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Original title:
Online-Parameteridentifikation zur technischen Diagnose elektrischer Antriebsysteme
Translated title:
Online parameter identification for technical diagnosis in electric drive systems
Author:
Nachtsheim, Martin
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Hochleistungs-Umrichtersysteme (Prof. Heldwein)
Advisor:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Referee:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Endisch, Christian (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
ELT Elektrotechnik
TUM classification:
ELT 855; ELT 868
Abstract:
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.
Translated abstract:
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
Date of submission:
13.11.2023
Oral examination:
11.07.2024
File size:
24926794 bytes
Pages:
285
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240711-1724545-1-1
Last change:
06.08.2024
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