Simulation von Elektromotoren für Teams in der Antriebsentwicklung

Wichtigste Erkenntnisse

• Eine Motorsimulation erlangt erst dann das für die Freigabe erforderliche Maß an Vertrauen, wenn ihre Parameter mit gemessenen Zelldaten abgeglichen wurden.
• Emulations- und Leistungsprüfstandstests liefern Antworten auf unterschiedliche Fragen; daher kommt es darauf an, welcher Test auf welchem Prüfstand durchgeführt wird.
• Die Genauigkeit sollte der Validierungsphase entsprechen, da eine Modellebene nicht ausreicht, um ein gesamtes Antriebsprojekt angemessen abzudecken.

Die Simulation von Elektromotoren bietet einem Antriebsteam bereits Monate vor der Fertigstellung eines physischen Prototyps eine Testumgebung, und sie entscheidet darüber, inwieweit sich die Steuerungs software bereits bewährt hat, wenn das erste „ hardware “ eintrifft.

Der Absatz von Elektroautos stieg um 20 % und überschritt im Jahr 2025 die Marke von 20 Millionen Einheiten – das entspricht etwa einem Viertel aller verkauften Neuwagen –, und jedes dieser Fahrzeuge verfügt über einen Antrieb, den jemand validieren musste. Die Kapazität der Testzellen ist nicht in diesem Tempo gewachsen und wird es auch nicht tun. Dieses Missverhältnis hat die Simulation auf den kritischen Pfad der Antriebsentwicklung verlagert, wo sie nun Entscheidungen über die Freigabe anstelle von frühen Machbarkeitsstudien bestimmt.

Unternehmen, die zuverlässige Antriebe liefern, betrachten die Simulation als eine Testmethode mit eigenen Abnahmekriterien und eigenen Korrelationsnachweisen. Mit einem gut parametrierten Maschinenmodell, das in Echtzeit läuft, erzielen Sie eine höhere nutzbare Abdeckung als mit einer weiteren Woche auf dem Prüfstand, da ein Modell Betriebspunkte erreicht, die keine physische Zelle sicher aushalten würde. Die Frage, über die es sich zu diskutieren lohnt, ist nicht, welches Werkzeug besser ist. Es geht darum, welcher Test auf welchem Prüfstand durchgeführt werden sollte.

Was die Simulation von Elektromotoren tatsächlich für die Antriebsentwicklung leistet

Bei der Elektromotorsimulation werden die Maschine, die mechanische Last und die Rückkopplungs Sensor-und Datenfusion en rund um Ihren Umrichter durch ein mathematisches Modell ersetzt, das schnell genug berechnet wird, um den Regelkreis zu schließen. Der Regler erfasst Ströme, Drehmoment und Rotorposition, die sich wie hardware verhalten. Sie erhalten wiederholbare Rückmeldungen, ohne dass ein Rotor, eine Kupplung oder eine gebuchte Prüfzelle erforderlich sind.

Ein Modell einer Synchronmaschine mit Permanentmagneten bildet in der Regel den Ausgangspunkt. Flussbindungstabellen aus der Finite-Elemente-Analyse, der Wicklungswiderstand sowie die Induktivität der d- und q-Achse reichen aus, um Phasenströme zu reproduzieren, die ein Stromregler als echt erkennt. Fügt man einen thermischen Knoten hinzu, zeigt dasselbe Modell, wie sich das verfügbare Drehmoment verhält, sobald sich die Magnete bei einer langen Steigung erwärmen.

Hier kommt es eher auf die Abdeckung als auf die Neuartigkeit an. Ein Fahrteam, das dieses Modell über Nacht durchläuft, erfasst Hunderte von Geschwindigkeits- und Drehmomentwerten und geht beim ersten „ hardware “-Test mit dem Wissen an den Start, welche Bereiche der Betriebskennlinie noch Überraschungen bereithalten. Physikalische Prüfstände bieten selten eine derart hohe Wiederholgenauigkeit.

Wo sich die Motorsimulation in den Arbeitsablauf der Antriebsentwicklung einfügt

Die Motorsimulation spielt in einem Antriebsprojekt an vier Stellen eine wichtige Rolle: bei der Auswahl der Regelungsstruktur, der Integration von „ software “, der Fehler- und Sicherheitsvalidierung sowie bei den Prüfungen vor der Freigabe für den Prüfstand. In jeder Phase kommt ein anderes Modell mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad zum Einsatz, und wenn man diese Phasen als einen einzigen Arbeitsschritt betrachtet, ist das der schnellste Weg zu Ergebnissen, denen niemand vertraut.

Frühe Entwicklungsarbeiten laufen in der Regel offline ab, wobei ein Ingenieur:innen den Stromregler anhand eines Maschinenmodells mit Durchschnittswerten dimensioniert. Sobald die Regler hardware en vorliegen, wird dasselbe Modell auf einen Echtzeitsimulator übertragen, sodass der Produktions software auf dem Produktionsprozessor mit Rückmeldungen läuft, die dieser nicht von denen eines Motors unterscheiden kann. Die Fehlervalidierung ist die Phase, die Teams am häufigsten überspringen, und sie ist diejenige, die durch Simulation am stärksten verbessert wird. Ein Dreiphasen-Kurzschluss bei 12.000 U/min ist in einem Modell Routine, in einer Fertigungszelle jedoch ein schwerwiegendes Ereignis. Daher führt die frühzeitige Durchführung der vollständigen Fehlermatrix zu einer Neugestaltung des Sicherheitsnachweises, noch bevor der Dynamometer gebucht wird.

Motoremulation und Leistungsprüfstand Tests dienen unterschiedlichen Validierungszielen

Der Hauptunterschied zwischen Motoremulation und Dynamometer- Tests t darin, was die Last trägt. Ein Motoremulator nutzt einen Leistungswandler, um die Ströme zu erzeugen, die eine echte Maschine aufnehmen würde, sodass Ihr Umrichter tatsächliche Leistung in eine simulierte Maschine einspeist. Ein Dynamometer dreht Eisen und Kupfer gegen eine geregelte Bremse.

Am deutlichsten wird der Unterschied beim Austausch von Maschinenvarianten. Ein Team, das drei Rotorkonstruktionen auf einem Emulator vergleicht, lädt drei Parametersätze und führt noch vor der Mittagspause dieselbe Testsuite durch. Der gleiche Vergleich in einer Fertigungszelle erfordert hingegen drei Aufbauten, drei Kupplungen und drei Ausrichtungsprüfungen.

Keines der beiden Ergebnisse ersetzt das andere. Der Emulator sorgt für Durchsatz, Wiederholbarkeit und den Zugang zu Bedingungen, die niemand auf hardware riskieren würde. Die Zelle liefert die Messwerte, die eine Zertifizierungsstelle oder ein internes Freigabegremium ohne Einwände akzeptiert. Bei Projekten, bei denen beides zum Einsatz kommt – wobei der Emulator an einigen wenigen Referenzpunkten mit den Zelldaten abgeglichen wird –, wird weitaus weniger Zeit damit verbracht, darüber zu diskutieren, welcher Wert der richtige ist.

„Der Hauptunterschied zwischen einer Motoremulation und einer Dynamometer- Tests t darin, was die Last trägt.“

Warum die Genauigkeit des Maschinenmodells darüber entscheidet, wie aussagekräftig Ihre Ergebnisse sind

Ein Motormodell ist nur so zuverlässig wie die darin enthaltenen Parameter. Sättigung, Kreuzkopplung, Eisenverluste und Temperaturdrift verändern die Ströme, die Ihr Regler erfasst. Lässt man diese Faktoren außer Acht, läuft das Modell zwar weiterhin, sieht auch weiterhin überzeugend aus und liefert Drehmoment- und Wirkungsgradwerte, die jedoch im Widerspruch zu den Angaben auf hardware stehen.

Bei der Verlustmodellierung macht sich dies am stärksten bemerkbar. Elektromotorsysteme machten im Jahr 2023 53 % des weltweiten Stromverbrauchs aus, sodass ein Wert für den Wirkungsgrad des Antriebs weit über den Prüfbericht hinaus Auswirkungen hat. Ein Maschinenmodell, das Eisenverluste bei hohen Drehzahlen außer Acht lässt, überbewertet den Wirkungsgrad um ein oder zwei Prozentpunkte – und das ist mehr als die Marge, um die bei den meisten Projekten gekämpft wird.

Die Genauigkeit ist zudem mit Kosten verbunden, die schnell steigen. Prozessormodelle mit festen Zeitschritten bewältigen Regelbandbreiten von bis zu einigen Kilohertz. Sobald Schaltfrequenz, Totzeiteffekte und Stromwelligkeit für das Ergebnis von Bedeutung sind, muss das Maschinenmodell auf einem FPGA in Zeitschritten im Submikrosekundenbereich berechnet werden. FPGA-Maschinenbibliotheken, wie beispielsweise die Bibliothek für elektrische Maschinen, die auf OPAL-RT-Echtzeitzielen läuft, decken genau diesen Bereich ab, während ein prozessorbasiertes Modell die Details glättet, die ein Regel Ingenieur:innen us erkennen muss.

Auswahl der richtigen Simulationsgenauigkeit für jede Validierungsphase

Passen Sie das Modell eher an die Fragestellung als an das Budget an. In der frühen Entwicklungsphase sind Geschwindigkeit und Iteration gefragt. Das Verhalten auf Schaltebene erfordert eine Lösung mittels FPGA. Für die Stromintegrität und das thermische Verhalten muss tatsächlich Strom fließen. Wenn Sie für ein gesamtes Projekt nur eine einzige Modellgenauigkeitsstufe wählen, werden Sie garantiert an einer Stelle zu viel bezahlen und an einer anderen Stelle zu wenig testen.

• Offline-Maschinenmodelle für erste Arbeiten an der Regelungsstruktur und die Auswahl der Reglerverstärkung
• hardware en auf Signalebene im Regelkreis, sobald die Regler- hardware en und Produktions software en vorliegen
• Bei FPGA-Maschinenmodellen ändern sich die Ergebnisse, wenn sich die Schaltfrequenz und die Stromwelligkeit ändern
• Leistungsstufenemulation, wenn der zu prüfende Wechselrichter tatsächlichen Strom liefern muss
• Dynamometerzellen für Wirkungsgradmessungen, mechanische Korrelation und formale Freigabe

Diese Abfolge ist nicht streng sequenziell. Bei vielen Projekten werden Offline-Modelle und Power-Level-Emulationen in derselben Woche durchgeführt, da beide unterschiedliche Fragen beantworten. Entscheidend ist, dass jede Stufe einen Verantwortlichen und ein Abbruchkriterium hat. Ein Modell, das niemand mit Messdaten abgeglichen hat, ist eine bloße Meinung – und Meinungen werden ignoriert, sobald Zeitdruck entsteht.

„Ein Modell, das noch niemand mit Messdaten abgeglichen hat, ist eine Meinung, und Meinungen werden ignoriert, sobald der Zeitdruck zunimmt.“

Häufige Fehlerquellen, die Motorsimulationsprojekte gefährden

Die meisten Bemühungen zur Motorsimulation scheitern eher aus prozessualen als aus technischen Gründen. Parameter veralten, Modelle befinden sich auf dem Laptop eines einzelnen Ingenieur:innen, und niemand ist für die Korrelation zwischen den Ergebnissen aus dem Prüfstand und denen aus der Zelle verantwortlich. Die physikalischen Grundlagen sind in der Regel in Ordnung. Die damit verbundene Dokumentation hingegen nicht.

Nach fast jeder Neukonstruktion einer Maschine zeigt sich ein bestimmtes Muster: Die Magnetgüte ändert sich, die Flusskurven bleiben jedoch unverändert, und drei Monate lang wird die Regelung auf einen Motor abgestimmt, der gar nicht mehr existiert. Der Fehler zeigt sich auf dem Leistungsprüfstand als Drehmomentabweichung, die niemand erklären kann. Ein Großteil der verbleibenden Probleme ist auf die Schnittstellenmodellierung zurückzuführen, da die Resolveranregung, die Bandbreite des Stromsensors und die PWM-Synchronisation allesamt beeinflussen, was der Regler tatsächlich misst. Versionsverwalten Sie den Parametersatz zusammen mit dem Regel software, kennzeichnen Sie jedes Ergebnis mit der jeweiligen Modellversion und führen Sie nach jeder Maschinenänderung eine erneute Korrelation durch.

Aufbau eines Verfahrens zur Antragsprüfung, dem Ihr Team vertrauen wird

Das Vertrauen in die Motorsimulation beruht eher auf Korrelationsnachweisen und konsequenter Praxis als auf vollmundigen Versprechungen hinsichtlich der Genauigkeit. Wählen Sie eine kleine Anzahl von Referenzbetriebspunkten aus, messen Sie diese in der Zelle, gleichen Sie sie auf dem Emulator ab und wiederholen Sie diese Überprüfung jedes Mal, wenn sich die Maschine oder das Modell ändert.

Unternehmen, die daraus einen echten Nutzen ziehen, machen keine große Sache daraus. Sie führen einen kurzen Korrelationsbericht, den jeder lesen kann, nehmen Modelle außer Betrieb, die nicht mehr den Anforderungen entsprechen hardware, und gehen offen mit den Betriebsbereichen um, in denen das Modell am schwächsten ist. Die Leistungsemulation auf einem OPAL-RT OP1630-Prüfstand ist Teil dieser Vorgehensweise und ersetzt sie nicht. Sie versorgt den zu testenden Wechselrichter mit echtem Strom, während das Verhalten der Maschine unter software Kontrolle bleibt.

Das ist alles nichts Außergewöhnliches. Es ist dieselbe Disziplin, die gutes Testengineering schon immer gefordert hat, nur dass sie hier auf eine Maschine aus Gleichungen angewendet wird. Wenn man die Parameter richtig einstellt und ehrliche Korrelationen herstellt, kann das Antriebsteam seine knappen Zellstunden für die Fragen nutzen, die wirklich nach Eisen und Kupfer verlangen.