Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrommotor - Dokument DE10148882A1\nDokumentenidentifikation DE10148882A1 20.06.2002\nTitel Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrommotor\nErfinder Habetler, Thomas G., Snellville, Ga., US;\nGritter, David James, Milwaukee, Wis., US;\nHarley, Ronald G., Lawrenceville, Ga., US;\nTallam, Rangarajan M., Atlanta, Ga., US\nIPC-Hauptklasse H02H 7/09\nIPC-Nebenklasse H02H 6/00\nZusammenfassung Ein Statorwicklungsfehlerdetektionssystem und ein Verfahren, das in der Lage der Echtzeitdetektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor ist, werden vorgesehen. Der Statorwicklungsfehlerdetektor weist ein feed-forward neuronales Netzwerk auf, das, wenn es trainiert ist, unter Nutzung von Fundamentalfrequenzsequenzkomponenten der Spannung und des Stroms, die den Elektromotor versorgen, eine Fundamentalfrequenzsequenzkomponente des Stroms schätzt, die anzeigend ist für einen Statorwicklungsfehler. Ein Verfahren zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor sowie ein Verfahren für das Trainieren eines feed-forward neuronalen Netzwerks zur Verwendung mit dem Statorwicklungsfehlerdetektor werden offenbart.\nDie vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Elektromotorüberwachungssystem und insbesondere auf eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrom- bzw. AC-Motor.\nElektrische Motoren, wie beispielsweise Drei-Phasen-AC-Induktionsmotoren, werden in einer Vielzahl von kommerziellen und industriellen Umgebungen genutzt. Kühlsysteme, Druckerpressen, Fertigungs- bzw. Zusammenbaulinien und aberfach andere Anwendungen nützen solche Motoren. Unabhängig von der Anwendung, ist eine rechtzeitige Detektion eines Motorfehlers von äußerster Wichtigkeit. Allgemein wird ein Motorfehler nicht detektiert bis zu einem vollständigen Zusammenbruch bzw. Ausfall des elektrischen Motors, wodurch eine Situation erzeugt wird, die geplagt ist von unnötigen Kosten, Auszeitverzögerungen für Reparaturen sowie potentiell gefährlichen Bedingungen. Daraus resultiert, dass es notwendig ist, effizient und wirksam einen Motorfehler zu detektieren, im Speziellen einen Statorwicklungsfehler vor einem vollständigen Ausfall des elektrischen Motors.\nÜberwachungstechniken im Stand der Technik für elektrische Motoren sehen nicht ausreichend eine Ausfalldetektion eines Statorwicklungsfehlers vor. Typischerweise detektieren Elektromotorüberwachungssysteme Motorfehler, die aus einem Defekt im Rotor resultieren, und Defekte, die nur während der Drehung detektiert werden können. Diese bekannten Systeme interpretieren Änderungen in den Harmonischen des Spektrums, das durch den Rotor während der Drehung erzeugt wird. Der Stator eines elektrischen Motors ist jedoch ein stationäres Glied und ein Defekt erzeugt demgemäß keine zusätzlichen Harmonischen. Daher ist eine Anwendung solcher konventionellen Techniken zur Detektion eines Motorfehlers resultierend aus einem Ausfall bzw. einer Fehlfunktion in den Statorwicklungen eines elektrischen Motors nicht möglich.\nStatorfehlerdetektionssysteme des Standes der Technik sind ebenso mit Problemen behaftet. Diese bekannten Statorwicklungsfehlerdetektionssysteme sind ineffizient und zeitraubend. Viele Verfahren nutzen Modelle eines idealen, balancierten Motors und versagen wegen der Nicht-Idealität in einer tatsächlichen Maschine. In einem Verfahren ist es notwendig, eine "Nachschlagtabelle" bzw. "Look-Up-Tabelle" herzuleiten, die Daten für eine Überfülle von Betriebsbedingungen des Elektromotors aufweist. Um ausreichend Daten zu sammeln, so dass die Nachschlagtabelle nützlich ist, ist es notwendig, den Elektromotor durch zahlreiche Zyklen unter verschiedenen Betriebsbedingungen laufen zu lassen. Um dann das Vorliegen eines Statorwindungs- bzw. Statorwicklungsfehlers zu bestimmen, werden Betriebsdaten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt während eines Normalbetriebs des Elektromotors gesammelt wurden, mit den Daten der Nachschlagtabelle für den Elektromotor unter ähnlichen Betriebsparametern verglichen. Die Effektivität zur Bestimmung eines Wicklungsfehlers hängt vom Umfang und Ausmaß der Nachschlagtabelle ab. Je größer der Umfang und das Ausmaß der Nachschlagtabelle ist, desto höher sind die Kosten. Somit sind bekannte Statorwicklungsfehlerdetektionspläne deutlich begrenzt und/ oder teuer. Demgemäß kann die Nachschlagtabelle nicht Daten für alle möglichen Betriebsbedingungen umfassen.\nFerner nützen diese Statorfehlerdetektionssysteme des Standes der Technik eine gewichtete Fast-Fourier-Transformation (WFFT = Weighted Fast Fourier Transform). Die WFFT erfordert mehrere Datensätze über einem Zeitintervall zur Durchführung der Transformation.\nEs wäre daher wünschenswert, eine Statorwicklungsfehlerdetektionsvorrichtung und ein Verfahren zu konstruieren, das Motorfehler assoziiert mit dem Stator des Elektromotors detektieren kann, sowie die Notwendigkeit beseitigt, eine Nachschlagtabelle herzustellen, die jeden und alle vorstellbaren Betriebszustände speichert.\nDie vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und System zum Eliminieren der Notwendigkeit der Herstellung einer Betriebsparameterreferenztabelle zur Detektion von Motorfehlern und sie ermöglicht die Nutzung eines Insitu- bzw. On-the- fly-Computernetzwerks, das die zuvor genannten Probleme überwindet.\nDie vorliegende Erfindung sieht einen Weg vor, um leicht die zuvor erwähnte Nachschlagtabelle und die Notwendigkeit zu ersetzen, jeden und alle Betriebsparameter eines Motors zu schätzen oder zu erzeugen, und zwar durch Nutzung eines feed- forward neuronalen Netzwerks. Die vorliegende Erfindung umfasst das Erhalten von Spannungs- und Stromdaten eines Elektromotors unter bekannten gesunden Betriebsbedingungen. Ein Computerprogramm wird vorgesehen, das die vorliegenden Spannungs- und Stromdaten transformiert, so dass charakteristische Daten leicht erhalten und für die spätere Verwendung gespeichert werden können. Das System weist ebenso Mittel auf für das Erhalten von momentanen Daten von einem Elektromotor unter tatsächlichen Betriebsbedingungen. Die Momentandaten werden verglichen mit geschätzten Daten, die durch das feed-forward neuronale Netzwerk erzeugt werden. Basierend auf dem Vergleich der zuvor erwähnten Daten kann der Anfang eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor genau identifiziert werden.\nDemgemäß wird gemäß einem Aspekt dieser Erfindung ein Statorwicklungsfehlerdetektor für einen Elektromotor offenbart. Der Detektor weist eine Vielzahl von Sensoren auf, um Strom- und Spannungssignale, die den Elektromotor versorgen, zu erhalten. Sequenzkomponenten der Strom- und Spannungsdaten werden dann durch einen Prozessor berechnet, der mit der Vielzahl von Sensoren verbunden ist sowie mit einem feed-foward neuronalen Netzwerk verbunden ist. Das feed-forward neuronale Netzwerk empfängt die Strom- und Spannungswerte oder zumindest Teile davon, und berechnet geschätzte Werte, die an einen Vergleicher ausgegeben werden. Basierend auf einer Analyse der geschätzten Werte und der Momentanwerte kann der Anfang bzw. das Einsetzen eines Statorwicklungsfehlers bestimmt werden.\nGemäß einem anderen Aspekt der Erfindung wird ein Statorwicklungsfehlerdetektionssystem offenbart, das einen Mikroprozessor und ein computerlesbares Speichermedium umfasst. Bei einer Anweisung eines Computerprogramms, das auf dem computerlesbaren Speichermedium gespeichert ist, empfängt der Mikroprozessor, und zwar durch zumindest einen Eingang, Fundamentalfrequenzdaten mit einer positiven und einer negativen Sequenzkomponente der Leitungsspannung und eine positive Sequenzkomponente des Leitungsstroms, die einen Elektromotor versorgen. Der Mikroprozessor initiiert weiter bei einer Anweisung durch das Computerprogramm ein feed-forward neuronales Netzwerk, das basierend auf den zuvor erwähnten Daten, eine geschätzte negative Sequenzkomponente des Leitungsstroms bestimmt. Die vorliegende Erfindung umfasst auch zumindest einen Ausgang zur Ausgabe der geschätzten negativen Sequenzkomponente des Leitungsstroms.\nIn noch einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung weist eine Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor Mittel für den Empfang von Leitungsspannungssignalen und Leitungsstromsignalen von einem Elektromotor auf, bei dem bekannt ist, dass er richtig funktioniert. Ein Transformationsmittel zur Bestimmung der Sequenzkomponenten von zumindest einem Teil der Spannungs- und Stromsignale, und zwar kontinuierlich in der Zeit, ist ebenso vorgesehen. Die vorliegende Erfindung weist ferner Mittel für das Ausgeben von geschätzten Stromwerten basierend auf den zuvor erwähnten Sequenzkomponenten auf. Die geschätzten Stromwerte werden aufeinanderfolgend verglichen, und zwar in Echtzeit, mit momentan akquirierten Stromwerten durch ein Vergleichsmittel.\nGemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Computerprogramm offenbart zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor. Bei Ausführung veranlasst das Computerprogramm einen Computer zur Akquirierung von Fundamentalfrequenzdaten eines Elektromotors während eines Betriebs im guten Arbeitszustand. Das Computerprogramm wird ferner bewirken, dass zumindest ein Teil der Fundamentalfrequenzdaten in ein feed-forward neuronales Netzwerk mit einer Anzahl von Gewichten bzw. Gewichtungen eingegeben werden. Der Computer wird dann das feed-forward neuronale Netzwerk trainieren bzw. es lehren, jedes Gewicht auf einen Wert zu konvergieren und den Wert im Speicher zu speichern. Der Computer wird dann auch Fundamentalfrequenzdaten vom Elektromotor während momentaner Betriebe erhalten. Die momentanen Fundamentalfrequenzparameter werden dann in das feed-foward neuronale Netzwerk eingegeben. Der Computer wird dann einen geschätzten Fundamentalfrequenzparameter des momentanen Betriebs des Motors erhalten und diesen Parameter mit dem momentanen Fundamentalfrequenzparameter vergleichen, um einen Wicklungsfehler im AC-Motor zu bestimmen.\nIn einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung wird eine Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrom- bzw. AC- Induktionsmotor offenbart. Die Vorrichtung weist zumindest zwei Stromsensoren für den Erhalt von zumindest zwei AC-Motorstromsignalen auf, sowie zumindest zwei Spannungssensoren für den Erhalt von AC-Motorspannungssignalen. Die AC- Motorstromsignale und die AC-Motorspannungssignale werden in einen Analog-zu- Digital-Wandler eingegeben, um digitalisierte Stromsignale und digitalisierte Spannungssignale zu erzeugen. Es ist ebenso ein Mikroprozessor in der vorliegenden Erfindung in Erwägung gezogen, um die digitalisierten Signale zu interpretieren zur Berechnung von Fundamentalfrequenzsequenzparametern eines AC-Motorbetriebs. Geschätzte Fundamentalfrequenzparameter des Betriebs des AC-Motors werden durch ein feed-forward neuronales Netzwerk bestimmt.\nGemäß noch einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren offenbart zur Detektion des Vorliegens eines Statorwicklungsfehlers in einem Elektromotor, das die Schritte der Akquirierung von Fundamentalfrequenzlernparametern vom Elektromotor umfasst während gesunder Betriebsbedingungen des Elektromotors. Das Verfahren zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers umfasst auch die Bestimmung von Sequenzphasoren bzw. Sequenzzeigervektoren von den Fundamentalfrequenzlernparametern zur Bestimmung von geschätzten Fundamentalfrequenzwerten des Normalbetriebs des Elektromotors und die Bestimmung dieser geschätzten Fundamentalfrequenzwerte. Vorzugsweise weist das Verfahren die zusätzlichen Schritte der Akquirierung von momentanen Fundamentalfrequenzwerten vom Elektromotor während seines Dienstes auf. Das Verfahren vergleicht als nächstes die momentanen Fundamentalfrequenzwerte mit den geschätzten Fundamentalfrequenzwerten des Betriebs zum Bestimmen eines Fehlerwertes und zur Anzeige des Fehlerwertes basierend auf dem Vergleich. Der Fehlerwert ist anzeigend für das Vorliegen eines Statorwicklungsfehlers innerhalb des Elektromotors.\nIn einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zur Bestimmung des Vorliegens eines Statorwicklungsfehlers in einem AC- Induktionsmotors die Schritte der Auswahl von Sequenzphasorenparametern eines feed-forward neuronalen Netzwerks und das Lernen bzw. Trainieren des feed- forward neuronalen Netzwerks zum Erlernen eines Modells des AC-Induktionsmotors unter gesunden Betriebsbedingungen. Das Verfahren akquiriert dann einen gemessenen Wert des AC-Induktionsmotors während seines Dienstes und vergleicht den gemessenen Wert, der vom Elektromotor im Dienst erhalten wurde, mit einem geschätzten Wert eines AC-Induktionsmotorbetriebs. Das Verfahren wiederholt dann die zuvor erwähnten Schritte, bis ein Wicklungsfehlerwert detektiert wird, der einen Sicherheitswert übersteigt. Wenn solch ein Wicklungsfehlerwert detektiert wird, zeigt das Verfahren das Vorliegen eines Statorwicklungsfehlers im AC-Induktionsmotor einem Benutzer an.\nVerschiedene andere Merkmale, Ziele und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden sich aufgrund der folgenden detaillierten Beschreibung und der Zeichnungen verdeutlichen.\nDie Zeichnungen stellen ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel dar, das für die Durchführung der Erfindung in Betracht gezogen wird.\nFig. 1 ist eine schematische Zeichnung eines Wicklungsfehlerdetektors der vorliegenden Erfindung.\nFig. 2 ist ein Blockdiagramm eines Wicklungsfehlerdetektionsplans, der in dem in der Fig. 1 gezeigten Wicklunglungsfehlerdetektor genutzt wird.\nFig. 3 ist ein Blockdiagramm, das ein in Beziehung stehendes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt, das für die Bestimmung der Sequenzkomponenten der Leitungsspannung und des Leitungsstroms des in Fig. 1 gezeigten Elektromotors genutzt wird.\nFig. 4 ist ein Flussdiagramm, das das allgemeine Training eines feed-forward neuronalen Netzwerks zur Verwendung mit dem in Fig. 1 gezeigten Gerät zeigt.\nFig. 5 ist ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel für den Betrieb des feed- forward neuronalen Netzwerks zur Nutzung mit dem Gerät der Fig. 1 darstellt.\nFig. 6 ist ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel zum Testen des feed- forward neuronalen Netzwerks des in Fig. 1 gezeigten Geräts darstellt, und zwar wie in Fig. 5 trainiert.\nFig. 7 ist ein Flussdiagramm, das ein weiteres Ausführungsbeispiel für das Training und das Testen eines feed-foward neuronalen Netzwerks zur Verwendung mit dem in Fig. 1 gezeigten Gerät darstellt.\nFig. 8 ist ein Flussdiagramm, das ein weiteres Ausführungsbeispiel für das Trainieren des feed-foward neuronalen Netzwerks des in Fig. 1 gezeigten Geräts darstellt.\nFig. 9 ist ein Flussdiagramm, das ein weiteres Ausführungsbeispiel für das Trainieren des feed-foward neuronalen Netzwerks der vorliegenden Erfindung, wie in Fig. 1 gezeigt, darstellt.\nFig. 10 ist ein Flussdiagramm, das das Testen eines feed-foward neuronalen Netzwerks darstellt, und zwar wie in Fig. 1 gezeigt und trainiert gemäß Fig. 8.\nDetaillierte Beschreibung des bevorzugten Ausführungsbeispiels.\nDie Betriebsumgebung der vorliegenden Erfindung wird in Bezug auf einen Dreiphasenwechselstrom- bzw. AC-Induktionselektromotor beschrieben, wie er in Fig. 1 gezeigt ist. Jedoch sei gewürdigt, dass diese Erfindung anwendbar ist für die Nutzung mit Einphasen- oder anderen Polyphasen-AC-Motoren sowie mit anderen Arten von Elektromotoren.\nEin Wicklungsfehlerdetektor, siehe Fig. 1, der das in Fig. 2 dargestellte Wicklungsfehlerdetektionsschema beinhaltet, ist hier offenbart. Bezugnehmend auf Fig. 1 weist ein Statorwicklungsfehlersystem 10 eine Leistungsversorgung 12 auf, die mit einem Elektromotor 14 über Übertragungsleitungen 16a, 16b und 16c verbunden ist. Das System 10 weist ferner einen Allzweckcomputer 18 auf, mit einem Analog-zu-Digital- Wandler (A/D-Wandler) 20 zur Überwachung des Stroms und der Spannung, die an den Elektromotor 14 über die Übertragungsleitungen 16a, 16b und 16c übertragen werden. Stromsensoren 22a und 22b erhalten Wellenformen des Stroms, der durch den Motor 14 wandert und übertragen die Wellenformen an den A/D-Wandler 20 über Übertragungsleitungen 24a, 24b. Spannungssensoren 26a und 26b erhalten Wellenformen der Spannung, die an den Motor 14 geliefert wird, und übertragen die Wellenformen an den A/D-Wandler 20 über Übertragungsleitungen 28a, 28b. Der A/D-Wandler 20 empfängt die Strom- und Spannungswellenformen und digitalisiert jede Wellenform, so dass Messungen der Wellenformen leicht erhalten werden können. Der Computer 18 besitzt einen Mikroprozessor 30, der die digitalisierten Signale vom A/D-Wandler 20 empfängt, und er führt ein Computerprogramm aus, das bewirkt, dass der Mikroprozessor 30 die digitalisierten Signale analysiert, wie gemäß den Fig. 3-10 diskutiert wird.\nDer Computer 18 hat einen Override- bzw. Überbrückungsanschluss 32, der mit dem Mikroprozessor 30 verbunden ist, der bei seiner Aktivierung es einem Nutzer des AC- Induktionsmotors 14 gestattet, die Ausgabe des Mikroprozessors 30 zu übergehen. Solch eine Übergehung kann nützlich sein bei der Verzögerung eines Abschaltens in kritischen Anwendungen, in denen der Prozess ohne Rücksicht auf einen Motorfehler fortfahren muss. Der Mikroprozessor 30 gibt Daten an den Nutzer des Motors 14 über einen Ausgabeanschluss 34 aus.\nFig. 2 ist ein Blockdiagramm eines Systems implementiert mit einem Computerprogramm, das durch den Mikroprozessor 30 auszuführen ist. Spannungs- und Stromdaten 36 der digitalisierten Wellenformen werden in ein feed-forward neuronales Netzwerk 38 eingegeben, das die Daten 36 verarbeitet und geschätzte Werte für den Real- 40a und Imaginär- 40b Teil der Negativsequenzkomponenten des Stroms des Elektromotors 14 im tatsächlichen Betrieb ausgibt. Ein Vergleicher 42 empfängt die geschätzten Daten 40a, 40b und vergleicht die geschätzten Daten 40a, 40b mit tatsächlichen Datenkomponenten, die eine Realkomponente 44a und eine Imaginärkomponente 44b des Negativsequenzstroms des Elektromotors 14, die während des tatsächlichen Betriebs erhalten werden, umfassen. Der Vergleicher 42 weist allgemein einen Addierer, einen Subtrahierer oder einen Summierer auf, wie in der Folge allgemein als Vergleicher bezeichnet wird. Ein Fehleranzeiger 46 empfängt die ausgegebenen Werte vom Vergleicher 42 und zeigt das Vorliegen eines Fehlerzustands 48 im Elektromotor 14 an. Die vorliegende Erfindung zieht eine Vielzahl von Fehleranzeigern 46 in Betracht, und zwar einschließlich, jedoch nicht darauf beschränkt, eine selbstorganisierende Merkmalsabbildung bzw. Self-Organizing Feature Map (SOFM) 46a, die den weiteren Betrieb des Elektromotors 14 verhindern kann, das Erklingen einer Hupe, das Anzeigen des Fehlers mit einer Fluktuation einer Nadel und/ oder die Ausgabe von Blinklichtern, und zwar unter anderem. Die SOFM 46a ist ein neuronales Netzwerk zur graphischen Anzeige des Betriebszustandes des Elektromotors 14. Für die richtige Anzeige des Betriebszustands des Elektromotors 14 empfängt die SOFM 46a als Eingaben den Ausgabewert 48 und die Größe der Negativsequenzspannung 50. Die vorliegende Erfindung zieht die Nutzung eines alternativen oder zweiten Fehleranzeigers 46b in Betracht. Der zweite Anzeiger 46b kann ein Meter- bzw. eine Messanzeige umfassen, ein Satz von Fehlerlichtern oder irgendeine Kombination eines Fehleranzeigers, auf die zuvor Bezug genommen wurde. Der Fachmann für die Detektion von Statorwicklungsfehlern wird erkennen, dass die Ausführung der vorliegenden Erfindung sich nicht auf die Nutzung des SOFM 46a anstelle irgendeines anderen besonderen Fehleranzeigers stützt.\nFig. 3 stellt die Transformation der digitalisierten Strom- und Spannungswellenformen dar, wenn sie durch den Mikroprozessor 30 vom A/D-Wandler 20 empfangen werden. Die Transformation wird allgemein bezeichnet als Synchronreferenzrahmen- (SRF = Synchronous Reference Frame)-Transformation und ist allgemein bekannt. SRF ist eine Technik zur Transformation von digitalisierten Daten, die ungleich der Fast-Fourier-Transformation (FFT) eine kontinuierliche Transformation der Daten gestattet. Ungleich der SRF-Transformation werden einige Zyklen der Datensammlung gefordert, bevor die FFT durchgeführt werden kann auf die digitalisierten Daten, bevor ein nutzbares Ergebnis erhalten wird.\nVorzugsweise beginnt die SRF-Transformation 100 mit dem Erhalt von zwei Leitungsströmen und zwei Leitungsspannungen auf eine Weise, wie zuvor ausgeführt, und zwar unter Bezugnahme auf Fig. 2. Die zwei Leitungsspannungen Vab, Vbc werden auf einen stationären Bezugsrahmen 110 transformiert zur Berechnung einer d-Achse und einer q-Achse der stationären Spannung, nämlich vsqs bzw. vsds, die jeweils reale Zahlen sind. vsqs und vsds werden auf einen synchronenen Bezugsrahmen bzw. Referenzrahmen 120 transformiert. Zum Transformieren von vsqs und vsds auf einen synchronen Bezugsrahmen 120 muß auch ein Transformationwinkel Θe in den synchronen Bezugsrahmen 120 eingegeben werden. Eine Ausgabe des synchronen Bezugsrahmens 120, veds, wird in einen Addierer 122 eingegeben. Die Ausgabe des Addierers 122 wird in einen digitale PI-Steuerung 124 eingegeben zur Regulierung der d-Achsenspannung auf Null. Durch Einstellen der Frequenz □s und zwar einer geschlossenen Schleife, und Anwenden eines Integrators 126 wird der Wert des Transformationswinkels Θe konvergiert, so dass die d-Achsenspannung veds, auf Null gezwungen wird. Somit wird die q-Achse der synchronen Spannung veqs einer Tiefpassfilterung 128 und einer Konversion auf RMS-Werte 130 unterzogen, um die Größe der Positivsequenzkomponente der Leitungs-Leitungs-Spannung VLsp, zu erzeugen. Der RMS-Wert der resultierenden VLsp wird für eine Leitung-zu-Neutral- Phasorenberechnung 148 ausgegeben.\nZur Bestimmung der Größe und Phase der Negativsequenzkomponente der Leitungs-zu-Leitungs-Spannung VLsn bzw. arg(VLsn), werden die stationäre q- Achsenspannung, vsqs und die stationäre d-Achsenspannung vsds sowie das negative des konvergierten Transformationswinkels, Θe, einem synchronen Referenz- bzw. Bezugsrahmen 132 eingegeben. Die synchronen Bezugsrahmenausgaben, veqs und veds werden einer Tiefpassfilterung 134a, 134b unterzogen, und zwar vor der Berechnung von VLsn und arg(VLsn). Die Berechnung 136 von VLsn und arg(VLsn) werden wie folgt dargestellt:\nDie Größe bzw. Amplitude und die Phase der Negativsequenzkomponente der Leitungs-zu-Leitungs-Spannung, und zwar wie berechnet, werden für die Leitungs-zu- Neutral-Phasorenberechnung 148 ausgegeben.\nDie Berechnung der Größe und Phase von sowohl der positiven als auch der negativen Sequenzkomponenten der Stromwellenform sind sehr ähnlich zur Berechnung der Negativsequenzkomponenten, sowohl der Größe als auch der Phase, der Leitungs-zu-Leitungsspannung. Es sei jedoch bemerkt, dass der Transformationswinkel, Θe, und nicht sein Negatives für die Transformation auf den synchronen Bezugsrahmen 138 eingegeben wird zur Berechnung der Größe und Phase der Positivsequenzkomponente des Leitungsstroms. Die Berechnung der Positivsequenzkomponenten des Leitungsstroms sind wie folgt:\nZur Berechnung der Negativsequenzkomponenten des Leitungsstroms wird der Transformationswinkel, Θe, bei 140 mit -1 multipliziert. Der modifizierte Θe, isqs und isds werden einem synchronen Bezugsrahmen 142 eingegeben. Das Ergebnis bei 142 sind zwei Werte, ieqs und ieds die nach einer Tiefpassfilterung 144 zur Berechnung 146 verwendet werden, die die Negativsequenzkomponenten des Leitungs-zu- Leitungs-Stroms vorsieht. Die Gleichungen für die Berechnung der Negativsequenzkomponenten des Leitungsstroms sind:\nDie positiven und negativen Sequenzkomponenten, die beide Größe und Phase haben, werden dann für die Phasorenberechnung bzw. Zeigervektorenberechnung bei 148 ausgegeben.\nDie Phasorenberechnung 148 ist notwendig für die Berechnung der Eingabedaten 36 des feed-forward neuronalen Netzwerks der Fig. 2. Die Eingabedaten 36 an das feed-forward neuronale Netzwerk 38, Vsp, Vsn_real, Vsn_imag, Isp_real und Isp_imag werden wie folgt berechnet:\nDie Phasorberechnung bzw. Zeigerberechnung 148 der Negativsequenzkomponenten des Leitungsstroms und zwar sowohl real als auch imaginär, Isn_real und Isn_imag werden mit den geschätzten Negativsequenzkomponenten 40a, 40b verglichen, die durch das feed-forward neuronale Netzwerk 38 erzeugt werden, und zwar wie unter Bezugnahme auf Fig. 2 diskutiert wurde.\nDas durch die vorliegende Erfindung in Betracht gezogene feed-forward neuronale Netzwerk 38 hat zwei unterschiedliche Betriebsstufen: die Trainingsstufe und die Teststufe. Fig. 4 ist ein Flussdiagramm des allgemeinsten Trainingsverfahrens des feed-forward neuronalen Netzwerks 38. Ein Training des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 beginnt mit der Eingabe 160 der Eingabedaten 36 in einen Hidden Layer bzw. eine versteckte Schicht des Netzwerks 38 in der Form eines 5 × 1- Eingabevektors, p. Der Hidden Layer besteht aus einer Anzahl von Hidden Layer- Neuronen bzw. Neuronen der versteckten Schicht 52, Mhid und Gewichtungen 54, die eine Gewichtungsmatrix, Whid, mit Dimensionen 5XMhid bilden. Die Gewichte bzw. Gewichtungen werden auf einen vorbestimmten Wert eingestellt, der sich ansprechend auf Änderungen in den Eingabedaten 36 ändert. Typischerweise wird eine jede Gewichtung auf einen Nullwert voreingestellt. Die Hidden Layer-Neuronen 52 entsprechen spezifizierten arithmetischen Funktionen, die an den Eingabedaten 36 durchgeführt werden sollen, wie in Kürze diskutiert werden wird. Zur Bestimmung der Ausgabe des Hidden Layer, wie allgemein gezeigt bei Schritt 162, wird das Produkt der Transponierten der Gewichtungsmatrix des Hidden Layer Whid┴, und p addiert zu bhid einen Vorspann- bzw. Vorwertvektor für Hidden Layer-Neuronen dimensioniert als Mhid × 1. Der hyperbolische Tangens wird von der Summe genommen, um die Ausgabe des Hidden Layer, yhid, zu bestimmen, wie in Gleichung 14 gezeigt.\nyhid = tanh(whid┴p+bhid) (12)\nNach dem Bestimmen der Ausgabe des Hidden Layer 162, yhid, wird die Ausgabe des neuronalen Netzwerks yout, in der Ausgabeschicht bzw. dem Outputlayer bei 164 berechnet. Allgemein besteht der Outputlayer aus einer Anzahl von Neuronen und Gewichtungen (nicht gezeigt). Das Lösen der Gleichung 15, die in der Folge dargestellt ist, erzeugt yout. Wout┴ repräsentiert allgemein die Transponierte von Wout und bout repräsentiert allgemein einen 2 × 1-Vorwertvektor für die Outputlayerneuronen; Wout ist eine Gewichtungsmatrix des Outputlayer dimensioniert als Mhid × 2.\nyout = Wout┴ yhid + bout (13)\nDie Ausgabe, tut, des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 wird dann subtrahiert von gemessenen Werten, ydes, vom fortgesetzten Trainingsbetrieb des Elektromotors 14, und zwar gemäß Gleichung 16 zur Berechnung des Fehlers in einer Vorhersage 166. Gleich zu yout, ist ydes ein 2 × 1-Vektor der Negativsequenzkomponenten mit einer Größe bzw. Amplitude und Phase des Leitungsstroms des Elektromotors 14.\ne ydes - yout (14)\nWie durch die Gleichung 16 erzeugt, zeigt die Differenz e von ydes und yout die Differenz an zwischen den tatsächlichen Werten des Betriebs des Elektromotors 14 und den geschätzten Werten, die durch das feed-forward neuronale Netzwerk 38 erzeugt werden und sie wird allgemein als ein Fehler in der Vorhersage bezeichnet. Wenn es keine unausgeglichenen Versorgungsspannungen oder inhärenten Asymmetrien im Elektromotor 14 oder den Instrumenten gibt, wird der Wert für e Null sein. Jedoch ist eine exakte Balance in den Versorgungsspannungen oder in den Instrumenten ohne inhärente Asymmetrien unwahrscheinlich. Im Ergebnis wird e wahrscheinlich irgendeinen positiven Wert, jedoch nur klein bzw. leicht haben.\nNach der Berechnung von e 166 werden die Werte der Gewichtungsmatrizen bei 168 gemäß einer bekannten "Deltaregel" aktualisiert. Die Deltaregel ist ein Mittel zur Aktualisierung von Gewichtungsmatrizen eines neuronalen Netzwerks und ist allgemein bekannt und offenbart in Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Prentice Hall, 1999) von Simon Haykin. Nach dem Aktualisieren der Gewichtungsmatrizen 168 werden die Lernrate und andere Trainingsparameter bei 170 aktualisiert.\nNach dem Aktualisieren der Gewichtungsmatrizen 168 und der Lernrate und anderer Trainingsparameter 170, wird die Norm von e bei 172 evaluiert zur Bestimmung, ob der Wert klein genug ist, und zwar bei gegebenen Trainingseingaben 36. Wenn die Norm von e nicht klein genug ist, werden neue Eingabedaten 36 erhalten und in den Hidden Layer bei 162 eingegeben und e wird schließlich neu berechnet, und zwar mit den geänderten Werten der Gewichtungen des Hidden Layer und des Outputlayer. Der Fehler in der Vorhersage wird nicht ausreichend klein sein, bis die Gewichtungen des Hidden Layer und des Outputlayer auf geeignete Werte konvergiert sind. Eine Konvergenz der Gewichtungen liegt vor, wenn der Fehler in der Vorhersage gleich zu Null ist oder irgendein anderer Wert, der vom Benutzer des Detektionssystems 10 als annehmbar bestimmt wird. Der Mikroprozessor 20 speichert die Gewichtungswerte bei Konvergenz im Speicher zur Nutzung während der Teststufe für das feed-forward neuronale Netzwerk 38 im Speicher.\nWenn die Norm bzw. der Betrag von e ausreichend klein ist, dann ist die Trainingsstufe des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 abgeschlossen. Die Bestimmung, ob die Norm von e ausreichend klein ist, hängt ab von einem vorbestimmten Schwellenwert. Abhängig von den Betriebsbedingungen und der vorgeschlagenen Nutzung des Elektromotors 14 kann ein Fehler in der Vorhersage von 10% ausreichend klein sein, wogegen andere Anwendungen einen viel kleineren Fehler in der Vorhersage erfordern können.\nFig. 5 stellt ein bekanntes Ausführungsbeispiel zum Betrieb des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 dar, das allgemein als "Global Minimal Training" bzw. "globales Minimumtraining" (GMT) bezeichnet wird. GMT des neuronalen Netzwerks 38 ist sehr ähnlich zum allgemeinen Training eines neuronalen Netzwerks 38 wie in Fig. 4 gezeigt. Bei GMT jedoch, wenn der Motor im Dienst ist, werden weder die Gewichtungsmatrizen noch die Lernrate und die Trainingsparameter aktualisiert. Für das Einbauen von GMT müssen Daten, die unterschiedlichen Strom- und Spannungsbedingungen entsprechen, vor dem Training verfügbar oder über eine Zeitdauer akkumuliert werden. Im Ergebnis muss der Elektromotor 14 durch mehrere Betriebszyklen laufen gelassen werden, so dass ausreichend Trainingsdaten erhalten werden. Um das präziseste globale Minimum zu erreichen, ist ein großer Datensatz zusätzlich zu einem wesentlichen Datenspeicher erforderlich, wobei der große Datensatz eine lange Trainingszeit erfordert. Mit Anstieg der Anzahl der Trainingspunkte verbessert sich die Genauigkeit der funktionalen Annäherung bzw. Approximation, das globale Minimum. Verglichen mit anderen Trainingsverfahren, wie in Kürze diskutiert wird, wird das globale Minimumtraining derzeit als das teuerste und ineffizienteste angesehen.\nFig. 6 stellt das Testen des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 dar, sobald die Gewichtungen der Hidden und Outputlayers konvergiert sind unter Nutzung des GMT-Prozesses der Fig. 5 mit dem allgemeinen Training der Fig. 4. Sequenzkomponenten der Leitungsspannung und des Leitungsstroms werden bei 174 in das neuronale Netzwerk 38 eingegeben und dann werden die Ausgaben bzw. Ausgabeanschlüsse des Hidden Layers und des neuronalen Netzwerks bei 162, 166 berechnet, wie unter Bezugnahme auf Fig. 4 beschrieben wurde. Der Fehler wird dann bei 176 berechnet, jedoch ungleich der Trainingsstufe ist der Fehler in der Vorhersage nicht eine Anzeige für die Ungenauigkeit der Gewichtungen sondern eher eine Anzeige für das Einsetzen eines Statorwicklungsfehlers im Elektromotor 14. Da die Gewichtungen während des Trainings des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 basierend auf Daten konvergierten, die von einem arbeitenden Elektromotor 14 gesammelt wurden, sind Asymmetrien in den Instrumenten und dem Elektromotor sowie unausgeglichene Spannungen mit einberechnet. Im Wesentlichen lernt während der Trainingsstufe das feed-forward neuronale Netzwerk 38 die Betriebsbedingungen des Elektromotors 14 mit vorliegenden Unvollkommenheiten.\nDas Testen des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 schließt mit einem Vergleich der Normalisierung des Fehlers in der Vorhersage mit einem Sicherheitswert bei 178 ab. Der Sicherheitswert ist ein benutzerbestimmter Wert, der die Toleranz anzeigt, die der Benutzer hinsichtlich eines Versagens des Elektromotors hat. Ein hoher Sicherheitswert würde einen hohen Wert in der Vorhersage erfordern, um einen Wicklungsausfallfehler 180 im Elektromotor 14 zu signalisieren, wogegen ein geringerer Sicherheitswert einen viel geringeren Wert für e nach sich zieht. Wenn die Normalisierung von e größer ist als der Sicherheitswert bei 178, dann wird ein Wicklungsfehler bei 180 signalisiert. Wenn nicht, dann akquiriert das feed-forward neuronale Netzwerk 38 wieder Sequenzkomponentendaten bei 174 und die Teststufe wiederholt sich. Solange die Norm von e nicht den Sicherheitswert übersteigt, wird die Schleife beginnend bei 174 kontinuierlich sein.\nFig. 7 stellt ein weiteres bekanntes Ausführungsbeispiel für das Trainieren und Testen des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 dar, das allgemein als Continual- Online Training bzw. kontinuierliches Online-Training (COT) bezeichnet wird. Obwohl COT ein bekanntes Verfahren zum Trainieren des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 ist, wurde COT nicht für Statorwicklungsfehlerdetektionsschemata angewendet. Bei kontinuierlichem Online-Training werden Sequenzkomponenten erhalten wie zuvor diskutiert. Mit COT gibt es alle T Sekunden einen Anzahl von Testschlitzen und einen Trainingsschlitz. Dem gemäß können die Gewichtungen des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 quasi kontinuierlich ansprechend auf Änderungen in den Sequenzkomponenten aktualisiert werden. Typischerweise ist jeder fünfte Schlitz ein Trainingsschlitz während dem Sequenzkomponentendaten zum Aktualisieren der Gewichtungsmatrizen verwendet werden. Die vier restlichen Schlitze werden beiseite gelegt für Testdaten, die zur Bestimmung genutzt werden, ob ein Statorwicklungsfehler im Elektromotor 14 vorliegt. Während eines Trainingsschlitzes wird der Fehler in der Vorhersage 184 durch Lösen der Gleichung 16 bestimmt. Wenn der Fehler in der Vorhersage groß genug ist bei 185, wird ein Fehler bei 190 an den Benutzer des Elektromotors 14 signalisiert. Wenn der Fehler in der Vorhersage nicht groß genug wird, dann werden die Gewichtungsmatrizen bei 186 aktualisiert und neue Sequenzkomponentendaten werden bei 188 erhalten. Während eines Trainingsschlitzes 182; 183, werden die Sequenzkomponenten einer Trainingstransientenevaluation 192 unterzogen. Die Trainingstransienteevaluation 192 bestimmt, ob das COT in einer Trainingstransiente ist. Wenn eine Trainingstransiente vorliegt, dann werden neue Sequenzkomponenten bei 188 erhalten und das Training beginnt von Neuem. Wenn keine Trainingstransiente vorliegt, dann wird der Netzwerkfehler e bei 194 wie zuvor unter Bezugnahme auf Fig. 4 diskutiert, berechnet. Der Netzwerkfehler e wird dann mit dem Sicherheitswert bei 196 verglichen zur Bestimmung, ob ein Wicklungsfehler bei 190 an den Benutzer des Elektromotors 14 signalisiert werden soll.\nQuasi-globales Minimumtraining (QGM), wie in Fig. 8 gezeigt, ist ein weiteres Ausführungsbeispiel für das Trainieren des feed-forward neuronalen Netzwerks 38. Das QGM ist sehr ähnlich zum globalen Minimumtraining, Fig. 5, mit der Ausnahme, dass die Größe der Datenbasis beschränkt ist. Typischerweise ist die Datenbasis groß genug, um der Anzahl der verschiedenen Betriebsbedingungen zu entsprechen, die im Laufe eines einzigen Tages angetroffen werden. Die Datenbasis wird über eine Zeitdauer aktualisiert, und wenn eine neue Eingabe bei der vollen Datenbasis erhalten wird, wird eine existierende Eingabe verworfen, so dass die restlichen Daten den bestmöglichen Trainingssatz für das feed-forward neuronale Netzwerk 38 aus Sicht des Konvergenzpunktes präsentieren. Im Ergebnis werden Gewichtungen nur dann aktualisiert, wenn einen neue Eingabe der Datenbasis hinzugefügt wird. Daher hat verglichen mit dem COT-Schema der Fig. 7 das QGM-Schema geringere Berechnungsanforderungen.\nMit dem quasi-globalen Minimumtraining wird die Anzahl der Neuronen des Hidden Layer bzw. der versteckten Schicht, Mhid, vor dem Erhalt einer neuen Eingabe 198 initialisiert. Nach dem Initialisieren der Anzahl der Neuronen des Hidden Layer werden in der Datenbasis 200 gespeicherte Sequenzkomponenten in den Hidden Layer des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 eingegeben, so dass der Fehler in der Vorhersage, e, wie zuvor ausgeführt, erhalten wird. Nachdem der Fehler in der Vorhersage bei 202 berechnet ist, werden die Gewichtungsmatrizen und Lernparameter bei 204 wie unter Bezugnahme auf Fig. 4 diskutiert, aktualisiert. Wenn die Norm des Fehlers in der Vorhersage klein genug ist, und zwar bei 206, 207, hört das Trainieren des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 auf. Wenn nicht, wie bei 206, 209, werden die Anzahl der Neuronen des Hidden Layer bei 211 inkrementiert und die Gewichtungsmatrizen werden bei 208 neu initialisiert bzw. wieder initialisiert. Zur Begrenzung des Trainingsfehlers auf einen vorbestimmten Schwellenwert muss die Anzahl der Neuronen des Hidden Layer mit dem Anwachsen der Datenbasis anwachsen. Wenn die neue Eingabe deutlich unterschiedlich ist von den in der Datenbasis gespeicherten Sequenzkomponenten, kann es sein, dass die Gewichtungen 54 des feed-forward neuronalen Netzwerks nicht konvergieren und der Fehler in der Vorhersage hoch bleibt. Im Ergebnis muss das Testen des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 unterbrochen werden, bis ausreichend viele Eingaben der Datenbasis zugefügt sind, so dass die Gewichtungen 54 konvergieren können.\nDa der COT-Algorithmus keine Datenbasis zum Speichern von Eingabedaten 36 hat, und der QGM-Algorithmus die Gewichtungen nicht konvergieren kann, wenn deutlich unterschiedliche Eingaben von der Datenbasis erhalten werden, zieht die vorliegende Erfindung die Kombination beider Algorithmen in Betracht. Bei Verwendung einer Kombination der Algorithmen COT-QGM werden zwei Sätze von Gewichtungen für eine Fehlerdiagnose verwendet. Ein Satz wird trainiert durch den COT-Algorithmus und der andere Satz wird trainiert durch das QGM-Schema. Da nur ein Schema zu einer gegebenen Zeit aktiv ist, wird die Komplexität der Berechnung nicht erhöht.\nFig. 9 stellt den Trainingsalgorithmus für den COT-QGM-Modus dar. Vor dem Erhalt der Eingabedaten 36, nämlich Sequenzkomponenten des Leitungsstroms und der Leitungsspannung, wird eine Bestimmung dahingehend gemacht, um zu Bestimmen, ob die Daten 36 seit der letzten QGM-Gewichtungsaktualisierung 210 hinzugefügt wurden. Wenn die Daten 36 hinzugefügt wurden, werden die Gewichtungen des feed-forward neuronalen Netzwerks bei 212 gemäß dem GMT-Algorithmus trainiert, wie unter Bezugnahme auf Fig. 4 diskutiert wurde. Wenn die Norm des Fehlers in der Vorhersage, e, gering ist, wird der QGM-Algorithmus bei 216 begonnen bzw. initiiert. Wenn die Norm des Fehlers in der Vorhersage nicht niedrig ist, dann wird der COT-Algorithmus bei 218 implementiert. Ohne Betracht, welcher Modus implementiert ist, erhält der COT-QGM-Algorithmus bei 220 Sequenzkomponenten für die Eingabe in das feed-forward neuronale Netzwerk 38. Der COT-QGM-Algorithmus bestimmt, ob die Zufügung einer Eingabe zu der quasi-globalen Minimumdatenbasis bei 222 nötig ist. Die COT-Gewichtungen 54 werden dann bei 224 aktualisiert, sogar während eines Betriebs im QGM-Modus und zwar gemäß Fig. 8. Dies ist zum Sicherstellen, dass folgend einem Umschalten vom QGM-Modus zum COT-Modus eine unvernünftig lange Zeit für das Konvergieren der COT-Gewichtungen 54 zu einem Fehler in der Vorhersage kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert nicht auftritt.\nNun Bezug nehmend auf Fig. 10, wenn der Testalgorithmus für COT-QGM abgeschlossen ist, wird eine Bestimmung gemacht, um zu bestimmen, ob das feedforward neuronale Netzwerk 38 sich in einer Trainingstransienten 226 befindet. Wenn dem so ist, wird der Testmodus des COT-QGM-Schemas bei 228 beendet. Wenn nicht, bestimmt der COT-QGM-Algorithmus bei 230, ob Daten 36 hinzugefügt wurden seit der letzten quasi-globalen Minimumgewichtungsaktualisierung. Wenn dem so ist, wird der Testmodus des COT-QGM-Algorithmus bei 228 beendet. Wenn nicht, werden Eingabedaten (Sequenzkomponenten des Leitungsstroms und der Leitungsspannung), wie unter Bezugnahme auf Fig. 3 diskutiert, bei 223 erhalten. Wenn die Eingabe neu ist, und zwar bei 234, 235, dann wird er Testmodus des COT-QGM- Algorithmus bei 228 beendet. Wenn nicht, wird der Fehler in der Vorhersage, e, bei 236 berechnet, und zwar auf eine Weise, wie sie in der Diskussion der Fig. 4 dargelegt wurde. Wenn die Normalisierung des Fehlers in der Vorhersage kleiner ist als die Sicherheit bzw. der Sicherheitswert, und zwar bei 238, 239, werden neue Sequenzkomponenten bei 232 erhalten und in das feed-forward neuronale Netzwerk 38 eingegeben. Wenn die Norm des Fehler in der Vorhersage nicht kleiner ist als die Sicherheit bei 238, dann wird ein Statorwicklungsfehler bei 240 dem Benutzer des Elektromotors 14 signalisiert.\nObwohl mehrere Trainingsalgorithmen und entsprechende Testalgorithmen in der vorliegenden Erfindung ausgeführt wurden, ist die Auswahl eines bestimmten Trainings- und Testalgorithmus eine Designauswahl, die von der beabsichtigen Nutzung und Anwendung des Statorwicklungsfehlerdetektors abhängt. Es sei gewürdigt, dass die Funktionalität des Statorwicklungsfehlerdetektionssystems 10 nicht auf irgendeinen besonderen bzw. bestimmten Test- und/oder Trainingsalgorithmus beschränkt ist.\nDie vorliegende Erfindung sieht die Nutzung eines Statorwicklungsfehlerdetektors zur Verwendung in einem Elektromotor in Betracht, und spezieller in einem Wechselstrom- bzw. AC-Motor 14. Eine Anwendung eines solchen Statorwicklungsfehlerdetektors 10 mit einem AC-Induktionsmotor 14 ist in Fig. 1 gezeigt. Der Statorwicklungsfehlerdetektor 10 weist eine Vielzahl von Sensoren 22a, 226, 26a, 26b auf, zur Akquirierung von Strom- und Spannungswerten vom AC-Induktionsmotor 14 sowie einen Prozessor 30 zum Berechnen der Sequenzkomponenten der Stromwerte und der Sequenzkomponenten der Spannungswerte. Ein feed-forward neuronales Netzwerk 38, das mit dem Prozessor 30 verbunden ist, empfängt die Sequenzkomponenten und bestimmt einen Ausgabewert anzeigend für einen geschätzten Wert eines Negativsequenzstroms des AC-Induktionsmotors 14. Ein Vergleicher 42 ist ferner vorgesehen zum Vergleichen des Ausgabewertes des feed-forward neuronalen Netzwerks 38 mit einem Satz von tatsächlichen Stromwerten vom AC- Induktionsmotor 14 zum Bestimmen eines Fehlerwerts. Der Prozessor 30 wendet eine Synchronreferenzrahmentransformation auf die Spannungs- und Stromwerte an zum Bestimmen der entsprechenden Sequenzkomponenten für die Verwendung durch das feed-forward neuronale Netzwerk 38. Das feed-forward neuronale Netzwerk 38 weist eine Eingabeschicht bzw. einen Inputlayer mit einer Anzahl von Eingaben 36 auf, die der Anzahl der einzugebenden Sequenzkomponenten entspricht, und einen Hidden Layer bzw. eine versteckte Schicht mit zumindest einem Neuron 52 und einer Anzahl von Gewichtungen 54. Die Anzahl der Neuronen 52 und der Wert für eine jede der Vielzahl von Gewichtungen 54 wird bestimmt, so dass ein Wert, der die Negativsequenzkomponente des Leitungsstroms abschätzt, bestimmt wird, wenn die Gewichtungen 54 konvergieren. Wenn der geeignete Wert für eine jede der Anzahl von Gewichtungen 54 und die korrekte Anzahl der Neuronen 52 bestimmt wurden, ist das neuronale Netzwerk 38 trainiert und ist bereit für die Detektion eines Statorwicklungsfehlers im Elektromotor 14.\nDie vorliegende Erfindung wurde hinsichtlich des bevorzugten Ausführungsbeispiels beschrieben, und es sei klar, dass Äquivalente, Alternativen und Modifikationen neben den ausdrücklich genannten möglich sind und innerhalb des Umfangs der beigefügten Ansprüche fallen.\n1. Ein Statorwicklungsfehlerdetektor für einen Wechselstrommotor der Folgendes aufweist:\neine Vielzahl von Sensoren zur Akquirierung eines Satzes von Stromwerten und eines Satzes von Spannungswerten vom Wechselstrommotor;\neinen Prozessor zum Berechnen von Sequenzkomponenten aus dem Satz von Stromwerten und aus dem Satz von Spannungswerten;\nein feed-forward neuronales Netzwerk (FFNN) verbunden für den Empfang von zumindest einem Teil der Sequenzkomponenten von dem Satz von Stromwerten und dem Satz von Spannungswerten als eine Eingabereihe bzw. Eingabeanordnung und mit einer Ausgabe zum Vorsehen von geschätzten Werten für zumindest zwei Sequenzphasoren bzw. Sequenzzeigervektoren; und\neine Vergleicher verbunden mit dem Ausgang des FFNN zum Vergleichen der geschätzten Werte mit momentanen Werten zum Vorsehen eines Ausfall- bzw. Fehlersignals, wenn der Vergleich einen Sicherheitswert übersteigt, wodurch ein Statorwicklungsfehler angezeigt wird.\n2. Statorwicklungsfehlerdetektor gemäß Anspruch 1, wobei der Prozessor eine Synchronreferenzrahmentransformation zum Berechnen der Sequenzkomponenten aus dem Satz von Stromwerten und dem Satz von Spannungswerten anwendet.\n3. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, wobei der Satz von Stromwerten und der Satz von Spannungswerten Betriebswerten des Wechselstrommotors unter gesunden Betriebsbedingungen entsprechen und anfänglich zum Trainieren des FFNN durch Berechnen von Werten für einen Satz von Gewichtungen im FFNN verwendet werden.\n4. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 3, wobei die für das Trainieren genutzten Sequenzkomponenten eine positive Stromsequenzkomponente, eine positive Spannungssequenzkomponente und eine negative Spannungssequenzkomponente umfassen.\n5. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, wobei der Prozessor weiter eine negative Stromsequenzkomponente als den momentanen Wert zum Vergleichen mit dem geschätzten Wert berechnet.\n6. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, der ferner eine selbstorganisierende Merkmalsabbildung bzw. Self-Organizing Feature Map (SOFM) zur Anzeige der Betriebsbedingungen des Wechselstrommotors aufweist.\n7. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 6, der ferner eine Eingabeschicht bzw. einen Inputlayer mit zumindest einem Eingabevektor aufweist, eine versteckte Schicht bzw. einen Hidden Layer mit einer Vielzahl von Gewichtungen und zumindest einem Neuron und eine Ausgabeschicht bzw. einen Outputlayer mit zumindest einem Neuron.\n8. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, wobei der Motor ein Wechselstrominduktionsmotor ist.\n9. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, der weiter einen Ausfall- bzw. Fehlerindikator aufweist, der verbunden ist mit dem Vergleicher zum Empfang eines Ausfallsignals, um einem Benutzer anzuzeigen, das ein Statorwicklungsfehler im Wechselstrommotor vorliegt.\n10. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 9, wobei die Fehlerindikatoren weiter konfiguriert sind zum Verhindern des weiteren Betriebs des Wechselstrommotors.\n11. Statorwicklungsfehlerdetektor nach Anspruch 1, wobei das feed-forward neuronale Netzwerk einen Hidden Layer bzw. eine versteckte Schicht mit einer Vielzahl von Gewichtungen und einer Vielzahl von Neuronen aufweist, wobei die Vielzahl von Gewichtungen während eines Trainingsmodus eingestellt werden und während eines Laufmodus konstant bleiben.\n12. Ein System zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrommotor, das Folgendes aufweist:\nzumindest eine Eingabe zum Eingeben von Fundamentalfrequenzdaten von einem Wechselstrommotor in einem Mikroprozessor, wobei die Fundamentalfrequenzdaten positive und negative Spannungssequenzkomponenten einer Leitungsspannung und eine positive Stromsequenzkomponente eines Leitungsstroms aufweisen;\nein computerlesbares Speichermedium, das mit dem Mikroprozessor verbunden ist, und zwar mit einem Computerprogramm darin, das, bei Ausführung, ein feed-forward neuronales Netzwerk zum Berechnen von geschätzten negativen Stromsequenzkomponenten basierend auf den Fundamentalfrequenzdaten initiiert; und\nzumindest eine Ausgabe für das Ausgeben der geschätzten negativen Sequenzkomponente.\n13. System nach Anspruch 12, wobei das feed-forward neuronale Netzwerk Folgendes aufweist:\neine Eingabeschicht bzw. einen lnputlayer mit einer Anzahl von Eingabevektoren, wobei die Anzahl der Eingabevektoren einer Anzahl der Sequenzkomponenten entspricht, die durch den zumindest einen Eingang eingegeben werden;\neine versteckte Schicht bzw. einen Hidden Layer mit zumindest einem Neuron und zumindest einer Gewichtung, wobei die zumindest eine Gewichtung eingestellt wird während eines Trainingsmodus und während eines Laufmodus konstant bleibt; und\neine Ausgabeschicht bzw. einen Outputlayer zur Bestimmung von zumindest einem Ausgabevektor, wobei der zumindest eine Vektor die geschätzten negativen Sequenzkomponenten umfasst.\n14. System nach Anspruch 12, wobei das Computerprogramm bei seiner Ausführung weiter bewirkt, dass der Mikroprozessor einen Wicklungsfehlerwert an einen Benutzer des Wechselstrommotors basierend auf der geschätzten negativen Sequenzkomponente anzeigt.\n15. System nach Anspruch 14, wobei der Wicklungsfehlerwert die Differenz aufweist zwischen der geschätzten negativen Sequenzkomponente und den momentanen akquirierten Daten, wobei die momentanen akquirierten Daten einen momentanen Vektor mit zumindest einer momentanen negativen Sequenzkomponente des Leitungsstroms umfassen.\n16. System nach Anspruch 15, wobei das Computerprogramm bei seiner Ausführung weiter bewirkt, dass der Mikroprozessor einen weiteren Betrieb des Wechselstrommotors verhindert, wenn ein Statorwicklungsfehler basierend auf dem Wicklungsfehlerwert angezeigt wird.\n17. Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Wechselstrommotor, die Folgendes aufweist:\nDatenakquisitionsmittel für den Empfang von Daten von zumindest einem Wechselstrommotor, wobei die Daten Leitungsspannungssignale und Leitungsstromsignale von dem zumindest einen Wechselstrommotor umfassen;\nTransformationsmittel, die mit den Datenakquirierungsmitteln kommunizieren zum Bestimmen von Sequenzkomponenten von zumindest einem Teil der Daten;\nIntegrierungsmittel, die mit den Transformationsmitteln kommunizieren, für den Empfang der Sequenzkomponenten von zumindest einem Teil der Daten und für eine Kommunikation mit einem ausgebenden Mittel für das Ausgeben von geschätzten Daten des zumindest einen Wechselstrommotors; und\nVergleichsmittel für den Vergleich der geschätzten Daten mit momentanen Daten, die vom zumindest einen Wechselstrommotor während Echtzeit akquiriert werden.\n18. Vorrichtung nach Anspruch 17, wobei die Transformationsmittel eine Sychronreferenzrahmentransformation durchführen.\n19. Vorrichtung nach Anspruch 17, wobei die Datenakquirierungsmittel weiter ein Digitalisierungsmittel für die Umwandlung der Leitungsspannungssignale in digitalisierte Leitungsspannungssignale und für das Umwandeln der Leitungsstromsignale in digitalisierte Leitungsstromsignale aufweisen.\n20. Vorrichtung nach Anspruch 17, wobei die geschätzten Daten geschätzte Werte für die negativen Sequenzkomponenten des Leitungsstroms des zumindest einen Wechselstrommotors aufweisen.\n21. Vorrichtung nach Anspruch 17, wobei die momentanen Daten momentane Werte für die negativen Sequenzkomponenten des Leitungsstroms des zumindest einen Wechselstrommotors aufweisen.\n22. Vorrichtung nach Anspruch 17, die ferner ein Anzeigemittel für die Anzeige eines Fehlers an einem Benutzer des zumindest einen Wechselstrommotors aufweist.\n23. Vorrichtung nach Anspruch 17, wobei die Datenakquirierungsmittel Daten während der Statorwicklungsanregung ohne Betracht des Motorbetriebs akquirieren.\n24. Ein computerlesbares Speichermedium mit einem darauf gespeicherten Computerprogramm, das bei Ausführung durch einen Computer den Computer zu Folgendem veranlasst:\nAkquirieren von Fundamentalfrequenzdaten von einem Wechselstrommotor während eines bekannten Normalbetriebs;\nEingeben von zumindest einem Teil der Fundamentalfrequenzdaten an ein feed-forward neuronales Netzwerk mit einer Anzahl von Gewichtungen;\nTrainieren des feed-forward Netzwerks zum Bestimmen von konvergierten Werten für eine jede der Anzahl der Gewichtungen;\nSpeichern der konvergierten Werte in einem Speicher;\nErhalten eines momentanen Fundamentalfrequenzparameters vom Wechselstrommotor während eines Momentanbetriebs des Wechselstrommotors;\nEingeben von momentanen Fundamentalfrequenzparametern in das feed- forward neuronale Netzwerk;\nErhalten eines geschätzten Fundamentalfrequenzparameters des momentanen Betriebs des Wechselstrommotors; und\nVergleichen des geschätzten Fundamentalfrequenzparameters mit dem momentanen Fundamentalfrequenzparameter zum Bestimmen eines Statorwicklungsfehlers im Wechselstrommotor.\n25. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 24, wobei das Computerprogramm weiter den Computer zur Ausgabe eines Fehlerwertes veranlasst, der anzeigend ist für den Statorwicklungsfehler, wenn der Fehlerwert eine Sicherheit bzw. einen Sicherheitswert übersteigt.\n26. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 24, wobei das darauf gespeicherte Computerprogramm den Computer veranlasst zum Umwandeln der Fundamentalfrequenzdaten in ein digitalisiertes Stromsignal und ein digitalisiertes Spannungssignal.\n27. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 26, wobei das darauf gespeicherte Computerprogramm weiter den Computer veranlasst zur Anwendung einer Synchronreferenztransformation zur Bestimmung der Sequenzkomponenten des digitalisierten Stromsignals und des digitalisierten Spannungssignals.\n28. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 27, wobei die Sequenzkomponenten eine positive und einen negative Komponente der Leitungsspannung und eine positive Sequenzkomponente des Leitungsstroms aufweisen.\n29. Computerlesbares Speichermedium nach Anspruch 24, wobei die geschätzten Parameter des momentanen Betriebs des Wechselstrominduktionsmotors eine geschätzte Negativsequenzkomponente des Leitungsstroms aufweisen.\n30. Computerlesbares Medium nach Anspruch 24, wobei das darauf gespeicherte Computerprogramm den Computer veranlasst zur Anzeige eines Fehlerwerts an einen Benutzer bzw. Operator des Wechselstrominduktionsmotors, wobei der Fehlerwert die Differenz aufweist zwischen dem geschätzten Fundamentalfrequenzparameter und dem momentanen Fundamentalfrequenzparameter.\n31. Vorrichtung zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers eines Wechselstrommotors, die Folgendes aufweist:\nzumindest zwei Stromsensoren für den Erhalt von zumindest zwei Wechselstrommotorstromsignalen;\nzumindest zwei Spannungssensoren für den Erhalt von zumindest zwei Wechselstrommotorspannungssignalen;\neinen Analog-zu-Digital-Wandler für das Umwandeln der zumindest zwei Wechselstrommotorstromsignale zu digitalisierten Stromsignalen und der zumindest zwei Wechselstrommotorspannungssignale zu digitalisierten Spannungssignalen;\neinen Mikroprozessor für den Empfang der digitalisierten Signale und für das Berechnen von Fundamentalsequenzparametern des Wechselstrommotors; und\nein feed-forward neuronales Netzwerk zum Bestimmen von geschätzten Fundamentalfrequenzsequenzparametern des Wechselstrominduktionsmotors.\n32. Vorrichtung nach Anspruch 31, wobei die Fundamentalfrequenzsequenzparameter des Wechselstrominduktionsmotors Folgendes aufweisen:\neine Größe bzw. Amplitude und eine Phase einer positiven und einer negativen Sequenzkomponente des digitalisierten Spannungssignals; und\neine Größe bzw. Amplitude und eine Phase einer positiven Sequenzkomponente des digitalisierten Stromsignals.\n33. Vorrichtung nach Anspruch 31, wobei die Berechnung der Fundamentalfrequenzsequenzparameter des Wechselstrominduktionsmotors ferner definiert ist zur Anwendung einer Synchronreferenzrahmentransformation auf die digitalisierten Stromsignale und die digitalisierten Spannungssignale.\n34. Vorrichtung nach Anspruch 31, wobei das feed-forward neuronale Netzwerk weiter Folgendes aufweist:\neine Vielzahl von Eingabeschichten bzw. Inputlayers für das Akquirieren der Fundamentalfrequenzsequenzparameter;\neine versteckte Schicht bzw. einen Hidden Layer mit einer Vielzahl von Gewichtungen, die während eines bekannten, guten Betriebsmodus trainiert werden; und\neine Ausgabeschicht bzw. einen Outputlayer zum Erzeugen der geschätzten Fundamentalfrequenzsequenzparameter des Wechselstrominduktionsmotors während der Betriebsbedingungen.\n35. Vorrichtung nach Anspruch 31, wobei der Mikroprozessor einen Fehlerwert an einen Operator bzw. Benutzer des Wechselstrominduktionsmotors ausgibt durch Vergleichen der geschätzten Fundamentalfrequenzparameter mit momentanen Fundamentalfrequenzparametern des Wechselstrominduktionsmotors, wobei der Fehlerwert die Differenz zwischen den geschätzten Fundamentalfrequenzparametern und den momentanen Fundamentalfrequenzparametern aufweist, die negative Komponenten des momentanen Stroms aufweisen.\n36. Verfahren zur Detektion eines Statorwicklungsfehlers in einem Motor, das folgende Schritte aufweist:\nAkquirieren von Fundamentalfrequenztrainingsparametern vom Motor während eines bekannten, guten Zustands des Motors;\nBestimmen von Sequenzphasoren bzw. Sequenzzeigervektoren aus den Fundamentalfrequenztrainingsparametern;\nBestimmen von geschätzten Fundamentalfrequenzwerten anzeigend für einen Statorwicklungsfehler vom Motor;\nAkquirieren von momentanen Fundamentalfrequenzwerten vom Motor, während der Motor im Dienst bzw. Betrieb ist, und zwar ohne Betracht, wie der Motor läuft;\nVergleichen der momentanen Fundamentalfrequenzwerte mit den geschätzten Fundamentalfrequenzwerten zum Bestimmen eines Statorwicklungsfehlers; und\nAnzeigen eines Vorliegens eines Statorwicklungsfehlers basierend auf dem Vergleich.\n37. Verfahren nach Anspruch 36, wobei das Akquirieren der Trainingsparameter weiter den Schritt des Erhaltens von zumindest einem Motorstromsignal und zumindest zwei Motorspannungssignalen aufweist.\n38. Verfahren nach Anspruch 36, wobei das Trainieren des feed-forward neuronalen Netzwerks die folgenden Schritte aufweist:\nEingeben der momentanen Fundamentalfrequenzwerte in eine Eingabeschicht bzw. einen lnputlayer; und\nKonvergieren einer Vielzahl von Gewichtungen in einer versteckten Schicht bzw. einem Hidden Layer auf einen stabilen Zustand; und\nAusgeben der geschätzten Fundamentalfrequenzwerte in eine Ausgabeschicht bzw. einen Outputlayer.\n39. Verfahren nach Anspruch 36, das ferner den Schritt des Berechnens der Differenz zwischen den momentanen Fundamentalfrequenzwerten und den geschätzten Fundamentalfrequenzwerten aufweist.\n40. Verfahren für eine Statorwicklungsfehlerdetektion für einen Wechselstrominduktionsmotor, das die folgenden Schritte aufweist:\nA) Auswählen der Sequenzphasorenparameter bzw. Sequenzzeigervektorparameter für ein feed-forward neuronales Netzwerk;\nB) Trainieren des feed-forward neuronalen Netzwerks zum Erlernen eines Modells des Wechselstrominduktionsmotors unter gesunden Betriebsbedingungen;\nC) Akquirieren eines gemessenen Werts des Wechselstrominduktionsmotors, während der Wechselstrominduktionsmotor im Dienst bzw. Betrieb ist;\nD) Vergleichen eines geschätzten Werts des Wechselstrominduktionsmotorbetriebs während gesunder Betriebsbedingungen mit einem gemessenen Wert des Wechselstrominduktionsmotorbetriebs;\nE) Periodisches Wiederholen der Schritte (C) und (D); und\nF) Anzeigen eines Statorwicklungsfehlers des Wechselsstrominduktionsmotors, wenn der Schritt des Vergleichens in einem Fehlerwert resultiert, der einen Sicherheitsschwellenwert übersteigt.\n41. Verfahren nach Anspruch 40, wobei der Schritt des Auswählens des Sequenzphasors des feed-foward neuronalen Netzwerks den Schritt aufweist:\nBestimmen einer Anzahl von Netzwerkschichten bzw. Netzwerklayers;\nBestimmen einer Anzahl von Netzwerkneuronen, und\nBestimmen von Gewichtungswerten für die Netzwerkschichten.\n42. Verfahren nach Anspruch 40, wobei der Schritt des Trainierens das Akquirieren von Spannungs- und Stromdaten umfasst, das die folgenden Schritte aufweist:\nAkquirieren einer Größe bzw. einer Amplitude einer positiven Sequenzkomponente einer Leitungsspannung;\nAkquirieren einer Größe bzw. Amplitude und Phase einer negativen Sequenzkomponente der Leitungsspannung; und\nAkquirieren einer Größe und Phase einer positiven Sequenzkomponente eines Leitungsstroms.\n43. Verfahren nach Anspruch 40, das ferner das Wiederholen der Schritte (A) und (B) für das Konvergieren einer Vielzahl von Gewichtungen aufweist zum Erhalten eines stabilen Zustands der Betriebsbedingungen.\n44. Verfahren nach Anspruch 42, wobei der geschätzte Wert eine negative Sequenzkomponente des Leitungsstroms ist.


2. Bundesliga: Andere Vorzeichen am Rothsee\nDas REA Card Triathlon Team TuS Griesheim geht unter anderen Vorzeichen in das zweite Rennen der 2. Triathlon Bundesliga Süd. Nach dem Auftaktsieg rechnet der TuS mit einem Platz unter den Top sieben.\nFoto: Gelungenes Comeback - Nico Markgraf beim 2. Bundesliga-Auftakt in Darmstadt (c) Claudia Koch\n„Auf Grund der terminlichen Dichte an diesem Wochenende mit der Bundesliga und weiteren Veranstaltungen, sind wir am Rothsee dünner besetzt als in Darmstadt“, erklärt Olaf Koch, zusammen mit Michael Vogt, sportlicher Leiter der Bundesligamannschaften des TuS Griesheim. Nach dem Sieg beim Saisonauftakt am Darmstädter Woog schraubt der Griesheimer daher die Erwartungshaltung nach unten. „Eine Platzierung unter den besten sieben Mannschaften wäre ein gutes Ergebnis“ sagt Koch. Dennoch blickt er positiv auf das Rennen. Denn mit Torben Koch und Nico Markgraf gehen zwei Griesheimer an den Start, die vorne mitmischen können. „Torben und Nico sind extrem wichtig für die Mannschaft. Sie sollen den Grundstein für ein gutes Ergebnis legen. Ich traue beiden einen Platz unter den Top Ten zu“, blickt der sportliche Leiter voraus. Schon beim Rennen in Darmstadt hatten die beiden Griesheimer mit den Rängen elf und 18 auf sich aufmerksam.\nFoto: Auf dem Weg in die Top 10? - Torben Koch startete mit Platz elf in Darmstadt (c) Claudia Koch\nWieder im Aufgebot der Griesheimer steht Leon Weber. Das Eigengewächs des TuS, das im vergangenen Jahr sein Debüt in der 2. Triathlon-Bundesliga feierte, greift in dieser Saison zum ersten Mal in das Geschehen ein. „Leon hatte viel Stress mit dem Abitur. Aber ich bin mir sicher, dass er mit guten Laufbeinen ein starkes Ergebnis einfährt“, sagt Koch, der auf Grund der Terminnöte übrigens auch selbst an den Start geht. „Auch bei mir war die Vorbereitung alles andere als optimal. Dennoch glaube ich, dass ich ein Ergebnis unter den besten 50 Athleten schaffe“, blickt der Student nach vorne.\nWer das TuS-Quintett am Rothsee komplettiert steht aktuell noch nicht fest. „Wir sind gerade noch in der finalen Absprache. Aber wir werden sicher mit fünf Athleten an den Start gehen“, sagt Koch abschließend.


Todesfelde – Todesfelder Hummel-Cup mit Eichede, Weiche und SVHU – LN - Lübecker Nachrichten\nSport Sport im Norden Todesfelder Hummel-Cup mit Eichede, Weiche und SVHU\nTodesfelde – Todesfelder Hummel-Cup mit Eichede, Weiche und SVHU\nDie Vorbereitung auf die neue Fußball-Saison hat gerade erst begonnen und schon können sich die Fans im Kreis Segeberg auf das erste Highlight freuen.\nTodesfelde. Die Vorbereitung auf die neue Fußball-Saison hat gerade erst begonnen und schon können sich die Fans im Kreis Segeberg auf das erste Highlight freuen.\nAm Wochenende findet beim SH-Ligisten SV Todesfelde im Joda-Sportpark der stark besetzte Hummel-Cup statt. Der Gastgeber spielt in Gruppe A zunächst morgen ab 12 Uhr gegen Neu-Regionalligist SV Eichede sowie danach gegen SH-Liga-Aufsteiger Strand 08. In Gruppe B wird das Teilnehmerfeld durch Regionalligist ETSV Weiche Flensburg, SH-Ligist VfR Neumünster und Verbandsligist SV Henstedt-Ulzburg mit dem ehemaligen SVT-II-Coach Jan Jakobsen komplettiert. Die Vorrundenpartien dauern jeweils 2 x 30 Minuten. Am Endrundentag Sonntag müssen die Kicker die regulären zwei 2 x 45 Minuten ran.\n„Für uns geht es darum, die Basiselemente zu finden. Später können wir in spielerische und Schnelligkeit übergehen“, sagt der Todesfelder Co-Trainer Sven Tramm. Zwar würden die schweren Gegner im Turnier für die Mannschaft sehr früh kommen, „aber wenn wir sie vor der Tür haben, sagen wir sicher auch nicht nein“. Für die Blau-Gelben sind die Wochenend-Begegnungen die ersten Testspiele nach ersten intensiven Trainingstagen. „Das Ergebnis ist zunächst zweitrangig. Wir haben unseren ersten Test gegen Eichede und werden sicherlich viel ausprobieren. Daher ist dieses Spiel auch für uns eine kleine Wundertüte“, so Tramm. Allerdings spiele man zu Hause „und dort wollen wir natürlich immer gewinnen“.\nBis auf Torjäger Morten Liebert können die SVT-Trainer um Chef-Coach Sascha Bodo Sievers aus den Vollen schöpfen. Der Torschützenkönig der vergangenen SH-Liga-Saison hat nach seiner Nasen-Operation noch Sportverbot. Neuzugang Necati Agdan (VfB Lübeck U19) hat dagegen seine Sprunggelenksprellung auskuriert und steht zur Verfügung.\nAm Abend des ersten Turniertags wird dann eine große Leinwand aufgebaut auf der das EM-Viertelfinale zwischen der deutschen Nationalmannschaft und Italien zu sehen sein wird. „Wir werden diese Partie zusammen anschauen“, sagt Tramm. Auch für ein buntes Rahmenprogramm (unter anderem Bubble Ball und Torwandschießen) ist im Joda-Sportpark gesorgt.\nSie befinden sich hier: Todesfelde – Todesfelder Hummel-Cup mit Eichede, Weiche und SVHU – LN - Lübecker Nachrichten


Champions League: FC Chelsea - Real Madrid 2:0, Werner führt Tuchel ins Finale\nWerner führt Chelsea ins Finale\n"Geht doch!", tönte es aus der Jubeltraube des FC Chelsea!\nAusgerechnet Timo Werner hat den Blues mit einem Abstaubertor den Weg ins Finale der Champions League geebnet. Der Nationalstürmer köpfte das Team von Thomas Tuchel beim 2:0 (1:0)-Sieg im Halbfinalrückspiel gegen Real Madrid aus kurzer Distanz in Führung (28.), nachdem Kai Havertz zuvor an die Latte geschossen hatte. (Das Spiel zum Nachlesen im Ticker)\n"Es ist ein Kindheitstraum, der in Erfüllung geht", kommentierte ein sichtlich gelöster Timo Werner bei Sky den Finaleinzug. Nach dem 1:1 im Hinspiel hatte Werner für eine vergebene Großchance noch viel Spott einstecken müssen. "Im Hinspiel war ich sozusagen der Depp, weil ich aus fünf Metern den Ball nicht reingekriegt habe. Heute habe ich es aus fünf Metern noch ein bisschen einfacher bekommen, nämlich ohne Torwart, das wäre schlimm gewesen, wenn ich den auch nicht reingemacht hätte. Ich will nicht sagen, dass das ein Geschenk war, aber das war optimal für mich. Wir waren in beiden Spielen die dominante Mannschaft, deswegen bin ich froh, dass ich den 'Fehler' von letzter Woche wieder gutmachen konnte."\nMason Mount (85.) sorgte in der Schlussphase für die Entscheidung zugunsten der Londoner.\nTuchel "sehr stolz" auf sein Team\n"Es wäre schon von Kai ein super Tor gewesen, der Lupfer. Timo steht dann einfach richtig. Ich habe zu Timo gesagt: 'Es muss sich wie eine Ewigkeit angefühlt haben, bis der Ball herunterkam!' Wir freuen uns alle riesig für ihn", sagte Mount bei BT Sport. "Es war eine brillante Leistung von uns, wir haben immerhin gegen Real Madrid gespielt. Das ich getroffen habe, ist natürlich super für mich, aber die Hauptsache ist, dass wir weitergekommen sind. Aber es ist noch nicht vorbei."\nAuf SPORT1: Führt Kovac Monaco in die Playoffs?\n02.08.2021 | 18:14 Uhr\nGötze liefert wieder: PSV kommt Königsklasse näher\n28.07.2021 | 19:53 Uhr\nWieso Götze in Eindhoven plötzlich aufblüht\n28.07.2021 | 14:52 Uhr\nAuf SPORT1: Erneute Götze-Show?\n27.07.2021 | 17:39 Uhr\nKein Platz auf dem Teamfoto: Jetzt spricht Kamps\n03.08.2021 | 16:12 Uhr\nFC Bayern gibt Stürmer ab\n03.08.2021 | 17:10 Uhr\nTuchel ergänzte bei Sky: "Ich bin sehr stolz drauf. Ich habe ständig den Hunger gespürt. Wir haben verdient gewonnen und haben viele Torchancen herausgespielt. Es besteht immer die Gefahr, dass man ein Tor kassiert, aber wir haben es wieder mal gut verteidigt." Einzig die mangelhafte Chancenverwertung ärgerte den Coach: "Ich habe zwischendurch mal an die Bande getreten. Es ist eigentlich sehr schwer, gegen Real Chancen herauszuspielen. Die bisherigen Statistiken geben es eigentlich nicht her und wenn du dann so eine zweite Halbzeit spielst mit dem Mut und dem Biss und kriegst das Ding nicht rein. Dann ist es doppelt und dreifach schwer, konzentriert und positiv zu bleiben. Nicht nur an der Seitenlinie, sondern auch bei den Spielern."\nTuchel schreibt mit Finaleinzug mit Chelsea Geschichte\nWährend Toni Kroos mit den Königlichen den ersten Einzug ins Endspiel seit 2018 verpasste, kämpft Tuchel im zweiten Jahr in Folge um den Henkelpott. Nachdem er im Vorjahr mit PSG dem FC Bayern unterlag, trifft Tuchel nun mit den Blues am 29. Mai auf Manchester City (Champions League, Finale: Manchester City - FC Chelsea, 29. Mai ab 21 Uhr im LIVETICKER). Tuchel ist damit der erste Coach, der mit unterschiedlichen Teams zwei Mal in Folge im Champions-League-Finale steht. Zudem haben erstmals das Männer- und Frauenteam eines Klubs in einem Jahr die Chance auf den Titel in Europas wichtigstem Vereinswettbewerb. (Spielplan und Ergebnisse der Champions League)\n"Ich freue mich drauf", sagte Tuchel mit Blick auf das Duell mit Pep Guardiola. "Das ist ein ganz klassisches 50:50-Spiel. Wir haben ein sehr starkes Spiel im FA Cup gegen City gemacht. Wir haben noch ein Ligaspiel dazwischen, in dem wir um die Top vier kämpfen und Pep mit City Meister werden kann. Aber das ist nicht ausschlaggebend für das Finale."\nSein Team konzentrierte sich nach dem 1:1 im Hinspiel nun am Mittwochabend an der Stamford Bridge zunächst auf die Verteidigung. Real agierte zwar dominant, klare Torchancen blieben aber aus. Einen Distanzschuss von Kroos entschärfte Edouard Mendy problemlos (11.). Auf der anderen Seite prüfte Antonio Rüdiger Thibaut Courtois (12.).\nWerner jubelt im zweiten Anlauf - Thiagos Frau feiert\nDann zappelte der Ball erstmals im Netz. Werner netzte nach einem Querpass von Ben Chilwell ein, stand aber knapp im Abseits (18.). Das aberkannte Tor war für die Gäste ein Weckruf. Karim Benzema zwang Mendy mit einem Schuss von der Strafraumgrenze zu einer Glanzparade (26.).\nUnd dann jubelte Werner doch. Zunächst lupfte Kai Havertz den Ball nach einem Traumpass von N'Golo Kanté an die Latte, aus kurzer Distanz hatte Werner vor dem leeren Tor per Kopf keine Mühe (28.). Thiago Silvas Frau, die Werner vergangene Woche noch als "Wurm" bezeichnet hatte, feierte nun auf Instagram den Treffer des Nationalspielers.\nReal war noch vor der Pause um eine Antwort bemüht. Mendy entschärfte einen Benzema-Kopfball (35.). Doch das Team von Zinédine Zidane tat sich schwer, gegen die kompakte Defensive der Blues Chancen herauszuspielen. Kapitän Sergio Ramos handelte sich bei seinem Comeback nach 50 Tagen Verletzungspause für einen Schubser gegen Cesar Azpilicueta eine Gelbe Karte ein (37.).\nChelsea mit Chancenwucher - Havertz zum zweiten Mal im Pech\nNach der Pause drängte Chelsea auf die Entscheidung. Der starke Havertz traf per Kopf zum zweiten Mal nur Aluminium (47.). Mason Mount zog aus halbrechter Position knapp drüber (53.), wenig später scheiterte Havertz an Courtois (59.).\nFast hätte Eden Hazard an alter Wirkungsstätte seinen Ex-Klub für die fahrlässige Chancenverwertung bestraft, aber Mendy war im kurzen Eck auf dem Posten (64.). Auf der anderen Seite ließ Kanté nach einem Konter die nächste Großchance für die Gastgeber liegen (66.). Einen der zahlreichen Konter nutzten die Blues dann doch noch. Der eingewechselte Christian Pulisic legte von der Grundlinie zurück auf Mount, der sich die Chance nicht nehmen ließ (85.).


Studie: Aktive Fondsmanager sind zu passiv | DAS INVESTMENT\nInvestments, auf die Sie zählen könnenPIMCO Strategien für nachhaltige ErträgeAegon Asset Management MegatrendsPictet Asset Management Märkte verstehen, Chancen nutzenBlackRock & iShares Energie und Technik für die Welt von morgenBNP Paribas Asset Management Werte schaffen mit aktivem 360°-AnsatzMFS Investment Management Verantwortung für die ZukunftCandriam Aus Tradition die Zukunft im BlickCarmignac Die Spezialisten für globale GeldanlageFranklin Templeton Aktiver Ansatz aus ÜberzeugungColumbia Threadneedle Investments\nSvetlana Kerschner 24.06.2009 in FondsLesedauer: 2 Minuten\nStudie: Aktive Fondsmanager sind zu passiv\nGroßanleger in Deutschland geben zu viel Geld für ihre Kapitalanlage aus und setzen ihre Vermögenswerte nicht effizient genug ein. Dauerhaft erfolgreiche aktive Fondsmanager sind in der Minderzahl. Die Mehrheit klebt zu stark am Vergleichsindex.\nDies geht aus einer Studie der Universal-Investment und der Universität WHU - Otto Beisheim School of Management hervor. Dabei wurden die Portfolios institutioneller Kunden der Fondsgesellschaft zwischen Mai 2003 und Mai 2008 analysiert. Das besondere Augenmerk galt dem Risikoverhalten und dem Anlageergebnis der Investoren. Insbesondere beim Risikoverhalten haben die Studienleiter Peter Flöck und Lutz Johanning deutliche Schwächen festgestellt. Demnach beschäftigen institutionelle Investoren in der Regel Vermögensverwalter, die durch ein aktives Management eine höhere Rendite erzielen sollen. "Diese gingen jedoch nur wenige Risiken ein und haben sich an der Wertentwicklung gängiger Börsenindizes wie Dax, Euro Stoxx oder Dow Jones angelehnt", erklärt Johanning, Professor für empirische Kapitalmarktforschung an der WHU. Deutlich würde dies am so genannten Tracking Error, mit dem man die Abweichung eines Portfolios von seiner jeweiligen Benchmark misst. Der ermittelte Wert von im Durchschnitt 1,31 im Jahr sei im internationalen Vergleich sehr niedrig und im Zeitverlauf sogar weiter gesunken. Dies deute darauf hin, dass sich Asset Manager bei ihren Anlageentscheidungen immer stärker an ihrem Vergleichsindex orientiert und aktive Risiken weiter reduziert hätten. „Investoren haben somit zwar für ein aktives Fondsmanagement gezahlt, aber nur sehr Benchmark nahe Portfolios erhalten", sagt der Studienleiter. Im Ergebnis hätten die untersuchten Masterfonds ihren Wert zwischen 2003 und 2008 im Schnitt nur um 6,58 Prozent jährlich gesteigert, während Dax, Euro Stoxx und Co. einen Wert von 6,87 Prozent erzielten. “Diese Wertentwicklung hätten institutionelle Investoren deutlich günstiger haben können", erklärt Flöck, der das Portfoliomanagement bei Universal-Investment leitet. Mit passiven Anlageformen wie ETFs oder maßgeschneiderten passiven Spezialfonds als Kernelemente und aktiv verwalteten Fonds zur Abrundung hätten Investoren rund 25 Prozent Kosten einsparen können. Trotz Finanzkrise blieben vielen Fondsmanager untätig Erstaunlich fanden die Studienautoren auch das Verhalten der Asset Manager im Zuge der Finanzkrise. Statt sich aktiv gegen den Abwärtstrend an den Börsen zu stemmen, hätten viele von ihnen bis Mitte 2008 weiter an ihrer Ausrichtung festgehalten. Darauf deute der Beta-Faktor von 0,93 hin. Diese Kennzahl misst, wie stark das Portfolio auf Kursgewinne und -verluste des Marktes reagiert. Ein Wert von unter eins wird als defensive Strategie des Fonds in der Erwartung fallender Märkte interpretiert. Die Kennzahl war über lange Zeit relativ stabil geblieben, in der Phase deutlich fallender Kurse ab Ende 2007 sei sie jedoch nicht signifikant gesunken. „Gerade in Zeiten, wo es besonders auf ein vorausschauendes Management ankommt, ist dieses Verhalten sehr fragwürdig", bilanziert Flöck. Denn die Vermögensverwalter hätten ihre Portfolien deutlich defensiver ausrichten müssen, um sich von der Marktentwicklung abzukoppeln.


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Es gilt daher, die Endsumme samt Versand noch mal an der Geldkasse zu begutachten, bevor man definitiv auf Bedienungsanleitung Brother Mfc 7360n Test Kaufen drückt.\nDer optimale Erzeuger für unser Bedienungsanleitung Brother Mfc 7360n Test-Fabrikat ist für den Einkauf grundlegend. Auch für dasjenige Fabrikat findet man ne Unzahl an Hersteller und es ist gar nicht so einfach, schnell den passenden auszusuchen. Indessen zahllose hochwertige Produzent schon seit langem auf dem Marktplatz sind und ausgefeilte Artikel präsentieren, Existieren auch kleinere Erzeuger, die mit innovativen und edlen Produkten auf den Handelsplatz dringen. Wer also keinesfalls von vorneherein auf einen vorher definierten Fabrikant Angebracht ist, der könnte alle Schnäppchen checken und nicht von vornherein niedrige Fertiger verweisen. Neben dem Wert sind also für Bedienungsanleitung Brother Mfc 7360n Test auch die Qualität, der Produzent und Lieferkonditionen zu achten. Wir versuchen, auf unserer homepage alle Punkte zu schauen, dadurch die Kaufentscheidung leicht fällt.\nVeröffentlicht am 30. Januar 2019 Autor fastKategorien bedienungsanleitung brotherSchlagwörter bedienungsanleitung brother mfc 7360n Test\nZurück Vorheriger Beitrag: bandbreite hd Test\nWeiter Nächster Beitrag: batterien case Test


Riesenerfolg: Jungjahrgang der C-Jugend wird Kreishallenmeister - FC FORTUNA SCHLANGEN\nGroßer Erfolg unserer C2-Junioren: Als Jungjahrgang wurden sie am vergangenen Wochenende verdient Hallenmeister des Fußballkreises Detmold und ließen in der Endrunde in Detmold weit ältere Teams hinter sich. Mit diesem Erfolg knüpft die Mannschaft um das Trainerteam Niklas Gebauer und Markus Bäumler nahtlos an die Leistungen draußen an. Dort hat sie die Qualifikationsrunde zur Meisterschaft überlegen mit Platz 1 beendet.\nIm ersten Spiel der Endrunde konnten sie gegen den Landesligisten SVE Jerxen-Orbke ein 1:1 erzielen. In den folgenden Spielen gegen die JSG Blomberg-Schieder-Schwalenberg (1:0), die Spielvereinigung Hagen – Hardissen (3:0) und den CSL Detmold (2:0) schafften die Fortunen durch diese drei Siege und das Unentschieden ein Polster von 10 Punkten vor dem letzten Spiel gegen die JSG Sportfreunde Horn Bad-Meinberg. Trotz einer 1:3 Niederlage reichte es zu Platz 1 und dem Hallenmeistertitel, weil auch Jerxen-Orbke Punkte liegen gelassen hatte.\n“Nun haben wir die Chance uns mit echten Größen zu messen”, betonten Gebauer und Bäumler. “Unsere Mannschaft hat sich durch durch den Titel des Kreishallenmeisters für die Westfalenmeisterschaft qualifiziert. Am 8. Februar treffen die Jungs in Beckum auf Teams aus dem Fußballkreisen Gelsenkirchen, Tecklenburg, Minden und Beckum. Das ist ein nettes Zubrot für die Mannschaft. Dabei steht wie immer – hier aber ganz besonders – der Spaß im Vordergrund. Es ist selbstverständlich ein tolles Ereignis dabei sein zu dürfen, wo sich die Crème de la Crème aus ganz Nordrhein-Westfalen versammelt.”\nDer Erfolg in der “Grünen Halle” in Detmold ist ein hervorragender Jahresbeginn und auch eine Belohnung für die starken Auftritte auf Rasen. Mit 7 Siegen in 7 Spielen und einem Torverhältnis von 56:4 Toren erreichte das Team unangefochten Platz 1 in der Qualifikationsrunde. “Unser Hauptaugenmerk”, so das Trainerteam, ” liegt damit auf der anstehenden Meisterrunde. Hier gilt es die Souveränität aus dem letzten Jahr nochmal zu schärfen und somit das nächste gesteckte Saisonziel, die Erringung der Kreismeisterschaft, zu erreichen.”\nAm kommenden Freitag starten die Junioren in die Saisonvorbereitung mit einem 3-tägigen Trainingslager.\nTrainer Niklas Gebauer, Markus Bäumler\nKader: Abdumalek Alfarokh, Omar Farroukh, Amaru – Murell Franz, Hazar Abdo Hasan, Mohamad Mehebb Eddin, Mahdi Naderi, Yassin Reinhardt, Timon Ernst Schmidt, Sebastian Pascal Stoll, Bryan-Lee Warren.\nPrevVorigerHalbzeitbilanz: Fortunas D1 hat sich in der Bezirksliga etabliert\nNächsterE1: Nach 4:4 Punkten in der Vorrunde – noch ist das Kreisendturnier in der Halle drinNächster


Fußballweltmeisterschaft: Hinweise der Polizei zum Thema Autokorso | | wirSiegen - das Siegerland Portal\nFußballweltmeisterschaft: Hinweise der Polizei zum Thema Autokorso\n(wS/ots) Siegen-Wittgenstein 15.06.2018 | Nun ist es endlich soweit. Die Fußballweltmeisterschaft 2018 in Russland hat begonnen.\nDas erste Spiel der deutschen Nationalmannschaft findet am kommenden Sonntag, dem 17. Juni, statt. Natürlich hoffen wir alle gemeinsam mit den Siegen-Wittgensteiner Fans, dass „unsere“ Mannschaft möglichst ins Finale einzieht. Und selbstverständlich drücken wir auch allen anderen Teams die Daumen.\nVerbunden mit einem Sieg der jeweiligen Lieblingsmannschaft wird es sicher auch wieder die ein oder andere Jubelfeier geben. Dazu hat die Kreispolizeibehörde einige Verhaltenstipps parat und bittet alle Fans schon jetzt um „Fair Play“, besonders auch bei den Siegesfeiern.\nDie Polizei appelliert an alle Fans: „Jubel ja, Randale nein!“\nDas Wichtigste gleich vorab: Teilnehmer an Autokorsos und Jubelfeiern haben keine „Sonderrechte“. Ampeln, Verkehrszeichen und insbesondere auch die Weisungen der Polizei sind in jedem Fall zu beachten. Das Einfahren in Fußgängerzonen ist ebenso wenig gestattet wie das „Besetzen“ der Fahrbahn.\nDie Mitnahme anderer Fans, z. B. auf Ladeflächen, Anhängern oder Dächern bzw. im Seitenfenster sitzend, stellt einen Verstoß gegen die Straßenverkehrsordnung dar und kann schwere Verletzungen hervorrufen. Auch durch das weite Herauslehnen aus dem Fahrzeug kann es zu Kollisionen und Verletzungen kommen. Deshalb warnt die Polizei noch einmal ausdrücklich davor, sich in solche Situationen zu begeben. Bleiben Sie im Fahrzeug und achten Sie darauf, dass die Fahnen nicht zur Gefahr für Autofahrer und Fußgänger werden. Der Jubel ist ein kurzzeitiges Vergnügen, Unfallfolgen bleiben schlimmstenfalls ein Leben lang.\nBitte achten Sie auch darauf, dass Sie nach Möglichkeit keine Glasflaschen mitnehmen, da diese leicht zu Boden fallen und dann zu einer Gefahr für Fußgänger und Fahrzeugführer werden können. Auch das Abbrennen von Pyrotechnik, insbesondere innerhalb von größeren Menschenmengen, kann zu erheblichen Verletzungen führen und stellt eine Straftat dar.\nGenerell gilt, dass festgestellte Verstöße von der Polizei keinesfalls toleriert und auf jeden Fall konsequent geahndet werden. Bitte denken Sie daran: Nicht nur die Schiedsrichter haben den Videobeweis.


Andreas Barke (Arzt) in Hamburg | jameda\nLANS Medicum Lanserhof Hamburg\nich freue mich sehr, dass Sie sich für unsere Praxis interessieren. Mein Name ist Andreas Barke und ich bin im Lanserhof Hamburg LANS Medicum als Orthopäde und Unfallchirurg tätig.\nWir bieten Ihnen umfassende Qualifikation in der Behandlung orthopädischer Krankheitsbilder und sind auf Sportorthopädie sowie insbesondere die Sport- und Regenerationsmedizin spezialisiert. Das LANS-Med-Konzept zählt zu einem der erfolgreichsten Methoden zur Prävention und Regeneration. Unser Ansatz berücksichtig sowohl Verfahren der Naturheilkunde, nutzt aber auch Diagnose- und Therapieformen der integrativen Orthopädie.\nIhr Andreas Barke\nIch bin im Lanserhof Hamburg LANS Medicum als Orthopäde und Unfallchirurg tätig. Meine Kollegen und ich bieten Ihnen moderne, ganzheitliche Behandlungen, die individuell auf Sie und Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind. Im Laufe der Zeit habe ich mich in verschiedenen Gebieten fortgebildet und mich für die folgenden Zusatzbezeichnungen und Schwerpunkte qualifiziert:\nZusatzbezeichnung: Manuelle Medizin & Chirotherapie\nInfiltrationen bei Bandscheibenvorfällen und Wirbelsäulen-Arthrose\nRehabilitation nach vorderer Kreuzbandruptur und Kreuzband-Ersatzplastik\nDas Team des Lanserhof Hamburg LANS Medicum in Hamburg hat sich zum Ziel gesetzt, Krankheiten bestmöglich vorzubeugen und zu behandeln. Dafür nutzen wir unterschiedliche Verfahren der Sport- und Regenerationsmedizin. Wir würden uns freuen, Sie bald bei uns begrüßen zu dürfen. In unserer Sprechstunde stellen wir Ihnen gerne unser Wissen zur Verfügung und klären Ihre Fragen. So wissen Sie von Anfang an, welche Behandlung notwendig ist, um Ihre Gesundheit wiederherzustellen oder zu erhalten.\nMit seiner einzigartigen Symbiose aus moderner Medizin und wissenschaftlich fundierten naturheilkundlichen Methoden gilt das LANS Med Konzept heute als eine der erfolgreichsten Methoden zur Prävention und Regeneration. Wissenschaft trifft Naturheilkunde - durch diese integrative Sichtweise und einem sensiblen System aus Diagnose- und Therapieformen werden beim LANS Med Konzept nicht nur Krankheit bekämpft, sondern die individuelle Gesundheit gefördert.\nAufgrund dieser langjährigen Erfahrung bieten wir Ihnen im LANS Medicum besondere Expertise in den Bereichen\nIntegrativer Therapieansatz der Makuladegeneration\nErgänzende und unterstützende Therapieverfahren bei onkologischen Erkrankungen\nIntegrative Therapien von Schlafstörungen\nSchleichende Entzündungsprozesse im Organismus\nErnährungsberatung speziell für Sportler\nGanzheitliche, moderne Mayr Medizin\nIn der internistischen Fachabteilung bietet das LANS Medicum umfassende Prävention, solide Diagnostik, moderne Therapieansätze und hausärztliche Versorgung.\nHarmonisierung von Körper, Geist und SeeleDurch die kombinierte Ausübung aus meditativem Yoga und körperstraffendem Pilates erhalten Sie am LANS Medicum Hamburg ein umfangreiches Workout für Körper und Seele. Alle Bewegungen im Yoga und Pilates sind gestützt oder verbunden mit der Atmung. Erst kommt die Anstrengung, dann die Entspannung - und bei häufigem Üben kann beides gleichzeitig entstehen. Der Trainingsrhythmus, das gleichförmige Atmen und die bewussten Erholungspausen wirken vitalisierend, energetisierend und ausgleichend.\nZusammen mit unseren Psychotherapeuten und Mental Coaches im LANS Medicum Hamburg haben wir das LANS Med Concept mit innovativem Mind and Mental Coaching ergänzt. Mit dieser differenzierten Methode aus Psychotherapie und Mental Coaching spüren wir effizient emotionale Blockaden auf und lösen sie nachhaltig. Unsere Coaches unterstützen Sie in unserer Burn-out-Therapie in Hamburg nicht nur aktiv bei der Stressbewältigung, sondern verhelfen Ihnen auch zu einer nachhaltigen Burn-out-Prävention. Gemeinsam entwickeln wir ein Repertoire zum Selbstmanagement, welches Sie in Ihre Alltagswelt integrieren. Sie bekommen von unseren Mental Coaches das richtige Werkzeug an die Hand, damit Sie Ihr eigener Coach werden.\nErnährung kann sowohl präventiv, als auch als Ergänzung zur klassischen Medizin äußerst wirkungsvoll eingesetzt werden – Dies gilt sowohl für die Vorbeugung von Erkrankungen als auch für die Heilung als angestrebtes Ziel.\nGewichtsmanagement (leichtes bis schweres Übergewicht\nErkrankungen der Knochen und Gelenke (z. B. Osteoporose und Arthrose )\nErkrankungen des Stoffwechselsystems (Diabetes mellitus, Fettstoffwechsel, Gicht, metabolisches Syndrom)\nHauterkrankungen (Neurodermitis, Psoriasis vulgaris, Akne vulgaris\nNeurologische Erkrankungen (Migräne, multiple Sklerose, Morbus Parkinson, Morbus Alzheimer)\nChronische Müdigkeit (Chronic Fatigue Syndrom)\nMedizinische Einrichtung • LANS Medicum Lanserhof Hamburg\nProf. Dr. med. Daniel BriemPriv.-Doz. Dr. med. Philip Catala-LehnenDr. med. Till HagenströmJonathan HäusserAnika Petersen\nIst ein super netter Arzt ich würde immer wieder zu ihn hin gehen.\nEr nimmt sich Zeit, und bespricht alles klar und deutlich mit einem...\nAber leider ist er nicht mehr am orthopädikum neuer wall\nSehr kompetenter, sehr netter Arzt\nHerr Barke hat sich viel Zeit genommen, um die Ursache meines Hexenschusses festzustellen, die unter Ultraschall gesetzten Spritzen haben sofort gewirkt. Einem Arzt, dem man wirklich vertrauen kann - und der Lanserhof ist ein Ort zum Wohlfühlen. Dazu gibt es jetzt bei mir eine kompetente Physio!\nHerr Barke ist einer der nettesten Ärzte die ich kenne. Er nimmt sich für seine Patienten Zeit und kümmert sich sehr gut um sie.\nFreundlich, kompetent, super Erklärungen\nIch war wegen Hüft- und Rückenschmerzen bei Herrn Barke in Behandlung. Er nahm sich viel Zeit und betrieb eine aufwendige Diagnostik. Er erklärt die Zusammenhänge sehr gut und gibt über die Behandlung hinaus gute Tipps. Beispielsweise hat er mir eine Laufbandanalyse empfohlen. Durch diese weiß ich, dass ich falsch gehe und dass es einige Unförmigheiten auf der linken Körperseite gibt.\nSehr netter und kometenter Arzt und erstklassige Behandlung\nHerr Dr.Barke hat eine tolle Ausstrahlung und nimmt sich Zeit .Ich hatte schon 2019 an der rechten Schulter eine OP die verlief sehr gut jetzt auf der linken Seite alles wieder Top In zusammen Arbeit mit Dr Schwade der die OP durchgeführt hat ein super Team.\nAndreas Barke bietet auf jameda noch keine Online-Buchung an. Würden Sie hier gerne zukünftig Online-Termine buchen?


FC Würzburger Kickers - 1. FC Kaiserslautern - FC Würzburger Kickers zum dritten Mal in Folge unbesiegt - FussiFreunde Hamburg\n11. Mai 2019, 23:32 Uhr\nDer FC Würzburger Kickers erwischte einen Auftakt nach Maß und ging vor 7.548 Zuschauern durch Orhan Ademi bereits nach acht Minuten in Führung. Bis Schiedsrichter Fritsch (Frankfurt) den ersten Durchlauf beendete, änderte sich am Zählerstand nichts mehr. In der 68. Minute stellte der 1. FC Kaiserslautern personell um: Per Doppelwechsel kamen Theodor Bergmann und Elias Huth auf den Platz und ersetzten Antonio Jonjic und Jan Löhmannsröben. In der 69. Minute brachte Dominic Baumann das Netz für die Würzburger Kickers zum Zappeln. Am Schluss fuhr der Gastgeber gegen Kaiserslautern auf eigenem Platz einen Sieg ein.\nMit drei Punkten im Gepäck schob sich der FC Würzburger Kickers in der Tabelle nach vorne und belegt jetzt den fünften Tabellenplatz. Würzburg ist seit drei Spielen unbezwungen.\nTrotz der Schlappe behält der 1. FC Kaiserslautern den neunten Tabellenplatz bei. Den Maximalertrag von 15 Punkten aus den vergangenen fünf Spielen verfehlte der Gast deutlich. Insgesamt nur vier Zähler weist der FC Kaiserslautern in diesem Ranking auf. Kommende Woche tritt der FC Würzburger Kickers beim VfL Sportfreunde Lotte an (Samstag, 13:30 Uhr), parallel genießt der 1. FC Kaiserslautern Heimrecht gegen den SV Meppen.\nFC Würzburger Kickers\t: 1. FC Kaiserslautern\nTorwart\tEric Verstappen Abwehr\tPatrick Göbel , Peter Kurzweg , Sebastian Schuppan Mittelfeld\tDaniel Hägele , Dave Gnaase , Fabio Kaufmann , Patrick Sontheimer , Simon Skarlatidis (ab 74. Caniggia Elva)\tAngriff\tDominic Baumann (ab 83. Onur Ünlücifci)\t, Orhan Ademi (ab 74. Patrick Breitkreuz)\nTorwart\tLennart Grill Abwehr\tAndré Hainault , Janek Sternberg , Kevin Kraus Mittelfeld\tAntonio Jonjic (ab 68. Theodor Bergmann)\t, Dominik Schad , Florian Pick (ab 81. Christoph Hemlein)\t, Gino Fechner , Jan Löhmannsröben (ab 68. Elias Huth)\t, Timmy Thiele Angriff\tChristian Kühlwetter\nTorschütze zum 2:0 - Dominic Baumann (69. Minute)\nWehen Wiesbaden verpflichtet Gianluca Korte\n"Überglücklich": Brinkmann komplettiert Verls Torwart-Team