Monitoring and Diagno - Überwachung und Diagnose von hybriden Systemen

  • Raaber, Franz (Teilnehmer (Co-Investigator))
  • Weiß, Reinhold (Teilnehmer (Co-Investigator))
  • Weiß, Ulrich (Teilnehmer (Co-Investigator))
  • Rinner, Bernhard (Projektleiter (Principal Investigator))

Projekt: Foschungsprojekt

Projektdetails

Beschreibung

In diesem Projekt wird ein Überwachungs- und Diagnosesystemes (MDS) für den online-Betrieb untersucht und entwickelt. Die
Einsatzbereiche dieses MDS sind technische Umgebungen, wie beispielsweise intelligente Roboter, automotive Anwendungen
und Produktionsprozesse. Technische Umgebungen weisen ein Reihe von Herausforderungen für ein MDS auf. In den meisten
Fällen besitzen technische Umgebungen eine signifikante Komplexität und können nicht präzise spezifiziert werden. Aufgrund
von diskreter Ablastung, begrenzter Beobachtbarkeit und Rauschen liefern auch die Messungen nur ein unvollständiges Bild
von der technischen Umgebung. Das MDS muß darüberhinaus innerhalb garantierter Zeiten auf Ereignisse der technischen
Umgebung reagieren.
Der beschriebene, neuartige Forschungsansatz für model-basierte Überwachung und Diagnose basiert auf sogenannten semiquantitativen
Trackern. Ein Tracker repräsentiert eine bestimmte Hypothese, d.h., ein bestimmtes Modell des physikalischen
Systemes, und versucht durch Vergleich des beobachteten Verhaltens (Messungen vom physikalischen System) mit dem
vorhergesagten Verhalten (Simulation des Modells) die Hypothese zu bestätigen oder zu verwerfen. Die Modellierung des
physikalischen Systemes wird mit Hilfe von hybriden Systemen vereinfacht, da sich rasch änderndes und für viele
Anwendungen irrelevantes Systemverhalten zu diskontinuierlichen Übergangen abstrahiert werden kann. Der Tracker verwendet
semi-quantitative und numerische Methoden, um unvollständiges Wissen darstellen und verarbeiten zu können. Das MDS wird
in verschiedenen Modi mit unterschiedlicher Funktionalität und Komplexität betrieben. Dadurch kann die
Verarbeitungskomplexität des MDS an die Zeitanfordungen der technischen Umgebung angepaßt werden. Darüberhinaus wird
die Laufzeit des MDS und ihre Vorhersagbarkeit durch Implementierung auf Hochleistungs-Hardware stark verbessert.
Das beschriebene MDS ermöglicht die Verarbeitung von unvollständigem und ungenauem Prozeßwissen sowie
rauschbehafteten Meßdaten. Diese Eigenschaften sind für den Einsatz in technischen Umgebungen besonders wichtig.
StatusAbschlussdatum
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/01/0031/05/05