Künstliche Intelligenz in der Automatisierung, Analyse und Diagnose

AMoMA: Automatische Modellerstellung zwecks Monitoring verfahrenstechnischer Anlagen

Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
01.06.2010 bis 01.04.2013

Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer Methode zur (i) Erfassung des Gesamtzustandes komplexer verfahrenstechnischer Anlagen und (ii) zur frühen Erkennung von Verschleißerscheinungen und Fehlern. Hierzu werden u.a. Methoden der Informatik wie z.B. zum Lernen von Anlagen- und Prozessmodellen oder Modellbasierte Diagnosealgorithmen verwendet.

Das Projekt wird gefördert durch: