Master, Vollzeit
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Studienplan
Module
Mechatronik
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Regelungstechnik II |
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Regelungstechnik IIRegelungstechnik II
Modellbildung mechatronischer Systeme, Linearisierung um eine Ruhelage, Festwertregelung, Dynamisches Verhalten linearer zeitinvarianter Zustandsraummodelle, Abtastsysteme im Zustandsraum, Stabilität, Erreichbarkeit und Zustandsregler, Beobachtbarkeit und Zustandsbeobachter Regelungstechnik II
Modellbildung mechatronischer Systeme, Linearisierung um eine Ruhelage, Festwertregelung, Dynamisches Verhalten linearer zeitinvarianter Zustandsraummodelle, Abtastsysteme im Zustandsraum, Stabilität, Erreichbarkeit und Zustandsregler, Beobachtbarkeit und Zustandsbeobachter |
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Mechatronic Systems Engineering I |
2 | 6 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mechatronic Systems Engineering IMechatronic Systems Engineering I
Mechatronic Systems Engineering II
Sicherheitstechnik
•Begriffe der Sicherheitstechnik •Mögliche Gefährdungen des Menschen •Gefährdungsarten (deterministisch, zufällig) und deren Beherrschung •Technische Eigenschaften des Menschen •Überblick über Richtlinien und Normen •Gefährdungsanalyse •Risiko-Klassifizierung (Risiko-Graph, Risiko-Matrix) •Gedanken zu: Wert eines Menschen in Euro •Risiko-Reduktion, Risiko-Beherrschung •Sichere Software •Sichere Hardware •FMECA •FTA •Berechnung von SFF, DC, PFD, PFH |
Informatik & Industrielle KI
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Softwareentwicklung I |
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Softwareentwicklung IDie Absolvent*innen können wichtige Entscheidungen für Architekturen von Softwareapplikationen treffen (zb. Auswahl der richtigen Datenstruk-turen und Algorithmen für gegebene Probleme). Sie beherrschen die Implementierung von Softwareapplikationen, die auf Graphen und dyna-mischen Datenstrukturen operieren. Algorithmen und Datenstrukturen
• Algorithmen und ihre Analyse • Datenstrukturen, Abstrakte Datentypen • Grundlegende Datentypen (Stack, Hashtabellen, Queue, Listen, Bäume, Graphen) • Spezifikation von Datentypen, insbesondere Schnittstellen von Klassen • Such- und Sortierverfahren • Graphen und Graph-Algorithmen (Kürzeste Wege, Min. Spanning Tree) • Entwurf von Algorithmen und Auswahl geeigneter Datentypen zur Lösung konkreter Aufgaben • Vertiefung Programmieren (Interfaces, Generics, Threads) Datenbanken
• Vertiefung Entity Relationshipmodell • Objektrelationales Mapping • Grundkonzepte verteilter Datenbanken • Replikations- und Backupstrategien • Fragmentierung / Sharding • Transaktionen / 2 Phase Commit • JSON / BSON Datenformate • ACID, CAP und BASE Theorem • NoSQL Datenbanken |
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Industrielle KI I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Industrielle KI IDie Absolvent*innen kennen die gängigen Verfahren des maschinellen Lernens und können einfache Problemstellungen mit Hilfe entsprechen-der Software (MATLAB, Python und entsprechende Tools) lösen und die Funktionalität evaluieren. Sie verfügen über grundlegendes Wissen um in Folge eigenständig Lösungen für typische industrielle Problemstellungen zu erarbeiten. KI I - Industrielle Methoden und Anwendungen
•Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens und Anwendungen in der Mess- und Automatisierungstechnik •Begriffe und algorithmische Konzepte (Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion) •Anwendungsbeispiele und aktuelle Trends / Entwicklungen (Predictive Maintenance) •Praktische Übungen in MATLAB und Python KI I - Industrielle Methoden und Anwendungen
•Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens und Anwendungen in der Mess- und Automatisierungstechnik •Begriffe und algorithmische Konzepte (Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion) •Anwendungsbeispiele und aktuelle Trends / Entwicklungen (Predictive Maintenance) •Praktische Übungen in MATLAB und Python |
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Industrielle KI II |
3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Industrielle KI IIDie Absolvent*innen wissen wie man eine softwarebasierte Analyse zeit-diskreter Signale (MATLAB, Python) durchführt und können theoretische/mathematische Konzepte aus dem Bereich der Signalanalyse anwenden. Sie kennen grundlegende Methoden und Algorithmen und sind somit in der Lage eigenständige Analysen von Signalen (z.B. von komplexen Zeitreihen bzw. Messsignalen, Condition Monitoring) durchzuführen und relevante Signaleigenschaften zu bestimmen. Dies beinhaltet auch die Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens etwa zur Signalklassifikation oder Zeitreihenvorhersage bzw, Anomalie-Erkennung. KI II - Signalverarbeitung
•Faltung, Korrelationsfunktion •Signalrauschen, Denoising •Signaltransformationen: Diskrete Fourier Transformation (spectral leakage, PSD, Kohärenz) und kombinierte Zeit-/Frequenzanalysen (STFT, Wavelets), Hilbert-Transformation, Empirical Mode Decomposition,… •Methoden der Signalklassifikation und Anomalie Erkennung (AI for Signals) •Praktische Übungen in MATLAB und Python KI II - Signalverarbeitung
•Faltung, Korrelationsfunktion •Signalrauschen, Denoising •Signaltransformationen: Diskrete Fourier Transformation (spectral leakage, PSD, Kohärenz) und kombinierte Zeit-/Frequenzanalysen (STFT, Wavelets), Hilbert-Transformation, Empirical Mode Decomposition,… •Methoden der Signalklassifikation und Anomalie Erkennung (AI for Signals) •Praktische Übungen in MATLAB und Python |
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Industrielle KI III |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Industrielle KI IIIAbsolvent*innen besitzen Kenntnis über ausgewählte Techniken und Methoden des Image Processings und der Computer Vision (insbesonde-re Deep Learning, CNN, etc.) im industriellen Umfeld und können diese selbständig anwenden. Sie haben Kenntnis über den Stand der Technik sowie der aktuellen Trends und erhalten einen Ausblick in aktuelle wis-senschaftliche Forschungsgebiete. KI III - Machine Vision
Kamera-Kalibrierung, Homographie, Bild-Features, Hough-Transformation, Binärbildverarbeitung, Optical Flow, Deep Learning (Bild-klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung); KI III - Machine Vision
Umgang mit Software in Matlab und Python (OpenCV); eigenständige Lösung von Bildverarbeitungs-Problemstellungen etwa aus den Bereichen Robot Vision, Objekterkennung, Bildklassifikation, Anomalie-Erkennung, 3D pose etc. insbesondere mit modernen Methoden des Deep Learnings. |
Mathematik & Elektrotechnik
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Mathematik III |
8 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mathematik IIIAbsolvent*innen sind in der Lage, die unten genannten mathematischen Inhalte zu verstehen und diese auf praktische Problemstellungen, insbe-sondere unter Verwendung eines Computeralgebrasystems, anzuwen-den. Mathematik III
•Vektoranalysis: Vektorfelder, Divergenz, Rotation •Mehrdimensionale Integralrechnung: Doppelintegrale, Dreifachintegrale, Transformationsregel (Polarkoordinaten, Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten), Kurvenintegrale, Wegunabhängigkeit, konservative Vektorfelder, Oberflächenintegrale, Satz von Gauß und Stokes •Partielle Differenzialgleichungen: Analytische Lösung mit Produktansatz •Stabilitätstheorie: Stabilitätstheorie autonomer Differenzialgleichungssysteme. •Variationsrechnung: Euler-Lagrange-Differenzialgleichung •Einführung in die Numerische Mathematik: Gleitpunktarithmetik, Fehlerfortpflanzung. •Verfahren zur Nullstellenbestimmung (eindimensional): Rekursive Folgen, Newton-Verfahren und Modifikationen, Konvergenzordnung. •Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme: Normen, Konditionszahl, LR-Zerlegung, Householder-Verfahren, iterative Verfahren. •Numerische Differentiation und Integration: Differenzenformeln, Fehleranalyse, Quadraturformel, Newton-Cotes-Formeln, Gauß-Legendre-Formeln. •Numerische Lösung gewöhnlicher Differenzialgleichungen: Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Adams-Bashforth-Verfahren, BDF-Verfahren. •Numerik nichtlinearer Gleichungssysteme: rekursive Folgen, Newton-Verfahren, Broyden-Verfahren Mathematik III
•Vektoranalysis: Vektorfelder, Divergenz, Rotation •Mehrdimensionale Integralrechnung: Doppelintegrale, Dreifachintegrale, Transformationsregel (Polarkoordinaten, Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten), Kurvenintegrale, Wegunabhängigkeit, konservative Vektorfelder, Oberflächenintegrale, Satz von Gauß und Stokes •Partielle Differenzialgleichungen: Analytische Lösung mit Produktansatz •Stabilitätstheorie: Stabilitätstheorie autonomer Differenzialgleichungssysteme. •Variationsrechnung: Euler-Lagrange-Differenzialgleichung •Einführung in die Numerische Mathematik: Gleitpunktarithmetik, Fehlerfortpflanzung. •Verfahren zur Nullstellenbestimmung (eindimensional): Rekursive Folgen, Newton-Verfahren und Modifikationen, Konvergenzordnung. •Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme: Normen, Konditionszahl, LR-Zerlegung, Householder-Verfahren, iterative Verfahren. •Numerische Differentiation und Integration: Differenzenformeln, Fehleranalyse, Quadraturformel, Newton-Cotes-Formeln, Gauß-Legendre-Formeln. •Numerische Lösung gewöhnlicher Differenzialgleichungen: Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Adams-Bashforth-Verfahren, BDF-Verfahren. •Numerik nichtlinearer Gleichungssysteme: rekursive Folgen, Newton-Verfahren, Broyden-Verfahren |
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Elektrotechnik I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Elektrotechnik IDie Absolvent*innen beherrschen Grundlagen der Elektrotechnik in Be-zug auf die Behandlung elektromagnetischer Felder sowohl auf Leitungen als auch im freien Raum, können komplexe lineare und nichtlineare elektrischer Netzwerke behandeln und kennen erste Grundlagen der Signaltheorie. Elektrotechnik III
•Technische Bedeutung und Anwendung von Effekten elektromagnetischer Felder und EMV •Leitungstheorie •Lineare Netzwerke mit mehreren Energiespeichern •Nichtlineare Netzwerke •Fourieransatz •Signale und Systeme Elektrotechnik III
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Management
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Management I |
3 | 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Management IBetriebswirtschaftslehre: Die Absolvent*innen haben Kenntnisse über den Prozess der Unterneh-mensgründung, einschließlich der Erstellung von Geschäftsplänen. Sie können unterschiedliche Finanzierungsmodelle verstehen und diese im Kontext einer möglichen Unternehmensgründung anzuwenden. Englisch: Students study/research/practise topics relevant to the career field through analysis of research papers, discussion, roleplay, presentation and expla-nation of technical/scientific subject matter in English. Verhandeln und Moderation: Die Absolvent*innen lernen die Grundlagen des Argumentierens und der Verhandlungsführung kennen und diese auf studiengangsspezifische Themenstellungen erfolgreich anzuwenden. Die Absolvent*innen sind in der Lage die klassischen Besprechungsmo-derationsmethoden und die Steuerung von Gruppenprozessen in studi-engangsrelevanten Themenstellungen anzuwenden. Betriebswirtschaftslehre II
Deckungsbeitragsrechnung Plankostenrechnung Investitionsrechnung Finanzierung Unternehmensbewertung. Englisch
Academic writing Task-based exercises to build academic vocabulary and learn features of research paper writing in English. Subsequent selection and analysis of research papers for corpus studies/genre analysis in self-study, culminating in writing an executive summary based on the topic of students’ Master projects. Verhandeln und Moderation
• Harvard Verhandlungskonzept • Argumentationsformen in der Verhandlungsführung • Effizienten Vorbereitung und erfolgreiche Durchführung einer Verhandlung • Kreieren von Ergebnissen, die beide Seiten zufrieden stellen (Win-Win-Situationen) • Überprüfung und Weiterentwicklung des eigenen derzeitigen Ver-handlungsstils • Grundlagen der Moderation/Besprechungsmoderation • Rolle, Haltung, Aufgaben des Moderators bzw. Besprechungsleiters • Vorbereitung, Durchführung, Nachbereitung einer Moderation/Besprechung • Methoden/Hilfsmittel einer Moderation/Besprechung • Interventionstechniken für die Steuerung von Gruppenprozessen (Ziel-Review, Frag |
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Management II |
4 | 2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Management IITechnisches Controlling: Die Absolvent*innen haben Kenntnisse über die theoretischen Grundla-gen des technischen Controllings und können Performance-Messung und KPIs verstehen und anwenden, dh im Zusammenhang mit technischen Prozessen zu identifizieren, zu messen und zu analysieren. Studierende haben die Fähigkeit, technische Prozesse zu überwachen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und Optimierungsvorschläge zu entwickeln und können technisch-wirtschaftliche Analysen und Unter-suchungen durchführen und Auswirkungen von technologischen Ände-rungen und Investitionen zu bewerten. Produktionsmanagement: Die Absolvent*innen haben Kenntnisse der Funktionen und Methoden der Produktionsplanung- und Steuerung. Sie kennen moderne Organisations-formen in der Fertigung sowie die Grundlagen einer schlanken Produkti-on. Sie bekommen einen Überblick über die einzelnen Stufen der IT Un-terstützung in der Produktion Patenrecht und Unternehmensgründung: Die Absolvent*innen haben Kenntnisse über die Unterschiede zwischen den verschiedenen Unternehmensformen, insbesondere ihre legalen und steuerlichen Implikationen. Sie verstehen die Grundlagen des Patent-rechts und seine Auswirkungen auf technische Innovationen. Dies schließt ein Verständnis für den Patentantragsprozess und die Unterschiede zwischen verschiedenen Formen des geistigen Eigentums ein. Leadership: Die Absolvent*innen lernen die Modelle, Funktionen, Aufgaben von Füh-rungs-kräften kennen und reflektieren den Zusammenhang von Führung und Persönlichkeit Englisch
Advanced presentation techniques Analysis discussion of online presentations to explore features of suc-cessful presentations, followed by practice and feedback sessions in small groups to help students prepare video presentations of their Master projects for assessment by their language instructor, technical advisor and program head. Produktionsmanagement
•Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung •Push- Pull-Systeme •Grundlagen von Lean-Production •IT-Einsatz in der Fertigung und internen Logistik •Einfluss der Konstruktion auf die Herstellkosten eines Produktes Technisches Controlling
• Grundlagen des technischen Controllings • Effizienz-Untersuchungen, Analysen und Bewertungen • Technisch-wirtschaftliche Prozessoptimierung • Performance-Messung und Leistungskennzahlen (KPI) in Bezug auf technische Vorgänge und Prozesse • Sonstige Aspekte wie z.B. Nachhaltigkeitsberichtserstattung Leadership
• Modelle, Funktionen und Aufgaben von Führung • Schlüsselkompetenzen von Führungskräften • Zusammenhang von Führung und Persönlichkeit • Die Rolle der Führungskraft als Summe aller Erwartungen an den Rolleninhaber • Die Führungskraft als Multiplikator der Ziele und Werte eines Un-ternehmens • Die Führungskraft als Entwickler des eigenen Personals • Einflüsse auf Führung (externe und interne Rahmenbedingungen) • Kooperatives Führungsverhalten • Umgang mit Macht und Information Unternehmensgründungen und Patentrecht
•Einführung in die Unternehmensgründung, rechtliche Aspekte •Geschäftsplan, Start-up Finanzierung, Förderungen •Gewerblicher Rechtsschutz •Urheberrecht, Patentrecht, Marken- und Musterschutz •Patentrecherchen •Schutzrechts-Strategien •Lizenzverträge |
Wahlfächer / Brückenkurs
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Wahlpflichtfächer I |
16 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wahlpflichtfächer IErweiterung der technisch/wirtschaftlichen Kompetenzen durch Absolvierung freier Wahlpflichtfächer. Stärkung der studentischen Eigenverant-wortung durch Verpflichtung zur freien Auswahl und Absolvierung von den angebotenen Lehrveranstaltungen (FH OÖ Electives oder AT-spezifische Wahlfachliste) im Ausmaß von mindestens 4 ECTS. Brückenkurs für Quereinsteiger*innen
Wir haben speziell für Quereinsteiger*innen im Curriculum Brückenkurse eingebaut, sodass mögliche fehlende Inhalte im Zuge des Studiums nachgeholt werden können. Die genauen Kurse werden beim Aufnahmegesprächs mit der Studiengangsleitung besprochen und festgelegt. Mehrkörperdynamik
•Mathematische Einführung •Kinematik von Mehrkörpersystemen oDrehmatrizen o Lagematrizen o Denavit-Hartenberg-Konvention o Vorwärts- und Inverse Kinematik o Trajektorienberechnung •Dynamik von Mehrkörpersystemen o Lagrange Formalisums o Erstellen der Bewegungsgleichungen o Inverse Dynamik von Industrierobotern •Einführung in die Simulation von Mehrkörpersystemen Robotikclub II
•Systemdesign von Klein-Robotern •Auslegung Aktorik, Elektronik und Softwaresystem •Programmierung - Hardwarenahe Programmierung in einer höheren Pro-grammiersprache wie C - Hochsprachenprogrammierung zur Fernsteuerung der Robotersysteme in C# oder ähnlich •Bildverarbeitung - Auslegen eines Bildverarbeitungssystems - Programmierung eines Bildverarbeitungssystems in C++, Python oder ähnlich •Mechanischer uns elektrischer Aufbau von Roboter (Löten, …) Softwareentwicklung mit Python
•Grundlagen der Sprache •Wissenschaftliches Python: 1D, Plotting und Data, Pandas, hochdimensionale Daten 2D, nD, OpenCV, Scikit-learn •Anwendungsentwicklung: Module, Exceptions, OOP •Spezielle Themen z.B.: Raspberry Pi, Netzwerk-Kommunikation, eventuell C++ Integration |
Wahlpflichtmodule 2 .Semester (8 ECTS sind zu wählen)
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Sensorik & Aktorik bei Robotern I |
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Sensorik & Aktorik bei Robotern IDie Absolvent*innen kennen die wichtigsten Sensoren und deren mathematische Auswertung (sensing and perception). Außerdem sind Sie mit den wichtigsten Methoden zur Erstellung einer digitalen Umgebungskarte vertraut (2D/3D Mapping). Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Vorlesung ist die Selbstlokalisierung von mobilen Robotersystemen (SLAM). Die Absolvent*innen kennen die wichtigsten Begriffe aus dem Bereich der „Pfadplanung“ und sie besitzen ein Systemverständnis, um die erlernten Methoden in der Praxis anzuwenden. Driving Assistance Systems
•Einführung in ROS und Simulationsumgebung Gazebo •Occupancy Grid Mapping, SLAM, 2D/3D Mapping, Octomap •2D/3D Pfadplanung •Visual Odometry •Labor: ROS (Robot Operating System) Sensorik und Aktorik bei Robotern
•Wahrscheinlichkeit in der Robotik/Sensorik, Bayes-Filter, Kalman-Filter, EKF •Pfadplanung, Markov-Decision-Process |
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Nichtlineare Regelungstechnik I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Nichtlineare Regelungstechnik IDie Absolvent*innen •sind in der Lage die wesentlichen Unterschiede zwischen linea-ren und nichtlinearen Systemen zu verstehen. •können das Stabilitätsverhalten nichtlinearer Systeme analysie-ren. Die verstehen das Prinzip der differenziellen Flachheit und können es zur Trajektorienplanung anwenden. •verstehen das Prinzip der exakten Linearisierung und können es zum Reglerentwurf anwenden. •können die Trajektorienplanung und den Reglerentwurf zu einer Trajektorienfolgeregelung kombinieren Nichtlineare Regelungstechnik
•Nichtlineare Systeme - Einleitung •Stabilität nichtlinearer Systeme - Lyapunov Theorie •Flachheitsbasierte Folgeregelung - Linearer zeitinvarianter Fall •Flachheitsbasierte Folgeregelung •Umsetzen der theoretischen Methoden anhand einiger exemplarisch ausgewählter Modelle |
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Steuerungstechnik III |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Steuerungstechnik IIIDie Absolvent*innen können Steuerungstechnik-Projekte mit Methoden des modellbasierten Prototypings bearbeiten und wissen mit konventio-nellen und generativen (AI) Methoden Anwendungen zu entwickeln die den brancheneigenen Zuverlässigkeits-, Verfügbarkeits-, Wartbarkeits- und Qualitätsaspekten entsprechen. Sie kennen die typischen steuerungstechnischen Hard- und Software-komponenten und Teilsysteme und können Schnittstellen zu angrenzen-den und interagierenden Systemen entwickeln. Sie sind in der Lage fach-technische Steuerungslösungen für Steuerungen und Visualisierungen mittels modellbasierten Entwurfsverfahren (wie etwa Zustandsautomaten) zu konzeptionieren. Sie können die dafür erforderlichen Entwicklungsschritte anhand erlernter Vorgehensmodelle umsetzen. Sie kennen Verifikations- und Validierungsmethoden und Tools und kön-nen diese anwenden. Sie kennen die Eigenschaften echtzeitfähiger Laufzeitumgebungen und können diese hinsichtlich der Einhaltung funktionaler und temporaler Anforderungen einrichten und prüfen. Steuerungstechnik
•Kurzeinstieg IEC 1131 - konforme Steuerungsentwicklung und Projektierung Grundlage modellbasierter Entwicklung – Prototyping Methoden und Prozesse. •Generative KI in der Steuerungsentwicklung •Fortgeschrittene Entwurfs- und Prozessmuster zur Projektierung modellbasierter Steuerungssysteme. •Verifikation, Validierung und Testverfahren für modellbasierte Steuerungssysteme Abarbeitungsmodelle und Echtzeitbetriebssysteme von Steuerungen •Kommunikations- und Interaktionsmodelle zwischen Steue-rungssystemen und angrenzenden Systemen (z.B. Datenbanken, Visualisierungen,…) Fortgeschrittene Methoden, Architekturen und Muster zur Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung in modellbasiert entwickelten Systemen. Sicherer Einsatz von KI basierten Programmgeneratoren Steuerungstechnik
•Kurzeinstieg IEC 1131 - konforme Steuerungsentwicklung und Projektierung Grundlage modellbasierter Entwicklung – Prototyping Methoden und Prozesse. •Generative KI in der Steuerungsentwicklung •Fortgeschrittene Entwurfs- und Prozessmuster zur Projektierung modellbasierter Steuerungssysteme. •Verifikation, Validierung und Testverfahren für modellbasierte Steuerungssysteme Abarbeitungsmodelle und Echtzeitbetriebssysteme von Steuerungen •Kommunikations- und Interaktionsmodelle zwischen Steue-rungssystemen und angrenzenden Systemen (z.B. Datenbanken, Visualisierungen,…) Fortgeschrittene Methoden, Architekturen und Muster zur Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung in modellbasiert entwickelten Systemen. Sicherer Einsatz von KI basierten Programmgeneratoren |
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Softwareentwicklung II |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Softwareentwicklung IIIOT Systeme
•Kommunikationstechnologien (Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN, NB-IoT) •Anwendungsprotokolle (HTTP (REST), MQTT, AMQP, CoAP, LwM2M) •Verschlüsselung, Authentifizierung und Autorisierung (TPM, SHA, RSA, X.509, JWT) •Geräteverwaltung und Softwareaktualisierung (Device Registry, Device Shadow, Over-The-Air Update) •Big Data Technologien (Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm, Apache Kafka) •Smart Sensor/Actuator (Arduino, C++, Sensor Kit, Bluetooth Com-munication) Netzwerk und IT-Sicherheit
•Grundlegende Begriffe sicherer Informationssysteme •Netzwerktechnik und Analyseverfahren •Kommunikationsprotokolle und deren Sicherheitspotential •Risiken, Bedrohungen, Maßnahmen •Grundprinzipien einer Risikoanalyse •Kryptographische Grundlagen / Verschlüsselungsalgorithmen •IT-Sicherheitsorganisation, Sicherheitspolitik, Sicherheitskonzepte •IT-Sicherheit kontrollieren - Sicherheitsaudits |
Wahlpflichtmodule 3. Semester (8 ECTS sind zu wählen)
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Adaptive Regelungstechnik I |
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Adaptive Regelungstechnik IDie Absolvent*innen •verstehen die Berechnung zeitoptimaler Bewegungsprofile und können dies in die Praxis umsetzen •verstehen die Identifikation parametrischer bzw. nicht-parametrischer Modelle und können dies in die Praxis umsetzen •verstehen die Grundprinzipien adaptiver Regelungen und können dies in die Praxis umsetzen. Adaptive Regelungsverfahren
• Motion Control • Methoden zur Identifikation zeitdiskreter und zeitkontinuierlicher Strecken • Grundzüge Adaptiver Regelungen • Umsetzen der theoretischen Methoden anhand einiger exempla-risch ausgewählter Modelle. |
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Condition Monitoring I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Condition Monitoring IDie Absolvent*innen können selbständig einen Antriebsstrang mit geeig-neter Sensorik, Signalverarbeitung und Signalauswertung ausstatten, sodass der Maschinenzustand auf typische mechanische Schäden geprüft oder online überwacht werden kann. Sie kennen die dafür benötigten typischen Hard- und Softwarekomponen-ten und Teilsysteme. Sie sind in der Lage ausgewählte Analysen zu konzeptionieren und am praktischen Beispiel umzusetzen. Condition Monitoring
•Mechanische Schwingungen und Impulse: Ursachen, Entstehungsmechanismen, Darstellung •Schwingungsmesstechnik: Messaufnehmer, Messkette, Signalverarbeitung •Schwingungsanalyse: Kennwerte im Zeit und Frequenzbereich, FFT, Ordnungen, Spektrum, Cepstrum, Nachlaufanalyse, Hüllkurvenanalyse,Orbit, Bahnkurve •Maschinendiagnose: Lager und Wellenschwingungen, typische Schädigungsarten, Unwucht und Auswuchten, Elektromagnetische Schwingungen, Getriebeschäden, Drehzahlabhängige Schwingungen •Predictive Maintenance ISO Standards für Condition Monitoring |
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Digitale Fabrik I |
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Digitale Fabrik IDie Absolvent*innen können mittels moderner Methoden industrielle Prozesse sowohl modellieren als auch simulieren. Dies umfasst sowohl automatisierungstechnische Aspekte als auch logistische und betriebs-wirtschaftliche Betrachtungsweisen (z.B. Taktzeitanalysen). Die Studierenden können Maschinen und Produktionsprozesse soweit gestalten dass diese im Sinne einer modernen Fertigung Daten unternehmensweit und darüber hinaus bereitstellen und nutzen können Erwerb über Kenntnisse aktueller Einsatzmöglichkeiten, Aufwand, Nutzen sowie Einschränkungen von Werkzeugen und Methoden der digitalen Fabrik. Digitale Fabrik
•Übersicht der Werkzeuge zur digitalen Fabrik •Simulationsunterstützte Analyse von Produktions- und Logisti-kabläufen (Fertigung, Montage) •Prozessplanung mit Methoden der Digitalen Fabrik •Vernetzung der Einzelsysteme im Sinne eines PPLM •System- und Datenintegration •Montage-/Demontagesimulation zur Arbeitsplatzgestaltung • Methodik zur Verringerung der Inbetriebnahmezeit •Einsatzmöglichkeiten eines digitalen Zwillings zur Prozessoptimierung •Methoden und Prozesse zum Entwickeln eines digitalen Zwillings •Aufbau eines digitalen Zwillings in Unity3D •Erwerb über Kenntnisse aktueller Einsatzmöglichkeiten, Auf-wand, Nutzen sowie Einschränkungen von Werkzeugen und Methoden der digitalen Fabrik. |
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Elektrische Antriebstechnik I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Elektrische Antriebstechnik IDie Absolvent*innen können gesamte Antriebsstränge und deren Einzel-komponenten auswählen und auslegen. • Auslegung und Umsetzung von industriellen Anwendungsprojekten • detaillierte Kenntnisse über Besonderheiten von Kleinantrieben • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Servoantriebssystemen • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Prozessregelungen mit Einzel- und Mehrantriebssystemen • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Motion-Control-Anwendungen mit Einzel- und Mehrantriebssystemen Elektrische Antriebstechnik
Einführung und Beispiele von elektrischen Atriebssystemen Berechnung von Antriebssträngen Funktionen und Entwurf elektrischer Servoantriebssysteme Prozessregelungen mit elektrischen Einzelantriebssystemen: • Füllstands- und Druckregelungen Prozessregelungen mit elektrischen Mehrantriebssystemen: • Master-Slave-Konzepte • Anlagen mit Zugkraftregelungen Motion-Control-Anwendungen mit elektrischen Antriebssystemen: • Positionieren • Elektronische Getriebe • Elektronische Kurvenscheiben |
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Elektronik I |
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Elektronik IVerständnis von Transistorschaltungen, wie Sie in integrierten Schaltun-gen verwendet werden (und damit Ihrer Nichtidealitäten und Einschrän-kungen). Schaltungskonzepte von Referenzquellen. Schaltungskonzepte von primär- und sekundär getakteten Schaltreglern und deren Vorteil im Vergleich zu linearer Spannungsregelung in Bezug auf den Wirkungsgrad. Operationsverstärkerschaltungen analysieren, berechnen und anwenden können. Filter sinnvoll auswählen, passende Ordnung abschätzen und in Form einer Operationsverstärkerschaltung realisieren. Vor- und Nachteile von Schaltungskonzepten wie PWM und Sigma-Delta Wandlern für die Digital <->Analogwandlung im Vergleich zu klassischen aufbauten von DAC/ADC verstehen. Wesentliche Unterschiede bei AM und FM-Modulation in Hinsicht Signal-formen, Bandbreite und Störfestigkeit verstehen. Einfluss von Kodierung auf die Übertragung digital vorliegender Information erkennen. Diskrete Schaltungstechnik
• Transistoren und Transistorschaltungen • Stromquellen • Stromspiegel • Differenzverstärker • OPV (Innenschaltung) • Schaltregler • Referenzquellen • Schaltungen mit OPV’s (linear, nichtlinear, Filter) • Hochqualitative A/D und D/A Wandlung • aktive und passive Filter • Analoge und digitale Signalübertragung • Rauschen in elektronischen Schaltkreisen Diskrete Schaltungstechnik
• Transistoren und Transistorschaltungen • Stromquellen • Stromspiegel • Differenzverstärker • OPV (Innenschaltung) • Schaltregler • Referenzquellen • Schaltungen mit OPV’s (linear, nichtlinear, Filter) • Hochqualitative A/D und D/A Wandlung • aktive und passive Filter • Analoge und digitale Signalübertragung • Rauschen in elektronischen Schaltkreisen |
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Embedded Systems I |
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Embedded Systems IEmbedded Systems: Die Absolvent*innen haben Grundverständnis für Inter- Device und Inter- Chip-Bussysteme, können diese Entwerfen, Analysieren und Programmieren. Digitale Signalprozessoren
•Grundlagen digitaler Signalverarbeitung: Signalverarbeitungsket-te ADC / Signalprozessor / DAC. Festkomma- und Fließkomma-darstellung mit Auswirkung auf die notwendige Hardware sowie Genauigkeit der Berechnungen •Digitale Filter (FIR und IIR) sowie deren effizienten Umsetzung am Signalprozessor (Hardwareunterschiede zu Universal-Prozessoren) Filterdesign in Matlab, Auswirkung der Designmethode / Filtercharakteristik auf die erforderliche Ordnung des Fil-ters und somit Rechenleistung •Adaptive Filter und deren Anwendungen Active Noise Control, Systemidentifikation Embedded Systems
Inter IC und Interprozessor-Schnittstellen; Inter-Device-Schnittstellen; Inter-Modul-Schnittstellen; Treiberprogrammierung. Vertiefung in: •Serial Peripheral Interface •Inter Integrated Circuit Bus •One-Wire Bus •CAN •Serielle Schnittstellen Anwendung von Analysewerkzeugen wie Logik-Analysator, Protokoll-Analysator |
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Mehrkörperdynamik I |
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Mehrkörperdynamik IDie Absolvent*innen •haben Grundverständnis für ein dynamisches Mehrkörpersystem und •können ein Mehrkörpersystem und dessen bestimmende Grö-ßen im Zusammenhang mit Robotik abschätzen und mit geeig-neten Softwaremethoden simulieren. Mehrkörperdynamik
•Mathematische Einführung •Kinematik von Mehrkörpersystemen oDrehmatrizen o Lagematrizen o Denavit-Hartenberg-Konvention o Vorwärts- und Inverse Kinematik o Trajektorienberechnung •Dynamik von Mehrkörpersystemen o Lagrange Formalisums o Erstellen der Bewegungsgleichungen o Inverse Dynamik von Industrierobotern •Einführung in die Simulation von Mehrkörpersystemen |
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Softwareentwicklung mit Python I |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Softwareentwicklung mit Python ISoftwareentwicklung mit Python
•Grundlagen der Sprache •Wissenschaftliches Python: 1D, Plotting und Data, Pandas, hochdimensionale Daten 2D, nD, OpenCV, Scikit-learn •Anwendungsentwicklung: Module, Exceptions, OOP •Spezielle Themen z.B.: Raspberry Pi, Netzwerk-Kommunikation, eventuell C++ Integration |
Projekte / Masterarbeit
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Automatisierungsprojekt I |
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Automatisierungsprojekt IDie Absolvent*innen können eigenständig ein Projekt abwickeln, das inhaltlich einem gewählten Schwerpunkt aus dem Masterstudium entspricht und möglichst realitätsnahe in einem Unternehmen oder in einem F&E-Projekt abgewickelt wird. Die Projektteilnehmer*innen sind geübt in der Anwendung von Projektmanagement-Tätigkeiten (Zeitplanung, Lasten- und Pflichtenhefterstellung, Dokumentation, etc.). Automatisierungstechnik Projekt I
Lösen einer anspruchsvollen Automatisierungsaufgabe nach Vorgabe aus einem Pflichtenheft. Es ist eine gesamte Kette bestehend aus Hardware, Regelung- Steuerung und Software zu realisieren. Regelmäßige Projektreviews mit der Betreuerin bzw. dem Betreuer zeigen den Fortschritt, eine entsprechende Dokumentation ist mitzuführen. |
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Automatisierungsprojekt II |
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Automatisierungsprojekt IIDie Absolvent*innen können eigenständig ein Projekt abwickeln, das inhaltlich einem gewählten Schwerpunkt aus dem Masterstudium ent-spricht und möglichst realitätsnahe in einem Unternehmen oder in einem F&E-Projekt abgewickelt wird. Die Projektteilnehmer*innen sind geübt in der Anwendung von Projektmanagement-Tätigkeiten (Zeitplanung, Las-ten- und Pflichtenhefterstellung, Dokumentation, etc.). Automatisierungstechnik Projekt II
Lösen einer anspruchsvollen Automatisierungsaufgabe nach Vorgabe aus einem Pflichtenheft. Es ist eine gesamte Kette bestehend aus Hardware, Regelung- Steuerung und Software zu realisieren. Regelmäßige Projektreviews mit der Betreuerin oder dem Betreuer zeigen den Fortschritt, eine entsprechende Dokumentation ist mitzuführen |
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Masterarbeit / Masterprüfung |
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Masterarbeit / MasterprüfungMit der Masterarbeit sollen Studierende die Qualifikationen für eigen-ständiges wissenschaftliches Arbeiten nachweisen. Zum wissenschaftlichen Arbeiten auf Hochschulniveau gehören insbesondere: • die Erfassung von Problembereichen und deren Strukturen • die Beschaffung von und der Umgang mit Literatur • die Strukturierung von Themen und die Formulierung von Forschungsfragen • das Ableiten wissenschaftlich fundierter Schlüsse/Ergebnis- se/Lösungsalternativen • die Formulierung der Arbeit und deren formale Gestaltung (Zitate, Verzeichnisse, etc.) Anhand der vom Studiengang vorgegebenen Richtlinie sollen die Student*innen befähigt sein, Grundsätze des wissenschaftlichen Arbeitens auf Hochschulniveau, Ansprüche an wissenschaftliche Abschlussarbeiten, Urheberrecht, Abfragen und deren Lösung sowie Veröffentlichungsaspekte von wissenschaftlichen Arbeiten anzuwenden. Masterarbeit
Die Masterarbeiten orientieren sich vorzugsweise an konkreten Problemstellungen der industriellen Praxis und sollen die interdisziplinäre Zusammenschau der Erfahrungen der Berufspraxis auf Basis des bis zu diesem Zeitpunkt in den Vorlesungen und Übungen grundgelegten Wissenstandes fördern. Im Falle von Sperrantragen muss, eine von der auftraggebenden Firma freizugebende Version der Masterarbeit (entschärfte Version) abgeben werden. Masterprüfung
Die kommissionelle Abschlussprüfung ist vor einem facheinschlägigen Prüfungssenat abzulegen. Diese kommissionelle Prüfung setzt sich aus den Prüfungsteilen 1. Präsentation der Masterarbeit, 2. einem Prüfungsgespräch, das auf die Querverbindungen des Themas der Diplom-oder Masterarbeit zu den relevanten Fächern des Studienplans eingeht, sowie 3. einem Prüfungsgespräch über sonstige studienplanrelevante Inhalte zusammen. |
Kontakt
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TelefonT +43 5 0804 43012