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Signal and Information Processing for Resource-limited Applications

Designflow Sensor-Signalverarbeitung

Eine Großzahl unserer Messanwendungen nutzt indirekte Messprinzipien zur sensorischen Erfassung der Messgröße. Nach der Erfassung der Messgröße durch den Sensor und das Messsystem, muss die gesuchte Information aus den Messsignalen bestimmt werden.

Wir beschäftigten uns mit der Entwicklung von Signalverarbeitungsmethoden zur Auswertung von Messsignalen in energiekritischen Anwendungen. Der Forschungsschwerpunkt liegt dabei in der Entwicklung von modelbasierten Auswerteansätzen, welche optimal an die Messaufgabe angepasst, und auf einem häufig limitierten Rechnersystem ausgeführt werden können.

Unsere Hauptanwendungsgebiete liegen im Bereich der Energietechnik, der Schwerindustrie und der Automobilindustrie. Beispiele finden sich in der tomographischen Zustandsüberwachung von Transportprozessen in der Schwerindustrie, dem Conditionmonitoring von Überlandleitungen, oder der sensorischen Überwachung von Verbrennungskraftmaschinen.

Viele unserer Anwendungen sind durch einen komplexen Charakter gekennzeichnet, welcher Einfluss auf den Entwurf der Signalverarbeitung nimmt und sich in den Algorithmen widerspiegelt. Zu diesen Herausforderungen zählen z.B.:

  • Nichtlineare Sensor- und Messmodelle, welche häufig durch PDE-Modelle beschrieben werden müssen
  • Unterbestimmtheit und Mehrdeutigkeit bezüglich der gesuchten Größen
  • Quereinflüsse auf den Messprozess, welche in der Auswertung berücksichtigt werden müssen

Die gesamtheitliche physikalische und statistische Modellierung des Sensoreffekts und des Messsystems ist daher ein zentraler Bestandteil unserer Forschungsarbeit. Basierend auf diesen Modellen können Messinformation mit bestehendem Vorwissen und Zusatzinformation optimal  für den Entwurf von Schätzmethoden genutzt werden.

Die Werkzeuge unserer Arbeit liegen im Bereich der Simulation und Modellierung, der  technischen Signalanalyse und der statistischen Signalverarbeitung. Die Breite dieser Themenbereiche und die Vielfalt der Anwendungen spiegeln sich auch in der Expertise unserer Mitarbeiter wider.

In Zusammenhang mit unseren Anwendungen ist die Übertragung der optimierten Signalverarbeitungsmethoden auf ressourcenlimitierte Prozesssysteme ein weiterer wichtiger Punkt. In diesem Zusammenhang beschäftigen wir uns auch mit Aspekten der Uncertainty-Quantification, sowie dem kombinierten Entwurf von Messsystem und Signalauswertesystem.

Ausgewählte Forschungsaktivitäten und Ergebnisse:

  • Tomographische Überwachung von Förderprozessen
  • Condition Monitoring auf Freileitungen
  • Predictive Maintenance für Verbrennungskraftmaschinen
 
Themen
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  • Algorithmen zur Erkennung von Vereisung an Hochspannungsleitungen
  • Tomographische Überwachung von industriellen Förderprozessen
  • Predictive Maintenance für thermische Antriebsmaschinen
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