Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
02.10.2022 06:24:25
inf340 - Regelungsorientierte Unsicherheitsmodellierung: Stochastische und mengenbasierte Ansätze (Veranstaltungsübersicht)
Department für Informatik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2022/2023 Prüfungsleistung
Projekt
  • Uneingeschränkter Zugang 2.01.340 - Regelungsorientierte Unsicherheitsmodellierung: Stochastische und mengenbasierte Ansätze Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr.-Ing. Andreas Rauh
    • M. Sc. Oussama Benzinane
    • Marit Lahme

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), V
    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), Ü

    Die Studierenden werden befähigt, grundlegende Konzepte der Unsicherheitsbeschreibung linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme mit einem Fokus auf regelungstechnische Fragestellungen zu verstehen und anzuwenden. Problemangepasste Lösungsmethoden sowie exemplarische Matlab/Simulink-Softwareumsetzungen werden in Übung und Projektpraktikum vermittelt. Das begleitende Projektpraktikum wird durch die Studierenden in Kleingruppen bearbeitet und basiert auf der individuellen Lösung forschungsnaher Aufgabenstellungen, die zusammen mit den Studierenden zu Beginn der Veranstaltung festgelegt werden. 1. Mathematische Modellierung von Unsicherheiten in linearen und nichtlinearen dynamischen Systemmodellen 2. Stochastische Modellierungsansätze • Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Bayes'sche Zustandsschätzung für zeitdiskrete Systeme (linear/nichtlinear) und zeitkontinuierliche Systeme (linear) • Lineare Schätzverfahren in erweiterten Zustandsräumen (Carleman-Linearisierung für spezielle Systemklassen) • Monte-Carlo-Methoden 3. Schätzung von Zuständen, Parametern und Simulation unsicherer Prozesse • Ausblick: Markow-Modelle • Ausblick: Bayes'sche Netze 4. Mengenbasierte Ansätze • Mengenbasierte Algorithmen: Forward-Backward-Contractor und Bisektionsverfahren • Intervallmethoden zur verifizierten Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme sowie zur Stabilitätsanalyse unsicherer Systeme • Schätzung von Zuständen und Parametern sowie Simulation unsicherer Prozesse 5. Ausblick: Syntheseverfahren für Regelungen und Beobachter unter expliziter Beschreibung von Unsicherheiten

Vorlesung
  • Uneingeschränkter Zugang 2.01.340 - Regelungsorientierte Unsicherheitsmodellierung: Stochastische und mengenbasierte Ansätze Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr.-Ing. Andreas Rauh
    • M. Sc. Oussama Benzinane
    • Marit Lahme

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), V
    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), Ü

    Die Studierenden werden befähigt, grundlegende Konzepte der Unsicherheitsbeschreibung linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme mit einem Fokus auf regelungstechnische Fragestellungen zu verstehen und anzuwenden. Problemangepasste Lösungsmethoden sowie exemplarische Matlab/Simulink-Softwareumsetzungen werden in Übung und Projektpraktikum vermittelt. Das begleitende Projektpraktikum wird durch die Studierenden in Kleingruppen bearbeitet und basiert auf der individuellen Lösung forschungsnaher Aufgabenstellungen, die zusammen mit den Studierenden zu Beginn der Veranstaltung festgelegt werden. 1. Mathematische Modellierung von Unsicherheiten in linearen und nichtlinearen dynamischen Systemmodellen 2. Stochastische Modellierungsansätze • Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Bayes'sche Zustandsschätzung für zeitdiskrete Systeme (linear/nichtlinear) und zeitkontinuierliche Systeme (linear) • Lineare Schätzverfahren in erweiterten Zustandsräumen (Carleman-Linearisierung für spezielle Systemklassen) • Monte-Carlo-Methoden 3. Schätzung von Zuständen, Parametern und Simulation unsicherer Prozesse • Ausblick: Markow-Modelle • Ausblick: Bayes'sche Netze 4. Mengenbasierte Ansätze • Mengenbasierte Algorithmen: Forward-Backward-Contractor und Bisektionsverfahren • Intervallmethoden zur verifizierten Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme sowie zur Stabilitätsanalyse unsicherer Systeme • Schätzung von Zuständen und Parametern sowie Simulation unsicherer Prozesse 5. Ausblick: Syntheseverfahren für Regelungen und Beobachter unter expliziter Beschreibung von Unsicherheiten

Übung
  • Uneingeschränkter Zugang 2.01.340 - Regelungsorientierte Unsicherheitsmodellierung: Stochastische und mengenbasierte Ansätze Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr.-Ing. Andreas Rauh
    • M. Sc. Oussama Benzinane
    • Marit Lahme

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), V
    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 20.10.2022), Ü

    Die Studierenden werden befähigt, grundlegende Konzepte der Unsicherheitsbeschreibung linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme mit einem Fokus auf regelungstechnische Fragestellungen zu verstehen und anzuwenden. Problemangepasste Lösungsmethoden sowie exemplarische Matlab/Simulink-Softwareumsetzungen werden in Übung und Projektpraktikum vermittelt. Das begleitende Projektpraktikum wird durch die Studierenden in Kleingruppen bearbeitet und basiert auf der individuellen Lösung forschungsnaher Aufgabenstellungen, die zusammen mit den Studierenden zu Beginn der Veranstaltung festgelegt werden. 1. Mathematische Modellierung von Unsicherheiten in linearen und nichtlinearen dynamischen Systemmodellen 2. Stochastische Modellierungsansätze • Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Bayes'sche Zustandsschätzung für zeitdiskrete Systeme (linear/nichtlinear) und zeitkontinuierliche Systeme (linear) • Lineare Schätzverfahren in erweiterten Zustandsräumen (Carleman-Linearisierung für spezielle Systemklassen) • Monte-Carlo-Methoden 3. Schätzung von Zuständen, Parametern und Simulation unsicherer Prozesse • Ausblick: Markow-Modelle • Ausblick: Bayes'sche Netze 4. Mengenbasierte Ansätze • Mengenbasierte Algorithmen: Forward-Backward-Contractor und Bisektionsverfahren • Intervallmethoden zur verifizierten Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme sowie zur Stabilitätsanalyse unsicherer Systeme • Schätzung von Zuständen und Parametern sowie Simulation unsicherer Prozesse 5. Ausblick: Syntheseverfahren für Regelungen und Beobachter unter expliziter Beschreibung von Unsicherheiten

Hinweise zum Modul
Prüfungszeiten
Am Ende der Veranstaltungszeit
Prüfungsleistung Modul
Portfolio
Kompetenzziele
Allgemein:
Die Studierenden identifizieren die grundlegenden Konzepte der Modellierung von Unsicherheiten in Regelungssystemen sowie problemangepasste Methoden für die Berücksichtigung von Unsicherheiten während Simulation und Beobachtersynthese

Fachkompetenzen:
Die Studierenden identifizieren die grundlegenden Konzepte der Modellierung von Unsicherheiten in Regelungssystemen, charakterisieren problemangepasste Lösungsmethoden für Systeme mit stochastischen und mengenbasierten Unsicherheiten und erkennen Ansätze für eine softwaretechnische Umsetzung in Simulation, Regelung und Zustandsschätzung.

Methodenkompetenz:
Die Studierenden analysieren Probleme der regelungsorientierten Unsicherheitsmodellierung dynamischer Systeme, analysieren grundlegende Lösungsansätze auf theoretischer Basis und transferieren sowie generalisieren diese eigenständig auf neue forschungsnahe Anwendungsszenarien.

Sozialkompetenz:
Die Studierenden erarbeiten in einem vorlesungsbegleitenden Projekt Lösungsideen für reale regelungstechnische Aufgaben in kleinen Gruppen und vermitteln die von ihnen erzielten Ergebnisse in kurzen Präsentationen.

Selbstkompetenz:
Die Studierenden reflektieren kritisch die von ihnen in Projektform erarbeiteten Ergebnisse und erkennen Grenzen unterschiedlicher Ansätze der regelungsorientierten Modellierung von Unsicherheiten.