Ohne zusätzliche Hardware, dafür mit künstlicher Intelligenz kann bei der neuen Generation von ZF-Elektromaschinen die Temperatur im Innersten des Motors prognostiziert werden.
Das Erfassen der Temperatur am Rotor gestaltet sich als Herausforderung. Eine typische Methode ist das Errechnen der Temperatur aufgrund der (Temperatur-)Werte umliegender Bauteile. Um aber genauere Daten zu erhalten, hat etwa Continental den kabellosen Rotortemperatursensor eRTS entwickelt, um die Temperatur tatsächlich zu messen. ZF setzt stattdessen nun auf künstliche Intelligenz: Um die Prognosegenauigkeit zur Temperatur im Inneren eines E-Motors zu verbessern, hat das Unternehmen die KI-basierte Lösung TempAI in Serienreife gebracht. Das lernfähige Modell soll eine um 15 Prozent genauere Temperaturregelung ermöglichen. Das führt laut dem Unternehmen zu einer deutlich präziseren thermischen Ausnutzung der E-Maschine. TempAI kommt ohne zusätzliche Steuergeräte und sonstige Hardware aus, benötigt daher nur geringe Rechenressourcen.
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