Im vorliegenden Beitrag wird eine Einklemmerkennung für die elektrische Sitzverstellung vorgestellt, die nur auf Drehzahlsignalen der Verstellmotoren basiert. Dabei werden die Merkmale, die mit dem Einklemmfall einhergehen, mit Hilfe der Wavelet-Transformation des Drehzahlsignals charakterisiert. Die Abbildung der Symptome, also die Entscheidung aufgrund der Merkmale, ob ein Einklemmfall vorliegt oder nicht, wird mit einem neuronalen Netz vollzogen.
In this article an algorithm is introduced as a method to detect and prevent erratic clamping conditions during the electric seat adjustment based only on rev signals of the adjusting motors. Features involving a clamping condition are characterized by the wavelet transform of the adjustment motor rev signal sent. Mapping of the symptoms to support the decision whether a clamping condition has occured or not is performed by a neural network.
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