¿Cómo una estudiante mide la temperatura de los motores eléctricos?

Una idea nacida en un trabajo de fin de grado ha puesto el foco sobre uno de esos problemas de la movilidad eléctrica que rara vez aparecen en los anuncios: saber con suficiente precisión qué temperatura alcanzan los imanes del rotor mientras el motor está funcionando. Regina Luig, entonces estudiante de Ingeniería Eléctrica y Tecnologías de la Información en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Coburgo, en Alemania, desarrolló un método para estimarla sin instalar un termómetro sobre la pieza que gira. Su propuesta observa algo que ya está ahí: el campo magnético.

La solución es bastante menos aparatosa de lo que suena. A medida que aumenta la temperatura de los imanes permanentes, cambia su comportamiento magnético. Luig diseñó un modelo matemático capaz de relacionar esas variaciones con la temperatura y utilizó para captarlas un sensor Hall, un dispositivo que mide campos magnéticos sin necesidad de tocar el rotor. Así, una magnitud difícil de conocer directamente puede inferirse desde una parte fija del motor. Barato, compacto y, sobre el papel, especialmente atractivo porque aprovecha hardware ya presente en la arquitectura estudiada.

El calor, ese enemigo que no sale en la ficha técnica

Un motor eléctrico parece sencillo visto desde fuera: electricidad entra, el rotor gira y el coche avanza. Dentro, la escena es bastante menos tranquila. Corrientes elevadas, campos magnéticos, fricción, pérdidas eléctricas y miles de revoluciones por minuto terminan generando calor en un espacio pequeño, cerrado y diseñado para ofrecer mucha potencia con el mínimo peso posible.

En los motores síncronos de imanes permanentes, muy utilizados en vehículos eléctricos por su alta densidad de potencia y eficiencia, controlar esa temperatura tiene una importancia especial. El rotor puede trabajar en condiciones cercanas a los 150 grados, mientras que superar los 100 grados no resulta extraño cuando un sistema eléctrico trabaja con exigencia elevada.

El problema está en los imanes. Cuando se calientan, su flujo magnético disminuye. Una parte de esa pérdida puede recuperarse al bajar la temperatura, pero si se alcanzan determinadas condiciones térmicas y magnéticas puede aparecer una desmagnetización irreversible. Y ahí dejar el coche reposando para que se enfríe sirve de poco: el daño ya se ha producido.

Por eso los fabricantes dejan márgenes de seguridad. Es la ingeniería haciendo de prudente adulto de la habitación: si no sabes exactamente dónde está el precipicio, no conduces pegado al borde.

Medir un objeto que gira a miles de revoluciones

Colocar una sonda de temperatura en una carcasa fija es sencillo. Hacer lo mismo en una pieza que gira a enorme velocidad plantea otro asunto. Alimentar el sensor, transmitir los datos, soportar fuerzas centrífugas, vibraciones y temperaturas elevadas… de repente el termómetro deja de ser un termómetro y se convierte en un pequeño proyecto de ingeniería.

Las soluciones convencionales recurren por eso a modelos térmicos. En lugar de medir directamente los imanes, el sistema calcula aproximadamente su temperatura utilizando parámetros conocidos: temperatura del estator, corriente eléctrica, régimen del motor, condiciones ambientales y otros datos de funcionamiento.

Funciona, pero la estimación tiene incertidumbre. En determinados sistemas de cálculo empleados hasta ahora, el margen de tolerancia puede rondar los 15 grados. Quizá parezca poca cosa cuando hablamos de una máquina capaz de superar holgadamente los 100 grados, pero alrededor de un límite térmico es un espacio enorme. Obliga a dejar colchón.

Y cada colchón tiene un precio.

La idea de Regina Luig: convertir el campo magnético en termómetro

Luig partió de una relación física conocida: la densidad de flujo remanente de los imanes depende de la temperatura. Simplificando mucho, cuando el imán se calienta su campo cambia; cuando se enfría, vuelve a variar. Si esas modificaciones pueden medirse con suficiente precisión, también pueden emplearse para calcular qué temperatura está alcanzando.

La estudiante construyó un banco de pruebas, reprodujo diferentes escenarios de funcionamiento y desarrolló un modelo matemático para transformar las variaciones registradas en una estimación térmica. El sensor Hall permanece fijo mientras observa el comportamiento magnético del rotor que gira frente a él. No hace falta pegar una sonda al imán ni colocar sobre esa parte móvil un nuevo sistema electrónico.

Una señal magnética convertida en información térmica

Aquí está el detalle interesante: el algoritmo convierte una señal magnética en información térmica. No se está midiendo directamente la temperatura como haría un termopar; se deduce a partir de una propiedad del propio imán.

El trabajo fue considerado lo bastante relevante como para recibir en abril de 2025 el Hightech-Absolventenpreis de Baviera, un reconocimiento destinado a trabajos académicos destacados en ingeniería. Luig recibió 2.000 euros y, para entonces, continuaba sus estudios con un máster en Embedded Systems en Viena. Su proyecto había sido supervisado en Coburgo por el profesor Marco Denk.

Menos tierras raras y más margen para aprovechar el motor

Conocer mejor la temperatura no es una obsesión de laboratorio. Puede afectar al diseño completo del propulsor.

Los motores de imanes permanentes recurren habitualmente a materiales como el neodimio y, en determinadas formulaciones destinadas a soportar temperaturas altas, tierras raras pesadas como el disprosio. Son materiales caros, estratégicos y con cadenas de suministro que preocupan desde hace años a la industria europea.

El método desarrollado por Luig podría ayudar a reducir el consumo de tierras raras, prolongar la vida útil de los motores y disminuir costes asociados a su fabricación. La lógica es sencilla: cuanto mejor se conozca el estado térmico real del motor, menor necesidad existe de diseñarlo alrededor de márgenes de incertidumbre excesivamente amplios.

También hay potencia escondida ahí dentro. Un motor que debe mantenerse artificialmente lejos de su límite térmico no puede aprovechar durante tanto tiempo toda la capacidad que físicamente tiene disponible. Una estimación más precisa permite acercarse a ese límite con más control. No hace que el motor produzca potencia por arte de magia; permite utilizar mejor la que ya puede producir.

Continental y ZF persiguen el mismo problema por caminos distintos

Que una estudiante dedicara su trabajo final a esta cuestión dice bastante sobre su relevancia. Que empresas como Continental y ZF estén invirtiendo en soluciones propias lo confirma.

Continental presentó en 2025 su e-Motor Rotor Temperature Sensor, una tecnología que adopta un enfoque diferente. En vez de deducir la temperatura mediante el campo magnético, instala una pequeña unidad de medición inalámbrica cerca de los imanes y transmite la información hacia un receptor situado fuera del motor. La compañía aseguró haber reducido con este sistema el margen de tolerancia desde aproximadamente 15 grados hasta unos 3 grados.

Es una medición directa y potencialmente muy precisa, aunque exige componentes específicos.

ZF eligió otra puerta. Su tecnología TempAI emplea modelos basados en inteligencia artificial para calcular las temperaturas internas sin incorporar hardware adicional. La compañía sostiene que su sistema mejora la precisión de las predicciones térmicas y permite trabajar más cerca del límite operativo del motor. En sus propias pruebas, la empresa ha comunicado mejoras de potencia y reducciones de consumo en determinados escenarios, aunque esas cifras dependen de las condiciones de ensayo y no pueden trasladarse automáticamente a cualquier coche eléctrico.

Tres aproximaciones, por tanto, para el mismo quebradero de cabeza: Continental quiere medir directamente, ZF quiere predecir mejor y el trabajo de Luig propone leer la temperatura en el comportamiento de los propios imanes.

Una diferencia pequeña que puede valer mucho dinero

En ingeniería térmica, unos pocos grados pueden separar un diseño conservador de otro capaz de aprovechar mejor los materiales. La tentación sería presentar el método de Luig como la solución definitiva, pero todavía existe una distancia considerable entre un trabajo académico validado en banco de pruebas y una tecnología desplegada masivamente en motores de producción.

Un automóvil debe funcionar durante años bajo frío, calor, humedad, vibraciones, cambios bruscos de carga y millones de ciclos. Un modelo basado en el campo magnético también necesita distinguir qué parte de sus variaciones procede de la temperatura y cuál responde a otras condiciones electromagnéticas del motor. Ese paso, la robustez industrial, es el que separa muchas buenas ideas de las piezas que terminan saliendo por millones de una fábrica.

Lo relevante del trabajo está precisamente en que ataca el problema sin convertirlo necesariamente en otro problema de hardware. Medir más con lo que ya existe suele ser una de las formas más elegantes de innovar.

Un pequeño sensor frente a uno de los límites del coche eléctrico

La carrera del vehículo eléctrico no consiste únicamente en fabricar baterías mayores o anunciar cifras de potencia cada vez más abultadas. Hay otra competición, menos vistosa, escondida bajo la carrocería: quitar gramos, reducir materiales críticos, controlar mejor el calor y aprovechar cada componente hasta donde permite la física.

El trabajo de Regina Luig entra exactamente ahí. No ha eliminado el calentamiento de los motores eléctricos —eso sería otra historia—, sino que propone conocer mucho mejor cuándo ese calor empieza a convertirse en un riesgo. Y esa diferencia importa.

Porque cuando un fabricante sabe con precisión qué está ocurriendo dentro del rotor puede proteger los imanes antes de dañarlos, ajustar mejor los márgenes térmicos, plantearse reducir ciertos materiales costosos y permitir que el motor trabaje más cerca de sus posibilidades reales. Un sensor que ya estaba mirando el campo magnético puede acabar haciendo también de termómetro del rotor. A veces la innovación tecnológica tiene ese punto de ironía: no hacía falta mirar más lejos, sino aprender a leer mejor lo que la máquina llevaba años diciendo.