータジェネレータ１０の全相を短絡させるものであり、インバータＩＶからモータジェネレータ１０に印加される電圧がゼロとなるものであるため、ゼロベクトルと呼ばれている。これに対し、残りの６つの電圧ベクトルＶ１〜Ｖ６は、上側アーム及び下側アームの双方にオン状態となるスイッチング素子が存在する操作パターンによって規定されるものであり、非ゼロベクトルと呼ばれている。なお、図２（ｂ）に示すように、電圧ベクトルＶ１、Ｖ３，Ｖ５のそれぞれがＵ相、Ｖ相、Ｗ相の正側にそれぞれ対応している。
【００３４】
次に、モデル予測制御部３０の処理の詳細について説明する。先の図１に示す操作状態設定部３１では、インバータＩＶの操作状態を設定する。ここでは、先の図２に示した電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７をインバータＩＶの操作状態として設定する。ｄｑ変換部３２では、操作状態設定部３１によって設定された電圧ベクトルをｄｑ変換することで、ｄｑ座標系の電圧ベクトルＶｄｑ＝（ｖｄ，ｖｑ）を算出する。こうした変換を行うべく、操作状態設定部３１における電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７を、例えば、先の図２において、「上」を「ＶＤＣ／２」として且つ「下」を「−ＶＤＣ／２」とすることで表現すればよい。この場合、例えば、電圧ベクトルＶ０は、（−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２）となり、電圧ベクトルＶ１は、（ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２）となる。
【００３５】
予測部３３では、電圧ベクトル（ｖｄ、ｖｑ）と、実電流ｉｄ，ｉｑと、電気角速度ωとに基づき、インバータＩＶの操作状態を操作状態設定部３１によって設定される状態とした場合の電流ｉｄ，ｉｑを予測する。ここでは、下記（ｃ１）、（ｃ２）にて表現される電圧方程式を、電流の微分項について解いた下記の状態方程式（式（ｃ３）、（ｃ４））を離散化し、１ステップ先の電流を予測する。
ｖｄ＝（Ｒ＋ｐＬｄ）ｉｄ        −ωＬｑｉｑ          …（ｃ１）
ｖｑ＝        ωＬｄｉｄ＋（Ｒ＋ｐＬｑ）ｉｑ  ＋ωφ  …（ｃ２）
ｐｉｄ
＝−（Ｒ／Ｌｄ）ｉｄ    ＋ω（Ｌｑ／Ｌｄ）ｉｑ  ＋ｖｄ／Ｌｄ        …（ｃ３）
ｐｉｑ
＝−ω（Ｌｄ／Ｌｑ）ｉｄ−（Ｒｄ／Ｌｑ）ｉｑ＋ｖｑ／Ｌｑ−ωφ／Ｌｑ…（ｃ４）
ちなみに、上記の式（ｃ１）、（ｃ２）において、抵抗Ｒ、微分演算子ｐ、ｄ軸インダクタンスＬｄ，ｑ軸インダクタンスＬｑ及び電機子鎖交磁束定数φを用いた。
【００３６】
上記電流の予測は、操作状態設定部３１によって設定される複数通りの操作状態のそれぞれについて行われる。
【００３７】
一方、操作状態決定部３４では、予測部３３によって予測された電流ｉｄｅ，ｉｑｅと、指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒとを入力として、インバータＩＶの操作状態を決定する。ここでは、操作状態設定部３１によって設定された操作状態のそれぞれを評価関数Ｊによって評価し、評価のもっとも高かった操作状態を選択する。この評価関数Ｊとして、本実施形態では、評価が低いほど値が大きくなるものを採用する。具体的には、評価関数Ｊを、指令電流ベクトルＩｄｑｒ＝（ｉｄｒ，ｉｑｒ）と、予測電流ベクトルＩｄｑｅ＝（ｉｄｅ，ｉｑｅ）との差の内積値に基づき算出する。これは、指令電流ベクトルＩｄｑｒと予測電流ベクトルＩｄｑｅとの各成分の偏差が正、負の双方の値となりうることに鑑み、値が大きいほど評価が低いことを表現するための一手法である。これにより、指令電流ベクトルＩｄｑｒと予測電流ベクトルＩｄｑｅとの各成分の差が大きいほど、評価が低くなる評価関数Ｊを構築することができる。
【００３８】
図３に、本実施形態にかかるモデル予測制御の処理手順を示す。この処理は、所定周期（制御周期Ｔｃ）で繰り返し実行される。
【００３９】
この一連の処理では、まずステップＳ１０において、電気角θ（ｎ）と、実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）とを検出するとともに、前回の制御周期で決定された電圧ベクトルＶ（ｎ）を出力する。続くステップＳ１２においては、１制御周期先における電流（ｉｄｅ（ｎ＋１），ｉｑｅ（ｎ＋１））を予測する。これは、上記ステップＳ１０によって出力された電圧ベクトルＶ（ｎ）によって、１制御周期先の電流がどうなるかを予測する処理である。ここでは、上記の式（ｃ３）、（ｃ４）にて表現されたモデルを前進差分法にて制御周期Ｔｃで離散化したものを用いて、電流ｉｄｅ（ｎ＋１）、ｉｑｅ（ｎ＋１）を算出する。この際、電流の初期値として、上記ステップＳ１０において検出された実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）を用いる。また、ｄｑ軸上の電圧ベクトルを、上記ステップＳ１０において検出されたθ（ｎ）に「ωＴｃ／２」を加算した角度に基づき固定座標系の電圧ベクトルＶ（ｎ）をｄｑ変換したものとする。
【００４０】
続くステップＳ１４〜Ｓ２２では、次回の制御周期における電圧ベクトルを複数通りに設定した場合のそれぞれについて、２制御周期先の電流を予測する処理を行う。すなわち、まずステップＳ１４において、電圧ベクトルを定める数ｊを「０」に設定する。続くステップＳ１６においては、電圧ベクトルＶｊを、次回の制御周期における電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）として設定する。続くステップＳ１８においては、上記ステップＳ１２と同様にして予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２）、ｉｑｅ（ｎ＋２）を算出する。ただし、ここでは、電流の初期値として、上記ステップＳ１２において算出された予測電流ｉｄｅ（ｎ＋１），ｉｑｅ（ｎ＋１）を用いる。また、ｄｑ軸上の電圧ベクトルを、上記ステップＳ１０において検出された電気角θ（ｎ）に「３ωＴｃ／２」を加算した角度に基づき固定座標系の電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）をｄｑ変換したものとする。
【００４１】
続くステップＳ２０においては、数ｊが「７」であるか否かを判断する。この処理は、インバータＩＶの操作状態を決定する電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７の全てについて、電流の予測処理が完了したか否かを判断するためのものである。そして、ステップＳ２０において否定判断される場合には、ステップＳ２２において、数ｊをインクリメントし、ステップＳ１６に戻る。これに対し、ステップＳ２０において肯定判断される場合には、ステップＳ２４に移行する。
【００４２】
ステップＳ２４においては、次回の制御周期における電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）を決定する処理を行う。ここでは、上記評価関数Ｊを最小化する電圧ベクトルを最終的な電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）とする。すなわち、ステップＳ２０において肯定判断される時点で、電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７のそれぞれについての予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２），ｉｑｅ（ｎ＋２）が算出されている。このため、これら８通りの予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２），ｉｑｅ（ｎ＋２）を用いて、評価関数Ｊの値を８つ算出することができる。続くステップＳ２６においては、電圧ベクトルＶ（ｎ），Ｖ（ｎ＋１）を、それぞれ電圧ベクトルＶ（ｎ−１），Ｖ（ｎ）とし、電気角θ（ｎ）を電気角θ（ｎ−１）とし、実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）を、それぞれ実電流ｉｄ（ｎ−１）、ｉｑ（ｎ−１）とする。
【００４３】
なお、ステップＳ２６の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。
【００４４】
ところで、上記モデル予測制御における電流等の制御量の制御性は、上記の式（ｃ１）、（ｃ２）にて表現されるモデル式の精度に依存する。図４（ａ）に、ｄ軸インダクタンスＬｄの誤差ΔＬｄ，ｑ軸インダクタンスＬｑの誤差ΔＬｑ、抵抗Ｒの誤差ΔＲおよび電機子鎖交磁束定数φの誤差Δφと、上記予測電流ｉｄｅ，ｉｑｅの予測誤差Δｉｄ，Δｉｑとの関係を示す。なお、予測誤差Δｉｄは、「ｉｄｅ（ｎ）−ｉｄ（ｎ）」であり、予測誤差Δｉｑは、「ｉｑｅ（ｎ）−ｉｑ（ｎ）」である。図４（ａ）の表は、上記のモデル式（ｃ３）、（ｃ４）を離散化したものにおいて各パラメータに上記誤差を含めて算出した。
【００４５】
また、図４（ｂ）は、ｑ軸インダクタンスＬｑが誤差を含む場合の電流の誤差を示し、図４（ｃ）は、ｄ軸インダクタンスＬｄが誤差を含む場合の電流の誤差を示し、図４（ｄ）は、抵抗Ｒが誤差を含む場合の電流の誤差を示し、図４（ｅ）は、電機子鎖交磁束定数φが誤差を含む場合の電流の誤差を示す。ただし、これらは、高回転領域におけるデータである。図示されるように、ｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄに誤差がある場合に電流の誤差が大きくなりやすい。これは、図４（ａ）からわかるように、ｄ軸電流やｑ軸電流がｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄと電気角速度ωとの積に比例するためであると考えられる。
【００４６】
このため、高回転速度領域において予測誤差Δｉｄ，Δｉｑを検出すれば、その誤差要因をｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄのみによるとみなしたとしても、これらの真の値を高精度に学習することができると考えられる。
【００４７】
図５に、こうした観点によって学習されたｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄを様々な回転速度領域において用いた場合の電流誤差の計測結果を示す。詳しくは、図５（ａ）に示すように、トルクの値（ここでは、６点）毎にｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄを学習する。こうして学習されたｑ軸インダクタンスＬｑを図５（ｂ）に示す。これにより、図５（ｃ）〜図５（ｅ）に示すように、トルク毎に、学習されたｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄを用いるなら、回転速度によらず電流誤差を好適に抑制できることがわかる。これは、電流等の制御量の予測誤差にとって、ｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄが顕著な影響を及ぼすことを意味すると考えられる。ちなみに、トルク毎にｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄを学習するのは、ｑ軸インダクタンスＬｑやｄ軸インダクタンスＬｄが電流に応じて変化するためである。
【００４８】
図６に、本実施形態にかかるインダクタンスの学習処理の手順を示す。この処理は、例えば所定周期で繰り返し実行される。
【００４９】
この一連の処理では、まずステップＳ３０において、上記学習がトルクの全領域でなされている旨を示す学習完了フラグＦが「１」であるか否かを判断する。そして、学習完了フラグＦが「１」でない場合、未だ全領域におけるトルクの学習が完了していないとしてステップＳ３２に移行する。ステップＳ３２においては、電気角速度ωが閾値速度ωＦ以上であることと、定常状態であることと、未学習領域であることとの論理積が真であるか否かを判断する。この処理は、インダクタンスの学習を実行するか否かを判断するためのものである。ここで、閾値速度ωＦは、予測誤差Δｉｄ，Δｉｑにとってインダクタンスの誤差が支配的になると想定される速度に設定される。また、定常状態とは、モータジェネレータ１０の制御量が安定する状態を意味し、例えば要求トルクＴｒの変動量が所定値以下である場合とすればよい。さらに、未学習領域とは、インダクタンスの学習を行なう領域としてトルクによって分割された複数の領域のうちに学習がなされていない領域を意味する。
【００５０】
上記ステップＳ３２において肯定判断される場合、ステップＳ３４において、予測誤差Δｉｑに基づきｄ軸インダクタンスＬｄを学習する。本実施形態では、この処理を、予測誤差Δｉｑを制御量としてこれをゼロにフィードバック制御すべく、ｄ軸インダクタンスＬｄを操作することで行なう。より詳しくは、このフィードバック制御器を、予測誤差Δｉｑを入力とする積分要素によって構成する。なお、ｄ軸インダクタンスＬｄの学習値は、積分要素の出力が安定した際の値とすればよい。
【００５１】
続くステップＳ３６においては、予測誤差Δｉｄに基づきｑ軸インダクタンスＬｑを学習する。本実施形態では、この処理を、予測誤差Δｉｄを制御量としてこれをゼロにフィードバック制御すべく、ｑ軸インダクタンスＬｑを操作することで行なう。より詳しくは、このフィードバック制御器を、予測誤差Δｉｄを入力とする積分要素によって構成する。なお、ｑ軸インダクタンスＬｑの学習値は、積分要素の出力が安定した際の値とすればよい。
【００５２】
続くステップＳ３８では、要求トルクＴｒとともに学習されたｄ軸インダクタンスＬｄとｑ軸インダクタンスＬｑとを記憶する。次にステップＳ４０において、全領域で学習が完了したか否かを判断し、学習が完了したと判断される場合、ステップＳ４２において、学習完了フラグＦを「１」とする。
【００５３】
なお、上記ステップＳ３０において肯定判断される場合や、ステップＳ３２、Ｓ４０において否定判断される場合、さらにはステップＳ４２の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。
【００５４】
以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。
【００５５】
（１）予測誤差Δｉｄ，Δｉｑを低減するようにｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑを更新した。これにより、モデル誤差による制御量の制御性の低下を好適に抑制することができる。
【００５６】
（２）ｄ軸の予測誤差Δｉｄを低減制御すべくｑ軸インダクタンスＬｑを操作し、予測誤差Δｉｄがゼロとなった時点におけるその値を学習した。これにより、ｑ軸インダクタンスＬｑの誤差がｄ軸電流の誤差に顕著な影響を及ぼすことを考慮してｑ軸インダクタンスＬｑを学習することができる。
【００５７】
（３）ｑ軸の予測誤差Δｉｑを低減制御すべくｄ軸インダクタンスＬｄを操作し、予測誤差Δｉｑがゼロとなった時点におけるその値を学習した。これにより、ｄ軸インダクタンスＬｄの誤差がｑ軸電流の誤差に顕著な影響を及ぼすことを考慮してｄ軸インダクタンスＬｄを学習することができる。
【００５８】
（４）電気角速度ωが閾値速度ωＦ以上となることを条件に予測誤差Δｉｄ，Δｉｑをゼロに制御すべくインダクタンスを操作し、その値を学習した。これにより、インダクタンスの学習を高精度に行なうことができる。
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００５９】
本実施形態では、都度の予測誤差Δｉｄをフィードバック制御すべくｑ軸インダクタンスＬｑを操作して且つ、都度の予測誤差Δｉｑをフィードバック制御すべくｄ軸インダクタンスＬｄを操作する。この際、制御量としての予測誤差Δｉｄ，Δｉｑの各目標値を、低回転速度領域における予測誤差Δｉｄ，Δｉｑに基づき設定する。これは以下の理由による。
【００６０】
図７（ａ）に、電気角速度ωがゼロであって且つトルクが比較的大きい場合における予測誤差Δｉｄを示す。図示されるように、この場合、予測誤差Δｉｄは、ゼロとはならない。そして、先の図４（ａ）に示した関係からわかるように、その主な要因は、ｑ軸インダクタンスＬｑの誤差ではなく、抵抗Ｒの誤差ΔＲ等であると考えられる。このため、予測誤差Δｉｄをゼロにフィードバック制御すべくｑ軸インダクタンスＬｑを操作する場合、図７（ｂ）に示すように、操作されたｑ軸インダクタンスＬｑは低回転速度領域において誤差を有するものとなる。これに対し、予測誤差Δｉｄの目標値を電気角速度ωがゼロのときの値とするなら、ｑ軸インダクタンスＬｑを全領域において高精度に設定することができる。
【００６１】
ただし、図４（ａ）に示されるように、予測誤差Δｉｑについては、ｄ軸インダクタンスＬｄの誤差ΔＬｄに依存する項と、抵抗Ｒの誤差ΔＲに依存する項とに加えて、電機子鎖交磁束定数φの誤差Δφに依存する項の影響を受ける。このため、本実施形態では、予測誤差Δｉｑの目標値については、予測誤差Δｉｑのうち電機子鎖交磁束定数φの誤差Δφに起因した量をも考慮して設定する。
【００６２】
図８に、本実施形態にかかるインダクタンスの学習処理の手順を示す。この処理は、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、ここでの所定周期は、先の図３に示した処理の制御周期Ｔｃと一致させてもよい。
【００６３】
この一連の処理では、まずステップＳ５０において、上記抵抗Ｒの誤差ΔＲに基づく予測誤差の目標値の学習が完了したことを示す学習完了フラグＦ１が「１」であるか否かを判断する。そして、学習完了フラグＦ１が「１」でないと判断される場合、ステップＳ５２において、電気角速度ωが閾値速度ωＬ以下であることと、定常状態であることとの論理積が真であるか否かを判断する。この処理は、上記抵抗Ｒの誤差ΔＲが予測誤差Δｉｄ，Δｉｑに支配的な影響を及ぼす領域であるか否かを判断するためのものである。そして、ステップＳ５２において肯定判断される場合、予測誤差Δｉｑに関する上記抵抗Ｒの誤差ΔＲに基づく目標値Δｉｑ１と、予測誤差Δｉｄに関する上記抵抗Ｒの誤差ΔＲに基づく目標値Δｉｄ１とを学習する。これら目標値は、それぞれ予測誤差Δｉｑ、Δｉｄが安定した際のその値とすればよい。なお、目標値Δｉｑ１は、モータジェネレータ１０の温度ＴＨおよび電流（指令電流ｉｑｒ）によって分割された複数の領域毎に記憶され、目標値Δｉｄ１は、温度ＴＨおよび電流（指令電流ｉｄｒ）によって分割された複数の領域毎に記憶される。ちなみに、温度ＴＨは、抵抗Ｒの値を変動させるパラメータである。
【００６４】
ステップＳ５４の処理が完了する場合、ステップＳ５６において、上記温度ＴＨおよび電流によって分割された全領域において学習が完了したか否かを判断する。そして、全領域において学習がなされたと判断される場合、ステップＳ５８において学習完了フラグＦ１を「１」とする。
【００６５】
一方、ステップＳ５０において肯定判断される場合やステップＳ５２において否定判断される場合、ステップＳ６０において、上記電機子鎖交磁束定数φの誤差Δφに応じた目標値の学習が完了した旨を示す学習完了フラグＦ２が「１」であるか否かを判断する。そして、ステップＳ６０において否定判断される場合、ステップＳ６２において、ｑ軸の指令電流ｉｑｒの絶対値が閾値電流Ｉｑｔｈ以下であることと、ｄ軸の指令電流ｉｄｒの絶対値が閾値電流ｉｄｔｈ以下であることとの論理積が真であるか否かを判断する。この処理は、電機子鎖交磁束定数φの誤差Δφがｑ軸の予測誤差Δｉｑにとって支配的となる状況を判断するためのものである。そして、ステップＳ６２において肯定判断される場合、ステップＳ６４において、予測誤差Δｉｑに基づきその目標値Δｉｑ２を学習する。詳しくは、この学習は、電気角速度ωによって分割された複数の領域毎に行われる。これは、先の図４（ａ）からもわかるように、予測誤差Δｉｑを生成する項のうち、電気角速度ωに比例する項としては、誤差ΔＬｄに比例する項も存在するためである。続くステップＳ６６においては、電気角速度ωによって分割された全領域において学習が完了したか否かを判断する。そして、ステップＳ６６において肯定判断される場合、ステップＳ６８において学習完了フラグＦ２を「１」とする。
【００６６】
一方、上記ステップＳ６０において肯定判断される場合や、ステップＳ６２において否定判断される場合には、ステップＳ７０において、予測誤差Δｉｑを目標値Δｉｑ１と目標値Δｉｑ２との和にフィードバック制御すべくｄ軸インダクタンスＬｄを操作して且つ、予測誤差Δｉｄを目標値Δｉｄ１にフィードバック制御すべくｑ軸インダクタンスＬｑを操作する。ここで、目標値Δｉｑ１や目標値Δｉｄ１は、電流と温度ＴＨとが現在のものに対応する領域の値を用いる。また、目標値Δｉｑ２は、電気角速度ωが現在のものに対応する領域の値を用いる。ちなみに、図中、Ｌｄ０、Ｌｑ０は、それぞれｄ軸インダクタンスとｑ軸インダクタンスとについて制御装置２０が認識している初期値である。なお、目標値Δｉｑ１や目標値Δｉｄ１、目標値Δｉｑ２の学習が未完了の場合には、これらを「０」としてもよい。もっとも、学習された領域が複数あるなら、補間演算によって目標値を算出してもよい。
【００６７】
なお、上記ステップＳ５６、Ｓ６６において否定判断される場合や、ステップＳ５８、Ｓ６８，Ｓ７０の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。
【００６８】
このように、予測誤差Δｉｄ，Δｉｑを都度フィードバック制御することで、電流誤差を好適に低減することができる。図９（ａ）および図９（ｂ）にそれぞれ、未だ目標値の学習がなされていない場合に高回転速度領域においてｄ軸インダクタンスＬｄを補正した場合とｑ軸インダクタンスＬｑを補正した場合との電流誤差を示す。
【００６９】
以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）〜（３）の効果に加えて、以下の効果が得られるようになる。
【００７０】
（５）予測誤差Δｉｑや予測誤差Δｉｄを目標値に制御すべくｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑを操作した。これにより、モデル式の誤差を低減することができる。
【００７１】
（６）予測誤差Δｉｑや予測誤差Δｉｄの目標値を、電気角速度ωが閾値速度ωＬ以下の領域における予測誤差Δｉｑや予測誤差Δｉｄによって学習した。これにより、インダクタンス誤差以外の要因による予測誤差Δｉｄ，Δｉｑによってインダクタンスが更新されることを好適に抑制することができる。
【００７２】
（７）予測誤差Δｉｑや予測誤差Δｉｄの目標値を、モータジェネレータ１０を流れる電流、モータジェネレータ１０の温度ＴＨおよび電気角速度ωに応じて可変設定した。これにより、目標値を適切に設定することができ、ひいてはインダクタンスの更新精度を向上させることができる。
＜その他の実施形態＞
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
「記憶手段について」
記憶手段としては、要求トルクＴｒに応じてインダクタンスを記憶するものに限らない。例えば、予測トルクＴｅに応じてインダクタンスを記憶するものであってもよい。さらに、電流に応じてインダクタンスを記憶するものであってもよい。この場合、先の図４に示した予測誤差ΔＩｄ，ΔＩｑとインダクタンスの誤差ΔＬｑ、ΔＬｄとの関係式がそれぞれ電流ｉｑ、ｉｄ依存であることに鑑み、ｑ軸電流に応じてｄ軸インダクタンスを記憶し、ｄ軸電流に応じてｑ軸インダクタンスを記憶することが望ましい。
【００７３】
また、記憶手段に記憶する値としては、上記態様にて学習された値に限らず、例えば先の図８のステップＳ７０の処理によって算出された値であってもよい。
「目標値出力手段について」
目標値出力手段としては、先の図８に示した処理にて、温度ＴＨおよび電流ｉｄｒ，ｉｑｒ毎に目標値Δｉｑ１，Δｉｄ１を算出したり、電気角速度ω毎に目標値Δｉｑ２を算出したりするものに限らない。例えば、温度によらずに、電流ｉｄｒ，ｉｑｒ毎に目標値Δｉｑ１，Δｉｄ１を算出してもよい。また例えば、目標値Δｉｑ２を算出しなくてもよい。また例えば、目標値Δｉｑ２のみを算出し、目標値Δｉｑ１，Δｉｄ１を算出しなくてもよい。なお、例えば、低回転速度領域において算出された単一の目標値Δｉｑ１、Δｉｄ１を固定値として全領域で用いてもよい。
【００７４】
さらに、目標値Δｉｑ１，Δｉｄ１が、それぞれｑ軸電流、ｄ軸電流に依存することに鑑み、目標値Δｉｑ１、Δｉｄ１を指令電流ｉｑｒ，ｉｄｒや実電流ｉｑ，ｉｄによって除算した値を目標値算出係数として記憶してもよい。これにより、目標値は都度の指令電流ｉｑｒ，ｉｄｒや実電流ｉｄ，ｉｑと目標値算出係数との積によって都度算出されるものとなる。なお、この目標値算出係数は温度ＴＨ毎に算出され記憶されるようにしたり、温度に応じて補正されるようにしたりすることが望ましい。
【００７５】
同様に、目標値Δｉｑ２が電気角速度ωに依存することに鑑み、目標値Δｉｑ２を電気角速度ωによって除算した値を目標値算出係数として記憶してもよい。この際、目標値算出係数は、電気角速度ωが低回転速度領域にあるときの予測誤差に基づき算出されることが望ましい。もっとも、ｄ軸電流がゼロであるなら、予測誤差ΔｉｑがインダクタンスΔＬｄに依存しないため、電気角速度ωが高回転速度領域にあるときであっても目標値を高精度に算出することができる。
「目標値について」
目標値としては、上記目標値出力手段の出力するものに限らない。例えば予め定められた固定値であってもよい。ここでは、目標値を簡易に「０」としてもよい。特に、回転速度が規定速度以上となる場合には、目標値を固定値（「０」等）としても予測誤差のフィードバック制御によってインダクタンスを高精度に更新することができる。また固定値にも限らず、例えば回転機の電流、前記回転機のトルク、前記回転機の回転速度および前記回転機の温度の少なくとも１つのパラメータと目標値との関係を定めた関係情報を予め制御装置２０に記憶させておくことで、上記少なくとも一つのパラメータに応じて目標値を可変設定してもよい。
「予測誤差検出手段について」
予測電流ｉｄｅ，ｉｑｅと実電流ｉｄ，ｉｑとを入力とするものに限らない。例えばモデル予測制御によって制御される実電流ｉｄ，ｉｑと指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒとの乖離が小さくなると想定される運転状態においては、指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒと実電流ｉｄ，ｉｑとを入力として、これら指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒと実電流ｉｄ，ｉｑとの誤差を予測誤差として代用してもよい。
【００７６】
また、予測誤差としては、電流の誤差に限らない。例えば実際のトルクを検出する手段を備える場合、予測トルクＴｅと実トルクＴとの誤差であってもよい。
「更新手段について」
ｑ軸インダクタンスＬｑの更新処理としては、ｄ軸電流の誤差に基づくものに限らない。例えば、予測トルクＴｅと実トルクＴとの誤差に基づくものであってもよい。
【００７７】
モデル式の更新手法としては、ｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑに限らない。例えば、先の図８のステップＳ５４によって算出される目標値Δｉｄ１、Δｉｑ１から抵抗Ｒの誤差ΔＲを算出することで、抵抗Ｒを更新してもよい。
「インダクタンスの初期値について」
上記各実施形態では、ｄ軸インダクタンスおよびｑ軸インダクタンスのそれぞれの初期値として１の値を想定したが、これに限らない。これらが電流に応じて変化することに鑑みれば、電流毎に各別の初期値を設定してもよい。この場合であっても、初期値に誤差が含まれるなら、その誤差を学習することでモデル式を更新することは有効である。
「予測手段について」
・上記各実施形態では、インバータＩＶの操作状態についての次の更新タイミング（１制御周期先のタイミング）におけるインバータＩＶの操作による制御量を予測したがこれに限らない。例えば数制御周期先の更新タイミングにおけるインバータＩＶの操作による制御量まで順次予測することで、１制御周期先の更新タイミングにおける操作状態を決定してもよい。
【００７８】
・次回の更新タイミングにおける操作状態の設定に伴う電流の予測の初期値を予測する処理を行わなくてもよい。ただし、この場合、インバータＩＶの操作状態の更新タイミングから１制御周期先の制御量の予測精度が低下するため、モデル式の更新に用いる予測誤差は、数制御周期先の予測誤差とすることが望ましい。
【００７９】
・電流を予測するために用いるモデルとしては、鉄損を無視したモデルに限らず、これを考慮したモデルであってもよい。
【００８０】
・上記各実施形態では、可能な操作状態（電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７）の全てを仮設定の対象として、これら全てについて制御量を予測したがこれに限らない。例えばゼロベクトルについては、Ｖ０，Ｖ７のいずれか一方に限って予測対象としてもよい。また例えば、同時にスイッチング状態が切り替えられるモータジェネレータ１０の端子数を低減すべく、現在の操作状態からのスイッチング状態の切替端子数が規定値（≦２）以下の操作状態のみを仮設定の対象としてもよい。
「操作状態の決定手法について」
制御量の偏差が小さいほど評価が高いとする評価関数を用いるものに限らない。要は、予測された制御量とその指令値との乖離が過度に大きくならないようにインバータＩＶを操作するものであればよい。この際、予測手段としては、必ずしも複数通りの操作状態についての制御量をそれぞれ予測するものに限らない。例えば制御量とその指令値との差が閾値以下であることを条件に現在の操作状態を維持するものであるなら、上記差が閾値を超えるまでは現在の操作状態についての制御量を予測する処理のみを行なえばよい。
「制御量について」
・指令値と予測値とに基づきインバータＩＶの操作を決定するために用いる制御量としては、電流に限らない。例えば、トルクや磁束としてもよい。ここで、制御量を電流以外とする場合等において、センサによる直接の検出対象を電流以外としてもよい。もっとも、上記各実施形態において例示した態様にて予測電流ｉｄｅ，ｉｑｅを算出し、これをトルクや磁束の予測値に換算してもよい。
【００８１】
・上記各実施形態では、回転機の究極の制御量（予測対象であるか否かにかかわらず、最終的に所望の量とされることが要求される制御量）を、トルクとしたが、これに限らず、例えば回転速度等としてもよい。
「電力変換回路について」
互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の各端子との間を選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路としては、インバータＩＶに限らない。例えば、３つ以上の互いに相違する値の電圧を印加する電圧印加手段と回転機の各端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備えるものであってもよい。なお、回転機の各端子に３つ以上の互いに相違する値の電圧を印加するための電力変換回路としては、例えば特開２００６−１７４６９７号公報に例示されているものがある。
「その他」
・回転機としては、埋め込み磁石同期機に限らず、表面磁石同期機や、界磁巻線型同期機等、任意の同期機であってよい。更に、同期機にも限らず、誘導モータ等、誘導回転機であってもよい。
【００８２】
・回転機としては、ハイブリッド車に搭載されるものに限らず、電気自動車に搭載されるものであってもよい。また、回転機としては車両の主機として用いられるものに限らない。
【００８３】
・直流電源としては、高電圧バッテリ１２に限らず、例えば高電圧バッテリ１２の電圧を昇圧するコンバータの出力端子であってもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１０…モータジェネレータ、１２…高電圧バッテリ（直流電源の一実施形態）、１４…制御装置（回転機の制御装置の一実施形態）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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