JP6014400B2 - 車載回転電機の劣化診断装置および劣化診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、車載回転電機の劣化診断装置および劣化診断方法に関する。

回転電機は近年車両に搭載され電気自動車としても利用されている。このような車載回転電機（以下回転電機と称する）は運転時に各種劣化要因によって劣化し、最終的には絶縁低下することは避けられない。しかしながら、コイルの劣化を外見から判断することは困難であるため、結果として、コイルの絶縁低下により回転電機が焼損するなどしたときに初めてコイルの劣化を知るといったことになりかねない。

このように、使用中の回転電機のコイル劣化を診断する的確な方法がないため、従来では、機器の製作時に予め推定された使用寿命と環境や使用条件等を考慮し交換時期を決定し、回転電機が焼損する前に機器を交換する方法が用いられている。また、簡易的には、定期点検時に回転電機の巻線抵抗、絶縁抵抗等の測定をすることによって回転電機の絶縁状態を推定し、コイルの劣化状態を推定する方法がある。

ところが、上記した従来方法のうち、第１方法で交換時期を推定する場合には、実際の使用条件や回転電機の個体差に起因して、想定した条件との間にずれが生ずることは避けられず、推定する交換時期が過不足を生ずることが想定される。すなわち、使用中の故障を考慮すると、一般には厳しい条件を想定する場合が多く、この場合には使用寿命を実際に使用し得る寿命より短く判断する傾向となるため不経済である。またこれとは逆に想定する条件よりも使用環境の方がきびしい場合には、使用中の劣化が早くなって予測より早く焼損事故が生じてしまう場合がある。

また、第２の方法では、回転電機停止時に夫々の回転電機の配線を外し個々に測定する必要があるため、測定に多大な労力が必要である。また、上記のように寿命を推定するのに誤差が大きくなることで、適切な時期に測定を行うことができない。さらに、その測定時の環境条件により測定値が左右される場合が大きく、測定値に対して正しい評価ができない場合もある。

特開２０１１−１３０５４４号公報

そこで、車両に搭載される回転電機を運転状態でその使用環境や条件を考慮して寿命の推定を精度良く行うことができ、定期点検時には、回転電機のコイルの絶縁劣化を確実に判断できる車載回転電機の診断装置および診断方法を提供する。

実施形態によれば、車載回転電機の劣化診断装置は、車両に搭載される回転電機のコイル温度を検出する温度検出手段と、予め測定された前記回転電機の所定温度での推定寿命を記憶する記憶手段と、前記回転電機の使用に伴う前記温度検出手段が検出する前記コイル温度のデータを取得し、前記推定寿命の所定温度に対応する使用時間をアレニウス則に基いて積算し、前記推定寿命に対する劣化状態を判断する演算手段とを備え、前記演算手段は、前記温度検出手段が検出する前記コイル温度が所定以上変動したときにその時刻情報と共に前記コイル温度のデータを取得し、前回取得した時刻情報の測定時点からの経過時間を前記推定寿命の所定温度に対する使用時間に換算して積算することを特徴とする。

また、他の実施形態によれば、車載回転電機の劣化診断方法は、車両に搭載された回転電機のコイルの所定温度で測定された推定寿命が予め記憶手段に記憶され、前記回転電機の使用中のコイル温度を温度検出手段により検出し、前記回転電機の使用に伴う前記温度検出手段が検出する前記コイル温度のデータを取得し、前記推定寿命の所定温度に対応する使用時間をアレニウス則に基いて積算し、前記推定寿命に対する劣化状態を判断する方法であって、前記温度センサが検出する前記コイル温度が所定以上変動したときにその時刻情報と共に前記コイル温度のデータを取得し、前回取得した時刻情報の測定時点からの経過時間を前記推定寿命の所定温度に対する使用時間に換算して積算することを特徴とする。

第１実施形態を示す概略的な構成図 電気自動車の駆動部の概略的構成図 劣化診断のフローチャート アレニウス則の説明図 積算時間の説明図 第２実施形態を示す劣化診断のフローチャート 積算時間の説明図 第３実施形態の概略的な構成図 応答波形に基づく診断の説明図

（第１実施形態）
以下、図１〜図５を参照し、第１実施形態についてハイブリッド型の電気自動車のモータの劣化診断装置に適用した場合の例で説明する。

図２はハイブリッド型の電気自動車１の前輪側に設けられた駆動部を概略的に示している。駆動源としてエンジン２およびモータ（車載回転電機）３を備えている。モータ３は劣化診断の対象である。エンジン２あるいはモータ３の駆動出力は、Ｔ／Ａ（トランスアクスル）４を介していずれかの駆動出力が駆動軸５に伝達され、前輪６が回転駆動される。制御装置７は、モータ３の回転駆動制御およびエンジン２による駆動の制御を行う。

図１はモータ３とその制御および劣化診断をする制御装置７の概略構成を示している。モータ３は、固定子鉄心８にコイルが巻回されており、コイルエンド９に例えばサーミスタからなる温度検出手段としての温度センサ１０がコイル温度を測定するように取り付けられている。温度センサ１０の検出信号は信号線１１を介して制御装置７に出力される。制御装置７からコイルに対して３本の電源ケーブル１２を介して給電される。

制御装置７は、モータ３の駆動制御を司る演算手段としてのＣＰＵ１３とプログラムやデータを記憶する記憶手段としてのメモリ１４を備える。また、制御装置７は、モータ３への給電を行うための構成として、車載バッテリからの出力を昇圧する昇圧コンバータ１５を備えると共に、昇圧コンバータ１５の出力をモータ３の各コイルに供給するための車両制御部１６を備え、ＣＰＵ１３によるＰＷＭ制御などの方式で車両駆動部１６に制御信号を与える。これにより、電源ケーブル１２を介してモータ３の三相の出力をコイルに三相の出力を供給して、モータ３を回転駆動させ、駆動軸５に適切な駆動力を供給する。

次に、上記構成において制御装置７のＣＰＵ１３によりモータ３のコイルの劣化診断を行う場合の作用について説明する。ＣＰＵ１３は、新しいモータ３が設けられた状態あるいは組立てられた状態において、電源が投入されると、メモリ１４に記憶された劣化診断プログラムに従って診断処理プログラムを実行する。ＣＰＵ１３は、まずデータの初期化処理を行い（Ｓ１）、種々の設定の初期化をすると共に、データのクリア処理を行う。

この後、ＣＰＵ１３は、温度センサ１０から一定時間Δｔ（例えば１秒）毎にコイル温度Ｔ[℃]を検出する（Ｓ２）。コイル温度Ｔ[℃]は絶対温度Ｔｎ[Ｋ]に変換してから後述するアレニウス則カーブに基いて基準温度Ｔｓにおける経過時間である換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を算出する（Ｓ３）。

ＣＰＵ１３は、算出した換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）をモータ３の使用開始時点からの積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に加算する（Ｓ４）。これにより、これまでの実際の使用時間ｔに対して、温度が基準温度Ｔｓから変化しないで使用したと場合における換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を積算した積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることができる。つまりモータ３のコイル温度の温度履歴を基準温度Ｔｓにおける時間の長さの違いとして換算して積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることができる。基準温度Ｔｓにおける劣化寿命τ（Ｔｓ）はあらかじめ測定したデータがメモリ１４に記憶されている。

次に、モータ３のコイルの熱劣化状態がどの程度進んでいるかを積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）により判定する。熱による劣化寿命τ（Ｔｓ）に対して、例えば８０％使用した状態を予備警告寿命とすると、８０％の使用時間ｔｓ１（＝０．８τ）よりも積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を超えていなければ（Ｓ５でＮＯ）、ステップＳ２に戻り再びステップＳ２〜Ｓ５を実施する。

また、ＣＰＵ１３は、ステップＳ５でＹＥＳと判断され、ステップＳ６でＮＯと判断された場合には、寿命が近付いていることを予備的に警告する（Ｓ７）。ここでは、予備警告をした後、再びステップＳ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ６を繰り返し実施する。

また、ＣＰＵ１３は、モータ３のコイルの劣化寿命に対して９０％使用した状態を警告寿命とすると、９０％の使用時間ｔｓ２（＝０．９τ）よりも積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が超えていれば（Ｓ６でＹＥＳ）間もなく寿命であることを警告する（Ｓ８）。この警告処理では、即時に運転を停止するのではなく、モータ３の温度上昇を抑制して積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）の増加を抑制するため、温度低減運転への切り替えを設定することもできる。

これによってモータ３の運転中においても、瞬時の温度Ｔと時間Δｔから得られる積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が熱劣化寿命に近くなった場合、警告または自動的に温度低減運転への切り替えが可能となり、モータ３のコイルの熱劣化による焼損を未然に防止することができる。

なお、上記の劣化診断プログラムの実行において、ＣＰＵ１３、は電源が遮断されてプログラムを中断した場合でも、それまでの積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）のデータをメモリ１４に記憶保持しているので、次に電源が投入されて診断を再開する際に、メモリ１４に記憶された積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）のデータを読み出して利用することで、継続的に診断処理を実行するようになっている。

次に、上記したアレニウス則に基づく劣化程度の推定方法について図４および図５を参照して説明する。まず、この方法による推定処理を実行することに先立って、対象となるモータ３の寿命を推定するための特性カーブを取得する。この特性カーブは、例えば図４の実線で示すようなカーブとして描くことができる。この曲線は、寿命時間[Ｈｒ]の対数値が温度の逆数と比例関係にあることを示している。

一般に、温度と劣化との関係を示すアレニウスモデルは、反応速度定数をＫとすると、
Ｋ＝Ａｅｘｐ（−Ｅａ／ｋＴ）
として表すことができる。ここで、Ｅａは活性化エネルギー[ｅＶ]、ｋはボルツマン定数（＝８．６１７３×１０^−５[ｅＶ／Ｋ]）、Ｔは絶対温度[Ｋ]つまりＴ[Ｋ]＝Ｔ_ｎ[℃]＋２７３[℃]、Ａは定数である。

そして、ある劣化量Ｂに達したときを寿命とすると、寿命τはτ＝Ｂ／Ｋで表されるから、Ｂ／ＡをＣとおくと、
τ＝Ｃ・ｅｘｐ[（Ｅａ／ｋ）・（１／Ｔ）]
となり、したがって、
ｌｎτ＝ｌｎＣ＋（Ｅａ／ｋ）・（１／Ｔ）
これにより、時間の対数ｌｎτと温度の逆数（１／Ｔ）との関係は直線に示すことができる。この関係は、温度Ｔ１とＴ２との間に、（ｌｎτ１／ｌｎτ２）倍の加速があることを示している。つまり、温度Ｔが変化すると寿命τも変化するが、その関係は、上記したアレニウス則に基づいて温度と寿命との間に一定の関係が存在するので、これにより、実際の使用温度Ｔ_ｎで一定時間Δｔ（Ｔ_ｎ）使用したことは、基準温度Ｔｓ（例えば１５０℃：４２３Ｋ）で使用した場合の使用時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に換算することができる。

そして、モータ３の運転中において一定時間Δｔ（例えば１秒）毎の観測温度Ｔ[℃]を検出し、ｔ[Ｈｒ]＝１／３６００[Ｈｒ]、Ｔ_ｎ[Ｋ]＝Ｔ[℃]＋２７３[℃]を代入することによりｌｎＣとして示した定数を求めることができる。これにより、温度Ｔ_ｎで使用した一定時間Δｔの時間が、基準温度Ｔｓで使用した場合にはどの程度になるかを換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）として計算することができる。

このようにして一定時間Δｔ毎に測定した温度Ｔ_ｎから計算した換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を記憶すると共に、これらを運転開始時点から逐次加算して運転の総時間に対応する基準温度Ｔｓでの熱劣化寿命に対応する積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）として取得する。この積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を図４中の基準温度Ｔｓに対応する位置にプロットすると、その基準温度Ｔｓでの寿命τ（Ｔｓ）を示す特性カーブとの交差位置との差から残りの熱劣化寿命が計算できる。

これによって、個々の温度，時間での熱履歴を基準温度Ｔｓの１５０[℃]での熱履歴時間として正規化できる。例えば、基準温度Ｔｓ（＝１５０[℃]）にて６０００時間を劣化基準とした場合、今までの運転履歴からの積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が３０００時間であった場合、その劣化程度は５０％と判断する。

具体的には、図５（ａ）にも示しているように、測定開始をｔ_０とし、検出タイミングｔ_ｎは、一定時間Δｔ_ｎ（１秒）毎とする。温度Ｔ_ｎで時間Δｔ_ｎが経過したときの劣化度合いを、アレニウス則を利用して基準温度Ｔｓで経過した時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に換算する。これは、予め測定した熱劣化寿命のカーブに基づいてアレニウス則を当てはめて、温度Ｔ_ｎでの単位時間が基準温度Ｔｓで使用した場合の換算係数をｆ（Ｔ_ｎ）とすると、
Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）＝ｆ（Ｔ_ｎ）×Δｔ_ｎ
基準温度Ｔｓでの劣化時間の積算は、図５（ｂ）にも示すように、
ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）＝Δｔ_１ｘ（Ｔｓ）＋Δｔ_２ｘ（Ｔｓ）＋…＋Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）
あるいは、
ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）＝Σ[ｆ（Ｔ_ｋ）×Δｔ_ｋ]
と表すことができる。これは、時間間隔Δｔ_ｎを小さくしていくと、温度Ｔの変化に対応した換算係数を時間積分したものとなることを示している。

一方、基準温度Ｔｓでの劣化寿命がτ（Ｔｓ）時間であるとすると、コイルの使用時間ｔ_ｎの時点での残りの基準温度Ｔｓにおける寿命τ_ｎは、
τ_ｎ=τ（Ｔｓ）−ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）
となる。判定の仕方としては、劣化寿命τ（Ｔｓ）に対して８０％あるいは９０％使用した時点として下記の判定時間ｔｓ１、ｔｓ２を設定する。

判定時間ｔｓ１＝０．８τ（Ｔｓ）
判定時間ｔｓ２＝０．９τ（Ｔｓ）
判定時間ｔｓ１、ｔｓ２を用いることで、
ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）＞ｔｓ１ （ステップＳ５）
ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）＞ｔｓ２ （ステップＳ６）
により、予備警報（ステップＳ７）あるいは劣化の警報（Ｓ８）を行うことができる。

このような本実施形態によれば、モータ３のコイルエンド９の温度を温度センサ１０により一定時間Δｔ_ｎ毎に測定し、これを基準温度Ｔｓで使用した場合の使用時間に換算した換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）として算出し、使用開始時点からの換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を積算した積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることで、基準温度Ｔｓにおける熱劣化寿命を精度良く推定することができる。

なお、本実施形態における劣化寿命の推定に際して用いるアレニウス則自体は、公知の原理であるが、温度変動が伴う場合に正確な寿命推定をすることが難しかった。つまり、アレニウス則では、所定の温度における使用時間に対する寿命の推定は示されるが、車載モータのように、使用時の温度変動が激しい場合には温度変動に伴う誤差が大きくなるため、寿命推定の精度が低下するという課題があった。

すなわち、運転時間から単純に寿命時間を推定する方法では、車載モータのように運転者によって運転条件の大きく変わる場合、コイルの劣化主要因である熱劣化に大きく影響するコイル温度の推定値が大きくずれる場合が多くモータのコイル劣化を的確に判断できない。また、モータコイルの抵抗や絶縁抵抗を測定する方法では、モータの代表的劣化である、エナメル線の劣化状態を確認することはできない。

これに対して、この実施形態では、上記したように、温度変動に追随した積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることで熱劣化に対する精度の向上を図ることができ、さらに、電気自動車ではモータの寿命を左右する要素としての環境要因が少ないこともあって、熱的な推定寿命の測定精度を向上させることが総合的な寿命の推定精度の向上につながる。この結果、本実施形態においては、熱的な劣化寿命の推定を精度良く行い、これによって車両の駆動用モータとして安全性が要求される構成において、正確な寿命推定を行えるという利点がある。

（第２実施形態）
図６および図７は第２実施形態を示すもので、以下、第１実施形態と異なる部分について説明する。第２実施形態では、モータ３のコイルエンド９の温度を検出する構成について変更は無く、コイル温度の検出タイミングが異なる。すなわち、この実施形態では、コイル温度が所定温度以上変化したときにその時点と温度を検出して熱劣化寿命の推定を行う。

図６はメモリ１４に記憶された劣化診断プログラムのフローチャートである。制御装置７は、新しいモータ３が設けられた構成において、電源が投入されると、図６に示す診断処理プログラムを実行する。制御装置７は、まずデータの初期化処理を行い（Ｔ１）、種々の設定の初期化をすると共に、データのクリア処理を行う。

この後、制御装置７は、温度センサ１０から時刻ｔ_０のコイル温度Ｔ[℃]を検出する（Ｔ２）。続いて、カウンタｎの値に「１」を代入し（Ｔ３）、第ｎ回目（第１回目）の時刻ｔ_ｎ（時刻ｔ_１）のコイル温度Ｔ（コイル温度Ｔ_１[Ｋ]は測定したコイル温度Ｔ[℃]＋２７３[℃]）を測定する（Ｔ４）。次に、測定したコイル温度Ｔ_ｎ[Ｋ]が前回測定したコイル温度Ｔ_ｎ−１[Ｋ]に対して所定温度ΔＴ（例えば１[Ｋ]〜数[Ｋ]）以上の変化があったか否かを判定し（Ｔ５）、ＮＯすなわち変化が無い場合にはステップＴ４に戻り、再びステップＴ４およびＴ５を実行する。

そして、コイル温度Ｔ_ｎの値が所定温度ΔＴを超えて変動した場合には、制御装置７は、ステップＴ５でＹＥＳと判断してステップＴ６に進む。ここでは、制御装置７は、前述のアレニウス則カーブに基いて換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を算出する。この場合、換算する元の時間Δｔ_ｎは、前回の測定時点ｔ_ｎ−１からの経過時間であり、次式で得られる。
Δｔ_ｎ＝ｔ_ｎ−ｔ_ｎ−１
そして、測定温度Ｔ_ｎでの時間Δｔ_ｎを基準温度Ｔｓでの換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に変換する。

次に、制御装置７は、算出した換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）をモータ３の使用開始時点からの積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に加算する（Ｔ７）。これにより、これまでの実際の使用時間ｔに対して、温度が基準温度Ｔｓから変化しないで使用したと場合における換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を積算した積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることができる。つまりモータ３のコイル温度の温度履歴を基準温度Ｔｓにおける時間の長さの違いとして換算して積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることができる。基準温度Ｔｓにおける劣化寿命τ（Ｔｓ）はあらかじめ測定したデータがメモリ１４に記憶されている。

次に、モータ３のコイルの熱劣化状態がどの程度進んでいるかを積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）により判定する。熱による劣化寿命τ（Ｔｓ）に対して、８０％の使用時間ｔｓ１（＝０．８τ）よりも積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を超えていなければ、カウンタｎの値を「１」インクリメントし（Ｔ９）、再びステップＴ４に戻り、上記のステップＴ４〜Ｔ８を繰り返し実施する。

また、熱による劣化寿命τ（Ｔｓ）に対して、使用時間ｔｓ１よりも積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が超えていれば（Ｔ８でＹＥＳ、Ｔ１０でＮＯ）寿命が近付いていることを予備的に警告する（Ｔ１１）。この後、カウンタｎの値を「１」インクリメントして（Ｔ１２）ステップＴ４に戻り、上記のステップＴ４〜Ｔ１０を繰り返し実施する。

また、９０％の使用時間ｔｓ２（＝０．９τ）よりも積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が超えていれば（Ｔ１０でＹＥＳ）、間もなく寿命であることを警報として出力する（Ｔ１３）。この警告処理では、即時に運転を停止するのではなく、モータ３の温度上昇を抑制して積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）の増加を抑制するため、温度低減運転への切り替えを設定することもできる。

これによってモータ３の運転中においても、瞬時の温度Ｔと時間Δｔから得られる積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）が熱劣化寿命に近くなった場合、警告または自動的に温度低減運転への切り替えが可能となり、モータ３のコイルの熱劣化による焼損を未然に防止することができる。

このような第２実施形態によれば、第１実施形態で示した効果に加えて次の効果を得ることができる。すなわち、この実施形態では、換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）の算出処理を、コイル温度Ｔが所定温度ΔＴを超えて変化した場合に行うようにして経過時間Δｔ_ｎも変化するものとしたので、温度変化が少ない状態では演算処理を少なくし、温度変化が大きくなると所定温度ΔＴを超える変化が生じる毎に経過時間Δｔ_ｎを換算時間Δｔ_ｎｘ（Ｔｓ）として算出し、積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることで、温度変動に追随してより精度良く温度履歴としての生産時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）を求めることができる。

また、これにより、電気自動車の運転者の運転の仕方がモータ３の温度変動が激しい場合や、少ない場合の落差が大きい場合でも、温度検出の頻度を短くすることなく正確に熱劣化寿命の推定をすることができ、したがって演算の負担を増大することなくしかも記憶するデータの量も軽減することができる。

なお、第２実施形態の方式を採用するか、第１実施形態の方式を採用するかは、運転者の運転の仕方や、メモリ１４の容量あるいはＣＰＵ１３の演算速度あるいは能力などに応じて適宜選択して採用することができる。

（第３実施形態）
図８および図９は第３実施形態を示すものである。この第３実施形態は、電気自動車などの車両駆動用のモータ３のコイルの皮膜の劣化を診断するものである。皮膜の劣化診断は、定期点検のタイミングで制御装置７から切り離した状態で行うものである。第１実施形態あるいは第２実施形態においては、コイルの熱劣化の寿命の推定を行なっていたのに対して、このようにして推定した結果、モータ３のコイルが使用時間から見て熱劣化寿命に近づいている状態では、実際の劣化が進行していることがある。第３実施形態では、モータ３の積算時間ｔ_ｎｘ（Ｔｓ）に対して、コイルの実際の劣化状況を診断するものである。

劣化診断に際しては、診断装置１７をモータ３の三相のコイルの入力端子９ｕ、９ｖ、９ｗに接続して行う。診断装置１７は、内部に制御手段としてのＣＰＵ１８および記憶手段としてのメモリ１９を備えている。また、診断装置１７は、モータ３の三相のコイルに対して２相毎にインパルス電圧を印加する電圧印加回路２０、およびその応答波形を検出する応答検出部２１を備えている。

診断装置１７は、インパルス巻線試験装置として市販されているものを用いる。例えば、株式会社電子制御国際製インパルス巻線試験器ＤＷＸシリーズなどがある。この診断装置１７では、あらかじめマスターコイル（Ｍａｓｔｅｒ）に電圧印加回路２０からインパルス電圧を印加し、応答検出部２１によりそのインパルス応答波形を取得し、これをメモリ１９に記憶させている。試験品（ＴＥＳＴ）のモータ３のコイルに電圧印加回路２０からインパルス電圧を印加し、その応答波形を応答検出部２１により検出し、その波形との比較を実施する。測定する応答波形は、インパルス応答電圧波形の２周期目からの１周期の期間（図９中Ａで示す期間）での電圧波形（ゼロクロスからゼロクロス間の波形）のずれと波形の高さを比較し、あらかじめコイルの劣化状態での値と正常品の値のから波形のずれと高さの閾値を決め、コイルの劣化等の異常を検出する。

図９はテスト品として測定したモータ３のコイルの応答波形の一例を示している。図中、実線がマスター品の電圧波形（応答波形）で、破線がテスト品の電圧波形（応答波形）である。ここで、マスター品とテスト品の電圧波形の大きさ，ずれを観測する範囲として、図示のＡ期間とする。この期間の設定は短いほど感度は高くなるが、ずれ量の観測領域が小さくなるため、検出誤差が増える。このため、適切な観測幅が必要である。

今回の場合、２周期目からの１周期（Ａ期間）を観測幅とした。この期間において、マスター波形の電圧ゼロラインと波形のプラス側ラインで囲まれる範囲の面積Ｓａとマイナス側ラインで囲まれる範囲の面積Ｓｂを加算した面積をＭｃとして求める。また、テスト品で観測された同面積をＴｃとして求める。そして、これら面積ＭｃとＴｃとを比較し、その電圧波形の大きさ比較値Ａｃを次式に従って求める。このＡｃの値は、コイル内を電流が流れた場合のエネルギー損失に反映され、この値と劣化の関係を調査しておけば、コイルの劣化を検出できる。

Ａｃ＝（Ｔｃ―Ｍｃ）／Ｍｃ
次に、同期間Ａにおいて、マスター波形のラインとテスト品の波形のラインのずれで観測される面積Ａｚの値を求める。そして、求めた面積Ａｚを全体の波形面積で割った値を波形差面積Ａｓ（＝Ａｚ／Ｍｃ）として求める。この波形差面積Ａｓの値は、コイル内を電流が流れた場合のエネルギー損失とかコイルのインダクタンス変化に伴う電流の周波数が反映される。したがって、この波形差面積Ａｓの値についても、あらかじめ劣化との関係を調査しておけば、テスト品の応答波形を求めることでコイルの劣化を検出することができる。

更に、この波形差面積Ａｓの値からコイルの異常を顕著に検出するため、接続端子９ｕ、９ｖ、９ｗとの間の相間の応答波形を測定することで以下のような相間のばらつきデータによる情報を検出することができる。すなわち、各相間の応答波形の測定結果から、Ｕ−Ｖ相波形差面積Ａｓ，Ｖ−Ｗ相Ａｓ，Ｗ−Ｕ相Ａｓを用いて、それぞれの値を比較し、その中で最も大きな値Ａｓ（ＭＡＸ）と中間値Ａｓ（ＭＩＤ）と最も小さな値Ａｓ（ＭＩＮ）から、波形差面積値の相ばらつきＡｓ（Ｋ）を次式に従って求める。

Ａｓ（Ｋ）＝（Ａｓ（ＭＡＸ）＋Ａｓ（ＭＩＤ））／Ａｓ（ＭＩＮ）×２
この式から得られる波形差面積の相ばらつき値Ａｓ（Ｋ）は、コイル劣化による異常が、ある相で発生した場合、それに絡む２相の波形差面積値は大きくなる。また、これによって、異常が発生していない相は問題のない値となるため、異常ではないが自然ばらつきの範囲に収まり、波形差面積の値が大きくなった場合にも異常の発生を確実に検出することができる。

このような第３実施形態によれば、劣化診断装置１７によりモータ３を制御装置７から取り外して、その接続端子９ｕ、９ｖ、９ｗの各２相間にインパルス電圧を印加してその応答波形と初期状態の応答波形とからそれらのずれに応じて劣化状態の診断をするようにした。これにより、モータ３のコイルの劣化状態の診断を定期点検時などの制御装置７から取り外した状態で簡単且つ確実に行うことができる。

（他の実施形態）
上記実施形態で説明したもの以外に次のような変形をすることができる。
上記第１実施形態で用いる寿命推定方式と第２実施形態で用いる寿命推定方式については、両方を備える構成としたものとしても良い。運転者の運転の仕方や、モータ３の特性あるいは種々の条件などに応じて選択的にプログラムを設定することができ、これによって、適切な寿命推定の方式について、メモリ容量を増大させることなく適用できる。

コイル温度の検出を温度検出手段として、温度センサ１０に代えて、コイル電流を検出する電流検出器を設けることでコイル温度について予想される温度上昇を推定する構成とすることもできる。この場合、モータ３の冷却方法や冷却能力はモータによって一定の条件として捉えることができ、このときのコイルの発熱は、コイルに流れる電流値で発生するため、その温度上昇は電流値に比例することが推定できる。したがって、予めコイルに流れる電流値とコイル温度との関係を確認しておけば、運転中のコイル温度Ｔは、制御装置７に設けている電流センサから推定計算できる。

第２実施形態では、温度センサ１０によるコイル温度の検出で、温度の変動をソフト的に判定する構成を示したが、ハード回路で構成することもできる。この場合には、比較レベルを前回の演算時点の温度としてハード的に設定し、温度センサ１０の検出温度信号を常に入力して比較することで一定温度を超える変動が発生したことを検出することもできる。

第３実施形態において、応答波形の２周期目からの１周期分をＡ期間とした観測幅として演算をしたが、他の周期の期間を採用しても良いし、複数周期を期間として設定してもよいし、任意の期間をＡ期間として観測幅に設定することもできる。

車載回転電機として、実施形態で示したハイブリッド型の電気自動車のモータ３以外に、エンジンを持たない電気自動車の駆動用のモータに適用しても良いし、電車などに使用される駆動用のモータに適用しても良いし、その他の車両に用いられるモータにも適用できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変更は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

図面中、３はモータ（車載回転電機）、７は制御装置、８は固定子、９はコイルエンド、１０は温度センサ（温度検出手段）、１３はＣＰＵ（演算手段）、１４はメモリ（記憶手段）、１７は診断装置、１８はＣＰＵ（判断手段）、１９はメモリ（記憶手段）、２０は電圧印加回路（電圧印加手段）、２１は応答検出部（応答検出手段）である。

Claims (2)

1. 車両に搭載される回転電機のコイル温度を検出する温度検出手段と、
   予め測定された前記回転電機の所定温度での推定寿命を記憶する記憶手段と、
   前記回転電機の使用に伴う前記温度検出手段が検出する前記コイル温度のデータを取得し、前記推定寿命の所定温度に対応する使用時間をアレニウス則に基いて積算し、前記推定寿命に対する劣化状態を判断する演算手段とを備え、
   前記演算手段は、前記温度検出手段が検出する前記コイル温度が所定以上変動したときにその時刻情報と共に前記コイル温度のデータを取得し、前回取得した時刻情報の測定時点からの経過時間を前記推定寿命の所定温度に対する使用時間に換算して積算することを特徴とする車載回転電機の劣化診断装置。
2. 車両に搭載された回転電機のコイルの所定温度で測定された推定寿命が予め記憶手段に記憶され、
   前記回転電機の使用中のコイル温度を温度センサにより検出し、
   前記回転電機の使用に伴う前記温度センサが検出する前記コイル温度のデータを取得し、前記推定寿命の所定温度に対応する使用時間をアレニウス則に基いて積算し、前記推定寿命に対する劣化状態を判断する方法であって、
   前記温度センサが検出する前記コイル温度が所定以上変動したときにその時刻情報と共に前記コイル温度のデータを取得し、前回取得した時刻情報の測定時点からの経過時間を前記推定寿命の所定温度に対する使用時間に換算して積算することを特徴とする車載回転電機の劣化診断方法。

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