Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangprfstnden mithilfe knstlicher Intelligenz

Antriebsstrangprfstnde leisten einen signifikanten Beitrag im Fahrzeugentwicklungsprozess. Um diesen Vorteil weiter auszubauen, ist es notwendig, mit geeigneten Manahmen die Effektivitt und Effizienz stetig zu steigern. Eine Manahme ist hierbei, die Abhngigkeit des Faktors Mensch bei Auftreten eines Fehlers am Prfstand zu reduzieren. Um diesem Ziel einen groen Schritt nher zu kommen, wurde vorliegend eine KI-basierte Methodik entwickelt, mit deren Hilfe es mglich ist, die fehlerverursachende Komponente und den zugehrigen Fehlerzeitpunkt trotz der Wechselwirkung aufgrund der mechanischen Kopplung des Systems zu detektieren.