電動汽車用驅(qū)動電機系統(tǒng)效率測量結果的不確定度分析

【摘" 要】基于一款集成化電驅(qū)動總成案例，評定其電動狀態(tài)下系統(tǒng)效率測量結果的不確定度影響因素。首先使用測功機、功率分析儀、電流傳感器等儀器設備直接測量電機輸出軸轉速、轉矩、直流母線電壓和直流母線電流等參量，并計算獲得電驅(qū)動總成電動狀態(tài)下的系統(tǒng)效率，然后從人員、設備、樣品、環(huán)境、檢測方法等多維度分析影響檢測結果的不確定度因素，為提高檢測水平和檢測精度提供指導。

【關鍵詞】電動汽車；驅(qū)動電機；不確定度；系統(tǒng)效率

中圖分類號：U469.72" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1003-8639（ 2023 ）11-0023-04

Analysis of the Uncertainty of the Electric Vehicle Drive Motor's System Efficiency

WEI Qianqian，SUN Shoufu

（CATARC New Energy Vehicle Test Center（Tianjin） Co.，Ltd.，Tianjin 300300，China）

【Abstract】Based on a case study of an integrated electric drive assembly，evaluate the uncertainty influencing factors of system efficiency measurement results under electric state. Firstly，instruments and equipment such as dynamometers，power analyzers，and current sensors are used to directly measure parameters such as motor output shaft speed and torque，DC bus voltage and DC bus current，and calculate the system efficiency of the electric drive assembly under electric state. Then，the uncertainty factors affecting the detection results are analyzed from multiple dimensions such as personnel，equipment，samples，environment，and detection methods，which provide guidance for improving detection level and accuracy.

【Key words】electric vehicles；drive motor；uncertainty；system efficiency

根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會2023年1月12日信息發(fā)布會的數(shù)據(jù)，國內(nèi)新能源汽車持續(xù)井噴式增長，穩(wěn)居全球第一。2022年，純電動汽車和插電式混動汽車銷量達688萬，市場滲透率提升至25.6%。2023年1～6月，新能源汽車銷量達374萬輛，同比增長44%[1]。中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)了“彎道超車”，已全面步入市場化的開拓期。目前國內(nèi)各大主機廠的產(chǎn)品線已向新能源汽車傾斜；外資和合資車企也積極布局整車組裝和核心零部件研發(fā)能力，以達成建立企業(yè)核心技術壁壘從激烈的競爭中脫穎而出的目標。

電動汽車續(xù)駛里程要求不斷提升，除增大電池容量外，最主要的方法就是減少能量損耗，電動汽車核心驅(qū)動部件電驅(qū)動系統(tǒng)的效率成為關注的重點。在新能源技術應用中，驅(qū)動電機、控制器、減速器深度集成一體化成為了新能源汽車領域的主要技術方向，電驅(qū)一體化除了減少了系統(tǒng)體積和質(zhì)量，提升整車布局的便利性外，還大大降低了能量損耗，提升了系統(tǒng)效率。系統(tǒng)效率作為驅(qū)動電機產(chǎn)品特性的重要測評指標，也是公告試驗中的重要部分[2]。根據(jù)驅(qū)動電機的工作原理，直流母線輸入的直流電經(jīng)電機控制器轉化為三相交流電輸入給電機，電機通過電磁感應的原理把電能轉化為機械能，因此其能力損耗包含控制器部分的能力損耗和電機部分的能力損耗。本文的測試用例計算的是電驅(qū)動總成的整體效率。

1" 應用實例

1）測量方法：根據(jù)GB/T 18488.2—2015中7.2.4.3的要求，測量驅(qū)動電機總成在電動工作狀態(tài)下的系統(tǒng)效率，環(huán)境溫度范圍為22～28℃，濕度范圍為45%～75%RH[3]。

2）試驗方案布置：依據(jù)圖1，完成樣品安裝和系統(tǒng)連接。小電源為驅(qū)動電機控制器的低壓控制模塊供電，電池模擬器為功率模塊、驅(qū)動電機等提供高壓電。電功率由功率分析儀、電流傳感器采集完成。電流傳感器采集驅(qū)動電機控制器直流母線電流信號輸入至功率分析儀，經(jīng)處理獲得直流母線電流；直流母線電壓由功率分析儀直接測量獲得。然后經(jīng)運算得到驅(qū)動電機系統(tǒng)的輸入電功率，而輸出機械功率是由測功機系統(tǒng)的轉矩/轉速傳感器采集的轉矩和轉速計算得到。

3）檢測儀器設備：各參數(shù)測量設備及其測量精度見表1。

2" 數(shù)學模型

由前述測量方法可知，電動狀態(tài)下，驅(qū)動電機總成的輸入功率是由控制器的直流母線電壓和電流計算獲得的電功率；輸出功率是由驅(qū)動電機軸端的轉速和轉矩計算獲得的機械功率[3]，故電動狀態(tài)下電驅(qū)動總成的系統(tǒng)效率測量模型為：

式中：η ——系統(tǒng)效率；T ——轉矩實測值；N ——轉速實測值；U ——直流母線電壓實測值；I ——直流母線電流實測值。

靈敏系數(shù)：

3" 測量不確定度的來源分析

通過從人、機、料、法、環(huán)幾個維度進行分析，影響系統(tǒng)效率測量的因素主要包括：人員重復性測量、儀器設備誤差不確定度、樣品穩(wěn)定性和環(huán)境溫濕度等。圖2為測量不確定度因果關系圖。

1）儀器設備引入的不確定度：主要有儀器設備本身測量誤差以及量值溯源傳遞的測量不確定度，采用B類不確定度評定方法。

2）樣品穩(wěn)定性引入的不確定度：本次評定采用同一樣品，減少樣品引入的不確定性影響，樣品穩(wěn)定性引入的不確定度通過重復性測量進行計算，采用A類不確定度評定方法。

3）環(huán)境因素引入的不確定度：①環(huán)境溫度和濕度的變化影響電機阻抗，間接影響電流參數(shù)的不確定度，采用A類不確定度評定方法；②環(huán)境溫度和濕度的變化對直流母線電壓影響較小，采用A類不確定度評定方法；③環(huán)境溫度和濕度的變化對電機轉速和轉矩影響較小，采用A類不確定度評定方法。

4）人員引入的不確定度：本次評定為同一檢驗員的重復性測量，減少人員引入的不確定性影響，采用A類不確定度評定方法。

5）測試方法引入的不確定度：如圖3、圖4所示，比較某電機分別在不同工作電壓下的外特性，發(fā)現(xiàn)工作在高工作電壓時，系統(tǒng)效率也相應提高；而在高轉速區(qū)相較低轉速區(qū)，系統(tǒng)效率明顯提高。為了消除工作電壓和轉速點對測量結果的影響，本次評定選擇額定電壓下，拐點之后的轉速點進行測量。

本次評定轉速、轉矩、母線直流電壓設定值均相同，母線直流電流由驅(qū)動電機控制器的控制策略和狀態(tài)決定，采用A類不確定度評定方法。

6）測量重復性引入的不確定度：將樣品、環(huán)境、人員、測試方法等所產(chǎn)生的重復性因素組合在一起，直接采用A類不確定度評定方法評估測量結果的重復性引入的不確定度分量。

4" 測量數(shù)據(jù)的采集

重復進行6次測量，分別采集轉速、轉矩、直流電壓、直流電流數(shù)據(jù)，見表2。

5" 測量不確定度的分量評定

5.1" A類不確定度評定

5.1.1" 各參量平均值

5）系統(tǒng)效率平均值：η=97.4%。

5.1.2" 靈敏系數(shù)

按平均值計算各參量靈敏系數(shù)：

5.1.3" A類不確定度評定結果

重復進行相同測量產(chǎn)生的不確定度，本次評定中進行6次，但實際檢測只進行1次，因此測量不確定度詳見下文所述。

1）轉速重復性誤差引入的標準不確定度為：

2）轉速重復性誤差引入的不確定度分量為：

uA1=CNSA1=0.0064%

3）轉矩重復性誤差引入的標準不確定度為：

4）轉矩重復性誤差引入的不確定度分量為：

uA2=CTSA2=0.0092%

5）電壓重復性誤差引入的標準不確定度為：

6）電壓重復性誤差引入的不確定度分量為：

uA3=CUSA3=0.1387%

7）電流重復性誤差引入的標準不確定度為：

8）電流重復性誤差引入的不確定度分量為：

uA4=CISA4=0.2457%

2）擴展不確定度（k=2，對應約95%的置信概率）為：U=k×uc=0.6%。

系統(tǒng)測量不確定度匯總表，見表3。

6" 結束語

本文對電動汽車用驅(qū)動電機電動狀態(tài)下系統(tǒng)效率的影響因素進行了系統(tǒng)分析，并對各項影響因素的不確定度分量進行了計算和合成。通過分析，發(fā)現(xiàn)直流母線電壓和直流母線電流重復測量引入的不確定度分量以及直流母線電壓和直流母線電流采集設備引入的不確定度分量對系統(tǒng)效率不確定度的貢獻較大。本文可為開展電動汽車驅(qū)動電機系統(tǒng)（包括控制器和驅(qū)動電機）饋電狀態(tài)下的系統(tǒng)效率、驅(qū)動電機系統(tǒng)效率等測量不確定度評定理論研究提供參考借鑒。

參考文獻：

[1] 中國汽車工業(yè)協(xié)會.2023年6月新能源汽車產(chǎn)銷情況簡析[R/OL].（2023-07-14）[2023-8-3].www.caam.org.cn/chn/4/cate_32/con_5236048.html.

[2] GB/T 18488.1—2015，電動汽車用驅(qū)動電機系統(tǒng) 第1部分：技術要求[S].

[3] GB/T 18488.2—2015，電動汽車用驅(qū)動電機系統(tǒng) 第2部分：試驗方法[S].

（編輯" 凌" 波）

作者簡介

未倩倩（1986—），女，高級工程師，碩士，研究方向為新能源汽車關鍵零部件檢測。