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当前汽车市场需要新的电气设备，并且对这些电气设备的要求越来越高，规格也愈加繁多。介绍了1种新型汽车用集成无刷直流电机的电子机油泵。为了覆盖典型的汽车运行温度范围，对其进行了升级，目标是实现新能源汽车动力系统设计所要求的高功率密度和小型化。在动力组件内部，采用校准过的机油循环系统来冷却集成的发动机控制单元（ECU）和电机。在该情况下，产生的热量被不断带走，因此动力组件允许工作的环境温度可以提高到140 ℃，而不会对电子元件产生负面影响。基于需要的机油压力，该动力组件可以与不同的模块化油泵元件（叶轮、内齿轮、直齿轮、平衡直齿轮）组合，以覆盖不同的应用领域。如果油泵装配内齿轮，则适合博世eAxle电驱动系统电机转子或变速器齿轮润滑的低压要求。如果油泵装配直齿轮，可用于纯电动汽车（EV）或混合动力汽车（HEV）的变速箱。对于高动态扭矩矢量分配系统，应具备高效率齿轮，因为该系统需要的压力更高。研究采用了多变量验证模拟工具，对比了电子机油泵元件不同的组合，并运用神经网络预测了油泵内油温水平，结果显示其具有较高的精度。
电子机油泵;电动汽车;冷却系统;模块化;神经网络
0 前言
虽然电气化是当前汽车市场的主要发展趋势，但其如何深化还不明朗。纯电动汽车（EV）虽已上市，但充电设施和电池性能仍然不够充足和稳定。混合动力汽车（HEV）作为1种过渡和可靠的解决方案受到关注，结合了成熟内燃机（ICE）技术的优点和一些局限性。在电子机油泵的开发过程中，本研究的目标是涵盖每个应用场景中最恶劣的情况，以满足来自电动汽车和混合动力汽车这2个领域的要求，如更高温度和更强振动范围下的噪声-振动-平顺性（NVH）要求和布置。为了提高产品竞争力，研究人员有必要采用模块化的方法来覆盖不同的应用领域，如润滑、冷却、驱动等，并适应广泛的应用案例，如电驱动、自动变速箱、扭矩矢量分配、电池冷却等。电子机油泵的功率范围为100～500 W（电机侧，电力来自电池），可以满足上述不同的应用要求。
从最终应用到详细的电机设计，以及特定控制策略的应用，研究人员通过验证过的仿真工具进行仿真计算，对电子机油泵的液压工作点进行了研究，确保了高功率密度和可靠的寿命。
1 集成式冷却系统
在发动机舱内使用电气产品面临的1个主要问题是发动机舱内最高温度可达到140 ℃，特别是对于自动变速器来说。在发动机舱内，发动机控制单元（ECU）是最关键的部件，为了避免开发带有非标汽车零件的专用ECU，研究人员在电机内部设计了集成式的特殊冷却系统（图1），可以使传统的ECU适应新的应用场景。这种方法可节省零部件成本。为了防止ECU在临界温度下损坏，研究人员采取了降低油泵性能的策略。这种高效的集成冷却系统即使在某些恶劣条件下也能拓展油泵的工作范围。
对于新能源汽车来说，由于具有挑战性的布置空间要求，并且发动机舱内缺乏空气流动，传统对流冷却系统已不适用。因此，研究人员需要配置内部集成冷却系统，利用泵内机油的流动来带走ECU元件产生的热量。
研究人员设计了1个铝制壳体来封装ECU，同时壳体底部与机油接触。机油直接来自油泵的高压侧，在油道内采用1个集成的和校准过的节流阀来控制其流量，旨在确保通过铝板进行最佳的热交换。热力学换热模拟可以确定ECU和铝板之间的间隙，机油通过电机转子流回油泵的进油侧。该方案有助于保持其内部温度稳定，避免磁铁和铜保护涂层过热。这种电机布置方式被称为“湿式布置”，没有采用密封件将油路与电机和磁性零件分隔开（图2）。
图3给出了用于模拟的油泵系统热力学模型。该模型再现了泵内外的热交换形式[1]。该模型的内部结构特征如下：电路板元件和间隙填充物具备热力学特征;元件之间的热量自然对流。该模型的边界条件包括：（1）环境温度;（2）机油流量（关于油泵运行工况点的函数）;（3）电子元件热流量（关于油泵运行工况点的函数）[2-4]。
电子机油泵的一维仿真模型如图4所示。基于此模型，研究人员进行了更精确的研究。为了保护电子元件，ECU切换到低性能模式，这意味着通过软件降低了电气系统功率，从而降低了电子元件的热量，防止电子元件过热。油泵开始降低性能时的温度与不同的冷却系统密切相关。通过热力学模拟，研究人员比较了如下2种不同的冷却系统：（1）油冷式，有内部机油再循环，无外部空气对流;（2）风冷式，无内部机油再循环，有外部空气对流。
通过试验结果可知，在固定输入功率300 W的情况下，机油冷却和空气冷却系统的降低性能时，最大ECU温度都为150 ℃，降低性能初始时的温度分别为135 ℃和116 ℃，如表1所示。内部油冷式冷却系统的优势非常明显，即使没有外部空气对流，低性能模式启动时的温度也较高。这意味着这种创新设计可应用于没有空气冷却的情况。ECU与铝隔板之间的热交换至关重要，其关键参数是间隙尺寸[5-6]，基于压铸工艺的特别设计可以降低生产成本。与铝压铸供应商的联合设计确保了较少的加工表面（图5），并消除了在加工过程中产生孔隙的风险。有限但稳定的油道可确保有效的热交换。例如，对于功率为150 W的动力组件和10～20 L/min范围内的机油流量要求，额外用于内部冷却的流量占总机油流量的0.5%～1.0%。图6以绝对值和百分比值绘制了整个温度范围内（0～140 ℃）內部冷却系统所需的油量。
2 湿式电机、油温和虚拟传感器
如果冷却系统中的机油被污染，这将不可避免地损坏ECU部件。因此，研究人员开发了1个绝缘系统对穿过铝板的电机三相线进行密封，确保了ECU的安全隔离。针对液压和动态应力的密封，研究人员进行了专门的设计优化，并使用了弹性部件。
机油与电子油泵部件的接触热量，以及集成传感器产生的热量，可以通过用于设计机油泵的热力学模型来进行计算。在这种情况下，神经网络模型的开发提供了将所有热学特性打包在1个“黑盒子”内的优点，其中模型的输入和输出是“预测数据”[7-8]。由图7可知，在较宽的温度范围内，实际油温与估测油温之间的误差低于5 ℃。尽管这些是初步的结果，但其精度足以满足主要应用。车辆控制单元通过通信总线（LIN或CAN）直接获取计算的机油温度，并将其看作类似传统传感器的输出。 在正常工作条件下，ECU和机油之间的典型温度差保持在不高于5 °C的范围内（图8）。此外，如图9所示，当发动机性能提高到极限条件时，机油流量为19 L/min，机油压力为0.15 MPa，机油泵转速为5 000 r/min，温差始终保持在10 ℃以下。
3 模块化方法
模块化方法可以实现上述的设计概念，研究人员须考虑以下参数：（1）增加电机长度，以提高其功率范围;（2）替换油泵元件，以覆盖不同的应用和压力水平，可适用于相同的动力组件。
扩展电机的金属外壳可在所有条件下实现冷却要求，并确保机油泵功率范围在80～500 W以内。此外，不同的机油泵零件可与同一动力组件组合，以确保其适用于不同的压力水平（0.1～3.0 MPa）。对于电动汽车、混合动力汽车和自动变速器的应用，根据流量和压力等级的差异，最合适的解决方案是采用以下设计应用：（1）离心叶轮泵;（2）传统直齿轮;（3）铝制壳体内齿轮泵;（4）钢制壳体内齿轮泵;（5）轴向补偿直齿轮。
图10汇总了不同机油泵的应用案例。图11对不同机油泵类型的功率和机油流量重合区域进行了分析。由图11可知，在等功率线上，有多种不同的机油泵元件方案可供选择。值得关注的是，采用离心叶轮泵可以与干式电机相结合，但不能在寒冷条件下的恶劣工况点使用。改变电机金属板长度，会使得机油泵的功率发生变化，在图11中表现为从1条等功率线迁移到另1条等功率线。
由于ECU温度限制幅度的减小，电子机油泵的应用范围可以扩展到多个场景。典型应用产品的案例有：（1）eAxle电驱动系统壳体的叶轮冷却;（2）eAxle电驱动系统的冷却和润滑（铝制壳体内齿轮泵）;（3）自动变速器的驱动齿轮泵或直齿轮;（4）补偿型直齿轮 扭矩矢量分配系统。
4 结论
采用内部冷却系统可以将集成了ECU的电子机油泵的耐受温度范围提升到140 ℃，用来冷却的额外机油需求量低于总流量的1%。这一结果表明，该电子机油泵可以应用于相关的不同场景。例如，针对电动汽车、自动变速箱和扭矩矢量分配系统可使用相同的动力组件（电机+ECU），或者只需通过更换油泵零件（如低压泵冷却和高压泵驱动），同一动力组件在同一车辆即具备双重功能。这个方案能够兼容功率等级从80～500 W的机油泵。最优的内部热量交换需要零件高度集成，在确保紧凑的布局和空间布置的同时，也意味着实现了更高的功率密度。将温度维持在一定水平以下，可以提高机油泵的整体寿命，从而降低电机磁铁和ECU元件损坏的风险。神经网络的应用使通过通信总线获取油温成为可能，而无须安装专用油温传感器。
[1]CENGEL Y A. Introduction to thermodynamics and heat transfer[M]. Prentice-Hall， 1955.
[2]PATTNAYAK R A， BISWAL L. Thermal design and analysis for high power automotive electronic product[C]. NAFEMS World Congress 2015， San Diego， CA， 2015.
[3]SIMONS R E. Simplified formula for estimating natural convection heat transfer coefficient on a flat plate[J]. Electronics Cooling， 2001， 7（3）：12-13.
[4]KRAUS A D， BARR-COHEN A. Design and analysis of heat sinks[J]. Microelectronics Journal， 1997， 28（2）：199-200.
[5]SIMONS R E. Estimating parallel plate-fin heat sink thermal resistance[J]. Electronics Cooling， 2003， 9（1）：8-9.
[6]TEERTSTRA P， YOVANOVICH M M， CULHAM J R. Analytical forced convection modeling of plate fin heat sinks[C]. 15th IEEE Semi-Therm Symposium， 1999：34-41.
[7]MARVIN L. Neural networks with MATLAB[M]. CreateSpace Independent Publishing Platform， 2016.
[8]KIM P. MATLAB deep learning ： with machine learning[C]. Neural networks and artificial intelligence， 2017.
武 濤 译自 SAE Paper 2020-24-0022
虞 展 编辑
（收稿时间：2021-03-11）
电子机油泵;电动汽车;冷却系统;模块化;神经网络
0 前言
虽然电气化是当前汽车市场的主要发展趋势，但其如何深化还不明朗。纯电动汽车（EV）虽已上市，但充电设施和电池性能仍然不够充足和稳定。混合动力汽车（HEV）作为1种过渡和可靠的解决方案受到关注，结合了成熟内燃机（ICE）技术的优点和一些局限性。在电子机油泵的开发过程中，本研究的目标是涵盖每个应用场景中最恶劣的情况，以满足来自电动汽车和混合动力汽车这2个领域的要求，如更高温度和更强振动范围下的噪声-振动-平顺性（NVH）要求和布置。为了提高产品竞争力，研究人员有必要采用模块化的方法来覆盖不同的应用领域，如润滑、冷却、驱动等，并适应广泛的应用案例，如电驱动、自动变速箱、扭矩矢量分配、电池冷却等。电子机油泵的功率范围为100～500 W（电机侧，电力来自电池），可以满足上述不同的应用要求。
从最终应用到详细的电机设计，以及特定控制策略的应用，研究人员通过验证过的仿真工具进行仿真计算，对电子机油泵的液压工作点进行了研究，确保了高功率密度和可靠的寿命。
1 集成式冷却系统
在发动机舱内使用电气产品面临的1个主要问题是发动机舱内最高温度可达到140 ℃，特别是对于自动变速器来说。在发动机舱内，发动机控制单元（ECU）是最关键的部件，为了避免开发带有非标汽车零件的专用ECU，研究人员在电机内部设计了集成式的特殊冷却系统（图1），可以使传统的ECU适应新的应用场景。这种方法可节省零部件成本。为了防止ECU在临界温度下损坏，研究人员采取了降低油泵性能的策略。这种高效的集成冷却系统即使在某些恶劣条件下也能拓展油泵的工作范围。
对于新能源汽车来说，由于具有挑战性的布置空间要求，并且发动机舱内缺乏空气流动，传统对流冷却系统已不适用。因此，研究人员需要配置内部集成冷却系统，利用泵内机油的流动来带走ECU元件产生的热量。
研究人员设计了1个铝制壳体来封装ECU，同时壳体底部与机油接触。机油直接来自油泵的高压侧，在油道内采用1个集成的和校准过的节流阀来控制其流量，旨在确保通过铝板进行最佳的热交换。热力学换热模拟可以确定ECU和铝板之间的间隙，机油通过电机转子流回油泵的进油侧。该方案有助于保持其内部温度稳定，避免磁铁和铜保护涂层过热。这种电机布置方式被称为“湿式布置”，没有采用密封件将油路与电机和磁性零件分隔开（图2）。
图3给出了用于模拟的油泵系统热力学模型。该模型再现了泵内外的热交换形式[1]。该模型的内部结构特征如下：电路板元件和间隙填充物具备热力学特征;元件之间的热量自然对流。该模型的边界条件包括：（1）环境温度;（2）机油流量（关于油泵运行工况点的函数）;（3）电子元件热流量（关于油泵运行工况点的函数）[2-4]。
电子机油泵的一维仿真模型如图4所示。基于此模型，研究人员进行了更精确的研究。为了保护电子元件，ECU切换到低性能模式，这意味着通过软件降低了电气系统功率，从而降低了电子元件的热量，防止电子元件过热。油泵开始降低性能时的温度与不同的冷却系统密切相关。通过热力学模拟，研究人员比较了如下2种不同的冷却系统：（1）油冷式，有内部机油再循环，无外部空气对流;（2）风冷式，无内部机油再循环，有外部空气对流。
通过试验结果可知，在固定输入功率300 W的情况下，机油冷却和空气冷却系统的降低性能时，最大ECU温度都为150 ℃，降低性能初始时的温度分别为135 ℃和116 ℃，如表1所示。内部油冷式冷却系统的优势非常明显，即使没有外部空气对流，低性能模式启动时的温度也较高。这意味着这种创新设计可应用于没有空气冷却的情况。ECU与铝隔板之间的热交换至关重要，其关键参数是间隙尺寸[5-6]，基于压铸工艺的特别设计可以降低生产成本。与铝压铸供应商的联合设计确保了较少的加工表面（图5），并消除了在加工过程中产生孔隙的风险。有限但稳定的油道可确保有效的热交换。例如，对于功率为150 W的动力组件和10～20 L/min范围内的机油流量要求，额外用于内部冷却的流量占总机油流量的0.5%～1.0%。图6以绝对值和百分比值绘制了整个温度范围内（0～140 ℃）內部冷却系统所需的油量。
2 湿式电机、油温和虚拟传感器
如果冷却系统中的机油被污染，这将不可避免地损坏ECU部件。因此，研究人员开发了1个绝缘系统对穿过铝板的电机三相线进行密封，确保了ECU的安全隔离。针对液压和动态应力的密封，研究人员进行了专门的设计优化，并使用了弹性部件。
机油与电子油泵部件的接触热量，以及集成传感器产生的热量，可以通过用于设计机油泵的热力学模型来进行计算。在这种情况下，神经网络模型的开发提供了将所有热学特性打包在1个“黑盒子”内的优点，其中模型的输入和输出是“预测数据”[7-8]。由图7可知，在较宽的温度范围内，实际油温与估测油温之间的误差低于5 ℃。尽管这些是初步的结果，但其精度足以满足主要应用。车辆控制单元通过通信总线（LIN或CAN）直接获取计算的机油温度，并将其看作类似传统传感器的输出。 在正常工作条件下，ECU和机油之间的典型温度差保持在不高于5 °C的范围内（图8）。此外，如图9所示，当发动机性能提高到极限条件时，机油流量为19 L/min，机油压力为0.15 MPa，机油泵转速为5 000 r/min，温差始终保持在10 ℃以下。
3 模块化方法
模块化方法可以实现上述的设计概念，研究人员须考虑以下参数：（1）增加电机长度，以提高其功率范围;（2）替换油泵元件，以覆盖不同的应用和压力水平，可适用于相同的动力组件。
扩展电机的金属外壳可在所有条件下实现冷却要求，并确保机油泵功率范围在80～500 W以内。此外，不同的机油泵零件可与同一动力组件组合，以确保其适用于不同的压力水平（0.1～3.0 MPa）。对于电动汽车、混合动力汽车和自动变速器的应用，根据流量和压力等级的差异，最合适的解决方案是采用以下设计应用：（1）离心叶轮泵;（2）传统直齿轮;（3）铝制壳体内齿轮泵;（4）钢制壳体内齿轮泵;（5）轴向补偿直齿轮。
图10汇总了不同机油泵的应用案例。图11对不同机油泵类型的功率和机油流量重合区域进行了分析。由图11可知，在等功率线上，有多种不同的机油泵元件方案可供选择。值得关注的是，采用离心叶轮泵可以与干式电机相结合，但不能在寒冷条件下的恶劣工况点使用。改变电机金属板长度，会使得机油泵的功率发生变化，在图11中表现为从1条等功率线迁移到另1条等功率线。
由于ECU温度限制幅度的减小，电子机油泵的应用范围可以扩展到多个场景。典型应用产品的案例有：（1）eAxle电驱动系统壳体的叶轮冷却;（2）eAxle电驱动系统的冷却和润滑（铝制壳体内齿轮泵）;（3）自动变速器的驱动齿轮泵或直齿轮;（4）补偿型直齿轮 扭矩矢量分配系统。
4 结论
采用内部冷却系统可以将集成了ECU的电子机油泵的耐受温度范围提升到140 ℃，用来冷却的额外机油需求量低于总流量的1%。这一结果表明，该电子机油泵可以应用于相关的不同场景。例如，针对电动汽车、自动变速箱和扭矩矢量分配系统可使用相同的动力组件（电机+ECU），或者只需通过更换油泵零件（如低压泵冷却和高压泵驱动），同一动力组件在同一车辆即具备双重功能。这个方案能够兼容功率等级从80～500 W的机油泵。最优的内部热量交换需要零件高度集成，在确保紧凑的布局和空间布置的同时，也意味着实现了更高的功率密度。将温度维持在一定水平以下，可以提高机油泵的整体寿命，从而降低电机磁铁和ECU元件损坏的风险。神经网络的应用使通过通信总线获取油温成为可能，而无须安装专用油温传感器。
[1]CENGEL Y A. Introduction to thermodynamics and heat transfer[M]. Prentice-Hall， 1955.
[2]PATTNAYAK R A， BISWAL L. Thermal design and analysis for high power automotive electronic product[C]. NAFEMS World Congress 2015， San Diego， CA， 2015.
[3]SIMONS R E. Simplified formula for estimating natural convection heat transfer coefficient on a flat plate[J]. Electronics Cooling， 2001， 7（3）：12-13.
[4]KRAUS A D， BARR-COHEN A. Design and analysis of heat sinks[J]. Microelectronics Journal， 1997， 28（2）：199-200.
[5]SIMONS R E. Estimating parallel plate-fin heat sink thermal resistance[J]. Electronics Cooling， 2003， 9（1）：8-9.
[6]TEERTSTRA P， YOVANOVICH M M， CULHAM J R. Analytical forced convection modeling of plate fin heat sinks[C]. 15th IEEE Semi-Therm Symposium， 1999：34-41.
[7]MARVIN L. Neural networks with MATLAB[M]. CreateSpace Independent Publishing Platform， 2016.
[8]KIM P. MATLAB deep learning ： with machine learning[C]. Neural networks and artificial intelligence， 2017.
武 濤 译自 SAE Paper 2020-24-0022
虞 展 编辑
（收稿时间：2021-03-11）