JP6191586B2 - モータコントローラ、電動車両、及び、スイッチング素子の熱ストレス推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、モータコントローラと、モータコントローラを備えた電動車両と、電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子が受けた熱ストレスを推定する方法に関する。

モータコントローラは、電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子を備える。以下、電源電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子を単純に「スイッチング素子」と称する。スイッチング素子は、電源の直流電力を交流電力に変換するインバータの主要部品であったり、あるいは、電源電圧を昇圧する昇圧コンバータの主要部品であったりする。モータの中には駆動電力が十キロワット以上のものがあり、そのような大出力のモータ用のスイッチング素子には大電流が流れる。それゆえ、スイッチング素子は発熱量が大きく、高温になり易い。一方、例えば、電動車両は発進と停止、加速と減速を頻繁に繰り返すため、スイッチング素子は頻繁に温度が変化する。電動車両の他にも、例えばロボットの関節駆動用のモータは始動と停止、加速と減速を頻繁に繰り返すため、スイッチング素子は頻繁に温度が変化する。スイッチング素子の温度変化に伴い、スイッチング素子（あるいはその周辺部品）が膨張と収縮を繰り返す。スイッチング素子（あるいはその周辺部品）は、膨張したり収縮したりする毎にダメージを受ける。本明細書では、温度変化に起因してスイッチング素子が受けるダメージを「熱ストレス」と称する。スイッチング素子が受ける熱ストレスが所定量を超えるとスイッチング素子の性能が低下する。

特許文献１には、熱ストレスが過大となることを抑制する技術が開示されている。特許文献１に開示されたモータコントローラは、電気自動車に搭載されており、走行用モータに電力を供給するデバイスである。特許文献１に開示された技術は次の通りである。特許文献１のモータコントローラは、スイッチング素子の温度上昇と下降のセットを１回の熱ストレスとカウントし、その間のスイッチング素子の温度の最小値と最大値の差（温度変化量）を求める。さらに、モータコントローラは、温度変化量を横軸にとり、各温度変換量の出現頻度（出現回数）を縦軸にとった分布（実績分布）を求める。モータコントローラは、温度変化量と出現頻度（出現回数）の望ましい基準分布を予め記憶しており、実績分布が基準分布に対して温度変化量の大きい側へずれたときに実績分布を基準分布に近づけるように、スイッチング素子に対する冷却を強める。

特開２０１２−１９５８７号公報

特許文献１の技術では、スイッチング素子の温度上昇と温度降下のセットを１回の熱ストレスとしてカウントしている。スイッチング素子の温度の経時変化には、多数の極大点と極小点が表れる。そして、必ずしも、時間軸上で隣接する極小点の温度が同じであるとは限らない。温度上昇を開始したときの温度よりも高い温度で再び温度上昇に転じる場合もあれば、温度上昇を開始したときの温度よりも低い温度までスイッチング素子の温度が低下することも起こり得る。そうすると、スイッチング素子が受けるダメージ（即ち熱ストレス）は、温度の上昇局面と下降局面で相違する場合がある。特許文献１の技術ではそのような相違が考慮されていない。本明細書は、上記課題に鑑みて創作された。本明細書は、モータコントローラが有するスイッチング素子が受ける熱ストレスを正確に推定する技術を提供する。

本明細書が開示する技術の一態様は、スイッチング素子が受けた熱ストレスを高い精度で推定するメカニズムを備えたモータコントローラに具現化することができる。そのモータコントローラは、電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子と、スイッチング素子の温度を計測する温度センサと、コンピュータを備えている。コンピュータが、温度センサで計測された温度を使ってスイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出する。コンピュータは、スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出する。コンピュータは、抽出した各極大点と各極小点について、極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出する。そして、コンピュータは、算出された各温度差に基づいて、スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出する。

上記のモータコントローラでは、スイッチング素子の温度の経時変化における上昇局面（極小点から次の極大点まで）と下降局面（極大点から次の極小点まで）のそれぞれで温度差を算出して熱ストレスの推定値に反映する。それゆえ、熱ストレスの推定値が正確に求まる。得られた推定値は、例えば、スイッチング素子の冷却器の制御に用いられる。

上記したコンピュータの処理は、リアルタイムで行われてもよいし、スイッチング素子の温度データを蓄積しておき、後にオフラインで行われてもよい。例えば、モータコントローラは、スイッチング素子の温度の時系列データをメモリに記憶する。モータコントローラのメンテナンス時に、メンテナンススタッフがその時系列データを使って上記した処理によりスイッチング素子の熱ストレスの推定値を求める。その推定値は、モータコントローラのメンテナンスに役立てることができる。即ち、本明細書は、モータコントローラのスイッチング素子が受けた熱ストレスの推定方法も提示する。その推定方法は、次の手順により構成される。（１）スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出する。（２）抽出した各極大点と各極小点について、極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出する。（３）算出された各温度差に基づいて、スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出する。これら処理により、スイッチング素子が受けた熱ストレスが高い精度で求められる。

本明細書が開示するモータコントローラは、特に、走行用のモータを備える電動車両に適用することが好適である。電動車両の一態様は、走行用のモータに電力を供給するモータコントローラと、冷媒循環路と、ポンプを備える。冷媒循環路は、モータコントローラのスイッチング素子を冷却する。ポンプは、冷媒を循環させる。そして、モータコントローラのコンピュータは、熱ストレスの推定値が所定の判定値を超えた場合に、所定の冷媒温度に対するポンプの出力を、推定値が判定値を超える前よりも増加させるとよい。あるいは、コンピュータは、熱ストレスの推定値の単位時間当たりの増加率、又は、単位走行距離当たりの増加率が大きいほど、所定の冷媒温度に対するポンプの出力を増加させるとよい。

本明細書が開示する技術の詳細（熱ストレス推定の具体例を含む）とさらなる改良は以下の「発明を実施するための形態」にて説明する。

第１実施例のモータコントローラを含むハイブリッド車の駆動系の構成を示すブロック図である。 ハイブリッド車の冷却システムの構成を示すブロック図である。 冷媒温度と電動ポンプ出力の関係の一例を示すグラフである。 スイッチング素子の温度変化の一例を示すグラフである。 ヒストグラムの一例を示す表である。 図５の表に対応するグラフである。 温度変化の別の一例を示すグラフである。 図７の温度変化のヒストグラムである。 温度変化のさらに別の一例を示すグラフである（温度差の符号を考慮）。 図９のグラフを左右反転させたグラフである。 図９と図１０のグラフに対応するヒストグラムである。 総ストレス比率を推定する処理のフローチャートである。 総ストレス比率を使って電動ポンプの制御を切り換える処理の一例のフローチャートである。 総ストレス比率を使って電動ポンプの制御を切り換える処理の別の例のフローチャートである。 第２実施例のモータコントローラを含むロボットのブロック図である。 重み係数の一例を示す表である。

（第１実施例）図面を参照して実施例のモータコントローラを説明する。本実施例におけるモータコントローラは、ハイブリッド車２に搭載されており、メインバッテリ３の電力を走行用のモータ８に適した電力に変換する。本実施例のハイブリッド車２の構成を、図１を参照して説明する。図１は、ハイブリッド車２の駆動系の構成を表すブロック図である。なお、図１では、本明細書が着目する技術の説明に要する部品だけを表しており、説明に関係のない部品は図示を省略していることに留意されたい。

ハイブリッド車２は、走行用の駆動源として、モータ８とエンジン６を備えている。モータ８の出力トルクとエンジン６の出力トルクは、動力分配機構７で適宜に分配／合成される。動力分配機構７は、例えばプラネタリギアである。動力分配機構７は、エンジン６の出力軸６ａ及びモータ８のモータ軸８ａから夫々伝達される動力を、所定比率で合成して出力軸７ａに出力する。動力分配機構７の出力は、デファレンシャルギア１０を介して駆動輪１０ａ、１０ｂに伝達される。動力分配機構７は、また、エンジン６の出力軸６ａから伝達される動力を、所定の比率でモータ８のモータ軸８ａと出力軸７ａに分配する。このとき、モータ８は、エンジン６の駆動力により発電する。

モータ８を駆動するための電力はメインバッテリ３から供給される。メインバッテリ３の出力電圧は、例えば３００ボルトである。なお、図示を省略しているが、ハイブリッド車２は、メインバッテリ３の他に、カーナビゲーション装置やルームランプ等、メインバッテリ３の出力電圧よりも低い電圧で駆動するデバイス群に電力を供給するための補機バッテリも備える。そのようなデバイス群は、通称「補機」と呼ばれる。後述するパワーコントロールユニット５の大電流系回路を除く信号処理回路（パワーコントローラ５１など）も補機の一種である。また、「メインバッテリ」との呼称は、「補機バッテリ」と区別するための便宜上のものである。

メインバッテリ３は、システムメインリレー４を介してパワーコントロールユニット５に接続される。以下、説明の便宜上、パワーコントロールユニット５を「ＰＣＵ５」と称する。ＰＣＵ５は、メインバッテリ３とモータ８の間に介在するパワーデバイスである。ＰＣＵ５が、本実施例のモータコントローラに相当する。ＰＣＵ５は、電圧コンバータ２０、インバータ３０、及び、パワーコントローラ５１を含む。電圧コンバータ２０は、メインバッテリ３の電圧をモータ８の駆動に適した電圧（例えば６００ボルト）まで昇圧する。インバータ３０は、昇圧後の直流電力を交流に変換する。パワーコントローラ５１は、電圧コンバータ２０とインバータ３０を制御する。インバータ３０の出力がモータ８への供給電力に相当する。なお、ＰＣＵ５では、電圧コンバータ２０やインバータ３０を構成する電子部品等（スイッチング素子２２、２３、３１−３６を含む）が、後述する冷却システム１１によって冷却される。

ハイブリッド車２は、エンジン６の駆動力を利用してモータ８で発電することもできる。また、ハイブリッド車２は、車両の運動エネルギ（制動時の車両の減速エネルギ）を利用してモータ８で発電することもできる。このような発電は「回生」と呼ばれている。モータ８が発電する場合、インバータ３０が交流を直流に変換し、さらに電圧コンバータ２０がメインバッテリ３よりも僅かに高い電圧まで降圧し、メインバッテリ３へ供給する。

電圧コンバータ２０は、リアクトル２１とＩＧＢＴ等のスイッチング素子２２、２３とコンデンサ２４を主とする回路である。このスイッチング素子２２、２３には、夫々、逆方向の電流をバイパスさせるためのダイオード（還流ダイオード）が逆並列に接続されている。電圧コンバータ２０の高電圧側（即ちインバータ３０側）には、インバータ３０に入力される電流を平滑化するためのコンデンサ２５が、電圧コンバータ２０と並列に接続されている。

インバータ３０は、スイッチング動作を行うスイッチング素子３１、３２、３３、３４、３５、３６を主とする回路である。以下、符号「３１、３２、３３、３４、３５、３６」を、「３１−３６」と表す。これらのスイッチング素子３１−３６にも、夫々電流バイパス用のダイオードが逆並列に接続されている。６個のスイッチング素子３１−３６が適宜にオンオフすることで、モータ８を駆動するための３相交流が出力される。電圧コンバータ２０のスイッチング素子２２、２３、インバータ３０のスイッチング素子３１−３６が、メインバッテリ３の出力電力を、モータ８を駆動するための電力に変換する主たるデバイスである。

パワーコントローラ５１は、メモリ５４、ＭＰＵ、及び、入出力インタフェース等の電子部品で構成される情報処理装置である。このパワーコントローラ５１が電圧コンバータ２０とインバータ３０のスイッチング素子２２、２３、３１−３６を制御する。電圧コンバータ２０やインバータ３０は、パワーコントローラ５１によって生成されるＰＷＭ信号に応じてスイッチング素子２２、２３、３１−３６がスイッチング動作を行い、入力された電力を変換する。パワーコントローラ５１には、また、ＨＶコントローラ５３が接続されている。ＨＶコントローラ５３には、運転者による操作情報として、例えば、アクセル開度情報やブレーキ踏力情報が入力される。パワーコントローラ５１は、ＨＶコントローラ５３から入力されるアクセル開度、及び、メインバッテリ３の電圧などに基づいて、スイッチング素子２２、２３、３１−３６の夫々を制御するためのＰＷＭ信号を生成する。なお、図１において符号５２は、後述する冷却器コントローラである。

パワーコントローラ５１、冷却器コントローラ５２、及び、ＨＶコントローラ５３にはダイアグメモリ５６が接続されている。ダイアグメモリ５６は不揮発性メモリである。パワーコントローラ５１、冷却器コントローラ５２、及び、ＨＶコントローラ５３は、車両に関する情報を定期的にダイアグメモリ５６へ記憶する。ダイアグメモリ５６は、車両のメンテナンススタッフに対して車両の状態に関する情報を提供するために備えられている。後に説明するスイッチング素子の総ストレス比率Ｒｔもダイアグメモリ５６に記憶される。

電圧コンバータ２０やインバータ３０のスイッチング素子２２、２３、３１−３６は発熱量が大きい。そのため、それらのスイッチング素子２２、２３、３１−３６を含む電子部品は、冷却システム１１によって冷却される。

次に、電圧コンバータ２０及びインバータ３０を含むＰＣＵ５を冷却する冷却システム１１の構成を説明する。図２は、ハイブリッド車２の冷却システム１１の構成を表すブロック図である。冷却システム１１は、電動ポンプ１４、オイルクーラ１８、ラジエータ１６、ＰＣＵクーラ１７、及び、リザーブタンク１５と、それらを一巡する冷却パイプ１３を備える。電動ポンプ１４が冷却パイプ１３を通じて冷却液８０を循環させる。その冷却液８０が電圧コンバータ２０及びインバータ３０を含むＰＣＵ５やオイルクーラ１８を冷却する。なお、図２においても、本明細書の説明に要する部品だけを表しており、説明に関係のない部品は図示を省略していることに留意されたい。

冷却液８０は、例えばＬＬＣ（Ｌｏｎｇ Ｌｉｆｅ Ｃｏｏｌａｎｔ）である。冷却液８０は、リザーブタンク１５内に貯留されており、電動ポンプ１４により圧送されて冷却パイプ１３内を循環する冷媒である。冷却液８０は水等の他の液体でもよい。オイルクーラ１８は、冷却液８０でオイルを冷却する。そのオイルは、オイルポンプ９３によってオイル冷却パイプ９１を循環し、トランスミッション１９を冷却する。トランスミッション１９は、先に説明したモータ８と動力分配機構７を含むギアボックスである。モータ８や動力分配機構７は、オイル冷却パイプ９１を循環するオイルにより冷却される。

冷却システム１１は、冷却パイプ１３を流れる冷却液８０の流量を検出する流量センサ４１、冷却液８０の温度を検出する温度センサ４３や、ＰＣＵクーラ１７により冷却されるスイッチング素子２２、２３、３１−３６の温度を検出する温度センサ４５ａ、４５ｂを備えている。温度センサ４５ａは、電圧コンバータ２０のスイッチング素子２２、２３の温度を計測する。また、温度センサ４５ｂは、インバータ３０のスイッチング素子３１−３６の温度を計測する。これらのセンサ４１、４３から出力される各データは、冷却器コントローラ５２に入力されて電動ポンプ１４の出力制御に用いられる。

電動ポンプ１４を制御する冷却器コントローラ５２は、パワーコントローラ５１と同様に、マイクロコンピュータ、メモリや入出力インタフェース等の電子部品で構成される情報処理装置である。この冷却器コントローラ５２には、電動ポンプ１４のほかに、前述した各センサ４１、４３、４５ａ、４５ｂや、上位システムのＨＶコントローラ５３が接続されている。

冷却器コントローラ５２は、主に冷媒温度に応じて、電動ポンプ１４の出力を４段階に切り換える。冷媒温度は、前述したように、温度センサ４３によって計測される。図３に、冷媒水温と電動ポンプ１４の出力との関係の一例を示す。電動ポンプ１４の出力の４段階は、強い方から、ＥｘＨｉ（Ｅｘｔｒａ Ｈｉｇｈ）、Ｈｉ（Ｈｉｇｈ）、Ｍｉｄ（Ｍｉｄｄｌｅ）、Ｌｏ（Ｌｏｗ）と称する。冷却器コントローラ５２は、冷媒温度に応じて電動ポンプ１４の出力を切り換えるが、４種類の制御パターンを記憶している。説明の便宜上、冷媒温度を記号Ｔｃで表し、電動ポンプ１４の出力をＰｗで表す。第１パターンＰｔ１は、次の通りである。Ｔｃ≦Ｔ１の場合にＰｗ＝ＥｘＨｉ、Ｔ１＜Ｔｃ≦Ｔ２の場合にＰｗ＝Ｈｉ、Ｔ２＜Ｐｗ≦Ｔ３の場合にＰｗ＝Ｍｉｄ、Ｔ３＜Ｔｃ≦Ｔ４の場合にＰｗ＝Ｌｏ、Ｔ４＜Ｔｃ≦Ｔ５の場合にＰｗ＝Ｍｉｄ、Ｔ５＜Ｔｃ≦Ｔ６の場合にＰｗ＝Ｈｉ、Ｔ６＜Ｔｃの場合にＰｗ＝ＥｘＨｉである。なお、低温領域（＜Ｔ３）では、冷媒の粘性が高まるため、電動ポンプ１４の出力を高くする。

第２パターンＰｔ２は、Ｔ３＜Ｔｃ≦Ｔ４の場合にＰｗ＝Ｍｉｄであり、その他の温度範囲では第１パターンＰｔ１と同じである。第３パターンＰｔ３は、Ｔｃ≦Ｔ１の場合にＰｗ＝ＥｘＨｉ、Ｔ１＜Ｔｃ≦Ｔ６の場合にＰｗ＝Ｈｉ、Ｔ６＜Ｔｃの場合にＰｗ＝ＥｘＨｉである。第４パターンＰｔ４は、冷媒温度Ｔｃに関わらずに、常にＰｗ＝ＥｘＨｉとする。

冷却器コントローラ５２は、短期的には、冷媒温度Ｔｃに基づいて電動ポンプ１４の出力を切り換えるが、長期的には、スイッチング素子の温度に基づいて電動ポンプ１４の出力が調整される。具体的には、長期的には、スイッチング素子が受けた熱ストレスの大きさに応じて、上記した制御パターンが切り換えられる。初期段階では、冷却器コントローラ５２は、第１パターンＰｔ１に基づいて電動ポンプ１４を制御する。「熱ストレスの大きさ」は、スイッチング素子がそれまでに受けてきた熱ストレスの累積量である。以下、熱ストレスの累積量を表す「熱ストレスの大きさ」を、単純に「熱ストレス」と表現する。

上記したように、冷却器コントローラ５２は、スイッチング素子が受けた熱ストレスに応じて電動ポンプ１４の出力を切り換える。ここで、熱ストレスについて説明する。ハイブリッド車２は発進と停止、加速と減速を繰り返す。発進の毎、及び、加速の毎にスイッチング素子は発熱し、温度が上昇する。回生電力でメインバッテリ３を充電するときもスイッチング素子が作動し、温度が上昇する。温度が上昇すると、スイッチング素子そのものや周囲の部品が熱膨張し、温度が下がると収縮する。膨張と収縮を繰り返すうちにスイッチング素子やその周辺の部品がダメージを受けて性能が低下する。温度変化によってスイッチング素子が受けるダメージを熱ストレスと称する。例えば、スイッチング素子を収容するパワーカードと冷却器の間にグリスが塗布されている場合、パワーカード（スイッチング素子）の膨張と収縮に伴い、パワーカードが変形を繰り返し、グリスが散逸していく。そうすると、冷却特性が悪化する。電動車両の場合、スイッチング素子の動作パターン、即ち、温度の経時変化は様々であり、スイッチング素子が受ける熱ストレスの蓄積の早さも様々である。特に、急な加減速を好むドライバの電動車両は、加減速を緩やかに行うドライバの電動車両と比較して、熱ストレスの蓄積が早い。熱ストレスを正確に推定することができれば、熱ストレス対策をきめ細かく行うことができる。例えば、熱ストレスが所定のレベルまで蓄積したら、スイッチング素子に対する冷却力を強める。あるいは、例えば、熱ストレスが所定のレベルにまで蓄積したら、スイッチング素子を通る電流を制限することによってスイッチング素子が受ける熱ストレスを抑制する。

ハイブリッド車２は、スイッチング素子２２、２３、３１−３６が受ける熱ストレスを推定することができる。ハイブリッド車２は、スイッチング素子２２、２３、３１−３６が許容し得る熱ストレスに対してスイッチング素子２２、２３、３１−３６が受けた熱ストレスの相対的な大きさを推定する。以下、熱ストレス推定のメカニズムを説明する。説明に先立って、説明の表記上の留意点を述べる。先に述べたように、ＰＣＵ５は、スイッチング素子２２，２３の温度を計測する温度センサ４５ａと、スイッチング素子３１−３６の温度を計測する温度センサ４５ｂを備えている。パワーコントローラ５１は、２個の温度センサ４５ａ、４５ｂのデータを適宜に使って、複数のスイッチング素子２２、２３、３１−３６の代表温度を算出する。以下では、２個の温度センサ４５ａ、４５ｂを、スイッチング素子の代表温度を算出するための仮想的な一つの温度センサとみなし、それを「温度センサ４５」と称する。また、説明の便宜上、複数のスイッチング素子２２、２３、３１−３６を単純に「スイッチング素子２２」と称し、スイッチング素子２２の代表温度を単純に「スイッチング素子２２の温度」と称する。また、スイッチング素子２２の熱ストレスの推定は、主にパワーコントローラ５１が行うので、以下の説明において処理の主体をパワーコントローラ５１とする。

先に述べたように、熱ストレスは、スイッチング素子２２の温度変化に依存する。スイッチング素子２２の温度の経時変化には複数の極小点と極大点が含まれ、温度変化には上昇局面と下降局面がある。上昇局面での温度差（極小点から時系列上の次の極大点までの温度差）と、下降局面での温度差（極大点から時系列上の次の極小点までの温度差）は必ずしも同じにならない。そこで、パワーコントローラ５１は、スイッチング素子２２の温度の時系列データにおいて時間軸上で連続する極小点から次の極大点までの温度差と、極大点から次の極小点までの温度差を夫々算出し、熱ストレスの推定値の導出に利用する。

図４に、スイッチング素子の温度変化の一例を示す。図４のグラフがスイッチング素子２２の温度の時系列データに相当する。なお、パワーコントローラ５１は、スイッチング素子２２の温度を定期的に取得し、時系列データとして記憶している。スイッチング素子２２の温度は、図４に例示するように、極小点と極大点を交互に繰り返しながら変化する。図４の例では、時系列順に、極小点Ｂｔｍ１、極大点Ｔｐ１、極小点Ｂｔｍ２、極大点Ｔｐ２、極小点Ｂｔｍ３が存在する。パワーコントローラ５１は、記憶されたスイッチング素子２２の時系列データから、極大点と極小点を抽出する。そして、パワーコントローラ５１は、抽出した各極大点と各極小点について、時間軸上で連続する極小点から次の極大点までの温度差と、極大点から次の極小点までの温度差を夫々算出する。図４の例では、パワーコントローラ５１は、時間軸上で隣接する極小点Ｂｔｍ１と次の極大点Ｔｐ１の間の温度差ｄＴ１を算出し、次いで時間軸上で隣接する極大点Ｔｐ１と次の極小点Ｂｔｍ２の間の温度差ｄＴ２を算出する。同様にパワーコントローラ５１は、時間軸上で隣接する極小点Ｂｔｍ２と次の極大点Ｔｐ２の間の温度差ｄＴ３を算出し、次いで時間軸上で隣接する極大点Ｔｐ２と次の極小点Ｂｔｍ３の間の温度差ｄＴ４を算出する。なお、パワーコントローラ５１は、時間軸上で最後の極小点（又は極大点）は、メモリに記憶しておき、次回の処理の際、時間軸上の最初の極小点（又は極大点）として用いる。

パワーコントローラ５１は、算出した温度差でヒストグラムを作成する。そのため、パワーコントローラ５１は、メモリ５４に、ヒストグラムを格納するための領域を確保している。その領域を以下では、カウンタメモリ５４と称する。パワーコントローラ５１が作成するヒストグラムは、スイッチング素子２２の温度の経時変化において時間軸上で隣接する極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したものである。カウンタメモリ５４の実態は、ヒストグラムの各ビンの出現回数を記憶する領域であり、ビンの数と同数のメモリエリアである。夫々のビンに対応する各メモリエリアには、出願回数をカウントする整数値の変数（カウンタ）が記憶されている。なお、パワーコントローラ５１には、各ビンに対して、基準値が予め記憶されている。基準値は、スイッチング素子２２が特定のビンに属する温度差だけを繰り返し受けると仮定とき、繰り返し数が基準値を超えると性能が著しく低下すると推定される値である。別言すれば、基準値は、その基準値に対応するビンの温度差だけを繰り返し経験すると仮定したときに、スイッチング素子２２が性能を保持できる限界の繰り返し回数として定義される。その意味では、基準値は、スイッチング素子２２が性能を保持し得る熱ストレスの指標を与える。基準値は、劣化指標と換言することができる。基準値（劣化指標）は、ビン毎に用意されている。基準値（劣化指標）は、事前に、シミュレーションや実験により特定される。

パワーコントローラ５１は、算出した温度差毎に、その温度差に対応するビンの出願回数を１つ増加させる。即ち、算出した複数の温度差を使って、温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムを作成する。図５にヒストグラムの一例を示す。このヒストグラムは４つのビンで構成される。ビン１は、温度差ｄＴの範囲がＡ１≦ｄＴ＜Ａ２の範囲に設定されており、基準値（劣化指標）はＣ１である。ビン２は、温度差ｄＴの範囲がＡ２≦ｄＴ＜Ａ３の範囲に設定されており、基準値はＣ２である。ビン３は、温度差ｄＴの範囲がＡ３≦ｄＴ＜Ａ４の範囲に設定されており、基準値はＣ３である。ビン４は、温度差ｄＴの範囲がＡ４≦ｄＴ＜Ａ５の範囲に設定されており、基準値はＣ４である。図５の例では、ビン１の出現回数がＢ１であり、ビン２の出現回数がＢであり、ビン３の出現回数がＢ３であり、ビン４の出現回数がＢ４である。図５はあくまでも一例であり、ビンの数や幅は適宜に定められる。なお、本実施例では、温度差は、極小点の温度と極大点の温度の差の絶対値を採用している。従って、例えば、極小点の温度Ｔｘから極大点の温度Ｔｙ（Ｔｙ＞Ｔｘ）までの上昇局面での温度差と、極大点の温度Ｔｙから極小点の温度Ｔｘまでの下降局面での温度差は、絶対値が同じであれば同じビンの出現回数にカウントされる。図４は温度の時系列データの一部を示しているのみであり、時系列データは多数の極大点と極小点を含んでいる。

図５の表をグラフ化したのが図６である。破線Ｌ１は、各ビンの基準値Ｃｎ（「ｎ」はビンの番号）を結んだ線である。グラフの横軸はビン、即ち、温度差ｄＴであり、右へいくほど温度差ｄＴが大きい。図６の破線Ｌ１から理解されるように、温度差ｄＴが大きいほど、基準値Ｃｎは小さくなる。これは、スイッチング素子２２が経験する一回の温度差ｄＴが大きいほど、スイッチング素子２２やその周囲の部品で生じる熱膨張（又は収縮）が大きいからである。

極小点と極大点の温度差の大きさは、様々であり、図６に示されるように、時系列データから抽出された複数の温度差ｄＴは、複数のビンに分散する。ヒストグラムのままでは、スイッチング素子２２が受ける熱ストレスを評価し難い。そこで、パワーコントローラ５１は、ヒストグラムが示す情報（熱ストレスの度合いを示す情報）を、一つの指標にまとめる。その指標を総ストレス比率Ｒｔと称する。総ストレス比率Ｒｔを算出する手順を次に説明する。

パワーコントローラ５１は、各ビンについて、出現回数Ｂｎの基準値Ｃｎに対する比率を求める。その比率をビンｎの個別ストレス比率Ｒｎと称する。なお、「出現回数Ｂｎ」、「基準値Ｃｎ」、「ビンｎ」、「個別ストレス比率Ｒｎ」の「ｎ」はビンの番号を表す。以下でも同様である。

ビンｎの個別ストレス比率Ｒｎは、そのビンの温度変化だけがスイッチング素子２２に生じると仮定したときに、スイッチング素子２２が受けている熱ストレスが、許容される熱ストレスの何割に達しているかを示す値である。個別ストレス比率Ｒｎは、出現回数Ｂｎ／基準値Ｃｎで求められる。図６の例では、各ビンの個別ストレス比率Ｒｎは次の通りである。即ち、ビン１の個別ストレス比率Ｒ１＝Ｂ１／Ｃ１＝３５％であり、ビン２の個別ストレス比率Ｒ２＝Ｂ２／Ｃ２＝１５％であり、ビン３の個別ストレス比率Ｒ３＝Ｂ３／Ｃ３＝３０％であり、ビン４の個別ストレス比率Ｒ４＝Ｂ４／Ｃ４＝１０％である。

次にパワーコントローラ５１は、全てのビンの個別ストレス比率Ｒｎを加算する。図６の右側に、全てのビンの個別ストレス比率Ｒｎの加算を模式的に表した図を示す。加算結果が先に述べた総ストレス比率Ｒｔに相当する。各ビンの個別ストレス比率Ｒｎは、各ビンに対応する温度差ｄＴに起因する熱ストレスの、許容熱ストレスに対する比率である。よって、全てのビンの個別ストレス比率Ｒｎを加算した結果（総ストレス比率Ｒｔ）は、スイッチング素子２２が受けている熱ストレスの全てのとなる。そして、総ストレス比率Ｒｔは、スイッチング素子２２が許容することのできる熱ストレスに対して、スイッチング素子２２がそれまでに受けている熱ストレスの割合を示すことになる。総ストレス比率Ｒｔが、スイッチング素子２２が許容し得る熱ストレスに対してスイッチング素子２２が受けた熱ストレスの相対的大きさの推定値である。

なお、上記のアルゴリズムは次のように変形してもよい。総ストレス比率Ｒｔの１００％のときの値が例えばビン１の基準値Ｃ１に一致するように、各ビンの個別ストレス比率Ｒｎにビン１の基準値Ｃ１を乗ずる。そうすると、ビン１については個別ストレス比率Ｒ１を算出する必要がなくなり、総ストレス比率Ｒｔを算出する計算負荷がわずかながら軽減される。別言すれば、ビンｎに対して、係数Ｄｎ＝Ｃ１／Ｃｎを定義すると、各ビンｎの出現回数Ｂｎにその係数Ｄｎを乗じて加算した値が、総ストレス比率Ｒｔと等価な指標となる。「係数Ｄｎ」の「ｎ」もビンの番号を表す。

先に述べたように、温度差ｄＴが大きいほど、基準値Ｃｎが小さくなるように設定されている。これは、スイッチング素子２２が経験する一回の温度差ｄＴが大きいほど、スイッチング素子２２やその周囲の部品で生じる熱膨張（又は収縮）が大きいことを反映している。別言すれば基準値Ｃｎは、温度差ｄＴが大きいほど、その温度差ｄＴの総ストレス比率Ｒｔ（熱ストレスの推定値）への寄与が大きくなるように定められている。

スイッチング素子の温度の時系列データの取得は、ハイブリッド車２が最初に走行を開始したときから行われる。ただし、ヒストグラムの更新や、総ストレス比率Ｒｔの算出は、一定期間毎に行われる。一定期間とは、例えば１カ月であるとか、１トリップである。１トリップとは、車両のメインスイッチが入れられてから切られるまでの期間を意味する。

ここで、温度変化の時系列データにおける上昇局面での温度差と下降局面での温度差を個別に扱う利点を説明する。図７に、スイッチング素子の温度変化の別の一例を示す。図７のグラフでは、極小点Ｂｔｍ１と極小点Ｂｔｍ３を同じ温度Ｔｓ１としている。図７では、温度差の小さい順に、符号ｄT１、ｄT２、ｄT３を付している。極小点Ｂｔｍ１から極大点Ｔｐ１までの区間は上昇局面であり温度差がｄＴ２である。極大点Ｔｐ１から極小点Ｂｔｍ２までの区間は下降局面であり温度差がｄＴ１である。極小点Ｂｔｍ２から極大点Ｔｐ２までの区間は上昇局面であり温度差はｄＴ２であり、極小点Ｂｔｍ１から極大点Ｔｐ１までの区間の温度差と同じである。極大点Ｔｐ２から極小点Ｂｔｍ３までの区間は下降局面であり温度差がｄＴ３である。図７の温度差をヒストグラムで表したのが図８である。理解し易いように、温度差ｄＴ１、ｄＴ２、ｄＴ３をそれぞれ、ビン１、ビン２、ビン３に割り当てている。図８に示すように、図７のグラフは、ビン１の出現回数が１回、ビン２の出現回数が２回、ビン３の出現回数が１回と表すことができる。図８のヒストグラムは、図７のグラフの温度変化を正確に表している。

仮に、図７のグラフを、温度の上昇と下降のセットで１回とカウントすると、極小点Ｂｔｍ１から極小点Ｂｔｍ３までを１回とカウントするしかない。図７には、温度の上昇と下降のセットが２回表れているが、その情報が失われてしまう。図７のグラフは、温度の時系列データのほんの一部であり、本来の時系列データには多数の極大点と極小点が含まれる。極大点における温度と極小点における温度は様々である。従って、温度の上昇と下降のセットで１回とカウントすると、多くの情報が失われる。本実施例では、温度の上昇局面と下降局面を個別にカウントすることで、スイッチング素子の温度変化を正確に反映したヒストグラムを得ることができる。そのようなヒストグラムに基づいてスイッチング素子の熱ストレスを推定するので、正確な推定結果を得ることができる。

これまでの説明では、温度差の絶対値でビンを分割していた。即ち、温度差が同じであれば、温度上昇局面での温度差と下降局面での温度差を同一のビンにカウントしていた。同じ温度差であっても上昇局面での温度差と下降局面での温度差を別々のビンに割り当てると、熱ストレスの推定がさらに正確になる。その利点を、図９−図１１を使って説明する。

図９は、図７と同じ温度変化のグラフであるが、温度差に正負の符号を付してある。図９のグラフでは、上昇局面での温度差が２回あり（＋ｄＴ２が２回）、下降局面の温度差が２回ある（−ｄＴ１と−ｄＴ３）。なお、温度差の絶対値の大きさは、ｄＴ１、ｄＴ２、ｄＴ３の順に大きくなる。図１０は、図９のグラフを左右反転させたものである。図１０のグラフでは、上昇局面での温度差が２回あり（＋ｄＴ１と＋ｄＴ３）、下降局面での温度差が２回ある（−ｄＴ２が２回）。図９と図１０のグラフのそれぞれのヒストグラムを一つにまとめたものを図１１に示す。ビン１からビン３までが図９のグラフのヒストグラムであり、ビン４からビン６までが図１０のヒストグラムである。図１１には、各ビンの基準値Ｃｎも記してある。基準値Ｃｎの意味は、前述の場合と同じく、スイッチング素子２２が特定のビンｎに属する温度差を繰り返し受けると仮定したとき、繰り返し数（出現回数Ｂｎ）が、対応する基準値Ｃｎを超えると性能が著しく低下すると推定される値である。スイッチング素子は、上昇局面の温度差によるダメージの方が、下降局面の温度差によるダメージよりも大きい。従って、上昇局面の温度差のビンに対する基準値は、下降局面の温度差のビンに対する基準値よりも小さくなる。図１１では、上昇局面の温度差に対応するビン（ビン２、４、６）の基準値（Ｃ２、Ｃ４、Ｃ６）が、下降局面の温度差に対応するビン（ビン１、ビン３、ビン５）の基準値（Ｃ１、Ｃ３、Ｃ５）よりも小さい。そうすると、図９の場合と図１０の場合では、個別ストレス比率Ｒｎの加算値、即ち、総ストレス比率Ｒｔが相違することになる。図９と図１０のグラフは、ともに、温度Ｔｓ１で始まり最高温度Ｔｓ２に達し、再び温度Ｔｓ１に戻る。しかしながら、上昇局面の温度差と下降局面の温度差を個別のビンに割り当てることで、総ストレス比率Ｒｔは異なる値となる。

図９と図１０のグラフは、温度の時系列データのほんの一部であり、本来の時系列データには多数の極大点と極小点が含まれる。上昇局面の温度差と下降局面の温度差は様々である。上昇局面の温度差と下降局面の温度差を区別するのとしないのとでは、結果が大きく相違する可能性がある。上昇局面の温度差と下降局面の温度差を個別のビンに割り当て、各ビンｎに対して基準値Ｃｎを設定することで、スイッチング素子の温度変化のグラフの形状の相違による影響までも考慮に入れた熱ストレスの推定値を得ることができる。上記のアルゴリズムを採用することによって、熱ストレスの推定値がさらに正確に得られる。

総ストレス比率Ｒｔ（即ち、熱ストレスの相対的大きさの推定値）は、様々な使い道がある。ハイブリッド車２は、総ストレス比率Ｒｔが所定の判定値Ｊｄに達したときに、電動ポンプ１４の制御パターンを変更し、スイッチング素子２２をより強く冷却する。即ち、ハイブリッド車２は、スイッチング素子２２の総ストレス比率Ｒｔが所定の判定値Ｊｄを超えた場合に、冷媒温度に対する電動ポンプ１４の出力を、総ストレス比率Ｒｔが所定の判定値Ｊｄを超える前よりも増加させる。そうして、総ストレス比率Ｒｔが大きくなった後は、スイッチング素子２２に加わる熱ストレスが抑制されるように冷却システム１１を制御する。

総ストレス比率Ｒｔを求める手順を図１２のフローチャートを参照して再び説明する。また、電動ポンプ１４の制御パターンを切り換える手順を図１３のフローチャートを参照して説明する。

パワーコントローラ５１は、一定時間毎にスイッチング素子２２の温度Ｔｓを取得する（Ｓ１２）。先に述べたように、パワーコントローラ５１は、温度センサ４５から、スイッチング素子２２の温度Ｔｓを取得する。次にパワーコントローラ５１は、時間軸上で過去Ｎ回の温度Ｔｓの移動平均を計算する（Ｓ１３）。この処理は、スイッチング素子２２の温度Ｔｓの時系列データにおける高周波成分（ノイズ）を除く処理である。別言すれば、パワーコントローラ５１は、スイッチング素子２２の温度Ｔｓの時系列データをローパスフィルタに通す。移動平均の結果も、以下では「スイッチング素子２２の温度Ｔｓ」と表現する。パワーコントローラ５１は、ローパスフィルタリング後のスイッチング素子２２の温度Ｔｓの時系列データを記憶する。

パワーコントローラ５１は、所定期間の間、スイッチング素子２２の温度Ｔｓの時系列データを取り続ける（Ｓ１４：ＮＯ）。ここで、所定期間は、例えば、１日であってもよいし、ハイブリッド車２のメインスイッチがオンされてからオフされるまでの期間であってもよい。所定期間の単位は、「時間」であってもよいし、「走行距離」であってもよい。

所定期間が経過したら（Ｓ１４：ＹＥＳ）、パワーコントローラ５１は、記憶した時系列データから極大点と極小点を抽出する（Ｓ１５）。極大点又は極小点が抽出されない場合は、処理を終了する（Ｓ１５：ＮＯ）。なお、極大点又は極小点が一つだけ抽出された場合も、後に説明するように、前回の図６の処理のときに記憶された極小点（又は極大点）を使ってステップＳ１６以降の処理を実行することができる。ステップＳ１４の所定期間を充分に長くとれば、事実上は、ステップＳ１５の判断がＮＯとなることは無い。

ステップＳ１５にて極大点又は極小点が抽出された場合、パワーコントローラ５１は、記憶された時系列データにおいて、時間軸上で連続する極小点から次の極大点までの上昇局面における温度差ｄＴと、極大点から次の極小点までの下降局面における温度差ｄＴを夫々算出（抽出）する（Ｓ１６）。図４の例では、上昇局面の温度差ｄＴ１、ｄＴ３と、下降局面の温度差ｄＴ２、ｄＴ４が算出される（抽出される）。

なお、時間軸上で最後の極大点（又は極小点）は、メモリに記憶しておく。記憶された極大点（又は極小点）は、次回、図６の処理におけるステップＳ１５にて考慮される。即ち、今回の処理にてステップＳ１５で極大点又は極小点のいずれか一方が一つだけ抽出された場合であっても、少なくとも一つの温度差が算出（抽出）される。なぜならば、前回の処理において時系列データの最後の極大点（又は極小点）が記憶されており、その前回の極大点（又は極小点）と、今回抽出された極小点（又は極大点）によって、温度差が算出できるからである。

次にパワーコントローラ５１は、算出（抽出）した温度差毎に、その温度差に対応するビンのカウンタメモリ５４に記憶された出現回数を１つインクリメントする（Ｓ１７）。各ビンに対応するカウンタメモリの中の値（即ち現在の出現回数）は、一つずつインクリメントされるので、「カウンタ」と称することができる。それゆえ、図１７のステップＳ１７では「カウンタ」との表現を用いている。パワーコントローラ５１は、算出（抽出）された全ての温度差について、カウンタメモリ５４に記憶されたカウンタ（出願回数）をインクリメントしたら、次のステップＳ１８に処理を移す。

次に、パワーコントローラ５１は、各ビンの個別ストレス比率Ｒｎを計算する。具体的には、パワーコントローラ５１は、各ビンに対して、Ｒｎ＝Ｂｎ／Ｃｎを計算する（Ｓ１８）。ここで、「Ｂｎ」は、ビンｎの出現回数であり、カウンタメモリ５４に記憶されたカウンタの値である（Ｓ１７を参照のこと）。「Ｃｎ」は、ビンｎに対して予め設定されている基準値である。そして、パワーコントローラ５１は、各ビンの個別ストレス比率Ｒｎを加算し、総ストレス比率Ｒｔを求める（Ｓ１９）。個別ストレス比率Ｒｎ、総ストレス比率Ｒｔの意味は、前述した通りである。最後にパワーコントローラ５１は、ダイアグメモリ５６と、冷却器コントローラ５２に総ストレス比率Ｒｔを出力する（Ｓ２０）。冷却器コントローラ５２は、受信した総ストレス比率Ｒｔに基づいて電動ポンプ１４を制御する。また、ハイブリッド車２をメンテナンスする際、サービススタッフは、ダイアグメモリ５６に記憶された総ストレス比率Ｒｔをハイブリッド車２のメンテナンスに役立てる。

図１２の処理は、ハイブリッド車２がユーザの利用に供されたときから開始され、繰り返し実行される。図１２の処理が実行されるたび、カウンタメモリ５４が更新され、新たな総ストレス比率Ｒｔが出力される。即ち、定期的にスイッチング素子２２の温度差のヒストグラムが更新される。

ハイブリッド車２は、総ストレス比率Ｒｔが所定の判定値Ｊｄを超えると、先に説明したように、冷却システム１１の電動ポンプ１４の制御パターンを変更する。この処理は、冷却器コントローラ５２によって実行される。冷却器コントローラ５２が実行する制御パターン切り換え処理のフローチャートを図１３に示す。冷却器コントローラ５２は、パワーコントローラ５１から総ストレス比率Ｒｔを受信する（ステップＳ２３）。冷却器コントローラ５２は、受信した総ストレス比率Ｒｔを、予め記憶している判定値Ｊｄと比較する。判定値Ｊｄは、スイッチング素子２２の以後の熱ストレスを抑制すべく、スイッチング素子に対する冷却力を高める判断基準を示す。判定値Ｊｄは、シミュレーションやスイッチング素子の特性などにより予め定められている。判定値Ｊｄは、例えば９０％に設定される。この場合は、スイッチング素子２２が受けた熱ストレスが、許容可能なストレス量の９０％を超えたら、冷却器コントローラ５２はスイッチング素子２２に対する冷却力を強めることを意味する。

冷却器コントローラ５２は、総ストレス比率Ｒｔが判定値Ｊｄを超えた場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、電動ポンプ１４の制御パターンを第１パターンＰｔ１から第２パターンＰｔ２に切り替える（Ｓ２５）。先に述べたように、第２パターンＰｔ２は、第１パターンＰｔ１よりも、Ｔ３≦冷媒温度Ｔｃ＜Ｔ４の温度範囲でポンプ出力が高く設定されている。即ち、第２パターンＰｔ２に切り替えることによって、スイッチング素子２２に対する冷却力が強まる。より具体的には、冷却器コントローラ５２は、総ストレス比率Ｒｔが判定値Ｊｄを超えた場合に、Ｔ３≦冷媒温度Ｔｃ＜Ｔ４の温度範囲に対する電動ポンプ１４の出力を、総ストレス比率Ｒｔが判定値Ｊｄを超える前よりも増加させる。こうして、ハイブリッド車２は、スイッチング素子２２が受けた総ストレス比率Ｒｔが所定の判定値Ｊｄを超えると、スイッチング素子２２に対する冷却力を強め、それ以後にスイッチング素子２２が受ける熱ストレスを緩和する。

図１３のフローチャートでは、判定値Ｊｄは一つであった。複数の判定値を用意し、冷却器コントローラ５２は、総ストレス比率Ｒｔが大きくなるにつれて、電動ポンプ１４の制御パターンを順次に切り換えてもよい。

（変形例）総ストレス比率Ｒｔに基づく電動ポンプの制御の別の例を説明する。図１４は、冷却器コントローラ５２が実行する別のポンプ制御切り換え処理のフローチャートである。なお、この変形例では、パワーコントローラ５１は、１トリップ毎に総ストレス比率Ｒｔを更新し、冷却器コントローラ５２に出力する。ここで、１トリップは、ハイブリッド車２のメインスイッチがオンされてからオフされるまでの走行距離である。パワーコントローラ５１は、また、総ストレス比率Ｒｔを更新したときのトリップの走行距離ＬをＨＶコントローラ５３から取得して冷却器コントローラ５２へ送る。冷却器コントローラ５２は、パワーコントローラ５１から総ストレス比率Ｒｔと走行距離Ｌを受信する（Ｓ３２）。冷却器コントローラ５２は、毎回受信した総ストレス比率Ｒｔを記憶している。冷却器コントローラ５２は、今回受信した総ストレス比率Ｒｔから、前回のトリップの総ストレス比率Ｒｔを差し引く。その結果ｓＲｔ（＝今回のＲｔ−前回のＲｔ）は、今回のトリップにおける総ストレス比率の増加分に相当する。冷却器コントローラ５２は、今回のトリップにおける総ストレス比率の増加分ｓＲｔを今回のトリップの走行距離Ｌで除す。ｓＲｔ／Ｌ＝ｄＲｔは、今回のトリップにおける総ストレス比率の単位走行距離当たりの増加率を表す。即ち、冷却器コントローラ５２は、今回のトリップにおける総ストレス比率の増加率ｄＲｔを計算する（Ｓ３３）。

冷却器コントローラ５２は、増加率ｄＲｔの大きさに応じて、電動ポンプ１４の制御パターンを切り換える（Ｓ３４）。増加率ｄＲｔ≦第１判定値ｄ１の場合、冷却器コントローラ５２は、電動ポンプ１４の制御パターンとして、第１パターンＰｔ１を選択する（Ｓ３５）。第１判定値ｄ１＜増加率ｄＲｔ≦第２判定値ｄ２の場合、冷却器コントローラ５２は、第２パターンＰｔ２を選択する（Ｓ３６）。第２判定値ｄ２＜増加率ｄＲｔ≦第３判定値ｄ３の場合、冷却器コントローラ５２は、第３パターンＰｔ３を選択する（Ｓ３７）。第３判定値ｄ３＜増加率ｄＲｔの場合、冷却器コントローラ５２は、第４パターンＰｔ４を選択する（Ｓ３８）。図３に表されているように、Ｔ３≦Ｔｃ＜Ｔ４の範囲において、電動ポンプ１４の出力は、第１パターンＰｔ１＜第２パターンＰｔ２＜第３パターン＜第４パターンの順に高くなる。即ち、冷却器コントローラ５２は、総ストレス比率Ｒｔの単位走行距離に対する増加率ｄＲｔが大きいほど、冷媒温度に対するポンプの出力を増加させる。

この変形例では、単位走行距離に対する総ストレス比率の増加率ｄＲｔが大きいほど、電動ポンプ１４の出力が高められ、スイッチング素子２２に対する冷却力が高められる。従って、総ストレス比率Ｒｔが早く増加するほど、スイッチング素子に対する冷却力が強められ、それ以後のスイッチング素子２２の総ストレス比率の増加率が抑制される。総ストレス比率の増加率ｄＲｔは、ハイブリッド車の運転の仕方で変わる。変形例のハイブリッド車では、運転者の特性に応じて、スイッチング素子の総ストレス比率Ｒｔが早く増加するほど、スイッチング素子に対する冷却能力が高められる。この変形例では、逆に、スイッチング素子の総ストレス比率Ｒｔの増加率が低いほど、スイッチング素子に対する冷却能力が低く抑えられる。電動ポンプ１４の出力を抑えるほど、ハイブリッド車の燃費が良くなる。この変形例では、加速と減速が緩やかな運転をするほど、電動ポンプ１４の消費電力の点でも省エネルギ化が促進される。

第１実施例で説明した技術に関する留意点を述べる。実施例のハイブリッド車では、総ストレス比率Ｒｔをリアルタイムに算出し、電動ポンプ１４の制御に利用した。ハイブリッド車２は、スイッチング素子の温度の時系列データをダイアグメモリ５６に記憶しておき、メンテナンス時にスタッフがその時系列データを取得して図１２の処理を実行してもよい。すなわち、本明細書が開示する技術は、スイッチング素子の熱ストレスの推定方法としても利用できる。その方法は、図１２のフローチャートで表される。熱ストレスの推定方法は次の手順を含む。（１）スイッチング素子の温度の時系列データから極大点と極小点を特定する（図１２のステップＳ１５）。（２）時間軸上で連続する極小点から次の極大点までの温度差と、極大点から次の極小点までの温度差を夫々算出する（図１２のステップＳ１６）。（３）算出された温度差毎に、その温度差に対応するビンのカウンタメモリ５４に記憶されたカウンタ（出現回数）を１つ増加させる（図１２のステップＳ１７）。なお、カウンタメモリ５４は、スイッチング素子の温度の経時変化における極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムの各ビンの出現回数を記憶するメモリである。（４）各ビンについて、記憶されたカウンタ（出現回数）の基準値に対する比率（個別ストレス比率Ｒｎ）を求める（図１２のステップＳ１８）。（５）全てのビンの個別ストレス比率Ｒｎを加算してその加算値（総ストレス比率Ｒｔ）を出力する（図１２のステップＳ１９、Ｓ２０）。総ストレス比率Ｒｔは、スイッチング素子２２が許容し得る熱ストレスに対してそのスイッチング素子２２が受けた熱ストレスの相対的大きさを表す。即ち、総ストレス比率Ｒｔが、スイッチング素子２２の熱ストレスの推定値である。繰り返すが、「スイッチング素子２２」は、ＰＣＵ５が含む全てのスイッチング素子２２、２３、３１−３６を意味する。

第１実施例で説明した技術の特徴をいくつか列挙する。本明細書は、スイッチング素子が過去に受けてきた熱ストレスを推定する技術を開示する。より詳しくは、本明細書は、スイッチング素子が過去に受けてきた熱ストレスの累積値を定量的に推定する技術を開示する。その特徴の一つは、熱ストレスの推定にヒストグラムを用いることである。パワーコントローラ５１は、スイッチング素子の温度の経時変化における極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムの各ビンの出現回数を記憶するカウンタメモリ５４を備えている。そのパワーコントローラ５１は、そのカウンタメモリ５４を使って、上記した処理によって熱ストレスの推定値を算出する。

また、特徴の別の一つは、ヒストグラムの出願回数に基づく推定値の算出方法である。パワーコントローラ５１は、ヒストグラムの各ビンに対して出現回数の基準値Ｃｎを記憶している。パワーコントローラ５１は、各ビンについて、記憶された出現回数Ｂｎの基準値に対する比率（個別ストレス比率Ｒｎ）を求める。パワーコントローラ５１は、全てのビンの比率（個別ストレス比率Ｒｎ）を加算し、加算値を熱ストレスの推定値（総ストレス比率Ｒｔ）として出力する。

ヒストグラムは出現回数の分布であるため、そのままでは、熱ストレスの評価指標としては使い難い。上記の方法は、ヒストグラムが内包する情報をスカラー値で表すので、使い易い。例えば、電動車両がスイッチング素子を冷却する冷媒循環路（冷却パイプ１３）と冷媒を循環させるポンプ（電動ポンプ１４）を備えている場合、推定値（総ストレス比率Ｒｔ）には次の使い方がある。冷却器コントローラ５２は、得られた推定値が所定の判定値Ｊｄを超えた場合に、所定の冷媒温度に対するポンプ（電動ポンプ１４）の出力を、推定値（総ストレス比率Ｒｔ）が判定値Ｊｄを超える前よりも増加させる。あるいは、冷却器コントローラ５２は、推定値（総ストレス比率Ｒｔ）の単位時間当たりの増加率（ｄＲｔ）、又は、単位走行距離当たりの増加率が大きいほど、所定の冷媒温度に対するポンプの出力を増加させる。このように、スイッチング素子の熱ストレスが所定の大きさまで累積したらスイッチング素子に対する冷却力を強めることで、それ以後のスイッチング素子の熱ストレスを緩和することができる。

実施例の技術の特徴の別の一つは、ビン毎に基準値Ｃｎを設け、その基準値Ｃｎを使って総ストレス比率Ｒｔを導出することである。基準値Ｃｎは、実施例では、スイッチング素子２２が特定のビンに属する温度差を繰り返し受けるとき、繰り返し数がそのビンに対応する基準値Ｃｎを超えると性能が著しく低下すると推定される値である。基準値Ｃｎは、ビン毎に異なる。従って、ヒストグラムのままでは、ビン毎に基準値が規定されていても、スイッチング素子２２が受けている熱ストレスの総量はわからない。上記した個別ストレス比率Ｒｎは、そのビンの温度差だけを繰り返し経験すると仮定したときに、スイッチング素子２２が許容できる熱ストレスに対して現在までに受けた熱ストレスの割合と捉えることができる。個別ストレス比率Ｒｎの加算値である総ストレス比率Ｒｔは、スイッチング素子２２が許容し得る熱ストレスに対してスイッチング素子２２が受けた熱ストレスの相対的大きさに相当する。即ち、総ストレス比率Ｒｔにより、スイッチング素子２２が受けた熱ストレスが、許容できる熱ストレスの何割に相当するかが明確となる。なお、基準値Ｃｎは、実験やシミュレーションなどにより予め定められる。

実施例の技術の特徴のさらに別の一つは、温度変化の時系列データにおける上昇局面の温度差と下降局面の温度差をそれぞれ抽出してヒストグラムに反映することである。上昇局面の温度差と下降局面の温度差をそれぞれ抽出することをさらに有効に使うために、ヒストグラムのビンと基準値Ｃｎは、次の態様を有すると良い。即ち、絶対値が同じ温度差であって時間軸上で極小点から極大点に向かう上昇局面での温度差と極大点から極小点に向かう下降局面での温度差を異なるビンに割り当てる。そして、その異なるビンの夫々の基準値Ｃｎを異ならしめる。同じ温度差であっても、スイッチング素子の温度が上昇している場合の方が、温度が下降している場合よりも素子が受ける熱ストレス（ダメージ）が大きい。それゆえ、絶対値が同じ大きさの温度差に割り当てられたビンであっても、上昇局面の温度差に対応するビンの基準値Ｃｎは、下降局面の温度差に対応するビンの基準値Ｃｎよりも小さくなる。なお、基準値は、先に述べたように、スイッチング素子２２が特定のビンに属する温度差を繰り返し受けるとき、繰り返し数がそのビンに対応する基準値Ｃｎを超えると性能が著しく低下すると推定される値である。基準値Ｃｎが小さいことは、温度差の少ない繰り返しでダメージが早く蓄積することを意味する。上昇局面と下降局面の熱ストレス（ダメージ）の相違まで反映すれば、スイッチング素子が受ける熱ストレスをより正確に推定することができる。なお、「上昇局面の温度差」は、別言すれば、「温度上昇時における温度差」となり、「下降局面の温度差」は、「温度下降時における温度差」となる。

変形例では、総ストレス比率の単位走行距離当たりの増加率ｄＲｔを用いた。単位走行距離に代えて、単位時間当たりの増加分を採用してもよい。実施例では、パワーコントローラ５１が総ストレス比率Ｒｔの算出と出力を実行し、冷却器コントローラ５２が総ストレス比率Ｒｔを利用した冷却システム１１の制御を実行した。処理（アルゴリズム）は、いずれのコントローラが実行してもよい。パワーコントローラ５１と冷却器コントローラ５２とＨＶコントローラ５３を「コンピュータ５０」と総称すれば、上記実施例で説明した処理は、全て、コンピュータ５０が実行することになる。即ち、コンピュータ５０が、ＰＣＵ５が備えるコンピュータに相当する。ハイブリッド車２はスイッチング素子の温度のデータを無線で情報センタに送信し、情報センタに設置されたコンピュータが、上記の処理を実行してもよい。即ち、上記実施例で説明した処理は、車両の外に設けられているコンピュータで実行されてもよい。

（第２実施例）次に、第２実施例について説明する。第２実施例のモータコントローラは、ロボット１０２の関節用モータを駆動する。図１５に、モータコントローラ１０５を含むロボット１０２のブロック図を示す。ロボット１０２は、モータコントローラ１０５と関節用モータ１０８を備えている。なお、ロボット１０２は複数の関節用モータを備えているとともに、モータコントローラ１０５は関節用モータと同数のインバータを備えているが、図１５では一つの関節用モータ１０８と一つのインバータ１３０だけを示している。モータコントローラ１０５は、商用交流電源１０３の電力を関節用モータ１０８の駆動に適した電力に変換するデバイスである。モータコントローラ１０５は、商用交流電源１０３の交流電力を直流電力に変換するＡＣ−ＤＣコンバータ１２０と、インバータ１３０と、コンピュータ１５１を備える。ＡＣ−ＤＣコンバータ１２０の詳細な説明は省略する。また、インバータ１３０の回路構成は、第１実施例のインバータ１３０の回路構成と同じである。即ち、インバータ１３０は、６個のスイッチング素子３１−３６を備え、２個のスイッチング素子の直列回路が３セット並列に接続されている。インバータ１３０は、スイッチング素子３１−３６の温度を計測する温度センサ４７を備える。温度センサ４７は、６個のスイッチング素子３１−３６が集積されたエリアに備えられており、そのエリア全体の温度を計測する。温度センサ４７が計測した温度は、６個のスイッチング素子３１−３６の平均温度として扱われる。コンピュータ１５１は、各スイッチング素子にＰＷＭ信号を与えるとともに、温度センサ４７が計測した温度に基づいて、スイッチング素子の熱ストレスの推定値をメモリ１５４に出力する。

コンピュータ１５１が実行する熱ストレス推定処理を説明する。コンピュータ１５１は、温度センサ４７から計測温度を定期的に取得し、スイッチング素子の温度の時系列データを蓄積する。温度の時系列データは、温度の経時変化を表す。コンピュータ１５１は、一定期間の時系列データを蓄積すると、温度の時系列データから、温度の極大点と極小点を抽出する。コンピュータは、時間軸上で隣接する極小点から次の極大点までの温度差（温度上昇局面での温度差）と、時間軸上で隣接する極大点から次の極小点までの温度差（温度下降局面での温度差）を、抽出された極大値と極小値毎に計算する。コンピュータ１５１は、次の（数式１）により、熱ストレスの推定値Ｒｅを算出する。

（数式１）において、Ｎは、抽出した温度差ｄＴの個数であり、ｄＴ（ｉ）は、第ｉ番目の温度差を表す。ｄＴ（ｉ）は、上昇局面での温度差と、下降局面での温度差の双方を含む。また、ｄＴ（ｉ）は、温度差の絶対値を示している。即ち、ｄＴ（ｉ）は正値である。これは、熱ストレス（の累積量）が減少することはないことに起因する。「Ｄ」は、予め定められている重み係数であり、温度差ｄＴの大きさに依存して幾つかの値を取り得る。重み係数Ｄが温度差ｄＴに依存して変化するので、重み係数Ｄは総和処理のかっこの中に入れてある。図１６に、重み係数の一例を示す。重み係数Ｄは次の通りである。温度差ｄＴが温度Ｅ１未満のときに重み係数Ｄ＝１．０である。また、温度差ｄＴが温度Ｅ１以上Ｅ２未満のときに重み係数Ｄ＝１．５であり、温度差ｄＴが温度Ｅ２以上Ｅ３未満のときに重み係数Ｄ＝２．０であり、温度差ｄＴが温度Ｅ３以上のときに重み係数Ｄ＝２．５である。すなわち、重み係数Ｄは、温度差ｄＴの絶対値が大きくなるほど大きい値に設定されている。（数式１）は、熱ストレスの推定値Ｒｅが、算出された温度差毎に所定の重み係数Ｄを乗じて累積した値であることを示している。そして、温度差ｄＴが大きいほど大きい値に設定されている重み係数Ｄには、１回の温度差が大きいほどスイッチング素子が受けるダメージが大きいことが反映されている。

コンピュータ１５１は、算出された各温度差に所定の重み係数Ｄを乗じて累積した値を推定値として出力する。その重み係数Ｄは、温度差の絶対値が大きくなるほど大きい値に設定されている。別言すれば、この重み係数Ｄは、温度差が大きいほど、熱ストレスの推定値への寄与が大きくなるように設定されている。

コンピュータ１５１は、定期的に（数１）を実行し、スイッチング素子が受ける熱ストレスの推定値を算出する。コンピュータ１５１は、算出した推定値Ｒｅをメモリ１５４に記憶する。メモリに記憶された推定値Ｒｅは、モータコントローラ１０５のメンテナンスに役立てられる。

重み係数Ｄには様々なバリエーションがあってよい。最も単純なバリエーションは、重み係数Ｄを常に１．０とすることである。即ち、極大値と極小値の温度差の絶対値の単純な積算値を熱ストレスの推定値Ｒｅとしてもよい。その場合であっても、温度差が大きいほど、推定値Ｒｅが大きくなる。即ち、温度差は、その値が大きいほど、熱ストレスの推定値への寄与が大きくなる。

また、温度差を算出する極大点と極小点の間の時間に応じて、重み係数Ｄを補正することも好適である。また、極大値の温度、あるいは、極小値の温度に応じて、重み係数Ｄを補正することも好適である。また、第２実施例では、温度差ｄＴは絶対値であるので、温度の極小点から次の極大点までの温度差の絶対値と極大点から次の極小点までの温度差の絶対値が同じであれば、同じ大きさの重み係数が適用される。温度差には絶対値を用いるが、極小点から次の極大点までの温度差に対する重み係数と、極大点から次の極小点までの温度差に対する重み係数を異なるものとしてもよい。その場合、前者（極小点から極大点まで）の重み係数を、後者（極大点から極小点まで）の重み係数よりも大きくすることが望ましい。温度上昇局面でスイッチング素子が受けるダメージの方が、温度下降局面でスイッチング素子が受けるダメージよりも大きいからである。

実施例に関するその他の留意点を述べる。モータコントローラのコンピュータは、スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出し、極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出し、算出された各温度差に基づいて、スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出する。コンピュータは、温度の時系列データ上での極大点とその直前の極小値との温度差と、極小点とその直前の極大点との温度差を算出してもよい。極大点から次の極小点までの温度差を算出することと、極小点とその直前の極大点との温度差を算出することは、実質的に同じである。

第１実施例ではハイブリッド車２を例とした。本明細書が開示する技術は、ハイブリッド車以外、例えば、走行用モータを備えるがエンジンを備えない電気自動車のモータコントローラに適用することもできる。本明細書が開示する技術は、燃料電池車に適用することもできる。実施例の冷却パイプ１３が冷媒循環路の一例に相当する。第２実施例では、ロボット用のモータコントローラを例とした。本明細書が開示するモータコントローラは、電動車両やロボット以外に適用することもできる。

以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。

２：ハイブリッド車
３：メインバッテリ
４：システムメインリレー
５：パワーコントロールユニット（モータコントローラ）
６：エンジン
８：モータ
１１：冷却システム
１３：冷却パイプ
１４：電動ポンプ
１５：リザーブタンク
１６：ラジエータ
１７：クーラ
１８：オイルクーラ
１９：トランスミッション
２０：電圧コンバータ
２２、２３、３１−３６：スイッチング素子
３０：インバータ
４１：流量センサ
４３、４５ａ、４５ｂ：温度センサ
５０：コンピュータ
５１：パワーコントローラ
５２：冷却器コントローラ
５３：ＨＶコントローラ
５４：メモリ（カウンタメモリ）
５６：ダイアグメモリ
１０２：ロボット
１０３：商用交流電源
１０５：モータコントローラ
１０８：関節用モータ
１２０：ＡＣ−ＤＣコンバータ
１３０：インバータ
１５１：コンピュータ
１５４：メモリ

Claims (4)

1. 電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子と、
   前記スイッチング素子の温度を計測する温度センサと、
   前記スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出し、極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出し、算出された各温度差に基づいて、前記スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出するコンピュータと、を備えており、
   前記コンピュータは、
   前記スイッチング素子の温度の経時変化における極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムの各ビンの出現回数を記憶するカウンタメモリを備えており、
   算出された温度差毎に、前記カウンタメモリに記憶された出現回数であって当該温度差に対応するビンの出現回数を１つ増加させ、
   前記カウンタメモリに記憶された出現回数に基づいて、前記推定値を算出するとともに、
   前記ヒストグラムの各ビンに対して出現回数の基準値を記憶しており、
   各ビンについて、記憶された出現回数の前記基準値に対する比率を求め、
   全てのビンの前記比率を加算し、
   加算値を前記推定値として出力するものであり、
   絶対値が同じ温度差であって時間軸上で極小点から極大点に向かう上昇局面での温度差と極大点から極小点に向かう下降局面での温度差が異なるビンに割り当てられており、前記異なるビンの夫々の前記基準値が異なっている、モータコントローラ。
2. 走行用のモータに電力を供給するモータコントローラと、
   前記モータコントローラに備えられているスイッチング素子を冷却する冷媒循環路と、
   冷媒を循環させるポンプと、
   を備えており、
   前記モータコントローラは、
   電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換する前記スイッチング素子と、
   前記スイッチング素子の温度を計測する温度センサと、
   前記スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出し、極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出し、算出された各温度差に基づいて、前記スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出するコンピュータと、を備えており、
   前記コンピュータは、前記推定値の単位時間当たりの増加率、又は、単位走行距離当たりの増加率が大きいほど、所定の冷媒温度に対する前記ポンプの出力を増加させることを特徴とする電動車両。
3. 前記コンピュータは、
   前記スイッチング素子の温度の経時変化における極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムの各ビンの出現回数を記憶するカウンタメモリを備えており、
   算出された温度差毎に、前記カウンタメモリに記憶された出現回数であって当該温度差に対応するビンの出現回数を１つ増加させ、
   前記カウンタメモリに記憶された出現回数に基づいて、前記推定値を算出するとともに、
   前記ヒストグラムの各ビンに対して出現回数の基準値を記憶しており、
   各ビンについて、記憶された出現回数の前記基準値に対する比率を求め、
   全てのビンの前記比率を加算し、
   加算値を前記推定値として出力するものであり、
   絶対値が同じ温度差であって時間軸上で極小点から極大点に向かう上昇局面での温度差と極大点から極小点に向かう下降局面での温度差が異なるビンに割り当てられており、前記異なるビンの夫々の前記基準値が異なっている、請求項２に記載の電動車両。
4. 電源の出力電力をモータ駆動用の電力に変換するスイッチング素子が受けた熱ストレスを推定する方法であり、
   前記スイッチング素子の温度の経時変化における極大点と極小点を抽出し、
   極大点から次の極小点までの温度差と、極小点から次の極大点までの温度差を算出し、
   算出された各温度差に基づいて、前記スイッチング素子が受けた熱ストレスの推定値を算出する、
   ことを特徴とする熱ストレス推定方法であり、
   前記推定値を算出することは、
   算出された各温度差に基づいて、前記スイッチング素子の温度の経時変化における極小点と極大点の温度差の大きさでビンの幅を規定したヒストグラムを作成すること、
   作成されたヒストグラムにおける出現回数に基づいて、前記推定値を算出すること、
   を含んでおり、
   前記ヒストグラムの各ビンに対して出現回数の基準値が予め定められており、
   前記推定値を算出することはさらに、
   各ビンについて、記憶された出現回数の前記基準値に対する比率を求めること、
   全てのビンの前記比率を加算すること、
   加算値を前記推定値として出力すること、
   を含んでおり、
   絶対値が同じ温度差であって時間軸上で極小点から極大点に向かう上昇局面での温度差と極大点から極小点に向かう下降局面での温度差が異なるビンに割り当てられており、前記異なるビンの夫々の前記基準値が異なっている、
   熱ストレス推定方法。

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