Technische Universität Ilmenau

Diagnose- und Vorhersagesysteme - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Diagnose- und Vorhersagesysteme im Studiengang Diplom Elektrotechnik und Informationstechnik 2017
Modulnummer200092
Prüfungsnummer2200756
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2211 (Automatisierungstechnik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Thomas Rauschenbach
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)116
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Die Studierenden erkennen Zusammenhänge zu den Lehrveranstaltungen, die sich mit den Grundlagen der Modellbildung beschäftigen. Nach der Vorlesung können sie die Verfahren für die Diagnose hinsichtlich der Nutzung von statistischen Daten, linguistischen Informationen sowie von Modellen klassifizieren. Bezüglich der Eignung für die Vorhersage können die Studierenden deterministische und stochastische Modellansätze vergleichen. Nach den Übungen sin die Studierenden zur Arbeit am Computer unter Verwendung moderner Simulationssysteme, wie z.B. MATLAB/Simulink fähig. Die Studierenden sind infolge dieser Übungen in der Lage, technische Systeme hinsichtlich der Diagnosemöglichkeiten zu bewerten und eigenständig Lösungen für Diagnoseaufgaben zu erarbeiten. Sie sind weiterhin in der Lage Systeme und Zeitreihen hinsichtlich ihrer Vorhersagbarkeit zu analysieren. Sie können evaluieren, welche systemtechnischen Methoden für Vorhersagen mit unterschiedlichen Zeithorizonten geeignet sind. Durch die Kombination von Methoden der Diagnose und Vorhersage können die Studierenden Lösungsansätze für Aufgaben auf dem Gebiet der prädiktiven Diagnose generieren. Die Studierenden können in den Übungen in Gruppen arbeiten, sind fähig, die Lösungsansätze zu diskutieren und gemeinsam umzusetzen. Bei der Vorstellung der Ergebnisse haben  die Gruppen gelernt, sich gegenseitige wertschätzende Rückmeldungen zu geben.

Inhalt

Diagnose

  • Auswertung von Signalen und Zuständen
  • Verwendung von Systemmodellen
  • Berechnung von Kennwerten
  • Klassifikationsverfahren
  • Modellreferenzverfahren
  • Wissensbasierte Verfahren

Vorhersage

  • Vorhersagbarkeit
  • Prognoseprozess
  • Primärdatenaufbereitung
  • Vorhersage mit deterministischen Signalmodellen
  • Vorhersage mit stochastischen Signalmodellen
  • Musterbasierte Vorhersage
  • Konnektionistische Verfahren zur Vorhersage
Medienformen

Skript, Video, Vorführungen, Rechnerübungen

LiteraturBrockwell, P. J. Davis, R. A.: Introduction to Time Series and Forecasting. New York : Springer-Verlag, 1996
Isermann, Rolf: Uberwachung und Fehlerdiagnose. VDI Verlag, 1994
Janacek, Gareth ; Swift, Louise: Time series: Forecasting, Simulation, Applications. New York, London, Toronto, Sydney, Tokyo, Singapore :Ellis Horwood, 1993
Romberg, T. [u. a.]: Signal processing for industrial diagnostics.Wiley, 1996
Schlittgen, Rainer: Angewandte Zeitreihenanalyse. Munchen, Wien: Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2001
Schlittgen, Rainer;Streitberg,Bernd H.J.: Zeitreihenanalyse. 9. Auflage. Munchen,¨ Wien, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2001
Wernstedt, Jurgen:¨ Experimentelle Prozessanalyse. 1. Auflage. Berlin : Verlag Technik, 1989
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