AnRox

 

Ausfallsicheres und effizientes elektrisches Antriebssystem für Robotertaxis

 

Forschungsschwerpunkt des Projekts „Ausfallsicheres und effizientes elektrisches Antriebssystem für Robotertaxis (AnRox)“ ist die Erarbeitung eines ganzheitlich optimierten Antriebssystems für das automatisierte elektrische Fahren. Die im Rahmen des Projekts entwickelten Methoden, Simulationstools und Lösungen fokussieren auf den Anwendungsfall eines Robotertaxis, sind jedoch generell auf alle elektrisch angetriebenen Fahrzeuge übertragbar. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.

Ziel ist die Erforschung und Validierung innovativer ausfallsicherer Antriebssysteme an der Leitanwendung Robotertaxi, bei denen Mehraufwände durch einen erhöhten Anwender- und Betreibernutzen kompensiert werden. Erzielt wird dies durch ein eng verkettetes Vorgehen über alle relevanten Systemebenen hinweg, ausgehend vom Systemkontext (Anwendungsfall & Fahrzeugebene) bis hin zu der betrachteten Topologie- (Interaktion Antrieb & Chassis) und Komponentenebene (Energiebordnetz, Leistungselektronik & Maschine). Weiterhin werden Freiheitsgrade von Mehrmotorenantrieben und intelligenten Diagnosekonzepten mit KI-basierten Verfahren ausgeschöpft.

In AnRox fokussiert sich das ISEA auf Konzepte zur Diagnose und Condition-Monitoring von elektrischen Maschinen. Dazu werden Ansätze mit und ohne zusätzlicher Sensorik und Ansätze mit gezielter Signalinjektion betrachtet. Darüber hinaus erfolgt eine messtechnische Auswertung sowie die Klassifizierung von Fehlern aus Signalbildern. Hierzu kommt künstliche Intelligenz beispielsweise in Form von neuronalen Netzen zum Einsatz. In AnRox werden Simulationsmodelle entwickelt, die das Nachstellen von Fehler ermöglicht und somit eine Übertragtragung der Konzepte auf andere elektrische Maschinen erlaubt. Des Weiteren werden Regelungsstrategie zur Reaktion auf detektiertes, fehlerhaftes Verhalten erforscht. Dazu zählt die Bewertung der Fehlerintensität, der Fehlerentwicklung und der Fehlerauswirkungen. Zusätzlich werden Regelstrategie für den Ausfall von Sensorik untersucht. Hierbei wird versucht die weggefallene Sensorinformation durch Beobachtermodelle, künstliche Intelligenz und/oder Symmetrie- und Steady-State-Abschätzungen zu kompensieren.

 

Laufzeit

01. April 2021 – 31. März 2024

 

Förderung

   

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