Hochfrequenzgestützte Zustandsdiagnose für die Überwachung von Benzinpartikelfiltern

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Walter, Stefanie:
Hochfrequenzgestützte Zustandsdiagnose für die Überwachung von Benzinpartikelfiltern.
Düren : Shaker-Verlag , 2024 . - 180 p. - (Bayreuther Beiträge zur Sensorik und Messtechnik ; 40 )
ISBN 978-3-8440-9427-5
( Doctoral thesis, 2024, Universität Bayreuth, Fakultät für Ingenieurwissenschaften)

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Angesichts zunehmend strengerer Abgasnormen sind Partikelfilter in modernen Benzinfahrzeugen mittlerweile zum Standard geworden. Eine präzise Überwachung der Ruß- und Aschebeladung des Filters ist entscheidend für eine effiziente Reduktion der Partikelemissionen bei möglichst geringem Mehrverbrauch. Übliche Differenzdrucksensoren, die bei Dieselpartikelfiltern zuverlässig eingesetzt werden, sind jedoch bei Benzinpartikelfiltern aufgrund veränderter Betriebsbedingungen nicht genau genug. In dieser Arbeit wird die Eignung der hochfrequenzgestützten Zustandsdiagnose als alternative Methode zur Bestimmung der Filterbeladung untersucht und eine Methode entwickelt, um Quereinflüsse auf das Sensorsystem zu reduzieren. Zudem wird ein Simulationsmodell erstellt, mit dem das Hochfrequenzsignal vorhergesagt werden kann.

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Item Type:	Doctoral thesis
Institutions of the University:	Faculties > Faculty of Engineering Science Faculties > Faculty of Engineering Science > Chair Functional Materials > Chair Functional Materials - Univ.-Prof. Dr.-Ing. Ralf Moos Profile Fields > Advanced Fields > Advanced Materials Research Institutions > Central research institutes > Bayreuth Center for Material Science and Engineering - BayMAT Research Institutions > Research Units > BERC - Bayreuth Engine Research Center Faculties Faculties > Faculty of Engineering Science > Chair Functional Materials Profile Fields Profile Fields > Advanced Fields Research Institutions Research Institutions > Central research institutes Research Institutions > Research Units
Result of work at the UBT:	Yes
DDC Subjects:	600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering
Date Deposited:	10 Apr 2024 07:54
Last Modified:	08 Jan 2026 08:20
URI:	https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/89272