事後対応型からプロアクティブ型の熱管理への移行

Helix 炭化ケイ素インバーター。 （画像：ヘリックス）

電気回路では、流れる電子が導電性材料内の原子に衝突し、それらの原子を振動させます。熱エネルギーは、空間領域内の粒子の運動エネルギーと位置エネルギーの合計です。したがって、運動エネルギーとしての電子から粒子へのエネルギーの移動は、熱として現れます。

抵抗が大きいほど、バンプの頻度が高くなり、発熱が大きくなります。抵抗が大きくなると発生する熱も大きくなるだけでなく、金属の場合、熱の増加によりさらに多くの抵抗が発生します。

この熱を逃がし、このフィードバック ループによるシステムの電気効率とパフォーマンスの大幅な低下を防ぐ方法を見つけるのが熱管理の仕事です。これは永久磁石の寿命の鍵でもあります。磁性材料を構成する粒子は、運動エネルギーを受け取りすぎると磁性の配列を失い、つまり減磁してしまうからです。

これらすべてにより、EV のモーターにとって熱管理が重要になります。しかし、EV モーターは、抵抗と発熱という基本的な問題に加えて、モーターの固定子鉄内の渦電流、ベアリングの粘性損失、高速スイッチング インバーターから生じる高周波損失など、他の熱源にも対処する必要があります。

リアルタイム インテリジェンス

温度と抵抗のフィードバック ループ (銅の抵抗は温度が 100 度になるごとに 40% 増加します) に加えて、固定子巻線の周囲の電気絶縁が熱くなりすぎると急速に劣化するという事実もあります。経験則の 1 つは、温度が 10 度上昇するごとに絶縁抵抗は半分になり、ある温度では絶縁が完全に破壊されるということです。

このため、EV のモーターの熱管理は非常に複雑なタスクとなり、早期に対処する必要があります。単一のホットスポットが検出されないまま放置されると、EV のモーターが驚くほど急速に劣化し、永続的な結果が生じる可能性があります。

これは、EV の熱管理は、アクティブな液体冷却が当たり前のように導入されている場合でも、モーターの状態に関するリアルタイムのインテリジェンスを必要とする介入であることを意味します。 Along with improving the actual motor performance, and more significantly battery performance, this sort of real-time intelligence can enable innovations in all-vehicle thermal management, heating and cooling — emblemized in technologies like the Tesla Octovalve, which integrates multiple coolant and heating systems to centralize and rationalize an entire vehicle’s heat management.

冷却剤チャネルの流体圧力等高線図。 （画像：ヘリックス）

しかし、このリアルタイムのインテリジェンスは一体どこから来るのでしょうか? Gathering precise heat readings of a whole EV motor is not an easy task, especially at the resolution needed to identify hot spots as quickly and accurately as is required to make them useful.ローターとステーターの巻線をカバーする、モーター内部およびモーターの冷却液のライブ温度を多数測定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。 1 つ目は、直接現場にセンサーを配置してリアルタイムの温度測定を行う直接法です。つまり、サーミスターまたは熱電対センサーを直接接触させて使用するか、赤外線センサーを介してローターを測定します。これはタスクを実行する最も直感的な方法ですが、複雑さの増加、障害点、センサー自体の品質コストなど、いくつかの大きな問題が伴います。

Helix スケーラブル コア テクノロジー モーター。 （画像：ヘリックス）

モーター内に多数のセンサーを取り付けて配線するには、配線、パッケージング、およびメンテナンスの課題があり、これに対処するには大幅な追加エンジニアリングが必要であり、それに対応するには効率とパフォーマンスのトレードオフが必要になる場合があります。 And the failure of just a single sensor can result in false readings that throw thermal management strategies into disarray, resulting in losses of performance, efficiency, and customer dissatisfaction.

ここで、間接的な方法、つまり電磁モデリングと熱モデリングを組み合わせた使用が考えられます。さまざまな電気的および熱的条件下でモーターがどのように動作するかを示す洗練されたモデルを開発することで、これをモーター内およびモーターの周囲にすでに配置されているセンサーと組み合わせることができます。たとえば、単一の冷却液温度測定と組み合わせて、他の方法で必要とされる、厳しい機能安全基準を満たす必要がある電流センサーと位置センサーからの情報を使用できます。これらから、リアルタイム モデルから任意の時点でシステム全体の熱分布がどのように見えるかを推測できます。

電熱モデリング

センサーの代わりに電熱モデリングに依存する場合の課題は、それが間接的な方法であることです。これは、モデルの適用性と精度に依存していることを意味します。そのためには、モデルを実行して必要な温度推論を行うのに十分な計算能力とともに、モデルを開発および改良するための十分なテストが必要になります。

固定子温度等高線図。 （画像：ヘリックス）

結果として、これはモーターと車両を支えるエンジニアリング チームの高度な技術に特に大きく依存するアプローチになります。さらに、他の測定手段と同様に、その精度を理解し、設定を適切に制限する必要があります。

しかし、このアプローチが正しく実行されれば、その利点は非常に大きくなります。モーター内およびモーター周囲にセンサーとその配線を設置するためにトレードオフは必要ありません。つまり、熱管理データによって効率やパフォーマンスを犠牲にする必要がありません。

このアプローチにより、モーターとEVの故障点も削減されます。重要なのは、モデルが十分に洗練されていれば、優れた予測能力を享受でき、ホットポットの形成を完全に回避してモーターを最適なパフォーマンスの継続的な定常状態に保つように熱管理システムに指示するのに適した位置に配置できることです。

この事後対応的な熱管理から先制的な熱管理への移行は、パフォーマンス、効率、耐用年数を向上させるために特に重要です。均一で安定した温度を維持し、そのような定常状態への小さな瞬間的な中断であっても最小限に抑えることで、結合された電熱モデリングに裏付けられた熱管理システムは、EV モーターの品質の限界を押し上げる鍵となります。 In fact, rather than being an indirect substitute for a temperature sensor, it may be better to think of temperature sensors as a suboptimal substitute for good electrothermal modeling.

この記事は、Helix (ミルトン キーンズ、英国) の最高イノベーション責任者である Andrew Cross によって書かれました。詳細については、こちらをご覧ください。