JP4877397B2 - 電流センサの異常診断装置、およびセンサの異常診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、回転機を流れる電流を検出する電流センサの異常診断装置、および同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサの異常診断装置に関する。

この種の異常診断装置としては、例えば下記特許文献１に見られるように、電流センサの出力が所定時間ゼロとなる場合に電流センサに異常がある旨診断するものも提案されている（段落「０００３」）。また、こうした異常診断装置としては、他にも例えば下記特許文献２に見られるものもある。

特開平９−２３５０１号公報 特開２００５−１６０１３６号公報

ただし、電流センサの異常としては、その値が変化しないものばかりではない。例えば実際の電流の変化に対する応答性の低下による位相遅れ異常や、実際の電流値と検出値とが乖離する異常等、様々な異常がある。しかし、上記特許文献１に記載の技術では、こうした異常を診断することができない。

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、回転機を流れる電流を検出する電流センサについて、その異常の有無を好適に診断することのできる異常診断装置を提供することにある。また、本発明の目的は、同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサの異常の有無を好適に診断することのできる異常診断装置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、回転機を流れる電流を検出する電流センサの異常診断装置において、前記電流センサは、各別の複数のセンサを備え、前記複数の電流センサのうちの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得する取得手段と、前記少なくとも２つの電流センサのそれぞれの検出値を座標軸とする座標系において前記取得手段によって取得された検出値によって描かれる軌跡と、基準となる軌跡との比較に基づき前記少なくとも２つの電流センサの異常の有無を診断する診断手段とを備えることを特徴とする。

上記少なくとも２つの電流センサが正常である場合には、これらの検出値によって描かれる軌跡は、特定の軌跡となると考えられる。このため、基準となる軌跡をこの特定の軌跡としたり、これから離間した軌跡としたりすることで、異常の有無を診断することができる。

なお、ここで「同一のタイミング」とは、必ずしも厳密に一致したタイミングである必要はなく、電子回路の性能等による時間差を有している場合も含むものとする。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記取得手段によって取得された検出値によって描かれる軌跡は、前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つの電流センサのそれぞれの検出値の複数組によって描かれるものであることを特徴とする。

上記発明によれば、１組のみを用いて診断を行なう場合と比較して、診断精度を向上させることができる。

請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記回転機は、多相回転機であり、前記電流センサは、前記多相回転機の少なくとも１の相を流れる電流を検出する複数のセンサを備え、前記取得手段は、前記１の相についての前記複数のセンサの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得するものであり、前記診断手段は、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって描かれる軌跡に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

上記少なくとも２つのセンサが正常である場合、これらの検出値の組によって描かれる軌跡は、傾き１の直線となる。このため、この性質を利用して異常の有無を診断することができる。

請求項４記載の発明は、請求項３記載の発明において、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断すべく、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる軌跡の傾きを用いることを特徴とする。

請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記軌跡の傾きは、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる直線の傾きであることを特徴とする。

請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接する一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする。

上記発明では、異常診断のために記憶しておくデータ量を小さくすることができる。

請求項７記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接しない一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする。

回転機を流れる電流が正弦波形状に変化する場合等にあっては、極大点や極小点近傍において、一対の組の値が互いに略等しくなり、傾きを定義できなくなるおそれがある。この点、上記発明では、互いに隣接しない一対の組を用いることで、こうした事態を好適に回避することが可能となる。

請求項８記載の発明は、請求項４〜７のいずれか１項に記載の発明において、前記傾きの算出に際し、分母がゼロとなる場合、傾きの算出を中止する中止手段を更に備えることを特徴とする。

請求項９記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記直線の傾きは、前記検出値についての３つ以上の組から算出される平均的な傾きであることを特徴とする。

上記発明では、３つ以上の組を用いることで、ノイズに対する耐性を高めることができる。また、回転機を流れる電流が正弦波形状に変化する場合等にあっては、極大点や極小点近傍において一対の組の値が互いに略等しくなることがあるが、こうした場合であっても傾きを算出することが可能となる。

請求項１０記載の発明は、請求項３記載の発明において、前記診断手段は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断するための検出値の組の軌跡を単回帰直線として算出し、該単回帰直線と基準となる直線との乖離に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

上記発明では、単回帰直線を用いることで、ノイズに対する耐性の高い診断を行なうことができる。

請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の発明において、前記単回帰直線は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサによって検出される電流値としてとり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として算出されるものであることを特徴とする。

単回帰直線においては、これを算出するために用いた検出値の組のうち値の大きいものがノイズ等の影響で正常値からずれると、その影響が単回帰直線に顕著に反映されやすい。この点、上記発明では、上記とり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として単回帰直線を算出することで、上記ノイズ等の影響を好適に抑制することができる。

請求項１２記載の発明は、請求項４〜１１のいずれか１項に記載の発明において、前記回転機を流れる電流の振幅が所定以下である場合、前記診断手段による異常である旨の診断を禁止する禁止手段を更に備えることを特徴とする。

電流の振幅が小さい場合、異常なセンサによる検出値と正常なセンサによる検出値との差が小さくなりやすいため、異常の有無の診断精度が低下する。上記発明では、この点に鑑み、禁止手段を備えることで、精度の低い診断がなされることを回避することができる。

請求項１３記載の発明は、請求項３〜１２のいずれか１項に記載の発明において、前記基準となる軌跡は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサが正常である場合に想定される直線であり、前記診断手段は、前記直線と前記少なくとも２つのセンサによる検出値の組との距離に応じて前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

上記オフセット異常が生じた場合、この異常を傾きに基づき検出することはできない。この点、上記発明では、正常である場合の軌跡としての直線と検出値の組との距離を用いることで、オフセット異常の有無を好適に診断することも可能となる。

請求項１４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、前記回転機は、多相回転機であり、前記電流センサは、多相回転機の少なくとも１の相を流れる電流を検出する複数のセンサを備え、前記取得手段は、前記１の相についての前記複数のセンサによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得するものであり、前記診断手段は、前記複数のセンサのそれぞれの検出値の組と、予め定められた傾きとによって定まる直線と前記座標軸との交点に基づき、前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

電流センサが正常である場合、上記直線と座標軸との交点は、規定の点となる。このため、この規定の点と実際の点との乖離度合いに基づき異常の有無を診断することができる。

請求項１５記載の発明は、請求項２または３記載の発明において、前記診断手段は、前記軌跡の傾きについての時系列的に前後するもの同士のなす角度に基づき前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

複数のセンサの出力に位相遅れがある場合、上記なす角度は時々刻々変化する。上記発明では、この点に鑑み、位相遅れが生じるはずのない場合に位相遅れが生じている異常を診断したり、位相遅れが生じるべきものについて想定される位相遅れとのずれが大きい異常を診断したりすることができる。

請求項１６記載の発明は、請求項２〜１５のいずれか１項に記載の発明において、前記基準となる軌跡は、前記複数の電流センサのうちの２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であり、前記診断手段は、前記複数の電流センサのうちの２つのそれぞれの検出値の複数組によって定まる傾きについての所定期間における各値に基づき前記２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

軌跡が楕円の場合、時々刻々変化する軌跡の傾きのとる値の大きさと頻度とは、楕円特有のものとなる。上記発明では、この点に鑑み、基準となる軌跡とのずれを把握することができ、ひいては異常の有無を診断することができる。

請求項１７記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記回転機は、多相回転機であり、前記複数の電流センサは、前記多相回転機の互いに相違する相を流れる電流を検出するセンサを含み、前記軌跡は、前記互いに相違する相を流れる電流を検出する２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であることを特徴とする。

上記発明では、互いに相違する相のセンサの検出値の組を用いてこれらの異常の有無を診断することができる。

請求項１８記載の発明は、請求項１７記載の発明において、前記診断手段は、前記互いに相違する相を流れる電流を検出する２つのセンサの検出値の組と、所定の２点とのそれぞれの距離の和に基づき、前記２つのセンサの異常の有無を診断する。

上記発明では、２つの焦点との距離の和が等しくなるという楕円の性質を利用して、検出値の組の描く軌跡と楕円とのずれ度合いを把握することができる。

請求項１９記載の発明は、請求項１８記載の発明において、前記楕円をなす基準となる軌跡は、前記互いに相違する相の電流の位相差に起因したものであって且つ、該楕円の大きさが、前記多相回転機の状態量に応じて設定されることを特徴する。

互いに相違する２相のそれぞれを流れる電流の組の描く楕円の大きさは、多相回転機の状態量に応じて変化する。上記発明では、この点に鑑み、多相回転機の状態量に依存した楕円の大きさの変化を考慮して異常の有無を診断することができる。

請求項２０記載の発明は、同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサの異常診断装置について、前記複数のセンサのうちの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される前記物理量の検出値を取得する取得手段と、前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値を座標軸とする座標系において前記取得手段によって取得された検出値の複数組によって描かれる軌跡と、基準となる軌跡との比較に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断する診断手段とを備えることを特徴とする。

上記少なくとも２つのセンサが正常である場合には、これらの検出値によって描かれる軌跡は、特定の軌跡となると考えられる。このため、基準となる軌跡をこの特定の軌跡としたり、これから離間した軌跡としたりすることで、異常の有無を診断することができる。

なお、ここで「同一のタイミング」とは、必ずしも厳密に一致したタイミングである必要はなく、電子回路の性能等による時間差を有している場合も含むものとする。

請求項２１記載の発明は、請求項２０記載の発明において、前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断すべく、前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる軌跡である直線についての傾きを用いることを特徴とする。

請求項２２記載の発明は、請求項２１記載の発明において、前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接する一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする。

上記発明では、異常診断のために記憶しておくデータ量を小さくすることができる。

請求項２３記載の発明は、請求項２１記載の発明において、前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接しない一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする。

検出対象となる物理量が極大点や極小点を有する場合、それらの近傍において、一対の組の値が互いに略等しくなり、傾きを定義できなくなるおそれがある。この点、上記発明では、互いに隣接しない一対の組を用いることで、こうした事態を好適に回避することが可能となる。

請求項２４記載の発明は、請求項２１〜２３のいずれか１項に記載の発明において、前記傾きの算出に際し、分母がゼロとなる場合、傾きの算出を中止する中止手段を更に備えることを特徴とする。

請求項２５記載の発明は、請求項２１記載の発明において、前記直線の傾きは、前記検出値についての３つ以上の組から算出される平均的な傾きであることを特徴とする。

上記発明では、３つ以上の組を用いることで、ノイズに対する耐性を高めることができる。

請求項２６記載の発明は、請求項２１記載の発明において、前記診断手段は、前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断するための検出値の組の軌跡を単回帰直線として算出し、該単回帰直線と基準となる直線との乖離に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

上記発明では、単回帰直線を用いることで、ノイズに対する耐性の高い診断を行なうことができる。

請求項２７記載の発明は、請求項２６記載の発明において、前記単回帰直線は、前記少なくとも２つのセンサによって検出される電流値としてとり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として算出されるものであることを特徴とする。

単回帰直線においては、これを算出するために用いた検出値の組のうち値の大きいものがノイズ等の影響で正常値からずれると、その影響が単回帰直線に顕著に反映されやすい。この点、上記発明では、上記とり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として単回帰直線を算出することで、上記ノイズ等の影響を好適に抑制することができる。

請求項２８記載の発明は、請求項２１〜２７のいずれか１項に記載の発明において、前記基準となる軌跡は、前記少なくとも２つのセンサが正常である場合に想定される直線であり、前記診断手段は、前記直線と前記少なくとも２つのセンサによる検出値の組との距離に応じて前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

上記オフセット異常が生じた場合、この異常を傾きに基づき検出することはできない。この点、上記発明では、正常である場合の軌跡としての直線と検出値の組との距離を用いることで、オフセット異常の有無を好適に診断することも可能となる。

請求項２９記載の発明は、請求項１または２記載の発明において、前記診断手段は、前記複数のセンサのそれぞれの検出値の組と、予め定められた傾きとによって定まる直線と前記座標軸との交点に基づき、前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

センサが正常である場合、上記直線と座標軸との交点は、規定の点となる。このため、この規定の点と実際の点との乖離度合いに基づき異常の有無を診断することができる。

請求項３０記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記診断手段は、前記軌跡の傾きについての時系列的に前後するもの同士のなす角度に基づき前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

複数のセンサの出力に位相遅れがある場合、上記なす角度は時々刻々変化する。上記発明では、この点に鑑み、位相遅れが生じるはずのない場合に位相遅れが生じている異常を診断したり、位相遅れが生じるべきものについて想定される位相遅れとのずれが大きい異常を診断したりすることができる。

請求項３１記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記基準となる軌跡は、前記複数のセンサのうちの２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であり、前記診断手段は、前記複数のセンサのうちの２つのそれぞれの検出値の複数組によって定まる傾きについての所定期間における各値に基づき前記２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする。

軌跡が楕円の場合、時々刻々変化する軌跡の傾きのとる値の大きさと頻度とは、楕円特有のものとなる。上記発明では、この点に鑑み、基準となる軌跡とのずれを把握することができ、ひいては異常の有無を診断することができる。

第１の実施形態にかかるシステム構成図。 同実施形態にかかる異常診断手法を示す図。 同実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる異常診断のメリットを説明するための図。 同実施形態にかかる異常診断のメリットを説明するための図。 同実施形態にかかる異常診断のメリットを説明するための図。 第２の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第３の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第４の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第５の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第６の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第７の実施形態が診断対象とする異常を示すタイムチャート。 同実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第９の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 異常診断精度が低下する状況を示すタイムチャート。 異常診断精度が低下する状況を示すタイムチャート。 第８の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第１０の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第１１の実施形態が診断対象とする異常を示すタイムチャート。 同実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第１２の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第１３の実施形態にかかるシステム構成図。 同実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 第１４の実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。 上記第１の実施形態の変形例にかかる異常診断処理の手順を示す流れ図。

（第１の実施形態）
以下、本発明にかかる電流センサの異常診断装置の第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に、本実施形態にかかるシステム構成を示す。

図示され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やコンデンサ１４に接続されている。ここで、インバータＩＶは、パワースイッチング素子Ｓｕｐ，Ｓｕｎの直列接続体と、パワースイッチング素子Ｓｖｐ，Ｓｖｎの直列接続体と、パワースイッチング素子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。これらパワースイッチング素子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，Ｄｕｐ，Ｄｕｎが逆並列に接続されている。

制御装置２０は、低電圧バッテリ１８を電源とする制御装置である。制御装置２０は、モータジェネレータ１０を制御対象とし、その制御量を所望に制御すべく、インターフェース１６を介してインバータＩＶを操作する。ここで、インターフェース１６は、高電圧バッテリ１２を備えて構成される高電圧システムと、低電圧バッテリ１８を備えて構成される低電圧システムとを絶縁するための絶縁手段を備えるものである。

上記制御量の制御に際し、制御装置２０では、モータジェネレータ１０の状態量を検出する各種センサの検出値を参照する。ここで、各種センサとしては、Ｕ相を流れる電流を検出する電流センサ３０ａ、３０ｂや、Ｖ相を流れる電流を検出する電流センサ３２ａ，３２ｂや、電気角を検出する角度センサ４０等がある。

また、制御装置２０では、電流センサ３０ａ，３０ｂや、電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無を診断する異常診断処理を行なう。詳しくは、同相を流れる電流を検出する一対の電流センサ３０ａ，３０ｂ（または電流センサ３２ａ，３２ｂ）のそれぞれの検出値を座標とする座標系におけるこれら検出値ｉｕａ，ｉｕｂ（ｉｖａ，ｉｖｂ）の描く軌跡と、基準となる軌跡との比較に基づき異常の有無を診断する。詳しくは、図２に示されるように、例えば電流センサ３０ａ，３０ｂのそれぞれについての同時期の検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）の組Ｐ（ｎ）と、別の同時期の検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）の組Ｐ（ｎ−１）とを結ぶ線分の傾きに基づき、異常の有無を診断する。図２では、横軸を電流センサ３０ａの検出値とするとともに縦軸を電流センサ３０ｂの検出値とし、実線にて基準となる直線を示し、２点鎖線にて異常時の直線を示す。

図３に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期（電気角周期等）で繰り返し実行される。なお、以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛した。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、電流センサ３０ａ，３０ｂのそれぞれの検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）を取得する。続くステップＳ１２においては、今回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）と、前回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）とを結ぶ線分の傾きＳＬ（ｎ）に基づき、電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無を診断する。ここで、一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの双方が、基準となる特性を有するものである場合、これら一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの検出値が等しくなるため、上記傾きＳＬ（ｎ）は、「１」となる。このため、傾きＳＬ（ｎ）と「１」とのずれ量が閾値δ以下である場合には、ステップＳ１４において、正常と診断することができる。これに対し、ずれ量が閾値δよりも大きい場合には、ステップＳ１６において異常と診断する。

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、検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）を検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）とする。なお、ステップＳ１８の処理が完了する場合には、この一連の処理は一旦終了する。

このように、本実施形態では、傾きＳＬ（ｎ）を用いるため、診断実行頻度を十分大きくしつつも高精度の診断が可能となる。以下、これについて説明する。

図４（ａ）は、一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの検出値の推移を示す。ここでは、一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの一方が基準となる特性を有して且つ、他方が基準となる特性に対してずれを有するもののそのずれ量が許容範囲内となる例を示す。本実施形態では、基準となる特性は、電流センサ３０ａ，３０ｂの特性として許容される範囲内の中央の特性を有するものを採用している。このため、図中、実線にて基準となる特性としての正常中央品を示し、一点鎖線にてこれとは許容範囲内でずれを有する正常公差内品を示している。なお、図中、振幅の小さい第３の正弦波は、正常中央品の検出値と正常公差内品の検出値との差を示す。図示されるように、差は周期的に変動している。図４（ｂ）は、差のヒストグラムである。

図４（ｂ）に、一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの一方が正常中央品（実線）であって且つ、他方が異常を生じているもの（一点鎖線）となる例を示す。なお、図中、振幅の小さい第３の正弦波は、正常中央品の検出値と異常品の検出値との差を示す。図示されるように、差は周期的に変動している。図２（ｄ）は、差のヒストグラムである。

ここで、図４（ｂ）および図４（ｄ）からわかるように、正常中央品の検出値と正常公差内品の検出値と差と、正常中央品の検出値と異常品の検出値との差とは、その値が重複しうる。このため、差と閾値との大小比較に基づき異常の有無を診断するためには、差が大きくなる領域に限って異常診断を行なう必要が生じる。このため、異常の診断機会が低減される。さらに、差が大きくなる領域を特定する処理が必要となるため、制御装置２０の演算負荷が増加する。

これに対し、傾きＳＬ（ｎ）は、図５（ａ）および図５（ｂ）に示すように、タイミングによらず略一定である。図５（ｃ）に、傾きのヒストグラムを示す。このように、傾きＳＬ（ｎ）を用いることで、任意の検出タイミングにおける検出値の組を用いて異常の有無を診断することができるため、異常診断機会を十分に確保することができる。

さらに、この傾きは、図６に示されるように、電流の振幅が変化する場合であっても、略一定に保たれる。ちなみに、図６（ｂ）における一点鎖線は、正常中央品と正常公差内品とによって生成される傾きを示し、２点鎖線は、正常中央品と異常品とによって生成される傾きを示す。これに対し、一対の電流センサの検出値の差の最大値は、図６（ａ）に示すように、振幅が大きくなるほど大きくなり、振幅に依存する。このため、上記差と閾値との比較に基づく異常診断は、いっそう困難なものとなる。

なお、上記閾値δは、正常公差内品と異常品とを識別可能な値に設定されるのみならず、電流センサ３０ａ，３０ｂの検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）の検出タイミング同士のずれ等を考慮して設定することが望ましい。ここで、ずれは、例えば、制御装置２０が一対の電流センサ３０ａ，３０ｂによって検出される検出値を同時にサンプリングしようとする際に生じる同時性に関する誤差や、電流センサ３０ａ，３０ｂがその検出信号を制御装置２０に伝達させる際に要する時間同士の差等に起因したものである。

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）１の相についての複数の電流センサ３０ａ，３０ｂ（電流センサ３２ａ，３２ｂ）のそれぞれの検出値ｉｕａ，ｉｕｂ（ｉｖａ，ｉｖｂ）によって描かれる軌跡の傾きと、基準となる傾きとの比較に基づき、これら複数の電流センサ３０ａ，３０ｂ（電流センサ３２ａ，３２ｂ）の異常の有無を診断した。これにより、異常の有無を好適に診断することができる。

（２）軌跡の傾きを算出するに際し、上記検出値ｉｕａ，ｉｕｂ等の複数組を用いた。これにより、１組のみを用いて診断を行なう場合と比較して、診断精度を向上させることができる。

（３）上記検出値ｉｕａ，ｉｕｂ等の組についての時系列データのうち、互いに隣接する一対の組を結ぶことで軌跡の傾きを算出した。これにより、異常診断のために記憶しておくデータ量を小さくすることができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図７に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図７に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１２において否定判断される場合、ステップＳ２０において、異常カウンタＣａをインクリメントとする。続くステップＳ２２では、異常カウンタＣａが閾値回数Ｃｔｈ（＞１）以上であるか否かを判断する。この処理は、電流センサ３０ａ，３０ｂに異常があるか否かを診断する処理である。すなわち、本実施形態では、傾きＳＬ（ｎ）の「１」からのずれが閾値δを上回る場合であっても、「１」度だけでは、異常がある旨診断せず、閾値回数以上となることで異常がある旨診断する。これにより、電流センサ３０ａ，３０ｂの出力等にノイズ等が混入した場合であっても、これにより異常がある旨の誤診断がなされることを回避することができる。なお、本実施形態では、ステップＳ１２において肯定判断される場合、ステップＳ１４ａにおいて正常である旨診断するとともに異常カウンタＣａを初期化している。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図８に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図８に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１０の処理の後、ステップＳ２４において、傾きＳＬ（ｎ）のｍ（＞１）個の平均値Ｉを算出する。続くステップＳ２６では、平均値Ｉと「１」とのずれが閾値δ以下であるか否かを判断する。この処理は、電流センサ３０ａ，３０ｂに異常があるか否かを診断するための処理である。このように、本実施形態では、平均値を用いることで、電流センサ３０ａ，３０ｂの出力等にノイズ等が混入した場合であっても、これにより異常がある旨の誤診断がなされることを回避することができる。

なお、ステップＳ１４、Ｓ１６の処理が完了する場合、ステップＳ１８ａにおいて、検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）を検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）とするのに先立ち、前回以前の検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）についても、順次、サンプリング番号を「１」ずつデクリメントする。

（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図９に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図９に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１０の処理の後、ステップＳ２８において、傾きＳＬ（ｎ）を算出する上での分母がゼロとなるか否かを判断する。すなわち、検出値ｉｕｂ（ｎ）と検出値ｉｕｂ（ｎ−１）との差がゼロであるか否かを判断する。この処理は、傾きＳＬ（ｎ）の算出が不可能か否かを判断するためのものある。そして、分母がゼロであると判断される場合には、傾きを算出することなくステップＳ１８に移行する。

（第５の実施形態）
以下、第５の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１０に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１０に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

本実施形態では、ステップＳ１２ａにおいて、傾きを、今回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）と、前前回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ−２），ｉｕｂ（ｎ−２）とを結ぶ線分の傾きＳＬ（ｎ）とする。これにより、正弦波形状を有するモータジェネレータ１０を流れる電流の極大点や極小点近傍において、時系列的に隣接する検出値の組の値が互いに等しくなる場合であっても、傾きＳＬ（ｎ）を定義することが可能となる。

なお、ステップＳ１４、Ｓ１６の処理が完了する場合、ステップＳ１８ｂにおいて、検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）を検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）とするに先立ち、検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）を検出値ｉｕａ（ｎ−２），ｉｕｂ（ｎ−２）とする。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）、（２）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（４）検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接しない一対の組を結ぶことで定まる傾きＳＬ（ｎ）を用いて異常の有無を診断した。これにより、隣接する検出タイミングにおいて検出値が一致する場合であっても、傾きを定義することができる。

（第６の実施形態）
以下、第６の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１１に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１１に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

本実施形態では、ステップＳ１２ｂにおいて、傾きを、今回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）と、前回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）と、前前回のステップＳ１０の処理において取得された検出値ｉｕａ（ｎ−２），ｉｕｂ（ｎ−２）とによって定義される平均的な傾きＳＬ（ｎ）とする。この処理も、先の図５のステップＳ１２ａと同様、正弦波形状を有するモータジェネレータ１０を流れる電流の極大点や極小点近傍において、時系列的に隣接する検出値の組の値が互いに等しくなりうることに鑑みたものである。

（第７の実施形態）
以下、第７の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

上記第１の実施形態では、先の図４等に示したように、検出される電流値の大きさ（振幅）が変化する異常（ゲイン異常）の有無を診断したが、本実施形態では、これに加えて更に、図１２に示すオフセット異常の有無を診断する。ここで、オフセット異常とは、電流値が所定量だけ常時ずれている異常のことである。こうした異常が診断対象となる一対の電流センサ３０ａ，３０ｂのいずれかに生じる場合、先の第１の実施形態に示した手法では正常である旨誤診断がなされるおそれがある。そこで本実施形態では、一対の電流センサ３０ａ，３０ｂの双方が正常である場合にこれらの検出値の組の描く軌跡である傾き１の直線と、電流センサ３０ａ，３０ｂの実際の検出値の組との距離によってオフセット異常の有無を診断する。

図１３に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えばゲイン異常診断において正常である旨判断される都度実行される。なお、図１３に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１０の処理の後、ステップＳ３０において、これら検出値の組と傾き１で原点を通る直線との距離が所定以下であるか否かを判断する。具体的には、検出値ｉｕａ（ｎ）と検出値ｉｕｂ（ｎ）との差の絶対値が閾値ｈ以下であるか否かを判断する。ここで、上記差の絶対値は、上記距離に比例する量である。そして、ステップＳ３２において肯定判断される場合には、ステップＳ１４において正常である旨判断する一方、否定判断される場合には、ステップＳ３２においてオフセット異常である旨判断する。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記各効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（５）傾き１で原点を通る直線と検出値の組との距離に応じてオフセット異常の有無を診断した。これにより、先の図３の手法では検出できないオフセット異常を検出することができる。

（第８の実施形態）
以下、第８の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１４に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１４に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１０の処理が完了すると、ステップＳ３４において、単回帰直線を算出する。すなわち、電流センサ３０ａの検出値を説明変数Ａとして且つ電流センサ３０ｂの検出値を目的変数Ｂとする単回帰直線「Ｂ＝ｋ・Ａ＋ｃｏｎｓｔ」の係数ｋおよび定数ｃｏｎｓｔを、検出値の複数組から算出する。ここでは、周知の最小２乗法等を用いればよい。

続くステップＳ３６においては、係数ｋの絶対値と「１」との差が閾値δ以下であることと、定数ｃｏｎｓｔの絶対値が閾値Ｃｔｈ以下であることとの論理積が真であるか否かを判断する。この処理は、単回帰直線と傾き１の原点を通る直線との乖離度合いに基づき異常の有無を診断するものである。そして、論理積が真である場合には、ステップＳ１４において正常と判断し、論理積が偽である場合にはステップＳ１６において異常であると判断する。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）、（２）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（６）検出値の組によって算出される単回帰直線と基準となる直線との乖離度合いに基づき異常の有無を診断した。これにより、ノイズに対する耐性の高い診断を行なうことができる。

（第９の実施形態）
以下、第９の実施形態について、先の第８の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１５に、電流の振幅が小さい場合について、正常中央品と、正常中央品から特性ずれが生じたものとの検出値の推移を示す。図示されるように、電流が小さい場合、ノイズの影響と電流センサの特性ずれの影響とを識別することが困難となる。実際、図１６に、正常中央品の検出値の組によって算出される単回帰直線と、異常品の検出値の組によって算出された単回帰直線とを示すように、これらは略一致する。そこで、本実施形態では、電流の振幅が小さい場合に、異常診断を禁止する。

図１７に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１７に示す処理において、先の図１４に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、まずステップＳ３８において、電流振幅が閾値Ｉａｔｈ以上であるか否かを判断する。そして、閾値Ｉａｔｈ未満であると判断される場合、この一連の処理を一旦終了する。

以上説明した本実施形態によれば、先の第８の実施形態の上記各効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（７）モータジェネレータ１０を流れる電流の振幅が所定以下である場合、異常の有無の診断処理を禁止した。これにより、精度の低い診断がなされることを回避することができる。

（第１０の実施形態）
以下、第１０の実施形態について、先の第８の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図１８に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図１８に示す処理において、先の図１４に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ３４ａにおいて、検出値の複数組を用いて、特定の点（ａ，ｂ）を通る単回帰直線を算出する。ここで、特定の点（ａ，ｂ）は、「ａ＝ｂ」であって且つ、モータジェネレータ１０の運転領域において流れうる最大電流値よりも十分大きい値に設定される。これは、検出値の組のうち原点から離間した組にノイズが集中的に重畳した場合における診断精度の低下を抑制するための設定である。すなわち、最小２乗法を用いて単回帰直線を算出する場合、原点から離間した検出値の組の影響が顕著となりやすいため、これにノイズが重畳した場合にノイズの影響が大きくなり、ひいては診断精度の低下を招く懸念がある。これに対し、上記設定をすることで、その影響を好適に低減することができる。

以上説明した本実施形態によれば、先の第８の実施形態の上記各効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（８）単回帰直線を、電流値としてとり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線とした。これにより、ノイズ等の影響を好適に抑制することができる。

（第１１の実施形態）
以下、第１１の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、先の第１の実施形態において対象とした異常のみならず、電流センサの異常のうち図１９に例示する位相ずれ異常の有無をも診断する。図１９（ａ）に示すように、この異常は、振幅が中央正常品におけるものと同一であるものの、位相がずれる異常である。この場合、図１９（ｂ）に示すように、検出値ｉｕａと検出値ｉｕｂとの描く軌跡は楕円となる。このため、楕円を描くか否かによって位相ずれの有無を診断することができる。

図２０に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図２０に示す処理において、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ１０の処理の後、ステップＳ４０において、今回の検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）と、前回の検出値ｉｕａ（ｎ−１）、ｉｕｂ（ｎ−１）とを結ぶ線分の傾きＳＬ（ｎ）を算出し、続くステップＳ４２では、傾きＳＬ（ｎ）を有する単位ベクトルｅ（ｎ）を算出する。次に、ステップＳ４４では、今回のステップＳ４２において算出された単位ベクトルｅ（ｎ）と、前回のステップＳ４２において算出された単位ベクトルｅ（ｎ−１）との内積を算出する。これは、今回の傾きと前回の傾きとのなす角度と相関を有するパラメータを算出する処理である。すなわち、これらの内積は、上記傾きθを独立変数とする余弦関数ｃｏｓθとなる。そして、ステップＳ４６では、余弦関数ｃｏｓθから把握される位相遅れが許容範囲内であるか否かを判断する。ここでは、余弦関数ｃｏｓθの時系列データから把握される傾きの推移が位相遅れ時に生じる楕円によるものである場合に許容範囲にないと判断すればよい。そして、許容範囲にあると判断される場合には、ステップＳ１４において正常である旨判断する一方、許容範囲に無いと判断される場合には、ステップＳ４８において異常である旨判断する。

なお、ステップＳ１４、Ｓ４８の処理が完了する場合、ステップＳ５０において、ステップＳ４６ａの処理に用いた検出値ｉｕａ（ｎ），ｉｕｂ（ｎ）、ｉｕａ（ｎ−１），ｉｕｂ（ｎ−１）、…や、傾きＳＬ，単位ベクトル、余弦関数を「１」ずつデクリメントする。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（９）傾きＳＬについての時系列に前後するもの同士のなす角度に基づき異常の有無を診断した。これにより、位相遅れにかかる異常の有無を診断することができる。

（第１２の実施形態）
以下、第１２の実施形態について、先の第１１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図２１に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図２１に示す処理において、先の図２０に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０ａ，３０ｂの異常の有無の診断処理を例示しており、Ｖ相の電流センサ３２ａ，３２ｂの異常の有無の診断処理については、同様であるためその記載を割愛している。

この一連の処理では、ステップＳ４６ａにおいて、単位ベクトルｅの所定期間内における時系列データが許容範囲であるか否かを判断する。詳しくは、例えば電気角のＮ（＝１，２，３…）周期における傾きの中央値や平均値、または最も頻度の高い値が許容範囲内であるか否かを判断する。これは、楕円の接線の傾きについて、中央値や平均値や最も頻度の高い値が定まることに鑑みたものである。すなわち、楕円に特有の中央値や平均値や最も頻度の高い値に近似する場合に許容範囲ではないと判断すればよい。また、例えば、電気角のＮ（＝１，２，３…）周期における傾きの分布や分散等が許容範囲内であるか否かを判断してもよい。これは楕円の接線の傾きについて、分布や分散等が定まることに鑑みたものである。すなわち、楕円に特有の分布や分散等に近似する場合に許容範囲ではないと判断すればよい。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（１０）傾きＳＬについての所定期間における各値に基づき異常の有無を診断した。これにより、位相ずれ異常の有無を診断することができる。

（第１３の実施形態）
以下、第１３の実施形態について、先の第１１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図２２に、本実施形態にかかるシステム構成を示す。なお、図２２において、先の図１に示した部材に対応する部材については便宜上同一の符号を付している。

本実施形態では、モータジェネレータ１０の各相を流れる電流を検出する電流センサを相毎に１つずつ備える。すなわち、Ｕ相の電流を検出する電流センサ３０と、Ｖ相の電流を検出する電流センサ３２と、Ｗ相の電流を検出する電流センサ３４とを備える。ここで、例えば電流センサ３０の検出値と電流センサ３２の検出値とを座標軸とする座標系におけるこれら検出値の組の軌跡は、これら検出値が正常であれば楕円となる。これは、Ｕ相の電流とＶ相の電流とが振幅および周期が等しく固定された位相差を有するものであるためである。このため、正常時の楕円の軌跡からのずれに基づき異常の有無を診断することができる。

図２３に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。以下では、Ｕ相の電流センサ３０とＶ相の電流センサ３２の異常の有無の診断処理を例示しており、Ｗ相の電流センサ３４の異常の有無の診断処理については、電流センサ３０または電流センサ３２を電流センサ３４に置き換えることで実現できるためその記載を割愛した。

この一連の処理では、まずステップＳ６０において、電流センサ３０によるＵ相電流の検出値ｉｕ（ｎ）と、電流センサ３２によるＶ相電流の検出値ｉｖ（ｎ）とを取得する。続くステップＳ６２では、モータジェネレータ１０のトルクＴおよび電気角速度ωを取得する。続くステップＳ６４では、トルクＴおよび電気角速度ωによって定まる焦点（Ｕ１，Ｖ１）、（Ｕ２，Ｖ２）のそれぞれと、検出値ｉｕ（ｎ）、ｉｖ（ｎ）との距離の和Ｌを算出する。この処理は、電流センサ３０，３２が正常であるか否かを判断するためのものである。すなわち、これらが正常であればこれらの検出値の組は楕円を描く。そしてこの楕円は、一対の焦点からの距離の和Ｌが一定である。ただし、一対の焦点（Ｕ１，Ｖ１）、（Ｕ２，Ｖ２）は、電流の振幅に応じて変化する。このため、本実施形態では、電流の振幅と相関を有するパラメータとしてのトルクＴおよび電気角速度ωに応じて一対の焦点（Ｕ１，Ｖ１）、（Ｕ２，Ｖ２）を可変設定する。すなわち、トルクＴおよび電気角速度ωから想定される電流振幅に応じて一対の焦点（Ｕ１，Ｖ１）、（Ｕ２，Ｖ２）を可変設定する。

続くステップＳ６６では、上記距離の和Ｌと基準となる和Ｌｒｅｆとの差の絶対値が閾値ΔＬｔｈ以下であるか否かを判断する。ここで、基準となる和Ｌｒｅｆは、電流の振幅と相関を有するパラメータとしてのトルクＴおよび電気角速度ωに応じて可変設定される。すなわち、トルクＴおよび電気角速度ωから想定される電流振幅に応じて基準となる和Ｌｒｅｆを可変設定する。

上記ステップＳ６６において肯定判断される場合、ステップＳ６８において正常であると判断する一方、否定判断される場合、ステップＳ７０において異常であると判断する。そして、ステップＳ６８，Ｓ７０の処理が完了する場合、ステップＳ７２において、検出値ｉｕ（ｎ）を検出値ｉｕ（ｎ−１）として且つ、検出値ｉｖ（ｎ）を検出値ｉｖ（ｎ−１）とする。

以上説明した本実施形態によれば、先の第１の実施形態の上記（１）の効果に加えて、更に以下の効果が得られるようになる。

（１１）検出対象となる相の相違する電流の位相差から想定される楕円と、電流の検出値の組の軌跡との乖離度合いに基づき異常の有無を診断した。これにより、検出対象とする相が相違する複数の電流センサのそれぞれの検出値を用いてこれらの異常の有無を診断することができる。

（１２）検出値の組と、一対の焦点（Ｕ１，Ｖ１）、（Ｕ２，Ｖ２）のそれぞれの距離の和Ｌに基づき、異常の有無を診断した。これにより、検出値の組の描く軌跡と正常時の楕円とのずれ度合いを把握することができる。

（１３）正常時において想定される楕円を、モータジェネレータ１０の状態量に応じて可変設定した。これにより異常の有無の診断を高精度に行なうことができる。

（第１４の実施形態）
以下、第１４の実施形態について、先の第１３の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図２４に、本実施形態にかかる異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置２０によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。なお、図２４に示す処理において、先の図２３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。以下では、Ｕ相の電流センサ３０とＶ相の電流センサ３２の異常の有無の診断処理を例示しており、Ｗ相の電流センサ３４の異常の有無の診断処理については、電流センサ３０または電流センサ３２を電流センサ３４に置き換えることで実現できるためその記載を割愛した。

本実施形態では、ステップＳ６０の処理の後、ステップＳ７４において、検出値の複数の組を用いて、多変調解析によって楕円を特定する。続くステップＳ７６では、多変調解析によって特定された楕円と正常時に想定される楕円との差が許容範囲内にあるか否かを判断する。

（その他の実施形態）
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
＜傾きの算出手法について＞
異なる２つの検出タイミングにおける検出値の組に基づく傾きの算出手法としては、上記第１〜５の実施形態において例示されるものに限らない。例えば時系列的に２サンプリング以上はなれた検出値の組を用いてもよい。

３つ以上の検出タイミングにおける検出値の組から算出される平均的な傾きとしては、上記第３の実施形態や上記第６の実施形態において例示したものに限らない。例えば上記第３の実施形態の手法において、４つ以上の検出タイミングにおける検出値の組を用いて平均的な傾きを算出してもよい。
＜単回帰直線を求めるものについて＞
例えば、上記第８〜第１０の実施形態において、単回帰直線の傾きのみを異常の有無の診断に用いたり、切片のみを異常の有無の診断に用いたりしてもよい。
＜オフセット異常について＞
上記第７の実施形態においては、オフセット異常の有無の診断のために用いるパラメータとして、基準となる直線「ｉｕａ＝ｉｕｂ」との距離を算出したが、これに限らず、上記直線の一部と検出値とによって生成される三角形の面積等、その相当量を算出するものであってもよい。

ちなみに、こうした異常診断とともに実行される他種の異常診断処理としては、上記第１の実施形態におけるものにも限らない。
＜異なる２相の電流センサの異常診断について＞
楕円の２つの焦点（Ｕ１，Ｖ１），（Ｕ２，Ｖ２）の座標を可変設定するためのモータジェネレータ１０の状態量としては、トルクＴおよび電気角速度ωに限らない。例えば、インバータＩＶの入力電圧、入力電流、入力電力等であってもよい。

モータジェネレータ１０の状態量に応じた楕円の大きさの変化を補償する手法としては、焦点（Ｕ１，Ｖ１），（Ｕ２，Ｖ２）等を可変設定するものに限らない。例えば、モータジェネレータ１０の状態量に応じて電流の検出値ｉｕａ，ｉｕｂを補正するものであってもよい。
＜同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサについて＞
同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサ（同一の物理量に対して同一の検出値を出力すると想定される複数のセンサ）としては、回転機の１つの相を流れる電流を検出する複数の電流センサに限らない。例えばインバータＩＶの入力電圧を検出する複数の電圧センサや、内燃機関の吸気通路に設けられる電子制御式スロットルバルブの開度を検出する複数のセンサ等であってもよい。
＜その他＞
・上記第７の実施形態では、ゲイン異常が生じていないと判断される場合に、図１３の処理によってオフセット異常の有無を診断したが、これに限らない。例えば、傾きを用いた異常診断と図１３に示した処理とを常時行なうようにしてもよい。なお、この場合、図１３に示した処理によって直接的にオフセット異常が特定されるわけではない。

・上記第９の実施形態における異常診断の禁止処理の適用対象は、単回帰分析を用いる異常診断処理に限らない。同相の電流センサの検出値の組の軌跡として直線を想定するもの等にあっては、上記禁止処理の適用が有効である。

・異常診断に用いる電流センサとしては、２つに限らない。例えば同一相の電流を検出する３つの電流センサの検出値の組が３次元座標系において描く軌跡と基準となる直線とに基づき、異常の有無を診断してもよい。

・傾きの算出に用いる検出値の組としては、複数組に限らない。例えば図２５に例示するように、１組であってもよい。ここでは、ステップＳ１２ｃにおいて、予め定められた点（ｉａ，ｉｂ）と検出値の１組とによって結ばれる線分の傾きが算出されている。ちなみに、図２５に示す処理は、所定周期で繰り返し実行されるものであり、先の図３に示した処理と同一の処理については、便宜上同一のステップ番号を付している。

さらに、検出値の１組を通る傾き「１」の直線の切片と正常時の切片である「０」との乖離度合いに基づき異常の有無を診断してもよい。

１０…モータジェネレータ、３０，３０ａ，３０ｂ、３２，３２ａ，３２ｂ、３４…電流センサ、２０…制御装置。

Claims (31)

1. 回転機を流れる電流を検出する電流センサの異常診断装置において、
   前記電流センサは、各別の複数のセンサを備え、
   前記複数の電流センサのうちの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得する取得手段と、
   前記少なくとも２つの電流センサのそれぞれの検出値を座標軸とする座標系において前記取得手段によって取得された検出値によって描かれる軌跡と、基準となる軌跡との比較に基づき前記少なくとも２つの電流センサの異常の有無を診断する診断手段とを備えることを特徴とする電流センサの異常診断装置。
2. 前記取得手段によって取得された検出値によって描かれる軌跡は、前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つの電流センサのそれぞれの検出値の複数組によって描かれるものであることを特徴とする請求項１記載の電流センサの異常診断装置。
3. 前記回転機は、多相回転機であり、
   前記電流センサは、前記多相回転機の少なくとも１の相を流れる電流を検出する複数のセンサを備え、
   前記取得手段は、前記１の相についての前記複数のセンサの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得するものであり、
   前記診断手段は、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって描かれる軌跡に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項２記載の電流センサの異常診断装置。
4. 前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断すべく、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる軌跡の傾きを用いることを特徴とする請求項３記載の電流センサの異常診断装置。
5. 前記軌跡の傾きは、前記１の相についての前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる直線の傾きであることを特徴とする請求項４記載の電流センサの異常診断装置。
6. 前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接する一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする請求項５記載の電流センサの異常診断装置。
7. 前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接しない一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする請求項５記載の電流センサの異常診断装置。
8. 前記傾きの算出に際し、分母がゼロとなる場合、傾きの算出を中止する中止手段を更に備えることを特徴とする請求項４〜７のいずれか１項に記載の電流センサの異常診断装置。
9. 前記直線の傾きは、前記検出値についての３つ以上の組から算出される平均的な傾きであることを特徴とする請求項５記載の電流センサの異常診断装置。
10. 前記診断手段は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断するための検出値の組の軌跡を単回帰直線として算出し、該単回帰直線と基準となる直線との乖離に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項３記載の電流センサの異常診断装置。
11. 前記単回帰直線は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサによって検出される電流値としてとり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として算出されるものであることを特徴とする請求項１０記載の電流センサの異常診断装置。
12. 前記回転機を流れる電流の振幅が所定以下である場合、前記診断手段による異常である旨の診断を禁止する禁止手段を更に備えることを特徴とする請求項４〜１１のいずれか１項に記載の電流センサの異常診断装置。
13. 前記基準となる軌跡は、前記１の相についての前記少なくとも２つのセンサが正常である場合に想定される直線であり、
    前記診断手段は、前記直線と前記少なくとも２つのセンサによる検出値の組との距離に応じて前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項３〜１２のいずれか１項に記載の電流センサの異常診断装置。
14. 前記回転機は、多相回転機であり、
    前記電流センサは、多相回転機の少なくとも１の相を流れる電流を検出する複数のセンサを備え、
    前記取得手段は、前記１の相についての前記複数のセンサによって同一のタイミングで検出される電流の検出値を取得するものであり、
    前記診断手段は、前記複数のセンサのそれぞれの検出値の組と、予め定められた傾きとによって定まる直線と前記座標軸との交点に基づき、前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の電流センサの異常診断装置。
15. 前記診断手段は、前記軌跡の傾きについての時系列的に前後するもの同士のなす角度に基づき前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項２または３記載の電流センサの異常診断装置。
16. 前記基準となる軌跡は、前記複数の電流センサのうちの２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であり、
    前記診断手段は、前記複数の電流センサのうちの２つのそれぞれの検出値の複数組によって定まる傾きについての所定期間における各値に基づき前記２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項２〜１５のいずれか１項に記載の電流センサの異常診断装置。
17. 前記回転機は、多相回転機であり、
    前記複数の電流センサは、前記多相回転機の互いに相違する相を流れる電流を検出するセンサを含み、
    前記軌跡は、前記互いに相違する相を流れる電流を検出する２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であることを特徴とする請求項２記載の電流センサの異常診断装置。
18. 前記診断手段は、前記互いに相違する相を流れる電流を検出する２つのセンサの検出値の組と、所定の２点とのそれぞれの距離の和に基づき、前記２つのセンサの異常の有無を診断する請求項１７記載の電流センサの異常診断装置。
19. 前記楕円をなす基準となる軌跡は、前記互いに相違する相の電流の位相差に起因したものであって且つ、該楕円の大きさが、前記多相回転機の状態量に応じて設定されることを特徴する請求項１８記載の電流センサの異常診断装置。
20. 同一の検出対象の物理量を検出する複数のセンサの異常診断装置について、
    前記複数のセンサのうちの少なくとも２つによって同一のタイミングで検出される前記物理量の検出値を取得する取得手段と、
    前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値を座標軸とする座標系において前記取得手段によって取得された検出値の複数組によって描かれる軌跡と、基準となる軌跡との比較に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断する診断手段とを備えることを特徴とするセンサの異常診断装置。
21. 前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断すべく、前記取得手段によって取得される前記少なくとも２つのセンサのそれぞれの検出値の複数組によって定まる軌跡である直線についての傾きを用いることを特徴とする請求項２０記載のセンサの異常診断装置。
22. 前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接する一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする請求項２１記載のセンサの異常診断装置。
23. 前記直線は、前記取得手段によって取得される検出値の組についての時系列データのうち、互いに隣接しない一対の組を結ぶことで定まるものであることを特徴とする請求項２１記載のセンサの異常診断装置。
24. 前記傾きの算出に際し、分母がゼロとなる場合、傾きの算出を中止する中止手段を更に備えることを特徴とする請求項２１〜２３のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。
25. 前記直線の傾きは、前記検出値についての３つ以上の組から算出される平均的な傾きであることを特徴とする請求項２１記載のセンサの異常診断装置。
26. 前記診断手段は、前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断するための検出値の組の軌跡を単回帰直線として算出し、該単回帰直線と基準となる直線との乖離に基づき前記少なくとも２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項２１記載のセンサの異常診断装置。
27. 前記単回帰直線は、前記少なくとも２つのセンサによって検出される電流値としてとり得ないと想定される大電流に対応する点を通る直線として算出されるものであることを特徴とする請求項２６記載のセンサの異常診断装置。
28. 前記基準となる軌跡は、前記少なくとも２つのセンサが正常である場合に想定される直線であり、
    前記診断手段は、前記直線と前記少なくとも２つのセンサによる検出値の組との距離に応じて前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項２１〜２７のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。
29. 前記診断手段は、前記複数のセンサのそれぞれの検出値の組と、予め定められた傾きとによって定まる直線と前記座標軸との交点に基づき、前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項１または２記載のセンサの異常診断装置。
30. 前記診断手段は、前記軌跡の傾きについての時系列的に前後するもの同士のなす角度に基づき前記複数のセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項１記載のセンサの異常診断装置。
31. 前記基準となる軌跡は、前記複数のセンサのうちの２つのセンサ同士に位相遅れがある場合にこれらの検出値の組によって描かれる楕円であり、
    前記診断手段は、前記複数のセンサのうちの２つのそれぞれの検出値の複数組によって定まる傾きについての所定期間における各値に基づき前記２つのセンサの異常の有無を診断することを特徴とする請求項１記載のセンサの異常診断装置。

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