Prädiktive Fahrzeugdiagnose zur Vermeidung von Ausfällen in Fahrzeugflotten:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düren
Shaker Verlag
2023
|
| Schriftenreihe: | Schriftenreihe Fahrzeugdynamik und aktive Systeme am Institut für Fahrzeugtechnik, TU Braunschweig
12 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | VII, 159 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm, 246 g |
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|---|---|
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SY
MB
OLVERZEICHNIS
IV
I.
EINLEITUNG
I
1.1.
PROBLEMSTELLUNG
.
2
1.2.
ZIEL
.
3
1.3.
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
4
2.
STAND
DER
TECHNIK
5
2.1.
GRUNDLAGEN
-
KEILRIPPENRIEMEN
.
5
2.1.1.
RIEMENARTEN
.
6
2.1.2.
KRAFTSCHLUESSIGE
RIEMENTRIEBE
.
7
2.1.3.
KEILRIPPENRIEMEN
.
8
2.1.4.
BELASTUNGEN
AM
RIEMENGETRIEBE
.
9
2.1.5.
BESTIMMUNG
DER
RIEMENLEBENSDAUER
.
12
2.1.6.
VERSCHLEISSURSACHEN
.
17
2.1.7.
PROBLEME
IM
FELD
.
18
2.2.
GRUNDLAGEN
-
HOCHVOLTBATTERIE
.
19
2.2.1.
ALTERUNG
VON
LITHIUM-IONEN-AKKUS
.
20
2.2.2.
TEMPERATUREINFLUSS
.
20
2.2.3.
AUSWIRKUNGEN
DES
LADEZUSTANDS
.
22
2.2.4.
AUSWIRKUNGEN
DER
ZEIT
.
22
2.2.5.
DIE
ZYKLISCHE
ALTERUNG
.
23
2.2.6.
GESUNDHEITSZUSTAND
.
24
3.
METHODIK
-
MASCHINELLE
LERN
VERFAHREN
25
3.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
26
3.1.1.
DISTANZ
UND
AEHNLICHKEITSMASSE
.
26
3.1.2.
AEHNLICHKEITSMASSE
.
32
3.1.3.
UNUEBERWACHTES
LERNEN:
CLUSTER
VERFAHREN
.
34
3.1.4.
UEBERWACHTES
LERNEN:
KLASSIFIKATIONSVERFAHREN
.
43
3.1.5.
KLASSIFIKATIONSKRITERIEN
UND
KONFUSIONSMATRIZEN
.
43
3.1.6.
NAECHSTE-NACHBARN-KLASSIFIKATION
.
45
3.1.7.
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
46
3.2.
HV-BATTERIE
.
47
3.2.1.
LINEARE
REGRESSION
.
48
3.2.2.
NEURONALES
NETZWERK
MIT
LANGEM
KURZZEITSPEICHER
(LSTM)
.
49
4.
VERSUCHSENTWURF
UND
-DURCHFUEHRUNG
53
4.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
53
4.2.
HV-BATTERIE
.
59
4.3.
DATENERHEBUNG
FUER
FLOTTENPORTAL
.
60
5.
DATENAUSWERTUNG
UND
VOR
VERARBEITUNG
63
5.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
63
5.1.1.
SELEKTION
.
63
5.1.2.
BEREINIGUNG
.
64
5.1.3.
AUSREISSERTEST
.
64
5.1.4.
CAMPBELL
DIAGRAMM
.
66
5.1.5.
AUSWAHL
DER
KENNPARAMETER
.
70
5.1.6.
GRENZFREQUENZ
UND
RAUSCHEN
.
74
5.1.7.
KORRELATIONSANALYSE
.
77
5.2.
HV
BATTERIE
.
80
5.2.1.
DATENAUFBEREITUNG
.
80
5.2.2.
DATENVORVERARBEITUNG
.
84
5.2.3.
DATENVORANALYSE
.
84
5.3.
IMPLEMENTIERUNG
DER
MASCHINELLEN
LERNVERFAHREN
.
91
5.3.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
91
5.3.2.
HV-BATTERIE
.
97
6.
ERGEBNISSE
101
6.1.
ERGEBNISSE
CLOUD
.
101
6.1.1.
IT
ARCHITEKTUR
.
102
6.1.2.
FEATURES
.
103
6.2.
ERGEBNISSE
KEILRIPPENRIEMEN
.
108
6.2.1.
UNUEBERWACHTE
LERN
VERFAHREN
.
108
6.2.2.
LABELING
UND
KLASSENZUGEHOERIGKEIT
.
109
6.2.3.
AUSGEWAEHLTE
KENNPARAMETER
.
111
6.2.4.
UEBERWACHTE
LERNVERFAHREN
.
113
6.2.5.
VERGLEICH
DER
LERN
VERFAHREN
.
122
6.2.6.
ERGEBNISSE
DER
AUSGEWAEHLTEN
KENNPARAMETER
.
124
6.2.7.
VERIFIZIERUNG
IM
FAHRZEUG
.
127
6.3.
ERGEBNISSE
HV-BATTERIE
.
128
7.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
133
LITERATURVERZEICHNIS
141
A.
KAPAZITAETSSIGNALE
DER
FAHRZEUGE
141
B.
ANALYSE
DER
KALENDERLEBENSKONDITIONEN
149
C.
ANALYSE
DES
LEBENSZYKLUSZUSTANDES
153
D.
CAR
SERVER
156 |
| adam_txt |
SY
MB
OLVERZEICHNIS
IV
I.
EINLEITUNG
I
1.1.
PROBLEMSTELLUNG
.
2
1.2.
ZIEL
.
3
1.3.
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
4
2.
STAND
DER
TECHNIK
5
2.1.
GRUNDLAGEN
-
KEILRIPPENRIEMEN
.
5
2.1.1.
RIEMENARTEN
.
6
2.1.2.
KRAFTSCHLUESSIGE
RIEMENTRIEBE
.
7
2.1.3.
KEILRIPPENRIEMEN
.
8
2.1.4.
BELASTUNGEN
AM
RIEMENGETRIEBE
.
9
2.1.5.
BESTIMMUNG
DER
RIEMENLEBENSDAUER
.
12
2.1.6.
VERSCHLEISSURSACHEN
.
17
2.1.7.
PROBLEME
IM
FELD
.
18
2.2.
GRUNDLAGEN
-
HOCHVOLTBATTERIE
.
19
2.2.1.
ALTERUNG
VON
LITHIUM-IONEN-AKKUS
.
20
2.2.2.
TEMPERATUREINFLUSS
.
20
2.2.3.
AUSWIRKUNGEN
DES
LADEZUSTANDS
.
22
2.2.4.
AUSWIRKUNGEN
DER
ZEIT
.
22
2.2.5.
DIE
ZYKLISCHE
ALTERUNG
.
23
2.2.6.
GESUNDHEITSZUSTAND
.
24
3.
METHODIK
-
MASCHINELLE
LERN
VERFAHREN
25
3.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
26
3.1.1.
DISTANZ
UND
AEHNLICHKEITSMASSE
.
26
3.1.2.
AEHNLICHKEITSMASSE
.
32
3.1.3.
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VERFAHREN
.
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3.1.4.
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LERNEN:
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.
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3.1.5.
KLASSIFIKATIONSKRITERIEN
UND
KONFUSIONSMATRIZEN
.
43
3.1.6.
NAECHSTE-NACHBARN-KLASSIFIKATION
.
45
3.1.7.
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
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3.2.
HV-BATTERIE
.
47
3.2.1.
LINEARE
REGRESSION
.
48
3.2.2.
NEURONALES
NETZWERK
MIT
LANGEM
KURZZEITSPEICHER
(LSTM)
.
49
4.
VERSUCHSENTWURF
UND
-DURCHFUEHRUNG
53
4.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
53
4.2.
HV-BATTERIE
.
59
4.3.
DATENERHEBUNG
FUER
FLOTTENPORTAL
.
60
5.
DATENAUSWERTUNG
UND
VOR
VERARBEITUNG
63
5.1.
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.
63
5.1.1.
SELEKTION
.
63
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BEREINIGUNG
.
64
5.1.3.
AUSREISSERTEST
.
64
5.1.4.
CAMPBELL
DIAGRAMM
.
66
5.1.5.
AUSWAHL
DER
KENNPARAMETER
.
70
5.1.6.
GRENZFREQUENZ
UND
RAUSCHEN
.
74
5.1.7.
KORRELATIONSANALYSE
.
77
5.2.
HV
BATTERIE
.
80
5.2.1.
DATENAUFBEREITUNG
.
80
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.
84
5.2.3.
DATENVORANALYSE
.
84
5.3.
IMPLEMENTIERUNG
DER
MASCHINELLEN
LERNVERFAHREN
.
91
5.3.1.
KEILRIPPENRIEMEN
.
91
5.3.2.
HV-BATTERIE
.
97
6.
ERGEBNISSE
101
6.1.
ERGEBNISSE
CLOUD
.
101
6.1.1.
IT
ARCHITEKTUR
.
102
6.1.2.
FEATURES
.
103
6.2.
ERGEBNISSE
KEILRIPPENRIEMEN
.
108
6.2.1.
UNUEBERWACHTE
LERN
VERFAHREN
.
108
6.2.2.
LABELING
UND
KLASSENZUGEHOERIGKEIT
.
109
6.2.3.
AUSGEWAEHLTE
KENNPARAMETER
.
111
6.2.4.
UEBERWACHTE
LERNVERFAHREN
.
113
6.2.5.
VERGLEICH
DER
LERN
VERFAHREN
.
122
6.2.6.
ERGEBNISSE
DER
AUSGEWAEHLTEN
KENNPARAMETER
.
124
6.2.7.
VERIFIZIERUNG
IM
FAHRZEUG
.
127
6.3.
ERGEBNISSE
HV-BATTERIE
.
128
7.
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
133
LITERATURVERZEICHNIS
141
A.
KAPAZITAETSSIGNALE
DER
FAHRZEUGE
141
B.
ANALYSE
DER
KALENDERLEBENSKONDITIONEN
149
C.
ANALYSE
DES
LEBENSZYKLUSZUSTANDES
153
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