Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
24.10.2021 08:49:05
inf300 - Hybride Systeme (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Hybride Systeme
Modulkürzel inf300
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Einrichtungsverzeichnis Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Eingebettete Systeme und Mikrorobotik (Master) > Akzentsetzungsmodule
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Embedded Brain Computer Interaction
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Systems Engineering
  • Master Informatik (Master) > Technische Informatik
  • Master Informatik (Master) > Theoretische Informatik
Zuständige Personen
Fränzle, Martin Georg (Prüfungsberechtigt)
Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Kenntnisse aus dem BSc.-Studiengang Informatik mit Vertiefungsrichtung "Eingebettete Systeme und Mikrorobotik" bzw. entsprechende Kenntnisse aus den Angleichungsmodulen des MSc.-Studiengangs.Begründung: Die Vorlesung setzt Kenntnisse der Modellierung and Analyse reaktiver Systeme voraus.
Kompetenzziele
Das Modul vermittelt Grundlagen sowie aktuelle Techniken der Mathematischen Modellierung und der Analyse hybrid diskret-kontinuierlicher Systeme, wie sie durch Einbettung digitaler Systeme in eine physische Umgebung entstehen. Die Studierenden erwerben in dem Modul mithin Kompetenzen, die für das Verständnis und die Entwicklung cyber-physischer Systeme zentral sind.

Fachkompetenzen
Die Studierenden:
  • charakterisieren die einschlägigen formalen Systemmodelle cyber-physischer Syteme: Hybride Automaten, hybride symbolische Transitionssysteme
  • benennen domänentypische Systemanforderungen: Sicherheit im Sinne von "safety", Stabilisierungsbegriffe, Robustheit
  • benennen entsprechende Analysemethoden: symbolische Zustandsexploration, Abstraktion und Abstraktionsverfeinerung, generalisierte Lyapunov-Methoden
  • gehen mit computerunterstützten State-of-the-Art Analysewerkzeugen um
  • wählen und setzen adäquate Modellierungs- und Analysemethoden für konkrete Anwendungsszenarien ein
  • wenden Methoden zur Reduktion großer Zustandsräume und Abstraktionen zur Behandlung zustandsunendlicher Systeme an
  • kennen die den Industrie-Standard darstellenden Modellierungswerkzeuge und können sie anwenden


Methodenkompetenzen
Die Studierenden:
  • modellieren semiformal heterogene dynamische Systeme mit industriellen Entwurfswerkzeugen, insbes. mit Simulink/Stateflow
  • übertragen die erlernten Modellierungs- und Analysetechniken auf andere heterogene Systemdomänen, bspw. soziotechnische Systeme


Sozialkompetenzen
Die Studierenden:
  • arbeiten in Teams
  • lösen komplexe Modellierungs-, Entwicklungs- und Analyseaufgaben im Team


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren ihr Vorgehen und erkennen die Grenzen der erlernten Methoden hybrider Systeme
Modulinhalte
Eingebettete Computersysteme stehen in ständiger Interaktion mit ihrer Umgebung, welche oftmals zustands- und zeitkontinuierliche Komponenten enthält. Damit entstehen komplexe Interaktionen zwischen diskreten Berechnungs- und Entscheidungsvorgängen einerseits und kontinuierlichen Prozessen andererseits, welche weder mit den Mitteln der kontinuierlichen noch mit den Mitteln der diskreten Mathematik analysierbar sind. Insofern wird für die Analyse dieser technisch wichtigen Klasse computerbasierter Systeme eine eigenständige Theorie wie auch Entwurfsmethodik benötigt, in die diese VL einführen möchte: Die Theorie der hybrid diskret-kontinuierlichen Systeme.
Die vorlesungsbegleitende Bearbeitung eines Semesterprojekts mit aktuellen Entwurfs- und Verifikationswerkzeugen dient der Vertiefung des Vorlesungsstoffs.
Literaturempfehlungen
  • Luca P Carloni, Roberto Passerone, Allesandro Pinto & Alberto L Sangiovanni-Vincentelli: Languages and Tools for Hybrid System design.World Scientific, 2006.
  • Wassim M. Haddad, VijaySekhar Chellaboina & Sergey G. Nersesov: Impulsive and Hybrid Dynamical Systems: Stability, Dissipativity, and Control. Princeton University Press, 2006
  • Daniel Liberzon: Switching in Systems and Control. Birkhauser, 2003
  • Michael Huth, Mark Ryan: Logic in Computer Science: Modelling and Reasoning About Systems. Cambridge University Press, 2004.
  • Christel Baier, Joost-Pieter Katoen: Principles of Model Checking. MIT Press, 2008.
Links
Unterrichtsprachen Englisch, Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel / module level AS (Akzentsetzung / Accentuation)
Modulart / typ of module Pflicht o. Wahlpflicht / compulsory or optioal
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method V+Ü
Vorkenntnisse / Previous knowledge Bachelor in Computing Science oder Kenntnisse gewöhnlicher Differentialgleichungen
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Vorlesung
3 SoSe 42
Übung
1 SoSe 14
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Ende der Vorlesungszeit
Projekt