Die Steigerung der Energieeffizienz in rotierenden elektrischen Maschinen geschieht über die Minimierung der Verluste. Dabei ist von zentraler Bedeutung, die Gesamtverluste der Maschine in die einzelnen Anteile aufzutrennen. Einen dominanten Anteil bilden dabei die Eisen- und Zusatzverluste, welche durch Ummagnetisierung der Elektrobleche entstehen. Analytische Berechnungen als auch numerische Feldsimulationen zeigen häufig eine deutliche Abweichung zur Messung. Diese Diskrepanz erfolgt durch den Einfluss der Fertigung auf den Werkstoff Elektroblech. Um die einzelnen Einflussfaktoren während des Herstellungsprozesses der Elektroblechpakete qualitativ zu erfassen, sind Messungen an bearbeiteten weichmagnetischen Werkstoffen notwendig. Ziel ist es, die spezifischen Ummagnetisierungsverluste und das Magnetisierungsverhalten (Permeabilität) zu erfassen.
Das Ziel dieses Teilprojekts ist die Entwicklung einer erweiterten Regelungsstrategie, die sämtliche relevante Verlustmechanismen des Antriebs berücksichtigt, um so seine Gesamteffizienz zu erhöhen. Hierzu ist ein Verlustmodell zu erarbeiten, das eine iterative Optimierung der Strategie ermöglicht. Dieses Modell soll darüber hinaus für den Einsatz in einer echtzeitfähigen Hardware-in-the-Loop Testumgebung geeignet sein. Die Ziele können somit in die Aspekte 'Echtzeitfähige Verlustmodelle für Motor und Umrichter' und 'Entwicklung einer effizienten Regelungsstrategie unter Berücksichtigung der auftretenden Verluste des Antriebs' aufgeteilt werden. Aus Finite-Element-Analysen (FEA) sind vereinfachte Verlustmodelle abzuleiten, die echtzeitfähig zur Regelungssynthese eingesetzt werden können. Hierzu sind hybride Modelle zu entwickeln, die analytisch formulierte physikalische Grundlagen des Antriebs inklusive Umrichter mit empirischen Modellen schwer zu beschreibender oder parametrierungsabhängiger Zusammenhänge (wie beispielsweise Streu-, Reibungs- und Eisenverluste) kombinieren. Über eine geeignete Modellcharakterisierung und Vermessung (gegebenenfalls Design-of-Experiment basierend) sind diese Modelle zu parametrieren. Durch strukturelle Vereinfachung, Modellreduktion sowie algorithmische Optimierung ist Echtzeitfähigkeit zu erzielen. Basierend auf dem beschriebenen Verlustmodell wird eine Regelungsstrategie entwickelt, die eine möglichst hohe Effizienz des Motors gewährleistet.