电动汽车测试：健康状态验证走向前沿

Mark Quarto 博士 首席技术官 – Quarto 技术服务公司

我在电气化汽车技术领域工作了 32 年，经历了汽车开发和工程领域的大部分领域。 这些经历包括从服务工程师、推进/能源管理诊断开发工程师、车辆电气化系统工程经理、车辆电气化系统工程组经理，到现在（2012 年退休后）担任原始设备制造商、再制造商和售后市场电气化车辆系统的顾问和讲师/导师。 我非常喜欢设计汽车史上最先进的电气化汽车，如通用汽车 EV1、雪佛兰 Tahoe/Yukon 2 模式混合动力车、雪佛兰 Spark Electric、雪佛兰 Volt、雪佛兰 Equinox 燃料电池示范车队以及其他先进的概念车。 过去 20 年来，我一直在密切观察汽车行业的发展，随着电动化汽车（即混合动力汽车、插电式汽车和纯电动汽车）的不断涌现，汽车行业的动力总成系统正在经历一场真正的革命。 电动汽车二手车市场继续引发人们对技术人员如何自信地分析和诊断电动动力总成系统的关注。

其中，驱动电机和发电机（电机 – EM）诊断和健康状态（SOH）分析已成为汽车诊断和分析的核心。 汽车技术人员对学习最先进的分析和诊断程序以帮助确定电磁系统的 SOH 表示出极大的兴趣。 随着电动汽车产品在市场上不断老化，老旧车辆的第一车主、第二车主和车队现在都在提出这样的问题：”在确定车辆的 SOH 时，驱动电机和发电机（定子和转子）的状况如何？ 此外，现场技术人员希望在针对电动动力总成故障条件进行分析和诊断时，能有一种 “确认 “的方法。 具体来说，原始设备制造商的车载诊断系统可能无法提供确定老化电磁阀健康状况所需的全面分析方法，也无法清楚地确定电磁阀或其电源逆变器模块（PIM）系统是否存在问题。 由于EM或PIM系统的成本可能导致数千美元的维修费用，识别和确定问题的根本原因是至关重要的。 此外，识别和确认问题根源所需的劳动时间可能是广泛的，增加了已经相当大的维修零件成本。 而且，如果系统被误诊，零件和人工成本就会大幅上升。 最后一个值得考虑的问题是，无论是售后市场还是原始设备制造商，都没有像内燃机（ICE）技术那样，将 EM SOH 作为正式服务测试流程的一部分。 例如，如果向汽车技术人员询问传统内燃机失火、转速变化、贫油/富油状态等的原因，他们就会自然而然地执行特定/有针对性的测试。 其中一些发动机测试包括气缸平衡、压缩、气缸漏气、真空波形、点火系统测试等。 这些测试在汽车技术人员测试、分析和诊断汽车动力总成系统的 DNA 中根深蒂固。 然而，如果向这些汽车技术人员询问如何测试电动动力总成，大多数人可能会列举出一两种测试类型，但却完全不熟悉电磁分析中使用的其他测试元素以及相关的故障模式。 目前汽车服务领域的电磁分析和诊断水平与提供全面分析和诊断所应了解的测试领域之间的根本差距就在于此。 总之，汽车服务领域在电磁动力总成分析、诊断和确定电磁 SOH 的技能方面严重缺乏经验。

少有人走的路

多年来，当我与许多汽车技术人员和讲师交谈时，大多数人都会很快承认，他们在了解如何测试、分析和诊断电磁系统方面的经验少之又少。 尽管技术人员精通传统汽车动力总成的诊断方法，但在电动动力总成领域，他们的经验却少之又少。 在我从事电气化汽车产品工程和服务工程的 32 年职业生涯中，我得出的结论是，无论是 OEM 经销商还是售后市场的技术人员，都没有通过培训和经验培养出必要的电磁分析或诊断技术。 这在很大程度上可能是由于汽车一直植根于机械系统，而不是以电子或电气为中心的系统。 因此，传统技术人员的核心技能并不侧重于电气/电子，这就限制了技术人员接触电气/电子概念的机会，而这些概念对于完善电动动力总成系统的分析技术是必不可少的。 这些评论并不代表评判。 相反，它们旨在为汽车服务领域提供观察反馈，以反思今后的发展方向：一条少有人走的路。

几十年来，我还与许多技术学校、学院和大学的汽车技术与工程专业建立了密切的合作关系，我可以向大家报告，很少有机构以电气化汽车动力总成分析和诊断为核心目标。 造成我们教育队伍中这种状况的原因可能有很多，但无论原因如何，结果都是需要填补技术空白，以帮助技术人员通过扎实的分析和诊断过程，培训他们识别和确认性能和 SOH 指标。 此外，为汽车技术人员提供分析和诊断方法，缩短他们学习分析技术和测试电气化汽车动力系统的时间，是加强和提高先进电动系统技术人员技能的下一个关键步骤。

电磁分析和诊断的现状

在汽车维修技术领域，技术人员在分析和诊断电磁系统时可获得和利用的资源很少。 汽车原始设备制造商已将技术人员培训和测试设备减少到最低限度。 在车载诊断系统中，没有监测电磁 SOH 的诊断程序。 大多数诊断都是为了识别灾难性故障，而 EM 的部分部件则没有诊断监控。 因此，在帮助技术人员预知即将发生的电磁故障方面存在巨大的技术差距，这样车主就可以了解电动动力总成 SOH 的情况。 售后市场有更多的培训选择，但大多数个人或公司培训机构都没有接受过电动动力总成系统技术方面的专业培训。 此外，OEM 经销商遇到的故障模式可能与售后市场遇到的故障模式大相径庭。 至于培训部分，大多数售后市场培训师/提供商通常都是自学成才，缺乏电动动力系统电气和机械科学方面的专业培训，因此只能教授或使用模式故障诊断法。 此外，目前在售后市场上使用的大多数诊断技术只能发现 EM 所有可能故障模式中的一小部分。 此外，根据我的观察，售后市场和原始设备制造商在指导技术人员如何识别小部分电磁故障模式方面，充其量只是粗略地进行了指导。 目前，技术人员在很大程度上依赖于系统的模式（识别）故障，以此来确定传统（集成电路）系统故障的根本原因。 遗憾的是，电磁动力总成的机械、电气和磁性技术更新换代如此之快，以至于模式故障只能采用不太有效的诊断方法。 如果没有电磁技术方面的坚实技术基础，分析和诊断对技术人员来说将是一场艰苦的战斗。 学习电磁分析和诊断技术需要大量的培训和经验，这对经验丰富的诊断人员来说也是一个挑战，除非分析和测试设备能够擦除电气和磁性数据，使分析和诊断工作变得更容易。 汽车技术人员每年都要参加大量的课程，仅仅是为了跟上传统内燃机（ICE）技术的发展，已经让他们应接不暇。 而且，由于内燃机技术占据了技术人员日常互动的大部分时间，对他们（和企业主）来说，分配大量培训时间来学习电动动力总成系统是一项繁重的任务。 然而，汽车市场已经达到了顶点。 市场上接近或超过保修期的电动汽车产品数量开始大幅增加。 因此，这些销量已不容忽视，尤其是汽车售后市场。 总之，汽车服务领域已经到了不能再忽视电动汽车或电磁系统的地步，无论他们是否意识到这一点！

技术人员和教员的诊断 “下一步行动

目前，汽车服务市场正经历着一个高度转型的历史时期。 我们正目睹着新旧交替，汽车行业正经历着从内燃机动力系统向电动动力系统的转变。 这意味着汽车技术人员必须继续为现有技术提供服务，同时学习新的电动动力总成系统并积累经验。 由于从内燃机到电动动力系统之间不存在传统知识（即利用以前的知识和经验的能力）和最小的技术转让（目前的技术在新系统中的应用有限），因此学习曲线陡峭而漫长。 因此，技术人员在分析和诊断新型电动动力总成系统时需要大量支持。 此外，该领域不仅需要分析和诊断电动动力总成系统，还需要确认（或不确认）诊断结果，以确保需要修理或更换的部件正确无误。 这是至关重要的一点，因为许多电动动力总成部件的售价可达数千美元或更高。 总之，汽车技术人员将需要依靠测试和分析来快速整合所有必要元素，以测试电磁的电气和磁性方面，并提供简化的测试结果和结论。

电磁分析和诊断：案例研究

确定电动变速箱或变速器的健康状态（SOH），或者，确认灾难性事件的发生，正成为售后服务行业和那些分析、诊断和服务电动动力系统的人的一个更重要的方面。 随着售后市场继续成为混合动力车主更多的服务选择，确保确定SOH或确认电动马达-发电机组（MGU）已达到其使用寿命（EOL）成为一个可重复和可靠的过程也变得比以往更重要。 例如，随着时间或里程（老化）的增加，发动机压缩、气缸漏气和转速平衡等都会发生变化（恶化），导致产品进入报废阶段，因此制动单元也会出现老化效应，最终导致报废。 然而，由于发动机故障的日历时间或里程（老化）可能会有很大的不同，并取决于许多因素（驾驶周期、地理位置、地形、维护历史等），因此 MGU 老化也会受到许多因素的影响，这些因素（从统计学角度看）有助于确定一般的 EOL 预期。 为了快速获得数据，最好的方法莫过于对最近从车辆上拆卸下来的电动动力系统进行测试，并将这些数据汇编成案例研究和方法，以传达电动动力系统测试的重要性。 根据我在开发诊断、测试和维修电力驱动及电池组系统方面的经验，很少有机会在同一地点测试同一类型的制动单元，这些制动单元的里程和年限范围很广，而且可以在一天内完成测试。 因此，本案例研究将利用 20 辆使用相同驱动电机和发电机的丰田普锐斯混合动力汽车电动传动轴的数据。 这种电动传动轴有两个制动单元：一个驱动电机（MG2）和一个发电机（MG1）。

案例研究测试背景信息

以下信息是本案例研究中测试的丰田普锐斯变速箱制动单元的背景信息：

– 测试地点：中西部二手零部件企业，专营混合动力电动汽车零部件

– 丰田普锐斯变速箱类型：第二代（2004 – 2009 年）

– 所有接受测试的传动轴都已从车辆上卸下，并用托盘存放在仓库中（注：制动单元可以在传动轴安装在车辆上或未安装在车辆上的情况下进行测试，而测试数据不会有任何变化）

– 测试人群中的传动轴数量： 20

– 测试人群的里程范围： 28k – 148k

– 测试人群的车型年份范围：2004 – 2009 年

– 测试的制导单元：MG1 和 MG2

– 每个制导单元获取数据的测试次数：一 (1) 次

– 测试温度5.5°C (42°F)

– 湿度： 58

案例研究 测试仪器和数据采集

– MS Excel – 用于输入/汇编测试数据和计算统计值

– All Test Pro 33EV (AT33EV) – 用于获取电机测试数据的电机电路分析工具

– 测试标准要求：电气和电子工程师协会 (IEEE) 56、118 和 120 标准涵盖电机电路分析测试方法，包括如何使用仪器收集数据；IEEE 1415-2006，”IM 维护测试和故障分析指南”；IEEE 43-2000，”绝缘测试推荐实践”。

– 选择仪器的理由：我的团队在 2011 年进行了一项通用汽车 (GM) 内部研究，以确定 MGU 测试仪器预报和测试能力的前景，在五 (5) 种 MGU 测试方法中，AT33EV 的得分最高。 在一项由通用汽车外部电机测试供应商进行的研究中，它的得分也是最高的，这项研究是重复进行的，以确保测试结果和仪器性能的可重复性。 因此，AT33EV 是进行三相电磁测试和 SOH 分析的卓越测试仪器。 AT33EV 工具的主要优势之一是无需旋转即可测试电磁转子。 综上所述，EM完全可以进行静态测试。 对于技术人员来说，这意味着可以在禁用高压系统的情况下完成测试，而且不需要进行道路测试–所有的测试都可以在维修间完成。

– 为确定制动单元 SOH 而获取的仪器测试参数：直流电阻 (毫欧)、电感、阻抗、电容、相位角、电流频率比、耗散因数 (污染) 和绝缘电阻。

– AT33EV 仪器提供的测试结果： o以欧姆表示的相绕组直流电阻– 该数据将用于测试电机的内部连接（如腐蚀、压接松动等）。 直流电阻还可用于指示非常严重的内部线圈（铜对铜）短路或更严重的相间短路（相内或相间绕组故障）。 直流电阻测试不能有效识别侵入性较小的铜对铜短路，也不能帮助确定绕组/定子槽老化。

– 绝缘电阻 (IR) 测试，以欧姆电阻表示 – 观察 IR 测试，并与达到最高电阻水平所需的时间进行比较，以确定绝缘对地电阻屏障。

– 耗散因数 (DF)– 以百分比表示（根据相位角和电容测量值得出），是电绝缘材料在交流（电流）磁场中的介电（绝缘）损耗以及由此产生的热耗散能量的测量值。 DF 用于测量制动单元相绕组导线涂层（绝缘漆或漆包线漆）质量状态、导线间和相间绝缘质量状态以及定子槽衬垫绝缘（绝缘）质量状态的变化，以确定由于污染和/或劣化（老化）造成的任何绝缘损耗。 污染是/可能是一种累积效应，来源于铝、钢、摩擦材料、油污染物、塑料、湿气等微量元素，这些微量元素提供了一种介质，能量可以在相线之间、相绕组之间、相绕组与定子槽衬绝缘之间，或相绕组线、槽衬绝缘与 MGU 背铁（即定子叠片）之间传递，而 MGU 背铁与汽车底盘在电气上是共通的。 这将导致相绕组涂层和/或槽绝缘（介质）材料减弱/老化。 由于制动单元的（最终）灾难性故障可能是其使用寿命期间累积污染的结果，因此 DF 测试数据结果对用户来说是一个重要的预后/诊断指标，有助于确定制动单元绝缘 SOH。

– 静态测试值 (TVS)– 一种无量纲数字，由上述电感、阻抗（交流电阻）、相位角和电流频率比等仪器测试参数的子集组成，并通过复杂的算法分析对得出的指标进行筛选。 然后通过软件算法计算3相绕组参数测试数据，向用户提供一个结果数值，以确定3相MGU定子和转子的电气和磁性能。 用户将无尺寸数字与参考数字（测试仪提供的数字）进行比较，从数字上确定被测试的MGU数据与同类型或同一代变速器的新MGU测试数据有多大的偏差（或没有）。 TVS值还消除了旋转MGU以测试3相定子绕组、转子磁铁或转子条和短路环等的需要。

– MGU 子系统测试：AT33EV 能够在不旋转转子（永磁或电磁感应）的情况下测试 MGU 转子和定子 SOH。

– AT33EV 与 MGU 电缆的连接是通过使用三 (3) 个直径为 0.375 英寸的纯铜适配器完成的，这些适配器的电阻在微欧姆范围内，表面有滚花和外螺纹（两个适配器长度为 3 英寸，一个适配器长度为 4 英寸），允许仪器与 MGU 电缆重复连接。

案例研究数据展示

制导股测试数据见表 1 和表 2。 表 1 提供了传动轴 MG1（发电机）的测试数据，表 2 提供了传动轴 MG2（驱动电机）的测试结果。 表格各栏提供了以下数据（从左到右）：

– 传输样本编号

– 拆下变速器的车辆里程表读数

– 电阻 3-2 / 2-1 / 1-3：测量相位 3 至 2、2 至 1 以及 1 至 3 时的电阻值。 电阻测试的结果是通过比较相绕组值来确定整体电阻平衡。 电气和电子工程师学会 (IEEE) 标准文件 1415-2006 规定：”比较三个（电阻）值 – 所有读数应在三个读数平均值的 3% – 5% 范围内”。 标准值可确保制动单元所有相绕组之间的直流电（电阻）和相电流平衡。

– DF%（耗散因数）- 是一个从 AT33EV 软件算法中得出的数字，它以百分比 (%) 的格式为用户提供污染测试的结果数据。 用于确定制导单元 DF 的数据包括电容（DF 测试的主要元素）、电感、阻抗、相位角和电流频率比，这些是软件用于擦除数据的附加电气元素。 数据中，DF 以百分比和电容单位 (%) 表示。 不过，为了简化数据报告，本文将在三个范围内使用百分比：

o ≤ 6% = 良好（OK）- 污染在可接受范围内

o 6% – 10% = 警告 (W) – 污染程度较高，但未超出限值

o ≥ 10% = 故障/失效 (F) – 污染超标，超出限值，也可能存在导致更严重故障模式的条件

IEEE 标准 43-2000 涵盖了制导单元绕组污染测试。 IEEE 56、118 和 120 涉及电机电路分析测试方法，包括如何通过仪器收集数据。

– TVS（静态测试值）- TVS 值允许通过将测试数据与参考（新）设备进行比较来测试制动单元。 通过使用合格的参考编号，任何制动单元 SOH 都可以通过这种比较方法来确定。 特别是，TVS 值可以帮助确定制动单元的绕组、定子槽绝缘、转子/定子磁性状况等的老化（恶化）程度，或者确定单元是否已经发生故障。 使用 TVS 指标的关键概念是能够测试车辆上的传动轴/变速箱，无论其是否直接连接到最终传动装置、单个或多个行星齿轮组或内部液压离合器系统等。 但是，TVS 数据无法确定三相制动单元的问题是定子还是转子。 它只能确定转子或定子中是否存在电气或磁性不平衡。

– TVS 数据结果报告如下

o ≤ 3% = OK – 定子和转子平衡良好

o ≥ 3% 但 ≤ 5% = 警告 (W)，定子或转子开始失去电平衡或磁平衡

o ≤ 5% = FAILURE (F) – 定子或转子电气或磁性能失衡，未能保持在测试范围内。 故障范围也可能是导致更严重故障模式的条件

在汽车系统中，问题出在转子还是定子上并不重要，因为必须在车内或从车上拆卸变速箱/传动装置。 在这两种情况下，转子和定子都会被移除，新的或已知良好的定子和转子组件可用于替换测试失败或显示数据与高级老化一致的设备。 通过同时更换定子和转子，可以避免可能的误诊或更昂贵的检测费用。

案例研究数据和结果讨论

本次研究共涉及 20 台第二代（2004-2009 年）电动变速箱。 虽然没有在数据中报告（但在数据页上注明），但每个传动轴都在 500Vdc 下进行了绝缘电阻 (IR) 测试。 没有 0 个传动轴未能通过 IR 测试。 不过，其中两个传动轴（样本 12 和 16）在达到最大 500Vdc IR 值 @> 10 秒时速度较慢，根据测试经验，这表明绝缘泄漏刚刚开始，MGU 绕组绝缘或定子槽绝缘材料存在薄弱环节。 由于绕组、槽衬和定子叠片（背铁）之间的能量泄漏，随着绕组不断老化，达到最大 IR 值的时间将显著增加（即 45 秒 – 超过 1 分钟）。 此类数据结果最终将演变为制动单元故障，但预测故障发生时间不在本文讨论范围之内。 不过，也有一些高质量的统计方法（如 Weibull 分析或使用可靠性统计）可以根据电气测试特性、运行环境等结果帮助预测制动单元的故障时间。

里程表数据

本案例研究中的里程表数据非常宽泛，为便于报告，已四舍五入到最接近的 1000 英里。 里程表数据点最低的变速箱为 23,000 英里，数据点最高的为 148,000 英里。

相位电阻测量数据

相位电阻数据以直流毫欧（mOhms）为单位报告。 变速箱样品 8 的电阻最低，为 96.40 – 96.90 mOhms。 变速箱样品 3、4、7 和 8 的 MG2 电阻最低，为 120.00 – 121.00 欧姆。 所有传动轴样本的相位电阻测量结果均符合< 3% 的相位电阻平衡电阻变化率，因此符合 IEEE 1415 – 2006 直流电阻平衡电机标准。

耗散因数测量数据

耗散因数百分比数据显示，MG1 样品 13 是唯一不在正常范围内的设备，其耗散因数为 7.06%（警告范围）。 变速箱 MG1 样品 16 的数据为 5.99%，几乎与样品 13 一起被归入 WARNING 类别。 没有一个传动轴 MG2 设备数据导致 DF% 警告或故障。 不过，变速箱样本 16 的 DF% 为 5.66，虽然在可接受的测试范围内，但却处于 WARNING 数据的边缘。 样本 16 的 MG1 和 MG2 数据几乎都属于两个监测单元的 “警告 “数据类别。

测试值 静态测量数据

TVS（无量纲数）测量是最复杂的测量数据数值报告。 第二代 MG1 和 MG2 的目标 TVS 参考值为

– MG1 = 5.80

– MG2 = 13.30

对 MG1 传动轴样品采集的数据显示，样品 12 和 5 处于 “成功 “状态（与参考数据目标的偏差≥ 3%但不超过 5%），而样品 11 则处于 “失败 “状态（与参考数据目标的偏差≥ 5%）。 对 MG2 变速箱样品采集的数据显示，样品 1、2、4、10、11 和 13 处于 “正在 “状态（与参考数据目标的偏差≥ 3%，但不超过 5%），而样品 15 则处于 “失败 “状态（与参考数据目标的偏差≥ 5%）。

案例研究结论

虽然本案例研究涉及的样本量较小，只有 20 个，但数据与数百个制氢装置（无论是丰田产品还是其竞争对手的产品）的测试结果一致。 据了解，如果现场的第二代车辆数量≈150 万辆，则提供 95% 数据置信度（置信区间为 +/- 3%）所需的样本量为≈1100 个传动轴。

本研究的样本数量远不足以对 2004-2009 年的 MG1 和 MG2 MGU 电机进行可靠的统计建模。 足够大的统计人口库（样本量）加上较高的置信水平和置信区间，以获得可靠的统计数 据，从而得出统计结论，这超出了本案例研究的范围。 不过，本案例研究（以及其他类似案例研究）的主要测试证据与其他案例研究的结果一致，为现场技术人员在发生灾难性故障前确定制导气体减压装置的 SOH 提供了预后和诊断价值。

数据类型比较 – 根据本案例研究提供的数据，可以得出结论：绕组电阻数据并不倾向于（或跟踪）其他制动单元 SOH 故障模式。 本案例研究中对制动单元进行的所有相位电阻测试表明，制动单元的所有相位之间均保持平衡，且每个相位均符合 IEEE 1415-2006 标准。 从每个制导单元获取的直流电阻数据与直流电阻测试数据没有趋势或跟踪关系，也与 TVS 数据没有趋势关系。 因此，制导单元可能包含平衡相位电阻，DF% 数据在容差范围内，但无法通过 TVS 测试。 该测试符合 IEEE 56、118 和 120 标准，涵盖电机电路分析测试方法，包括如何通过仪器收集数据。 此外，根据案例研究数据，有可能包含平衡相位电阻，TVS 数据在容差范围内，但获得 DF% 的警告级别。 该测试符合 IEEE 标准 43-2000 中的 MGU 绕组污染测试。

总之，在确定制动单元的 SOH 时，电阻数据、DF% 数据和 TVS 数据是互不关联的。 通过使用基本的电气工程原理，结合先进的数学和软件算法对数据进行筛选，可以获得制动单元 SOH 的全貌或灾难性故障的确认。 这对现场技术人员来说是个好消息，因为在过去，许多制动单元的运行/性能问题、绕组或槽绝缘老化测量或试图识别困难的间歇性条件都是不可靠的。 不可靠的诊断技术，如仅使用毫欧计、使用毫欧计和红外计，或结合使用毫欧计、红外计和阻抗计，都无法检测到相绕组或定子槽绝缘的细微变化，因此无法检测到电气或绝缘故障模式的开始。 这些方法可以用于识别狭窄的故障模式或确认灾难性状况，但都无法提供先进的制动单元绕组和槽衬垫 SOH 测试。

摘要

希望您喜欢本案例研究，并希望它能让您更深入地了解制导单元如何针对各种 SOH 和故障模式进行测试。 电动动力总成测试应成为任何原始设备制造商或售后服务企业的标准检测指标。 随着汽车行业不断从基于内燃机的动力系统转向电动动力系统经济，汽车技术人员必须了解应如何进行测试和分析，以及通过分析可确定的故障模式。 服务企业也有责任告知和教育客户，电动动力系统如何改变车辆的检查和维修。 目前，很少有服务企业对消费者进行电动动力总成 SOH 检查方面的教育，为了确保高水平的客户关系管理 (CRM)，这一点必须尽快成为主流。 对电磁装置进行定期测试是确定电动动力系统 SOH 的重要因素，所有为混合动力和电动汽车提供服务的企业都应将向电动汽车车主提供这项服务作为标准做法。 在您对车辆客户进行教育之前，他们不会了解 EM SOH 定期分析。 对于服务企业来说，在为客户提供优质服务的同时，创造新的服务来创造收入，这是一个多么好的切入点！