アクセル開度に応じてモータトルク指令値をインバータに入力し、前記インバータに接続されたモータのトルク制御を行って、該モータの出力トルクを車輪に減速機を介して伝達することにより駆動する電気車両において、前記減速機の油温を油温検出手段で検出し、一方、前記車輪に接続される軸の回転数を軸回転検出手段で検出するとともに、前記両検出値と、アクセル開度とモータのトルク出力との関係から算出される負荷トルクとに基づいて駆動系の動力損失を推定し、その推定された動力損失を補償する動力損失補償モータ指令値を演算し、その演算した動力損失補償モータ指令値をインバータへ入力してモータのトルク制御を行うことを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。請求項1の動力損失分を補償する動力損出補償モータトルク指令値の演算に際し、上記アクセル開度とモータの出力トルクとの関係から算出されるドライバー要求車両トルクと、推定された動力損失分を補償するモータトルク指令値をインバータに入力した場合に車両に生じる動力損失補償車両トルクを比較し、ドライバー要求車両トルクと動力損失補償トルクの差が設定された許容閾値以内に収まったか否かを判定し、許容閾値以内に収まったと判定された場合は、動力損失補償トルク指令値をインバータに入力し、許容閾値以内に収まっていないと判定された場合には、演算された動力損失補償トルク指令値を再び暫定モータトルクと見なして、推定動力損失を演算し、許容閾値以内に収まったと判定されるまで、この作業を繰り返すことを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。アクセル開度、ブレーキ操作量、電池のSOCStateOfChargeに応じてモータトルク指令値をインバータに入力し、インバータに接続されたモータの回生制動トルク制御を行って、該モータの出力トルクを車輪に減速機を介して伝達することにより回生制御を行う電気車両において、前記減速機の油温を油温検出手段で検出し、一方、前記車輪に接続される軸の回転数を軸回転検出手段で検出するとともに、前記両検出値と、アクセル開度とモータのトルク出力との関係から算出される負荷トルクとに基づいて駆動系の動力損失を推定し、その推定された動力損失を補償する回生制動モータトルク指令値を演算し、その演算した回生制動モータトルク指令値をインバータへ入力してモータのトルク制御を行うことを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。上記請求項3の動力損失補償の演算に際し、回生制動モータトルク指令値に対する駆動系の動力損失分を機械的制動力で補償し、安定した車両制動力を提供することを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。上記請求項3の動力損失分を補償するモータトルク指令値の演算に際し、アクセル開度、ブレーキ操作量から算出されるドライバー要求車両制動トルクと、推定された動力損失分を補償する回生制動モータトルク指令値をインバータに入力した場合に、車両に生じる回生トルクと機械的制動トルクの和である演算車両制動トルクを比較し、ドライバー要求車両制動トルクと演算車両制動トルクの差が設定された許容閾値以内に収まったか否かを判定し、許容閾値以内に収まったと判定された場合は、回生制動モータトルク指令値をインバータに入力し、許容閾値以内に収まっていないと判定された場合には、演算された動力損失補償回生制動モータトルクの指令値を再び暫定回生制動モータトルクと見なして推定動力損失を演算し、許容閾値以内に収まったと判定されるまで、この作業を繰り返すことを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。上記請求項2または5の繰り返し演算上限回数を任意に設定し、演算時間の短縮を図ったことを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。上記請求項1~6のいずれかの駆動系の動力損失を、ギヤ損失と、軸受損失またはオイルシール損失のうちのいずれか一方あるいは両方を用いて演算することを特徴とする電気車両におけるモータ駆動制御方法。上記請求項1~7のいずれかのモータ駆動制御方法を使用した瞬間燃費距離計。上記請求項8の瞬間燃費距離計を搭載した車両。上記請求項1~8のいずれかのモータトルク制御方法を適用したことを特徴とする電気自動車。上記請求項1~8のいずれかのモータトルク制御方法を適用したことを特徴とするハイブリッド車。しかしながら、上記の方法では、減速機損失の中のギヤ損失のみを考慮して制御する構成であるため制御の精度が悪く、ドライバーが意図する駆動力と、実際に車両に供給される駆動力との間に乖離が生じる問題があった。その結果、ドライブフィーリングの悪化や違和感を生じていた。そこで、この発明の課題は、制御の精度を向上させて、駆動力の乖離を無くし、ドライブフィーリングの向上や違和感の発生を抑制することである。上記の課題を解決するため、この発明では、アクセル開度に応じてモータトルク指令値をインバータに入力し、インバータに接続されたモータのトルク制御を行って、該モータの出力トルクを車輪に減速機を介して伝達することにより駆動する電気車両において、前記減速機の油温を油温検出手段で検出し、一方、前記車輪に接続される軸の回転数を軸回転検出手段で検出するとともに、前記両検出値と、アクセル開度とモータのトルク出力との関係から算出される負荷トルクとに基づいて駆動系の動力損失を推定し、その推定された動力損失を補償する動力損失補償モータ指令値を演算し、その演算した動力損失補償モータ指令値をインバータへ入力してモータのトルク制御を行う方法を採用したのである。このような方法を採用することにより、ギヤ損失のみを考慮するのではなく、例えば、油温、軸回転数、アクセル開度などに基づいて、減速機、差動装置などの駆動系に関する損失を考慮して効率推定精度を向上させる。こうすることで、ドライバーが意図する駆動力と実際に車両に供給される駆動力の乖離を解消する。このとき、上記アクセル開度とモータの出力トルクとの関係から算出されるドライバー要求車両トルクと、推定された動力損失分を補償するモータトルク指令値をインバータに入力した場合に車両に生じる動力損失補償車両トルクを比較し、ドライバー要求車両トルクと動力損失補償トルクの差が設定された許容閾値以内に収まったか否かを判定し、許容閾値以内に収まったと判定された場合は、動力損失補償トルク指令値をインバータに入力し、許容閾値以内に収まっていないと判定された場合は、動力損失補償トルク指令値を再び暫定モータトルクと見なして推定動力損失を演算し、許容閾値以内に収まったと判定されるまで、この作業を繰り返すという方法を採用することができる。このような方法を採用することにより、動力損失補償トルク指令値が閾値内に収まらない場合は、暫定モータトルクと見なして演算を繰り返すことで、例えば、動力損失が変化しても目標とする範囲に近づけることができるので、損失の推定精度を向上させることができる。また、アクセル開度、ブレーキ操作量、電池のSOCStateOfChargeに応じてモータトルク指令値をインバータに入力し、インバータに接続されたモータの回生制動トルク制御を行って、該モータの出力トルクを車輪に減速機を介して伝達することにより回生制御を行う電気車両において、前記減速機の油温を油温検出手段で検出し、一方、前記車輪に接続される軸の回転数を軸回転検出手段で検出するとともに、前記両検出値と、アクセル開度とモータのトルク出力との関係から算出される負荷トルクとに基づいて駆動系の動力損失を推定し、その推定された動力損失を補償する回生制動モータトルク指令値を演算し、その演算した回生制動モータトルク指令値をインバータへ入力してモータのトルク制御を行うという方法を採用できる。このような方法を採用することにより、ギヤ損失のみを考慮するのではなく、油温、軸回転数、アクセル開度などに基づいて減速機、差動装置などの駆動系全体の損失を考慮して損失の推定精度を向上させる。こうすることで、回生制御においても、ドライバーが意図する駆動力と実際に車両に供給される駆動力の乖離を解消することができる。その際、回生制動モータトルク指令値に対する駆動系の動力損失分を機械的制動力で補償し、安定した車両制動力を提供するという方法を採用することができる。このような方法を採用することにより、モータの制動以外の機械的制動力の、例えばブレーキ制動を積極的に用いることにより、安定した車両制動力を提供することができる。このとき、アクセル開度、ブレーキ操作量から算出されるドライバー要求車両制動トルクと、推定された動力損失分を補償する回生制動モータトルク指令値をインバータに入力した場合に、車両に生じる回生制動トルクと機械的制動トルクの和である演算車両制動トルクを比較し、ドライバー要求車両制動トルクと演算車両制動トルクの差が設定された許容閾値以内に収まったか否かを判定し、許容閾値以内に収まったと判定された場合は、回生制動モータトルク指令値をインバータに入力し、許容閾値以内に収まっていないと判定された場合には、演算された動力損失補償回生制動モータトルクの指令値を再び暫定回生制動モータトルクと見なして推定動力損失を演算し、許容閾値以内に収まったと判定されるまで、この作業を繰り返すという方法を採用することができる。このような方法を採用することにより、動力損失補償回生制動モータトルク指令値が閾値内に収まらない場合は、暫定回生制動モータトルクと見なして演算を繰り返すことで、例えば、動力損失が変化しても目標とする範囲に近づけることができるので、損失の推定精度を向上させることができる。このとき、上記の繰り返し演算上限回数を任意に設定し、演算時間の短縮を図るという方法を採用することができる。このような方法を採用することにより、誤差を閾値と比較して繰り返す処理よりも、繰り返し回数を計数して繰り返す処理をする方が容易なので、制御の応答速度を向上できる。また、このとき、上記駆動系の動力損失をギヤ損失と、軸受損失またはオイルシール損失の一方あるいは両方を用いて演算するという構成を採用できる。このような構成を採用することにより、ギヤ損失に加えて、軸受損失、オイルシール損失などの動力伝達経路の動力損失を考慮するので、車両駆動制御の精度を向上できる。また、このとき、上記モータ駆動制御方法を使用した瞬間燃費距離計、前記瞬間燃費距離計を搭載した車両とする構成や、上記モータトルク制御方法を適用した電気自動車、上記モータトルク制御方法を適用したハイブリッド車の構成を採用することができる。この発明は、車両のトルク制御の精度を向上し、ドライブフィーリングの悪化や違和感の発生を抑制できる。以下、この発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。図1に、この形態のモータ制御のシステムフロー図を示す。このシステムフロー図は、駆動系に走行用モータ1と減速機2を備えた電気自動車あるいはハイブリッドカーのもので図10a、b参照、その制御系に駆動系を加えたシステムのブロック図を図2に示す。図2に示すように、本システムは、コントローラ5、インバータ6、充電池7、走行用モータ1、減速機2及びセンサ9a~9fで構成されており、走行用モータ1は減速機2を介してアクスルシャフト3に伝達され車輪を駆動する。また、各センサ9a~9fの出力は、コントローラ5へフィードバックされ、フィードバックされたセンサ9a~9fの出力に基づいて走行用モータ1を制御する。コントローラ5は、マイクロプロセッサ、記憶手段、D/Aコンバータ、A/Dコンバータ、I/Oインターフェース、通信インターフェースなどを備えたもので、図2に示すように、前記センサ9a~9fから入力する検出信号に基づいてインバータ6へ制御信号モータトルク指令操作変数を出力する。インバータ6は、前記制御信号に基づいて、充電池7の直流を交流に変換する。そして、変換した交流の電圧または電流及び周波数を制御して、走行用モータ1のトルクと回転数をコントロールする。一方、制動時ブレーキペダルを踏み込んだ際は、走行用モータ1の発電する電圧を充電池7の充電電圧まで昇圧して充電池7を充電する。走行用モータ1は、ここでは、SM永久磁石型同期モータモータを採用して、回生ブレーキとして作動するようにしてある。なお、走行用モータ1は、SMモータに限定されるものではない。回生ブレーキを使用しない場合は、3相誘導モータIMやSRMスイッチドリラクタンスモータを使用することもできる。変速機は、図10aのものでは、リダクションギヤと差動装置ディファレンシャルギヤを組み合わせたもので、従来のガソリンエンジンものに準じた構成となっている。また、図10bのものでは、リダクションギヤを介してアクスルシャフト3と接続するようになっていて、これらの伝達経路において、軸回転数、負荷トルク、油温に応じた損失が発生する。センサ9a~9fは、油温減速機2検出用手段9a、車速検出手段9b、使用ギヤ段判定手段9c、アクセルペダル17の開度検出手段9d、ブレーキペダル18の操作量検出手段9e、シフト19のシフトレンジ判定手段9fの各センサで構成されている。具体的には、例えば、油温減速機2検出用手段9aは、サーミスタなどの温度センサで構成し、車速検出手段9bは、ホールICなどの磁気センサを車軸に取り付けた磁石とで構成される回転センサなどで構成することができる。また、使用ギヤ判定手段9cとシフトレンジ判定手段9fは、ホールICなどの磁気センサを使った位置検出センサで構成したり、アクセルペダル17の開度検出9dやブレーキペダル18の操作量の検出センサ9eは、ペダルの軸にポテンショメータを取り付けたり、ペダルの軸にシャッターを取り付けて、シャッターの開度を光センサで検出したりする角度センサなどで構成したりすることができる。これ以外に、充電池7のSOCステートオブチャージ9gの推定値を用いる。このSOCは、例えば、SOC=電池の残容量/満充電容量×100とあらわされるもので、充電池7の充電状態を示し、無負荷時の端子電圧とSOCとの間に相関関係を有することが知られている。そこで、ここでは、例えば、無負荷時の端子電圧とSOCとの関係において電池温度を媒介変数として測定したデータをプロットした値をもとに作成したデータテーブル設け、後述の回生時のオフセットの補正で用いる。この形態は、上記のように構成されており、次に、図1のシステムフローに基づいて、本願のモータ駆動制御方法について説明する。すなわち、走行用モータ1の出力は、減速機2及び差動装置を介して、または、この一部を介してアクスルシャフト3に伝達され、車輪を駆動している。この伝達経路において、先に述べたように、軸回転数、負荷トルク、変速機の油温に応じた損失が発生する。そのため、操作変数である動力損失補償モータ出力トルク指令値インバータ6への制御信号をアクセル開度Aから演算で求める場合、同じアクセル開度Aでも前記損失の大きさに応じて車輪に伝達されるトルクが変化する。そこで、図1のシステムフローに示すように、各センサ9a~9fの出力を処理して損失値を算出し、走行用モータ1のトルク値を補償する。この具体的な演算を、図3、4のフローチャートに基づいて説明する。まず、走行用モータ1の回転を車軸アクスルシャフトに伝えて加速する力行時について説明する。1力行時のトルク補正この場合、図3のフローチャートに示すように、アクセル開度Aから暫定モータトルク指令値T0を演算する100。暫定モータトルク指令値T0は、アクセルペダル17の操作によって設計上期待されるトルクの値である。例えば、図5のグラフに示すような一定の関係式で表されるもので、これらグラフや関係式から求められる値である。実際に使用する場合は、アクセル開度Aに対する算定モータトルク値のデータテーブルなどを準備するようにすればよい。次に、ドライバー要求車両トルクTaを求める110。ドライバー要求車両トルクTaは、例えば、処理100で演算された暫定モータトルク指令値T0をインバータ6に入力し、その際、駆動系の動力損失がゼロと仮定したときの車両トルクである。ちなみに、車両トルクとは、車輪に伝達されるトルク、すなわち、走行用モータ1の出力トルクが減速機2によって増幅された後のトルクのことである。次に、推定動力損失Lを演算する120。推定動力損失Lとは、前記暫定モータトルク指令値T0をインバータ6に入力した場合の伝達機構の構成に基づいて動力損失を演算によって推定するものである。すなわち、減速機2差動装置デファレンシャルギヤを有する場合は減速機2と両方に基づいて算出するものである。この演算は、図1のシステムフローの減速機効率演算手段12で、軸の回転数、負荷トルク暫定モータトルク指令値T0がインバータ6に入力された場合の各部位のトルクと油温θを用いて算出する。このときの損失Lは、図6のように、L=θ、T0、Nの関数で表されるものである。すなわち、軸の回転数Nは、図1の軸回転数演算手段10で車速検出手段9bと使用ギヤ段判定手段9cのデータを演算することにより算出される軸回転検出手段。油温θは、油温検出手段9aによって検出されるもので、暫定モータトルク指令値T0は、アクセルペダル17の開度Aから、先のように、データテーブルによって算出するものである。そして、これら出力が、図6のように減速機効率演算手段12に入力され、ギヤ損失、軸受損失、オイルシール損失から動力損失を演算する。この演算は、ギヤ損失、軸受損失、オイルシール損失の一部または全体を理論式、実験式あるいは効率マップで表したものを準備し、これら準備した理論式、実験式の数式またはマップに基づいて推定動力損失Lを求める120。このとき、例えば、上記演算の論理式または効率マップは油温をパラメータとして10°Cごとのデータを用意する。このデータは、実際の油温に近い2点のデータの線形補間で求めても良い。次に、図1のシステムフローの符号13の演算手段で、動力損失補償モータトルク指令値T0 ́の演算を行う。すなわち、処理120で算出した推定動力損失Lを補償するトルクである動力損失補償トルク指令値T0 ́を算出する130。動力損失補償トルク指令値T0 ́は、ドライバー要求車両トルクTaを目標値として、この目標値との差が設定された閾値内に収まる車両トルクTa ́を出力するための指令値操作変数である。そのため、演算された動力損失補償モータトルク指令値T0をインバータ6に入力したと仮定したときに発生する車両トルクが許容条件を満たすか否かを判定する。満たさない場合は処理120に戻って演算を繰り返す140。具体的には、ドライバー要求車両トルクTaに対して許容できる閾値ε1を設け、モータトルク指令値T0 ́をインバータに入力することで発生すると推定される車両トルクが、前記閾値ε1以内に収まった|Ta-Ta ́|<ε1と判定されるまで繰り返し演算する。なお、このときに閾値ε1は、軸回転数、負荷トルク、油温変化による駆動系の効率が変動しても、ドライバーの要求に近い車両トルクTaを安定して供給することができる値とする。こうすることで、推定動力損失Lを補償する前記モータトルク指令値T0 ́を算出した際、前記モータトルク指令値T0 ́が変化すると推定動力損失Lも変化するため、前記演算を繰り返すことで、高精度の前記動力損失Lの推定や補償を行うというものである。また、このように閾値ε1を設けて精度を上げる以外に、演算を繰り返すことによる精度の向上が定量的に把握できる場合は、例えば、図4のように、繰り返し演算を行うことでも精度の向上が図れる。すなわち、図3の閾値ε1の比較処理140に代えて、図4のように、処理115、116、135で構成される繰り返し演算の処理を設け、その演算の繰り返し回数ε2を処理90で適宜設定することで、トルク演算の誤差を所定の範囲に丸め込むことができる。このようにすれば、精度の高いトルク演算を高速にできる。何故なら、処理140で、誤差を閾値ε1と比較して判別するよりも、繰り返し回数を計数する処理の方が遥かに高速応答できるからである。一方、図3の処理140で、車両トルクが許容条件を満たした場合は、図1の符号14で示すように、動力損失補償トルク指令値T0 ́を実際のモータトルク指令値としてインバータ6へ供給する150。このようにすることにより、油温、負荷トルク、軸回転数などに基づいて、駆動系全体の損失を考慮して補償するようにしているので、駆動系の効率が変動しても、ドライバーの要求に近い車両トルクTaを安定して供給することが可能となる。また、走行用モータ1から車輪までの動力伝達経路における動力損失を高精度で推定することができるので、トラクションコントロールなどの車両駆動制御の精度を改善向上することができる。すなわち、図7に示すように、本発明の方法は、例えば、アクセル操作量を100一定とすれば、駆動系走行用モータ1、減速機2の損失が変化してもギヤ系の損失に加えて駆動系に関する損失を考慮し、動力損失補償モータトルク指令値T0 ́を増減して出力するので、車両トルクは1000のままで安定させることができる。一方、比較のため、従来のモータ制御を模式的に示した図8のブロック図のように、補償が、モータ制御のモータトルク指令値演算だけのものでは、アクセル操作量を100一定としても駆動系の損失が変化すると車両トルクも損失に応じて変化する。このように、本発明では、ドライバー要求車両トルク演算100、動力損失補償モータトルク指令値演算120の各処理を設け、ギヤ損失だけでなく、駆動系に関する損失を考慮して補償するようにしたので、駆動系の損失が変化しても車両トルクを安定させることができるからである。2ブレーキ作動時の制動トルク補正上述の1では、走行用モータ1の動力を車輪に駆動系を介して伝達する力行時のトルク補償について述べた。このトルク補償は、駆動系を介して車輪の運動エネルギーを走行用モータ1で吸収する回生時にも効果がある。この場合、図1のシステムフローのブレーキペダル18からのセンサ9eの出力と充電池7のSOC9gのテーブル値から入力するデータでもって、図9のフローチャートに示すように、ブレーキ操作量からドライバーが要求する制動トルクTbドライバー要求車両制動トルクを算出し200、次いで、前記プレーキ操作量と充電池のSOC9gから回生制動モータトルク指令値を算出する210。すなわち、ブレーキペダル18の操作量は、図1のシステムフローに示すように、ブレーキペダル18のセンサ9cから回生制動力の演算を行う演算手段11を介して減速機効率演算手段12に入力され、ブレーキペダルが踏み込まれると、そのブレーキペダル18の操作量から制動量を検出するようになっている。そして、その制動量の変化から安全に減速中であることを検出すると、インバータ6による充電池7から走行用モータ1への電力の供給を絞り、前記モータ1を回生ブレーキとして動作するようにする。そして、ブレーキ操作量や充電池7のSOC充電率9gなどから回生制動モータトルク指令値を算出するのである。因みに、充電池7のSOC9gから充電率に応じた充電池の電圧オフセットが分かるので、その電圧に応じた回生制動モータトルク指令値を算出する。このとき、ブレーキ操作量や充電池7のSOC9gなどから演算される回生トルク指令値をインバータ6に入力する場面において、実際に車両に発生する回生制動力は駆動系の推定動力損失Lによって減少しており、ドライバーが意図する制動力を供給できているとは限らない。そのため、推定動力損失Lを演算する220。推定動力損失Lの演算は、図1のシステムフローの減速機効率演算手段12で、先述の力行時と同様に、軸回転数、負荷トルク回生制動トルク指令値がインバータに入力された場合の各部位のトルク、油温を用いて演算することにより、動力損失補償回生制動トルクTrを算出する230。この算出は、図3の処理140及び図4の処理115、116、135などで示すような繰り返し演算の処理を行うことで、精度の向上を図ることができる。そして、それから、実際に車両に作用している回生制動トルクTrを推定するのである。次に、動力損失分を例えば、機械式ブレーキなどの機械的制動力で補償する場合は、この回生制動力Trを用いて機械体制動トルクTmを算出する240。この機械体制動トルクTmは、ドライバーの要求する制動トルクと、実際に車両に作用している回生制動トルクTrとの差で示される動力損失分なので、Tm=Tb-Trの演算を行って、算出した機械体制動トルクTmを図1のシステムフローの符号16で示すように、機械体であるブレーキへ供給する250。このように、機械体制動トルクTmで動力損失分を補償することで、回生制動中も安定した車両への制動力を提供できる。上記のようにこの方法では、減速機効率を高精度で推定するため、多くの自動車に搭載されている瞬間燃料計や推定航続距離の表示精度を向上させる効果も期待できる。なお、実施形態では、走行用モータ1を正転方向に駆動し、車両を前進させる場合のことについて述べたが、これに限定されるものではない。前記モータ1を逆転方向に駆動し、車両を後退させる際にも適用できるものであることは明白である。また、実施形態では、ドライバーの変速操作については述べていないが、例えば、車両が変速機を有する場合、例えば、シフトレンジ判定手段9f図1参照で、ある使用ギヤから別のギヤへ変速したことを検出した際、減速機2の効率変動を高精度で推定し、変速の際の車両駆動力変動を低減するようにすれば、変速ショックを改善する効果も期待できる。また、実施形態では、動力損失の算出にギヤ損失、軸受損失、オイルシール損失の3つの損失を用いたが、これに限定されるものではない。ギヤ損失に加えて軸受損失、オイルシール損失のいずれか一方を用いて算出した場合でも、ギヤ損失のみを用いて算出したものに比べて精度を上げられることは明白である。また、動力損失としてギヤ損失、軸受損失、オイルシール損失以外に、モータの機械損失などを加味して考慮すれば、より精度の向上が図れる。