JP2022085300A - 電動車両 - Google Patents

Abstract

【課題】モータがロック状態であるときに、電流集中状態であるか否かをより適切に判定する。【解決手段】モータがロック状態であるときには、モータの各相の相電流のうち特定の一相の相電流の絶対値が第１閾値以上の状態が第２閾値以上の時間に亘って継続したときに、モータの各相のうち特定の一相に電流が集中する電流集中状態であると判定する。この場合、インバータの素子の温度に基づいて素子の累積ストレスを推定し、素子の累積ストレスが大きいほど閾値を小さくするおよび／または第２閾値を短くする。【選択図】図２

Description

本発明は、電動車両に関する。

従来、この種の電動車両としては、走行用のモータがロック状態であるときに、インバータの複数のスイッチング素子のうち連続通電状態となった特定のスイッチング素子に流れるロック時電流を、連続通電初期時には、瞬時許容電流閾値を上回らない一定電流値に制限し、一定電流値が、連続通電時間に応じて瞬時許容電流閾値から低下する連続許容電流閾値を上回ろうとする時点以降では、一定電流値の制限を解除して電流値の増減を繰り返させ、電流値を増減させているときの電流上側ピーク値が瞬時許容電流閾値以下であって連続許容電流閾値以上となるように制御し、かつ、電流値を増減させているときの平均電流値が連続許容電流閾値を上回らないように制御するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０－１１６４７号公報

こうした電動車両では、モータがロック状態であるときには、モータの各相の相電流のうち特定の一相の相電流の絶対値が第１閾値以上の状態が第２閾値以上の時間に亘って継続したときに、モータの各相のうち特定の一相に電流が集中する電流集中状態であると判定することが考えられている。このときに、電流集中状態であるか否かの判定をより適切に行なうために、第１閾値や第２閾値をどのように設定するかが課題とされている。

本発明の電動車両は、モータがロック状態であるときに、電流集中状態であるか否かをより適切に判定することを主目的とする。

本発明の電動車両は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

本発明の電動車両は、
モータと、
前記モータを駆動するインバータと、
前記モータがロック状態であるときには、前記モータの各相の相電流のうち特定の一相の相電流の絶対値が第１閾値以上の状態が第２閾値以上の時間に亘って継続したときに、前記モータの各相のうち前記特定の一相に電流が集中する電流集中状態であると判定する制御装置と、
を備える電動車両であって、
前記制御装置は、
前記インバータの素子の温度に基づいて前記素子の累積ストレスを推定し、
前記素子の累積ストレスが大きいほど前記第１閾値を小さくするおよび／または前記第２閾値を短くする、
ことを要旨とする。

本発明の電動車両では、モータがロック状態であるときには、モータの各相の相電流のうち特定の一相の相電流の絶対値が第１閾値以上の状態が第２閾値以上の時間に亘って継続したときに、モータの各相のうち特定の一相に電流が集中する電流集中状態であると判定する。この場合、インバータの素子の温度に基づいて素子の累積ストレスを推定し、素子の累積ストレスが大きいほど閾値を小さくするおよび／または第２閾値を短くする。ここで、インバータの素子の累積ストレスが大きいほど素子の劣化程度が進行していると想定される。したがって、こうした処理により、インバータの素子の累積ストレス（劣化程度）に応じて、電流集中状態であるか否かをより適切に判定することができる。

本発明の電動車両において、前記制御装置は、前記モータが前記ロック状態であるときに、前記電流集中状態であると判定したときには、前記電流集中状態でないと判定したときに比して、前記モータの許容上限トルクを制限するものとしてもよい。この場合、前記制御装置は、前記素子の累積ストレスが大きいほど小さくなるように前記モータの許容上限トルクを設定するものとしてもよい。こうすれば、インバータの素子の累積ストレスに応じて、モータの許容上限トルクをより適切に設定することができる。

本発明の電動車両において、前記制御装置は、前記素子の温度の極大値と極小値との差分に基づいて加算値を設定し、前記加算値の積算値に基づいて前記累積ストレスを推定するものとしてもよい。こうすれば、インバータの素子の累積ストレスをより適切に推定することができる。

本発明の電動車両において、冷却水を用いて前記インバータを冷却する冷却装置を更に備え、前記制御装置は、前記冷却水の温度に基づいて関インバータの素子の温度を推定するものとしてもよい。こうすれば、インバータの素子の温度を直接に検出する温度センサを省略することができる。

本発明の一実施例としての電気自動車２０の構成の概略を示す構成図である。 電子制御ユニット５０により実行される判定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 電子制御ユニット５０により実行される累積ストレスレベル推定ルーチンの一例を示すフローチャートである。 インバータ３４の素子温度Ｔｉの時間変化の様子の一例を示す説明図である。 加算値用マップの一例を示す説明図である。 判定閾値用マップの一例を示す説明図である。 判定時間用マップの一例を示す説明図である。 許容上限トルク用マップの一例を示す説明図である。

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電気自動車２０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、走行用のモータ３２と、インバータ３４と、冷却装置４０と、蓄電装置としてのバッテリ３６と、電子制御ユニット５０とを備える。

モータ３２は、同期発電電動機として構成されており、回転子コアに永久磁石が埋め込まれた回転子と、固定子コアに三相コイルが巻回された固定子とを備える。このモータ３２の回転子は、駆動輪２２ａ，２２ｂにデファレンシャルギヤ２４を介して連結された駆動軸２６に接続されている。

インバータ３４は、モータ３２の駆動に用いられると共に電力ライン３８を介してバッテリ３６に接続されており、６つのスイッチング素子としてのトランジスタＴ１１～Ｔ１６と、６つのトランジスタＴ１１～Ｔ１６のそれぞれに並列に接続された６つのダイオードＤ１１～Ｄ１６とを有する。トランジスタＴ１１～Ｔ１６は、それぞれ、電力ライン３８の正極側ラインと負極側ラインとに対してソース側とシンク側になるように２個ずつペアで配置されている。また、トランジスタＴ１１～Ｔ１６の対となるトランジスタ同士の接続点の各々には、モータ３２の三相コイル（Ｕ相，Ｖ相，Ｗ相のコイル）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ときに、電子制御ユニット５０によって、対となるトランジスタＴ１１～Ｔ１６のオン時間の割合が調節されることにより、三相コイルに回転磁界が形成され、モータ３２が回転駆動される。

冷却装置４０は、冷却水を用いてインバータ３４を冷却する装置として構成されており、循環流路４２と、熱交換器４４と、電動ポンプ４６とを備える。循環流路４２は、インバータ３４と熱交換器４４とに冷却水を循環させるための流路である。熱交換器４４は、冷却水と外気との熱交換を行なう。電動ポンプ４６は、循環流路４２の冷却水を圧送する（循環させる）。

バッテリ３６は、例えば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３８を介してインバータ３４に接続されている。電力ライン３８の正極側ラインと負極側ラインとには、コンデンサ３９が取り付けられている。

電子制御ユニット５０は、ＣＰＵ５２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、ＣＰＵ５２に加えて、処理プログラムを記憶するＲＯＭ５４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。電子制御ユニット５０には、各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。電子制御ユニット５０に入力される信号としては、例えば、モータ３２の回転子の回転位置を検出する回転位置センサ（例えばレゾルバ）３２ａからの回転位置θｍや、モータ３２のＵ相、Ｖ相の相電流を検出する電流センサ３２ｕ，３２ｖからの相電流Ｉｕ，Ｉｖを挙げることができる。冷却装置４０の循環流路４２に取り付けられた温度センサ４８からの冷却水温Ｔｗも挙げることができる。バッテリ３６の端子間に取り付けられた図示しない電圧センサからのバッテリ３６の電圧Ｖｂや、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バッテリ３６の電流Ｉｂ、コンデンサ３９の端子間に取り付けられた電圧センサ３９ａからのコンデンサ３９（電力ライン３８）の電圧ＶＨも挙げることができる。スタートスイッチ６０からのイグニッション信号や、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も挙げることができる。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も挙げることができる。電子制御ユニット５０からは、各種制御信号が出力ポートを介して出力されている。電子制御ユニット５０から出力される信号としては、例えば、インバータ３４のトランジスタＴ１１～Ｔ１６へのスイッチング制御信号や、電動ポンプ４６への制御信号を挙げることができる。

電子制御ユニット５０は、回転位置センサ３２ａからのモータ３２の回転子の回転位置θｍに基づいてモータ３２の電気角θｅや回転数Ｎｍを演算している。電子制御ユニット５０は、電流センサ３２ｕ，３２ｖからのモータ３２のＵ相、Ｖ相の相電流Ｉｕ，Ｉｖに基づいてモータ３２のトルクＴｍを推定している。電子制御ユニット５０は、モータ３２の回転数ＮｍとトルクＴｍとの積としてモータ３２の消費電力Ｐｍを推定している。電子制御ユニット５０は、温度センサ４８からの冷却水温Ｔｗに基づいて、インバータ３４の素子（トランジスタＴ１１～Ｔ１６やダイオードＤ１１～Ｄ１６）の温度である素子温度Ｔｉを推定している。インバータ３４の素子温度Ｔｉは、例えば、冷却水温Ｔｗとインバータ３４のケース温度とが略等しいとみなして、冷却水温Ｔｗと、インバータ３４の素子とケースとの間の熱抵抗（予め定められた値）と、インバータ３４の消費電力Ｐｍと、に基づいて推定される。

こうして構成された実施例の電気自動車２０では、電子制御ユニット５０は、アクセル開度Ａｃｃおよび車速Ｖに基づいて駆動軸２６に要求される要求トルクＴｄ＊を設定し、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍ以下の範囲内で要求トルクＴｄ＊が駆動軸２６に出力されるようにモータ３２のトルク指令Ｔｍ＊を設定する。そして、モータ３２がトルク指令Ｔｍ＊で駆動されるようにインバータ３４のトランジスタＴ１１～Ｔ１６のスイッチング制御を行なう。

次に、こうして構成された実施例の電気自動車２０の動作、特に、モータ３２がロック状態であるときにモータ３２の各相のうち特定の一相に電流が集中する電流集中状態であるか否かを判定する処理について説明する。図２は、電子制御ユニット５０により実行される判定ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、繰り返し実行される。

図２の判定ルーチンが実行されると、電子制御ユニット５０は、最初に、モータ３２の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗや回転数Ｎｍ、インバータ３４の素子（トランジスタＴ１１～Ｔ１６およびダイオードＤ１１～Ｄ１６）の累積ストレスレベルＬｓなどのデータを入力する（ステップＳ１００）。ここで、モータ３２の相電流Ｉｕ，Ｉｖは、電流センサ３２ｕ，３２ｖにより検出された値が入力される。モータ３２の相電流Ｉｗは、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗの総和を値０として、相電流Ｉｕ，Ｉｖに基づいて演算された値が入力される。インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓは、図３の累積ストレスレベル推定ルーチンにより推定された値が入力される。ここで、図２の判定ルーチンの説明を中断し、図３の累積ストレスレベル推定ルーチンについて説明する。

図３の累積ストレスレベル推定ルーチンは、トリップ中（スタートスイッチ６０がオンされてからオフされるまでの間）において、インバータ３４の素子温度Ｔｉの極大値Ｔｉｍａｘまたは極小値Ｔｉｍｉｎを取得したときに実行される。図４は、インバータ３４の素子温度Ｔｉの時間変化の様子の一例を示す説明図である。図中、時刻ｔ１，ｔ３のインバータ３４の素子温度Ｔｉ［１］，Ｔｉ［３］は、素子温度Ｔｉの極小値であり、時刻ｔ２，ｔ４のインバータ３４の素子温度Ｔｉ［２］，Ｔｉ［４］は、素子温度Ｔｉの極大値である。図３のルーチンは、インバータ３４の素子温度Ｔｉ［１］，Ｔｉ［２］，・・・を取得したときに実行されるものとした。

図３の累積ストレスレベル推定ルーチンが実行されると、電子制御ユニット５０は、最初に、インバータ３４の素子温度Ｔｉの最新の極大値Ｔｉｍａｘおよび極小値Ｔｉｍｉｎを入力する（ステップＳ２００）。図４を参照すると、時刻ｔ２でインバータ３４の素子温度Ｔｉ［２］を取得した直後に本ルーチンが実行されたときには、インバータ３４の素子温度Ｔｉ［１］，Ｔｉ［２］をそれぞれ最新の極小値Ｔｉｍｉｎおよび極大値Ｔｉｍａｘとして入力することになる。また、時刻ｔ３でインバータ３４の素子温度Ｔｉ［３］を取得した直後に本ルーチンが実行されたときには、インバータ３４の素子温度Ｔｉ［２］，Ｔｉ［３］をそれぞれ最新の極大値Ｔｉｍａｘおよび極小値Ｔｉｍｉｎとして入力することになる。

こうしてデータを入力すると、インバータ３４の素子温度Ｔｉの極大値Ｔｉｍａｘから極小値Ｔｉｍｉｎを減じて、素子温度Ｔｉの極値差ΔＴｉを演算する（ステップＳ２１０）。図４を参照すると、時刻ｔ２でインバータ３４の素子温度Ｔｉ［２］を取得した直後に本ルーチンが実行されたときには、素子温度Ｔｉ［１］と素子温度Ｔｉ［２］との極値差ΔＴｉ［１］を極値差ΔＴｉとして演算し、時刻ｔ３でインバータ３４の素子温度Ｔｉ［３］を取得した直後に本ルーチンが実行されたときには、素子温度Ｔｉ［２］と素子温度Ｔｉ［３］との極値差ΔＴｉ［２］を極値差ΔＴｉとして演算することになる。

続いて、インバータ３４の素子温度Ｔｉの極値差ΔＴｉに基づいて加算値αを設定し（ステップＳ２２０）、設定した加算値αを前回のインバータ３４の素子の累積ストレスレベル（前回Ｌｓ）に加えた値をインバータ３４の素子の新たな累積ストレスレベルＬｓに設定して（ステップＳ２３０）、本ルーチンを終了する。ここで、加算値αは、例えば、インバータ３４の素子温度Ｔｉの極値差ΔＴｉと加算値αとの関係を予め定めた加算値用マップにインバータ３４の素子温度Ｔｉの極値差ΔＴｉを適用して設定することができる。図５は、加算値用マップの一例を示す説明図である。加算値αは、図示するように、極値差ΔＴｉが大きいほど大きくなるように設定される。これは、極値差ΔＴｉが大きいほどインバータ３４の素子に大きなストレスが作用していると想定されるためである。

図３の累積ストレスレベル推定ルーチンについて説明した。図２の判定ルーチンの説明に戻る。ステップＳ１００でデータを入力すると、モータ３２の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗおよび回転数Ｎｍに基づいて、モータ３２がロック状態であるか否かを判定する（ステップＳ１１０，Ｓ１１２）。実施例では、モータ３２に通電中で且つモータ３２の回転数Ｎｍが閾値Ｎｍｒｅｆ以下のときに、モータ３２がロック状態であると判定するものとした。ステップＳ１１０，Ｓ１１２でモータ３２がロック状態でないと判定したときには、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍにモータ３２の定格値Ｔｍｒを設定して（ステップＳ１４０）、本ルーチンを終了する。

ステップＳ１１０，Ｓ１１２でモータ３２がロック状態であると判定したときには、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づいて、モータ３２が電流集中状態であるか否かの判定に用いる判定閾値Ｉｒｅｆおよび判定時間Ｔｒｅｆを設定する（ステップＳ１２０）。ここで、判定閾値Ｉｒｅｆは、例えば、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓと判定閾値Ｉｒｅｆとの関係を予め定めた判定閾値用マップにインバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓを適用して設定することができる。判定時間Ｔｒｅｆは、例えば、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓと判定時間Ｔｒｅｆとの関係を予め定めた判定時間用マップにインバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓを適用して設定することができる。図６は、判定閾値用マップの一例を示す説明図であり、図７は、判定時間用マップの一例を示す説明図である。判定閾値Ｉｒｅｆは、図６に示すように、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど小さくなるように設定され、判定時間Ｔｒｅｆは、図７に示すように、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど短くなるように設定される。判定閾値Ｉｒｅｆや判定時間Ｔｒｅｆをこのように設定する理由については後述する。

こうして判定閾値Ｉｒｅｆや判定時間Ｔｒｅｆを設定すると、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと判定閾値Ｉｒｅｆと判定時間Ｔｒｅｆとを用いてモータ３２が電流集中状態であるか否かを判定する（ステップＳ１３０，Ｓ１３２）。この判定では、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗのうちの何れかの絶対値が判定閾値Ｉｒｅｆ以上の状態が判定時間Ｔｒｅｆ以上に亘って継続する条件が成立しているときには、モータ３２が電流集中状態であると判定し、この条件が成立していないときには、モータ３２が電流集中状態でないと判定するものとした。

ステップＳ１３０，Ｓ１３２でモータ３２が電流集中状態でないと判定したときには、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍにモータ３２の定格値Ｔｍｒを設定して（ステップＳ１４０）、本ルーチンを終了する。

ステップＳ１３０，Ｓ１３２でモータ３２が電流集中状態であると判定したときには、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づいて、モータ３２の定格値Ｔｍｒよりも小さい範囲内でモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを設定して（ステップＳ１５０）、本ルーチンを終了する。この場合のモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍは、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓとモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍとの関係を予め定めた許容上限トルク用マップにインバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓを適用して設定することができる。図８は、許容上限トルク用マップの一例を示す説明図である。モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍは、図示するように、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど小さくなるように設定される。

以下、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づいて上述のように判定閾値Ｉｒｅｆや判定時間Ｔｒｅｆ、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを設定する理由について説明する。インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほどインバータ３４の劣化が進行しており、インバータ３４の駆動時に過熱に至りやすくなっていると想定される。実施例では、これを考慮して、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど小さくなるように設定される判定閾値Ｉｒｅｆと、素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど短くなるように設定される判定時間Ｔｒｅｆと、を用いてモータ３２が電流集中状態であるか否かを判定するものとした。これにより、インバータ３４の劣化がそれほど進行していないときには、モータ３２が電流集中状態であると判定しにくくする（モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを定格トルクＴｍｒに対して制限するのを抑制する）と共に、インバータ３４の劣化がある程度進行しているときには、モータ３２が電流集中状態であると判定しやすくする（モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを定格トルクＴｍｒに対して制限しやすくする）ことができる。この結果、インバータ３４の劣化がそれほど進行していないときには、モータ３２の性能を発揮させることができ、インバータ３４の劣化がある程度進行しているときには、インバータ３４の過熱を抑制することができる。また、実施例では、モータ３２が電流集中状態であると判定したときには、素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど小さくなるようにモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを設定するものとした。これにより、インバータ３４の劣化がそれほど進行していないときには、モータ３２の性能が大きく制限されるのを抑制することができ、インバータ３４の劣化がある程度進行しているときには、インバータ３４の過熱をより十分に抑制することができる。

以上説明した実施例の電気自動車２０では、インバータ３４の素子温度Ｔｉに基づいて素子の累積ストレスレベルＬｓを推定する。そして、モータ３２がロック状態であるときに、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど小さくなるように設定される判定閾値Ｉｒｅｆと、素子の累積ストレスレベルＬｓが大きいほど短くなるように設定される判定時間Ｔｒｅｆと、を用いてモータ３２が電流集中状態であるか否かを判定する。これにより、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに応じて、モータ３２が電流集中状態であるか否かをより適切に判定することができる。

実施例の電気自動車２０では、モータ３２がロック状態であるときに、モータ３２の各相の相電流Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づく判定閾値Ｉｒｅｆと、素子の累積ストレスレベルＬｓに基づく判定時間Ｔｒｅｆと、を用いてモータ３２が電流集中状態であるか否かを判定するものとした。しかし、判定閾値Ｉｒｅｆおよび判定時間Ｔｒｅｆのうちの何れかについて、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに拘わらずに一律の値を用いるものとしてもよい。

実施例の電気自動車２０では、モータ３２が電流集中状態であると判定したときには、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づいて、モータ３２の定格値Ｔｍｒよりも小さい範囲内でモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを設定するものとした。しかし、モータ３２が電流集中状態であると判定したときには、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに拘わらずに、モータ３２の定格値Ｔｍｒよりも小さい範囲内で一律のモータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを設定するものとしてもよい。

実施例の電気自動車２０では、モータ３２が電流集中状態でないと判定したときには、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍにモータ３２の定格トルクＴｍｒを設定し、モータ３２が電流集中状態であると判定したときには、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍにモータ３２の定格トルクＴｍｒよりも小さいトルクを設定するものとした。この場合において、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを定格トルクＴｍｒとそれよりも小さいトルクとの間で変化させる際のレート値や、モータ３２の許容上限トルクＴｌｉｍを変化させるのに伴ってモータ３２のトルク指令Ｔｍ＊を変化させる際のレート値を、インバータ３４の素子の累積ストレスレベルＬｓに基づいて設定するものとしてもよい。

実施例の電気自動車２０では、冷却装置４０の温度センサ４８からの冷却水温Ｔｗに基づいてインバータ３４の素子温度Ｔｉを推定するものとした。しかし、インバータ３４に温度センサを取り付けて、この温度センサによりインバータ３４の素子温度Ｔｉを検出するものとしてもよい。

実施例では、走行用のモータ３２とインバータ３４とバッテリ３６とを備える電気自動車２０の構成とした。しかし、走行用のモータとインバータとバッテリとに加えてエンジンを備えるパラレルタイプやシリーズタイプのハイブリッド自動車の構成としてものとしてもよい。また、走行用のモータとインバータとバッテリとに加えて燃料電池を備える燃料電池車の構成としてもよい。

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、モータ３２が「モータ」に相当し、インバータ３４が「インバータ」に相当し、電子制御ユニット５０が「制御装置」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、電動車両の製造産業などに利用可能である。

２０ 電気自動車、２２ａ，２２ｂ 駆動輪、２４ デファレンシャルギヤ、２６ 駆動軸、３２ モータ、３２ａ 回転位置センサ、３２ｕ，３２ｖ 電流センサ、３４ インバータ、３６ バッテリ、３８ 電力ライン、３９ コンデンサ、３９ａ 電圧センサ、４０ 冷却装置、４２ 循環流路、４４ 熱交換器、４６ 電動ポンプ、４８ 温度センサ、５０ 電子制御ユニット、５２ ＣＰＵ、５４ ＲＯＭ、６０ スタートスイッチ、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。

Claims (1)

1. モータと、
   前記モータを駆動するインバータと、
   前記モータがロック状態であるときには、前記モータの各相の相電流のうち特定の一相の相電流の絶対値が第１閾値以上の状態が第２閾値以上の時間に亘って継続したときに、前記モータの各相のうち前記特定の一相に電流が集中する電流集中状態であると判定する制御装置と、
   を備える電動車両であって、
   前記制御装置は、
   前記インバータの素子の温度に基づいて前記素子の累積ストレスを推定し、
   前記素子の累積ストレスが大きいほど前記第１閾値を小さくするおよび／または前記第２閾値を短くする、
   電動車両。

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