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Masterarbeit: Optimierung und Weiterentwicklung eines KI-basierten Modells zur Analyse von Abweichungen in Hardware-in-the-Loop-Testsystemen

Hardware-in-the-Loop-(HiL-)Testsysteme stellen ein zentrales Werkzeug zur Absicherung und Validierung von Regelgeräten dar. Durch die Kombination von realer Hardware mit einer in Echtzeit ausgeführten Simulation lassen sich komplexe Systemzustände unter kontrollierten Bedingungen untersuchen. Bei der Abnahme solcher Hardware entstehen umfangreiche Messdaten, deren manuelle Auswertung durch eine Künstliche Intelligenz optimiert werden soll.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Optimierung und Weiterentwicklung eines bestehenden KI-Modells zur Analyse von HiL-Messdaten. Im Fokus steht zunächst die Identifikation von Korrelationen und Abhängigkeiten zwischen relevanten Signalgruppen, um ein tieferes Verständnis des Systemverhaltens zu erlangen. Auf dieser Grundlage sollen zusätzliche Merkmale und Datenquellen (Features) in das Modell integriert und deren Einfluss auf die Modellgüte untersucht werden.

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll das Modell von einem Prototypen weiterentwickelt werden, um den Einsatz in der Produktion zu ermöglichen.

STARKE AUFGABEN

  • Bewertung der verfügbaren Daten: Beurteilung der Möglichkeiten zum Einsatz von KI für Condition Monitoring und Predictive Maintenance bei Triebwerksreglern und Testsystemen, einschließlich:
    • Erfassung von Messdaten aus der Testumgebung (z. B. Temperatur)
    • Integration von Daten von Modul- und Komponentenherstellern
    • Nutzung von Reglerabnahme- und Testdaten
  • Einarbeitung in das bestehende KI-Modell:
    • Implementierung des Modells in den Prozess der kontinuierlichen Testsystemüberwachung
    • Entwicklung von KI-basierten Prognosen zur Vorhersage der Degradation relevanter Anlagenteile basierend auf verfügbaren Informationen
    • Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit der Modellentscheidungen (Vermeidung eines „Black-Box“-Ansatzes durch den Einsatz von Explainable AI)
    • Berücksichtigung von Ereignissen in den Prognosen (z. B. Kabelwechsel, Steckerverbindungen, Wartungsmaßnahmen) zusätzlich zu reinen Messwerttrends
  • Optimierung und Weiterentwicklung des bestehenden KI-Modells:
    • Integration weiterer Testdatentypen und Merkmale
    • Trenderkennung mittels Clustering, Analyse von Prüfschritt-Abweichungen sowie Optimie-rung von Testabläufen und -parametern
    • Untersuchung alternativer KI-Methoden für die Umsetzung der Zustandsüberwachung (z.B. Klassifikationsmodelle anstatt Autoencoder)
    • Erarbeitung eines Konzepts zur Fehlerursachenerkennung
  • Test und Bewertung des erweiterten Modells: Durchführung von Tests und Bewertung anhand geeigneter Kriterien.
  • Untersuchung der Zertifizierbarkeit von KI-Methoden: Analyse relevanter Normen, Standards und Richtlinien (z. B. EU AI Act), mit einem Schwerpunkt auf Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Kontrollierbarkeit.
  • Erstellung der Masterarbeit: Anfertigung eines umfassenden Berichts über Methodik, Ergebnisse und Handlungsempfehlungen.

 

BESTE VORAUSSETZUNGEN

  • Studium der Informatik, Mathematik, Software Engineering, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Kenntnisse Software-Engineering und Architektur (z.B. Python, Matlab/Simulink)
  • Gute MS Office- und IT-Kenntnisse
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntniss
  • Gute analytische Fähigkeiten zur schnellen Einarbeitung in neue Themen und komplexe Sachverhalte
  • Teamgeist und Begeisterung für die Entwicklung innovativer KI-Anwendungsfälle sowie Kommunikationsstärke und Eigeninitiative

AUSGEZEICHNETES UMFELD

  • Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
  • Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
  • Mentoring und individuelle Betreuung
  • Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
  • Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
  • Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
  • Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation

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Herr Dominik Pögl

Dominik Pögl

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