Systematische Analyse des Lagenaufbaus von Wicklungen in Nuten elektrischer Maschinen mittels ršumlicher Bildgebung und maschinellen Lernens

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Der vorliegende Beitrag stellt einen neuartigen Ansatz vor, den Lagenaufbau innerhalb einer Wicklung systematisch zu analysieren. Hierbei wird die Computertomographie als bildgebende Prüfmethode angewandt. Prinzipien des maschinellen Lernens befähigen einen entwickelten Algorithmus zur benötigten Datenverarbeitung und Auswertung.

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This article presents a new approach to systematically analyse the layer structure within a winding. Computed tomography is thereby used as an imaging test method. Principles of machine learning enable a developed algorithm for the required data processing and evaluation.

 

Förderhinweis

Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ (Förderkennzeichen 02P16A000 bis 02P16A004) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei der Autorin / beim Autor.


Autoren: M. Halwas, D. Binder, Prof. Dr.-Ing. J. Fleischer
 

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Produktionstechnik (wbk)
Kaiserstraße 12

76131 Karlsruhe
maximilian.halwas@kit.edu