Department of Computer Science Technische Universitaet Muenchen
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Wissensbasierte Systeme für industrielle Anwendungen

Prof. Dr. P. Struss, Dr. O. Dressler

 

Vorlesung im Wintersemester 2006/2007
Zeit: Mo. 13:30 - 15:55, Beginn:  22.10.07   Raum:  MI 02.09.023

Im  Informatik-Studium: 3 SWS
Maschinenwesen: Ein Schein über die Vorlesungsteilnahme wird für die DHP als Zusatzfach anerkannt.

Die Vorlesung behandelt theoretische Grundlagen und Methoden, Techniken und Systeme, sowie Übungs- und Anwendungsbeispiele wissensbasierter Systeme für industrielle Anwendungen. Anwendungsaufgaben sind dabei z.B. Unterstützung von Entwurf, Monitoring, Diagnose, Testen, Reparatur und Rekonfigurierung technischer Systeme und Anlagen. Für wissensbasierte Lösungen ist die Frage der Darstellung technischen Know-Hows und dessen systematische Auswertung zentral. Modellbasierte Systeme, ein Schwerpunkt der Vorlesung, sind wissensbasierte Systeme, die das Problemlösen auf explizit und deklarativ repräsentiertes Wissen über Struktur und Verhalten ihres Gegenstandes stützen. Sie finden inzwischen Eingang in industrielle Anwendungssysteme, z.B. bei der Diagnose von Gasturbinen, Selbstrekonfigurierung von Raumsonden und im Kraftfahrzeugbereich.  Letzterer wird durch mehrere Anwendungsbeispiele dargestellt. Sowohl für die Modellierungsmethoden als auch die Problemlöseverfahren werden mathematische und logische Grundlagen eingeführt und ihre Anwendung in unterschiedlichen Anwendungsgebieten und -aufgaben illustriert, z.T. durch Video- oder Computerdemonstrationen. Bei Interesse sind auch praktische Übungen auf der Basis existierender Software-Bausteine möglich.

Die Vorlesung macht keine Voraussetzungen über Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz, sondern setzt sich zum Ziel, die notwendigen Grundlagen und Techniken einzuführen. Für den Kernteil (Modellierung und modellbasierte Diagnose) existiert ein Skript.

Mündliche Prüfung
Eine mündliche Prüfung von ca. 30 Minuten findet nach Ende der Vorlesungszeit statt

Aus dem Inhalt  CONTENT

  • Aufgaben im Lebenszyklus eines Produkts und ihre Formalisierung
  • Konzeptuelle, kompositionale und qualitative Modellierung, Constraints
    • Anwendungen: ABS-Hydraulik, Hochspannungsnetze, Trinkwasseraufbereitung, automatische Generierung numerischer Simulationsmodelle
  • Konfigurierung
    • Anwendung: Rührwerksauslegung
  • FMEA-Unterstützung
    • Anwendung: Fahrzeugsubsysteme
  • Automatische Diagnose (Fehlerlokalisierung und -identifikation)
    • Anwendung: Fahrzeug-On-Board-Diagnose
  • Testgenerierung
    • Anwendungen: Erzeugung von Fehlersuchanleitungen für Fahrzeuge, Meldeschaueranalyse bei Hochspannungsnetzen
  • Rekonfigurierung und Therapie
    • Anwendungen: Selbst-Rekonfigurierung von Raumsonden, Therapiegenerierung für Trinkwasseraufbereitung

Literatur

  • Grundlage:

  • Struss, P.: Modellbasierte Systeme und Qualitative Modellierung. Erschienen in: Görz, G., Rollinger, C., Schneeberger, J. (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 3. Auflage, Oldenbourg Verlag, München, 2000. Postscript (compressed) (854KB), PDF (1.0 MB)
     
  • Zur Vertiefung der Diagnose-Theorien:

  • Dressler, O., Struss, P.: The Consistency-based Approach to Automated Diagnosis of Devices. In: Brewka, G. (ed.), Principles of Knowledge Representation, CSLI Publications, Stanford, ISBN 1-57586-057-0, pages 267-311, 1996.

Kontakt

Mail an struss@informatik.tu-muenchen.de

Computer Science IX | Technische Universität München