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Model Based Analytics

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

second cycle, Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden:
• kennen die Inhalte, Ergebnisse/Anwendungen und Arbeitsweise von Model Based Advanced Analytics
• sind in der Lage, für ein technisches System ein Modell aufzubauen, dieses zu kalibrieren und unter Nutzung von Software-Tools Zustandsaussagen zu generieren

Voraussetzungen laut Lehrplan

gemäß Zugangsvoraussetzungen

Lehrinhalte

• Einführung (Einsatzgebiete, Ziele, Anwendungen, Konzept)
• Prozess zur Ableitung des Gestaltungsrahmens an einem Modell
• Modelle und Modellbildung
• Aufbau von Modellen, Simulation und Kalibrierung
• Zustandserkennung/Diagnose, Prädiktive Diagnose
• Umsetzung/Anwendung
• Bearbeitung von Fallbeispielen
• Anwendung an Lernprojekt

empfohlene Fachliteratur

• Camach, Alba (2009): Model Predictive Control, Springer London
• Dittmar, Pfeiffer (2004): Modellbasierte prädiktive Regelung: Eine Einführung für Ingenieure, Oldenbourg Verlag München

Bewertungsmethoden und -kriterien

Klausur und Projektdokumentation

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

2.5

geplante Lehr- und Lernmethoden

Integrierte Lehrveranstaltung

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

Studiengangsleitung

Studienjahr

1. Studienjahr

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine Angabe

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

keine Angabe

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Pflichtfach

Art der Lehrveranstaltung

Integrierte Lehrveranstaltung

Praktikum/Praktika

nicht zutreffend