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Mapeo de pérdidas y eficiencia de motores eléctricos

Para maximizar la autonomía y la eficiencia general de un vehículo eléctrico, se requiere un controlador de motor eléctrico adecuadamente optimizado. Un 'mapa de contorno de eficiencia' es una herramienta poderosa que describe qué tan eficiente es el sistema de propulsión. La optimización del diseño se ocupa de ampliar y maximizar la región óptima.

Para calcular un mapa de eficiencia se requiere realizar un barrido de la máquina a través de todos los ajustes posibles de torque y velocidad con respecto a los múltiples modos de funcionamiento del inversor. El enfoque tradicional implica dispositivos de medición analógicos de baja frecuencia, como multímetros y analizadores de potencia CA, junto con sensores de torsión digitales. Con los modernos sistemas de adquisición de datos digitales de alta velocidad como eDrive, ahora es posible realizar análisis de eficiencia directamente en los datos digitalizados. Esto acelera considerablemente la prueba y permite un análisis más complejo de las mediciones de potencia dinámica transitoria asociadas con la conducción en el mundo real y el Procedimiento de prueba de vehículos ligeros armonizado a nivel mundial (WLTC). Se generan mapas de eficiencia detallados basados ​​en estos datos digitales de alta velocidad utilizando nCode GlyphWorks, que puede calcular la potencia y el consumo de energía para todos los estados del motor eléctrico. El glifo de gráfico de superficie es ideal para el mapeo de pérdida y eficiencia de torque versus velocidad para pruebas de motores de CA, así como otras aplicaciones para datos mapeados XYZ generales.

Medición y análisis de potencia

Las mediciones de potencia precisas son esenciales para optimizar el control del motor y estimar la autonomía del vehículo. Un sistema de propulsión eléctrico consta de cinco componentes clave: batería de CC, inversor/controlador, motor de CA, caja de cambios/epicicólico y respuesta de la masa de la carrocería de todo el vehículo, cada uno de los cuales contribuye a la eficiencia energética general del vehículo.
A diferencia de la red eléctrica convencional, los vehículos eléctricos convierten CC en CA mediante un inversor eléctrico. Estos producen una señal de salida dinámica transitoria, no sinusoidal y modulada en frecuencia, lo que genera una distorsión armónica y una "ondulación" en el par de salida. Esto a su vez es una fuente de ineficiencia y provoca ruido y vibraciones estructurales a través de la estructura del vehículo, lo que en algunos casos provoca daños inducidos por vibraciones.
nCode GlyphWorks ofrece herramientas avanzadas de posprocesamiento de señales digitales para analizar la potencia dinámica de todos los sistemas de componentes y estados operativos. Se combinan datos eléctricos y mecánicos y se calculan la potencia y la eficiencia. El cálculo de potencia en la fase posterior a la adquisición de datos permite realizar escenarios de análisis más complejos. Por ejemplo, una caracterización más profunda del rendimiento del inversor y del motor eléctrico. Se pueden evaluar análisis de sensibilidad o escenarios hipotéticos para optimizar el controlador del motor eléctrico. El análisis de frecuencia se utiliza para evaluar las respuestas dinámicas. Se puede determinar el efecto de la ondulación del par sobre el daño inducido por la vibración. Se pueden combinar estados operativos discretos para comprender cómo la eficiencia del vehículo se ve influenciada por diferentes perfiles operativos del mundo real.

Evaluación del uso real de la batería y la eficiencia del vehículo

La autonomía de un vehículo eléctrico varía significativamente según las condiciones de la carretera y de conducción en el mundo real. La energía total necesaria para propulsar un vehículo y la energía total que se puede regenerar se basan en las cantidades de factores cinéticos de todo el vehículo en condiciones reales: resistencia a la rodadura, resistencia aerodinámica, resistencia a la pendiente y resistencia inercial.

La potencia real del vehículo y su eficiencia holística global se pueden calcular utilizando datos del CAN y del GPS del vehículo. Los datos obtenidos de una gran flota de vehículos se pueden combinar en nCode GlyphWorks para identificar los distintos perfiles de uso del diseño y determinar un cliente objetivo del 95%. Al comprender las tendencias en la eficiencia general del vehículo a lo largo del tiempo, también se pueden calcular mejores modelos de pronóstico para mejorar la confiabilidad del vehículo en el mundo real y mantener su estado de salud (SOH).