Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustands?berwachung dynamischer Betriebszust?nde f?r Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuerger?ten realisieren l?sst. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausr?umens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustands?berwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuerger?t aus.
Merkmalsgenerierung f?r dynamische Betriebszust?nde.- Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion.- Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion.- Support Vector Machine basierte Zustands?berwachung.
Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universit?t Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren f?r die Zustands?berwachung und Fehlerprognose.
Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustands?berwachung dynamischer Betriebszust?nde f?r Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuerger?ten realisieren l?sst. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausr?umens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustands?berwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuerger?t aus.
Der Inhalt
- Merkmalsgenerierung f?r dynamische Betriebszust?nde
- Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion
- Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion
- Support Vector Machine basierte Zustands?berwachung
Die Zielgruppen
![Datenbasierte Zustandsberwachung in Personenkraftfahrzeugen mit Anwendung an ei [Paperback]](/itemImage/2/6/2/0/2_5273220.jpg "Datenbasierte Zustandsberwachung in Personenkraftfahrzeugen mit Anwendung an ei [Paperback]")