JP2016129462A - 車両制御装置 - Google Patents
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Abstract
【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
【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
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Claims (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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015003458A JP2016129462A (ja) | 2015-01-09 | 2015-01-09 | 車両制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2015003458A JP2016129462A (ja) | 2015-01-09 | 2015-01-09 | 車両制御装置 |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2016129462A true JP2016129462A (ja) | 2016-07-14 |
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ID=56384577
Family Applications (1)
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Country Status (1)
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JP (1) | JP2016129462A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11855496B2 (en) | 2020-09-10 | 2023-12-26 | Mitsubishi Electric Corporation | Life span prediction of a motor or motor device in a motor drive system |
-
2015
- 2015-01-09 JP JP2015003458A patent/JP2016129462A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US11855496B2 (en) | 2020-09-10 | 2023-12-26 | Mitsubishi Electric Corporation | Life span prediction of a motor or motor device in a motor drive system |
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