Studentoppgave:
Tilstandsovervåking av mekanisk utstyr med termisk kamera

Idletechs AS har laget programvare som kan modellere variasjoner i evigvarende, høydimensjonale datastrømmer, basert på blant annet bilineær modellering. Metodene er selvlærende; de bygger selv opp effektive representasjoner av dataene de får. Modellene gir en kompakt og tolkbar representasjon av svært mange ulike datasett, og kan brukes på en lang rekke anvendelser.

Et av mange felt hvor metodene til Idletechs kan anvendes er overvåking av mekanisk utstyr ved hjelp av termiske kameraer. Det ligger et stort potensiale i å la et termisk kamera langtidsovervåke mekanisk utstyr, spesielt motorer, og derved la en modell lære hva som er normale driftssituasjoner, inkludert hvordan de termiske effektene påvirkes av pådrag, omkringliggende miljø og så videre. Modellene vil kunne passe på om tilstanden til systemet ligger innenfor spennet av hva man har bestemt som normalt, eller om noe nytt og ukjent er i ferd med å skje.

Studenten vil eksperimentere med hvordan ulike driftssituasjoner og problemer vil fanges opp av modellene.

Studenten vil jobbe med hvordan ulike driftssituasjoner og problemer vil fanges opp av modellene, inkludert noe teori.

Dette er i første omgang en prosjektoppgave, hvor studenten vil kunne ta tak i en begrenset del av problemstillingen. Oppgaven vil kunne utvides til en masteroppgave.

Det anbefales å ta temaet TTK19 Strukturer og sammenhenger i komplekse systemer (3.75 studiepoeng), se www.itk.ntnu.no/emner/fordypning/ttk19

Oppgaven er knyttet til NTNUs satsning innen Big Data Cybernetics.

Det vil være begrensninger på opphavsrettigheter, herunder publisering.

Hovedveileder: Prof. Harald Martens (NTNU ITK / Idletechs)
Medveileder: Siv.Ing. Jan Otto Reberg (CTO Idletechs)

Tilbake til menyen over mulige masteroppgaver