Technische Universität Ilmenau

Diagnosis and Prediction Systems - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

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module properties Diagnosis and Prediction Systems in degree program Diplom Elektrotechnik und Informationstechnik 2017
module number200092
examination number2200756
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2211 (Automation Engineering)
module leaderProf. Dr. Thomas Rauschenbach
term winter term only
languageDeutsch
credit points5
on-campus program (h)34
self-study (h)116
obligationelective module
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience
learning outcome

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.

content

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
media of instruction

Skript, Video, Vorführungen, Rechnerübungen

literature / referencesBrockwell, 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
evaluation of teaching