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Pro Seniore Residenz Neuhofen
location67 Neuhofen, Deutschland
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Pro Seniore Residenz Rosengarten, Obrigheim
location74 Obrigheim, Deutschland
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Pro Seniore Residenz Am Wald, Waghäusel
location68753 Waghäusel, Deutschland
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Pro Seniore Residenz Am Märchenbrunnen, Berlin
locationKreisfreie Stadt Berlin, Berlin, Deutschland
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Pro Seniore Krankenheim Genthiner Straße, Berlin
locationKreisfreie Stadt Berlin, Berlin, Deutschland
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Pro Seniore Residenz Hamburg
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Pro Seniore Domizil Duisburg-Rheinhausen
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Pro Seniore Residenz Cochem
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Pro Seniore Residenz Düsseldorf
locationDüsseldorf, Deutschland
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Pro Seniore Residenz Salinental, Bad Kreuznach
location55 Bad Kreuznach, Deutschland
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Studentische Mitarbeit im Bereich Antriebstechnik (m/w/d)

Knestel Technologie & Elektronik GmbH
location87496 Untrasried, Deutschland
VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 5 Tagen
Forschung
Vollzeit

KNESTEL entwickelt und produziert seit 40 Jahren kundenspezifische elektronische und mechatronische Sonderlösungen. Unsere Schwerpunkte liegen dabei in den Bereichen Hard- und Software, Bildverarbeitung, MSR-Technik, Spurengasanalytik, Bussysteme und Funk. Das Leistungsspektrum reicht von der Idee bis zur Umsetzung in einer technisch hochmodernen ausgestatteten Produktion für den Geräte- und Schaltschrankbau, die Baugruppenfertigung, die Montage sowie die mechanische Bearbeitung.

Thema: Implementierung eines “Virtuellen Gebers” zur sensorlosen Regelung elektrischer Antriebe mit Methoden der Künstlichen IntelligenzDarum geht's:

Ziel der Arbeit ist es, einen „Virtuellen Geber“ zu entwickeln, der mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen die für die Regelung elektrischer Antriebe erforderlichen Größen (z. B. Drehzahl, Rotorposition) zuverlässig ermittelt. Darüber hinaus soll das System eine hohe Adaptivität aufweisen, sodass es sich auf unterschiedliche Motortypen übertragen lässt. Hierzu ist vorgesehen, Mechanismen zu implementieren, die ein automatisiertes Anlernen neuer Motoren sowie eine selbstständige Ermittlung und Anpassung der relevanten Modell- und Regelungsparameter ermöglichen.

Was dich erwartet:

  • Analyse sensorloser Regelungs- und Beobachterkonzepte
  • Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen (z. B. neuronale Netze)
  • Entwicklung eines ML-basierten virtuellen Gebers zur Bestimmung von Drehzahl und Rotorposition
  • Aufbau einer Simulationsumgebung (MATLAB/Simulink, Python)
  • Training und Validierung des Modells anhand simulierter und gemessener Daten
  • Implementierung von Adaptivitätsmechanismen für unterschiedliche Motortypen
  • Vergleich der Regelgüte mit klassischen Sensorkonzepten

Was du mitbringst:

  • Grundwissen in elektrischer Antriebstechnik und Regelungstechnik
  • Erfahrung mit Python und MATLAB / Simulink
  • Kenntnisse in Machine Learning / Künstlicher Intelligenz (z.B. neuronale Netze)
  • Programmierkenntnisse in C / C++
  • Analytisches Denken und Interesse an praxisnaher Forschung

Was du studierst:

  • Elektro- und Informationstechnik
  • Mechatronik
  • Informatik

Unser Steckbrief:

  • Schwerpunkte: Hard- und Software, Bildverarbeitung, MSR-Technik, Spurengasanalytik, Bussysteme und Funk
  • Erfahrung: seit 1980
  • Sitz: Hopferbach. Keine Metropole, aber eine Schmiede exzellenter Ideen
  • Wirtschaftszweige: Branchenübergreifend tätig
  • Hauptstärke: unser Erfindergeist
  • Firmensprache: allgäuerisch

Du suchst nach einer Stelle für dein Praxissemester, einem Thema für deine Abschlussarbeit oder einer Werkstudentenstelle?
Bewirb dich jetzt per Mail an personal@knestel.de und lege den Grundstein für eine erfolgreiche akademische und berufliche Laufbahn.
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