Masterarbeit Modellgestützte Detektion und Diagnose von Fehlern in einem servopneumatischen Antriebssystem

Festo ist ein unabhängiges Familienunternehmen mit über 20.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und weltweit führend in der Automatisierungstechnik. Hier treffen Technikbegeisterte auf Erfindergeister, Quer- auf Andersdenker und Teamplayer auf Ideenzünder. Das Ergebnis: 100 Innovationen und Produktneuheiten pro Jahr. Unsere treibende Kraft: Freiraum. Denn nur wenn Ideen keine Grenzen kennen, können sie die Welt erobern. Entdecken Sie die Arbeitswelt von Festo und sammeln Sie wertvolle Praxiserfahrung schon während Ihres Studiums. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Masterarbeit Modellgestützte Detektion und Diagnose von Fehlern in einem servopneumatischen Antriebssystem

Die Festo SE & Co. KG bietet neben Komponenten auch systemische Lösungen für die Industrieautomation an. Besonders in den systemischen Lösungen steckt sehr viel von unserem Know-how über automatisierungstechnische Komponenten und Prozesse. Die Digitalisierung eröffnet neue Möglichkeiten, noch mehr von unserem Know-how in unsere Systemlösungen zu integrieren. Ein Beispiel dafür wäre die vorausschauende Wartung und Instandhaltung (Predictive Maintenance) für eine unserer systemischen Lösungen. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll die auf einem physikalischen Modell gestützte Erkennung und Diagnose von Fehlern in einem servopneumatischen Antriebssystem untersucht und umgesetzt werden.

Von dem realen servopneumatischen Antriebssystem sollen Prozessdaten erfasst werden, um diese anschließend in ein digitales, physikalisch modelliertes Abbild des realen Systems zu integrieren. Auf Basis des physikalischen Modellverhaltens und einem Vergleich mit dem tatsächlichen Realsystemverhalten soll schließlich auf mögliche Fehler und deren Ursachen zurück geschlossen werden. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Untersuchung von verschiedenen modellgestützten Konzepten und Methoden zur Fehlererkennung und Fehlerdiagnose. Für die Arbeit stehen ein realer Prototyp unseres servopneumatischen Antriebssystems im Labor, ein bereits entwickeltes physikalisches Modell und moderne Softwarewerkzeuge zur Verfügung.

Ihre Aufgaben:

  • Integration eines realen servopneumatischen Prototyps und seines digitalen, physikalischen Modellabbildes in einem Gesamtsystem für die Fehlererkennung und Fehlerdiagnose
  • Modellierung von Fehlerfällen im physikalischen Modell
  • Erarbeitung von verschiedenen Konzepten und Methoden der modellgestützten Fehlererkennung über eine Literaturrecherche
  • Evaluierung der verschiedenen Konzepte und Methoden der modellgestützten Fehlererkennung
  • Implementierung der modellgestützten Verfahren für die Fehlererkennung am Beispiel des servopneumatischen Antriebssystems

Ihre Qualifikationen:

  • Masterstudent (m/w/d) der Fachrichtung Mechatronik, Simulationstechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Gute Kenntnisse im Bereich der theoretischen Mechanik und der Simulationstechnik
  • Gute Kenntnisse im Umgang mit MATLAB/Simulink
  • Gute Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache (Java, C/C++, Python)
  • Kenntnisse im Umgang mit dSpace und ControlDesk wünschenswert
  • Interesse an Industrieautomation und Digitalisierung
  • Strukturierte Arbeitsweise mit hoher Eigenständigkeit
  • Dauer der Abschlussarbeit: 6 Monate

Ort der Tätigkeit:Festo SE & Co. KGEsslingen,DeutschlandAnsprechpartner:Janina Zenker0711 347- 53850Online-Bewerbung:www.festo.com/jobworldReferenzcode:TN20-32318H

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