Im vorliegenden Beitrag wird eine Einklemmerkennung für die elektrische Sitzverstellung vorgestellt, die nur auf Drehzahlsignalen der Verstellmotoren basiert. Dabei werden die Merkmale, die mit dem Einklemmfall einhergehen, mit Hilfe der Wavelet-Transformation des Drehzahlsignals charakterisiert. Die Abbildung der Symptome, also die Entscheidung aufgrund der Merkmale, ob ein Einklemmfall vorliegt oder nicht, wird mit einem neuronalen Netz vollzogen. Der hier entworfene Lösungsansatz für den Verstellvorgang der Lehnenneigung nach hinten ist ein softwarebasiertes Diagnosesystem zur Erkennung von Einklemmsituationen während des Verstellbetriebs. Dabei werden die aus einer Wavelet-Transformation des Drehzahlsignals gewonnenen Merkmale durch ein neuronales Netz abgebildet, und anhand dieser Abbildung wird eine Voraussage über den aktuellen Zustand des Verstellmotors getroffen. Bei der Auswertung der zur Verfügung stehenden Testsignale mit dem eintrainierten neuronalen Netz stellen sich sehr Erfolg versprechende Ergebnisse ein. Sie unterstreichen die Adäquanz der erhobenen Merkmale zur Charakterisierung von Einklemmsituationen, wenngleich die gewonnenen Ergebnisse nur für die Menge der untersuchten Testdaten repräsentativ sind. Für einen umfassenden Test des Algorithmus sind weitere Messreihen nötig. Eine Möglichkeit, den Algorithmus des hier entworfenen Einklemmschutzes zu verbessern, besteht darin, aufeinanderfolgende Zeitintervalle im Laufe einer Auswertung nicht unabhängig voneinander zu untersuchen, sondern die Merkmale mehrerer Signalfenster mit einzubeziehen. Eine Realisierung des Einklemmschutzes, bei der die Entscheidungsfindung anhand mehrerer zeitversetzter Fenster herbeigeführt wird, ist in dargestellt.


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    Title :

    Erkennung von Einklemmfällen in der elektrischen Sitzverstellung


    Additional title:

    Clamp detection for electrical seat adjustment


    Contributors:


    Publication date :

    2006


    Size :

    14 Seiten, 6 Bilder, 1 Tabelle, 15 Quellen


    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




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