汽车电磁兼容中的建模挑战（一）

同过去相比，现代车辆包含了更多的大功率且敏感的电气部件，如牵引电机 / 电池、雷达 / 摄像头传感器和高速通信系统，并且正变得越来越复杂。新兴智能互联汽车（ICV）技术以****的速度加速了这一趋势。车载电子设备将成为车辆**和保障的关键。Tröscher 介绍了电子产品在汽车总成本中平均份额的一些数据和估计。如图 1 所示，平均份额从 1950 年的 1% 呈指数级增长至 2020 年的约 35%。随着车辆不断朝着电气化、自动驾驶和物联网（IoT）发展，2030 年车载电子产品的平均份额可能达到 50%。

图 1  电子产品在汽车总成本中所占份额的增长趋势

大功率车载部件通常会发出过量的射频（RF）噪声，而车载敏感部件往往容易受到外部噪音的影响。由于它们集成在同一平台上，可能会出现各种干扰和易感性 /** / 安保问题（车辆内部、车辆之间，车辆与其他事物之间），系统运行可能会发生意想不到的变化。因此，汽车电磁兼容性（EMC）的测试范围应远远超过规范要求的测试，可能包括射频干扰、无线共存、空中下载（OTA）、驾驶**、信息**等新内容。

在汽车设计中，有效且高效地解决这些广义电磁兼容问题变得日益重要。与其他电磁兼容问题类似，对公司来说后期修改都是噩梦，因为必须公布问题和提供大规模的更换。这不仅会损害公司的公众形象，还会消耗其预算。因此强烈建议在早期阶段，特别是概念和开发阶段考虑电磁兼容性。Gaviao 等人用简单的图表（图 2）直观地表示了在早期的概念阶段考虑电磁兼容问题，可以*大限度地降低公司的潜在成本。图 2 中可以清楚地看到，如果在后期阶段考虑 / 处理电磁兼容性，修改成本呈指数级增长。与此同时，潜在成本的降低效应也由于后期电磁兼容整改显著下降。

图 2  在不同的产品开发阶段，由于 EMC 修改而可能降低的成本和修改成本是不同的

在早期阶段，特别是当硬件还没有准备好进行测量时，仿真可以非常有效地识别潜在的电磁兼容问题。此外，仿真还特别适合研究假设场景，以发现可能的困境或探索设计优化。因此，所谓的虚拟电磁兼容测试，就是使用电磁兼容仿真来预测在标准测试环境下的测试结果，这对于其他类型的电磁兼容仿真也非常有意义。

在研究汽车电磁兼容性时，通常进行部件级 ( 和 /或模块级 ) 电磁干扰测试，以帮助车辆制造商控制供应部件的质量。然而，在现实中，经常出现零部件级测试结果与车辆级测试结果不完全相关的情况。换句话说，就电磁兼容性能而言，部件级测试中性能更好的部件在车辆级测试中不一定能更好地工作。这就影响了部件级测试的必要性和重要性。我们认为，电磁兼容仿真可以帮助理解这种不相关，并能提供一个有效的工具来根据部件级测试的结果对车辆级电磁兼容性能进行预测。这也是为什么电磁兼容仿真对汽车电磁兼容变得更加重要的另一个原因。

近十几年来，虚拟电磁干扰测试技术取得了重大进展。Klingler 等人探索了频域和时域常规仿真方法来预测车辆级抗扰度。研究表明，矩量法（MoM）和时域有限差分法（FDTD）都能得到满意的仿真结果，但仿真时间较长（2~6 周，带有 96 核无图形处理单元加速）。虽然可以通过改善计算资源来减少仿真时间，但是探索替代解决方案来进一步加快仿真速度是非常必要的。文献 [4] 中，作者建立了混合动力汽车（HEV）驱动系统的数学模型，采用数值仿真的方法对绝缘栅极双极性晶体管（IGBT）器件进行了仿真，其余部分采用测量数据进行建模，这种方法成功地解决了仿真时间长的问题，但它需要样机来测量并且可能需要大量的测量数据。文献 [5] 中，作者没有依靠测量，而是探索改进传统算法来加快仿真速度的可能性。研究表明，在车辆抗扰度分析中，混合有限元边界积分法（FEBI）比传统的有限元法（FEM）速度更快、计算量更小 ；但该方法在低频分析方面存在内在缺陷，而且目前还没有成熟的商业工具可以支持它。

前面所述的问题实际上在当前的车辆电磁兼容建模中仍普遍存在。汽车电磁兼容通常需要大型复杂的系统仿真，因此会出现计算时间和内存大小的问题。此外，不可避免的多尺度模型，包括车辆、模块、组件和 / 或集成电路（IC）级特性，通常使得传统仿真效率低下，有时甚至无法使用 ；其次，存在潜在的知识产权问题。数字模型、几何 / 材料细节和设计细节可能被视为机密信息，并且通常不会在供应商和汽车原始设备制造商（OEMs）之间共享，这导致难以采用基于测量和 /或已知信息的富有创造性和高效的建模方法 ；*后要强调的是，建模和数值算法有不同的假设和要求，算法的选择和设置不当容易影响建模的准确性和效率。

为了解决汽车电磁兼容建模中的一些难题，我们以混合动力电动汽车中射频干扰问题的建模为例，提出了一种分而治之的方法。简而言之，就是将一个复杂的大型问题智能地划分为多个领域，并对每个领域应用*合适的方法。

在电动汽车（EV）或混合电动汽车中，大功率电动马达的引入增加了潜在电磁兼容问题（包括同一车辆平台中各部件 / 模块之间的噪声干扰）出现的可能性，图 3 展示了混合动力汽车的剖面图。如图 3 中所示，混合动力汽车的结构与内燃机汽车（ICE）非常相似，它只是有一些额外的电气部件，如高压电池、电动机和混合动力控制单元（HPCU，一个包含逆变器、启动器和发电机的模块）。然而，由于大功率电动机和脉冲宽度调制逆变器的应用，可能会出现更多的电磁兼容问题。

图 3  混合动力电动汽车电机驱动系统实例

在类似于图 3 所示的混合动力汽车的案例中，射频干扰（RFI）发生在电机驱动系统和射频天线之间。下文将研究并解释噪声机理。研究发现，主要的噪声源是脉冲宽度调制逆变器。图 4 显示了驱动牵引电机的三相脉冲宽度调制逆变器的典型输出电压波形（时域波形及频谱）。可以看出，脉冲宽度调制波形中含有大量的谐波。虽然基频大约为 100 Hz，但在几兆赫兹内的范围存在多次谐波，其幅值不容忽视，脉冲宽度调制逆变器输出波形中的这些高频成分成为该混合动力电动汽车系统中射频干扰问题的源头。

图 4  脉冲宽度调制逆变器的输出电压波形及其频谱

图 5 中进一步描述了噪声耦合路径。为了电气的**性和可靠性，采用高压的电机驱动系统与车辆金属本体物理分离，但它通过寄生电容进行电连接，为共模电流提供返回路径。发动机安装在发动机缸体上，发动机缸体也与车辆主体物理分离，以减少电机运行时的振动。发动机缸体通过寄生电容与所述车体进行电连接。流经车体的共模噪声（如图 5 中带箭头的虚线）可以通过传导和 / 或辐射耦合机制干扰安装在车辆内部的音频和射频接收器。

图 5  共模电流返回路径和噪声耦合路径的简化框图

为了建立这个车辆级别的射频干扰问题模型，首先研究了 Brute-force 算法。作为要建模的主要结构（如图 6 所示），车体用划分的计算网格来表示，电机驱动系统中的电缆束用绿色表示，后窗天线用橙色表示。电动机用包含寄生效应的等效电路建模。由于半导体开关器件在逆变器中的非线性，时域仿真是电磁干扰分析的优选方法。然而，在场仿真工具提供的电路仿真器中很难对空间矢量脉宽调制逆变器进行建模。因此，分段线性电压作为一种近似值被用作逆变器建模。以天线端口的电压作为仿真结果对从电机驱动系统到天线的车辆级射频干扰水平进行评估。然后，使用 EMCoS EMCStudio 对整个模型进行仿真。虽然建立这个模型很简单，但是即使有大量的计算资源，这种蛮力求解算法也是极其缓慢。为了获得合理的结果，可能需要许多天的仿真，这对于工程设计和优化来说显然是不切实际的。此外，使用分段线性电压作为逆变器的近似值也会影响仿真的准确性。

图 6  用 Brute-force 算法对车辆射频干扰问题进行建模