Siehe TUMonline

Nach der Teilnahme an dem Modul sind die Studierenden in der Lage: - Komponenten des elektrischen Antriebsstrangs mit Modellen zu beschreiben - abhängig von der konkreten Anwendung geeignete Methoden auszuwählen und einzusetzen, um die Zustände und Parameter im Elektrofahrzeug und dessen Komponenten im Betrieb zu bestimmen - die Resultate der verwendeten Methode zu analysieren und zu bewerten

Anwendung von intelligenten Verfahren im Elektrofahrzeug auf Gesamtfahrzeugebene und in den Komponenten des elektrischen Antriebsstrangs - Überblick Elektromobilität; Grundlagen des Elektrofahrzeugs und des elektrischen Antriebsstrangs; Grundlagen zu intelligenten Verfahren; Einführung in intelligente, rekonfigurierbare Batteriesysteme - Anwendung von modellbasierten Zustands- und Parameterschätzverfahren in rekonfigurierbaren Batteriesystemen, für die Fahrzeugzustandsschätzung und die elektrische Antriebsmaschine - Diagnose im Frequenzbereich für den Anwendungsfall Energiespeicher - Thermische Modellbildung zur Bestimmung der Kerntemperatur von Batteriezellen mit künstlichen neuronalen Netzen - Datengetriebene Fehlerdiagnose in verteilten Systemen - Ausblick auf neuartige Konzepte des elektrischen Antriebsstrangs

mathematische Grundkenntnisse

- Präsentation - Tafelarbeit/Overhead - Skript - Übungen und Simulationsaufgaben Präsenzanteil (60 Stunden): Das Modul besteht aus einer Vorlesung (4 SWS) mit integrierten Übungen und Simulationsbeispielen - Die Inhalte der Vorlesung werden hauptsächlich durch Vortrag und Diskussion mit Präsentation(en), Vorführungen und Tafel vermittelt - Die Inhalte werden interaktiv in Übungen vertieft und angewendet, diskutiert und vorgerechnet - Durch Simulationen erlangen die Studierenden in Einzel- und Gruppenarbeit mit geeigneter Hilfestellung praktische Erfahrung in der Anwendung der erlernten Methoden Eigenstudiumsanteil (90 Stunden): - Vor- und Nachbereitung des Präsenzteils - Lösen von Zusatzaufgaben (Übungen, Simulationen und Programmieraufgaben) - Prüfungsvorbereitung

Bohn, Christian; Unbehauen, Heinz (2016): Identifikation dynamischer Systeme. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. Schröder, Dierk; Buss, Martin (2017): Intelligente Verfahren. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.