Modélisation de moteur et simulation

Modéliser et simuler des moteurs et des motoréducteurs avec différents niveaux de fidélité à l'aide de Simulink et Simscape.

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Motor Control Blockset :

Design and implement motor control algorithms

La modélisation et la simulation de moteurs vous permet d'effectuer des activités allant de l'analyse des performances du système jusqu'au design détaillé des motoréducteurs. Chaque tâche nécessite de capturer différents phénomènes physiques dans le modèle et la simulation de moteur. Les concepteurs de motoréducteurs peuvent avoir besoin d'importer des données d'analyse par éléments finis (FEA) pour optimiser les paramètres de l’entraînement tout en minimisant les pertes. Les ingénieurs système s'appuient souvent sur une modélisation de moteur plus abstraite assurant l'équilibre entre la puissance mécanique et électrique afin d'accélérer la simulation du moteur et d'analyser les performances de niveau système de l'entraînement d'un moteur.

Simulink® and Simscape™ permettent divers niveaux de fidélité pour la modélisation et la simulation de moteurs :

  • Design du système :
    • Non prise en compte de la modulation de largeur d'impulsion (PWM) ou des phénomènes de commutation
    • Dynamique simplifiée
    • Modélisation basée sur les flux énergétiques, map d'efficacité et modèle équivalent
  • Design du contrôle :
    • Commutation idéale
    • Modélisation type « Lumped-Element »
    • Relation couple-courant linéaire
  • Design du motoréducteur :
    • Commutation non idéale. Modélisation basée sur la physique des semi-conducteurs de puissance
    • Saturation - Non-linéarité dans la dépendance au courant et/ou à l'angle du rotor
    • Harmoniques spatiales - Incluant l’ondulation de couple causée par le phénomène d’encochage et les harmoniques de liaisons de flux.

Pour effectuer une simulation de moteur rapidement, vous pouvez intégrer des informations de pertes sous forme de tableau dans un modèle de moteur de niveau design de système et vérifier le comportement de votre composant en tant que partie d'un système plus large, tout en continuant de prédire précisément l'efficacité du système global. Vous pouvez développer un POC (Proof-Of-Concept) d’une stratégie de contrôle de motoréducteur d'un véhicule électrique hybride à l'aide du niveau de fidélité du contrôleur pour la modélisation d'un moteur synchrone à aimants permanents. Vous pouvez garantir que le comportement de la simulation du moteur est réaliste grâce à l'estimation de paramètres basée sur les données mesurées. Pour prendre en compte la saturation magnétique ou les variations de paramètres à différents niveaux de charge, vous pouvez intégrer des données d'analyse FEA décrivant une relation flux-courant non linéaire dans votre modèle de moteur à l'aide du niveau de fidélité du motoréducteur. Vous pouvez effectuer une simulation au plus haut niveau de fidélité en utilisant les données d'analyse FEA sur des harmoniques spatiales pour faciliter le développement d'algorithmes d'atténuation d'ondulation de couple et pour optimiser de design d'entraînement moteur.

Réduisez le temps de développement du contrôle moteur grâce à la simulation

Démarrez par des tâches basiques jusqu’à des opérations plus avancées en suivant des exemples et des tutoriels interactifs.

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