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Vorlesung Mustererkennung und Technische Diagnose
0430 L 343 (SS)
Inhalt
Die Vorlesung (2 SWS, 3 ECTS) "Mustererkennung und Technische Diagnose" richtet sich an Studenten der Elektrotechnik, Technischen Informatik und der Informatik im Hauptstudium oder an Masterstudenten der gleichen Fachrichtungen. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Verfahren der Fehlerdiagnose für automastierungstechnische Prozesse und mechatronischer Komponenten und Geräte. Neben den klassischen signalgestützten Diagnoseverfahren werden moderne, forschungsnahe modellgestützte Methoden dargestellt. Ein Vertiefung erfolgt darüber hinaus auf dem Gebiet der Mustererkennung, mit dem Ziel, diese für Diagnosezwecke einzusetzen.
Termin
Die Vorlesung findet im Sommersemester wöchentlich statt.
Ort und Termin der Vorlesung im SS2012: Mittwochs 12-14h im E-020
Praktikum:
Für das Praktikum ist eine Anmeldung per Email erforderlich, der Terminfestlegung findet in Absprache mit dem Betreuer statt.
Terminfindung und Gruppeneinteilung finden im Anschluss an die erste Vorlesung im EN-450 statt.
Ziele
1 Aufbau von Kompetenzen
- Strukturen von Systemen der Technischen Diagnose
- Grundlagen der Mustererkennung
- Modellbasierte Technische Diagnose
- Systemtheoretische und statistische Methoden der TD
2 Vorbereitung auf Projekt-, Diplom- und Studienarbeiten (Forschungsarbeiten)
3 Darstellung der Methoden in MATLAB/Simulink
- Motivation für eigene Untersuchungen aufbauen
- Verbindung von Theorie und Praxis schaffen
| Datum | Thema | Datei |
|---|---|---|
| 11. April 2012 | 1 Einleitung und 2 Verfahren der Technischen Diagnose | MuTD VL01.pdf (PDF, 1,9 MB) |
| 18. April 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung | MUTD VL02.pd (PDF, 1,2 MB)f |
| 25. April 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Klassifikation mit linearen Trennfunktionen | MUTD VL3.pdf (PDF, 1,0 MB) |
| 02.Mai 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Klassifikation mit linearen Trennfunktionen | MUTD VL4.pdf (PDF, 484,1 KB) |
| 02. Mai 2012 | MATLAB-Simulation zur linearen Trennfunktion | LinKlassifikator.zip (ZIP, 1,6 KB) |
| 09. Mai 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Nichtlineare Funktionen - Neuronale Netze (MLP) | MUTD VL5.pdf (PDF, 1,1 MB) |
| 16. Mai 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Nichtlineare Funktionen - Neuronale Netze (RBF) | MUTD VL6.pdf (PDF, 291,2 KB) |
| 23. Mai 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Statistische Grundlagen, Satz von Bayes | MUTD VL7.pdf (PDF, 1,0 MB) |
| 30. Mai 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Bayes Klassifikator | MUTD VL8.pdf (PDF, 832,9 KB) |
| 06. Juni 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Merkmalsbildung, Merkmalsselektion | MUTD VL9.pdf (PDF, 607,4 KB) |
| 06. Juni 2012 | Matlab-Routinen | MATLABRoutinenKlassifikation.zip (ZIP, 45,1 KB) |
| 13. Juni 2012 | 3 Grundlagen der Mustererkennung: Merkmalsbildung. Merkmalstransformation | MUTD VL10.pdf (PDF, 725,5 KB) |
| 20. Juni - 11. Juli 2012 | 4 Modellgestützte Diagnoseverfahren | MUTD VL11-VL14.pdf (PDF, 3,1 MB) |