Offene Ausschreibungen (intern)

• Aufbau und Evaluierung eines Teststandes zur Zustandsdiagnose von elektrischen Antriebssystemen (PDF)
• Reinforcement Learning basierte Regelung mit Safeguard in Python (PDF)
• Multiphasenmaschinen (PDF)
• Neuromorphe Regelung eines elektrischen Antriebs (PDF)
• PWM für Multiphasenmaschinen (PDF)
• Reinforcement Learning basierte Regelung in Python (PDF)
• Weiterentwicklung eines Demonstrators im Bereich der aktiven Schwingungsdämpfung (ab WS 2026) (PDF)
• Simulation im Bereich der Hochfrequenztechnik (PDF)
• Umrichterkonzepte für Multiphasenmaschinen (PDF)
• Intelligente Antreibstechnik: Regelungsverfahren für Antriebe im industriellen Umfeld (Industrie 4.0) (PDF)
• Lernende Motorregelung (KIRA): Reinforcement Learning zur Regelung von elektrischen Antrieben (PDF)
• Regelungstechnische Schwingungsreduzierung (PDF)

Offene Ausschreibungen (extern)

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Alle internen Arbeiten können auch im Rahmen eines Forschungsmasters durchgeführt werden.