Optimierung elektrischer Antriebsstränge mit Oszilloskopen der MXO-Serie.

Der Inverter ist das Herzstück des elektrischen Antriebs. Er wandelt die Batteriespannung (DC) in eine drehmomentgeregelte Wechselspannung (AC) um. Die Ansteuerung der Transistoren erfolgt dabei über Pulsweitenmodulation (PWM). Diese schnellen Schaltvorgänge erzeugen komplexe Signalformen, die nur mit hochauflösenden Messsystemen korrekt erfasst werden können.

Für eine vollständige Analyse müssen alle drei Phasen gleichzeitig beobachtet werden – einschließlich der Steuersignale der IGBTs oder SiC-MOSFETs. Schon minimale Timing-Abweichungen zwischen High- und Low-Side-Gates können zu sogenannten Shoot-Through-Ereignissen führen, die Bauteile thermisch überlasten.

Die digitale Trigger-Architektur der MXO-Serie erlaubt es, solche Ereignisse präzise zu erfassen. Selbst kleinste Glitches oder ungewollte Überschneidungen zwischen Gate-Signalen werden zuverlässig detektiert.

Abb. 1: Dreiphasiger Inverter – Prinzipielle Struktur und Messpunkte (U, V, W).

Schnelle Schaltvorgänge in modernen SiC-Transistoren erfordern exakte Timing-Analysen. Das MXO erfasst Gate-Spannungen und Drain-Source-Verläufe synchron und erlaubt damit die Bewertung der Dead-Time zwischen High- und Low-Side-Schaltern.

Abb. 3: Analyse eines SiC-Gate-Signals mit digitalem Trigger zur Erkennung von Shoot-Through. Über die integrierte Track-Funktion lassen sich Änderungen in der Pulsbreite oder in der Schaltfrequenz über längere Zeiträume verfolgen.

So können Entwickler nachvollziehen, wie sich Lastwechsel oder Temperatur auf die Schaltcharakteristik auswirken.

Mit bis zu acht analogen Kanälen sind die MXO-Oszilloskope ideal für den Einsatz an elektrischen Antrieben:
Sie erfassen simultan

• drei Spannungen,
• drei Ströme,
• sowie Steuer- oder Sensorkanäle (z. B. Drehmoment, Drehzahl oder Temperatursignale). 

Abb. 5: Gleichzeitige Erfassung von 3 Phasenströmen, 3 Phasenspannungen und Sensorsignalen. 

So entsteht ein vollständiges, synchrones Abbild des elektrischen und mechanischen Systemverhaltens – die Grundlage für eine fundierte Optimierung.