Технологія на основі штучного інтелекту готова до серійного виробництва. Новітня технологія німецької компанії підвищує точність прогнозування температури електродвигунів. Це може допомогти підвищити продуктивність та ефективність електромобілів без шкоди для надійності.
TempAI від ZF – це рішення на основі штучного інтелекту, яке підвищує точність прогнозування температури електродвигунів більш ніж на 15 відсотків, що дозволяє значно точніше використовувати теплову потужність електромашини. Ці точні дані дозволяють отримувати значно більше потужності від електродвигуна, і воно працює повністю без додаткового обладнання, лише завдяки штучному інтелекту.
Технологія на основі штучного інтелекту готова до серійного виробництва
Компанія повідомила, що технологія на основі штучного інтелекту готова до серійного виробництва та доступна для нового покоління електродвигунів ZF. ZF підкреслила, що TempAI базується на платформі, яка автоматично генерує фізично обґрунтовані моделі з даних вимірювань та робить їх працездатними за дуже короткий час. Існуючих блоків керування достатньо, оскільки використовувані моделі штучного інтелекту потребують низьких обчислювальних ресурсів. За даними компанії, це призводить до дуже економічно ефективного впровадження в серійне виробництво.
«Ця технологія дозволяє нам ще більше підвищити ефективність та надійність наших приводів. Водночас TempAI демонструє, як розробка на основі даних може бути не тільки швидшою, але й більш стійкою та потужнішою», — сказав доктор Стефан Сіклінгер, керівник відділу штучного інтелекту, цифрової інженерії та валідації в дослідженнях і розробках ZF. Також стверджується, що точніше прогнозування температури дозволяє більш цілеспрямовано керувати аж до теплової робочої межі.
Метод може забезпечити до 6% більше пікової потужності
Результат може забезпечити збільшення пікової потужності до шести відсотків та підтверджене підвищення ефективності в циклі WLTP, світовому стандарті реалістичних викидів під час руху. Під час динамічного руху, як, наприклад, на Північній петлі Нюрбургринга, споживання енергії зменшується на 6-18 відсотків, залежно від точки навантаження, згідно з прес-релізом.
TempAI від ZF також пропонує екологічні та економічні переваги. Оптимізована теплова конструкція дозволяє заощадити значну кількість важких рідкоземельних елементів. Водночас час розробки кожного проекту значно скорочується – з кількох місяців до кількох днів.
Це теж варте вашої уваги – Toyota представила компактний електромобіль Urban Cruiser
Штучний інтелект допомагає записувати процеси всередині електродвигуна
Компанія підкреслила, що під час розробки електроприводів штучний інтелект допомагає розуміти та записувати процеси всередині електродвигуна, для яких немає фізично надійної моделі з причин вартості або часу. Проблема полягає в тому, що температуру всередині ротора можна виміряти лише безпосередньо під час роботи, що є досить витратним.
Однак існує велика кількість даних вимірювань, які систематично записуються під час масштабних функціональних випробувань на випробувальному стенді, а пізніше у випробувальних автомобілях. Це включає значення температури навколишнього середовища, такі як температура з піддону картера, та швидкості ротора, згідно з прес-релізом.
ZF також повідомила, що різні можливі робочі точки та їх часова прогресія призводять до мільйонів точок даних. Вони залежать від того, чи і коли водії включають повну потужність, чи рухаються накатом зі швидкістю ходьби. Алгоритми штучного інтелекту «навчені» фільтрувати саме ті залежності, які є особливо важливими для змін температури в роторі та статорі, згідно з прес-релізом.
Discussion about this post