Vi belyser olikheter och likheter i hur grundutbildningen styrs på fyra svenska tekniska högskolor. Vi jämför hur lärare och examinatorer väljs ut, hur medel fördelas och vilken roll programansvariga (eller motsvarande) har. De strukturella skillnaderna är relativt stora med störst autonomi för programansvariga på Chalmers tekniska högskola vilket delvis har att göra med att detta lärosäte lyder under aktiebolagslagen.

Hösten 2013 startade Linköpings universitet den första civilingenjörsutbildningen i Mjukvaruteknik. Utbildningens mål är att bland annat att ge ett helhetsperspektiv på modern storskalig mjukvaruutveckling, ge en gedigen grund i datavetenskap och computational thinking samt främja entreprenörskap och innovation. Studenternas gensvar har varit över förväntan med över 600 sökande till de 30 platserna varav 134 förstahandssökande. Här presenterar vi programmets vision, mål, designprinciper samt det färdiga programmet. En viktig förebild är ACM/IEEE Computer Science Curricula som precis kommit i en ny uppdaterad version. Tre pedagogiska idéer vi har följt är (1) att använda projektkurser för att integrera teori och praktik samt ge erfarenhet i den vanligaste arbetsformen i näringslivet; (2) att undervisa i flera olika programspråk och flera olika programutvecklingsmetodiker för att ge en plattform att ta till sig det senaste på området; och (3) att införa en programsammanhållande kurs i ingenjörsprofessionalism i årskurs 1–3 som ger studenterna verktyg att reflektera över sitt eget lärande, att jobba i näringslivet samt sin professionella yrkesroll. Artikeln avslutas med en diskussion om viktiga aspekter som computational thinking och ACM/IEEE CS Curricula.

Some aspects of computer support in learning and assessment in engineering education are discussed. It is emphasized that the use of computer support, like e.g. simulations, computations, visualizations, has to be closely connected to the formulation of the expected learning outcomes and the assessment methods. Some examples of computer support are related to the CDIO Syllabus. Some experiences from more that two decades of computer aided learning and assessment within the Division of Automatic Control at Linköping University are presented     

Studierektorsområdet Reglersystem vid LiTH (Tekniska Högskolan vid Linköpings universitet) tilldelades 2007 utmärkelsen Framstående Utbildningsmiljö av Högskoleverket. Utmärkelsen gavs till sammanlagt fem utbildningsmiljöer, varav två är verksamma inom ingenjörsutbildning. I detta bidrag avser vi att redogöra för denna process och de faktorer som främst bidrog till att området Reglersystem fick denna utmärkelse. De faktorer som lyfts fram som centrala för att åstadkomma en god utbildningskvalité är framför allt att ha tydliga mål för utbildningen, en gedigen ämnesmässig grund, en väl fungerande organisation och positiv attityd bland alla medverkande samt former för lärande och examination som är anpassade till utbildningens mål.

We present a model based approach to diagnosability analysis for interacting ¯nitestate systems where fault isolation is deferred until the system comes to a stand-still. Local abstractions of the system model are used to alleviate the state spaceexplosion. Pairs of closely coupled automata are merged and replaced by a sin-gle automaton with an equivalently behavior as seen from the rest of the system;interaction between the merged automata is internalized and the new equivalentautomaton is subsequently abstracted from internal behavior irrelevant to fault iso-lation. In moderately concurrent systems these steps can often be iterated until thesystem consists of a single automaton providing a compact encoding of all possiblefault scenarios of the original model. We illustrate how the resulting abstractioncan be used as a basis for post mortem diagnosability analysis.

The Generalized Likelihood Ratio (GLR) test for fault detection as derived by Willsky and Jones is a recursive method to detect additive changes in linear systems in a Kalman filter framework. Here, we evaluate the GLR test on a sliding window and compare it to stochastic parity space approaches. Robust fault detection defined as being insensitive to faults in the signal space is also studied in the GLR framework.

The Generalized Likelihood Ratio (GLR) test for fault detection as derived by Willsky and Jones is a recursive method to detect additive changes in linear systems in a Kalman filter framework. Here, we evaluate the GLR test on a sliding window and compare it to stochastic parity space approaches. Robust fault detection defined as being insensitive to faults in the signal space is also studied in the GLR framework.

This paper compares two methods for fault detection and isolation in a stochastic setting. We assume additive faults on input and output signals, and stochastic unmeasurable disturbances. The first method is the parity space approach, analyzed in a stochastic setting. The stochastic parity space approach is similar to a Kalman filter, but uses an FIR fiter, while the Kalman filter is IIR. This enables faster response to changes. The second method is to use PCA, principal component analysis. In this case no model is needed, but fault isolation will be more difficult. The methods are illustrated on a simulation model of an F-16 aircraft. The fault detection probabilities can be calculated explicitly for the parity space approach, and are verified by simulations. The simulations of the PCA method suggest that the residuals have similar fault detection and isolation capabilities as for the stochastic parity space approach.

This paper compares two methods for fault detection and isolation in a stochastic setting. We assume additive faults on input and output signals, and stochastic unmeasurable disturbances. The first method is the parity space approach, analyzed in a stochastic setting. The stochastic parity space approach is similar to a Kalman filter, but uses an FIR fiter, while the Kalman filter is IIR. This enables faster response to changes. The second method is to use PCA, principal component analysis. In this case no model is needed, but fault isolation will be more difficult. The methods are illustrated on a simulation model of an F-16 aircraft. The fault detection probabilities can be calculated explicitly for the parity space approach, and are verified by simulations. The simulations of the PCA method suggest that the residuals have similar fault detection and isolation capabilities as for the stochastic parity space approach.