Mit der wachsenden Komplexität technischer Systeme gewinnt die Steigerung von Zuverlässigkeit und Sicherheit eine zunehmende Bedeutung. Diagnosesysteme dienen zur Überwachung der Funktionalität technischer Systeme um so Fehler (die zu Störungen und Ausfällen des Systems führen können) zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen einzuleiten. Grundvoraussetzung ist die Erzeugung von Redundanz im System, um so Fehlfunktionen zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten zu können.

In der Vergangenheit wurde diese Redundanz meist durch zusätzliche Sensoren und die Überwachung der Sensorsignale mit Hilfe einer direkten Signalanalyse erreicht. Man spricht in diesem Zusammenhang von direkter oder Hardware-Redundanz bzw. signalbasierten Verfahren.
Die Diagnosetiefe, also die Aussage über die mögliche Fehlerursache, ist bei dieser "Signalbasierten Fehlerdiagnose" jedoch sehr eingeschränkt. Außerdem erhöhen zusätzliche Sensoren nicht unbedingt die Gesamtzuverlässigkeit des Systems, da diese auch anfällig für Fehler sein können. Darüber hinaus verteuert jeder zusätzliche Sensor das System, was bei Massenprodukten wie zum Beispiel dem Auto möglichst vermieden werden soll.

Eine Alternative zur obigen direkten Redundanz ist die Schaffung einer indirekten Redundanz. Sie wird auch Softwareredundanz genannt und mit Hilfe analytischer Modelle des zu überwachenden Systems realisiert. Diese Modelle sollen das Systemverhalten möglichst genau widerspiegeln und so Informationen über "schwer" oder nicht zugängliche Kennwerte (Parameter, Zustandsgrößen, …) liefern, welche für eine Diagnose zur Findung der Fehlerursache weiterverarbeitet werden können. Aufgrund der eingesetzten Systemmodelle spricht man von der "Modellbasierten Fehlerdiagnose".

Im PKW- und Luftfahrt-Bereich wie auch bei industriellen Anlagen wird die modellbasierte Diagnose in Teilbereichen schon erfolgreich angewandt. Allerdings besteht noch ein sehr großes Entwicklungspotential.
Mit der Weiterentwicklung der sog. "X-by-Wire-Technik" beispielsweise gewinnt die Zuverlässigkeit von Systemen eine immer wichtigere Bedeutung, da ein Ausfall in diesem Bereich schwerwiegende Folgen haben kann.

Der Lehrstuhl will die Anwendungsbereiche der modellbasierten Fehlerdiagnose erweitern und Methoden für deren Einsatz entwickeln und verbessern.
Im Rahmen des Nutzfahrzeugclusters Südwest sollen die die Methoden zunächst auf die Anwendung in Nutzfahrzeugen ausgerichtet sein, da das Potential der modellbasierten Diagnose in diesem Bereich im Gegensatz zum Automobilbereich noch nicht oder nur sehr eingeschränkt genutzt wird. Darüber hinaus sind auch Projekte aus anderen technischen Bereichen geplant. Zum Testen der Methoden wird momentan ein Prüfstand am Lehrstuhl entwickelt und aufgebaut.
Im Forschungsschwerpunkt "Modellbasierte Fehlerdiagnose" werden Studien-, Diplom- und Masterarbeiten angeboten. Sie beschäftigen sich mit verschiedensten Themenbereichen der Regelungs- und Automatisierungstechnik aber auch mit der Elektrotechnik allgemein und angrenzenden Fachgebieten wie dem Maschinenbau und der Informatik.

Weitere Informationen bei:	Dipl.-Ing. Tim Nagel (12/343)
	Dipl.-Ing. Stefan Simon (12/343)