EMR4架構
關注創建者：匿名 創建時間：2021-10-19
EMR4架構的實例教程
電驅動系統，如大批量生產的EMR3(第三代電驅動系統)和目前正在開發的EMR4，在系統級采用了多標準優化方法進行設計。與上一代相比，EMR4提高了高達5%的效率，顯著提升了功率可擴展性，并大幅降低了成本。
提高效率和性能是整車對電驅動系統提出的技術路線和方向。為了促進EMR4性能提升，眾多的影響電驅動效率和性能的鏈條已優化到細節。出于可擴展性的考慮，許多內部和外部接口也已標準化，以確保三個主要組件——電力電子逆變器、電機和減速器——可以按照需求定制的原則盡可能自由地組合。在電驅動系統的聲學舒適性方面，重點是在整個工作MAP上對系統的噪聲特性(噪聲振動嚴酷度)進行了模擬、測試和優化。EMR4的開發從一開始就吸收了來自前幾代電驅動系統的相關經驗。
2. EMR4架構
為了更大的可擴展性，EMR4電驅動系統的基本結構與當前的EMR3相比已經發生了變化。所有三個基本組件(電力電子逆變器、電機、減速機)都在EMR4中直線排列(軸向集成)。
有了這個基本架構，就有可能在不同的設計中連接兩個最大需要變動性的組件，而減速器變速箱的修改要求可以在外殼尺寸內實現。這種內聯安排形成了EMR4關鍵架構特性的基礎。
在開發過程中計劃的標準配置(對于A到J2段的車輛，即車輛重量級別從1800公斤到2800公斤)可以通過將電機長度按60毫米(入門級)、90毫米(基礎級)或105毫米(增強級)三個尺寸來覆蓋，如圖2所示。根據設計，新開發的EMR4驅動系統提供80kW和最大230kW功率(10秒)。驅動系統的扭矩范圍從1,700Nm到4,000Nm(10秒)，可擴展性在模塊的重量上也很明顯。
根據驅動的功率需求，它的重量在45公斤到80公斤之間。
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值得特別一提的是谷歌方法“神經架構搜索”（Neural Architecture Search，NAS），其目標是通過在預定義搜索空間中選擇和組合不同的基本組件來生成穩健且性能良好的神經網絡架構。
該開發的技術平臺是基于高度集成的電驅動系統EMR4（ 第 4 代）。EMR4 電驅動橋是 EMR3 的進一步發展，目前已在中國進行大規模批量生產。EMR3 已集成到歐洲和亞洲 OEM 的多款車輛中。
EMR4的開發從一開始就吸收了來自前幾代電驅動系統的相關經驗。
2. EMR4架構
為了更大的可擴展性，EMR4電驅動系統的基本結構與當前的EMR3相比已經發生了變化。所有三個基本組件(電力電子逆變器、電機、減速機)都在EMR4中直線排列(軸向集成)。
分布式訓練系統包括兩種架構：Parameter Server Architecture（PS，參數服務器）和Ring -AllReduce Architecture（環-全歸約）。
如下圖是PS結構圖：
這個圖是Ring AllReduce的架構圖：
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