Die Forscher des Fachgebiets Hochspannungstechnik der Fakultät Elektrotechnik und Informatik führen tagtäglich zahlreiche Experimente zur Bewertung der Eigenschaften von elektrisch isolierender Materialien und Bauteilen durch. Was interessierte Besucher von Kulturveranstaltungen in der Halle schon oft erfreute, nämlich die lebhaften Effekte dynamischer Versuche bei hoher Spannung, kann besonders beim Leiten von Gleichstrom durch die Isolatoren zu Problemen führen. Interessante Lichtbögen entstehen, sind aber in diesem Kontext schädlich für das Material.
Wie lassen sich diese „Big Data“ nun auswerten? Daniel Fiß vom Institut für Prozesstechnik, Prozessautomatisierung und Messtechnik möchte ein geschlossenes mathematisches Verfahren auf der Basis der Fuzzy-Set-Theorie entwickeln, zur Auswertung von Versuchsdaten mit der Berücksichtigung von Unsicherheiten. Das zukünftige Werkzeug liefert dann Aussagen zur Zuverlässigkeit der Daten.
Eine vielversprechende Kooperation, die außerdem die Weiterqualifikation der beiden Mitarbeiter Stefan Kühnel (EI) und Daniel Fiß (IPM) ermöglicht. Zu einem Kick-Off-Meeting trafen sich dazu die Mitarbeiter und die beteiligten Professoren Stefan Kornhuber (EI) und Alexander Kratzsch (IPM). Das Projekt wurde unter dem Namen: „Beitrag zur Weiterentwicklung und Nutzung von BigData-Analysemethoden für transiente Messdaten in der Verfahrenstechnik“, zusammengefasst.
Das Verbundprojekt wird seitens der Hochschule Zittau/Görlitz mit Mitteln zur Verbesserung der Forschungsgrundausstattung unterstützt.
