JP2011125081A - 回転機の制御装置の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】インバータの操作状態を複数通りに設定した場合のそれぞれについてモータジェネレータの電気的な状態量を予測し、予測に基づきインバータを操作するモデル予測制御手段を備えるものにあって、製造工数が増大しやすいこと。
【解決手段】制御対象として選択されたモータジェネレータのｄ軸インダクタンスＬｄとｑ軸インダクタンスＬｑと抵抗Ｒとに基づき、電気時定数を算出する（ステップＳ１８）。電気時定数に係数Ｋを乗算することで、モデル予測制御による操作状態の更新周期の逆数（更新周波数）の下限値を設定する（ステップＳ２０）。更新周波数を下限値以上に設定して評価することで更新周波数を適合する。
【選択図】 図８

Description

本発明は、互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子との間を選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する装置であって且つ、前記電力変換回路の操作状態を複数通りに設定した場合のそれぞれについて前記回転機の電気的な状態量を予測し、該予測に基づき前記電力変換回路を操作するモデル予測制御手段を備える回転機の制御装置について、これを製造する方法に関する。

回転機の制御装置としては、例えば下記特許文献１に見られるように、モデル予測制御を行うものもある。この装置は、回転機の固定子磁束を予測するものである。ただし、固定子磁束を予測する場合、予測に用いられるパラメータの誤差に起因して予測誤差が生じる。そこで、上記制御装置では、固定子磁束の予測値を補正する処理を行っている。

特許第３７２９７３４号公報

ただし、補正する処理を設計するには、その設計工数が多くなり、また、制御装置の制御精度が設計者のスキルに大きく左右されやすいという問題がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電力変換回路の操作状態を複数通りに設定した場合のそれぞれについて回転機の電気的な状態量を予測し、該予測に基づき前記電力変換回路を操作するモデル予測制御手段を備えるものにあって、製造工数を抑制しつつも制御精度の高い回転機の制御装置を製造する方法を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段、及びその作用効果について記載する。

請求項１記載の発明は、互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子との間を選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する装置であって且つ、前記電力変換回路の操作状態を複数通りに設定した場合のそれぞれについて前記回転機の電気的な状態量を予測し、該予測に基づき前記電力変換回路を操作するモデル予測制御手段を備える回転機の制御装置について、該制御装置を製造する方法において、前記モデル予測制御手段の予測において想定されるｑ軸インダクタンスＬｑ、ｄ軸インダクタンスＬｄ、および抵抗Ｒを用いて定まる「Ｒ／２πＬｄ」および「Ｒ／２πＬｑ」のうちの大きい方である電気時定数を算出する算出工程と、前記電力変換回路の操作状態の更新周期の逆数を、前記電気時定数の「１０００」倍以上にするとの条件下、前記更新周期を適合する適合工程とを有することを特徴とする。

上記電気時定数は、回転機を流れる電流の応答性を左右するパラメータである。このため、モデル予測において想定されるパラメータが誤差を含む場合、モデル予測制御手段による予測誤差は、電気時定数に依存すると考えられる。そこで上記発明では、回転機の電気時定数に着目し、これに基づき更新周期の逆数を適合するうえでの下限値を設定した。このため、電気時定数に基づき予測誤差が大きいと考えられる更新周期によってモデル予測制御手段による予測精度等を実際に評価する手間を省くことができ、ひいては適合工数を低減することができる。このため、上記発明では、製造工数を抑制しつつも制御精度の高い回転機の制御装置を製造することができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記モデル予測制御手段は、予測において想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、前記回転機を流れる電流に応じて可変設定するものであり、前記算出工程は、可変設定される最小のｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄに応じて前記電気時定数を算出することを特徴とする。

ｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑが小さいほど電気時定数は大きくなる。このため、可変設定される最小のｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄに応じて電気時定数を設定するなら、これに基づき設定される更新周波数の下限値は、ｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑの可変設定領域の全域において、モデル予測制御手段による予測誤差を小さくすることができる値であると考えられる。

なお、上記回転機は、電気時定数が「１４．５Ｈｚ」以下であるものであることが望ましい。

請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記モデル予測制御手段は、予測において想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、前記回転機の使用領域において取りうると想定される値の中央値とするものであり、前記適合工程は、前記更新周期の逆数を、前記電気時定数の「５０００」倍以上にするとの条件下、前記更新周期を適合する工程であることを特徴とする。

上記発明では、モデル予測制御手段が想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、回転機の使用領域において取りうると想定される値の中央値とすることで、想定されるｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑの誤差を極力低減することができる。

なお、上記回転機は、電気時定数が「２６．５Ｈｚ」以下であるものであることが望ましい。

請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の発明において、前記電圧印加手段は、直流電源の正極および負極であり、前記電力変換回路は、前記直流電源の正極および負極と前記多相回転機の端子とを選択的に接続するスイッチング素子を備えることを特徴とする。

一実施形態にかかるシステム構成図。 同実施形態にかかるインバータの操作状態を示す図。 同実施形態にかかるモデル予測制御の処理手順を示す流れ図。 モデルパラメータ誤差と制御誤差との関係のシミュレーション結果を示す図。 係数Ｋと制御誤差との関係のシミュレーション結果を示す図。 係数Ｋと制御誤差との関係のシミュレーション結果を示す図。 係数Ｋと制御誤差との関係のシミュレーション結果を示す図。 上記実施形態にかかる更新周波数の適合処理の手順を示す流れ図。 係数Ｋと制御誤差との関係の一例を示すタイムチャート。

以下、本発明にかかる回転機の制御装置をハイブリッド車の制御装置に適用した一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に、本実施形態にかかるモータジェネレータの制御システムの全体構成を示す。モータジェネレータ１０は、３相の永久磁石同期モータである。また、モータジェネレータ１０は、突極性を有する回転機（突極機）である。詳しくは、モータジェネレータ１０は、埋め込み磁石同期モータ（ＩＰＭＳＭ）である。

モータジェネレータ１０は、インバータＩＶを介して高電圧バッテリ１２に接続されている。インバータＩＶは、スイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎの直列接続体と、スイッチング素子Ｓｖｐ，Ｓｖｎの直列接続体と、スイッチング素子Ｓｗｐ，Ｓｗｎの直列接続体とを備えており、これら各直列接続体の接続点がモータジェネレータ１０のＵ，Ｖ，Ｗ相にそれぞれ接続されている。これらスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎとして、本実施形態では、絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ）が用いられている。そして、これらにはそれぞれ、ダイオードＤｕｐ，Ｄｕｎ，Ｄｖｐ，Ｄｖｎ，Ｄｗｐ，Ｄｗｎが逆並列に接続されている。

本実施形態では、モータジェネレータ１０やインバータＩＶの状態を検出する検出手段として、以下のものを備えている。まずモータジェネレータ１０の回転角度（電気角θ）を検出する回転角度センサ１４を備えている。また、モータジェネレータ１０の各相を流れる電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗを検出する電流センサ１６を備えている。更に、インバータＩＶの入力電圧（電源電圧ＶＤＣ）を検出する電圧センサ１８を備えている。

上記各種センサの検出値は、図示しないインターフェースを介して低電圧システムを構成する制御装置２０に取り込まれる。制御装置２０では、これら各種センサの検出値に基づき、インバータＩＶを操作する操作信号を生成して出力する。ここで、インバータＩＶのスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎを操作する信号が、操作信号ｇｕｐ，ｇｕｎ，ｇｖｐ，ｇｖｎ，ｇｗｐ，ｇｗｎである。

上記制御装置２０は、モータジェネレータ１０のトルクを要求トルクＴｒに制御すべく、インバータＩＶを操作する。詳しくは、要求トルクＴｒを実現するための指令電流となるようにインバータＩＶを操作する。すなわち、本実施形態では、モータジェネレータ１０のトルクが最終的な制御量となるものであるが、トルクを制御すべく、モータジェネレータ１０を流れる電流を直接の制御量としてこれを指令電流に制御する。特に、本実施形態では、モータジェネレータ１０を流れる電流を指令電流に制御すべく、インバータＩＶの操作状態を複数通りのそれぞれに設定した場合についてのモータジェネレータ１０を流れる電流を予測し、上記操作状態のうち予測電流が指令電流に近くなるものをインバータＩＶの実際の操作状態として採用するモデル予測制御を行う。

詳しくは、電流センサ１６によって検出された相電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗは、ｄｑ変換部２２において、回転座標系の実電流ｉｄ，ｉｑに変換される。また、角度センサ１４によって検出される電気角θは、速度算出部２３の入力となり、これにより、回転速度（電気角速度ω）が算出される。一方、指令電流設定部２４は、要求トルクＴｒを入力とし、ｄｑ座標系での指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒを出力する。これら指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒ、実電流ｉｄ，ｉｑ、及び電気角θは、モデル予測制御部３０の入力となる。モデル予測制御部３０では、これら入力パラメータに基づき、インバータＩＶの操作状態を規定する電圧ベクトルＶｉを決定し、操作部２６に入力する。操作部２６では、入力された電圧ベクトルＶｉに基づき、上記操作信号を生成してインバータＩＶに出力する。

ここで、インバータＩＶの操作状態を表現する電圧ベクトルは、図２に示す８つの電圧ベクトルとなる。例えば、低電位側のスイッチング素子Ｓｕｎ，Ｓｖｎ，Ｓｗｎがオン状態となる操作状態（図中、「下」と表記）を表現する電圧ベクトルが電圧ベクトルＶ０であり、高電位側のスイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｖｐ，Ｓｗｐがオン状態となる操作状態（図中、「上」と表記）を表現する電圧ベクトルが電圧ベクトルＶ７である。これら電圧ベクトルＶ０，Ｖ７は、モータジェネレータ１０の全相を短絡させるものであり、インバータＩＶからモータジェネレータ１０に印加される電圧がゼロとなるものであるため、ゼロベクトルと呼ばれている。これに対し、残りの６つの電圧ベクトルＶ１〜Ｖ６は、上側アーム及び下側アームの双方にオン状態となるスイッチング素子が存在する操作パターンによって規定されるものであり、非ゼロベクトルと呼ばれている。なお、図２（ｂ）に示すように、電圧ベクトルＶ１、Ｖ３，Ｖ５のそれぞれがＵ相、Ｖ相、Ｗ相の正側にそれぞれ対応している。

次に、モデル予測制御部３０の処理の詳細について説明する。先の図１に示す操作状態設定部３１では、インバータＩＶの操作状態を設定する。ここでは、先の図２に示した電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７をインバータＩＶの操作状態として設定する。ｄｑ変換部３２では、操作状態設定部３１によって設定された電圧ベクトルをｄｑ変換することで、ｄｑ座標系の電圧ベクトル（ｖｄ，ｖｑ）を算出する。こうした変換を行うべく、操作状態設定部３１における電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７を、例えば、先の図２において、「上」を「ＶＤＣ／２」として且つ「下」を「−ＶＤＣ／２」とすることで表現すればよい。この場合、例えば、電圧ベクトルＶ０は、（−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２）となり、電圧ベクトルＶ１は、（ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２、−ＶＤＣ／２）となる。

予測部３３では、電圧ベクトル（ｖｄ、ｖｑ）と、実電流ｉｄ，ｉｑと、電気角速度ωとに基づき、インバータＩＶの操作状態を操作状態設定部３１によって設定される状態とした場合の電流ｉｄ，ｉｑを予測する。ここでは、下記（ｃ１）、（ｃ２）にて表現される電圧方程式を、電流の微分項について解いた下記の状態方程式（式（ｃ３）、（ｃ４））を離散化し、１ステップ先の電流を予測する。
ｖｄ＝（Ｒ＋ｐＬｄ）ｉｄ −ωＬｑｉｑ …（ｃ１）
ｖｑ＝ωＬｄｉｄ （Ｒ＋ｐＬｑ）ｉｑ ＋ωφ …（ｃ２）
ｐｉｄ
＝−（Ｒ／Ｌｄ）ｉｄ ＋ω（Ｌｑ／Ｌｄ）ｉｑ ＋ｖｄ／Ｌｄ …（ｃ３）
ｐｉｑ
＝−ω（Ｌｄ／Ｌｑ）ｉｄ−（Ｒｄ／Ｌｑ）ｉｑ＋ｖｑ／Ｌｑ−ωφ／Ｌｑ…（ｃ４）
ちなみに、上記の式（ｃ１）、（ｃ２）において、抵抗Ｒ、微分演算子ｐ、ｄ軸インダクタンスＬｄ，ｑ軸インダクタンスＬｑ及び電機子鎖交磁束定数φを用いた。

上記電流の予測は、操作状態設定部３１によって設定される複数通りの操作状態のそれぞれについて行われる。

一方、操作状態決定部３４では、予測部３３によって予測された電流ｉｄｅ，ｉｑｅと、指令電流ｉｄｒ，ｉｑｒとを入力として、インバータＩＶの操作状態を決定する。ここでは、操作状態設定部３１によって設定された操作状態のそれぞれを評価関数Ｊによって評価し、評価のもっとも高かった操作状態を選択する。この評価関数Ｊとして、本実施形態では、評価が低いほど値が大きくなるものを採用する。具体的には、評価関数Ｊを、指令電流ベクトルＩｄｑｒ＝（ｉｄｒ，ｉｑｒ）と、予測電流ベクトルＩｄｑｅ＝（ｉｄｅ，ｉｑｅ）との差の内積値に基づき算出する。これは、指令電流ベクトルＩｄｑｒと予測電流ベクトルＩｄｑｅとの各成分の偏差が正、負の双方の値となりうることに鑑み、値が大きいほど評価が低いことを表現するための一手法である。これにより、指令電流ベクトルＩｄｑｒと予測電流ベクトルＩｄｑｅとの各成分の差が大きいほど、評価が低くなる評価関数Ｊを構築することができる。

図３に、本実施形態にかかるモデル予測制御の処理手順を示す。この処理は、所定周期（更新周期Ｔｃ）で繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、電気角θ（ｎ）と、実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）とを検出するとともに、前回の更新周期で決定された電圧ベクトルＶ（ｎ）を出力する。続くステップＳ１２においては、１更新周期先における電流（ｉｄｅ（ｎ＋１），ｉｑｅ（ｎ＋１））を予測する。これは、上記ステップＳ１０によって出力された電圧ベクトルＶ（ｎ）によって、１更新周期先の電流がどうなるかを予測する処理である。ここでは、上記の式（ｃ３）、（ｃ４）にて表現されたモデルを前進差分法にて更新周期Ｔｃで離散化したものを用いて、電流ｉｄｅ（ｎ＋１）、ｉｑｅ（ｎ＋１）を算出する。この際、電流の初期値として、上記ステップＳ１０において検出された実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）を用いるとともに、ｄｑ軸上の電圧ベクトルとして、電圧ベクトルＶ（ｎ）を、上記ステップＳ１０において検出されたθ（ｎ）によってｄｑ変換したものを用いる。

続くステップＳ１４〜Ｓ２２では、次回の更新周期における電圧ベクトルを複数通りに設定した場合のそれぞれについて、２更新周期先の電流を予測する処理を行う。すなわち、まずステップＳ１４において、電圧ベクトルを定める数ｊを「０」に設定する。続くステップＳ１６においては、電圧ベクトルＶｊを、次回の更新周期における電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）として設定する。続くステップＳ１８においては、上記ステップＳ１２と同様にして予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２）、ｉｑｅ（ｎ＋２）を算出する。ただし、ここでは、電流の初期値として、上記ステップＳ１２において算出された予測電流ｉｄｅ（ｎ＋１），ｉｑｅ（ｎ＋１）を用いるとともに、ｄｑ軸上の電圧ベクトルとして、電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）を、上記ステップＳ１０において検出された電気角θ（ｎ）にωＴｃを加算した角度によってｄｑ変換したものを用いる。

続くステップＳ２０においては、数ｊが「７」であるか否かを判断する。この処理は、インバータＩＶの操作状態を決定する電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７の全てについて、電流の予測処理が完了したか否かを判断するためのものである。そして、ステップＳ２０において否定判断される場合には、ステップＳ２２において、数ｊをインクリメントし、ステップＳ１６に戻る。これに対し、ステップＳ２０において肯定判断される場合には、ステップＳ２４に移行する。

ステップＳ２４においては、次回の更新周期における電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）を決定する処理を行う。ここでは、上記評価関数Ｊを最小化する電圧ベクトルを最終的な電圧ベクトルＶ（ｎ＋１）とする。すなわち、ステップＳ２０において肯定判断される時点で、電圧ベクトルＶ０〜Ｖ７のそれぞれについての予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２），ｉｑｅ（ｎ＋２）が算出されている。このため、これら８通りの予測電流ｉｄｅ（ｎ＋２），ｉｑｅ（ｎ＋２）を用いて、評価関数Ｊの値を８つ算出することができる。続くステップＳ２６においては、電圧ベクトルＶ（ｎ），Ｖ（ｎ＋１）を、それぞれ電圧ベクトルＶ（ｎ−１），Ｖ（ｎ）とし、電気角θ（ｎ）を電気角θ（ｎ−１）とし、実電流ｉｄ（ｎ），ｉｑ（ｎ）を、それぞれ実電流ｉｄ（ｎ−１）、ｉｑ（ｎ−１）とする。

なお、ステップＳ２６の処理が完了する場合には、この一連の処理を一旦終了する。

上記態様にてモータジェネレータ１０の制御量を制御することができる。ただし、制御量の制御精度は、ｄ軸インダクタンスＬｄ、ｑ軸インダクタンスＬｑ、抵抗Ｒおよび電機子鎖交磁束定数φについてのモデル予測において想定する値に対する制御対象としてのモータジェネレータ１０の実際の値の誤差に依存する。すなわち、これらのパラメータの値としてモータジェネレータ１０の運転領域において想定される最大値および最小値間の中央値を想定してモデル予測制御を行なう場合、中央値から離間するにつれて制御誤差が大きくなると考えられる。また、これらパラメータをモータジェネレータ１０を流れる電流等、モータジェネレータ１０の運転領域に応じて可変設定する場合、可変設定に際して想定したモータジェネレータ１０の特性と実際のモータジェネレータ１０の特性との個体差に依存して制御誤差が生じる。

図４に、上記各パラメータをモータジェネレータ１０の運転領域において想定される最大値および最小値間の中央値としてモデル予測制御を行なう場合について、各パラメータの誤差（横軸）と、制御誤差（縦軸）との関係を示す。ここでは、上記中央値が、Ｌｄ＝０．００２３［Ｈ］、Ｌｑ＝０．００５２［Ｈ］、Ｒ＝０．２１［Ω］、φ＝０．０５９［Ｗｂ］となるものを用いた。この例では、ｑ軸インダクタンスＬｑの誤差が制御誤差に最も大きな影響を及ぼして且つ、ｑ軸インダクタンスＬｑの誤差が大きいほどｄ軸電流の誤差が大きくなった。

この誤差を低減するうえでは、モデル予測制御における更新周期Ｔｃを短くすることが有効である。ただし、モータジェネレータ１０の制御装置の開発の都度、制御量の誤差を許容範囲とするうえで適切な更新周期Ｔｃを適合することは、適合工数の増大を招く。そこで本実施形態では、モータジェネレータ１０が与えられた場合に、その挙動をある程度予測可能なパラメータとして、電気時定数に着目した。ここで、電気時定数は、「Ｒ／２πＬｄ」および「Ｒ／２πＬｑ」のうちの大きい方であると定義する。電気時定数は、モータジェネレータ１０を流れる電流の応答性を左右するパラメータであるため、パラメータ誤差がモデル予測制御の誤差に与える影響は、電気時定数に依存すると考えられる。そこで本実施形態では、電気時定数に係数Ｋを乗算することで、更新周期Ｔｃの逆数（更新周波数ｆｃ）の下限値を設定する。

図５に、３種のモータジェネレータ１０について、制御誤差に最大の影響を及ぼすパラメータに最大の誤差（５０％）があるとした場合についてのモデル予測制御の誤差と、係数Ｋとの関係を示す。ここで、図５（ａ）は、上記中央値が、Ｌｄ＝０．０００３［Ｈ］、Ｌｑ＝０．０００３［Ｈ］、Ｒ＝０．０５［Ω］となる小型モータに関するものである。また、図５（ｂ）は、上記中央値が、Ｌｄ＝０．００２３［Ｈ］、Ｌｑ＝０．００５２［Ｈ］、Ｒ＝０．２１［Ω］となる中型モータに関するものである。さらに、図５（ｃ）は、上記中央値が、Ｌｄ＝０．００１［Ｈ］、Ｌｑ＝０．００３［Ｈ］、Ｒ＝０．０２７［Ω］となる大型モータに関するものである。なお、小型モータ、中型モータ、および大型モータのそれぞれの電気時定数Ｆｍｏｔｏｒは、「２６．５Ｈｚ」、「１４．５Ｈｚ」、「４．３Ｈｚ」である。

図に示されるように、いずれのモータの場合であっても、係数Ｋを大きくしていくことで制御誤差は低減している。換言すれば、更新周期Ｔｃを短くすることで制御誤差は低減している。ここで、様々なモータジェネレータ１０の制御装置を開発するに際して基準となる係数Ｋを定義することを考える。すなわち、一度係数Ｋを定めた後には、制御対象として新たなモータジェネレータ１０が採用される都度、その電気時定数に係数Ｋを乗算した値を更新周波数ｆｃの下限値とすることができるなら、それよりも小さい更新周波数ｆｃについて実際に試してみる必要がないことから、制御装置の製造工数が低減すると考えられる。

図５から、同一の誤差において要求される係数Ｋは、小型モータで最小となることがわかる。そこで小型モータについて、制御の誤差を「１０％」以下に抑えることを考える。この場合、係数Ｋは、「５０００」以上とすることが必要と考えられる。そして、中型モータ、大型モータにおいても、係数Ｋが「５０００」以上であることは、制御誤差を「１０％」以下に抑えるための必要条件となる。実際、中型モータでは、制御誤差を「１０％」以下に抑えるためには、係数Ｋが「１００００」以上であることが要求され、また大型モータでは、係数Ｋが「４００００」以上であることが要求される。

ちなみに、図５に示した例は、制御誤差に最も大きな影響を及ぼすパラメータが最大の誤差を有する場合についてのシミュレーション結果であるが、それ以外のパラメータに更に誤差が加わった場合であっても以上の考察にはほとんど影響がないことが、図６からわかる。図６は、ｑ軸インダクタンスＬｑが制御誤差に最も大きな影響を及ぼすモータである上記中型モータについて、更にもう１つのパラメータに最大の誤差を持たせた場合について、係数Ｋと制御誤差との関係を示す。図示されるように、更にもう１つのパラメータに最大の誤差が生じても、制御誤差にはほとんど影響しない。

以上により、制御対象として新たな仕様のモータジェネレータが選択される都度、モデル予測制御の更新周期Ｔｃの逆数である更新周波数ｆｃは、電気時定数×「５０００」をその下限値として適合すれば適合工数を低減できることがわかる。なお、図５および図６は、モータジェネレータ１０の使用領域における最大出力点におけるものであるため、図５、図６に基づく考察は、モータジェネレータ１０の運転領域の全領域において成立すると考えられる。これは、電気角速度ωや電流が小さいほどパラメータ誤差によって生じる制御誤差が小さくなると考えられることに基づいている。

次に、モデル予測制御において、ｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑとして想定される値を運転状態に応じて可変設定する場合を考える。図７に、上記中型モータにおいて、図中右上に示すようにインダクタンスを運転領域（電流）に応じて可変設定する場合について、係数Ｋと制御誤差との関係を示す。ここで、Ａ条件、Ｂ条件、およびＣ条件は、図の右上に示すＡ，Ｂ，Ｃにおける電気時定数をそれぞれ用いることを示す。図示されるように、可変設定される値のうち電気時定数が最大となる値（ｄ軸インダクタンスＬｄの想定最小値）を用いて係数Ｋを定めるなら、想定されるインダクタンスが変化しても、制御誤差を許容範囲内に抑えることができると考えられる。これは、直感的には、これに係数Ｋを乗算した場合に更新周波数ｆｃが最大となることが理由となっていると考えられる。

ここで制御誤差を「１０％」以下に抑えるための必要条件は、係数Ｋが「１０００」以上であることであるとすることができる。なお、少なくとも大型モータにおいては係数Ｋを更に大きくする必要があると考えられるため、この条件を満たす。また、図７は、モータジェネレータ１０の使用領域における最大出力点におけるものであるため、図７に基づく考察は、モータジェネレータ１０の運転領域の全領域において成立すると考えられる。これは、電気角速度ωや電流が小さいほどパラメータ誤差によって生じる制御誤差が小さくなると考えられることに基づいている。

図８に、本実施形態にかかる制御装置の製造工程を示す。

図示されるように、ここではまずステップＳ１０において、モデル予測制御手段として、ｄ軸インダクタンスＬｄやｑ軸インダクタンスＬｑを運転領域に応じて可変設定する手段（Ｌｄ，Ｌｑマップ）を有するか否かを判断する。これは、制御装置の要求仕様等に応じて定まるものである。そしてステップＳ１０において、可変設定する手段を有すると判断される場合、ステップＳ１２において、係数Ｋを「１０００」とする。続くステップＳ１４では、ｄ軸インダクタンスＬｄとｑ軸インダクタンスＬｑとのそれぞれについての上記可変設定する手段による最小値のうちの小さい方を選択する。一方、上記ステップＳ１０において可変設定する手段を有しないと判断される場合、ステップＳ１６において係数Ｋを「５０００」に設定する。

ステップＳ１４，Ｓ１６の処理が完了する場合、ステップＳ１８において電気時定数を算出する。続くステップＳ２０では、更新周波数ｆｃの下限値を、上記ステップＳ１８において算出された電気時定数に上記ステップＳ１２、Ｓ１６によって定義された係数Ｋを乗算することで算出する。そして、ステップＳ２２では、更新周波数ｆｃを下限値以上に設定して、モータジェネレータを稼動させるなどすることで、更新周期Ｔｃを適合する。

こうした一連の工程を経ることで、制御装置の製造工数を低減することができる。

すなわち、上記可変設定をする手段を有しない制御装置を製造する場合、例えば図９に示すように、係数Ｋが「１３８０」に相当する更新周期Ｔｃを実際に試すことなく、制御誤差が許容できるものとなる更新周期Ｔｃである係数Ｋが「６９００」となる更新周期を迅速に見出すことができる。

以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。

（１）制御対象されるモータジェネレータが選択される都度、モデル予測制御において想定されるｑ軸インダクタンスＬｑ、ｄ軸インダクタンスＬｄ、および抵抗Ｒを用いて定まる「Ｒ／２πＬｄ」および「Ｒ／２πＬｑ」のうちの大きい方である電気時定数を算出し、これに「１０００」以上の係数Ｋを乗算したものを、更新周波数ｆｃの下限値とするとの条件下、更新周期Ｔｃを適合した。これにより、製造工数を抑制しつつも制御精度の高い制御装置を製造することができる。

（２）モデル予測において想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、モータジェネレータ１０の使用領域において取りうると想定される値の中央値とするものについて、上記係数Ｋを「５０００」とした。これにより、電気時定数が「２６．５Ｈｚ」以下であって且つその使用領域におけるパラメータ誤差の最大値が中央値の「５０％」以下となるものについて、製造工数を抑制しつつも制御精度の高い制御装置を製造することができる。

（その他の実施形態）
なお、上記実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
＜更新周波数の下限値について＞
更新周波数の下限値としては、制御装置２０が、モデル予測において想定するｄ軸インダクタンスＬｄおよびｑ軸インダクタンスＬｑを可変設定する場合には、係数Ｋを「１０００」とし、可変設定しない場合には、係数Ｋを「５０００」として定められるものに限らない。例えば可変設定しない場合であっても、係数Ｋを「１０００」として下限値を設定してもよい。特に、モデル予測において用いるモデルにおいて鉄損を考慮する等、モデル予測手法を改良する場合には、更新周波数が低くても予測精度が向上すると考えられるため、係数Ｋを「５０００」よりも小さくして下限値を設定することに技術的な意義が生じうる。
＜モデル予測手法について＞
・上記各実施形態では、インバータＩＶの操作状態についての次の更新タイミング（１更新周期先のタイミング）におけるインバータＩＶの操作による制御量を予測したがこれに限らない。例えば数更新周期先の更新タイミングにおけるインバータＩＶの操作による制御量まで順次予測することで、１更新周期先の更新タイミングにおける操作状態を決定してもよい。特に、モデル予測制御に用いる初期値を予測する処理（図３のステップＳ１２）を行わない場合には、制御精度が低下しやすいため、数更新周期先まで予測することは有効である。なお、数更新周期先まで予測するなら、初期値の予測を行わなくても行った場合と同程度の制御精度へと近づけることができることが発明者らによって見出されている。このため、数更新周期先までの予測を行う場合には上記初期値の予測処理を行わない場合であっても、上記係数Ｋによって定まる下限値によって更新周波数を設定する処理の適用が上記実施形態と同程度に有効となる。

・上記各実施形態では、電流の検出タイミングをインバータＩＶの操作状態の更新タイミングに同期させたがこれに限らない。例えば、時系列的に隣接する各一対の更新タイミング間の中央のタイミングにおいて電流を検出するようにしてもよい。この場合であっても、次回の更新タイミングにおける操作状態の設定に伴う電流の予測の初期値として、次回の更新タイミングにおける電流を上記検出された電流に基づき予測することは有効である。

・上記各実施形態では、インバータＩＶの操作状態の更新タイミングから１更新周期先の制御量を予測したがこれに限らない。例えば、操作状態の更新タイミングから１更新周期経過するまでの期間内の中間の時点における制御量を予測してもよい。

・連続系でのモデルを離散化する手法としては、前進差分法等の差分法を用いるものに限らない。例えば、Ｎ（≧２）段階の線形多段階法や、ルンゲ・クッタ型公式等を用いるものであってもよい。

・電流を予測するために用いるモデルとしては、鉄損を無視したモデルに限らず、これを考慮したモデルであってもよい。

・電流等を予測するために用いるモデルとしては、基本波を前提としたモデルに限らない。例えば、インダクタンスや誘起電圧について高次成分を含むモデルを用いてもよい。また、電流等の予測手段としては、モデル式を用いるものに限らず、マップを用いるものであってもよい。この際、マップの入力パラメータとしては、電圧（ｖｄ、ｖｑ）および電気角速度ωであってもよく、また温度等を更に含めてもよい。こうした場合であっても、想定されるインダクタンスＬｄ、Ｌｑ等を可変設定するかしないかに応じて、係数Ｋを「１０００」とするか「５０００」とするかして更新周波数の下限値を設定することは有効である。なお、ここでマップとは、入力パラメータについての離散的な値に対応した出力パラメータの値が記憶された記憶手段のこととする。
＜制御量について＞
・指令値と予測値とに基づきインバータＩＶの操作を決定するために用いる制御量としては、電流に限らない。例えば、トルクのみまたは磁束のみであってもよい。また例えば、トルクおよび磁束、またはトルクおよび電流であってもよい。ここで、制御量を電流以外とする場合等において、センサによる直接の検出対象を電流以外としてもよい。

・上記各実施形態では、回転機の究極の制御量（予測対象であるか否かにかかわらず、最終的に所望の量とされることが要求される制御量）を、トルクとしたが、これに限らず、例えば回転速度等としてもよい。
＜その他＞
・回転機としては、埋め込み磁石同期機に限らず、表面磁石同期機や、界磁巻線型同期機等、任意の同期機であってよい。更に、同期機にも限らず、誘導モータ等、誘導回転機であってもよい。

・回転機としては、ハイブリッド車に搭載されるものに限らず、電気自動車に搭載されるものであってもよい。また、回転機としては車両の主機として用いられるものに限らない。

・直流電源としては、高電圧バッテリ１２に限らず、例えば高電圧バッテリ１２の電圧を昇圧するコンバータの出力端子であってもよい。

・互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と多相回転機の各端子との間を選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路としては、インバータＩＶに限らない。例えば、多相回転機の各端子に３つ以上の互いに相違する値の電圧を印加する電圧印加手段と多相回転機の各端子とを選択的に開閉するスイッチング素子を備えるものであってもよい。なお、多相回転機の各端子に３つ以上の互いに相違する値の電圧を印加するための電力変換回路としては、例えば特開２００６−１７４６９７号公報に例示されているものがある。

１０…モータジェネレータ、１２…高電圧バッテリ（直流電源の一実施形態）、１４…制御装置（多相回転機の制御装置の一実施形態）。

Claims (4)

1. 互いに相違する値を有する電圧を印加する複数の電圧印加手段と回転機の端子との間を選択的に開閉するスイッチング素子を備える電力変換回路を操作することで前記回転機の制御量を制御する装置であって且つ、前記電力変換回路の操作状態を複数通りに設定した場合のそれぞれについて前記回転機の電気的な状態量を予測し、該予測に基づき前記電力変換回路を操作するモデル予測制御手段を備える回転機の制御装置について、該制御装置を製造する方法において、
   前記モデル予測制御手段の予測において想定されるｑ軸インダクタンスＬｑ、ｄ軸インダクタンスＬｄ、および抵抗Ｒを用いて定まる「Ｒ／２πＬｄ」および「Ｒ／２πＬｑ」のうちの大きい方である電気時定数を算出する算出工程と、
   前記電力変換回路の操作状態の更新周期の逆数を、前記電気時定数の「１０００」倍以上にするとの条件下、前記更新周期を適合する適合工程とを有することを特徴とする回転機の制御装置の製造方法。
2. 前記モデル予測制御手段は、予測において想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、前記回転機を流れる電流に応じて可変設定するものであり、
   前記算出工程は、可変設定される最小のｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄに応じて前記電気時定数を算出することを特徴とする請求項１記載の回転機の制御装置の製造方法。
3. 前記モデル予測制御手段は、予測において想定するｑ軸インダクタンスＬｑおよびｄ軸インダクタンスＬｄを、前記回転機の使用領域において取りうると想定される値の中央値とするものであり、
   前記適合工程は、前記更新周期の逆数を、前記電気時定数の「５０００」倍以上にするとの条件下、前記更新周期を適合する工程であることを特徴とする請求項１記載の回転機の制御装置の製造方法。
4. 前記電圧印加手段は、直流電源の正極および負極であり、
   前記電力変換回路は、前記直流電源の正極および負極と前記回転機の端子とを選択的に接続するスイッチング素子を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の回転機の制御装置の製造方法。

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