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Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustandsüberwachung dynamischer Betriebszustände für Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuergeräten realisieren lässt. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausräumens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustandsüberwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuergerät aus.
Der Inhalt
Merkmalsgenerierung für dynamische BetriebszuständeZwei-Klassen-Support Vector Machine basierte FehlerdetektionEin-Klassen-Support Vector Machine basierte FehlerdetektionSupport Vector Machine basierte Zustandsüberwachung
Die Zielgruppen
Dozierende und Studierende der Regelungstechnik und der AutomobiltechnikPraktiker im Bereich Fahrzeugdiagnose (Entwicklungs- und Applikationsingenieure)
Der Autor
Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universität Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren für die Zustandsüberwachung und Fehlerprognose.
Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universität Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren für die Zustandsüberwachung und Fehlerprognose.
