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October 13, 2025Open Access

Adaptive Geschwindigkeitsregelung von BLDC-Motoren auf Basis eines Fuzzy-Inferrenzsystems unter Verwendung einer PWM-Strategie für Elektrofahrzeuge

Key Points

Die FIS-basierte Steuerung erreichte sanftere Geschwindigkeitsübergänge und erhöhte die Energieeffizienz in Elektrofahrzeugen.
Die Methode lieferte eine beeindruckende Energieeffizienz von 380,95 km/kWh im Vergleich zu 358,2 km/kWh mit offener Regelung.
Die Studie führte Tests über eine 2400-Meter-Bahn durch, um Beschleunigung, Verzögerung und Energieeffizienz zu bewerten.
Verbesserungen in Antriebssträngen könnten erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft von Elektrofahrzeugen haben.

Abstract

Mit der Entwicklung immer fortschrittlicherer Technologie entwickeln sich Innovationen weiter, eine davon ist im Bereich des Transports. Im Einklang mit dem raschen Fortschritt der Technologie haben Elektrofahrzeuge (EVs) aufgrund ihrer Umwelt- und Leistungsvervorteile erhebliche Aufmerksamkeit gewonnen. Unter den EV-Komponenten hebt sich der bürstenlose Gleichstrommotor (BLDC) aufgrund seiner hohen Effizienz und minimalen Wartung hervor. Dieses Papier schlägt ein Geschwindigkeitsregelsystem für BLDC-Motoren vor, das auf dem Fuzzy-Inferrenzsystem (FIS) basiert. Das System wurde durch Beschleunigungs-, Verzögerungs- und Energieeffizienztests auf einer 2400-Meter-Bahn evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der auf FIS basierende Controller sanftere Geschwindigkeitsübergänge und eine höhere Energieeffizienz (380,95 km/kWh) im Vergleich zur offenen Regelung (358,2 km/kWh) erreichte. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass FIS die Leistung und Zuverlässigkeit von Antriebssträngen für Elektrofahrzeuge verbessern kann.

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