モバイルパワー、トランジェントパワー、車載パワー、効率性をテストする仕事には、いくつかのユニークな課題があります。一つは、定常的な周波数が存在せず、車速は増加したり減少したりと常に変化していることです。車に乗って、全行程を一定の速度で走行するドライバーは、ごく稀です。
従来の楽器がトラッキング周波数を扱う方法には、いくつかの問題があります。伝統的な楽器の多くは、もともとグリッド用に開発されたものですから、フェーズロックループ方式を採用し、固定周波数を必要とします。つまり、速度や電気周波数が常に変化する車両に使用することで、正確で信頼性の高い計測を行うことが現実的な課題となっています。
これらの電気機械には、ロードテストのために特別に、常に状態が変化しています。信号待ちから加速する車や、クラッチイン、アウトするハイブリット車を思い浮かべてください。物にぶつかったり、氷の上で車輪が滑ったりと、トランジェントが発生することがあります。さまざまな問題が出てくるものです。
時間の経過とともに減速していく機械を追跡することは、従来の機器では困難でした。HBKでは、サイクルディテクトシステムを採用することで、この問題に対処しています。ゼロクロスを追跡するデジタルアルゴリズムは、電力計算を行うためのサイクルを決定するために使用されます。これにより、動的なテストが可能になります。
この例は、電動スクーターで行われた過渡電力試験です。三相電圧ケーブルを引き出して、船上のHBK Genesisテストシステムに取り付け、12Vのバッテリーに繋いだ。その後、コンピュータに接続し、データの取得と可視化を行いました。このセットアップを上図に示します。その後、スクーターはコースという坂のあるコースを走り、ライブでデータを取りました。
このシステム、つまりソフトウェアがデータを取得する際に可能にしている面白いことがあります。データはさまざまな方法で可視化することができます。上のスクリーンショットでは、いくつかの生の痕跡を示すものを無作為に抽出しています。トレースは高速BWMの生信号です。ハイサンプリングレートでの信号はこんな感じです。
RMS平均値も表示され、定常値や信号の平均値を見ることで、ライブで起こっている変化を確認することができます。電流のピークとピーク以外の変化はわかりにくいですが、実効値はもっとわかりやすいので、車載で実効値を見ることは本当に強力なツールになります。
また、電流実効値や電圧実効値をデジタル表示することで、ドライバーが達成したポイントをフィードバックします。ドライバーやパッセンジャーは、ある電圧や電流に達した後、任意の値でトリガーを投げることができます。
このように、車内やドライブ中のリアルタイム表示では、IDやIQがライブで計算されます。これらは、タイムトレースとX、Yプロットで表示されます。データを可視化する方法はたくさんあり、これらのポイントのどれか1つをトリガーにすることができます。
これらのトリガーは、次の画像に示すように、ライブ効率ヒートマップをプロットし、リバースエンジニアリングして、完全な効率を理解し、すべての信号を表示して、私たちの車が何をしているかをよく理解するために使用することができます。
ドライブサイクルや車載テストでは、動的な電力測定が必要です。ダイナミックパワーが重要視されています。
この最初のグラフ(加速度)は、スクーターがゼロからある速度まで加速していく様子を示しています。電流は赤、電圧は青、そして電力、無効電力、皮相電力はそれぞれ黒、ピンク、黄色で表示されます。スクーターの発進に必要なキックバックが確認できる。すると、スクーターのインバーターが作動し、PWMが作動する。少しインラッシュがあり、その周波数が上がり、スクーターがスピードアップすると、バンドがきつくなるのがわかる。少しオーバーシュートがあり、その後、より定常的な状態になります。
録音中、黒く表示されているサイクルは、ずっとその電流を追っているのがわかります。サイクルディテクトは、周波数が変化する信号を測定することができます。電流値がゼロに近づくにつれ、周波数が上がっていく。それから、車のパワーに合わせて、着実にパワー値が上がっています。スクーターが蹴られたところでは、実際に電力が投入されているため、少し電流が流れます。そのパワーが増加するにつれて、丘からの風当たりが強くなり、パワーが増加するにつれて現実的な振動が発生しているのです。この後、余剰電力によるオーバーシュートが発生します。このような動的なシナリオでは、通常よりも多くの電力が使い切られている。
実際のドライバー、実際のパワートレイン、実際の道路状況で、クルマがどこまで通用するのかを理解するための貴重なツールです。ダイナミックテストは、実世界のシナリオを再現することができます。これにより、自動車の航続距離を正確に推定し、EPA(環境保護庁)主導または政府機関主導の試験でより良い性能を発揮できるようにパワートレインを最適化することが可能になります。
2つ目のグラフ「回生」は、減速して回生に入る状態を示しており、特に魅力的な状態です。電流は周波数が低下し、PWMは周波数が低下するのが確認できる。速度が低下すると、パワーがロールオフする。
再生はドライバーの体験に影響を与え、不十分な管理でさらなる損失を生み出します。黒字の実電力は、電力を戻すとマイナスになる。ある時、減速しながらも、その力は再びプラスになる。再生動作のエネルギーは、実は無駄になっているのです。この再生時のエネルギー消費は、バッテリーに戻す電力量よりも、熱による機械の損失が多いことに関係しています。
これは経験だけでなく、レンジやパワーフローの管理方法にも関係しています。ドライブサイクルの生データから、ある運転状態に対して車両をどのように改善できるかを導き出すことで、非常に価値のあるエンジニアリング情報を得ることができるのです。
スクーターでジャンプを行った時の解析結果です。定常状態で動作していたのが、ジャンプによって負荷がなくなったため、周波数が急激に速くなるのです。トルクを保とうとしているのですが、車輪が回っているだけのオープンな状態です。そしてスクーターが着地すると、大きな電流の突入があり、システムにとってかなりトラウマになる状態です。速度が上がり、パワーの減少があり、そして実際の車輪の慣性が再生に入る。その後、再びパワーが大きく跳ね上がります。
これらは、必ずしもドライブサイクルテストで考慮することではありません。しかし、車輪が空中に浮いたり、車が氷にぶつかって滑ったりといった予期せぬ外乱にシステムがどう対処するかは、車の運転を考える上で重要なポイントになります。
このようなケースを理解することで、車の経験や操作にプラスになり、下流域や車の寿命に関わる多くの問題を防ぐことができるのです。これは、起こりうるすべての奇妙なことをキャッチし、システムの寿命を維持し、過熱や減磁を防ぎ、本当に速いトルク応答でギアボックスを壊さないために、電流が一定の閾値を超えないようにする方法を特定するための非常に貴重な情報です。
ドライブサイクルは、ダイノ、シャーシダイノ、車両走行で行うことができます。このグラフは、加速と減速を繰り返すドライブサイクルを模したサーキットを1周する様子を表しています。電圧(青)と電流(赤)は、急上昇、急降下、ゼロになる。車速や車両周波数(黒)は、スクーターが加速している、減速している、ゼロの状態、キックしている、などの状態を示しています。ビークルパスを辿ることで、ジャンプなどどのようなことがどこで起こっているのかを把握することができます。
ダイナミックパワートラッキングを行い、サイクルディテクトで基本を追うことで、回生に入るタイミング、ハードな加速があるとき、無駄な電力を消費しているタイミングがわかります。これはすべて、リアルタイムでエネルギーに変換することができます。これは、エネルギー使用量を航続距離に換算するために重要なことで、ユーザーはエネルギー使用量を時系列で追うことができます。同じ距離を走るのに必要なエネルギー量が少なければ少ないほど、航続距離は長くなり、車の効率も良くなります。
ある電力スパイクが使用エネルギーにどのような影響を与えているかを把握することで、回生をより効果的に処理するなど、システムのオーバードライブ・サイクルを最適化することができます。
このような実戦的なドライブサイクルを、ダイナモメーターで撮影し、再生することができます。上の画像は、WLTC(World Harmonized Light Vehicles Test)のトルクパターン(赤)とスピードパターン(青)を示したものです。この駆動サイクルで所定の速度を得るためには、一定のトルクを加える必要があることは明らかです。この30分間のテストでは、トルクやスピードだけでなく、モーターの損失も測定され、機械からの損失がさまざまな要素から発生していることがわかりました。巻き上げの温度です。これらはすべて、シャシーダイノでの車載、道路での車載、研究開発のためのダイノで行うことができるものである。このテストによって、自分の損失が最も大きい場所を理解し、損失を最小化するために始めることができます。
多くの場合、特に過渡的な状態を見るときは、コントローラがその状況をどのように処理するかを理解することが重要です。過渡現象時のコントローラーの動作は問題ないですか?マシンコントローラーの動作を理解することは、キャリブレーションやリバースエンジニアリング、ベンチマーキングに有効です。キャリブレーションを理解することは、カスタマーエクスペリエンスにとって重要です。
ジャンプシナリオを空間ベクトル平面にプロットし(上図)、コントローラーがこの過渡状況をどのように処理しているかを把握することができます。
最初のグラフは、低トルクの基本周波数が高く、その後、着地時に多くの電流とトルクがかかっていることを示しています。そして、磁化のフラックスを見ることができる。
そして、初期グラフの茶色い部分を静止フレームDQ0にプロットします。システムは、中心で動作している状態から、電流が自ら適用して機械に牽引されるようになり、最終的に円形のパターンを生じさせるようになる。この情報は、チューニングやコントローラーの最適化を理解する上で、大きな力を発揮します。
電力試験に関するご質問は、私たちがサポートします。
ミッチ・マークスは、HBMの数ある専門家の中でも、電気機械とドライブトレインのテストに精通しています。HBK - Hottinger, Brüel & Kjærの電化担当ビジネスデベロッパーで、電気工学の修士号を取得しています。 製品やアプリケーションに関するご質問は、ミッチまでご連絡ください。