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    Sammelband zum Workshop: Entwicklungen und Forschungsergebnisse der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebssysteme 2023
    (Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, 2024-03-19)
    Benninger, Moritz
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    Kowalski, Matthias
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    Zellmer, Florian
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    In diesem Sammelband werden die aktuellen Entwicklungen und Forschungsergebnisse der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebssysteme im Jahr 2023 vorgestellt. An der Professur wurden zwei Promotionen abgeschlossen und erfolgreich verteidigt. Das Thema der Dissertation von Herrn Pedram Quseiri Darbandeh lautet „Fault Diagnosis in a Permanent Magnet Synchronous Motor using Deep Learning“. Er untersucht hier sehr strukturiert und umfangreich die Möglichkeiten der datenbasierten Fehlerklassifizierung in Abhängigkeit verschiedener Sensorsignale, Datenaufbereitungsmethoden und verschiedener Trainingsmethoden für neuronale Netze. Herr Johannes Liebrich hat zum Thema „Entwicklung einer Methode zur Chrakterisierung von Hochtemperatur-Supraleitern” promoviert. Die Arbeit liefert wichtige Erkenntnisse zu Schadensmechanismen und dem Ermüdungsverhalten von Supraleitern. Der entwickelte Versuchsstand kann zudem auch zur mechanischen Untersuchung weiterer Materialproben unter kryogenen Bedingungen verwendet werden. Mit den gewonnenen Erkenntnissen werden in Folgeprojekten supraleitende Spulen erforscht, welche für den Einsatz in Windenergieanlagen geeignet sind. In diesem Jahr konnten zwei Forschungsprojekte abgeschlossen werden. Zum einen ein ZIM-Projekt, welches die Entwicklung einer mobilen und flexibel einsetzbaren Prüfmethode für entmagnetisierte Bauteile zum Ziel hatte. Hierbei ist es möglich mit einer festen Sensoranordnung auf die globale Magnetisierung eines Prüflings in einer magnetisch geschirmten Kammer zu schließen und das Magnetfeld für unterschiedliche Abstände zu ermitteln. Zum anderen wurde das Verbundprojekt KOBRA abgeschlossen, bei dem die Professur einen deutlich leistungsfähigeren Anodenantrieb auf Basis einer „Flux-Switching-Machine“ erforscht und messtechnisch validiert hat. Zudem wurde ein neues ZIM-Projekt zur Entwicklung eines intelligenten Wellenschwingungs-Torsionssensors eingeworben (AI-Torque).