Technische Universität Ilmenau

Diagnosis and Prediction - 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).

You can find all details on planned lectures and classes in the electronic university catalogue.

Information and guidance on the maintenance of module descriptions by the module officers are provided at Module maintenance.

Please send information on missing or incorrect module descriptions directly to modulkatalog@tu-ilmenau.de.

module properties Diagnosis and Prediction in degree program Master Ingenieurinformatik 2009
module number5542
examination number2200134
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2211 (Automation Engineering)
module leaderProf. Dr. Thomas Rauschenbach
term winter term only
languageDeutsch
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
obligationelective module
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
alternative examination performance due to COVID-19 regulations incl. technical requirements
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

Abschluss der Grundausbildung in Mathematik und Prozess- bzw. Systemanalyse

learning outcome

Die Studierenden sind 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 und mit Hilfe systemtechnischer Methoden Vorhersagen für unterschiedliche Zeithorizonte zu realisieren. Durch die Kombination von Methoden der Diagnose und Vorehrsage lösen die Studierenden Aufgaben auf dem Gebiet der prädiktiven Diagnose. Die Studierenden wenden moderne Methoden der Prozess- und Systemanalyse sowie moderne Computersimulationssysteme an. Teamorientierung, Präsentationstechnik und Arbeitsorganisation werden ausgeprägt.

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 and technical requirements for education and examination in case of online participation

Das Online-Material finden Sie unter https://www.tu-ilmenau.de/at/lehre/at424de-diagnose-und-vorhersagesysteme/. Die Moodle-Seite ist https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=3057.

literature / references
  • Brockwell, 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

Pflichtevaluation:

WS 2015/16 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

WS 2010/11 (Vorlesung, Übung)

WS 2012/13 (Vorlesung, Übung)

WS 2013/14 (Vorlesung, Übung)

WS 2018/19 (Vorlesung, Übung)

Hospitation: