1.4 Static and Dynamic Properties of Sensors and Systems
2 Measurement of Electrical Quantities
2.1 Current and Voltage
2.2 Impedance
2.3 Amplification
2.4 Oscilloscope
2.5 Analog-to-Digital Conversion
2.6 Data Transmission
3 Measurement of Nonelectric Quantities
3.1 Temperature
3.2 Length, Displacement, Angle
3.3 Strain, Force, Pressure
3.4 Flow
3.5 Time, Frequency
Leistungsnachweis:
311 - Measurement Technology for Mechanical and Process Engineers<ul><li>311 - Measurement Technology for Mechanical and Process Engineers: Klausur schriftlich</li><li>811 - Practical Course: Measurement and Control Systems: Subject theoretical and practical work</li></ul><br>m956 - Measurement Technology for Mechanical Engineers<ul><li>811 - Practical Course: Measurement and Control Systems: Subject theoretical and practical work</li><li>p425 - Measurement Technology for Mechanical Engineers: Subject theoretical and practical work</li></ul><br>m956-2021 - Measurement Technology for Mechanical Engineers<ul><li>811 - Practical Course: Measurement and Control Systems: Subject theoretical and practical work</li><li>p425-2021 - Measurement Technology for Mechanical Engineers: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
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Supervised Theses
ongoing
completed
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.