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Eficiência do motor elétrico e mapeamento de perdas

Para maximizar o alcance e a eficiência geral de um veículo elétrico, é necessário um controlador de motor elétrico devidamente otimizado. Um 'mapa de contorno de eficiência' é uma ferramenta poderosa que descreve a eficiência do grupo propulsor. A otimização do projeto está preocupada em ampliar e maximizar a região ótima.

O cálculo de um mapa de eficiência envolve varrer a máquina através de todas as configurações possíveis de torque e velocidade em relação aos vários modos de operação do inversor. A abordagem tradicional envolve dispositivos de medição analógicos de baixa frequência - como multímetros e Analisadores de Potência AC - juntamente com sensores digitais de torque. Com modernos sistemas de aquisição de dados digitais de alta velocidade como o eDrive, é agora possível realizar análises de eficiência diretamente nos dados digitalizados. Isto acelera consideravelmente o teste e permite uma análise mais complexa das medições de potência dinâmica transiente que estão associadas à condução no mundo real e ao Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Procedure (WLTC). Mapas detalhados de eficiência baseados neste dado digital de alta velocidade são produzidos usando o nCode GlyphWorks, que pode calcular a potência e o consumo de energia para todos os estados do motor elétrico. O glifo Surface Plot é ideal para binário vs eficiência de velocidade e mapeamento de perdas para testes de motor CA, bem como outras aplicações para dados gerais mapeados XYZ.

Medição e Análise

A avaliação precisa da energia elétrica é essencial para otimizar o controle do motor e estimar a autonomia do veículo. Um grupo propulsor elétrico é composto por 5 componentes-chave - bateria DC, inversor/controlador, motor CA, caixa de engrenagem/epicíclico e resposta de massa corporal de todo o veículo - que contribuem cada um para a eficiência energética geral do veículo.
Ao contrário da rede elétrica convencional, os veículos elétricos convertem DC em AC utilizando um inversor elétrico. Estes produzem um sinal de saída dinâmico transiente, modulado em frequência, não sinusoidal, que dá origem a distorção harmónica e 'ondulação' no torque de saída. Isso, por sua vez, é uma fonte de ineficiência e causa ruído e vibrações estruturais através da estrutura do veículo, levando a danos induzidos por vibração em alguns casos.
O nCode GlyphWorks oferece ferramentas avançadas de pós-processamento de sinal digital para analisar a potência dinâmica sobre todos os sistemas de componentes e estados operacionais. Os dados eléctricos e mecânicos são combinados e calculam-se a potência e as eficiências. O poder de cálculo na fase pós-aquisição de dados permite a realização de cenários de análise mais complexos. Por exemplo, caracterização mais aprofundada do desempenho do inversor e do motor elétrico. A análise de sensibilidade ou cenários hipotéticos podem ser avaliados para otimizar o controlador do motor elétrico. A análise de frequência é utilizada para avaliar as respostas dinâmicas. O efeito da ondulação de torque nos danos induzidos pela vibração pode ser determinado. Os estados operacionais discretos podem ser combinados para entender como a eficiência do veículo é influenciada por diferentes perfis operacionais do mundo real.

Avaliação real da utilização da bateria e da eficiência do veículo

O alcance de um veículo elétrico varia significativamente com base na estrada e nas condições de condução encontradas no mundo real. A energia total necessária para impulsionar um veículo e a energia total que pode ser regenerada baseia-se nas quantidades de fatores cinéticos de todo o veículo em condições reais: resistência ao rolamento, arrasto aerodinâmico, resistência ao gradiente e resistência à inércia.

A potência real do veículo e a sua eficiência global holística podem ser calculadas utilizando dados do CAN e GPS do veículo. Os dados obtidos de uma grande frota de veículos podem ser combinados no nCode GlyphWorks para identificar os vários perfis de utilização do projeto e determinar um cliente-alvo de 95%. Ao compreender as tendências na eficiência geral do veículo ao longo do tempo, podem também ser calculados modelos de melhor prognóstico para melhorar a fiabilidade real do veículo e manter o seu estado de saúde (SOH).