ECOMAI - Ecological Motor Control and Predictive Maintenance with AI; BMBF-Verbundvorhaben im Rahmen von PENTA Call 6

Abstract

Das ECOMAI-Projekt zielt darauf ab, Motorantriebssysteme durch ein eingebettetes KI-System zu optimieren. Dieses System analysiert den Zustand von Motor und Antrieb mittels intelligenter Sensorik, Dateninterpretation und maschinellem Lernen in Echtzeit. Die KI-gestützte Optimierung ermöglicht eine präzisere Motorsteuerung und vorausschauende Wartung. Durch die Anwendung von KI-Technologien kann ein geringerer Energiebedarf, sowie eine längere Lebensdauer für elektrische Antriebe in Automobil- und Transportsystemen erzielt werden. Zudem können durch frühzeitige Wartung weniger Ausfallzeiten vermieden werden. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und aufgrund begrenzter oder fehlender Cloud-Anbindung untersucht ECOMAI eine Edge-Lösung. Diese integriert die KI-Funktionen direktin das Motorsteuerungssystem mithilfe einer spezialisierten, energieeffizienten KI-Hardwareplattform. Ein umfassendes Entwicklungs-Toolkit wird entwickelt, um die KI-gestützte Elektromotortechnologie von ECOMAI leicht zugänglich zu machen. Dieses Toolkit kombiniert modellbasiertes Design, einen KI-Compiler für die spezialisierte Hardwareplattform sowie eine vollständige Systemmodellierungs- und Simulationsumgebung. Das Teilprojekt der TUIL (TU Ilmenau) fokusiert sich auf Virtualisierungs- und Simulationsumgebungen zur Erforschung und Realisierung von problemspezifischer und kundenspezifischer Architekturen. Weitere Anknüpfungspunkte sind in Kooperation mit anderen Partnern die modellbasierte Systementwicklungsumgebung einschließlich der automatisierten Codegenerierung.