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Studien-/ Abschlussarbeit

Aufzeichnen und verarbeiten realer akustischer Signale eines Teststandes zur Anomalieerkennung

Beginn

1. Januar 2023

Dauer

6 Monate

Beschäftigungsgrad

Vollzeit (Teilzeit möglich)

Am Institut für Solarforschung werden eine Vielzahl von Testständen mit unterschiedlichem Aufbau betrieben. Die Überwachung dieser Anlagen stellt eine besondere Herausforderung dar, da sich der Aufbau häufig ändert und die Teststände nur für eine begrenze Zeit betrieben werden.

Eine kostengünstige und vielfältig einsetzbare Möglichkeit zur Überwachung dieser Anlagen stellt die akustische Anomalieerkennung dar. Dabei soll ein akustisches Signal mit mehreren Mikrofonen aufgezeichnet werden und anschließend der Anlagenbetrieb Überwacht werden. Machine Learning Verfahren stellen eine Möglichkeit dar diese Signale effektiv zu Verarbeiten und zu klassifizieren. Dabei handelt das Machine Learning Verfahren vergleichbar zu einem Menschen, der aus seinen Erfahrungen Beurteilen kann, ob einzelne Anlagenbauteile normale Geräusche von sich geben.

Neben der reinen Klassifizierung, ob ein Signal normal oder anormal ist kann mit Hilfe mehrere Mikrofone auch die Geräuschquelle lokalisiert werden, was wichtige zusätzliche Informationen für die Fehlererkennung liefert.

Werden sie Teil unseres jungen, vielseitigen und motivierten Teams innerhalb des Institutes für Solarforschung, das sich zum Ziel gesetzt hat künstliche Intelligenz effektiv in solarthermischen Anlagen einzusetzen. Da sie im Rahmen ihrer Masterarbeit reale akustische Signale eines Teststandes aufzeichnen und verarbeiten werden, haben sie die Möglichkeit neben der Arbeit an Algorithmen zur Anomalieerkennung auch den Forschungsbetrieb eines großen Teststandes kennenzulernen.

Das Institut für Solarforschung ist eine der führenden Forschungseinrichtungen auf dem Gebiet der konzentrierenden Solartechnik. Im Institut sind Großforschungseinrichtungen eingegliedert, die eine Vielzahl an Testständen und Laboren umfassen.

Aufgaben:

  • Literaturrecherche und Einarbeitung zur Technik akustische Anomalieerkennung
  • Auswahl und Aufbau geeigneter Hardware am Teststand (geeignete Mikrofone, geeignete Anordnung)
  • Einarbeitung in bekannte Algorithmen zur akustischen Anomalieerkennung
    • klassische Verfahren der Signalklassifizierung (bspw. Frequenzanalyse)
    • Machine Learning Verfahren
  • Einarbeitung in bekannte Verfahren zur Lokalisation der Schallquelle und zur Trennung unterschiedlicher Schallquellen (bspw. Beamforming)
  • Aufbereitung der aufgezeichneten akustischen Signale mit entsprechenden Python-Bibliotheken
  • Lokalisation der Signalquelle im Raum und unterdrücken von Störsignalen
  • Erprobung unterschiedlicher akustischer Anomalieerkennungsverfahren
  • Vergleich und Bewertung unterschiedlicher Verfahren
  • Vorauswahl eines detailliert auszuarbeitenden Verfahrens
  • Verfeinerung des Verfahrens und Nachweis der Robustheit

Ihre Qualifikation:

  • Sie studieren im Master Energietechnik, Maschinenbau, Informatik oder ähnliches.
  • Sie besitzen sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
  • Sie überzeugen durch ihre guten analytischen Fähigkeiten und eine strukturierte Arbeitsweise bei der Lösung von Problemen.
  • Sie begeistern sich für innovative Forschung und die wissenschaftliche und systematische Arbeitsweise.
  • Sie sind es gewohnt, selbstständig und eigenverantwortlich zu arbeiten und bereichern als Teamplayer/in unser Projektteam.
  • Die tägliche Kommunikation sowie auch der Austausch im wissenschaftlichen Kontext in deutscher und englischer Sprache fällt ihnen leicht.

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

  • Jetzt online bewerben
  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

    Wir benötigen Ihre digitalen Bewerbungsunterlagen (PDF). Die Übermittlung wird von einigen Mobilgeräten nicht standardmäßig unterstützt. Bitte erstellen Sie Ihre Bewerbung an einem PC/Laptop.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Alex Brenner
Institut für Solarforschung

Tel.: +49 71 168628-248

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Cathy Frantz
Institut für Solarforschung

Tel.: +49 711 6862-645

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