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Sonniger Start in das neue Semester (April 2023). Bildinformationen anzeigen

Sonniger Start in das neue Semester (April 2023).

Foto: Universität Paderborn, Besim Mazhiqi

Wilhelm Kirchgässner

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 Wilhelm Kirchgässner

Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik (LEA)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Maschinelles Lernen in der elektrischen Antriebstechnik

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+49 5251 60-5048
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+49 5251 60-3443
Büro:
E4.324
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Besucher:
Pohlweg 55
33098 Paderborn
 Wilhelm Kirchgässner
Sonstiges
Seit 07/2018

Wissenschaftlicher Mitarbeiter/ Doktorand

Maschinelles Lernen im Kontext elektrischer Antriebstechnik und Leistungselektronik

08/2016 - 06/2018

Software-Ingenieur

Continental Automotive GmbH, Babenhausen.

Entwicklung eingebetteter Systeme, Koordination von Entwickler-Hubs, Toolchain, Lasten- und Pflichtenheft-Pflege.

10/2015 - 03/2016

Studentische Hilfskraft

Uni Paderborn, PB (Fachbereich Nachrichtentechnik).

Unit-Tests, Algorithmen-Konversion Matlab <-> Python.

04/2014 - 09/2015

Werkstudent

Wincor Nixdorf, Paderborn.

Systemtest, Integrationstest, Installationsroutinen.

07/2009 - 08/2013

Dual-Student Elektrotechnik, B.Sc. & Facharbeiter Elektroniker für Geräte u. Systeme

Phoenix Contact Electronics GmbH, Bad Pyrmont.

Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Lemgo.

 

Seit 07/2018

Wissenschaftlicher Mitarbeiter/ Doktorand

Maschinelles Lernen im Kontext elektrischer Antriebstechnik und Leistungselektronik

08/2016 - 06/2018

Software-Ingenieur

Continental Automotive GmbH, Babenhausen.

Entwicklung eingebetteter Systeme, Koordination von Entwickler-Hubs, Toolchain, Lasten- und Pflichtenheft-Pflege.

10/2015 - 03/2016

Studentische Hilfskraft

Uni Paderborn, PB (Fachbereich Nachrichtentechnik).

Unit-Tests, Algorithmen-Konversion Matlab <-> Python.

04/2014 - 09/2015

Werkstudent

Wincor Nixdorf, Paderborn.

Systemtest, Integrationstest, Installationsroutinen.

07/2009 - 08/2013

Dual-Student Elektrotechnik, B.Sc. & Facharbeiter Elektroniker für Geräte u. Systeme

Phoenix Contact Electronics GmbH, Bad Pyrmont.

Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Lemgo.

 


Liste im Research Information System öffnen

2022

Thermal neural networks: Lumped-parameter thermal modeling with state-space machine learning

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, Engineering Applications of Artificial Intelligence (2022), 117, 105537

DOI


Learning Thermal Properties and Temperature Models of Electric Motors with Neural Ordinary Differential Equations

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, in: 2022 International Power Electronics Conference (IPEC-Himeji 2022- ECCE Asia), IEEE, 2022

DOI


Application of Thermal Neural Networks on a Small-Scale Electric Motor

W. Kirchgässner, D. Wöckinger, O. Wallscheid, G. Bramerdorfer, J. Böcker, in: IKMT 2022; 13. GMM/ETG-Symposium, 2022, pp. 1-6


2021

Transferring Online Reinforcement Learning for Electric Motor Control From Simulation to Real-World Experiments

G. Book, A. Traue, P. Balakrishna, A. Brosch, M. Schenke, S. Hanke, W. Kirchgässner, O. Wallscheid, IEEE Open Journal of Power Electronics (2021), pp. 187-201

DOI


Data-Driven Permanent Magnet Temperature Estimation in Synchronous Motors with Supervised Machine Learning: A Benchmark

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, IEEE Transactions on Energy Conversion (2021), 36(3), pp. 2059 - 2067

DOI


gym-electric-motor (GEM): A Python toolbox for the simulation of electric drive systems

P. Balakrishna, G. Book, W. Kirchgässner, M. Schenke, A. Traue, O. Wallscheid, Journal of Open Source Software (2021), 2498

DOI


Thermal Neural Networks: Lumped-Parameter Thermal Modeling With State-Space Machine Learning

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, in: arXiv preprint arXiv:2103.16323, 2021


2020

Toward a Reinforcement Learning Environment Toolbox for Intelligent Electric Motor Control

A. Traue, G. Book, W. Kirchgässner, O. Wallscheid, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2020), pp. 1-10

DOI


Estimating Electric Motor Temperatures with Deep Residual Machine Learning

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, IEEE Transactions on Power Electronics (2020), 36(7), pp. 7480-7488

DOI


Data-Driven Permanent Magnet Temperature Estimation in Synchronous Motors with Supervised Machine Learning

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, arXiv preprint arXiv:2001.06246 (2020)


2019

Controller Design for Electrical Drives by Deep Reinforcement Learning: A Proof of Concept

M. Schenke, W. Kirchgässner, O. Wallscheid, IEEE Transactions on Industrial Informatics (2019), pp. 4650-4658

DOI


Empirical Evaluation of Exponentially Weighted Moving Averages for Simple Linear Thermal Modeling of Permanent Magnet Synchronous Machines

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, in: 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2019

DOI


Deep Residual Convolutional and Recurrent Neural Networks for Temperature Estimation in Permanent Magnet Synchronous Motors

W. Kirchgässner, O. Wallscheid, J. Böcker, in: 2019 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC), 2019

DOI


2017

Investigation of long short-term memory networks to temperature prediction for permanent magnet synchronous motors

O. Wallscheid, W. Kirchgässner, J. Böcker, in: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017

DOI


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