Bachelor- / Master-Arbeiten (BAMA)

Kurs: FB16 - 9018.17

Organisatorische Hinweise:

Betreuer:
Prof. Dr. O. Stursberg und Mitarbeiter
Form / Umfang:
Bachelorarbeit / Masterarbeit mit Umfang je nach relevanter Studienordnung; jede Abschlussarbeit enthält obligatorisch die Anfertigung einer schriftlichen Dokumentation sowie das Halten eines Abschlussvortrags im Kolloquium des Fachgebiets
Angestrebte Lernergebnisse:
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer wählen eine spezifische Aufgabe mit Bezug zu aktuellen Forschungsthemen des Fachgebiets, erarbeiten eine geeignete Lösung zu der definierten Fragestellung, beschreiben die Lösung in der schriftlichen Arbeit und präsentieren sie im Vortrag.
Voraussetzungen:
- notwendig für Bachelorarbeiten: Absolvieren der Lehrveranstaltungen Grundlagen der Regelungstechnik, Lineare und Nichtlineare Regelungssysteme, Matlab Grundlagen; je nach gewähltem Thema kann auch das Absolvieren von Discrete Event Systems and Control erforderlich sein.
- notwendig für Masterarbeiten: zusätzlich zu den notwendigen Veranstaltungen für Bachelorarbeiten auch das Absolvieren der Lehrveranstaltungen Lineare Optimale Regelung, Adaptive and Predictive Control; je nach gewähltem Thema kann auch das Absolvieren von Optimierungsverfahren, Robust and Optimal Control sowie Hybrid and Networked Control Systems erforderlich sein.

Empfehlung:
Im Bachelor Elektrotechnik beträgt die Dauer der Bachelorarbeit nur 9 Wochen. Um eine tiefergehende Bearbeitung eines Themas zu ermöglichen, wird empfohlen, die Bachelorarbeit inhaltlich mit der Projektarbeit (Dauer ebenfalls 9 Wochen) zu koppeln.

Offene Themen:

Abschlussarbeiten sind typischerweise zu den Forschungsthemen des Fachgebiets (siehe Forschung) verfügbar bzw. definierbar.

Bezüglich aktuell offener Themen kontaktieren Interessierte bitte das Sekretariat des FG Regelungs- und Systemtheorie unter: rst(at)uni-kassel.de

Geben Sie dabei in Ihrer Anfrage folgende Informationen an:

Studiengang,
Fachsemester,
bereits absolvierte Lehrveranstaltungen des Fachgebiets
thematische Interessen
gewünschter Starttermin

Termine:

Der Beginn ist nach Absprache jederzeit möglich.

Abschlussarbeiten der letzten Zeit

N. Hanke	M.Sc.	Synchronisation vernetzter Oszillatoren auf Basis von Modellen schltender affiner Systeme
P. Stowitz	M.Sc.	Erreichbarkeitsanalyse zur Sicherheitsüberprüfung von Reglern, die durch neuronale Netzwerke repräsentiert werden.
T. Trummel	M.Sc.	Optimale Synchronisierung von vernetzten heterogenen Oszillatoren durch angepasste Kopplung
J. Arend	M.Sc.	Optimale Regelung von Bodenlagern via Deep Reinforcement Learning
E. Boyar	M.Sc.	Hindernisvermeidung mit Hilfe von adaptiven Straffunktionen
J. Liao	M.Sc.	Effiziente und robuste prädiktive Regelung mit Ausgangsrückführung und zeitvariablen Zustandsbeschränkungen
D. Hieb	M.Sc.	Deep Reinforcement Learning mit garantierter Einhaltung von Beschränkungen für zeitdiskrete lineare Systeme mit additiver Störung
N. Yunping	M.Sc.	Robust control approaches to limit the spread of the Corona virus represented by the SIS model
M. Neumann	M.Sc.	Indifikation von 2D-Temperaturfeldern bei der additiven Fertigung
M. Omayrat	M.Sc.	Modeling and Control of Rumor Spreading in Social Networks
V. Schmidtke	M.Sc.	Verteilte Modellprädiktive Regelung für vernetzte Systeme mit zeitlich veränderlicher Kopplung der Systemdynamiken - Distributed Model Predictive Control for Networked Systems with Time-Varying Coupling of the Dynamics
A. Wakkaf	M.Sc.	Untersuchung des Einflusses der Abtastzeit auf die Schätzung datengetriebener Prozessmmodelle zum Zweck der Anomaliedetektion
D.U. Lind	B.Sc.	Auf neuronalen Netzen basierende Fehlererkennung für Gebäudeheizungssysteme
P. M. Karl	B.Sc.	Studying the Performance of ADMM for Networked Systems
A. Metzker	B.Sc.	Regelung eines mobilen inversen Pendels via Kommunikationskanal
M. Rüger	B.Sc.	Modellprediktive Regelung des Temperaturprofils in additiven Feritigungsprozessen
A. Siewert	B.Sc.	Effizientes On-line Lernen von optimalen Policies/Strategien für die Regelung