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優(yōu)化汽車應(yīng)用的駕駛循環(huán)仿真

WOLFSPEED ? 來(lái)源:WOLFSPEED ? 2023-01-04 16:00 ? 次閱讀
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優(yōu)化汽車應(yīng)用的駕駛循環(huán)仿真

碳化硅(SiC)已經(jīng)改變了許多行業(yè)的電力傳輸,尤其是電動(dòng)汽車(EV)充電和車載功率轉(zhuǎn)換部分。由于 SiC 具備卓越的熱特性、低損耗和高功率密度,因此相對(duì) Si 與 IGBT 等更傳統(tǒng)的技術(shù),具有更高的效率和可靠性。要想獲得最大的系統(tǒng)效率并且準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)性能,必須仿真這些由 SiC 組成的拓?fù)?、系統(tǒng)和應(yīng)用。

Wolfspeed EAB450M12XM3 是一款車規(guī)級(jí) SiC 功率模塊,已針對(duì)牽引逆變器市場(chǎng)進(jìn)行了優(yōu)化。這款功率模塊具備很多優(yōu)點(diǎn),但設(shè)計(jì)人員還是要盡可能多的進(jìn)行系統(tǒng)仿真,以充分利用這些優(yōu)點(diǎn)。在仿真電動(dòng)汽車應(yīng)用的牽引逆變器時(shí),設(shè)計(jì)人員必須在復(fù)雜性、準(zhǔn)確性和仿真時(shí)間之間找到一個(gè)平衡。本文將探討如何開(kāi)發(fā)一個(gè)適合仿真汽車駕駛循環(huán)中逆變器的模型,在這些應(yīng)用中可以利用 SiC 的優(yōu)勢(shì)。

#1

器件級(jí)和模塊級(jí)性能

仿真 SiC 牽引逆變器的方法有很多,但我們將其分為四個(gè)級(jí)別:

仿真半導(dǎo)體組件本身(器件級(jí))是成功預(yù)測(cè)系統(tǒng)性能的核心所在。

仿真器件的裝配或封裝(模塊級(jí))能預(yù)測(cè)電,熱和機(jī)械性能。

仿真每個(gè)子系統(tǒng)(系統(tǒng)級(jí))將整個(gè)駕駛循環(huán)映射到電氣要求中。

仿真實(shí)際應(yīng)用的系統(tǒng)(應(yīng)用級(jí))可以了解特定用例(例如駕駛循環(huán))中的性能。

EAB450M12XM3(如圖 1 所示)提供了許多器件級(jí)和模塊級(jí)功能,可減少開(kāi)關(guān)損耗,同時(shí)提供溫度反饋和電壓傳感/過(guò)電流檢測(cè)等功能。與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)封裝相比,該器件還具有易于集成的尺寸、優(yōu)化的熱管理、低寄生電感(6.7 nH)和低電感母線互連,以及更高的功率密度(體積減小 60%,尺寸縮小 55%)。

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▲ 圖 1:Wolfspeed EAB450M12XM3

車規(guī)級(jí) 1200 V,450 A 全 SiC 導(dǎo)通優(yōu)化型半橋模塊

EAB450M12XM3 不僅提供了高性能,屬于 Wolfspeed 的車規(guī)級(jí)部件,而且針對(duì)汽車應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化及驗(yàn)證。此外,選擇 Wolfspeed 器件對(duì)設(shè)計(jì)人員還有一些其他的好處:

我們提供全面的電子器件仿真模型。

能夠使用熱分析創(chuàng)建平均模型。

能夠在 PLECS 中進(jìn)行完整的駕駛循環(huán)分析。

能夠仿真逆變器性能對(duì)電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程和電池成本的影響。

Lucid Air 的 XM3 牽引驅(qū)動(dòng)(如圖 2 所示,該驅(qū)動(dòng)采用了 EAB450M12XM3)已經(jīng)實(shí)現(xiàn) 74 kg 的重量、超過(guò) 670 hp 的功率,以及超過(guò) 9 hp/kg 的功率密度。這些規(guī)格使得 Lucid Air 榮獲 MotorTrend 年度汽車大獎(jiǎng)(2022 年)。 最后,600 kW XM3 雙逆變器參考平臺(tái)(圖 2)可幫助設(shè)計(jì)人員快速且從容地設(shè)計(jì)傳動(dòng)系統(tǒng)原型。該參考平臺(tái)在整個(gè)功率范圍 (200 - 600 kW)中提供主要的功率密度和效率。

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▲ 圖 2:Lucid Air 的 XM3 牽引驅(qū)動(dòng)(左)

和 Wolfspeed 的 XM3 雙逆變器(右)

#2 系統(tǒng)級(jí)仿真和工具 Wolfspeed 使用三種主要工具來(lái)仿真功率模塊:PLECS、SPICE 和 FEA。

Piecewise Linear Electrical Circuit Simulation (PLECS) 允許建模和仿真完整的電力電子系統(tǒng),包括電源、轉(zhuǎn)換和負(fù)載。除了電子域外,它還能幫助建模物理域,例如熱、磁和機(jī)械,提供全面的系統(tǒng)級(jí)評(píng)估。它有助于器件的選擇,盡管具備多種實(shí)用功能,但可能過(guò)分簡(jiǎn)化了某些方面,例如器件的開(kāi)關(guān)狀態(tài)。對(duì)于逆變器應(yīng)用,PLECS 可以使用數(shù)據(jù)表中的參數(shù)進(jìn)行建模來(lái)確定導(dǎo)通和開(kāi)關(guān)損耗,同時(shí)還提供結(jié)殼熱阻的熱模型(參見(jiàn)圖 3)。

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▲ 圖 3:損耗和熱仿真的 PLECS 模型示例

Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis(SPICE)是一種常用的開(kāi)源電路仿真器,可用于評(píng)估模擬電路中的電性能。通過(guò)仿真并聯(lián)器件之間的動(dòng)態(tài)電流,幫助優(yōu)化電流不平衡,有助于逆變器的應(yīng)用。此外,SPICE 還支持 Monte Carlo 仿真和 EMC 分析。雖然它是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái),有許多可能的用例,但可能受到電路的影響(例如柵極驅(qū)動(dòng)特性和寄生效應(yīng)),并導(dǎo)致設(shè)計(jì)人員使用誤導(dǎo)性參數(shù)從而走上錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)道路。

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▲ 圖 4:FEA 仿真示例,EAB450M12XM3 熱分析

Finite Element Analysis(FEA)用于將一個(gè)形狀或結(jié)構(gòu)分解為許多更小的元素,這些元素會(huì)受到與現(xiàn)實(shí)世界力量有關(guān)的計(jì)算,如熱、振動(dòng)、應(yīng)力/應(yīng)變以及其他環(huán)境和物理影響。在模塊級(jí)上,它可以使設(shè)計(jì)人員估計(jì) RTH、寄生電感、載流量,并確定芯片間的相互作用(參見(jiàn)圖 4)。但是,它通常價(jià)格很高(成本方面),需要非常詳細(xì)的輸入和 CAD 模型。與 PLECS 和 SPICE 相比,它的仿真時(shí)間也是最長(zhǎng)的。

使用任何或所有這些仿真平臺(tái)可以幫助優(yōu)化效率、損耗和熱管理。例如,對(duì) SiC 半橋模塊的開(kāi)關(guān)特性進(jìn)行仿真有助于預(yù)測(cè)開(kāi)關(guān)電壓波形并確定紋波??梢允褂?2D 和 3D 查找表(使用 VDC、IAM1、TJ和 RG 等參數(shù))計(jì)算功率損耗和開(kāi)/關(guān)能量。PLECS 還可以將這些仿真的功率損耗插入帶有其他一些參數(shù)(如 RTH 和 TFLUID)的 Cauer 模型中,對(duì)半橋的熱特性進(jìn)行建模。在對(duì)負(fù)載和控制器進(jìn)行建模后,設(shè)計(jì)人員就可以進(jìn)行完整的系統(tǒng)設(shè)計(jì),以幫助優(yōu)化器件選擇、拓?fù)?、熱管理、效率和控制方法。圖 5 顯示了完整系統(tǒng)級(jí)仿真的一般流程。對(duì)于駕駛循環(huán)仿真,負(fù)載模型是關(guān)鍵部分。在該仿真中,負(fù)載為遵循駕駛循環(huán)曲線的電流源。

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▲ 圖 5:全系統(tǒng)仿真,包括電氣、熱、負(fù)載和控制器

為了構(gòu)建此類系統(tǒng)模型,必須通過(guò)測(cè)試或數(shù)據(jù)表了解功率模塊的特性。在此,Wolfspeed 為其整個(gè)功率模塊組合提供可下載的 PLECS 模型。

一旦確定了電氣、損耗和熱模型,就可以使用它們進(jìn)行完整的車輛仿真,包括在適當(dāng)?shù)碾姎獠僮鳁l件下開(kāi)展全球統(tǒng)一輕型車輛測(cè)試程序(WLTP)駕駛循環(huán)測(cè)試。

#3 逆變器性能和駕駛循環(huán)仿真 在這一點(diǎn)上,我們已經(jīng)討論了四個(gè)仿真架構(gòu)中的三個(gè):器件、模塊和系統(tǒng)級(jí)別。這些都是建立對(duì)駕駛循環(huán)中系統(tǒng)級(jí)功能的核心理解和期望所必需的。雖然電氣操作點(diǎn)、熱/電特性、損耗計(jì)算和模型可以在 Wolfspeed 方面處理,但全球統(tǒng)一輕型車輛測(cè)試循環(huán)(WLTC)(圖 6 所示的樣本圖)將規(guī)定扭矩、速度、加速度以及這些參數(shù)的操作點(diǎn)。

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▲ 圖 6:WLTC 圖 讓我們來(lái)分析一下 WLTP,了解它如何影響底層電子器件。

平均 WLTP 條件下,通常 95% 的能量損耗是開(kāi)關(guān)損耗。這通常會(huì)推動(dòng)車輛續(xù)航里程提高,而且只利用了 10%(或更少)的可用熱性能。

最大 IOUT或 WLTP 峰值條件將產(chǎn)生最大的工作溫度,但仍可能只使用 30% 的可用熱性能。

正常工作下通常不會(huì)遇到 30 秒都接近峰值電流工況,但可能會(huì)導(dǎo)致 SiC 區(qū)域需要散熱處理,從而增加逆變器成本、體積并降低效率。

了解 WLTP 概況及其對(duì)系統(tǒng)電流的要求有助于設(shè)計(jì)人員計(jì)算損耗并優(yōu)化系統(tǒng)配置。圖 7 顯示了模塊中較低的電流如何驅(qū)動(dòng)開(kāi)關(guān)損耗,而較高的電流則以傳導(dǎo)損耗為主。圖中的另一張圖描述了模塊結(jié)溫通常如何隨著電流而升高。

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▲ 圖 7:一個(gè)模塊的電流與損耗(左)以及電流與結(jié)溫(右)

圖 8 顯示了 WLTP 駕駛循環(huán)速度與逆變器相位電流之間的關(guān)系。

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▲ 圖 8:WLTP 駕駛循環(huán)中的逆變器電流波形

如果我們采用上圖并將顯示的電流與轉(zhuǎn)換功率損耗相關(guān)聯(lián),可以看到,在 WLTP 駕駛循環(huán)中,開(kāi)關(guān)損耗遠(yuǎn)高于傳導(dǎo)損耗(而二極管損耗可以忽略不計(jì))。參加下方的圖 9。

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▲ 圖 9. WLTP 循環(huán)中的逆變器功率損耗

采用同樣的 WLTP 駕駛循環(huán)并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)溫,可使設(shè)計(jì)人員了解散熱要求,甚至可以對(duì)可靠性和產(chǎn)品壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。

從該 WLTP 駕駛循環(huán)仿真中還可以得出,由于選擇了外部柵極電阻而導(dǎo)致的開(kāi)關(guān)能量損耗隨時(shí)間變化的比較。較低的 RG(EXT) 值(加上高回路寄生電感)可能會(huì)導(dǎo)致電壓過(guò)沖,dv/dt 和 di/dt 值較高。這可能導(dǎo)致模塊故障,甚至可能使電機(jī)繞組分層。但是,選擇較低的 RG(EXT) 可以降低整個(gè)駕駛循環(huán)中的總能量損耗,從而為客戶節(jié)省成本,延遲電池續(xù)航時(shí)間。這是另一個(gè)例子,說(shuō)明了如何理解駕駛循環(huán)并在前期仿真,有助于指導(dǎo)設(shè)計(jì)人員選擇器件/組件,優(yōu)化逆變器設(shè)計(jì),同時(shí)考慮到客戶的利益。 #4 總結(jié)

總之,不僅要仿真底層子系統(tǒng)和系統(tǒng)級(jí)配置,還要仿真應(yīng)用(駕駛循環(huán)),因?yàn)檫@有助于建立對(duì)系統(tǒng)實(shí)際使用的核心理解。優(yōu)化模塊(比如 EAB450M12XM3)和逆變器,以利用基于 SiC 的優(yōu)勢(shì),如效率、開(kāi)關(guān)速度/損耗和整個(gè)駕駛循環(huán)的熱特性,可以延長(zhǎng)產(chǎn)品的使用壽命。Wolfspeed 的雙逆變器應(yīng)用和評(píng)估套件有助于設(shè)計(jì)人員更快地進(jìn)入市場(chǎng),且信心滿滿。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:優(yōu)化汽車應(yīng)用的駕駛循環(huán)仿真

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    深入理解C語(yǔ)言:<b class='flag-5'>循環(huán)</b>語(yǔ)句的應(yīng)用與<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>技巧

    循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化技巧

    循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,簡(jiǎn)稱RNN)是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型,它能夠捕捉時(shí)間序列中的動(dòng)態(tài)特征。然而,RNN在訓(xùn)練過(guò)程中可能會(huì)遇到梯度消失或梯度
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:51 ?1030次閱讀

    使用PVA引擎優(yōu)化自動(dòng)駕駛汽車CV開(kāi)發(fā)流水線

    汽車軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域,越來(lái)越多的大規(guī)模 AI 模型被集成到自動(dòng)駕駛汽車中,這些模型的范圍從視覺(jué) AI 模型到用于自動(dòng)駕駛的端到端 AI 模型。現(xiàn)在,
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    使用PVA引擎<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>自動(dòng)<b class='flag-5'>駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>CV開(kāi)發(fā)流水線

    自動(dòng)駕駛汽車安全嗎?

    隨著未來(lái)汽車變得更加互聯(lián),汽車逐漸變得更加依賴技術(shù),并且逐漸變得更加自動(dòng)化——最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,了解自動(dòng)駕駛汽車的安全問(wèn)題變得非常重要,這樣
    的頭像 發(fā)表于 10-29 13:42 ?1402次閱讀
    自動(dòng)<b class='flag-5'>駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>安全嗎?