전기차 시장을 탈바꿈할 저력을 갖춘 SynRM

희토류 자석에 대한 의존도를 없애 EV의 지속가능성 개선

EV(전기차)의 광범위한 채택으로 탄소 함유 배기관 배출이 과거의 일이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 차량을 생산한다는 것은 하나의 환경 문제를 다른 문제와 교환하는 것을 의미합니다. EV 자체는 온실가스를 배출하지 않지만, 배터리와 전기 모터를 만드는 데 필요한 원자재를 채굴하고 정제하는 과정에서 상당한 양의 온실가스를 배출합니다. 더욱이 산업 전반에 걸쳐 이러한 원자재에 대한 수요로 인해 EV 제조 비용이 지속적으로 상승하여 많은 소비자가 접근할 수 없는 스티커 가격이 유지되고 있습니다.

적절하게 명명된 VEHICLE 프로젝트에서 프랑스 INSA-Strasbourg 및 ICube Laboratory의 연구원들은 자동차 산업 외부에서 일반적으로 사용되는 기술인 SynRM(동기식 릴럭턴스 머신)이라고 불리는 전기 모터를 통해 이러한 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 전통적으로 로보틱스부터 목재 분쇄기에 이르기까지 다양한 응용 분야에 사용되는 전기차 드라이브트레인에 최적화된 SynRM은 미래에 보다 지속 가능하고 저렴한 EV를 의미할 수 있습니다.

현재 전기차 업계가 선택한 모터는 PMSM(영구자석 동기전동기)로, 전기차 시장의 약 84%를 점유하고 있다. 그러나 이 기술의 기반이 되는 자석은 지구에서 채굴된 희귀 물질에 의존하여 또 다른 지속가능성 문제를 해결합니다. 이러한 재료는 전자 제품에 대한 수요도 높으며 가격도 계속 오르고 있습니다. 유도 모터, 회전자 동기 모터 등 EV 드라이브트레인에 사용되는 다른 유형의 모터도 있지만 효율성과 전반적인 성능은 PMSM에 미치지 못합니다.

SynRM, 12v 배터리, DC/AC 컨버터, DC/DC 컨버터 및 배터리를 보여주는 자동차 그림.

SynRM으로 추진되는 단순화된 전기차 드라이브트레인 아키텍처.(이미지 출처: Yakoub Saadi 박사)

EU(유럽연합)가 주로 자금을 지원하는 VEHICLE 프로젝트는 전기차에 적합한 SynRM을 개발하는 것 외에도 배터리 성능과 에너지 저장 능력을 향상시켜 EV 소유 비용을 낮추는 것을 목표로 합니다. VEHICLE 프로젝트는 INTERREG V Upper Rhine 프로그램 및 국경을 넘나드는 우수한 연구 프로젝트에 자금을 지원하는 Science Offensive 이니셔티브의 프랑스-독일 지역 파트너(Grand Est 지역, Baden-Württemberg 및 Rhineland-Palatinate)에서 자금을 조달받았습니다.

오래된 머신, 새로운 솔루션

INSA-Strasbourg의 전기공학 부교수인 Tedjani Mesbahi는 수년 동안 이 문제를 해결하기 위해 노력해 왔습니다. Mesbahi는 자동차 공급업체 Valeo 및 Lille University의 L2EP Laboratory에서 연구 및 혁신 팀의 일원으로 전기 이동성에 대한 연구를 시작했습니다. 그곳에서 그는 저소비 가솔린-전기 하이브리드 자동차를 개발하는 데 힘썼습니다. 나중에 그는 산업 프로젝트에서 INSA-Strasbourg 및 ICube Laboratory가 있는 학계로 옮겨 EV 드라이브트레인을 최적화하는 작업에 합류했습니다.

영구 자석이 없고, 저렴한 비용과 적절한 성능을 갖춘 SynRM은 PMSM과 회전자 동기 모터 또는 유도 모터 간의 절충안을 제시합니다.

Mesbahi는 “INSA-Strasbourg에 왔을 때 동료들이 다른 유형의 전기차 모터인 동기식 릴럭턴스 머신을 연구하고 있는 것을 발견했습니다.”라고 말했습니다.

SynRM은 다른 산업에서 널리 사용되지만 단점으로 인해 기존 EV 드라이브트레인에는 적합하지 않습니다. INSA-Strasbourg의 VEHICLE 프로젝트 연구 엔지니어였으며 현재 SATT Ouest Valorisation 소속인 Yakoub Saadi는 몇 가지 문제를 회상했습니다. “단점에는 낮은 전력 밀도, 낮은 역률, 상대적으로 높은 토크 리플이 포함되었습니다. SynRM은 또한 상당한 열을 발생시킬 수 있으므로 온도를 낮추는 전략이 필요합니다.”라고 Saadi는 말했습니다. “하지만 장점도 있습니다. 자석이 없고 매우 견고하며 효율적입니다.”

SynRM은 전기 회로의 저항과 유사하게 투자율이 낮은 영역에서 높은 영역으로 이동하는 자성 재료의 특성인 저항성을 활용합니다. SynRM에서 모터의 고정 외부 부분인 고정자는 전자기장을 생성하는 와이어 코일을 수용합니다. 내부 구성 요소인 회전자에는 자석이 없지만 철이 포함되어 있습니다. 재료의 낮은 저항으로 인해 회전자의 에어 갭이 회전 자기장과 정렬되어 회전자를 회전시키고 토크를 생성합니다.

외부에 고정자가 있고, 회전자가 내부 구성 요소이고, 고정자 내에 고정자 슬롯이 있고, 중앙에 샤프트가 있는 원형 모터를 보여주는 SynRM의 회로도입니다.

동기식 릴럭턴스 머신의 단면. (이미지 출처: Yakoub Saadi 박사)

SynRM의 높은 토크 리플 또는 토크 변동으로 인해 큰 소음이 발생하고 특히 해결하기 어려운 문제가 발생합니다. 토크 리플을 제어하려면 고전 제어 알고리즘 이상의 제어 전략이 필요합니다.

높은 토크 리플과 그에 따른 소음이 없고 더 높은 전력 밀도를 갖춘 SynRM은 확실한 대체품이 될 수 있습니다. 영구 자석이 없고, 저렴한 비용과 적절한 성능을 갖춘 SynRM은 PMSM과 회전자 동기 모터 또는 유도 모터 간의 절충안을 제시합니다. SynRM은 또한 다른 전기 모터보다 생산이 더 간단하고 효율적입니다. 하지만 약점으로 인해 전기차 시장에 진출하기가 힘들었습니다.

순탄치 않았던 출발

Hochschule Karlsruhe 및 Hochschule Trier 대학과 협력하고 INSA-Strasbourg 및 ICube 연구소의 Mesbahi가 이끄는 VEHICLE 프로젝트는 2019년에 시작되었습니다. “우리는 동기식 릴럭턴스 모터를 EV 파워트레인에 통합해야 했습니다. 이것이 첫 번째 과제였습니다.” 당시 INSA-Strasbourg 및 ICube Laboratory의 연구 엔지니어였던 Saadi가 말했습니다. "두 번째 과제는 토크 리플을 극복하는 방법을 찾는 것이었고, 세 번째 과제는 이 전기 모터에 고급 제어 전략을 구현하는 것이었습니다."

"MATLAB 및 Simulink를 통해 우리는 이 전기 머신을 신속하게 모델링할 수 있었습니다."
Yakoub Saadi 박사, SATT Ouest Valorisation

VEHICLE 프로젝트는 시작하자마자 장애물에 부딪혔습니다. 바로 코로나19가 발생한 것입니다. Mesbahi는 “원격으로 작업할 때 방법을 바꿔야 했습니다.”라고 말했습니다. 원래 그들은 제어 전략을 개발하고 이를 테스트벤치에서 동시에 시험해 보는 방식으로 프로젝트에 접근할 계획이었습니다. 그러나 봉쇄 조치로 인해 집에서 일할 수 없게 되자 팀은 제어 알고리즘의 반복 테스트를 시뮬레이션에만 전적으로 의존했습니다. MATLAB^® 및 Simulink^®는 그들이 계속 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 했습니다.

“우리는 슬라이딩 모드 제어 이론, 즉 H-무한대 이론을 기반으로 하는 새로운 컨트롤러를 제안하기로 결정했습니다. 이는 토크 리플을 줄이기 위한 캐스케이드 제어의 새로운 알고리즘입니다.”라고 Saadi는 말했습니다. “일반적으로 EV 업계에서는 PI(비례 적분) 컨트롤러라는 고전적인 제어 전략을 사용합니다. 그러나 기존 컨트롤러로는 토크 리플을 크게 줄일 수 없습니다.”

모터 토크 리플을 줄이기 위한 제어 전략. (이미지 출처: Yakoub Saadi 박사)

INSA-Strasbourg 그룹은 Simulink와 사전 구축된 SynRM 및 EV 드라이브트레인 모델을 사용하여 고급 제어 전략을 개발하고 테스트하는 작업에 착수했습니다. Simscape Electrical™을 사용하여 전기차의 배터리와 컨버터를 모델링했습니다. "MATLAB 및 Simulink를 통해 우리는 이 전기 머신을 신속하게 모델링할 수 있었습니다." Saadi의 말입니다.

팀은 시뮬레이션을 사용하여 토크 리플을 최대한 줄이는 전략을 식별하여 가정에서 고급 제어 전략을 검증했습니다. 또한 팀은 (PI) 컨트롤러와 같은 일반적인 방법에 대해 제안된 고급 알고리즘을 테스트했습니다.

다시 연구실로

코로나19 제한이 완화되자 Mesbahi, Saadi 및 그들의 팀은 프로토타입 SynRM에서 컨트롤러를 테스트하기 위해 실험실로 돌아왔습니다. 그들은 Speedgoat^® 머신을 사용했는데, 이를 통해 다른 소프트웨어나 언어로 번거롭게 변환하지 않고도 실시간으로 테스트를 실행할 수 있었습니다. 그러나 Speedgoat를 타겟 머신으로 선택한 이유는 편리함 때문만이 아니었습니다. 또한 강력한 제어 포트도 필요했습니다.

“Speedgoat는 강력한 포트를 제공했습니다. MATLAB 및 Simulink와 호환되므로 Simulink 모델을 실시간으로 테스트할 수 있습니다.”
Yakoub Saadi 박사, SATT Ouest Valorisation

"Speedgoat는 강력한 포트를 제공했습니다."라고 Saadi는 말했습니다. “ MATLAB 및 Simulink와 호환되므로 Simulink 모델을 실시간으로 테스트할 수 있습니다.”

단 한 번의 클릭만으로 Saadi는 MATLAB 및 Simulink 알고리즘을 Speedgoat 타겟 머신에 배포하고 SynRM 프로토타입에서 테스트할 수 있었습니다. 처음에는 초기 테스트에서 예상했던 대로 결과가 완벽하지 않았습니다. 시뮬레이션에서 제어 전략을 테스트했지만 이론적 모델은 실제 조건을 완벽하게 모방할 수 없었습니다. 팀은 결과에 혼란이 있음을 발견하고 시행착오를 거쳐 조정해야 했습니다.

마침내 Saadi와 그의 동료들은 효과가 있는 전략을 찾았습니다. 테스트를 마친 후 Saadi는 토크 리플률의 측정 및 계산을 검토하면서 싱긋 웃기 시작했습니다. 알고리즘이 작동하여 토크 리플을 관리 가능한 수준으로 줄였습니다. “이 순간까지 많은 테스트가 있었습니다. 최고의 느낌이었습니다.”라고 Saadi는 첫 번째 성공적인 테스트를 회상하며 말했습니다. “2년 동안의 우리의 모든 작업을 한 순간에 담았습니다.”

SynRM은 Speedgoat를 실행하는 타겟 머신에 연결됩니다. Simulink 타겟 머신 오른쪽에 있는 컴퓨터에서 실행 중입니다.

동기식 릴럭턴스 모터 테스트벤치. (이미지 출처: Yakoub Saadi 박사)

SynRM의 미래

다른 연구 그룹도 고급 제어 전략으로 SynRM을 개선하기 위해 노력하고 있지만, Saadi는 VEHICLE 프로젝트가 차별화되는 점은 전기차 드라이브트레인의 모든 부분(모터, 배터리 구성 요소 및 컨버터)을 모델링하여 모터 컨트롤러를 최적화하는 점이라고 말했습니다. MATLAB, Simulink, Speedgoat가 가능해졌습니다. 전기차의 연구 그룹은 일반적으로 드라이브트레인의 각 부분이 아닌 차량의 한 측면과 이들이 어떻게 작동하는지에 중점을 둡니다. "전기 모터는 배터리와 에너지 관리에도 초점을 맞춘 VEHICLE 프로젝트의 일부일 뿐입니다."라고 Saadi는 말했습니다.

“자석이 없는 머신은 이 새로운 시장에서 이점을 갖게 될 것입니다.”
Tedjani Mesbahi, INSA-Strasbourg 전기공학 부교수

그러나 VEHICLE 프로젝트의 SynRM은 아직 자동차 산업에 적합하지 않습니다. 높은 토크 리플이 EV에서 SynRM을 사용하는 데 주요 장애물이기는 했지만, 연구자들은 여전히 기계의 전력 밀도를 높이고 열 관리를 개선해야 합니다. Mesbahi는 "우리 연구원들은 이 문제를 해결하고 동기식 릴럭턴스 머신을 EV 애플리케이션에 더욱 실용적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다."라고 말했습니다. INSA-Strasbourg 팀은 열 관리 솔루션을 만들기 위해 MATLAB 에서 AI 알고리즘을 개발하고 있습니다.

SynRM에 대한 제어 알고리즘이 더욱 개선되는 것 외에도, 이 모터는 향후 몇 년에 걸쳐 유럽연합 집행위원회의 Digital Product Passports 프로그램이 시행됨에 따라 자동차 산업에 더욱 필수적이 될 수 있습니다. 이 프로그램은 고객이 제품이 환경에 미치는 영향에 대해 더 나은 아이디어를 얻을 수 있도록 제품 제조와 관련된 재료 및 공급망에 대한 투명성을 요구함으로써 지속가능성과 순환 경제를 촉진하는 것을 목표로 합니다. Mesbahi는 “자석이 없는 머신은 이 새로운 시장에서 이점을 갖게 될 것입니다.”라고 말했습니다.

그러나 이 프로젝트의 주요 목표는 EV 소유의 총 비용을 줄이는 것입니다. Mesbahi는 “아직 개발해야 할 부분이 훨씬 더 많습니다.”라고 말했습니다. 그러나 더 부드럽고 조용한 승차감을 제공하는 알고리즘을 만드는 데 있어서는 한 걸음 더 가까워졌습니다. "이에 맞춰 우리의 연구 활동은 7개국 14개 이상의 유럽 파트너가 참여하는 500만 유로의 예산을 자랑하는 대규모 유럽 연구 프로젝트를 통해 EV 총 소유 비용을 최적화하는 방향으로 계속되고 있습니다." ENERGETIC 프로젝트는 차세대 BMS(배터리 관리 시스템)과 통합된 스마트 배터리 기술 및 연결성을 사용하여 에너지 저장 성능을 최적화하는 것을 목표로 합니다.

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