Forschungsgruppe Elektromobilität und Lernfähige Systeme

Lernfähige Systeme sind Algorithmen und Methoden, die in der Lage sind, sich selbst auf Basis von Modellkenntnis und Messdaten Wissen anzueignen. Sie werden zur Lösung von Aufgaben eingesetzt, die einerseits aufgrund ihrer Komplexität und der hohen Datenmenge kaum durch Menschen gelöst werden können und andererseits unterbestimmt oder verrauscht sind. Anwendungsgebiete für diese Verfahren sind breit gestreut. Insbesondere auch in der Automobilindustrie liefern sie großes Optimierungspotential für bestehende und neue Anwendungsgebiete. Durch diese Verfahren der künstlichen Intelligenz lassen sich beispielsweise Betriebsstrategien für Systeme effizienter auslegen. Setzt man lernfähige Systeme beim elektrischen Antriebsstrang ein, so gewinnt man Kenntnisse über die verschiedenen Komponenten, wie Elektromaschine, Leistungselektronik und Energiespeicher, und kann dadurch auch die Sicherheit und Lebensdauer erhöhen, meist ohne preistreibende zusätzliche Sensorik.
Die Forschungsgruppe Elektromobilität und Lernfähige Systeme (ELS) unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch erforscht und entwickelt anwendungsgetriebene Methoden für die Entwicklung, die Produktion und den Betrieb von Elektrofahrzeugen einschließlich des gesamten Antriebstrangs, von der Einzelzelle bis hin zum Elektromotor. Dabei kommen leistungsfähige Werkzeuge und Methoden der Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften zum Einsatz.
Die ELS-Gruppe umfasst ca. 20 wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter – davon 13 Promovierende – und finanziert sich erfolgreich aus von der Industrie und öffentlich geförderten Projekten.


Forschungsgruppe ELS

Video über die Forschungsgruppe "Lernfähige Batteriesysteme"

Leitung

Leiter des Instituts für Innovative Mobilität (IIMo), Forschungsprofessur Elektromobilität und Lernfähige Systeme
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Tel. : +49 841 9348-5171
Raum : A116
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