Diagnose- und Vorhersagesysteme - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne 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.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Diagnose- und Vorhersagesysteme im Studiengang Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200092 |
| Prüfungsnummer | 2200756 |
| Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
| Fachgebietsnummer | 2211 (Automatisierungstechnik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Thomas Rauschenbach |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 34 |
| Selbststudium (h) | 116 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | Prof. Dr. Thomas Rauschenbach |
| 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
Vorhersage
|
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Skript, Video, Vorführungen, Rechnerübungen |
| Literatur | 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 |
| Lehrevaluation | |