从被动热管理过渡到主动热管理

螺旋碳化硅逆变器。 （图片：螺旋）

在电路中，流动的电子撞击导电材料中的原子并导致这些原子振动。热能是空间区域内粒子的总动能和势能，因此这种能量从电子到粒子以动能的形式转移表现为热。

电阻越大，碰撞越频繁，这意味着产生的热量越大。不仅电阻越大会产生更多的热量，对于金属来说，热量的增加也会产生更多的电阻。

热管理的工作就是找到方法将这些热量导出并防止这种反馈回路显着降低系统的电力效率和性能。这也是永磁体寿命的关键，因为构成磁性材料的颗粒如果吸收过多的动能，就会失去磁性排列，也就是说，它们会消磁。

这一切都使得热管理对于电动汽车的电机至关重要。但除了电阻和发热的基本问题外，电动汽车电机还需要应对其他热源，例如电机定子铁芯内的涡流、轴承的粘性损耗以及快速开关逆变器产生的高频损耗。

实时情报

除了温度和电阻的反馈回路（温度每上升 100 度，铜的电阻增加 40%）之外，还有一个事实是，如果温度太高，定子绕组周围的电气绝缘会迅速退化。一个经验法则是，温度每升高 10 度，绝缘电阻就会减半，并且在某个温度下绝缘会完全击穿。

这使得电动汽车中的电机热管理成为一项非常复杂的任务，需要尽早解决。未被检测到的单个热点可能会导致电动汽车的电机以极快的速度恶化，并造成永久性的后果。

这意味着电动汽车热管理是一种干预措施，需要对电机状况进行实时智能，即使在部署主动液体冷却的情况下也是如此，这是很常见的。除了提高实际电机性能以及更重要的电池性能之外，这种实时智能还可以实现全车热管理、加热和冷却方面的创新——以特斯拉 Octovalve 等技术为代表，该技术集成了多个冷却剂和加热系统，以集中和合理化整车的热管理。

冷却剂通道流体压力等值线图。 （图片：螺旋）

但这种实时情报到底从何而来？收集整个电动汽车电机的精确热量读数并不是一件容易的事，尤其是在快速、准确地识别热点以使其发挥作用所需的分辨率下。需要电机内部以及电机冷却剂的大量实时温度读数，涵盖转子和定子绕组。

直接和间接方法

有两种方法可以获取该温度信息。第一种是直接方法，将传感器直接放置在原位以提供实时温度测量，即使用直接接触的热敏电阻或热电偶传感器，或通过红外传感器进行转子测量。这是完成任务的最直观的方法，但它带来了一些主要的复杂性：复杂性、故障点以及传感器本身的质量成本的增加。

Helix 可扩展核心技术电机。 （图片：螺旋）

在电机内安装和接线大量传感器会带来接线、封装和维护方面的挑战，需要大量的额外工程来解决，并且可能需要在效率和性能方面进行权衡以适应。仅单个传感器的故障就可能导致错误读数，从而使热管理策略陷入混乱，从而导致性能、效率损失和客户满意度。

这就提出了间接方法：使用耦合的电磁和热建模。通过开发电机在各种电气和热条件下如何运行的复杂模型，我们可以将其与已部署在电机内部和周围的传感器配对。例如，我们可以使用来自电流和位置传感器的信息，这些信息是其他所需的，并且还必须满足严格的功能安全标准，再加上单个冷却剂温度测量。由此，我们可以从实时模型推断出任意时间点整个系统的热量分布情况。

电热建模

依靠电热建模而不是传感器的挑战在于它是一种间接方法。这意味着您现在依赖于模型的适用性和准确性，而这又需要足够的测试来开发和完善模型，以及足够的计算能力来运行模型并进行必要的温度推断。

定子温度等值线图。 （图片：螺旋）

因此，这种方法特别依赖于电机和车辆背后的工程团队的复杂程度。另外，与任何测量方法一样，它需要了解其准确性，并适当地限制设置。

但如果运用得当，这种方法的好处是相当可观的。不需要权衡传感器及其在电机内部和周围的接线，这意味着热管理数据不需要牺牲效率或性能。

这种方法还减少了电机和电动汽车的故障点。至关重要的是，如果模型足够复杂，它还可以具有显着的预测能力，并能够很好地指导热管理系统完全预防热点的形成，并使电机保持在最佳性能的持续稳定状态。

这种从被动热管理到先发制人的热管理的转变对于提高性能、效率和使用寿命尤其重要。通过保持均匀、稳定的温度并最大限度地减少对这种稳定状态的微小瞬时干扰，由耦合电热模型支持的热管理系统将成为推动电动汽车电机质量极限的关键。事实上，与其作为温度传感器的间接替代品，不如将温度传感器视为良好电热建模的次优替代品。

本文由 Helix（英国米尔顿凯恩斯）首席创新官 Andrew Cross 撰写。欲了解更多信息，请访问此处。