沒錯,我們嚮往的1000km續航電動汽車,就要來了

沒錯,我們嚮往的1000km續航電動汽車,就要來了

當前主流純電動汽車,工況續航一般在400-500公里之間,不到1000公里宏偉目標的一半。即便是續航長達660公里的特斯拉Model 3長續航版,離1000公里還是有不小的差距。

大家可能會想,隨著電動汽車產業規模擴大、電池成本進一步下降,到時候給車多裝點電池,不就可以輕輕鬆鬆實現1000公里續航了嗎

在我之前的多篇文章中已經論述過[1][2],這種“以量取勝”的狂堆電池策略是不可取的。原因有兩點:

  • 一是多堆電池會增加車重,兩倍電池並不能實現兩倍續航;
  • 二是多堆電池下意味著每個車都揹負著一兩噸的廢重在行駛,與節能減排的初衷背道相馳。

“以量取勝”的策略不可取,而應該“以質取勝”:從電池的角度來說,要提高能量密度,使得同等重量可以存儲更多電能,這是最關鍵的技術因素之一

“以質取勝”並不僅僅指電池技術的突破,考慮到亞德諾半導體

是半導體技術的優秀知名企業,那今天咱們就從汽車電子的角度,來談一談半導體技術的發展如何幫助電動汽車更高效地用電 —— 如果用電效率提高、相同電量可以跑更長里程,那毫無疑問也是一種“以質取勝”。

沒有半導體,汽車如何工作?—— 以油門踏板為例

即便沒有半點專業知識的吃瓜群眾都知道,燃油車的發動機得有個ECU才能工作,電動汽車的正常運轉也離不開BMS,而ECU(Engine Control Unit)、BMS(Battery Management System)控制器都使用大量半導體器件。

所有汽車都離不開半導體器件,這已經成為一個常識。難以想象的是,沒有半導體的汽車是如何工作的呢?

德國人Karl Benz發明第一輛汽車是1886年,比肖克利在硅谷發明晶體管的標誌性事件早了半個多世紀,因此早期汽車絕無可能使用半導體,更不用說什麼ECU了。如果沒有ECU,那早期汽車是

如何感知駕駛員踩下多深油門踏板、如何控制發動機進氣量的呢?

方法非常簡單粗暴:油門踏板連接著一根鋼索,當踏板踩下時節氣門閥門被鋼索拉開,踏板鬆開時節氣門被彈簧拉回恢復關閉狀態;油門踏板深度就直接決定了節氣門開度與進氣量。如下圖[4]

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其實上面這張示意圖已經非常直觀清晰了,但我知道大家肯定還是不愛看(畢竟還是工程圖),所以我準備了一個更為直觀的理解方式:早期汽車的駕駛員意圖解釋與轉矩控制輸入,其實就是將自行車剎車鋼索自動彈簧門組合在一起,一拉鋼索門就開,放開鋼索門自動合上。沒有什麼ECU,甚至不需要任何電信號!雖然很土,但很有效!

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左:自行車剎車鋼索 右:自動彈簧門

除了進氣之外,還要控制噴油量,這稍微複雜一些,需要一個叫做“化油器”的東西。這個設計非常精巧、原理簡單但工程複雜的機械部件,是很多汽車系本科生的噩夢。好在它已經被半導體器件給淘汰了,在汽車上已經基本找不到了。

問題來了,既然不依賴半導體與電信號也很有效,那為啥這種拉線式油門踏板最終被歷史淘汰了呢

是因為看起來太土了嗎?肯定不是,剎車系統的主流至今仍然是機械液壓系統,依賴電信號的Brake-by-Wire還未成為主流。

拉線式油門踏板系統被“油門踏板位置傳感器+模數(AD, Analog to Digital)轉換模塊+信號處理與決策+電子節氣門執行器”的基於半導體器件的電子式油門系統淘汰,主要是因為後者有如下優勢:

  • 動力一致性:拉線式系統中,不同溫度、氣壓、負荷狀態下,踩下同樣深度的油門輸出的轉矩竟然是不同的!那樣的話,駕駛員去適應一輛新車就沒那麼容易了,需要較長時間的磨合。而基於半導體器件的電子式系統中,溫度、氣壓、負荷等變量在“信號處理與決策”環節會綜合考慮,使得發動機在相同深度油門下的轉矩輸出是相同的。
  • 更好的油耗與排放:與上一條的邏輯相同,電子式系統可以更好地控制發動機燃燒狀態,從而實現更低的油耗與排放。更不用說,諸如缸內直噴(GDI, Gasoline Direct Injection)的先進發動機技術必須以電子式油門踏板系統為基礎,否則根本實現不了。
  • 高級功能的兼容性:與拉線式系統相比,電子式系統是一種drive-by-wire系統,它才能支持一些高級的動力控制功能,例如當代的自適應巡航控制(ACC, Adaptive Cruise Control),以及未來的各級別自動駕駛技術。

可見,即便僅僅是少了油門踏板位置傳感器&AD轉換模塊這一個小小的半導體器件,都會導致包括ECU在內的整個動力控制系統失效,對汽車的性能與功能影響巨大。

我們不妨設問一個假想問題:如果半導體器件從未被髮明,那如今的汽車會長什麼樣子?也許那樣的汽車更有蒸汽朋克範兒,但性能與功能肯定都大打折扣。

當代汽車的傳感器

注:首先需要說一下,傳感器未必是基於半導體原理,但每個傳感器都必然配備一個半導體的AD轉換模塊,將傳感器輸出的模擬信號轉換成數字信號,便於控制器處理。

歷史不能假設,事實上半導體器件在汽車上的應用越來越多,而且保持著兩位數的增長速度。每輛車上僅傳感器就多達平均150個[5],在汽車電動化、智能化、互聯網的趨勢下這個數字可能還會倍增。

下面這張圖展示了,傳感器幾乎遍佈汽車每一個位置。從動力系統(Drivetrain)、安全性(Safety)、舒適性(Comfort)這3個角度,對這些傳感器作一概括性的舉例:

  • 動力系統:油門踏板傳感器(Accelerator-pedal sensor)、氧傳感器(Lambda oxygen sensor)、(變速箱)速度傳感器(Speed Sensors)等。
  • 安全性:用於氣囊起爆或ABS功能的加速度傳感器(Acceleration sensor)、用於ESP的橫擺率傳感器(Yaw-rate sensor)和方向盤轉角傳感器(Steering-wheel-angle sensor)等。
  • 舒適性:
    用於空調系統的空氣質量傳感器(Air-quality sensor)和溫溼度傳感器(Humidity/temperature sensor)等。
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在汽車電動化、智能化、互聯化(智能座艙)的趨勢中,汽車需要的傳感器數量大幅增加,在此簡單舉幾個例子:

  • 電動化:電機控制器內的功率器件、用於電機控制的旋變(Resolver)轉角位置傳感器、用於BMS的電壓、電流、溫度傳感器等。
  • 智能化(自動駕駛):用於感知外界信息的超聲波傳感器(Ultrasound sensors)、激光雷達(Lidar)、圖片傳感器(Imaging sensors)、慣性單元(IMU, Inertial Measurement Unit)等。在當前的自動駕駛初級階段,可以說負責感知的各種傳感器是技術迭代的決定性因素。
  • 互聯化(智能座艙):用於駕駛員監測的3D人臉建模傳感器等。

對續航有增益的傳感器&AD轉換技術

唔,本想簡單回顧一下車用半導體器件的歷史,結果似乎扯得有點遠了。咱們還是回到主題,對電動汽車續航有增益的傳感器&AD轉換技術有3個:

  • 驅動:提高電機效率的轉子位置測量。
  • 能源:提高電池壽命(維持續航的穩定性)的BMS電壓、電流、溫度測量。
  • 感知:能夠降低百公里能耗的自動駕駛技術所需要的感知能力。

一、提高電機效率的轉子位置測量

驅動車輛行駛的電機是電動汽車的用電大戶。電動汽車的電池容量有限,能省一點就要省一點,所以提高電機效率特別重要。

提高電機效率,除了要從電機設計、功率器件等方面努力之外,還有一個特別重要的就是轉子位置的測量精度

為什麼這麼說呢?咱們以永磁同步電機為例,它的工作原理其實特別簡單,下面是我的一種可能不嚴謹,但非常直觀的理解方式:轉子可以理解為是一根永磁體,定子產生旋轉的電磁場“引誘”轉子跟它一起轉,如下圖所示[6]。

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定子磁場與轉子磁場

注:實現上定子磁場與轉子磁場是平行的,上圖成90度角只是科普理解方便而做的示意圖

定子產生旋轉的電磁場,是需要消耗電能的,必須想辦法把電用在刀刃上。怎麼才叫用在刀刃上呢? 圖中的定子磁場與轉子磁場垂直時,定子的牽引力就全部用來吸引轉子旋轉了

要做到這一點,定子必須精確地知道轉子的位置。如果定子對轉子的判斷失誤會怎麼樣?就會出現右圖的情況:定子磁場不垂直於轉子磁場,一部分牽引力被浪費掉了。由此可見,轉子位置測量的精確程度,直接影響電機效率與續航里程

注:上述科普邏輯大量簡化了細節,如果稍微詳細一點講述位置傳感器測量不準確對續航的影響,主要是指下面3個方面:

1)如果轉子位置測量不準確,定子就會產生一定的無功分量(在最大轉矩電流比控制策略(MTPA,Maximum Torque Per Ampere;)下,相當於進入非預期的弱磁(增磁)控制狀態),效率相應會下降。

2)如果轉子位置測量不準確,在相同電流下能夠產生的最大輸出轉矩降低,這就相當於配置了大電機卻只實現了小電機的功能,降低了電機的功率密度,給車輛增加了額外的重量,從而影響續航。

3)如果轉子位置測量不準確,那麼相應的轉矩控制精度會降低,會對整車級的能量優化策略產生影響。特別是對於混動車來說,轉矩控制不精確意味著轉矩協調策略的執行有誤差,達不到能量優化的最佳效果。

而電機的轉子位置測量,無論是位置傳感器還是配套的AD轉換模塊都存在巨大的挑戰:

  1. 轉速特別快:車用電機轉速非常快,可達18000轉/分。也就是說,在一秒旋轉300圈的情況下,還要求轉子位置測量精確,想想都不容易。
  2. 精度要求高:位置測量直接關係著電機效率,因而對精度要求高。與之相比,油門踏板傳感器精度差點也沒關係,只要可靠性高。
  3. 可靠性要求高:這東西可不能壞,必須經久耐用、質量可靠,因為誰也不想打開電機去更換傳感器。
  4. 工作環境嚴苛:高低溫環境、振動大、干擾多。

汽車上用於雨刷位置測量的電位式位置傳感器(Potentiometer sensors)與曲軸位置測量的霍爾位置傳感器(Hall sensors),均不能很好地滿足電機位置測量的技術需求。

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左:Potentiometer sensors工作原理 右:Hall sensors工作原理 圖片來源[5]

這時候,工程師想到了變壓器的原理:傳統變壓器原理也很簡單,原邊繞組與副邊繞組的相對位置固定,因而輸出與輸入電壓比是常數;如果讓其中一邊繞組旋轉起來,相對位置變化,那電壓比就是一個變量。

不同的相對位置決定了電壓比,那反過來,通過電壓比不就可以推算出相對位置了嗎?真是天才的想法!

下圖來源[7]

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可變磁阻式旋變原理圖與輸出信號 圖片來源[7]

因為使用了變壓器原理,所以這種傳感器被稱為旋轉變壓器(Resolver),簡稱旋變。敲黑板了,旋轉變壓器並不是為了升壓或降壓的,而是用來測量位置的。

傳感器的問題解決了,模擬信號採樣與轉換的難題接踵而來。咱們回想一下電位式位置傳感器,其實就是咱們初中學的滑動變阻器的原理,位置與電位一一對應,信號採樣與轉換就特別簡單。

與電位式位置傳感器不同,旋變的輸出信號比較複雜(上圖右),這時候就需要性能高、質量可靠、成本低的AD轉換器了 —— 旋變並非基於半導體原理,但旋變想要高效工作必須要依賴於半導體的AD轉換器配合。

在旋變解碼芯片方面,值得稱道的是

亞德諾半導體

擁有業內領域的專利方案。

二、提高電池壽命的電壓、電流、溫度測量

當消費者希望有一輛續航1000公里的電動汽車的時候,想要的是這輛車能夠安全地、穩定地開1000公里,而不應該是時刻擔心自燃風險,或者是擔心用不了幾次續航就跌到700公里,而是希望這輛車能夠安全地、持久穩定地續航1000公里

前者就是鋰電池的安全性(Safety)問題,後者是鋰電池的壽命衰減問題(SOH, State of Health)。無論是安全性問題,還是壽命衰減問題,都依賴於精確、可靠的SOC(State of Charge)估計,而SOC估計則需要高水平的鋰電池電壓、電流、溫度傳感器與AD轉換技術。這些測量的信號與鋰電池安全性/壽命的關係包括但不限於:

  • 安全性:通過SOC曲線特性在線診斷鋰枝晶(Lithium Stripping),是預防快充帶來的熱失控安全風險的一種潛在方法[8]。這對SOC估計的精度要求很高,而續航1000公里的電動汽車肯定要上快充或超快充技術的。一些前瞻性的熱失控預警算法也依賴於精確的SOC估計或精確的電壓、電流、溫度數據測量[3]。
  • 壽命: 日常監控電芯,以避免出現過壓、過溫或欠壓等損害電池壽命的狀態;通過精確的SOC曲線特性在線診斷鋰枝晶,是預防快充帶來的壽命衰減風險的潛在方法[8];在充電時監控電壓、溫度,避免進入能夠導致電池壽命衰減的工況[9]。
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精確測量SOC、溫度等數據來確定最大充電電流,避免出現壽命衰減的情況 圖片來源[9]

三、高等級的自動駕駛可提升續航

一般認為,自動駕駛的主要功能是解放駕駛員的雙手,可能並未意識與續航也有關係。

大家都知道,在討論續航的時候要考慮“駕駛循環”。駕駛循環與路況有關,高速路況、城市普通路況、城市擁堵路況下的續航肯定差別很大;駕駛循環也與駕駛習慣有關,在相同的路況下,老司機能夠提前做出加速、剎車、變道判斷,避免急踩油門急剎車的情況出現,從而比新手司機開出更高的續航。

不同駕駛循環做個對比:相同的一輛電動汽車,60km/h等速續航600公里,NEDC綜合工況續航可能只有450公里,真實工況可能勉強開得到400公里

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當前國標測試續航的NEDC綜合工況

當前駕駛員能夠用得到的自動駕駛,還處於較為低級的L2級別,提供的是諸如PCS預碰撞控制系統( Pre-Collision System)、LDA車道偏離預警系統(Lane Departure Alert)、全速域DRCC雷達巡航系統(Dynamic Radar Cruise Control)、LDA車道偏離預警系統(Lane Departure Alert)等功能,在使用這些功能時駕駛員必須雙手放在方向盤上,還不能完全解放。

注:關於自動駕駛L1至L5的5個級別的定義,參見這篇文章[10]

將來自動駕駛達到L4甚至L5級別的時候,車輛AI才算是真正達到”神極老司機”的狀態,不僅能解放駕駛員的雙手,還能實現更高的安全性和續航。自動駕駛的”神極老司機”可以通過以下暢想中的效應來提高續航:

  • 高級駕駛控制:自動駕駛使用激光雷達等傳感器“眼觀八方”,遇到紅燈時以最優效率提前減速,避免出現剛踩油門又要踩一腳剎車的情況;在按時到達目的地的前提下,根據風速、坡度、負荷來規劃最優效率的續航軌跡,而這通常是人類無法完成的工作;更進一步的,若車與車之前也實現了互聯通信,就可以提前預知周圍車輛的動力變化,提前做出效率優先的加速或剎車決策,從而進一步優化續航。
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理想中的自動駕駛包括V2V通信

  • 優化整體路況:理想狀態下,若大部分車輛都實現了自動駕駛,那意味著城市交通狀況變得有序很多,不僅可以杜絕違反交通規則、杜絕交通事故,還能從全局著手進行每輛車的路徑規劃,使得城市內的車輛都像軌道交通一樣儘量接近勻速行駛。
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車-路-城協同的自動駕駛

若上述自動駕駛的理想狀態得以實現,那麼400公里的真實續航提升到600公里的等速續航,實現30%-50%的續航提升,也不再是幻想。

如果不依賴自動駕駛對續航的增益,僅指望電池技術的革命來實現1000公里續航,那至少還需要提升100%的能量密度,這個指標聽起來真的是壓力山大,即便是鋰固態電池也難以達到。

但如果三五年後自動駕駛也達到比較理想的狀態,對續航有個30%的提升,那對電池能量密度就只需要提升50%了就可以達到1000公里的真實續航了,這個指標聽起來還比較現實。

當然,千里之行始於足下,在自動駕駛從L2級向L3級邁進的緊要關頭,用於感知環境的各種傳感器的技術水平與產業化程度就成了關鍵因素:比如毫米波雷達、慣性單元、激光雷達等等。

助力汽車電動化的亞德諾半導體

汽車中的半導體器件無處不在,在汽車電動化、智能化、互聯化的趨勢中會扮演越來越重要的角色。雖然半導體很重要,但它們在汽車中作為基層零部件往往被消費者忽視,就像大部分吃瓜群眾買個智能手機,也不會關心攝像頭的圖像傳感器用的哪個品牌。

這些扮演著越來越重要的角色但卻被忽視的半導體公司中,有一家叫亞德諾半導體@亞德諾半導體。它的英文縮寫很特別叫ADI,第一次聽到這個名字時我就覺得它應該是一家AD轉換器產品的大佬,畢竟名字如此霸氣就叫”Analog Devices, inc”。

事實的確如此,ADI的產品以性能好、可靠性高聞名業內,用起來很放心,幾乎不會出什麼么蛾子故障。ADI的產品不僅僅是AD轉換模塊,而是面向汽車電動化、智能化、網聯化形成了完整的解決方案

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ADI在汽車電動化方面的解決方案

在汽車電動化方面,非常值得一提的是ADI針對汽車能量管理的完整解決方案:

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ADI針對汽車能量管理的完整解決方案

  • 監控IC產品LTC6811: 可在290μs內測12路電流/電壓,精度達1.2mV,業界極快的轉換速度和極佳數據保護。
  • 數字隔離器iCoupler®: 高速率下最低功耗性、封裝尺寸小、通道選項多,所需組件量和佔用電路板面積都最小。
  • 集成電源數字隔離器isoPower®:隔離電源和多通道數字隔離功能,與分立式DC至DC隔離器加數字隔離器的方案相比,成本更低、佔用面積更小。

關於BMS,ADI還有一個很有意思的概念產品:基於SmartMesh網絡的無線BMS系統,有效減少了電池包內部的線速數量,使電池包內的佈置更加方便;同時將總線網絡變換為無線網絡,可降低總線網絡的共因失效的風險,提高系統可靠性。

此無線BMS系統應用在了寶馬i3概念車上,很期待將來應用在量產車上的潛力。

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ADI在2018德國慕尼黑電子展現場展出的無線BMS概念車

除BMS外,ADI還有檢測電機速度、角度和位置的的磁阻方案(xMR),相當於上文所述的旋轉變壓器。

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ADI高精度馬達控制檢測方案

在汽車智能化(自動駕駛)方面,ADI也提供雷達、激光雷達和慣性單元等關鍵技術方案:

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  • ADI雷達:覆蓋24GHz和76-81GHz完整頻段,在現今開發的所有雷達模塊中佔到50%.
  • ADI激光雷達:收購Vescent,志在提供質高價低的純固態激光雷達。
  • ADI慣性單元:高穩定性和超低噪聲,高達十個運動自由度,從戰術級降維至車規級開發的IMU,堪稱業界超優方案。作為百度Apollo的重要合作伙伴,為全球首款L4級量產自動駕駛巴士阿波龍提供IMU用於慣性導航。

小結

總之,電動汽車要實現1000公里續航,主力軍還是要靠鋰電池技術的突破、能量密度的大幅提高,但作為側翼部隊,半導體技術的貢獻同樣不可忽視。

就像寧德時代作為鋰電池供應商聲名鵲起一樣,在汽車電動化、智能化、互聯化的趨勢下,半導體技術對汽車的重要性將越來越強,像亞德諾半導體這樣的先進半導體器件供應商將來也可能會被消費者所熟知。

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