(57)【要約】【課題】本明細書は、液体の冷媒が通る流路が形成されている筐体２と、冷媒に直接触れないように筐体２に取り付けられており、所定のサンプリング時間ごとに筐体２の温度を計測する温度センサ３とを有する冷却器に関する。特に、実際の冷媒の温度変化が温度センサ３の計測値に反映されるまでの時間遅れを補償する技術に関する。【解決手段】本明細書が開示する冷却器１０は、温度センサ３の計測値から冷媒温度を推定するコントローラ４を備えている。コントローラ４は、温度センサの今回の計測値から前回の計測値を引いた差分を求める。コントローラ４は、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときの時定数から定まるゲインであって冷媒の流量に応じて定まるゲインを上記差分に乗じた補正値を求める。最後にコントローラ４は、今回の計測値に補正値を加算した値を冷媒温度の推定値として出力する。【選択図】図９
2016006618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体の冷媒が通る流路が形成されている筐体と、
前記冷媒に直接触れないように前記筐体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筐体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から前回の計測値を引いた差分を求め、
冷媒から前記温度センサまでの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときの時定数から定まるゲインであって冷媒の流量に応じて定まるゲインを前記差分に乗じた補正値を求め、
前記今回の計測値に前記補正値を加算した値を冷媒温度の推定値として出力する、
ことを特徴とする冷却器。
【請求項２】
液体の冷媒が通る流路が形成されている筐体と、
前記冷媒に直接触れないように前記筐体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筐体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、
冷媒の温度をステップ状に変化させたときのサンプリング時間ごとの冷媒の実際の温度から温度センサの計測値を引いた第１差分を、そのときの温度センサの計測値から１サンプリング前の計測値を引いた第２差分で除した値をゲインとして、当該ゲインに前記第２差分を対応付けたゲインマップを冷媒の流量毎に記憶しており、
温度センサの今回の計測値から前回の計測値を引いた第３差分に対応するゲインを前記ゲインマップから特定し、
特定されたゲインに前記第３差分を乗じた値を、前記今回の計測値に加算した値を冷媒温度の推定値として出力する、
ことを特徴とする冷却器。
【請求項３】
前記推定器は、前記第３差分に対して２つのゲインが対応付けられている場合、前記第３差分と、当該第３差分が経時的に増加傾向か減少傾向かの相違に応じて前記ゲインマップからゲインを特定することを特徴とする請求項２に記載の冷却器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液体の冷媒を用いる冷却器に関する。
【背景技術】
【０００２】
液体の冷媒を用いる冷却器の場合、その冷媒の温度を冷却器の制御に用いることがある（例えば、特許文献１、２）。特許文献１は、電気自動車のインバータの冷却器を開示する。冷媒は水である。その冷却器は、水温（冷媒温度）とインバータの温度差に基づいて冷却器の異常を検知する。また、特許文献２はエンジンの冷却器を開示する。その技術は、エンジン回転数と出力トルクからエンジン出力を算出する。算出されたエンジン出力に基づいて目標水温（目標冷媒温度）を設定する。設定された目標水温が実現されるように冷却器のポンプとファンが制御される。
【０００３】
また、特許文献３は、エンジンの冷却器を開示する。特許文献３は、水温センサ（冷媒温度センサ）から離れた位置の水温を推定する技術を開示する。その技術では、水温センサの感温部におけるエンジンからの放熱量と、感温部から離れた所定位置におけるエンジンからの放熱量との差に相関するパラメータを使って所定位置の水温を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１７２４０６号公報
【特許文献２】特開２０１２−５２５０４号公報
【特許文献３】特開２０１０−２１６３８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
冷媒の温度を冷却器の制御に用いる場合、できるだけ正確に冷媒温度を計測できることが望ましい。冷媒温度を直接に計測できればよいが、それでは液体にセンサを浸すことになるため、センサの防水対策などでコストが嵩む。そこで、冷媒に直接触れないように、冷媒が流れる筐体に温度センサを取り付け、その温度センサの計測値を冷媒温度の推定値として用いることがある。しかしながら、その場合、直接に計測しているのは筐体の温度であって冷媒の温度ではない。冷媒の温度変化が筐体に伝わり、温度センサに反映されるまで時間遅れが生じる。本明細書は、この時間遅れを補償する技術を提供する。なお、「時間遅れを補償する」とは、時間遅れを伴った温度計測値から、冷媒の実際の値を推定することを意味する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書が開示する冷却器は、液体の冷媒が通る流路が形成されている筐体と、冷媒に直接触れないように筐体に取り付けられており、所定のサンプリング時間ごとに筐体の温度を計測する温度センサと、温度センサの計測値から冷媒の温度を推定する補正器を備える。補正器は、次の処理により、冷媒温度の推定値を求める。推定器は、温度センサの今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分（計測値の時間差分）を求める。次いで、推定器は、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときの時定数から定まるゲインであって冷媒流量に応じて予め定められているゲインを上記時間差分に乗じた値を求める。その結果が、冷媒の実際の温度と温度センサの計測値の差に相当する。その差を以下では補正値と称する。最後に推定器は、温度センサの今回サンプリングの計測値に上記補正値を加算した値を冷媒温度の推定値として出力する。
【０００７】
伝達関数の一次遅れ系モデル（即ち時定数）は、予め、冷却器のハードウエア特性と冷媒の流量で定まる。推定器は、いくつかの冷媒流量毎のゲインを記憶しており、温度計測時の流量に応じてゲインを特定する。ゲインは、具体的には、モデル化した一次遅れ系の時定数をサンプリング時間で除した値に相当する。
【０００８】
上記のゲインは、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数のステップ応答の入力と出力との差に関係する。具体的には、ゲインは、冷媒の温度をステップ状に変化させたときサンプリング時間ごとの冷媒の実際の温度から温度センサの計測値を引いた差分（第１差分）を、そのときの温度センサの計測値から１サンプリング前の計測値を引いた差分（第２差分）で除した値に相当する。そこで推定器は、冷媒の流量毎に、サンプリング時間ごとの第２差分に前述のゲインを対応付けたゲインマップを使って冷媒温度を推定してもよい。ゲインマップは、実験などにより、冷媒の実際の温度を計測しながら求めておくことができる。従ってゲインマップは予め特定され、推定器に記憶されている。なお、冷媒の流量に応じてステップ応答が変化するので、補正器はいくつかの流量毎のゲインマップを記憶している。
【０００９】
そのようなゲインマップを使う場合の冷媒温度推定アルゴリズムは以下の通りである。推定器は、温度センサの今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分（第３差分）に対応するゲインをゲインマップから特定する。そして、推定値は、特定されたゲインに第３差分を乗じた値を今回サンプリングの計測値に加算し、その結果得られた値を冷媒温度の推定値として出力する。
【００１０】
上記のゲインマップを使ったアルゴリズムは、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数モデルがどのようなものであっても適用できる。上記のアルゴリズムは、特に、二次遅れ系でモデル化できる場合に有効である。ただし、二次遅れ系のステップ応答では、今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分は時間とともに増加し途中で減少に転じる。即ち、同じ差分に対して２個のゲインが対応付けられることがある。そこでゲインを特定するのに際して、推定器は、温度センサの今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分（第３差分）と、その第３差分が経時的に増加傾向か減少傾向かの相違に応じてゲインマップからゲインを特定する。
【００１１】
上記のアルゴリズムにより、冷却器の筐体に取り付けられた温度センサから筐体内部の冷媒の温度を正確に推定することができる。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】
【００１２】
【図１】第１実施例の冷却器の模式図である。
【図２】図１の破線IIの範囲の拡大図である。
【図３】流量と時定数の関係の一例を示す図である。
【図４】冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときののステップ応答と補正値の関係を示すグラフである。
【図５】補正の効果を検証する実験の結果を示すグラフである。
【図６】第２実施例の冷却器の模式図である。
【図７】図６のVII−VII線に沿った断面図である。
【図８】図６のVIII−VIII線に沿った断面図である。
【図９】図８の範囲IXの拡大図である。
【図１０】冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数を二次遅れ系でモデル化したときのステップ応答と補正値の関係を示すグラフである。
【図１１】第２実施例の補正の効果を検証する実験の結果を示すグラフである。
【図１２】第３差分と補正値の関係の一例のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１実施例）図１を参照して、第１実施例の冷却器１０を説明する。冷却器１０は、水（あるいは、ＬＬＣ（Long Life Coolant））を冷媒とする液冷式であり、筐体２に半導体素子９０を取り付けてこれを冷却する。図１では、筐体２だけを断面図で描いてある。筐体２の内部に描かれた矢印が冷媒の流れを表している。筐体２は熱伝達率の高い金属、典型的にはアルミニウムで作られている。筐体２の内部には流路９が形成されており、この流路を冷媒が流れる。冷却器１０は、筐体２のほか、冷媒を冷却するラジエータ６、ラジエータ６と筐体２を繋ぐ循環路７、冷媒を循環させるポンプ５、温度センサ３、ポンプ５を制御するコントローラ４を有する。コントローラ４は、温度センサ３の計測値に基づいてポンプ５の出力を調整する。大まかには、コントローラ４は、温度センサ３の計測値が高ければポンプ５の出力を上げ、温度センサ３の計測値が低ければポンプ５の出力を下げる。また、コントローラ４は、温度センサ３の計測値から推定される冷媒温度が所定の閾値を超えている場合、半導体素子９０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４から上記の信号を受信すると、半導体素子９０の発熱を抑えるべく、半導体素子９０の流れる電流を抑制する。
【００１４】
温度センサ３は、液体の冷媒に直接触れないように筐体２の外側に取り付けられている。温度センサ３が計測する温度は、厳密には冷媒の温度ではなく、筐体２の温度である。冷媒の温度変化が筐体２を伝わって温度センサ３の計測値に反映されるまで時間遅れが生じる。コントローラ４は、時間遅れを考慮して温度センサ３の計測値から冷媒の温度を推定し、その結果に基づいてポンプ５の出力を調整する。コントローラ４には、２つのプログラムが実装されている。一つは、温度センサ３の計測値から冷媒の温度を推定する温度推定プログラム４ａであり、もう一つは、推定された冷媒温度に基づいてポンプ５の出力を調整するポンプ制御プログラム４ｂである。次に、冷媒の温度変化が温度センサ３の計測値に反映されるまでの時間遅れと、温度推定プログラム４ａについて説明する。
【００１５】
まず、時間遅れについて説明する。図２は、図１の破線IIの範囲の拡大図である。冷媒から温度センサ３までの距離、即ち、流路９の内面から温度センサ３までの筐体２の厚みを記号Ｌで表す。冷媒の熱が温度センサ３に伝わる熱の経路の面積を記号Ａで表す。図１と図２では、熱の経路を理解し易いように、温度センサ３は筐体２の外側に設けられている突起部に取り付けられている構造を描いてある。突起部の断面積が記号Ａで表される。そのほか、冷媒から温度センサ３までの熱抵抗を記号Ｒで表し、熱容量を記号Ｃで表す。冷媒から温度センサ３までの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化すると、その時定数Ｔａは、次の（式１）で表すことができる。
【００１６】
【数１】
2016006618.tif 000003
【００１７】
熱抵抗Ｒは、冷媒から温度センサ３までの距離Ｌ、熱の経路の面積Ａ、冷媒の熱伝導率Ｈにより、次の（式２）で表される。
【００１８】
【数２】
2016006618.tif 000004
【００１９】
冷媒の熱伝導率Ｈは、冷媒の流量に依存することが知られている。大まかには、冷媒の熱伝導率Ｈは、冷媒の流量に比例する。従って、冷媒から温度センサ３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Ｔａは冷媒の流量に依存する。（式１）と（式２）より、流量が大きくなると、時定数Ｔａは小さくなることがわかる。即ち、流量が大きくなると、冷媒から温度センサ３まで熱が伝わる際の時間遅れが小さくなる。一例の冷却器におけるポンプ流量と時定数の関係を図３に示す。図３の「ゲイン」は、時定数を0.01で除した値である。ここで、0.01（sec）は、コントローラ４の温度推定プログラム４ａが温度センサ３の計測値を取得するサンプリング時間である。また、ポンプ流量は、コントローラ４のポンプ制御プログラム４ｂがポンプ５に与える出力指令値に対応する。
【００２０】
温度推定プログラム４ａについて説明する。コントローラ４は、図３のゲインマップを記憶している。温度推定プログラム４ａは、次のアルゴリズムにより、温度センサ３の計測値から冷媒温度を推定する。温度推定プログラム４ａは、サンプリング毎に、温度センサ３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を差し引く。得られた値を計測値差分と称する。また、温度推定プログラム４ａは、ポンプ５に与える出力指令値から、ポンプ流量を特定する。出力指令値とポンプ流量にも一意の関係があり、コントローラ４はその関係を予め記憶している。温度推定プログラム４ａは、その関係からポンプ流量を特定する。温度推定プログラム４ａは、図３のゲインマップを参照し、ポンプ流量に対応するゲインを特定する。そして温度推定プログラム４ａは、計測値差分に特定したゲインを乗じる。その結果が、時間遅れに起因して生じる温度差、即ち、冷媒の実際の温度と温度センサ３の計測値の温度差の推定値に相当する。温度差の推定値を以下では「補正値」と称する。温度推定プログラム４ａは、サンプリング毎に上記補正値を算出し、今回サンプリングの温度センサ３の計測値に補正値を加えたものを、冷媒温度の推定値としてポンプ制御プログラム４ｂへ出力する。ポンプ制御プログラム４ｂは、冷媒温度の推定値に基づいてポンプ５の出力を調整する。
【００２１】
図２に示したように、温度センサ３と冷媒の流路９の間の筐体壁の形状が単純な形状であれば、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数は一次遅れ系で表すことができる。図４に、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときのステップ応答と補正値の関係を示す。グラフＧ１１は、ステップ入力を示しており、グラフＧ１２が一次遅れ系の応答を示している。グラフＧ１１は実際の水温の変化のシミュレーションに相当する。グラフＧ１２は、ステップ入力に対する温度センサ３の計測値のシミュレーションに相当する。すなわち、図４は、冷媒から温度センサ３までの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときのシミュレーションに相当する。
【００２２】
グラフＧ１３は、温度センサ３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分（計測値差分）を示している。グラフＧ１３は右目盛りに対応する。グラフＧ１４は、計測値差分にゲインを乗じた値、即ち、補正値を示している。温度センサ３の計測値（グラフＧ１２）に補正値（グラフＧ１４）を加えたものは、グラフＧ１１に等しくなる。即ち、温度センサ３の計測値に補正値を加えたものは、冷媒温度の推定値であり、シミュレーション上は、冷媒温度の推定値は、ステップ入力、即ち、冷媒の実際の温度と一致する。
【００２３】
前述したように、ゲインは、冷媒の熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化した際の時定数をサンプリング時間で除したものである。また、補正値は、計測値差分（図４のグラフＧ１３）にゲインを乗じた値である。以下、計測値差分とゲインと補正値の関係を説明する。
【００２４】
冷媒から温度センサ３までの熱の伝達関数を一次遅れ系でモデル化したときのステップ入力に対する応答（図４のグラフＧ１２）は、次の（式３）で表される。（式３）以降の式において、記号Ｇ１１（ｔ）、Ｇ１２（ｔ）、Ｇ１３（ｔ）、Ｇ１４（ｔ）は、図４の各グラフ（Ｇ１１〜Ｇ１４）を時間関数として表現したものである。（式４）は、式（３）を時間微分したものである。また、Ｔａは、前述したように、モデルの一次遅れ系の時定数である。
【００２５】
【数３】
2016006618.tif 000005
【数４】
2016006618.tif 000006
【００２６】
（式４）は、図４のグラフＧ１３（計測値差分）に相当する。（式４）から（式５）が得られる。
【００２７】
【数５】
2016006618.tif 000007
【００２８】
（式５）の右辺が、補正値（図４のグラフＧ１４）に相当する。このことは、次の（式６）から明らかである。
【００２９】
【数６】
2016006618.tif 000008
【００３０】
なお、制御上の処理では、サンプリングタイムを１０（ｍｓｅｃ）とすると、補正値は、（計測値差分）×（Ｔａ×１００）としている。このとき、物理的な意味としては、（計測値差分／１０（ｍｓｅｃ））×Ｔａが補正値となる。
【００３１】
図５は、冷媒の実際の温度と、温度センサ３の計測値に基づく推定値との比較の実験結果である。この実験では、冷媒の実際の温度を計測した。グラフＧ２１が温度センサ３の計測値を示しており、グラフＧ２２（点線）が実測した冷媒温度を示している。実際の温度は概ね時間５０秒にて約３７℃から上昇を始め、時間３００秒以降にて約６８℃で一定となる。温度センサ３の計測値は冷媒の実際の温度の変化に遅れて上昇している。
【００３２】
グラフＧ２３（灰色のグラフ）は、上記アルゴリズムによる冷媒温度の推定値である。グラフＧ２４は、冷媒の実際の温度（点線のグラフＧ２２）と温度センサ３の計測値（グラフＧ２１）との温度差を示している。グラフＧ２５は、冷媒の実際の温度（点線のグラフＧ２２）と推定値（グラフＧ２３）との温度差を示している。グラフＧ２４とグラフＧ２５は右目盛りに対応する。上記アルゴリズムによる推定値（グラフＧ２３）が実際の温度（点線のグラフＧ２２）とよく一致していることがわかる。
【００３３】
第１実施例の冷却器１０の場合、図２に示したように、温度センサ３が冷媒の流路９に対向しているので、冷媒から温度センサ３までの熱の伝達関数が単純な一次遅れ系で良くモデル化できる。そのような場合にはその一次遅れ系の時定数に基づく上記アルゴリズムで冷媒の温度を良く推定できる。
【００３４】
（第２実施例）次に、第２実施例の冷却器１０ａを説明する。図６は、冷却器１０ａの模式的斜視図である。図７は、図６のVII−VII線に沿った断面図であり、図８は、図６のVIII−VIII線に沿った断面図である。冷却器１０ａは、電力変換器９２に実装されている半導体素子９０を冷却する。冷却器１０ａは、電力変換器９２に接している筐体１２、温度センサ１３、ポンプ５、ラジエータ６、循環路７、及び、コントローラ１４を備えている。
【００３５】
冷却器１０ａの冷媒は液体である。具体的には、冷媒は、水あるいはＬＬＣ（Long Life Coolant）である。冷媒は、ポンプ５と循環路７により、筐体１２とラジエータ６の間を循環する。図７と図８に示されているように、筐体１２の内部には冷媒が通る流路９が形成されている。筐体１２は、熱伝導率の高いアルミニウムで作られている。筐体１２は平板型であり、その一面に電力変換器９２が取り付けられている。なお、図では電力変換器９２を単純化して直方体で描いてある。実際の電力変換器９２は複雑な形状をしている。電力変換器９２の中に、冷却対象である半導体素子９０が配置されている。
【００３６】
筐体１２の内部には、仕切板１７ｃが設けられており、流路９は、仕切板１７ｃをはさんでＵ字に湾曲している。ポンプ５により供給される冷媒は、流入口１７ａから筐体１２へと流入する。流入した冷媒は、Ｕ字形の流路９を流れる間に電力変換器９２の半導体素子９０から熱を吸収する。なお、半導体素子９０は、典型的には、電力変換装置にて大電流が流れるＩＧＢＴである。なお、本明細書が開示する技術は冷却対象の半導体素子に種類に依存しない。
【００３７】
熱を吸収して温度が上昇した冷媒は、排出口１７ｂを通じて筐体１２から排出され、循環路７を通ってラジエータ６へと移動する。冷媒はラジエータ６にて空気と熱交換して冷却される。温度の下がった冷媒がポンプ５によって再び筐体１２へと送られる。
【００３８】
流路９を流れる冷媒の流量はポンプ５の出力で定まる。コントローラ１４には、温度センサ１３の計測値から冷媒温度を推定する温度推定プログラム１４ａと、推定された温度に基づいてポンプ５の出力を調整するポンプ制御プログラム１４ｂが実装されている。
【００３９】
図７、図８に示されているように、温度センサ１３は、筐体１２の外側に取り付けられている。別言すれば、冷媒温度センサ１３は、液体の冷媒には触れないように筐体１２に取り付けられている。なお、図８に示されているように、筐体１２は本体１２ａとカバー１２ｂで構成されている。筐体１２の本体１２ａとカバー１２ｂとの間にはガスケット２１が備えられており、流路９の密閉性が確保されている。
【００４０】
図８の破線IXが示す範囲の拡大図を図９に示す。温度センサ１３は流路９から離れているため、冷媒温度の変化の影響は遅れて温度センサ１３の計測値に表れる。図９における矢印Ａ１、Ａ２が、冷媒の熱の伝わり方を模式的に表している。このように、温度センサ１３が流路９に対向していないので、温度の伝わり方は矢印Ａ１とＡ２のように２通りとなる。この場合、単純な一次遅れ系のモデルでは、冷媒から温度センサ１３までの熱の伝達関数を良く表せない。このような場合、伝達関数のモデルは少なくとも二次遅れ系でモデル化するのが良い。
【００４１】
図１０は、図６から図９で示した冷却器１０ａにおいて冷媒から温度センサ１３までの熱の伝達関数を二次遅れ系でモデル化したときのステップ応答と補正値の関係を示すグラフである。グラフＧ３１がステップ入力を示している。グラフＧ３２が二次遅れ系の応答を示している。グラフＧ３１は、冷媒の実際の温度変化のシミュレーションを意味しており、グラフＧ３２は、温度センサ３の計測値のシミュレーションを意味している。グラフＧ３３は、温度センサ３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分（第２差分）のシミュレーション結果を示している。例えば、図１０における温度差ｄＳは、時刻Ｔ１における冷媒の実際の温度（そのシミュレーションであるグラフＧ３１）からそのときの温度センサ３の計測値（そのシミュレーションであるグラフＧ３２）を引いた差分（第１差分）を示している。なお、時刻Ｔ１における第２差分の値を記号Ｐ１で表す。第２実施例では、冷媒の温度をステップ状に変化させたときのサンプリング時間ごとの冷媒の実際の温度から温度センサ１３の計測値を引いた第１差分（時刻Ｔ１ではｄＳ）を、そのときの温度センサ１３の計測値から１サンプリング前の計測値を引いた第２差分（温度センサ１３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分）の時刻Ｔ１における値Ｐ１で除した値（ｄＳ／Ｐ１）がゲインに相当する。図１０のグラフＧ３４は、各時刻のゲインに第２差分（グラフＧ３３）を乗じたものである。このグラフＧ３４が、このシミュレーヨンにおける補正値に相当する。各時刻の温度センサの計測値（グラフＧ３２）に補正値（グラフＧ３３）を加えたものが、冷媒の実際の温度（グラフＧ３１）の推定値となる。シミュレーション上では、グラフＧ３２にグラフＧ３３を加えると、グラフＧ３１（ステップ入力）に一致する。
【００４２】
図１０のグラフＧ３１、Ｇ３２は、熱の伝達関数を二次遅れ系でモデル化したときのシミュレーションであるが、コントローラ１４には、実際の冷却器１０ａで実測した応答に基づいたゲインマップが記憶されている。ゲインマップは、次のようにして得られる。まず、冷媒の実際の温度と温度センサ３の計測値を計測する実験を行い、グラフＧ３１とＧ３２に相当する実際の冷却器１０ａの応答を取得する。その応答の各サンプリング時間毎に、そのときの第１差分を第２差分で除した値（ゲイン）を得る。得られたゲインと第２差分を対応付ける。そのような実験と計算をいくつかの流量毎に行い、流量毎のゲインマップが完成する。
【００４３】
コントローラ１４に実装された温度推定プログラム１４ａは、上記したゲインマップを使って冷媒の温度を推定する。そのアルゴリズムを以下で説明する。温度推定プログラム１４ａは、サンプリング時間毎に以下の処理を繰り返す。温度推定プログラム１４ａは、温度センサ１３の計測値と冷媒の流量を取得する。冷媒の流量は、第１実施例と同様にポンプ５の出力指令値から得られる。温度推定プログラム１４ａは、温度センサ１３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた第３差分を求める。温度推定プログラム１４ａは、現在の冷媒流量に対応するゲインマップを特定する。そのゲインマップにおいて、第３差分と等しい第２差分に対応するゲインを特定する。ここで、冷媒から温度センサまでの熱の伝達関数が図１０のような二次遅れ系（あるいはそれに近いもの）であると、第３差分の一つの値に対して２つのゲインが対応付けられる。例えば、図１０において、時刻Ｔ１とＴ２において第２差分がともにＰ１である。時刻Ｔ１におけるゲインと時刻Ｔ２におけるゲインは異なる（時刻Ｔ１と時刻Ｔ２のグラフＧ３４の値が異なる）。そこで、温度推定プログラム１４ａは、第３差分が継続的に増加傾向か減少傾向かの相違に応じて２つのゲインのいずれが適切かを判定する。図１０のシミュレーション上では、時刻Ｔｘより前では、第３差分は増加傾向にあり、時刻Ｔｘ以降は第３差分は減少傾向にある。そこで、温度推定プログラム１４ａは、前回サンプリング時の第３差分が今回サンプリングのときの第３差分よりも小さい場合には、第３差分が増加傾向にあるとして、図１０の時刻Ｔｘよりも前の範囲でゲインマップを検索し、第３差分と一致する第２差分に対応するゲインを特定する。逆に、前回サンプリング時の第３差分が今回サンプリングの第３差分よりも大きい場合には、温度推定プログラム１４ａは、第３差分が減少傾向にあるとして、図１０の時刻Ｔｘ以降の範囲でゲインマップを検索し、第３差分と一致する第２差分に対応するゲインを特定する。なお、図１０はシミュレーション結果であり、実測したグラフから時刻Ｔｘに相当する時刻が特定される。
【００４４】
ゲインが特定できた後、温度推定プログラム１４ａは、特定されたゲインに第３差分を乗じた値（補正値）を、温度センサ１３の今回サンプリングの計測値に加える。その結果が冷媒温度の推定値となる。温度推定プログラム１４ａは、冷媒温度の推定値をポンプ制御プログラム１４ｂへ出力する。
【００４５】
図１１に、第２実施例の温度推定プログラム１４ａのアルゴリズムの効果を検証した結果を示す。グラフＧ４１が温度センサ１３の計測値を示している。Ｇ４３（点線）は実験にて実測した冷媒温度を示している。グラフＧ４２（灰色のグラフ）は、第２実施例のアルゴリズムによる冷媒温度推定値である。グラフＧ４４（破線）は、第１実施例のアルゴリズムによる冷媒温度推定値である。第２実施例のアルゴリズムによる温度推定値（グラフＧ４２）は、第１実施例のアルゴリズムによる温度推定値（グラフＧ４４）よりも実測値（グラフＧ４３（点線））によく一致している。
【００４６】
図１２に、特定の流量における第３差分と補正値の関係の一例を示す。図１２の横軸は第３差分（温度センサ１３の今回サンプリングの計測値から前回サンプリングの計測値を引いた差分）である。縦軸は補正値である。補正値は、特定の流量におけるゲインに第３差分を乗じたものである。１つの差分の値に対して２つのゲインが対応する場合があることが図１２から解る。第３差分が正値であり、その差分が経時的に増加傾向であるならば、温度推定プログラム１４ａは、図１２の（Ａ）が示す範囲でゲインを特定する。第３差分が正値であり、その差分が経時的に減少傾向であるならば、温度推定プログラム１４ａは、図１２の（Ｂ）が示す範囲でゲインを特定する。第３差分が負値であり、その差分が経時的に増加傾向であるならば、温度推定プログラム１４ａは、図１２の（Ｄ）が示す範囲でゲインを特定する。第３差分が負値であり、その差分が経時的に減少傾向であるならば、温度推定プログラム１４ａは、図１２の（Ｃ）が示す範囲でゲインを特定する。図１２が、ゲインマップの一例に相当する。
【００４７】
実施例で説明した技術に関する留意点を述べる。温度推定プログラム４ａを実行するコントローラ４、及び、温度推定プログラム１４ａを実行するコントローラ１４が推定器の一例に相当する。
【００４８】
第１実施例では、計測値に対する補正値は、実際の冷媒温度変化から温度センサの計測までの熱の伝達関数を一次遅れ系で近似したときの時定数に依存して定まる。流路を流れる冷媒から温度センサまでの温度の伝達関数が一次遅れ系で近似できる場合は、第１実施例のアルゴリズムで冷媒温度を正確に推定できる。他方、冷媒から温度センサまでの温度の伝達経路が第２実施例のように二次元的に偏った拡がりを有する場合、単純な一次遅れ系よりも二次遅れ系で近似した方がよい場合がある。そのような場合とは、例えば、次の状況である。冷媒の流路が、冷媒の流れに直交する断面において矩形であり、温度センサが、流路の断面矩形の直交する２辺のいずれの方向から見ても、流路の外側に位置している場合である。別言すれば、流路の断面矩形の直交する２辺を延長した２直線が確定する象限において、温度センサは流路と対角の象限に位置する場合である。そのような場合、流路の断面において温度センサに最も近いポイントは、上記２辺の交点となる。その交点から温度センサまでの熱伝達経路をモデル化すると、２辺の一方から見て最近ポイントと温度センサの距離に依存する一次遅れ系となり、２辺の他方から見ても同じような一次遅れ系（ただし距離が異なる）となる。従って、最近ポイントから温度センサまでの熱の伝達関数は、２つの一次遅れ系の積、即ち、二次遅れ系でモデル化することが適切である。
【００４９】
以上、本発明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】
【００５０】
２、１２：筐体
３、１３：温度センサ
４、１４：コントローラ
４ａ、１４ａ：温度推定プログラム
４ｂ、１４ｂ：ポンプ制御プログラム
５：ポンプ
６：ラジエータ
７：循環路
９：流路
１０、１０ａ：冷却器
１７ａ：流入口
１７ｂ：排出口
１７ｃ：仕切板
２１：ガスケット
９０：半導体素子
９２：電力変換器
【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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【図１２】
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【図５】
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【図１１】
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