Optimierung der Batterielebensdauer von Saroléa-MotorrÀdern mit KI
Auswirkung
ML6 und Saroléa haben 2018 damit begonnen, maschinelles Lernen bei den Saroléa Superbikes zu implementieren, wobei der Schwerpunkt zunÀchst auf der Verbesserung der Batterieleistung lag. Bis heute werden die Batterie-Reaktionsmodelle genutzt, um das Verhalten der Batterie unter bestimmten Bedingungen besser einzuschÀtzen und letztlich die Regelkreise zu optimieren.
â
Der Kunde
Saroléa ist ein Automobiltechnikunternehmen, das sich auf die Entwicklung von Hochleistungs-Elektrofahrzeugen spezialisiert hat.
Die Herausforderung
Leistung und Autonomie sind fĂŒr den kommerziellen Erfolg eines Elektrofahrzeugs Ă€uĂerst wichtig. SarolĂ©a entwickelt leistungsstarke Elektrofahrzeuge, deren Flaggschiffe ihre elektrischen Superbikes sind: das MANX7 und das neue N60. Diese MotorrĂ€der sind mit der neuesten Technologie ausgestattet, einschlieĂlich Hochfrequenzsensoren und SarolĂ©as eigenem FahrzeugsteuergerĂ€t, das im Laufe mehrerer Jahre eine riesige Datenmenge aufgezeichnet hat. SarolĂ©a möchte diese Daten nutzen, um seine FahrrĂ€der zu optimieren und sie schlieĂlich als Zusatzpaket fĂŒr das FahrzeugsteuergerĂ€t anzubieten.
Lösung
ML6 und SarolĂ©a begannen 2018 mit der Implementierung von maschinellem Lernen bei den SarolĂ©a Superbikes, wobei der Schwerpunkt zunĂ€chst auf der Verbesserung der Batterieleistung lag. Zu diesem Zweck wurden die umfangreichen historischen BatteriedatensĂ€tze genutzt, um Modelle fĂŒr die Vorhersage des Batterieverhaltens zu erstellen, die letztendlich den Ladezustand, die Gesundheit und die verbleibende Reichweite der Batterien abschĂ€tzen.
Unter
Resultate
Diese Batteriereaktionsmodelle werden verwendet, um das Verhalten der Batterie unter bestimmten Bedingungen besser einzuschĂ€tzen und letztlich die Regelkreise zu optimieren. Die Betriebsgewinne mĂŒssen noch ermittelt werden, aber die ersten Ergebnisse sind ermutigend.