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Open Access
Examining a hybrid pitting detection approach on real data
(2023) Schmid, Tobias
We propose a hybrid detection approach for pitting detection in gears. Most research on pitting detection with machine learning is done on supervised data and often on simulated pitting. However, for pitting detection in practice an unsupervised approach is required. The main idea behind the proposed solution is the ability to leverage elements of supervised machine learning models in pitting detection, while operating on unlabeled data. The training data used for this algorithm is taken from gear boxes with actual pitting failure and without prior knowledge about pitting size during different stages of operation, providing a realistic case for an operational scenario. The approach can be seen as two parts. At first we try to detect changes in the underlying structure of the vibration data using fast fourier transform to obtain frequency spectra that are fed to a sparse autoencoder. The encoded reduced feature space is the clustered to look for separability by time. In case there are significant changes in the underlying structure, an Long Short Term Memory model is trained to see if the changes can be validated as actual pitting damage. The LSTM can then further be used to adapt fast to the pitting damage with the goal of prolonging the lifespan of the gear.
Open Access
Sicherheitsanalysen von Fail-Operational-Systemen für einen Nachweis nach ISO 26262
(2021) Schmid, Tobias; Wagner, Stefan (Prof. Dr.)
Der Übergang vom teil- auf das hochautomatisierte Fahren stellt eine Entlastung des Fahrers dar, da dieser das Verkehrsgeschehen nicht mehr permanent überwachen muss. Ein Fail-Silent-Verhalten ist im Fehlerfall kein Übergang in einen sicheren Zustand, weswegen Fail-Operational-Systeme für die funktionale Sicherheit notwendig sind. Fail-Operational-Fahrzeugführungen erfordern redundante Architekturen und neuartige Sicherheitskonzepte, um die Fehlertoleranz und eine geeignete Fehlerreaktion sicherzustellen. Einzelne Aspekte solcher Systeme wurden in der Literatur bereits diskutiert, allerdings fehlt bisher ein hinreichender Nachweis der funktionalen Sicherheit von Fail-Operational-Fahrzeugsystemen. In dieser Arbeit wird eine hinreichende Argumentation der funktionalen Sicherheit gemäß des Industriestandards ISO 26262 für Fail-Operational-Fahrzeugsysteme vorgestellt. Basierend auf der Argumentation werden notwendige Sicherheitsanalysen inklusive derer Nachweisziele auf Systemebene identifiziert Vorgehen für die jeweiligen Analysen vorgestellt. Daraus ergeben sich zusätzlich die Schnittstellen von System- und Subsystemanalysen. Für die Analyse gemeinsamer Ausfälle und den Nachweis der Unabhängigkeit redundanter Elemente, werden, auf Basis einer Studie zur Identifikation relevanter Anforderungen, existierende Vorgehen adaptiert und erweitert. Damit ergibt sich ein Vorgehen, dass den Randbedingungen der Entwicklung eines Fail-Operational-Systems in der Automobilindustrie gerecht wird. Das Fail-Operational-Verhalten der Umschaltlogik, welche im Fehlerfall eine redundante Fahrzeugführung aktiviert, wird anhand eines Model-Checking-Ansatzes verifiziert. Durch die Qualifizierung des Werkzeugs wird die Konformität zur ISO 26262 sichergestellt. Für die Analyse der Fehlerpropagation und der Fehlertoleranzzeit wird der Ansatz entsprechend um den Softwareverbund erweitert. Implementierungs- und Rechenaufwand zeigen die Anwendbarkeit der Analysen. Darüber hinaus werden Fehlerbaummodelle aus der Luft- und Raumfahrt für den quantitativen Nachweis von Fail-Operational-Systemen adaptiert und mittels Markov-Modellen validiert. Durch eine Sensitivitätsanalyse erfolgt die Identifikation von Optimierungsansätzen zur Minimierung der Ausfallwahrscheinlichkeit.
Open Access
Towards using coupling measures to guide black-box integration testing in component-based systems
(2022) Hellhake, Dominik; Bogner, Justus; Schmid, Tobias; Wagner, Stefan
In component-based software development, integration testing is a crucial step in verifying the composite behaviour of a system. However, very few formally or empirically validated approaches are available for systematically testing if components have been successfully integrated. In practice, integration testing of component-based systems is usually performed in a time- and resource-limited context, which further increases the demand for effective test selection strategies. In this work, we therefore analyse the relationship between different component and interface coupling measures found in literature and the distribution of failures found during integration testing of an automotive system. By investigating the correlation for each measure at two architectural levels, we discuss its usefulness to guide integration testing at the software component level as well as for the hardware component level where coupling is measured among multiple electronic control units (ECUs) of a vehicle. Our results indicate that there is a positive correlation between coupling measures and failure-proneness at both architectural level for all tested measures. However, at the hardware component level, all measures achieved a significantly higher correlation when compared to the software-level correlation. Consequently, we conclude that prioritizing testing of highly coupled components and interfaces is a valid approach for systematic integration testing, as coupling proved to be a valid indicator for failure-proneness.