KIRA - KI-Methoden zur optimierten Regelung elektrischer Traktionsantriebe: Teilvorhaben: Weiterentwicklung von Leistungselektronik Prüfständen für Inverter mit KI-basierten Regelalgorithmen

Abstract

Das Projekt KIRA fokussiert sich auf die Nutzung von KI-basierten Verfahren zur Optimierung und Regelung elektrischer Antriebstränge in Fahrzeugen, um Effizienz, Ausnutzung, Geräuschentwicklung zu verbessern, Die AVL SET GmbH hat sich in diesem Teilvorhaben auf die Verbesserung der Antriebsmodellierung fokussiert, die den zentralen Teil des PHiL-basierten AVL Inverter Testsystems darstellt. Das Ziel dabei war, das Testsystmem speziell auf die Prüfung von KI-basierten oder KI-optimierten Traktionsinvertern vorzubereiten. Hierzu wurden nachfolgende Punkte während des Forschungsprojekts bearbeitet: • Steigerung der Emulationsqualität durch Berücksichtigung von Eisenverlustmechanismen und Kupferverlusten sowie Erhöhung des Spannungsbereichs • Optimierung der Emulationsqualität durch Integration eines thermischen Modells • Erweiterung des magnetischen Modells der Asynchronmaschine zur präziseren Emulation nichtlinearer und frequenzabhängiger magnetischer Effekte Datei-Upload durch TIB The KIRA project focuses on the use of AI-based methods for the optimization and control of electric powertrains in vehicles to improve efficiency, utilization and noise development, In this sub-project, AVL SET GmbH focused on improving drive modeling, which is the central part of the PHiL-based AVL inverter test system. The aim was to prepare the test system specifically for testing AI-based or AI-optimized traction inverters. To this end, the following points were addressed during the research project: • Increasing the emulation quality by taking iron loss mechanisms and copper losses into account and increasing the voltage range • Optimization of the emulation quality by integrating a thermal model • Extension of the magnetic model of the asynchronous machine for more precise emulation of non-linear and frequency dependent