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In der vorliegenden Masterarbeit wurden verschiedene Ansteuerungsstrategien für den Betrieb von dreiphasigen Active-Neutral-Point-Clamped- (ANPC) Mittelspannungs-Netzumrichtern mit Siliziumkarbid (SiC) Halbleiterschaltelementen untersucht. Durch die Vielzahl an aktiven Schaltelementen können bei der ANPC-Topologie zur Modellierung des gewünschten Ausgangssignals zahlreiche unterschiedliche Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden. Je nach gewählter Ansteuerungsstrategie können so unter anderem die Faktoren Schalt- und Durchlassverluste, Wirkungsgrad, Verlustverteilung, Schalter- und Ausgangsschaltfrequenz, der Oberschwingungsanteil des Ausgangssignals, sowie die maximale Spannungsbelastung der Halbleiter beeinflusst werden.
Neben der elektrotechnischen Beschreibung der aktuell eingesetzten Umrichter-Technologien wurden in dieser Arbeit primär aus aktuellen Veröffentlichungen und Dissertationen verschiedene Möglichkeiten für die Ansteuerung von ANPC-Umrichter zusammengetragen und insgesamt sieben Sinus-Pulsweiten-Modulationsstrategien (S-PWM) im Detail untersucht. Hierbei wurde für jede vorgestellte Modulationsstrategie das Grundfunktionsprinzip aufgezeigt und analysiert, sowie die sich daraus ergebenden Vor- und Nachteile herausgearbeitet.
Anschließend wurden alle vorgestellten S-PWM-Strategien in der Schaltungssimulationssoftware PLECS implementiert und diese in verschiedenen Betriebszuständen simuliert. Die Simulation ergab, dass sich bei der ANPC-ALD-Strategie eine bestmögliche Verlustverteilung zwischen den Halbleiterelementen einstellt, bei der ANPC-OOZS-Strategie die geringsten Durchlassverluste entstehen und bei den Strategien ANPC-DF, -12, -R2:1 und -SSLD im Bereich der Nulldurchgänge des Ausgangssignals an den inneren Halbleitern kurzzeitige kritische Überspannungen auftreten. Bei den Strategien ANPC-11-Sync, -ALD und -OOZS treten dagegen keine Überspannungen an den Halbleitern auf.
Ausgehend von diesen Simulationsergebnissen wurden die Strategien ANPC-DF, -ALD und -OOZS für den potentiellen Einsatz in Mittelspannungsumrichtern ausgewählt, auf einem FPGA-Board implementiert und damit eine geeignete Niederspannungstestplattform in Betrieb genommen. Durch praktische Messungen auf dieser Testplattform konnten die Simulationsergebnisse in einem ersten Schritt verifiziert werden. Sowohl das erstellte Simulationsmodell als auch die in Betrieb genommene Testplattform können somit zukünftig für weitere Untersuchungen im Bereich der ANPC-Umrichter-Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden.
Cylindrical grinding is an important process in the manufacturing industry. During this process, the problem of grinding burn may appear, which can cause the workpiece to be worthless. In this work, a machine learning neural network approach is used to predict grinding burn based on the process parameters to prevent damage. A small dataset of 21 samples was gathered at a specific machine, grinding always the same element type with different process parameters. Each workpiece got a label from 0 to 3 after the process, indicating the severity of grinding burn. To get a robust neural network model, the dataset has been scaled by augmentation controlled by grinding experts, to generate more samples for training a neural network model. As a result, the model is able to predict the severity of grinding burn in a multiclass classification and it turned out that even with little data, the model performed well.