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    優化汽車應用的駕駛循環仿真

    發布時間:2023-01-28 來源:Wolfspeed 責任編輯:wenwei

    【導讀】碳化硅(SiC)已經改變了許多行業的電力傳輸,尤其是電動汽車(EV)充電和車載功率轉換部分。由于 SiC 具備卓越的熱特性、低損耗和高功率密度,因此相對 Si 與 IGBT 等更傳統的技術,具有更高的效率和可靠性。要想獲得最大的系統效率并且準確的預測性能,必須仿真這些由 SiC 組成的拓撲、系統和應用。


    Wolfspeed EAB450M12XM3 是一款車規級 SiC 功率模塊,已針對牽引逆變器市場進行了優化。這款功率模塊具備很多優點,但設計人員還是要盡可能多的進行系統仿真,以充分利用這些優點。在仿真電動汽車應用的牽引逆變器時,設計人員必須在復雜性、準確性和仿真時間之間找到一個平衡。本文將探討如何開發一個適合仿真汽車駕駛循環中逆變器的模型,在這些應用中可以利用 SiC 的優勢。


    #1  器件級和模塊級性能


    仿真 SiC 牽引逆變器的方法有很多,但我們將其分為四個級別:


    1. 仿真半導體組件本身(器件級)是成功預測系統性能的核心所在。

    2. 仿真器件的裝配或封裝(模塊級)能預測電,熱和機械性能。

    3. 仿真每個子系統(系統級)將整個駕駛循環映射到電氣要求中。

    4. 仿真實際應用的系統(應用級)可以了解特定用例(例如駕駛循環)中的性能。


    EAB450M12XM3(如圖 1 所示)提供了許多器件級和模塊級功能,可減少開關損耗,同時提供溫度反饋和電壓傳感/過電流檢測等功能。與行業標準封裝相比,該器件還具有易于集成的尺寸、優化的熱管理、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車規級 1200 V,450 A 全 SiC 導通優化型半橋模塊


    EAB450M12XM3 不僅提供了高性能,屬于 Wolfspeed 的車規級部件,而且針對汽車應用進行了優化及驗證。此外,選擇 Wolfspeed 器件對設計人員還有一些其他的好處:


    1. 我們提供全面的電子器件仿真模型。

    2. 能夠使用熱分析創建平均模型。

    3. 能夠在 PLECS 中進行完整的駕駛循環分析。

    4. 能夠仿真逆變器性能對電動汽車續航里程和電池成本的影響。


    Lucid Air 的 XM3 牽引驅動(如圖 2 所示,該驅動采用了 EAB450M12XM3)已經實現 74 kg 的重量、超過 670 hp 的功率,以及超過 9 hp/kg 的功率密度。這些規格使得 Lucid Air 榮獲 MotorTrend 年度汽車大獎(2022 年)。


    最后,600 kW XM3 雙逆變器參考平臺(圖 2)可幫助設計人員快速且從容地設計傳動系統原型。該參考平臺在整個功率范圍 (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 牽引驅動(左)和 Wolfspeed 的 XM3 雙逆變器(右)


    #2   系統級仿真和工具


    Wolfspeed 使用三種主要工具來仿真功率模塊: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,包括電源、轉換和負載。除了電子域外,它還能幫助建模物理域,例如熱、磁和機械,提供全面的系統級評估。它有助于器件的選擇,盡管具備多種實用功能,但可能過分簡化了某些方面,例如器件的開關狀態。對于逆變器應用,PLECS 可以使用數據表中的參數進行建模來確定導通和開關損耗,同時還提供結殼熱阻的熱模型(參見圖 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)是一種常用的開源電路仿真器,可用于評估模擬電路中的電性能。通過仿真并聯器件之間的動態電流,幫助優化電流不平衡,有助于逆變器的應用。此外,SPICE 還支持 Monte Carlo 仿真和 EMC 分析。雖然它是一個標準平臺,有許多可能的用例,但可能受到電路的影響(例如柵極驅動特性和寄生效應),并導致設計人員使用誤導性參數從而走上錯誤的設計道路。


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    圖 4:FEA 仿真示例,EAB450M12XM3 熱分析


    Finite Element Analysis(FEA)用于將一個形狀或結構分解為許多更小的元素,這些元素會受到與現實世界力量有關的計算,如熱、振動、應力/應變以及其他環境和物理影響。在模塊級上,它可以使設計人員估計 RTH、寄生電感、載流量,并確定芯片間的相互作用(參見圖 4)。但是,它通常價格很高(成本方面),需要非常詳細的輸入和 CAD 模型。與 PLECS 和 SPICE 相比,它的仿真時間也是最長的。


    使用任何或所有這些仿真平臺可以幫助優化效率、損耗和熱管理。例如,對 SiC 半橋模塊的開關特性進行仿真有助于預測開關電壓波形并確定紋波。可以使用 2D 和 3D 查找表(使用 VDC、IAM1、TJ 和 RG 等參數)計算功率損耗和開/關能量。PLECS 還可以將這些仿真的功率損耗插入帶有其他一些參數(如 RTH 和 TFLUID)的 Cauer 模型中,對半橋的熱特性進行建模。在對負載和控制器進行建模后,設計人員就可以進行完整的系統設計,以幫助優化器件選擇、拓撲、熱管理、效率和控制方法。圖 5 顯示了完整系統級仿真的一般流程。對于駕駛循環仿真,負載模型是關鍵部分。在該仿真中,負載為遵循駕駛循環曲線的電流源。


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    圖 5:全系統仿真,包括電氣、熱、負載和控制器


    為了構建此類系統模型,必須通過測試或數據表了解功率模塊的特性。在此,Wolfspeed 為其整個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,就可以使用它們進行完整的車輛仿真,包括在適當的電氣操作條件下開展全球統一輕型車輛測試程序(WLTP)駕駛循環測試。


    #3   逆變器性能和駕駛循環仿真


    在這一點上,我們已經討論了四個仿真架構中的三個:器件、模塊和系統級別。這些都是建立對駕駛循環中系統級功能的核心理解和期望所必需的。雖然電氣操作點、熱/電特性、損耗計算和模型可以在 Wolfspeed 方面處理,但全球統一輕型車輛測試循環(WLTC)(圖 6 所示的樣本圖)將規定扭矩、速度、加速度以及這些參數的操作點。


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    圖 6:WLTC 圖


    讓我們來分析一下 WLTP,了解它如何影響底層電子器件。


    平均 WLTP 條件下,通常 95% 的能量損耗是開關損耗。這通常會推動車輛續航里程提高,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遇到 30 秒都接近峰值電流工況,但可能會導致 SiC 區域需要散熱處理,從而增加逆變器成本、體積并降低效率。


    了解 WLTP 概況及其對系統電流的要求有助于設計人員計算損耗并優化系統配置。圖 7 顯示了模塊中較低的電流如何驅動開關損耗,而較高的電流則以傳導損耗為主。圖中的另一張圖描述了模塊結溫通常如何隨著電流而升高。


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    圖 7:一個模塊的電流與損耗(左)以及電流與結溫(右)


    圖 8 顯示了 WLTP 駕駛循環速度與逆變器相位電流之間的關系。


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    圖 8:WLTP 駕駛循環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換功率損耗相關聯,可以看到,在 WLTP 駕駛循環中,開關損耗遠高于傳導損耗(而二極管損耗可以忽略不計)。參加下方的圖 9。


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    圖 9. WLTP 循環中的逆變器功率損耗


    采用同樣的 WLTP 駕駛循環并將其轉化為結溫,可使設計人員了解散熱要求,甚至可以對可靠性和產品壽命進行預測。


    從該 WLTP 駕駛循環仿真中還可以得出,由于選擇了外部柵極電阻而導致的開關能量損耗隨時間變化的比較。較低的 RG(EXT) 值(加上高回路寄生電感)可能會導致電壓過沖,dv/dt 和 di/dt 值較高。這可能導致模塊故障,甚至可能使電機繞組分層。但是,選擇較低的 RG(EXT) 可以降低整個駕駛循環中的總能量損耗,從而為客戶節省成本,延遲電池續航時間。這是另一個例子,說明了如何理解駕駛循環并在前期仿真,有助于指導設計人員選擇器件/組件,優化逆變器設計,同時考慮到客戶的利益。


    #4  總結


    總之,不僅要仿真底層子系統和系統級配置,還要仿真應用(駕駛循環),因為這有助于建立對系統實際使用的核心理解。優化模塊(比如 EAB450M12XM3)和逆變器,以利用基于 SiC 的優勢,如效率、開關速度/損耗和整個駕駛循環的熱特性,可以延長產品的使用壽命。Wolfspeed 的雙逆變器應用和評估套件有助于設計人員更快地進入市場,且信心滿滿。


    敬請訪問 wolfspeed.com/power-modules 了解更多信息并訪問數據表、應用注釋和其他設計支持工具和資源。


    英文原文,敬請訪問:


    https://www.wolfspeed.com/knowledge-center/article/optimizing-drive-cycle-simulations-for-automotive-applications/


    來源:Wolfspeed



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