Funktionsentwicklung und Optimierung der E-Antriebsmaschinen-Wälzlagerung am Prüfstand

Bei den vorherrschenden hohen Drehzahlen von E-Antriebsmaschinen mit transientem Betrieb bestimmen Schmierung, Kühlung und thermische Lasten aus benachbarten Komponenten in der Regel die Funktion bzw. Lebensdauer der Wälzlager. Limitierend wirken kritische tribologische Zustände und damit verbunden das thermische Verhalten, das zu entsprechenden Schadensarten führen kann. Je höher die Anforderungen an Lagersysteme sind, desto schwieriger sind die limitierenden Mechanismen zu bestimmen und entsprechend komplexer wird der Auslegungs- und Absicherungsprozess. Ist dieser mit analytischen und numerischen Methoden nicht hinreichend möglich, ist eine prüfstandgestützte Funktionsentwicklung erforderlich. Nach Absicherung der Funktion ist die Optimierung hinsichtlich Effizienz in diesen Fällen meist ebenfalls nur versuchsgestützt möglich.

In diesem Beitrag wird eine Prüfumgebung vorgestellt, die das Zielsystem mit den relevanten Betriebsbedingungen, wie hochdynamische Last- und Drehzahlzyklen, Ölkonditionierung und thermische Konditionierung der Lagerperipherie hinreichend abbildet. Durch Darstellung der Zielsystemgeometrie werden Steifigkeiten und maschinendynamische Eigenschaften ebenfalls realitätsnah abgebildet. In diesem Umfeld kann das Lagersystem, das eben nicht nur aus den Wälzlagern besteht, validiert und optimiert werden.

Die Positionierung der Prüfstände findet zwischen wenig flexiblen Standardprüfständen, die relevante Betriebsszenarien nicht abdecken können, und aufwändigen Gesamtfahrzeugtests statt (Bild 1).
Im Beitrag werden neben dem Prüffeld Entwicklungsschritte und –ergebnisse, sofern dies aus Geheimhaltungsgründen möglich ist, für die BMW-Antriebssysteme der nächsten Generation vorgestellt.
Anhand stationäre Kennfeldpunkte und dynamischer Zyklen werden unter Berücksichtigung der Inputs zu thermischem Verhalten aus Simulation oder Gesamtfahrzeugversuchen beispielsweise der Gesamtlagerverlust im WLTC, oder eine drehzahl-, last- und temperaturabhängige Optimalschmiermittelversorgung gezeigt.
Sensitivitätsanalysen liefern wertvolle Informationen über die Robustheit der Lagersysteme. Es wird ebenfalls gezeigt, wie Parametervariationen zum Abgleich von Versuch und Simulation sowie als Input zur Modifikation analytischer Berechnungen dienen können.