När du blandar ihop svart och vitt blir du grått — och med det, en ny metod som ska tillåta komplexa elektroniska system att övervaka sig själva. Med hjälp av så kallade grå lådmodeller, som forskare vid Fraunhofer Institute for Reliability and Microintegration IZM arbetar med, kommer det att vara möjligt att upptäcka tecken på slitage eller manipulation i elektroniska system i ett tidigt skede, innan ett verkligt fel inträffar.

Den nya processen utvecklas och testas initialt för säkerhetskritiska tillämpningar inom fordons- och järnvägssektorn. Grundprincipen kan dock överföras till många fler användningsområden.

En bil förväntas gå tillförlitligt i många år, genom varma somrar, frostiga vintrar, regn och stormar. Idag är dock våra fordon utrustade med allt fler elektroniska apparater som måste klara dessa extrema förhållanden.

Hittills har detta problem för säkerhetskritiska system ofta lösts i praktiken med överdesign och redundanta funktioner. Ett sådant exempel är elektroniska system eller delar därav som installeras i duplikat, så att när ett fel uppstår kan backupsystemet ta över tills problemet är åtgärdat.

Ett forskningsprojekt vid Fraunhofer IZM bidrar till en framtid med mer eleganta, hållbara och energieffektiva lösningar inom detta område. Som en del av SesiM-projektet, som startade förra sommaren under ledning av Siemens AG, arbetar Fraunhofer-forskare tillsammans med andra partners från områdena mobilitet och artificiell intelligens för att hitta självvalideringslösningar för komplexa elektroniska system.

Med fokus på fordons- och järnvägsapplikationer undersöker forskarna hur dessa system skulle kunna bedöma sig själva och rapportera om deras tillstånd, till exempel via ett integrerat ljussystem.

"Vi är mer intresserade av staten innan elektroniken är trasig än när den faktiskt är trasig", förklarar Dr. Johannes Jaeschke, elektriker och Fraunhofer IZM-projektledaren för det gemensamma projektet.

"Långt innan ett system misslyckas kan vissa funktioner äventyras, till exempel när material blir spröda. Komponentens mekaniska stabilitet ger ofta inte tillräckligt tidigt upptäckt av tecken på åldrande. Detta gör det till en kamp att övervaka elektroniska system."

Gör grått från svart och vitt

Projektets forskare ser gråboxmodellen som nyckeln till effektiv självvalidering av elektroniska system. Den har fått det här namnet eftersom den är baserad på både white box- och black box-metoder.

Under många år har Fraunhofer IZM arbetat intensivt med elektroniska system på fysisk nivå. Med sin expertis inom mätteknik och design kan forskarna utveckla modeller för tillståndsövervakning och prognoser baserade på fysiska processer och modellerade kring till exempel randförhållanden som temperatur eller luftfuktighet.

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." + Utforska vidare

LiDAR and radar sensors—space-saving headlight installation