2025最新前瞻技术方案揭秘(第二期)：逆变器、软件与控制算法、仿真与人工智能

向欣电子 2025-08-02 1656

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- 关于2025最新前瞻技术方案揭秘 · 第二期

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- 本篇为知识星球节选，完整版报告与解读在知识星球发布

- 1500+最新电动汽车前瞻技术报告与解析已上传知识星球

01 Dana：高性能电动汽车的多级逆变器拓扑结构

02 IAV：N合1控制器——高度集成的汽车电子系统

03 Dana：基于快速有限元分析的电机与逆变器优化设计：成本与效率平衡方案

04 DSD：通过创新电机控制解锁动力总成功率密度

05 Schaeffler：电动汽车控制器与数字信号设计中的人工智能应用

06 Ansys & AAM：基于云计算的仿真驱动设计空间探索：电动皮卡动力总成架构优化

07 Rohde & iProcess：汽车行业向软件产业转型的流程

08 Valeo：法雷奥动力驱动解决方案助力软件定义车辆（SDV）

09 Lucid Motors：性能建模技术

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第一篇：纯电动、混动、燃料电池汽车、商用车篇

01 Dana

高性能电动汽车的多级逆变器拓扑结构

Dana，研究高性能电动汽车的多级逆变器拓扑，对比两电平与三电平逆变器。

三电平逆变器（如TNPC、ANPC），通过输出更多电压等级，减少谐波（尤其中高调制指数时），降低电机铁损与开关损耗，在低负载下效率优势显著（电机-逆变器损耗占比达20%）。与两电平相比，三电平HV开关仅承受一半电压，开关损耗降低；但需更多半导体与电容，成本与体积略增。

图片来源：Dana

案例显示：在轿车与SUV中，TNPC拓扑（较ANPC更优）通过优化半导体含量（如比两电平多11%-55% SiC），可提升续航或降低成本（电池 downsizing）；碳足迹评估表明，结合电池小型化，三电平在中高碳排放电网中优势明显。该拓扑为高性能EV提供高效、经济的逆变器解决方案。

图片来源：Dana

本报告主要回答以下问题

三电平逆变器相比两电平在效率与损耗上有何优势？

TNPC与ANPC两种三电平拓扑的性能与成本对比如何？

三电平逆变器在电动轿车与SUV中的应用效果（续航、成本）如何？

三电平逆变器对车辆碳足迹的影响与哪些因素相关？

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图片来源：Dana

02 IAV

N合1电源箱——高度集成的汽车电子系统

IAV，聚焦N合1电源箱这一高度集成的汽车电子系统，探讨其在软件定义车辆（SDV）趋势下的应用。

图片来源：IAV

报告指出，汽车电子架构正从分布式向区域型过渡，东亚、北美、西欧市场的系统集成水平存在差异（如东亚达12系统）。N合1电源箱作为电轴与动力系统整合的初始步骤，选择靠近150kW e轴布局（而非电池），基于C级乘用车需求（11kW车载充电器）。

图片来源：IAV

其硬件集成达质量等级4，共享功率电子元件、冷却系统和ECU，减少部件数量与软件复杂度；冷却采用共享水冷，与电机冷却系统集成；EMC设计通过分区减少滤波器（从6个减至3个），同时控制耦合路径。

图片来源：IAV

控制上采用数据驱动的模型预测控制（NN-MPC），通过神经网络减少计算负荷，15个隐藏层神经元即可实现高精度控制。该系统作为区域控制器，整合动力总成数据，支持云基SDV功能与跨系统控制，简化车辆冷却，提升效率。

图片来源：IAV

本报告主要回答以下问题

N合1电源箱的集成策略为何选择靠近e轴而非电池？

电源箱的冷却与EMC设计如何优化系统性能？

数据驱动的模型预测控制（NN-MPC）相比传统方法有何优势？

该集成系统如何支持软件定义车辆（SDV）的功能实现？

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03 Dana

基于快速有限元分析的电机与逆变器优化设计：成本与效率平衡方案

Dana，提出基于快速有限元分析（FEA）的电机与逆变器优化方案，平衡成本、效率与开发时间。

报告指出市场对动力总成需求多样，单一设计难以覆盖，故采用平台方法：以少量优化平台（如8个电机平台）通过参数调整（长度、绕组、材料等）满足不同需求。快速FEA模型通过复用基准电机的FEA数据（如铁损、磁损中间结果），快速计算衍生配置的性能（秒级完成20万工况点分析），结合热-电磁耦合框架，确保精度。

图片来源：Dana

案例显示：通过筛选峰值功率≥200kW、扭矩≥280Nm的方案，确定Motor8与特定逆变器组合在效率、质量、成本上最优；钢级与导体材料替换（如铝代铜）可进一步优化性能。该方法实现高效多目标优化，缩短开发周期。

图片来源：Dana

本报告主要回答以下问题：

平台方法如何通过有限设计覆盖多样的市场需求？

快速FEA模型的原理是什么，如何平衡计算速度与精度？

电机与逆变器的多目标（效率、成本等）优化如何实现？

材料替换（如钢级、导体）对电机性能有何影响？

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图片来源：Dana

04 DSD

通过创新电机控制解锁动力总成功率密度

DSD，提出创新电机控制方法以提升动力总成功率密度，对比分析传统磁场定向控制（FOC）与直接扭矩控制（DTC）。

FOC执行时间8.24µs，而DTC仅3.29µs，更快的执行速度支持更高转速电机，提升功率密度。改进的DTC引入实测扭矩反馈（替代扭矩观测器），使扭矩波动减少50%，需求扭矩跟踪更精准。采用SAW传感器集成于电机，无额外尺寸，抗EMI，支持高转速。开发开放式平台逆变器（OPI），兼容多种电机类型，支持快速开发与验证。

图片来源：DSD

测试显示：改进DTC在1ms任务中，2000RPM、100Nm目标下，实测扭矩与需求偏差小；结合传感器与控制算法，可解锁下一代高转速、高功率密度动力系统。

图片来源：DSD

本报告主要回答以下问题

FOC与DTC在执行速度与控制效果上有何差异？

改进的DTC通过哪些优化提升扭矩控制性能？

SAW传感器在电机控制中的优势是什么？

OPI平台如何支持创新电机控制技术的开发与应用？

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图片来源：DSD

05 Schaeffler

电动汽车控制器与数字信号设计中的人工智能应用

舍弗勒，探讨人工智能（AI）在电动汽车控制器与数字信号设计中的应用，聚焦监督学习。

AI应用动机包括：替代物理传感器（降低成本）、信号故障检测（模式识别）、软件测试生成等。可行性研究流程为：收集现有数据（云、测试台、数字孪生），训练模型（如神经网络），评估性能。

图片来源：Scheaffler

神经网络架构，采用单隐藏层（tanh激活函数），通过Spearman相关性筛选特征，结合ISO/IEC TR 5469等标准确保安全。应用案例包括：数字传感器（预测信号）、故障检测（异常模式识别）、电池寿命估计。报告强调数据质量与量的重要性，指出AI需与功能安全标准结合，为汽车电子设计提供高效、可靠的优化手段。

图片来源：Scheaffler

本报告主要回答以下问题

汽车领域为何优先选择监督学习类型的AI应用？

AI在电动汽车控制器与信号设计中的具体应用场景有哪些？

神经网络的架构设计与校准流程如何确保模型性能？

AI应用如何符合功能安全标准（如ISO/IEC TR 5469）？

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图片来源：Scheaffler

06 Ansys & AAM

基于云计算的仿真驱动设计空间探索：电动皮卡动力总成架构优化

Ansys与AAM合作，提出基于云计算的仿真驱动设计空间探索方法，聚焦电动皮卡动力总成架构优化。

报告指出，电动动力总成设计面临经济（成本、法规）、工程（效率、功率密度）、人员流程（跨团队协作）等挑战。通过Ansys Motor-CAD、OptiSLang和ConceptEV云平台，实现多物理场（电磁、热、机械）仿真与多目标优化，支持1000种以上设计方案并行分析。

图片来源：Ansys & AAM

以电动皮卡为例，输入参数包括IPM/感应电机、SiC/IGBT逆变器、4种传动比，通过EU VECTO等循环测试，优化续航、效率、成本与质量。

图片来源：Ansys & AAM

结果显示：3速变速箱在效率与成本间最优；双IPM电机（前180OD，齿轮比19）平衡性能与成本；SiC逆变器效率更高但成本高，IGBT成本低但损失略大；电池成本（如$80/kWh）影响动力总成投资决策。该方法实现部件与系统协同优化，缩短开发周期。

图片来源：Ansys & AAM

本报告主要回答以下问题：

电动皮卡动力总成设计面临哪些核心挑战？

云计算如何支持大规模设计空间的高效探索与优化？

电动皮卡的最优动力总成参数（电机类型、齿轮比等）如何确定？

电池成本与动力总成效率的权衡对架构选择有何影响？

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图片来源：Ansys & AAM

07 iProcess

汽车行业向软件产业转型的流程

报告探讨汽车行业向软件产业转型的流程，聚焦软件定义车辆（SDV）的发展。

报告指出，E/E架构从分布式（2022年前，百个ECU）向集中式（2030年后，中央控制器）过渡，转型核心是“从产品思维到功能思维”。转型流程包括：建立持续交付框架（如特斯拉每年~150次客户软件发布，每日>20次车辆构建），跨团队同步开发（同步冲刺、发布列车、变更控制委员会），数据驱动优化（利用车队数据、数字孪生）。

图片来源：Valeo

SDV特征，包括OTA更新、功能订阅（如自动驾驶）、用户反馈整合（如bug报告）。报告以特斯拉为例，展示高频软件更新如何提升用户体验，强调组织调整与标准化接口（如COVESA VSS）的重要性，为转型提供实践框架。

本报告主要回答以下问题：

汽车E/E架构向SDV转型的阶段划分是什么？

SDV的核心特征与用户价值体现在哪些方面？

持续交付框架如何支持软件快速迭代与跨团队协作？

行业转型中面临的组织与流程挑战如何应对？

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08 Valeo

法雷奥动力驱动解决方案助力软件定义车辆（SDV）

法雷奥，阐述其动力驱动解决方案如何支持软件定义车辆（SDV），聚焦架构转型与功能实现。

图片来源：Valeo

报告指出，动力系统与SDV结合体现在V2L/V2G功能、软件可更新（OTA）、硬件无关性（支持不同EE架构）。使能概念包括：vOS中间件实现硬件抽象，标准化通信（如COVESA VSS），应用层与底层硬件解耦，功能模块化（如充电管理、热管理APP）。

本报告主要回答以下问题：

SDV的E/E架构转型阶段与核心特征是什么？

法雷奥动力驱动解决方案如何支持SDV的关键功能（如V2X、OTA）？

vOS中间件与标准化通信在SDV中的作用是什么？

法雷奥在SDV生态中的行业贡献与成果有哪些？

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图片来源：Valeo

09 Lucid Motors

性能建模技术

Lucid Motors，聚焦性能建模技术，阐述其在电机、电子设备、热管理与整车集成中的应用。

电机设计，通过2D布局优化几何与材料参数，3D集成评估不同堆叠高度与绕组布局，重点优化磁体损耗以提升效率与充电性能。Boost电子设备，通过开环植物模型分析与闭环控制器设计，确保轴端扭矩接近0Nm，保障安全性。

图片来源：Lucid Motors

热建模，优化驱动单元母线截面与材料，评估不同充电曲线下的系统性能，确定关键设计参数。整车集成评估，将驱动单元与电池、冷却系统、控制器结合，模拟驾驶与充电循环，平衡充电速度与驾驶能力，测试显示其快充可在9分钟内增加100英里续航，25分钟增加300英里，验证了建模技术的有效性。

图片来源：Lucid Motors

本报告主要回答以下问题

Lucid Motors在电机设计中如何通过建模优化性能？

Boost电子设备的建模与控制目标是什么？

热建模在驱动单元与充电性能评估中的重点是什么？

整车集成评估如何平衡快充与驾驶能力？

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