TY  - THES
AB  - Zuverlässigkeitsadaptive Systeme ermöglichen eine Anpassung des Systemverhaltens basierend auf der aktuellen Systemzuverlässigkeit. Sie können damit ihre Lebensdauer und die Leistungsfähigkeit situationsbezogen gegeneinander abwägen. Dies kann genutzt werden, um das Ausfallverhalten an einen Wartungsplan anzupassen, wodurch die Verfügbarkeit erhöht und das Potenzial des Systems voll ausgeschöpft wird. Um die Implementierung einer solchen Anpassung zu ermöglichen, ist ein von einem Verschleißmodell unabhängiger Regelalgorithmus gewünscht. Ein Zuverlässigkeitsregler auf Basis des health index, eines Maßes für Systemverschleiß, wird entwickelt. Er nutzt dazu Selbstoptimierung als eine mögliche Umsetzung der Verhaltensanpassung. Sie basiert auf der Auswahl von Zielen, die das System verfolgt. Mögliche Arbeitspunkte werden vorab mit Mehrzieloptimierungstechniken berechnet. Der Regler stellt die Priorität von Zielen ein und wägt damit zwischen Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit ab. Als Beispielanwendung wird eine automatische Einscheiben-Trockenkupplung eingeführt. Der Zuverlässigkeitsregler wird vollständig aufgebaut und Lebensdauerexperimente werden durchgeführt. Ergebnisse zeigen, dass die Streuung der Ausfallzeit stark reduziert werden kann, wodurch das Ausfallverhalten besser vorhersehbar wird. Zugleich kann die gewünschte Lebensdauer auf Kosten der Leistungsfähigkeit erhöht werden, um verlängerte Wartungsintervalle zu realisieren. Zusammen werden eine bessere Ausnutzung der Systemleistungsfähigkeit und eine bessere Planung der Wartung ermöglicht.
AU  - Meyer, Tobias
CY  - Paderborn
DA  - 2016
DO  - 10.17619/UNIPB/1-3
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 15.12.2016
N1  - Universität Paderborn, Univ., Dissertation, 2016
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2016
SP  - 1 Online-Ressource (xv, 112 Seiten)
T2  - Fakultät für Maschinenbau
TI  - Optimization-based reliability control of mechatronic systems
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-27564
Y2  - 2026-01-10T07:43:04
ER  -