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Selbstoptimierung und System Health Management in technischen Systemen

Selbstoptimierung und System Health Management in technischen Systemen

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Werner Brockmann
Veranstaltungstyp: Projektgruppe
Beschreibung: Technische Systeme werden immer komplexer und zunehmend in einer natürlichen Umgebung eingesetzt. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Störungen wie beispielsweise eines Sensors oder Aktors. Solche Anomalien, Entwurfsfehler wie eine suboptimale Parametrierung oder eine unvollständige Verhaltensbeschreibung sowie Interaktionsfehler muss das System mehr oder weniger selbständig erkennen und im laufenden Betrieb Gegenmaßnahmen bestimmen.

Im Rahmen dieser Projektgruppe sollen dazu Methoden wie das Überwachen des „Gesundheitszustands“ des Roboters mittels „Health-Signale“ und die Anpassung an Anomalien durch Selbstoptimierung mittels Online-Lernen angewendet werden, um zur Laufzeit gezielt angemessene Gegenmaßnahmen zu bestimmen. Im Idealfall werden so sowohl die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit des Systems erhöht als auch der Entwurfsvorgang vereinfacht. Schwerpunkte bilden dabei die Behandlung einer gestörten Interaktion des Systems mit seiner Umgebung sowie unvorhergesehene Situationen.

Das Zielszenario ist ein mobiler Roboter, der trotz Anomalien und Unsicherheiten ein möglichst optimales Verhalten zeigen soll. D.h. trotz einer unsicheren Umgebungswahrnehmung, potentiell durchdrehender Räder etc. soll er mit hoher Geschwindigkeit manövrieren können, aber Sicherheitsgrenzen einhalten.

Weil ein wesentlicher Bestandteil der Projektgruppe die Umsetzung in die praktische Anwendung ist, wird eine modulare, hierarchische Software-Architektur verwendet, bei der die funktionstragenden Module um spezielle Module ergänzt werden, die die Überwachung des Systemzustands, die Modellierung von Unsicherheiten und Modifikation des Verhaltens vornehmen. Neben der expliziten Modellierung von Unsicherheiten wird ein wichtiger Punkt dabei das Lernen sein, und zwar einerseits von Referenzverhalten und Interaktionsmustern und andererseits um das Roboterverhalten bei suboptimalen Reaktionen dynamisch anzupassen.

Um nicht gleich mit der Komplexität des Zielszenarios konfrontiert zu werden und die verwendeten Methoden und Tools schrittweise kennen zu lernen, sind für die Durchführung der Projektgruppe folgende Phasen vorgesehen:
- Einarbeitungsphase an einem stark vereinfachten Beispiel in
o Problemstellung (Hintergründe, Ansätze)
o Entwicklungsumgebung (Tooling, bestehende Software)
o Methoden für Unsicherheitsmodellierung und Lernen
- Grundsatzuntersuchungen mit der Übertragung und Erweiterung der Methoden sowie ausführliche Untersuchungen an einem etwas komplexeren Beispiel
- Anwendungsphase mit der Übertragung der gewonnenen Erkenntnisse auf das Zielszenario
o Konzeption eigener Ansätze
o Ausarbeitung eines Pflichtenheftes und Projektplans
o Erweiterung des Konzepts
o Aufbau eigener Software-Komponenten
o Implementierung
o Ausführliche Tests und Optimierung
o Ableiten von grundsätzlichen Erkenntnissen
- umfassende Dokumentation
- Abschlusspräsentation
Ort: 31/505: Di. 16:00 - 20:00 (25x) Do. 16:00 - 20:00 (19x), 31/322: Do. 16:00 - 20:00 (4x)
Semester: SS 2009 - WS 2009/10
Zeiten: Di. 16:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: 31/505, Do. 16:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: 31/505, 31/322
Erster Termin:Di., 28.04.2009, 16:00 - 20:00, Ort: 31/505
Veranstaltungsnummer: 6.770
Empfohlenes Semester: M.Sc. or Diplom Hauptstudium
Voraussetzungen: • Grundlagen der Technischen Informatik • Programmiererfahrung in C/C++
ECTS-Kreditpunkte: 9 oder 12

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