Maschinenkopierer AVL SET
Automatisierte Vermessung und Identifikation von elektrischen Maschinen
Problemstellung
Viele Regelungsansätze für elektrische Antriebssysteme, die darauf abzielen, das dynamische Verhalten, die Effizienz, die Robustheit oder die Fehlertoleranz elektrischer Antriebe zu verbessern, basieren auf nichtlinearen elektrischen Maschinenmodellen, die auf der genauen Kenntnis von Maschinenparametern und -kennfeldern wie Widerständen, absoluten und differentiellen Induktivitäten oder Permanentmagnet-Flussverkettungen beruhen.
Diese Maschinenparameter und -kennfelder hängen (nichtlinear) von allen Maschinenzuständen wie Strömen oder Flussverkettungen, Temperaturen, Rotorwinkel oder Drehzahl aufgrund physikalischer Effekte wie magnetischer Sättigung, Kreuzkopplung oder Eisenverlusten ab.
Methoden und Algorithmen für die Maschinenidentifikation schätzen diese Parameter und Kennfelder durch statische oder dynamische Tests. Die Genauigkeit der geschätzten Parameter und Kennfelder wird maßgeblich von der Quantität und Qualität der gemessenen Maschinendaten beeinflusst.
Einerseits ermöglicht der Einsatz mehrerer Sensoren zur Messung aller Maschinenzustände eine präzise Maschinenidentifikation. Andererseits besteht auch die Notwendigkeit, Maschinen in Anwendungen zu identifizieren, in denen nur einige wenige gemessene Maschinenzustände (z. B. nur Statorströme) verfügbar sind. Zusätzlich wäre eine Maschinenidentifizierung innerhalb einer sehr kurzen Zeitspanne am attraktivsten.
Projektbeschreibung
In diesem Projekt sollen innovative Algorithmen zur schnellen, präzisen und einfachen, aber automatisierten Identifikation von elektrischen Maschinen entwickelt, implementiert und validiert werden, die schließlich z.B. eine schnelle Selbstinbetriebnahme von elektrischen Antrieben ermöglichen. Angestrebtes Ziel ist es, aus einer möglichst geringen Anzahl von Messzuständen in kürzester Zeit Maschinenparameter und Kennfelder mit höchstmöglicher Genauigkeit zu identifizieren.
Projekt Mitarbeiter:
- Bernd Pfeifer
Allgemeine Informationen zum Projekt:
- Laufzeit: 01.10.2023 - 30.09.2026
- Finanziert von: AVL SET GmbH
Projektpartner:
- AVL SET GmbH
