Datengetriebene Methoden der Fehlerdiagnose

Diese Lehrveranstaltung wird zum Sommersemester 2023 zu ersten Mal angeboten. Diese Veranstaltung führt ein in die Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens im Gebiet der Fehlererkennung und Fehlerdiagnose in den Ingenieurwissenschaften.

 

Themen 

0. Hintergründe, Motivation, Literatur 
1. Grundlagen der Fehlererkennung und -diagnose
2. 2-Klassen-Klassifikatoren
3. 1-Klassen-Klassifikatoren
4. Nearest Neighbor Methoden
5. Klassifikationsbäume (CART)
6. Support Vector Machine (SVM) Klassifikatoren
7. Schätzung von Wahrscheinlichkeitsdichten
8. Verteilung der Datenpunkte
9. Anwendungsbeispiel: Fehlerdiagnose an einem Drehgestell
10. Anwendungsbeispiel: Fehlerdiagnose an einer Eisenbahnschiene

 

Skript

Vorlesungsskript (Version 2022) 

Ansprechpartner

Dr.-Ing. Geritt Kampmann