Modulbeschreibung

Automation II

Kurzzeichen:
M_AUT_II
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
4
Arbeitsaufwand (h):
120
Leitidee:

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.

Modulverantwortung:
Prof. Nagel Günter
Lehrpersonen:
Prof. Nagel Günter
Standort (angeboten):
Buchs, Waldau St.Gallen
Vorausgesetzte Module:
Zusätzliche Eingangskompetenzen:

Weitere Voraussgesetzte Module, sind die beiden Module Systemtechnik A und Systemtechnik B (aus einem der Profile).

Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Systemtechnik BB STD_05(Empfohlenes Semester: 8)Kategorie:Wahlmodule (WM)
Wahlpflicht-Modul für Systemtechnik VZ STD_05(Empfohlenes Semester: 6)Kategorie:Wahlmodule (WM)
Bemerkungen:

Das Modul findet im Frühlingssemester statt. Falls es nur an einem Standort stattfindet, wird es hybrid durchgeführt.

Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Während der Unterrichtsphase:
Während der Unterrichtsphase wird in den Kursen Robotik und Neuronale Netze / Fuzzy Logic je eine Prüfung geschrieben. Zusätzlich wird im Kurs Neuronale Netze / Fuzzy Logic eine Projektarbeit bewertet.
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:
Während der Unterrichtsphase wird in den Kursen Robotik und Neuronale Netze / Fuzzy Logic je eine Prüfung geschrieben (Gewicht je 33.3%). Zusätzlich wird im Kurs Neuronale Netze / Fuzzy Logic eine Projektarbeit bewertet (Gewicht 33.3%).
Bemerkungen:

Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

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.
Modul- 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
Lehr- und Lernmethoden:
Vorlesung, Übungen, Praktika, Selbststudium, Projekt
Lehrmittel/-materialien:

Skript, Roboter-Unterlagen, Übungen, Praktika

MATLAB/SIMULINK, MuPAD

Bemerkungen:

Der Kusr findet in den zweiten 7 Wochen (à 4 Lektionen) des Semsters statt.