Le condizioni della batteria e il risparmio energetico sono fattori essenziali per i sistemi di propulsione dei veicoli elettrici. Una batteria soggetta a guasti improvvisi può causare gravi problemi, tra cui il crollo delle prestazioni nel corso del tempo, la necessità di riparazioni costose e la relativa perdita di tempo. Per scongiurare quest'eventualità, Alma Automotive ha sviluppato algoritmi basati sull'intelligenza artificiale (AI) per monitorare lo stato di salute e le condizioni operative della batteria in tempo reale. Questi algoritmi possono attivare allarmi in caso di problemi e perfino prevedere i guasti prima che accadano.
Il nostro algoritmo di previsione delle prestazioni e dello stato della batteria è stato sviluppato per aumentare la potenza e l'energia utilizzabile. Grazie alla stima avanzata dello stato di salute e alle affidabili logiche di sicurezza, questo strumento basato sull'AI è in grado di potenziare i sistemi di gestione dell'energia per la mobilità elettrica.
Gli algoritmi AI hanno bisogno di un'enorme quantità di dati per addestrare i modelli. L'acquisizione e la gestione dei dati per le applicazioni che sfruttano l'intelligenza artificiale è quindi un aspetto chiave nello sviluppo dei modelli. Per questo, come abbiamo spiegato di recente, l'impegno del nostro team di R&S si è concentrato in primis sull'implementazione di modelli precisi e affidabili. Abbiamo scelto di usare i risultati della simulazione come fonte di dati per addestrare il modello AI in modo più rapido ed efficace.
Riportiamo di seguito un esempio di applicazione del nostro algoritmo delle prestazioni della batteria. In questo esperimento è stata innescata una variazione della resistenza interna della batteria. L'algoritmo analizza i segnali di ingresso durante un intervallo di tempo definito, al termine del quale è in grado di stimare un indice di allarme complessivo sulle condizioni di salute e operative della batteria.
Anche se i valori elettrici e termici rientrano ancora nell'intervallo accettabile, il nostro algoritmo rileva le anomalie e può attivare allarmi e logiche di sicurezza all'occorrenza.
Alma Automotive fornisce sale prove elettrificate e mette al servizio dei clienti le sue competenze nello svolgimento di prove sui gruppi propulsori elettrici. I nostri tecnici sono a disposizione per supervisionare ogni prova e compilare rapporti conclusivi dettagliati, seguendo ogni fase del processo.
Abbiamo sviluppato un modello capace di simulare perfettamente la batteria a partire dalla caratterizzazione delle celle usate o previste. Il sistema riproduce il comportamento elettrico e termico del dispositivo in prova e si dimostra estremamente flessibile e preciso, dando la possibilità di gestire l'elettronica di diversi fornitori. Utilizza il bus cc comune da 600 V per controllare un emulatore di batteria da 200 kW fino a 1050 V.
Il freno dinamometrico applicato dipende dalle esigenze specifiche e può essere scelto dall'ampio catalogo di Borghi & Saveri o acquistato dai nostri fornitori selezionati.
Si possono svolgere varie prove per la caratterizzazione del gruppo propulsore elettrico, tra cui:
Ogni sala prove è dotata di un sistema di acquisizione basato sulla piattaforma di National Instruments, che include sensori di temperatura, pressione e accelerometri. Il sistema di gestione delle prove può controllare in modalità locale o remota ogni componente della sala prove, come la ventilazione, l'alimentazione o i sistemi di sicurezza, ed è in grado di digitalizzare qualsiasi tipo di trasduttore.
Il nostro sistema di gestione termica personalizzato, invece, può simulare e riprodurre la gestione termica del motore elettrico e dell'inverter, e ci consente di eseguire prove su entrambi controllando la temperatura del refrigerante in tempo reale, emulando il profilo di temperatura che si avrebbe nel ciclo di guida o testando i componenti a una temperatura stabilita.
Il sistema installato nella sala prove permette anche la caratterizzazione meccanica del motore, misurando:
È possibile condurre prove di trascinamento per misurare le perdite meccaniche e caratterizzare elettricamente il dispositivo in prova mediante analizzatori di potenza di precisione.
Infine, forniamo uno strumento di manutenzione predittiva che rileva qualsiasi deviazione dalle condizioni ideali del dispositivo testato durante il funzionamento.
Basandosi sull'intelligenza artificiale, usa i dati raccolti per stimare i livelli attesi degli indicatori (modello di impianto) e confrontarli con i loro valori effettivi. Questo metodo può essere utile anche per calcolare la vita utile residua o gli intervalli di manutenzione ottimali.
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