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从“分布式”到“区域化”:汽车电气架构的范式转变

发布时间:2025-11-20 来源:转载 责任编辑:lily

【导读】现代汽车已成为名副其实的“轮式超级计算机”,搭载着1000至3000颗半导体芯片,构成了复杂的车辆神经网络。随着汽车自动化、舒适性和电气化程度的不断提升,这一数字仍在持续攀升。面对日益增长的电气与电子组件需求,汽车电力与控制架构正在经历一场深刻变革。本文将深入探讨车辆配电系统的三大趋势:区域架构的采用、48V总线的应用,以及智能电子保险丝的普及,揭示这些技术如何共同塑造下一代汽车的电气骨架。


传统架构

在传统汽车架构中,车辆使用数百个功能固定的电子控制单元(ECU)实现各种控制功能。这些ECU通常靠近其所控制的部件布置,并通过物理连接构成覆盖整车通信的子网络。以制动系统为例,每个车轮都有独立的制动ECU,这些ECU相互连接形成专用网络。这种分布式架构带来了显著的挑战:长距离布线导致线束复杂且沉重,甚至成为汽车中最重的部件之一;专用软件需求造成庞大的代码量,据报道接近每辆车2亿行代码,增加了开发与维护的复杂性。

为解决这些问题,汽车行业首先引入了基于域的架构,通过集中式方法整合相关功能:由域控制器统一管理某一功能域(如动力总成、悬架、制动)内的所有功能。然而,单个域可能覆盖整车范围,布线量依然可观。


区域架构

区域架构代表了汽车电气设计的范式转变,它采用以地理位置为优先的分布式方案。在这种架构下,车辆内特定区域的区域控制器(ZCM)负责支持该区域内所有功能。例如,位于前角的区域控制器可同时管理该区域的制动、电动车窗、灯光和悬架等功能。


区域架构的四大优势

大幅减少铜线用量

基于域的架构平均每辆车使用约50kg线缆,而采用区域架构的车型(如特斯拉Model 3)线缆重量可减少高达85%。对电动汽车而言,这种减重至关重要,有助于提升续航里程,或使用更小、更便宜的电池组。

分布式可靠性提升

在域架构中,单一故障可能导致系统全面停机。区域架构通过配电、控制与通信的分散化,实现了路径冗余与隔离。即使部分组件失效,安全等关键功能仍可继续运行,显著提高了系统可靠性。

软件定义硬件

区域控制器的功能模块化提升了硬件复用率,控制器可通过软件定义并支持升级。这种面向服务的架构(SOA)将车辆信号或数据以服务形式提供给应用层,实现标准化API与模块化结构,同时支持高效、低成本的无线(OTA)更新。

简化装配流程

模块化设计有助于实现更高效的装配流程,减少人为错误,提升自动化程度,为汽车制造商带来生产效率的显著提升。


图1展示了德州仪器(TI)白皮书中提出的区域配电架构

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48V总线:电力分配的技术飞跃

将标准12V低压系统升级至48V,在纯电动汽车(BEV)和插电式混合动力汽车(PHEV)中正日益普及。这一升级带来了多重优势:减小电源线线径,降低功率损耗,并支持更高功率输出。


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以驱动240W负载为例,48V系统仅需5A电流,而12V系统需要20A,这意味着更细的导线和更低的能量损失。48V总线可用于为高电流负载供电,同时保留12V系统用于低功率负载和执行器。


未来可能的发展方向是以48V作为唯一输入电源,由区域控制器在本地完成一次与二次电源分配,从而取消配电系统中的配电箱(PDB),进一步简化架构。


当然,48V系统也面临技术挑战,包括更严重的电弧问题,需要更大的爬电距离与电气间隙。此时,采用氮化镓(GaN)开关将带来显著优势,目前已有多种100V额定GaN器件非常适合48V总线的电源开关与DC/DC转换应用。


智能电子保险丝:精准的电路保护方案

电子保险丝作为一种半导体开关,相比传统熔断式保险丝具有革命性优势:可复位、具备可动态配置的改进型电流-时间(I-t)特性,并支持故障诊断。在负载需求灵活的场景下,其高度可配置性使其成为区域配电架构的理想选择。


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电子保险丝的关键作用在于通过隔离路径,确保配电架构中的故障节点与系统其余部分隔离。当区域中的某个负载出现故障时,可通过关闭其路径上的电子保险丝进行隔离,避免影响整个区域供电。


对于安全关键负载,可采用多路供电方案,利用电子保险丝隔离故障电源并快速切换至备用电源。以TI的TPS2HCS08-Q1为例,这款SPI控制的高端开关适用于12V低压总线应用,提供全面的保护功能,包括过流检测与关断、热关断、瞬态耐受及反向电池保护。


智能电子保险丝的时间-电流特性关键参数均可编程,包括标称电流、关断延迟、过流阈值等,使其能够适应具有高浪涌电流的容性负载。其诊断功能支持检测对电池短路和开路负载,而10-20µA的低静态电流可有效降低车辆停放时的电池消耗。


汽车电气架构的演进是一场静默却深刻的技术革命。区域架构、48V总线和智能电子保险丝的协同发展,正共同塑造着下一代汽车的电气管络系统。这些创新不仅解决了传统架构的重量、复杂性和可靠性问题,更为软件定义汽车和持续的功能升级奠定了坚实基础。


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