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Datenbasierte Zustandsüberwachung in Personenkraftfahrzeugen mit Anwendung an einem Drei-Wege-Katalysator

Autor Chris Jan Louen
de Limba Germană Paperback – 30 iun 2016
Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustandsüberwachung dynamischer Betriebszustände für Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuergeräten realisieren lässt. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausräumens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustandsüberwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuergerät aus. 
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Specificații

ISBN-13: 9783658144449
ISBN-10: 3658144440
Pagini: 122
Ilustrații: XIII, 122 S. 67 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 x 10 mm
Greutate: 0.18 kg
Ediția:1. Aufl. 2016
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Merkmalsgenerierung für dynamische Betriebszustände.- Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion.- Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion.- Support Vector Machine basierte Zustandsüberwachung.

Notă biografică

Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universität Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren für die Zustandsüberwachung und Fehlerprognose.

Textul de pe ultima copertă

Chris Louen entwickelt eine datenbasierte Zustandsüberwachung dynamischer Betriebszustände für Personenkraftfahrzeuge, die sich in heutigen Steuergeräten realisieren lässt. Sie wird am Beispiel des Drei-Wege-Katalysators anhand des Katalysator-Ausräumens nach einem Schubbetrieb angewendet und die Wirksamkeit an einer Simulation und realen Fahrzeugdaten nachgewiesen. Die vorgestellte Zustandsüberwachung zeichnet sich durch einen geringen Bedarf an Trainingsdaten und Rechenleistung im Steuergerät aus.
Der Inhalt
  • Merkmalsgenerierung für dynamische Betriebszustände
  • Zwei-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion
  • Ein-Klassen-Support Vector Machine basierte Fehlerdetektion
  • Support Vector Machine basierte Zustandsüberwachung
Die Zielgruppen
  • Dozierende und Studierende der Regelungstechnik und der Automobiltechnik
  • Praktiker im Bereich Fahrzeugdiagnose (Entwicklungs- und Applikationsingenieure)
Der Autor
Chris Louen ist akademischer Rat im Fachgebiet Automatisierungstechnik und Komplexe Systeme der Universität Duisburg-Essen und arbeitet unter anderem an datenbasierten Verfahren für die Zustandsüberwachung und Fehlerprognose.

Caracteristici

Technische Studie Includes supplementary material: sn.pub/extras