Mit der zukünftigen Entwicklung der Elektromobilität gewinnen auch die Diagnose und das Monitoring der Antriebsmaschine an Bedeutung. Das Ziel des Forschungsprojekts PräDEM war die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Fehlern auf Basis verschiedener Messgrößen, wie Maschinen-Körperschall, Strom, Spannung und Temperatur. Dazu sind ausreichend genaue Maschinenmodelle erforderlich. Im Beitrag wird eine Berechnungsmethode zur Entwicklung von Diagnosealgorithmen für elektrische Fahrantriebe vorgestellt. Dazu wurde ein multiphysikalisches Modell entwickelt, das sowohl ein zweidimensionales elektromagnetisches Teilmodell zur Kraftberechnung, als auch ein strukturdynamisches Teilmodell zur Berechnung des Körperschalls infolge der wirkenden Kräfte beinhaltet. Die Ausgangsbasis ist ein dreidimensionales strukturdynamisches Modell, in dem die zu erwartenden Auswirkungen von Fehlern durch Lösen der Wellengleichung ermittelt werden können. In diesem Modell lassen sich mechanische Fehler injizieren. Die Trennung der Modelle erlaubt ein Eingreifen in die Modell-Interaktion, wodurch auch elektrische und magnetische Fehler (z. B. eine Rotorunwucht) injiziert werden können. Die Entkopplung der elektromagnetischen von der strukturdynamischen Berechnung kann durch eine geeignete Verknüpfung des FEM-Werkzeuges mit Matlab umgesetzt werden. Diese Maßnahme führt zu einer deutlichen Reduzierung der Rechenzeit, einer erhöhten Datentransparenz und einer hohen Flexibilität. Mit Hilfe des entwickelten Modells lassen sich Signaturen verschiedener Fehlermodi ermitteln, auf deren Basis die Entwicklung neuer Algorithmen ermöglicht wird.


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    Titel :

    Ein neuer rechenzeitoptimierter Ansatz zur Entwicklung von Diagnose-Algorithmen für elektrische Fahrantriebe


    Beteiligte:
    Dräger, Florian (Autor:in) / Brabetz, Ludwig (Autor:in) / Ayeb, Mohamed (Autor:in) / Siegel, Konstantin (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2013


    Format / Umfang :

    13 Seiten, 5 Bilder, 7 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





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