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Diploma and Master Theses (authored and supervised):

R. Obermaisser:
"Design and Implementation of a Smart Transducer Network";
Supervisor: H. Kopetz, W. Elmenreich; Institut für Technische Informatik, 2001.



English abstract:
Prosthetic devices replace a missing or malfunctioning part of the human body. Several basic prosthetic options fulfil the demands of people who lost a hand or an arm to different degrees. Electrically powered prostheses controlled with myo-electrical signals represent the most sophisticated type of prosthetic devices. Control signals are extracted from EMG inputs allowing users to issue commands through muscle tensions levels. Electrically powered prostheses also allow intelligent behavior like intelligent grip force. To implement these features sensors for measuring myo-electric signals and pressure values and actuators for motor control are required. For a prosthetic device to be applicable in critical situations like car driving fault-tolerant real-time systems become essential, because they ensure both correct logical computations and results within predefined periods of time.
By using smart transducer networks for these tasks complexity management is improved, required bandwidth and cost are minimized, deduction of status information, parameterisation and self-identification become feasible and a generic interface is provided.

In a smart transducer network intelligent sensors transform measurements into a digital representation and perform information processing to compensate non-linearities, noise and cross-sensitivities. Smart actuators allow memorization of static data, self monitoring, assistance during maintenance and gathering of statistical information. Internal sensing elements yield actuator internal information through proprioceptive inputs. An example of a smart transducer standard is IEEE 1451. It is composed of several substandards describing different parts of the transducer’s signal path.

For the implementation of these smart transducer networks, support for monitoring, maintenance and configuration is desirable. During monitoring runtime information of a real-time system is collected to aid in the demonstration of satisfactory reliability. Configuration allows the construction of a complete system out of pre-validated software components. For monitoring, maintenance and configuration approaches to be useful, several quality measure must be fulfilled. The act of observing a distributed real-time system should not change its behaviour and monitoring should be deterministic and reproducible. Three monitoring types can be distinguished in terms of the compliance to these qualities.

A communication protocol designed to support these requirements is the generic TTP/A protocol. It is a time-triggered master-slave communication protocol for fieldbus applications. Its advantages are low cost, minimal jitter and autonomy of the transducer subsystems. The internal complexity of a smart sensor or actuator and its internal failure modes are hidden from the user by well-designed and fully specified interfaces. The real-time service interface allows timely real-time services during operation. The diagnostic and maintenance interface establishes access to the internals of a component. The configuration and planning interface is intended for the integration phase.

An essential requirement for being able to tolerate component failures is partitioning of sensor, actuator and controller nodes into distinct clusters. Bandwidth can be utilized more efficiently by distributing traffic and the requirement for running a single bus to all transducers is avoided. The TTP/A intercluster communication presented in this work is based upon TTP/A, but it is extended with additional features for performing exchange of information for maintenance and configuration between TTP/A masters. It is a multimaster protocol like TTP/A. It provides a monitoring, configuration and maintenance interface at an arbitrary TTP/A master and preserves temporal predictability of communication. It was implemented in a demonstrator developed as part of the "Dependable Systems of Systems" project.

This demonstrator consists of an arm prosthesis, sensors and actuators that were combined into a distributed real-time system. Integration of legacy subsystems had to be performed without compromising the stability of the a-priori services. This integration was performed with the time-triggered protocol TTP/A. At the application level a human operator can easily control a prosthetic arm mounted on top of a linear thrust unit. Simplicity of control for the user is established by the presence of intelligence. The demonstrator was also used to study the integration of a hardware and a hybrid monitoring solution into the TTP/A environment.


German abstract:
Medizinische Prothesen ersetzen einen fehlenden Teil des menschlichen Körpers. Die verschiedenen Prothesentypen erfüllen die Anforderungen eines Patienten mit einem fehlenden Arm oder Bein in unterschiedlichem Ausmaß. Elektrische Prothesen, die mit myoelektrischen Signalen kontrolliert werden, stellen das am höchsten entwickelte prothetische Konzept dar. Kontrollsignale werden durch Elektromyographie (EMG) gewonnen, so daß die Steuerung der Prothese durch den Benutzer mittels des aktuellen Grads der Muskelanspannung erfolgen kann. Elektrische Armprothesen erlauben zudem ein intelligentes Verhalten, wie beispielsweise intelligente adaptive Griffkraft. Zur Implementierung dieser Funktionen werden Sensoren zur Messung myo-elektrischer Signale und Druckwerte, sowie Aktuatoren zur Motoransteuerung benötigt.

Damit medizinische Prothesen in sicherheitskritischen Situationen eingesetzt werden können, wie beispielsweise während des Lenkens eines Kraftfahrzeugs, sind fehlertolerante Echtzeitsysteme essentiell. Diese liefern neben korrekten logischen Ergebnissen auch Resultate innerhalb vordefinierter Zeitspannen. In der Fehlerhypothese berücksichtigte Fehler führen zu keinem Ausfall des Systems.

Durch die Verwendung von "Smart Transducers" für diese Aufgaben wird die Bewältigung der Komplexität vereinfacht. Außerdem wird die benötigte Bandbreite reduziert und es entsteht die Möglichkeit zur Ableitung von Statusinformationen, Parametrisierung und Selbst-Identifikation. In einem "Smart Transducer Network" transformieren intelligente Sensoren Messungen in eine digitale Repräsentation und führen Vorverarbeitung zur Kompensation von Nicht-Linearitäten, Rauschen und unerwünschten Wechselwirkungen durch. Intelligente Aktuatoren erlauben das Speichern statischer Daten, Self-Monitoring, das Sammeln statistischer Daten sowie die Unterstützung bei Wartungsarbeiten. Sensoren liefern aktuatorinterne Informationen durch propriozeptive Eingänge. Ein Beispiel für einen "Smart Transducer" Standard ist IEEE 1451, dessen Substandards unterschiedliche Teile des Transducer-Signalwegs beschreiben.

Unterstützung für Monitoring, Wartung und Konfiguration ist hilfreich für die Implementierung eines "Smart Transducer Networks". Beim Monitoring werden Laufzeitinformationen eines Echtzeitsystems gesammelt, wodurch die Demonstration hinreichender Zuverlässigkeit des
Systems unterstützt wird. Konfiguration erlaubt die Konstruktion des Gesamtsystems aus bereits individuell validierten Komponenten. Praktische Anwendbarkeit von Monitoring-,Wartungs- und Konfigurationswerkzeugen kann durch Qualitätsmerkmale sichergestellt
werden. Der Prozess der Beobachtung des verteilten Echtzeitsystems sollte dessen Verhalten nicht beeinflussen. Außerdem sollte Monitoring deterministisch und reproduzierbar sein. Drei Monitoring-Varianten können anhand der Konformität bezüglich dieser Qualitäten
unterschieden werden.


Electronic version of the publication:
http://www.vmars.tuwien.ac.at/php/pserver/docdetail.php?DID=752&viewmode=thesis