引言

伴隨著新能源汽車的高速發展，2018年全球新能源汽車銷量超過了200萬輛[1]。目前，偏短的續航能力成為了阻礙新能源汽車推廣的主要原因之一。為了解決這個問題，研究新型的動力驅動電機成為了各大公司及研究機構的熱門方向之一，而Hairpin電機（發卡/扁線電機）是使用銅條取代了傳統的繞線組的一種新型驅動電機。2006年，通用公司首次將Hairpin電機應用于CadillacEscalade車型上[2]。隨后幾年里，特斯拉公司的models，豐田公司的Prius，日產公司的Leaf均采用了Hairpin電機[3]。

圖1插槽填充情況 (a) Hairpin 電機 (b) 銅線電機

Hairpin電機相對于傳統的銅線繞線組電機有三個主要優勢。第一，Hairpin電機的槽滿率高，在同樣的插槽空間中，使用銅條會比使用銅線填充的面積更多，使得插槽的填充銅導體更多，從而提升了電機的效率[3]。第二，Hairpin電機因為槽滿率更高，銅條之間充分接觸，能夠更有效的冷卻。而銅線電機，由于銅線之間還有空氣，空氣的冷卻效率比直接接觸的冷卻效率更低，不利于電機的散熱。第三，Hairpin電機的體積比銅線電機更小，性價比更高，更有助于車身輕量化。由于Hairpin相對于傳統電機優勢巨大，所以Hairpin電機的制造成為了當下國內外許多新能源企業的重點研究方向。

Hairpin電機的生產

目前，Hairpin電機的生產工藝只能采用全自動的生產流程，因為其對生產穩定性及合格率有極高的要求，所以半自動及人工生產是不太現實的。如表1所示，Hairpin電機的生產主要分為四個步驟：第一步，是將銅條折彎成“U”型。整個“U”型區域折彎角度對Hairpin電機的電導率是有極大影響的，因為被折彎區域的微觀原子結構會受到擠壓，導致電導率的變化[5]。這個折彎過程現有兩種主要工藝——使用沖壓模具折彎成需要的角度；另外一種方法是使用專用折彎機，分四個步驟折彎成需要的形狀。這兩種方法需要保證折彎的銅條角度一致無回彈，而且兩個端子的距離要保持一致。第二步，是將折彎好的銅條放置在插槽當中，這種放置也是需要按一定規則擺放，使得銅條有序且緊密布置在插槽中。第三步，端口折彎，需要將露出的端子折彎，使得端子之間能夠緊密連接，給下一步焊接工序做好準備。目前這種端子折彎一般使用3DCNC機床進行折彎，折彎角度需要一致以便連接到另外一個“U”型Hairpin。如圖2所示，在折彎之后，端子需要緊密連接在一起，因為焊接過程不容許太多間隙且角度需要一致，這樣才能保證焊接前的工序一致性。

表 1 電機生產工藝流程圖 [4]

第四步，需要將Hairpin端子通過焊接將其連接起來，這一步是整個工藝中最重要的一步，也是目前最具有挑戰性的工藝步驟。首先，Hairpin需要焊接的接頭數量是巨大的，這對焊接設備的重復性是極大的挑戰。其次，接頭的焊接質量對電機的電導率有極大的影響，不同的焊接深度將導致有不同的接頭電阻分布，假設焊接質量不均，電機的熱分布將極不均勻，對電機的性能及壽命是極大的影響。除此之外，面對數量巨大的焊接接頭數量，缺少合適的質量檢測系統，人工檢測雖然可行，但是檢測失誤率也是很難控制在一個較低的水平。

圖 2 端子折彎后需緊密連接

Hairpin 接頭焊接方法

Hairpin接頭焊接是該電機生產中最復雜的過程，如圖3所示，在實際生產過程中需要考慮的因素眾多，結合不同的客戶需求，一共有八個影響因素需要考慮：

圖 3 Hairpin 接頭焊接難點

◆接頭焊接質量包括了焊接表面質量、焊接深度、焊接一致性等評價標準，不同的焊接質量對電導率的影響都是巨大的，而電導率跟電機冷卻及性能是直接相關的；

◆焊接節拍指的是一個未焊接的電機放入工位到焊接完成所需要花費的時間，過低的生產節拍對制造商來說將是極大的成本投入，在一定生產時間內獲得越多的產品，才能獲得越多的利潤；

◆焊接穩定性包括焊接質量的穩定性，產品一致性及設備穩定性等指標，良好的焊接穩定性是一致性的保證；

◆接頭電阻是評價整個焊接工藝的一個決定性指標，接頭電阻越高，發熱越嚴重，電導率越低，所以控制接頭電阻的數值在一定范圍內并維持穩定是整個焊接過程的最終目標；

◆夾具定位精度指的是Hairpin裝夾以后的重復位置精度，如果每次裝夾的位置出入較大，則容易出現很大的焊接缺陷，對于焊接靈活性較差的設備，成品率可能大大降低；

◆焊接飛濺過大容易形成焊接缺陷，同時也表示焊接過程不穩定；

◆生產復雜度指的是整個生產流程的復雜程度，復雜程度越高，生產出錯的風險也隨之升高，維修和工人上手的難度也是成正相關；

◆焊接熱輸入是需要控制的一個重要因素，因為Hairpin銅條上除了接頭區域，其他區域都覆蓋了一層絕緣涂層，過高的熱輸入將會燒損絕緣層，從而影響電機的性能。

圖 4 連接工藝對比

由于上述八個因素的限制，目前主流焊接Hairpin接頭的工藝有電弧焊接和激光焊接。如圖4所示，激光焊接在多個方面具有很大的優勢：首先，在靈活性方面，弧焊需要設計不同的焊接設備來適應不同的電機尺寸，而激光焊接可以用視覺識別的方法，只需要更改識別程序即可；其次，激光焊接比弧焊的穩定性更強，弧焊焊接銅材料2mm深度左右工藝穩定性很強，但是超過2mm以后，焊接不穩定且熱輸入量大，激光可以比弧焊焊接的更深且熱輸入量更少；第三，兩種工藝在連接性上其實差別不大，但是激光焊接的表面會更加光滑一些；第四，弧焊的熱輸入量較大會導致飛濺產生，而且容易引起焊接缺陷；第五，設備損耗方面，弧焊工藝面對不同的電機尺寸需要匹配不同的焊接設備，激光焊接則只需要更換保護玻璃即可；第五，兩種工藝的焊接節拍差距不大，但是切換設備時間激光焊接更具優勢；第六，成本方面，弧焊設備成本大約只占激光設備成本的五分之一左右，且激光工作站需要特殊的激光防護，人員安全培訓也比弧焊更難一些。

激光焊接在Hairpin電機中的應用

激光焊接在銅材焊接上，首先考慮到的是材料對激光的吸收率問題。在1060nm（CO2激光器）激光波長下，銅材對激光的吸收率只有10%左右，在激光波長為500nm的綠光波段范圍內，銅材對激光的吸收率較高，目前的技術尚達不到很深的熔深。但是銅在熔化狀態下，對激光的吸收率能夠達到較高的水平，于是使用高功率固體激光器來達到破孔效應，能夠使得激光焊接銅材成為可能[5]。

激光焊接方案

如圖5所示，激光焊接目前比較常見的方案是使用激光頭匹配相應的視覺識別系統。激光頭部分必須是帶X，Y兩個維度的振鏡系統，能夠在焊接平面上實現多種圖形的焊接軌跡。另外也需要具有比較高頻的振蕩功能，在焊接過程中能夠對熔池進行攪拌，有利于熔池中的氣體排出同時優化焊接質量。視覺識別系統，需要能夠識別出各種Hairpin接頭的形狀，同時也需要有一定的誤差容許范圍。

圖 5 激光焊接單個 Hairpin 樣品 [5]

整個焊接過程分為三步：第一步裝夾好Hairpin，需注意控制接頭焊接區域的間隙，第二步攝像頭識別出待焊接區域的形狀，第三步根據編輯好的焊接參數進行焊接。這三個步驟，每一步都至關重要，任何一個環節沒有控制好，都會出現極高的缺陷率。

焊接缺陷

激光在焊接Hairpin接頭時，容易出現如圖6中的五種缺陷[8]，分別是：焊縫不規則，焊縫凹陷，焊縫咬邊，焊瘤，氣孔及缺陷。這五種缺陷屬于第三步沒有控制好的缺陷，可以通過改善焊接的功率、速度、振蕩頻率來改善工藝參數匹配，能夠得到良好的焊接結果。如果當前的激光頭不能焊接出較好的焊縫，則可以通過選擇光束質量更好的激光器，或者傳輸光束質量更穩定的激光頭來進行焊接，例如，有時激光頭冷卻不穩定也容易影響焊接質量。

圖 6 激光焊接常見缺陷

在遇到如圖7的情況下，發生缺陷的概率很高。在自動化生產線中，發生三維裝夾誤差的概率是比較常見的。目前的視覺識別技術只能識別平面的一個間隙，但是對于高度方向上的誤差是不能識別的，這個也是導致目前激光焊接缺陷率較高的一個原因。針對這種情況，目前只有以下幾種解決方案：第一，提高夾具裝夾的精度；第二，提高Hairpin零件生產的精度；第三，提升視覺識別的能力。無論以上哪種方案，目前對客戶的成本都是不少的，這也是當前急需克服的技術難題。

圖 7 三維裝夾誤差

總結及展望

目前，激光焊接是焊接Hairpin電機的最具有發展潛力的方案，但是受限于成本原因，激光焊接的推廣還是需要時間。激光焊接相對于其他焊接方式有巨大的優勢，但是也有其自身的一些焊接難點，大部分的焊接參數缺陷是可以解決的，只需要克服一些難點。

圖 8 能夠識別三維尺寸的視覺系統

Scansonic公司針對激光焊接的難點，在視覺識別系統基礎上另外集成了一個基于三角測量原理的跟蹤系統，能夠測量Hairpin的三維尺寸。同時，也可以對有間隙的Hairpin接頭運用補償算法進行相應的技術補償[9]。

激光焊接Hairpin的技術仍在高速發展中，相信在不久的將來會有越來越多的公司使用激光技術，Hairpin的焊接質量將會進入一個全面提升的階段，同時也會帶動著夾具技術及自動化生產技術的同步快速發展。

參考文獻

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[6] 佚名 . 探訪蜂巢電驅動試驗中心，起底“扁 -Hairpin”黑 科技背后的奧秘 [Z/OL]([ 日期不詳 ])[2020–04–17]. https://baijiahao. baidu.com/s?id=1663636433410953327&wfr=spider&for=pc.

[7] 佚名 . 天津松正攜系列化發卡電機亮相 2019 上海國際車展 - 新能源汽車 [Z/OL]([ 日期不詳 ])[2020–04–17]. http://www.qcmx.cn/ xmyqc/30683.html.

[8] A. MAYR, B. LUTZ, M. WEIGELT, 等 . evaluation of Machine Learning for Quality Monitoring of Laser Welding Using the Example of the Contacting of Hairpin Windings[C]//2018 8th International Electric Drives Production Conference (EDPC). . DOI:10.1109/ EDPC.2018.8658346.

[9] 佚名. Scansonic | Optics for Laser Welding, Brazing, Hardening, Cutting – Scansonic MI GmbH | Schwarze-Pumpe-Weg 16 | 12681 Berlin[EB/OL]([ 日期不詳 ])[2020–05–05]. https://www.scansonic.de/en/