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Originaltitel:
Online-Parameteridentifikation zur technischen Diagnose elektrischer Antriebsysteme
Übersetzter Titel:
Online parameter identification for technical diagnosis in electric drive systems
Autor:
Nachtsheim, Martin
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Hochleistungs-Umrichtersysteme (Prof. Heldwein)
Betreuer:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Gutachter:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Endisch, Christian (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
ELT 855; ELT 868
Kurzfassung:
Diese Dissertationsschrift thematisiert die Online-Parameteridentifikation elektrischer Maschinen zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen. Die Performanz verschiedener echtzeitfähiger Ansätze zur Online-Parameteridentifikation von Asynchronmaschinen werden in einem dynamischen automobilen Betriebsumfeld analysiert. Basierend auf diesen Ergebnissen und dem zusätzlichen Einsatz datenbasierter Modelle ergeben sich unterschiedliche Diagnoseansätze für den Einsatz in Automobile.
Übersetzte Kurzfassung:
This dissertation thesis addresses online parameter identification of electrical machines for technical diagnosis in electrical drive systems. The performance of different real-time approaches for online parameter identification of induction machines are analyzed in a dynamic automotive operating environment. Based on these results and the additional use of data-based models, different diagnostic approaches are developed for use in automobiles.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1724545
Eingereicht am:
13.11.2023
Mündliche Prüfung:
11.07.2024
Dateigröße:
24926794 bytes
Seiten:
285
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240711-1724545-1-1
Letzte Änderung:
06.08.2024
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