The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei Kraftfahrzeugen

Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden. Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen (PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert. Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten (im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar. Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil) im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.