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Diagnosis of the Powertrain Systems for Autonomous Electric Vehicles
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
1793473633 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Shen, Tunan, 1988 - : Diagnosis of the powertrain systems for autonomous electric vehicles
ISBN
978-3-658-36991-0
978-3-658-36993-4
Name
Shen, Tunan ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Diagnosis of the Powertrain Systems for Autonomous Electric Vehicles
Auflage
1st ed. 2022.
Verlagsort
Wiesbaden
Wiesbaden
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint: Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
2022
2022
2022
Umfang
1 Online-Ressource(XXXII, 120 p. 61 illus., 4 illus. in color.)
Reihe
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Shen, Tunan, 1988 - : Diagnosis of the powertrain systems for autonomous electric vehicles
ISBN
ISBN 978-3-658-36992-7
Klassifikation
TRC
TEC009090
629.2
ZO 4480
ZO 4205
Kurzbeschreibung
Background and State of the Art -- Diagnosis of Electrical Faults in Electric Machines -- Diagnosis of Mechanical Faults in Electric Machines.
2. Kurzbeschreibung
Tunan Shen aims to increase the availability of powertrain systems for autonomous electric vehicles by improving the diagnostic capability for critical faults. Following the fault analysis of powertrain systems in battery electric vehicles, the focus is on the electrical and mechanical faults of the electric machine. A multi-level diagnostic approach is proposed, which consists of multiple diagnostic models, such as a physical model, a data-based anomaly detection model, and a neural network model. To improve the overall diagnostic capability, a decision making function is designed to derive a comprehensive decision from the predictions of various operating points and different models. Contents Background and State of the Art Diagnosis of Electrical Faults in Electric Machines Diagnosis of Mechanical Faults in Electric Machines Target Groups Researchers and students of mechanical engineering, especially automotive powertrains in electric vehicles Research and development engineers in this field About the Author Tunan Shen did his PhD project at the Institute of Automotive Engineering (IFS), University of Stuttgart, Germany. Currently he is Software Developer for Cross Domain Computing Solutions at a German automotive supplier.
1. Schlagwortkette
Elektrofahrzeug
Autonomes Fahrzeug
Fahrzeugantrieb
Sicherheitskritisches System
Diagnosesystem
ANZEIGE DER KETTE
Elektrofahrzeug -- Autonomes Fahrzeug -- Fahrzeugantrieb -- Sicherheitskritisches System -- Diagnosesystem
SWB-Titel-Idn
1794981845
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-36992-7
Internetseite / Link
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