Art der Arbeit: Bachelorarbeit

Fachlicher Hintergrund:

In der Gebäudeautomation und in IoT-Systemen werden Sensoren per Funk angebunden. Ein typisches Kommunikationsmuster besteht darin, dass sich die Sensoren regelmäßig mit neuen Messwerten melden. Das Fehlen einzelner Aussendungen wird dabei oftmals notgedrungen toleriert. Eine solche Lücke in der Folge der Übertragungen kann durch eine kurzzeitige Funkstörung oder ein schwerwiegendes Problem verursacht werden. Bei einer Vielzahl verschiedener Sensorknoten mit unterschiedlichen Update-Raten ist die manuelle Überwachung der einzelnen Knoten sehr aufwendig. Ein kompletter Ausfall eines Knotens oder eines anderen Teils der Infrastruktur bleibt in der Realität unter Umständen längere Zeit unentdeckt.

Aufgabenbeschreibung:

Im Rahmen der Arbeit soll eine Lösung für ein Monitoring dieser Sensoren entwickelt werden. Dabei soll das System insbesondere selbständig lernen, welche Kommunikation von den Sensoren normal ist und ab wann vom Ausfall ausgegangen werden kann.

Es sollen einige der folgenden Fragestellungen beantwortet werden:

• Wie genau können Update-Raten und daraus folgenden Kommunikation erlernt werden?
• Lassen sich Schlussfolgerungen auf die Ursache des Ausfalls treffen?
• Welche Parameter können neben dem reinen Zeitpunkt der Übertragungen genutzt werden?
• Welche Sensibilität des Systems ist sinnvoll?

Mögliche Arbeitsschritte:

• Stand der Technik / Basistechnologie
  • LoRaWAN
  • Monitoring
  • MQTT
• Aufzeichnung und Analyse von Kommunikationsmustern
  • Erkennung, ob regelmäßig oder bei Bedarf übertragen wird
  • Erkennung typischer Update-Raten
• Konzeption eines Überwachungssystems
  • Schwere des Problems
  • Schlussfolgerungen bezüglich Ursache
• Prototypische Implementierung

Die genaue Festlegung des Themas erfolgt in Abstimmung mit den Betreuern unter Berücksichtigung eventuell schon an andere Studenten vergebener Themengebiete. Eine gemeinsame Bearbeitung verschiedener Teilthemen durch mehrere Studenten ist unter Umständen möglich. 

Literatur und Ressourcen:

• Malik, Hasmat, Nuzhat Fatema, and Atif Iqbal. Intelligent data-analytics for condition monitoring: smart grid applications. Academic Press, 2021.
• Chen, Zhelun, et al. "A review of data-driven fault detection and diagnostics for building HVAC systems." Applied Energy 339 (2023): 121030.
• MQTT Spezifikation (https://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v5.0/mqtt-v5.0.html)
• Baumgarth, Siegfried, et al. Digitale Gebäudeautomation. Springer-Verlag, 2013. (bei Interesse)

Betreuer: Thomas Mundt (thomas.mundt@uni-rostock.de)

Voraussetzungen: Keine besonderen.