EV用電動モーターの絶縁劣化を極早期に検出する新診断技術が登場
電動化が急速に進む現代において、電気自動車（EV）の駆動システムの信頼性は消費者の信頼獲得と持続可能性の両面で極めて重要な要素となっています。中でもインバータ駆動型電動機の固定子巻線ターン間絶縁の劣化は、検出が困難ながら数秒でモーターの致命的な故障に繋がる深刻な課題です。上海電力大学と同济大学の研究チームが国家電網関連機関と共同で開発した画期的な診断手法「FrFT-Mel」は、従来技術を大幅に上回る感度で絶縁材の微細な劣化をリアルタイムかつ非侵襲的に検出する技術として注目を集めています。
この技術革新の核心は、シリコンカーバイド（SiC）や窒化ガリウム（GaN）製インバータの通常動作時に発生する高周波振動電流を診断信号として活用する点にあります。これまで電気ノイズとして無視されていたこれらの信号を、フラクショナル・フーリエ変換（FrFT）と専用設計のメルフィルターを組み合わせて解析することで、絶縁材の経年変化に伴う巻線間容量の微妙な変動を捉えます。EVトラクションモーターに広く用いられるポリエステルイミド系絶縁材は、熱的・電気的ストレスにより誘電特性が変化し、ターン間容量が20～50%増加した段階で絶縁破壊に至りますが、この変化を従来の高速フーリエ変換（FFT）ベースの手法で検出することは困難でした。
従来のFFT分析が抱える時間-周波数分解能の原理的制限（ハイゼンベルグの不確定性原理）を克服するため、研究チームは時間-周波数領域を回転させて信号を表現するFrFTを採用しました。最適化した分数次元（p=0.88）で変換を行うことで、絶縁劣化に敏感な過渡共振特性を抽出します。さらに、音声認識分野で発展したメルフィルターバンクを高周波診断用に再設計し、モーターの並列共振点（試験機の3kW PMSMでは約400kHz）を中心とした感度向上領域（Fsen）に焦点を当てることで、無関係なスイッチングノイズを抑制しつつ診断信号を強化します。
具体的な診断フローは以下の通りです：インバータ動作時に非接触電流センサーで高周波振動電流を計測→個々のスイッチング過渡現象をセグメント分割→FrFT変換を適用→カスタムメルフィルターで信号を整形→健全な絶縁状態の基準波形との平均絶対誤差（MAE）を指標化します。絶縁が劣化するほどMAE値が上昇する特性を利用し、定量的な健康状態のモニタリングを実現します。
実験では巻線タップに外部コンデンサ（100pF～1000pF）を追加して絶縁劣化を模擬し、従来手法との比較を実施しました。追加容量220pF（実効容量換算5.5%増）の場合、FrFT-Mel法ではMAE指標が3.16%変化したのに対し、FFTでは0.41%の変化しか検出できませんでした。初期劣化段階（100-300pF領域）における感度はFFT比7倍、その他の先進手法と比較しても明らかな優位性が確認されています。
自動車業界への影響は計り知れません。現代のパワーエレクトロニクスは100kHzを超える高スイッチング周波数で動作し、絶縁材料に部分放電や熱疲労を引き起こします。既存の車載診断システムが温度センサーや電流不均衡検出など事後的な手法に依存する中、FrFT-Mel法は絶縁システムそのものの健康状態を直接監視可能にする点が革新性の核心です。この技術により、予防保全の実現・モーター寿命の延長・安全基準の向上が期待されます。
実用面での利点も顕著です。追加の励起源や高電圧プローブを必要とせず、既存の高周波電流センサーを流用可能なため、新規車両プラットフォームや産業用モーター（高速鉄道や再生可能エネルギーシステム向けなど）への導入障礙が低くなります。ISO 26262などの機能安全規格が求めるライフサイクル全体の安全性保証にも貢献する技術基盤となるでしょう。
今後の開発課題としては、最適なFrFT次数の自動選択アルゴリズムの実装が挙げられます。現在は共振特性に基づく経験的な調整を要しますが、機械学習を導入すれば多様なモータータイプや運転条件への適応性が向上します。組込み制御ユニットの処理能力制約を考慮した効率的な実装方法の確立が鍵となるでしょう。
この研究は信号処理技術と電気工学の深い融合事例を示しています。ブラックボックス化しがちなAI手法ではなく、電動機の電磁気特性に関する物理学的知見を基盤としたアプローチにより、高信頼性かつ解釈可能な診断システムを構築しています。自動車メーカーやサプライヤーが次世代EV駆動系の高効率化・長寿命化・高安全性を追求する中で、本技術は戦略的な競争優位性を提供するインフラとなる可能性を秘めています。
執筆者
ファン・ルイティアン¹、レイ・シン²、ジア・タオ³、チン・メンロン¹、リ・ハオ¹、シアン・ダウェイ⁴
¹上海電力大学 電気電力工学部（中国・上海市 200090）
②中国国家電網上海市電力公司（中国・上海市 200437）
③中国国家電網技術学院（中国・山東省 250002）
⁴同济大学 電子情報工学部（中国・上海市 201804）
掲載誌
『グローバル・エネルギー・インターコネクション』第7巻第2号（2024年4月）pp.155-165
DOI：10.1016/j.gloei.2024.04.004