Elektrische Antriebe stehen im Zentrum der modernen Mechatronik und die Branche bewegt sich zunehmend in Richtung sensorloser Regelung um Rotorpositionen mithilfe von Software statt durch physische Sensoren zu schätzen. Diese Abschlussarbeit untersucht wie Künstliche Intelligenz und neuronale Netze traditionelle Regelungsarchitekturen grundlegend weiterentwickeln können. Ziel ist es fortschrittliche Konzepte neuronaler Netze zu erforschen und zu entwerfen die Regelungs- und Schätzaufgaben erlernen. Durch die Abbildung von Systemmessgrößen auf Regelungszustände soll diese Forschung den Weg für die nächste Generation intelligenter softwaredefinierter Regelung elektrischer Antriebe ebnen.
Während Ihrer Abschlussarbeit erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der physikalischen Modelle elektrischer Antriebe (z. B. elektrische Maschinen Wechselrichter) sowie der Simulationsumgebung. Sie analysieren aktuelle Ansätze aus dem Bereich Machine Learning und neuronale Netze die auf die sensorlose Regelung elektrischer Antriebe angewendet werden. Darüber hinaus entwickeln Sie neuartige KI-basierte Regelungsarchitekturen und untersuchen sowohl modulare als auch End-to-End-Designs neuronaler Netze. Sie implementieren testen und validieren Ihre Regelungsalgorithmen mithilfe hochpräziser Simulationsmodelle elektrischer Antriebe. Abschließend dokumentieren Sie Ihre Methodik analysieren die Ergebnisse und präsentieren Ihre Erkenntnisse dem Entwicklungsteam.
Qualifications :
Zusätzliche Informationen :
Beginn: nach vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf Ihren Notenspiegel (Transcript of Records) die Prüfungsordnung sowie falls erforderlich eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht Alter Behinderung Religion oder Weltanschauung ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle Felix Berkel (Fachbereich) 49 1 Work #LikeABosch startet hier: Bewerben Sie sich jetzt! #LI-DNI
Remote Work :
No
Employment Type :
Full-time
Masterarbeit KI-basierte sensorlose Regelung von E-Antrieben (wmdiv.) • Böblingen, Baden-Wurttemberg, Germany
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