Selvvalidering af komplekse elektroniske systemer ved hjælp af grå boksmodeller

Når du blander sort og hvid sammen, bliver du grå – og med det en ny metode, der skal give komplekse elektroniske systemer mulighed for at overvåge sig selv. Ved hjælp af såkaldte grå kassemodeller, som forskere ved Fraunhofer Institute for Reliability and Microintegration IZM arbejder på, vil det være muligt at opdage tegn på slid eller manipulation i elektroniske systemer på et tidligt tidspunkt, inden der opstår en egentlig fejl.

Den nye proces udvikles og testes i første omgang til sikkerhedskritiske applikationer i bil- og jernbanesektoren. Grundprincippet kan dog overføres til mange flere anvendelsesområder.

En bil forventes at køre pålideligt i mange år gennem varme somre, frostklare vintre, regn og storme. I dag er vores køretøjer dog udstyret med flere og flere elektroniske enheder, der skal kunne modstå disse ekstreme forhold.

Indtil nu er dette problem for sikkerhedskritiske systemer ofte blevet løst i praksis med overdesign og redundante funktioner. Et sådant eksempel er elektroniske systemer eller dele heraf, der er installeret i to eksemplarer, så backupsystemet kan tage over, når der opstår en fejl, indtil problemet er løst.

Et forskningsprojekt hos Fraunhofer IZM bidrager til en fremtid med mere elegante, bæredygtige og energieffektive løsninger på dette område. Som en del af SesiM-projektet, der startede sidste sommer under ledelse af Siemens AG, arbejder Fraunhofer-forskere sammen med andre partnere fra områderne mobilitet og kunstig intelligens for at finde selvvalideringsløsninger til komplekse elektroniske systemer.

Med fokus på bil- og jernbaneapplikationer undersøger forskerne, hvordan disse systemer kunne vurdere sig selv og rapportere om deres tilstand, for eksempel via et integreret lyssystem.

"Vi er mere interesserede i staten, før elektronikken går i stykker, end når den faktisk er i stykker," forklarer Dr. Johannes Jaeschke, elektroingeniør og Fraunhofer IZM-projektlederen for det fælles projekt.

"Længe før et system svigter, kan visse funktioner kompromitteres, f.eks. når materialer bliver sprøde. Komponentens mekaniske stabilitet giver ofte ikke tidlig nok opdagelse af tegn på ældning. Det gør det til en kamp at overvåge elektroniske systemer."

Gør grå fra sort og hvid

Projektets forskere ser gråkassemodellen som nøglen til effektiv selvvalidering af elektroniske systemer. Det har fået dette navn, da det er baseret på både hvid boks og sort boks tilgange.

Fraunhofer IZM har i mange år arbejdet intensivt med elektroniske systemer på fysisk plan. Med deres ekspertise inden for måleteknologi og design kan forskerne udvikle modeller til tilstandsovervågning og prognoser baseret på fysiske processer og modelleret omkring for eksempel randforhold som temperatur eller luftfugtighed.

Because it is clear how this type of model functions, it is called a white box model. However, the more complex an electronic system is, the harder it is to map and monitor it on a purely physical level in a holistic manner. For data-driven models that use artificial intelligence, complex structures and large amounts of data are no problem. However, what happens inside these systems remains unclear—hence the name black box model.

"We can combine the best of both worlds in gray box models," summarizes Jaeschke. "This is why we are also referring to it as hybrid modeling. We can process a vast amount of data while, at the same time, understanding the physical reasons behind changes in the signal. This way, we can increase trust in our data."

From test printed circuit boards (PCBs) to prototypes

To date, practical applications of gray box models are largely unchartered territory. So, after an initial design phase, the SesiM researchers are now also working on describing simple circuits that will increase in complexity as the research project progresses. The test PCBs are precisely measured and tested during production and then in their operating state.

"By doing this, we are generating a digital fingerprint for our test wiring," explains Jaeschke. This means that data will be collected even under extreme boundary conditions.

The next step is to identify the parameters within the large amount of data that are relevant for mapping the system and then, taking into account the physical knowledge, to create a model that detects deviations from a predefined ideal state. External manipulations should thereby be recognized as quickly as possible, and wear can be forecast early on.

At a later point in the project, the test PCBs will then be transferred to prototypes for automotive and rail applications, which will be used to extensively analyze the models created.

Potential for a range of applications

In the future, it may therefore be possible for an integrated intelligent system in a car to provide an early warning for a problem with the electronics, offering a self-diagnosis. When servicing a car, mechanics will then be able to view all of the information collected by the vehicle about its condition and make targeted repairs on the basis of this information.

A follow-up project by researchers at Fraunhofer IZM will focus on the topic of aviation. Applications outside of the mobility sector are also possible—for example in medical engineering and offshore windfarms, for which regular external monitoring and preventative maintenance are difficult to carry out.

The overarching aim of SesiM is to initially prove that the basic principle that electronic systems can self-validate using gray box models actually holds true.

Jaeschke has faith in the idea:"If we succeed, our approach will make a significant contribution to increasing the reliability of electronic systems. It is hugely important, particularly in the safety-critical mobility sector, and would further strengthen the reputation of automotive and rail technology developed in Germany." + Udforsk yderligere

LiDAR and radar sensors—space-saving headlight installation