Mehrstufiges Verlässlichkeitskonzept für selbstoptimierende Systeme

Der Sonderforschungsbereich 614 "Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus" beschäftigte sich intensiv mit Fragen dieser innovativen Systeme. Das Paradigma der Selbstoptimierung kann dabei als Chance für die Erhöhung der Verlässlichkeit genutzt werden, wenn zusätzliche Funktionalität und insbesondere Variabilität von selbstoptimierenden Systemen dazu genutzt wird, Gefahren zur Laufzeit zu begegnen. Die höhere Komplexität dieser Systeme bedeutet in der Regel auch eine größere Gefahr von systematischen Fehlern bzw. höhere Fehleranfälligkeit. Neu bei selbstoptimierenden Systemen ist zudem, dass infolge der selbstständigen Zielanpassung das resultierende Verhalten der Systeme unter Umständen nicht oder nur mit sehr großem Aufwand im Vorfeld zu bestimmen ist.

Die kontinuierliche Analyse des Systemzustands und der Umfeldbedingungen sowie die Möglichkeit, entsprechend auf Änderungen reagieren zu können, ermöglichen einem selbstoptimierenden System, auch solche Ziele zu berücksichtigen, die die Verlässlichkeit erhöhen. Mit Hilfe selbstoptimierender Methoden lässt sich einerseits das Auftreten von Fehlerfällen verhindern, indem potenzielle Fehler vorab erkannt werden und das Systemverhalten entsprechend angepasst wird. Andererseits kann ein solches System auch im Fall eines auftretenden Fehlers reagieren, um je nach Art des Fehlers die Verlässlichkeit weiterhin zu gewährleisten. 

Dabei ist das von Herrn Dr.-Ing. Christoph Sondermann-Wölke im Rahmen seiner Promotion weiterentwickelte mehrstufige Verlässlichkeitskonzept das zentrale Konzept zur Verbindung der Selbstoptimierung mit einer Überwachung des Systemverhaltens. Über die vier Bereiche wird dem Ziel Verlässlichkeit je nach aktueller Situation eine definierte Gewichtung zugewiesen. Eine detaillierte Beschreibung ist hier zu finden.

Die Dissertationsschrift von Dr. Sondermann-Wölke können Sie hier erwerben.
Seine Veröffentlichungen sind hier gelistet.

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Dr. Amelie Bender

Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik (LDM)

Teamleiterin "Condition Monitoring & Predictive Maintenance"

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