Fortschrittliche mechatronische Systeme der nächsten Generation werden sich mit Hilfe komplexer Software intelligent verhalten und selbstständig ihr Verhalten durch Bildung von Gemeinschaften autonomer Agenten verbessern können. Der Sonderforschungsbereich 614 „Selbstoptimierende Systeme des Maschinenbaus“ (SFB 614) untersucht solche mechatronischen Systeme. Mit Hilfe ihrer inhärenten Intelligenz bestimmen die Teilsysteme dabei autonom neue oder auch veränderte Ziele und führen nachfolgend entsprechende Verhaltensanpassungen durch. In diesem Beitrag werden die aus dem Paradigma der Selbstoptimierung resultierenden Potenziale zur Verbesserung der Verlässlichkeit des Systems sowie mögliche Gefahren diskutiert. Neben den identifizierten Potenzialen stellen wir in diesem Beitrag Konzepte und Methoden vor, die im SFB 614 entwickelt wurden, um Chancen zu nutzen und die Risiken zu reduzieren. Insbesondere erläutern wir neben der generellen Berücksichtigung der Verlässlichkeit im Zielsystem eines selbstoptimierenden Systems Korrektheitsbeweise für die selbstoptimierende Software, ein Monitoring-Konzept zur Einordnung des Systemzustands in vier Sicherheitsbereiche, ein flexibles Ressourcenmanagement für die Notfallbehandlung und verschiedene Ansätze für Potenziale im Bereich der selbstoptimierenden Wartung, der Verfügbarkeitssteigerung durch Verhaltensanpassungen und der Selbstheilung.
[1]
Holger Giese,et al.
Acute Stress Response for Self-optimizing Mechatronic Systems
,
2006,
BICC.
[2]
Holger Giese,et al.
Modular design and verification of component-based mechatronic systems with online-reconfiguration
,
2004,
SIGSOFT '04/FSE-12.
[3]
Holger Giese,et al.
Towards the compositional verification of real-time UML designs
,
2003,
ESEC/FSE-11.
[4]
Simon Oberthür,et al.
Flexible Resource Management - A Framework for Self-Optimizing Real-Time Systems
,
2004,
DIPES.
[5]
Robert P. Goldman,et al.
Self-adaptive software for hard real-time environments
,
1999,
IEEE Intell. Syst..
[6]
Gabor Karsai,et al.
Self-adaptive software for signal processing
,
1998,
CACM.
[7]
Peyman Oreizy,et al.
An architecture-based approach to self-adaptive software
,
1999,
IEEE Intell. Syst..
[8]
Dipl.-Ing. O. Oberschelp.
Strukturierte Informationsverarbeitung für selbstoptimierende mechatronische Systeme
,
2005
.