Forschung Wie die Zuverlässigkeit von elektronischen Systemen erhöht werden kann

Quelle: Fraunhofer IZM

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Viele elektronische Systeme sind mittlerweile so komplex, dass sie vom Menschen kaum noch nachvollzogen werden können. Forscher wollen dies mit einem neuen Modellansatz nun ändern und damit ermöglichen, dass Systeme selbst evaluieren und mitteilen können, wie es um ihre Funktionstüchtigkeit steht.

Hybride Modelle kombinieren die Vorteile von physikalischen und datenbasierten Modellen.
Hybride Modelle kombinieren die Vorteile von physikalischen und datenbasierten Modellen.
(Bild: Fraunhofer IZM)

Forscher des Fraunhofer-Instituts für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM haben eine neue Methode untersucht, mit der sich komplexe elektronische Systeme selbst überwachen können. Laut einer Mitteilung sollen dabei sogenannte Grey-Box-Modelle zum Einsatz kommen. Verschleißerscheinungen oder Manipulationen in elektronischen Systemen sollen damit frühzeitig erkannt werden.

Bei einem Grey-Box-Modell handelt es sich um eine Mischung aus einem White-Box- und einem Black-Box-Modell. Bei Modellen zur Zustandsbestimmung und -vorhersage, die auf physikalischen Prozessen basieren und beispielsweise Randbedingungen wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit mitmodellieren, spricht man etwa von einem White-Box-Modell. Sie sind in ihrer Funktionsweise besonders gut nachvollziehbar. Je komplexer aber ein elektronisches System wird, desto schwierig ist es, dieses auf der physikalischen Ebene ganzheitlich zu erfassen und zu überwachen. Kombiniert mit riesigen Datenmengen und KI kann kaum noch nachvollzogen werden, was innerhalb des Systems passiert. Laut den Forschern spricht man dann von einem Black-Box-Modell.

Gesteigertes Vertrauen

„Mit Grey-Box-Modellen können wir das Beste aus beiden Welten kombinieren“, sagt Johannes Jaeschke, Elektrotechniker und Leiter des Teilprojekts von Seiten des Fraunhofer IZM. „Deshalb sprechen wir hier auch von hybrider Modellierung. Wir können sehr viele Daten verarbeiten, verstehen bei Änderungen im Signal aber gleichzeitig auch die physikalischen Hintergründe. Damit steigt das Vertrauen in unsere Daten.“

Mit dem neuen Modell könnte etwa ein Auto über ein integriertes intelligentes System frühzeitig eine Warnmeldung anzeigen, wenn sich ein Problem in der Elektronik zeigt und eine Selbstdiagnose stellen. Automechaniker wiederum könnten bei Wartungsarbeiten am Wagen alle vom Fahrzeug gesammelten Informationen über dessen Zustand auslesen und anhand dessen gezielte Reparaturmaßnahmen einleiten, so die Forscher. Auch in der Medizintechnik oder bei Windrädern seien Anwendungen denkbar.

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