Universität Stuttgart
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Item Open Access Deep learning based prediction and visual analytics for temporal environmental data(2022) Harbola, Shubhi; Coors, Volker (Prof. Dr.)The objective of this thesis is to focus on developing Machine Learning methods and their visualisation for environmental data. The presented approaches primarily focus on devising an accurate Machine Learning framework that supports the user in understanding and comparing the model accuracy in relation to essential aspects of the respective parameter selection, trends, time frame, and correlating together with considered meteorological and pollution parameters. Later, this thesis develops approaches for the interactive visualisation of environmental data that are wrapped over the time series prediction as an application. Moreover, these approaches provide an interactive application that supports: 1. a Visual Analytics platform to interact with the sensors data and enhance the representation of the environmental data visually by identifying patterns that mostly go unnoticed in large temporal datasets, 2. a seasonality deduction platform presenting analyses of the results that clearly demonstrate the relationship between these parameters in a combined temporal activities frame, and 3. air quality analyses that successfully discovers spatio-temporal relationships among complex air quality data interactively in different time frames by harnessing the user’s knowledge of factors influencing the past, present, and future behaviour with Machine Learning models' aid. Some of the above pieces of work contribute to the field of Explainable Artificial Intelligence which is an area concerned with the development of methods that help understand, explain and interpret Machine Learning algorithms. In summary, this thesis describes Machine Learning prediction algorithms together with several visualisation approaches for visually analysing the temporal relationships among complex environmental data in different time frames interactively in a robust web platform. The developed interactive visualisation system for environmental data assimilates visual prediction, sensors’ spatial locations, measurements of the parameters, detailed patterns analyses, and change in conditions over time. This provides a new combined approach to the existing visual analytics research. The algorithms developed in this thesis can be used to infer spatio-temporal environmental data, enabling the interactive exploration processes, thus helping manage the cities smartly.Item Open Access Physics-informed regression of implicitly-constrained robot dynamics(2022) Geist, Andreas René; Allgöwer, Frank (Prof. Dr.-Ing.)The ability to predict a robot’s motion through a dynamics model is critical for the development of fast, safe, and efficient control algorithms. Yet, obtaining an accurate robot dynamics model is challenging as robot dynamics are typically nonlinear and subject to environment-dependent physical phenomena such as friction and material elasticities. The respective functions often cause analytical dynamics models to have large prediction errors. An alternative approach to analytical modeling forms the identification of a robot’s dynamics through data-driven modeling techniques such as Gaussian processes or neural networks. However, solely data-driven algorithms require considerable amounts of data, which on a robotic system must be collected in real-time. Moreover, the information stored in the data as well as the coverage of the system’s state space by the data is limited by the controller that is used to obtain the data. To tackle the shortcomings of analytical dynamics and data-driven modeling, this dissertation investigates and develops models in which analytical dynamics is being combined with data-driven regression techniques. By combining prior structural knowledge from analytical dynamics with data-driven regression, physics-informed models show improved data-efficiency and prediction accuracy compared to using the aforementioned modeling techniques in an isolated manner.Item Open Access Identifikation und Klassifikation von Druckluft-Leckagen mit Methoden des maschinellen Lernens in Maschinen(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2022) Dierolf, Christian; Sauer, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)In der Industrie wird Druckluft vielseitig eingesetzt. Als teure Energieform steigt zunehmend die Relevanz, denn noch heute existieren Druckluft-Leckageraten von 15 % bis 50 % und verursachen hohe Kosten. Es sind viele Produkte und Methoden zur Leckage-Erkennung in Druckluftnetzen bekannt und etabliert. Für Maschinen sind diese jedoch nur teilweise marktreif. Es ist also nicht möglich, automatisiert mit wenig Messtechnik sowie geringem Implementierungsaufwand Leckagen zu lokalisieren. Die Unterscheidung von Leckage-Ursachen war bislang Aufgabe von Fachkräften. Sie erfolgte bei wiederkehrenden Inspektionen der druckluftbetriebenen Maschine. Im Fokus der Arbeit steht, wie automatisiert in einem Druckluftsystem in Maschinen Pneumatikaktoren detektiert und Ursachen von Druckluft-Leckagen klassifiziert werden können. Durch die zentrale Druck- und Durchflussmessungen am Maschinenanschlusspunkt bleibt der Messaufwand gering. Die Arbeit beschreibt ein methodisches Vorgehen in fünf Schritten, das mit einem maschinell erlernten, datenbasierten Modell endet. Beginnend mit der Detektion des Beginns einer Aktoraktion werden Merkmale erstellt, hinsichtlich ihrer Relevanz ausgewählt und im nächsten Schritt damit Klassifikatoren erzeugt. Das Modell ist die Verknüpfung von Detektor und Klassifikator. Das Modell klassifiziert Aktorarten, -dimensionierungen und -aktionen, die häufig in der Industrie eingesetzt werden sowie hierbei auftretende Ursachen von Leckagen. Unter Berücksichtigung der 37 möglichen Klassen, konnten die Leckagen in einer druckluftbetriebenen Maschine anhand von vier Anwendungsszenarien kontinuierlich und automatisiert lokalisiert sowie die Ursachen mit guten Ergebnissen unterschieden werden. Diese Eigenschaften machen die Lösung gegenüber dem aktuellen Stand der Technik und Wissenschaft einzigartig. Bislang wirtschaftlich nicht vertretbare jedoch technisch mögliche Einsparpotenziale sind jetzt durch diese Leckage-Erkennung für druckluftbetriebene Maschinen nutzbar.Item Open Access Dependable reconfigurable scan networks(2022) Lylina, Natalia; Wunderlich, Hans-Joachim (Prof.)The dependability of modern devices is enhanced by integrating an extensive number of extra-functional instruments. These are needed to facilitate cost-efficient bring-up, debug, test, diagnosis, and adaptivity in the field and might include, e.g., sensors, aging monitors, Logic, and Memory Built-In Self-Test (BIST) registers. Reconfigurable Scan Networks (RSNs) provide a flexible way to access such instruments as well the device's registers throughout the lifetime, starting from post-silicon validation (PSV) through manufacturing test and finally during in-field operation. At the same time, the dependability properties of the system can be affected through an improper RSN integration. This doctoral project overcomes these problems and establishes a methodology to integrate dependable RSNs for a given system considering the most relevant dependability aspects, such as robustness, testability, and security compliance of RSNs.Item Open Access Architektur für einen Verzeichnisdienst in der serviceorientierten Produktionstechnik(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2022) Kretschmer, Felix; Verl, Alexander (Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.)In dieser Arbeit wird eine Architektur entworfen, welche den Bedürfnissen einer serviceorientierten Produktionstechnik gerecht wird und einen Verzeichnisdienst bereitstellt, der unter Adaption serviceorientierter Architekturen den Schulterschluss von IT und OT ermöglicht. Hierfür werden zunächst verfügbare Technologien und Lösungen verglichen. Durch die weite Verbreitung von Verzeichnisdiensten in der IT existieren bereits zahlreiche Lösungen, welche sich mit sehr unterschiedlichem Erfolg durchgesetzt haben. In der OT hingegen existieren bisher keine vergleichbaren Lösungen, dennoch stehen standardisierte Technologien zur Verfügung, welche die Funktionalität eines Verzeichnisdienstes erfüllen können. Auf Basis von OPC UA wird ein Verzeichnisdienst entworfen, welcher Fähigkeiten und Schnittstellen von cyber-physischen Systemen im Produktionsumfeld bereitstellt. Dies erfolgt über die Abbildung der Daten in Informationsmodellen, welche auf LDAP-Verzeichnisse in der Office-IT synchronisiert werden können.Item Open Access Optimierte Zuteilungsmechanismen zur Leistungssteigerung von virtuellen Maschinen in Cloud Infrastrukturen(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2020) Gienger, Michael; Resch, Michael M. (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Cloud Computing ist ein flexibler und leistungsfähiger Ansatz, um Informationstechnologiedienste jeglicher Art zur Verfügung zu stellen. Die Dienste werden mit Hilfe einer Virtualisierungstechnologie bereitgestellt, über die auf einem einzigen Server mehrere virtuelle Instanzen dynamisch und ohne großen Managementaufwand verwaltet werden können. Dadurch können Serviceinstanzen mit limitierten Anforderungen auch leistungsstarken Servern zugeteilt werden, ohne deren Kapazitäten gänzlich zu blockieren. Der Vorteil effizienter Ressourcennutzung hat jedoch auch einen großen Nachteil. Aufgrund des gemeinsamen Ressourcenzugriffs können Prozessor, Hauptspeicher, Netzwerkschnittstelle oder auch lokale Festspeicher überlastet werden, so dass die gesamte Leistungsfähigkeit des Servers und damit aller virtuellen Instanzen sinkt. Ziel dieser Arbeit ist es, das Problem der Überlast in Cloud Umgebungen zu adressieren, um nachhaltig eine erhöhte Anwendungs- oder Diensteffizienz, aber auch eine verbesserte Infrastrukturauslastung, zu erreichen. Dementsprechend werden optimierte Zuteilungsstrategien für virtuelle Instanzen entwickelt, die anhand von spezifischen Anforderungsprofilen komplementäre Arbeitslasten identifizieren und diese effizient den vorhandenen Servern zuteilen können. Hierzu wird ein Mechanismus entwickelt, der sowohl initial mit Hilfe von Benutzerinformationen eine effektive Zuteilung ermöglicht, aber auch durch kontinuierliche Leistungsüberwachung von virtuellen Instanzen reaktiv eine optimale Zuteilung erreicht. Für die Bestimmung der Resultate dieser Arbeit wurde eine prototypische Anwendung implementiert, die die optimierten Zuteilungsstrategien umsetzt. Im Grundsatz basiert diese auf Anwendungscharakteristika und Echtzeitinformationen einer Cloud Infrastruktur, die vor der Bereitstellung einer virtuellen Instanz in Relation gesetzt werden. Somit kann für jede Server/Instanzkombination innerhalb der Cloud Umgebung ein Kostenfaktor berechnet werden, über den der optimale Server ausgewählt wird. Die entwickelte Lösung wurde mit Hilfe einer Anwendung aus dem Bereich Ingenieurswissenschaften in einer modifizierten, privaten Cloud Infrastruktur evaluiert und validiert. Dazu wurden individuelle Szenarien definiert, die sowohl herkömmliche als auch optimierte Zuteilungsmechanismen abbilden. Die gesammelten, realen Messwerte beinhalten folglich Referenzdaten sowie Daten von optimierten Zuteilungen, so dass eine hinreichende Datengrundlage für die Bewertung der Ergebnisse geschaffen werden kann. Die Resultate dieser Arbeit zeigen auf, dass der gewählte Ansatz die Leistungsfähigkeit einer Cloud Infrastruktur und deren Anwendungen deutlich verbessert. So kann bei gleichbleibender Infrastruktureffizienz die Anwendungsleistung durch die optimierte Zuteilung von virtuellen Instanzen um mehr als 20% gesteigert werden. Je nach Anwendungsanforderungen ist im Optimalfall sogar eine Leistungssteigerung um mehrere Faktoren möglich.Item Open Access Performance-oriented communication concepts for networked control systems(2022) Carabelli, Ben W.; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat. Dr. h. c.)Networked control systems (NCS) integrate sensors, actuators, and digital controllers using a communication network in order to control physical processes. They can be found in diverse application areas, including automotive and aircraft systems, smart homes, and smart manufacturing systems in the context of Industry 4.0. Because control systems have demanding Quality of Service (QoS) requirements, the provisioning of appropriate communication services for NCS is a challenge. Moreover, the trend of steadily increasing digitization in many fields will likely lead to control applications with more complex system integration, especially in large-scale systems such as smart grids and smart cities. The proliferation of NCS in such an environment clearly depends on strong methods for integrating communication and control. However, there currently remains a gap between these two domains. On the one hand, the control-theoretic design and analysis methods for NCS have been based on simplistic and abstract network connection models. On the other hand, communication networks are optimized for conventional performance metrics such as throughput and latency, which do not readily translate into application specific Quality of Control (QoC) metrics. The goal of this thesis is to provide performance-oriented concepts for the design of communication services for NCS. In particular, methods for scheduling and routing the traffic of NCS and increasing their reliability through replication are developed on the basis of integrated models that capture the relationship between control-relevant characteristics of communication services and the methods that are used to provide those communication services in the network. This thesis makes the following contributions. First, we address the problem of optimally arbitrating limited communication bandwidth for a group of NCS in a shared network by designing a performance-aware dynamic priority scheduler. The resulting first scheduling policy provides asymptotic stability guarantees for each NCS and performance bounds on the joint QoC. While it is efficient to implement on the data link layer with stateless priority queueing, it requires a large optimization problem comprising all NCS to be solved initially for determining scheduler parameters. To increase the scalability, we therefore relax the scheduling problem by separating the NCS traffic into deterministic transmissions with real-time guarantees and opportunistic traffic used for QoC optimization. The resulting second scheduling policy imposes no QoS constraints on opportunistic traffic, yields less conservative stability guarantees, and allows scheduler parameters to be calculated for each NCS separately and thus much more efficiently. Second, we address the problem of optimally routing NCS traffic in networks with random latency distributions by designing a cross-layer communication service for stochastic NCS. The routing algorithm exploits trade-offs between delay and in-time arrival probabilities to find a route that provides a predefined level of QoC while minimizing network load. Third, we address the problem of active replication for controllers in order to increase the reliability of NCS subject to crash failures and message loss. While existing replication schemes for real-time systems focus only on ensuring that no conflicting values are sent to actuators, we develop stronger consistency concepts that provide replication transparency for control systems. We present a corresponding replication management protocol that achieves high availability and low latency at low message cost, and evaluate it using physical experiments.Item Open Access Image-based analysis of biological network structures using machine learning and continuum mechanics(Stuttgart : Institute for Modelling and Simulation of Biomechanical Systems, Chair of Continuum Biomechanics and Mechanobiology, University of Stuttgart, 2020) Asgharzadeh, Pouyan; Röhrle, Oliver (Prof., PhD)Item Open Access Online-Bahnplanung für mehrere Flugroboter in veränderlicher Umgebung mithilfe der Kurvenflussmethode(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2022) Huptych, Marcel; Verl, Alexander (Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mult.)Um für zukünftige Produktionslinien eine möglichst hohe Flexibilität zu ermöglichen, wird für den Kleinteiletransport aktuell der Einsatz unbemannter Flugfahrzeuge (UAVs, engl. unmanned aerial vehicles) untersucht. Gegenüber boden- und liniengebundenen und häufig starren Materialflusseinrichtungen bieten UAVs die Möglichkeit den meist ungenutzten Luftraum innerhalb der Produktionsstätten auszunutzen. Um dem hohen Kollisionspotenzial, welches dabei durch parallele und unabhängige Flugbewegungen entsteht, zu begegnen, wird im Rahmen dieser Arbeit mit der Kurvenflussmethode (KFM) eine neue Bahnplanungsmethode entworfen. Auf Basis eines in Echtzeit aktualisierten Umgebungsmodells werden die Flugbahnen durch Aufprägung virtueller Kräfte zur Laufzeit derart an den aktuellen Umgebungszustand angepasst, dass sie stets um statische (z.B. Gebäudeelemente, Versorgungsleitungen) sowie dynamische (z.B. weitere UAVs) Hindernisse herumführen. Obgleich die in der mobilen Robotik eingesetzte Elastic-Bands-Methode (EBM) ein der KFM ähnelndes Funktionsprinzip besitzt, konnten in einer Voruntersuchung einige Schwächen der EBM identifiziert werden. Diese betreffen vorwiegend die begrenzte numerische Stabilität sowie die abstrakte Parametrierung der EBM und werden durch die KFM behoben. Dazu wird die KFM zunächst als verallgemeinerte Bahnplanungsmethode theoretisch hergeleitet. Eine systemtheoretische Analyse des Bahnverhaltens ermöglicht die Herleitung der Kenngrößen für die Parametrierung der KFM anhand physikalischer Größen. Ein abschließender Vergleich zeigt folgende signifikante Vorteile der KFM gegenüber der EBM: Numerisch stabile Lösbarkeit, analytische Parametrierbarkeit, Skalierungsunabhängigkeit sowie eine etwas höhere Recheneffizienz. Losgelöst von der EBM werden anschließend weitere Steuerungsfunktionen, welche für die Anwendung der KFM auf die Problemstellung (parallele Bewegungsführung mehrerer UAVs) benötigt werden, erläutert. Dazu zählen z.B. Hindernis- und Arbeitsraummodellierung, Initialisierung, Bahninterpolation sowie Start- und Landemanöver. Abschließend werden mehrere parallel ausgeführte Instanzen der KFM auf jeweils eigenen Industriesteuerungen, welche über eine lokale Cloud vernetzt sind, in Betrieb genommen. Die KFM wird dabei als eigene (kollisionsfreie) Punkt-zu-Punkt-Interpolationsart implementiert, sodass mithilfe von Ablaufprogrammen nacheinander verschiedene Punkte angeflogen werden können, ohne das Kollisionspotenzial bei der Programmierung explizit berücksichtigen zu müssen. Verschiedene Validierungsszenarien werden zunächst in Form einer Hardware-in-the Loop-Simulation mit Dynamikmodellen der UAVs und schließlich mit realen UAVs durchgeführt.Item Open Access Der Mixed Mock-Up im Toleranzmanagement in der Automobilindustrie(2020) Küstner, Tim; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Die Bedeutung von Augmented Reality hat in den letzten Jahren im Rahmen der Digitalisierung einen deutlichen Anstieg verzeichnet. In der Öffentlichkeit findet diese innovative Technologie große Aufmerksamkeit als Anwendung in Consumer Produkten. Ein zu Unrecht viel weniger betrachteter Aspekt ist hingegen das riesige Potential der Technologie bei Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsprozessen. Genau in diesem Anwendungsbereich entsteht durch Einsatz von Augmented Reality neben PMU und DMU eine neue, dritte Entwicklungsplattform, der Mixed-Mock Up (MMU). Bei der Entwicklung neuer MMU-Prozesse sowie der Integration noch unbeteiligter Entwicklungsbereiche in den MMU, müssen zahlreiche Herausforderungen gemeistert werden. In dieser Arbeit wird dieser Vorgang exemplarisch am Toleranzmanagement aufgezeigt. Die Herausforderungen bestehen hierbei zum einen in der Komplexität der Entwicklungswelt, in welcher der MMU als Schnittstelle zwischen DMU und PMU eingesetzt wird. Zum anderen muss die schnelle technologische Entwicklung der Augmented-Reality-Komponenten bei der Entwicklung berücksichtigt werden, um nachhaltig erfolgreiche Prozesse und Methoden im MMU zu implementieren. Bei der Konzeption neuer MMU-Prozesse müssen daher eine Vielzahl an technologischen und methodischen Fragestellungen erfasst und beantwortet werden. Um dieses Vorgehen zu unterstützen, stellt die vorliegende Arbeit ein Klassifikationsschema vor, mit welchem die Bestandteile und Methoden des MMU diesen Fragestellungen gegenüber gestellt werden. Am Beispiel des Toleranzmanagement wird dargestellt, wie ein MMU-Konzept für einen neuen Teilbereich des Entwicklungsprozesses erarbeitet werden kann. Dieses MMU-Konzept für den Einsatz im Toleranzmanagement besteht hierbei zu gleichen Teilen aus der Erweiterung bestehender Prozesse und Methoden durch MMU-Bestandteile als auch der Entwicklung neuer Methoden auf Grundlage der neuen MMU Möglichkeiten. An exemplarischen Beispielen entlang des Entwicklungsprozesses eines Automobilkonzerns wurde das hier erarbeitete Konzept in der Praxis ergiebig überprüft und bewertet.