What is Thermal Virtual Sensing
최소한의 센서 데이터와 열 해석 모델로 내부 온도를 추정합니다.
모터 내부의 온도는 성능과 내구성을 결정하는 핵심 요소입니다. 그러나 실제 시스템에서는 Coil, Stator, Magnet, MOSFET과 같은 주요 발열부에 센서를 직접 설치하기 어렵고,
모든 위치를 동시에 계측하는 것은 구조적 · 경제적 제약이
따릅니다.
IDX의 Thermal Virtual Sensing은 실제 측정 데이터와 검증된 열 해석 모델을 결합하여, 센서가 없는 위치의 내부 온도와 열원을 실시간으로 추정합니다.
Physics-based Model (물리 기반 열 모델)과 Reduced Order Modeling (ROM)을 이용하여 실제 시스템의 열 거동을 재구성하고, 필요한 수준의 정확도를 유지하면서도 계산 부담을 줄입니다.
이를 통해 Coil, Stator, MOSFET, Housing 등 주요 부품의 온도 응답과 시스템 내부의 열분포를 확인할 수 있으며, 설계
검토부터 시험 결과 분석, 운전 조건
비교까지
하나의 일관된 해석 환경을 수행할 수 있습니다.
Why Physical Sensors Are Not Enough
더 많은 센서가 항상 더 많은 정보를 의미하지는 않습니다.
제품 개발에서는 가능한 많은 열 정보를 확보하는 것이 중요하지만, 실제 환경에서는 센서 설치 위치, 배선, 계측 채널과 접근성의 제약으로 모든 위치를 직접 측정하기 어렵습니다. 특히 Coil, Stator, Magnet과 같은 모터 내부 부품은 구조적으로 접근이 어렵고, 회전하거나 협소한 공간에서는 안정적인 센서 설치도 쉽지 않습니다.
또한 센서를 추가하더라도 확인할 수 있는 정보는 설치된 위치의 온도에 한정되며, 운전 부하와 회전 속도, 냉각 조건이 달라질 때마다 계측 구성을 변경하고 시험을 반복해야 합니다. 결국 센서만으로는 시스템 내부의 모든 열 거동을 파악하는 데 한계가 있으며, 제한된 계측 정보만으로는 전체 열 상태를 정확하게 이해하기 어렵습니다.
Physical Temperature Measurement
Measure Only Where Sensors Exist- ✕ 설치된 곳의 온도만 측정
- ✕ 내부 · 회전 부품 계측에 제약
- ✕ 센서 및 계측 채널 추가 필요
- ✕ 조건 변경 시 시험 반복 필요
- ✕ 시험 결과 중심의 분석
IDX Virtual Sensing (Thermal)
Estimate Beyond Sensor Locations- ✓ 센서가 없는 내부 위치까지 추정 가능
- ✓ 내부 열원과 온도 분포를 함께 분석
- ✓ 제한된 계측 데이터 활용
- ✓ 다양한 운전 조건을 동일한 모델에서 평가
- ✓ 시스템 전체의 열 상태 이해
BEYOND PHYSICAL MEASUREMENT. UNDERSTAND THE THERMAL BEHAVIOR.
Thermal Virtual Sensing combines measured temperature data with physics-based thermal models to provide thermal information beyond physical measurements.
How Thermal Virtual Sensing Works
소수의 온도 센서 정보만으로 센서가 설치되지 않은 내부의 온도와 열원을 실시간으로 추정합니다.
Build the
Thermal Model
실제 시스템의 구조와
열 전달 특성을 모델에 반영
Reduced
Order Model
열 전달 모델에 적합한 축소
모델 기법 적용
Measure
Temperature
측정 가능한 위치의
실제 온도 데이터 수집
Identify
Heat Sources
측정된 온도로 내부에서
발생하는 열을 역으로 계산
Reconstruct
Internal Temperature
센서가 없는 위치의
내부 온도까지 계산
Build a Reliable Thermal Model
해석 모델을 구성하고, 실제 측정 데이터에 맞게 모델을 보정합니다.
모터와 ECU의 구조와 열 전달 관계를 반영해 해석 모델을 구성하고, 실제 측정 데이터와 비교해 모델을 보정합니다.
이렇게 준비된 열 모델은 이후 축소모델 생성과 Virtual Sensing의 기반으로 사용됩니다.
Preserve Accuracy.
Reduce Computation.
복잡한 모델을 줄여 계산 효율을 높이면서 정확도를 유지합니다.
대규모 FE 모델을 Krylov 기반 Reduced-Order Model(ROM)로 축소합니다. 해당 개발 사례에서는 796,942 자유도의 모델을 4 자유도로 축소했으며, 95% 이상의 정확도를 유지했습니다.
Find the Heat Behind the Temperature
측정된 온도로 내부에서 발생하는 발열량을 계산합니다.
외부에서 측정한 온도와 축소된 열 모델을 이용해 Motor와 ECU에서 발생하는 등가 발열량을 역으로
계산합니다.
계산 과정의 수치적 불안정성을 줄이기 위한 보정 과정을 적용하고, 계산된 발열량을 내부
온도 계산에 활용합니다.
Reconstruct Internal Temperatures
추정된 열원을 이용하여 센서 설치가 어려운 내부 위치의 온도를 계산합니다.
추정된 Motor와 ECU의 발열량을 열 모델에 적용해 시스템 내부의 온도분포를 계산합니다. 이를 통해 Housing, ECU, Coil 등 직접 센서를 설치하지 않은 위치의 온도까지 확인할 수 있습니다.
Estimated Heat Sources
Loss
Loss
Reconstructed Temperature Distribution
What Can be Estimated
외부에서 측정한 온도를 기반으로 직접 측정하기 어려운 내부 발열량과 주요 부품의 온도 및 시간에 따른 변화를 계산합니다.
Internal Component
Temperature
모터 내부
주요 부품의 온도
Equivalent
Heat Source
Motor와 ECU에서
발생하는 발열량
Magnet
Temperature
구동 조건에 따른
Magnet 온도
Thermal Response
Over Operating Cycles
구동 및 냉각 과정에서
변화하는 온도
What are the Benefits
Measure Beyond Sensor Limits
센서 설치가 어려운 영역까지 열 정보 확인 가능
외부에서 측정한 온도와 열 모델을 활용해 직접 계측하기 어려운 내부 부품의 온도와 발열량을 계산합니다.
Reduce Physical Testing
추가 센서와 반복 시험의 부담 감소
제한된 측정 데이터와 열 모델을 활용해 추가 센서 설치와 반복적인 물리 시험의 부담을 줄일 수 있습니다.
Support Thermal Design Decisions
설계 및 운전 조건에 따른 열 거동 검토
다양한 운전 조건에서 주요 부품의 온도와 발열 특성을 분석해 열 설계 검토와 의사결정에 필요한
데이터를 제공합니다.
Improve Thermal Reliability
과열 위험 구간과 주요 발열 부위 파악
내부 온도 분포와 발열 특성을 분석해 열적으로 취약한 영역을 파악하고 시스템의 열 신뢰성
검토를 지원합니다.
Motor Thermal Monitoring from Driving to Cooling
구동부터 냉각까지 변화하는 모터의 열 거동을 Virtual Sensing으로 확인했습니다.
구동부터 냉각까지 변화하는 모터 내부의 온도와 발열량을
직접 파악하기 어렵습니다.
외부에서 계측한 온도 데이터로 주요 발열량을 역추정하고,
Virtual Sensing으로 구동·냉각 과정의 내부 온도를 계산했습니다.
구동부터 냉각까지 변화하는 모터 내부의 열 거동을 연속적으로 확인하고 XR 환경에서 시각화했습니다.
