Studien- und Abschlussarbeiten

Hauptbetreuer: Prof. Dr.-Ing. Heinz-Peter Bürkle

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Dies ist die aktuelle Liste für Abschlussarbeiten

Ggf. können auch Teile herausgelöst und als Projektarbeiten vergeben werden. 

Bitte nehmen Sie Kontakt mit mir auf.

heinz-peter.buerkle@hs-aalen.de

Themen:

Inferenz von Neuronalen Netzen mithilfe des Xilinx FINN Frameworks auf FPGAs

Evaluierung von Neuronalen Netzen auf einem Mikroprozessor mit Neuronal Network Accelerator

• uC mit NN on-Chip als Hardwareeinheit
• ARM mit CNN-Accelerator On Chip
• DesignFlow: Python (Keras) to NN onChip, Tensor Flow und Tensor Flow Light
• Beispielapplikation

Entwicklung von Exponaten für eine KI-Ausstellung

• Entwicklung eines Multilayer-Perceptrons auf Basis eines Raspberry Pi unter Verwendung von LED-Anzeigen sowie Inkrementalgebern
• Entwicklung eines Demonstrators für Word Embedding
• Datenauswertung von Smartphone Sensoren mit künstlicher Intelligenz

Erschütterungsüberwachung mit MachineLearning auf FPGA

• Waschmaschinenüberwachung selbstlernendend (Anomaliedetektion)
• Sound und Bewegungssensor
• Automatisches Training auf Prozessor
• Maximale Größe eines NN mit Speicher auf FPGA nutzen

Entwicklung eines Farbringcode-Decodierers für bedrahtete Widerstände mittel künstlicher Intelligenz

Hauptbetreuer: Prof. Martin Pietzsch

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Bitte fragen Sie Prof. Pietzsch nach aktuellen Aufgabenstellungen oder Kooperationen mit Unternehmen. Sie können gern auch mit eigenen Vorschlägen an Prof. Pietzsch herantreten oder eine Betreuungsanfrage stellen.

Hauptbetreuer: Prof. Martin Pietzsch

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Bitte fragen Sie Prof. Pietzsch nach aktuellen Aufgabenstellungen oder Kooperationen mit Unternehmen. Sie können gern auch mit eigenen Vorschlägen an Prof. Pietzsch herantreten oder eine Betreuungsanfrage stellen.

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

bei Steinbeis Transferzentrum Industie 4.0

Schlagworte: Predictive Maintenance bei Präzisionsmessmaschinen Condition Monitoring datensensoren virtuelle sensoren

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Im Zentrum Industrie 4.0 der Hochschule wird eine Lernfabrik betrieben, die als Modell einer Smart Factory angesehen werden kann. Die Anlage dient vor allem der Untersuchung von Themen der Datenkommunikation und ist mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet. Spezielle Datensensoren analysieren die Kommunikation der einzelen Geräte. 

In Vorarbeiten wurden basierend auf Datensensoren einige Virtuellen Sensoren für Condition Monitoring Aufgaben entwickelt. Diese sollen nun als Grundlage für eine Vorhersage von Abnutzungen und Ausfällen in der Anlage dienen.

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

Schlagworte: Condition Monitoring Predictive Maintenance Energie Sensor Modbus neuronale netze machine learning

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Im Zentrum Industrie 4.0 der Hochschule liegt ein Forschungsschwerpunkt auf der Analyse von industrieller Kommunikation. 

In der vorliegenden Arbeit geht es darum, aus Energieverbrauchsdaten einer Produktionsmaschine den aktuellen Zustand der Anlage abzuleiten. Dazu wird ein datengetriebenes Modell der Anlage entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit von Zuständen basierend auf aktuellen und historischen Daten berechnet.

Zur Modellbildung kommen z.B. einfache Neuronale Netze zum Einsatz.

Programmierkenntnisse sind hilfreich aber für die Arbeit nicht erforderlich.

Hauptbetreuer: Dr.-Ing. Thomas Glotzbach, Zweitbetreuer: Prof. Dr. Ulrich Klauck

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Die Erforschung der Ozeane gewinnt zunehmend an Bedeutung. Da Menschen in großen Tiefen nur unter erschwerten Bedingungen bzw. gar nicht arbeiten können, wird besonders in diesem Bereich der Einsatz unbemannter Roboter angestrebt. Typische Aufgaben sind Kartographierung von Meeresböden, Untersuchung von künstlichen Bauten, wie Rohrleitungen oder Windkraftanlagen, Auffinden von gefährlichen Gegenständen wie Seeminen oder begrenzte Manipulationsaufgaben.

Die Unterwasserumgebung stellt dabei besondere Herausforderungen. So ist z.B. keine funkbasierte Kommunikation möglich, und damit auch keine globale Navigation, z.B. unter Verwendung von GPS. Dies erschwert möglicheMethoden zur Führung und Regelung entsprechender autonomer Systeme.

Die Atlas Elektronik GmbH ist das größte deutsche Unternehmen im Bereich maritimer Systeme und bereitet gegenwärtig die Markteinführung eines autonomen maritimen Roboters SeaCat vor. Dieser Roboter hat eine Länge von 2,5 – 3,5 Meter und ein Gewicht von 130 – 220 kg, abhängig von der jeweiligen Nutzlast, und kann in Tiefen von bis zu 600 Metern operieren. Dabei ist sowohl ein vollautonomer Einsatz als auch eine Fernsteuerung über Glasfaserkabel möglich. Im Zuge der Arbeiten wurde bei ATLAS Elektronik bereits ein Fahrzeugmodell unter MATLAB/ Simulink erstellt, welches den Fahrzeugzustand (Position, Orientierung, Geschwindigkeit) in Abhängigkeit der Steuersignaleder Aktoren (Propeller, Ruder, Thruster) berechnet.

Im Rahmen dieser Arbeit solldas vorhandene Simulationstoolin eine zu erstellende Simulationsumgebung eingebunden werden. Ein zentraler Bestandteil ist ein Visualisierungstool, welches das Fahrzeug in einer virtuellen Realität darstellt. Diese virtuelle Umgebung soll mit einem Umgebungseditor erstellt werden können. Eine wesentliche Forderung besteht darin, dass dieses Visualisierungstool auch in der Lage ist, Pseudomesswerte der wichtigsten Fahrzeugsensoren zu generieren, z.B. die Entfernung zum Meeresboden oder zu einer vertikalen Hafenwand, basierend auf Sonarmessungen. Entsprechende Tools sind im Open Source Bereich bereits verfügbar, z.B. UWSim (http://www.irs.uji.es/uwsim/). Daher soll zunächst eine Recherche über mögliche vorhandene Toolerfolgen, und dann nach Rücksprache mit den Betreuern entschieden werden, welcher davon zum Einsatz kommen soll.

Danach besteht die wesentliche Aufgabe darin, das vorhandene Simulationsmodell mit dem Visualisierungstool zu synchronisieren, sodass das Tool in Echtzeit den vom Modell berechneten Fahrzeugzustand anzeigt und entsprechende Messwerte zurückliefert. Diese Messwerte sollen im vorhandenen Missionsüberwachungsinterface angezeigt sowie den Reglern zur Steuerung des Fahrzeuges zur Verfügung gestellt werden. Wesentliches Ziel ist es, dass Simulationen eines Fahrzeugeinsatzes sowohl autonom basierend auf Missionsplänen aus dem zugehörigen Missionsplanungstool, als auch ferngesteuert durchgeführt werden können. Als mögliche Zusatzaufgabe kann die Hinzunahme kooperativen Verhaltens mehrerer Roboter erfolgen.

Wie bereits beschrieben sind dabei vom Bearbeiter nicht die einzelnen Blöcke selbst zu realisieren; diese existieren bereits bzw. können aus den im Open Source Bereich verfügbaren Angeboten übernommen und lediglich angepasst werden. Die wesentliche Aufgabe besteht darin, die einzelnen Tools miteinander zu koordinieren, so dass diese auf einfache Weise gestartet werden können und miteinander kommunizieren, um komplexe Fahrzeugmissionen zu simuliert und die Ergebnisse übersichtlich darzustellen.

Voraussetzung:

• Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Betriebssystemen (Windows, Linux)
• Programmiererfahrung in geeigneten Hochsprache (wie C++ oder Python)
• Kenntnisse oder Einarbeitung indas Middlewaresystem „Robot Operating System“ (ROS),http://www.ros.org

Durchführung:

• Recherche über geeignete Visualisierungstools mit der Fähigkeit der Umgebungssimulation und der Erzeugung von Pseudomesswerten
• Aufbau einer Simulationsumgebung mit den von ATLAS Elektronik zu Verfügung gestellten Tools bzw. den neu hinzuzunehmenden Tools gemäß der Recherche
• Realisierung der Funktionalität der Simulationsumgebung, besonders des Informationsaustausches der einzelnen Tools untereinander
• Wenn erforderlich: Erweiterung des Visualisierungstools zur Erzeugung der Pseudomesswerte
• Anbindung sowohl des Missionsplanungstools von Atlas Elektronik für autonome Missionen als auch der Möglichkeit zur manuellen Steuerung;die Hinzunahme kooperativen Verhaltens steht als Option, falls noch Zeit verfügbar ist.
• ausführliche Dokumentation, besonders zur Installation und Inbetriebnahme der Simulationsumgebung

Literatur:

• Atlas Elektronik GmbH, Informationen zum SeaCat Roboter, Website, http://www.seacat-auv.com/
• Prats, M.; Perez, J.; Fernandez, J.J.; Sanz, P.J., "An open source tool for simulation and supervision of underwater intervention missions",2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 2577-2582, 7-12 Oct. 2012
• Glotzbach, Th.; Voigt, A.; Pfützenreuter, T.; Jacobi, M.; Rauschenbach, T., “CViewVR: A High-performance Visualization Tool for Team-oriented Missions of Unmanned Marine Vehicles”, 8th International Conference on Computer Applications and Information Technologyin the Maritime Industries (COMPIT), 2009, May 10-12, Budapest, Hungary, Conference Proceedings, pp. 150-164

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Axel Zimmermann

bei Steinbeis Transferzentrum Industie 4.0

Schlagworte: virtuelle Produktentwicklung Messtechnik Datenmodelle

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Im Industrie 4.0 Labor der Hochschule werden industrienahe Projekte zusammen mit der Transferplattform Industrie 4.0 durchgeführt.

Ein Schwerpunkt ist die Untersuchung von virtuellen Sensoren basierend auf der Kommunikation von Endgeräten in einer Smart Factory. Zu diesem Zweck wird der Datenverkehr aufgezeichnet und analysiert.

In dieser Arbeit soll ein Sensor für nicht messbare Prozessgrößen erstellt werden. Dazu werden Messreihen aufgezeichnet und daraus ein Modell für das Verhalten des gewünschten Sensors entwickelt.

Die Arbeit umfasst die Beschäftigung mit maschinellen Lernverfahren und deren Umsetzung in einer Python Umgebung.

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Markus Glaser

Schlagworte: sofware fpga nios toolchain IEC 61508

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Für sicherheitsrelevante mechatronische Systeme ist die Software von zentraler Bedeutung. Neben den primären Funktionen werden umfangreiche Diagnosen durch die integrierte Software autonom ausgeführt.

Im Rahmen des Projekts sollen Schlüsselfunktionen eines intelligenten Antriebssystems konzipiert, implementiert und verifiziert werden. Hierzu gehört die Entwicklung einer Toolchain für die Entwicklung und Integration der Module. 

Als Zielplattform kommt ein FPGA mit Softcore (NIOS) zur Anwendung.

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Markus Glaser

Schlagworte: Embedded Programmierung CANopen safety

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Modern, state of the art mechatronic systems require multiple Interfaces for good connectivity in the intended environment.

The subject includes the following activities:

- Evaluation of different Modbus TCP/IP communication stacks

- Integration of the selected stack in the system controller

- Setup of the verification, including the test harness

Hauptbetreuer: Prof. Dr. Markus Glaser

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Konzeptionierung und Durchführung von Zuverlässigkeitsuntersuchungen.

Entwicklung von Testaufbauten.