Retrospektive Diagnose von Fehlerursachen an Antriebsstrangpr?fst?nden mithilfe k?nstlicher Intelligenz

Antriebsstrangpru?fsta?nde leisten einen signifikanten Beitrag im Fahrzeugentwicklungsprozess. Um diesen Vorteil weiter auszubauen, ist es notwendig, mit geeigneten Ma?nahmen die Effektivita?t und Effizienz stetig zu steigern. Eine Ma?nahme ist hierbei, die Abha?ngigkeit des Faktors Mensch bei Auftreten eines Fehlers am Pru?fstand zu reduzieren. Um diesem Ziel einen gro?en Schritt na?her zu kommen, wurde vorliegend eine KI-basierte Methodik entwickelt, mit deren Hilfe es mo?glich ist, die fehlerverursachende Komponente und den zugeho?rigen Fehlerzeitpunkt trotz der Wechselwirkung aufgrund der mechanischen Kopplung des Systems zu detektieren.