Die Arbeitsgruppe Zustandsüberwachungssysteme erforscht, wie langsam auftretende Schäden oder schleichende Degradationsvorgänge an sicherheitskritischen Systemkomponenten erfasst, bewertet und prognostiziert werden können. Um zu jedem Zeitpunkt die verbleibende Restlebensdauer und deren Wahrscheinlichkeitsverteilung vorhersagen zu können, wird die historische Nutzung in eine wahrscheinliche Schädigung überführt. Gleichzeitig werden aktuelle Messdaten genutzt, um den gegenwärtigen Gesundheitszustand zu schätzen. Die gewichtete Fusion beider sicher ergänzender Ansätze erfolgt anhand ihrer Zuverlässigkeit.
Die Prognose des Gesundheitszustands bis zum Ausfall wird mittels statistischer Degradationsmodelle vorgenommen. Daten für das Training der für die einzelnen Teilprozesse verwendeten Algorithmen werden in Lebensdauerversuchen erzeugt und durch modellbasierte Datensynthese ergänzt, sodass genug Informationen auch für das Anlernen komplexer KI-Methoden (Künstliche Intelligenz) vorhanden sind.
