KI-basierte Diagnosesysteme

Diagnosesysteme erkennen und bewerten die Abweichungen zwischen dem Ist- und dem Sollzustand bzw. zwischen dem eingetretenen Verhalten und dem Sollverhalten eines Systems. Grundlage dieser Bewertung sind Informationen basierend auf aufgezeichneten Daten oder Modellen. Unter Anwendung von am IOSB entwickelten Methoden der Modellbildung und Systemanalyse werden beispielsweise Kennwerte ermittelt, die Aussagen über den Gesamtzustand eines Prozesses ermöglichen, indem Informationen zum Verhalten in normal oder unnormal eingestuft werden und schrittweise auf die zugrundeliegenden Ursachen oder Fehler geschlossen wird. 

Für den komplexen Betrieb der Stromnetze wird zunehmend auf hochauflösende Sensorik zurückgegriffen. Forscher des Fraunhofer IOSB-AST haben hierzu ein Komprimierungsverfahren zur effizienten Archivierung und beschleunigten Analyse von Langzeitmessungen entwickelt. Darauf aufbauend wurden KI-Verfahren entwickelt, um Abweichungen vom normalen Netzbetrieb zu erkennen und bestimmte Betriebsstörungen in Echtzeit zu identifizieren und zu lokalisieren.