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驱动电机控制器可靠性技术方案
随着新能源汽车赛道布局越来越广，新技术层出不穷。新能源动力总成技术快速发展，电控系统也在加速迭代，产品应用覆盖纯电、混动、轿跑、越野等多种车型，架构包含单电控、双电控、集成式多合一电控等多种形式，SiC功率半导体、智能扭矩控制等多方面的新技术也不断发展。因此对产品可靠性也提出巨大挑战，销量成倍增长，使得品质管控更加严格，电控集成化发展导致系统可靠度降低，二者皆须对可靠性试验提出更严苛要求，市场竞争越来越激烈，使得研发周期不断被压缩，用于可靠性验证的时间也大打折扣。为保障产品顺利开发，新形势下深入研究如何开展可靠性测试十分有必要。
电控可靠性试验现状
损伤模型方面：目前行业主要应用功率器件（如IGBT）Coffin-Manson模型进行损伤校核及寿命评估，从而对试验工况进行调整和加速，较少有多器件模型同时校核。
试验应力方面：主要通过改变温、湿度和提高功率循环进行加速。有关国标中对于温湿度、振动等基本都是进行单一应力的适应性试验，可靠性试验中较少涉及多方面应力的同时施加。
目前使用的损伤模型大多考虑IGBT模块，加速试验应力主要为温度，较少考虑多器件、多应力。
技术方案技术路线
基于损伤等效的原则，在样品允许的使用条件及损伤机理不发生改变的边界条件下制定可识别风险和未识别风险情况下的多应力加速可靠性工况。针对明确可识别风险，通过提高多种考核应力，制定对应器件的特定加速工况；针对未识别风险，通过多器件、多应力工况的配比，制定覆盖前三重要器件损伤的加速工况。
多应力加速模型
从电控的寿命剖面考虑（温度、湿度、电压、振动等），全生命周期中，不仅有温度应力，还有湿度、振动、电压、电流等多方面的应力影响电控的寿命，为了综合考虑各方面应力，需建立多应力加速模型，对试验进行合理加速。
各器件失效模型
参考标准，建立各器件失效模型。
温度模型
温度模型主要为Arrhenius模型和Coffin-Manson模型。这里重点说下IGBT结温提取：进行IGBT特性测试，计算IGBT损耗，建立IGBT热电耦合网络模型，计算结温。
湿度模型
湿度模型主要来源于用于微电子电路的Peck温湿模型，该模型在Arrhenius模型的基础上增加了湿度因子，其加速系数的表达式为下式：
将式中的Arrhenius温度项去除，则可得到湿度的应力系数：
式中：
RHU —— 使用条件下的百分比相对湿度；
RHS —— 应力条件下的百分比相对湿度；
n —— 常数（1~12范围内，典型值n=3）。
振动模型
对于振动，通常应用逆幂律模型，公式表述如下：
式中：
W(f)op ——试验状态下的PSD，g2/Hz；
W(f)ref ——参考状态下的PSD，g2/Hz；m —— 常数。
电压模型
电压模型的表达式为下式：
式中：
Uop —— 工作电压；Uref —— 基准电压；
Urat —— 额定电压；C2、C3 ——常数。
基准工况提取
覆盖多维度，生成基准工况。路谱采集的时候需要多维度的数据采集比如驾驶风格、行驶载荷、道路工况、环境要素等。然后进行运动学片段划分、聚类分析、运动学片段相关性分析等，最后剔除异常及基准工况片段生成。
其他维度应力基准数据
温度：融合路谱工况+关键器件损伤工况
湿度：根据行业统计数据，计算获得平均湿度为基准湿度。
电压：以提取融合的路谱工况为基准，增加关键器件的损伤工况，以覆盖用户使用过程中电控器件存在的可能损伤。对编制好的工况进行器件的温度和电压测试，获取基准温度及电压。
振动：路试实采的振动数据为基准。
关键器件特定考核工况制定
以IGBT为例：分解运行工况，建立函数进行损伤相关度分析，提取IGBT损伤较大片段，综合损伤度、车速及扭矩覆盖度进行工况寻优，生成运行工况，最后增加湿度、振动的加速因素，形成完整测试循环。
综合考核工况制定——故障统计
驱动电机控制器是由多种不同类型元器件组成的控制汽车动力电源与驱动电机之间能量传输的装置，任一组成器件发生异常，都可能引起驱动电机控制器的功能失效。统计发现，纯电车型中电控功率器件、电容等损坏率较高，对于关键易损器件应重点关注其可靠性。
本文对电控可靠性技术方案进行了解析，介绍了当前电控可靠性试验背景和现状，希望对大家有所帮助。
资料参考：比亚迪
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