Tantárgy neve, kódja: Mérésautomatizálás, MSC_INF_23

Szak neve, képzési szintje: Mérnökinformatikus mesterképzési szak, MSc
Tanterv: 2023
Heti órászám (előadás + gyakorlat + labor): 2+0+2
Kreditérték: 5
Elmélet: 50 %
Gyakorlat: 50 %
A tantárgy tantervi helye: 3. félév
Munkarend: Nappali
Előtanulmányi feltételek:
Értékelés: kollokvium
Tantárgy besorolása: kötelezően választható
Oktatás nyelve: Magyar
Tantárgyfelelős: Dr. Csík Norbert
Felelős tanszék: Informatika Tanszék
Tantárgy oktatója(i): Dr. Csík Norbert , Prof. Dr. Kővári Attila
Ellenőrzésért felel: Prof. Dr. Johanyák Zsolt Csaba
Tárgy oktatásának célja:
Hallgatók megismerik a mérésautomatizálás, elvét, módszereit, elsajátítják a korszerű számítógépes mérés alkalmazás alapjait.
Elsajátítandó ismeretanyag előadás:

Mérésautomatizálás célja, elve, módszere, kommunikációs buszrendszerek. LabVIEW alkalmazás fejlesztés bevezetése, program írásának módszere. Adatgyűjtés, adatgyűjtő eszközök kezelése, adatgyűjtés lépései, megvalósítása. Hibakeresés, töréspont, program végrehajtás. Hardver adatgyűjtő eszközök illesztése, valós idejű adatgyűjtés és tesztelés.


Elsajátítandó ismeretanyag laboratórium:

LabVIEW programozási gyakorlatok, hardver eszköz illesztés használat. Beadandó feladat készítése.

Elsajátítandó szakmai kompetenciák (tudás, képesség, attitűd, autonómia és felelősség, további szakmai kompetenciák):
Tudása:

- Az angol nyelvtudása eléri a képzéshez, az angol nyelvű szakirodalom megismeréséhez, a szakszöveg megértéshez, feldolgozásához, és a szakképzettséggel ellátható szakmai feladatokhoz elvégzéséhez szükséges, valamint a folyamatos szakmai önképzéshez szükséges szintet. - Ismeri a műszaki informatikai rendszerek fejlesztéshez szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat. - Érti az informatikai alkalmazások fejlesztéshez szükséges természettudományos és mérnöki módszerek elvét.

Képességei:

- Képes törvényszerűségeket, összefüggéseket feltárni és megérteni. - A megszerzett tudást képes alkalmazni és a gyakorlatban hasznosítani. - Képes problémamegoldó technikákat használni a szoftver- és alkalmazásfejlesztés során. - A specializációjának megfelelő területen elemzési, tervezési és megvalósítási készséggel rendelkezik. - Képes az informatikához kapcsolódó tudományokban a megszerzett szakmai tapasztalat ismereti határairól származó információk, felmerülő új problémák, új jelenségek feldolgozására. - Képes helytálló szakmai bírálatot vagy véleményt megfogalmazni informatikai és mérnöki területeken. - A rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl képes eredeti ötleteket felvetni. - Képes komplex informatikai rendszereket fejlesztésére. - Képes informatikai rendszerek teljesítményelemzésére, analitikus, szimulációs és mérési módszerek használatára. - Képes szakmai kooperációra az alkalmazói környezet szakértőivel. - Megérti az alkalmazás követelményeit. - Javaslatait az alkalmazói környezet szakértőinek el tudja magyarázni.

Attitűdje:

- Szakmailag magas szinten, tervezetten és a minőségi szempontokat figyelembe véve hajtja végre fejlesztési feladatait, a létrejövő rendszerek hibamentességéről meggyőződik. - Nyitott és elkötelezett az önművelésre, önfejlesztésre, az egyéni tudás, ismeret elmélyítésére, bővítésére a természettudományok, a mérnöki és informatikai tudományok területén. - Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására.

Autonómia és felelősség:

- Önállóan tölt be informatikai munkakört, amelyben a teljes folyamatot kezében tartva, szakmailag felelős módon dolgozik. - Szakmai kompetenciái alapján egyaránt alkalmas működéskritikus és érzékeny információkat tartalmazó rendszerek fejlesztésére és üzemeltetésére.

További szakmai kompetenciák:


A számonkérés és értékelés rendszere:
Félévközi tanulmányi követelmények:
A félév során 2db zárthelyi dolgozat megírása és összesen legalább 50% eredmény elérése. Pótlás az utolsó héten és az első órán elhangzottak szerint. A labor gyakorlaton a hallgatóknak a félév során a laborvezető által meghatározott feladatokat kell bemutatniuk.
Vizsgakövetelmények:

Vizsgára bocsátás feltétele a félév során az elméleti anyagrészből legalább 50% elérése, valamint a labor feladatok elfogadható szintű bemutatása. A vizsgán a hallgatóknak a félév anyagával összefüggő feladatokat kell megoldaniuk. Megajánlott jegy szerezhető.

Tanulmányi segédanyagok, laborháttér:

LabVIEW mérésadatgyűjtő szoftver és mérésadatgyűjtő eszközök.

Kötelező irodalom:

Sárosi József: Mérési adatok gyűjtése, SZTE, 2014, ISBN: 968-963-306-284-5 Behzad Ehsani: Data Acquisition Using LabVIEW, 2016 ISBN: 978-1782172161

Ajánlott irodalom:

Mingesz Róbert, Gingl Zoltán: Mérés és adatgyűjtés Laboratóriumi jegyzet, SZTE, 2014 Mingesz Róbert, Gingl Zoltán: Measurement and data acquisition – English supplement, http://dtk.tankonyvtar.hu/xmlui/handle/123456789/3485 Maurizio Di Paolo Emilio: Data Acquisition Systems, From Fundamentals to Applied Design, ISBN: 978-1-4614-4214-1 Váradiné Dr. Szarka Angéla: Számítógépes mérés, Miskolci Egyetem jegyzet, 2002