同济朱元：汽车电驱系统智能化及功率器件创新
时间: 2024-12-09 11:01
来源: 汽车总站网
作者: editor
12月5日-6日，2024全球汽车芯片创新大会在无锡滨湖举办。本届大会以“芯智驱动，协力前行”为主题，由中国汽车工业协会主办，中国汽车工业经济技术信息研究所有限公司联合主办，共设置1场高层峰会、1场大会主旨论坛、3场平行专业论坛、1场定向交流会和1场车芯对接活动，围绕汽车芯片生态建设、市场环境分析、竞争合作及技术创新等方面展开分享和交流，凝聚发展经验和集体智慧，探索解决方案。其中，在12月6日下午举办的“专业论坛一：汽车电驱系统和功率器件创新发展论坛”上，同济大学英飞凌“微控制器与嵌入式系统”基金教席教授、同济大学汽车学院-维克多汽车技术联合实验室主任朱元发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：
非常荣幸受邀分享同济大学在新能源汽车电驱动系统领域的研究成果和调研情况。本人从今年开始受聘为英飞凌“微控制器与嵌入式系统”基金教席岗位，自2014年和VECTOR公司成立了汽车技术联合实验室。
我来自于同济大学汽车学院。汽车学院是2002年由万钢教授带领下成立的二级学院。自2008年，车辆工程专业成为国家重点培育学科；汽车学院先后成立了多家国家级创新中心、工程技术中心。去年国家能源局批准同济大学成立氢动力重点实验室。汽车学院自成立以来，聚焦在燃料电池乘用车的研发，过程中也开展了电驱动相关技术的研发。
英飞凌基金教席成立于2002年。2003年，时任校党委书记和英飞凌亚太总裁共同为汽车电子联合实验室揭牌。经过二十多年发展，在学院领导关怀下，取得了一些代表性成果。例如，2015年开发了国内首款基于英飞凌AURIX微处理器和AUTOSAR软件规范的电机控制器。2022年，助力英飞凌碳化硅模块在中国首次应用于量产产品中。去年，开始探索基于英飞凌TC499微控制器的智能型控制器。
二十多年来，本实验室致力于各种电机的控制技术研究，包括大功率的电驱动系统，也包括其他小功率电机控制，比如当前热门的液压全主动悬架作动器中的电机控制，针对线控转向中的六相电机冗余控制，燃料电池中很有挑战性的高速空气压缩机控制器。因时间关系，不展开介绍。
本次演讲内容主要包括以下四大部分。
一、电机控制器算法及智能化。
过去几年智能汽车发展迅猛，但是大家有没有想过智能汽车中高算力的控制器能不能赋能电机电控，让电驱动系统变得智能化？针对该想法，实验室做了一些探索性的研究。
首先，电机控制为什么需要智能化？当前电机控制算法痛点在哪儿？例如，图中的电机电流环控制所需的PI参数往往是分阶段标定的，低速有一组PI控制参数，高速有另外一组参数。这和电机本身参数、转速范围有很大关系，需要较长标定过程。有没有可能通过AI技术自适应获取控制参数实现智能控制？
电机转子位置传感器是电机控制器中出现故障频率最高的三大故障之一，电驱动系统有没有可能在这种情况下进行容错控制？有没有智能化的无位置传感器算法呢？
十年之前，本实验室基于集中参数热网络模型开展了电机转子温度估计的相关研究工作。热网络模型中的参数主要通过猜、试凑、反复迭代获得的。在实际应用过程中，工程师不知道怎么试凑参数，导致转子温度估计精度并不高。目前，有些电控产品中通过大量试验，测试获得不同母线电压、转速、转距、环境温度、水温电压下稳态的电机转子温度，通过查表来进行转子温度估计。那么，有没有可能借助智能化方法来实现电机的定子、转子温度估计呢？。
第一，永磁同步电机 D轴、Q轴电流闭环控制器可以用一个神经网络系统来代替。根据电流误差、其他参数构建一个自学习神经网络控制器。通过设计一个兼顾电流控制稳定时间、相电流谐波等因素的成本函数，以此对神经网络进行训练，获得更佳的控制效果。
第二，无位置传感器控制的智能化。在经典的模型参考自适应无位置传感器控制方法中，由参考模型、自适应模型、自适应控制率三大部分组成，该方法严重依赖于电机参数，虽然可以通过查表获得电机中的某些参数。但实际上，电机参数之间有一定的耦合性，用传统的微分方程很难准确描述，因此可以考虑把参考模型、自适应模型采用神经网络来构建，提高模型的准确度，从而能够实现更高精度的电机转子位置估计。
上述想法需要一款带有边缘AI计算能力的微控制器，英飞凌TC499微控制器芯片应运而生。和上一代TC3系列微控制器相比，最大不同是增加了PPU单元，可以实现并行计算。虽然PPU算力和专门的SOC芯片相比相差甚远，每个PPU算力只有0.05TOPS，但是对边缘智能所需的FFT、多层感知神经网络，模型预测控制（MPC）中的高阶矩阵求逆等计算需求来说，则可以应对自如。
案例：本实验室刚参与申报成功的浙江省尖兵计划项目中，拟采用英飞凌TC499开发高功率密度多合一域控制器，包括电机、DC/DC、OBC等功能。该项目中拟研发出更高精度的电机定转子温度估计算法。图中粉色背景部分是可以在PPU中实时计算的模型，包括了高阶热网络微分方程、三个神经网络分别计算热网络模型里面的多个热阻、热容参数，定子和转子中的功率损耗。
这三个神经网络中的权重可以通过2种方法获得。一是采集记录温度数据，进行离线训练神经网络的参数；二是在线采集电机定子温度，通过TC499与智能汽车“大脑”进行通讯，中央处理器“大脑”算力一般在500TOPS以上，只要拿出一点算力就可以对三个神经网络实现在线的权重更新计算。
基于上述设想，目前采用离线训练神经网络，在复杂工况下永磁体转子温度估计误差最高6.7℃，定子绕组误差最高11.4℃。为此，本实验室正在做改进，加入确定性的物理模型、简化神经网络来构建一个用于电机定转子温度估计的物理信息神经网络系统。经过仿真，定子温度估计误差可以降低到5~6℃。我相信经过1-2年研究和改进，这套算法有望真正得到应用。
二、电驱系统硬、软集成化。
多合一集成是发展趋势。几年前，从三合一电驱动系统开始，逐渐加入DC/DC、PDU、OBC、充电通信控制、PTC等功能。在多合一电驱系统中，可以利用电机三个电感、三个半桥电路设计升压Boost电路对电池进行充电，可以降低综合成本。当然，多合一域控制器可以减少线束、接插件，减小体积。近年来还产生了集成度更高的多合一系统，例如吉利银河E8推出了集成了智能电驱系统、自研新配方电池、无线BMS等技术的11合1的电池车身一体化平台。
然而，多合一集成控制器的软件开发也带来了新的挑战。大多数OEM不具备全套控制技术，要找合作伙伴来联合开发软件，因此带来一个问题，代码由谁来集成，怎么保护各自的软件产权？
为了有效地保护各个合作方的软件产权，英飞凌TC4x微控制器首次推出微控制器虚拟机技术，TC499有五个400MHz的CPU核，可以构建除了Hypervisor以外的七个独立虚拟机，也就是说可以做七个独立应用软件。每个独立应用可以有相对独立的外设，相对独立的存储器空间。每个虚拟机可以运行独立的代码，进行独立调试、独立下载。打个比方，本来的大房间被切成7小份，每个供应商负责各自小房间里面的一些工作，互相不干扰。本实验室与Vector和英飞凌公司合作，从去年已经开始开展这方面研究。
三、国产电控芯片替代方案。
本实验室看待国产电控芯片的角度是：谁更像英飞凌AURIX单片机。仅作为一家之言，我认为紫光同芯不久前推出的基于R52+核的THA6206单片机和英飞凌TC367/TC377相比，除了一两个引脚不兼容以外，其他引脚基本兼容。经过合理的硬件设计，把原来基于TC367单片机的电控单元直接换成紫光同芯THA6206芯片，大多数功能就可以直接使用。
紫光同芯没有自己的内核，采用了ARM Cortex R52+核，该单片机的很多外设，例如GTM模块、ADC模块的设计或设计理念与英飞凌非常相似。此外，紫光同芯THA6206设计了独特的RDC模块，可以实现更实时的旋变解码功能，并降低CPU负载率。
四、新型功率器件技术。
第三代宽禁带半导体有一些典型的产品，主要是碳化硅和氮化镓功率器件。
650V氮化镓未来的成本和650V IGBT接近，由于开关损耗、导通损耗远远低于IGBT。所以，在400V以下的应用（微型车或者小型车）未来一定有一席之地，潜力甚至超过IGBT。
目前碳化硅MOSFET成本是IGBT的3~4倍以上，碳化硅MOSFET主要应用场景是800V高端车。
为了发挥出SiC MOSFET和IGBT各自长处，英飞凌推出混合功率器件。基本原理是把碳化硅MOSFET和硅基IGBT按照一定比例集成到一个模块里。
例如，在四并联混合功率模块中，有一个碳化硅芯片，另外三个是IGBT。
在低功率（小于25%峰值功率）、小电流情况下，让碳化硅MOSFET单独工作，没必要让IGBT工作。此时就变成了纯碳化硅MOSFET了。当然这时候效率很接近于MOSFET。
在高功率、大电流情况下，可以让它们联合工作，IGBT在大电流情况下性能不比碳化硅差，在特别大电流情况下，IGBT导通压降可能小于碳化硅MOSFET，导通损耗更小，只是开关损耗比较大而已。总之，混合功率模块可以做到既便宜又好用，用不到IGBT的2倍成本，达到接近碳化硅MOSFET的性能。
从2019年开始，我开始了解到英飞凌和一些合作伙伴开始进行PCB嵌入式功率半导体技术的研究。目前，应该可以申请样片模块了。
碳化硅芯片会焊在铜块上，并被嵌入到PCB电路板中。与一般PCB电路板不同，该电路板可以承受300℃高温，可以允许碳化硅芯片工作在180~200℃高温下。
在PCB嵌入式功率模块中，SiC芯片与驱动芯片之间的距离很近，因此把功率换流回路杂感降低到1nH，大大低于传统HPD封装的杂感。由于杂感下降，驱动电路设计变得更加简单。
由于SiC芯片可以通过铜块进行散热，散热能力大幅提升。根据有关资料给出的数据，原先需要三并联的模块，利用PCB嵌入式封装技术只要两并联就可以达到相同的电流输出能力，节约1/3碳化硅芯片，有效降低综合成本。
最后总结一下：
1、智能汽车的“大脑”越来越强，为电机智能化控制奠定了算力基础。近年，电机控制智能化是电驱动、变频电源学科中最热的话题之一。
2、碳化硅MOSFET和IGBT混合功率模块在未来三年不仅会在小鹏汽车上被应用，其他OEM也会陆续使用。
3、三年之后，随着PCB嵌入式功率半导体技术越来越成熟，将会有很大的市场潜力。国内已经有创新的中小企业和英飞凌合作，并积累了一些知识产权，已开发出来功率模块样品，即将进行试验，我相信这将颠覆传统的功率模块封装技术。
演讲内容不完全是本实验室的研究成果，有些是基于文献调研和我的思考整理出来的，供大家参考，有不妥之处请各位批准指正，谢谢大家！
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
|
12月5日-6日，2024全球汽车芯片创新大会在无锡滨湖举办。本届大会以“芯智驱动，协力前行”为主题，由中国汽车工业协会主办，中国汽车工业经济技术信息研究所有限公司联合主办，共设置1场高层峰会、1场大会主旨论坛、3场平行专业论坛、1场定向交流会和1场车芯对接活动，围绕汽车芯片生态建设、市场环境分析、竞争合作及技术创新等方面展开分享和交流，凝聚发展经验和集体智慧，探索解决方案。其中，在12月6日下午举办的“专业论坛一：汽车电驱系统和功率器件创新发展论坛”上，同济大学英飞凌“微控制器与嵌入式系统”基金教席教授、同济大学汽车学院-维克多汽车技术联合实验室主任朱元发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：
非常荣幸受邀分享同济大学在新能源汽车电驱动系统领域的研究成果和调研情况。本人从今年开始受聘为英飞凌“微控制器与嵌入式系统”基金教席岗位，自2014年和VECTOR公司成立了汽车技术联合实验室。
我来自于同济大学汽车学院。汽车学院是2002年由万钢教授带领下成立的二级学院。自2008年，车辆工程专业成为国家重点培育学科；汽车学院先后成立了多家国家级创新中心、工程技术中心。去年国家能源局批准同济大学成立氢动力重点实验室。汽车学院自成立以来，聚焦在燃料电池乘用车的研发，过程中也开展了电驱动相关技术的研发。
英飞凌基金教席成立于2002年。2003年，时任校党委书记和英飞凌亚太总裁共同为汽车电子联合实验室揭牌。经过二十多年发展，在学院领导关怀下，取得了一些代表性成果。例如，2015年开发了国内首款基于英飞凌AURIX微处理器和AUTOSAR软件规范的电机控制器。2022年，助力英飞凌碳化硅模块在中国首次应用于量产产品中。去年，开始探索基于英飞凌TC499微控制器的智能型控制器。
二十多年来，本实验室致力于各种电机的控制技术研究，包括大功率的电驱动系统，也包括其他小功率电机控制，比如当前热门的液压全主动悬架作动器中的电机控制，针对线控转向中的六相电机冗余控制，燃料电池中很有挑战性的高速空气压缩机控制器。因时间关系，不展开介绍。
本次演讲内容主要包括以下四大部分。
一、电机控制器算法及智能化。
过去几年智能汽车发展迅猛，但是大家有没有想过智能汽车中高算力的控制器能不能赋能电机电控，让电驱动系统变得智能化？针对该想法，实验室做了一些探索性的研究。
首先，电机控制为什么需要智能化？当前电机控制算法痛点在哪儿？例如，图中的电机电流环控制所需的PI参数往往是分阶段标定的，低速有一组PI控制参数，高速有另外一组参数。这和电机本身参数、转速范围有很大关系，需要较长标定过程。有没有可能通过AI技术自适应获取控制参数实现智能控制？
电机转子位置传感器是电机控制器中出现故障频率最高的三大故障之一，电驱动系统有没有可能在这种情况下进行容错控制？有没有智能化的无位置传感器算法呢？
十年之前，本实验室基于集中参数热网络模型开展了电机转子温度估计的相关研究工作。热网络模型中的参数主要通过猜、试凑、反复迭代获得的。在实际应用过程中，工程师不知道怎么试凑参数，导致转子温度估计精度并不高。目前，有些电控产品中通过大量试验，测试获得不同母线电压、转速、转距、环境温度、水温电压下稳态的电机转子温度，通过查表来进行转子温度估计。那么，有没有可能借助智能化方法来实现电机的定子、转子温度估计呢？。
第一，永磁同步电机 D轴、Q轴电流闭环控制器可以用一个神经网络系统来代替。根据电流误差、其他参数构建一个自学习神经网络控制器。通过设计一个兼顾电流控制稳定时间、相电流谐波等因素的成本函数，以此对神经网络进行训练，获得更佳的控制效果。
第二，无位置传感器控制的智能化。在经典的模型参考自适应无位置传感器控制方法中，由参考模型、自适应模型、自适应控制率三大部分组成，该方法严重依赖于电机参数，虽然可以通过查表获得电机中的某些参数。但实际上，电机参数之间有一定的耦合性，用传统的微分方程很难准确描述，因此可以考虑把参考模型、自适应模型采用神经网络来构建，提高模型的准确度，从而能够实现更高精度的电机转子位置估计。
上述想法需要一款带有边缘AI计算能力的微控制器，英飞凌TC499微控制器芯片应运而生。和上一代TC3系列微控制器相比，最大不同是增加了PPU单元，可以实现并行计算。虽然PPU算力和专门的SOC芯片相比相差甚远，每个PPU算力只有0.05TOPS，但是对边缘智能所需的FFT、多层感知神经网络，模型预测控制（MPC）中的高阶矩阵求逆等计算需求来说，则可以应对自如。
案例：本实验室刚参与申报成功的浙江省尖兵计划项目中，拟采用英飞凌TC499开发高功率密度多合一域控制器，包括电机、DC/DC、OBC等功能。该项目中拟研发出更高精度的电机定转子温度估计算法。图中粉色背景部分是可以在PPU中实时计算的模型，包括了高阶热网络微分方程、三个神经网络分别计算热网络模型里面的多个热阻、热容参数，定子和转子中的功率损耗。
这三个神经网络中的权重可以通过2种方法获得。一是采集记录温度数据，进行离线训练神经网络的参数；二是在线采集电机定子温度，通过TC499与智能汽车“大脑”进行通讯，中央处理器“大脑”算力一般在500TOPS以上，只要拿出一点算力就可以对三个神经网络实现在线的权重更新计算。
基于上述设想，目前采用离线训练神经网络，在复杂工况下永磁体转子温度估计误差最高6.7℃，定子绕组误差最高11.4℃。为此，本实验室正在做改进，加入确定性的物理模型、简化神经网络来构建一个用于电机定转子温度估计的物理信息神经网络系统。经过仿真，定子温度估计误差可以降低到5~6℃。我相信经过1-2年研究和改进，这套算法有望真正得到应用。
二、电驱系统硬、软集成化。
多合一集成是发展趋势。几年前，从三合一电驱动系统开始，逐渐加入DC/DC、PDU、OBC、充电通信控制、PTC等功能。在多合一电驱系统中，可以利用电机三个电感、三个半桥电路设计升压Boost电路对电池进行充电，可以降低综合成本。当然，多合一域控制器可以减少线束、接插件，减小体积。近年来还产生了集成度更高的多合一系统，例如吉利银河E8推出了集成了智能电驱系统、自研新配方电池、无线BMS等技术的11合1的电池车身一体化平台。
然而，多合一集成控制器的软件开发也带来了新的挑战。大多数OEM不具备全套控制技术，要找合作伙伴来联合开发软件，因此带来一个问题，代码由谁来集成，怎么保护各自的软件产权？
为了有效地保护各个合作方的软件产权，英飞凌TC4x微控制器首次推出微控制器虚拟机技术，TC499有五个400MHz的CPU核，可以构建除了Hypervisor以外的七个独立虚拟机，也就是说可以做七个独立应用软件。每个独立应用可以有相对独立的外设，相对独立的存储器空间。每个虚拟机可以运行独立的代码，进行独立调试、独立下载。打个比方，本来的大房间被切成7小份，每个供应商负责各自小房间里面的一些工作，互相不干扰。本实验室与Vector和英飞凌公司合作，从去年已经开始开展这方面研究。
三、国产电控芯片替代方案。
本实验室看待国产电控芯片的角度是：谁更像英飞凌AURIX单片机。仅作为一家之言，我认为紫光同芯不久前推出的基于R52+核的THA6206单片机和英飞凌TC367/TC377相比，除了一两个引脚不兼容以外，其他引脚基本兼容。经过合理的硬件设计，把原来基于TC367单片机的电控单元直接换成紫光同芯THA6206芯片，大多数功能就可以直接使用。
紫光同芯没有自己的内核，采用了ARM Cortex R52+核，该单片机的很多外设，例如GTM模块、ADC模块的设计或设计理念与英飞凌非常相似。此外，紫光同芯THA6206设计了独特的RDC模块，可以实现更实时的旋变解码功能，并降低CPU负载率。
四、新型功率器件技术。
第三代宽禁带半导体有一些典型的产品，主要是碳化硅和氮化镓功率器件。
650V氮化镓未来的成本和650V IGBT接近，由于开关损耗、导通损耗远远低于IGBT。所以，在400V以下的应用（微型车或者小型车）未来一定有一席之地，潜力甚至超过IGBT。
目前碳化硅MOSFET成本是IGBT的3~4倍以上，碳化硅MOSFET主要应用场景是800V高端车。
为了发挥出SiC MOSFET和IGBT各自长处，英飞凌推出混合功率器件。基本原理是把碳化硅MOSFET和硅基IGBT按照一定比例集成到一个模块里。
例如，在四并联混合功率模块中，有一个碳化硅芯片，另外三个是IGBT。
在低功率（小于25%峰值功率）、小电流情况下，让碳化硅MOSFET单独工作，没必要让IGBT工作。此时就变成了纯碳化硅MOSFET了。当然这时候效率很接近于MOSFET。
在高功率、大电流情况下，可以让它们联合工作，IGBT在大电流情况下性能不比碳化硅差，在特别大电流情况下，IGBT导通压降可能小于碳化硅MOSFET，导通损耗更小，只是开关损耗比较大而已。总之，混合功率模块可以做到既便宜又好用，用不到IGBT的2倍成本，达到接近碳化硅MOSFET的性能。
从2019年开始，我开始了解到英飞凌和一些合作伙伴开始进行PCB嵌入式功率半导体技术的研究。目前，应该可以申请样片模块了。
碳化硅芯片会焊在铜块上，并被嵌入到PCB电路板中。与一般PCB电路板不同，该电路板可以承受300℃高温，可以允许碳化硅芯片工作在180~200℃高温下。
在PCB嵌入式功率模块中，SiC芯片与驱动芯片之间的距离很近，因此把功率换流回路杂感降低到1nH，大大低于传统HPD封装的杂感。由于杂感下降，驱动电路设计变得更加简单。
由于SiC芯片可以通过铜块进行散热，散热能力大幅提升。根据有关资料给出的数据，原先需要三并联的模块，利用PCB嵌入式封装技术只要两并联就可以达到相同的电流输出能力，节约1/3碳化硅芯片，有效降低综合成本。
最后总结一下：
1、智能汽车的“大脑”越来越强，为电机智能化控制奠定了算力基础。近年，电机控制智能化是电驱动、变频电源学科中最热的话题之一。
2、碳化硅MOSFET和IGBT混合功率模块在未来三年不仅会在小鹏汽车上被应用，其他OEM也会陆续使用。
3、三年之后，随着PCB嵌入式功率半导体技术越来越成熟，将会有很大的市场潜力。国内已经有创新的中小企业和英飞凌合作，并积累了一些知识产权，已开发出来功率模块样品，即将进行试验，我相信这将颠覆传统的功率模块封装技术。
演讲内容不完全是本实验室的研究成果，有些是基于文献调研和我的思考整理出来的，供大家参考，有不妥之处请各位批准指正，谢谢大家！
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
|