Elektrotechnische Anwendungen
Ingenieurteams vertrauen beim Entwickeln von neuen elektrotechnischen Technologien auf die Lösungen von MATLAB und Simulink. Die neuen Technologien tragen dazu bei, die Zuverlässigkeit zu erhöhen, die Effizienz zu verbessern und dem Klimawandel entgegenzuwirken – von der Motorsteuerung und dem Batteriemanagement für Elektrofahrzeuge bis zur Einspeisung erneuerbarer Energie in das Stromnetz.
Motorantriebe und Traktionsmotoren
Entwickeln Sie Embedded Software für Motor-Umrichter-Systeme
Erneuerbare Energien und Energiespeicherung
Führen Sie Studien zur Netzintegration durch und entwickeln Sie Architekturen und Regelungssysteme für Wind- und Solarparks
Elektrofahrzeuge und ‑mobilität
Entwerfen Sie elektrische Systeme sowie Steuerungs- und Regelungssysteme für Elektrofahrzeuge auf Fahrzeugebene im Bereich Elektromobilität
Batteriesysteme
Konzipieren Sie Batteriepacks und entwickeln Sie Batteriemanagement-Systeme
Microgrid, Smart Grid und Ladeinfrastruktur
Entwickeln Sie die benötigte Netzarchitektur und entwerfen Sie die System- und Steuerungsebenen der Stromnetzinfrastruktur
Brennstoffzellen und Elektrolyseure
Entwickeln Sie Architekturen und Regelungstechniken für PEM-Brennstoffzellen und Elektrolyseure in Wasserstoffsystemen
Leistungsumwandlung
Entwickeln Sie Embedded Software für Umrichterarchitekturen mit hoher, mittlerer und niedriger Leistung
Erzeugung, Übertragung und Verteilung
Führen Sie Analysen und Planungen von hochvolumigen Übertragungsnetzen für Erzeugungs-, Übertragungs- und Verteilungssysteme durch
Energiemanagement für Gebäude
Analysieren Sie Energiesysteme und entwerfen Sie ein Energiemanagementsystem für Wohn- und Geschäftsgebäude
KI zur Elektrifizierung
Wenden Sie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Entwicklung, Steuerung und den Betrieb von leistungselektronischen Geräten und Energiesystemen an
Ingenieurs- und Wissenschaftsteams auf der ganzen Welt vertrauen bei der Elektrifizierung auf MATLAB und Simulink
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Motorantriebe und Traktionsmotoren
LG Electronics
„Model-Based Design hat uns geholfen, die von ISO 26262 geforderten Design- und Verifizierungsmethoden anzuwenden, einschließlich Back-to-Back-Verifizierung und Testabdeckungsbewertung. Insbesondere die automatisierten Testfälle und Berichte in Simulink Test haben erheblich zur Reduzierung des Testaufwands beigetragen.“
Jeongwon Sohn, LG Electronics
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Umgestaltung des Stromnetzes: Wie Siemens Energy das Energie-Trilemma meistert
Umgestaltung des Stromnetzes (4:03)
“Entdecken Sie den innovativen Ansatz von Siemens Energy zur Energieübertragung, der das Energie-Trilemma mit modernster Technologie und modellbasiertem Design angeht.”
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Elektrofahrzeuge und -mobilität
GM
„Model-Based Design gewann durch den zwei-Modus-Hybridantrieb innerhalb von General Motors größere Bedeutung. Dieses Projekt bot den Grad an Vertrauen und Erfahrung, um die MathWorks Tools für Model-Based Design in weiteren umfangreichen globalen Projekten einzusetzen.“
Kent Helfrich, General Motors
Gründe für den Einsatz von MATLAB und Simulink bei der Elektrifizierung
MATLAB und Simulink können in allen Phasen der elektrotechnischen Entwicklung eingesetzt werden – von ersten Machbarkeitsstudien bis hin zu ausgereiften Technologielösungen.
MATLAB und Simulink machen Ihnen den Umstieg leicht:
- Vom Entwurf elektrischer Komponenten bis zu den elektrischen Systemen
- Von zentralen Regelungsblöcken bis zum serienreifen Regelungscode
- Von Desktop-Simulationen zu Hardware-in-the-Loop-Tests (HIL-Tests)
Physikalische Modellierung und Simulation
Von elektrischen Komponenten bis zu elektrischen Systemen
Mehr erfahren: Model-Based Design
- Beginnen Sie mit einer umfangreichen Bibliothek von Modellen und Referenzbeispielen: von Solarzellen bis hin zu PV-Anlagen, von einzelnen IGBTs bis hin zu netzgekoppelten Wechselrichtern, von einem eigenständigen Microgrid bis hin zu großen Übertragungsnetzen und von einem einzelnen Motor bis hin zu kompletten Elektrofahrzeugen
- Berücksichtigen Sie physikalische Effekte in mehreren Bereichen (z. B. Wärmeerzeugung in Stromrichtern und die Luftzirkulation in Brennstoffzellenkompressoren), um die Modelltreue zu erhöhen
- Passen Sie Modelle an Ihre Anforderungen an und schaffen Sie ein optimales Verhältnis zwischen Modelltreue und Simulationsgeschwindigkeit
- Führen Sie Studien zu physikalischen Systemmodellen mit verschiedenen Konfigurationen auf Komponenten- und Systemebene durch, wägen Sie unterschiedliche Design-Alternativen ab und optimieren Sie die Gesamtleistung des Systems
Regelungsentwurf und Bereitstellung
Von Basisblöcken zum Produktionscode
Mehr erfahren: Generierung von Embedded Code, Hardware-Unterstützung, Modellbereitstellung
- Entwickeln Sie digitale Regelungen in einer gemeinsamen Umgebung mit dem elektronischen Komponenten- oder elektrischen Systemmodell
- Wählen Sie aus bereits bestehenden klassischen oder lernbasierten Regelungsalgorithmusblöcken, die für spezifische Anwendungen wie Motorsteuerungen und Batteriemanagement-Systeme entwickelt wurden
- Automatisieren Sie den Optimierungsprozess und analysieren Sie dabei die Reaktion des Steuerungs- und Regelungssystems im Zeit- und Frequenzbereich mit interaktiven Apps und Tools
- Führen Sie ein Rapid Control Prototyping (RCP) durch, indem Sie Desktop-Steuerungssimulationen durchführen und Steuerungen an Echtzeitmaschinen testen.
- Generieren Sie lesbaren, optimierten C/C++ oder HDL-Steuerungscode für die Bereitstellung auf gängigen Embedded-Prozessor- und FPGA- oder SoC-Zielen
Systemanalyse und Tests
Von der Desktop-Simulation zum HIL-Test
Mehr erfahren: Verifikation, Validierung und Test
- Führen Sie Systemanalysen und virtuelle Tests durch, indem Sie Desktop-Simulationen mit unterschiedlichen Parametern, Zeitskalen (von Millisekunden bis Stunden) und Lösungsskalen (vom eigenständigen Microgrid bis zu Verbundnetzen) laufen lassen
- Simulieren Sie normale und fehlerhafte Betriebsbedingungen, um fehlerresistente Steuerungen und Regelungen sowie einen zuverlässigen Betrieb von leistungselektronischen Geräten und Energiesystemen zu gewährleisten
- Beschleunigen Sie den Simulationsprozess mithilfe der parallelen Datenverarbeitung oder indem Sie den aus dem Modell generierten Code auf Multicore-Rechnern einsetzen
- Überwinden Sie Hindernisse der realen Hardware und Kostenvorgaben, indem Sie Steuerungen, Regelungen und Abläufe mit HIL-Tests überprüfen
