Forschung & Entwicklung
➤ zustandsorientierte Maschinendiagnose
➤ KI-gestützte Vorhersagealgorithmen
➤ energieautarke Funksensornetzwerke
Institut
EET | Institut für Elektrische Energietechnik
Team
Professur Smart Diagnostik und Online Monitoring | Prof. Dr.-Ing. Faouzi Derbel
Telefon +49 (0)341 3076 1197
E-mail senden | florian(dot)strakosch(at)htwk-leipzig.de
Publikationen ResearchGate ↗
HTWK Leipzig | Fakultät Ingenieurwissenschaften
Wiener-Bau | Raum WI209.1
Wächterstraße 13, 04107 Leipzig
➤ zustandsorientierte Maschinendiagnose
➤ KI-gestützte Vorhersagealgorithmen
➤ energieautarke Funksensornetzwerke
Ziel des Forschungsprojekts ist die systematische Integration von Sensorik und Elektronik inkl. Algorithmik zur in-situ Datenerfassung in das Maschinenelement Zahnrad. Die Daten werden vorverarbeitet, an ein zentrales System übermittelt und so zur Ermittlung des Zahnradzustandes bereitgestellt.
Förderung: DFG
Projektpartner: TU München
Projektlaufzeit: 03/2025 - 02/2028
Entwicklung der Anlagen-Sensorik mit der dazugehörigen Energieversorgung und Datenübertragung für die Detektion von Anomalien in der Lagerung einer Dekanterschnecke sowie die Entwicklung einer zustandsorientierten Maschinendiagnose
Förderung: BMWK/AiF
Projekt-/Kooperationspartner: GHS Separationstechnik GmbH
Projektlaufzeit: 08/2024 - 07/2026
Das Projekt GEOROK befasst sich mit der Integration eines induktiven drahtlosen Energieübertragungssystems in ein Sensornetzwerk zur vorausschauenden Wartung von Großgetrieben.
Förderung: SMWA/SAB
Projektlaufzeit: 11/2023 - 04/2025
In diesem Projekt sind zwei Fact-Finding Missions erfolgt, sodas eine Delegation der HTWK nach Kitwe, Sambia reisen konnte, um einige Zeit später die Delegation des CBU Africa Centre of Excellence for Sustainable Mining in Leipzig zu begrüßen.
Förderung: DAAD/BMZ
Projektlaufzeit: 07/2023 - 12/2023
Ziel des Kooperationsprojektes ist es, Maßnahmen zum Aufbau und zur Intensivierung des industriellen Einflusses auf die Hochschulstruktur in Tunesien durch Kooperationen und Wissenstransfer zu untersuchen, zu initiieren und zu realisieren.
Förderung: BMZ/DAAD
Projektlaufzeit: 09/2020 - 12/2023
„Intelligente Fakten“ (iFacts) bezeichnen integrierte Prozessinformationen, die auf intelligente Weise Sensordaten ergänzen und erweitern. Sie besitzen einen niedrigen Stromverbrauch und sind insbesondere auf dem unteren Level der Prozesssteuerungshierarchie relevant und können u.a. zur Überwachung und Diagnose von Werksprozessen herangezogen werden.
Förderung: BMBF (FKZ: 13FH025PX2)
Projektlaufzeit: 2018 - 2020
Die Mitteldeutsche Braunkohlengesellschaft mbH (MIBRAG) betreibt im Süden Leipzigs mehrere Tagebaue mit unterschiedlichen Schaufelradbaggern. Angetrieben werden diese Stahlkolosse von leistungsstarken Motoren, die ihre Kraft mittels mehrstufiger Getriebe übersetzten. Für die Diagnostik und optimale Wartung der Wälzlager der Planetenstufe werden in Kooperation MIBRAG-Module entwickelt.
Projektpartner: MIBRAG
Projektlaufzeit: seit 2016
Die Forschergruppe AiS will mit dem Projekt Energieautonome Sensorik für ein breites Anwendungsfeld in Fabriken und Anlagen verfügbar machen. Informationen über Prozesse und Abläufe, Zustand von Maschinen, Nachschub, Tranportwege und ähnliche Aspekte ermöglichen eine effizientere Planung und schnellere Reaktion auf unvorhergesehene Zustände in der Produktion. Damit lassen sich wichtige Ressourcen einsparen. Die Einsparungen an Material und Energie erhöhen zudem die Konkurrenzfähigkeit und ermöglichen eine nachhaltige Produktion.
Förderung: Europäischer Sozialfond (ESF)
Projektlaufzeit: 2013 - 2014