Das Institut für Flugsysteme und Regelungstechnik (FSR) betreibt seit vielen Jahren erfolgreiche Forschung im Bereich Prognostics and Health Management (PHM) und kann auf eine Vielzahl an erfolgreich durchgeführten Industrieprojekten zurückblicken.
Das Ziel der Forschung besteht darin, anhand von intelligenter Sensorik und Algorithmen den aktuellen Zustand eines Systems abzuschätzen, zukünftige Veränderungen des Zustands zu prognostizieren und entsprechend dieser Einschätzungen Empfehlungen für den Systembetreiber über das weitere Vorgehen abzuleiten. Durch den Einsatz von PHM-Ansätzen können unerwartete Systemausfälle vermieden und der gesamte Wartungsprozess, wie z.B. die Ersatzteillogistik optimiert werden. Die entwickelten Methoden tragen somit zur Erhöhung der Systemsicherheit bei und bieten gleichzeitig das Potenzial, Kosten einzusparen.
Im Rahmen verschiedener Forschungsprojekte arbeitet das FSR an der Entwicklung von PHM-Methoden für den Einsatz an komplexen Systemen in der Luftfahrt. Dabei bietet sich ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten mit Anwendungen an Komponenten von UAV-Systemen, Helikoptern oder modernen Verkehrsflugzeugen. Die Kompetenzen des FSR umfassen neben der Entwicklung von Algorithmen für die Zustandsabschätzung auch die Erstellung von passenden Konzepten für die Sensorik und die Signalverarbeitung. Durch den Aufbau und Betrieb eigener Prüfstände verfügt das FSR über das Knowhow und die Möglichkeiten, die entwickelten Methoden und Algorithmen an realen Systemen zu testen und zu evaluieren.
Ein Bericht im Ingenieurspiegel (Ausgabe März 2017) über unsere Forschungstätigkeit in der prädiktiven Instandhaltung in der Luftfahrt steht hier (wird in neuem Tab geöffnet) zum Download bereit.
Aktuelle Projekte im Bereich PHM
DFG – Evaluation des technischen Missionsrisikos unbemannter Flugsysteme (2021-2024)
Die Evaluation des technischen Missionsrisikos unbemannter Flugsysteme wird am FSR im Rahmen einer Förderung der deutschen Forschungsgemeinschaft vorangetrieben. Ziel des Projektes ist es, in einer dynamischen datenbasierte Schätzung alle technischen Risiken einer unbemannten Flugoperation zu aggregieren. Dazu werden sowohl auf Komponenten- als auch auf Systemebene geeignete Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens zusammengeführt. Mehr…
smartHUMS (2020-2023)
Das Projekt smartHUMS ist ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des Luftfahrtforschungsprogramms (LuFo VI-1) gefördertes Verbundforschungsvorhaben. Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Health and Usage Monitoring Systems (HUMS) zur Überwachung und Prognose des technischen Zustands von Helikoptergetrieben und Rotorblatt e-Aktuatoren. Der Fokus liegt dabei auf der aufeinander abgestimmten Integration von Sensorik und Machine Learning Algorithmik zur Lebensdauerabschätzung. Mehr…
RTAPHM (2019-2022)
Das Projekt RTAPHM (“Real Time Analytics, Prognostics and Health Management”), ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördertes Forschungsvorhaben aus dem Luftfahrtforschungsprogramm (LuFo V-3), beschäftigt sich mit der Entwicklung einer digitalen Plattform zur automatisierten Diensterbringung von Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Flotten. Mehr…
INDI (2018-2021)
INDI („Intelligente Datennutzung in der Instandhaltung“) ist ein LuFo (Luftfahrtforschungsprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie) gefördertes Verbundforschungsvorhaben mit Projektpartner Lufthansa Technik. Im Rahmen dieses Projektes untersucht das FSR die Entwicklung intelligenter Algorithmen und Datenanalyse-Strategien aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, mit deren Hilfe die Flugzeuginstandhaltung optimiert werden kann. Mehr …
