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Elektromobilität

Elektrische Antriebsmotoren schneller analysieren und optimieren

20. März 2013, 10:30 Uhr | Von Mathias Jirka

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Fortsetzung des Artikels von Teil 3

Antriebsentwicklung für den Toyota Prius

Für die Simulation erzeugten die Ansys-Entwickler zunächst ein FEM-Modell des Antriebssystems einschließlich Batterie, IGBT-Umrichter, Fahrmotor und Steuerung. Dieses Modell wurde anschließend parametriert und mit der Software Maxwell für diverse Randbedingungen, wie Eingangsstrom, Spannung und Rotorposition, umgesetzt (Bild 5). Die Software berechnete aus diesen Informationen mehrere Ausgangswerte für den Motor, beispielsweise Drehmoment, Induktivität und mechanische Systemverluste. Die Gesamtheit der Daten ergibt eine sogenannte physics-based Solution Domain Map – also eine Art Landkarte bestehend aus Lösungspunkten, die die Leistungsdaten des Motors für bestimmte elektrische Eingangsgrößen definieren.

Mit Hilfe der Solution Domain Map als Lookup-Tabelle zur Charakterisierung des Motors modellierte das Entwicklungsteam im nächsten Schritt eine Ersatzschaltung für eine parametrische Simulation auf Systemebene mit Ansys Simplorer, um das Motordrehmoment und die anderen Ausgangsparameter zu berechnen. Dabei wird das Maxwell-Modell durch Ordnungsreduktion erheblich vereinfacht und nur das für die Anwendung wesentlichste magnetische Verhalten abgebildet. Dadurch verringert sich die Lösungszeit um mehrere Zehnerpotenzen. Dieses reduzierte Modell wird jetzt in eine Schaltungssimulation mit Simplorer eingebracht, um danach hunderttausende Parametervariationen zu berechnen. Die mit dieser Systemsimulation generierten Vorhersagen korrelierten gut mit den veröffentlichten Ausgangsdaten des Motors, was die Genauigkeit der Methode demonstrierte.

Dieser Ansatz auf der Systemebene hat den Vorteil, dass die Vorhersagen der Motorausgangsdaten praktisch verzögerungsfrei und mit der gleichen Genauigkeit wie die FEM-Modelle, bei denen der Netzaufbau und der Lösungsvorgang mehrere Stunden dauern, erfolgen können.

Aus diesem Grund ist das Verfahren ein gutes Instrument, mit dem Entwicklungsteams in der Automobilindustrie die Designs elektrischer Antriebsmotoren schnell analysieren und optimieren können, ohne zahlreiche zeitraubende physische Prototypen-Zyklen durchlaufen zu müssen. Die Vorhersagen erweisen sich in den frühen Stadien der Motorentwicklung als hilfreich, um verschiedene Kombinationen von Steuerungsverfahren, Antriebswellengrößen, Magnetarten usw. durchzuspielen und den Motor damit zu optimieren.