Kompensation von Magnetisierungsabweichungen in Permanentmagnet-Synchronmotoren durch selektive Rotormontage.

Kompensation von Magnetisierungsabweichungen in Permanentmagnet-Synchronmotoren durch selektive Rotormontage. von Coupek,  Daniel
In dieser Arbeit wird die Strategie der selektiven Rotormontage für Elektromotoren vorgestellt. Dabei werden unvermeidbare Abweichungen der Magnetisierung identifiziert und in nachfolgenden Prozessschritten kompensiert. Die Klassifikation der Einzelteile erfolgt durch künstliche neuronale Netzwerke und ein Fuzzy Inferenz System wird zur Auswahl der idealen Kombination der Einzelteile eingesetzt. Mittels selektiver Rotormontage wird somit erreicht, dass die Elektromotoren trotz Magnetisierungsabweichungen in den Einzelteilen innerhalb der gewünschten Toleranzen liegen. Durch diese Strategie wird die Ausschussrate, sowohl der Einzelteile als auch des montierten Motors, verringert.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Kompensation von Magnetisierungsabweichungen in Permanentmagnet-Synchronmotoren durch selektive Rotormontage.

Kompensation von Magnetisierungsabweichungen in Permanentmagnet-Synchronmotoren durch selektive Rotormontage. von Coupek,  Daniel
In dieser Arbeit wird die Strategie der selektiven Rotormontage für Elektromotoren vorgestellt. Dabei werden unvermeidbare Abweichungen der Magnetisierung identifiziert und in nachfolgenden Prozessschritten kompensiert. Die Klassifikation der Einzelteile erfolgt durch künstliche neuronale Netzwerke und ein Fuzzy Inferenz System wird zur Auswahl der idealen Kombination der Einzelteile eingesetzt. Mittels selektiver Rotormontage wird somit erreicht, dass die Elektromotoren trotz Magnetisierungsabweichungen in den Einzelteilen innerhalb der gewünschten Toleranzen liegen. Durch diese Strategie wird die Ausschussrate, sowohl der Einzelteile als auch des montierten Motors, verringert.
Aktualisiert: 2023-03-31
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Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme

Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme von Klawonn,  Frank, Kruse,  Rudolf, Nauck,  Detlef
Dieses grundlegende Lehrbuch aus der Reihe Computational Intelligence befaßt sich mit der aktuellen Thematik der Neuronalen Netze aus besonderer Perspektive. Das Buch zeigt, wie sich die Fähigkeiten Neuronaler Netze in anderen wissensbasierten Ansätzen einsetzen lassen. Konnektionistische Expertensysteme nutzen Neuronale Netze zum Aufbau von Wissensbasen, um auch mit Unsicherheitsphänomenen umgehen zu können. Der größte Teil des Buches ist der Kopplung von Neuronalen Netzen und Fuzzy-Systemen gewidmet. Lernende Neuro-Fuzzy-Regler und Techniken zur Neuro-Fuzzy-Datenanalyse stellen neue Herausforderungen für die Anwendung dar.
Aktualisiert: 2022-03-02
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