Traditioneller Forschungsschwerpunkt im Lehrstuhl sind elastische mechanische Systeme (z. B. elastische Roboter, der Rad-Schiene Kontakt samt Gleis und Bettung, Turbomaschinen und allgemein Systeme, die mit den Methoden der Strukturdynamik betrachtet werden).

Die herausfordernden Anforderung bei der Diagnose und Prognose der Funktion derartiger Systeme beinhaltet das wesentliche Teile der Systemdynamik bekannt sind oder als validiert vorauszusetzt werden kann (Nutzung modellbasierter Methoden), einige Eigenschaften sind unsicher bzw. im Fall unbekannter Effekte, wie z.B. Schäden, vollständig unbekannt. Neben den dargestellten strukturdynamischen Anwendungen geraten zunehmend komplexe maschinenbauliche Systeme mit Verschleißphänomenen sowie große Systeme und Strukturen (Mechatronische Systeme, Verkehrssysteme, ...) in den Fokus des Lehrstuhlsinteresses.

Schwerpunkt der Forschung ist die Entwicklung geeigneter modell- und/oder signalbasierter wie auch datengetriebener Methoden zur Diagnose und Prognose.

Detektion von Änderungen, zur automatischen Diagnose von Ursachen sowie zur Prognose des weiteren Verhaltens hinsichtlich der verbleibenden Nutzungsdauer.

Die Forschungsschwerpunkte liegen im Lehrstuhl Steuerung, Regelung und Systemdynamik auf der Entwicklung und Anwendung

• modellbasierter robuster Methoden zur verlässlichen Fehlererkennung und Schadendiagnose von und bei technischen Systemen an sich, wie auch Sensoren und Aktoren,
• von Methoden zur Bestimmung von Alterungsmodellen zur Verwendung bei der Regelung (z. B. beim Powermanagement in Antriebssystemen etc.),
• komplexer Filterungs- und Klassifikationsmethoden zur Zustandsbewertung und Prognose und zur Anwendung bei komplexen Systemen, sowie
• von Auswertemethoden zur Acoustic Emission (AE) z. B. zur Anwendung bei Faserverbundwerkstoffen oder zur Verschleißbewertung technischer Systeme.

Im Lehrstuhl SRS sind als Versuchsträger verschiedene Systeme im Einsatz wie Verschleißprüfstand für metallische Werkstoffe, Verschleißprüfstand für Batteriesysteme, Prüfstände zur komplexen Belastung von Faserverbundbauteilen.

Wichtige, mehrfach peer-reviewte Publikationen der letzten Jahre aus diesem Bereich (Stand März 2015):

• Baccar, D.; Söffker, D.: Wear Detection by Means of Wavelet-based Acoustic Emission Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, accepted.

• Baccar, D.; Schiffer, S.; Söffker, D: Acoustic Emission-based Identification and Classification of Frictional Wear of Metallic Surfaces. Proc. Le Cam, Vincent and Mevel, Laurent and Schoefs, Franck. EWSHM -7th European Workshop on Structural Health Monitoring, Nantes, France, July 8-11, 2014

• Söffker, D.; Rothe, S.: Comparison of three - easy to apply and innovative - signal-based approaches for diagnosis of a technical system with wear. Proc. ASME 2014 Dynamic Systems and Control (DSC) Conference, Vol. 1, 2014, pp. V001T08A005.

• Beganovic, N.; Rothe, S.; Söffker, D.: Establishing a wear-related deterioration model based on experimental data. Proc. Le Cam, Vincent and Mevel, Laurent and Schoefs, Franck. EWSHM -7th European Workshop on Structural Health Monitoring, Nantes, France, July 8-11, 2014.

• Al-Shrouf, L.; Saadawia, M.; Söffker, D.: Improved process monitoring and supervision based on a reliable multi-stage feature-based pattern recognition technique. Information sciences, 2013, pp. 282-294.

• Söffker, D.; Rothe, S.; Schiffer, S.; Aljoumaa, H.; Baccar, D.: Smart, tough, and successful: Three new innovative approaches for diagnosis and prognosis of technical systems. In: Chang, F.K. (Ed.): Structural Health Monitoring 2013, 2013, pp. 81-88.

• Heidtmann, F.; Söffker, D.: Virtual Sensors for Diagnosis and Prognosis Purposes in the Context of Elastic Mechanical Structures. IEEE Sensors Journal, Vol. 9, No. 11, 2009, pp. 1577-1588.