Selbstlernende akustische Mustererkennung zur Erfassung von Bauteilfehlern im Automobil

Die Schwerpunkte dieser Promotion, die in der Volkswagen Konzernforschung in Zusammenarbeit mit dem Institut für Gerätesysteme und Schaltungstechnik der Universität Rostock angefertigt wurde, liegen in der Konzept- und Algorithmenerstellung zur automatisierten Analyse des Fahrzeuginnenraumgeräuschs mit Anwendung in der Qualitätssicherung, der Produktion und den Werkstätten. Über selbstorganisierende neuronale Karten ist das Ziel erreicht worden, zeitabhängige akustische Größen von Fahrzeuggeräuschen zu interpretieren, wodurch eine Unterscheidung von Fehlerzuständen ermöglicht wird.The main focus of this doctoral thesis at the Volkswagen Group Research and the Institute of Electronic Appliances and Circuits of University Rostock is on the development of concepts and algorithms for automatic analysis of interior vehicle sound with applications in quality control, production and dealer workshops. The main target, to calculate and analyse the parameters, whether a normal interior sound or a noticeable noise occurs, is reached by neural network algorithms. Self-Organizing Maps are used for the interpretation of acoustic patterns of two research vehicles