Im Beitrag werden Probleme erlaeutert, die bei der Realisierung eines softwarebasierten Einklemmschutzes fuer elektrische Sitzverstellungen auftreten, und moegliche Loesungsansaetze genannt, um die jeweiligen Schwierigkeiten in den Griff zu bekommen. Die Symptome, die mit einem Einklemmfall einhergehen, werden dabei mit Hilfe der Wavelet-Transformation des Drehzahlsignals charakterisiert. Die Abbildung der Merkmale, also die Entscheidung aufgrund der Symptome, ob ein Einklemmfall vorliegt oder nicht, wird mit einem neuronalen Netz vollzogen. Anhand dieser Abbildung wird eine Voraussage ueber den aktuellen Zustand des Verstellmotors getroffen. Eine Moeglichkeit, den Algorithmus des vorgestellten Einklemmschutzes zu verbessern, besteht darin, aufeinander folgende Zeitintervalle im Laufe einer Auswertung nicht unabhaengig voneinander zu untersuchen, sondern die Merkmale mehrerer Signalfenster mit einzubeziehen. Eine Realisierung des Einklemmschutzes, bei der die Entscheidungsfindung anhand mehrerer zeitversetzter Fenster herbeigefuehrt wird, wird dargestellt.
Abstract