受動的から能動的へ：熱マネジメントのパラダイムシフト

Helix Silicon Carbide Inverter.（画像：Helix）

電気回路では、流れる電子が導体内の原子と衝突し、それらを振動させます。熱エネルギーは空間領域内の粒子の全運動エネルギーと位置エネルギーの合計であるため、電子から粒子への運動エネルギー移転は熱として現れます。

抵抗が大きいほど衝突が頻繁になり、発熱量が増えます。金属では、温度上昇がさらに抵抗を増加させます。

熱マネジメントの役割は、この熱を逃がし、電気効率とシステム性能を著しく低下させるフィードバックループを防ぐことです。また、永久磁石の寿命にも不可欠です。磁性材料を構成する粒子が過度な運動エネルギーを獲得すると磁気配列を失い、消磁するからです。

これらすべてが、EVモーターの熱マネジメントを極めて重要にしています。しかし、抵抗と発熱という基本問題に加え、EVモーターにはステーター鉄心の渦電流、ベアリングの粘性損失、高速スイッチングインバーターによる高周波損失など、他の発熱源も存在します。

リアルタイムインテリジェンスの必要性

温度と抵抗のフィードバックループ（銅の抵抗は温度100度ごとに40%上昇）に加え、ステーター巻線周りの電気絶縁は過熱すると急速に劣化します。経験則では、温度が10度上昇するごとに絶縁抵抗が半減し、ある温度で完全に破壊されます。

これがEVモーターの熱マネジメントを非常に複雑なタスクにし、早期対策を必要とします。検出されない単一のホットスポットが、EVモーターを驚異的な速さで劣化させ、取り返しのつかない結果を招きます。

したがって、EV熱マネジメントは、アクティブ液冷が一般的であっても、モーター状態に関するリアルタイムインテリジェンスを必要とする介入です。モーター性能の向上に加え、より重要なのはバッテリー性能の向上です。こうしたリアルタイムインテリジェンスは、車両全体の熱マネジメント、暖房・冷房の革新を可能にします。テスラのオクトバルブのように、複数の冷却・加熱システムを統合・合理化して車両全体の熱管理を一元化する技術がその象徴です。

クーラントチャネル流体圧力等高線図。（画像：Helix）

しかし、このリアルタイムインテリジェンスはどこから得られるのでしょうか？EVモーター全体の正確な温度測定は容易ではなく、特にホットスポットを迅速かつ正確に特定するために必要な分解能では尚更です。モーター内部の多数のリアルタイム温度測定値とクーラント温度が必要で、ロータとステーター巻線をカバーする必要があります。

直接法と間接法

この温度情報を取得するには2つの方法があります。第一は直接法で、センサーを直接現場に配置してリアルタイム温度測定を行う方法です。つまり、サーミスタや熱電対センサーを直接接触させたり、赤外線センサーでロータを測定したりします。これは最も直感的な方法ですが、重大な複雑さを伴います：複雑性の増大、故障ポイントの増加、センサー自体の品質コストです。

Helix Scalable Core Technology Motors.（画像：Helix）

モーター内に多数のセンサーを設置・配線することは、配線、パッケージング、メンテナンスの課題を生み、対処に多大な追加エンジニアリングを要し、効率と性能のトレードオフを強いる可能性があります。たった一つのセンサー故障が誤った読み取りをもたらし、熱マネジメント戦略を混乱させ、性能、効率、顧客満足度の低下を招きます。

これにより間接法が浮上します：電磁気と熱の連成モデリングの活用です。モーターが様々な電気的・熱的条件下でどう振る舞うかという洗練されたモデルを開発し、モーター内外にすでに配置されているセンサーと組み合わせます。例えば、機能安全基準を満たさなければならない電流センサーと位置センサー、単一のクーラント温度測定から得られる情報を用います。これらから、リアルタイムモデルを用いて任意の時点でシステム全体の熱分布を推測できます。

電気熱モデリングの課題と利点

センサーの代わりに電気熱モデリングに頼る課題は、それが間接法であることです。モデルの適用性と精度に依存することになり、それにはモデルの開発と改良に十分なテスト、モデル実行と必要な温度推論を行う十分な計算能力が必要です。

ステーター温度等高線図。（画像：Helix）

その結果、このアプローチはモーターと車両の背後にあるエンジニアリングチームの洗練度に特に大きく依存します。また、あらゆる測定手段と同様に、その精度を理解し、適切に限界を設定する必要があります。

しかし、正しく実行すれば利点は大きいです。センサーとその配線をモーター内外に収容するためのトレードオフが不要となり、熱マネジメントデータが効率や性能を犠牲にしません。

このアプローチはモーターとEVの故障ポイントも削減します。決定的に、モデルが十分に洗練されていれば、大きな予測能力を持ち、熱マネジメントシステムにホットスポットの形成を完全に予防させ、モーターを最適性能の継続的な定常状態に保つことができます。

この受動的から予防的への熱マネジメントのシフトは、性能、効率、寿命の向上に特に重要です。均一で安定した温度を維持し、微小な瞬間的乱れさえ最小限に抑えることで、連成電気熱モデリングに基づく熱マネジメントシステムがEVモーター品質の限界を押し広げる鍵となります。事実、優れた電気熱モデリングの劣った代替として温度センサーを考えるより、温度センサーを優れた電気熱モデリングの劣った代替と見なす方が適切かもしれません。

本記事はAndrew Cross氏（Helix最高イノベーション責任者、英国ミルトンキーンズ）によって執筆されました。詳細についてはこちらをご覧ください。