Echtzeitsimulation, simulationsgestütztes Monitoring und prädiktive Wartung

Die Simulation mechatronischer Systemen in Echtzeit wird sowohl in der Entwicklungsphase eines Fahrzeugs als auch im Fahrzeugbetrieb selbst immer wichtiger. Dort wird sie immer häufiger für den Einsatz von virtuellen Beobachtern, Assistenzsystemen und prädiktiven Wartungssystemen benötigt.

Bei allen Echtzeitanwendungen ist das Zusammenspiel von Modellierung, Modellkomplexität und Numerik von entscheidender Bedeutung. Neben Standardanwendungen wie der Echtzeitsimulation für HIL-/SIL-Tests beschäftigen wir uns daher mit Fragestellungen rund um echtzeitfähige Simulationsprozesse. Es werden insbesondere Ansätze zur Co-Simulation und echtzeitfähige Integrationsverfahren analysiert und entwickelt. Als Simulationsplattformen nutzen wir an unserem Institut je nach Anwendung sowohl gängige Prototyping-Umgebungen und implementieren auch Echtzeitmodelle direkt auf Mikrocontroller-Boards.

Neben der numerischen und prozesstechnischen Analyse von Echtzeitverfahren wenden wir Echtzeitsimulation in verschiedenen Anwendungsfeldern am Institut an, zum Beispiel im Umfeld des Human-in-the-Loop Fahrsimulators. Die in einem Fahrzeug auftretenden Lasten hängen stark vom Fahrerverhalten ab, die Reaktion des Fahrers wiederum vom aktuellen Systemverhalten. Um das Ganze realitätsnah im Simulator umzusetzen, muss sowohl die Fahrzeugdynamik wie auch die Wechselwirkung des Fahrzeugs mit seiner Umwelt in Echtzeit simuliert werden. Echtzeitfähige physikalische Reifenmodelle und effiziente Boden- und Wechselwirkungssimulationen sind daher weitere Forschungsschwerpunkte.

Mit dem simulationsgestützten Monitoring werden relevante aber schwer messbare Größen in Echtzeit simuliert – und zwar während des Betriebs aus einfachen, standardmäßig im Fahrzeug erfassten Größen. Die virtuell gemessenen Systemgrößen werden damit als virtueller Beobachter für Fahrerassistenzsysteme, prädiktive Wartungssysteme oder als virtuelle Messungen zur Rückkopplung in den Entwicklungsprozess eingesetzt.
 

Ein Beispiel, das im Rahmen einer Promotion bei uns am Fraunhofer ITWM entwickelt und veröffentlicht wurde, ist das simulationsgestützte Monitoring von Betriebsbeanspruchungen. Um eine hohe Zuverlässigkeit für Fahrzeuge zu gewährleisten, wird in der Entwickungs- und Auslegungsphase ein Betriebsfestigkeitsnachweis geführt. Damit die im Nachweis prognostizierte Lebensdauer der Realität entspricht, müssen die im Nachweis betrachteten Beanspruchungen die tatsächlichen Betriebsbeanspruchungen realitätsnah abbilden. Aufgrund der hohen Varianten- und Nutzungsvielfalt, insbesondere von Nutzfahrzeugen und mobilen Arbeitsmaschinen, ist das aber nur approximativ möglich.
 

Simulation von Beanspruchungen berechnen

Mit dem simulationsgestützten Monitoringsimulieren wir Beanspruchungen an kritischen Bauteilen während des Betriebs und berechnen so dadurch vom Bauteil erfahrene Schädigung. Kern dieser Entwicklung ist die Echtzeitsimulation von Bauteilspannungen mit einem flexiblen MKS-Modell, das auf einem in die Fahrzeugelektronik eingebetteten Embedded PC ausgeführt wird. Eine geeignete Datenaufbereitung und online Klassierungsalgorithmen zur Auswertung der simulierten Beanspruchungen (LDA) sind ebenfalls Bestandteile des simulationsgestützten Monitorings von Beanspruchungen.
 

Die Kenntnis über die im Betrieb auftretenden Beanspruchungen ermöglicht Wartungsintervalle, die der tatsächlichen Bauteilschädigung angepasst sind (»predictive maintenance«). Unternehmen sparen so Kosten, verursacht durch einen unnötig frühen Bauteilersatz oder durch einen unvorhergesehenen Ausfall. Methodisch verfolgen und setzen wir dabei sowohl physikbasierte Modelle als auch datengetriebene Ansätze aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ein.