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Diagnosis of the Powertrain Systems for Autonomous Electric Vehicles

Diagnosis of the Powertrain Systems for Autonomous Electric Vehicles
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 Resolving-System
Kataloginformation500325384 Datensatzanfang . Kataloginformation500325384 Seitenanfang .
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