News zu Hochschulprojekten

Wissenschaft und Praxis

Optimierte Antriebsregelung für und mit eingebetteten Systemen

Praxisphasenpraktikum mit anschließender Bachelor-Abschlussarbeit

In diesem Projekt entwickelt unser Junior Engineer Alexander Schmees eine feldorientiere Antriebsregelung für günstige Drehfeldmotoren niederer Leistungsklassen. Am Anfang des Projekts stand die Auswahl der Komponenten und deren Aufbau zu einem miniaturisierten Versuchsträger für BLDC-Motoren. Dieser Versuchsträger besteht aus einem Micro Controller Dev-Kit mit dreiphasigem Umrichter, Hall-Effekt Stromsensoren und einem magnetischen Rotor-Lagewinkelsensor.

Die größte Herausforderung der Regelung von BLDC-Motoren liegt in deren günstigen Bauweise, die zu einer nicht-sinusförmigen Gegen-EMK führt, sodass konventionelle Methoden der feldorientierten Regelung nicht mehr anwendbar sind. Daher untersuchen wir im weiteren Projektverlauf die Möglichkeiten zur physikalischen Identifikation und Modellierung der Motoren, um auf Basis der Erkenntnisse das Regelungsverhalten auch für günstige Low-Budget Motoren zu optimieren.

Diskutieren Sie Ihre Fragestellungen mit unseren Experten der Antriebsregelung.


Smart Mechatronics unterstützt die FH Dortmund

DiffPro ML

Das Projekt DiffPro ML (Unterstützung differenzierter, projektorientierter Lehre für maschinelles Lernen an Fachschulen) war ein Projekt der Fachhochschule Dortmund – gefördert durch das BMBF – initiiert durch Prof. Dr.-Ing. Friedrich von der Fakultät Informatik. Aufgrund des großen Interesses der Studierenden und der Relevanz in der Forschung und Entwicklung wird dieses Projekt weitergeführt.

In dieser Lehrveranstaltung werden den Masterstudierenden verschiedener Fachrichtungen unterschiedliche Aufgaben aus der Praxis des maschinellen Lernens gestellt, um die theoretischen Grundlagen der Vorlesung anhand von Fragestellungen aus der industriellen Praxis zu vertiefen. Die Aufgabenstellungen und Datensätze werden von regionalen Industriepartner bereitgestellt. Smart Mechatronics ist einer dieser Industriepartner und hat zwei Aufgabenstellungen vorgeschlagen:

  • Klassifikation von Wasserverbraucher im Haushalt
  • Erkennung von Lebensmittel im Kühlschrank

Smart Mechatronics unterstützt die Studierenden in dem Projekt mit folgenden Leistungen:

  • Bereitstellen der Aufgabe
  • Beistellung von Datensätzen aus der Praxis
  • Inhaltliche Hilfe zu Fragestellungen der Studierenden

Tauschen Sie sich mit unseren Experten zum Thema Machine Learning aus!

Erfahren Sie mehr Details über die Aufgabenstellungen.

Smart Lighting

Projektunterstützung

In einem Pilotprojekt am Lehrstuhl Kommunikationstechnik von Prof. Dr. Kays haben wir ein Semester lang Masterstudierende der TU Dortmund bei ihrem Projekt zum Thema Smart Lighting unterstützt. In drei Workshops wurde zunächst ein konkreter Projektplan entwickelt. Die regelmäßigen Stakeholder-Meetings während der Projektlaufzeit konnten die Studierenden anschließend dafür nutzen, Fragen zu stellen, die von unseren erfahrenen Smarties beantwortet wurden. Vielen Dank an die Projektgruppe, es hat uns großen Spaß gemacht!


GET racing e. V.

Neue Kamera für autonomen Rennwagen

Smart sponsert dem Formula Student Team GET racing e. V. eine Kamera! Mit dieser will das Racing Team sein Fahrzeug bis 2021 zu einem autonomen Rennwagen umbauen. Als Grundlage dafür schreibt unser Bachelorand Niklas Gratza seine Bachelorarbeit über die Klassifizierung und Rekonstruktion von Verkehrsleitkegeln. Mittels eines tiefen neuronalen Netzes (KI) werden Hütchen auf einem unbekannten Bild erkannt, anschließend wird mit Hilfe der Kamera die Positionsbestimmung implementiert.


CONSENS Workshop

an der HS Bochum

Zum Thema CONSENS haben wir einen Workshop an der Hochschule Bochum mit Dr. Arno Bergmann und seinen Studierenden durchgeführt. Die CONSENS Methode wurde am Hochschulprojekt autom  ALF angewendet. Somit konnten die Studierenden nicht nur die Methode kennen lernen, sondern die Methode auch am konkreten Projekt anwenden. 

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Darüber hinaus erweitern wir regelmäßig unser Fellow-Netzwerk und freuen uns über Anfragen weiterer Forschungseinrichtungen. 
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