如今的车辆电气系统工程因电气化和自动驾驶功能而日益复杂。电动总成 (EPT)会带来高水平宽频电磁干扰(EMI),可能损害敏感电子和射频设备,例如与网联汽车、信息娱乐系统、高级驾驶辅助系统以及自动驾驶系统有关的设备。另外,高压和大电流电气系统还增加了散热问题的复杂性。因此,EMI、电磁兼容性(EMC)和热评估对车辆电气系统工程至关重要。
本文探讨了整车电气系统工程中的EMI/EMC和散热挑战及其带来的复杂性,并介绍了西门子仿真解决方案如何支持工程师在原型设计阶段尽早解决这些挑战。
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序言
当前,自动驾驶和电气化正在推动汽车电子电气架构的重大变革。其中显著的变化莫过于用于车辆连接、信息娱乐系统、高级驾驶辅助系统(ADAS) 和自动驾驶(AD)的信号/数据通信剧增,以及高压电动总成。
未来的电动汽车将利用5G和车联网(V2X)技术实现无线联网,通过低压网络创建、传输和处理的数据要远远多于传统汽车。同时,业界还在不断突破电池容量、续航里程、发动机功率及大功率/大电流快充等技术的边界。大功率/大电流会产生强电磁场和高热损耗。这些问题必须在设计所有电气组件时加以解决。低压网络要安全可靠地运行,EMI/EMC和散热问题评估起到至关重要的作用,因为其中的电子和射频设备在与高压驱动系统并联时容易受到影响。于是,针对商业产品2的 EMC法规1也愈加严格。电气工程不仅要从组件层面,还要从整车层面考虑电磁和散热问题。本文介绍多物理场、多域、高保真仿真如何助力企业克服关键技术挑战。
图1b:动力总成组件。
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电动总成是电磁干扰源
相较于传统汽车,由于电动汽车的电动总成(EPT)包含逆变器,其内部环境对于敏感电子设备的运行更为苛刻。逆变器在大功率快速开关频率下工作时会产生快速的电压和电流瞬变,而这正是传导和辐射电磁噪声的主要来源。电动总成的架构通常由电池组、逆变器和电动机组成。其中,逆变器可将电池组产生的直流电转换为三相交流电,供电动机使用:逆变器通过高频脉宽调制(PWM)运行,而直流总线上的电流会因PWM的高速开关频率(约几十千赫)而遭受极快瞬变的干扰。开关时的高上升时间和高电流值(从几十到几百安培不等,视电动机运行条件而定)会产生射频噪声电流,后者在宽频范围内(高达100MHz)频谱成分显著。3、4逆变器通常位于前车厢,离电动机非常近。它的电子组件被封装在金属盒中,并通过小电缆连接电动机。电池组与之相反,通常安装在后车厢,离逆变器相当远,并通过车辆底盘上两根三四米长的屏蔽电缆(直流电源总线)连接到逆变器。
图2:动力总成架构:典型的组件位置。
由于场线耦合机制,直流电源总线上噪声电流产生的辐射场也会影响敏感电路的运行5、6,并可能危害车内人员健康。7、8为此,有必要预测射频噪声电流(传导发射,CE)及其辐射(辐射发射,RE)的产生和传播,以及随之而来的与低压车载系统网络的耦合。从电动汽车的早期设计阶段开始,我们就必须制定适当对策,以确保电磁兼容性和安全性,大幅减少测试和认证阶段的故障和返工风险。
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电动总成建模
为满足混合动力汽车/电动汽车(HEV/EV)应用领域日益增长的需求,并缩短车辆上市时间,企业必须通过仿真而不是采用过时的试错原型测试方法来解决潜在的EMI/EMC问题。而要解决各种运行条件下HEV/EV动力总成 EMC/EMI问题的复杂性,就需要采用特定的解决方案,将许多数值工具集成到一个专用的工作程序中。该解决方案必须具备以下特点:
图3:电动总成EMI/EMC的集成建模方法。最重要的是,直流电源总线传导发射、车辆内部辐射发射和场线耦合的建模方法必须集成到同一流程中,这样才能提供一个整体解决方案。
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传导发射建模
电路仿真与设计CAE工具可以模拟典型的CISPR-25标准测试装置进行EPT CE测量(图4),因为它可以轻松为所有不同动力总成单元和测试设备创建参数电路模型:9电池、直流电源总线、逆变器、三相永磁同步电动机 (PMSM)、线路阻抗稳定网络(LISN)等。
图4:CISPR-25测试设置:CAE工具电路区块图示例。
而要管理绝缘栅双极型晶体管(IBGT)和二极管的非线性和相关开关信号,就必须在时域中进行仿真。然后,通过快速傅里叶变换(FFT)处理时域信号,以获得直流电源总线共模(CM)电流的频谱成分。这些电流是由直流电源线和底盘之间的寄生电感和电容产生的。
多导体传输线网络(MTLN)分析可用于实现电源总线模型,以此作为Π集总电路基本单元的级联,其中R、L、C和G值(单位长度参数)可通过分析/数值方法根据给定的线束截面和离地高度计算获得,也可通过测量(屏蔽电缆传输阻抗)获得。一般说来,每最小波长有10个基本单元就足以适当模拟线束上的CE传播。10
图5:用于电路分析的直流电源总线模型:集总电路基本单元的级联。
每个集总电路基本单元中的电流负责直流电源总线CE,是下一分析步骤的输入:它们作为“激励源”,用于对直流电源总线辐射以及与低压信号线束相关的场线耦合进行3D全波仿真。11、12、13
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辐射发射和场线耦合建模
面对复杂的车辆环境,我们需要使用3D全波方法来对直流电源总线在典型发射频率(从数千赫兹到上百兆赫兹不等)下的电缆辐射进行建模。下文介绍了典型工作流程和一些建模挑战。
首先对车辆的CAD模型进行网格划分,然后将材料的电磁特性分配到网格的不同部分。材料属性可由分析公式确定,或通过测量来描述(例如,成分未知且单靠参数模型一般无法描述的的工程材料)。低压电缆束路径和设备(音频系统、汽车报警和安全、车门开关模块、GPS导航系统、发动机控制单元、防抱死制动系统、安全气囊控制、碰撞预警和避险控制)都有可能受到干扰,因而必须加以识别并纳入仿真模型,以便进行后续场线耦合分析。对于低压电缆束层面的MTLN分析,需要考虑的EMI源是线束路径上的干扰电场的切向分量(参考文献11,Agrawal方法),或线束屏蔽上的感应电流。使用3D全波方法时,要达到所需的精度,就必须对普遍存在的低频击穿数值问题(相当于时域建模算法的“后时问题”)具有抗扰性14、15,并能够进行高保真建模,以及管理多机制(电阻电感RLC电磁)和多尺度(内在病态)问题。随着复合材料的使用日益广泛,在计算场线耦合时,以及通常在考虑整车 EMI传播时,越来越有必要考虑此类材料在低频下的导电性和屏蔽效果降低。鉴于车辆的复杂性,标准建模算法不适合用来正确表示该现象,而这对于EMI评估和接地设计都很重要。16此外,为实现整车高保真建模(在电流传导、电磁场传播、电磁屏蔽等方面),有必要适当处理高磁导率的薄板材料层,而不必对层厚度进行体积建模(薄板的等效曲面模型可确保控制车辆模型的数值复杂性,而不必牺牲结果准确性):以汽车底盘为例,相对磁导率通常高达500-1,000,厚度约为0.1mm。如上所述,将直流电源总线噪声电流作为3D全波仿真的激励源,计算相关位置的辐射场(E、H)、感应电流及感应电压:低压电缆束和敏感设备。使用Simcenter软件套件进行仿真可计算出符合标准和合格水平的数值、干扰容限和辐射危险量,用以验证敏感设备和公众及人员可能遇到的危险情况。
图6:辐射发射和场线耦合建模方法。
示例
本部分介绍了应用上述集成建模方法获得的EMC/EMI仿真结果。此示例评估了胎压传感器对电动总成中逆变器产生的共模电流(典型的束间串扰问题)的抗扰性。图7所示为EPT配置和所研究的胎压传感器线束。
图7:EPT配置和受影响线束。
分析的胎压传感器线束(受影响线束)配置有两种:从两侧连接底盘的无屏蔽线束(图8)和屏蔽线束。
图8:无屏蔽电缆配置。
本例中将直流电源总线(源线束)作为屏蔽电缆进行建模。图10所示为将直流电源总线共模电流用作3D全波计算源时的频谱成分(50KW永磁同步电动机在最大扭矩和最大功率下以3,500转/分的速度运行)。这些电流是使用上文“传导发射建模”部分所述方法计算得到的。然后,根据ISO11452-4标准–BCI测试严重级别I,将受影响组件(轮胎传感器)线束上的感应电流与假定的传感器合格水平进行比较。17
图10:直流电源总线共模电流的频谱成分。
最后,由于高强度磁场和电场可能危害人体健康,我们根据国际非电离辐射防护委员会(ICNIRP)规范计算了场图和危险量,从而评估乘客可能遇到的危险情况。整个建模和仿真过程都是在Simcenter 3D中进行的。为解决物理层面的重大电磁挑战(束内电缆和导线之间串扰、从源头到电缆的侵扰、电缆发射或其任意组合),西门子已将Simcenter 3D Electromagnetics与 Capital软件集成,后者是一套用于大型平台中电子电气系统工程的综合工具。该集成支持导入线束数据(3D路径、电缆表、结点和连接),并创建配电系统3D模型进行EMC/EMI分析。通过场线耦合EM仿真,工程师能够快速验证EMC兼容性,并设计相应线束,以降低成本和重量。
在10MHz下由直流电源总线共模电流产生的整车和底盘上的感应电流。图12和13所示为胎压传感器上的感应电流水平与无屏蔽线束配置及屏蔽线束配置的传感器合格水平对比。图14所示为根据ICNIRP规范确定的直流电源总线电流辐射磁场的危险量示例。
图12:无屏蔽线束配置下的胎压传感器噪声电流。
图13:屏蔽线束配置下的胎压传感器噪声电流。
图14:直流电源总线产生的感应磁场的危险量。图15和16所示分别为纵向扫描平面上直流电源总线电流辐射总电场和总磁场分布。
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导线和连接器的散热设计问题
随着汽车电气化的到来,传统车辆中的连接器数量正急剧增加,而连接器是确保车辆安全可靠的关键组件。连接器的热状况涉及多个物理过程:电流和电磁学、焦耳(电)加热、传导、对流和辐射。为节省空间,连接器中的端子和导线包装紧密,导致能量密度高,冷却条件差。分隔导体的绝缘材料导热性相对较差,散热效率不高。由于连接器是批量生产的,在成本和可制造性方面均有严格限制。鉴于连接器的复杂几何体和物理性质,通过人工或简单计算很难准确预测连接器内部温度。
物理测试虽能提供详细数据,但也有不少缺点:成本高昂、需要专业设施、生产量和可扩展性有限,所以要通过测试来准确测量温度难度很大。而数值仿真能够考虑实际连接器的几何体和物理性质,从而准确预测连接器的热性能,并具有多个优点:易扩展、可在本地或远程进行、可提供模型中任意点的所有相关参数值。因此,通过实验室测试验证数值仿真是理想解决方案。然而,数值仿真也存在一些挑战。连接器的几何体非常复杂,并具有诸多繁复的小特征,再加上涉及多个物理过程,就有可能会延长计算时间,并影响解决方案的稳定性。一些数值仿真解决方案提供的功能可以克服这些挑战。例如,Simcenter FLOEFD软件可直接处理主流CAD系统中的几何体,并与这些CAD环境无缝集成,因而适合设计工程师在开发早期使用。此外,该CAD集成还可消除CAD-仿真数据转换步骤,并通过设计更改自动同步仿真模型与CAD 几何体,缩短从设计到仿真的迭代周期。
图18:30路汽车电气连接器的CAD嵌入式热仿真。
有了自动网格划分技术,设计工程师即使没有计算流体力学(CFD)的专业知识,也能够从最初阶段就使用仿真来指导设计。网格划分速度快,可轻松处理复杂的几何体,针对精细的几何特征自动调整单元密度,从而显著减少传统网格划分解决方案所需的人工输入和几何体简化及清理。
所有电气流程的仿真都需要物理模型,包括导热性、导电性及焦耳加热。与其他一些物理现象(例如传导)不同,电流在很大程度上取决于几何体的小特征,因为接触面积小,导致插座接触叶片的地方局部温度上升。网格可在同一单元内求解多个固体和流体体积,而求解器则可将理论分析和经验解应用于指定条件下某些几何体的仿真流程。此方法适用于网格密度低于传统纯有限体积法要求的区域,且与传统方法相比,可减少求解时间和资源。此外,该求解器还可应用先进的壁面处理方法(例如双尺度边界层模型),能够在有数百个零件的实际工业应用中减少网格密度和求解时间。电气连接器的热仿真旨在满足适用法规关于最高温度的要求,确保产品安全、可靠。它有助于发现端子设计中的瓶颈,从而改善热性能。以30端子连接器为例(图17)。要对连接器进行仿真建模,就必须为30个电路逐一指定电流和电压。用户可使用材料库为连接器装配中的每个零件(导线、叶片和插座)定义材料属性(密度、导热性、比热容和电阻率),也可指定周围环境的压力、温度和重力。除体积中的电阻率外,接触电阻还可应用于两个导体的对接处,表示因表面粗糙、氧化或其他因素而造成的损耗。为简化这一过程,Simcenter FLOEFD可识别CAD模型中的相同零件几何体,并将相同条件传播到所有副本,从而显著减少分析定义时间。
图20:为仿真指定电流、电压和电阻。
该求解器包含了许多有助于加速求解过程的功能,更便于设计工程师理解。通过该软件,用户可指定仿真的相关参数,并将其用作跟踪仿真进展的收敛标准。这些参数被指定为仿真目标,而该软件可监测目标收敛,在收敛时停止仿真以节省机器资源,并在仿真结束后通知工程师。由于会将仿真的实际输出参数考虑在内,此方法比传统方法(基于分析特定求解器残值)更加直观。此外,要加速求解,可采用流冻结和辐射冻结等技术,中断对流场和辐射通量的更新,使求解专注于传导。连接器仿真旨在监测焦耳热生成、组件温度、整体热量和辐射平衡,以及重力矢量上的自然对流速度。如上文所述,对于这样一个能够相对快速建立流场的问题,可使用流冻结技术来加速求解。
连接器仿真示例:电气参数
该仿真结果给出了电气参数,包括单位体积和面积的电流密度和焦耳热的分布和最小值/最大值。电流方向可以用矢量图来表示。后处理工具能够以 2D截面图或3D曲面显示结果,让用户明确了解电流流向和加热位置(图 21)。此类图像有助于确定热瓶颈或当前突破口。此外,还有必要进行实验设计研究,以发现因果关系,或进行参数优化研究,以改变几何体和仿真参数(例如电流和材料),实现理想电气和热性能。该软件具有执行此类研究的内置功能,并可连接外部专业优化工具(例如 Simcenter HEEDSTM软件),以提供高级功能。
图21:仿真电气结果。
连接器仿真示例:热参数
该热仿真结果给出了温度分布和最小值/最大值(图22),同时考虑到传导、对流和辐射,包括端子和塑料外壳之间狭小的空间。通过对结果进行后处理,工程师能够轻松检查性能是否符合最高温度规定。
图22:温度结果。了解特定组件或组件组的热平衡对于发现和纠正热设计缺陷至关重要。
通过通量图功能,工程师能够了解所选组件或组件组的能量和热平衡(图 23)。此热交换图显示了组件之间的散热路径、大小和矢量,以及物理机制(传导、对流、辐射),可帮助用户全面了解热平衡。这样工程师就可以改进设计,以改变平衡并改善能量流分布,从而实现更低温度。
图23:通量图。
连接器仿真示例:流场
电气连接器的运行条件可以包括强制对流和自然对流环境。通过分析连接器周围流场,工程师可以发现停滞和再循环区域,并改进外壳设计或特定车厢内的连接器位置。本例中,通过CFD仿真结果可深入了解连接器外壳内部和周围自然对流。后处理结果显示了对流冷却的流场速度、流线和矢量(图24)。在对流的驱动下,流速会在有热空气从连接器升起时增加。工程师可以利用这些洞见优化连接器的几何体或内部间隙,实现更好的冷却效果。
图24:流场结果-对流冷却的速度、流线和矢量。
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结语
动力总成的电气化和自主性显著增加了汽车电力电子架构的复杂性。电动汽车的大功率水平和在大电流下的大功率充电都会产生强电磁场和高热损耗,用于自动驾驶、V2X连接和其他系统的电子组件和信号线受其影响可能无法安全可靠地运行。因此,电气工程必须利用多物理场仿真从组件、系统/子系统和整车层面评估EMC/EMI和热性能。
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