Die Studienfachberatung informiert und unterstützt sowohl Studieninteressierte als auch Studierende bei allen Fragen Rund um das Studienangebot der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik.

Sie unterstützt bzw. berät   Studienanfänger und Studierende bei

• den Erstsemester-Einführungen und Tutorien
• der Erläuterung von Studienordnungen und Prüfungsordnungen
• der individuellen Studienplangestaltung
• der Analyse des Studienfortschritts
• der Erarbeitung einer optimierten Strategie für einen effizienten Studienfortschritt
• der Abwägung von Alternativmöglichkeiten bei einem drohenden Studienabbruch
• der Bewältigung persönlicher Krisensituationen
• einem "vorzeitigen" Übergang zum Masterstudium Elektrotechnik und Informationstechnik
• Fragen zur Weiterqualifizierung im Rahmen einer Promotion
• einem anstehenden Übergang in das Berufsleben

Welche Angebote gibt es genau?

• Offene Sprechstunde: Dienstag 10.00 - 11.30 Uhr   und    Mittwoch 14.00 - 15.30 Uhr
  _{(Aufgrund eines aktuellen Situation bitte Kontaktaufnahme per Mail oder Telefon)}
   
• Einzelberatungen: prinzipiell jederzeit nach Vereinbarung
• Beratung von Schülern, Eltern und Lehrer:
            Schulbesuche, insbesondere im Rahmen berufsorientierender Informationsveranstaltungen
            Informationsmessen für Schüler, wie beispielsweise EinstiegAbi
• Schülergruppenangebote an der TU: Das individuelle Besuchsprogramm für Oberstufenschüler

Aus einer Menge von potenziellen Einflussgrößen für eine datenbasierte Fuzzy-Modellierung wird mit speziellen evolutionären Verfahren ein möglichst relevanter Satz von Einflussgrößen selektiert. Dabei wird zusätzlich die für eine Fuzzy-Modellierung erforderliche Granularisierung des Eingangsgrößenraumes den Daten optimal angepasst und bei der Relevanzbewertung berücksichtigt.
Durch Beschränkung auf die relevantesten Einflussgrößen sowie der Verwendung optimierter Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen wird der Suchraum für die nachgeschaltete Fuzzy-Modellierung (z.B. mit dem Fuzzy-ROSA-Verfahren) reduziert und für eine effiziente Regelsuche optimal partitioniert. Die Komplexität der resultierenden Fuzzy-Systeme wird hierdurch deutlich reduziert. Dies manifestiert sich in einer deutlich verringerten Anzahl benötigter Regeln, wobei in den meisten Anwendungsfällen zudem auch noch eine deutliche Erhöhung der Modellgüte erzielt werden kann.

Industrielle Anwendungen:

• Modellierung des Stornoverhaltens von Versicherungskunden
• Brennraumdruckmodellierung von PKW-Dieselmotoren
• Modellierung von Positionierfehlern eines Industrieroboters
• Strömungskraftschätzung für ein Hydraulikventil
• Kurzfristige Energiebedarfsprognose zur Kraftwerksführung
• Modellierung von Prozessbedienern zur Adaption der Kraftwerksführung
• Fuzzy-Kassifikator zur Qualitätskontrolle von Automatikgetrieben
• Strukturelle Evolution von TSK-Fuzzy-Reglern zur Roboternavigation

• Methoden der Computational Intelligence (CI): Im Rahmen des SFB 531 "Design und Management komplexer technischer Prozesse und Systeme mit Methoden der Computational Intelligence" werden Fuzzy-Systeme, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen unter dem Begriff CI-Methoden zusammengefasst. Der Einsatz dieser Methoden in der Energietechnik war Schwerpunkt im C5-Projekt "Prototypische Anwendungen der Fuzzy-Modellierung zur Prozessführung und -überwachung in der Energietechnik".

• Formulierung von Gütemaßen mit Fuzzy-Systemen zur Prozessbewertung
• Strukturelle Evolution von TSK-Fuzzy-Reglern
• Hardware-in-the-Loop-Optimierung von Regelungssystemen
• Konzeption von Prozessleitsystemen zur Optimierung verteilter Prozesse

• Weiterentwicklung und Ergänzung eines bestehenden Kraftwerksführungssystems
  Im Rahmen einer Kooperation mit der damaligen VEW Energie AG wurde am Lehrstuhl für Elektrische Steuerung und Regelung eine Neukonzeption eines Kraftwerksführungssystems entwickelt. Gegenstand der letzten Arbeiten vor der Liberalisierung des Energiemarktes war die Weiterentwicklung und Ergänzung des Systems um neue Konzepte insbesondere im Zusammenhang mit den Aufgabenbereichen: 
        - kurzfristige Lastprognose
        - Prozessbewertung und darauf basierende Generierung von 
          Handlungsanweisungen
        - Optimierung von Strategieparametern

• Optimierung der Lageregelung von Hydraulik-Ventilen
  Der Einzug der Feldbustechnologie in die Anwendungsfelder hydraulischer Proportional- und Regelventile führt zum Einsatz digitaler Lageregelungen der Ventilschieberposition und ermöglicht daher eine automatische Reglerparametrisierung.
  Die Optimierungsaufgabe ist allerdings schwierig, weil das hydraulische Ventil starke Nichtlinearitäten - z. B. aufgrund der Strombegrenzung, der Reibung und der magnetischen Hysterese - aufweist. Eine wesentliche Voraussetzung für die Parameteroptimierung war die Entwicklung eines Fuzzy-Gütemaßes zur Bewertung des dynamischen Verhaltens des Ventils bei unterschiedlichen Anregungen sowohl im Klein- als auch im Großsignalbereich, welches auf aus dem Regelungsverhalten abgeleiteten charakteristischen Kenngrößen basiert.
  Mit Hilfe des entworfenen Gütemaßes erfolgt eine automatisierte Optimierung der Reglerparameter des digitalen Lagereglers anhand des realen Hydraulikventils (Hardware-in-the-loop). Als Optimierungsalgorithmus wird aufgrund der großen Anzahl der Reglerparameter und der weitgehend unbekannten Gütelandschaft eine Evolutionsstrategie eingesetzt.

• Automatisierte Prozessverfolgung in der Kraftfahrzeuglogistik durch Einsatz der UltraWideBand-Technologie zur Echtzeitortung