Selbstvalidierung komplexer elektronischer Systeme in sicherheitskritischen Mobilitätsanwendungen auf Basis von Greybox-Modellen (SesiM)

Abstract

Die Anforderungen an Elektronik in sicherheitskritischen Anwendungen bezüglich Funktionssicherheit und Verfügbarkeit sind sehr hoch. Insbesondere die Bereiche der Mobilität bieten weitreichende Gefahrenpotentiale bei Fehlfunktion, Manipulation oder Ausfall. Typische Anwendungsbereiche sind Überwachungssysteme für die Zugbeeinflussung und Steuergeräte elektrifizierter Automobile mit autonomen Fahrfunktionen. Neben einzelnen zentralen Komponenten bieten elektronische Baugruppen selbst ein hohes Innovationspotential, um die funktionale Integrität zu garantieren. Die Sicherstellung dieser Integrität erfolgt derzeit zumeist durch möglichst robust und redundant ausgelegte Systemelemente. Dieses Konzept setzt jedoch eine Kenntnis der relevanten, kritischen Komponenten voraus, welche in Abhängigkeit der Anwendung zu betrachten sind und sich im Laufe der abzusichernden Lebensdauer verändern können. Das Projekt SesiM entwickelte neue Methoden, um dynamische Ausfallprozesse von sicherheitskritischen Elektroniksystemen frühzeitig zu erkennen. Im Zentrum des Projektes steht die Entwicklung einer KI-basierten Zustandsbestimmung für typische Technologien im Automobil- und Bahnbereich. Dafür werden zuverlässigkeitsrelevante Daten der Baugruppenproduktion, sowie Betriebsdaten genutzt. Der vorliegende Abschlussbericht des Projektes fasst die Ergebnisse aller Projektpartner zusammen. Im vorliegenden Sachbericht zum Teilprojekt werden in diesem Kontext insbesondere die Möglichkeiten bildgebender Verfahren zum Erreichen des Projektziels dargelegt. Einen weiteren Schwerpunkt stellt zudem die Erfassung und Bereitstellung aufgenommener Daten über Kommunikationsschnittstellen dar.

The requirements for electronics in safety-critical applications in terms of functional reliability and availability are very high. The areas of mobility in particular offer far-reaching potential risks in the event of malfunction, manipulation or failure. Typical areas of application are monitoring systems for train control and control units of electrified cars with autonomous driving functions. In addition to individual central components, electronic assemblies themselves offer great potential for innovation in order to guarantee functional integrity. This integrity is currently mostly ensured by system elements that are designed to be as robust and redundant as possible. However, this concept requires knowledge of the relevant, critical components, which must be considered depending on the application and may change over the course of the service life to be safeguarded. The SesiM project developed new methods to recognise dynamic failure processes of safety-critical electronic systems at an early stage. The project centres on the development of AI-based status determination for typical technologies in the automotive and railway sectors. Reliability-relevant data from component production and operating data are used for this purpose. This final project report summarises the results of all project partners. In this sub-project report, the possibilities of imaging methods for achieving the project objective are presented in particular. Another focal point is the acquisition and provision of recorded data via communication interfaces.