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一汽奔腾 | 电动汽车高压系统电磁辐射发射的建模与仿真
2021-12-27 20:21:51· 来源：电动学堂 作者：姜意驰等
文章来源：1.一汽奔腾轿车有限公司，2.中国汽车技术研究中心有限公司1 前言目前，对汽车 EMC 的仿真主要从电磁辐射、传导骚扰、线束串扰、抗扰以及天线辐射性能
文章来源：1.一汽奔腾轿车有限公司，2.中国汽车技术研究中心有限公司
1 前言
目前，对汽车 EMC 的仿真主要从电磁辐射、传导骚扰、线束串扰、抗扰以及天线辐射性能几个方面展开。 在整车级的电磁耦合预测方面，国内外已形成系列方法。
Chen 通过获得散射参数（Scattering Parameters，S 参 数），在台架试验中预测整车 EMC 性能。Zeng 等利用 传递函数法预测整车电磁耦合问题。Hiroki 等采用传递函数的方式进行电动汽车的 EMC 设计。 高锋等 基于多端口理论方法，通过台架试验模拟整车辐射发 射问题。叶城恺等基于多端口理论法预测汽车电机 系统对外的辐射发射，并进行了实测验证。
以上方 法取得了较好的预测效果 ，本 文在上述方法的基础 上，更加全面地进行高压系统电磁辐射发射仿真并与 GB/T 18387—2017《电 动车辆的电磁场发射强度的限值和测量方法》 实测结果进行对比分析。利用 FEKO软件进行高压系统辐射发射仿真建模，计算高压系统各部件端口间的S参数，获得高压系统端口耦合特性；根据GB/T 18387—2017中的试验布置以及测量方法，分别从车辆预扫描结果和终扫描结果等多方面验证该方 法在整车电磁辐射发射仿真预测应用中的可靠性。
2 高压系统 S 参数仿真模型建立
在 FEKO 软件中导入整车网格模型并建立高压系 统辐射发射线束模型，计算车内高压线束与车外测试天 线端口之间耦合的 S 参数。在整车前舱内建立高压系 统线束模型如图 1 所示，搭建高压线束 S 参数仿真端 口。为保证 S 参数仿真的准确性，前舱网格模型需尽可 能符合实际结构。
对应 GB/T 18387—2017 中的试验流程，分别设置电磁场天线的接地方式以及天线位置。电场天线仿真 布置如图 2a 所示，其中，4 个单极天线置于地面，在前后左右 4 个方向上与车辆距离为 3 m±0.03 m，其中 2 根天线分别置于车辆左右对称面上的前、后两侧，另 2 个 天线分别置于前后轮轴对称面上的左、右两侧。磁场天线仿真布置如图 2b 所示，其中，4 个环天线距离地面 1.3 m±0.05 m，布置方式与电场天线仿真布置的方式相 同。按照此布置方式，分别在 FEKO 中仿真得到高压系 统与电场天线和磁场天线端口间的 S 参数。
3 整车高压系统辐射发射预测方法
3.1多端口网络理论
在整车 EMC 问题的预测中，因系统内部电磁耦合环境复杂，故将耦合路径等效为具有能量传递关系的 多端口网络，干扰源和敏感设备直接连接网络端口。 此时，忽略网络的内部结构，将整车 EMC 预测问题简 化为多端口网络的等效建模计算问题。图 3 所示为多 端口网络，该网络具有数量为 m 的端口，各端口之间具 有电磁耦合关系。其端口电压与电流之间的关系可描 述为：
式中，um 为端口电压；im 为端口电流；Zmm 为描述高频端口特性关系的转移阻抗，可由 S 参数转换得到。
3.2高压系统端口建模
针对某车型的高压系统进行低频辐射发射预测，将 其进行端口等效建模，系统内零部件分别等效为干扰源 和一般设备，外部天线等效为敏感设备，高压系统辐射 发射端口分布如图 4 所示。
由图 4 可知，分别将 DC/DC 转换器、电机控制器、高压电池包、压缩机和正温度系数（Positive TemperatureCoefficient，PTC）加热器作为 5 个端口。由于高压系统的辐射发射主要来源于 DC/DC 及电机控制器，故将 DC/DC 和电机控制器作为干扰源，即端口 1 和端口 2 作为干扰源 端口；高压电池包、压缩机和 PTC 加热器作为一般设备， 即端口 3~端口 5 为一般设备端口；将 4 个电场天线作为 敏感设备，即端口 6~端口 9 为敏感设备端口。
用戴维南等效电路表征各端口特性，其中，干扰源用等效干扰电压和等效输出阻抗串联的电路形式表征， 一般设备和敏感设备仅用等效输出阻抗表征。整车级EMC 多端口网络模型如图 5 所示，其中，Zs1~Zs9 分别为 端口 1~端口 9 的阻抗，I1~I9 分别为端口 1~端口 9 的电 流，Vs1、Vs2 为干扰源端口戴维南等效电压。
3.3 整车低频辐射发射预测公式推导
建立整车 EMC 模型后，结合整车网络特性和零部 件端口特性即可实现整车级 EMC 预测。根据图 5，用戴 维南等效电路表征的零部件端口特性与端口电压、电流 之间的关系为：
式中，U=(U1,U2,…,U9) T为端口电压；U1~U9 分别为端口 1~ 端口 9 的电压；I=(I1,I2,…,I9)T 为端口电流；Z 为端口转移 阻抗矩阵；Zs=diag(Zs1,Zs2,…,Zs9)为零部件端口等效内阻； V=(V1,V2,…,V9) 为干扰源端口戴维南等效电压。
根据端口电压和电流的关系，经式（2）推导可得到 用戴维南等效电压、等效阻抗、端口转移阻抗矩阵等参数表示的端口电压、电流公式：
其中，阻抗参数可在实车或台架上通过矢量网络分 析仪获得，电流通过电流钳采集，戴维南等效电压可通 过端口电流和阻抗计算得到。
因高频时转移阻抗参数无法直接测得，故经 S 参数 转换得到，S 参数可通过在 FEKO 软件中建模仿真获得， 端口 S 参数矩阵为：
式中，Z0 为参考阻抗，取 Z0=50 Ω；E 为单位矩阵。
由式（3）和式（4）可知，根据整车网络特性以及零部件等效输出阻抗即可计算敏感设备端口的电压、电流。 针对辐射发射问题，可通过天线系数将敏感设备端口的 电压、电流转换为对应电场强度和磁场强度，完成辐射 发射预测。
4 仿真计算及验证
基于多端口网络方法，在实车条件下仿真计算高压系统辐射发射的电磁场强度，实现整车级 EMC 预测；根据高压系统的端口分布设置，在 FEKO 中仿真获得各端口间的 S 参数，即端口耦合关系；实车断电情况下，利用 矢量网络分析仪采集各零部件端口以及线束端口阻抗，用于仿真计算。
4.1整车辐射发射预扫描仿真计算
在车速为 40 km/h 时 ，实 车采集高压系统端口电 流，基于多端口网络方法进行整车高压系统辐射发射 预测，仿真结果通过天线系数进行转换，可分别获得 4 个电场天线和 4 个磁场天线位置处的场强。 基于GB/T 18387—2017 的测试准则进行实车辐射发射电 磁场数据采集，将仿真预测结果与实测场强数据进行对比分析，分别可得不同天线位置处的仿真场强与实测场强对比结果。电、磁场天线预扫描结果分别如图 6、 图 7 所示。
由图 6a 可知，不同位置天线所接收场强的大小有所差别，但曲线总体趋势相同，这是由于电磁波呈衰减 状态，不同空间位置所接收电磁波的大小不同，但各电 气件所产生干扰的频段固定，因此总体趋势一致；将图 6a 与图 6b 对比可得，仿真与实测场强整体趋势较为一致，波 峰 、波 谷 一 致 性 较 好 。
其 中 ，在 接 近 7 MHz、 17 MHz 等处的峰值预测明显，证明了多端口等效方法 在整车辐射发射预测中的有效性；由图 6b 可得，右侧电 场天线在 17 MHz 的频点处具有较高的辐射超标风险， 因此后续将针对右侧天线进行终扫描仿真以及测试。
同样分析可得，在图 7a 中，不同磁场天线所接收的 磁场强度曲线总体趋势一致，大小有所差别；将图 7a 与 图 7b 对比可得，仿真与实测场强整体趋势较为一致，在 17 MHz 处的峰值预测明显，证明了该预测方法在辐射发射仿真中应用的有效性；由图 7b 可得，确定右侧磁场 天线具有最大的辐射面，后续将针对右侧天线进行终扫 描仿真以及测试。
已知在车速为 40 km/h 的预扫描测量结果中，车辆 右侧为最大发射方向，因此在车速为 16 km/h 和 70 km/h 的终扫描中，只进行右侧天线的电磁场扫描和仿真。
4.2整车辐射发射终扫描仿真计算
根据 GB/T 18387—2017 中的试验流程，将多端口 网络方法应用于整车辐射发射的终扫描仿真计算中。 在车速为 16 km/h 以及 70 km/h 时，分别实车采集高压系 统干扰件端口的电流，基于多端口网络方法进行整车高 压系统辐射发射预测，并进行右侧电场和磁场天线仿真 与实测场强对比，结果分别如图 8、图 9 所示。
从图 8 中可看出，仿真与实测电场结果整体趋势较 为吻合，峰值预测较为明显，由此说明，多端口网络方法 对于整车 EMC 预测有效，该方法在整车开发阶段应用， 可在一定程度上降低辐射发射超标风险。
从图 9 中可看出，仿真与实测磁场结果整体趋势较 为吻合，峰值预测较为明显，进一步验证了多端口网络方法在整车 EMC 预测中的有效性。
5 结束语
本文将多端口网络方法所预测得到的辐射发射结 果与标准测试的结果进行了全面对比。利用 FEKO 软 件进行高压系统辐射发射仿真建模，仿真计算得到高压 系统各端口间的 S 参数，解决了复杂网络端口 S 参数测 试难问题；基于多端口网络理论方法与 FEKO 建模仿真 S 参数相结合，将高压系统各零部件进行端口等效，仿 真预测了高压系统对外低频辐射发射强度，获得了整车 高压系统的低频辐射发射预测方法；根据 GB/T 18387—2017 中的电磁场强度测量方法，在车速为 40 km/h 时 获得最大发射方向后，又分别进行车速为 16 km/h 和 70 km/h 时的终扫描测量，通过仿真与实测结果对比，仿 真与实测场强曲线整体趋势较为吻合，波峰、波谷预测 明显，验证了基于该方法预测整车辐射发射的有效性。 将该方法应用在整车开发阶段，预测整车高压系统低频 辐射发射强度，可在一定程度上提前识别并采取优化措 施降低辐射发射超标风险。
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