@phdthesis{21630,
  abstract     = {{Eine zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie reduziert das Risiko eines Ausfalls eines technischen Systems bei gleichzeitig hoher Ausnutzung und planbaren Instandhaltungsmaßnahmen. Das Ziel dieser Arbeit liegt in der Entwicklung einer Zustandsüberwachung für Gummi-Metall-Elemente. Die Herausforderungen dieser Zustandsüberwachung leiten sich aus dem viskoelastischen Verhalten sowie dem komplexen Degradationsverhalten der Elemente ab. Infolge der daraus resultierenden Unsicherheiten werden die Elemente heutzutage präventiv instandgehalten. In Lebensdauerversuchen der Gummi-Metall-Elemente werden drei Messgrößen detektiert. Dabei wird mit der Temperatur eine Messgröße identifiziert, die am geeignetsten zur Beschreibung des Zustands der Elemente ist. Generell wird die Genauigkeit einer Zustandsüberwachung durch verschiedene Unsicherheiten beeinflusst. Für die Prognose der nutzbaren Restlebensdauer der Gummi-Metall-Elemente wird das Partikelfilter, eine verbreitete modellbasierte Methode zur Zustandsüberwachung technischer Systeme, weiterentwickelt, um Unsicherheiten im Verhalten und der Degradation der Elemente zu berücksichtigen. Anhand der Ergebnisse wird belegt, dass aufbauend auf dieser Zustandsüberwachung die Ausnutzung der Gummi-Metall-Elemente in realen Anwendungen durch eine präventive Instandhaltung erhöht werden kann. Damit bildet diese Arbeit die Basis für zukünftige, prädiktive Instandhaltungskonzepte für diese Elemente. Weiterhin bestätigt die Arbeit, dass eine Berücksichtigung vorliegender Unsicherheiten zu einem frühen Zeitpunkt im Entwicklungsprozess des Zustandsüberwachungssystems empfehlenswert ist.}},
  author       = {{Bender, Amelie}},
  keywords     = {{Zustandsüberwachung, Prognose der Restlebensdauer, modellbasierte Prognose, Partikelfilter, Unsicherheiten, Gummi, Verlässlichkeit, Lebensdauerversuche, Predictive Maintenance}},
  publisher    = {{Shaker}},
  title        = {{{Zustandsüberwachung zur Prognose der Restlebensdauer von Gummi-Metall-Elementen unter Berücksichtigung systembasierter Unsicherheiten}}},
  doi          = {{10.17619/UNIPB/1-1084}},
  year         = {{2021}},
}

@phdthesis{41964,
  abstract     = {{Die digitale Transformation prägt die Entwicklung intelligenter technischer Systeme, welche durch Vernetzung und inhärente Intelligenz einen weiten Funktionsumfang aufweisen. Selbstoptimierende Systeme sind als Stellvertreter der Klasse intelligenter Systeme durch die autonome zielkonforme Adaption des Systemverhaltens charakterisiert. Dabei stellen mechatronische Systeme eine der Grundlagen dieser Systemklasse dar, indem die Umwelt- und Betriebsbedingungen sowie die Systemzustände sensorisch erfasst und das dynamische Systemverhalten zielgerichtet beeinflusst werden. Der große Funktionsumfang intelligenter technischer Systeme geht mit einer Zunahme der Systemkomplexität einher, die eine Herausforderung bei der Absicherung der Verlässlichkeit darstellt. Dem gegenüber bieten insbesondere selbstoptimierende Systeme Potenziale zur Steigerung der Verlässlichkeit. Die Umsetzung entsprechender Maßnahmen erfordert die Unterstützung des Entwicklungsprozesses durch geeignete Methoden. Die Beherrschung der zunehmenden Systemkomplexität ist durch die Verwendung vorhandener Modelle des Entwicklungsprozesses möglich, wird aber in aktuellen Methoden nicht umfänglich genutzt. Das Ziel ist die Absicherung der Verlässlichkeit bereits in frühen Entwicklungsphasen bis hin in späte Lebenszyklusphasen. Es wird eine Methode für die integrierte Modellierung der Zuverlässigkeit, als zentrale Kenngröße der Verlässlichkeit, und des dynamischen Systemverhaltens entwickelt. Anhand von drei Anwendungsbeispielen wird gezeigt, dass diese Methode die Entwicklung von Maßnahmen zur Steigerung der Verlässlichkeit in selbstoptimierenden Systemen ermöglicht, auf komplexe Systeme anwendbar ist und die Absicherung der Verlässlichkeit während des Betriebs mit Hilfe eines Digitalen Zwillings unterstützt.}},
  author       = {{Kaul, Thorben}},
  isbn         = {{978-3-8440-7450-5}},
  keywords     = {{Integrierte Modellierung, geschlossene Modellierung, mechatronische Systeme, intelligente Systeme, Zuverlässigkeit, Dynamische Bayes’sche Netze, Verlässlichkeit, Systemzuverlässigkeit, Digitaler Zwilling, selbstoptimierende Systeme, Mehrzieloptimierung}},
  pages        = {{156}},
  publisher    = {{Shaker}},
  title        = {{{Integrierte Modellierung von Zuverlässigkeit und dynamischem Verhalten mechatronischer Systeme}}},
  doi          = {{10.17619/UNIPB/1-966}},
  volume       = {{10}},
  year         = {{2020}},
}

@inproceedings{9945,
  abstract     = {{Die starke Integration von Sensorik, Aktorik, Hard- und Software stellt Herausforderungen an die Verlässlichkeit intelligenter mechatronischer Systeme dar. Diese Systeme verfügen aber auch über großes Potential zur Verbesserung ihrer Verlässlichkeit durch eine Anpassung des Systemverhaltens an den aktuellen Zustand. Um den Umfang der Systemmodelle zu reduzieren und die Anpassung des Systemverhaltens zu ermöglichen, sind fortschrittliche Modellierungsmethoden notwendig, mit denen die Verlässlichkeit in frühen Phasen des Entwicklungsprozesses sichergestellt und evaluiert werden kann. Von den Attributen der Verlässlichkeit ist insbesondere die Zuverlässigkeit in hohem Maße von den auftretenden Belastungen an den Komponenten und damit vom dynamischen Systemverhalten abhängig. Bisherige Modellierungsansätze bilden diese Abhängigkeit nur unzureichend ab. Es wird daher ein Ansatz zur integrierten Modellierung mechatronischer Systeme vorgestellt. Dieser ist in der Lage, sowohl die Dynamik als auch die Zuverlässigkeit des Systems abzubilden. Die Transformation eines Modells des dynamischen Systemverhaltens generiert dabei ein Zuverlässigkeitsmodell. Für typischerweise konkurrierende Ziele können mit Hilfe von Mehrzieloptimierungsverfahren Betriebspunkte eines Systems bestimmt werden. Das integrierte Modell kann zur Erzeugung von Zielfunktionen für die Dynamik als auch für die Zuverlässigkeit genutzt werden. Die Ergebnisse ermöglichen eine Verhaltensanpassung durch Wahl eines paretooptimalen Betriebspunkts während des Betriebs. Das vorgeschlagene Konzept zur integrierten Modellierung mechatronischer Systeme bietet aufgrund des modellbasierten Entwicklungsansatzes und der automatisierten Transformation eines Verlässlichkeitsmodells eine Reduktion der Benutzereingaben und eine Entlastung des Benutzers. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Benutzerfehlern gesenkt und die Verlässlichkeit bereits während der Entwicklung erhöht. Somit können Iterationsschleifen vermieden und die Entwicklungskosten gesenkt werden.}},
  author       = {{Kaul, Thorben and Meyer, Tobias and Sextro, Walter}},
  booktitle    = {{10. Paderborner Workshop Entwurf mechatronischer Systeme}},
  editor       = {{Gausemeier, Jürgen and Dumitrescu, Roman and Rammig, Franz and Schäfer, Wilhelm and Trächtler, Ansgar}},
  keywords     = {{Verlässlichkeit, Zuverlässigkeit, Dynamik, integrierte Modellierung}},
  pages        = {{101--112}},
  publisher    = {{Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn}},
  title        = {{{Integrierte Modellierung der Dynamik und der Verlässlichkeit komplexer mechatronischer Systeme}}},
  year         = {{2015}},
}

@inproceedings{29969,
  abstract     = {{Die absehbare Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnik wird mechatronische Systeme mit inhärenter Teilintelligenz ermöglichen. Hierfür verwenden wir den Begriff Selbstoptimierung (S.O.). Selbstoptimierende (s.o.) Systeme reagieren autonom und flexibel auf sich ändernde Umfeldbedingungen [ADG+09]. Die Entwicklung derartiger Systeme erfordert eine enge Zusammenarbeit der Entwickler der beteiligten Domänen Mechanik, Elektrik/Elektronik, Regelungstechnik und Softwaretechnik. In diesem Beitrag wird erklärt, wie die Steigerung der Verlässlichkeit durch S.O. bei der Konzipierung eines s.o. Systems adäquat berücksichtigt wird. Die Konzipierung des hybriden Energiespeichersystems des innovativen Schienenfahrzeugs RailCab wird retrospektive durchgeführt. Dies erfolgt von der ersten Funktionsdefinition über die Lösungsauswahl und die dazugehörige Nutzwertanalyse bis hin zur Produktkonzeption des Energiespeichersystems. Es wird gezeigt, wie die Schwachstellen und Widersprüche eines technischen Systems identifiziert sowie mit Hilfe geeigneter Gegenmaßnahmen behoben werden können. Hierbei soll insbesondere die Integration der S.O. als Möglichkeit zur Behebung der Schwachstellen betrachtet werden. Somit wird gezeigt wann und wie die Entscheidung über die s.o. Auslegung des Systems getroffen und die Steigerung der Verlässlichkeit dabei ins Kalkül gezogen wird.}},
  author       = {{Gausemeier, Jürgen and Iwanek, Peter and Dorociak, Rafal and Stille, Karl Stephan Christian and Böcker, Joachim}},
  booktitle    = {{Wissenschaftsforum Intelligente Technische Systeme, 9. Paderborner Workshop Entwurf mechatronischer Systeme}},
  keywords     = {{Konzipierung, Selbstoptimierung, Verlässlichkeit, Mechatronik, Hybrider Energiespeicher, LEA-Publikation, Eigene}},
  title        = {{{Konzipierung eines selbstoptimierenden hybriden Energiespeichersystems unter besonderer Berücksichtigung der Verlässlichkeit}}},
  year         = {{2013}},
}

@inproceedings{29968,
  abstract     = {{Die absehbare Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnik wird mechatronische Systeme mit inhärenter Teilintelligenz ermöglichen. Hierfür verwenden wir den Begriff Selbstoptimierung (S.O.). Selbstoptimierende (s.o.) Systeme reagieren autonom und flexibel auf sich ändernde Umfeldbedingungen [ADG+09]. Die Entwicklung derartiger Systeme erfordert eine enge Zusammenarbeit der Entwickler der beteiligten Domänen Mechanik, Elektrik/Elektronik, Regelungstechnik und Softwaretechnik. In diesem Beitrag wird erklärt, wie die Steigerung der Verlässlichkeit durch S.O. bei der Konzipierung eines s.o. Systems adäquat berücksichtigt wird. Die Konzipierung des hybriden Energiespeichersystems des innovativen Schienenfahrzeugs RailCab wird retrospektive durchgeführt. Dies erfolgt von der ersten Funktionsdefinition über die Lösungsauswahl und die dazugehörige Nutzwertanalyse bis hin zur Produktkonzeption des Energiespeichersystems. Es wird gezeigt, wie die Schwachstellen und Widersprüche eines technischen Systems identifiziert sowie mit Hilfe geeigneter Gegenmaßnahmen behoben werden können. Hierbei soll insbesondere die Integration der S.O. als Möglichkeit zur Behebung der Schwachstellen betrachtet werden. Somit wird gezeigt wann und wie die Entscheidung über die s.o. Auslegung des Systems getroffen und die Steigerung der Verlässlichkeit dabei ins Kalkül gezogen wird.}},
  author       = {{Böcker, Joachim and Buchholz, Oleg and Romaus, Christoph and Schulte, Christoph and Stille, Karl Stephan Christian}},
  booktitle    = {{Wissenschaftsforum Intelligente Technische Systeme, 9. Paderborner Workshop Entwurf mechatronischer Systeme}},
  keywords     = {{Konzipierung, Selbstoptimierung, Verlässlichkeit, Mechatronik, Hybrider Energiespeicher, LEA-Publikation, Eigene}},
  title        = {{{Selbstoptimierung in der Anwendung}}},
  year         = {{2013}},
}