Die Temperaturen in einem Elektromotor lassen sich derzeit nicht effizient und vollständig mit Messtechnik erfassen – dazu sind die erforderlichen Sensoren und ihre Installation einfach zu teuer. Vor allem Temperaturen in den rotierenden Teilen sind kaum zu ermitteln. Das Problem sind aber nicht nur die fehlenden Messinstrumente, sondern auch die Abweichungen, die in einer Großserienproduktion auftreten können. Die Hersteller müssen aus diesem Grund erweiterte Sicherheitsreserven einplanen, die wiederum die Effizienz der Motoren verringern. WissenschaftlerInnen des Fachgebiets Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik an der Universität Paderborn wollen nun im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekts eine Software entwickeln, welche die Temperaturen an bestimmten Stellen schätzt. Ihre besondere Aufmerksamkeit gilt dabei den empfindlichen und teuren Dauermagneten.

Die Forschenden suchen die Lösung in datengetriebenen Ansätzen. Sie setzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein, um neue Modelle für die Temperaturschätzung in Antrieben und anderen energietechnischen Anwendungen zu finden. Dabei trainieren sie ihre Software mit Black-Box-Ansätzen und experimentellen Prüfstandsmessungen, um möglichst präzise Temperaturschätzungen zu erhalten.