사후 대응에서 사전 예방 열 관리로 전환

헬릭스 실리콘 카바이드 인버터. (이미지 :헬릭스)

전기 회로에서 흐르는 전자는 전도성 물질의 원자에 부딪혀 해당 원자를 진동시킵니다. 열 에너지는 공간 영역 내 입자의 총 운동 에너지와 위치 에너지이므로 운동 에너지로서 전자에서 입자로의 에너지 전달은 열로 나타납니다.

저항이 클수록 범프가 더 자주 발생하며 이는 더 많은 열 발생을 의미합니다. 저항이 클수록 더 많은 열이 발생하지만, 금속의 경우 열이 증가하면 더 많은 저항이 발생합니다.

이 열을 멀리 내보내고 이 피드백 루프로 인해 시스템의 전기 효율성과 성능이 크게 저하되는 것을 방지하는 방법을 찾는 것이 열 관리의 임무입니다. 자성 물질을 구성하는 입자가 너무 많은 운동 에너지를 흡수하면 자기 정렬을 잃게 되므로 영구 자석의 수명을 연장하는 것도 중요합니다. 즉, 자성을 잃게 됩니다.

이 모든 것이 EV 모터의 열 관리를 중요하게 만듭니다. 그러나 저항 및 발열이라는 기본적인 문제와 함께 EV 모터는 모터 고정자 철 내부의 와전류, 베어링의 점성 손실, 고속 스위칭 인버터로 인한 고주파 손실과 같은 다른 열원과도 싸워야 합니다.

실시간 인텔리전스

온도 및 저항의 피드백 루프(구리의 저항은 온도가 100도 올라갈 때마다 40% 증가)와 함께 고정자 권선 주변의 전기 절연이 너무 뜨거워지면 빠르게 저하된다는 사실도 있습니다. 한 가지 경험 법칙은 온도가 10도 상승할 때마다 절연 저항이 절반으로 줄어들고 어떤 온도에서는 절연이 완전히 분해된다는 것입니다.

이로 인해 EV의 모터 열 관리는 매우 복잡한 작업이 되며 조기에 대응해야 합니다. 하나의 핫스팟을 감지하지 못한 채 방치하면 EV의 모터가 믿을 수 없을 만큼 빠르게 성능이 저하되어 영구적인 결과를 초래할 수 있습니다.

즉, EV 열 관리는 일반적으로 능동형 액체 냉각이 배포되는 경우에도 모터 상태에 대한 실시간 인텔리전스가 필요한 개입임을 의미합니다. 이러한 종류의 실시간 인텔리전스는 실제 모터 성능과 배터리 성능을 크게 향상시키는 것 외에도 차량 전체의 열 관리, 난방 및 냉각 분야의 혁신을 가능하게 합니다. 이는 여러 냉각수 및 난방 시스템을 통합하여 전체 차량의 열 관리를 중앙 집중화하고 합리화하는 Tesla Octovalve와 같은 기술로 상징됩니다.

냉각수 채널 유체 압력 등고선 플롯. (이미지 :헬릭스)

그런데 이 실시간 인텔리전스는 정확히 어디에서 오는 걸까요? 전체 EV 모터의 정확한 열 판독값을 수집하는 것은 쉬운 작업이 아닙니다. 특히 핫스팟을 유용하게 만드는 데 필요한 만큼 빠르고 정확하게 식별하는 데 필요한 해상도에서는 더욱 그렇습니다. 회전자 및 고정자 권선을 포괄하는 모터 내부와 모터 냉각수의 실시간 온도 판독값이 많이 필요합니다.

직접 및 간접 방법

이 온도 정보를 얻는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 센서를 현장에 직접 배치하여 실시간 온도 측정을 제공하는 직접 방법입니다. 즉, 직접 접촉하는 서미스터 또는 열전대 센서를 사용하거나 적외선 센서를 통한 로터 측정을 사용합니다. 이는 작업을 수행하는 가장 직관적인 방법이지만 복잡성 증가, 실패 지점 및 센서 자체의 품질 비용 증가 등 몇 가지 주요 문제가 발생합니다.

Helix 확장 가능한 핵심 기술 모터. (이미지 :헬릭스)

모터 내에 수많은 센서를 설치하고 배선하려면 상당한 추가 엔지니어링이 필요하고 수용하기 위해 효율성과 성능의 균형이 필요할 수 있는 배선, 패키징 및 유지 관리 문제가 발생합니다. 그리고 단 하나의 센서에 장애가 발생하면 판독 오류가 발생하여 열 관리 전략이 혼란에 빠지고 결과적으로 성능, 효율성 손실 및 고객 불만이 발생할 수 있습니다.

이는 간접적인 방법, 즉 결합된 전자기 및 열 모델링을 사용하는 방법을 제시합니다. 다양한 전기 및 열 조건에서 모터가 어떻게 작동하는지에 대한 정교한 모델을 개발함으로써 이를 모터 내부 및 주변에 이미 배포된 센서와 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 단일 냉각수 온도 측정과 함께 엄격한 기능 안전 표준을 충족해야 하는 전류 및 위치 센서의 정보를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 모델을 통해 특정 시점에 시스템 전반에 걸쳐 열 분포가 어떻게 나타나는지 추론할 수 있습니다.

전열 모델링

센서 대신 전열 모델링에 의존할 때의 문제점은 이것이 간접적인 방법이라는 것입니다. 이는 이제 모델의 적용 가능성과 정확성에 의존하고 있으며, 이를 위해서는 모델을 실행하고 필요한 온도 추론을 하기 위한 충분한 계산 능력과 함께 모델을 개발하고 개선하기 위한 충분한 테스트가 필요하다는 것을 의미합니다.

고정자 온도 등고선 플롯. (이미지 :헬릭스)

결과적으로 이는 모터와 차량 뒤에 있는 엔지니어링 팀의 정교함에 특히 크게 의존하는 접근 방식입니다. 또한 다른 측정 수단과 마찬가지로 정확성에 대한 이해가 필요하며 적절한 제한 설정이 필요합니다.

그러나 이 접근 방식을 올바르게 수행하면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 모터 내부와 주변에 센서와 배선을 수용하는 데 필요한 절충안이 없습니다. 즉, 열 관리 데이터로 인해 효율성이나 성능이 저하될 필요가 없습니다.

이 접근 방식은 모터와 EV의 고장 지점도 줄입니다. 결정적으로, 모델이 충분히 정교하다면 상당한 예측 능력을 누릴 수 있으며 열 관리 시스템에 지시하여 핫팟 형성을 완전히 선제하고 모터를 최적의 성능을 지속적으로 안정된 상태로 유지할 수 있습니다.

반응적 열 관리에서 선제적 열 관리로의 전환은 성능, 효율성 및 서비스 수명을 향상시키는 데 특히 중요합니다. 균일하고 안정적인 온도를 유지하고 이러한 정상 상태에 대한 작은 순간적 중단도 최소화함으로써 결합된 전열 모델링을 기반으로 하는 열 관리 시스템은 EV 모터 품질의 한계를 뛰어넘는 데 핵심이 될 것입니다. 실제로 온도 센서를 간접적으로 대체하기보다는 온도 센서를 우수한 전열 모델링을 위한 차선책으로 생각하는 것이 더 나을 수도 있습니다.

이 기사는 Helix(영국 밀턴 케인스)의 최고 혁신 책임자인 Andrew Cross가 작성했습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.