BMWK-Verbundprojekt: SesiM - Selbstvalidierung komplexer elektronischer Systeme in sicherheitskritischen Mobilitätsanwendungen auf Basis von Greybox-Modellen; Teilvorhaben Entwicklung von physikalisch basierten Systemmodellen sicherheitskritischer Elektronik und Implementierung in Greybox-Modelle

Abstract

Das Projekt SesiM fokussiert sich auf die Entwicklung einer KI-basierten Zustandsüberwachung für komplexe elektronische Systeme in sicherheitskritischen Mobilitätsanwendungen, insbesondere in der Automobil- und Bahntechnik. Ziel ist es, durch einen hybriden Ansatz aus physikalischen und datenbasierten Modellen eine präzise Überwachung und Vorhersage von Alterungsprozessen und sicherheitskritischen Änderungen zu ermöglichen. Das Projekt umfasst die Erzeugung eines digitalen Fingerabdrucks der Systeme, um auf alterungsbedingten Verschleiß und sicherheitskritische Änderungen proaktiv zu reagieren. Wichtig sind die Erfassung und Bewertung von Fertigungsdaten, Materialqualitäten sowie systembeschreibenden Sensordaten, die in einer innovativen Modellbildung genutzt werden. Ziel ist die Integration dieser Konzepte in eine Selbstdiagnose auf Systemebene und die Realisierung eines intelligenten Betriebs- und Wartungsmanagements. Das Fraunhofer IZM ist insbesondere an der Entwicklung physikalischer Modelle und der Identifikation relevanter Systemparameter beteiligt, integriert diese Modelle in die innovativen Konzepte der Zustandsüberwachung und führt darüber hinaus Alterungs- und Ausfallanalysen durch. The SesiM project focuses on the development of AI-based condition monitoring for complex electronic systems in safety-critical mobility applications, particularly in automotive and railway engineering. The goal is to enable precise monitoring and prediction of aging processes and safety-critical changes through a hybrid approach of physical and data-driven models. The project includes the generation of a digital fingerprint of the systems to proactively respond to aging-related wear and safety-critical changes. Important aspects include the collection and evaluation of manufacturing data, material qualities, and system-describing sensor data, which will be used in innovative modeling. The aim is to integrate these concepts into a self-diagnosis at the system level and to realize an intelligent operation and maintenance management. Fraunhofer IZM is particularly involved in the development of physical models and the identification of relevant system parameters, integrating these models into innovative condition monitoring concepts and additionally conducting aging and failure analyses.