特許ウォッチ

公開番号2025134286
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-17
出願番号2024032103
出願日2024-03-04
発明の名称回転電機システムにおいて冷却媒体の被覆率を予測する冷却媒体解析装置及びそれを用いた回転電機システム
出願人株式会社豊田中央研究所,株式会社アイシン
代理人弁理士法人YKI国際特許事務所
主分類H02K 9/19 20060101AFI20250909BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】回転電機を含む電動駆動系の冷却構造を最適化する。
【解決手段】電動駆動系を構成する構造要素に設定された座標点に対して機械学習のクラスタリング処理を適用して座標点の各々を電動駆動系の各部位にグループ分けし、部位毎に属する座標点への冷却媒体の供給状態から部位毎の冷却媒体の被覆率を自動的に求める。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
回転電機を含む電動駆動系の冷却媒体解析装置であって、
前記電動駆動系を構成する構造要素に設定された座標点に対して機械学習のクラスタリング処理を適用して前記座標点の各々を前記電動駆動系の各部位にグループ分けし、前記部位毎に属する前記座標点への冷却媒体の供給状態から前記部位毎の冷却媒体の被覆率を自動的に求めることを特徴とする冷却媒体解析装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の冷却媒体解析装置であって、
前記クラスタリング処理は、ｋ－ｍｅａｎｓ法又はｋ－ｍｅａｎｓ＋＋法を適用して行われることを特徴とする冷却媒体解析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の冷却媒体解析装置であって、
前記座標点への冷却媒体の供給状態は、数値流体力学（ＣＦＤ：Computational Fluid Dynamic）によって解析することを特徴とする冷却媒体解析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の冷却媒体解析装置であって、
前記電動駆動系の冷却媒体の流路及び供給口の情報に応じて前記部位毎の冷却媒体の被覆率を求めることを特徴とする冷却媒体解析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の冷却媒体解析装置によって前記電動駆動系の設計諸元及び運転条件の組み合わせに対して前記部位毎の冷却媒体の被覆率を求め、
前記部位毎の冷却媒体の被覆率に応じて前記電動駆動系の前記部位の各々に対する冷却媒体の供給を制御することを特徴とする回転電機システム。
【請求項６】
請求項５に記載の回転電機システムであって、
前記電動駆動系の設計諸元及び運転条件の組み合わせに対して前記部位毎の冷却媒体の被覆率を関連付けたマップデータを生成し、
前記マップデータを参照して、前記電動駆動系の前記部位の各々に対する冷却媒体の供給を制御することを特徴とする回転電機システム。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の回転電機システムであって、
前記冷却媒体の流路に設けられた弁を制御することによって、前記電動駆動系の前記部位の各々に対する冷却媒体の流量を制御することを特徴とする回転電機システム。
【請求項８】
請求項５又は６に記載の回転電機システムであって、
前記冷却媒体を供給するポンプを制御することによって、前記電動駆動系の前記部位の各々に対する冷却媒体の流量を制御することを特徴とする回転電機システム。
【請求項９】
請求項１に記載の冷却媒体解析装置によって前記電動駆動系の設計諸元及び運転条件の組み合わせに対して前記部位毎の冷却媒体の被覆率を求め、
前記部位毎の冷却媒体の被覆率に応じて前記電動駆動系の出力を制御することを特徴とする回転電機システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転電機システムにおいて冷却媒体の被覆率を予測する冷却媒体解析装置及びそれを用いた回転電機システムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
回転電機を構成するステータコイルの温度及び冷却油の温度等の周辺要素の現在値と、モータコアの磁石の周辺要素の現在値と、ロータコアの磁石の温度の前回の推定値と、に基づいて現在のロータコアの磁石の温度を推定する技術が開示されている（特許文献１）。また、冷却に必要なエネルギーを抑制しつつ電動モータを冷却する技術が開示されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－１０２１０２号公報
特開２０１３－２０７９５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のように、冷却油の温度に基づいて回転電機の各部における温度を予測しようとした場合、主な発熱源であるモータ内部の部位に対して確実に冷却油が掛かる状態を予め作り出しておく必要がある。
【０００５】
また、従来技術において実際に回転電機を冷却する際、冷却油の油面の高さを制御して回転電機を冷却油に浸し続けるようにしている。しかしながら、回転電機の下部に溜まる冷却油だけでは内部に流れる冷却油の状態の全てを把握することは困難である。また、冷却油の油面の高さの管理だけでは回転電機のすべての高温箇所を冷却することはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様は、回転電機を含む電動駆動系の冷却媒体解析装置であって、前記電動駆動系を構成する構造要素に設定された座標点に対して機械学習のクラスタリング処理を適用して前記座標点の各々を前記電動駆動系の各部位にグループ分けし、前記部位毎に属する前記座標点への冷却媒体の供給状態から前記部位毎の冷却媒体の被覆率を自動的に求めることを特徴とする冷却媒体解析装置である。
【０００７】
ここで、前記クラスタリング処理は、ｋ－ｍｅａｎｓ法又はｋ－ｍｅａｎｓ＋＋法を適用して行われることが好適である。
【０００８】
また、前記座標点への冷却媒体の供給状態は、数値流体力学（ＣＦＤ：Computational Fluid Dynamic）によって解析することが好適である。
【０００９】
また、前記電動駆動系の冷却媒体の流路及び供給口の情報に応じて前記部位毎の冷却媒体の被覆率を求めることが好適である。
【００１０】
本発明の別の態様は、上記冷却媒体解析装置によって前記電動駆動系の設計諸元及び運転条件の組み合わせに対して前記部位毎の冷却媒体の被覆率を求め、前記部位毎の冷却媒体の被覆率に応じて前記電動駆動系の前記部位の各々に対する冷却媒体の供給を制御することを特徴とする回転電機システムである。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許