(57)【要約】【課題】スイッチング素子の寿命が想定より短くなることを抑制する。【解決手段】素子温度Ｔｔｒの時間変化の１周期における極大値から極小値を減じた温度差ΔＴと、極大値と極小値との間の時間Δｔｉｍｅ１，Δｔｉｍｅ２と、を用いてダメージ量Ｄｃｙｃｌを設定し（ステップＳ１００〜Ｓ１７０）、ダメージ量Ｄｃｙｃｌの積算値である総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌと総走行距離Ｌｄとに基づいて設定した想定総ダメージ量Ｄｓとを比較し（ステップＳ１８０〜Ｓ２１０）、総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌが想定総ダメージ量Ｄｓより大きいときには、トランジスタのダメージ量を低減させるダメージ低減制御を実行する（ステップＳ２２０）。これにより、トランジスタへのダメージを低減させて、トランジスタの寿命が想定より短くなることを抑制することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
スイッチング素子のスイッチングを伴ってバッテリからの電力を変換する電力変換装置を備える車両に搭載され、前記スイッチング素子を制御する車両制御装置であって、
前記スイッチング素子の温度の時間変化の１周期における極大値と極小値との差と、前記極大値と前記極小値との間の時間間隔と、に基づいて、１周期における前記スイッチング素子のダメージ量を推定し、各周期毎の前記推定したダメージ量の累積値が、総走行距離に基づいて設定した想定総ダメージ量よりも大きいときには、前記スイッチング素子のダメージ量を低減させるダメージ低減制御を実行する
ことを特徴とする車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御装置に関し、詳しくは、スイッチング素子を有する車両に搭載され、スイッチング素子を制御する車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の車両制御装置としては、コンバータを有する車両に搭載されて、コンバータを制御するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。コンバータは、２つのスイッチング素子と、リアクトルとを備えている。この装置では、スイッチング素子の温度変化量を累積し、累積した温度変化量の所定時間での実績分布と予め記憶された基準分布とを比較する。そして、実績分布が基準分布から高温側にずれている場合には、スイッチング素子の電流を抑制するようスイッチング素子を制御する。これにより、スイッチング素子の熱ストレスを低減して、スイッチング素子の寿命が短くなることを抑制している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１９５８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の車両制御装置では、出荷してからの総走行距離に対するスイッチング素子のダメージ量を考慮していない。スイッチング素子は、車両の総走行距離が長くなるほど受けるダメージ量が大きくなると考えられる。車両の総走行距離に対するスイッチング素子の実際のダメージ量が想定したダメージ量よりも大きくなると、スイッチング素子の寿命が想定より短くなってしまうことがある。
【０００５】
本発明の車両制御装置は、スイッチング素子の寿命が想定より短くなることを抑制することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の車両制御装置は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
【０００７】
本発明の車両制御装置は、
スイッチング素子のスイッチングを伴ってバッテリからの電力を変換する電力変換装置を備える車両に搭載され、前記スイッチング素子を制御する車両制御装置であって、
前記スイッチング素子の温度の時間変化の１周期における極大値と極小値との差と、前記極大値と前記極小値との間の時間間隔と、に基づいて、１周期における前記スイッチング素子のダメージ量を推定し、各周期毎の前記推定したダメージ量の累積値が、総走行距離に基づいて設定した想定総ダメージ量よりも大きいときには、前記スイッチング素子のダメージ量を低減させるダメージ低減制御を実行する
ことを特徴とする。
【０００８】
この本発明の車両制御装置では、スイッチング素子の温度の時間変化の１周期における極大値と極小値との差と、極大値と極小値との間の時間間隔と、に基づいて、１周期におけるスイッチング素子のダメージ量を推定し、各周期毎の推定したダメージ量の累積値が、総走行距離に基づいて設定した想定総ダメージ量よりも大きいときには、スイッチング素子のダメージ量を低減させるダメージ低減制御を実行する。これにより、スイッチング素子のダメージ量を低減させることができ、スイッチング素子の寿命が想定より短くなることを抑制することができる。ここで、「ダメージ低減制御」とは、スイッチング素子の電流やスイッチングの頻度を低くする制御などを含む。
【０００９】
こうした本発明の車両制御装置では、前記極大値と前記極小値との差と、前記極大値と前記極小値との間の時間間隔と、前記スイッチング素子に循環する冷媒の温度と、に基づいて、１周期における前記スイッチング素子のダメージ量を推定する、ものとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施例としての車両制御装置を搭載した電気自動車２０の構成の概略を示す構成図である。
【図２】モータ３２を含む電機系の構成の概略を示す構成図である。
【図３】メインＥＣＵ５０により実行される車両制御ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図４】素子温度Ｔｔｒの時間変化を説明するための説明図である。
【図５】第１マップの一例を示す説明図である。
【図６】第２マップの一例を示す説明図である。
【図７】第３マップの一例を示す説明図である。
【図８】第４マップの一例を示す説明図である。
【図９】第５マップの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００１２】
図１は本発明の一実施例としての車両制御装置を搭載した電気自動車２０の構成の概略を示す構成図であり、図２はモータ３２を含む電機系の構成の概略を示す構成図である。実施例の電気自動車２０は、図示するように、モータ３２と、インバータ３４と、バッテリ３６と、メイン電子制御ユニット（以下、メインＥＣＵという）５０と、を備える。
【００１３】
モータ３２は、永久磁石が埋め込まれた回転子と三相コイルが巻回された固定子とを備える周知の同期発電電動機として構成されており、回転子が駆動輪２６ａ，２６ｂにデファレンシャルギヤ２４を介して接続された駆動軸２２に接続されている。
【００１４】
インバータ３４は、バッテリ３６が接続された電力ライン４０に接続されている。インバータ３４は、図２に示すように、６つのスイッチング素子としてのトランジスタＴ１〜Ｔ６と、トランジスタＴ１〜Ｔ６に逆方向に並列接続された６つのダイオードＤ１〜Ｄ６と、により構成されている。インバータ３４は、図示しないラジエータやウォータポンプを有する冷却装置４２からの冷却水で冷却されている。トランジスタＴ１〜Ｔ６は、それぞれ電力ライン４０の正極母線と負極母線とに対してソース側とシンク側になるよう２個ずつペアで配置されており、対となるトランジスタ同士の接続点の各々にモータ３２の三相コイル（Ｕ相，Ｖ相，Ｗ相）の各々が接続されている。したがって、インバータ３４に電圧が作用している状態で対をなすトランジスタＴ１〜Ｔ６のオン時間の割合を調節することにより、三相コイルに回転磁界を形成でき、モータ３２を回転駆動することができる。
【００１５】
バッテリ３６は、例えば２００Ｖや２５０Ｖなどのリチウムイオン二次電池やニッケル水素二次電池として構成されており、上述したように電力ライン４０に接続されている。
【００１６】
メインＥＣＵ５０は、図示しないが、ＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵの他に、処理プログラムを記憶するＲＯＭやデータを一時的に記憶するＲＡＭ，入出力ポート，通信ポートを備える。メインＥＣＵ５０には、各種センサからの信号が入力されている。各種センサからの信号としては、以下のものを挙げることができる。モータ３２の回転子の回転位置を検出する回転位置検出センサ３２ａからのモータ３２の回転子の回転位置θｍ。モータ３２の三相コイルの各相に流れる相電流を検出する電流センサからの相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗ。バッテリ３６の端子間に設置された図示しない電圧センサからの端子間電圧Ｖｂ。バッテリ３６の出力端子に取り付けられた図示しない電流センサからの充放電電流Ｉｂ。バッテリ３６に取り付けられた図示しない温度センサからの電池温度Ｔｂ。イグニッションスイッチ（スタートスイッチ）６０からのイグニッション信号。シフトレバー６１の操作位置を検出するシフトポジションセンサ６２からのシフトポジションＳＰ。アクセルペダル６３の踏み込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ６４からのアクセル開度Ａｃｃ。ブレーキペダル６５の踏み込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ６６からのブレーキペダルポジションＢＰ。車速センサ６８からの車速Ｖ。トランジスタＴ１の温度を検出する温度センサＴ１ａからの素子温度Ｔｔｒ。冷却水の温度を検出する水温センサ４２ａからの冷却水温Ｔｗ。メインＥＣＵ５０からは、各種制御信号などが出力ポートを介して出力されている。各種制御信号としては、以下のものを挙げることができる。インバータ３４のスイッチング素子へのスイッチング制御信号。
【００１７】
メインＥＣＵ５０は、回転位置検出センサからのモータ３２の回転子の回転位置に基づいてモータ３２の回転数Ｎｍを演算したり、電流センサからのバッテリ３６の充放電電流Ｉｂの積算値に基づいてそのときのバッテリ３６から放電可能な電力の容量の全容量に対する割合である蓄電割合ＳＯＣを演算したりしている。また、メインＥＣＵ５０は、モータ３２の回転数Ｎｍとデファレンシャルギヤ２４のギヤ比と駆動輪２６ａ，２６ｂの半径とを用いて電気自動車２０の出荷後から現在までの総走行距離Ｌｄを演算している。
【００１８】
こうして構成された実施例の電気自動車２０では、メインＥＣＵ５０は、アクセル開度ＡｃｃやブレーキペダルポジションＢＰ，車速Ｖに応じて駆動軸２２に要求される要求トルクＴｒ＊を設定し、設定した要求トルクＴｒ＊によって走行するようにモータ３２のトルク指令Ｔｍ＊を設定し、設定したトルク指令Ｔｍ＊でモータ３２が駆動されるようインバータ３４のスイッチング素子としてのトランジスタＴ１〜Ｔ６をスイッチング制御する。
【００１９】
次に、こうした実施例の電気自動車２０の動作、特に、インバータ３４のトランジスタＴ１が発熱・冷却を短時間で繰り返す温度サイクルストレスがトランジスタＴ１に加えられたときの動作について説明する。図３は、メインＥＣＵ５０により実行される車両制御ルーチンの一例を示すフローチャートである。本ルーチンは、繰り返して実行される。
【００２０】
本ルーチンが実行されると、メインＥＣＵ５０は、温度センサＴ１ａからの素子温度Ｔｔｒと水温センサ４２ａからの冷却水温Ｔｗとを所定時間入力して、素子温度Ｔｔｒと素子温度Ｔｔｒが検出された時刻ｔｉｍｅとその時刻における冷却水温ＴｗとをＲＡＭに記憶する処理を実行する（ステップＳ１００）。そして、記憶した所定時間の素子温度Ｔｔｒに極値があるか否かを調べる（ステップＳ１１０）。極値がないときには、ステップＳ１００の処理に戻る。
【００２１】
極値があるときには、極値となる素子温度Ｔｔｒとその素子温度Ｔｔｒが検出された時刻ｔｉｍｅとをＲＡＭに記憶し（ステップＳ１２０）、素子温度Ｔｔｒが１サイクル分変化したか否かを判定する（ステップＳ１３０）。図４は、素子温度Ｔｔｒの時間変化を説明するための説明図である。なお、冷却水温Ｔｗの時間変化を破線で示した。冷却水温Ｔｗの時間変化については後述する。素子温度Ｔｔｒは、図示するように、モータ３２の駆動や駆動停止（例えば、車両の走行や信号停止による車両停止など）により周期的に変化する。実施例では、素子温度Ｔｔｒが極小値となってから次の極小値となるときまで（例えば、時刻ｔｉｍｅ１〜ｔｉｍｅ３までの間）を１サイクル（１周期）とした。
【００２２】
素子温度Ｔｔｒが１サイクル分変化していないときには（ステップＳ１３０）、ステップＳ１００の処理に戻り、１サイクル分変化したときには（ステップＳ１３０）、ＲＡＭに記憶している素子温度Ｔｔｒとその検出時刻ｔｉｍｅとを用いて、１サイクルにおける極大値から極小値を減じた変化量の絶対値（温度差）ΔＴ１と極小値となってから極大値となるまでの時間Δｔｉｍｅ１，極大値となってから極小値となるまでの時間Δｔｉｍｅ２とを算出する（ステップＳ１４０）。
【００２３】
こうして温度差ΔＴを算出したら、次に、温度差ΔＴとＲＯＭに記憶されている第１マップとを用いて、トランジスタＴ１のダメージ量の仮の値である仮ダメージ量Ｄｔｍｐを設定する（ステップＳ１５０）。
【００２４】
実施例では、温度差ΔＴと仮ダメージ量Ｄｔｍｐとの関係を予め実験や解析などで求めておき、第１マップとしてＲＯＭに記憶しておくものとした。図５に、第１マップの一例を示す。仮ダメージ量Ｄｔｍｐは、図示するように、温度差が大きくなるほど大きくなるよう設定されるものとした。これは、短時間におけるトランジスタＴ１の温度差が大きくなると、トランジスタＴ１をインバータ３４に組み込む際の放熱グリスの抜けなどのダメージが生じやすいからであると考えられる。
【００２５】
こうして仮ダメージ量Ｄｔｍｐを設定したら、続いて、時間Δｔｉｍｅ１とＲＯＭに記憶されている第２マップとを用いて加速係数α１を設定し、時間Δｔｉｍｅ２とＲＯＭに記憶されている第３マップとを用いて加速係数α２を設定し、１サイクルにおける冷却水温Ｔｗの平均値ＴｗａとＲＯＭに記憶されている第４マップとを用いて加速係数α３を設定する（ステップＳ１６０）。加速係数α１〜α３は、仮ダメージ量Ｄｔｍｐの補正値である。
【００２６】
実施例では、トランジスタＴ１の昇温時間（オン時間）と加速係数α１との関係を予め実験や解析などで求めておき、第２マップとしてＲＯＭに記憶しておくものとした。図６に、第２マップの一例を示す。加速係数α１は、図示するように、昇温時間が長くなると高くなるよう設定される。これは、昇温時間が長くなるほど、トランジスタＴ１のダメージがより大きくなると考えられるからである。
【００２７】
また、実施例では、トランジスタＴ１の降温時間（オフ時間）と加速係数α２との関係を予め実験や解析などで求めておき、第３マップとしてＲＯＭに記憶しておくものとした。図７に、第３マップの一例を示す。加速係数α２は、図示するように、降温時間が長くなると、しばらく一定値となるがその後上昇して最大値を取ったらその後下降して一定値となるよう設定されるものとした。
【００２８】
さらに、実施例では、冷却水温Ｔｗと加速係数α３との関係を予め実験や解析などで求めておき、第４マップとしてＲＯＭに記憶しておくものとした。図８に、第４マップの一例を示す。加速係数α３は、図示するように、冷却水温Ｔｗが高くなると高くなるよう設定される。これは、冷却水温Ｔｗが高くなるほど、トランジスタＴ１が昇温しやすくトランジスタＴ１のダメージがより大きくなると考えられるからである。冷却水温Ｔｗの温度変化は、図４に示すように、１サイクルにおいて、トランジスタＴ１の温度変化と比較すると、より緩慢であることから、実施例では、冷却水温Ｔｗに変えて平均値Ｔｗａとマップとを用いて加速係数α３を設定するものとした。
【００２９】
こうして加速係数α１〜α３を設定したら、仮ダメージ量Ｄｔｍｐに加速係数α１〜α３を乗じて１サイクルにおけるダメージ量Ｄｃｙｃｌ（＝Ｄｔｍｐ・α１・α２・α３）を算出し（ステップＳ１７０）、これまでダメージ量Ｄの積算値（前回Ｄｔｏｔａｌ）に今回算出したダメージ量Ｄｃｙｃｌｅを加えて総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌを算出する（ステップＳ１８０）。
【００３０】
続いて、総走行距離Ｌｄを入力し（ステップＳ１９０）、総走行距離ＬｄとＲＯＭに記憶されている第５マップとを用いて想定総ダメージ量Ｄｓを設定する（ステップＳ２００）。実施例では、ある平均的な走行（例えば、トランジスタＴ１の温度変化の周期や極小値と極大値との偏差が一定な走行など）を想定して、総走行距離Ｌｄと想定される総ダメージ量（想定総ダメージ量）との関係を予め実験や解析などで求めておき、第５マップとしてＲＯＭに記憶しておくものとした。図９に、第５マップの一例を示す。実施例では、想定総ダメージ量Ｄｓは、図示するように、総走行距離Ｌｄが長くなるほど大きくなるよう設定される。これは、平均的な走行だと、総走行距離Ｌｄが長くなるほど、トランジスタＴ１のダメージがより大きくなると考えられるからである。
【００３１】
こうして想定総ダメージ量Ｄｓを設定すると、総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌと想定総ダメージ量Ｄｓとを比較する（ステップＳ２１０）。図９に、総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌの一例を破線で示した。総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌ、すなわち、実際のダメージ量は、図示するように、実際の車両の走行状態などにより変化するため、想定が難しい。実際のダメージ量が、想定したダメージ量を上回ると、トランジスタＴ１の寿命が想定より短くなることがある。したがって、ステップＳ２１０の処理では、トランジスタＴ１の寿命が想定より短くなるか否かを判定する処理になる。
【００３２】
総ダメージ量が想定総ダメージ量Ｄｓ以下のときには（ステップＳ２１０）、トランジスタＴ１がこれまでに受けたダメージは想定の範囲内であると判断して、本ルーチンを終了し、総ダメージ量が想定総ダメージ量Ｄｓを超えたときには、このままではトランジスタＴ１の寿命が想定より短くなってしまうと判断して、ダメージを低減するダメージ低減制御を実行する（ステップＳ２２０）。ダメージ低減制御は、例えば、バッテリ３６の出力の制限値を厳しくしてモータ３２の出力を抑制する制御や、モータ３２をＰＷＭ制御する際のキャリア周波数を低くする制御など、トランジスタＴ１の電流やスイッチングの頻度を低くする制御とする。こうした制御により、トランジスタＴ１が受けるダメージを低減して、トランジスタＴ１の寿命が想定より短くなることを抑制できる。
【００３３】
以上説明した実施例の電気自動車２０では、素子温度Ｔｔｒの時間変化の１周期における極大値から極小値を減じた温度差ΔＴと、極大値と極小値との間の時間Δｔｉｍｅ１，Δｔｉｍｅ２と、を用いてダメージ量Ｄｃｙｃｌを設定し、ダメージ量Ｄｃｙｃｌの積算値である総ダメージ量Ｄｔｏｔａｌが、総走行距離Ｌｄに基づいて設定した想定総ダメージ量Ｄｓよりも大きいときには、トランジスタＴ１のダメージ量を低減させるダメージ低減制御を実行する。これにより、トランジスタＴ１のダメージ量を低減させることができ、トランジスタＴ１の寿命が想定より短くなることを抑制することができる。
【００３４】
実施例の電気自動車２０では、ステップＳ１６０，Ｓ１７０の処理では、時間Δｔｉｍｅ１，Δｔｉｍｅ２と冷却水温Ｔｗの平均値Ｔｗａとを用いて加速係数α１〜α３を設定し、仮ダメージ量Ｄｔｍｐに加速係数α１〜α３を乗じたものをダメージ量Ｄｃｙｃｌとしたが、加速係数α３を設定せずに、仮ダメージ量Ｄｔｍｐに加速係数α１，α２を乗じたものをダメージ量Ｄｃｙｃｌとしてもよい。
【００３５】
実施例の電気自動車２０では、トランジスタＴ１の素子温度Ｔｔｒについて、ステップＳ１００〜Ｓ２００の処理を実行するものとしたが、他のトランジスタに温度センサを取り付けて他のトランジスタの素子温度を用いてステップＳ１００〜Ｓ２００の処理を実行したり、トランジスタＴ１〜Ｔ６のうち複数のトランジスタに温度センサを取り付けて温度センサを取り付けたトランジスタの素子温度を用いてステップＳ１００〜Ｓ２００の処理を実行するものとしてもよい。
【００３６】
実施例では、本発明を電気自動車２０に適用するものとしたが、駆動輪に連結された駆動軸にプラネタリギヤを介して接続されたエンジンおよび第１モータと、駆動軸に接続された第２モータとを備えるハイブリッド自動車や、エンジンと、エンジンにクラッチを介して接続されたモータと、モータと駆動軸とに接続された変速機と、を備えるハイブリッド自動車に適用しても構わない。
【００３７】
実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、メインＥＣＵ５０が「制御手段」に相当する。
【００３８】
なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。
【００３９】
以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、車両制御装置の製造産業などに利用可能である。
【符号の説明】
【００４１】
２０  電気自動車、２２  駆動軸、２４  デファレンシャルギヤ、２６ａ，２６ｂ  駆動輪、３２  モータ、３２ａ  回転位置検出センサ、３４  インバータ、３６  バッテリ、４０  電力ライン、４２  冷却装置、４２ａ  水温センサ、５０  メイン電子制御ユニット（メインＥＣＵ）、６０  イグニッションスイッチ、６１  シフトレバー、６２  シフトポジションセンサ、６３  アクセルペダル、６４  アクセルペダルポジションセンサ、６５  ブレーキペダル、６６  ブレーキペダルポジションセンサ、６８  車速センサ、Ｔ１〜Ｔ６  トランジスタ、Ｔ１ａ  温度センサ、Ｄ１〜Ｄ６  ダイオード。
【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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