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Online-Überwachung elektrischer Antriebsstränge im Prüfstandsumfeld

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Bei der Erprobung prototypischer Antriebsstränge sind präzise Schadensfrüherkennungsmechanismen von höchster Bedeutung. Erwin Brosch deckt die Schwachstellen der heutigen Überwachungsmethodik insbesondere im Hinblick auf die elektrischen Antriebe auf. Im Weiteren zeigt er Optimierungen der Überwachungen und damit auch der Schadensfrüherkennung auf. Es gelingt dem Autor, Erfahrungswerte von Experten in Überwachungen zu transferieren. Trotz des geringen Detailwissens über die prototypischen elektrischen Maschinen kann er eine Methode zur Erstellung von thermischen Simulationen von sich stetig verändernden elektrischen Antriebssträngen erarbeiten. Bei allen gezeigten Methoden werden typische Abläufe und Prozesse bei der Erprobung berücksichtigt. Inhaltsverzeichnis Bewertung der Fehlerdetektion.- Optimierung der Überwachung und Früherkennung.- Daten- und modellgestützter hybrider Überwachungsansatz.

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Online-Überwachung elektrischer Antriebsstränge im Prüfstandsumfeld, Erwin Brosch

Język
Rok wydania
2024
Oprawa
(miękka)
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Tytuł
Online-Überwachung elektrischer Antriebsstränge im Prüfstandsumfeld
Język
niemiecki
Rok wydania
2024
Oprawa
miękka
Liczba stron
188
ISBN13
9783658444198
Seria
Tagi
Opis
Bei der Erprobung prototypischer Antriebsstränge sind präzise Schadensfrüherkennungsmechanismen von höchster Bedeutung. Erwin Brosch deckt die Schwachstellen der heutigen Überwachungsmethodik insbesondere im Hinblick auf die elektrischen Antriebe auf. Im Weiteren zeigt er Optimierungen der Überwachungen und damit auch der Schadensfrüherkennung auf. Es gelingt dem Autor, Erfahrungswerte von Experten in Überwachungen zu transferieren. Trotz des geringen Detailwissens über die prototypischen elektrischen Maschinen kann er eine Methode zur Erstellung von thermischen Simulationen von sich stetig verändernden elektrischen Antriebssträngen erarbeiten. Bei allen gezeigten Methoden werden typische Abläufe und Prozesse bei der Erprobung berücksichtigt. Inhaltsverzeichnis Bewertung der Fehlerdetektion.- Optimierung der Überwachung und Früherkennung.- Daten- und modellgestützter hybrider Überwachungsansatz.