Energetica 213 enero febrero 2022

El sistema de control El control es un software que lee el par y la velocidad del motor y, a partir de esas entra- das, determina la frecuencia de conmuta- ción del inversor, el método de modulación de duración de impulsos (MDI) y el modo en que se optimiza la eficiencia. Todos estos aspectos pueden cambiar con rapidez a lo largo de un ciclo. La mayoría de los méto- dos de control, con independencia del tipo de motor, son versiones del control vectorial o de campo orientado (FOC, field-oriented control). Una tendencia en alza es el control tipo Deadbeat, en el que todos los contro- les forman un bucle cerrado de control de corriente. Los modelos por ordenador Todo el mundo utiliza modelos por ordena- dor. La optimización de los motores y del control se lleva a cabo empleando modelos y análisis de elementos finitos (FEA). Los mo- delos son excelentes para predecir el com- portamiento de los motores e inversores, y son una herramienta de una utilidad ex- traordinaria para predecir el comportamien- to del motor y del control. No obstante, los modelos deben validarse para hacerlos más fiables, por cuestiones como las que explica- mos a continuación. Para empezar, las cadenas cinemáticas de los vehículos eléctricos están sujetas a im- portantes restricciones de tamaño y costes, que condicionanmuchas de las variables an- tes incluso de que iniciar el diseño. La liber- tad está en la topología y en los pequeños detalles, de acuerdo con el método de con- trol que se desee utilizar. También es posible una cierta diferenciación en aspectos como la refrigeración y el devanado del motor. Por otro lado, cuanto menor es la tempe- ratura del motor, menores son las pérdidas y mayor es la eficiencia. Adicionalmente, si los imanes se calientan en exceso, algunas zonas pueden desmagnetizarse, lo cual tiene conse- cuencias desastrosas. Por tanto, es muy im- portante mantener refrigerados los devana- dos y los interruptores. Si los interruptores se calientan en exceso, tienen mayores pérdidas y pueden llegar a estallar. Como resultado, los investigadores dedican una parte importante del tiempo de diseño a explorar estrategias de refrigeración capaces de hacerlas cadenas ci- nemáticas más eficientes. De hecho, la importancia de la refrigera- ción ha hecho que la monitorización de la temperatura mediante termopares sea una parte fundamental del funcionamiento y los ensayos. Los mapas de eficiencia Por muy útiles que resulten, los modelos por ordenador deben validarse mediante ensa- yos físicos. La mejor manera de medir mu- chos de los aspectos anteriores consiste en elaborar mapas de eficiencia. Para elaborar un mapa de eficiencia, se coloca la cadena cinemática en un dinamómetro, se definen una serie de puntos de consigna de par y ve- locidad en todo el rango de funcionamiento y, para cada punto, se mide la potencia de la batería, la del inversor y la del motor. A partir de esos datos, se calculan las eficien- cias de cada componente. A continuación se traza un mapa en el que se representa la eficiencia para cada punto de par/velocidad. Los puntos con igual valor de eficiencia se pueden unir, conformando regiones. Lo que interesa entonces es averiguar cuáles son las regiones en donde esa eficiencia es máxima, para que el sistema de control mantenga el vehículo en ellas durante el mayor tiempo posible mientras circula. Elaborar mapas de eficiencia de la cadena cinemática de un vehículo eléctrico supone un esfuerzo muy considerable. Se puede tardar semanas en generar los mapas ne- cesarios. En primer lugar es preciso definir todos los puntos de par/velocidad en los que puede encontrarse el motor, que ya de por sí son bastantes porque los motores trabajan en un rango muy amplio. Además, si el vehículo es híbrido, este trabajo debe multiplicarse por el número de estados de marcha. También es preciso elaborar mapas diferenciados para los distintos estados de temperatura, ya que la eficiencia del mo- tor y del inversor varían con la temperatura ambiental. Y, por último, también deben desdoblarse para distintos estados de carga de la batería, porque es posible que el fun- cionamiento del vehículo deba variar según la carga que tenga la batería. Es preciso ca- racterizar todos esos escenarios tan distintos y eso puede suponer decenas de miles de puntos de medición. Obtener una medida en cada punto requiere un tiempo de estabi- lización, así como tiempos de calentamiento y enfriamiento, para mantener el motor a la temperatura deseada. Adicionalmente, hay tiempos de transición de una medida a otra, tiempos de inactividad del dinamómetro y, en fin, jornadas laborales que no son ilimi- tadas. Todo ello hace que el proceso pueda consumir semanas. En este tipo de ensayos, el sistema eDrive de HBK reduce a una décima parte el tiempo necesario para elaborar mapas de eficiencia, gracias a su algoritmo digital de detección de ciclos. Además, almacena los datos en bruto de cada punto de medida individual. Esos datos se pueden alimentar a programas de posprocesamiento como MATLAB para ana- lizarlos en profundidad. Si algo va mal, no es preciso repetir una prueba que consume ho- ras: es posible volver a los datos, repasarlos y entender qué ha fallado. eDrive también dispone de herramientas de integración, con las que es posible realimentar información al dinamómetro y desplazarse de un punto de medición a otro sumamente deprisa. Como resultado, los tiempos de ensayo se reducen de semanas a días. Los mapas de eficiencia abren la puerta a tomar decisiones sobre cómo debe funcio- nar un motor y un inversor con una determi- nada batería, en todas las posibles condicio- nes de trabajo de la cadena cinemática. Y, por supuesto, también tienen utilidad para refinar los modelos por ordenador. Son una ayuda inestimable para optimizar la autono- mía y la eficiencia de los vehículos eléctricos, pero deben abordarse con las tecnologías más modernas para llevarlos a cabo en pla- zos prácticos, que encajen con los requisitos de los procesos de desarrollo ◉ 33 ENERGÉTICA XXI · 213 · ENE/FEB 22