JP6834544B2 - センサの異常診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、センサの異常診断装置に関する。

従来、特許文献１に見られるように、回転電機を流れる電流値を検出する２つの電流センサの異常診断装置が知られている。２つの電流センサのそれぞれは、回転電機の同一検出箇所における相電流値を検出する。異常診断装置は、２つの電流センサにより同一のタイミングで検出された相電流値を電流検出値として取得する。異常診断装置は、取得した２つの電流センサの電流検出値を座標軸とする座標系において取得した電流検出値により描かれる近似直線と、基準直線との比較に基づいて、２つの電流センサの異常の有無を診断する。異常診断装置は、相電流の電流振幅が所定以下である場合、異常診断精度の低下を抑制するために電流センサの異常診断を禁止する。

特開２０１１−１５１９８６号公報

電流センサの電流検出値にはノイズが混入し得る。ノイズが混入すると、電流センサに異常が生じていない場合であっても、取得した電流検出値により描かれる近似直線が基準となる直線から乖離し得る。ここで、上記同一検出箇所における相電流値が瞬間的に変動する場合、電流振幅が大きくなるため、異常診断装置により電流センサの異常診断が許可される。このように異常診断が許可される状況下において、電流検出値にノイズが混入していると、電流センサに異常が生じていないにもかかわらず、電流センサに異常が生じていると誤診断される懸念がある。

なお、回転電機の相電流値を検出する電流センサに限らず、所定の検出対象に流れる電流値を検出する電流センサを備えるシステムであれば、上述したように、センサに異常が生じていると誤診断される懸念がある。また、電流センサに限らず、所定の検出対象の状態量を検出するセンサを備えるシステムであっても、上述したように、センサに異常が生じていると誤診断される懸念がある。

本発明は、センサに異常が生じていないにもかかわらず、センサに異常が生じていると誤診断される事態の発生を抑制できるセンサの異常診断装置を提供することを主たる目的とする。

本発明は、所定の検出対象の状態量を検出するセンサである対象センサを備えるシステムに適用され、前記対象センサの検出値をセンサ検出値として取得する第１取得部と、前記対象センサとは別のセンサであってかつ前記対象センサの検出対象と同じ検出対象の状態量を検出する別センサの検出値、又は前記別センサの検出値の相関値を判定値として取得する第２取得部と、前記センサ検出値及び前記判定値のそれぞれを座標軸とする座標系において、前記センサ検出値及び前記判定値の複数組により描かれる判定線と、基準線との比較に基づいて、前記対象センサの異常を診断する診断部と、前記診断部で用いられる前記センサ検出値及び前記判定値のうち少なくとも一方のばらつきの大きさを示す値であるばらつき指標値を算出する指標値算出部と、前記ばらつき指標値が閾値以下の場合に、前記診断部による前記対象センサの診断を禁止する禁止部と、を備える。

本発明では、対象センサとは別のセンサであってかつ対象センサの検出対象と同じ検出対象の状態量を検出する別センサの検出値、又は別センサの検出値の相関値が判定値として定義されている。本発明の診断部は、第１取得部により取得されたセンサ検出値及び第２取得部により取得された判定値のそれぞれを座標軸とする座標系において、センサ検出値及び判定値の複数組により描かれる判定線と、基準線との比較に基づいて、対象センサの異常を診断する。

ここで、判定線の算出に用いられる複数のセンサ検出値のばらつきが、センサ検出値に含まれるノイズのばらつきと同等又はそのばらつきよりも小さい場合、センサ検出値に含まれるノイズが判定線を基準線から大きく乖離させることとなる。また、判定線の算出に用いられる複数の判定値のばらつきが、判定値に含まれるノイズのばらつきと同等又はそのばらつきよりも小さい場合、判定値に含まれるノイズが判定線を基準線から大きく乖離させることとなる。その結果、対象センサに異常が生じていないにもかかわらず、異常が生じていると誤診断され得る。これに対し、判定線の算出に用いられる複数のセンサ検出値のばらつきが、センサ検出値に含まれるノイズのばらつきよりも大きい場合、センサ検出値に含まれるノイズが判定線を基準線から乖離させようとする度合いが小さい。また、判定線の算出に用いられる複数の判定値のばらつきが、判定値に含まれるノイズのばらつきよりも大きい場合、判定値に含まれるノイズが判定線を基準線から乖離させようとする度合いが小さい。

この点に鑑み、本発明の指標値算出部は、診断部で用いられるセンサ検出値及び判定値のうち少なくとも一方のばらつきの大きさを示す値であるばらつき指標値を算出する。そして、禁止部は、算出されたばらつき指標値が閾値以下の場合に、誤診断のおそれが大きいとして、診断部による対象センサの診断を禁止する。これにより、対象センサに異常が生じていないにもかかわらず、対象センサに異常が生じていると誤診断される事態の発生を抑制することができる。

第１実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 昇圧コンバータの出力電圧制御処理を示すブロック図。 時比率を説明するための図。 電流センサの異常診断処理の手順を示すフローチャート。 第２サンプリングデータ群を示す図。 第１サンプリングデータ群を示す図。 ２次元座標系のサンプリングデータ群及び基準直線Ｌｔｈαを示す図。 比較技術において異常診断精度が低下することを説明するための図。 センサノイズの標準偏差とサンプリングデータ全体の標準偏差とが同等の場合における判定直線Ｌｊｄｇを示す図。 センサノイズの標準偏差に対してサンプリングデータ全体の標準偏差が十分大きい場合における判定直線Ｌｊｄｇを示す図。 第２実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 電流センサの異常診断処理の手順を示すフローチャート。 第２サンプリングデータ群を示す図。 第１サンプリングデータ群を示す図。 ２次元座標系のサンプリングデータ群及び基準直線Ｌｔｈαを示す図。 第４実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 第５実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 第６実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 第７実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 第８実施形態に係るモータ制御システムの全体構成図。 第９実施形態に係る電流センサの異常診断処理の手順を示すフローチャート。 第１１実施形態に係るリアクトル電流推定処理を示すブロック図。 第１２実施形態に係るリアクトル電流推定処理を示すブロック図。 第１３実施形態に係るリアクトル電流推定処理を示すブロック図。 第１４実施形態に係る時比率の補正処理を示すフローチャート。

（第１実施形態）
以下、本発明に係る異常診断装置を具体化した第１実施形態について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態において、異常診断装置は、車載主機としての回転電機を備える電気自動車やハイブリッド車等の車両に搭載される。

図１に示すように、車載制御システムは、直流電源としてのバッテリ１０、昇圧コンバータ２０、インバータ３０、モータジェネレータ４０及び制御装置５０を備えている。バッテリ１０は、充電可能な蓄電装置である。本実施形態において、モータジェネレータ４０は、車載主機であり、そのロータが図示しない駆動輪と動力伝達可能とされている。モータジェネレータ４０としては、例えばロータに永久磁石を備える同期機を用いることができる。なお、バッテリ１０及び昇圧コンバータ２０は、電源システムを構成している。

昇圧コンバータ２０は、リアクトル２１、平滑コンデンサ２２、上アーム変圧スイッチＳｃｐ及び下アーム変圧スイッチＳｃｎを備えている。昇圧コンバータ２０は、バッテリ１０の出力電圧を所定の電圧を上限として昇圧する機能を有している。本実施形態において、各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎは、電圧制御形の半導体スイッチング素子であり、具体的にはＩＧＢＴである。なお、各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎには、フリーホイールダイオードＤｃｐ，Ｄｃｎが逆並列に接続されている。

上アーム変圧スイッチＳｃｐの高電位側端子であるコレクタには、正極母線Ｌｐが接続されている。上アーム変圧スイッチＳｃｐの低電位側端子であるエミッタには、下アーム変圧スイッチＳｃｎのコレクタが接続されている。下アーム変圧スイッチＳｃｎのエミッタには、負極母線Ｌｎが接続されている。各母線Ｌｐ，Ｌｎは、例えばバスバーにて構成されている。

上アーム変圧スイッチＳｃｐ及び下アーム変圧スイッチＳｃｎの直列接続体には、平滑コンデンサ２２が並列接続されている。上アーム変圧スイッチＳｃｐと下アーム変圧スイッチＳｃｎとの接続点には、リアクトル２１の第１端が接続されている。リアクトル２１の第２端には、バッテリ１０の正極端子が接続されている。バッテリ１０の負極端子には、下アーム変圧スイッチＳｃｎのエミッタが接続されている。

正極母線Ｌｐ及び負極母線Ｌｎには、インバータ３０の入力側が接続されている。インバータ３０は、上アームスイッチＳｕｐ，Ｓｖｐ，Ｓｗｐと下アームスイッチＳｕｎ，Ｓｖｎ，Ｓｗｎとの直列接続体を３相分備えている。本実施形態において、各スイッチＳｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎは、電圧制御形の半導体スイッチング素子であり、より具体的にはＩＧＢＴである。各スイッチＳｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎには、各フリーホイールダイオードＤｕｐ，Ｄｕｎ，Ｄｖｐ，Ｄｖｎ，Ｄｗｐ，Ｄｗｎが逆並列に接続されている。

各上アームスイッチＳｕｐ，Ｓｖｐ，Ｓｗｐの高電位側端子であるコレクタには、正極母線Ｌｐが接続されている。各下アームスイッチＳｕｎ，Ｓｖｎ，Ｓｗｎの低電位側端子であるエミッタには、負極母線Ｌｎが接続されている。

Ｕ相上，下アームスイッチＳｕｐ，Ｓｕｎの接続点には、モータジェネレータ４０のＵ相巻線４０Ｕの第１端が接続されている。Ｖ相上，下アームスイッチＳｖｐ，Ｓｖｎの接続点には、モータジェネレータ４０のＶ相巻線４０Ｖの第１端が接続されている。Ｗ相上，下アームスイッチＳｗｐ，Ｓｗｎの接続点には、モータジェネレータ４０のＷ相巻線４０Ｗの第１端が接続されている。各相巻線４０Ｕ，４０Ｖ，４０Ｗの第２端は、中性点にて接続されている。Ｕ，Ｖ，Ｗ相巻線４０Ｕ，４０Ｖ，４０Ｗは、電気角で互いに１２０°ずれている。

制御システムは、電気負荷４１を備えている。電気負荷４１の正極端子は、バッテリ１０の正極端子とリアクトル２１の第２端とを接続する電気経路に接続されている。電気負荷４１の負極端子は、バッテリ１０の負極端子と下アーム変圧スイッチＳｃｎのエミッタとを接続する電気経路に接続されている。すなわち、電気負荷４１は、バッテリ１０に並列接続されている。なお電気負荷４１には、例えば、ＤＣＤＣコンバータ及び電動コンプレッサのうち少なくとも一方が含まれる。ＤＣＤＣコンバータは、バッテリ１０の出力電圧を降圧し、降圧した電圧をバッテリ１０よりも出力電圧が低い別のバッテリに供給する。電動コンプレッサは、車載空調装置を構成する冷凍サイクルの冷媒を循環させる。

制御システムは、第１リアクトル電流センサ６０ａ、第２リアクトル電流センサ６０ｂ、入力電圧センサ６１、出力電圧センサ６２、相電流センサ６３、回転位置センサ６４及びバッテリ電流センサ６５を備えている。第１リアクトル電流センサ６０ａは、リアクトル２１に流れる電流値を第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１として検出する。第２リアクトル電流センサ６０ｂは、リアクトル２１に流れる電流値を第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２として検出する。入力電圧センサ６１は、バッテリ１０の出力電圧を入力電圧検出値Ｖｉｎとして検出する。出力電圧センサ６２は、平滑コンデンサ２２の端子間電圧を母線電圧検出値Ｖｓｙｓとして検出する。相電流センサ６３は、Ｕ，Ｖ，Ｗ相のうち少なくとも２相分の相電流を検出する。回転位置センサ６４は、例えばレゾルバであり、モータジェネレータ４０のロータの回転位置を検出する。バッテリ電流センサ６５は、バッテリ１０に流れる電流値をバッテリ電流検出値ＩＢとして検出する。

なお本実施形態において、第１リアクトル電流センサ６０ａが「対象センサ」に相当し、第２リアクトル電流センサ６０ｂが「別センサ」に相当する。第１リアクトル電流センサ６０ａは、リアクトル２１の状態量として、リアクトル２１に流れる電流値を検出する。第２リアクトル電流センサ６０ｂは、第１リアクトル電流センサ６０ａの検出対象と同じ検出対象であるリアクトル２１の電流値を検出する。

各センサの検出値は、制御装置５０に入力される。制御装置５０は、マイコンを主体として構成され、モータジェネレータ４０の制御量をその指令値に制御すべく、昇圧コンバータ２０及びインバータ３０を操作する。本実施形態において、制御量はトルクであり、指令値は指令トルクＴｃｍｄである。

制御装置５０は、出力電圧センサ６２により検出された母線電圧検出値Ｖｓｙｓを目標電圧値Ｖｔｇｔにフィードバック制御すべく、昇圧コンバータ２０を構成する各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎをオンオフ操作する。本実施形態において、上アーム変圧スイッチＳｃｐと下アーム変圧スイッチＳｃｎとは、デッドタイムを挟みつつ交互にオン操作される。

制御装置５０は、インバータ３０の各スイッチＳｕｐ，Ｓｕｎ，Ｓｖｐ，Ｓｖｎ，Ｓｗｐ，Ｓｗｎをオンオフ操作する。上アームスイッチＳｕｐ、Ｓｖｐ，Ｓｗｐと、対応する下アームスイッチＳｕｎ，Ｓｖｎ，Ｓｗｎとは、デッドタイムを挟みつつ交互にオン操作される。

続いて図２を用いて、制御装置５０の行う処理のうち昇圧コンバータ２０に関する処理について説明する。なお本実施形態では、リアクトル２１の両端のうち、バッテリ１０の正極端子側から各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎの接続点側へと向かう方向に流れる電流値が正と定義されている。

電圧偏差算出部５１は、目標電圧値Ｖｔｇｔから母線電圧検出値Ｖｓｙｓを減算した値として、電圧偏差ΔＶを算出する。

電圧ＦＢ制御部５２は、電圧偏差ΔＶに基づいて、母線電圧検出値Ｖｓｙｓを目標電圧値Ｖｔｇｔにフィードバック制御するための操作量として、リアクトル２１に流れる電流値の目標値である目標電流値ＩＬｔｇｔを算出する。本実施形態において、電圧ＦＢ制御部５２で用いられるフィードバック制御は、比例積分制御である。

電流偏差算出部５３は、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１又は第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２のいずれかである偏差算出用電流値を目標電流値ＩＬｔｇｔから減算した値として、電流偏差ΔＩを算出する。

電流ＦＢ制御部５４は、電流偏差ΔＩに基づいて、偏差算出用電流値を目標電流値ＩＬｔｇｔにフィードバック制御するための操作量として、時比率Ｄｕｔｙを算出する。本実施形態において、電流ＦＢ制御部５４で用いられるフィードバック制御は、比例積分制御である。時比率Ｄｕｔｙは、図３に示すように、下アーム変圧スイッチＳｃｎの１スイッチング周期Ｔｓｗに対するオン操作時間Ｔｏｎの比率である。時比率Ｄｕｔｙは、「Ｖｓｙｓ／Ｖｉｎ」として表される昇圧比でもある。なお図３では、デッドタイムを０としている。

制御装置５０は、算出した時比率Ｄｕｔｙに基づいて、上アーム変圧スイッチＳｃｐ及び下アーム変圧スイッチＳｃｎを交互にオン操作する。具体的には例えば、制御装置５０は、時比率Ｄｕｔｙ及びキャリア信号の大小比較に基づくＰＷＭ処理により、上，下アーム変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎの操作信号を生成し、生成した操作信号に基づいて上アーム変圧スイッチＳｃｐ及び下アーム変圧スイッチＳｃｎを交互にオン操作する。

続いて図４を用いて、第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断処理について説明する。この処理は、制御装置５０により、例えば所定の制御周期毎に繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、過去のＮ個分の第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２を、図５に示す第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得する。なお図５では、現在の制御周期がｎとされている。ちなみに本実施形態において、ステップＳ１０の処理が、判定値としての第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２を取得する「第２取得部」に相当する。

続くステップＳ１１では、第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］及び下式（ｅｑ１）に基づいて、Ｎ個分の第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２の標準偏差である第２標準偏差σｙを算出する。下式（ｅｑ１）において、Ｙａｖｅは、第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］の平均値を示す。第２標準偏差σｙは、第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］の平均値Ｙａｖｅからのばらつきの大きさを示す指標値である。

続くステップＳ１２では、過去のＮ個分の第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１を、図６に示す第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得する。ちなみに本実施形態において、ステップＳ１２の処理が、センサ検出値としての第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１を取得する「第１取得部」に相当する。

なお、第１サンプリングデータ群の各サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］のサンプリングタイミングと、対応する第２サンプリングデータ群の各サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］のサンプリングタイミングとは同期していることが望ましい。

続くステップＳ１３では、第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］及び下式（ｅｑ２）に基づいて、Ｎ個分の第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１の標準偏差である第１標準偏差σｘを算出する。下式（ｅｑ２）において、Ｘａｖｅは、第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］の平均値を示す。第１標準偏差σｘは、第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］の平均値Ｘａｖｅからのばらつきの大きさを示す指標値である。

ちなみに本実施形態において、ステップＳ１１，Ｓ１３の処理が「指標値算出部」に相当する。また本実施形態において、第１，第２標準偏差σｘ，σｙが「第１，第２ばらつき指標値」に相当する。

続くステップＳ１４では、第１標準偏差σｘが第１閾値Ｉｔｈｘよりも大きいとの第１条件と、第２標準偏差σｙが第２閾値Ｉｔｈｙよりも大きいとの第２条件との論理和（ＯＲ）が真であるか否かを判定する。この処理は、第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断を禁止するか否かを判定するための処理である。なお、第１閾値Ｉｔｈｘは、第２閾値Ｉｔｈｙと同じ値に設定されていてもよいし、第２閾値Ｉｔｈｙとは異なる値に設定されていてもよい。

ステップＳ１４において肯定判定した場合には、ステップＳ１５に進み、異常診断を許可し、異常診断処理を行う。本実施形態では、上記特許文献１に記載の異常診断方法を用いる。以下、この異常診断方法について説明する。

ステップＳ１５では、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２のそれぞれを座標軸とする２次元座標系（図７参照）において、Ｎ組の第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］により描かれる単回帰直線である判定直線Ｌｊｄｇの傾き値ＳＬを算出する。ここで、傾き値ＳＬは、第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］を説明変数Ａとしてかつ第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］を目的変数Ｂとする単回帰直線「Ｂ＝ｋ×Ａ＋ｃｏｎｓｔ」の係数ｋとして算出されればよい。なお、単回帰直線は、例えば周知の最小２乗法により算出されればよい。

ステップＳ１５では、算出した傾き値ＳＬと、図７に示す基準直線Ｌｔｈαの傾き値とを比較することにより、第１リアクトル電流センサ６０ａに異常が生じているか否かを診断する。本実施形態では、診断対象となる第１リアクトル電流センサ６０ａの検出対象と、第２リアクトル電流センサ６０ｂの検出対象とが同じである。このため、基準直線Ｌｔｈαの傾き値は１となる。また本実施形態において、基準直線Ｌｔｈαは、その切片が０のものを想定しているため座標系の原点０を通る。ステップＳ１５では、具体的には、「１−ΔＳ≦ＳＬ≦１＋ΔＳ（ΔＳ＞０）」が成立しているか否かを判定する。「１−ΔＳ≦ＳＬ≦１＋ΔＳ」が成立していると判定した場合、第１リアクトル電流センサ６０ａが正常であると診断する。一方、「１−ΔＳ≦ＳＬ≦１＋ΔＳ」が成立していないと判定した場合、第１リアクトル電流センサ６０ａに異常が生じていると診断する。

ステップＳ１４において２つの条件がいずれも成立しないと判定した場合には、ステップＳ１６に進み、第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断を禁止する。以下、異常診断を禁止する理由について説明する。

図８（ｂ），（ｄ）に、第１，第２リアクトル電流センサ６０ａ，６０ｂが正常な場合において、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２にノイズが混入しないときと混入するときとのそれぞれで算出される判定直線Ｌｊｄｇを示す。

図８（ａ）は、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２にノイズが混入しない場合において、各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２にピーク値がＩｐｅａｋである瞬間的な変動が生じる場合を示す。図８（ａ）に示すようにノイズが混入しない場合において各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２に瞬時的な変動が生じるとき、所定期間Ｔｊｄｇにおける第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２の組から算出される判定直線Ｌｊｄｇは図８（ｂ）に示すものとなる。

これに対し、図８（ｃ）は、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２にノイズが混入する場合において、各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２にピーク値がＩｐｅａｋである瞬間的な変動が生じる場合を示す。図８（ｃ）に示すようにノイズが混入する場合、所定期間Ｔｊｄｇにおける第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２の組から算出される判定直線Ｌｊｄｇは、図８（ｄ）に示すように、基準直線Ｌｔｈαから大きく乖離したものとなる。このため、ノイズが混入する場合、第１リアクトル電流センサ６０ａが正常であるにもかかわらず、異常が生じていると誤診断される懸念がある。

ここで、図９に示すように、判定直線Ｌｊｄｇの算出に用いられる各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２の標準偏差が、各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２に含まれるノイズの標準偏差と同等又はその標準偏差よりも小さい場合、判定直線Ｌｊｄｇはノイズの影響を受けて基準直線Ｌｔｈαから大きく乖離する。

これに対し、図１０に示すように、判定直線Ｌｊｄｇの算出に用いられる各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２の標準偏差が、各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２に含まれるノイズの標準偏差が、各電流検出値ＩＬｒ１，ＩＬｒ２に混入するノイズの標準偏差よりも十分大きい場合、ノイズが判定直線Ｌｊｄｇに及ぼす影響は小さい。このため、判定直線Ｌｊｄｇは基準直線Ｌｔｈαと略一致する。

この点に着目し、図４のステップＳ１４の処理が設けられている。第１標準偏差σｘが第１閾値Ｉｔｈｘよりも大きいとの第１条件、及び第２標準偏差σｙが第２閾値Ｉｔｈｙよりも大きいとの第２条件のいずれかが成立する状況は、図１０に示した状況となる蓋然性が高い。このため本実施形態では、ステップＳ１４において肯定判定された場合に異常診断が許可され、ステップＳ１４において否定判定された場合に異常診断が禁止される。

ちなみに本実施形態において、第１条件及び第２条件のいずれが成立することにより異常診断が許可される構成は、第１リアクトル電流センサ６０ａ及び第２リアクトル電流センサ６０ｂのどちらに異常が生じた場合であっても、異常診断を許可できるようにするためのものである。

第１閾値Ｉｔｈｘは、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１に混入するノイズの標準偏差に基づいて設定される。第１閾値Ｉｔｈｘは、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１に混入するノイズの標準偏差よりも大きい値に設定されればよい。具体的には例えば、第１閾値Ｉｔｈｘは、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１に混入するノイズの標準偏差の２倍の値、又は第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１に混入するノイズの標準偏差の２倍よりも大きい値に設定されればよい。なお、第１閾値Ｉｔｈｘの設定に用いられるノイズの標準偏差は、例えば、制御装置の設計時に予め計測しておいたノイズの標準偏差であってもよいし、オンラインで都度取得される第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１に基づいて算出されたノイズの標準偏差であってもよい。

第２閾値Ｉｔｈｙは、第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２に混入するノイズの標準偏差に基づいて設定される。第２閾値Ｉｔｈｙは、第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２に混入するノイズの標準偏差よりも大きい値に設定されればよい。具体的には例えば、第２閾値Ｉｔｈｙは、第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２に混入するノイズの標準偏差の２倍の値、又は第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２に混入するノイズの標準偏差の２倍よりも大きい値に設定されればよい。なお、第２閾値Ｉｔｈｙの設定に用いられるノイズの標準偏差は、例えば、制御装置の設計時に予め計測しておいたノイズの標準偏差であってもよいし、オンラインで都度取得される第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２に基づいて算出されたノイズの標準偏差であってもよい。

以上説明したように、本実施形態では、図４のステップＳ１４において否定判定された場合に第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断が禁止される。これにより、第１リアクトル電流センサ６０ａに異常が生じていないにもかかわらず、異常が生じていると誤診断される事態の発生を抑制することができる。

（第２実施形態）
以下、第２実施形態について、上記第１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、図１１に示すように、リアクトル２１に流れる電流値を検出する対象センサとして、制御システムは、１つのリアクトル電流センサ６６を備えている。なお図１１において、先の図１に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

リアクトル電流センサ６６は、リアクトル２１に流れる電流値をリアクトル電流検出値ＩＬｒとして検出する。リアクトル電流センサ６６の検出値は、制御装置５０に入力される。

続いて図１２を用いて、本実施形態に係るリアクトル電流センサ６６の異常診断処理について説明する。本実施形態において、制御装置５０は、リアクトル電流検出値ＩＬｒと、リアクトル２１に流れる電流値の推定値であるリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔとに基づく異常診断処理を行う。図１２に示す処理は、制御装置５０により、例えば所定の制御周期毎に繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ２０において、過去のＮ個分のリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出し、算出したリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを図１３に示す第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得する。ちなみに本実施形態において、ステップＳ２０の処理が、判定値としてのリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを取得する「第２取得部」に相当する。

本実施形態では、モータジェネレータ４０の電力の推定値であるモータ電力推定値Ｐｍｏｔ、入力電圧検出値Ｖｉｎ及び下式（ｅｑ３）に基づいて、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出する。

なお、モータ電力推定値Ｐｍｏｔは、例えば、下式（ｅｑ４）に示されるように、モータジェネレータ４０のトルク推定値Ｔｅと、モータジェネレータ４０の回転速度Ｎｒとに基づいて算出されればよい。ここで、トルク推定値Ｔｅは、例えば、相電流センサ６３及び回転位置センサ６４の検出値に基づいて算出されればよい。

続くステップＳ２１では、第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］及び上式（ｅｑ１）に基づいて、Ｎ個分のリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの標準偏差である第２標準偏差σｙを算出する。

続くステップＳ２２では、過去のＮ個分のリアクトル電流検出値ＩＬｒを、図１４に示す第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得する。ちなみに本実施形態において、ステップＳ２２の処理が、センサ検出値としてのリアクトル電流検出値ＩＬｒを取得する「第１取得部」に相当する。

続くステップＳ２３では、第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］及び上式（ｅｑ２）に基づいて、Ｎ個分のリアクトル電流検出値ＩＬｒの標準偏差である第１標準偏差σｘを算出する。

続くステップＳ２４では、第１標準偏差σｘが第１閾値Ｉｔｈｘよりも大きいとの第１条件と、第２標準偏差σｙが第２閾値Ｉｔｈｙよりも大きいとの第２条件との論理和が真であるか否かを判定する。この処理は、リアクトル電流センサ６６の異常診断を禁止するか否かを判定するための処理である。

ちなみに本実施形態において、第１条件及び第２条件のいずれが成立することにより異常診断が許可される構成は、制御装置５０を構成するマイコン等の故障等により、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの算出処理を適正に実行できなくなった場合であっても、異常診断を許可できるようにするためのものである。マイコン等の故障等により、例えば、リアクトル２１に実際に流れる電流値が変化する場合であっても、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔが変化しない固着異常が発生し得る。

なお、第１閾値Ｉｔｈｘは、リアクトル電流検出値ＩＬｒに混入するノイズの標準偏差に基づいて設定される。第１閾値Ｉｔｈｘは、リアクトル電流検出値ＩＬｒに混入するノイズの標準偏差よりも大きい値に設定されればよい。なお、第１閾値Ｉｔｈｘの設定に用いられるノイズの標準偏差は、例えば、制御装置の設計時に予め計測しておいたノイズの標準偏差であってもよいし、オンラインで都度取得されるリアクトル電流検出値ＩＬｒに基づいて算出されたノイズの標準偏差であってもよい。

第２閾値Ｉｔｈｙは、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔに混入するノイズの標準偏差に基づいて設定される。第２閾値Ｉｔｈｙは、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔに混入するノイズの標準偏差よりも大きい値に設定されればよい。なお、第２閾値Ｉｔｈｙの設定に用いられるノイズの標準偏差は、例えば、制御装置の設計時に予め計測しておいたノイズの標準偏差であってもよいし、オンラインで都度取得されてかつリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの算出用の各センサの検出値に基づいて算出されたノイズの標準偏差であってもよい。

ステップＳ２４において肯定判定した場合には、ステップＳ２５に進み、異常診断を許可し、異常診断処理を行う。本実施形態においても、先の図４のステップＳ１４で説明した異常診断方法を用いる。

詳しくは、ステップＳ２５では、リアクトル電流検出値ＩＬｒ及びリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔのそれぞれを座標軸とする２次元座標系（図１５参照）において、Ｎ組の第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］により描かれる単回帰直線である判定直線Ｌｊｄｇの傾き値ＳＬを算出する。そして、算出した傾き値ＳＬと、図１５に示す基準直線Ｌｔｈαの傾き値とを比較することにより、リアクトル電流センサ６６に異常が生じているか否かを診断する。本実施形態において、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、診断対象となるリアクトル電流センサ６６の検出対象に流れる電流推定値である。このため、基準直線Ｌｔｈαの傾き値は１となる。ステップＳ２５において「１−ΔＳ≦ＳＬ≦１＋ΔＳ」が成立していると判定した場合、リアクトル電流センサ６６が正常であると診断する。一方、「１−ΔＳ≦ＳＬ≦１＋ΔＳ」が成立していないと判定した場合、リアクトル電流センサ６６に異常が生じていると診断する。

ステップＳ２４において２つの条件がいずれも成立しないと判定した場合には、ステップＳ２６に進み、リアクトル電流センサ６６の異常診断を禁止する。

以上説明した本実施形態では、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを用いて異常診断を行った。このため、リアクトル２１に流れる電流値を検出する電流センサの数を減らして制御システムのコストを削減しつつ、リアクトル電流センサ６６の異常診断を行うことができる。

（第３実施形態）
以下、第３実施形態について、上記第２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、リアクトル電流センサ６６の異常診断に、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔに代えて、バッテリ電流検出値ＩＢが用いられる。この場合、バッテリ電流センサ６５が「相関センサ」に相当し、バッテリ電流検出値ＩＢが「判定値」に相当する。

詳しくは、先の図１２のステップＳ２０において、過去のＮ個分のバッテリ電流検出値ＩＢを第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得する。その後、ステップＳ２５では、リアクトル電流検出値ＩＬｒ及びバッテリ電流検出値ＩＢのそれぞれを座標軸とする２次元座標系において、Ｎ組の第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］により描かれる単回帰直線である判定直線Ｌｊｄｇの傾き値ＳＬを算出する。

なお本実施形態において、制御装置５０は、バッテリ電流センサ６５が正常であることを前提として異常診断処理を行うことが望ましい。また、電気負荷４１に流れる電流値が負荷電流値ＩＣとして定義される場合、制御装置５０は、電気負荷４１が動作して負荷電流値ＩＣが０よりも大きい場合、負荷電流値ＩＣの変動量が所定変動量以下であることを条件として、過去のＮ個分のバッテリ電流検出値ＩＢを第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得することが望ましい。

以上説明した本実施形態によれば、上記第２実施形態の効果と同様の効果を得ることができる。

（第４実施形態）
以下、第４実施形態について、上記第２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、異常診断対象が、リアクトル電流センサ６６ではなく、相電流センサとされている。図１６には、相電流センサのうち、Ｕ相電流を検出する第１相電流センサ６７ａ及び第２相電流センサ６７ｂを例示した。本実施形態において、第１相電流センサ６７ａが「対象センサ」に相当し、第２相電流センサ６７ｂが「別センサ」に相当する。なお図１６において、先の図１１に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

本実施形態において、制御装置５０は、上記第１実施形態で説明した異常診断方法と同様の方法で第１相電流センサ６７ａの異常診断処理を行う。この処理では、過去のＮ個分の第１相電流センサ６７ａの検出値が第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得され、過去のＮ個分の第２相電流センサ６７ｂの検出値が第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得されればよい。

以上説明した本実施形態によれば、上記第１実施形態の効果と同様の効果を得ることができる。

（第５実施形態）
以下、第５実施形態について、上記第１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、図１７に示すように、昇圧コンバータ２０の構成を変更する。なお図１７において、先の図１に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

昇圧コンバータ２０は、第１リアクトル２１ａ、第２リアクトル２１ｂ、平滑コンデンサ２２、第１上アーム変圧スイッチＳｃａｐ、第１下アーム変圧スイッチＳｃａｎ、第２上アーム変圧スイッチＳｃｂｐ及び第２下アーム変圧スイッチＳｃｂｎを備えている。
本実施形態において、各変圧スイッチＳｃａｐ，Ｓｃａｎ，Ｓｃｂｐ，ＳｃｂｎはＩＧＢＴである。なお、各変圧スイッチＳｃａｐ，Ｓｃａｎ，Ｓｃｂｐ，Ｓｃｂｎには、フリーホイールダイオードＤｃａｐ，Ｄｃａｎ，Ｄｃｂｐ，Ｄｃｂｎが逆並列に接続されている。

第１，第２上アーム変圧スイッチＳｃａｐ，Ｓｃｂｎのコレクタには、正極母線Ｌｐが接続されている。第１上アーム変圧スイッチＳｃａｐのエミッタには、第１下アーム変圧スイッチＳｃａｎのコレクタが接続され、第２上アーム変圧スイッチＳｃｂｐのエミッタには、第２下アーム変圧スイッチＳｃｂｎのコレクタが接続されている。第１，第２下アーム変圧スイッチＳｃａｎ，Ｓｃｂｎのエミッタには、負極母線Ｌｎが接続されている。

第１上アーム変圧スイッチＳｃａｐと第１下アーム変圧スイッチＳｃａｎとの接続点には、第１リアクトル２１ａの第１端が接続され、第２上アーム変圧スイッチＳｃｂｐと第２下アーム変圧スイッチＳｃｂｎとの接続点には、第２リアクトル２１ｂの第１端が接続されている。第１リアクトル２１ａ及び第２リアクトル２１ｂの第２端には、バッテリ１０の正極端子が接続されている。バッテリ１０の負極端子には、第１，第２下アーム変圧スイッチＳｃａｎ，Ｓｃｂｎのエミッタが接続されている。

制御システムは、第１リアクトル電流センサ６８ａ及び第２リアクトル電流センサ６８ｂを備えている。各リアクトル電流センサ６８ａ，６８ｂは、第１リアクトル２１ａの第２端及び第２リアクトル２１ｂの第２端の接続点と、バッテリ１０の正極端子とを接続する電気経路に流れる電流値を検出する。このため、各リアクトル電流センサ６８ａ，６８ｂは、第１リアクトル２１ａ及び第２リアクトル２１ｂそれぞれに流れる電流値の合計値をリアクトル電流検出値ＩＬｒとして検出する。各リアクトル電流センサ６８ａ，６８ｂの検出値は、制御装置５０に入力される。

本実施形態において、制御装置５０は、上記第１実施形態で説明した異常診断方法と同様の方法で第１リアクトル電流センサ６８ａの異常診断処理を行う。過去のＮ個分の第１リアクトル電流センサ６８ａの検出値が第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得され、過去のＮ個分の第２リアクトル電流センサ６８ｂの検出値が第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得されればよい。ちなみに本実施形態において、第１リアクトル電流センサ６８ａが「対象センサ」に相当し、第２リアクトル電流センサ６８ｂが「別センサ」に相当する。

以上説明した本実施形態によれば、上記第１実施形態の効果と同様の効果を得ることができる。

ちなみに本実施形態において、制御システムが第２リアクトル電流センサ６８ｂを備えていない場合もあり得る。この場合、制御装置５０は、上記第２実施形態と同様の異常診断処理により第１リアクトル電流センサ６８ａの異常の有無を診断すればよい。

（第６実施形態）
以下、第６実施形態について、上記第５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、図１８に示すように、電流センサによる検出箇所を変更する。なお図１８において、先の図１７に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

制御システムは、第１リアクトル電流センサ６９ａ及び第２リアクトル電流センサ６９ｂを備えている。第１リアクトル電流センサ６９ａは、第１リアクトル２１ａに流れる電流値を第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１として検出する。第２リアクトル電流センサ６９ｂは、第２リアクトル２１ｂに流れる電流値を第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２として検出する。第１リアクトル電流センサ６９ａ及び第２リアクトル電流センサ６９ｂの検出値は、制御装置５０に入力される。

なお本実施形態において、先の図２の電流偏差算出部５３は、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２の加算値を目標電流値ＩＬｔｇｔから減算した値として、電流偏差ΔＩを算出する。

本実施形態では、昇圧コンバータ２０の動作時において、第１リアクトル２１ａに流れる電流値と第２リアクトル２１ｂに流れる電流値とが等しいとする。より詳しくは、第１リアクトル２１ａに流れる電流値の直流成分と、第２リアクトル２１ｂに流れる電流値の直流成分とが等しいとする。

本実施形態において、制御装置５０は、上記第２実施形態で説明した異常診断方法と同様の方法で、第１リアクトル電流センサ６９ａ及び第２リアクトル電流センサ６９ｂのそれぞれの異常診断処理を行うことができる。

詳しくは、制御装置５０は、第１リアクトル電流センサ６９ａの異常診断を行う場合、過去のＮ個分の第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１を、「センサ検出値」に相当する第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得する。また制御装置５０は、過去のＮ個分の第２リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ２を算出し、算出したＮ個分の第２リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ２を、「判定値」に相当する第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得する。ここで、第２リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ２は、第２リアクトル２１ｂに流れる電流値の推定値であり、例えば、下式（ｅｑ５）又は下式（ｅｑ６）に基づいて算出されればよい。第２リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ２は、第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１と相関を有する状態量の推定値である。

制御装置５０は、第２リアクトル電流センサ６９ｂの異常診断を行う場合、過去のＮ個分の第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２を、「センサ検出値」に相当する第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］として取得する。また制御装置５０は、過去のＮ個分の第１リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ１を算出し、算出したＮ個分の第１リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ１を、「判定値」に相当する第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］として取得する。ここで、第１リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ１は、第１リアクトル２１ａに流れる電流値の推定値であり、例えば、上式（ｅｑ５）又は上式（ｅｑ６）に基づいて算出されればよい。

以上説明した本実施形態によれば、上記第２実施形態の効果と同様の効果を得ることができる。

なお本実施形態において、制御システムは、第１リアクトル２１ａに流れる電流値を検出する電流センサを複数（例えば２つ）備え、第２リアクトル２１ｂに流れる電流値を検出する電流センサを複数（例えば２つ）備えていてもよい。この場合、制御装置５０は、上記第１実施形態の異常診断方法と同様の異常診断方法を用いて各リアクトル２１ａ，２１ｂに対応する電流センサの異常診断を行うことができる。

また本実施形態では、上，下アーム変圧スイッチが２組備えられる昇圧コンバータを例にして説明したが、上，下アーム変圧スイッチが３組以上備えられる昇圧コンバータであってもよい。この場合、上，下アーム変圧スイッチの組のそれぞれに対応してリアクトルが個別に設けられ、また、各リアクトルに対応して電流センサが個別に設けられる。

（第７実施形態）
以下、第７実施形態について、上記第４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、図１９に示すように、制御システムは、第１バッテリ１０ａ及び第２バッテリ１０ｂを備えている。なお図１９において、先の図１６に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

図１９に示すように、第１バッテリ１０ａ及び第２バッテリ１０ｂそれぞれの正極端子には、リアクトル２１の第２端が接続されている。第１バッテリ１０ａ及び第２バッテリ１０ｂそれぞれの負極端子には、下アーム変圧スイッチＳｃｎのエミッタが接続されている。

制御システムは、第１バッテリ電流センサ７０ａ及び第２バッテリ電流センサ７０ｂを備えている。第１バッテリ電流センサ７０ａは、第１バッテリ１０ａに流れる電流値を第１バッテリ電流検出値ＩＢ１として検出し、第２バッテリ電流センサ７０ｂは、第２バッテリ１０ｂに流れる電流値を第２バッテリ電流検出値ＩＢ２として検出する。各センサ７０ａ，７０ｂの検出値は、制御装置５０に入力される。

本実施形態において、制御装置５０は、上記第２実施形態で説明した異常診断方法と同様の方法で、リアクトル電流センサ６６の異常診断処理を行うことができる。この場合、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、例えば、上式（ｅｑ３）又は下式（ｅｑ７）に基づいて算出されればよい。

また本実施形態において、制御装置５０は、第１バッテリ電流検出値ＩＢ１又は第２バッテリ電流検出値ＩＢ２と、リアクトル電流検出値ＩＬｒとに基づいて、リアクトル電流センサ６６の異常診断処理を行うことができる。この場合、第１，第２バッテリ電流センサ７０ａ，７０ｂが「相関センサ」に相当し、第１，第２バッテリ電流検出値ＩＢ１，ＩＢ２が「判定値」に相当する。

（第８実施形態）
以下、第８実施形態について、上記第６，第７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。本実施形態において、制御システムは、第１リアクトル２１ａに対応して個別に設けられた第１バッテリ１０ａと、第２リアクトル２１ｂに対応して個別に設けられた第２バッテリ１０ｂとを備えている。なお図２０において、先の図１８，図１９に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

図２０に示すように、第１バッテリ１０ａの正極端子には、第１リアクトル２１ａの第２端が接続され、第２バッテリ１０ｂの正極端子には、第２リアクトル２１ｂの第２端が接続されている。第１バッテリ１０ａ及び第２バッテリ１０ｂそれぞれの負極端子には、第１，第２下アーム変圧スイッチＳｃａｎ，Ｓｃｂｎのエミッタが接続されている。

本実施形態において、制御装置５０は、例えば上記第２，第３実施形態で説明した異常診断方法を用いて、第１リアクトル電流センサ６９ａ及び第２リアクトル電流センサ６９ｂそれぞれの異常診断を行うことができる。

なお本実施形態において、第１バッテリ１０ａ及び第２バッテリ１０ｂのうち一方がコンデンサであってもよい。

（第９実施形態）
以下、第９実施形態について、上記第１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。本実施形態において、制御装置５０は、サンプリングデータの一部を排除して異常診断処理を行う。

図２１に、本実施形態に係る第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断処理の手順を示す。この処理は、制御装置５０により、例えば所定の制御周期毎に繰り返し実行される。なお図２１において、先の図４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。

この一連の処理では、ステップＳ１０，Ｓ１２の処理の完了後、ステップＳ３０において排除処理を行う。以下、この処理について説明する。

第１リアクトル電流検出値ＩＬｒ１及び第２リアクトル電流検出値ＩＬｒ２のそれぞれを座標軸とする座標系において、第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］の組により定まる点が判定点として定義されている。また、この座標系において判定点と基準直線Ｌｔｈαとの距離が所定距離Ｄｉｓよりも大きい第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］の組が排除対象として定義されている。

ステップＳ３０では、ステップＳ１０，Ｓ１２で取得された第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］及び第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］の複数組の中から、上記排除対象を排除する。

続くステップＳ３１では、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第２サンプリングデータ以外のデータに基づいて、第２標準偏差σｙを算出する。

続くステップＳ３２では、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第１サンプリングデータ以外のデータに基づいて、第１標準偏差σｘを算出する。その後、続くステップＳ１４では、ステップＳ３１，Ｓ３２で算出した第１，第２標準偏差σｘ，σｙを用いる。

なお、ステップＳ１５では、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第２サンプリングデータ以外のデータと、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第１サンプリングデータ以外のデータとに基づいて、判定直線Ｌｊｄｇの傾き値ＳＬを算出する。

以上説明した本実施形態によれば、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］と、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］との中から、値が上位側となる所定割合のデータと、値が下位側となる所定割合のデータとが排除される。これにより、大きなノイズが混入したサンプリングデータが標準偏差の算出に用いられるのを抑制できる。これにより、異常診断を禁止するか否かの判定精度を高めることができる。

（第１０実施形態）
以下、第１０実施形態について、上記第９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、先の図２１のステップＳ３０の処理方法が変更されている。詳しくは、ステップＳ３０では、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］のうち、上位側及び下位側の所定割合（例えば１０％）の第１サンプリングデータを、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］から排除する第１排除処理を行う。具体的には例えば、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］のうち、最大値側から所定割合及び最小値側から所定割合の第１サンプリングデータを、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］から排除する。また、ステップＳ３０では、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］のうち、上位側及び下位側の上記所定割合の第２サンプリングデータを、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］から排除する第２排除処理を行う。具体的には例えば、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］のうち、最大値側から所定割合及び最小値側から所定割合の第２サンプリングデータを、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータＹ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］から排除する。これにより、第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］の中から、排除された第１サンプリングデータと組になる第２サンプリングデータが排除される。

続くステップＳ３１では、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第２サンプリングデータ以外のデータに基づいて、第２標準偏差σｙを算出する。続くステップＳ３２では、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］のうち、ステップＳ３０の処理で排除された第１サンプリングデータ以外のデータに基づいて、第１標準偏差σｘを算出する。その後、続くステップＳ１４では、ステップＳ３１，Ｓ３２で算出した第１，第２標準偏差σｘ，σｙを用いる。

以上説明した本実施形態によれば、取得されたサンプリングデータ群の中から、上位側及び下位側の所定割合のデータを排除するといった簡易な処理により、大きなノイズが混入したサンプリングデータが標準偏差の算出に用いられるのを抑制できる。これにより、異常診断に伴う制御装置５０の処理負荷の増大を抑制できる。

ちなみに、第１排除処理は、上位側及び下位側のうちいずれか一方側の所定割合の第１サンプリングデータを、ステップＳ１２で取得した第１サンプリングデータ群Ｘ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｘ［ｎ］から排除する処理であってもよい。また、第２排除処理は、上位側及び下位側のうちいずれか一方側の所定割合の第２サンプリングデータを、ステップＳ１０で取得した第２サンプリングデータ群Ｙ［ｎ−Ｎ＋１］〜Ｙ［ｎ］から排除する処理であってもよい。また、上位側の所定割合と下位側の所定割合とは、異なる割合に設定されていてもよい。

（第１１実施形態）
以下、第１１実施形態について、上記第２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、第２標準偏差σｙの算出精度及びリアクトル電流センサ６６の異常診断精度を高めるために、リアクトル２１に流れる電流値の推定方法を変更する。制御装置５０は、平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化を考慮してリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出する。以下、電流推定方法について説明する。

平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化に応じて、リアクトル２１に流れる電流値が増減する。平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量は、例えば、モータジェネレータ４０の消費電力が一時的に増大することにより変動する。このため、リアクトル２１に流れる電流の推定精度を高めるためには、平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化を考慮することが必要となる。ここで、平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化を考慮したリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、下式（ｅｑ８）で表される。

上式（ｅｑ８）において、Ｐｍはモータジェネレータ４０の電力を示し、Ｃは平滑コンデンサ２２の静電容量を示す。上式（ｅｑ８）の右辺の第２項には、母線電圧検出値Ｖｓｙｓの時間微分値が含まれている。時間微分値は、母線電圧検出値Ｖｓｙｓのノイズの影響を受けやすいため、時間微分値がリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの算出に用いられると、電流推定精度が低下し得る。したがって、時間微分値がリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの算出に用いられるのは好ましくない。そこで本実施形態では、微分演算が行われない電流推定方法が用いられている。

上式（ｅｑ８）を変形すると、下式（ｅｑ９）が導かれる。

上式（ｅｑ９）において、「Ｄｕｔｙ＝Ｖｉｎ／Ｖｓｙｓ」及び「Ｉｍ＝Ｐｍ／Ｖｓｙｓ」である。Ｉｍをモータ電流値と称すこととする。上式（ｅｑ９）の両辺を積分すると、下式（ｅｑ１０）が導かれる。

上式（ｅｑ１０）において、Ｖｃａｌを、平滑コンデンサ２２の端子間電圧の推定値である母線電圧推定値と称すこととする。上式（ｅｑ１０）は、「Ｖｓｙｓ＝Ｖｃａｌ」となるＩＬｅｓｔがリアクトル電流推定値であることを示している。本実施形態では、母線電圧推定値Ｖｃａｌを算出するための積分時間の制約等の都合により、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを逐次算出する補償器が用いられる。補償器が備えられる構成を図２２に示す。図２２は、制御装置５０が行う処理のうち、電流推定に関する処理を示すブロック図である。

モータ電流推定部８０は、昇圧コンバータ２０からインバータ３０に供給される電流推定値であるモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔを算出する。本実施形態において、昇圧コンバータ２０は、下式（ｅｑ１１）のように、指令トルクＴｃｍｄ、母線電圧検出値Ｖｓｙｓ及びモータジェネレータ４０の回転速度Ｎｒに基づいてモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔを算出する。

モデル推定部８１は、電流ＦＢ制御部５４により算出された時比率Ｄｕｔｙと、モータ電流推定部８０により算出されたモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔと、補償器８３により算出されたリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔとを、下式（ｅｑ１２）に示すコンバータモデルに入力することにより、母線電圧推定値Ｖｃａｌを算出する。

上式（ｅｑ１２）は、平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化を考慮した電流推定式である上式（ｅｑ８）に基づいて導かれたものである。このため、上式（ｅｑ１２）で表されるコンバータモデルは、母線電圧推定値Ｖｃａｌが平滑コンデンサ２２の蓄積電荷量の変化に依存するように構成されたモデルである。

誤差算出部８２は、母線電圧検出値Ｖｓｙｓから母線電圧推定値Ｖｃａｌを減算した値として、電圧推定誤差Ｖｅｒｒを算出する。

補償器８３は、電圧推定誤差Ｖｅｒｒを０にフィードバック制御するための操作量として、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出する。本実施形態において、補償器８３で用いられるフィードバック制御は、下式（ｅｑ１３）に示すように比例積分制御である。下式（ｅｑ１３）は補償器８３の伝達関数Ｃｏである。下式（ｅｑ１３）において、Ｋｐａは比例ゲインを示し、Ｋｉａは積分ゲインを示し、ｓはラプラス演算子を示す。

補償器８３により算出されたリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、モデル推定部８１に入力され、母線電圧推定値Ｖｃａｌの算出に用いられる。なお、リアクトル２１の両端のうち、バッテリ１０の正極端子側から各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎの接続点側へと向かう方向が正となるようにリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの極性が定義されている。

以上説明した電流推定処理によれば、「Ｖｃａｌ＜Ｖｓｙｓ」となる場合、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔがリアクトル２１に実際に流れる電流値よりも小さいとして、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔが増加させられる。一方、「Ｖｃａｌ＞Ｖｓｙｓ」となる場合、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔがリアクトル２１に実際に流れる電流値よりも大きいとして、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔが減少させられる。これにより、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔはその真値に収束する。リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔがその真値に収束した場合、「Ｖｃａｌ＝Ｖｓｙｓ」となる。

モータ電流推定部８０の処理、モデル推定部８１の処理、誤差算出部８２の処理及び補償器８３の処理が１制御周期において順次実行される。これにより、制御周期毎にリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔが逐次算出される。算出されたリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、先の図１２に示した処理で用いられる。

ちなみに、図２２に示した電流推定手法が上記第６実施形態で用いられてもよい。この場合、制御装置５０は、図２２に示した処理で推定したリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの１／２の値を、第１リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ１及び第２リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔ２のそれぞれとすればよい。

（第１２実施形態）
以下、第１２実施形態について、上記第１１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。本実施形態において、図２３に示すモータ電流推定部８４は、インバータ３０及びモータジェネレータ４０それぞれにおける損失を加味してモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔを算出する。なお図２３において、先の図２２に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

モータ電流推定部８４は、下式（ｅｑ１４）のように、モータジェネレータ４０の電力の推定値であるモータ電力推定値Ｐｍｏｔ、母線電圧検出値Ｖｓｙｓ及びインバータ３０及びモータジェネレータ４０それぞれにおける電力損失Ｐｌｏｓｓに基づいて、モータ電流推定値Ｉｍｅｓｔを算出する。ここで、電力損失Ｐｌｏｓｓには、モータジェネレータ４０における抵抗損失及び鉄損と、インバータ３０における導通損失及びスイッチング損失が含まれる。

以上説明した本実施形態によれば、リアクトル２１に流れる電流の推定精度をより高めることができる。

（第１３実施形態）
以下、第１３実施形態について、上記第１１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、図２４に示すように、リアクトル２１に流れる電流の推定に、リアクトル電流センサ６６により検出されたリアクトル電流検出値ＩＬｒを用いる。なお図２４において、先の図２２に示した構成と同一の構成については、便宜上、同一の符号を付している。

補償器８５は、電圧推定誤差Ｖｅｒｒを０にフィードバック制御するための操作量として、リアクトル電流検出値ＩＬｒを補正するための電流補正値Ｉｃｏｒを算出する。本実施形態において、補償器８５で用いられるフィードバック制御は、下式（ｅｑ１５）に示すように比例積分制御である。下式（ｅｑ１５）は補償器８５の伝達関数Ｃｏである。下式（ｅｑ１５）において、Ｋｐｂは比例ゲインを示し、Ｋｉｂは積分ゲインを示す。

補正部８６は、リアクトル電流検出値ＩＬｒに電流補正値Ｉｃｏｒを加算した値としてリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出する。補正部８６から出力されたリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔは、モデル推定部８１に入力され、母線電圧推定値Ｖｃａｌの算出に用いられる。

モータ電流推定部８０の処理、モデル推定部８１の処理、誤差算出部８２の処理及び補償器８５の処理及び補正部８６の処理が１制御周期において順次実行される。これにより、制御周期毎にリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔが逐次算出される。

以上説明した電流推定処理によれば、リアクトル電流センサ６６に異常が生じていない場合、リアクトル電流検出値ＩＬｒが変動したとしても、その変動に対するリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの追従性を高めることができる。これは、リアクトル電流センサ６６に異常が生じていない場合、リアクトル電流検出値ＩＬｒとリアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔとが略一致するため、モデル推定部８１及び補償器８５等における遅れの影響を受けないためである。

（第１４実施形態）
以下、第１４実施形態について、上記第１１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、モデル推定部８１で用いられる時比率ＤｕｔｙをデッドタイムＤＴに基づいて補正する。

実際の時比率は、リアクトル２１に流れる電流値の極性により、デッドタイム分変化する。このため、制御装置５０は、先の図２に示す処理により算出した時比率ＤｕｔｙをデッドタイムＤＴに基づいて補正する。

図２５に、デッドタイムに基づく時比率補正処理の手順を示す。この処理は、制御装置５０により例えば所定の制御周期毎に繰り返し実行される。

ステップＳ４０では、リアクトル電流検出値ＩＬｒが０以上であるか否かを判定する。この処理は、リアクトル２１に流れる電流値の極性を判定するための処理である。本実施形態では、上述したように、リアクトル２１の両端のうち、バッテリ１０の正極端子側から各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎの接続点側へと向かう方向に流れる電流値が正と定義されている。

ステップＳ４０において肯定判定した場合には、ステップＳ４１に進み、下式（ｅｑ１６）で表されるデットタイム補正値ｄｍｏｄを時比率Ｄｕｔｙに加算した値として、実効時比率Ｄｔｙｆを算出する。下式（ｅｑ１６）において、Ｔｃは、各変圧スイッチＳｃｐ，Ｓｃｎの操作信号を生成する際に用いられるキャリア信号の周期を示す。

ステップＳ４０において否定判定した場合には、リアクトル２１に流れる電流値の極性が負であると判定し、ステップＳ４２に進む。ステップＳ４２では、時比率Ｄｕｔｙからデットタイム補正値ｄｍｏｄを減算した値として、実効時比率Ｄｔｙｆを算出する。

ステップＳ４１，Ｓ４２で算出された実効時比率Ｄｔｙｆが、モデル推定部８１において用いられる。これにより、リアクトル２１に流れる電流値の推定精度をより高めることができる。

（第１５実施形態）
以下、第１５実施形態について、上記第１１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、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔの算出方法を変更する。詳しくは、制御装置５０は、上式（ｅｑ８）に基づく下式（ｅｑ１７）に、モータ電力推定値Ｐｍｏｔ、入力電圧検出値Ｖｉｎ、母線電圧検出値Ｖｓｙｓ、及び母線電圧検出値の時間微分値「ｄＶｓｙｓ／ｄｔ」を入力することにより、リアクトル電流推定値ＩＬｅｓｔを算出する。

以上説明した本実施形態によれば、上記第１１実施形態の効果に準じた効果を得ることができる。

（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。

・上記第１２実施形態において、上式（ｅｑ１４）の右辺第２項を削除し、電力損失Ｐｌｏｓｓが無視されたモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔが算出されてもよい。

・上記第１１実施形態において、モータ電流推定値Ｉｍｅｓｔが、下式（ｅｑ１８）に表されるように、インバータ３０からモータジェネレータ４０に印加するｄｑ座標系の電圧指令ベクトルＶｄｑと、モータジェネレータ４０に流すｄｑ座標系の電流指令ベクトルＩｄｑとの内積に基づいて算出されてもよい。この場合、例えば、モータジェネレータ４０のトルク推定処理が実装されていない制御装置であっても、モータ電流推定値Ｉｍｅｓｔを算出できる。

・制御システムにモータジェネレータが複数備えられていてもよい。例えば、制御システムにモータジェネレータが２つ備えられる場合、上記第１１実施形態におけるモータ電流推定値Ｉｍｅｓｔは、例えば下式（ｅｑ１９）に基づいて算出されてもよい。なお下式（ｅｑ１９）において、Ｔｅ１，Ｔｅ２は第１，第２モータジェネレータのトルク推定値を示し、Ｎｒ１，Ｎｒ２は第１，第２モータジェネレータの回転速度を示す。

・上記第１１〜第１４実施形態において、補償器で用いられるフィードバック制御としては、比例積分制御に限らず、例えば、積分制御又は比例制御であってもよい。また、比例積分制御、積分制御及び比例制御に微分制御がさらに含まれていてもよい。

・図４のステップＳ１４の処理及び図１２のステップＳ２４の処理を、第１標準偏差σｘが第１閾値Ｉｔｈｘよりも大きいとの第１条件、及び第２標準偏差σｙが第２閾値Ｉｔｈｙよりも大きいとの第２条件の論理積（ＡＮＤ）が真であるか否かを判定する処理にしてもよい。

・図４のステップＳ１４及び図１２のステップＳ２４において、上記第１条件又は上記第２条件のいずれかを無くしてもよい。

・基準線としては、基準直線Ｌｔｈαに限らず、第１サンプリングデータＸ［ｎ−ａ］に対して第２サンプリングデータＹ［ｎ−ａ］が一義的に定まる基準曲線であってもよい。この場合、例えば上記第１実施形態において、制御装置５０は、第１サンプリングデータ群及び第２サンプリングデータ群に基づいて算出された判定曲線と基準曲線とを比較することにより、第１リアクトル電流センサ６０ａの異常診断を行ってもよい。例えば、制御装置５０は、判定曲線と基準曲線とで挟まれた領域の面積が所定面積よりも大きいと判定した場合、判定曲線と基準曲線との乖離が大きいとして第１リアクトル電流センサ６０ａに異常が生じていると診断してもよい。

・ばらつき指標値としては、標準偏差に限らず、分散であってもよい。この場合、平方根の演算を排除でき、制御装置５０の演算負荷を低減できる。

また、ばらつき指標値として、例えば下式（ｅｑ２０）に示すタイル指数Ｔが用いられてもよい。なお下式（ｅｑ２０）には、第１サンプリングデータについてのタイル指数を示す。

また、ばらつき指標値として、例えば下式（ｅｑ２１）に示すエントロピー指数Ｉαが用いられてもよい。なお下式（ｅｑ２１）には、第１サンプリングデータについてのエントロピー指数を示す。

・診断対象となる対象センサとしては、電流センサに限らず、例えば電圧センサであってもよい。この場合、制御システムが、平滑コンデンサ２２の端子間電圧を検出する第１，第２出力電圧センサを備えているとする。この構成において、先の図４に示した診断方法を用いて第１出力電圧センサの異常の有無を診断できる。ここでは、第１出力電圧センサの複数の検出値が第１サンプリングデータ群として取得され、第２出力電圧センサの複数の検出値が第２サンプリングデータ群として取得されればよい。

・バッテリから昇圧コンバータを介して電力が供給される負荷装置としては、インバータ及びモータジェネレータに限らない。

・昇圧コンバータの入力側に接続される電源としては、バッテリに限らず、例えばコンデンサ等、他の蓄電装置であってもよい。

・異常診断装置が適用されるシステムとしては、回転電機の制御システムに限らない。また、異常診断装置が適用されるシステムとしては、車両に搭載されるものに限らない。

２０…昇圧コンバータ、２１…リアクトル、５０…制御装置、６０ａ，６０ｂ…第１，第２リアクトル電流センサ。

Claims (14)

1. 所定の検出対象（２１；２１ａ，２１ｂ）の状態量を検出するセンサである対象センサ（６０ａ；６６等）を備えるシステムに適用され、
   前記対象センサの検出値をセンサ検出値（ＩＬｒ１；ＩＬｒ）として取得する第１取得部（Ｓ１２；Ｓ２２）と、
   前記対象センサとは別のセンサであってかつ前記対象センサの検出対象と同じ検出対象の状態量を検出する別センサ（６０ｂ等）の検出値（ＩＬｒ２等）、又は前記別センサの検出値の相関値（ＩＬｅｓｔ等）を判定値として取得する第２取得部（Ｓ１０；Ｓ２０）と、
   前記センサ検出値及び前記判定値のそれぞれを座標軸とする座標系において、前記センサ検出値及び前記判定値の複数組により描かれる判定線（Ｌｊｄｇ）と、基準線（Ｌｔｈα）との比較に基づいて、前記対象センサの異常を診断する診断部（Ｓ１５；Ｓ２５）と、
   ばらつきの大きさを示す値をばらつき指標値とする場合、前記診断部で用いられる前記センサ検出値及び前記判定値のうち少なくとも一方の前記ばらつき指標値（σｘ，σｙ）を算出する指標値算出部（Ｓ１１，Ｓ１３；Ｓ２１，Ｓ２３；Ｓ３１，Ｓ３２）と、
   前記指標値算出部により算出された前記ばらつき指標値が、前記センサ検出値及び前記判定値のうち前記指標値算出部による前記ばらつき指標値の算出対象となる値に混入するノイズの前記ばらつき指標値に基づいて設定された閾値（Ｉｔｈｘ，Ｉｔｈｙ）以下の場合に、前記診断部による前記対象センサの診断を禁止する禁止部（Ｓ１４，Ｓ１６；Ｓ２４，Ｓ２６）と、を備えるセンサの異常診断装置。
2. 前記第２取得部（Ｓ１０）は、前記別センサの検出値を前記判定値として取得する請求項１に記載のセンサの異常診断装置。
3. 前記システムは、前記対象センサとは別のセンサであってかつ前記検出対象の状態量と相関を有する状態量を検出するセンサである相関センサ（６５等）を備え、
   前記第２取得部は、前記相関センサの検出値を前記判定値として取得する請求項１に記載のセンサの異常診断装置。
4. 前記第２取得部（Ｓ２０）は、前記対象センサの検出対象と同じ検出対象の状態量を前記相関値（ＩＬｅｓｔ）として推定し、推定した前記相関値を前記判定値として取得する請求項１に記載のセンサの異常診断装置。
5. 前記システムは、電源（１０）から入力される電圧を昇圧して出力する昇圧コンバータ（２０）を備え、
   前記昇圧コンバータは、前記電源に接続可能なリアクトル（２１）と、前記昇圧コンバータの出力側に接続された平滑コンデンサ（２２）と、を備え、
   前記対象センサ（６０ａ）は、前記リアクトルに流れる電流値を検出する電流センサであり、
   前記システムは、前記平滑コンデンサの電圧値を検出する電圧センサ（６２）を備え、
   前記第２取得部は、前記電圧センサにより検出された電圧値である電圧検出値（Ｖｓｙｓ）に基づいて、前記リアクトルに流れる電流値であって、前記平滑コンデンサの蓄積電荷量の変化に依存する電流値を前記相関値として推定する請求項４に記載のセンサの異常診断装置。
6. 前記第２取得部は、前記電圧検出値と、前記電圧検出値の微分値とに基づいて、前記相関値を推定する請求項５に記載のセンサの異常診断装置。
7. 前記第２取得部は、前記リアクトルに流れる電流値（ＩＬｅｓｔ）及び前記昇圧コンバータの出力電流値（Ｉｍｅｓｔ）を入力とし、前記昇圧コンバータの出力電圧値（Ｖｃａｌ）を出力とするモデルであって、前記出力電圧値が前記平滑コンデンサの蓄積電荷量の変化に依存するように構成されたコンバータモデルに基づいて、前記相関値を推定する請求項６に記載のセンサの異常診断装置。
8. 前記第２取得部は、前記コンバータモデルに基づいて、前記出力電圧値の推定値である電圧推定値を算出し、算出した前記電圧推定値を前記電圧検出値にフィードバック制御するための操作量として前記相関値を推定する請求項７に記載のセンサの異常診断装置。
9. 前記第２取得部は、
   前記コンバータモデルに基づいて、前記出力電圧値の推定値である電圧推定値を算出し、算出した前記電圧推定値を前記電圧検出値にフィードバック制御するための操作量として、前記対象センサにより検出された電流値である電流検出値を補正する補正値（Ｉｃｏｒ）を算出する補正値算出部（８５）と、
   前記補正値算出部により算出された前記補正値に基づいて前記電流検出値を補正することにより、前記相関値を推定する補正部（８６）と、を含む請求項７に記載のセンサの異常診断装置。
10. 前記第２取得部は、前記検出対象の状態量と相関を有する状態量を前記相関値（ＩＬｅｓｔ１，ＩＬｅｓｔ２）として推定し、推定した前記相関値を前記判定値として取得する請求項１に記載のセンサの異常診断装置。
11. 前記第１取得部は、複数の前記センサ検出値を取得し、
    前記第２取得部は、複数の前記判定値を取得し、
    前記座標系において、前記センサ検出値及び前記判定値の組により定まる点が判定点として定義されており、
    前記座標系において前記判定点と前記基準線との距離が所定距離よりも大きい前記センサ検出値及び前記判定値の組が排除対象として定義されており、
    前記第１取得部及び前記第２取得部により取得された前記センサ検出値及び前記判定値の複数組の中から前記排除対象を排除する排除部（Ｓ３０）を備え、
    前記指標値算出部（Ｓ３１，Ｓ３２）は、前記センサ検出値及び前記判定値の複数組の中から前記排除対象が排除された前記センサ検出値及び前記判定値の組に基づいて、前記ばらつき指標値を算出する請求項１〜１０のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。
12. 前記第１取得部は、複数の前記センサ検出値を取得し、
    前記第２取得部は、複数の前記判定値を取得し、
    前記第１取得部により取得された複数の前記センサ検出値のうち、上位側及び下位側の少なくとも一方側のセンサ検出値を、前記第１取得部により取得された複数の前記センサ検出値の中から排除し、前記第２取得部により取得された複数の前記判定値のうち、上位側及び下位側の少なくとも一方側の判定値を、前記第２取得部により取得された複数の前記判定値の中から排除する排除部を備え、
    前記指標値算出部は、前記センサ検出値及び前記判定値の複数組のうち、前記排除部により排除された前記センサ検出値及び前記判定値の組以外の組に基づいて、前記ばらつき指標値を算出する請求項１〜１０のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。
13. 前記指標値算出部は、前記センサ検出値の前記ばらつき指標値（σｘ）と、前記判定値の前記ばらつき指標値（σｙ）とを算出し、
    前記センサ検出値の前記ばらつき指標値に対応する前記閾値であって、前記センサ検出値に混入するノイズの前記ばらつき指標値に基づいて設定された値が第１閾値（Ｉｔｈｘ）として定義され、前記判定値の前記ばらつき指標値に対応する前記閾値であって、前記判定値に混入するノイズの前記ばらつき指標値に基づいて設定された値が第２閾値（Ｉｔｈｙ）として定義されており、
    前記禁止部は、前記センサ検出値の前記ばらつき指標値が前記第１閾値以下であって、かつ、前記判定値の前記ばらつき指標値が前記第２閾値以下である場合に、前記診断部による前記対象センサの診断を禁止する請求項１〜１２のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。
14. 前記ばらつき指標値は、標準偏差又は分散である請求項１〜１３のいずれか１項に記載のセンサの異常診断装置。

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