【導讀】碳化硅（SiC）已經改變了許多行業(yè)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(tǒng)的技術，具有更高的效率和可靠性。要想獲得最大的系統(tǒng)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(tǒng)和應用。
Wolfspeed EAB450M12XM3 是一款車規(guī)級 SiC 功率模塊，已針對牽引逆變器市場進行了優(yōu)化。這款功率模塊具備很多優(yōu)點，但設計人員還是要盡可能多的進行系統(tǒng)仿真，以充分利用這些優(yōu)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(fā)一個適合仿真汽車駕駛循環(huán)中逆變器的模型，在這些應用中可以利用 SiC 的優(yōu)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(tǒng)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(tǒng)（系統(tǒng)級）將整個駕駛循環(huán)映射到電氣要求中。
4. 仿真實際應用的系統(tǒng)（應用級）可以了解特定用例（例如駕駛循環(huán)）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(yè)標準封裝相比，該器件還具有易于集成的尺寸、優(yōu)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%）。
圖 1：Wolfspeed EAB450M12XM3車規(guī)級 1200 V，450 A 全 SiC 導通優(yōu)化型半橋模塊
EAB450M12XM3 不僅提供了高性能，屬于 Wolfspeed 的車規(guī)級部件，而且針對汽車應用進行了優(yōu)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(chuàng)建平均模型。
3. 能夠在 PLECS 中進行完整的駕駛循環(huán)分析。
4. 能夠仿真逆變器性能對電動汽車續(xù)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(guī)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(tǒng)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。
圖 2：Lucid Air 的 XM3 牽引驅動（左）和 Wolfspeed 的 XM3 雙逆變器（右）
#2 系統(tǒng)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(tǒng)，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(tǒng)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(tài)。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）。
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(tài)電流，幫助優(yōu)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。
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(huán)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(yōu)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?？梢允褂?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(tǒng)設計，以幫助優(yōu)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(tǒng)級仿真的一般流程。對于駕駛循環(huán)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(huán)曲線的電流源。
圖 5：全系統(tǒng)仿真，包括電氣、熱、負載和控制器
為了構建此類系統(tǒng)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(tǒng)一輕型車輛測試程序（WLTP）駕駛循環(huán)測試。
#3 逆變器性能和駕駛循環(huán)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(tǒng)級別。這些都是建立對駕駛循環(huán)中系統(tǒng)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(tǒng)一輕型車輛測試循環(huán)（WLTC）（圖 6 所示的樣本圖）將規(guī)定扭矩、速度、加速度以及這些參數的操作點。
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(xù)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(qū)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(tǒng)電流的要求有助于設計人員計算損耗并優(yōu)化系統(tǒng)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。
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(huán)速度與逆變器相位電流之間的關系。
圖 8：WLTP 駕駛循環(huán)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(huán)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。
圖 9. WLTP 循環(huán)中的逆變器功率損耗
采用同樣的 WLTP 駕駛循環(huán)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(huán)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(huán)中的總能量損耗，從而為客戶節(jié)省成本，延遲電池續(xù)航時間。這是另一個例子，說明了如何理解駕駛循環(huán)并在前期仿真，有助于指導設計人員選擇器件/組件，優(yōu)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(tǒng)和系統(tǒng)級配置，還要仿真應用（駕駛循環(huán)），因為這有助于建立對系統(tǒng)實際使用的核心理解。優(yōu)化模塊（比如 EAB450M12XM3）和逆變器，以利用基于 SiC 的優(yōu)勢，如效率、開關速度/損耗和整個駕駛循環(huán)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
免責聲明：本文為轉載文章，轉載此文目的在于傳遞更多信息，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請聯系小編進行處理。
推薦閱讀：
