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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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e-powerTrain prEdictive mAintenance using physics inforMed learnING

Descripción del proyecto

Optimización basada en IA de los componentes del tren de propulsión de los vehículos eléctricos

Los vehículos eléctricos desempeñan un papel crucial en el esfuerzo por descarbonizar la economía. El desarrollo de nuevos sistemas de diagnóstico y pronóstico es fundamental para estimar la degradación, prever los fallos y facilitar la reparabilidad para prolongar la vida útil de los vehículos eléctricos. El mantenimiento predictivo (PdM, por sus siglas en inglés) mediante inteligencia artificial (IA) ha despertado interés en diversos sectores. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto TEAMING se dedica a avanzar en los métodos de mantenimiento predictivo específicos para los subcomponentes del tren de propulsión de los vehículos eléctricos. En el proyecto se pretende mejorar las tecnologías del PdM mediante la integración de sensores, modelización, gemelos digitales, IA y métodos de aprendizaje automático. Con intercambios internacionales de personal, el equipo del proyecto se propone optimizar el rendimiento de los componentes del tren de propulsión de los vehículos eléctricos.

Objetivo

Mobility electrification plays a critical role in the economy decarbonisation, and we are on the edge of an industrial revolution linked to the massive deployment of the electric vehicle (EV). Their technologies readiness level has significantly increased, and the EV can now replace the thermal vehicle in terms of service provided, supporting the EU decarbonisation effort. Besides the reduction of critical material, and decrease of cost, optimising the lifetime of the EV components is essential to ease their adoption, especially the powertrain sub-components that have the major impact on EV cost and CO2 emissions. A new-generation of diagnostic and prognostic systems for the powertrain will be a game changer to ensure EV adoption, because they will estimate its degradation, anticipate failures, and ease reparability thus extending its lifespan. With significant improvement of sensors, complex modelling and data processing methods such as Artificial Intelligence (AI), predictive maintenance (PdM) has gained a lot of interest in different fields. Development of PdM methods for the sub-components of the EV powertrain (battery, fuel cell, e-motor, power electronics) is at the heart of TEAMING. Thanks to international staff exchanges, TEAMING will significantly improve the different facets of the PdM solution: sensors, modelling, Digital Twins, adapted AI, and Physics-Informed Machine Learning methods are at the centre of the studies and present a major potential in term of innovation. TEAMING will advance PdM system to better diagnose the internal physical phenomena of the different EV powertrain components and optimise their performance, lifetime, safety, and reliability.”

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-SE-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 197 800,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (9)

Socios (6)

Mi folleto 0 0