Engineering for a changing world : 60th ISC, Ilmenau Scientific Colloquium, Technische Universität Ilmenau, September 4-8, 2023 : programme. - Ilmenau : Technische Universität Ilmenau, 2023. - 130 Seiten ISBN 978-3-86360-274-1
Simulation in Produktion und Logistik 2023 : ASIM Fachtagung : 20. Fachtagung, 13.-15. September 2023, TU Ilmenau. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - XII, 485 Seiten. - (ASIM-Mitteilung ; Nr. 187) ISBN 978-3-86360-276-5
Optimierter Multilevel-GaN-Umrichter für Niederspannungsindustrieanwendungen. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - XXXI, 155 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-275-8
Das große Bauvolumen aktueller industrieller dreiphasiger Zweilevel-Netzumrichter und die damit verbundene geringe Leistungsdichte wird hauptsächlich durch den notwendigen EMV-Filter hervorgerufen. Aktuelle Veröffentlichungen zur Flying-Capacitor-Multilevel-Topologie zeigen das enorme Potential dieser Topologie im Hinblick auf kompakte EMV-Filter und eine damit verbundene hohe Leistungsdichte des gesamten Umrichters. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt, wie der Flying-Capacitor-Multilevel-Umrichter in Kombination mit GaN-Schaltern für Niederspannungsindustrie-anwendungen aussehen kann. Auf Basis der benötigten Komponenten eines solchen Umrichters wird zunächst eine Monte-Carlo Optimierung angefertigt. Die Ergebnisse dieser Optimierung zeigen einen Bereich für die elektrischen Parameter auf, in welchem eine größtmögliche Leistungsdichte und Effizienz für diesen Umrichter erzielt werden kann. Beruhend auf den Ergebnissen werden unterschiedlichste Hardwareprototypen, startend von der einzelnen Kommutierungszelle bis hin zum dreiphasigen Umrichter, vorgestellt. Untersuchungen an diesen Prototypen zeigen, dass es für die hohen resultierenden Schaltfrequenzen des dargestellten Umrichters noch einige unerforschte Effekte gibt. Diese beruhen zum Teil auf kleinsten parasitären Komponenten der Leiterplatte, oder der verwendeten Bauteile und können die Ausgangskennlinien des Umrichters stark beeinträchtigen. Mittels einer Simulation des Umrichters am Netz wird zudem validiert, dass ein solcher Umrichter mit einem dynamischen geschlossenen Regelkreis, wie er in Zweilevel-Umrichtern eingesetzt wird, betrieben werden kann. Überdies werden die typischen Betriebsbedingungen eines industriellen Umrichters theoretisch betrachtet, simuliert und validiert. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass die Topologie des Flying-Capacitor-Multilevel-Umrichters in Kombination mit GaN-Schaltern zu einer Verbesserung der Leistungsdichte, der Verluste und der Dynamik jeweils um Faktoren führen kann.
Millimeter wave radio channels: properties, multipath modeling and simulations. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - xxi, 145 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-273-4
In dieser Arbeit werden drei grundlegende Probleme der Modellierung von Drahtloskanälen für die Anwendung bei der Funkkanalmodellierung im Millimeterwellenbereich (mmWave) untersucht, nämlich (i) die Frequenzabhängigkeit der Ausbreitung, (ii) der Einfluss der Antennenrichtwirkung auf die Definition des Kanalmodells und (iii) der Einfluss der Systembandbreite auf die Funkkanalmodellierung. Die detaillierte Beschreibung dieser Probleme lautet wie folgt: (i) Frequenzabhängigkeit der Ausbreitung. Mehrband-Messkampagnen werden mit Richtantennen durchgeführt, die eine omnidirektionale Abtastung der Ausbreitungsumgebung vornehmen. Während der Messungen werden die Tx-Rx-Systeme an festen Positionen platziert und die Ausbreitungsumgebung bleibt so statisch wie möglich. Mit Hilfe von synthetisierten omnidirektionalen Verzögerungs-Leistungsprofilen soll untersucht werden, ob es eine Frequenzabhängigkeit in der Mehrwegeausbreitungsstatistik gibt, z.B. in der Verzögerung und der Winkelspreizung. (ii) Einfluss der Antennenrichtwirkung auf die Definition des Kanalmodells. Es werden Messungen des schnellen Schwunds durchgeführt, die ein Szenario emulieren, bei dem eine Funkverbindung über ein einzelnes Mehrwege-Cluster aufgebaut wird, das mit Antennen mit unterschiedlichen Strahlbreiten ausgeleuchtet wird. Das Hauptziel ist hier die Untersuchung des Einflusses der räumlichen Filterung auf den schnellen Schwund aufgrund der hohen Antennenrichtwirkung. Insbesondere wird die Auswirkung auf Variationen der Empfangssignalstärke und die Gültigkeit der Annahme der schmalbandigen Stationarität im weiteren Sinne (sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich) untersucht. (iii) Einfluss der Systembandbreite auf die Funkkanalmodellierung. Messungen des schnellen Schwunds werden verwendet, um Mehrwege-Cluster in einem Hörsaal-Szenario auszuleuchten. Das primäre Ziel ist es, den Einfluss einer hohen Systembandbreite auf die Variationen der Empfangssignalstärke, die Zufälligkeit des Kreuzpolarisationsverhältnisses und die Reichhaltigkeit der Mehrwegstreuung zu untersuchen. Basierend auf der Charakterisierung realistischer Funkkanäle führen die in dieser Dissertation vorgestellten Ergebnisse zu dem Verständnis, dass beim Übergang zu höheren Frequenzen die Frequenz x selbst keine signifikante Rolle bei der Definition der Kanalmodellierungsmethodik spielt. Vielmehr ist es von grundlegender Bedeutung, wie ein Ausbreitungskanal ausgeleuchtet wird. Daher zeigt sich, dass mmWave-Systemeigenschaften wie eine hohe Antennenrichtcharakteristik und Systembandbreite einen hohen Einfluss auf die Definition des Kanalmodells haben. Im Allgemeinen ist die Skalierung der Schwundtiefe als Funktion der Systembandbreite ziemlich gut verstanden. Wir zeigen, dass die hohe Antennenrichtwirkung von mmWave-Systemen zu einer weiteren Reduzierung der Schwundtiefe führt. Zusätzlich erforschen wir einige neue Richtungen in diesem Forschungsbereich, die auf der Analyse der Statistik zweiter Ordnung des Kanalimpulsantwort-Vektors basieren. Unsere Ergebnisse unterstreichen, dass die Schwund-Statistiken der auflösbaren Kanalabgriffe in einem mmWave-Funkkanal nicht als Rayleigh-Rice-verteilte Zufallsvariablen modelliert werden können. Dies liegt vor allem daran, dass durch die hohe Antennenrichtwirkung und Bandbreite von mmWave-Systemen Kanäle mit spärlichen Streubedingungen ausgeleuchtet werden. Folglich ist die Annahme komplexer Gaus’scher Zufallsvariablen, die mit Rayleigh-Rice Schwundverteilungen verbunden ist, nicht mehr gültig. Des Weiteren wird gezeigt, dass die hohe Antennenrichtwirkung und Bandbreite von mmWave-Systemen auch die Gültigkeit der Annahme von Stationarität im weiteren Sinne im Slow-Time-Bereich von mmWave-Funkkanälen in Frage stellt. Die in diesem Beitrag vorgestellten Ergebnisse sind neuartig und bieten theoretisch konsistente Einblicke in den gemessenen Funkkanal.
On power system automation: a Digital Twin-centric framework for the next generation of energy management systems. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - XVI, 210 Seiten. - (Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem-, Geräte- und Anlagentechnik ; Band 33)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-266-6
Das elektrische Energiesystem befindet sich in einem umfangreichen Transformationsprozess. Durch die voranschreitende Energiewende und den zunehmenden Einsatz erneuerbarer Energieträger sind in Deutschland viele konventionelle Kraftwerke bereits stillgelegt worden oder werden in den nächsten Jahren stillgelegt. Diese Veränderungen führen unter anderem zu einer erhöhten Betriebsmittelauslastung sowie zu einer verringerten Systemträgheit und somit zu einer zunehmenden Anzahl komplexer dynamischer Phänomene im elektrischen Energiesystem. Der Betrieb des Systems näher an den physikalischen Grenzen führt des Weiteren zu einer erhöhten Störanfälligkeit und zu einer verkürzten Zeitspanne, um auf kritische Ereignisse und Störungen zu reagieren. Infolgedessen wird die Aufgabe, das Stromnetz zu betreiben anspruchsvoller. Insbesondere dort wo Reaktionszeiten erforderlich sind, welche die menschlichen Fähigkeiten übersteigen sind die zuvor genannten Veränderungen intrinsische Treiber hin zu einem höheren Automatisierungsgrad in der Netzbetriebs- und Systemführung. Aufkommende Echtzeitanwendungen in den Informations- und Betriebstechnologien und eine zunehmende Menge an hochauflösenden Sensordaten ermöglichen neue Ansätze für den Entwurf und den Betrieb von cyber-physikalischen Systemen. Ein vielversprechender Ansatz, der in jüngster Zeit in diesem Zusammenhang diskutiert wurde, ist das Konzept des so genannten Digitalen Zwillings. Da das Zusammenspiel von Informations- und Betriebstechnologien im Konzept des Digitalen Zwillings vereint wird, kann es als Grundlage für eine zukünftige Leitsystemarchitektur und neuartige Anwendungen der Leittechnik herangezogen werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Framework entwickelt, welches einen Digitalen Zwilling in einer neuartigen modularen Leitsystemarchitektur für die Aufgabe der Überwachung und Steuerung zukünftiger Energiesysteme zweckdienlich einsetzbar macht. In Ergänzung zu den bereits vorhandenen Funktionen moderner Netzführungssysteme unterstützt das Konzept die Abbildung der Netzdynamik auf Basis eines dynamischen Netzmodells. Um eine realitätsgetreue Abbildung der Netzdynamik zu ermöglichen, werden zeitsynchrone Raumzeigermessungen für die Modellvalidierung und Modellparameterschätzung herangezogen. Dies erhöht die Aussagekraft von Sicherheitsanalysen, sowie das Vertrauen in die Modelle mit denen operative Entscheidungen generiert werden. Durch die Bereitstellung eines validierten, konsistenten und wartbaren Datenmodells auf der Grundlage von physikalischen Gesetzmäßigkeiten und während des Betriebs gewonnener Prozessdaten, adressiert der vorgestellte Architekturentwurf mehrere Schlüsselanforderungen an moderne Netzleitsysteme. So ermöglicht das Framework einen höheren Automatisierungsgrad des Stromnetzbetriebs sowie den Einsatz von Entscheidungsunterstützungsfunktionen bis hin zu vertrauenswürdigen Assistenzsystemen auf Basis kognitiver Systeme. Diese Funktionen können die Betriebssicherheit erhöhen und stellen einen wichtigen Beitrag zur Umsetzung der digitalen Transformation des Stromnetzbetriebs, sowie zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende dar. Das vorgestellte Konzept wird auf der Grundlage numerischer Simulationen untersucht, wobei die grundsätzliche Machbarkeit anhand von Fallstudien nachgewiesen wird.
Entwicklung eines Reifegradmodells für cloudbasierte Fernsehproduktionsprozesse. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - X, 205 Seiten, Seite XI-XXXI
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-270-3
Seit einigen Jahren ermöglichen neue Technologien in der Fernsehproduktion dezentrales, paralleles und vor allem schnelleres Arbeiten. Speziell das Potenzial der Cloud-Technologie mit ihren vielfältigen und neuartigen Einsatzmöglichkeiten entlang des Fernsehproduktionsprozesses kann sich jedoch nur entfalten, wenn die zumeist historisch gewachsenen Fernsehproduktionsprozesse an die neuen Möglichkeiten angepasst werden. Das gelingt oft nur mit einer ganzheitlichen Betrachtung der Prozesse. Eine wissenschaftliche Systematik mit erprobten Instrumentarien bietet dazu das Geschäftsprozessmanagement, das mit sogenannten Reifegradmodellen die Prozessreife bewertet und Maßnahmen für eine Optimierung hin zu einer höheren Reifestufe vorschlägt. Eine Situationsanalyse der Literatur tangierter Fachgebiete und der Praxis hat gezeigt, dass die Optimierung von Prozessen im besonders spezifischen Fernsehproduktionskontext nicht ausreichend thematisiert wird. Das Ziel dieser Ausarbeitung ist, diese Forschungslücke zu schließen und ein spezifisches Prozessreifegradmodell für die cloudbasierte Fernsehproduktion zu entwickeln, das bewertet, inwieweit diese Prozesse mit Blick auf die Cloud-Nutzung optimiert sind. Es wird erläutert, welche Potenziale Cloud Computing als Basistechnologie für die Fernsehproduktion bietet und wie die cloudbasierten Prozesse gestaltet sein müssen, damit sie dieses Potenzial ausschöpfen. Schritt für Schritt wird nach dem Bottom-up-Vorgehen von de Bruin et al. das Reifegradmodell hergeleitet, d. h., dass aus den theoretischen Grundlagen der Situationsanalyse und den Erkenntnissen der Fernsehproduktionspraxis heraus, die in verschiedenen empirischen Erhebungen mit Expertinnen und Experten der Fernsehbranche gewonnen werden, die Inhalte des Reifegradmodells von Grund auf erstellt werden. Um die Praxistauglichkeit des entwickelten Modells zu sichern, wird eben dieses abschließend in unterschiedlich organisierten Fernsehsendern evaluiert. Die zielorientierte Evaluation wird formativ durch die Anwendung des Reifegradmodells in drei Fallstudien und summativ durch leitfadengestützte Einzelinterviews durchgeführt. Eine Legitimation des Reifegradmodells sowie Verbesserungspotenziale zur Weiterentwicklung des Modells erfolgen daraus. Das Kernergebnis der Arbeit ist das weiterentwickelte Reifegradmodell für cloudbasierte Fernsehproduktionsprozesse.
Point cloud processing for environmental analysis in Autonomous Driving using Deep Learning. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - xvi, 120, LVI Seiten
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2023
ISBN 978-3-86360-272-7
Eines der Hauptziele führender Automobilhersteller sind autonome Fahrzeuge. Sie benötigen ein sehr präzises System für die Wahrnehmung der Umgebung, dass für jedes denkbare Szenario überall auf der Welt funktioniert. Daher sind verschiedene Arten von Sensoren im Einsatz, sodass neben Kameras u. a. auch Lidar Sensoren ein wichtiger Bestandteil sind. Die Entwicklung auf diesem Gebiet ist für künftige Anwendungen von höchster Bedeutung, da Lidare eine genauere, von der Umgebungsbeleuchtung unabhängige, Tiefendarstellung bieten. Insbesondere Algorithmen und maschinelle Lernansätze wie Deep Learning, die Rohdaten über Lernzprozesse direkt verarbeiten können, sind aufgrund der großen Reichweite und der dreidimensionalen Auflösung der gemessenen Punktwolken sehr wichtig. Somit hat sich ein weites Forschungsfeld mit vielen Herausforderungen und ungelösten Problemen etabliert. Diese Arbeit zielt darauf ab, dieses Defizit zu verringern und effiziente Algorithmen zur 3D-Objekterkennung zu entwickeln. Sie stellt ein tiefes Neuronales Netzwerk mit spezifischen Schichten und einer neuartigen Fehlerfunktion zur sicheren Lokalisierung und Schätzung der Orientierung von Objekten aus Punktwolken bereit. Zunächst wird ein 3D-Detektor entwickelt, der in nur einem Vorwärtsdurchlauf aus einer Punktwolke alle Objekte detektiert. Anschließend wird dieser Detektor durch die Fusion von komplementären semantischen Merkmalen aus Kamerabildern und einem gemeinsamen probabilistischen Tracking verfeinert, um die Detektionen zu stabilisieren und Ausreißer zu filtern. Im letzten Teil wird ein Konzept für den Einsatz in einem bestehenden Testfahrzeug vorgestellt, das sich auf die halbautomatische Generierung eines geeigneten Datensatzes konzentriert. Hierbei wird eine Auswertung auf Daten von Automotive-Lidaren vorgestellt. Als Alternative zur zielgerichteten künstlichen Datengenerierung wird ein weiteres generatives Neuronales Netzwerk untersucht. Experimente mit den erzeugten anwendungsspezifischen- und Benchmark-Datensätzen zeigen, dass sich die vorgestellten Methoden mit dem Stand der Technik messen können und gleichzeitig auf Effizienz für den Einsatz in selbstfahrenden Autos optimiert sind. Darüber hinaus enthalten sie einen umfangreichen Satz an Evaluierungsmetriken und -ergebnissen, die eine solide Grundlage für die zukünftige Forschung bilden.
Optimierte Ladung von Elektrofahrzeugen als Markow Entscheidungsprozess mittels maschineller Lernalgorithmen. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - X, 191 Seiten. - (Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem-, Geräte- und Anlagentechnik (IBEGA) ; Band 35)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-271-0
Die Elektromobilität mit teils hohen Ladeleistungen ist für den sicheren Betrieb der elektrischen Verteilnetze zukünftig eine Herausforderung. Zur Reduzierung von Überlastungen in der Niederspannung werden daher Steueralgorithmen benötigt, um die Ladeleistung der Fahrzeuge zu steuern. Hierbei ergibt sich allerdings das Problem, dass die Niederspannungsnetze in der Regel messtechnisch nicht überwacht werden und so Eingangsdaten für Steueralgorithmen fehlen. In der Arbeit wird die Kombination von zwei maschinellen Lernalgorithmen untersucht. Die Steuerung der Ladeleistung von Elektrofahrzeugen ist als Markow-Entscheidungsprozess definiert, der mittels dem bestärkten Lernen gelöst wird. Für die Bereitstellung der Eingangsdaten wird ein künstliches neuronales Netz verwendet, das den Zustand eines Niederspannungsnetzes abschätzt. Durch das Zusammenspiel beider Algorithmen können die durch die Ladung von Elektrofahrzeugen ausgelösten Netzüberlastungen reduziert werden.
Klima(wandel)kommunikation : im Spannungsfeld von Wissenschaft, Medien und öffentlicher Meinung. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - 248 Seiten. - (NEU - Nachhaltigkeits-, Energie- und Umweltkommunikation ; Band 8) ISBN 978-3-86360-269-7
Literaturangaben
Nicht nur die Erforschung des Klimawandels ist komplex, sondern auch die Analyse der Kommunikation über diese Forschung. Kommunikation über den Klimawandel ist nicht nur Wissenschaftskommunikation, sondern schon seit langem mindestens im gleichen Maße politische Kommunikation. Das zeigt sich auch in den Aufsätzen dieses Bandes. Der Band enthält 12 Beiträge zur Klimakommunikation in den verschiedenen Phasen des Kommunikationsprozesses: angefangen mit der Analyse von Veranstaltungskommunikation, über die Betrachtung medialer Kommunikationsinhalte bis hin zur Untersuchung der vielfältigen Reaktionen der Rezipierenden. Schwerpunkte bilden Ansätzen zur Segmentierung der Öffentlichkeit sowie experimentelle Studien, in denen die Wirkung verschiedener Kommunikationsstrategien getestet wird
Machine Learning assisted Digital Twin for event identification in electrical power system. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2023. - XII, 186 Seiten. - (Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem-, Geräte- und Anlagentechnik (IBEGA) ; Band 34)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022
ISBN 978-3-86360-267-3
Die Herausforderungen für den zuverlässigen Betrieb des elektrischen Energiesystems werden mit der Umwandlung der Infrastruktur in Stromnetz von der zentralen Energieversorgung mit fossilen Brennstoffen hin zu der regenerativen Energieeinspeisung stetig zugenommen. Der Ausbau der erneuerbaren Energien im Zuge der klimapolitischen Zielsetzung zur CO²-Reduzierung und des Ausstiegs aus der Kernenergie wird in Deutschland zügig vorangetrieben. Aufgrund der nichtlinearen elektronischen Schaltanlagen werden die aus EE-Anlagen hervorgegangenen Oberschwingungen in das Stromnetz eingebracht, was nicht nur die Komplexität des Stromnetzes erhöht, sondern auch die Stabilität des Systems beeinflusst. Diese Entwicklungen erschweren den stabilen Betrieb, die Verringerung der Ausfälle und das Management der Netzschwankungen im elektrischen Energiesystem. Das Auftauchen von Digital Twin bringt die Gelegenheit zur Behebung dieser Herausforderung. Digital Twin ist ein digitales Informationsmodell, das den Zustand des physikalischen genau abbildet. Es kann nicht nur zur Überwachung der Betriebszustände mit nachvollziehbarem Einsichten über physischen Komponenten sondern auch zur Generierung der Daten durch Simulationen unter der Berücksichtigung der Auslegungsgrenze verwendet werden. Diesbezüglich widmet sich die Arbeit zunächst der Fragestellung, woher das Digital Twin Konzept stammt und wie das Digital Twin für die Optimierung des Stromnetzes eingesetzt wird. Hierfür werden die Perspektiven über die dynamische Zustandsschätzung, die Überwachung des des Betriebszustands, die Erkennung der Anomalien usw. im Stromnetz mit Digital Twin spezifiziert. Dementsprechend wird die Umsetzung dieser Applikationen auf dem Lebenszyklus-Management basiert. Im Rahmen des Lebenszyklusschemas von Digital Twin sind drei wesentliche Verfahren von der Modellierung des Digital Twins zur deren Applizierung erforderlich: Parametrierungsprozess für die Modellierung des Digital Twins, Datengenerierung mit Digital Twin Simulation und Anwendung mit Machine Learning Algorithmus für die Erkennung der Anomalie. Die Validierung der Zuverlässigkeit der Parametrierung für Digital Twin und der Eventserkennung erfolgt mittels numerischer Fallstudien. Dazu werden die Algorithmen für Online und Offline zur Parametrierung des Digital Twins untersucht. Im Rahmen dieser Arbeit wird das auf CIGRÉ basierende Referenznetz zur Abbildung des Digital Twin hinsichtlich der Referenzmessdaten parametriert. So sind neben der Synchronmaschine und Umrichter basierende Einspeisung sowie Erreger und Turbine auch regler von Umrichter für den Parametrierungsprozess berücksichtigt. Nach der Validierung des Digital Twins werden die zahlreichen Simulationen zur Datengenerierung durchgeführt. Jedes Event wird mittels der Daten von Digital Twin mit einem "Fingerprint" erfasst. Das Training des Machine Learning Algorithmus wird dazu mit den simulierten Daten von Digital Twin abgewickelt. Das Erkennungsergebnis wird durch die Fallstudien validiert und bewertet.