JP2019047702A - モータ駆動システムおよびモータ駆動方法 - Google Patents

Abstract

【課題】モータ角度検出器が故障の場合でも、モータ軸の角度を適切に推測してモータを駆動する。
【解決手段】モータ角度を検出するモータ角度検出器４０と、モータ３を駆動するモータ電流値を検出する電流検出器２０と、車両傾斜角を検出する車両傾斜角検出器９０と、モータ３の駆動を制御する制御信号を出力するモータ制御回路１０と、記憶装置７１とを有し、記憶装置７１は、第１の時刻における、モータ電流値、前記制御信号を出力するためのモータ制御回路１０における設定値、および車両傾斜角と、モータ角度と、を関連付けたデータを記憶し、モータ制御回路１０は、第２の時刻におけるモータ電流値および車両傾斜角の情報と、前記第１の時刻における前記データとに基づいて、モータ３の駆動を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、モータの駆動制御技術に関し、特に、電気自動車における車輪駆動用のモータを制御するモータ駆動システムに適用して有効な技術に関するものである。

ＨＥＶ／ＥＶ（Hybrid Electric Vehicle/Electric Vehicle）等の電動自動車では、効率の良いモータ駆動を行うため、モータ部にモータ軸の角度を検出する角度検出器を備え、角度検出器から得られる角度情報に基づいて、モータ軸の磁極位置に応じて適切な駆動制御を行っている。

したがって、例えば、角度検出器の破損やケーブルの断線等があった場合、モータ軸の角度検出が正しく行えなくなるため、モータを正常に駆動することができなくなる。もしくは、所望のトルクを発生することができなくなる。電気自動車において、モータ駆動を正常に行うことができないために道路上で停止等してしまうと、交通の障害となってしまう。したがって、モータ軸の角度検出器やその配線系に故障が生じた場合でも、例えば、道路脇の安全な場所や修理工場等まで自力で走行することが可能であれば、故障に対して安全、迅速、かつ容易に対応することができる。

これに関連する技術として、例えば、特許第５７０２２３７号公報（特許文献１）には、車輪回転数検出器の検出信号からモータ軸の角度を推測する車輪速度対応モータ角度推測手段を有し、モータ角度検出器に故障が生じた場合に、モータ角度検出器による角度検出値に代えて、車輪速度対応モータ角度推測手段の出力するモータ軸角度を用いる旨が記載されている。これにより、モータ角度検出器に故障が生じても、モータ軸の磁極位置に応じた制御を行うことができるとされる。

特許第５７０２２３７号公報

特許文献１に記載された従来技術における車輪速度対応モータ角度推測手段は、単に正常時のモータ角度検出値と車輪速度との対応関係を記憶装置に記録しておき、モータ角度検出器が故障と判断された場合に、上記対応関係に基づいて現在の車輪速度に応じたモータ軸の角度を推測しているにすぎない。

したがって、例えば、起伏の少ない平地やカーブの少ない直線道路等、走行環境による影響が少ない安定した状況では相応の精度でモータ軸の角度を推測することができる。一方で、例えば、山道や坂道などにおける道路の傾斜・勾配の状況や、道路面の水、凍結、積雪、砂利等、車輪が空転するような路面状況等では、検出された車輪速度と実際の車速やトルクの状況とが整合しない場合が生じ得る。この場合、モータ軸の角度を適切に推測することができない。したがって、例えば、運転者が意図しない加減速が生じたり、上り坂で十分なトルクが得られずに最悪のケースでは車両が坂を下ってしまったり等の危険な状態が生じ得る。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。

一実施の形態によるモータ駆動システムは、モータ角度信号を受け取り、モータの回転子の角度であるモータ角度を検出するモータ角度検出回路と、モータ電流信号を受け取り、前記モータを駆動する電流の値であるモータ電流値を検出する電流検出回路と、傾斜角信号を受け取り、前記モータの駆動により移動する移動体の傾斜角度である移動体傾斜角を検出する移動体傾斜角検出回路と、前記モータの駆動を制御する制御信号を出力するモータ制御回路と、記憶装置と、を有する。そして、前記記憶装置は、第１の時刻における、前記モータ電流値、前記制御信号を出力するための前記モータ制御回路における設定値、および前記移動体傾斜角と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを記憶し、前記モータ制御回路は、第２の時刻における前記モータ電流値および前記移動体傾斜角の情報と、前記第１の時刻における前記データとに基づいて、前記モータの駆動を制御する。

上記の実施の形態によれば、モータ角度検出器が故障の場合に、車輪速度に基づいてモータ軸の角度を推測する際、検出された車輪速度と実際の車速やトルクの状況とが整合しない場合においても、モータ軸の角度を適切に推測してモータを駆動することが可能となる。

本発明の実施の形態１であるモータ駆動システムの構成例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１におけるモータの駆動制御によりインバータ回路から出力されるＵＶＷ信号のパルス波形の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における正常時のモータ駆動制御処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１における学習処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１における故障時処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１における速度制御処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるアクセル制御の割り込み処理の例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１における学習データ更新処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるテーブルデータの例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２であるモータ駆動システムの構成例について概要を示した図である。 車両および車両に搭載されたセンサ等の例について概要を示した図である。 インバータ回路およびモータの回路図の例について概要を示した図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。一方で、ある図において符号を付して説明した部位について、他の図の説明の際に再度の図示はしないが同一の符号を付して言及する場合がある。

図１１は、車両および車両に搭載されたセンサ等の例について概要を示した図である。図示するように、ＨＥＶ／ＥＶ等の車両には、例えば、車両の駆動用のモータ３と、モータ軸の角度を検出する角度センサ４を備え、角度センサ４から得られる角度情報に基づいて、モータ制御用のマイコン１００により、モータ軸の磁極位置に応じてモータ３の駆動制御を行っている。車両にはさらに、運転者によるアクセルの開度やブレーキの踏み具合の情報を検出するポジションセンサ８や、車輪の回転数を検出する車輪回転数検出器５、車両の傾斜角の情報を検出する２軸加速度センサ９（もしくはジャイロセンサ）等の各種センサが搭載されており、検出した情報をマイコン１００に送信してモータ３の駆動制御に用いている。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１であるモータ駆動システムの構成例について概要を示した図である。本実施の形態のモータ駆動システム１は、例えば、モータ制御回路１０、モータ角度検出器４０、電流検出器２０、車速検出器５０、学習回路７０、加減速要求検出器８０、および車両傾斜角検出器９０等の回路やデバイスを有する。

駆動対象のモータ３は、例えば、ＨＥＶ／ＥＶの駆動用モータである３相の同期モータからなる。また、インバータ回路２は、例えば、複数の半導体スイッチング素子からなり、モータ制御回路１０からの指令に基づいてモータ３の３相（Ｕ、Ｖ、Ｗ相）の駆動電流をそれぞれパルス波形で出力することで、図示しないバッテリーの直流電力をモータ３の駆動に用いる３相の交流電力に変換する。インバータ回路２およびモータ３の回路図の例について概要を図１２に示す。なお、本実施の形態では、モータ３の駆動により移動・走行させる対象をＨＥＶ／ＥＶ等の車両としているが、これらに限られず、各種の移動体に適用することができる。

図１に戻り、モータ３には、モータ軸の角度の情報を検出して出力する角度センサ４が設置されている。この角度センサ４には、例えば、ホール素子を用いたセンサや、レゾルバセンサ等が利用可能である。そして、モータ角度検出器４０は、角度センサ４からのモータ角度信号の情報に基づいて、モータ３のモータ軸（モータ回転子）の磁極位置（以下では「モータ角度」と記載する場合がある）を算出する機能を有する。算出したモータ角度の情報は、セレクタ１２を介してモータ制御回路１０に出力されるとともに、学習回路７０内の学習制御回路７２を介して、ＲＡＭ（Random Access Memory）等からなる記憶装置７１に記録・蓄積される。なお、セレクタ１２には、モータ角度検出器４０からのモータ角度の情報に加えて、後述する学習回路７０からの情報も入力されるが、通常時はモータ角度検出器４０からのモータ角度の情報が出力となるよう選択されている。

電流検出器２０は、インバータ回路２からの各層の駆動電流の出力のパルス波形（ＵＶＷ信号）を入力として各層の電流値を取得する。取得した電流値は、モータ３のトルクに係る情報として、モータ制御回路１０に出力されるとともに、学習回路７０内の記憶装置７１にも記録・蓄積される。また、車速検出器５０は、ＨＥＶ／ＥＶ等の車両に設置された、車輪の回転数を検出するセンサである車輪回転数検出器５からの値を入力として、単位時間あたりの車輪回転数を求め、これに基づいて当該車両の速度を算出する。算出した車速の情報は、モータ制御回路１０に出力されるとともに、学習回路７０内の記憶装置７１に記録・蓄積される。

モータ制御回路１０は、例えば、モータ制御信号発生器１１、セレクタ１２、およびＰＷＭ生成回路１３を有する。モータ制御信号発生器１１は、モータ角度検出器４０から出力されたモータ角度の情報を取得し、これに基づいて、モータ３が適切に駆動されるよう、ＰＷＭ生成回路１３に対する制御信号を生成し、セレクタ１２を介して出力する。ＰＷＭ生成回路１３では、入力された制御信号に基づいて、インバータ回路２の各相のスイッチング素子のオンオフを制御する信号（ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）信号）を生成して出力する。これにより、モータ制御回路１０は、モータ３のモータ角度に応じた適切な駆動制御を行うことができる。

一方、モータ角度検出器４０は、角度センサ４やモータ角度検出器４０自体が故障したことを検出する故障検出器４１を備えている。この故障検出器４１は、例えば、一定の時間間隔で、もしくは常時、自己診断を行うことで、断線異常（角度センサ４〜モータ角度検出器４０間における信号ラインの断線）や、天絡異常（センサ信号の電源ショート）、地絡異常（センサ信号のＧＮＤショート）、角度変換異常（モータ角度検出器４０における角度変換の演算異常）等の異常検知を行う。そして、いずれかの異常が検知された場合、すなわち、モータ角度を正しく取得することができない状態となった場合（以下では、単に「故障時」と記載する場合がある）に、故障検出信号をモータ制御回路１０に出力する。

故障検出信号が入力されたモータ制御回路１０では、ＰＷＭ生成回路１３に入力される制御信号を、モータ制御信号発生器１１から取得するのに代えて、セレクタ１２により、学習回路７０内の故障時モータ制御信号発生器６０から取得するように切り替える。

学習回路７０内の故障時モータ制御信号発生器６０では、車速検出器５０によって検出された当該車両の現在の車速の情報等に基づいてモータ３のモータ角度を推測し、これに基づいて、ＰＷＭ生成回路１３に対する制御信号を生成し、セレクタ１２を介して出力する。

従来技術では、このモータ角度の推測の手法として、例えば、記憶装置７１に記録されている正常時のモータ角度の値（モータ角度検出器４０によって実際に検出された値）と、車速（車速検出器５０によって実際に検出された値）、およびトルク（電流検出器２０によって実際に検出された値）との対応関係の情報（学習データ）に基づいて、現在の車速に対応するモータ角度の値を推測値として取得する手法をとっている。

これに対し、本実施の形態では、記憶装置７１に記録する車速やトルクとモータ角度との対応関係の学習データに加えて、さらに、車両の傾斜角度である車両傾斜角の情報を記録する。車両傾斜角の情報は、例えば、車両傾斜角検出器９０が、車両に設置された２軸加速度センサ９（もしくはジャイロセンサ）から出力された傾斜角信号の情報に基づいて算出する。この情報から、走行環境（上り坂、下り坂、平坦路等）を把握することができる。そして、本実施の形態では、これらの情報を、正常時だけではなく故障時におけるモータ３の駆動制御下での車両の走行中にも取得して記憶装置７１に記録する。これにより、故障時において学習データに基づくモータ３の駆動制御が行われている状況での走行環境に係る情報を、学習データに反映させることを可能とする。

学習回路７０は、例えば、故障時モータ制御信号発生器６０、記憶装置７１に加えて、学習制御回路７２を有している。故障時モータ制御信号発生器６０は、上述したように、故障時においてＰＷＭ生成回路１３に対して出力する制御信号を生成する。本実施の形態では、学習回路７０に含まれる構成としているが、モータ制御回路１０に含まれるものとしてもよい。

学習回路７０では、学習制御回路７２が、正常時において電流検出器２０から出力されたモータ３のＵＶＷ電流値、ＰＷＭ生成回路１３から出力されたＰＷＭ信号、車速検出器５０から出力された車速の情報、および車両傾斜角検出器９０から出力された車両傾斜角の情報と、モータ角度検出器４０から出力されたモータ角度の情報とを関連付けて、学習データとして記憶装置７１に随時記録する。記録の手法としては、例えば、これらの情報の対応関係を示すマトリクスからなるテーブルを構成して記録する。すなわち、正常時における車速と、トルクの情報と、モータ角度と、車両傾斜角（すなわち、山道や坂道等の走行環境に係る情報）とを、マトリクスとして関連付けて（もしくは補正係数として）記録する。これにより、走行環境に応じてモータ角度を適切に推測できるようにする。

このように、正常時における車両駆動に関する各種のパラメータを記憶しておくことで、車両の故障時においても、道路の傾斜状況や路面状況等の相違に適切に対応してモータ３の駆動を行うことができる。さらに、モータ３において車速やトルクが十分得られなかった、もしくは車速やトルクが過剰であった場合でも、運転者の加減速の要求に基づいて適切にモータ３の駆動制御を行うことができる。

さらに、運転者の加減速の要求の程度（すなわち、モータ駆動システム１によるモータ３の駆動制御に対する運転者からの補正指示ともいえる）の情報を関連付けてマトリクスに記録するようにしてもよい。運転者の加減速の要求の程度の情報は、例えば、加減速要求検出器８０が、車両に設置されたポジションセンサ８により検出されたアクセルの開度やブレーキの踏み具合の情報に基づいて算出する。なお、学習データとしてマトリクスに記録されるこれらのデータは、故障時におけるモータ３の駆動制御の精度を向上させるためのデータであり、この目的が実現できるものであればこれらのデータに限られず、他のデータやパラメータを用いることもできる。

また、マトリクスに記録された学習データについて、例えば、モータ角度と密接に関連するモータ３の電流値（ＵＶＷ電流値）や車両傾斜角等の情報に対して所定の重み付けを行い、故障時の制御に対して優先的に考慮されるパラメータとしてもよい。また、マトリクスに記録された学習データに基づいて、これらのデータの対応関係を示す数式、もしくは所定のパラメータからモータ角度を推測する数式を、所定の条件や手順等により求め、その内容や係数等を記録するようにしてもよい。

そして、モータ角度検出器４０の故障検出器４１において故障を検出した場合、モータ制御回路１０では、セレクタ１２により、モータ制御信号発生器１１からの制御信号に代えて学習回路７０の故障時モータ制御信号発生器６０からの制御信号がＰＷＭ生成回路１３に入力されるように切り替える。これにより、故障時のモータ駆動制御が行われるようになる。

故障時モータ制御信号発生器６０では、例えば、車速検出器５０によって検出された車速の情報、モータ３のトルクの情報（電流検出器２０によって検出されたＵＶＷ電流値）、および車両傾斜角検出器９０によって検出された当該車両の車両傾斜角の情報から、記憶装置７１に記録されている学習データに基づいてモータ３のモータ角度の推測値を取得する。そして、推測したモータ角度に基づいて、モータ３が適切に駆動されるよう、ＰＷＭ生成回路１３に対する制御信号を生成して出力する。

また、故障時の制御下における車速、および加減速の要求の程度の情報が、制御内容に対する当該走行環境における運転者による補正指示の情報として故障時モータ制御信号発生器６０に対してフィードバックされる。故障時モータ制御信号発生器６０では、これらのフィードバック情報に基づいて、例えば、制御値補正回路６１により、ＰＷＭ生成回路１３に出力する制御信号に対して補正を加えることを可能とする。

これにより、例えば、故障時のモータ３の駆動制御において、山道や坂道等の走行環境に適切に対応することができるだけでなく、仮に十分なトルクが得られなかった場合（もしくは過剰なトルクが得られた場合）においても、運転者が当該状況を回避しようとしてアクセル（もしくはブレーキ）を踏み込むことから、その加減速の要求の程度を把握してモータ３の駆動制御にフィードバックすることができる。

＜モータ駆動制御の例＞
図２は、本実施の形態におけるモータ３の駆動制御によりインバータ回路２から出力されるＵＶＷ信号のパルス波形の例について概要を示した図である。正常時の制御では、ＵＶＷ信号（およびＵＶＷ電流値）およびこれを生成するためのＰＷＭ信号の情報を、学習回路７０において学習制御回路７２が記憶装置７１に学習データとして記録している。ここで、故障検出器４１がモータ角度検出器４０によりモータ角度を正常に検出できない故障を検知すると（１）、モータ制御回路１０のセレクタ１２での切り替えにより故障時モータ制御信号発生器６０による故障時の制御が開始するまでの間、インバータ回路２からの出力が一時的に停止する（２）。

そして、故障時の制御、すなわち、記憶装置７１に記録された学習データに基づいて推測したモータ角度に基づく制御が開始すると、インバータ回路２からの出力が再開する（３）。ここで、走行環境が平坦な道路から下り坂に変わった場合（４）、一定速度を維持するため、車輪の回転数を抑制する（低回転とする）ように、ＵＶＷ信号のパルス波形が制御される。すなわち、ＵＶＷ信号のデューティ比を変えて正弦波周期を長くする。またその後、走行環境が再度平坦な道路に変わり、車速の低下に伴って運転者がアクセルを踏み込んだ場合（５）、一定速度を維持するため、車輪の回転数を上げる（高回転とする）ように、ＵＶＷ信号のパルス波形が制御される。すなわち、ＵＶＷ信号のデューティ比を変えて正弦波周期を短くする。

＜モータ駆動制御の処理内容＞
図３は、本実施の形態のモータ駆動システム１における正常時のモータ駆動制御処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。正常時では、常時、モータ角度検出器４０が正常か否か（故障検出器４１が故障を検出していないか）を判定している（Ｓ０１）。モータ角度検出器４０が正常ではない場合（故障検出器４１が故障を検出している場合）は（Ｓ０１：Ｎｏ）、後述する故障時処理（Ｓ０２）に移行する。

モータ角度検出器４０が正常である場合は（Ｓ０１：Ｙｅｓ）、電流検出器２０によってモータ電流（ＵＶＷ電流値）を取得する（Ｓ０３）とともに、モータ角度検出器４０によってモータ角度を取得する（Ｓ０４）。これらの処理は、この順で行われる必要はなく、逆であってもよいし、並行的に行われてもよい。そして、取得したモータ電流およびモータ角度の情報に基づいて、モータ制御回路１０のモータ制御信号発生器１１では、ＰＷＭ生成回路１３に対して、対応するＰＷＭ信号を出力するようなレジスタ値（以下では「ＰＷＭ設定値」と記載する場合がある）を設定するための制御信号を出力する（Ｓ０５）。これにより、インバータ回路２を介してモータ３の駆動が制御される。そして、当該制御下における車両やモータ３の状況について後述する学習処理（Ｓ０６）が行われた後、ステップＳ０１に戻って一連の処理が繰り返される。

図４は、本実施の形態における学習処理（図３のステップＳ０６）の流れの例について概要を示したフローチャートである。学習処理では、さらに、車両傾斜角検出器９０により車両傾斜角の情報を取得する（Ｓ１１）とともに、車速検出器５０により車両の速度の情報を取得する（Ｓ１２）。これらの処理は、この順で行われる必要はなく、逆であってもよいし、並行的に行われてもよい。そして、取得した車両傾斜角、および速度の情報と、図３のステップＳ０３で取得したモータ電流の情報（ＰＷＭ信号情報を含んでもよい）を、図３のステップＳ０４で取得したモータ角度の情報と関連付けて記憶装置７１に記録する（Ｓ１３）。

図５は、本実施の形態における故障時処理（図３のステップＳ０２）の流れの例について概要を示したフローチャートである。故障時処理では、電流検出器２０によってモータ電流（ＵＶＷ電流値）を取得する（Ｓ２１）とともに、車両傾斜角検出器９０により車両傾斜角の情報を取得する（Ｓ２２）。これらの処理は、この順で行われる必要はなく、逆であってもよいし、並行的に行われてもよい。

そして、学習回路７０の故障時モータ制御信号発生器６０は、取得したモータ電流、および車両傾斜角に対応する過去のモータ角度の情報を、記憶装置７１に記録されている学習データから取得する（Ｓ２３）。そして、取得したモータ角度の条件下で過去にＰＷＭ生成回路１３により出力したＰＷＭ信号情報を、記憶装置７１に記録されている学習データから取得する（Ｓ２４）。そして、取得したＰＷＭ信号情報と同様の波形のＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定する（Ｓ２５）。これにより、故障時の車両の走行が開始する（Ｓ２６）。

なお、故障時の走行中は、上記のステップＳ２１〜Ｓ２５によるモータ３の駆動制御が常時行われる。また、故障時の走行中に運転者によって所定の量以上のアクセル（もしくはブレーキ）の操作が行われた場合に、後述するようなモータ３の駆動制御に対するアクセル制御の割り込み処理が行われる。

故障時の走行中は、常時、車速検出器５０により車両の速度の情報を取得する（Ｓ２７）。そして、ステップＳ２４で取得したモータ角度の条件下での過去の車速の情報を記憶装置７１に記録されている学習データから取得して、ステップＳ２７で取得した現在の車速の情報が一致（差異が所定の閾値以下である場合も含む）するか否かを判定する（Ｓ２８）。過去の車速と一致する場合は（Ｓ２８：Ｙｅｓ）、そのまま故障時の走行を継続する。一方、過去の車速と一致しない場合は（Ｓ２８：Ｎｏ）、後述する速度制御処理（Ｓ２９）、および学習データ更新処理（Ｓ３０）によって、車速を補正するとともに、その内容をフィードバックして学習データを更新した上で、故障時の走行を継続する。

図６は、本実施の形態における速度制御処理（図５のステップＳ２９）の流れの例について概要を示したフローチャートである。ここではまず、図５の故障時処理のステップＳ２７で取得した現在の車速が、ステップＳ２８で比較した過去の車速に対して遅いか否かを判定する（Ｓ３１）。現在の車速の方が速い場合は（Ｓ３１：Ｎｏ）、故障時モータ制御信号発生器６０の制御値補正回路６１により、モータ３がより低回転となるようなＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定する（Ｓ３２）。

一方、現在の車速の方が遅い場合は（Ｓ３１：Ｙｅｓ）、図５の故障時処理のステップＳ２２で取得した当該車両の車両傾斜角の値（基本的に路面の傾斜角度と同視することができる）が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３３）。車両傾斜角が閾値未満である場合（緩い上り坂の場合）は（Ｓ３３：Ｎｏ）、故障時モータ制御信号発生器６０の制御値補正回路６１により、モータ３がより高回転となるようなＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定する（Ｓ３４）。また、車両傾斜角が閾値以上である場合（急な上り坂の場合）は（Ｓ３３：Ｙｅｓ）、モータ３がより高トルクとなるようなＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定する（Ｓ３５）。

図７は、本実施の形態におけるアクセル制御の割り込み処理の例について概要を示したフローチャートである。この処理は、上述したように、図５の故障時処理における故障時走行中に、運転者によってアクセル（もしくはブレーキ）の操作が行われた場合に、割り込み処理として行われる。まず、アクセルの踏み込みが増えている（スロットルバルブの開きが大きくなっている）か否か（もしくはブレーキの踏み込みが減っているか否か）を判定する（Ｓ４１）。

アクセルの踏み込みが減っている場合（もしくはブレーキの踏み込みが増えている場合）は（Ｓ４１：Ｎｏ）、運転者がより減速しようとしているものとして、故障時モータ制御信号発生器６０の制御値補正回路６１により、モータ３がより低回転となるようなＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定して（Ｓ４２）、割り込みから復帰する。一方、アクセルの踏み込みが増えている場合（もしくはブレーキの踏み込みが減っている場合）は（Ｓ４１：Ｙｅｓ）、運転者がより加速しようとしているものとして、モータ３がより高回転となるようなＰＷＭ信号を出力するようＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を設定して（Ｓ４３）、割り込みから復帰する。

なお、ステップＳ４１でのアクセル（もしくはブレーキ）の操作内容の判定において、さらに、アクセル（もしくはブレーキ）の踏み込み量、もしくは踏み込み量の増加／減少率が所定の閾値以上であること（すなわち、安定状態での走行におけるアクセル操作量とは異なること）を条件として加えてもよい。

図８は、本実施の形態における学習データ更新処理（図５のステップＳ３０）の流れの例について概要を示したフローチャートである。ここでは、上述の図５のステップＳ２７で取得した故障時の走行中における現在の車速が、図５のステップＳ２４で取得したモータ角度の条件下での過去の車速の情報（すなわち、記憶装置７１に記録されている学習データにおける想定速度）と一定以上乖離しているか否かを判定する（Ｓ５１）。

一定以上の乖離がない場合は（Ｓ５１：Ｎｏ）、学習データの更新は行わない。一方、一定以上の乖離が発生している場合は（Ｓ５１：Ｙｅｓ）、記憶装置７１に記録されている学習データにおける対応する過去の車速の情報（想定速度の情報）を、現在の車速の情報によって更新する（Ｓ５２）。

＜学習処理の内容＞
以下では、上述の図４や図８に示した学習処理の内容の例について、従来技術と対比して説明する。

上述したように、従来技術では、モータ角度検出器４０により検出したモータ角度の情報と、車速検出器５０により検出した車速の情報との関係を記憶装置７１に記録しておく。そして、モータ角度検出器４０の故障時において、例えば、故障時モータ制御信号発生器６０がＰＷＭ生成回路１３に対するＰＷＭ設定値を算出する際は、当該車速に対応したモータ角度の情報を記憶装置７１から抽出し、これに基づいてＰＷＭ設定値を生成してＰＷＭ生成回路１３に出力していた。

これに対し、図１の例に示した本実施の形態では、故障時におけるＰＷＭ生成回路１３に対するＰＷＭ設定値の算出に際して、車両傾斜角検出器９０により検出した車両傾斜角の情報、および加減速要求検出器８０により検出したアクセル／ブレーキの制御内容を補正パラメータとして追加し、車両の走行環境に応じたモータ駆動制御を実現するものである。

この補正の手法としては、例えば、補正データを関数化し、当該関数に入力値を設定することで出力となるＰＷＭ設定値を決定する手法や、過去の車両状況に係るＰＷＭ設定値の情報をテーブルデータとして記録しておき、補正パラメータの値に応じてテーブルから取得するＰＷＭ設定値を切り替える手法などをとることができる。

補正データを関数化する手法では、例えば、以下のような手法をとることができる。

現在の走行環境において適切なモータ駆動制御となるＰＷＭ信号を出力するために、ＰＷＭ生成回路１３に設定すべきＰＷＭ設定値に係る設定情報をｙとし、車速検出器５０により検出された実際の車速に基づいて学習データから得られる設定情報をｘ、補正係数をαとすると、ｙは、ｙ＝αｘの式により表すことができる。

ここで、補正係数αは、例えば、加減速要求検出器８０により検出した加減速要求の程度、および車両傾斜角検出器９０により検出した車両傾斜角の情報に基づいて決定する。運転者によるアクセル操作により加速が要求された場合、もしくは車両傾斜角がプラス側である場合、補正係数αとしてプラス側の値を設定し、モータ３がより高回転となるようＰＷＭ設定値を設定する。逆に、ブレーキ操作により減速が要求された場合、もしくは車両傾斜角がマイナス側である場合、補正係数αとしてマイナス側の値を設定し、モータ３がより低回転となるようＰＷＭ設定値を設定する。補正係数αの値については、例えば、各条件に対応した値が予め設定されたテーブルから取得する等により設定する。設定された補正係数αによるモータ駆動制御の結果、運転者が想定した速度とならない場合は、補正係数αの値を更新する。

このように、現在の車両の走行環境に応じて、車両の実際の速度に基づいて設定されたＰＷＭ設定値に対して補正を行うことで、運転者が意図した走行環境に近付くようモータ駆動制御を行う。

また、過去の車両状況に係るＰＷＭ設定値の情報（学習データ）をテーブルデータ化する手法では、例えば、以下のような手法をとることができる。

図９は、本実施の形態におけるテーブルデータの例について概要を示した図である。通常時の処理では、各時刻においてモータ角度検出器４０により検出されたモータ角度、車速検出器５０により検出された車速、車両傾斜角検出器９０により検出された車両傾斜角、電流検出器２０により検出されたモータ電流値、およびＰＷＭ設定値の情報を、テーブルデータとして記録する。車両の状況に応じて過去のテーブルデータに対して更新が発生した場合は、その都度データを更新する。なお、運転者が実際に走行することで取得したデータを記録する場合に限らず、それ以前に、例えば、車両のメーカーやディーラーにおいてテーブルデータを設定しておくようにしてもよい。

モータ角度検出器４０において故障が発生した場合、故障時の処理として、モータ角度を除く情報、すなわち、車速、車両傾斜角、モータ電流値、およびＰＷＭ設定値の情報と、テーブルデータ中の各時刻の値との比較を開始する。そして、モータ角度を除く情報と一致するテーブルデータを検索し、抽出されたテーブルデータの内容に基づいて得られたＰＷＭ設定値をＰＷＭ生成回路１３に対して設定するよう制御信号を出力することで、モータ３の駆動制御を行う。

故障時の走行中に、運転者によるアクセル（もしくはブレーキ）の操作が発生した場合、テーブルデータへのフィードバック処理（学習データ更新処理）を行う。すなわち、テーブルデータから抽出した過去のデータに基づいて設定したモータ３の駆動制御に対し、運転者によるアクセル（もしくはブレーキ）の操作が行われた場合、テーブルデータの内容に対する補正要求が発生したと判断し、対象のテーブルデータから、運転者の加減速要求にマッチしたテーブルデータへの切り替え（もしくは補正）を行う。

例えば、アクセルが踏み込まれた場合、現在のＰＷＭ設定値に基づいて出力されているＰＷＭ信号では車速（もしくはトルク）が不足していることを意味する。したがって、車速が増すようにテーブルデータを切り替える必要がある。このとき、現在の車速、車両傾斜角、およびモータ電流値と最も近く、かつ現在より速い車速の情報を有するデータをテーブルデータの中から検索し、抽出されたデータにおけるＰＷＭ設定値を用いるように切り替える。

テーブルデータを切り替えた後、所定の時間運転者によるアクセル（もしくはブレーキ）の操作が発生しなかった場合、運転者が要求した車速に到達したものと判断する。そして、テーブルデータにおいて当初の車両傾斜角および車速の情報に関連付けられていたモータ電流値およびＰＷＭ設定値の情報を、運転者による加減速要求の結果変更された値によって書き換える。これにより、故障時においても、車両の走行環境に応じて学習データを補正することができるため、より安全な車両の走行を実現するよう、モータ３の駆動制御を行うことができる。

以上に説明したように、本発明の実施の形態１であるモータ駆動システム１によれば、山道や坂道等、車輪が空転し得るような走行環境においても適切にモータ３の駆動制御を行うことができる。また、モータ３において車速やトルクが十分得られなかった、もしくは車速やトルクが過剰であった場合でも、運転者による加減速の要求の程度等に基づいて適切にモータ３の駆動制御を行うことができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２であるモータ駆動システムは、上述の実施の形態１の図１に示した構成を、モータ制御用マイコン（以下では「ＭＧＭＣＵ」と記載する場合がある）を用いて構成したものである。

図１０は、本発明の実施の形態２であるモータ駆動システムの構成例について概要を示した図である。ここでは、上述の図１の構成例と同様に構成を、一般的に用いられるマイコン（ＭＧＭＣＵ）１００を用いて構成している。そして、上述の実施の形態１において示した学習回路７０における学習機能や、学習回路７０およびモータ制御信号発生器１１によるモータ３の駆動制御に係る処理を、ＭＧＭＣＵ１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）およびＲＡＭを用いてソフトウェアプログラムを実行することによって実現する。なお、図１０に示した構成は一例であり、外部の各種センサが有する機能によっては異なる構成となってもよい。

ＭＧＭＣＵ１００は、図示するように、例えば、ＲＤＣ（Resolver to Digital Converter）、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter）、ＴＩＭＥＲ、ＳＰＩ（Serial Peripheral Interface）、ＣＰＵ、およびＲＡＭと、ＰＷＭ生成回路１３、およびセレクタ１２を有する。

ＲＤＣは、入力された回転角度のデータをデジタルデータに変換する機能を有する。すなわち、実施の形態１の図１の構成例におけるモータ角度検出器４０と同様の機能を実現することができ、角度センサ４からの角度データを入力として、モータ３の回転子の角度（モータ角度）のデジタルデータを算出し、これをＣＰＵ側に転送する。なお、ＲＤＣは、ハードウェアで構成されて角度を取得するものに限らず、ソフトウェアによって角度を算出するものであってもよい。

ＡＤＣは、入力されたアナログデータをデジタルデータに変換する機能を有する。すなわち、実施の形態１の図１の構成例における電流検出器２０と同様の機能を実現することができ、ＵＶＷ信号の電流値を入力としてデジタルデータに変換し、これをＣＰＵ側に転送する。また、加減速要求検出器８０と同様の機能を実現することもでき、ポジションセンサ８から出力される測定結果の電圧を入力としてデジタルデータに変換し、これをＣＰＵ側に転送する。

ＴＩＭＥＲは、外部から入力された信号の信号幅や立ち上がり／立ち下がりを測定する機能を有する。すなわち、実施の形態１の図１の構成例における車速検出器５０と同様の機能を実現することができ、車輪回転数検出器５から入力される車輪の回転数を示す信号から車速データを算出し、これをＣＰＵ側に転送する。

ＳＰＩは、外部から入力された通信データの授受を行う機能を有する。すなわち、実施の形態１の図１の構成例における車両傾斜角検出器９０と同様の機能を実現することができ、２軸加速度センサ９（もしくはジャイロセンサ）から出力される傾きのデータを受信し、これをＣＰＵ側に転送する。

ＲＡＭは、実施の形態１の図１の構成例における記憶装置７１と同様の機能を実現することができ、後述するＣＰＵから出力される学習データを記録するとともに、故障時には、ＣＰＵからのリクエストに応じて対象の学習データを取り出して出力することができる。

ＣＰＵは、実施の形態１に図１の構成例における学習回路７０の学習制御回路７２と故障時モータ制御信号発生器６０、およびモータ制御信号発生器１１と同様の機能を実現することができる。すなわち、正常時には、ＲＤＣからのモータ角度の情報、ＡＤＣからのモータ電流の情報に基づいて、ＰＷＭ設定値を取得してＰＷＭ生成回路１３に対して出力する。また、このとき、ＲＤＣ、ＡＤＣ、ＴＩＭＥＲ、およびＳＰＩから受け取った車両状態に係る各データをＲＡＭに出力して学習データとして蓄積する。

また、異常時には、ＲＤＣからの故障検出信号をトリガとして故障時のモータ駆動制御に移行し、ＡＤＣからのモータ電流の情報、ＳＰＩからの車両傾斜角の情報に基づいて、ＲＡＭに蓄積された過去の情報（学習データ）から類似の車両状況におけるＰＷＭ設定値の情報を取得する。そして、ＴＩＭＥＲからの車速情報や、ＡＤＣからの加減速要求の情報に基づいて補正した上で、ＰＷＭ生成回路１３に対してＰＷＭ設定値を出力する。これにより、モータ駆動制御をシームレスに継続して行うことが可能である。

また、このような学習データに基づくモータ駆動制御に対して、運転者による加減速要求等により速度が補正された場合は、ＴＩＭＥＲからの車速情報や、ＡＤＣからの加減速要求の情報に基づいてＲＡＭに記録された学習データの内容を補正・更新してフィードバックする。これにより、運転者の意図に沿ったモータ駆動制御の実現が可能である。

以上に説明したように、本発明の実施の形態２であるモータ駆動によれば、従来使用していたＭＧＭＣＵに対して、既に車両に搭載されている車輪回転数検出器５や２軸加速度センサ９等を接続するだけで、図１０に例示した本実施の形態の構成を容易に実現することが可能である。

また、ＰＷＭ設定値の出力と、各センサにより検出された車両状況に係る情報の取得および学習とを１つのＭＧＭＣＵ内で行うため、ＭＧＭＣＵがＰＷＭ設定値を外部から受け取る経路が不要となる。このように、１つのＭＧＭＣＵによって実装することが可能であるため、部品点数やシステム面積を低減させることが可能である。また、各機能間の接続がＭＧＭＣＵ内で閉じた構成となるため、各機能を異なる部品で構成するよりも高速な動作に対応することが可能である。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。また、上記の各機能について、可能な場合には、無線通信機能を介して外部のネットワークに接続して中央のサーバシステム等に対して処理を要求し、処理結果を取得するようにしてもよい。

また、上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１…モータ駆動システム、２…インバータ回路、３…モータ、４…角度センサ、５…車輪回転数検出器、８…ポジションセンサ、９…２軸加速度センサ、
１０…モータ制御回路、１１…モータ制御信号発生器、１２…セレクタ、１３…ＰＷＭ生成回路、
２０…電流検出器、
４０…モータ角度検出器、４１…故障検出器、
５０…車速検出器、
６０…故障時モータ制御信号発生器、６１…制御値補正回路、
７０…学習回路、７１…記憶装置、７２…学習制御回路、
８０…加減速要求検出器、
９０…車両傾斜角検出器、
１００…マイコン（ＭＧＭＣＵ）

Claims (12)

1. モータ角度信号を受け取り、モータの回転子の角度であるモータ角度を検出するモータ角度検出回路と、
   モータ電流信号を受け取り、前記モータを駆動する電流の値であるモータ電流値を検出する電流検出回路と、
   傾斜角信号を受け取り、前記モータの駆動により移動する移動体の傾斜角度である移動体傾斜角を検出する移動体傾斜角検出回路と、
   前記モータの駆動を制御する制御信号を出力するモータ制御回路と、
   記憶装置と、を有し、
   前記記憶装置は、第１の時刻における、前記モータ電流値、前記制御信号を出力するための前記モータ制御回路における設定値、および前記移動体傾斜角と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを記憶し、
   前記モータ制御回路は、第２の時刻における前記モータ電流値および前記移動体傾斜角の情報と、前記第１の時刻における前記データとに基づいて、前記モータの駆動を制御する、モータ駆動システム。
2. 請求項１に記載のモータ駆動システムにおいて、
   さらに、前記モータ角度検出回路の故障を検出して故障検出信号を出力する故障検出回路を有し、
   前記第１の時刻は、前記故障検出信号の出力前の時刻であり、
   前記第２の時刻は、前記故障検出信号の出力後の時刻である、モータ駆動システム。
3. 請求項１に記載のモータ駆動システムにおいて、
   さらに、前記移動体の速度である移動体速度を検出する移動体速度検出回路を有し、
   前記記憶装置は、前記第１の時刻における、前記モータ電流値、前記設定値、前記移動体傾斜角、および前記移動体速度と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを記憶し、
   前記モータ制御回路は、前記第２の時刻における前記モータ電流値、前記移動体傾斜角、および前記移動体速度の情報と、前記第１の時刻における前記データに基づいて、前記モータの駆動を制御する、モータ駆動システム。
4. 請求項１に記載のモータ駆動システムにおいて、
   さらに、前記移動体に対するユーザによる加減速の要求の程度に係る情報である加減速要求情報を検出する加減速要求検出回路を有し、
   前記記憶装置は、前記第１の時刻における、前記モータ電流値、前記設定値、前記移動体傾斜角、および前記加減速要求情報と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを記憶し、
   前記モータ制御回路は、前記第２の時刻における前記モータ電流値、前記移動体傾斜角、および前記加減速要求情報と、前記第１の時刻における前記データに基づいて、前記モータの駆動を制御する、モータ駆動システム。
5. 請求項４に記載のモータ駆動システムにおいて、
   前記加減速要求情報は、前記移動体に備えられたアクセルまたはブレーキの入力に基づいて生成される、モータ駆動システム。
6. 請求項３に記載のモータ駆動システムにおいて、
   前記モータ制御回路は、前記第２の時刻における前記モータ駆動の制御の結果の前記移動体速度と、前記第２の時刻における前記移動体速度との差が所定の値以上である場合に、前記第２の時刻における前記モータ駆動の制御の結果の情報に基づいて、前記記憶装置に記憶されたデータを更新する、モータ駆動システム。
7. 移動体に搭載されたモータの回転子の角度であるモータ角度を取得する工程と、
   前記モータを駆動する電流の値であるモータ電流値を取得する工程と、
   前記移動体の傾斜角度である移動体傾斜角の情報を取得する工程と、
   第１の時刻における、前記モータ電流値、前記モータの駆動を制御する信号値、および前記移動体傾斜角と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを生成する工程と、
   前記関連付けたデータを記憶装置に記憶する工程と、
   第２の時刻における、前記モータ電流値および前記移動体傾斜角の情報と、前記第１の時刻における前記データとに基づいて、前記モータの駆動を制御する工程と、を有する、モータ駆動方法。
8. 請求項７に記載のモータ駆動方法において、
   さらに、前記モータ角度の取得ができない故障を検出する工程を有し、
   前記第１の時刻は、前記故障の検出前の時刻であり、
   前記第２の時刻は、前記故障の検出後の時刻である、モータ駆動方法。
9. 請求項７に記載のモータ駆動方法において、
   さらに、前記移動体の速度である移動体速度を検出する工程と、
   前記第１の時刻における、前記モータ電流値、前記モータの駆動を制御するための設定値、前記移動体傾斜角、および前記移動体速度と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを生成して前記記憶装置に記憶する工程と、
   前記第２の時刻における前記モータ電流値、前記移動体傾斜角、および前記移動体速度の情報と、前記第１の時刻における前記データに基づいて、前記モータの駆動を制御する工程と、を有する、モータ駆動方法。
10. 請求項７に記載のモータ駆動方法において、
    さらに、前記移動体に対するユーザによる加減速の要求の程度に係る情報である加減速要求情報を検出する工程と、
    前記第１の時刻における、前記モータ電流値、前記モータの駆動を制御するための設定値、前記移動体傾斜角、および前記加減速要求情報と、前記モータ角度と、を関連付けたデータを生成して前記記憶装置に記憶する工程と、
    前記第２の時刻における前記モータ電流値、前記移動体傾斜角、および前記加減速要求情報と、前記第１の時刻における前記データに基づいて、前記モータの駆動を制御する工程と、を有する、モータ駆動方法。
11. 請求項１０に記載のモータ駆動方法において、
    前記加減速要求情報は、前記移動体に備えられたアクセルまたはブレーキの入力に基づいて生成される、モータ駆動方法。
12. 請求項９に記載のモータ駆動方法において、
    前記第２の時刻における前記モータの駆動の制御の結果の前記移動体速度と、前記第２の時刻における前記移動体速度との差が所定の値以上である場合に、前記第２の時刻における前記モータの駆動の制御の結果の情報に基づいて、前記記憶装置に記憶されたデータを更新する、モータ駆動方法。

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