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Elektromotorwirkungsgrad und Verlustabbildung

Um die Reichweite und den Gesamtwirkungsgrad eines Elektrofahrzeugs zu maximieren, ist eine entsprechend optimierte Elektromotorsteuerung erforderlich. Eine 'Effizienzkonturkarte' ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das beschreibt, wie effizient der Powertrain (Antriebsstrang) ist. Designoptimierung beschäftigt sich mit der Verbreiterung und Maximierung der optimalen Region.

Bei der Berechnung eines Wirkungsgraddiagramms wird die Maschine durch alle möglichen Drehmoment- und Drehzahleinstellungen in Bezug auf die mehreren Wechselrichter-Betriebsarten gekehrt. Der traditionelle Ansatz umfasst niederfrequente analoge Messgeräte wie Multimeter und AC Power Analyzer sowie digitale Drehmomentsensoren. Mit modernen digitalen Hochgeschwindigkeitsdatenerfassungssystemen wie eDrive ist es nun möglich, Effizienzanalysen direkt an den digitalisierten Daten durchzuführen. Dies beschleunigt den Test erheblich und ermöglicht eine komplexere Analyse der transienten dynamischen Leistungsmessungen, die mit dem realen Fahren und dem Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Procedure (WLTC) verbunden sind. Detaillierte Effizienzkarten auf Basis dieser digitalen Hochgeschwindigkeitsdaten werden mit nCode GlyphWorks erstellt, der Strom- und Energieverbrauch für alle Elektromotorzustände berechnen kann. Die Surface Plot Glyphe ist ideal für Drehmoment vs. Drehzahleffizienz und Verlustmapping für AC-Motortests sowie andere Anwendungen für allgemeine XYZ-Mapping-Daten.

Leistungsmessung und -analyse

Genaue Leistungsmessungen sind für die Optimierung der Motorsteuerung und die Abschätzung der Fahrzeugreichweite unerlässlich. Ein elektrischer Powertrain (Antriebsstrang) besteht aus 5 Schlüsselkomponenten – Gleichstrombatterie, Wechselrichter/Regler, Wechselstrommotor, Getriebe/Umlaufräder und Gesamtfahrzeugaufbaumasse –, die jeweils zur Gesamtenergieeffizienz des Fahrzeugs beitragen.
Im Gegensatz zum herkömmlichen Stromnetz wandeln Elektrofahrzeuge DC mit einem elektrischen Wechselrichter in AC um. Diese erzeugen ein frequenzmoduliertes, nicht sinusförmiges, transientes dynamisches Ausgangssignal, das zu Oberschwingungsverzerrungen und "Welligkeit" im Abtriebsmoment führt. Dies wiederum ist eine Quelle der Ineffizienz und verursacht Geräusche und Strukturen durch die Fahrzeugstruktur, die teilweise zu Vibrationen induzierten Schäden führen.
nCode GlyphWorks bietet fortschrittliche Werkzeuge zur Nachverarbeitung digitaler Signale zur Analyse der dynamischen Leistung über alle Komponentensysteme und Betriebszustände. Elektrische und mechanische Daten werden kombiniert und Leistung und Wirkungsgrad berechnet. Die Leistungsberechnung in der Phase nach der Datenerfassung ermöglicht komplexere Analyseszenarien. Zum Beispiel eine detailliertere Charakterisierung der Leistung des Wechselrichters und des Elektromotors. Zur Optimierung der Elektromotorsteuerung können Sensitivitätsanalysen oder Was-wäre-wenn-Szenarien ausgewertet werden. Die Frequenzanalyse dient zur Beurteilung der dynamischen Antworten. Der Einfluss der Drehmomentwelligkeit auf Vibrationen verursachte Schäden kann bestimmt werden. Diskrete Betriebszustände können kombiniert werden, um zu verstehen, wie die Fahrzeugeffizienz durch unterschiedliche reale Betriebsprofile beeinflusst wird.

Bewertung des Batterieverbrauchs und der Fahrzeugeffizienz

Die Reichweite eines Elektrofahrzeugs variiert stark je nach Straße und Fahrbedingungen in der realen Welt. Die Gesamtenergie, die zum Vortrieb eines Fahrzeugs benötigt wird, und die Gesamtenergie, die regeneriert werden kann, basiert auf den Größen der kinetischen Faktoren des gesamten Fahrzeugs unter realen Bedingungen: Rollwiderstand, aerodynamischer Widerstand, Steigungswiderstand und Trägheitswiderstand.

Die tatsächliche Leistung des Fahrzeugs und seine ganzheitliche Gesamteffizienz können mit Daten aus dem Fahrzeug CAN und GPS berechnet werden. Daten aus einer großen Fahrzeugflotte können in nCode GlyphWorks kombiniert werden, um die verschiedenen Designnutzungsprofile zu identifizieren und einen 95%igen Zielkunden zu ermitteln. Durch das Verständnis von Trends in der Gesamtfahrzeugeffizienz über die Zeit können auch bessere Prognosemodelle berechnet werden, um die Zuverlässigkeit des Fahrzeugs in der realen Welt zu verbessern und seinen State-of-Health (SOH) zu erhalten.