Electrificación: aspectos estadísticos y de fiabilidad (NUEVO)

Plugged in chargers into two electric cars at a charge station

El software Prenscia ofrece una gama de soluciones de software para realizar análisis de la vida útil de las baterías, comprender la degradación del rendimiento de las mismas e identificar nuevos modos de fallo en los nuevos conceptos de diseño de los vehículos eléctricos.

Análisis de la duración de la batería

Con el fin de mejorar la fiabilidad general del sistema de baterías y evitar una exposición excesiva a la garantía, es importante calcular tanto la vida media como la distribución estadística de la vida útil de las baterías. ReliaSoft Weibull++ toma los datos de duración de las baterías obtenidos en pruebas de laboratorio o de una flota de vehículos y calcula la información de fiabilidad. Este análisis se utiliza para calcular la vida media, la vida B10, etc., así como para análisis más avanzados, tales como «¿qué proporción de las baterías sobrevivirá a más de 1000 ciclos del 80 % al 20 %?» o «una vez alcanzada una vida útil de 1000 ciclos, ¿cuál es la fiabilidad esperada de las baterías?».

Modelización y análisis de la degradación del rendimiento de las baterías

Un modelo predictivo preciso de la vida útil de las baterías es esencial para el éxito económico futuro de los vehículos eléctricos de batería (BEV). Es necesario estimar la distribución estadística para gestionar la exposición a la garantía y diseñar baterías más fiables, y ReliaSoft Weibull++ ofrece una amplia gama de modelos estadísticos de vida útil con capacidades completas de análisis de regresión. Entre ellos se incluyen modelos de modo mixto que representan múltiples modos de fallo combinados.

Dada la fuerte correlación entre el uso del vehículo y los patrones de carga/descarga, es posible encontrar un modelo de deterioro de la batería. Al combinar los resultados de las pruebas de laboratorio con los patrones de uso reales de los vehículos a partir de los datos supervisados a través de CAN, se puede determinar una estimación fiable de la vida útil restante de una batería basándose en cómo se ha utilizado realmente. Diseñado para analizar grandes cantidades de datos CAN de vehículos, nCode GlyphWorks ofrece una gama de algoritmos de recuento de ciclos adecuados para el análisis de carga/descarga. Las secuencias largas de datos CAN pueden caracterizarse en conjuntos de datos pequeños y compactos para su uso en los modelos de daños. También se pueden añadir nuevos algoritmos utilizando MATLAB o Python, lo que permite realizar análisis de regresión multivariante con herramientas estándar del sector, como scikit-learn y PyTorch.

XFMEA le permite informar de forma rápida y sencilla sobre los riesgos pendientes identificados en el FMEA, utilizando RPN, SxO, prioridad de acción o criterios de riesgo personalizados.

FMEA para nuevos modos de fallo

El análisis de efectos y modos de fallo (FMEA) y el análisis de modos, efectos y criticidad de fallos (FMECA) son metodologías muy estructuradas que resultan especialmente útiles para identificar posibles modos de fallo en nuevos conceptos de diseño en los que la experiencia interna puede ser limitada. En sistemas complejos y de alto impacto, como las baterías de vehículos eléctricos, el FMEA proporciona una herramienta esencial para mitigar el riesgo y la exposición a la garantía. ReliaSoft XFMEA es compatible con todos los tipos de FMEA para el análisis de diseños, procesos, sistemas y acciones correctivas, y cumple totalmente con los enfoques estándar de la industria. También está diseñado para facilitar el trabajo en grupo, capturando todos los modos de fallo y compartiendo fácilmente los resultados entre proyectos, de modo que se conserve el conocimiento corporativo.

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Modelización y análisis de la degradación del rendimiento de las baterías

FMEA para nuevos modos de fallo

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