Greve, Daniel

In diesem Sammelband werden die aktuellen Entwicklungen und Forschungsergebnisse der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebssysteme im Jahr 2024 vorgestellt. Die Professur ist seit diesem Jahr Mitglied des neu gegründeten KI Institutes sowie des Forschungsschwerpunktes „Nachhaltige Energie“ der HSU. An der Professur wurden vier Promotionen abgeschlossen und erfolgreich verteidigt. Das Thema der Dissertation von Herrn Matthias Kowalski lautet „Über Wirbelstromphänomene in Ständerstäben in Nutaustrittsbereichen leistungsstarker Turbogeneratoren“. Er entwickelt hierin eine effiziente Submodell-Methode zur genauen Berechnung von Wirbelstromverlusten und wendet diese sehr ausführlich für verschiedene Geometrien und Betriebspunkte an. Der zusätzlich entwickelte thermische Alterungsrechner bietet ein großes Potential, die Auslegung von großen elektrischen Maschinen weiter zu optimieren und auch die Alterung der Maschine während des Betriebs besser zu überwachen. Herr Florian Dreishing hat zum Thema „Auslegung und methodische Entwicklung von biegeflexiblen elektrischen Linearmotoren” promoviert. Neben der Methodenentwicklung zur Auslegung hat Herr Dreishing auch die Fertigung und Regelung dieses neuartigen Antriebssystems umfänglich erforscht. Durch die Arbeit wurde ein signifikanter Erkenntnisgewinn auf dem Gebiet der biegeflexiblen Linearmotoren erzielt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, neue Softrobotikanwendungen und Exoskelettlösungen zu erschließen. Herr Florian Zellmer hat zum Thema „Methodenentwicklung zur Auslegung segmentierter Schienenbeschleuniger, welche mehrphasig betrieben werden können” promoviert. Durch den segmentierten Aufbau werden neue Anwendungsfelder im Transportbereich und für Testaufbauten erschlossen. Diese reichen vom schnellen Transport von beispielsweise Organen und Gewebeproben zwischen zwei medizinischen Zentren bis hin zur Beschleunigung von Mikrosatelliten. Das Thema der Dissertation von Herrn Moritz Benninger lautet „KI-basiertes Monitoring und Diagnose von elektrischen Maschinen im industriellen Umfeld“. Durch die Arbeit von Herrn Benninger wurde ein signifikanter Fortschritt auf dem Gebiet der Fehlererkennung in elektrischen Maschinen erzielt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, praxistaugliche, kostengünstige und automatisierte Monitoring und Diagnosesysteme für elektrische Maschinen zu entwickeln. Die Beiträge des Sammelbandes setzen sich aus Fortschrittsberichten und Gastvorträgen zusammen, welche im Rahmen des jährlichen EMA Workshops am 05.12.2024 vorgestellt wurden.

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 Charakterisierung 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).