在德国巴登 - 符腾堡州的工业教育体系中，霍恩海姆应用技术大学（HHN）昆策劳校区以其紧密对接当地制造业需求的工程教育著称。该校学生近期在自动化与机电一体化、电气工程专业的实验室中，完成了一项具有行业前瞻性的技术验证：利用人工智能中的神经网络技术，成功构建并测试了一种用于电机转速检测的“软传感器”。这一成果标志着德国职业教育在将前沿AI技术转化为工业实用工具方面迈出了坚实一步。
软传感器并非传统意义上的物理硬件，而是一种基于数学模型和算法计算的“虚拟传感器”。它不依赖物理探头直接测量温度、速度或位置等物理量，而是通过采集其他易测参数，利用算法推算出目标数值。这种技术路线的核心优势在于显著降低硬件成本，同时避免物理传感器在恶劣环境（如高温、强磁场或高速旋转）下的失效风险。在德国工业4.0的推进背景下，此类技术对于提升驱动系统的可靠性和经济性具有重要意义。
该项目由安德烈亚斯·克教授及其团队指导，学生法比安·法尔默和维塔利·多罗戈夫具体执行。他们针对直流或交流电机的转速检测需求，设计并训练了一个特定的神经网络结构。研究团队首先对网络架构进行了建模与参数调优，随后将其集成到专用的数字滤波器中，以构建完整的软传感器系统。通过计算机仿真模拟电机在不同工况下的运行状态，该虚拟传感器展现了与物理测量相当甚至更优的精度与响应速度，验证了其在理论层面的可行性。
根据项目规划，在仿真测试成功后，下一步将进入实物验证阶段，即在真实电机平台上部署该算法进行实地测试。若最终验证成功，这项技术有望应用于无传感器电机驱动系统的控制策略中。无传感器控制是高端电机驱动领域的重要方向，能够减少机械结构复杂度、提升系统紧凑度，并降低维护成本，广泛应用于电动汽车、工业机器人和精密制造设备中。
