Modulbeschreibung
Automation II
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Punkte:
Arbeitsaufwand:
Lernziele:
Die interdisziplinären Module Automation I und II umfassen folgende Gebiete:
- Steuerungstechnik
- Messtechnik und Regelungstechnik
- Pneumatik
- Computerkommunikation
- Handlingstechnik und Robotik mit Bildverarbeitung
- Künstliche Intelligenz (Fuzzy Logic, Neuronale Netze)
Die Studierenden sind in der Lage
- den Einsatz von Robotern zu beurteilen, zu planen und zu realisieren.
- die notwendigen Komponenten und Teilsysteme (Steuerung, Transfersysteme, Handlingsysteme, Roboter, Bildverarbeitung, PC etc.) für eine Anlage festzulegen.
- Prozesswissen mit Hilfe der künstlichen Intelligenz in die Steuerungssoftware zu integrieren.
- den Einsatz von Fuzzy-Technologie und Neuronalen Netzen zu beurteilen und für einfache Anwendungen zu realisieren.
Durch die praktische Anwendung dieser Fachinhalte wird die Fähigkeit der Kommunikation zwischen den Ingenieuren aus den Bereichen Mechanik, Elektronik und Informatik geschult.
Verantwortliche Person:
Telefon/EMail:
Standort (angeboten):
Fachbereiche:
Empfohlene Module:
Vorausgesetzte Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Weitere Voraussgesetzte Module, sind die beiden Module Systemtechnik A und Systemtechnik B (aus einem der Profile).
Modultyp:
Bemerkungen:
ECTS-Punkte pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Bewertungsart:
Gewichtung:
Bemerkungen:
Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.
Teilbewertung:
Kurse in diesem Modul
Robotik
Kürzel:
Arbeitsaufwand:
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden sind in der Lage
- den Einsatz von Robotern zu beurteilen, zu planen und zu realisieren.
- die notwendigen Komponenten und Teilsysteme (Steuerung, Transfersysteme, Handlingsysteme, Roboter, Bildverarbeitung, PC etc.) für eine Anlage festzulegen.
Plan und Lerninhalt:
Grundlagen der Industrie Roboter
- Funktionsweise und Aufbau
- Einsatzgebiete
- Achsen (Linear- und Rotationsachsen)
- Kinematik
Autonome Roboter
- Serviceroboter
Industriellen Bildverarbeitung in der Robotik
- Grundlagen
- Integration der Bildverarbeitung in der Robotik
- Einfache Anwendungsbeispiele
- Projektarbeit
Ansprechspersonen:
Fachbereiche:
Unterrichtssprache:
Leistungsnachweis:
Lehr- und Lernmethoden:
Bibliographie:
Skript, Roboter-Unterlagen, Übungen, Praktika
MATLAB/SIMULINK, MuPAD
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Bemerkungen:
Der Kusr findet in den zweiten 7 Wochen (à 4 Lektionen) des Semsters statt.
Neuronale Netze / Fuzzy Logic
Kürzel:
Arbeitsaufwand:
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden sind in der Lage
- Prozesswissen mit Hilfe der künstlichen Intelligenz in die Steuerungssoftware zu integrieren.
- den Einsatz von Fuzzy-Technologie und Neuronalen Netzen zu beurteilen und für einfache Anwendungen zu realisieren.
Plan und Lerninhalt:
Fuzzy-Logic
- Fuzzifizierung
- Fuzzy-Regeln
- Defuzzifizierung
Neuronale Netze (Feed forward-Netze)
- Architektur
- Lernregeln
- Vorverarbeitung
Ausblick in die Kombination von Fuzzy-Logic mit Neuronalen Netzen.
Integration von Prozesswissen mit Hilfe der künstlichen Intelligenz in die Steuerungssoftware.
Ansprechspersonen:
Fachbereiche:
Unterrichtssprache:
Leistungsnachweis:
Lehr- und Lernmethoden:
Bibliographie:
Skript, Übungen, Praktika
MATLAB/SIMULINK, MuPAD
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Bemerkungen:
Der Kurs findet in den ersten 7 Wochen (à 4 Lektionen) des Semesters statt.