Master Thesis Automated Sensor Recalibration & Failure Classification for Intelligent Sensor Networks

Über diese Stelle

This project focuses on optimizing the reliability of industrial machinery through advanced sensor monitoring and automated calibration. During your thesis, you will investigate two main types of sensor failures: physical hardware anomalies and software-related drifts. By combining hands-on test bench measurements with data analysis, you will develop a system that distinguishes between these failures and automatically applies software-based corrections where possible. Your final concept will help develop self-calibrating sensor systems. During your thesis you will conduct physical measurements on a ball screw drive (BSD) test bench to record and analyze both healthy ("good") sensor data and hardware-related sensor failures ("bad").…

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