Fehlertolerante Regelung drei- und sechsphasiger permanenterregter Synchronmaschinen mit Windungsschlüssen

Windungsschlüsse sind häufig der initiale Fehler elektrischer Maschinen bei dem Betrieb an getakteten Umrichtern. Ohne Gegenmaßnahmen können sich diese weiter ausbreiten und zum katastrophalen Ausfall des gesamten elektrischen Antriebssystems führen. Dies muss insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen, wie dem elektrischen Fliegen, vermieden werden. Die Ausbreitungsgeschwindigkeit eines Windungsschlusses kann reduziert werden, indem die lokale Temperatur an der Fehlerstelle begrenzt wird. In dieser Arbeit wird eine fehlertolerante Regelung entwickelt, welche die Fehlerverlustleistung eines Windungsschlusses durch die geregelte Anpassung des Arbeitspunktes auf einen definierten Wert begrenzt. Für den Entwurf der Regelstrategie werden sowohl drei- also auch sechsphasige permanenterregte Synchronmaschinen betrachtet. Die Fehlerabschätzung wird mit einem maschinellen Lernverfahren umgesetzt und das thermische Verhalten wird mit einem dreidimensionalen Maschinenmodell plausibilisiert. Zur Validierung der fehlertoleranten Regelung wird während dem Betrieb der dreiphasigen Prüflingsmaschine im Bemessungspunkt aktiv ein Windungsschluss geschaltet. Der fehlertolerante Arbeitspunkt wird daraufhin stationär ohne Überschwinger eingeregelt. Die Temperatur an einer ungünstigen Fehlerposition wird dadurch auf die vorab festgelegten Heat-Shock Temperatur der Lackisolation reduziert. Mit der Annahme einer exponentiellen Temperaturabhängigkeit der Lebensdauer, wird diese ausgehend von wenigen verbleibenden Sekunden erhöht, sodass der aktuelle Lastzyklus einer sicherheitskritischen Anwendung beendet werden kann

Entwurfsoptimierung von selbst-adaptiven Wartungsmechanismen für software-intensive technische Systeme

Diese Arbeit stellt neuartige Konzepte zur effizienten Entscheidungsunterstützung in der Rekonfiguration software-intensiver technischer Systeme mit limitiertem Wartungszugriff vor. Entgegen rein redundanzorientierter Ansätze, basiert die verfolgte Methodik auf der prädiktiven Vorausberechnung adäquater Konfigurationsalternativen im relevanten Lösungsraum. Das Wissen über Konfigurationsbeziehung wird frühzeitig manifestiert und zur autarken kosteneffizienten Abwägung der Alternativen eingesetzt

Proceedings - 28. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 29. - 30. November 2018

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 28. Workshops Computational Intelligence. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen

Parallele Graph-Mining-Techniken zur Auswertung von Hypergraph-Strukturen

Neben dem Feld Data-Mining nimmt auch das Graph-Mining eine immer zentralere Stellung in Forschung und Wirtschaft ein. Durch die Speicherung der Daten als Graph ergeben sich neue Möglichkeiten in der Datenanalyse. Diese Arbeit beschäftigt sich mit eben diesen Algorithmen zur Auswertung von Graph- und Hypergraph-Strukturen. Neben den verschiedenen Algorithmen des Graph-Mining, wird zusätzlich auch die Parallelisierbarkeit dieser untersucht. Mit PaSiGraM wird ein eigener Algorithmus vorgestellt, der es ermöglicht, die für das Frequent-Subgraph-Mining benötigten Berechnungen zu parallelisieren