In der Welt der Elektromotoren tut sich einiges. Professor Matthias Nienhaus von der Universität des Saarlandes hat ein neuartiges KI-gestütztes Verfahren zur Erfassung der Temperaturverteilung in Elektromotoren entwickelt. Diese innovative Technologie zielt darauf ab, kontinuierlich die Temperatur im Motor zu überwachen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. Ein entscheidender Vorteil: Es sind keine zusätzlichen Sensoren notwendig, da die vorhandenen Antriebsdaten in Kombination mit einem KI-Modell genutzt werden. So braucht das System keine aufwändigen Umbauten, was nicht nur Zeit, sondern auch Kosten spart. Die Universität des Saarlandes berichtet, dass …
Bei Elektromotoren ist eine präzise Temperaturkontrolle von großer Bedeutung. Hohe Temperaturen können die Lebensdauer und Leistung der Motoren erheblich beeinträchtigen. Das herkömmliche Temperaturmessverfahren erfordert oft komplexe und teure Technologien, die insbesondere im laufenden Betrieb aufwendig sind. Nienhaus’ System erfasst Temperaturänderungen und ermöglicht damit eine präzise Anpassung der Motorleistung, um einen effizienten Betrieb sicherzustellen. Dadurch wird das Risiko einer Überhitzung verringert und die Effizienz maximiert.
Die Innovation im Detail
Das Forschungsteam hat die Elektromotoren sogar so umgerüstet, dass sie selbst als Sensoren agieren können. Um das KI-Modell zu trainieren, wurden umfangreiche Temperaturdaten an einem Teststand gesammelt. Dieses neuronale Netzwerk nutzt die gesammelten Daten, um die Temperaturverteilung in den Komponenten des Motors präzise vorherzusagen. Während die Technologie auf der Hannover Messe vom 20. bis 24. April präsentiert wird, zeigt sich das Team auch offen für Kooperationen with Industriepartnern, um die Anwendung der Technologie in der Praxis voranzutreiben.
Eine weitere spannende Entwicklung in diesem Bereich kommt von ZF, die die KI-basierte Lösung TempAI ins Leben gerufen haben. Diese Technologie hat die Prognosegenauigkeit der Temperatursteuerung um über 15 Prozent erhöht und ermöglicht so eine verbesserte thermische Ausnutzung der elektrischen Maschine. Der Pressedienst von ZF beschreibt, dass …
TempAI benötigt wenig Rechenressourcen und kann problemlos mit bestehenden Steuergeräten kombiniert werden. Dies sorgt nicht nur für eine gezielte Regelung bis an die thermische Betriebsgrenze, sondern bringt auch eine nachweisbare Effizienzsteigerung beim WLTP-Zyklus mit sich. Bis zu 6 Prozent mehr Spitzenleistung und eine Reduktion des Energieverbrauchs um 6 bis 18 Prozent, je nach Lastpunkt, sind weitere Vorteile der Technologie.
Fazit und Ausblick
Der Fortschritt, den diese Technologien bieten, könnte die Zukunft der Elektromotorentechnologie maßgeblich beeinflussen. Die wirksame Integration von KI in Temperaturmanagementsysteme kann dazu beitragen, sowohl die Produktivität als auch die Lebensdauer von Elektromotoren deutlich zu erhöhen. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Innovationen in der Industrie entwickeln und in welche Märkte und Anwendungen sie Einzug halten werden.