JPWO2018021176A1 - センサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステム - Google Patents

Abstract

センサ故障検出方法は、モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、演算（Ａ）は、αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、ロータの電気角θeとに基づいて実行され、逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて故障を検出するステップと、を有する。

Description

本開示は、モータ駆動システムで用いられるセンサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステムに関する。

近年、電気駆動システムが様々な応用分野に広く用いられる。電気駆動システムとして、例えばモータ駆動システムが挙げられる。モータ駆動システムは、例えばベクトル制御を用いて電動モータ（以下、「モータ」と表記する。）を制御する。ベクトル制御には、幾つかの電流センサおよび角度センサが用いられる方式がある。これらのセンサうち１つでも故障すると、そのモータ駆動システムは誤作動を起こし、回復することが不可能になる可能性が高まる。そのため、モータ駆動システムにおけるセンサ故障を検出する様々な手法が活発に提案されている。

非特許文献１は、モータ駆動システムにおけるセンサ故障を拡張カルマンフィルタのアルゴリズムを用いて検出することを提案している。モータ駆動システムは、三相モータのロータ位置を検出する１つの位置センサ（角度センサ）と、三相モータを流れる電流を検出する２つの電流センサとを有する。故障検出の演算には、共分散行列などが用いられる。

Gilbert Hock Beng Foo, Member, IEEE, Xinan Zhang, Student Member, IEEE, and D. M. Vilathgamuwa, Senior Member, IEEE, "A Sensor Fault Detection and Isolation Method in Interior Permanent-Magnet Synchronous Motor Drives Based on an Extended Kalman Filter," IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, August 2013, Vol. 60, No. 8, p.3485-3495.

上述した従来の技術では、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷が大きいため、この演算負荷をさらに低減することが求められていた。

本開示の実施形態は、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能な、新規なセンサ故障検出方法、および当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムを提供する。

本開示の例示的なセンサ故障検出方法は、モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、前記演算（Ａ）は、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*と、ロータの電気角θ_eとに基づいて実行され、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρ_sと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出するステップと、を有する。

本開示の例示的なモータ駆動システムは、三相の巻線を有するモータと、三相電流のうちの少なくとも二相の電流を検出する少なくとも２つの電流センサと、前記モータのロータ角を検出する角度センサと、前記モータを制御し、前記少なくとも２つの電流センサおよび前記角度センサの少なくとも１つの故障を検出するコントローラと、を有し、前記コントローラは、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*と、前記ロータ角と、に基づいて演算し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρ_sと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出する。

本開示の例示的な実施形態によると、センサ故障検出のアルゴリズムが簡素化されるので、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能なセンサ故障検出方法および当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムが提供される。

図１は、実施形態１によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図２は、実施形態１によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００中のインバータ３００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図３は、本実施形態の変形例によるモータ駆動システム１０００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図４は、コントローラ１００の機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図５は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図６は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１の変形例のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図７は、第１事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図８は、第１事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示すグラフである。 図９は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示すグラフである。 図１０は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示すグラフである。 図１１は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示すグラフである。 図１２は、第１事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図１３は、第２事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図１４は、第２事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示すグラフである。 図１５は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示すグラフである。 図１６は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示すグラフである。 図１７は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示すグラフである。 図１８は、第２事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図１９は、第３事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図２０は、第３事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示すグラフである。 図２１は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示すグラフである。 図２２は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示すグラフである。 図２３は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示すグラフである。 図２４は、第３事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図２５は、第４事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図２６は、第４事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示すグラフである。 図２７は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示すグラフである。 図２８は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示すグラフである。 図２９は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示す。 図３０は、第４事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図３１は、合成磁束Ψ_sおよび推定位相角ρ_sの関係を示す図である。 図３２は、実施形態２による故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図３３は、実施形態３によるＥＰＳシステム２０００の典型的な構成を模式的に示す図である。

以下、添付の図面を参照しながら、本開示のセンサ故障検出方法、当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムおよび当該モータ駆動システムを有する電動パワーステアリングシステムの実施形態を詳細に説明する。但し、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするため、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。

（実施形態１）



〔モータ駆動システム１０００の構成〕



図１は、本実施形態によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００のハードウェアブロックを模式的に示す。

モータ駆動システム１０００は典型的に、モータＭと、コントローラ１００と、駆動回路２００と、インバータ（「インバータ回路」とも称される。）３００と、シャットダウン回路４００と、複数の電流センサ５００と、アナログデジタル変換回路（以下、「ＡＤコンバータ」と表記する。）６００と、角度センサ７００と、ランプ８００と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９００とを有する。モータ駆動システム１０００は、例えばパワーパックとしてモジュール化され、モータ、センサ、ドライバおよびコントローラを有するモータモジュールとして製造および販売され得る。なお、本明細書では、構成要素としてモータＭを有するシステムを例に、モータ駆動システム１０００を説明する。ただし、モータ駆動システム１０００は、構成要素としてモータＭを有しない、モータＭを駆動するためのシステムであってもよい。

モータＭは、例えば、表面磁石型同期型モータ（ＳＰＭＳＭ）または埋込磁石型同期型モータ（ＩＰＭＳＭ）などの永久磁石同期モータ、および三相交流モータである。モータＭは、例えば三相（Ｕ相、Ｖ相およびＷ相）の巻線（不図示）を有する。三相の巻線は、インバータ３００に電気的に接続される。

コントローラ１００は、例えばマイクロコントロールユニット（ＭＣＵ）である。または、コントローラ１００は、例えば、ＣＰＵコアが組み込まれたフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）によっても実現し得る。

コントローラ１００は、モータ駆動システム１０００全体を制御し、例えばベクトル制御によってモータＭのトルクおよび回転速度を制御する。回転速度は、単位時間（例えば１分間）にロータが回転する回転数（ｒｐｍ）で表される。ベクトル制御は、モータに流れる電流を、トルクの発生に寄与する電流成分と、磁束の発生に寄与する電流成分とに分解し、互いに直交する各電流成分を独立に制御する方法である。例えば、コントローラ１００は、複数の電流センサ５００によって測定された実電流値、および角度センサ７００によって測定されたロータ角（すなわち、角度センサ７００からの出力信号）などに従って目標電流値を設定する。コントローラ１００は、その目標電流値に基づいてＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を生成し、駆動回路２００に出力する。

コントローラ１００は、複数の電流センサ５００および角度センサ７００の少なくとも１つのセンサ故障を検出する。なお、センサ故障の検出方法については後で詳細に説明する。コントローラ１００は、センサ故障を検出すると、例えば、シャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成することができる。コントローラ１００は、シャットダウン信号をシャットダウン回路４００に出力し、報知信号をランプ８００に出力する。例えば、センサ故障が発生していないときは、シャットダウン信号および報知信号はネゲートされた状態である。コントローラ１００はセンサ故障を検出したとき、それぞれの信号をアサートする。

駆動回路２００は、例えばゲートドライバである。駆動回路２００は、インバータ３００におけるスイッチング素子のスイッチング動作を制御する制御信号を、コントローラ１００から出力されるＰＷＭ信号に従って生成する。なお、後述するように、駆動回路２００は、コントローラ１００に実装されていてもよい。

インバータ３００は、例えば直流電源（不図示）から供給される直流電力を交流電力に変換し、変換された交流電力でモータＭを駆動する。例えば、インバータ３００は、駆動回路２００から出力される制御信号に基づいて、直流電力を、Ｕ相、Ｖ相およびＷ相の擬似正弦波である三相交流電力に変換する。この変換された三相交流電力でモータＭは駆動される。

シャットダウン回路４００は、例えば、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ、典型的にはＭＯＳＦＥＴ）若しくは絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ）などの半導体スイッチ素子、またはメカニカルリレーを有する。シャットダウン回路４００は、インバータ３００とモータＭとの間に電気的に接続される。シャットダウン回路４００は、コントローラ１００から出力されるシャットダウン信号に応じて、インバータ３００とモータＭとの電気的な接続を遮断する。詳細に説明すると、シャットダウン信号がアサートされると、シャットダウン回路４００の半導体スイッチ素子がオフして、インバータ３００とモータＭとの電気的な接続が遮断される。その結果、シャットダウン回路４００は、インバータ３００からモータＭへの電力供給を停止することができる。

複数の電流センサ５００は、モータＭのＵ相、Ｖ相およびＷ相の巻線に流れる少なくとも２つの電流を検出する少なくとも２つの電流センサを有する。本実施形態では、複数の電流センサ５００は、Ｕ相およびＶ相に流れる電流を検出する２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂ（図２を参照）を有する。当然に、複数の電流センサ５００は、Ｕ相、Ｖ相およびＷ相の巻線に流れる３つの電流を検出する３つの電流センサを有していてもよいし、例えばＶ相およびＷ相に流れる電流またはＷ相およびＵ相に流れる電流を検出する２つの電流センサを有していてもよい。電流センサは、例えば、シャント抵抗、およびシャント抵抗に流れる電流を検出する電流検出回路（不図示）を有する。シャント抵抗の抵抗値は、例えば０．１Ω程度である。

ＡＤコンバータ６００は、複数の電流センサ５００から出力されるアナログ信号をサンプリングしてデジタル信号に変換し、この変換したデジタル信号をコントローラ１００に出力する。なお、コントローラ１００がＡＤ変換を行ってもよい。その場合、複数の電流センサ５００は、アナログ信号をコントローラ１００に直接出力する。

角度センサ（「位置センサ」とも称される。）７００は、モータＭに配置され、モータＭのロータ角、つまり、ロータの機械角を検出する。角度センサ７００は、例えば磁気抵抗（ＭＲ）素子を有する磁気センサ、レゾルバ、ロータリエンコーダまたはホールＩＣ（ホール素子を含む）などである。角度センサ７００は、ロータの機械角をコントローラ１００に出力する。これにより、コントローラ１００は、ロータの機械角を獲得する。

モータ駆動システム１０００は、角度センサ７００の代わりに、例えば、速度センサまたは加速度センサを有し得る。コントローラ１００は、角度センサに代えて速度センサが用いられる場合、回転速度信号または角速度信号に積分処理等を行うことでロータの位置、つまり、回転角を算出することができる。角速度は、１秒間にロータが回転する角度（ｒａｄ／ｓ）で表される。コントローラ１００は、角度センサに代えて加速度センサが用いられる場合、角加速度信号に積分処理等を行うことにより回転角を算出することができる。本明細書において、角度センサには、ロータ角を獲得するためのあらゆるセンサが含まれる。例えば、上述した磁気センサ、速度センサまたは加速度センサが含まれる。また、「獲得」には、例えば、ロータの機械角を外部から受け取ること、および、コントローラ１００自身がロータの機械角を演算して獲得することが含まれる。

ランプ８００は、例えばＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）を有する。例えば、ランプ８００は、コントローラ１００が報知信号をアサートすると、そのアサートに応答して赤色に点灯する。例えば、車載用のモータ駆動システム１０００を考える。その場合、ランプ８００は、スピードメータおよびタコメータなどの計器と共にダッシュボードのインストルメントパネルに配置され得る。

ＲＯＭ９００は、例えば書き込み可能なメモリ（例えばＰＲＯＭ）、書き換え可能なメモリ（例えばフラッシュメモリ）または読み出し専用のメモリである。ＲＯＭ９００は、コントローラ１００にモータＭを制御させるための命令群を有する制御プログラムを格納する。例えば、制御プログラムはブート時にＲＡＭ（不図示）に一旦展開される。なお、ＲＯＭ９００は、コントローラ１００に外付けされる必要はなく、コントローラ１００に搭載されていてもよい。ＲＯＭ９００を搭載したコントローラ１００は、例えば上述したＭＣＵであり得る。

図２を参照して、インバータ３００のハードウェア構成をより詳細に説明する。

図２は、本実施形態によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００中のインバータ３００のハードウェア構成を模式的に示す。

インバータ３００は、３個の下アームのスイッチング素子および３個の上アームのスイッチング素子を有する。図示されるスイッチング素子ＳＷ＿Ｌ１、ＳＷ＿Ｌ２およびＳＷ＿Ｌ３が下アームのスイッチング素子であり、スイッチング素子ＳＷ＿Ｈ１、ＳＷ＿Ｈ２およびＳＷ＿Ｈ３が、上アームのスイッチング素子である。スイッチング素子として、例えばＦＥＴおよびＩＧＢＴを用いることができる。スイッチング素子は、モータＭに向けて流れる回生電流を流す還流ダイオードを有する。

図２には、Ｕ相およびＶ相に流れる電流を検出する２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂのシャント抵抗Ｒｓを示す。図示されるように、例えばシャント抵抗Ｒｓは、下アームのスイッチング素子とグランドとの間に電気的に接続され得る。または、例えばシャント抵抗Ｒｓは、上アームのスイッチング素子と電源との間に電気的に接続され得る。

コントローラ１００は、例えばベクトル制御を用いた三相通電制御を行うことによってモータＭを駆動することができる。例えば、コントローラ１００は、三相通電制御を行うためのＰＷＭ信号を生成し、そのＰＷＭ信号を駆動回路２００に出力する。駆動回路２００は、インバータ３００中の各ＦＥＴのスイッチング動作を制御するゲート制御信号をＰＷＭ信号に基づいて生成し、各ＦＥＴのゲートに与える。

図３は、本実施形態の変形例によるモータ駆動システム１０００のハードウェアブロックを模式的に示す。

図示されるように、モータ駆動システム１０００は、駆動回路２００を有していなくてもよい。その場合、コントローラ１００は、インバータ３００の各ＦＥＴのスイッチング動作を直接制御するポートを有する。具体的に説明すると、コントローラ１００は、ゲート制御信号をＰＷＭ信号に基づいて生成する。コントローラ１００は、そのポートを介してゲート制御信号を出力し、このゲート制御信号を各ＦＥＴのゲートに与えることができる。

〔センサ故障検出〕

先ず、センサ故障検出のアルゴリズムを説明する前に、本開示のセンサ故障を説明する。センサ故障には、角度センサ７００の故障と、電流センサ５００の故障とがある。例えば、自動車の電動パワーステアリング（ＥＰＳ）用のモータ駆動システム１０００において、角度センサ７００として磁気センサが広く用いられる。本実施形態において、センサマグネットが、例えば射出成形などによってモータのシャフトに設けられる。また、磁気センサは、例えば、モータの回路基板（不図示）に設けられる。シャフトの回転に伴ってセンサマグネットも回転する。そのため、磁気センサは、その磁極の位置変化による磁束の変化を検出することができる。

通常、センサマグネットはシャフトに強固に固定された状態である。ただし、自動車等の車両に外部から何らかの強い衝撃（例えば、車両が縁石に乗り上げたときに生じ得る衝撃）が加わると、その衝撃がシャフトに伝わり、センサマグネットが破損または変形してしまうことが起こり得る。または、センサマグネットの取り付け位置がずれてしまう可能性がある。破損、変形または位置ずれにより、磁気センサは、ロータの位置を正確に検出することは困難となる。本明細書において、角度センサの故障には、角度センサ自体の故障だけでなく、例えばセンサマグネットの破損も含まれる。電流センサの故障は、例えばシャント抵抗の破損である。

モータ駆動システム１０００にセンサ故障が生じた状態でＥＰＳの駆動を継続させることは可能であれば避けることが好ましい。例えば、センサ故障が生じたときに、ＥＰＳの駆動、すなわち、モータ駆動システム１０００の駆動を停止することで、ＥＰＳの安全性が向上する。このように、特に安全性が求められるモータ駆動システム１０００では、センサ故障を検知することが重要である。

図４から図６を参照して、本実施形態によるセンサ故障検出のアルゴリズムを詳しく説明する。

本実施形態によるセンサ故障検出のアルゴリズムは、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはＦＰＧＡなどのハードウェアのみで実現することもできるし、ハードおよびソフトウェアの組み合わせによっても実現することができる。

図４は、コントローラ１００の機能ブロックを模式的に示す。本明細書において、機能ブロック図における各ブロックは、ハードウェア単位ではなく機能ブロック単位で示される。ソフトウェアは、例えば、各機能ブロックに対応した特定の処理を実行させるためのコンピュータプログラムを構成するモジュールであり得る。

コントローラ１００は、例えば、故障検出ユニット１００Ａおよびベクトル制御ユニット１００Ｂを有する。なお、本明細書において、説明の便宜上、各機能ブロックを「ユニット」と表記することとする。当然に、この表記は、各機能ブロックを、ハードウェアまたはソフトウェアに限定解釈する意図で用いられない。

故障検出ユニット１００Ａは、故障検出コアユニット１００Ａ＿１と信号生成ユニット１００Ａ＿２とを有する。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、センサ故障検出のコアである。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算を行う。その演算は、αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*と、ロータの電気角θ_eとに基づいて実行される。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて故障を検出する。信号生成ユニット１００Ａ＿２は、エラー信号に基づいてシャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成する。

ベクトル制御ユニット１００Ｂは、一般的なベクトル制御に必要な演算を行う。なお、ベクトル制御は周知の技術であるので、その制御についての詳細な説明は省略する。

図５は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。

故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、三相電流演算ユニット１１０、クラーク変換ユニット１１１、パーク変換ユニット１１２、角度変換ユニット１２０、電気角微分ユニット１２１、クラーク変換ユニット１３０、逆起電力演算ユニット１４０、負荷角演算ユニット１４１、位相角演算ユニット１４２、誤差演算ユニット１４３、最大許容誤差演算ユニット１４４、およびレベル比較器１５０を有する。

各機能ブロックがソフトウェアとしてコントローラ１００に実装される場合、そのソフトウェアの実行主体は、例えばコントローラ１００のコアであり得る。上述したように、コントローラ１００は、ＦＰＧＡによって実現され得る。その場合、全てまたは一部の機能ブロックは、ハードウェアで実現され得る。また、複数のＦＰＧＡを用いて処理を分散させることにより、特定のコンピュータの演算負荷を分散させることができる。その場合、図５に示される機能ブロックの全てまたは一部は、その複数のＦＰＧＡに分散して実装され得る。複数のＦＰＧＡは、例えば車載のコントロールエリアネットワーク（ＣＡＮ）によって互いに接続され、データの送受信を行うことができる。

本明細書において、モータＭのＵ相の巻線に流れる電流をＩ_a、モータＭのＶ相の巻線に流れる電流をＩ_b、および、モータＭのＷ相の巻線に流れる電流をＩ_cとする。電流Ｉ_a、Ｉ_bは、Ｕ相、Ｖ相用の２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂによって検出される。電流Ｉ_cは、電流センサによっては検出されず、演算により取得される。例えば、三相通電制御において、各相を流れる電流の総和はゼロになる。換言すると、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの総和はゼロになる関係が満たされる。

三相電流演算ユニット１１０は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cのうちの２つの電流を受け取って残りの１つの電流を演算により求める。本実施形態では、三相電流演算ユニット１１０は、電流センサ５００Ａで測定された電流Ｉ_aおよび電流センサ５００Ｂで測定された電流Ｉ_bを取得する。三相電流演算ユニット１１０は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの総和はゼロになる上記関係を用いて、電流Ｉ_a、Ｉ_bに基づいて電流Ｉ_cを演算する。これにより、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cが獲得される。本明細書では、センサによって実際に検出された値（例えば電流Ｉ_a、Ｉ_b）に基づき演算により取得される値（例えば電流Ｉ_c）も「測定された値」と呼ぶ。三相電流演算ユニット１１０は、測定された、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cをクラーク変換ユニット１１１に出力する。

３つの電流センサを用いて故障検出コアユニット１００Ａ＿１に電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cを入力する場合、三相電流演算ユニット１１０はなくても構わない。この構成によっても、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cは獲得される。

クラーク変換ユニット１１１は、ベクトル制御などに用いられるいわゆるクラーク変換を用いて、三相電流演算ユニット１１０から出力された電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cを、αβ固定座標系における、α軸上の電流Ｉαおよびβ軸上の電流Ｉβに変換する。ここで、αβ固定座標系は静止座標系であり、三相のうちの一相の方向（例えばＵ相方向）がα軸であり、α軸と直交する方向がβ軸である。クラーク変換ユニット１１１は、電流Ｉα、Ｉβを、パーク変換ユニット１１２および逆起電力演算ユニット１４０に出力する。

パーク変換ユニット１１２は、ベクトル制御などに用いられるいわゆるパーク変換を用いて、クラーク変換ユニット１１１から出力された電流Ｉα、Ｉβを、ｄｑ回転座標系における、ｄ軸上の電流Ｉ_dおよびｑ軸上の電流Ｉ_qに変換する。このパーク変換は、ロータの電気角θ_eに基づいて行われる。ここで、ｄｑ回転座標系は、ロータと共に回転する回転座標系である。パーク変換ユニット１１２は、少なくとも電流Ｉ_qを負荷角演算ユニット１４１に出力する。

角度変換ユニット１２０は、下記の式１に基づいて、角度センサ７００で測定されたロータの機械角θ_mを電気角θ_eに変換する。角度変換ユニット１２０は、電気角θ_eを、パーク変換ユニット１１２、電気角微分ユニット１２１および位相角演算ユニット１４２に出力する。

θ_e＝（Ｐ／２）・θ_m 式（１）



ここで、Ｐは極数である。

電気角微分ユニット１２１は、電気角θ_eを時間微分して電気速度ω_eを取得する。電気速度ω_eは、電気角θ_eの角周波数である。電気角微分ユニット１２１は、電気速度ω_eを負荷角演算ユニット１４１に出力する。

クラーク変換ユニット１３０は、クラーク変換ユニット１１１と同様にクラーク変換を用いて、リファレンス電圧Ｖ_a ^*、Ｖ_b ^*およびＶ_c ^*を、αβ固定座標系における、α軸上のリファレンス電圧Ｖα^*およびβ軸上のリファレンス電圧Ｖβ^*に変換する。リファレンス電圧Ｖ_a ^*、Ｖ_b ^*およびＶ_c ^*は、インバータ３００の各スイッチング素子を制御するための、上述したＰＷＭ信号を表す。クラーク変換ユニット１３０は、リファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*を逆起電力演算ユニット１４０に出力する。

逆起電力演算ユニット１４０は、ベクトルで表される逆起電力の、α軸上の成分ＢＥＭＦαおよびβ軸上の成分ＢＥＭＦβを演算する。具体的に説明すると、逆起電力演算ユニット１４０は、下記の式（２）に基づいて、電流Ｉαおよびリファレンス電圧Ｖα^*の関数として逆起電力ＢＥＭＦαを演算する。また、逆起電力演算ユニット１４０は、下記の式（２）に基づいて、電流Ｉβおよびリファレンス電圧Ｖβ^*の関数として逆起電力ＢＥＭＦβを演算する。

ＢＥＭＦα＝Ｖα^*−Ｒ・Ｉα、 ＢＥＭＦβ＝Ｖβ^*−Ｒ・Ｉβ 式（２）



ここで、Ｒは電機子抵抗である。電機子抵抗Ｒは、例えばコントローラ１００のコアによって逆起電力演算ユニット１４０に設定される。

逆起電力演算ユニット１４０は、逆起電力絶対値ＢＥＭＦを下記の式（３）に基づいて演算する。逆起電力絶対値ＢＥＭＦは、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力ベクトルの大きさを示す。

ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦα²＋ＢＥＭＦβ²）^1/2 式（３）

逆起電力演算ユニット１４０は、α軸上の成分ＢＥＭＦα、β軸上の成分ＢＥＭＦβを誤差演算ユニット１４３に出力する。逆起電力演算ユニット１４０は、絶対値ＢＥＭＦを、負荷角演算ユニット１４１と最大許容誤差演算ユニット１４４とに出力する。

負荷角演算ユニット１４１は、負荷角δを下記の式（４）に基づいて演算する。負荷角演算ユニット１４１は、負荷角δを位相角演算ユニット１４２に出力する。負荷角δは、例えばｄｑ回転座標系において、逆起電力ベクトルとｑ軸との間の角度であって、反時計方向を正の方向とする角度である。

δ＝ｓｉｎ^-1（Ｌ_q・Ｉ_q・ω_e／ＢＥＭＦ） 式（４）



ここで、Ｌ_qは、ｄｑ回転座標系におけるｑ軸上の電機子インダクタンスである。

位相角演算ユニット１４２は、測定位相角ρを下記の式（５）に基づいて演算する。位相角演算ユニット１４２は、測定位相角ρを誤差演算ユニット１４３に出力する。測定位相角ρは、合成磁束Ψ_sとα軸との間の角度であって、反時計方向を正の方向とする角度である。合成磁束Ψ_sは、例えばロータの永久磁石に起因する磁束（ベクトル）と、ステータの巻線が作る磁束（ベクトル）とを合成することによって得られるベクトルの大きさを指す。

ρ＝θ_e＋δ 式（５）

誤差演算ユニット１４３は、逆起電力誤差Ｖｅｒを下記の式（６）に基づいて演算する。

Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ−ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ 式（６）



逆起電力誤差Ｖｅｒは、αβ固定座標系を基準として演算されるスカラーである。ただし、逆起電力誤差Ｖｅｒは、ｄｑ回転座標系を基準としても演算され得る。その場合、ｄｑ回転座標系を基準として演算したスカラーを、αβ固定座標系を基準とした値に変換すればよい。正常時において、逆起電力誤差Ｖｅｒの理想的な値はゼロである。本明細書において、モータ駆動システム１０００のいずれのセンサにも故障が生じていないときを「正常時」と表記する。

最大許容誤差演算ユニット１４４は、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘを下記の式（７）に基づいて演算する。

Ｖｅｒｍａｘ＝Ｋ・ＢＥＭＦ 式（７）



ここで、Ｋは、所定の定数である。定数Ｋは、例えばコントローラ１００のコアによって設定される。

レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル差を検出する。換言すると、レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル比較を行う。レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒが最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘと等しいかまたは最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きいとき、センサ故障を示すエラー信号を出力する。エラー信号は、例えばデジタル信号である。例えば、センサ故障を示すエラー信号レベルを「１」に、センサ故障を示さないエラー信号レベルを「０」に割り当てることができる。この割り当ての例では、エラー信号は、正常時には「０」であり、センサ故障が発生すると「１」にアサートされる。

正常時には、逆起電力誤差Ｖｅｒは理想的にゼロとなる。ただし、実際には、逆起電力誤差Ｖｅｒは、ゼロよりも大きな値になり得る。本実施形態ではこれを考慮し、定数Ｋを適当な値（例えば０．０５）に調整することによって、正常時の逆起電力誤差Ｖｅｒを最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さくすることができる。この調整によって、エラー信号はアサートされない。換言すると、センサ故障が発生したことを示すエラー信号は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１から外部に出力されない。

複数の電流センサ５００および角度センサ７００の少なくとも１つに故障が生じると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ以上になる。その結果、エラー信号がアサートされる。換言すると、センサ故障が発生したことを示すエラー信号が、故障検出コアユニット１００Ａ＿１から外部に出力される。

本実施形態によると、上述した磁気センサなどの故障検出に、拡張カルマンフィルタの演算と比較すると、演算式（１）から（７）に示されるはるかに簡単な演算が用いられるため、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能となる。換言すると、センサ故障検出のアルゴリズムが簡素化され、その結果、メモリコスト（システムコスト）および電力コストなどを抑えることができる。

再び図４を参照する。

故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、エラー信号を信号生成ユニット１００Ａ＿２に出力する。信号生成ユニット１００Ａ＿２は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のレベル比較器１５０から出力されるエラー信号が１にアサートされると、そのアサートに応答してシャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成する。シャットダウン信号は、モータ駆動システム１０００を停止するための信号であり、シャットダウン回路４００に出力される。報知信号は、例えばランプ８００に出力される信号であり、ランプ８００の明滅等によりセンサ故障が発生したことを運転者に警告（注意喚起）することができる。

例えば、上述したＥＰＳ用のモータ駆動システム１０００を考える。その場合、シャットダウン信号によってモータ駆動システム１０００を停止することで、故障したセンサ（電流センサ５００Ａ、５００Ｂおよび角度センサ７００の少なくとも１つ）からの出力値を用いたモータ駆動システム１０００の誤動作を未然に防止することができる。さらに、報知信号によって警告ランプが点灯および明滅するため、運転者に故障の発生を即座に警告できる。運転者はその警告に従って慎重にステアリング操作を行いながら、例えば路肩に自動車を安全に停止させることができる。このように、シャットダウン信号および報知信号によると、運転者の安全を確保することができる。

図６は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１の変形例のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。図６には、ベクトル制御ユニット１００Ｂ内の機能ブロックの一部も示される。本開示におけるベクトル制御においては、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cのうちの２つの電流から残りの１つの電流が演算される。また、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cは、電流Ｉα、Ｉβにクラーク変換によって変換され、電流Ｉα、Ｉβは、電流Ｉ_d、Ｉ_qにパーク変換によって変換される。そのため、ベクトル制御ユニット１００Ｂは、三相電流演算ユニット１１０、クラーク変換ユニット１１１およびパーク変換ユニット１１２、またはこれらに相当するユニットを有する。

図示されるように、逆起電力演算ユニット１４０は、ベクトル制御ユニット１００Ｂのクラーク変換ユニット１１１から出力される電流Ｉα、Ｉβを獲得できる。また、負荷角演算ユニット１４１は、ベクトル制御ユニット１００Ｂのパーク変換ユニット１１２から出力される電流Ｉ_qを獲得できる。このように、故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、ベクトル制御ユニット１００Ｂで生成されるデータ（信号）の一部を用いて、センサ故障を示すエラー信号を生成することができる。

以下に、本実施形態によるセンサ故障検出に用いられるアルゴリズムの妥当性を、ＭａｔｈＷｏｒｋｓ社のＭａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋを用いて検証した結果を示す。この検証には、表面磁石型（ＳＰＭ）モータのモデルが用いられた。表１には、検証時の各種システムパラメータの値が示される。また、この検証モデルでは、ＳＰＭモータはベクトル制御により制御される。表２には、そのベクトル制御に用いられる変数が示される。

〔正常時のシミュレーション結果〕



図７から図１２を参照して、正常時のシミュレーション結果を説明する。以下、センサ故障が発生していない事例を「第１事例」と表記する。

図７は、第１事例による、所定期間（０秒から０．５秒）内のトルク波形を示す。図７の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示し、横軸は時間（ｓ）を示す。以下、図８から図３０に示されるシミュレーション波形において、横軸は時間（ｓ）を示し、所定期間は全て、０秒から０．５秒の期間である。

図８は、第１事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示す。図８の縦軸は、ロータの機械角θ_mを示す。

図９は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示す。図１０は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示す。図９の縦軸は、電流Ｉ_q（Ａ）を示し、図１０の縦軸は電流Ｉ_d（Ａ）を示す。

図１１は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示す。図１１の縦軸は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_c（Ａ）を示す。

図１２は、第１事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図１２の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。

第１事例においてセンサ故障は発生していないため、ベクトル制御を継続させることができる。図１２に示されるとおり、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。そのため、図７に示されるような、例えば０．２５秒でトルクが瞬時に変動しても、エラー信号レベルは、ゼロに近い値に維持される。つまり、第１事例ではエラー信号レベルはアサートされない。

〔電流センサの故障〕



図１３から図１８を参照して、２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂのうちの一方にセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第２事例」と表記する。

図１３は、第２事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図１３の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。

図１４は、第２事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示す。図１４の縦軸は、ロータの機械角θ_mを示す。

図１５は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示す。図１６は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示す。図１５の縦軸は、電流Ｉ_q（Ａ）を示し、図１６の縦軸は電流Ｉ_d（Ａ）を示す。

図１７は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示す。図１７の縦軸は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_c（Ａ）を示す。

図１８は、第２事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図１８の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。

この事例２では、電流Ｉ_aを検出する電流センサ５００Ａとモータ駆動システム１０００との電気的な接続が、時刻０．４ｓで切断される。この切断は、電流Ｉ_aを検出する電流センサ５００Ａが時刻０．４ｓで故障することを意味する。そのため、図１７に示されるように、時刻０．４ｓ以降の電流Ｉａはゼロとなる。

図１８に示されるように、故障が発生する時刻０．４ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第２事例ではエラー信号は、アサートされ、センサ故障が発生したことを示す。

〔角度センサの故障〕



図１９から図２４を参照して、角度センサ７００にセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第３事例」と表記する。

図１９は、第３事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図１９の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。

図２０は、第３事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示す。図２０の縦軸は、ロータの機械角θ_mを示す。

図２１は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示す。図２２は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示す。図２１の縦軸は、電流Ｉ_q（Ａ）を示し、図２２の縦軸は電流Ｉ_d（Ａ）を示す。

図２３は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示す。図２３の縦軸は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_c（Ａ）を示す。

図２４は、第３事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図２４の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。

この第３事例では、角度センサ７００とモータ駆動システム１０００との電気的な接続が、時刻０．３ｓで切断される。この切断は、角度センサ７００が時刻０．３ｓで故障することを意味する。そのため、図２０に示されるように、時刻０．３ｓ以降の測定されるロータの機械角θ_mはゼロとなる。

図２４に示されるように、故障が発生する時刻０．３ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第３事例ではエラー信号は、アサートされ、センサ故障が発生したことを示す。

〔電流センサおよび角度センサの故障〕



図２５から図３０を参照して、電流センサ５００Ａと角度センサ７００とにセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第４事例」と表記する。

図２５は、第４事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図２５の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。

図２６は、第４事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θ_mの波形を示す。図２６の縦軸は、ロータの機械角θ_mを示す。

図２７は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_qの波形を示す。図２８は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_dの波形を示す。図２７の縦軸は、電流Ｉ_q（Ａ）を示し、図２８の縦軸は電流Ｉ_d（Ａ）を示す。

図２９は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cの波形を示す。図２９の縦軸は、電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_c（Ａ）を示す。

図３０は、第４事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図３０の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。

この第４事例では、先ず、角度センサ７００が時刻０．３ｓで故障する。そのため、図２６に示されるように、時刻０．３ｓ以降の測定されるロータの機械角θ_mはゼロとなる。次に、電流Ｉ_aを検出する電流センサ５００Ａが時刻０．４ｓで故障する。そのため、図２９に示されるように、時刻０．４ｓ以降の電流Ｉ_aはゼロとなる。

図３０に示されるように、最初に故障が発生する時刻０．３ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、最初の故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第４事例では、最初の故障が発生した後は、エラー信号はアサートされたままであり、センサ故障が発生したことを示す。

（実施形態２）



図３１および図３２を参照して、実施形態２によるセンサ故障の検出方法を説明する。

上述した逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρ_sと測定位相角ρとの誤差の関数で表される。上記の式（６）を、これから説明する手順で変形することにより、逆起電力誤差Ｖｅｒの物理的な意味を理解することができる。

図３１は、合成磁束Ψ_sおよび推定位相角ρ_sの関係を示す。

先ず、上記の式（６）のρをρ’に置き換えることにより、式（８）が得られる。ここでρ’＝９０°−ρの関係が満たされる。

Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ’−ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ’ 式（８）

式（８）の両辺を絶対値ＢＥＭＦで除算することにより、式（９）が得られる。

Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦβ／ＢＥＭＦ）・ｃｏｓρ’−（ＢＥＭＦα／ＢＥＭＦ）・ｓｉｎρ’ 式（９）

合成磁束Ψｓは、絶対値ＢＥＭＦに基づいて演算される。ＢＥＭＦ＝Ψ_s・ω_eの関係が満たされる。ＢＥＭＦα＝ｄΨα／ｄｔ（ｄ／ｄｔは時間微分を示す演算子）、ＢＥＭＦβ＝ｄΨβ／ｄｔの関係が満たされる。これらの関係式から、式（９）は、合成磁束Ψ_sを用いて式（１０）に変形される。

Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝〔｛（ｄΨβ／ｄｔ）／ω_e｝／Ψ_s〕・ｃｏｓρ’−〔｛（ｄΨα／ｄｔ）／ω_e｝／Ψ_s〕・ｓｉｎρ’ 式（１０）



ここで、Ψαは、合成磁束Ψ_sのα軸上の成分であり、Ψβは、合成磁束Ψ_sのβ軸上の成分である。

Ψα＝（ｄΨβ／ｄｔ）／ω_e、Ψβ＝（ｄΨα／ｄｔ）／ω_eの関係が満たされる。この関係式を用いると、式（１０）は式（１１）にさらに変形される。式（１１）のρ’をρに戻すと式（１２）が得られる。

Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（Ψα／Ψ_s）・ｃｏｓρ’−（Ψβ／Ψ_s）・ｓｉｎρ’ 式（１１）



Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（Ψα／Ψ_s）・ｓｉｎρ−（Ψβ／Ψ_s）・ｃｏｓρ 式（１２）

図３１に示される推定位相角ρ_sは、合成磁束Ψ_sに基づいて推定される。図３１に示されるように、Ψα／Ψ_s＝ｃｏｓρ_s、Ψβ／Ψ_s＝ｓｉｎρ_sが満たされる。この関係式を用いて式（１２）を変形することで、式（１３）が最終的に得られる。

Ｖｅｒ＝ｓｉｎ（ρ−ρ_s）・ＢＥＭＦ 式（１３）

式（１３）は、逆起電力誤差Ｖｅｒが、測定位相角ρと推定位相角ρ_sとの誤差の関数で表されることを示す。正常時では、測定位相角ρと推定位相角ρ_sとは一致する。正常時の誤差は低レベル示し、理想的にはゼロを示す。従って、低レベルのＶｅｒは、センサ故障が発生していないことを示し、高レベルのＶｅｒは、センサ故障が発生していることを示す。このように、実施形態１で説明した式（６）の代わりに式（１３）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒは演算され得る。ただし、推定位相角ρ_sの演算は、時間を要する。また、その演算は、低速および高トルク時において複雑であるため、ＣＰＵに負荷をかける。その理由は、ＤＣオフセットが影響するためである。これに対し、実施形態１によれば、推定位相角ρ_sと測定位相角ρとの誤差に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒは演算される。そのため、推定位相角ρ_sの演算は要求されない。従って、ＣＰＵに対する負荷等をさらに低減する観点では、式（６）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒを求めることが好ましい。

図３２は、本実施形態による故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。

故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、さらに位相角推定ユニット１４５を有する。位相角推定ユニット１４５は、合成磁束Ψ_sに基づいて推定位相角ρ_sを推定し、その推定位相角ρ_sを誤差演算ユニット１４３に出力する。なお、合成磁束Ψ_sは、上述したように絶対値ＢＥＭＦに基づいて演算される。誤差演算ユニット１４３は、上記の式（１３）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒを演算し、その逆起電力誤差Ｖｅｒをレベル比較器１５０に出力する。

本実施形態によると、拡張カルマンフィルタのような複雑な演算は要求されないため、実施形態１と同様に、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能となる。

（実施形態３）



図３３は、本実施形態によるＥＰＳシステム２０００の典型的な構成を模式的に示す。

自動車等の車両は一般に、ＥＰＳシステムを有する。本実施形態によるＥＰＳシステム２０００は、ステアリングシステム５２０、および補助トルクを生成する補助トルク機構５４０を有する。ＥＰＳシステム２０００は、運転者がステアリングハンドルを操作することによって発生するステアリングシステムの操舵トルクを補助する補助トルクを生成する。補助トルクにより、運転者の操作の負担は軽減される。

ステアリングシステム５２０は、例えば、ステアリングハンドル５２１、ステアリングシャフト５２２、自在軸継手５２３Ａ、５２３Ｂ、回転軸５２４、ラックアンドピニオン機構５２５、ラック軸５２６、左右のボールジョイント５５２Ａ、５５２Ｂ、タイロッド５２７Ａ、５２７Ｂ、ナックル５２８Ａ、５２８Ｂ、および左右の操舵車輪５２９Ａ、５２９Ｂから構成され得る。

補助トルク機構５４０は、例えば、操舵トルクセンサ５４１、自動車用電子制御ユニット（ＥＣＵ）５４２、モータ５４３および減速機構５４４などから構成される。操舵トルクセンサ５４１は、ステアリングシステム５２０における操舵トルクを検出する。ＥＣＵ５４２は、操舵トルクセンサ５４１の検出信号に基づいて駆動信号を生成する。モータ５４３は、駆動信号に基づいて操舵トルクに応じた補助トルクを生成する。モータ５４３は、減速機構５４４を介してステアリングシステム５２０に、生成した補助トルクを伝達する。

ＥＣＵ５４２は、例えば、実施形態１によるコントローラ１００および駆動回路２００などを有する。自動車ではＥＣＵを核とした電子制御システムが構築される。ＥＰＳシステム２０００では、例えば、ＥＣＵ５４２、モータ５４３およびインバータ５４５によって、モータ駆動システムが構築される。そのモータ駆動システムとして、実施形態１によるモータ駆動システム１０００を好適に用いることができる。

本開示の実施形態は、センサの故障検出能力が求められる、シフトバイワイヤ、ステアリングバイワイヤ、ブレーキバイワイヤおよびトラクションモータなどのモータ駆動システムにも好適に用いられる。例えば、本開示の実施形態によるモータ駆動システムは、日本政府および米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）によって定められたレベル０から４（自動化の基準）に対応した自動運転車に搭載され得る。

本開示の実施形態は、掃除機、ドライヤ、シーリングファン、洗濯機、冷蔵庫および電動パワーステアリングシステムなどの、各種モータを有する多様な機器に幅広く利用され得る。

１００：コントローラ、１００Ａ：故障検出ユニット、１００Ａ＿１：故障検出コアユニット、１００Ａ＿２：信号生成ユニット、１００Ｂ：ベクトル制御ユニット、２００：駆動回路、３００：インバータ、４００：シャットダウン回路、５００、５００Ａ、５００Ｂ：電流センサ、６００：ＡＤコンバータ、７００：角度センサ、８００：ランプ、９００：ＲＯＭ、１０００：モータ駆動システム、２０００：ＥＰＳシステム

Claims (17)

1. モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、
   
   
   
   αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、前記演算（Ａ）は、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*と、ロータの電気角θ_eとに基づいて実行され、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρ_sと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、
   
   
   
   前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出するステップと、
   
   
   
   を有する方法。
2. 前記演算（Ａ）は、
   
   前記電流Ｉαおよび前記リファレンス電圧Ｖα^*の関数として逆起電力ＢＥＭＦαを決定する演算（ａ１）を実行することと、
   
   前記電流Ｉβおよび前記リファレンス電圧Ｖβ^*の関数として逆起電力ＢＥＭＦβを決定する演算（ａ２）を実行することと、
   
   を有する、請求項１に記載の方法。
3. 三相リファレンス電圧Ｖ_a ^*、Ｖ_b ^*およびＶ_c ^*を獲得するステップと、
   
   クラーク変換を用いて、前記三相リファレンス電圧Ｖ_a ^*、Ｖ_b ^*およびＶ_c ^*を前記リファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*に変換するステップと、
   
   をさらに有する、請求項２に記載の方法。
4. 三相電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cを獲得するステップと、
   
   クラーク変換を用いて、前記三相電流Ｉ_a、Ｉ_bおよびＩ_cを前記電流Ｉα、Ｉβに変換するステップと、
   
   をさらに有する、請求項３に記載の方法。
5. ロータの機械角θ_mを獲得するステップと、
   
   前記ロータの機械角θ_mを前記ロータの電気角θ_eに変換するステップと、
   
   をさらに有する、請求項３または４に記載の方法。
6. 前記故障を検出するステップは、前記逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル比較を有する、請求項３から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記演算（Ａ）は、式（１）に基づいて逆起電力絶対値ＢＥＭＦを決定する演算（ａ３）を実行することをさらに有し、
   
   ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦα²＋ＢＥＭＦβ²）^1/2 （１）
   
   前記演算（ａ１）は、式（２）に基づいて前記逆起電力ＢＥＭＦαを演算することを有し、
   
   ＢＥＭＦα＝Ｖα−Ｒ・Ｉα （２）
   
   ここで、Ｒは、電機子抵抗を示し、
   
   前記演算（ａ２）は、式（３）に基づいて前記逆起電力ＢＥＭＦβを演算することを有する、
   
   請求項６に記載の方法。
   
   ＢＥＭＦβ＝Ｖβ−Ｒ・Ｉβ （３）
   
8. 前記演算（Ａ）は、式（４）に基づいて負荷角δを決定する演算（ａ４）をさらに有し、
   
   δ＝ｓｉｎ^-1（Ｌ_q・Ｉ_q・ω_e／ＢＥＭＦ） （４）
   
   ここで、Ｉ_qは、前記ｄｑ回転座標系のｑ軸上の電流を示し、Ｌ_qは、前記ｑ軸上の電機子インダクタンスを示し、ω_eは、前記ロータの電気角θ_eの時間微分として演算される電気速度を示す、請求項７に記載の方法。
9. パーク変換を用いて、前記電流Ｉα、Ｉβを前記ｄｑ軸上の電流Ｉ_d、Ｉ_qに変換するステップをさらに有する、請求項８に記載の方法。
10. 前記演算（Ａ）は、式（５）に基づいて前記測定位相角ρを決定する演算（ａ５）をさらに有する、請求項８または９に記載の方法。
    
    
    
    ρ＝θ_e−δ （５）
11. 前記演算（Ａ）は、式６に基づいて前記逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（ａ６）をさらに有する、請求項１０に記載の方法。
    
    
    
    Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ−ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ （６）
12. 前記演算（Ａ）は、式７に基づいて前記逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（ａ６’）をさらに有する、請求項１０に記載の方法。
    
    
    
    Ｖｅｒ＝ｓｉｎ（ρ−ρ_s）・ＢＥＭＦ （７）
13. 前記故障を検出するステップは、式８に基づいて前記最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘを演算することをさらに有し、
    
    
    
    Ｖｅｒｍａｘ＝Ｋ・ＢＥＭＦ （８）
    
    
    
    ここで、Ｋは、所定の定数を示す、請求項１１または１２に記載の方法。
14. 前記逆起電力誤差Ｖｅｒが前記最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ以上であるとき、前記故障を示すエラー信号を出力するステップをさらに有する、請求項６から１３のいずれかに記載の方法。
15. 前記モータ駆動システムをシャットダウンするためのシャットダウン信号、および人間の注意を喚起するための報知信号の少なくとも１つを、前記エラー信号に応答して生成するステップをさらに有する、請求項１４に記載の方法。
16. 三相の巻線を有するモータと、
    
    
    
    三相電流のうちの少なくとも二相の電流を検出する少なくとも２つの電流センサと、
    
    
    
    前記モータのロータ角を検出する角度センサと、
    
    
    
    前記モータを制御し、前記少なくとも２つの電流センサおよび前記角度センサの少なくとも１つの故障を検出するコントローラと、
    
    
    
    を有し、
    
    
    
    前記コントローラは、
    
    
    
    αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα^*、Ｖβ^*と、前記ロータ角と、に基づいて演算し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρ_sと、前記２つの電流センサおよび前記角度センサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表し、
    
    
    
    前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出する、モータ駆動システム。
17. 請求項１６に記載のモータ駆動システムを有する電動パワーステアリングシステム。

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