从被动响应走向主动预测：热管理技术革新

Helix碳化硅逆变器。（图片来源：Helix）

发热机理与热管理的关键性

在电路中，流动的电子撞击导体中的原子，使原子振动。热能是空间区域内粒子动能与势能的总和，这种从电子到粒子动能的能量传递表现为热量。

电阻越大，碰撞越频繁，发热越多。不仅电阻大产生更多热，对金属而言，温度升高又会反过来增加电阻。

热管理的任务是寻找导热路径，防止这一反馈回路显著降低系统电气效率和性能。这对永磁体寿命也至关重要，因为磁性材料的粒子若获得过多动能会失去磁序——即退磁。

这使热管理成为电动汽车电机的关键。除电阻发热基本问题外，电机还需应对定子铁芯涡流损耗、轴承粘性损耗、快速开关逆变器产生的高频损耗等热源。

实时智能：热管理的核心需求

除了温度与电阻的反馈回路（铜电阻每升温100度增加40%），定子绕组周围的电气绝缘若过热会迅速退化。经验法则：每升温10度，绝缘电阻减半，最终在某温度完全击穿。

这使电动汽车电机热管理成为极其复杂的任务，且需早期干预。单个未被检测的热点可导致电机极快恶化，造成永久性后果。

这意味着电动汽车热管理需要对电机状况的实时智能感知，即使部署了普遍的主动液冷。除提升电机性能外，更重要的是电池性能，这种实时智能还能赋能全车热管理创新——以特斯拉Octovalve为例，它集成多个冷却和加热系统，集中化并合理化整车热管理。

冷却通道流体压力轮廓图。（图片来源：Helix）

但这种实时智能从何而来？获取整个电动汽车电机的精确热度读数并非易事，特别是在识别热点所需的分辨率下。需要电机内部大量实时温度读数，覆盖转子和定子绕组，以及电机冷却液温度。

直接法与间接法

获取温度信息有两种途径。直接法是将传感器直接原位放置提供实时温度测量，即使用热敏电阻或热电偶直接接触，或通过红外传感器测量转子。这是最直观的方式，但带来重大复杂性：增加复杂度、故障点、传感器本身的质量成本。

Helix可扩展核心技术电机。（图片来源：Helix）

在电机内安装和布线众多传感器带来布线、封装和维护挑战，需大量额外工程解决，可能需在效率和性能上妥协以适应。单个传感器故障就可能导致错误读数，打乱热管理策略，造成性能、效率损失和客户不满。

这引出间接法：耦合电磁与热建模。通过开发电机在各种电气和热条件下行为的复杂模型，可与电机内外已部署的传感器配合。例如，利用原本就需满足严苛功能安全标准的电流和位置传感器信息，结合单一冷却液温度测量。通过实时模型推断任意时刻系统的热分布。

电热建模：挑战与优势

依赖电热建模而非传感器的挑战在于其间接性。这意味着你现在依赖模型的适用性和准确性，而这又需要足够测试来开发和完善模型，以及足够算力运行模型并做必要温度推断。

定子温度轮廓图。（图片来源：Helix）

因此，这种方法特别依赖电机和车辆背后工程团队的复杂程度。加上任何测量手段都需要理解其精度并适当设定限制。

但若做得好，收益显著。无需为传感器及其布线在电机内外妥协，意味着热管理数据不必牺牲效率或性能。这种方法还减少了电机和电动汽车的故障点。关键是，若模型足够复杂，还能拥有显著预测能力，指导热管理系统完全预判热点形成，使电机持续处于最佳性能的稳态。

这种从被动到预防性热管理的转变，对提升性能、效率和使用寿命尤为重要。通过维持均匀稳定的温度并最小化即使微小的瞬态干扰，基于耦合电热建模的热管理系统将成为推动电动汽车电机质量突破的关键。事实上，与其视为温度传感器的间接替代，不如将温度传感器视为优秀电热建模的次优替代。

本文由Andrew Cross撰写，Helix首席创新官（英国米尔顿凯恩斯）。更多信息请访问[链接]。