Sammelband zum Workshop: Entwicklungen und Forschungsergebnisse der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebssysteme 2023
Translated title
Anthology for the Workshop: Developments and Research Results of the Chair of Electrical Machines and Drive Systems 2023
Publication date
2024-03-19
Document type
Conference proceedings
Author
Benninger, Moritz
Kowalski, Matthias
Zellmer, Florian
Editor
Organisational unit
Part of the university bibliography
✅
DDC Class
620 Ingenieurwissenschaften
Keyword
Research
Monitoring and diagnosis
AI-based analysis
Bendable linear motor
Physical support systems
Radial flux loss
Winding production
FSPM traction drive
Multiphase rail launcher
Railgun
Forschungsergebnisse
Überwachung und Diagnose
KI-basierte Analyse
Biegeflexibler Linearmotor
Körpernahe Unterstützungssysteme
Radialfeldverluste
Wicklungsfertigung
Traktionsantrieb
Multiphasen Schienenbeschleuniger
Abstract
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).
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).
This anthology presents the current developments and research results of the Professorship of Electrical Machines and Drive Systems in 2023.
Two doctorates were completed and successfully defended at the professorship. The topic of Mr. Pedram Quseiri Darbandeh‘s dissertation is “Fault Diagnosis in a Permanent Magnet Synchronous Motor using Deep Learning”. Here he examines the possibilities of data-based error classification in a very structured and comprehensive manner depending on various sensor signals, data preparation methods and various training methods for neural networks.
Mr. Johannes Liebrich did his doctorate on the development of a method for the characterization of high-temperature superconductors. The work provides important insights into damage mechanisms and the fatigue behavior of superconductors. The developed test stand can also be used for the mechanical examination of other material samples under cryogenic conditions. The knowledge gained will be used in follow-up projects to research superconducting coils that are suitable for use in wind turbines.
Two research projects were completed this year. On the one hand, a ZIM project, which aimed to develop a mobile and flexible testing method for demagnetized components. It is possible to use a fixed sensor arrangement to determine the global magnetization of a test object in a magnetically shielded chamber and to determine the magnetic field for different distances. On the other hand, the joint project KOBRA was completed, in which the professorship researched and validated a significantly more powerful anode drive based on a “flux switching machine”. In addition, a new ZIM project to develop an intelligent shaft vibration torsion sensor was acquired (AITorque).
Two doctorates were completed and successfully defended at the professorship. The topic of Mr. Pedram Quseiri Darbandeh‘s dissertation is “Fault Diagnosis in a Permanent Magnet Synchronous Motor using Deep Learning”. Here he examines the possibilities of data-based error classification in a very structured and comprehensive manner depending on various sensor signals, data preparation methods and various training methods for neural networks.
Mr. Johannes Liebrich did his doctorate on the development of a method for the characterization of high-temperature superconductors. The work provides important insights into damage mechanisms and the fatigue behavior of superconductors. The developed test stand can also be used for the mechanical examination of other material samples under cryogenic conditions. The knowledge gained will be used in follow-up projects to research superconducting coils that are suitable for use in wind turbines.
Two research projects were completed this year. On the one hand, a ZIM project, which aimed to develop a mobile and flexible testing method for demagnetized components. It is possible to use a fixed sensor arrangement to determine the global magnetization of a test object in a magnetically shielded chamber and to determine the magnetic field for different distances. On the other hand, the joint project KOBRA was completed, in which the professorship researched and validated a significantly more powerful anode drive based on a “flux switching machine”. In addition, a new ZIM project to develop an intelligent shaft vibration torsion sensor was acquired (AITorque).
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