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49,80 €ISBN 978-3-8440-5878-9Softcover298 pages112 figures443 g21 x 14,8 cmGermanThesis
April 2018
Malte Strop
Entwurf einer intelligenten Betriebsstrategie für Mehrmotorenantriebssysteme und ihre Anwendung auf Kautschukinnenmischer
Mehrmotorenantriebssysteme sind ganzheitlich modulare, elektromechanische Antriebssysteme. Infolge der Verwendung mehrerer Motoren innerhalb eines solchen Antriebssystems tritt eine Parallelisierung des Leistungsflusses auf, welche zu erweiterten Betriebsfreiheitsgraden führt. Vor dem Hintergrund kontinuierlich steigender Energiekosten stellt sich die Frage, welchen Einfluss die Betriebsfreiheitsgrade auf die Energieeffizienz haben und wie sie gezielt zur Effizienzmaximierung eingesetzt werden können.
In der vorliegenden Arbeit wird systematisch untersucht, wie die Energieeffizienz eines Mehrmotorenantriebssystems durch eine gezielte Drehmomentverteilung und eine temporäre Abschaltung einzelner Teilantriebsstränge in Abhängigkeit der momentanen Leistungsanforderung maximiert werden kann. Aufbauend auf einer allgemeingültigen Beschreibung der Betriebsfreiheitsgrade wird eine analytische Optimierung der Energieeffizienz entwickelt. Auf Basis der Optimierungsergebnisse wird schließlich eine Betriebsstrategie für das Anwendungsbeispiel eines Kautschukinnenmischers entworfen und ihre Effektivität hinsichtlich der Energieeffizienzmaximierung experimentell nachgewiesen. Durch die Integration maschineller Lernverfahren wird das Mehrmotorenantriebssystem dabei zu einem autonom agierenden System.
In der vorliegenden Arbeit wird systematisch untersucht, wie die Energieeffizienz eines Mehrmotorenantriebssystems durch eine gezielte Drehmomentverteilung und eine temporäre Abschaltung einzelner Teilantriebsstränge in Abhängigkeit der momentanen Leistungsanforderung maximiert werden kann. Aufbauend auf einer allgemeingültigen Beschreibung der Betriebsfreiheitsgrade wird eine analytische Optimierung der Energieeffizienz entwickelt. Auf Basis der Optimierungsergebnisse wird schließlich eine Betriebsstrategie für das Anwendungsbeispiel eines Kautschukinnenmischers entworfen und ihre Effektivität hinsichtlich der Energieeffizienzmaximierung experimentell nachgewiesen. Durch die Integration maschineller Lernverfahren wird das Mehrmotorenantriebssystem dabei zu einem autonom agierenden System.
Keywords: Mehrmotorenantriebssystem; Betriebsstrategie; Optimierung; Neuronales Netz; Machine Learning; Elektromechanisches Antriebssystem
Forschungsberichte des Lehrstuhls für Konstruktions- und Antriebstechnik
Edited by Prof. Dr.-Ing. Detmar Zimmer, Paderborn
Volume 10
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DOI 10.2370/9783844058789
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