전기화 - 전기 및 신호 처리 측면 (신규)

고객 및 기술 파트너의 피드백과 함께, 프렌시아는 전기 모터 효율 및 손실 매핑 프로세스 개선, 전력 측정 및 분석 최적화, 실제 배터리 사용 및 차량 효율성 평가를 위한 솔루션을 개발하고 있습니다.

Plugged in chargers into two electric cars at a charge station

전기 모터 효율 및 손실 매핑

전기차의 주행 거리와 전반적인 효율을 극대화하기 위해서는 적절히 최적화된 전기 모터 제어기가 필요합니다. '효율 등고선 지도'는 파워트레인의 효율성을 설명하는 강력한 도구입니다. 설계 최적화는 최적 영역을 확대하고 극대화하는 데 목적을 둔다.

동영상: 교류 전력 분석을 위한 전기 및 신호 후처리 기법

효율도 계산은 다중 인버터 작동 모드에 대해 기계가 가능한 모든 토크 및 속도 설정을 모두 스캔하는 과정을 포함한다. 전통적인 접근 방식은 멀티미터 및 AC 전력 분석기와 같은 저주파 아날로그 측정 장치와 디지털 토크 센서를 함께 사용합니다. eDrive와 같은 현대식 고속 디지털 데이터 수집 시스템을 통해 이제 디지털화된 데이터에 대해 직접 효율성 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 테스트 속도가 상당히 가속화되며, 실제 주행 조건 및 세계조화경량차량시험절차(WLTC)와 관련된 과도 동적 전력 측정에 대한 보다 복잡한 분석이 가능해집니다. 이 고속 디지털 데이터를 기반으로 한 상세 효율 지도는 nCode GlyphWorks를 사용하여 생성되며, 이는 모든 전기 모터 상태에 대한 전력 및 에너지 소비량을 계산할 수 있습니다. 표면 플롯 글리프는 AC 모터 테스트를 위한 토크 대 속도 효율 및 손실 매핑은 물론 일반적인 XYZ 매핑 데이터의 다른 응용 분야에 이상적입니다.

전력 측정 및 분석

정확한 전력 측정은 모터 제어 최적화와 차량 주행 거리 추정에 필수적입니다. 전기 구동계는 5가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 직류 배터리, 인버터/컨트롤러, 교류 모터, 기어박스/행성 기어, 그리고 차체 전체의 질량 반응이 각각 차량의 전체적인 에너지 효율에 기여합니다.

기존 전력망과 달리, 전기차는 전기 인버터를 사용하여 직류(DC)를 교류(AC)로 변환합니다. 이러한 장치들은 주파수 변조된 비사인파 과도 동적 출력 신호를 생성하며, 이는 출력 토크에 고조파 왜곡과 '리플'을 발생시킵니다. 이는 다시 비효율성의 원인이 되며, 차량 구조를 통해 소음과 구조적 진동을 유발하여 경우에 따라 진동으로 인한 손상을 초래합니다.

nCode GlyphWorks는 모든 구성 요소 시스템 및 작동 상태에 대한 동적 전력을 분석하기 위한 고급 디지털 신호 후처리 도구를 제공합니다. 전기적 및 기계적 데이터가 결합되며, 출력과 효율이 계산됩니다. 데이터 수집 후 단계에서 전력을 계산하면 더 복잡한 분석 시나리오를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 인버터와 전기 모터의 성능에 대한 보다 심층적인 특성 분석. 전기 모터 제어기를 최적화하기 위해 민감도 분석 또는 가상 시나리오를 평가할 수 있습니다. 주파수 분석은 동적 응답을 평가하는 데 사용됩니다. 토크 리플이 진동으로 인한 손상에 미치는 영향을 확인할 수 있다. 차량의 효율성이 다양한 실제 운전 프로파일의 영향을 받는 방식을 이해하기 위해 개별 운전 상태를 결합할 수 있습니다.

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실제 배터리 사용량 및 차량 효율성 평가

전기차의 주행 가능 거리는 실제 주행 환경에서 마주하는 도로 및 주행 조건에 따라 크게 달라집니다. 차량을 추진하는 데 필요한 총 에너지와 재생 가능한 총 에너지는 실제 주행 조건에서 차량 전체의 운동학적 요인들, 즉 구름 저항, 공기역학적 항력, 경사 저항 및 관성 저항의 양에 기반합니다.

차량의 실제 출력과 종합 효율은 차량 CAN 및 GPS 데이터를 활용하여 계산할 수 있습니다. 대규모 차량 함대에서 수집된 데이터는 nCode GlyphWorks에서 통합 처리되어 다양한 설계 사용 프로파일을 식별하고 95% 목표 고객층을 결정할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 차량 전체 효율성의 추세를 이해함으로써, 차량의 실제 신뢰성을 향상시키고 상태 건강도(SOH)를 유지하기 위한 더 나은 예측 모델도 계산할 수 있습니다.

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