Nuovo sistema di rilevamento metalli per ricarica wireless di auto elettriche
Nel panorama in rapida evoluzione della mobilità elettrica, la ricarica wireless rappresenta una delle innovazioni più attese, promettendo di liberare gli utenti dal fastidio dei cavi e dalle prese usuranti. Tuttavia, dietro la comodità di un sistema che trasferisce energia senza contatto, si nasconde un rischio silenzioso: la presenza di oggetti metallici estranei sulla superficie di ricarica. Una semplice moneta, una vite o un pezzo di lattina, se lasciati accidentalmente nell’area attiva, possono surriscaldarsi per effetto delle correnti parassite indotte dal campo elettromagnetico, causando perdite di efficienza energetica, danni al veicolo e, nei casi peggiori, potenziali pericoli per la sicurezza. Un team di ricerca cinese ha ora compiuto un passo decisivo per affrontare questa sfida, sviluppando un sistema di rilevamento innovativo che non solo individua questi oggetti, ma ne determina con precisione forma, posizione e quantità.
In uno studio pubblicato sulla rivista scientifica Electrical Measurement & Instrumentation, i ricercatori Sun Dong, Gao Zichen, Han Xiaojuan e Zhang Wenbiao hanno presentato un metodo rivoluzionario basato su un array di bobine piane e sulla tomografia elettromagnetica (EMT). La loro soluzione, testata con successo in simulazioni e esperimenti fisici, promette di elevare gli standard di sicurezza per la ricarica wireless dei veicoli elettrici (EV), un progresso fondamentale per la sua adozione su larga scala da parte dei produttori automobilistici e degli utilizzatori finali.
Il problema della rilevazione degli oggetti metallici è ben noto agli ingegneri e ai regolatori. Quando un materiale conduttivo entra nel campo magnetico ad alta frequenza generato dalla bobina trasmittente, nel metallo si inducono correnti a vortice (correnti Foucault). Questo fenomeno converte l’energia elettromagnetica in calore, riducendo l’efficienza del trasferimento di potenza e creando un punto caldo che può danneggiare la superficie del veicolo o la pavimentazione. Per questo motivo, standard internazionali come SAE J2954 e il cinese GB/T38775.3-2020 impongono rigorosi test di rilevamento degli oggetti metallici (FOD, Foreign Object Detection) come requisito di sicurezza obbligatorio.
Tuttavia, le soluzioni esistenti presentano diversi limiti. Alcuni sistemi monitorano semplicemente i parametri elettrici del circuito di ricarica, come l’impedenza o la frequenza di risonanza. Un oggetto metallico altera queste grandezze, ma lo stesso effetto può essere causato da variazioni nel carico del veicolo (ad esempio, la batteria che si carica), portando a falsi allarmi. Inoltre, questi metodi non forniscono alcuna informazione sulla posizione o sulla dimensione dell’oggetto, limitandosi a un semplice “sì” o “no”. Altre tecnologie utilizzano bobine di rilevamento aggiuntive posizionate intorno alla bobina principale. Il principio si basa sul fatto che un oggetto metallico distorce il campo magnetico, causando un’asimmetria rilevabile tra bobine di rilevamento identiche. Questo approccio è efficace per la rilevazione, ma non è progettato per fornire una mappatura precisa della forma o della posizione del detrito.
Soluzioni più avanzate sono state esplorate. Gli array di sensori magnetici, come i sensori TMR (Tunnel Magnetoresistance), possono mappare il campo magnetico con un’elevata risoluzione spaziale, offrendo una dettagliata immagine della distorsione. Il loro svantaggio principale è il costo elevato e la complessità: richiedono decine di sensori, aumentando notevolmente il prezzo e il potenziale di guasto del sistema. L’approccio basato sulla visione artificiale utilizza telecamere per scansionare l’area di ricarica. Sebbene possa identificare oggetti visivamente, è estremamente vulnerabile a condizioni avverse come pioggia, neve, polvere o scarsa illuminazione, rendendolo poco affidabile per applicazioni all’aperto. La termografia a infrarossi, infine, rileva il calore generato dall’oggetto metallico. Il suo difetto fatale è che è una tecnologia reattiva: deve aspettare che l’oggetto si sia già riscaldato prima di poterlo rilevare, il che significa che il rischio è già presente prima che il sistema intervenga.
È in questo contesto che la ricerca di Sun Dong e colleghi si distingue per la sua eleganza ingegneristica e praticità. Il team ha concepito un sistema che trasforma le bobine stesse in un sofisticato sensore di imaging. Il cuore del loro design è un array quadrato di 4×4 bobine piane, posizionato direttamente sopra la bobina trasmittente del sistema di ricarica. Ogni bobina nell’array svolge un doppio ruolo: può essere attivata come “bobina eccitatrice” e, contemporaneamente, le altre bobine agiscono come “bobine rilevatrici”. Il processo è metodico: ogni bobina viene attivata sequenzialmente, e mentre è attiva, viene misurata l’induttanza mutua tra quella bobina e ciascuna delle altre 15 bobine dell’array. Questo processo viene ripetuto per tutte e 16 le bobine, generando un set di dati composto da 256 misurazioni che mappano in modo dettagliato le distorsioni del campo elettromagnetico nell’intera area di ricarica.
Questi dati grezzi sono poi trasformati in un’immagine significativa attraverso una tecnica nota come Tomografia Elettromagnetica (EMT). L’EMT è un metodo di imaging che, sebbene comunemente utilizzato in settori come la medicina o il controllo di processo industriale, è una novità nel campo della ricarica dei veicoli elettrici. L’algoritmo di EMT utilizza un modello matematico, chiamato “matrice di sensibilità”, per interpretare le distorsioni misurate. Questa matrice, calcolata tramite simulazioni agli elementi finiti, prevede come ogni piccolo elemento nell’area di ricarica influenzerà le misurazioni di induttanza mutua. Applicando un algoritmo iterativo, noto come algoritmo di Landweber, il sistema ricostruisce un’immagine bidimensionale che rappresenta la distribuzione della conduttività elettrica nell’area. In questa immagine, gli oggetti metallici appaiono come “macchie” di alta conduttività, rivelando non solo la loro presenza, ma anche il loro contorno, dimensione e posizione esatta.
La precisione di questo sistema è stata testata rigorosamente. I ricercatori hanno condotto prima una serie di simulazioni al computer, modellando oggetti come una moneta, due monete, una vite e una chiave. Per valutare l’accuratezza della ricostruzione, hanno utilizzato due metriche standard. La prima è l’Intersection over Union (IoU), che misura la sovrapposizione percentuale tra l’area dell’oggetto reale e l’area dell’oggetto ricostruito. Un valore IoU più alto indica una ricostruzione più fedele della forma. La seconda è l’Errore di Localizzazione (LE), che misura la distanza tra il centro di massa (baricentro) dell’oggetto reale e quello dell’oggetto ricostruito. Un valore LE più basso indica una localizzazione più precisa.
I risultati delle simulazioni sono stati impressionanti. L’IoU medio ottenuto è stato di 0,56, un valore che indica una forte corrispondenza tra forma reale e forma ricostruita. L’errore di localizzazione medio è stato di 2,52 mm, dimostrando una capacità di posizionamento sub-centimetrica. Come previsto, gli oggetti con forme semplici e simmetriche, come le monete, hanno ottenuto i risultati migliori. Gli oggetti più complessi, come la chiave, hanno mostrato un LE più alto (6,68 mm), evidenziando i limiti della risoluzione spaziale dell’array, ma il sistema è stato comunque in grado di identificarne con successo la presenza e la posizione approssimativa.
La validazione sperimentale ha confermato brillantemente i risultati delle simulazioni. Il team ha costruito un prototipo fisico utilizzando bobine di filo di rame smaltato, ciascuna con un diametro esterno di 24 mm e 500 spire, montate su un supporto di plastica personalizzato. Le misurazioni di induttanza mutua sono state effettuate con un analizzatore di impedenza di precisione (Keysight E4980AL) a una frequenza di 100 kHz. Gli oggetti di prova scelti erano rappresentativi di situazioni del mondo reale: una moneta in acciaio nichelato, una vite in lega di zinco, un foglio di rame accartocciato e una lattina di alluminio schiacciata.
I risultati sperimentali sono stati ancora migliori, con un IoU medio di 0,61 e un LE medio di 2,33 mm. Il sistema ha rilevato con successo tutti gli oggetti metallici. Le immagini ricostruite mostravano chiaramente le “macchie” di alta conduttività corrispondenti alla posizione degli oggetti reali. Una delle capacità più impressionanti è stata quella di distinguere tra un singolo oggetto e più oggetti. Quando sono state posizionate due monete vicine, il sistema ha generato due macchie separate e ben definite, permettendo non solo il rilevamento, ma anche il conteggio degli oggetti. Questa funzionalità è cruciale per la sicurezza, poiché consente al sistema di prendere decisioni più sofisticate, come disattivare la ricarica solo se viene rilevato un oggetto potenzialmente pericoloso.
I vantaggi pratici di questa tecnologia sono numerosi e significativi. Innanzitutto, è proattiva. A differenza della termografia a infrarossi, che deve aspettare che l’oggetto si riscaldi, questo sistema lo rileva nel momento in cui entra nel campo magnetico, molto prima che inizi a generare calore. Questo consente un’intervento immediato, come l’arresto automatico del processo di ricarica o l’invio di un avviso al conducente tramite un’app. In secondo luogo, è robusta. Poiché si basa su misurazioni elettromagnetiche, è immune alle condizioni atmosferiche avverse. Funziona altrettanto bene sotto la pioggia, la neve o al buio, rendendola ideale per le stazioni di ricarica all’aperto. In terzo luogo, è economicamente vantaggiosa. L’array di bobine utilizza componenti standard e relativamente economici, e il sistema di acquisizione dati è semplice, rendendolo molto più accessibile degli array di sensori magnetici di alta gamma.
L’integrazione di questo sistema nella futura infrastruttura di ricarica appare diretta. L’array piatto può essere integrato senza problemi nella piastra di ricarica, senza alterare in modo significativo il design del sistema principale. L’elettronica di elaborazione può essere incorporata nel controller di ricarica. I ricercatori sottolineano che il sistema è scalabile; possono essere progettati array più grandi o più densi per coprire aree di ricarica più grandi o per ottenere una risoluzione ancora maggiore.
L’impatto potenziale sull’industria automobilistica è notevole. Costruttori come BMW, Hyundai e Mercedes-Benz stanno investendo pesantemente nella ricarica wireless. Una soluzione di rilevamento degli oggetti metallici che sia precisa, affidabile ed economica è un prerequisito essenziale per la commercializzazione di massa di questa tecnologia. Questo sistema non migliora solo la sicurezza, ma costruisce anche la fiducia del consumatore. Gli utenti devono poter essere certi che il loro veicolo possa caricarsi in modo sicuro senza intervento manuale.
Oltre alla sicurezza immediata, questa tecnologia apre la porta a nuove funzionalità. Le stazioni di ricarica potrebbero registrare automaticamente gli incidenti di oggetti metallici, permettendo agli operatori di analizzare modelli e migliorare il design degli spazi di ricarica. Ad esempio, se alcune stazioni registrano molte monete, potrebbero essere installate ciotole o contenitori per i conducenti. In un futuro con veicoli autonomi, questo sistema potrebbe essere parte di un processo di parcheggio e ricarica completamente automatizzato, in cui il veicolo verifica la pulizia dell’area di ricarica prima di iniziare il processo.
Questa ricerca è un esempio brillante di come l’innovazione nasca dall’incrocio di discipline diverse. Applicando la tomografia elettromagnetica, una tecnica di imaging medico, al problema della ricarica dei veicoli elettrici, i ricercatori hanno dimostrato una visione interdisciplinare essenziale per risolvere le sfide ingegneristiche moderne. La combinazione dell’esperienza nel settore energetico di Sun Dong e Gao Zichen con la specializzazione nei sistemi di controllo e nelle tecnologie di misurazione di Han Xiaojuan e Zhang Wenbiao è stata fondamentale per questo successo.
Naturalmente, il sistema non è perfetto. La risoluzione spaziale è limitata dalle dimensioni e dal passo delle bobine. Gli oggetti molto sottili o con forme complesse non vengono ricostruiti in modo perfetto. I ricercatori riconoscono questo limite e vedono il lavoro futuro nell’ottimizzazione degli algoritmi di ricostruzione e nella progettazione di bobine più piccole come la prossima frontiera.
Nonostante queste limitazioni, il sistema rappresenta un progresso significativo. Trasforma il rilevamento degli oggetti metallici da un semplice allarme in uno strumento di diagnostica intelligente. Invece di dire “c’è qualcosa di metallico qui”, può dire “c’è una moneta da 25 mm di diametro, posizionata a 10 cm dal centro”. Questa informazione dettagliata è la base per un’interazione più intelligente, sicura ed efficiente tra il veicolo e l’infrastruttura di ricarica. Mentre il mondo si muove verso una mobilità più elettrificata e automatizzata, tecnologie come questa saranno quelle che garantiranno che la transizione sia non solo verde, ma anche sicura e affidabile per tutti gli utenti.
Sun Dong, Gao Zichen, Han Xiaojuan, Zhang Wenbiao, State Grid Tonghua Power Supply Company, North China Electric Power University, Electrical Measurement & Instrumentation, DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2024.10.025