(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータの駆動を制御するモータ制御装置であって、
前記モータの駆動機構を構成する部品の温度を検出する温度検出手段と、
前記部品が予め定められた抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制する出力制御手段と、
前記モータの駆動時における前記部品の温度上昇率を複数回記録し、当該部品の温度上昇率特性を学習する温度特性学習手段と、
前記温度特性学習手段による学習結果に基づいて、前記抑制開始温度を変更する抑制開始温度変更手段と、を備え、
前記温度特性学習手段は、前記モータの前記出力が所定値以上である時の前記温度上昇率を用いて前記温度上昇率特性を学習する、
ことを特徴とするモータ制御装置。
【請求項２】
前記抑制開始温度変更手段は、前記温度上昇率が低いほど前記抑制開始温度を高く変更する、
ことを特徴とする請求項１記載のモータ制御装置。
【請求項３】
前記抑制開始温度変更手段は、複数回記録された前記温度上昇率の最大値に基づいて前記抑制開始温度を変更する、
ことを特徴とする請求項１または２記載のモータ制御装置。
【請求項４】
前記抑制開始温度変更手段は、複数回記録された前記温度上昇率の平均値に基づいて前記抑制開始温度を変更する、
ことを特徴とする請求項１または２記載のモータ制御装置。
【請求項５】
前記温度特性学習手段は、所定の初期時刻における前記部品の初期温度と、前記初期時刻から所定時間経過後の経過時温度と、前記初期時刻から前記所定時間の間に前記モータに供給された電流の積算値を検出し、前記経過時温度と前記初期温度と差分を前記積算値で除して前記温度上昇率を算出する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１記載のモータ制御装置。
【請求項６】
モータの駆動を制御するモータ制御装置であって、
前記モータの駆動機構を構成する部品の温度を検出する温度検出手段と、
前記部品が予め定められた抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制する出力制御手段と、
前記モータの駆動時における前記部品の温度上昇率を複数回記録し、当該部品の温度上昇率特性を学習する温度特性学習手段と、
前記温度特性学習手段による学習結果に基づいて、前記抑制開始温度を変更する抑制開始温度変更手段と、を備え、
前記駆動機構は複数の部品で構成されており、前記抑制開始温度は前記複数の部品のそれぞれに対して設定され、
前記温度検出手段は、前記複数の部品のそれぞれの温度を検出し、
前記出力制御手段は、前記複数の部品のいずれかが当該部品に設定された前記抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制し、
前記温度特性学習手段は、前記複数の部品の温度上昇率特性をそれぞれ学習し、
前記抑制開始温度変更手段は、前記学習結果に基づいてそれぞれの前記複数の部品の前記抑制開始温度を変更する、
ことを特徴とするモータ制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モータの駆動を制御するモータ制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電気自動車やハイブリッド自動車等の電動車には、車両を駆動するためのモータが搭載されている。電動車のモータは、車内に搭載された高電圧バッテリの電力を用いてインバータ等の駆動機構によって駆動される。
ここで、モータの駆動機構を構成する部品は、モータの駆動中、電流等の影響により温度上昇が生じる。このような温度上昇による部品故障を防止するため、各部品に対して使用上限温度が設定されている。モータの駆動中はモータ制御装置で各部品温度を監視し、使用上限温度を超える可能性がある場合、すなわち予め設定された抑制開始温度（＜使用上限温度）以上となった場合にはモータの出力を抑制する制御が行われている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１は、モータの温度を検出し、モータの温度が制限温度（抑制開始温度）以上である場合にモータの出力を制限するモータ制御装置において、モータの温度の変化率が所定の変化率以上である場合には制限温度を第１の制限温度に設定するとともに、温度の変化率が所定の変化率よりも小さい変化率である場合には、制限温度を第１の制限温度より高い第２の制限温度に設定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３０４６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
部品温度が上昇してモータの出力制限が実施される間は、モータの出力が低下してその性能を十分に発揮できなくなる。このため、各部品の抑制開始温度は、部品の耐久性を保ちつつも各部品の性能を最大限発揮できる温度に設定することが望ましい。
通常、抑制開始温度は、量産される部品の性能バラつきを考慮して、最も性能が低い部品に合わせて設定される。
よって、大半を占める平均的な性能の部品や性能が高い部品に対しては、必要以上に低い温度が制限温度として設定されることとなる。
上述した従来技術では、２段階で制限温度を設定してモータを出力制限する期間を短縮するようにしているが、部品の性能バラつきを考慮すれば更に改善の余地がある。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、その目的は、モータの駆動機構を構成する個々の部品に合わせて適切な抑制開始温度を設定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の目的を達成するため、請求項１の発明にかかるモータ制御装置は、モータの駆動を制御するモータ制御装置であって、前記モータの駆動機構を構成する部品の温度を検出する温度検出手段と、前記部品が予め定められた抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制する出力制御手段と、前記モータの駆動時における前記部品の温度上昇率を複数回記録し、当該部品の温度上昇率特性を学習する温度特性学習手段と、前記温度特性学習手段による学習結果に基づいて、前記抑制開始温度を変更する抑制開始温度変更手段と、を備え、前記温度特性学習手段は、前記モータの前記出力が所定値以上である時の前記温度上昇率を用いて前記温度上昇率特性を学習する、ことを特徴とする。
請求項２の発明にかかるモータ制御装置は、前記抑制開始温度変更手段は、前記温度上昇率が低いほど前記抑制開始温度を高く変更する、ことを特徴とする。
請求項３の発明にかかるモータ制御装置は、前記抑制開始温度変更手段は、複数回記録された前記温度上昇率の最大値に基づいて前記抑制開始温度を変更する、ことを特徴とする。
請求項４の発明にかかるモータ制御装置は、前記抑制開始温度変更手段は、複数回記録された前記温度上昇率の平均値に基づいて前記抑制開始温度を変更する、ことを特徴とする。
請求項５の発明にかかるモータ制御装置は、前記温度特性学習手段は、所定の初期時刻における前記部品の初期温度と、前記初期時刻から所定時間経過後の経過時温度と、前記初期時刻から前記所定時間の間に前記モータに供給された電流の積算値を検出し、前記経過時温度と前記初期温度と差分を前記積算値で除して前記温度上昇率を算出する、ことを特徴とする。
請求項６の発明にかかるモータ制御装置は、モータの駆動を制御するモータ制御装置であって、前記モータの駆動機構を構成する部品の温度を検出する温度検出手段と、前記部品が予め定められた抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制する出力制御手段と、前記モータの駆動時における前記部品の温度上昇率を複数回記録し、当該部品の温度上昇率特性を学習する温度特性学習手段と、前記温度特性学習手段による学習結果に基づいて、前記抑制開始温度を変更する抑制開始温度変更手段と、を備え、前記駆動機構は複数の部品で構成されており、前記抑制開始温度は前記複数の部品のそれぞれに対して設定され、前記温度検出手段は、前記複数の部品のそれぞれの温度を検出し、前記出力制御手段は、前記複数の部品のいずれかが当該部品に設定された前記抑制開始温度以上となった場合に前記モータの出力を抑制し、前記温度特性学習手段は、前記複数の部品の温度上昇率特性をそれぞれ学習し、前記抑制開始温度変更手段は、前記学習結果に基づいてそれぞれの前記複数の部品の前記抑制開始温度を変更する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、モータの駆動機構を構成する部品の温度が所定温度以上となった場合にモータの出力を抑制する場合において、出力の抑制開始温度を部品の温度上昇率特性の学習結果に基づいて変更する。これにより、各部品の固有の性能に合わせて抑制開始温度を設定することができ、過度な温度上昇による部品の破損を防止しつつ、部品の性能を最大限発揮させる上で有利となる。また、部品の温度上昇率を複数回に渡って学習した上で抑制開始温度を変更するので、１つの温度上昇率を用いるよりも、より部品の状態を反映した抑制開始温度を設定する上で有利となる。また、一般に部品は劣化してくると温度上昇率が変化していく（一般的には温度上昇率が高くなり、性能としては低下していく）が本発明の学習機能があれば、部品の劣化の状態に合わせた最適な抑制開始温度を設定することができる。
本発明によれば、部品の温度上昇率が低いほど抑制開始温度を高く変更するので、温度上昇率が低い部品ほど高温領域まで使用可能となり、出力抑制が実施される頻度を低減することができる。特に、抑制開始温度の初期値が、温度上昇率の高い低性能部品に合わせて設定されている場合に、温度上昇率のより低い平均的性能または高性能部品に対して初期値よりも高い抑制開始温度を設定することができる。よって、モータの出力が必要以上に抑制されるのを防止し、モータの駆動性能を向上させることができる。
本発明によれば、モータの出力が所定値以上である時に温度上昇率特性を学習するので、部品の温度上昇が顕著となる高出力時に温度上昇率特性を学習することができ、効率的に温度上昇率特性を学習する上で有利となる。
本発明によれば、複数回記録された温度上昇率の最大値に基づいて抑制開始温度を変更するので、当該部品に対して最も安全性を見込んだ抑制開始温度を設定することができ、部品が使用上限温度に達する可能性をより低減する上で有利となる。
本発明によれば、複数回記録された温度上昇率の平均値に基づいて抑制開始温度を変更するので、当該部品の性能を示す最確値と考えられる温度上昇率を用いて抑制開始温度を設定することができ、不要な出力抑制が実施される可能性を低減する上で有利となる。
本発明によれば、電流量に対する部品温度の変化割合を温度上昇率として算出するので、時間に対する部品温度の変化割合を温度上昇率とする場合と比較して、より一義的な温度上昇率特性を得ることができ、安定した制御を行う上で有利となる。
本発明によれば、駆動機構を構成する複数の部品に対して抑制開始温度を設定、変更するので、局所的な発熱が生じた際にも出力抑制を実施して過度な温度上昇を防止することができ、モータの耐久性を向上させる上で有利となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態にかかるモータ制御装置１０の構成を示す説明図である。
【図２】量産部品の性能バラつきを模式的に示す説明図である。
【図３】量産部品の性能の分布を示す説明図である。
【図４】モータ制御装置１０の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかるモータ制御装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
本実施の形態では、電動車を駆動するモータを制御するモータ制御装置を例にして説明する。
図１は、実施の形態にかかるモータ制御装置１０の構成を示す説明図である。
モータ２０は、バッテリ２２に蓄電された電力を用いて駆動し、電動車の駆動輪を回転させる。
モータ２０とバッテリ２２との間にはインバータ２４が設けられている。インバータ２４は、バッテリ２２からモータ２０に供給される直流電流を交流電流に変換するとともに、モータ制御装置１０の制御信号に基づいて、モータ２０に供給する電流の電圧および周波数を変更してモータ２０から所望の出力（トルク）を得られるようにしている。
また、モータ２０とバッテリ２２との間には、モータ２０に供給される電流値を検出する電流センサ３２が設けられている。
【００１１】
モータ２０の駆動には、モータ２０およびインバータ２４の各種部品が関連している。本実施の形態では、これらモータ２０の駆動に関連する部品群をモータ２０の駆動機構という。例えば、インバータ２４にはコンデンサ２４２やＩＧＢＴ２４４が設けられている。また、モータ２０内にはモータコイル２０２が設けられている。
これらの部品には、部品の温度を検出して、検出した部品温度をモータ制御装置１０に送信する温度センサが設けられている。
より詳細には、コンデンサ２４２にはコンデンサ温度センサ２４３が、ＩＧＢＴ２４４にはＩＧＢＴ温度センサ２４５が、モータコイル２０２にはコイル温度センサ２０３が設けられている。これらの温度センサは、モータ制御装置１０の温度検出手段として機能する。
なお、図１に挙げた駆動機構の部品は一例であり、リアクトル等、インバータ２４やモータ２０を構成する他の部品を駆動機構に含めてもよいことは無論である。
【００１２】
モータ制御装置１０は、モータ２０の制御を司る制御部であり、ＣＰＵ、制御プログラムなどを格納・記憶するＲＯＭ、制御プログラムの作動領域としてのＲＡＭ、各種データを書き換え可能に保持するＥＥＰＲＯＭ、周辺回路等とのインターフェースをとるインターフェース部などを含んで構成される。
モータ制御装置１０は、上記ＣＰＵが上記制御プログラムを実行することによって、出力制御手段１２、温度特性学習手段１４、抑制開始温度変更手段１６を実現する。
【００１３】
出力制御手段１２は、駆動機構を構成する部品が所定の抑制開始温度以上となった場合にモータ２０の出力を抑制する。
より詳細には、出力制御手段１２は、温度検出手段である各部品の温度センサの検出値が、各部品にそれぞれ設定されている抑制開始温度以上か否かを判定する。そして、抑制開始温度以上の場合には、モータ２０に供給する電流量を低減してモータ２０の出力を抑えるようにする。
本実施の形態では、駆動機構が複数の部品で構成されているため、出力制御手段１２は、複数の部品のいずれかが当該部品に設定された抑制開始温度以上となった場合にモータの出力を抑制する。
なお、モータ２０の出力の抑制は、例えばモータ２０に供給する電流量を所定の上限電流以下に保つようにしたり、要求されている供給電流量に対して１未満の係数を掛け合せて全帯域において出力を低減したりすることによって行う。
このような出力抑制を行うことによって、部品温度の上昇度合いを緩やかにし、部品が使用上限温度に達するのを防止することができる。
【００１４】
抑制開始温度は、予め各部品に対して個別に設定されている。
従来、抑制開始温度は、量産される部品の性能バラつきを考慮して、最も性能が低い部品に合わせて設定されていた。一方で、本実施の形態では、温度特性学習手段１４および抑制開始温度変更手段１６によって、各部品の特性に合わせて抑制開始温度を変更する。
【００１５】
図２は、量産部品の性能バラつきを模式的に示す説明図であり、図３は、量産部品の性能の分布を示す説明図である。
本実施の形態において、部品の性能とは温度上昇率特性を指す。図２では、初期時刻ｔ０に初期温度Ｔ０である３つの部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨを、所定時間継続して一定の電流下で使用した場合の温度変化を示している。
なお、部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨは同一種類の部品である。この種類の部品には使用上限温度ＴＬＩＭが設定されている。
【００１６】
部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨは同一種類であるものの、性能バラつきによってそれぞれ温度上昇率特性が異なる。すなわち、初期時刻ｔ０から所定時刻経過後の温度状態が異なる。
図２の例では部品ＲＬが最も温度上昇率が高く、時刻ｔ２には使用上限温度ＴＬＩＭに達している。一方、他の部品ＲＸ，ＲＨは時刻ｔ２時点で使用上限温度ＴＬＩＭ未満の温度であり、部品ＲＸは時刻ｔ２から所定時間経過した時刻ｔ４（＞時刻ｔ２）に使用上限温度ＴＬＩＭとなり、部品ＲＨは時刻ｔ４より更に経過した時刻ｔ６に使用上限温度ＴＬＩＭとなる。
すなわち、部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨの温度上昇率は、ＲＬ＞ＲＸ＞ＲＨの順で高くなっている。
温度上昇率の高低に対する性能評価の高低は部品の使用目的によって異なるが、本実施の形態のようにモータ２０の駆動機構として用いられる部品では、温度上昇率が低いことが望ましい。よって、部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨは、ＲＨ（高性能）＞ＲＸ（平均的な性能）＞ＲＬ（低性能）の順に性能が高いと考えられる。
【００１７】
従来の抑制開始温度は、最も性能の低い部品ＲＬに合わせて設定されている。
例えば、部品ＲＬが使用上限温度ＴＬＩＭに達する時刻ｔ２に対して十分なマージンＭ（ｔ２−ｔ１）を取った時刻ｔ１（＞ｔ２）における部品ＲＬの温度である温度ＴＬが、全ての部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨの抑制開始温度に設定される。
一方、部品ＲＸ，ＲＨは、温度ＴＬとなった後、使用上限温度ＴＬＩＭに達するまでの時間が部品ＲＬより長い。よって、本来は出力抑制を実施しなくてもよい期間も出力抑制が実施されることになり、部品の性能を活用することができない。
【００１８】
図３に示すように、量産される部品は、中央に位置する平均的な性能の部品（部品ＲＸ）が最も多く、極端に性能が高い部品（部品ＲＨ）、または極端に低い部品（部品ＲＬ）は相対的に少なくなっている。
すなわち従来は、少数の低性能な部品ＲＬに合わせて、多数の平均的な性能の部品ＲＸおよび高性能な部品ＲＨの抑制開始温度が設定されることになる。
本実施の形態では、各部品の性能に合わせて個別に抑制開始温度を設定することにより、各部品の性能を最大限に引き出し、効率よくモータ２０を駆動することができる。
【００１９】
図１の説明に戻り、温度特性学習手段１４は、モータ２０の駆動時における部品の温度上昇率を複数回記録し、当該部品の温度上昇率特性を学習する。
本実施の形態では、駆動機構が複数の部品で構成されているため、温度特性学習手段１４は、複数の部品の温度上昇率特性をそれぞれ学習する。
より詳細には、温度特性学習手段１４は、例えばモータ２０の出力が所定値以上である時に温度上昇率を検出し、これを用いて部品の温度上昇率特性を学習する。
これは、モータ２０の出力が低い時にはモータ２０に供給される電流量が少なく、部品の温度上昇が少ないため、温度上昇率特性の学習には適さないからである。
より詳細には、モータ２０の出力が低いと各部品の温度上昇が小さく、温度センサの特性次第では温度上昇率を測定できない場合がある。そのため、各部品の温度上昇が複数℃となるモータ２０の出力を所定値として設定する必要がある。熱時定数は部品によって異なるため、部品によって上記所定値が変わることもある。例えば、IGBT温度は熱時定数が小さいため、電流が流れればすぐに温度上昇するので所定値を小さい値に設定出来るが、逆にコンデンサは熱時定数が大きいため、少しの電流ではすぐに温度上昇はしないので所定値は大きな値に設定する必要がある。このように、部品によって所定値を変えるようにしてもよい。
【００２０】
温度特性学習手段１４は、例えばモータ２０の出力が所定値以上となった初期時刻における部品の初期温度Ｔ０と、初期時刻ｔ０から所定時間ｔｘ経過後の経過時温度ＴＮとを検出し、経過時温度ＴＮと初期温度Ｔ０と差分ΔＴを所定時間ｔｘで除して温度上昇率を算出し、記録する。
このような温度上昇率の算出および記録を複数回繰り返すことによって、各部品の温度上昇率特性（例えば、図２の部品ＲＬ，ＲＸ，ＲＨのいずれに近い特性を取るか）を知ることができる。
なお、温度上昇率の学習には、継時変化等による部品特性の変化を想定して、直近に算出した所定個数分の温度上昇率を用いたり、現在日時から所定日時以内に記録した温度上昇率のみを用いてもよい。
【００２１】
更に、温度上昇率特性を学習する他の方法として、例えば所定の初期時刻ｔ０（モータ２０の出力が所定値以上となった時刻）における部品の初期温度Ｔ０と、初期時刻ｔ０から所定時間ｔｘ経過後の経過時温度ＴＮと、初期時刻ｔ０から所定時間ｔｘの間にモータ２０に供給された電流値の積算値である電流量Ｉｘを検出し、経過時温度ＴＮと初期温度Ｔ０と差分ΔＴを電流量Ｉｘで除して温度上昇率を算出するようにしてもよい。
すなわち、時間に対する部品温度の変化割合ではなく、電流量に対する部品温度の変化割合として温度上昇率を定義してもよい。
一般に、部品温度の上昇度合いは電流量に比例する。時間に対する部品温度の変化割合を算出する場合、所定時間ｔｘ内に流れる電流量が異なれば経過時温度も異なると考えられ、温度上昇率の算出結果が都度異なることとなる。
上記のように電流量に対する部品温度の変化割合を温度上昇率とすることによって、より一義的な温度上昇率特性を得ることができ、安定した制御を行う上で有利となる。
【００２２】
抑制開始温度変更手段１６は、温度特性学習手段１４による学習結果に基づいて、抑制開始温度を変更する。この時、抑制開始温度変更手段１６は、部品の温度上昇率が低いほど抑制開始温度を高く変更する。
図２を例にすると、部品ＲＸに対しては、部品ＲＸが使用上限温度ＴＬＩＭに達する時刻ｔ４に対して十分なマージンＭ（ｔ４−ｔ３）を取った時刻ｔ３（＞ｔ４）における部品ＲＸの温度である温度ＴＸに抑制開始温度を変更する。
また、部品ＲＨに対しては、部品ＲＨが使用上限温度ＴＬＩＭに達する時刻ｔ６に対して十分なマージンＭ（ｔ６−ｔ５）を取った時刻ｔ５（＞ｔ６）における部品ＲＨの温度である温度ＴＨに抑制開始温度を変更する。
各部品の抑制開始温度を比較すると、ＴＬ（部品ＲＬ）＜ＴＸ（部品ＲＸ）＜ＴＨ（部品ＲＨ）となっており、部品の温度上昇率が低いほど抑制開始温度が高く設定されることになる。
本実施の形態では、駆動機構が複数の部品で構成されているため、抑制開始温度変更手段１６は、複数の部品それぞれに対する学習結果に基づいて、複数の部品の抑制開始温度をそれぞれ変更する。
【００２３】
抑制開始温度変更手段１６は、同一の部品に対して複数回記録された温度上昇率のうち、例えば最大値に基づいて抑制開始温度を変更する。すなわち、記録時の環境（モータ２０の使用状況や環境温度など）により同一の部品でも異なる温度上昇率が記録される可能性があるが、このうち最も温度上昇率が大きい記録値を部品の性能とみなして抑制開始温度を変更する。
これにより、当該部品に対して最も安全性を見込んだ抑制開始温度を設定することができ、部品が使用上限温度ＴＬＩＭに達する可能性をより低減することができる。
【００２４】
また、抑制開始温度変更手段１６は、同一の部品に対して複数回記録された温度上昇率の平均値に基づいて抑制開始温度を変更するようにしてもよい。上述のように、記録時の環境により同一の部品でも異なる温度上昇率が記録される可能性があるが、これらの要因を平均化して部品の性能を評価するようにしてもよい。この場合、当該部品の性能を示す最確値と考えられる温度上昇率を用いて抑制開始温度を設定することができ、不要な出力抑制が実施される可能性を低減する上で有利となる。
【００２５】
図４は、モータ制御装置１０の処理を示すフローチャートである。
図４のフローチャートでは、電流量に対する部品温度の変化割合を温度上昇率とする場合について説明している。
最初のステップでは、各部品の抑制開始温度は初期値に設定されている（ステップＳ４００）。抑制開始温度の初期値は、例えば電動車の出荷時には各部品の性能バラつきを考慮して低性能な部品に合わせた値（例えば図２の温度ＴＬ）に設定される。
【００２６】
モータ２０が駆動を開始すると（ステップＳ４０２）、温度特性学習手段１４は、電流センサ３２の検出値に基づいてモータ２０に供給される電流値が所定値以上か否かを判断する（ステップＳ４０４）。電流値が所定値未満の場合は（ステップＳ４０４：Ｎｏ）、ステップＳ４２２に移行する。
【００２７】
一方、電流値が所定値以上の場合（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）、温度特性学習手段１４は学習モードに移行する。
学習モード中の温度特性学習手段１４は、電流値が所定値以上となった時刻（初期時刻ｔ０）の部品温度である初期温度Ｔ０を記録するとともに（ステップＳ４０６）、モータ２０に供給される電流値を積算する（ステップＳ４０８）。所定時間ｔｘが経過するまでは（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、ステップＳ４０８に戻り電流値の積算を継続する。なお、所定時間ｔｘが経過するまでに電流値が所定値未満となった場合には、ステップＳ４０４に戻り以降の処理をくり返す。
所定時間ｔｘが経過すると（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、温度特性学習手段１４は、初期時刻ｔ０から所定時間ｔｘ経過後の経過時温度ＴＮを記録するとともに（ステップＳ４１２）、部品の温度上昇率を算出し、記録する（ステップＳ４１４）。温度上昇率は、経過時温度ＴＮと初期温度Ｔ０との差分ΔＴを、電流値の積算値である電流量Ｉｘで除すことによって算出する。算出した温度上昇率を記録すると、温度特性学習手段１４は学習モードを終了する。
【００２８】
このような温度上昇率の学習を所定回数行うまでは（ステップＳ４１６：Ｎｏ）、そのままステップＳ４２２に移行する。一方、温度上昇率の学習を所定回数行った場合（ステップＳ４１６：Ｙｅｓ）、抑制開始温度変更手段１６は、抑制開始温度の変更が必要か否かを判断する（ステップＳ４１８）。
これは、複数回分蓄積された温度上昇率から、現在の抑制開始温度が適切か否かを判断するものである。例えば、抑制開始温度が初期設定値（温度ＴＬ）の場合、複数回分蓄積された温度上昇率の最大値または平均値が、図２の部品ＲＬのような低性能部品に対応するグラフであれば抑制開始温度の変更は必要がない。一方、温度上昇率の最大値または平均値が、図２の部品ＲＸまたはＲＨのような平均的性能または高性能部品に対応するグラフであれば、現在の抑制開始温度は低すぎると考えられ、より高い温度へと変更するのが望ましい。
抑制開始温度の変更が必要ない場合は（ステップＳ４１８：Ｎｏ）、そのままステップＳ４２２に移行する。一方、抑制開始温度の変更が必要な場合は（ステップＳ４１８：Ｙｅｓ）、蓄積した温度上昇率から適切な抑制開始温度を算出して、算出した温度に抑制開始温度を変更する（ステップＳ４２０）。
【００２９】
出力制御手段１２は、温度検出手段である温度センサの検出値をモータ２０の駆動中常時監視し、部品温度が抑制開始温度以上となったか否かを判断する（ステップＳ４２２）。部品温度が抑制開始温度未満の場合は（ステップＳ４２２：Ｙｅｓ）、そのままステップＳ４２６に移行する。
また、部品温度が抑制開始温度以上となった場合は（ステップＳ４２２：Ｎｏ）、モータ２０の出力抑制を実施する（ステップＳ４２４）。モータ２０の出力抑制は、例えば部品温度が抑制開始温度未満となるまで継続される。
モータ２０の駆動が停止されるまでは（ステップＳ４２６：Ｎｏ）、モータ制御装置１０は、ステップＳ４０４に戻り、以降の処理をくり返す。そして、モータ２０の駆動が停止されると（ステップＳ４２６：Ｙｅｓ）、本フローチャートの処理を終了する。
なお、一旦変更された抑制開始温度は、電動車の起動終了後もモータ制御装置１０で記憶しておき、次回の電動車起動時以降は前回変更後の抑制開始温度を初期値として使用する。
【００３０】
以上説明したように、実施の形態にかかるモータ制御装置１０によれば、モータ２０の駆動機構を構成する部品の温度が所定温度以上となった場合にモータ２０の出力を抑制する場合において、出力の抑制開始温度を部品の温度上昇率特性の学習結果に基づいて変更する。
これにより、各部品の固有の性能に合わせて抑制開始温度を設定することができ、過度な温度上昇による部品の破損を防止しつつ、部品の性能を最大限発揮させる上で有利となる。
また、部品の温度上昇率を複数回に渡って学習した上で抑制開始温度を変更するので、１つの温度上昇率を用いるよりも、より部品の状態を反映した抑制開始温度を設定する上で有利となる。
また、一般に部品は劣化してくると温度上昇率が変化していく（一般的には温度上昇率が高くなり、性能としては低下していく）が、モータ制御装置１０のような学習機能があれば、部品の劣化の状態に合わせた最適な抑制開始温度を設定することができる。
また、モータ制御装置１０は、部品の温度上昇率が低いほど抑制開始温度を高く変更するので、温度上昇率が低い部品ほど高温領域まで使用可能となり、出力抑制が実施される頻度を低減することができる。
特に、抑制開始温度の初期値が、温度上昇率の高い低性能部品に合わせて設定されている場合に、温度上昇率のより低い平均的性能または高性能部品に対して初期値よりも高い抑制開始温度を設定することができる。これにより、モータ２０の出力が必要以上に抑制されるのを防止し、モータ２０の駆動性能を向上させることができる。
また、モータ制御装置１０は、モータ２０の出力が所定値以上である時に温度上昇率特性を学習するので、部品の温度上昇が顕著となる高出力時に温度上昇率特性を学習することができ、効率的に温度上昇率特性を学習する上で有利となる。
また、モータ制御装置１０において、複数回記録された温度上昇率の最大値に基づいて抑制開始温度を変更するようにすれば、当該部品に対して最も安全性を見込んだ抑制開始温度を設定することができ、部品が使用上限温度に達する可能性をより低減する上で有利となる。
また、モータ制御装置１０において、複数回記録された温度上昇率の平均値に基づいて抑制開始温度を変更するようにすれば、当該部品の性能を示す最確値と考えられる温度上昇率を用いて抑制開始温度を設定することができ、不要な出力抑制が実施される可能性を低減する上で有利となる。
また、モータ制御装置１０において、電流量に対する部品温度の変化割合を温度上昇率として算出するようにすれば、時間に対する部品温度の変化割合を温度上昇率とする場合と比較して、より一義的な温度上昇率特性を得ることができ、安定した制御を行う上で有利となる。
また、モータ制御装置１０は、駆動機構を構成する複数の部品に対して抑制開始温度を設定、変更するので、局所的な発熱が生じた際にも出力抑制を実施して過度な温度上昇を防止することができ、モータの耐久性を向上させる上で有利となる。
【符号の説明】
【００３１】
１０……モータ制御装置、１２……出力制御手段、１４……温度特性学習手段、１６……抑制開始温度変更手段、２０……モータ、２０２……モータコイル、２０３……コイル温度センサ、２２……バッテリ、２４……インバータ、２４２……コンデンサ、２４３……コンデンサ温度センサ、２４４……ＩＧＢＴ、２４５……ＩＧＢＴ温度センサ、３２……電流センサ
【図１】
0006582672.tif 000002
【図２】
0006582672.tif 000003
【図３】
0006582672.tif 000004
【図４】
0006582672.tif 000005