电动车整车辐射发射EMC 仿真分析

王嘉靖， 付国良， 覃宝山， 林树潮

（广州汽车集团股份有限公司 汽车工程研究院， 广东 广州 510623）

1 引言

随着汽车行业朝着电动化、 智能化、 网联化、 共享化方向发展， 新一代的汽车从整车架构、 系统到零部件都发生了全新的变化。 整车电磁环境变得越来越复杂， 这为新能源电动车的电磁兼容性带来更加严峻的挑战。

目前许多国内外汽车主机厂在研发中引入EMC正向开发机制， 从整车和零部件的维度分别着手， 力求降低EMC问题发生的风险。 同时， 在研发过程中引入计算机仿真的方法， 在开发前期通过仿真进行预判分析， 指导设计， 可以有效节约后期整改带来的时间和经济成本。

2 电动车整车电磁兼容性要求

电磁兼容性是指设备或系统在其电磁环境中符合要求运行并不对其环境中的任何设备产生无法忍受的电磁干扰的能力。 与传统燃油汽车相比， 国内外标准组织在传统汽车EMC标准法规的基础上结合电动车特点进行了大量的修订和拓展， 电动车整车EMC试验主要增加了充电状态相关测试项目和低频电磁场类测试项目。

本文对整车辐射发射的仿真选用GB/T 18387—2017《电动车辆的电磁场发射强度的限值和测量方法》 中电场和磁场辐射发射 （表1） 作为参照标准进行研究。

表1 GB/T 18387—2017电场、 磁场辐射发射强度

3 电动车电气系统EMI特性

电动车电气系统的电磁干扰源的种类和分布较为复杂，尤其以电机驱动系统表现得最为突出。 在控制器上， 控制电路的时钟信号、 数字信号、 驱动信号是主要干扰源， 且相对于大功率、 大电流设备， 其抗扰能力较弱。 在主电路的电机、 逆变器、 线缆间存在大量的杂散电容和电感， 开关器件的通断将导致电压、 电流在短时间内发生瞬变， 即产生较大的du/dt和di/dt， 对系统造成很强的电磁干扰， 其为电气系统中的主要干扰源。

4 整车EMC仿真分析

4.1 辐射发射仿真流程

电动车整车EMC辐射发射仿真模拟GB/T 18387—2017的规范要求， 求解接收天线处的场强。 将车身、 高压线束、高压设备作为整体， 利用电磁仿真软件求得S参数模型。 通过试验测得目标工况下高压系统的干扰电流及阻抗特性，依据戴维宁原理建立干扰源模型。 利用网络耦合特性即可求解天线端接收到的电压， 再经过天线标定及换算得到天线侧的场强。

整车EMC辐射发射仿真的流程如图1所示， 通常包括以下步骤。

图1 辐射发射建模、 仿真、 求解流程

1） 根据仿真分析的问题的特点， 收集所需的车体、 关键零部件的几何模型和物理参数。

2） 根据仿真问题的频率范围， 在Hyper Mesh中去除不必要和可以忽略的细小结构， 并对原始几何模型进行简化处理。

3） 在Hyper Mesh中对简化后的几何模型进行三角形网格划分。

4） 在FEKO中导入网格数据， 并进行仿真环境设置。

5） FEKO仿真计算出多端口网络的S参数， 并将S参数转化为Z参数， 即网络耦合特性。

6） 零部件台架实验或实车测试得到零部件的等效干扰电压V和内阻Z， 即端口特性。

7） 由网络耦合特性和零部件端口特性计算得到测量天线接收到的电压值， 进一步根据标定出的天线特性， 换算得到天线接收场强。

4.2 整车几何模型处理及网格剖分

针对电动车整车辐射发射电磁干扰问题， 主要关注高压系统引起的整车低频辐射发射的电磁骚扰。 原始几何模型数据一般来自车身、 零部件和线束的3D数模。 在收集原始几何数据时， 着重考虑高压系统整体布置以及天线的位置和馈线情况。

在选择车体和零部件数模时， 一般会忽略车内乘员舱零部件、 车身连接的螺栓、 焊点、 尺寸小的孔洞等模型以及非金属材质的结构。 只考虑动力电池、 发动机、 动力电机等关键部件的外壳结构。

将完成选取后的几何数模导入Hyper Mesh软件进行网格剖分处理。 首先在Hyper Mesh中删除多余的点、 线、 面，并进行抽取中面 （midsurface） 处理， 将原模型中有厚度的体积结构转化为平面。

为了确保网格划分的品质和网格数量的合理性， 在正式剖分前需要进行中面结构的处理。 对于较为简单的车身模块， 可以通过几何简化得到规则的几何模型； 对于较为复杂的车身模块， 进行初步简化后采用手动方式划分网格。对于高压线束， 用一条曲线表征轨迹， 并进行一维网格剖分。

在完成网格划分后， 在Hyper Mesh中进行网格检查，修改后得到合格的整车网格模型。

4.3 整车辐射发射仿真

在FEKO进行整车辐射发射EMC仿真的流程主要包括以下几个部分。

1） 在前处理模块CAD FEKO新建一个工程并进行参数设置。

2） 创建几何模型， 参数化建模或外部导入几何模型，设置几何模型属性。

3） 定义激励源， 包括天线激励、 等效源等。

运行仿真， 在后处理模块POSTFEKO中查看S参数计算结果并导出。

如图2所示， 整车网格模型导入应确定模型的尺寸和单位是否合理。 测量车身长度， 检查工程文件的单位，默认的网格材料为PEC ( Perfect Electric Conductor）， 更改网格的材料、 厚度等参数。 在FEKO中三维空间为自由空间， 将地面设置成无限大金属面就能够模拟半电波暗室。

图2 整车网格模型导入

对高压线束进行 建 模， 如 图3 所示。 将一维线束网格模型导入FEKO， 建立线束路径并删除原网格。 再进行线束类型、 材料、 首位连接器的设置， 并为除充电口外高压线束的各个端口添加1V的激励源并搭铁， 完成线束模型的创建。

图3 高压线束建模设置

根据GB/T 18387， 在FEKO中的汽车前后左右4个方向距离汽车3m处分别放置杆天线和环天线。 将4个方向的天线的激励源设置为1V电压源， 特征阻抗设置为50Ω。 布置如图4所示。

图4 整车仿真天线布置

将整车系统作为多端口网络， 将由电器部件和测量天线构成的干扰源或敏感设备统一作为网络端口处理， 仿真计算得到多端口网络的S参数。

在求解设置中将求解项设置为S参数， 运行求解器， 完成后可在后处理模块POSTFEKO中查看运行结果。 测量前侧天线电场S参数曲线如图5a所示， 测量磁场后侧天线X方向极化的S参数曲线如图5b所示。

图5 电场和磁场S参数曲线图

此外， 天线的标定也在FEKO进行。 后续计算直接得到的结果是天线端口的接收电压， 为了最终求得天线端的场强， 需对天线端口接收电压到天线处场强的比例关系进行标定。

在FEKO中， 建模长度为1m的单极子杆天线的特性等效于臂长为1m的偶极子天线。 用1V/m的均匀平面波照射臂长为1m的偶极子天线， 偶极子天线端口设置50Ω的阻抗。 在1V/m的均匀平面波照射下， 运行求解天线端口接收电压和电场强度， 二者的对应关系即为电压——电场强度的转换系数。

同样， 在FEKO中建模环天线， 并采用120πV/m， 即1A/m的均匀平面波照射，端口设置50Ω的阻抗， 可以求得环天线端口接收电压和磁场强度的转换系数。

4.4 计算电场和磁场

4.4.1 参数转化

Z参数矩阵由FEKO仿真得到的S参数经转化得到， 其变换关系如式 （1） 所示：

式中： Z=50Ω； E——单位矩阵。

4.4.2 干扰源电压

根据戴维宁原理， 干扰源可等效为直流电压源与电阻串联的形式， 如图6所示。 电机系统的主要干扰源为电机控制器的高频开关管工作时和DC/DC模块工作时产生的高频噪声。 线束发射的干扰主要为共模干扰， 而差模干扰可忽略不计。

图6 干扰源等效模型

V为等效干扰源电压， Z为端口阻抗， Z为搭铁输入阻抗， I为高频干扰电流， 则干扰源电压可表示为式 （2）：

在整车上测量高压系统的端口阻抗、 搭铁阻抗， 并且测量70km/h和16km/h稳定速度行驶状态下高压线的干扰电流，可以得到相关数据。 根据式（2） 计算得到端口等效电压。

4.4.3 天线接收电压计算

根据多端口网络耦合特性可以求得天线端口接收到的电压值， 可以列写成如式 （3） 所示的矩阵方程：

式中： U——端口电压构成的向量； V和Z——端口的等效干扰电压和内阻构成的向量； Z——描述整车系统网络耦合特性的Z参数矩阵。 导入测量电场、 磁场对应的Z参数矩阵、 干扰源阻抗及干扰源电压数据， 分别计算得到各个方向杆天线、 环天线端的接收电压。

4.4.4 场强计算结果

根据天线端口的接收电压和杆天线、 环天线所对应的端口电压——场强转换系数， 可以求得按照GB/T 18387—2017的规范要求的辐射发射仿真计算结果。

在测试中， 后侧辐射发射强度较高， 因此对后侧进行终扫描测试， 车速为16km/h及70km/h的情况下， 预测车辆辐射电场强度。 仿真结果与实车测试结果对比如图7、 图8所示。

图7 不同车速电场强度加背景噪声后的仿真与实测对比图

图8 不同车速磁场强度加背景噪声后的仿真与实测对比图

通过仿真与实车测试结果对比， 整体趋势基本是一致的， 尤其是在25～30MHz， 实车测试是超出标准限值的， 实车后期进行了多次整改验证才通过法规的测试。 通过这种仿真的手段基本上可以预测出车辆存在的潜在风险， 提前进行应对， 避免项目后期整改带来成本和周期的压力。

5 结语

本文通过CAE建模与电磁仿真的方法对一款纯电车型的EMC辐射发射骚扰水平进行求解， 判断了该款车型对于GB/T 18387—2017规范中电磁场发射强度限值要求的达成情况， 并通过与实车测试结果对比， 基本上可以判定出车辆存在的超标风险的频段。

在整车项目研发过程中， 引入EMC仿真分析可以在先期识别EMC问题发生的风险， 较早地采取相关措施， 从而提高整车法规项的通过率， 并有助于整车EMC性能的优化。