Diese Arbeit stellt ein Konzept zur automatisierten Inbetriebnahme von rekonfigurierbaren Bearbeitungsmaschinen mit serviceorientierten Paradigmen vor. Damit soll die ansonsten zeitintensive Aufgabe der Inbetriebnahme dieser Maschinen wesentlich beschleunigt werden. Eine rasche Inbetriebnahme ist für rekonfigurierbare Maschinen unabdingbar, da dieser Maschinentyp erst dadurch zu einem wirtschaftlichen Einsatz in der Praxis befähigt wird.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Es ist notwendig, dass die Zustände aller Zellen innerhalb einer Lithium-Ionen-Batterie bekannt sind, um einen sicheren und optimalen Betrieb zu gewährleisten. Zur Ermittlung dieser Zustände werden in dieser Arbeit drei neue Methoden zur verteilten Zustandsschätzung hergeleitet, welche auf fraktionalen Modellen und dem Kalman-Filter basieren. Mithilfe dieser Verfahren lassen sich zusätzlich die Teilströme der Batterie schätzen, wodurch sich Sensoren einsparen lassen. It is necessary that the states of all cells of a lithium ion battery are known to guarantee a safe and optimal operation. In order to determine these states, three new methods for distributed state estimation which are based on fractional models and on the Kalman filter are derived in this work. Using these techniques, the branch currents of the battery can be additionally estimated to save sensors.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Diese Arbeit stellt ein Konzept zur automatisierten Inbetriebnahme von rekonfigurierbaren Bearbeitungsmaschinen mit serviceorientierten Paradigmen vor. Damit soll die ansonsten zeitintensive Aufgabe der Inbetriebnahme dieser Maschinen wesentlich beschleunigt werden. Eine rasche Inbetriebnahme ist für rekonfigurierbare Maschinen unabdingbar, da dieser Maschinentyp erst dadurch zu einem wirtschaftlichen Einsatz in der Praxis befähigt wird.
Aktualisiert: 2023-03-31
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Die Zustandsschätzung einer unbekannten Anzahl an Objekten stellt trotz der Existenz theoretisch Bayes-optimaler Multi-Objekt-Filter durch die große Anzahl an Modellannahmen dieser Filter eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wurden die Eignung derartiger Filter für den praktischen Einsatz in Multi-Objekt-Multi-Sensor-Szenarien untersucht und die Filter um nötige Modellerweiterungen ergänzt. Als Anwendungsszenario wurde auf die Verfolgung von Fußgängern in Innenräumen eingegangen. State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes necessary extensions to existing models. The main application of the thesis is indoor pedestrian tracking.
Aktualisiert: 2021-02-11
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