In diesem Projekt wird die Risikobewertung des Betriebs komplexer technischer Systeme mit datenbasierten Methoden untersucht. Diese erfordert die Betrachtung der Degradationszustände verschiedener Subsysteme sowie deren Interaktionen. Beispielhaft wird die Überwachung des Missionsrisikos unbemannter Flugsysteme (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) betrachtet. Am Beispiel einer hybriden Quad-Plane Konfiguration, welche die Vorteile eines Multicopters mit denen eines Starrflüglers vereint, werden die Subsysteme hinsichtlich ihrer Kritikalität analysiert und die Aktoren (Antriebs- und Stellsysteme) sowie die Batterie als zu überwachende Subsysteme ausgewählt. Für diese werden anhand von Prüfstandsdaten, Simulationsmodellen und öffentlichen Datensätzen Diagnose- und Prognoseansätze zur Überwachung ihres Gesundheitszustandes entwickelt. Zur Betrachtung des Gesamtsystems wird ein Flugsimulationsmodell eingesetzt. Dieses ermöglicht, den Einfluss von Funktionseinbußen mehrerer Aktoren auf die Flugstabilität zu analysieren. Zur Simulation der Degradation wird eine zeitlich abnehmende Effizienz der Antriebsmotoren, eine zunehmende Varianz der Stellmotorsteuerung sowie eine sich verringernde Batteriekapazität modelliert. Mehrere UAV-Missionssequenzen werden simuliert, wobei die Missionsprofile zufällig generiert und durch eine Wegplanung unter Berücksichtigung von Luftraumbeschränkungen ergänzt werden. Dabei wird auch der Einfluss von Wind und verschiedenen Flugmodi berücksichtigt, darunter Start, Landung und Übergangsphasen zwischen Starrflügel- und Multicopter-Flug. Zur Risikobewertung wird ein Verfahren entwickelt, das den aktuellen Systemzustand mithilfe von Hidden-Semi-Markov-Modellen (HSMM) abschätzt. Simulierte Flugdaten werden für das Training in Segmente bis hin zu fehlgeschlagenen Missionen unterteilt, und mithilfe von K-Means- oder Entscheidungsbaum-Algorithmen geclustert. Die trainierten HSMMs sowie Entscheidungsbäume ermöglichen dann eine Analyse der Wahrscheinlichkeit eines Missionsfehlschlags.
DFG-Abschlussbericht: Dynamische datenbasierte Schätzung des technischen Missionsrisikos unbemannter Flugsysteme
2025
Miscellaneous
Electronic Resource
Unknown
Datenbasierte Schätzung von Kabelbündelsteifigkeiten mittels Gauß-Prozess-Regression
British Library Conference Proceedings | 2022
|Bodenbasiseinrichtung, Unbemannter-Betrieb-System, Betriebssystem und Unbemannter-Betrieb-Verfahren
European Patent Office | 2019
|