Martin Nachtsheim, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Institut für Innovative Mobilität (IIMo)
Raum:
S421
Forschung
Forschungsschwerpunkte
- Online-Parameteridentifikation elektrischer Maschinen
- Datenbasierte Modellierung elektrischer Maschinen
- Technische Diagnose für elektrische Maschinen
Aktuelle Projekte
- Untersuchung modellbasierter Verfahren zur Online-Parameteridentifkation elektrischer Maschinen
- Datenbasierte Modellierung des Sättigungsverhaltens elektrischer Maschinen
- Modell- und datenbasierte Verlustmodellierung leistungselektronischer Umrichter
Vita
- Seit 2019: Kooperationsdoktorand bei Audi AG im Fachbereich Regelung Leistungselektronik
- Seit 2019: Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Doktorand am Institut für Innovative Mobilität an der Technischen Hochschule Ingolstadt, Online Parameteridentifikation und Diagnosetechnik elektrischer Maschinen
- 2017-2018: Studentische Hilfskraft am Institut für Energie- und Automatisierungstechnik im Fachgebiet Mess- und Diagnosetechnik and der Technischen Universität Berlin
- 2016-2019: Master Automotive Systems an der Technischen Universität Berlin mit den Schwerpunkten Leistungselektronik und technische Diagnose
- 2012-2015: Werkstudent bei MAN Diesel & Turbo im Fachbereich Mess- und Diagnosetechnik
- 2012-2016: Bachelor Elektrotechnik an der Beuth Hochschule für Technik Berlin mit dem Schwerpunkt elektrische Antriebstechnik
- 2007-2011: Ausbildung zum Mechatroniker bei Goodyear Dunlop Tires Germany GmbH
Veröffentlichungen
- M. Nachtsheim, J. Ernst, C. Endisch, R. Kennel, Performance of Recursive Least Squares Algorithm Configurations for Online Parameter Identification of Induction Machines in an Automotive Environment, IEEE Transactions on Transportation Electrification (2023). https://doi.org/10.1109/TTE.2023.3244619.
- M. Nachtsheim, T. Hartmann, C. Endisch, Physically Inspired Neural Network for Modeling Induction Machine Nonlinear Magnetic Saturation, 2022 IEEE Transportation Electrification Conference & Expo (ITEC) (2022), 874-881, doi: 10.1109/ITEC53557.2022.9813908.
- M. Nachtsheim, L. Korkmaz, M. Schmoelz, C. Endisch, Observability Analysis for Parameter Identification of Induction Machines in Automotive Environment, 2022 IEEE 31st International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) (2022), 206-213, doi: 10.1109/ISIE51582.2022.9831658.
- M. Nachtsheim, M. Betz and C. Endisch, Explicit Analytical Approach for Electromagnetic Modeling of Arbitrary Pole Pair Induction Machines, 2022 12th International Conference on Power, Energy and Electrical Engineering (CPEEE), Shiga, Japan (2022), 41-48, doi: 10.1109/CPEEE54404.2022.9738660.
