(57)【要約】【課題】モータ温度センサの劣化を効果的に判定できながらも、そのための処理の負荷を軽減する。【解決手段】ＣＰＵ５は、前回に車両の起動スイッチ１０がオフされてから所定時間以上が経過しているどうかを判断する。所定時間以上が経過しているときには、モータ温度センサ７の検出した検出モータ温度Ｔｍと、水温センサ８の検出した検出冷却液温度Ｔｃとのデータを記録メモリ６に記録する。ＣＰＵ５は、記録メモリ６に記憶された検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃの複数のデータを読出して、それらの関係（現状特性）を一次関数として算出し、予め記憶されている正常特性と比較し、モータ温度センサ７の劣化状態を判定する。上記処理は、起動スイッチ１０がオンされたときに実行される。【選択図】図１
2016125960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられ、該車両の走行駆動源となるモータ（１）の温度を検出するモータ温度センサ（７）の劣化判定を行う車両用モータ温度センサの異常検出装置（３）であって、
前回に車両の起動スイッチ（１０）がオフされてから所定時間以上が経過しているどうかを判断する判断手段（５）と、
前記判断手段(５)により所定時間以上が経過していると判断された場合に、前記モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、前記モータ（１）及びその駆動回路（２）を冷却する冷却器（４）の冷却液温度を検出する冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度とのデータを、メモリ（６）に蓄積記録する記録手段（５）と、
前記メモリ（６）に記憶されている検出モータ温度及び検出冷却液温度の複数のデータを読出して、それら検出モータ温度と検出冷却液温度との関係を一次関数として算出する現状特性算出手段（５）と、
予め記憶されている正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた正常特性と、前記現状特性算出手段（５）により算出された現状特性とを比較することに基づき、前記モータ温度センサ（７）の劣化状態を判定する劣化判定手段（５）とを備え、
前記判断手段（５）、記録手段（５）、現状特性算出手段（５）、劣化判定手段（５）による処理は、前記起動スイッチ（１０）のオン時に実行されることを特徴とする車両用モータ温度センサの異常検出装置
【請求項２】
前記劣化判定手段（５）により前記モータ温度センサ（７）の劣化が判定された場合に、当該モータ温度センサ（７）の検出値を補正するための補正係数を算出する補正係数算出手段（５）を備えることを特徴とする請求項１記載の車両用モータ温度センサの異常検出装置。
【請求項３】
前記劣化判定手段（５）による劣化判定は、前記モータ（１）に対して所定値以上の大電流が流れた回数の積算値が所定回数以上となった後に実行されることを特徴とする請求項１又は２記載の車両用モータ温度センサの異常検出装置。
【請求項４】
前記劣化判定手段（５）による劣化判定は、前記メモリ（６）に記録された検出冷却液温度の最大値と最小値との差が所定値以上であることを条件に実行されることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の車両用モータ温度センサの異常検出装置。
【請求項５】
車両に設けられ、該車両の走行駆動源となるモータ（１）の温度を検出するモータ温度センサ（７）の劣化判定を行う車両用モータ温度センサの異常検出方法であって、
前回に車両の起動スイッチ（１０）がオフされてから所定時間以上が経過したかどうかを判断する判断工程と、
前記判断工程において所定時間以上が経過したと判断された場合に、前記モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、前記モータ（１）及びその駆動回路（２）を冷却する冷却器（４）の冷却液温度を検出する冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度とのデータを、メモリ（６）に蓄積記録する記録工程と、
前記メモリ（６）に記憶されている検出モータ温度及び検出冷却液温度の複数のデータを読出して、それら検出モータ温度と検出冷却液温度との関係を一次関数として算出する現状特性算出工程と、
予め記憶されている正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた正常特性と、前記現状特性算出工程において算出された現状特性とを比較することに基づき、前記モータ温度センサ（７）の劣化状態を判定する劣化判定工程とを含み、
前記各工程は、前記起動スイッチ（１０）のオン時に実行されることを特徴とする車両用モータ温度センサの異常検出方法。
【請求項６】
前記劣化判定工程において前記モータ温度センサ（７）の劣化が判定された場合に、当該モータ温度センサ（７）の検出値を補正するための補正係数を算出する補正係数算出工程を実行することを特徴とする請求項５記載の車両用モータ温度センサの異常検出方法。
【請求項７】
前記劣化判定工程における劣化判定は、前記モータ（１）に対して所定値以上の大電流が流れた回数の積算値が所定回数以上となった後に実行されることを特徴とする請求項５又は６記載の車両用モータ温度センサの異常検出方法。
【請求項８】
前記劣化判定工程における劣化判定は、前記メモリ（６）に記録された検出冷却液温度の最大値と最小値との差が所定値以上であることを条件に実行されることを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の車両用モータ温度センサの異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばハイブリッド自動車等に搭載されモータの温度を検出する車両用モータ温度センサの異常検出装置及び異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、駆動源としてエンジンとモータとの両方を有するハイブリッド自動車や、駆動源としてモータを備えた自動車においては、モータの温度を検出する例えばサーミスタからなるモータ温度センサを設け、モータの温度を監視することが行われている。この種のモータ温度センサは、長期間の使用に伴い劣化が生じ、検出特性の悪化（異常）が発生する虞がある。そこで、従来、モータ温度を測定するサーミスタに生じた異常を検出する異常検出装置を設けることが考えられている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
この特許文献１の異常検出装置は、モータのコイルの計測用の電圧を印加し、その際にモータコイルに流れる電流の挙動及びモータの電気角を検出し、それら検出値からコイルの抵抗値を算出し、コイル抵抗値からコイルの温度を推定し、推定されたコイル温度とサーミスタの測定したコイル温度とを比較することに基づいて、サーミスタの状態を判定するようになっている。上記処理は、ＣＰＵにより所定時間毎に実行され、常にサーミスタの状態が検出されるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−６２２６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来のモータ温度センサの異常検出装置では、状態判定の処理を常時繰返して実行するため、ＣＰＵの処理負荷が大きいものとなっていた。しかも、モータ温度を推定するために、計測用電圧の印加に対する電流の挙動及び電気角の検出、コイル抵抗の算出、コイル温度の推定、といった比較的煩雑な処理を行っているため、１回の推定（状態判定）の処理に要する演算量も多くなっていた。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、モータ温度センサの劣化を効果的に判定できながらも、そのための処理の負荷を軽減することができる車両用モータ温度センサの異常検出装置及び異常検出方法を提供するにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の車両用モータ温度センサの異常検出装置（３）は、車両に設けられ、該車両の走行駆動源となるモータ（１）の温度を検出するモータ温度センサ（７）の劣化判定を行うものであって、前回に車両の起動スイッチ（１０）がオフされてから所定時間以上が経過しているどうかを判断する判断手段（５）と、前記判断手段(５)により所定時間以上が経過していると判断された場合に、前記モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、前記モータ（１）及びその駆動回路（２）を冷却する冷却器（４）の冷却液温度を検出する冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度とのデータを、メモリ（６）に蓄積記録する記録手段（５）と、前記メモリ（６）に記憶されている検出モータ温度及び検出冷却液温度の複数のデータを読出して、それら検出モータ温度と検出冷却液温度との関係を一次関数として算出する現状特性算出手段（５）と、予め記憶されている正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた正常特性と、前記現状特性算出手段（５）により算出された現状特性とを比較することに基づき、前記モータ温度センサ（７）の劣化状態を判定する劣化判定手段（５）とを備え、前記判断手段（５）、記録手段（５）、現状特性算出手段（５）、劣化判定手段（５）による処理は、前記起動スイッチ（１０）のオン時に実行されるところに特徴を有する（請求項１の発明）。
【０００８】
また、本発明の請求項５の車両用モータ温度センサの異常検出方法は、車両に設けられ、該車両の走行駆動源となるモータ（１）の温度を検出するモータ温度センサ（７）の劣化判定を行う方法であって、前回に車両の起動スイッチ（１０）がオフされてから所定時間以上が経過したかどうかを判断する判断工程と、前記判断工程において所定時間以上が経過したと判断された場合に、前記モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、前記モータ（１）及びその駆動回路（２）を冷却する冷却器（４）の冷却液温度を検出する冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度とのデータを、メモリ（６）に蓄積記録する記録工程と、前記メモリ（６）に記憶されている検出モータ温度及び検出冷却液温度の複数のデータを読出して、それら検出モータ温度と検出冷却液温度との関係を一次関数として算出する現状特性算出工程と、予め記憶されている正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた正常特性と、前記現状特性算出工程において算出された現状特性とを比較することに基づき、前記モータ温度センサ（７）の劣化状態を判定する劣化判定工程とを含み、前記各工程は、前記起動スイッチ（１０）のオン時に実行されるところに特徴を有する（請求項５の発明）。
【０００９】
上記構成によれば、車両の起動スイッチ（１０）がオンされたときに、判断手段（５）により（判断工程において）、前回に車両の起動スイッチ（１０）がオフされてから所定時間以上が経過しているどうかが判断される。判断手段（５）により（判断工程において）所定時間以上が経過していると判断された場合には、記録手段（５）によって（記録工程において）、モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度とのデータが、メモリ（６）に蓄積記録される。このとき、上記「所定時間」とは、起動スイッチ（１０）のオフ後に、モータの温度及び冷却液の温度が、外気温に応じて低下していき、最終的に均衡するために要する時間とすれば良い。具体的には、例えば６時間〜１２時間のいずれかとすることができる。
【００１０】
ここで、メモリ（６）に記憶されるモータ（１）の温度及び冷却液の温度は、外気温等に応じて変動するが、温度センサが正常である場合には、モータ温度センサ（７）の検出した検出モータ温度と、冷却用温度センサ（８）の検出した検出冷却液温度との間には、所定の一次関数的な関係が得られる筈である。従って、正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた正常特性を、予め記憶しておき、現状のモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として求めた特性（現状特性）と比較すれば、モータ温度センサの劣化状態を判定することができるのである。
【００１１】
本発明では、現状特性算出手段（５）により（現状特性算出工程において）、前記メモリ（６）に記憶されている複数のデータが読出され、検出モータ温度と検出冷却液温度との関係（現状特性）が一次関数として算出されるようになる。そして、劣化判定手段（５）により（劣化判定工程において）、予め記憶されている正常特性と、算出された現状特性とを比較することに基づき、モータ温度センサ（７）の劣化状態が判定される。これにより、比較的簡単な処理により、モータ温度センサ（７）の劣化状態が、十分な確かさで判定されるようになる。
【００１２】
このとき、モータ温度センサ（７）の劣化は、徐々に進行するものであって使用開始直後に生ずることはなく、また、短時間で大きく劣化が進行することもない。本発明においては、劣化判定手段（５）による劣化判定等の各処理（劣化判定工程等の各工程）は、起動スイッチ（１０）のオン時に実行される。劣化判定を、起動スイッチ（１０）のオン時、例えば一日に１回又は数回程度の頻度で行うので、常時判定処理を行っている場合に比べて、処理負荷を大幅に低減させることができる。また、そのように劣化判定を実行する頻度が低くても、実用上、何ら支障を与えるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態を示すもので、要部の電気的構成を概略的に示すブロック図
【図２】ＣＰＵが実行する異常検出処理の全体の概略的な手順を示すフローチャート
【図３】ＣＰＵが実行する劣化判定処理の手順を示すフローチャート
【図４】モータ温度及び冷却液温度の検出値の変動の様子を示す図
【図５】正常及び現状の特性直線の例を示す図
【図６】本発明の第２の実施形態を示すもので、ＣＰＵが実行する劣化判定処理の手順を示すフローチャート
【図７】本発明の第３の実施形態を示すもので、ＣＰＵが実行する劣化判定処理の手順を示すフローチャート
【図８】モータに流れる電流と高負荷電流回数カウンタとの関係を示す図
【図９】本発明の第４の実施形態を示すもので、ＣＰＵが実行する劣化判定処理の手順を示すフローチャート
【図１０】検出冷却液温度の最大値と最小値との差が小さい場合の不具合を説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を具体化したいくつかの実施形態について、図面を参照しながら説明する。尚、以下に述べる各実施形態は、本発明をハイブリッド自動車（或いは電気自動車）に適用したものである。
【００１５】
（１）第１の実施形態
図１から図５を参照して、本発明の第１の実施形態について述べる。図１は、ハイブリッド自動車に搭載される、走行駆動源となる走行用のモータ１及びその周辺部分の電気的構成を概略的に示している。ここで、前記モータ１は、駆動回路としてのインバータ装置２により駆動され、前記インバータ装置２は、モータ・ジェネレータ（ＭＧ）用のモータ制御装置（ＥＣＵ）３により制御されるようになっている。
【００１６】
詳しく図示はしないが、前記インバータ装置２は、動力源用のＨＶバッテリの電圧を、昇圧する昇圧コンバータ、昇圧された直流電圧を三相交流に変換して前記モータ１を駆動する三相のインバータ回路等を備えて構成されている。そして、前記モータ１やインバータ装置２を構成している部品等を冷却する冷却器４が設けられている。本実施形態では、前記冷却器４は、前記モータ１やインバータ装置２の各部品に熱的に接触するように配置された冷却管に対し、冷却液（例えば冷却水）を循環供給するように構成されている。
【００１７】
前記モータ制御装置３は、演算処理等を行うＣＰＵ５と、演算結果等を保存する記録メモリ６とを備えている。このモータ制御装置３は、前記インバータ装置２に対して制御信号を出力し、モータ１を駆動制御するように構成されている。前記モータ１には、該モータ１の温度を検出するモータ温度センサ７が設けられている。このモータ温度センサ７は、例えばサーミスタからなり、その検出信号（検出モータ温度Ｔｍ）が前記モータ制御装置３（ＣＰＵ５）に入力されるようになっている。
【００１８】
また、前記冷却器４には、冷却液の温度を検出するための、やはりサーミスタからなる冷却用温度センサとしての水温センサ８が設けられている。この水温センサ８の検出信号（検出冷却液温度Ｔｃ）も前記モータ制御装置３（ＣＰＵ５）に入力されるようになっている。更に、モータ制御装置３（ＣＰＵ５）には、例えば車両制御用ＥＣＵ等の上位ＥＣＵ９が接続されている。この上位ＥＣＵ９には、車両の起動スイッチ（イグニッションスイッチ）１０が接続されており、モータ制御装置３（ＣＰＵ５）には、上位ＥＣＵ９を介して起動スイッチ１０のオン・オフ信号が入力されるようになっている。
【００１９】
さて、前記モータ制御装置３のＣＰＵ５は、そのソフトウエア構成（温度センサ異常判定プログラムの実行）により、前記モータ温度センサ７の劣化判定を行うようになっており、本実施形態に係る異常検出装置としての機能（異常検出方法の各工程）を実現する。つまり、ＣＰＵ５は、判断手段、記録手段、現状特性算出手段、劣化判定手段として機能する。またこのとき、前記記録メモリ６には、後述する正常特性（正常特性直線Ｌ１）のデータも記憶されている。尚、前記温度センサ異常判定プログラムは、予めＲＯＭ等に記憶されていても良いし、ネットワークや光ディスク等の記録媒体を介して与えられたりする構成であっても良い。
【００２０】
具体的には、後の作用説明（フローチャート説明）でも述べるように、モータ制御装置３のＣＰＵ５は、車両の起動スイッチ１０のオン時に、次の各処理（各工程）を実行する。即ち、まず、ＣＰＵ５は、前回に車両の起動スイッチ１０がオフされてから所定時間（例えば６時間）以上が経過しているどうかを判断する（判断工程）。所定時間以上が経過していると判断された場合には、ＣＰＵ５は、前記モータ温度センサ７の検出した検出モータ温度Ｔｍと、前記水温センサ８の検出した検出冷却液温度Ｔｃとのデータ（記録用配列）を、記録メモリ６に蓄積記録する（記録工程）。検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとは、１対１のペアとなるように関連付けられて記憶されることは勿論である。
【００２１】
尚、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃのデータは、記録メモリ６に、例えば最大１０個（１０組）まで記録され、その個数を越えた場合は、古いデータから順に記録メモリ６から削除され、常に最新の１０個のデータが記憶される。また、前回に起動スイッチ１０がオフされてから所定時間（６時間）が経過していない場合には、記録メモリ６に、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃのデータが記録されることはない。
【００２２】
そして、ＣＰＵ５は、記録メモリ６に記憶されている検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃの複数のデータを読出して、それら検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとの関係を一次関数（現状特性直線Ｌ２）として算出する（現状特性算出工程）。引続き、ＣＰＵ５は、予め記憶されている正常特性（正常特性直線Ｌ１）と、前記現状特性（現状特性直線Ｌ２）とを比較することに基づき、モータ温度センサ７の劣化状態を判定する（劣化判定工程）。この場合、前記正常特性とは、メーカ側において正常なモータ温度と冷却液温度との関係を一次関数として試験的（或いは理論的）に求めたものであり、予め記録メモリ６に記憶される。上記した各処理（各工程）は、上位ＥＣＵ９から、起動スイッチ１０がオンされた旨の信号が与えられたときに実行される。
【００２３】
次に、上記構成の作用（本実施形態のモータ温度センサ７の異常検出方法の各工程）について、図２から図５も参照して述べる。図２のフローチャートは、起動スイッチ１０がオンされた際に、モータ制御装置３のＣＰＵ５が実行する、モータ温度センサ７の異常検出に関する全体の大まかな処理手順を示している。また、図３のフローチャートは、図２の処理のうち、ステップＳ２の劣化判定処理の詳細な手順を示している。
【００２４】
まず、図２において、起動スイッチ１０がオンされてモータ温度センサ７の異常検出処理が開始されると、ステップＳ１にて、初回フラグが「１（初回）」かどうかが判断される。この初回フラグは、起動（ＩＧ）スイッチ１０がオンされたときに「１：初回」になるように構成されている。初回フラグが「１（初回）」の場合には（ステップＳ１にてＹｅｓ）、ステップＳ２に進み、劣化判定処理が実行される。この劣化判定処理の詳細については後述する。劣化判定処理（ステップＳ２）が終了すると、ステップＳ３にて、初回フラグが「０」とされた上で、ステップＳ４に進む。
【００２５】
ステップＳ４では、モータ温度センサ７の断線判定処理が実行される。更にステップＳ５では、モータ温度センサ７の短絡判定処理が実行される。これら断線判定処理（Ｓ４）及び短絡判定処理（Ｓ５）については、公知の手法を採用することができる。例えば、本出願人の出願に係る特開２０１３−２４２２２５号公報等において公知であるため、ここでは説明を省略する。断線判定処理及び短絡判定処理が終了すると、ステップＳ１からの処理が繰返される。この場合、ステップＳ３を通っていることにより、２回目からは初回フラグが「０」となっているので（ステップＳ１にてＮｏ）、ステップＳの劣化判定処理は実行されず、断線判定処理及び短絡判定処理が繰返し実行される。つまり、劣化判定処理は、起動スイッチ１０がオンされた際に１回だけ実行されるのである。
【００２６】
さて、図３を参照して、前記劣化判定処理の詳細について述べる。劣化判定処理が開始されると、まず、ステップＳ１１にて、記録メモリ６から、モータ温度センサ７による検出モータ温度Ｔｍの複数のデータ（記録用配列）が取得される。これと共に、ステップＳ１２にて、記録メモリ６から、水温センサ８による検出冷却液温度Ｔｃの複数のデータ（記録用配列）が取得される。ステップＳ１３では、記録メモリ６から、予め記憶されている正常特性のデータ（正常特性直線Ｌ１の傾きａ１及び切片ｂ１）が取得される。
【００２７】
ここで、ステップＳ１３の正常特性とは、モータ温度センサ７（及び水温センサ８）が正常に動作している（劣化が進行していない）場合の、均衡状態（モータ１及び冷却液の温度が外気温と均衡している状態）における、検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとの間の理想的な（理論的な）関係を一次関数として求めたものである。図５に示すように、正常特性直線Ｌ１は、検出モータ温度Ｔｍをｙとし、検出冷却液温度Ｔｃをｘとした場合の、一次関数ｙ＝ａ１ｘ＋ｂ１で表わされる。
【００２８】
図３に戻って、次のステップＳ１４では、記録メモリ６から、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃのデータ（記録用配列データ）の個数を表わす変数Ｎが取得される。ステップＳ１５では、上位ＣＰＵ９から、前回の起動スイッチ１０のオフ時間（時刻）のデータが取得される。そして、ステップＳ１６では、前回に車両の起動スイッチ１０がオフされてから所定時間（閾値として例えば６時間）以上が経過しているどうかが判断される。所定時間は、起動スイッチ１０のオフ後に、モータ１の温度及び冷却液の温度が、外気温に応じて低下していき、最終的に均衡するために要する時間とされる。例えば６時間〜１２時間のいずれかとすることができる。
【００２９】
前回の起動スイッチ１０のオフ時点から所定時間以上が経過していなかった場合には（ステップＳ１６にてＮｏ）、そのままステップＳ２３に進む。これに対し、前回の起動スイッチ１０のオフ時点から所定時間以上が経過している場合には（ステップＳ１６にてＹｅｓ）、ステップＳ１７にて、現在のモータ温度センサ７の検出モータ温度Ｔｍが取得され、記録用配列に格納される。これと共に、ステップＳ１８にて、現在の水温センサ８の検出冷却液温度Ｔｃが取得され、記録用配列に格納される。
【００３０】
ステップＳ１９では、モータ温度センサ７の検出モータ温度Ｔｍの新たな記録用配列が、記録メモリ６に記憶される。これと共に、ステップＳ２０にて、水温センサ８の検出冷却液温度Ｔｃの新たな記録用配列が、記録メモリ６に記憶される。ステップＳ２１では、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃのデータ（記録用配列データ）の個数を表わす変数Ｎが１だけカウントアップされ、ステップＳ２２にて、新たな変数Ｎが記録メモリ６に記録された上で、ステップＳ２３に進む。
【００３１】
ここで、図４は、モータ温度センサ７（及び水温センサ８）が正常に動作している場合の、起動スイッチ１０のオン・オフに対する、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃの検出温度の挙動の一例を示している。モータ１の駆動状態では、モータ１やインバータ装置２を構成する部品が発熱源となって、モータ１の温度及び冷却器４の冷却液の温度は高いものとなる。これに対し、起動スイッチ１０がオフされた状態では、発熱源は全て停止するので、自然冷却により、モータ１や冷却液の温度（検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃ）は次第に低下していく。
【００３２】
そして、所定時間（例えば６時間）が経過した後は、次の起動スイッチ１０のオンまで外気温と均衡するようになる。モータ温度センサ７が正常であれば、所定時間経過後の検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとの間には、外気温等に応じて変動する、一定の一次関数的な関係が得られる筈である。外気温は、季節や時間帯、車両の駐車状態（位置）等により変動する。本発明では、そのような所定時間経過後の検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとの間の一次関数的な関係を利用して、モータ温度センサ７の劣化を判断するようにしている。
【００３３】
図３に戻って、ステップＳ２３では、データ（記録用配列）の個数を表す変数Ｎが所定値（例えば２個）以上であるかどうかが判断される。所定値未満である場合には（ステップＳ２３にてＮｏ）、劣化判断処理を終了する。変数Ｎが所定値以上である場合には（ステップＳ２３にてＹｅｓ）、ステップＳ２４にて、検出モータ温度Ｔｍ及び検出冷却液温度Ｔｃの記録用配列から、最小二乗法を用いて、それら検出モータ温度Ｔｍと検出冷却液温度Ｔｃとの関係を一次関数として算出した現状特性の直線Ｌ２（傾きａ２及び切片ｂ２）が求められる。図５に示すように、現状特性直線Ｌ２ついても、検出モータ温度Ｔｍをｙとし、検出冷却液温度Ｔｃをｘとした、一次関数ｙ＝ａ２ｘ＋ｂ２で表わされる。
【００３４】
次のステップＳ２５では、正常特性直線Ｌ１の傾きａ１及び切片ｂ１と、現状特性直線Ｌ２の傾きａ２及び切片ｂ２とから、直線間距離ｄ１、ｄ２が求められる。図５に示すように、直線間距離ｄ１は、検出モータ温度Ｔｍ（ｘ）が温度Ｔ１（低温側）の場合の、正常特性直線Ｌ１と現状特性直線Ｌ２との間のｙの値の差であり、直線間距離ｄ２は、検出モータ温度Ｔｍ（ｘ）が温度Ｔ２（高温側）の場合の、正常特性直線Ｌ１と現状特性直線Ｌ２との間のｙの値の差である。この場合、温度Ｔ１，Ｔ２は、モータ温度センサ７により測定温度範囲のうち、低温側、高温側の２点の温度が選ばれ、例えば、温度Ｔ１が８０℃、温度Ｔ２が１２０℃に設定される。
【００３５】
ステップＳ２６では、上記直線間距離ｄ１、ｄ２の値が、夫々劣化判定閾値（例えば１０℃）よりも大きいかどうかが判断される。直線間距離ｄ１、ｄ２のいずれか一方又は両方が、閾値よりも大きい場合には（ステップＳ２６にてＹｅｓ）、ステップＳ２７にて、モータ温度センサ７が劣化したと判定され、劣化判定フラグが「劣化」とされ、劣化判断処理を終了する。直線間距離ｄ１、ｄ２の双方が、閾値以下であった場合には（ステップＳ２６にてＮｏ）、劣化と判定されず、そのまま劣化判断処理を終了する。
【００３６】
以上の処理により、劣化判定の工程において、予め記憶されている正常特性（正常特性直線Ｌ１）と、算出された現状特性（現状特性直線Ｌ２）とを比較することに基づき、モータ温度センサ７の劣化状態が判定される。これにより、比較的簡単な処理によって、モータ温度センサ７の劣化状態を、十分な確かさで判定することができる。このとき、モータ温度センサ７の劣化は、徐々に進行するものであって車両の使用開始後、早くても数か月から数年後に初めて生ずるものであり、また、短時間で大きく劣化が進行することもない。本実施形態においては、劣化判定等の各処理（劣化判定工程等の各工程）を、車両の起動スイッチ１０のオン時に実行するように構成した。
【００３７】
このように、劣化判定を、起動スイッチ１０のオン時、例えば一日に１回又は数回程度の頻度で行うので、常時判定処理を行っている場合に比べて、ＣＰＵ５の処理負荷を大幅に低減させることができる。また、そのように劣化判定を実行する頻度が低くても、実用上、何ら支障を与えるものではない。従って、本実施形態によれば、モータ温度センサ７の劣化を効果的に判定できながらも、そのための処理の負荷を軽減することができるという優れた効果を奏するものである。
【００３８】
（２）第２の実施形態
次に、図６を参照しながら、本発明の第２の実施形態について述べる。尚、以下に述べる各実施形態においても、本発明をハイブリッド自動車に適用したものであり、ハードウエア構成などについては上記第１の実施形態と共通する。従って、上記第１の実施形態と同一部分については、同一符号を付して新たな図示や詳しい説明を省略し、以下、第１の実施形態と相違する点について説明する。
【００３９】
この第２の実施形態が、上記第１の実施形態と異なるところは、次の点にある。即ち、ＣＰＵ５が実行するモータ温度センサ７の劣化判定処理にあって、モータ温度センサ７の劣化が判定された場合に（ステップＳ２７）、ステップＳ３１にて、当該モータ温度センサ７の検出値（検出モータ温度Ｔｍ）を補正するための補正係数ａ３，ｂ３を算出する処理（補正係数算出工程）が実行される。従って、この第２の実施形態では、ＣＰＵ５が、補正係数算出手段としても機能する。
【００４０】
このとき、劣化したモータ温度センサ７の検出値（検出モータ温度Ｔｍ）を、正しいモータ温度Ｔｔｈに補正する計算式は、補正係数ａ３，ｂ３を用いて、
Ｔｔｈ＝Ｔｍ×ａ３＋ｂ３
で表される。補正係数ａ３は、ａ３＝ａ１／ａ２で求めることができる。補正係数ｂ３は、ｂ３＝ｂ２×（ａ１／ａ２）＋ｂ１で求めることができる。
【００４１】
このような第２の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の作用・効果に加えて、モータ温度センサ７の劣化が判定された場合でも、補正係数算出工程（ステップＳ３１）で算出された補正係数ａ３，ｂ３を用いることにより、モータ温度センサ７の検出値（検出モータ温度Ｔｍ）を補正することにより、十分に正確なモータ温度検出値Ｔｔｈを得ることができる。ひいては、モータ温度センサ７の寿命を延ばすことができる。尚、モータ温度センサ７の劣化が判定された場合の処理として、ユーザにその旨を報知して、修理や交換を促す等も可能である。
【００４２】
（３）第３の実施形態
図７及び図８は、本発明の第３の実施形態を示すものである。この第３の実施形態が上記第１の実施形態と異なるところは、制御装置３（記録メモリ６）に、モータ１に対して所定値Ｅ（例えば１００Ａ）以上の大電流が流れた回数をカウント（積算）する高負荷電流回数カウンタを設け、ＣＰＵ５（劣化判定手段）による劣化判定（劣化判定工程）を、高負荷電流回数カウンタ（積算値）が、所定回数Ｆ（例えば３０００回）以上となった後に、実行するようにした点にある。
【００４３】
図８は、時間経過に伴う、モータ１に流れる電流値と、高負荷電流回数カウンタとの関係を模式的に示している。ここでは、モータ１に所定値Ｅ（１００Ａ）以上の大電流が流れた状態が、ΔＴ（例えば数十秒）以上継続した場合に、高負荷電流回数カウンタが１だけカウントアップされる。つまり、モータ１にΔＴ未満の短時間だけ大電流が流れても、それはカウントしない。実験的（経験的）には、使用開始後から、高負荷電流回数カウンタの値は、次第に大きくなって行き、数か月或いは数年程度で、所定回数Ｆ（３０００回）以上になる。
【００４４】
図７に示すように、本実施形態では、劣化判定処理が開始されると、まず、ステップＳ４１にて、高負荷電流回数カウンタの値が、閾値（例えば３０００）以上であるかが判断される。そして、高負荷電流回数カウンタの値が所定値未満である場合には（ステップＳ４１にてＮｏ）、そのまま処理が終了される。高負荷電流回数カウンタの値が所定値以上となって初めて、第１の実施形態と同様の、ステップＳ１１からの処理（劣化判定の各工程）が実行されるのである。
【００４５】
ここで、モータ温度センサ７の劣化が進行する一つの要因としては、モータ１に対して所定値以上の大電流が流れて異常高温となることが考えられる。言い換えるならば、モータ１に対して所定値以上の大電流が流れる回数が未だ少ないうちは、モータ温度センサ７が劣化することはない。従って、モータ１に対して所定値以上の大電流が流れた回数の積算値が所定回数未満の場合には、劣化が進行している虞はごく小さく、劣化判定を行わなくとも済む。
【００４６】
このような第３の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の作用・効果に加えて、モータ温度センサ７が劣化する虞が生じた場合に初めて劣化判定を行うことで、その分、処理負荷をより一層低減することができる。
【００４７】
（４）第４の実施形態、その他の実施形態
図９及び図１０は、本発明の第４の実施形態を示している。この第４の実施形態が、上記第１の実施形態と異なるところは、ＣＰＵ５の実行するモータ温度センサ７の劣化判定の処理のうち、劣化判定の工程（ステップＳ２４〜２７）を、記録メモリ６に記録された検出冷却液温度Ｔｃの最大値と最小値との差が所定の閾値（例えば１５℃）以上であることを条件に実行するようにした点にある。前記閾値は、例えば１０〜２０℃のうちいずれかに設定することができる。
【００４８】
ここで、図１０に示すように、記録メモリ６に記録されたデータの個数が未だ少ない場合など、検出冷却液温度Ｔｃの最大値と最小値との差が未だ比較的小さい（所定値未満である）場合がある。このようなデータから計算(最小二乗法)により求められる現状特性の一次関数(現状特性直線Ｌ２１)は、本来求められるべき直線Ｌ２２に対し、傾きの誤差が比較的大きくなり、ひいては十分に正しい劣化判定ができなくなる虞がある。これに対し、検出冷却液温度Ｔｃの最大値と最小値との差が比較的大きい（所定値以上である）場合には、複数のデータから計算により求められる現状特性直線Ｌ２３は、本来求められるべき直線Ｌ２４との誤差は小さいものとなる。
【００４９】
図９に示すように、本実施形態では、劣化判定処理において、ＣＰＵ５は、ステップＳ２３にて、データ（記録用配列）の個数を表す変数Ｎが所定値以上であると判断した場合（ステップＳ２３にてＹｅｓ）には、次のステップＳ５１にて、水温センサ８の検出した検出冷却液温度Ｔｃのデータ（記録用配列）の最大値と最小値との差が所定値以上であるかどうかが判断される。そして、最大値と最小値との差が所定値未満である場合には（ステップＳ５１にてＮｏ）、そのまま処理が終了される。最大値と最小値との差が所定値以上である場合に（ステップＳ５１にてＹｅｓ）、ステップＳ２４からの処理（劣化判定工程）が実行される。
【００５０】
このような第４の本実施形態によれば、やはり上記第１の実施形態と同様の作用・効果が得られることに加えて、検出冷却液温度Ｔｃの最大値と最小値との差が所定値以上であることを条件に、劣化判定を実行するようにしたので、誤差を小さくできてより正確性の高い判定を行うことが可能となる。
【００５１】
尚、上記各実施形態では、本発明をハイブリッド自動車に適用するようにしたが、電気自動車、燃料電池車等のモータを駆動源として備える車両全般に適用することができる。また、駆動回路や冷却器の構成等についても様々な変更が可能である。更に、上記した実施形態における閾値（所定値）等の数値については、あくまでも一例を示したに過ぎない。その他、上記第２〜第４の各実施形態を組合せた形態で実施しても良い等、本発明は要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得るものである。
【符号の説明】
【００５２】
図面中、１はモータ、２はインバータ装置（駆動回路）、３は制御装置（異常検出装置）、４は冷却器、５はＣＰＵ（判断手段、記録手段、現状特性算出手段、劣化判定手段、補正係数算出手段）、６は記録メモリ（メモリ）、７はモータ温度センサ、８は冷却用温度センサ、９は上位ＥＣＵ、１０は起動スイッチを示す。
【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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【図１０】
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