車用驅動電機損耗溫升分析與多目標優化

2024-01-26 02:22:14王書恒景弋洋楊向宇汪漢新

微特電機 2024年1期

陳彬,王書恒,景弋洋,何彪,楊向宇,汪漢新

(1.珠海格力電器股份有限公司,珠海 519000; 2.華南理工大學電力學院,廣州 510641;3.北京天源博通科技有限公司,北京 100036)

0 引言

新能源汽車作為國家節能環保和技術發展戰略的重點支持領域之一,近年來受到廣泛關注。電機是新能源汽車電驅動系統的核心部件之一,高密度永磁電機因其具有高效率、高功率密度、調速范圍廣等優點,被廣泛應用于牽引領域,是當下主流的發展方向[1]。而隨著電機功率密度或轉矩密度的提高,電機的溫升問題與散熱方面所面臨的挑戰便更加嚴峻,散熱問題成為電機系統進一步向高功率密度方向發展的瓶頸[2-3]。

IEEE工業應用學會和電力研究所曾發起一項調查,35%～40%的永磁同步電機由于高溫致使繞組絕緣受損、鐵心破壞,加之永磁體熱穩定性等問題導致電機使用壽命縮短甚至損壞[4],而這些問題的重要成因就是各類損耗導致電機的溫升過高。因此要評估電機的溫升情況需要對電機運行時產生的損耗進行準確的計算[5],在此基礎上,分析電機內部的溫度分布情況,計算溫升并設計合理的散熱結構,抑制電機溫升惡化,保障其高密度情況下的高穩定性和可靠性。

常用的電機散熱系統包括風冷、液冷和蒸發冷卻三種散熱形式,其中蒸發冷卻是一種適用于大規模發電機組的冷卻技術[6]。風冷系統結構相對簡單,成本低,可靠性高,在小功率電機上得到廣泛應用[7];與風冷散熱系統相比,液冷散熱系統使用散熱性能更好的液體作為導熱媒質,配合輔助設施可以產生較好的冷卻效果,其散熱效率遠超風冷散熱系統[8]。高功率密度電機系統常采用液冷散熱系統。

永磁電機具有多工況、非線性、數學模型復雜等特點,在不大幅改變原有拓撲結構并滿足其他限制條件的情況下優化電機結構參數,從而用相近的生產成本獲得更好的性能,逐漸成為電機設計中重要的一環,各類智能優化算法也被應用于優化設計過程中[9]。文獻[10]將全局解析法與優化算法結合,實現了對永磁無刷電機結構參數的快速優化,提高了電機空載時的電磁性能。文獻[11]采用遺傳算法和響應面模型,以電機齒槽轉矩為主要優化目標,建立了包含磁極極弧系數、磁極偏移角度、定子齒部結構的數學模型,對電機進行了優化設計。上述方法雖然對電機電磁性能優化起到了良好效果,而實際完整電機模型的參數優化不僅只存在于電磁結構中,機械和散熱結構同樣需要良好的設計和優化。針對水冷散熱結構,文獻[12]研究了螺旋形水道參數對散熱能力和壓力損失的影響,分析出各參數的作用效果。通過采用結合有限元方法,文獻[13-14]研究了水道數量、水道結構參數等水冷散熱系統優化設計方法,優化后的結構可以更好地降低電機穩定溫度。但上述文獻的研究基本都是將電機電磁與散熱結構分開看待,散熱系統優化設計過程也并未考慮電機損耗計算是否準確。而工程上使用的電機作為一個整體,考慮其電磁與水道結構共同影響下的參數優化更有實際意義。

本文基于一臺車用永磁電機全模型的合理設置,準確計算其損耗分布與溫升情況,在此基礎上應用智能優化算法對電機的水道與磁極參數進行溫升優化設計并保證性能限制條件。優化后的方案在滿足電磁性能及減少永磁材料用量的情況下,提高了電機散熱能力,降低了電機溫升。

1 車用電機損耗與溫升計算

1.1 樣機主要性能指標

本文結合廣東省企業重點實驗室開放課題基金項目,以一臺48槽8極逆變器供電車用變頻永磁同步電機為研究對象,其主要性能參數如表1所示。

表1 樣機主要性能參數

1.2 樣機損耗計算

車用電機的損耗主要由定子繞組銅損耗、定子鐵心損耗、轉子損耗和機械損耗構成。本文采用分析各損耗計算模型再結合有限元仿真的方法,使額定工況下仿真出的損耗更加準確,從而為溫升計算打下良好基礎。

定子繞組的總交流銅耗可分為直流銅耗和在高頻交變電流所引起的集膚效應與鄰近效應作用下產生的附加銅耗。而當頻率小于10 kHz且導體直徑較小時高頻附加銅耗可忽略[15],本文樣機最高轉速為 9 000 r/min,額定轉速時電流頻率更是遠低于10 kHz,同時線圈繞組采用傳統多股并繞而非扁線繞組的成型方式,故定子繞組銅耗可簡化為直流銅耗計算:

pdc=mI2Rdc

(1)

式中:m為電機相數;I為定子相電流有效值;Rdc為定子每相直流電阻,可以通過測試出樣機的線電阻后換算得到。

鐵心損耗包括渦流損耗和磁滯損耗。隨著電機運行過程中頻率和磁通密度的變化,渦流損耗受到飽和、集膚效應的影響,磁滯損耗受到諧波引起的局部磁滯回線影響,使得工程中對鐵耗準確計算成為長期以來的難點[16]。為了更準確計算定子鐵心損耗,根據文獻[17]中采用的分段變系數鐵耗計算模型原理,在經典損耗分離模型的基礎上采用兩項式分段變系數模型計算電機不同運行工況下的定子鐵心損耗,額定運行狀態下的單位鐵耗計算公式:

(2)

式中:kh和α為磁滯損耗系數;ke為渦流損耗系數;k2、β2為飽和引起的渦流損耗磁通密度補償項常系數;k1、β1為磁滯損耗磁通密度補償項常系數。不同工況下兩項式分段變系數模型鐵耗計算方法的分析與建立及系數計算方法將在另一篇文章中詳述,這里暫不再介紹,僅作為公式使用。本文電機使用的硅鋼片,各系數計算值如表2所示。

表2 硅鋼片單位鐵耗計算系數值

轉子損耗包括轉子鐵耗和永磁體渦流損耗,這部分損耗整體占比較小,對效率影響不大。但由于轉子散熱比較困難,此項損耗尤其是永磁體渦流損耗會進一步引起永磁材料溫度升高和磁性能下降,影響電機的可靠運行。而在使用逆變器供電時,電流時間諧波會使永磁體渦流損耗更為嚴重,為了后續溫升準確計算,需要考慮其影響。永磁體渦流損耗計算十分復雜,加之逆變器電流時間諧波的影響,很難用明確的數學公式表示,解析計算其損耗值也大多采用表貼式結構,對于內置式特殊結構的電機轉子解析分析更加困難。因此本文直接使用有限元軟件對永磁體渦流損耗進行計算,且在計算過程中使用逆變器供電產生的實際電流波形數據作為仿真時的驅動電流,如圖1所示。

圖1 額定狀態下通入繞組的實際電流波形

電機機械損耗由軸承摩擦的軸承損耗及風阻的風摩損耗構成。各類損耗受結構、材料、加工等因素影響較大,摩擦系數或阻力系數難以準確確定,一般是根據已造電機的實驗數據近似計算或估計[18]。目前主要的計算方法如下[19-20]。

軸承損耗主要與電機的轉矩、轉速以及溫度有關。軸承摩擦損耗:

pB=0.105Mbn

(3)

式中:pB為軸承損耗;Mb為軸承總摩擦力矩;n為轉速。

風摩損耗可分為轉子徑向表面與周圍空氣產生的摩擦損耗pw1以及轉子軸向端面產生的摩擦損耗pw2:

pw1=kCfπρω3r4l

(4)

(5)

式中:k為轉子表面粗糙系數(對于光滑表面k=1);ρ為冷卻介質(空氣)的密度;ω為轉子的角速度;r、l分別為轉子半徑和轉子軸向長度;Cf為轉子徑向表面的摩擦系數;ri為轉軸直徑;CM為轉子軸向端面的摩擦系數;Cf和CM的計算方法詳見文獻[20]。機械損耗隨著轉速的升高占比逐漸加大,而針對目標電機,當其額定狀態運行時轉速不高,在軸承未發生故障的情況下機械損耗數值小且不會成為對電機內部溫升有顯著影響的熱源,故文中將其近似為零。

1.3 樣機溫升計算

根據上述損耗計算模型結合有限元軟件,計算出的電機各部分損耗值如表3所示。

表3 樣機各部分損耗

電機采用軸向水道水冷方式,圖2為機殼冷卻水道結構示意圖。

圖2 軸向型循環水道

電機溫度的計算有多種方法,其中有限元法可以考慮復雜模型,在設置準確的情況下精度較高,但準確建模和求解難度大,計算耗時長。熱傳導、熱輻射和熱對流是傳熱的三種基本形式,對于圖2相對簡單的機殼冷卻結構,現有軟件可根據傳熱路徑搭建熱網絡集總參數模型對電機溫度進行求解,在參數設置與實際情況接近時也可以獲得良好的結果準確度,且計算速度快、效率高,更有利于電機結構的優化設計。使用軟件中的磁熱耦合計算方式,計算出的電機結構各部分溫度分布如圖3所示。

圖3 額定工況下電機結構溫升分布仿真結果

計算工作點為額定工況下的電機穩態溫升情況,從圖3中可以看出,定子繞組最高溫度為121.8 ℃,永磁體最高溫度為 104.5 ℃。

2 多目標優化算法設計

本文使用第二代非劣性排序遺傳算法,對車用電機的優化目標函數、優化變量、約束條件進行分析確定。

2.1 第二代非劣排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)基本理論

第二代非劣排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ),由Ded K,Agrawal S等提出,其具有良好的探索性能[21]。

該算法在進化運算中,將當前父代群體進行交叉和變異得到子代群體后合并。在目標范圍中按照Pareto最優關系將群體中個體兩兩比較,將所有個體依次分層并控制。在不同Pareto層中利用Pareto優越性來評價個體的優劣。同屬于一層的個體用擁擠距離來判斷是否更為優秀。NSGA-II優化算法的基本運行流程:首先,隨機生成一定規模的初始種群并進行非支配排序,隨后通過遺傳算法基本的選擇、交叉、變異三種運算得到第一代子代種群;然后,從第二代開始,將父代種群與子代種群合并,進行快速非支配排序,同時對每個非支配層中的個體進行擁擠度計算,根據非支配關系以及個體的擁擠度選取合適的個體組成新的父代種群;最后,通過遺傳算法的基本運算調控生成新的子代種群,依此類推,直到滿足程序結束的條件[22]。

2.2 目標函數、優化變量及約束函數確定

絕緣結構的耐熱等級一定程度上決定了電機繞組的溫度極限,為了延長使用壽命或增加功率極限,希望降低繞組的最高溫度;效率作為一項重要指標,體現了驅動電機的能耗情況;永磁體用量對電機的材料成本影響較大。因此本文的車用驅動電機,選取的優化目標為定子最大繞組溫度、電機效率及永磁體質量。

電機電磁與冷卻結構參數較多且可調范圍較大,需要根據所列目標函數選取主要優化變量。根據目標函數選取永磁體結構參數包括極弧系數、厚度、寬度和V形夾角度數,機殼冷卻結構參數包括水道間距、水道寬度間距比、水道與定子間的厚度作為電機優化變量。算法設計時需規定搜索范圍,各變量取值上下限如表4所示。

表4 電機模型優化設計變量

電機優化設計問題中需要根據技術指標確定電機性能約束,車用驅動電機的輸出轉矩是重要的性能指標,本文將額定狀態下仿真出的一個周期平均電磁轉矩Ta作為優化設計過程中的約束條件,可用式(6)作為性能約束函數,進一步篩選出滿足電機性能要求的方案。

Ta≥128 N·m

(6)

3 多目標優化結果分析與實驗驗證

3.1 原樣機結構參數

本文樣機的電磁結構如圖4所示,未優化前的設計變量具體參數如表5所示。

圖4 樣機電磁結構示意圖

表5 電機優化變量原參數

3.2 多目標優化結果

將仿真模型結合前述章節中損耗與溫升的計算方法,并設置為電磁熱耦合的求解方式以提高結果的準確度,應用設計好的優化算法對電機進行多目標、多參數優化,以提高電機綜合性能。圖5為優化后的性能分布結果。圖5(a)為永磁體質量、最大繞組溫度優化結果以及原方案與優化后的備選方案;圖5(b)為效率、永磁體質量優化結果以及原方案與優化后的備選方案;圖5(c)為效率、最大繞組溫度優化結果以及原方案與優化后的備選方案。由于設置了三個優化目標,因此選取圖5中分別兼顧了所有優化目標中兩個不同目標的電機模型參數。

圖5 NSGA-II 30代不同目標優化結果

將初始設計方案與所選的三個優化方案進行對比,各優化目標結果如表6所示。可以看出,方案2效率高,永磁體用量最少,但額定運行時溫升明顯增加,不利于提高峰值運行時間;方案3繞組溫升最小,但與方案1相比降低不明顯,永磁體用量增加導致成本升高;方案1效率提升不大,但各優化目標較原方案均有提高,溫升、成本降低。在原方案的效率結果已然滿足目標性能要求的情況下,更關注的是對電機溫升的限制以及成本的控制,以此來選取對于本項目綜合性能最佳的優化方案,因此選擇方案1為最終確定方案。