CN115003566A - 用于间接导出清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法、清洁方法、系统依赖关系的用途、清洁系统和机动车辆 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别优选地为所述机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法，用于所述机动车辆的至少一个表面的清洁，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁。此外，本发明涉及一种清洁方法、一种系统依赖关系的用途、一种清洁系统和一种机动车辆。

Description

用于间接导出清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法、 清洁方法、系统依赖关系的用途、清洁系统和机动车辆

本发明涉及一种用于间接导出清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法、清洁方法、系统依赖关系的用途、清洁系统和机动车辆。

具体地，本发明涉及一种清洁方法、一种用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别优选地为用于机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法、一种用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法、一种用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法、一种用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法、一种用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法、一种用于选择解决策略的方法、一种选定的解决策略的用途、一种用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法、一种依赖关系表和/或系统依赖关系确定在机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的用途、一种依赖关系表和/或系统依赖关系确定在达到可用性阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或操作时间的用途、一种用于优化机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的依赖关系表和/或系统依赖关系的用途、一种依赖关系表和/或系统依赖关系确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的用途、一种依赖关系表和/或系统依赖关系确定必要的预期可用性增益的用途、一种通过用于间接导出系统依赖关系的方法导出的系统依赖关系对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁的用途、一种通过用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁的用途、一种通过用于确定清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法导出的清洁策略对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁的用途、一种清洁系统以及一种机动车辆。

安装在机动车辆中的传感器的数量也由于近来驾驶员辅助系统的稳定扩展而增加。

在许多现代机动车辆中，传感器在安全功能的框架内，例如在障碍物的识别中，优选地也在行人的识别中，和/或在半自主或自主机动车辆操作的框架内支持机动车辆的驾驶员。

对于功能传感器操作并且因此也对于这些安全功能的连续操作和/或对于(部分地)自主车辆操作，这些传感器取决于不过分脏污的表面，使得传感器数量的增加也伴随着清洁需求的增长。

清洁传感器表面需要诸如水、清洁剂、能量等资源，但是这些只能有限程度地存储或携带在车辆中。结果，对资源节省清洁过程的需求日益增长。

另外，安装在机动车辆中的传感器数量的增加已经导致其中一些数据可以由几个传感器冗余地采集的情况，但是一个传感器的故障通常也导致驾驶员辅助系统的故障。

如果要节省资源，则会出现关于哪些清洁策略可以尽可能长时间地维持驾驶员辅助系统的功能性而不必重新填充清洁资源和/或哪些传感器在清洁期间可能被忽略或用较少资源清洁的问题。

因此，充分清洁适当传感器的决策过程变得更加复杂。有许多影响确定充分清洁以及实现方式。

特别是使用挡风玻璃擦拭器对机动车辆的前挡风玻璃和/或后挡风玻璃的现有技术清洁是已知的，其中清洁流体也可以被施加到前挡风玻璃和/或后挡风玻璃。

从文献EP 0 932 533 A1中已知一种用于控制挡风玻璃的擦拭和/或冲洗系统的装置。传感器装置测定挡风玻璃的润湿或污染。当检测到挡风玻璃湿润或污染时以及当按下点火键或接合倒挡时，开启擦拭和/或冲洗系统。这确保当车辆起动时和当倒挡接合时，通过车窗看到清晰视图被确保作为预防措施。取决于润湿程度和/或污染程度，还可以指定擦拭和/或冲洗系统开启的周期。

DE 103 07 216 A1公开了一种用于使用至少一个挡风玻璃擦拭器、用于将清洁流体喷射到挡风玻璃上的洗涤器单元、电子控制单元、至少一个挡风玻璃擦拭器马达和用于挡风玻璃清洁流体的输送泵操作机动车辆挡风玻璃的洗涤器/擦拭器系统的过程。取决于驾驶状况和/或环境输入参数，电子控制单元自适应地控制清洁过程期间的擦拭器速度。

DE 10 2009 040 993 A1公开了一种用于操作用于车辆的挡风玻璃的擦拭和/或冲洗系统的装置，该装置具有用于控制擦拭和/或冲洗系统的清洁过程的控制装置，其中车辆的挡风玻璃可以经受冲洗系统的清洁流体和/或擦拭系统的擦拭器可以相对于挡风玻璃移动成与挡风玻璃接触，其中控制装置被适配成用于取决于至少一种检测到的信息来确定盘的污染程度和/或润湿程度并取决于所确定的污染程度和/或润湿程度来设定清洁过程的至少一个特定参数，其中控制装置被适配成用于在清洁过程期间确定盘的污染程度和/或润湿程度并在清洁过程期间取决于污染程度和/或润湿程度来调整至少一个特定参数，其中用于清洁过程的至少两个特定参数的预定多个值组合存储在控制装置中，并且控制装置被适配成用于取决于污染程度和/或润湿程度从多个值组合中选择值组合并取决于选定的值组合调整至少两个特定参数。

本发明是基于为现有技术提供改进或替代方案的任务。

根据本发明的第一方面，该任务通过一种用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法来解决，其中机动车辆包括清洁系统和至少一个传感器，其中传感器可操作地连接到一个表面，其中该清洁方法包括至少一个清洁过程，其中该清洁过程被适配成用于清洁一个表面并且包括包含起始时间和结束时间的清洁周期，其中该清洁系统包括电子控制单元、清洁流体分配系统(该清洁流体分配系统优选地包含至少一个流体贮存器)、至少一个喷嘴以及至少一个清洁流体管线，其中该传感器被适配成用于检测至少一个测定量，优选地为该传感器的可用性、过程量，优选地为机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或机动车辆的坐标，和/或控制量，并将测定量传输到电子控制单元，其中喷嘴被适配成用于使清洁流体与表面进行操作性连接，其中电子控制单元被适配成用于借助于清洁过程的至少一个控制量来控制和/或调节清洁过程，其中清洁过程的资源要求取决于控制量设定点，

其特征在于，

该电子控制单元取决于包括以相对于彼此的有序方式存储的至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集的依赖关系表来控制资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，其中每个数据集包括清洁系统的至少一个输入量，优选地为过程量，优选地为机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或机动车辆的坐标，和/或控制量和/或车辆类型和/或传感器的可用性，以及清洁系统的至少一个输出量，优选地为清洁过程的资源要求和/或传感器的可用性，

和/或

该电子控制单元取决于清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系来控制资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，该系统依赖关系是以下两项之间的关系：清洁系统的输入量，优选地为清洁过程的至少一个控制量和/或至少一个过程量，优选地为机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或机动车辆的坐标，和/或车辆类型和/或传感器的可用性；和清洁系统的输出量，优选地为清洁过程的资源要求和/或传感器的可用性，具体取决于通过根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法导出的系统依赖关系来控制资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，

和/或

该电子控制单元应用控制量设定点，特别优选地应用通过根据本发明的第三方面的方法导出的控制量设定点来控制资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，

和/或

该电子控制单元优选地应用清洁策略，特别优选地应用通过根据本发明的第四方面的方法导出的清洁策略来控制该资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，

和/或

该清洁方法包含用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的过程步骤，优选地为根据本发明的第五方面的用于间接导出系统依赖关系的过程步骤，

和/或

该清洁方法包含用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的过程步骤，优选地为用于诊断根据本发明的第六方面的第一替代方案的清洁系统的系统组件的系统行为的过程步骤，

和/或

该清洁方法包含用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的过程步骤，优选地为用于诊断根据本发明的第六方面的第二替代方案的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的过程步骤，

和/或

该清洁方法包含用于选择解决策略的过程步骤，优选地为根据本发明的第七方面的用于选择解决策略的过程步骤。

和/或

该清洁方法包含用于使用选定的解决策略的过程步骤，优选地为根据本发明的第八方面的用于使用选定的解决策略的过程步骤，

和/或

该清洁方法包含用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的过程步骤，优选地为根据本发明的第九方面的用于间接导出系统依赖关系的过程步骤，

和/或

该清洁方法包含用于使用以下各项的过程步骤：

-依赖关系表，该依赖关系表包括相对于彼此以有序方式存储的至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据本发明的第九方面的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

以/用于

优选地根据本发明的第十方面，确定机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性，

和/或

优选地根据本发明的第十一方面，确定在达到可用性阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或预期操作时间，

和/或

具体地通过应用根据本发明的第三方面的用于优化用于对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求，

和/或

具体地通过应用根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略，

和/或

优选地根据本发明的第十四方面，确定必要的预期可用性增益，其中实际可用性与必要的预期可用性增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间。

更详细地解释以下术语：

首先，应当明确指出，在本专利申请的上下文中，不定冠词和数字(诸如“一个”，“两个”等)通常应当被理解为“至少”信息，即，“至少一种”、“至少两种”等，除非从相应的上下文中明确地显而易见，或者对于本领域技术人员来说显而易见或在技术上强制的是，仅可以表示“恰好一种”、“恰好两种”等。

在本专利申请的上下文中，术语“具体地”应当总是被理解为表示该术语引入了任选的、优选的特征。该表述不应被理解为“即”。

“清洁方法”是清洁机动车辆表面的至少一个表面或组件的方法，其中杂质将被减少或去除。优选地，清洁方法是自动或半自动执行的，其中机动车辆的驾驶员可以优选地在自动清洁方法中选择清洁模式，并且如果必要，则被请求补充清洁方法所需的资源。

具体地，可以手动地，特别是由机动车辆的驾驶员执行和/或启动清洁程序。

特别优选地，还可以设想，该清洁方法可以在该车辆的操作期间和/或在该车辆的操作时间之外自动地执行以便清洁该车辆的表面的至少一个组件，并且因此除了补充任何所需的资源之外可以自主地运行。

清洁应当被理解为使用诸如水、空气、清洁剂和/或擦拭元件和/或机械清洁元件和/或基于振动的清洁元件和/或基于超声波的清洁元件的清洁装置来清洁表面。具体地，清洁并不表示实现绝对清洁的表面，而是使用清洁装置来减少表面的污染物。

“清洁流体”是可以用作清洁装置的任何流体，优选地为水、空气、清洁剂等。

清洁方法优先地使用一个或多个“清洁过程”，其中清洁过程涉及一个表面的清洁。每个清洁过程包括“清洁周期”，其中至少一个清洁装置与对应表面进行操作地连接，其中清洁周期包括“起始时间”和“结束时间”。

清洁过程的结束时间尤其也应当被理解为清洁过程的评估阶段的结束时间，特别是在清洁过程的执行期间也执行清洁过程的评估的情况下，评估点和清洁过程具有共同的起始时间，但是具有任何偏离的结束时间，优选地为评估周期的结束时间在清洁过程的结束时间之前结束。在任何情况下，术语“结束时间”是指清洁过程的结束时间和/或清洁过程的评估过程的结束时间，这取决于所考虑的问题。

尤其应当特别考虑，在清洁过程的评估的上下文中，单个清洁过程导致若干数据集，其中不同的数据集优选地仅在清洁过程的评估的结束时间方面不同。

“表面”是机动车辆的表面元件。表面的优选术语是机动车辆的挡风玻璃和/或后窗和/或侧窗。此外，表面优选地被理解为传感器布置在其后的表面元件。表面的另一个优选术语是机动车辆的从外部可见的表面的一部分，具体地还包括隐藏表面，诸如机动车辆的车轮拱罩中的车轮拱罩内衬的一部分。

表面也可以被理解为位于机动车辆内，优选地位于机动车辆的内部和/或机动车辆的发动机舱内的表面元件。

“车辆”或“机动车辆”被理解为通常为轮式自推进车辆，其不在轨道上操作并且用于运输人或货物。

优选地，机动车辆推进由发动机或马达、通常由内燃发动机或电动马达、或这两者的某种组合提供，诸如混合电动车辆和插入式混合动力车辆。

“清洁系统”是提供清洁方法所需的所有结构元件并因此还提供物理清洁过程所需的所有结构元件的系统。

清洁系统优选地包含清洁流体分配系统和其它电气和/或电子组件。

“清洁流体分配系统”表示被设计成在机动车辆的待清洁表面上提供清洁流体的系统。

优选地，清洁流体分配系统包括至少一个“清洁流体管线”，其被适配成用于传送清洁流体，具体是从泵和/或清洁流体贮存器传送到喷嘴。

“喷嘴”是清洁流体可以通过其离开清洁系统并且被设计成使清洁流体与待清洁表面相互作用，优选地进行操作性连接的装置。

优选地，喷嘴是被设计成当清洁流体离开清洁流体分配系统时控制清洁流体的方向或特性的装置。

优选地，喷嘴包括致动装置，该致动装置被设计成影响清洁流体离开清洁流体分配系统的方向。

优选地，喷嘴包括第二致动装置，该第二致动装置被设计成影响清洁流体离开清洁流体分配系统的特性，优选地为清洁流体的速度。

优选地，清洁流体分配系统被配备有“电动泵”，其被设计成泵送清洁流体。

清洁流体分配系统包含“清洁流体贮存器”，其被设计成在机动车辆中储存清洁流体。电动泵优选地被集成到清洁流体贮存器中。

电动泵优选地连接到清洁流体贮存器和喷嘴，优选地借助于“清洁流体管线”连接到清洁流体贮存器和喷嘴，该清洁流体管线被设计成引导清洁流体。

清洁系统的电子组件可以优选地包括电子控制单元和/或数据处理系统。数据处理系统也可以被集成到电子控制单元中。

“电子控制单元”(ECU)是汽车电子设备中控制车辆中的一个或多个电气系统或子系统的任何嵌入式系统。

在此描述的电子控制单元优选地被设置成执行清洁方法，特别优选地为根据本发明的第一方面的清洁方法，和/或执行间接导出系统依赖关系，优选地为机动车辆的清洁系统的系统行为，特别优选地为机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法，特别优选地为根据本发明的第二方面的用于间接导出系统依赖关系的方法，和/或执行用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法，特别优选地为根据本发明的第五方面的用于间接导出系统依赖关系的方法，和/或执行用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法，特别优选地为执行根据本发明的第九方面的用于间接导出系统依赖关系的方法，和/或执行用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，特别优选地为根据本发明的第三方面的第一替代方案和/或第二替代方案的用于优化资源要求的方法，和/或执行用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，特别优选地为根据本发明的第四方面的用于确定清洁策略的方法，和/或执行用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法，特别优选地为根据本发明的第六方面的用于诊断实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法，和/或执行用于选择解决策略的方法，特别优选地为根据本发明的第七方面的用于选择解决策略的方法，和/或使用选定的解决策略，特别优选地使用根据本发明的第八方面的选定的解决策略，和/或使用依赖关系表和/或系统依赖关系来确定在机动车辆的待覆盖距离或操作时间处的预期可用性，特别优选地使用根据本发明的第十方面的依赖关系表和/或系统依赖关系，和/或使用依赖关系表和/或系统依赖关系来确定在达到可用性阈值时机动车辆的待覆盖的预期距离或操作时间，特别优选地使用根据本发明的第十一方面的依赖关系表和/或系统依赖关系，和/或使用依赖关系表和/或系统依赖关系来优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求，特别优选地使用根据本发明的第十二方面的依赖关系表和/或系统依赖关系，和/或使用依赖关系表和/或系统依赖关系来确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略，特别优选地使用根据本发明的第十三方面的依赖关系表和/或系统依赖关系，和/或使用依赖关系表和/或系统依赖关系来确定必要的预期可用性增益，特别优选地使用根据本发明的第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系，和/或使用通过用于间接导出机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁的系统依赖关系的方法导出的系统依赖关系，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的系统依赖关系，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁使用通过用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的控制量设定点，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁使用通过用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法导出的清洁策略，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的清洁策略，和/或作为根据本发明的第十六方面的清洁系统的一部分，和/或作为根据本发明的第十七方面的机动车辆的一部分。

此外，电子控制单元优选地被配备有执行在此呈现的清洁方法，优选地为根据本发明的第一方面的清洁方法所需的所有结构电子元件。

特别优选地，电子控制单元包含数据处理系统。

“数据处理系统”是电子组件与电子处理的组合，其对于输入集合产生定义的输出集合。输入和输出被解译为数据。

优选地，数据处理系统是实现对数据量的有组织的处理以便实现获得关于这些数据量的信息和/或改变这些数据量的目标的系统。

优选地，数据处理系统包括“数据采集系统”。

“传感器”或“检测器”是可以定性地或作为“测定量”定量地测定其环境的某些物理或化学性质和/或材料组成的技术组件。这些量借助于物理或化学效应测定并被转换成模拟或数字电信号。

优选地，传感器包括电子数据处理单元，该电子数据处理单元被装备成处理由传感器检测的量，特别是处理从原始测定量导出的量。

具体地，应当考虑此类数据处理单元可以确定可操作地连接到传感器的表面的污染状态，优选地应当能够基于由传感器检测的测定量来确定传感器的可用性，和/或雨的强度和/或降雪的强度和/或冷凝的强度和/或冰雹的强度。

优选地，此类电子数据处理单元与传感器形成一个单元或者是机动车辆的电子控制单元的一部分。

优选地，设置这种类型的数据处理单元以处理由几个传感器记录的量。

测定量的当前值是“实际或当前测定量值”和/或“当前或实际测定量值”。

具体地，传感器也被理解为虚拟传感器。“虚拟传感器”利用成像功能将一个或多个记录的测定量的数据定性或定量地映射到环境的某个物理或化学性质和/或材料组成。因此，传感器可以是物理传感器或虚拟传感器，其定性地或定量地记录周围环境的数量和/或状况。换言之，虚拟传感器借助于数学规定来确定量、具体是测定量、控制量或过程量。

优选地，传感器被理解为光学传感器。

优选地，光学传感器被理解为相机和/或激光雷达和/或雷达和/或超声传感器。

光学传感器可以优选地确定亮度级，或者换言之，光强度级。

具体地，应当考虑通过评估光强度级，优选地与第二传感器的光强度级相比，可以确定传感器的可用性，该第二传感器的视野与传感器的视野重叠。

具体地，传感器还包括温度传感器、压力传感器、电压传感器、电流消耗传感器、雷达传感器、超声波传感器、流速传感器等。

“测定值”是“测定量”的当前值或换言之，实际值。“测定量设定点”是测定值的默认量。优选地，测定量是可以通过测定量的测定值可以被进一步电子地处理的方式被测定或以其它方式确定的任何量。具体地，测定量被理解为控制量、过程量或描述传感器可用性的量。

优选地，测定量是车辆速度。

优选地，可以通过实验和/或数值来确定测定量的测定值。在测定量的测定值的实验研究的情况下，可以考虑优选地在实验室中或在常规机动车辆操作期间整个机动车辆的实验研究、或模块测试台的框架内的模块或组件的实验研究。在数值研究中，应当考虑测定量的测定值、物理模型框架内的数值分析和/或数值模拟，其中也可以单独考虑整个车辆或模块或组件。

测定量也可以被理解为表示数据的量，其中这也被称为“表示测定量的数据”。数据优选地是可检索的数据，优选地是无线可用的数据，优选地是附近和/或计划路线上的天气和/或机动车辆的当前坐标或实际坐标。此外，优选地将数据考虑为传感器类型、车辆类型、传感器和/或清洁系统和/或车辆的最后检查日期等。

测定值、测定量和测定量设定点不应被理解为纯粹的标量或值，但是只要这在技术上是合理的，则测定值、测定量和测定量设定点应被理解为对于向量的相应维度具有多个值的向量。

“车辆类型”是车辆的具体配置。具体地，车辆类型提供关于车辆包括哪些表面、这些表面如何成形以及哪个传感器隐藏在哪个表面后面的信息。

“过程值”是“过程量”的当前值。“过程量设定点”是“过程量”的默认值。优选地，过程量应被理解为适于影响清洁过程和清洁结果但是本身受到影响的量。

优选地，过程量和/或过程量设定点和/或过程值不是纯粹的标量或标量值，而是对于向量的相应维度具有多个值的向量。

优选地，过程量是车辆速度。

优选地，过程量是系统相关过程量，其涉及系统的行为，优选地为清洁系统的行为，该行为优选地由系统依赖关系来描述。换言之，系统相关过程量依赖于系统的控制量。

优选地，过程量是环境过程量，其涉及周围环境，优选地为机动车辆周围的环境。环境过程量的实例是机动车辆附近的环境温度、机动车辆附近的湿度、机动车辆附近的气压、当前的雨量和/或降雪量等。

其中，过程量被理解为机动车辆附近的环境温度和/或机动车辆附近的湿度和/或实际太阳辐射和/或待清洁表面的表面温度。

过程量优选地是发生在清洁系统中或清洁系统周围并且可以至少间接地受到输入量影响的量。

优选地，过程量是电流、功耗、流动压力、操作时间、填充液位信号、反应时间、感测时间、泄漏传感器的信号、流量表的信号、致动次数、喷射模式、热监测信号、碎屑传感器的信号、止回阀的信号、滴流传感器的信号、距离传感器的信号和/或力传感器的信号。

“控制量设定点”是用于致动器的默认值，其被设置为调整“控制量”。控制量的当前值是“实际控制量值”。

优选地，控制量应被理解为适于影响清洁过程和清洁结果并且被调整以控制清洁方法和/或清洁过程，优选地被控制以影响清洁方法和/或清洁过程的量。

优选地，控制量和/或控制量设定点和/或控制值不是纯粹的标量或标量值，而是对于向量的相应维度具有多个值的向量。

优选地并且在控制系统的情况下，控制量设定点被理解为用于致动器的默认值，其被设置为调整控制量。

其中，控制量被理解为清洁流体的类型，具体是水和/或空气，和/或清洁剂的类型和/或清洁剂在清洁流体中的比例和/或清洁流体的温度和/或清洁流体在离开喷嘴时的压力和/或清洁流体的流速和/或清洁过程的持续时间和/或清洁过程的循环次数和/或流体泵的电流消耗和/或流体泵的电压。

特别优选地，控制量的控制是追求实现机动车辆的至少一个表面的清洁的目标，优选地为资源高效的目标，优选地为资源节省的目标。

优选地，控制量的控制追求多标准目标，其中实现帕累托最优目标实现的目的在于，优选地为在一个或多个边界条件下对机动车辆的至少一个表面进行资源高效的，特别优选地为资源节省的清洁。

技术系统的“可用性”是系统可以完成其任务的程度的度量。

根据可设想的变型，可用性指定系统是否可以借助于两个可接受状态来完成其任务。

优选地，从传感器的观点和/或从机动车辆的驾驶员是否完成其任务的观点来看，处于第一状态的表面不太脏，而处于第二状态的表面与该表面相比太脏。

根据优选的变型，可用性还指定系统可以根据其来完成任务的特征值。

特别优选地，可用性可以假定在包括某个间隔的范围内的值，其中达到的一个间隔限制表示系统可以完全满足其要求，而达到的另一间隔限制表示系统不再满足其要求。

如果可用性值的范围在间隔限制之间，则系统仍然可以满足其要求，但是在更困难的条件下不满足其要求。具体地，可用性值反映机动车辆的表面的污染程度，优选地为表面，优选地为传感器的表面的污染程度，特别优选地为光学传感器和/或机动车辆的驾驶员的表面的污染程度。

由于通常可以假定表面的污染程度随着机动车辆的操作时间而增加直到清洁，因此可用性(如果在间隔内再现)可以优选地被解译为技术系统，优选地为传感器已经满足其要求多长时间和/或技术系统，优选地为传感器在其必须被清洁以便能够再次满足其要求之前仍然可以至少部分地满足其要求多长时间的度量。

可用性也可以优选地具有在这些间隔限制之外的值。可用性高于相关联的传感器可以完全满足其要求的间隔限制值指示传感器可以完全满足其要求。可用性小于相关联的传感器可能不再满足其要求的间隔限制值指示传感器可能不再完全满足其要求。换言之，然后必须借助于清洁过程来清洁与传感器进行操作连接的表面，使得可用性可以再次增加，尤其是增加到传感器可以再次完成其原始任务的至少一部分的值，其中该表面也可以通过被动清洁过程(诸如雨和/或降雪)来清洁。

应明确指出，表面的可用性应被被理解为表示用于传感器受损操作不太严重的表面的可用性以及机动车辆的驾驶员受限视野不太严重的表面的可用性，优选地特别是挡风玻璃的和/或后窗等的表面的纯净度。

“实际可用性”或换言之当前可用性是在当前时间占主导的可用性。

“预期可用性”应被理解为优选地在待覆盖的某个距离和/或车辆待行驶的某个操作时间处的估计可用性。

可以优选地利用估计程序，优选地根据本发明的第十方面、基于当前的和/或计划的状况，特别是机动车辆的操作状况来确定预期可用性，其中预期可用性表示在机动车辆的行驶路线的待经过点处的可用性。

“可用性阈值”应被理解为可用性的阈值。优选地，达到可用性阈值要求应清洁与在此考虑其可用性的传感器进行操作连接的表面。

“预期可用性增益”是当可操作地连接到对应传感器的表面优选地利用定义的清洁过程，尤其优选地利用由控制量设定点定义的清洁过程进行清洁时传感器的可用性的估计增益。

根据本发明的第十四方面，可以优选地导出可用性的期望增益，或者换言之必要的预期可用性增益。

取决于情况，“可用性的变化”可以被理解为“可用性的增加”和“可用性的损失”。在任何情况下，可用性的变化被理解为可操作地连接到表面的传感器的可用性的变化。

“资源”是产生益处的来源或源头，并且它具有一定的效用。

优选地，在此将资源理解为可以用于清洁车辆表面的东西。具体地，在此应考虑清洁流体和/或清洁剂和/或能量和/或擦拭元件，优选地可以根据需要更换的擦拭元件。

“资源要求”应被理解为清洁过程，特别是具有定义的控制量设定点的清洁过程所需的资源的需要。

“资源高效清洁”表示以考虑清洁益处与清洁工作量之比的方式优化待清洁表面的清洁。换言之，资源高效清洁方法要求根据可以以最小工作量实现最大程度的清洁成功的事实来选择用于清洁过程的控制量。

用于资源高效清洁的控制量设定点可以优选地通过用于优化对机动车辆的清洁过程的资源要求的方法，优选地通过根据本发明的第三方面的方法来导出。

“资源节省清洁”应被理解为表示根据有待实现的最重要的清洁目标来优化待清洁表面的清洁，优选地，清洁目标可以在于以下事实：机动车辆的定义数量的安全功能不会由于表面污染而失效，特别是不会由于传感器表面污染或由于污染引起的传感器功能受损而失效。优选的清洁目标还可以是机动车辆的自主水平不必由于表面污染，特别是由于传感器表面污染或由于污染引起的传感器功能受损而被放弃。

用于资源节省清洁的清洁策略可以优选地通过用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，优选地通过根据本发明的第四方面的方法来导出。

“控制”被理解为对输入量的监测和可能的调整以便实现目标，其中对输入量的调整特别是响应于干扰量的发生而发生。

“干扰量”是输出量值偏离期望输出量值的输出量值。

优选地，干扰量是可用性。

优选地，控制表示控制量设定点以实现特定目标，特别是执行用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法的规范。

优选地，控制被理解为执行清洁方法，优选地执行根据本发明第一方面的清洁方法。

术语“调节”是指连续采集测定量与取决于测定量的规范控制系统之间的自动交互。具体地，进行测定量与测定量的规范的连续比较。

机动车辆的“操作状况”是机动车辆的当前使用的状况。

主动操作状况优选地被理解为表示机动车辆正被用于借助于机动车辆的主动操作来实现目标，优选地覆盖起始点与计划终点之间的距离。

优选地，被动操作表示机动车辆当前被停放。

“系统”被理解为通过关系、连接、相互关系和/或交互形成共同整体的连接元件的实体。

“系统行为”被理解为系统的状态或状态量值的可观察到的变化。优选地，系统的状态或状态量值的此类可观察到的变化作为输入量值的变化的函数而发生。

“依赖关系”，特别是“系统依赖关系”描述一个事物对另一事物的依赖关系，优选地为系统的输出量对系统的输入量的依赖关系。通过改变一种事物，可以实现另一事物的因果变化。数学意义上的函数依赖关系在系统依赖关系的上下文中不是必需的，而是可能的。

优选地，系统依赖关系被理解为对系统的系统行为的描述，优选地为数学描述，优选地为对清洁系统的系统行为的描述。

应当明确指出，系统依赖关系不仅应当被理解为输入量的纯标量值与输出量的纯标量值之间的依赖关系，但是如果适用，还应当被理解为针对系统依赖关系考虑的具有相应关联值的对应数量的输入量与依赖于输入量的具有相应关联值的输出量之间的多维依赖关系。

“依赖关系表”被理解为以数据集形式的关于系统行为，优选地为清洁系统的系统行为的个体经验的列表，其中每个数据集包括以相对于彼此的有序方式存储的至少一个输入量，优选地为清洁系统的输入量和至少一个输出量，优选地为清洁系统的输出量。

优选地，关于系统行为的经验是基于单个记录的清洁过程，其优选地在实验室条件下和/或在真实的机动车辆上和/或在真实的机动车辆操作期间和/或基于应表示所考虑的系统行为的数值模型来收集。

依赖关系表尤其因此可以特别是通过取决于要实现的输出量从依赖关系表内的数据集列表中选择关联输入量而有利于在稍后的时间点再次应用已经记录的经验。

换言之，依赖关系表一方面使得尤其是对于清洁过程的控制，有可能总是可以检索并再次处理存储在那里的经验值，其中至少如果技术上可感知并且在控制量设定点的意义上可能的话，则来自依赖关系表的输入量用于控制清洁过程。

另一方面，尤其是根据本发明的第二方面和/或第五方面和/或第九方面，包含在依赖关系表中的数据集可以用作导出系统依赖关系的数据点。

“输入量”被定义为有助于发生系统，优选清洁系统的控制或调节系统中的目标干预的量。其瞬时值是“输入量值”。

优选地，输入量不应被理解为纯粹标量或数值，而无论何时这在技术上都是合理的，输入量值和输入量应被理解为具有多个值的向量输入量，该多个值是针对该向量输入量的相应维度。

控制量和/或表示测定量的数据，特别优选的是机动车辆附近和/或计划路线上的天气和/或当前坐标优选地是输入量。

优选地，在控制系统的情况下，输入变量由数字传感器以测定变量对应于控制系统的默认值的方式测定。

优选地，输入量包含另外的数据，特别是提供关于机动车辆的当前位置和/或机动车辆的计划路线和/或机动车辆的覆盖路线和/或预期天气，特别是机动车辆的预计划路线的相应位置处的局部天气，特别是湿度和/或太阳辐射和/或温度和/或降雨和/或降雪的信息的数据。

优选地，输入量值可以被理解为清洁流体的压力。

优选地，输入量值可以被理解为清洁流体的温度。

优选地，输入量值可以被理解为清洁流体的混合物，特别是一种或多种添加剂的量。

优选地，输入量值可以被理解为包括但不限于喷射图案、尤其是振荡喷射图案和/或连续喷射图案和/或脉冲喷射图案和/或喷射或喷射图案与待清洁表面的对准的特性。

“输出量”是由系统、尤其是清洁系统产生的量。其瞬时值是“输出量值”。

优选地，输出量不应被理解为纯粹标量或数值，而无论何时这在技术上都是合理的，输出量值和输出量应被理解为具有多个值的向量输出量，该多个值是针对该向量输出量的相应维度。

优选地，输出量值取决于系统对输入量的反应。系统对输入量的反应由系统行为确定并且可以由系统的系统依赖关系来描述。

系统相关过程量和/或对清洁过程的资源要求和/或可用性，优选地为传感器表面的可用性和/或特别是挡风玻璃和/或后窗等的表面的可用性，优选地为表面的纯净度优选地是输出量。

“数据采集系统”用于记录物理量。取决于所使用的传感器，其可以优选地具有模数转换器和测定量存储器或数据存储器。优选地，可以设置数据采集系统以同时采集几个测定变量。

“电子数据处理和评估单元”是以组织方式处理数据量的电子单元，其目的是获得关于或修改此类数据量的信息。优选地，数据被记录在数据集中、由人或机器根据指定的程序处理并作为结果输出。

“数据库”是用于电子数据管理的系统。数据库的优选任务是有效地、一致地和永久地存储大量数据并以不同的、面向需求的代表类型为用户和应用程序提供所存储数据的所需子集。

优选地，数据库包含依赖关系表。

优选地，数据库包含系统依赖关系。

优选地，数据库可以是本地的或分散的、尤其是在数据云中。

优选地，可以经由无线数据传递来访问远程管理的数据库，使得可以从远程管理的数据库接收数据，并且可以将数据传递到远程管理的数据库。

优选地，数据库包括数据库自身可以管理的功能。

优选地，数据库是电子数据处理和评估单元的工作存储器的一部分。

尤其可以设想，当特别是使用依赖关系表输入新的数据集时，数据库将删除先前存在的数据集。优选地可以删除包括与其它数据集的统计平均值相距最大欧几里得距离的数据集。可以优选地删除显示出与数据之间的系统依赖关系有最大偏差的数据集。

“数据集”被理解为一组连续连接的数据字段，其中数据字段优选地包括输入量值和/或输出量值。

优选地，数据集包括根据本发明的第二方面和/或第五方面和/或第九方面的方法的第一参数和第二参数。

“算法”是解决问题或一类问题的明确指令。优选地，该算法包括有限数量的定义的个别步骤。因此，个别步骤可以在用于执行的计算机程序中实施，而且也可以用人类语言来制定。优选地，算法支持问题解决方案，因为某个输入，优选地为数据集的输入可以借助于算法被转换为某个输出。

“曲线”被理解为变量之间的二维、三维或多维关系。优选地，考虑到n维输入量和i维输出量，系统依赖关系可以是m阶的(n+i)维曲线的形式。

优选地，曲线是从间隔到拓扑空间的连续函数的图像。

“确定系数”被理解为可根据自变量预测的因变量中的方差的比例。

优选地，基于由模型解释的结果的总变化的比例，确定系数提供模型复制观察到的结果有多好的度量。

“回归分析”被理解为用于估计变量之间的关系的统计过程集合。当关注因变量与一个或多个自变量之间的关系时，它包括用于建模和分析几个变量的几种技术。优选地，回归分析帮助人们理解当自变量中的任一个改变而其它自变量保持固定时因变量的典型值如何变化。

优选地，回归分析被理解为以下分析模型中的一个：线性回归、简单回归、多项式回归、广义线性模型、二项式回归或非线性回归等。

“优化过程”被理解为通过从允许集合内系统地选择输入值并计算函数的值来将函数最大化或最小化。

“自学习优化方法”是也可以根据通用术语“机器学习”分类的一类算法。对应算法的特征在于以下事实：它一方面从实例中学习，另一方面可以概括所学习的知识。因此，此类算法根据经验生成知识。

“优化”表示旨在通过将目标的实现程度最大化，特别是通过将对应目标函数最小化或最大化和/或通过选择已知能够实现或指示目标的最佳实现的输入量值来找到最优值，特别是输入量的最优值的任何过程。

具体地，应当明确指出，优化不一定暗示找到输入量的精确最优值。

“距离”被理解为机动车辆已经或将要覆盖的或计划要覆盖的两点之间的距离。

优选地，该距离是机动车辆可以覆盖的两个点之间的最短距离。

优选地，该距离是机动车辆可以覆盖的两个点的最快连接。

优选地，在导航系统的帮助下执行建立距离的路线计划。

如果实际可用性可以用于覆盖下一清洁过程之前的即将到来的或计划的距离而不下降到低于预定义可用性阈值，则实际可用性可为“足以桥接到下一清洁过程的距离”。换言之，在这种情况下，可用的可用性完全是足够的，使得计划的距离可以被覆盖到机动车辆的下一清洁过程，而不损失与对应可用区域相关的传感器的功能性。

“当达到可用性阈值时机动车辆的待覆盖预期距离”是在达到预定义可用性阈值之前机动车辆可以覆盖的预期距离。

“操作时间”是机动车辆的使用周期的持续时间，其已经过去或正在待决或计划。

如果实际可用性可以用于覆盖在下一清洁过程之前待决或计划的操作时间而不下降到低于预定义可用性阈值，则实际可用性可以为“足以将操作时间桥接到下一清洁过程”。换言之，在这种情况下，可用的可用性在完全是足够的，使得机动车辆可以覆盖计划的操作时间直到下一清洁过程，而不损失链接到对应可用区域的传感器的功能性。

“当达到可用性阈值时机动车辆的待覆盖预期操作时间”是在达到预定义可用性阈值之前机动车辆可以覆盖的预期操作时间。

“坐标”是机动车辆在地球上的地理位置，其可以是已经通过的坐标、实际或当前坐标或计划路线上的坐标。

优选地，坐标也可以被理解为已经完成或计划的路线上的坐标的进程。

“清洁策略”是清洁系统在每种可设想情况下如何表现的计划。因此，清洁策略完全描述了清洁系统的行为。

优选地，清洁策略包含何时以及以何种强度清洁哪个表面。

优选地，清洁策略包括每个选定传感器的控制量设定点。

优选地，清洁策略取决于一个或多个影响因素，尤其取决于传感器的实际可用性。

“清洁模式”或“实际清洁模式”是清洁系统的操作模式。通过选择清洁模式，机动车辆的制造商和/或驾驶员可以影响哪个驾驶员辅助系统不应当由于传感器污染而失效，其中选定的清洁模式还可以包括不应当发生清洁。这可以直接影响驾驶员辅助系统的可用性。

由于清洁模式确定是否要保护驾驶员辅助系统或要保护多少驾驶员辅助系统免受由于清洁措施造成的过度污染而导致的故障，因此对清洁模式的选择还确定可用性阈值不应不足的“选定传感器”的数量，使得“选定传感器”也可被间接地影响。

因此，选定的清洁模式还确定清洁系统的资源消耗，或者换言之，具有可用清洁资源的机动车辆的预期剩余可行驶里程。

优选地，可以有一种或多种清洁模式，其中可以同时选择一种或多种清洁模式。

优选地，第一清洁模式具有含义“完全自主机动车辆操作”，这表示清洁系统采取所有必要的清洁措施以确保机动车辆的自主操作不会由于机动车辆的传感器的污染而失效。

优选地，第二清洁模式具有含义“舒适的机动车辆操作”，这表示清洁系统采取所有必要的清洁措施以免使机动车辆的舒适操作由于机动车辆的传感器的污染而失效。这尤其包括清洁系统通过借助于必要的清洁措施来维持驾驶员辅助系统距离维持、车道保持、停车辅助、停车辅助和/或拖车辅助的功能性。

优选地，第三清洁模式具有含义“尽可能安全的机动车辆操作”，这表示清洁系统采取所有必要的清洁措施以确保机动车辆的安全操作不会由于机动车辆的传感器的污染而失效。这尤其包括清洁系统借助于所有必要的清洁措施来维持驾驶员辅助系统行人识别和/或道路用户识别的功能性。

优选地，第四清洁模式具有含义“最佳可能范围”，这表示清洁系统仅采取由法律规定的用于机动车辆操作的那些清洁措施。

清洁模式“最佳可能范围”优选地用于实现具有可用清洁资源的机动车辆的最佳可能范围。

“系统组件”被理解为清洁系统的任何组件。应当明确指出，系统组件可以被理解为完整的清洁系统以及清洁系统的单个总成和清洁系统的单个组件。

具体地，术语系统组件用在清洁系统的诊断的上下文中。由于清洁系统的每个物理组件也可以借助于至少一个诊断装置来诊断，因此术语“系统组件”特别是指作为与诊断相关的观察和/或分析的对象的组件或组件或清洁系统。

在某些条件下，“电流”可以在电路中流动。此外，电路可以具有消耗装置，特别是实现有用应用的消耗装置，优选地呈系统组件的形式。消耗装置可以具有“功耗”，其代表消耗装置对能量的需求。

实现电气应用的消耗装置需要能量来进行其工作。具体地，可以设想，对于所执行的相同工作，消耗装置可以具有变化的功耗。其原因可能是不同的操作状况，特别是不同的环境温度，和/或消耗装置的老化效应。

优选地，电流信号指示关于电通量、电瞬变、电噪声、电噪声等的信息。

“流体压力”是流体中的压力，特别是清洁流体中的压力，其中流体压力由静态分量和动态分量组成。局部地、尤其是利用压力传感器测定局部流体压力。

“操作时间”是系统组件的个别操作时间。

“填充液位信号”被理解为直接描述储存容器中的填充液位的值并间接描述储存的物质的量的信息。

“反应时间”通常被理解为作用与反应之间的周期，特别是度量与度量效果之间的时间。

“感测时间”是可以感知信号变化的时间，特别是在储罐液位变化开始与储罐液位变化结束之间的时间。

“流量表的信号”是由流量表提供的一条信息，其提供关于在给定单位时间内流过通道的液体量，特别是流过通道的清洁液的量的信息。

“泄漏传感器的信号”是由泄漏传感器提供的信息，其提供关于泄漏的存在和/或泄漏液体流的量的信息。具体地，泄漏传感器可以包括附接到两个流体通道的连接器的传感器。

“致动次数”是系统组件的使用次数。具体地，可以考虑已经用泵执行的泵送操作的次数或者已经用加热器执行的加热操作的次数。

“喷射图案”是清洁流体在离开洗涤喷嘴之后留在待清洁表面上的图案。

“热监测信号”被理解为由热监测系统提供的信息，其提供关于表面的温度和/或表面上的热流的信息。

“碎屑传感器的信号”被理解为由碎屑传感器提供的信息，其提供关于清洁系统中的异物的数量和/或类型的信息。

“止回阀的信号”被理解为由止回阀提供的一条信息，其指示止回阀位置。

“滴流传感器的信号”被理解为由滴流传感器提供的信息，其指示液体的存在和/或液体的量和/或雨强度和/或雪强度。

“距离传感器的信号”被理解为由距离传感器提供的信息，其指示传感器与由传感器检测的对象之间的距离。

“力传感器的信号”被理解为由力传感器提供的信息，其指示现有力的存在和/或幅度。

“实际系统行为”是用于机动车辆的清洁系统的系统组件的可观察的系统行为。优选地，可以借助于测定系统来监测和/或确定实际的系统行为。优选地，实际系统行为可以由实际输出量来描述，该实际输出量优选地由测定系统，优选地由传感器来确定。

应当明确指出，实际输出量可以被理解为标量和向量。如果实际输出量只有一个参数，则它是标量。如果实际输出量具有几个参数，特别是随时间变化的参数的进程，则实际输出量是向量。

优选地，实际输出量被设计成优选地用与系统行为的表征相关的所有参数描述系统组件的系统行为。

预期系统行为是基于实验数值预期的用于机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为。类似于实际系统行为和实际输出量，预期系统行为可以用“预期输出量”来描述。

应当明确指出，预期输出量也可以是类似于实际输出量的标量或向量。

“偏差”是预期输出量与实际输出量之间的差值。因此，偏差也可以是标量或向量。优选地，偏差包括实际输出量的维数。

具体地，偏差可以包括系统典型的测定误差。具体地，该系统典型测定误差的大小可以根据偏差的任何维度而变化，其中测定误差的大小可以特别地取决于用于确定输出量的测定系统。

如果偏差在指定测定误差的范围内，则存在数字偏差，但是在这种情况下，实际系统行为优选地不偏离预期系统行为。

用于机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为可能受到测定误差和可能位于预期范围内的进一步波动和/或偏差的影响。这些预期非临界偏差和/或波动对于输出量的每个维度可以是不同的。

“时间进程”，特别是偏差的时间进程是作为时间函数的数据系列，特别是具有偏差数据的数据系列。

数据系列可以由随时间分布的至少两个，优选地为至少10个和优选地为至少20个数据点组成。

优选地，数据点彼此之间具有等距的时间距离。

优选地，数据点之间的时间间隔增加。特别优选的是数据点的时间距离与时间的对数成比例。

“阶跃响应”是系统的输出信号，特别是清洁系统的系统组件的输出信号，其对输入量的计划变化作出反应。优选地，它可以有利地用于线性时不变系统的表征。优选地，阶跃响应的时间进程可以用于得出关于系统中存在衰减的结论，其中可以有利地确定例如特别是否存在用于清洁流体的流动通道的堵塞。

“漂移”是在一个方向上连续变化的系统偏差。

优选地，系统组件的输出信号的漂移可以实现关于系统组件的老化现象的陈述。漂移可以特别用于确定系统组件仍可以使用多长时间。具体地，可以使用漂移来分析何时应当更换系统组件以避免系统组件的故障。

总体上，考虑到任何测定误差和预期非临界波动，系统组件的系统行为优选地仅在输出量超过“上限阈值量”和/或下降到低于“下限阈值量”时才偏离容许的系统行为。

应当明确指出，就像期望输出量或实际输出量或偏差一样，上限阈值量和/或下限阈值量可以是标量或向量。优选地，上限阈值量和/或下限阈值量包括输出量的维度。

优选地，如果输出量在一个维度上超过上限阈值量或在一个维度上下降到低于下限阈值量，则这是非容许偏差。

优选地，上限阈值和下限阈值可以取决于输入量，因为系统组件的系统行为在一些情况下取决于输入量，其中在一些情况下，系统组件的预期系统行为和/或实际输出量的可逆范围也可以取决于输入量。

“诊断”通常被理解为在清洁系统的系统组件的观察到的系统行为与预期的系统行为之间的比较。

具体地，“诊断”表示监测输出量并特别是通过将输出量与上限阈值量和/或下限阈值量进行比较确定观察到的系统组件的系统行为是否在容许范围内偏离预期系统行为的过程。

同样地，实际系统行为的非容许偏差可以优选地基于取决于预期输出量的百分比极限值来评估。

诊断也可以优选地被理解为可能偏差的表征。这种表征可以优选地基于输出量的时间进程来执行。

“诊断信号”优选地描述用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的方法的结果。

诊断信号尤其可以指示实际的系统行为完全对应于预期系统行为。

诊断信号还可以指示实际系统行为不对应于预期系统行为，其中诊断信号优选地还包含实际系统行为以何种形式并基于输出量的哪些分量而不对应于预期系统行为。

“当前诊断信号”被理解为当前存在的并且为其搜索解决策略的诊断信号。

“解决策略”被理解为根据可用实验数值适于消除清洁系统的系统组件的实际系统行为与该系统组件的预期系统行为之间的偏差的程序。

“污染过程”被理解为表面上污染物(contamination)和/或污染物(pollution)的累积。

“污染状况”被理解为污染的当前状态和/或表面上的污染。

“第一可用性”被理解为可用性的第一状态。“第二可用性”被理解为第二可用性状态，其中在第一可用性与第二可用性之间已经过了时间。

优选地，机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶。

优选地，机动车辆在第一可用性与第二可用性之间增加了其操作时间。

由于驾驶员辅助系统的数量的增加，车辆中的传感器的数量，特别是具有光学操作原理的传感器的数量也已经增加。具体地，具有光学活性原理的传感器取决于以下事实：机动车辆的与传感器进行主动连接，特别是与具有光学活性原理的传感器进行主动连接的表面部分可能仅包括污染的上限。

如果机动车辆表面的该部分的污染高于该最大污染，则传感器的功能性可能不再被保证到足够高的程度，其中驾驶员辅助系统的功能性也受到污染状况的影响。

其结果是，驾驶员辅助系统的功能性的维护需要清洁与为驾驶员辅助系统输送数据的相应传感器进行主动连接的表面，该驾驶员辅助系统也随着传感器数量的增加而增加。

对于这种清洁工作，需要足够的清洁资源，尤其是清洁流体和电力。因此，清洁需求的增加也增加了清洁流体的需求，该清洁流体必须储存在机动车辆中以清洁相关表面。这导致对清洁流体贮存器的空间要求增加，并且还导致机动车辆的重量增加。

系统组件既不需要附加的重量也不需要附加的空间。

为此，在此提出了一种用于对机动车辆的表面的至少一部分进行资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的特定清洁方法。

资源高效清洁表示以考虑清洁工作量与清洁费用之比的方式优化待清洁表面的清洁。换言之，资源高效清洁要求以可以用最小工作量获得最大程度的清洁成功的方式选择用于清洁过程的控制量，其中控制量设定点至少间接地确定清洁过程清洁表面所需要的资源量。

资源节省清洁应被理解为表示根据有待实现的最重要的清洁目标来优化待清洁表面的清洁，优选地，清洁目标可以在于以下事实：机动车辆的定义数量的安全功能不会由于表面污染而失效，特别是不会由于传感器表面污染或由于污染引起的传感器功能受损而失效。优选的清洁目标还可以是机动车辆的自主水平不必由于表面污染，特别是由于传感器表面污染或由于污染引起的传感器功能受损而被放弃。

在此提出的清洁方法使用机动车辆的清洁系统并且计划和/或优化和/或执行个别清洁过程，其中每个个别清洁过程涉及通过使用清洁装置，特别是清洁流体等来清洁机动车辆的个别部分表面。

每个清洁过程还包括执行清洁过程的时间跨度，其中清洁过程包括该时间跨度的起始时间和结束时间。

清洁系统包括电子控制单元、清洁流体分配系统(该清洁流体分配系统优选地包括至少一个流体贮存器)、至少一个喷嘴，以及将清洁流体贮存器与洗涤喷嘴连接的至少一个清洁流体管线。

在此提出的清洁方法的范围内至少部分自动地记录清洁成功，因为与待清洁表面进行主动连接的传感器优选地能够或被布置成将传感器的可用性转发到清洁系统，其中传感器的可用性至少间接地表示与传感器进行主动连接的表面的清洁状态的度量。

此外，建议清洁系统可以访问或具有关于传感器可用性的可用信息，并因此范围或具有关于与传感器进行主动连接的待清洁表面的清洁状态的可用信息。

此外，传感器可以被布置成检测过程量，特别是机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量。

清洁系统可以具有另外的传感器或连接到另外的传感器，该传感器可以为该清洁系统提供测定量，特别是过程量和/或控制量。这样，温度或雨量等也可以通过其它传感器供清洁系统使用。这还包括将对应数据传输到清洁系统，如果需要，机动车辆可以经由无线数据连接检索该数据。

具体地，清洁系统还可以被设置有机动车辆的坐标和/或控制量的控制值。

具体地，应当考虑一种清洁方法，该清洁方法使用关于清洁系统的系统行为的信息和/或其本身可以特别是借助于依赖关系表和/或系统依赖关系，特别是借助于根据本发明第二方面的依赖关系表和/或系统依赖关系提供该信息。

应当理解，如在本发明的第二方面中所描述的，根据本发明的第二方面的依赖关系表和/或系统依赖关系的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的清洁方法，该清洁方法应用根据本发明的第二方面的依赖关系表和/或系统依赖关系和/或执行根据本发明的第二方面的用于导出依赖关系表和/或系统依赖关系的程序。

此外，提出了一种清洁方法，该清洁方法应用控制量设定点，特别优选地应用通过根据本发明的第三方面的方法导出的控制量设定点来控制资源高效清洁，优选地为资源节省清洁。

应当理解，如在本发明的第三方面中所描述的，根据本发明的第三方面的控制量设定点的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的应用此类控制量设定点的清洁方法。

另外，提出了一种清洁方法，该清洁方法应用清洁策略，特别优选地应用通过根据本发明的第四方面的方法导出的清洁策略来控制该资源高效清洁，优选地为资源节省清洁。

应当理解，如在本发明的第四方面中所描述的，根据本发明的第四方面的清洁策略的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的应用此类清洁策略的清洁方法。

具体地，应当考虑一种清洁方法，该清洁方法使用关于清洁系统的系统组件的系统行为的信息和/或其本身可以特别是借助于依赖关系表和/或系统依赖关系，特别是借助于根据本发明第五方面的依赖关系表和/或系统依赖关系提供该信息。

应当理解，如在本发明的第五方面中所描述的，根据本发明的第五方面的依赖关系表和/或系统依赖关系的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的清洁方法，该清洁方法应用根据本发明的第五方面的依赖关系表和/或系统依赖关系和/或执行根据本发明的第五方面的用于导出依赖关系表和/或系统依赖关系的程序。

具体地，还应当考虑一种清洁方法，该清洁方法包含用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的过程步骤，优选地为用于诊断根据本发明的第六方面的第一替代方案的清洁系统的系统组件的系统行为的过程步骤。

应当理解，如在本发明的第六方面的第一替代方案中所描述的，根据本发明的第六方面的第一替代方案的诊断清洁系统的系统组件的系统行为的方法的优点直接扩展到一种清洁方法，该清洁方法包含根据本发明的第一方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的过程步骤。

具体地，还应当考虑一种清洁方法，该清洁方法包含用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的过程步骤，优选地为用于诊断根据本发明的第六方面的第二替代方案的机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的过程步骤。

应当理解，如在本发明的第六方面的第二替代方案中所描述的，根据本发明的第六方面的第二替代方案的诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法的优点直接扩展到一种清洁方法，该清洁方法包含根据本发明的第一方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的过程步骤。

还提出了一种清洁方法，该清洁方法包含用于选择解决策略的过程步骤，优选地为根据本发明的第七方面的用于选择解决策略的过程步骤。

应当理解，如在本发明第七方面中所描述的，用于选择解决策略的方法，优选地为根据本发明第七方面的用于选择解决策略的方法的优点直接扩展到根据本发明第一方面的应用用于选择解决策略的此类方法的清洁方法。

此外，应当考虑一种清洁方法，该清洁方法包含用于使用选定的解决策略的过程步骤，优选地为根据本发明的第八方面的用于使用选定的解决策略的过程步骤。

应当理解，如在本发明的第八方面中所描述的，用于使用选定的解决策略的方法，优选地为根据本发明的第八方面的用于使用选定的解决策略的过程步骤的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的应用用于使用选定的解决策略的此类方法的清洁方法。

具体地，应当考虑一种清洁方法，该清洁方法使用关于机动车辆的表面的污染过程的系统行为的信息和/或其本身可以特别是借助于依赖关系表和/或系统依赖关系，特别是借助于根据本发明第九方面的依赖关系表和/或系统依赖关系提供该信息。

应当理解，如在本发明的第九方面中所描述的，根据本发明的第九方面的依赖关系表和/或系统依赖关系的优点直接扩展到根据本发明的第一方面的清洁方法，该清洁方法应用根据本发明的第九方面的依赖关系表和/或系统依赖关系和/或执行根据第九方面的用于导出依赖关系表和/或系统依赖关系的程序。

具体地，在此提出的清洁方法中，应当考虑使用根据本发明的第九方面的依赖关系表和/或系统依赖关系以优选地根据本发明的第十方面确定在机动车辆的待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性，和/或优选地根据本发明的第十一方面确定在达到可用性阈值时机动车辆的待覆盖的预期距离或预期操作时间，和/或用于特别是通过应用根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求，和/或特别是通过应用根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略，和/或优选地根据本发明的第十四方面确定必要的预期可用性增益，其中实际可用性与必要的预期可用性增益之和足以以不超过可用性阈值的方式实现机动车辆仍将覆盖的距离或操作时间。

应当理解，使用根据本发明的第九方面的依赖关系表和/或系统依赖关系以优选地根据本发明的第十方面确定在机动车辆的待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性和/或优选地根据本发明的第十一方面确定在达到可用性阈值时机动车辆的待覆盖的预期距离或预期操作时间和/或用于特别是通过应用根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求和/或特别是通过应用根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略和/或优选地根据本发明的第十四方面确定必要的预期可用性增益(其中实际可用性与必要的预期可用性增益之和足以以不超过可用性阈值的方式实现机动车辆仍将覆盖的距离或操作时间，如在本发明的第九方面和/或第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面中描述的)的优点直接扩展到如上所述的根据本发明的第一方面的使用此类依赖关系表和/或此类系统依赖关系的清洁方法。

在有利实施例中，电子控制单元取决于传感器的实际测定量值，优选地为实际可用性来控制和/或调节资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，该传感器可操作地连接到待清洁表面。

在此，现在尤其具体提出，该清洁方法应当以规定方式来实施。

换言之，该清洁方法不仅应根据规范来控制，而且应在法规框架内应用。

该清洁方法应当根据测定量，特别是根据传感器的可用性来调节，该传感器的表面与其主动连接并且当前正借助于作为清洁方法的一部分的清洁过程来清洁。

换言之，具体地提出了基于相关联的传感器的可用性来调节在该清洁方法的范围内执行的每个个别清洁过程。

优点在于：可通过关于当前清洁状态的信息的反馈，特别是借助于相关联的传感器的可用性来根据情况对清洁结果中的偏差作出反应。

这允许比计划更早地中止有效的清洁过程，因此节省了附加资源并防止了待清洁表面的过度清洁。

此外，可以有利地实现：可以比计划更长时间地执行比预期清洁过程效率更低的清洁过程，其中可以通过整体评估有利地实现资源最优清洁结果，即使附加的资源必须用于这种个别清洁过程，资源仍然可以总体上节省。

优选地，一旦达到传感器的可用性的预定义阈值，清洁方法就开始清洁过程，优选地如果要通过清洁过程清洁的表面当前未被排除在借助于清洁策略进行的清洁之外，则该传感器与该相应表面进行主动连接。

在此提出，取决于触发条件的发生、尤其是一旦达到传感器的可用性的预定义阈值，就开始清洁过程、尤其是借助于控制量设定点预先计划的清洁过程。

这样，可以有利地实现：可以节省用于清洁的资源，因为清洁过程的开始从不早于技术上所必需的。

此外，提出了如果传感器的可用性小于传感器的可用性的预定义阈值或接近传感器的可用性的预定义阈值，则清洁方法开始清洁过程。

这尤其有利于即使在清洁系统故障之后和/或在补充先前不足的清洁资源之后清洁方法启动清洁过程，特别是启动过期的清洁过程。

具体地，应当优选地考虑，在此描述的清洁方法应用于与传感器进行主动连接的所有表面和/或应用于与根据当前清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面和/或应用于与根据预选的未来清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面。

有利地，如果用当前选定的清洁模式实现计划路线是不现实的，则清洁方法强制改变清洁模式。

如果利用预先选择的清洁模式不再能够到达预先计划的目的地，则提出以重新选择仍可以用于执行预先计划的路线而不进一步必须改变清洁模式的方式改变清洁模式，其中可以选择受上述条件影响使得驾驶员能够具有最舒适的可能驾驶体验的清洁模式。

这样做的优点是，在驾驶员可能最舒适的条件下，可以利用可用的清洁资源到达计划目的地，而不必在维修期间补充清洁资源。

具体地，应当优选地考虑，在此描述的清洁方法应用于与传感器进行主动连接的所有表面和/或应用于与根据当前清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面和/或应用于与根据预选的未来清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面。

在有利实施例中，如果清洁资源已经达到储备水平，则清洁方法进行到通过执行对应的清洁过程仅保持对于手动驾驶绝对必要的传感器足够可用。

在此提出了一种储备策略作为最后时刻的措施，其中在危及在没有服务维护的情况下实现预先计划的目的地并且由此该清洁模式在早期阶段不被适配成用于较低水平的清洁资源消耗的情况下，该清洁模式被该清洁系统改变到只有对于手动驾驶绝对必要的传感器保持足够可用的这种程度。

任选地，提出尽可能晚地采取该措施，使得利用最后可用的清洁资源，可以刚好到达行驶路线的目的地。

这样做的优点是，驾驶员只能被迫在绝对必要的情况下尽可能迟地对机动车辆的驾驶进行更多干预。

此外，作为根据另一任选实施例的修改，提出了用清洁流体的喷射来润湿有时仅与不必要的传感器进行有效连接的表面。

这样，可以有利地实现：不与必要传感器中的一个进行主动连接的表面不进行干燥，因此有利地防止存在于该表面上的污染物的积垢。这样，可以有利地实现：旨在表面的直接清洁的另一种清洁过程可以通过较少的清洁资源来实现，因为它不必在短时间内去除污垢的结壳层，而是已经浸泡或预先浸泡的污垢。

换言之，在此具体地没有提出旨在立即清洁该表面的清洁过程，而是提出了使得旨在立即清洁该表面的后续清洁过程更容易以更少的资源费用实现更好的清洁结果，特别是更高的可用性增益的清洁过程。

可以组合地实现更有效的清洁过程。

具体地，应当优选地考虑，在此描述的清洁方法应用于与传感器进行主动连接的所有表面和/或应用于与根据当前清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面和/或应用于与根据预选的未来清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面。

任选地，该清洁方法包括被适配成润湿待清洁表面的清洁过程。

在此提出了一种清洁方法，该清洁方法包括被设计成用于润湿待清洁表面的清洁过程。

该清洁方法应当优选地包括两个清洁过程，其中根据时间观点的第一清洁过程被设计成仅润湿该表面，使得待清洁表面上的任何结壳污垢被软化。优点在于在随后的清洁过程中更容易溶解污染物。

根据时间观点的第二清洁过程被设计成通过使用清洁装置来减少或去除先前软化的污垢。

此外，应当具体考虑，在设置用于清洁待清洁表面的清洁过程之前进行多个清洁过程，该多个清洁过程中的每个清洁过程意图润湿待清洁表面。被设置为对表面加湿的这些清洁过程可以在机动车辆的主动和/或被动操作状态期间发生。

这样，可以有利地防止干燥待清洁表面上的污垢。

因此特别可以设想，机动车辆的待清洁表面也可以在停放状态下借助于清洁过程来润湿。

优点在于当清洁待清洁表面时可以提高整体资源效率。

具体地，应当优选地考虑，在此描述的清洁方法应用于与传感器进行主动连接的所有表面和/或应用于与根据当前清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面和/或应用于与根据预选的未来清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面。

在任选实施例中，该清洁方法包括被适配成用于在机动车辆的操作状况改变时开始的清洁过程。

在此建议，该清洁方法被适配成用于当机动车辆的操作状况改变时开始清洁过程。

优选地，应当考虑，该清洁方法在机动车辆启动时(即，在从机动车辆的被动操作状态过渡到主动操作状态时)启动清洁过程，使得可以特别是以传感器实现功能传感器操作的最小可用性的方式改进在行程开始时传感器的可用性。

此外，还应当考虑，通过启动清洁过程而改变清洁模式的清洁方法被设计成对于新选择的清洁模式中所需的所有传感器实现功能传感器操作的最小可用性。

这样做的优点是，该清洁方法可以取决于情况对机动车辆的操作状态的变化作出反应。

具体地，应当优选地考虑，在此描述的清洁方法应用于与传感器进行主动连接的所有表面和/或应用于与根据当前清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面和/或应用于与根据预选的未来清洁模式要求/选择的传感器进行主动连接的表面。

根据本发明的第二方面，该任务是通过一种用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法对机动车辆的至少一个表面的清洁，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁来解决，其中输出量借助于该系统的系统行为而取决于输入量，该方法包括以下步骤：

-借助于至少一个传感器将输入量确定为该方法的第一参数；

-优选地借助于至少一个传感器将输出量确定为该方法的第二参数；

-在必要时进行数字化，并由数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数，其中该数据处理系统包括电子数据处理和评估系统和数据库；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表的数据集存储在数据库中；

-借助于电子数据处理和评估系统从存储在数据库中的依赖关系表的至少两个数据集，优选地从依赖关系表的至少50个数据集，特别优选地从依赖关系表的至少200个数据集导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系，其中电子数据处理和评估单元访问依赖关系表的数据集并借助于算法从数据集确定系统依赖关系；以及

-优选地将导出的系统依赖关系存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

以前，通常的做法是根据驾驶员的要求，以预定间隔或当检测到污染时自动地清洁车辆的表面。

随着机动车辆中的传感器数量的增加以及由驾驶员辅助系统通过自主驾驶提供的可能性导致的安全性方面的提高，清洁机动车辆表面，特别是叠加在传感器上的表面的相关性已经显著增加。

叠加在传感器上的表面特别被定义为覆盖传感器的机动车辆的最外表面，该最外表面特别是挡风玻璃、后窗、相机镜头和/或传感器盖。

由于对清洁的需求增加，对清洁对应表面的资源的需求也增加。

这使得对新的清洁策略的需要成为焦点，该新的清洁策略应当实现资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，使得必须为必要的清洁过程提供更少的资源。

因此，清洁过程的清洁成功与所得资源要求之间的联系成为考虑重点，尤其是目标是能够尽可能有效地执行清洁或甚至更好地节省资源。

优选地，清洁过程的清洁成功可以基于清洁过程之前和之后传感器的可用性来评估。

清洁成功尤其受到清洁过程的不同过程量的影响、尤其受到空气湿度和/或空气温度和/或降雨量和/或降雪量和/或实际太阳辐射和/或待清洁表面的温度的影响。

此外，清洁成功还受到机动车辆在清洁过程期间行驶的速度和机动车辆的类型的影响。车辆类型提供了关于要清洁多少表面、要清洁的表面位于机动车辆上的位置以及它们相对于机动车辆的移动方向如何取向的信息。

另外，存在大量可以设想的清洁过程，其在相应的不同控制量的选择方面不同。

控制量决定何时、多长时间和以何种形式使用哪个资源和/或哪个清洁装置来清洁相应表面。

清洁过程的资源要求尤其可以取决于清洁过程的控制量直接或间接地确定。

当实施资源高效清洁，优选地为资源节省清洁时，产生了关于哪些控制量可以用于哪些车辆类型、哪些过程量以及在哪些资源要求下实现哪些清洁成功的具体问题。

如上面已经解释的，可以考虑影响清洁过程的结果和资源要求的大量影响量，因此增加了在此考虑的问题的复杂性。

最近，已经越来越经常地表明，在其复杂性方面并且由于个别效果彼此之间的可能重叠而影响清洁过程的多种可能性使范围(资源高效清洁处于该范围)越来越可直观理解。

从资源优化清洁策略的意义上来说，资源节省清洁的处理更加复杂。

因此，不仅在设计清洁系统和清洁策略中所涉及的工作量已经大量增加，而且所需的资源也已经增加，因为在保证某个水平的安全性的同时必须保证成功清洁，并且该目标可以主要通过扩展资源的使用来实现。

在这方面，对机动车辆的待清洁表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的目标当前是高度讨论的主题，特别是因为输入量与输出量之间的综合系统行为未被确定。

这种必要信息的获得是复杂的并且需要大量的工作量来获得。

与上述不同的是，在此提出了一种用于间接导出在系统的输入量与系统的输出量之间的机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法，其中该输出量借助于系统的系统行为而取决于该输入量。

优选地，输入量包括清洁方法的控制量。

优选地，输入量包括清洁流体的压力和/或清洁流体的温度和/或清洁流体的混合物，特别是一种或多种添加剂的量，和/或喷射图案的特性，特别是喷射图案是否为振荡喷射图案和/或连续喷射图案和/或脉冲喷射图案，和/或喷射图案与待清洁表面的对准。

优选地，输入量包括过程量。

优选地，输出量是清洁方法的清洁成功，其可以特别地通过在清洁覆盖传感器的对应表面之前和之后传感器的可用性之间的差异，特别是通过可用性的增益来评估。

此外，建议输出量应显示对清洁方法的资源要求。资源要求可以间接地确定，尤其是根据控制量或者直接基于对应的测定值来确定。

优选地，建议系统依赖关系描述机动车辆表面的用于清洁机动车辆的至少一个表面的清洁过程的系统行为。

在此提出程序，其中

-首先对于离散清洁过程，输入量被确定为第一参数，输出量被确定为第二参数，数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数并将它们作为离散清洁过程的单个数据集以相对于彼此的有序方式存储在数据库中，

-然后，特别是借助于算法使用来自依赖关系表的多个数据集从多个数据集中系统地导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系。

不言而喻，其中记录第一参数和第二参数的程序的第一部分必须首先执行若干次，以便获得用于导出系统依赖关系的大量数据集，除非可以使用现有数据。

在车辆上执行的清洁过程期间、尤其是在正常的车辆操作期间，可以直接收集对应的数据集。

此外，此类数据集也可以由实验室中的实验确定和/或导出。

在另一变型中，可以设想，借助于数值模型来确定数据集，该数值模型表示对应的净化过程。

具体地，此类数据集被存储在依赖关系表中，并因此以实验数值的形式被收集。

从这些实验数值，可以用在此提出的方法导出在此提出的系统依赖关系。然后，该系统依赖关系可以用于选择或确定最佳或资源节省清洁过程。

优选地，基于至少2个数据集，优选地基于至少50个数据集，进一步优选地基于至少200个数据集，尤其优选地基于至少1000个数据集来确定系统依赖关系。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

通过这样获得的系统依赖关系，可能有利地，不仅可以评估和再现已经执行的清洁过程，而且还可以基于该数据的系统分析来设计新的清洁过程，其中尤其可以追求进一步减少资源要求的目的。这可以通过可用数据集之间的插值来实现。此外，可以设想，特别是使用回归方法将从所获得的数据集生成曲线，该回归方法实现了在该清洁过程的输入量与输出量之间的连续的并且可微分的系统关系。

优选地，输入量借助于至少一个传感器来确定。

任选地，输出量借助于至少一个传感器来确定。

有利地，数据处理系统包括电子数据处理和评估系统以及数据库。

如有必要，建议数据处理系统将确定的第一参数和第二参数进行数字化，使得记录的值，特别是由传感器确定的值可以在数字数据库中管理并进行电子处理。

根据所提出的程序开发的输入量与输出量(优选地为资源要求)之间的系统依赖关系描述了清洁系统的系统行为。

因此，具体地可以设想，对于每个待清洁表面，导出相应的系统依赖关系，该系统依赖关系考虑了与对应表面进行有效连接的控制量的部分，并且其中该系统依赖关系优选地借助于连续的并且可微分的系统确定的曲线将清洁成功以及资源要求描述为该控制量的部分的函数并且还可能描述为过程量的函数，该曲线反映了数量的相互依赖关系。

换言之，对于多个待清洁表面，可以导出多个系统依赖关系，特别是车辆上的待清洁表面的数量对应于所导出的系统依赖关系的数量。

任选地，考虑到n维输入量和i维输出量，系统依赖关系可以是m阶的(n+i)维曲线的形式。

这种系统依赖关系可以通过多种方式使用。因此，尤其可以设想，可以使用输入量的比较来找到在资源方面可以特别有效地清洁所讨论的表面的控制量。此外，可以具体考虑，在清洁成功与资源要求之比的比较中，寻求控制量，利用该控制量可以实现对应表面的特别资源节省清洁。

优选地，输入量包括用于清洁待清洁表面的清洁流体的量。

优选地，输入量包括将清洁流体应用于待清洁表面的周期。

优选地，输入量包括清洁装置，尤其是擦拭元件，利用该清洁装置对待清洁表面进行处理。

优选地，输入量包括使用清洁装置的时间。

优选地，输入量包括为系统依赖关系考虑的机动车辆的类型。

优选地，输入量包括在待清洁表面随后用清洁装置处理之前用于浸泡待清洁表面的清洁流体的量。进一步优选地，输入量还包括待清洁表面被浸湿直到其随后被清洁装置处理的时间。

优选地，输入量包括用于清洁该待清洁表面的清洁流体的量和/或该清洁流体被应用于该待清洁表面上的周期和/或用于处理待清洁表面的清洁装置、尤其是擦拭元件，和/或清洁装置被使用的时间和/或针对系统依赖关系考虑的机动车辆的类型和/或在待清洁表面随后用清洁装置处理之前用于浸泡待清洁表面的清洁流体的量和/或待清洁表面被浸泡直到其随后用清洁装置处理的时间。

系统依赖关系的连续规范导致程序的有利设计和检查系统依赖关系的稳健性的可能性。因此，可以量化系统依赖关系是规则性还是具有可以由连续精度控制的某些概率的趋势。

在此描述的程序的另一个优点是，几乎无限数量的参数可以彼此参考地存储，并用于导出系统依赖关系，优选地是(n+i)维系统依赖关系。

适当的清洁系统的操作员特别是对于关于其大脑内的控制量的规范的决定在其映射(n+i)维系统依赖关系的能力方面自然受到限制。具体地，通过不断增加对应清洁系统的复杂性和通过增加可检测影响量的数量，操作员现在通常已经达到他的理解能力的自然限制的极限。系统依赖关系不受这种限制影响，因此是有利的。

据此，利用所提出的程序的适当实施方式，可以映射程序的参数之间的复相关。这特别适用于具有大量相关量的依赖关系，其可以表明彼此的各种相关性。

有利地，在此呈现的本发明的方面可以实现：可以映射具有其所有相关依赖关系的清洁系统的系统行为，使得创建关于车辆类型的表面的适当且资源高效清洁的丰富经验。

具体地，可以记录或导出在给定的环境条件和给定的相应表面的初始污染下，利用哪个资源高效清洁可以有效地清洁车辆类型的单个表面。

应当明确指出，清洁过程的结果不必是表面的完全清洁。具体地，应当具体考虑，表面的清洁成功程度仅仅是如此之小，以至于它对于隐藏在其后面的传感器保持功能性。

这特别适用于机动车辆的前窗和后窗，在清洁过程完成后，该前窗和后窗被清洁到至少使得挡风玻璃后面的传感器，优选地为机动车辆内部的驾驶员可以通过前窗和后窗以安全驾驶操作不会由于前窗和/或后窗的污染而失效的方式操作的这种程度。

这样，通过使用利用此类系统依赖关系的清洁方法可以有利地节省清洁资源，其中可以通过机动车辆以与现有清洁资源相同的初始条件安全地行驶更远的距离和/或其中可以减小机动车辆重量，因为对于有待覆盖的相同距离必须使用更少的资源和/或其中可以针对清洁流体将机动车辆的相关联的流体罐设计为更小，由此可以节省机动车辆内的安装空间。

有利地，输入量包括至少一个测定量，优选地为过程量和/或控制量。

在此建议输入量包括测定量。

如果输入量没有包括测定量，则系统依赖关系可以设想地也取决于控制系统框架内的控制量的默认值。

但是，通过使用测定量，可以有利地提高系统依赖关系的准确度。

优选地，此类测定量是控制量，使得可以导出机动车辆的待清洁表面的清洁过程的输出量与控制量之间的系统依赖关系，并且因此稍后该系统依赖关系还用于清洁对应表面，特别是用于控制和/或调节待清洁表面的清洁过程。

此外，建议该输入量包括过程量，使得在机动车辆的待清洁表面的清洁过程期间可以导出该输出量与该过程量(优选地为空气湿度和/或空气温度和/或实际太阳辐射和/或待清洁表面的温度)之间的系统关系，并且因此该系统关系稍后还用于对应表面的最佳清洁。

这样做的优点是，可以提高导出的系统依赖关系的准确性，同时可以考虑来自控制量和/或过程量的区域的多个影响因素。

优选地，输入量包括机动车辆的行驶速度。

机动车辆的行驶速度可以影响待清洁表面的清洁过程，特别是待清洁表面上的清洁流体的分布和/或待清洁表面上的清洁流体通过相对气流的移位和/或待清洁表面上的清洁流体的蒸发，由此也可影响清洁流体可以溶解污染物的有效暴露时间。

如果输入量包含该行驶速度，则对于使用在此导出的系统依赖关系来对待清洁表面进行最佳清洁，也可能考虑该行驶速度的影响。

在优选实施例中，输入量包括湿度，特别是机动车辆附近的当前湿度，和/或机动车辆附近的温度，特别是机动车辆附近的当前温度，和/或降雨量，特别是机动车辆附近的当前降雨量，和/或降雪量，特别是机动车辆附近的当前降雪量，和/或机动车辆的坐标。

已经表明，空气湿度和空气温度是影响待清洁表面上的清洁过程的清洁成功的重要因素。

为此，在此提出了导出关于这些特别相关的影响因素的系统依赖关系以用于资源高效清洁。

还已经表明，雨和/或雪可能使清洁过程更加资源高效。具体地，雨和/或雪可能导致沉积的污垢分离或至少软化，因此更容易溶解，因此节省清洁流体。

如果在导出系统依赖关系时考虑有效温度和/或有效湿度和/或有效雨量和/或有效雪量，则在评估净化过程时也可以考虑这些数据。

具体地，可以设想，在选择清洁过程，特别是由控制量设定点指定的清洁过程时也考虑当前环境条件，使得可以选择和执行最佳资源节省和/或资源高效清洁过程。

此外，可以设想，尤其是当统计地考虑预期温度和/或预期湿度和/或预期雨量和/或预期雪量时，还考虑车辆的当前坐标。因此，可以具体设想，基于车辆的当前坐标来确定预期的环境条件，并且基于预期的环境条件和系统依赖关系来选择最佳的资源节省和/或资源高效清洁过程，并且实施该清洁过程以清洁待清洁表面。

这样做的优点是，当清洁待清洁表面时可以系统地考虑重要的影响因素，并且因此未来在表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁中也可以考虑重要的影响因素，从而节省资源并且增加机动车辆的操作安全性。

在任选实施例中，输入量包括车辆类型。

车辆类型提供了关于影响机动车辆的表面的一部分的清洁过程的大量不同影响因素的信息。这些尤其包括待清洁表面的安装位置和/或待清洁表面的大小和/或可以用于清洁待该清洁表面的清洁装置和/或预期的污染程度和/或预期的污染类型和/或待清洁表面暴露于气流和/或待清洁表面暴露于阳光和/或待清洁表面的数量。

此外，车辆类型提供关于传感器的相应安装功能类型和/或相应安装传感器类型的信息，特别是关于位于机动车辆上的传感器的所有不同功能类型和/或传感器类型的信息，包括对安装相应传感器的位置的分配。

在此建议在导出系统依赖关系时考虑这些影响因素。

这样做的优点是，可以为系统依赖关系考虑与车辆类型相关的影响因素，因此也可以在未来为了资源高效清洁而将该影响因素个别地应用于每种车辆类型。

有利地，输入量包括传感器的可用性。

传感器的可用性是可以最终提供关于传感器污染程度的信息的量。

特别优选地，可用性可以假定在某个间隔内的值，其中达到的一个间隔限制表示系统可以完全满足其要求，而达到的另一间隔限制表示系统不再满足其要求。

如果可用性值的范围在间隔限制之间，则系统仍然可以满足其要求，但是在更困难的条件下不满足其要求。具体地，可用性值反映了机动车辆的表面的污染程度，优选地为表面，优选地为传感器的表面的污染程度，特别优选地为光学传感器的表面的污染程度和/或机动车辆的驾驶员通过其观看的窗户的污染程度，特别是挡风玻璃和/或后窗的污染程度，和/或前照灯和/或后前照灯的污染程度。

结果发现，在表面的清洁过程之前传感器的可用性对清洁成功具有影响，其中在清洁过程之前控制量相同但是可用性不同。

通过在此提出的方面可以有利地实现：可以将传感器的可用性考虑为导出的系统依赖关系的影响因素。

优选地，输出量包括传感器的可用性和/或由于清洁过程而获得的可用性。

在此提出的本发明的方面使得有可能特别是通过比较清洁过程之前和之后传感器的可用性(这被称为可用性的增益)确定清洁过程的清洁成功。

换言之，可用性的增益是紧接在清洁过程完成之后的可用性与紧接在清洁过程之前的可用性之间的差异。

因此，清洁过程的成功，优选地为可用性的增益可以有利地通过在此提出的方面来量化。

这使得未来的清洁过程能够以控制量可以借助于在清洁过程之前对传感器的可用性的系统依赖关系来确定的有利方式实现，通过该系统依赖关系，一方面可以对待清洁表面执行资源高效清洁，并且另一方面可以实现在清洁过程之后对传感器的期望可用性。

还应当特具体考虑，由控制量的选择所指定的选定清洁过程不一定清洁传感器的可用性直到传感器的可用性的可确定性的上限，而是仅在功能相关和/或安全相关方面下清洁到需要的程度。

此外，可以设想，可以一个接一个地执行由其相应控制量指定的多个清洁过程，以便在资源效率和/或传感器的功能性和/或机动车辆的安全性方面实现最佳清洁。

应当具体考虑，在第一清洁过程之前已经定义了此类清洁步骤序列。

此外，可以设想，在用于表面的清洁序列的清洁过程之间，将重新评估相应传感器的可用性，并且将取决于同时实现的相应传感器的可用性来确定用于后续清洁过程的控制量。

总体上，可以有利地实现：机动车辆的一个或多个表面的清洁可以自主地或至少部分自主地运行。

在有利实施例中，输出量包括对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求，优选地该资源要求是取决于用于该表面的清洁过程的控制量设定点来确定的。

这可以是有利的，因为当使用系统依赖关系时、尤其是当选择由用于当前初始条件的控制量设定点表示的最佳清洁过程时，可以考虑对清洁过程的资源要求，从该最佳清洁过程中优化待清洁表面的清洁。

在优选实施例中，借助于回归分析来确定系统依赖关系。

此处建议使用回归算法作为间接导出系统依赖关系的算法。

因此，可以有利地应用已经在大量应用中测试并且可以根据此处考虑的系统行为最佳地选择和/或适配的算法，使得可以确定高质量的系统依赖关系。

有利地，系统依赖关系以曲线的形式，优选地为曲线和曲线的确定系数来确定。

这样做的优点是，系统依赖关系由作为清洁过程的输入量的函数的曲线指示；具体地，该曲线没有间隙，使得可以实现控制量与输出量之间的明确分配，特别是输入量与输出量之间的连续和可微分的依赖关系，使得依赖关系理想地被适配成用于优化，特别是资源要求的优化。

优选地，曲线是连续且可微分的，使得可以有利地实现：通过使用控制量的控制范围中的系统依赖关系，可以确定适合于清洁过程要求的控制量，而这不会导致调整范围中的不连续性或控制量变化的影响中的不可微分的变化。

假定有足够数量的数据集可用，则根据确定的数据和借助于回归模型确定的曲线来评估确定系数提供了系统依赖关系的精确度的指示。可以有利地评估清洁过程的输入量与输出量之间的相关性有多有意义，以及再现现有或记录的数据有多好。另外，在大的确定系数的情况下，该曲线还允许关于现有数据的边界作出声明。例如，可以设想，可以在现有数据的边界处以数字形式补充和/或外推数据。

在任选实施例中，借助于优化过程来确定系统依赖关系。

在此建议：借助于优化程序、尤其是借助于最小化程序来确定系统依赖关系的参数，该最小化过程将由来自系统依赖关系的数据集考虑的实验数值的累积偏差最小化。这样，有利地可以确定可以以最佳方式(特别是与初始经验值的累积偏差最小)导出的系统依赖关系。

优选地，通过将所得的确定系数最大化来确定系统依赖关系的参数。

优选地，借助于自学习优化方法来确定系统依赖关系。

尤其提出了使用包括来自机器学习类的算法的特性的算法。因此，该算法能够导出输入量与输出量之间的系统依赖关系。

这样做的优点是，通过使用自学习优化方法来间接导出系统依赖关系的复杂任务不必人为地费力适应新条件。因此，在系统依赖关系的间接导出中可以节省时间和金钱。

由于即使在多标准环境中和在各种边界条件下，优化程序也努力确定最佳的系统依赖关系，因此可以通过此处提出的方面来提高导出的系统依赖关系的质量。

这样，还可以设想，可以在多个相等的目标和/或边界条件下执行优化(多准则优化)。具体地，可以最大程度地减少多个所需资源，同时最大程度地增加可用性的增益。具体地，考虑可以确定帕累托最佳和/或帕累托前沿的一类算法。具体地，此处建议单纯形法和/或进化策略和/或进化优化算法等领域中的一类算法用于导出系统依赖关系。

有利地，使用来自已经存在的数据库的数据集来导出系统依赖关系。

这样做的优点是，来自现有数据库的数据也可以用于导出系统依赖关系。因此，可以实现：不必首先在特定机动车辆处收集实验数值并且将其传递到数据库的数据中并且随后将其传递到系统依赖关系中。这样，现有的数据和实验数值可以用于基于系统依赖关系来确保机动车辆的清洁系统的直接操作。

在任选实施例中，连续地扩展已经存在的数据库。

有利地，可以实现：可导出的系统依赖关系的数量随时间增加。

此外，可以有利地实现：由于借助于数据集已知的实验数值的数量较大，因此可以提高系统依赖关系的准确性。

在有利实施例中，新的数据集取代最偏离导出的系统依赖关系的数据集。

具体地，应当考虑经验值与距系统依赖关系的最大欧几里得距离交换的事实。

有利地，可以实现：系统依赖关系随着时间变得越来越精确，这可以通过确定系数的增加来表达。

此外，这可以具有优点：即使弱相关的系统依赖关系也可以随着时间被更好地识别。

应当注意，第二方面的主题可以有利地与本发明的第一方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第三方面的第一替代方案，该任务通过用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法来解决，其中传感器可操作地连接到该表面，其中该方法使用来自机动车辆的清洁系统的系统行为，优选地为至少一个表面的清洁过程，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁的系统行为的依赖关系表的数据，其中该依赖关系表包括多个数据集，每个数据集包括该清洁系统的输入量和该清洁系统的输出量，其中该输出量借助于该系统的系统行为，优选地为该清洁过程的至少一个控制量之间的清洁系统的系统行为的依赖关系表、在该清洁过程的起始时间该传感器的可用性以及在该清洁过程的结束时间该传感器的可用性而取决于该输入量，其中对该清洁过程的资源要求取决于该控制量，该方法包括以下步骤：

-从数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元访问依赖关系表的数据；

-针对依赖关系表的每个数据集导出传感器在清洁过程的结束时间的可用性与传感器在清洁过程的起始时间的可用性之间的差异；

-导出该差异与对依赖关系表的每个数据集的相应资源要求之比；

-选择包括该比率的最高值的数据集的控制量；以及

-优选地，将该控制量作为控制量设定点存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

越来越多数量的车辆辅助系统需要安装在发动机车辆中的越来越多数量的传感器。由于这些传感器主要检测光信号，因此它们取决于通过其检测光信号的表面充分清洁的事实，该表面可操作地连接到传感器。清洁度由个别传感器通过它可以接收和/或至少主要无干扰处理要处理的相应光信号的事实来个别地定义。

因此，必须不时地通过使用清洁装置来清洁与传感器进行主动连接的表面。这也适用于不利用光信号操作的大多数传感器，因为这些传感器的信号传输也可能受到污染的损害。

因此，应当明确指出，本发明的这个方面不仅可以影响光学传感器，而且可以影响机动车辆上的所有传感器，至少影响与机动车辆表面进行主动连接的那些传感器。

每个清洁过程与机动车辆必须提供的资源要求相关。

迄今为止已知，优选地由机动车辆的驾驶员手动地发起清洁过程。

车辆辅助系统的数量的增加以及安装在机动车辆中的传感器的数量的增加近来已经增加，这就是为什么对保持可用的资源的需要也已经显著增加的原因。

由于传感器的增加，因此对于必要数量的清洁过程的控制工作量也增加，这就是为什么相关表面的半自动或自动清洁也是期望的。

现在提出了一种有利地可自动化程序，该程序用于特别是通过执行每个个别清洁过程(该清洁过程优选地是资源高效的、尤其是资源节省的)使得资源消耗以及因此对至少一个清洁装置的资源要求可以有利地降低来将用于清洁有效地连接到相关传感器的表面的资源消耗最小化。

每个清洁过程由至少一个参数，特别是输入量，特别优选地由控制量定义。应用于待清洁表面的清洁流体的量可以被认为是相应的输入量或同时被认为是相应的控制量。

还应当优选地关注以下事实：将清洁液分几个阶段应用于待清洁表面，优选地在第一阶段中应用相对少量的清洁液，借助于该清洁液可以软化任何污染物，并且在第二阶段中应用第二量的清洁液，通过该清洁液可以从表面上洗掉软化的污染物。使用清洁剂的方式，特别是清洁流体的量对单个清洁过程的资源要求具有直接影响。

应当注意，该方面不仅考虑清洁过程所需的清洁流体的量，而且考虑用于清洁的能量的量、擦拭元件的磨损和/或清洁过程所需的可观资源。

每个清洁过程受到系统行为的影响，其中该系统行为取决于至少一个参数，优选地为输入量，特别优选地为控制量，并且在输出量的框架内还能够特别优选地借助于可用性做出关于清洁过程的结果，特别是关于所使用的或在计划意义上所使用的资源要求以及关于清洁成功的声明。

因此，系统行为优选地由至少一个输入量和至少一个输出量来定义，其中该至少一个输出量取决于该至少一个输入量。

在输入量的情况下，也可以考虑可操作地连接到传感器且因此待清洁表面的大小。

在输入量的上下文中，还可以优选地考虑待清洁表面的位置。因此，对于资源效率、尤其是优选的资源节省清洁方法的差异可能是由待清洁表面是否可以在机动车辆的前部或一侧或后部或底部或顶部找到。

此外，输入量还可以包括一种类型的污染物，特别是它是污垢和/或灰尘的结壳沉积物还是一层淤泥或雪等。还应当记住，机动车辆的操作位置和操作历史允许尤其是与天气预报相结合对表面的污染类型进行统计期望。换言之，输入量的范围还可以包括天气条件以及操作位置和/或操作历史，其可以通过机动车辆的坐标来评估，并且如果必要，还可以包括其它可检索的数据，特别是可从数据网络检索的数据。

当评估清洁过程的清洁成功时，可以优选地记住，成功被认为是在清洁过程之前和之后对应的待清洁表面的可用性之间的差异。

以不同方式定义的清洁过程可以基于其由至少一个输入量和至少一个输出量组成的系统行为来评估。

如果存在用于多个定义的清洁过程的实验数值，则可以基于用于相应污染情况的现有实验数值具体地选择资源高效的，特别优选的资源节省清洁。

相应的实验数值由至少一个输入量(特别是控制量)和至少一个输出量(特别是可用性的增益)组成，该可用性可根据清洁该待清洁表面前和清洁该待清洁表面之后的可用性之间的差异来确定。

在该上下文中，可以具体考虑，已经根据现有经验产生了最佳资源效率，尤其是优选的资源节省清洁的控制量是基于现有污染状况，特别是可用的可用性来选择的，并且对应的控制量是在清洁程序的框架内再现的。在再现期间，可以特别考虑控制量或受控清洁过程。

可能的实验数值可以优选地由在机动车辆，特别是特定机动车辆上获得的经验，和/或来自在参考车辆上获得的经验和/或基于数值模型产生的经验和/或基于实验室测试产生的经验的实验数值组成。

为了选择资源高效的，特别是资源节省的清洁过程而考虑的实验数值优选地涉及基于待清洁表面而获得的相应经验，该待清洁表面现在还有待清洁或其清洁至少现在有待评估。

当存储收集的实验数值时，数据可以存储在依赖关系表中。

优选地，依赖关系表可以通过新的实验数值来扩展。

依赖关系表可以被优先读出。

优选地，依赖关系表可以存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

优选地，依赖关系表显示了以有序方式存储用于评估清洁过程的中间结果的可能性。

优选地，依赖关系表允许借助于现有技术中已知的数据挖掘方法来选择具体经验值。

换言之，在此建议基于清洁过程的系统行为来优化用于清洁被选择用于清洁的表面的资源消耗，使得可以有利地用更低的资源输入，具体取决于当前的初始情况来实现更好的清洁结果。

最佳控制量设定点对应于用于定义的清洁过程的经验值的控制量，该定义的清洁过程保证根据所提出的程序对待清洁表面的资源最优清洁。如果已经选择了对应的最优经验值，则可以从对应的输入量中获得最优控制量设定点。

在此提出的方法被设计成优化与传感器相关的表面的清洁并产生针对个别待清洁表面优化的控制量设定点。

优选地，该程序可以针对多个待清洁表面顺序地执行，这样做的有利之处在于，可以针对机动车辆的每个待清洁表面顺序地定义控制量设定点。

这可以通过以下步骤实现：

-从数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元访问该依赖关系表的数据，其中可以在下一步骤中有利地调用和处理收集的期望值；

-针对依赖关系表的每个数据集导出传感器在清洁过程的结束时间的可用性与传感器在清洁过程的起始时间的可用性之间的差异，这有利地确定了每个存储的经验值的可用性的增益；

-导出该差异与对该依赖关系表的每个数据集的相应资源要求之比，其中可以由预期资源要求与预期清洁成功之比有利地定义清洁过程的效率；

-选择显包括该比率的最高值的数据集的控制量，其中可以基于现有实验数值选择资源效率最高的控制量；以及

-优选地将该控制量作为控制量设定点存储在该数据库和/或该电子数据处理和评估单元和/或该电子控制单元中，使得该特定控制量设定点可以被检索并且有利地应用在下游清洁过程的框架内。

根据本发明的第三方面的第二替代方案，该任务通过用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法来解决，其中传感器可操作地连接到该表面，其中该方法使用机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系，优选地为根据本发明的第二方面的系统依赖关系，优选地为至少一个表面的清洁过程，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁的系统行为的依赖关系，其中该系统依赖关系包括多个数据集，每个数据集包括该清洁系统的输入量和该清洁系统的输出量，其中该输出量借助于该系统的系统行为，优选地为该清洁过程的至少一个控制量之间的清洁系统的系统行为的系统依赖关系、在该清洁过程的起始时间该传感器的可用性以及在该清洁过程的结束时间该传感器的可用性而取决于该输入量，其中对该清洁过程的资源要求取决于该控制量，

该方法包括以下步骤：

-从数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元访问系统依赖关系；

-针对系统依赖关系的进程导出传感器在清洁过程的结束时间的可用性与传感器在清洁过程的起始时间的可用性之间的差异进程；

-导出系统依赖关系的进程的差异进程与相应资源要求的进程之比的进程；

-选择属于该比率的进程中包括该比率最高值的点的控制量；以及

-优选地，将该控制量作为控制量设定点存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

根据本发明第三方面的上述第一替代方案，离散实验数值用于优化对清洁过程，优选地对资源高效清洁，特别优选地对资源节省清洁的资源要求的程序。

输入量，特别是控制量在输入量的可能表达式范围内的解决方案取决于可用实验数值的数量和这些可用实验数值在输入量的可能表达式范围内的分布。

以不同的方式，在此提出了借助于系统依赖关系，优选地借助于根据本发明的第二方面的系统依赖关系来映射清洁过程的系统行为。

优选地，系统依赖关系包括数据集，其中每个数据集包括清洁过程的输入量和清洁过程的输出量。尤其可以设想，系统依赖关系由数据集的定义数量和可能输入量范围内的定义分布来表示。

这有利地允许系统依赖关系的数据集如下方式从实验数值中导出：在资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁的目标的意义上，数据集的最佳数量和数据集的优化分布导致输入量的可能表达式的范围。

在系统依赖关系的上下文中就其涉及由输入量和输出量定义的具体数据集而言，这些也可以优先地根据第三方面的第一替代方案之后的程序步骤进行。

替代地，还可以设想系统依赖关系通过其数学描述而给出。在这种情况下，系统依赖关系由曲线组成，该曲线描述至少一个输入量与至少一个输出量之间的依赖关系。

特别优选地，曲线的完整定义范围上的曲线形式的系统依赖关系描述了至少一个输入量与至少一个输出量的依赖关系。

曲线的优选定义范围至少与输入量的可能表达式的范围一样大。

同样在系统依赖关系由曲线定义的情况下，可以认为系统依赖关系包括数据集，每个数据集包括清洁系统的至少一个输入量和清洁系统的至少一个输出量。具体地，因为例如通过计算输入量的网格的输出量，可以从个别数据集的曲线中读取各个数据集。

优选地，系统依赖关系具有至少一个控制量作为输入量。

优选地，系统依赖关系具有在清洁过程的起始时间时传感器可用性与在清洁过程的结束时间时传感器可用性之间的依赖关系，这允许确定可用性的增益。

通过使用系统依赖关系可以有利地实现：当搜索最优控制量时，尤其是如果系统依赖关系是连续的并且可以曲线形式微分，可以使用数学方法来确定系统行为的极值。

此外，通过该替代方案可以有利地实现：在与本发明的第三方面的第一替代方案的比较中，可以针对控制量设定点确定更好的最优值，使得在该比较中可以有利地实现更多的资源节省。

这一方面是由于以下事实：通过确定系统依赖关系的过程，特别是在本发明的第二方面之后的确定，可以对系统行为中的测定不准确性和波动进行平滑化，其中优选地从借助于离散实验数值进行的离散描述中产生系统依赖关系的连续因而稳定且可微分的表示，其中可以实现系统行为的映射的更大准确度。

此外，还可以通过在从数学观点来看是最佳的但当前没有实验数值可用的那些区域中选择最佳控制量设定点来改进优化结果。

在此具体提出，基于清洁过程的系统行为来优化用于清洁被选择用于清洁的表面的资源消耗，使得可以有利地用更低的资源输入，具体取决于当前的初始情况并使用根据本发明的第二方面的系统依赖关系来实现更好的清洁结果。

在此提出的方法被设计成优化与传感器相关的表面的清洁并产生针对个别待清洁表面优化的控制量设定点。

优选地，该程序可以针对多个待清洁表面顺序地执行，这样做的有利之处在于，可以针对机动车辆的每个待清洁表面顺序地定义控制量设定点。

应当理解，在第三方面的第二替代方案之后的程序步骤应当相对于第三方面的第一替代方案略微修改：

具体地，不访问数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中的依赖关系表，而是访问对应的系统依赖关系，特别是根据本发明第二方面的系统依赖关系。

此外，还应当理解，优选地不使用离散数据点进行计算，而是优选地在整个曲线进程上对整个曲线执行相应的数学运算。这可以优选地通过分析或借助于离散化在定义的步骤中完成。

另外，应当理解，利用了系统依赖关系的优点，并且数据集不是从记录的实验数值中选择的，这保证对待清洁表面的最佳资源节省清洁，而是系统依赖关系的进程中的极值点，至少是控制量可以适应的区域中的极值点。具体地，应当理解，通过调整控制量，选定的控制量设定点可以位于范围的边缘处。

应当明确指出，在此考虑的系统依赖关系不限于它的维数，并且可以具有输入量的任何维数和输出量的任何维数。

优选地，

-依赖关系表和/或系统依赖关系包括对过程量，优选地为机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或机动车辆的坐标的依赖关系；以及

-其中在选择控制量之前，首先将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域约束为偏离相应过程量，优选地为沿着计划行程的当前湿度和/或预测湿度和/或机动车辆附近的当前温度和/或沿着计划行程的预测温度和/或沿着计划行程的当前降雨量和/或预测降雨量和/或沿着计划行程的当前降雪量和/或预测降雪量和/或机动车辆的坐标和/或机动车辆沿着计划行程的预测坐标小于20％，优选低偏离小于10％以及特别优选地偏离小于5％的区域。

在此具体提出，控制量设定点的优化、换言之对清洁机动车辆的单个待清洁表面的资源要求的最小化还考虑了至少一个过程量。

不言而喻，在长周期的细雨之后执行的清洁过程的清洁成功不同于在至少考虑到相同的先前污染程度和相同类型的污染后由相同控制量定义的清洁过程在日照强烈的炎热夏天执行的情况。

换言之，资源最优清洁过程还取决于至少一个过程量，这就是为什么在优化最优控制量设定点时可以考虑它的原因。

如果存储在依赖关系表中的实验数值最初取决于过程量，优选地为所涉及的过程量，则可以实现相同的结果。这同样适用于使用系统依赖关系，特别是在本发明的第二方面之后的系统依赖关系，该系统依赖关系也必须依赖于过程量，优选地为所涉及的过程量，使得在优化中可以相应地考虑此处建议的内容。

为了在优化内进行考虑，提出了在选择最佳控制量设定点和/或系统依赖关系范围时考虑的来自依赖关系表的经验值的数目被限制为与当前占主导的过程量或在计划的清洁过程时根据天气预报预期的过程量偏离不超过20％，优选地偏离小于10％以及特别优选地偏离小于5％的范围。

通过这种限制，可以实现：在阳光下进行的清洁过程中没有经验传递到降雪中待进行的清洁。换言之，可以实现：仅来自基本上对应于即将发生的清洁情况的情况的经验传递到相应情况。

尤其可以有利地提高期望最佳的选定的控制量与在清洁过程期间实现的结果之间的映射准确度。

过程量优选地被理解为预先计划的路线上的天气。对最佳控制量设定点的决定还可以取决于在预先计划的路线上是否达到需要较少资源用于清洁的天气条件，特别是雨和/或降雪。这样，可以有利地实现：通过在对控制量设定点的决定中包括预期的天气条件，可以有利地减少清洁所需的总资源，该控制量设定点还可以包括清洁时间。这尤其也通过包括过程量来建议。

应当指出，过程量的所考虑区域的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的所考虑的过程量状态的大小的指示。

有利地，

-依赖关系表和/或系统依赖关系包括在清洁过程的起始时间对传感器的可用性的依赖关系；以及

-其中在选择控制量之前，首先特别是通过应用以下步骤将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域约束为在计划路线上的点处偏离传感器的实际可用性和/或传感器的预期可用性小于20％，优选地偏离小于10％以及特别优选地偏离小于5％的区域：

应用用于优选地根据本发明的第十方面确定机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的方法。

在此建议在控制量设定点的优化中包括与待清洁表面进行主动连接的传感器的可用性。

通过可用性的增加来测定，由控制量定义的清洁过程在初始表面污染不同的情况下导致不同的清洁成功。优选地，与较不严重的污染表面相比，对于较严重污染的初始情况产生更好的清洁结果，其中在每种情况下需要可观的资源要求，因为在每种情况下以相同的控制量执行清洁。

在这方面，在清洁过程开始时的污染可能影响清洁过程的资源效率。

考虑到待清洁表面的初始污染情况，特别是通过在清洁过程开始时传感器的可用性来评估的污染情况通过以下事实来进行：存储在依赖关系表中的实验数值首先依赖于在清洁过程的起始时间时传感器的可用性。这同样适用于使用系统依赖关系、尤其是在本发明的第二方面之后的系统依赖关系，该系统依赖关系还必须依赖于在清洁过程的起始时间时传感器的可用性，使得这可以在优化中相应地考虑。

当考虑在过程的起始时间时传感器的可用性时，这同样适用于针对考虑过程量而已经进行的情况。在此，同样地，从依赖关系表中考虑用于优化的实验数值的范围和/或系统依赖关系的范围将被限制为偏离传感器的实际可用性小于20％，优选地偏离小于10％，特别优选地偏离小于5％的范围。

由于所产生的限制，可以有利地实现：仅来自基本上与即将到来的清洁情况一致的情况的经验传递到这些情况。

尤其可以有利地提高期望最佳的选定的控制量与在清洁过程期间实现的结果之间的映射准确度。

此外，在此尤其应当具体考虑，在即将进行的清洁过程的初步计划中，特别是利用根据本发明第十方面的程序预先估计在执行清洁过程时传感器的预期可用性。

因此，取决于机动车辆在该清洁过程之前所覆盖的距离或取决于机动车辆在该清洁过程之前所覆盖的操作时间，可以首先确定该传感器的预期可用性，基于该预期可用性可以执行对来自依赖关系表和/或系统依赖关系的区域的实验数值的限制。

可以有利地提高清洁过程的计划准确度，其中也可以有利地降低清洁连接到传感器的表面的资源要求。

应当指出，在清洁过程的起始时间传感器的可用性的所考虑区域的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的清洁过程的起始时间传感器的所考虑的可用性的大小的指示。

任选地，

-依赖关系表和/或系统依赖关系包括在清洁过程的起始时间对传感器的可用性的依赖关系；

-其中在选择控制量之前，首先将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域约束为在该清洁过程的起始时间传感器的可用性小于或等于传感器的实际可用性的区域；以及

-其中在清洁过程的起始时间与选定的控制量相关联的传感器的可用性与作为控制量设定点的选定的控制量一起被另外地保存。

与上述相反，现在提出以如下方式在清洁过程的资源效率方面优化清洁过程：在优化时，还对必须满足的条件作出决定以启动清洁过程，特别是对要实现的传感器的可用性作出决定以启动清洁过程。

换言之，如果通过在此提出的过程实现了在清洁过程的起始时间传感器的预定可用性，则预先计划的清洁过程将通过清洁方法，特别是通过根据本发明的第一方面的清洁方法而启动。

通过存储在依赖关系表中的实验数值首先依赖于在清洁过程的起始时间传感器的可用性的事实，使得所提出的方法成为可能。这同样适用于使用系统依赖关系、尤其是在本发明的第二方面之后的系统依赖关系，该系统依赖关系还必须依赖于在清洁过程的起始时间时传感器的可用性，使得这可以在优化中相应地考虑。

同时，除了控制量设定点之外，还根据选定的最佳实验数值的输入量或系统依赖关系的最优点来选择或确定传感器在起始时间的最佳可用性。

在与待清洁表面进行有效连接的传感器已经包括实际可用性值之后，借助于该方法仅可以选择最优清洁过程，该清洁过程因为在物理上可能的范围内的资源最优清洁过程已经位于传感器的可用性的当前达到的极限上而立即开始，或者在未来在起始时间以传感器的定义可用性开始，因为这必须首先通过待清洁表面的附加污染来实现。

通过将选定的控制量设定点与在清洁过程的起始时间传感器的可用性一起存储，清洁方法可以通过在清洁过程的起始时间达到确定的传感器的最佳可用性来启动清洁过程。

因此，可以有利的方式进一步降低对清洁过程的资源要求，因为在此提出的程序在仍然可能的框架内选择资源效率最高的清洁过程。

在优选实施例中，在选择控制量之前，首先特别是通过以下步骤将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的这些数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域限制为预期可用性增益不比可以用于机动车辆的当前行程而不会无意地损害传感器功能性的可用性超过20％和/或直到达到可用性的阈值，优选地不超过10％，特别优选地不超过5％的区域：

应用用于确定可用性的期望增益的方法，优选地根据本发明的第十四方面的方法，其中当前可用性与可用性的期望增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间。

除了主动机动车辆操作之外，特别是当机动车辆用于覆盖一定距离时，机动车辆还在被动机动车辆操作中在机动车辆在某个时刻停放时，特别是当机动车辆暴露于不受保护的天气时受到污染。

关于用于清洁机动车辆的资源的使用，如果在机动车辆的计划操作结束之前不久清洁机动车辆或其一部分，特别是如果可能在下一主动操作之前机动车辆将被机动车辆的被动操作严重污染，则这可能是资源低效的，使得至少一个清洁过程必须在机动车辆的下一操作的开头处开始，以便恢复驾驶员辅助系统的可用性。

换言之，可以在主动车辆操作结束之前防止可能的过度清洁，以便节省用于清洁的有利的和整体的资源。在此提出的程序使其成为可能。

替代地，提供了根据另一任选实施例的修改以用清洁流体的喷射来润湿有时仅与不必要的传感器进行有效连接的表面。

这样，可以有利地实现：不与必要传感器中的一个进行主动连接的表面不进行干燥，因此有利地防止存在于该表面上的污染物的积垢。这样，可以有利地实现：旨在表面的直接清洁的另一种清洁过程可以通过较少的清洁资源来实现，因为它不必在短时间内去除污垢的结壳层，而是已经浸泡或预先浸泡的污垢。

换言之，在此具体地没有提出旨在立即清洁该表面的清洁过程，而是提出了使得旨在立即清洁该表面的后续清洁过程更容易以更少的资源费用实现更好的清洁结果，特别是更高的可用性增益的清洁过程。

可以组合地实现更有效的清洁过程。

为此，将来自依赖关系表的实验数值或由可以通过程序选择的系统依赖关系映射的系统行为关系的区域限制到某个区域，使得预期可用性增益不比可以用于机动车辆的当前行程而不会无意地损害传感器功能性的可用性超过20％和/或直到达到可用性的阈值，优选地不超过10％，特别优选地不超过5％。

优选地，可以通过应用根据本发明第十四方面的方法来确定每个评估的清洁过程的可用性的期望增益。

因此，可以有利地实现：通过该方法选择的清洁过程一方面不导致与传感器进行主动连接的表面显著过度清洁，并且另一方面，由于在达到目标之前具有一定程度的安全性，因此不需要后期清洁来维持驾驶员辅助系统。

这样，可以节省用于清洁有效地连接到传感器的表面的资源。

应当指出，由于清洁过程而引起的传感器的可用性的期望增益的所考虑区域的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对由于在此提出的清洁过程引起的传感器的可用性的所考虑期望增益的大小的指示。

根据权利要求1至6中的一项所述的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法，其特征在于，在选择控制量之前，首先通过以下步骤将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域限制为可用性的期望增益足以在不下降到低于可用性阈值的情况下将距离或操作时间桥接到下一清洁过程并且不比在不下降到低于可用性阈值的情况下将距离或操作时间桥接到下一清洁过程所需的可用性增益超过20％，优选地不超过10％以及特别优选地不超过5％的区域：

特别是应用用于确定当达到可用性的阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或预期操作时间的方法，优选地通过应用根据本发明的第十一方面的方法，

特别是应用用于确定可用性的期望增益的方法，优选地通过应用根据本发明的第十四方面的方法，

其中当前可用性与可用性的期望增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间。

在机动车辆操作的一些情况下，尤其是如果当前仍然可用的清洁资源特别稀缺，则仅执行微创清洁过程使得存在如下良好的机会是有利的：仍然可以用现有的清洁资源实现下一中间目标和/或补充清洁资源的下一机会。

具体地，可以设想，在仅需要最少使用清洁装置的情况下，可以维持自主机动车辆操作直到下一个填充站。即使在此提出的微创清洁过程在最少使用清洁剂时可用性的最高可能增加的意义上不是最佳资源高效的，可用资源仍然在实现车辆操作员的目标的意义上被最佳地高效地使用，该车辆操作员特别仍然希望借助于自主驾驶到达他的旅程的下一中间目的地。

这可以实现：在选择控制量之前，首先将在从依赖关系表中选择控制量时考虑的数据集和/或在选择控制量时考虑的系统依赖关系的区域限制为可用性的期望增益足以在不下降到低于可用性阈值的情况下将距离或操作时间桥接到下一清洁过程并且不比在不下降到低于可用性阈值的情况下用于将距离或操作时间桥接到下一清洁过程的可用性增益超过20％，优选地不超过10％以及特别优选地不超过5％的区域。

换言之，在此，溶液空间由两侧限制。

应当具体记住，在选择控制量设定点之前，优选地借助于根据本发明的第十一方面的程序来确定当达到可用性阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或预期操作时间。

此外，应当具体考虑，在选择控制量设定点之前，在执行清洁过程期间借助于根据本发明第十四方面的程序也确定预期可用性增益。

这样做的优点是，可以如下方式选择清洁过程：机动车辆可以最佳地实现由驾驶员利用可用资源定义的最小目标。

应当指出，由于清洁过程而引起的传感器的可用性的期望增益的所考虑区域的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对由于在此提出的清洁过程引起的传感器的可用性的所考虑期望增益的大小的指示。

在优选实施例中，选择第一控制量和第二控制量，其中相应的第一控制量设定点和相应的第二控制量设定点定义用于一系列清洁过程的第一清洁过程和第二清洁过程，在完成第一清洁过程之后执行第二清洁过程。

在此具体地提出了将待清洁表面的清洁过程划分成共同计划序列的两个或更多个个别清洁过程。

第一清洁过程由第一控制量设定点定义，而第二清洁过程由第二控制量设定点定义。

还应当考虑，这两个控制量设定点都包含在该清洁方法的范围内、尤其是在根据本发明的第一方面的清洁方法的范围内触发相应的清洁过程的条件。具体地，考虑个别清洁过程之间的时间距离、空间距离或定义的触发可用性的实现。

优点是，如果几个清洁过程比单个清洁过程更具资源效率，则可以节省清洁资源。令人惊讶地发现，这可能出现在相应输入量或相应输入量的一些星座中。

任选地，对于多个待清洁表面，特别是对于两个、三个、四个、五个或更多个待清洁表面，串行或并行地执行该方法。

迄今为止，该程序仅被描述到每次仅针对一个表面优化要执行的清洁过程的程度。

在此具体提出，该程序特别是顺序地或并行地被应用于大量待清洁表面。

有利地，借助于多标准优化程序来选择控制量。

在此具体地建议，借助于多标准优化程序来执行对最佳清洁过程的选择。

如果要同时且彼此独立地优化不同的资源，则此类程序是特别合适的。

优选地应当关注除了清洁液之外还可以使用特殊洗涤液的事实。

通过使用多准则优化方法，可以有利地实现：在基于正开发的帕累托前沿的决定中，可以同样有利地将不同的资源视为资源高效的。

根据本发明的第三方面，优选地可以将其它影响变量考虑到资源优化中，这些影响变量特别是传感器的装置类型、清洁流体的温度、清洁流体的成分、擦拭元件的移动速度、清洁流体的量、喷嘴的取向等。

关于清洁流体的温度、清洁流体的成分、擦拭元件的移动速度、清洁流体的量和/或喷嘴的取向，这也可以是控制量。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明的第二方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是在此提出的根据本发明的第三方面的系统依赖关系的使用。

应当注意，第三方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第四方面，该任务是通过用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法来解决的，其中该待清洁表面是根据清洁模式来选择的，其中传感器可操作地连接到该待清洁表面上，

其中该传感器包括实际可用性，其中该清洁策略包括定义用于待清洁表面的清洁过程的控制量设定点，该方法包括以下步骤：

-优选地检查实际清洁模式；

-选择当前选定的清洁模式所需的至少一个传感器；

-检查每个选定传感器的实际可用性；

-特别是通过以下步骤确定用于可操作性地连接到每个选定传感器的每个待清洁表面的资源高效，优选地为资源节省清洁的控制量设定点：

应用用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法，优选地应用根据本发明的第三方面的方法；以及

-优选地，存储用于可操作地连接到每个选定传感器的每个待清洁表面的资源高效，优选地为资源节省清洁的确定的控制量设定点，特别优选地将确定的控制量设定点存储在该清洁策略中，优选地存储在数据库和/或电子评估和数据处理单元和/或电子控制单元中。

如果传感器的可用性下降到低于可用性阈值，则这可能导致传感器的有限功能性，从而可能间接地损害至少一个驾驶员辅助系统的功能性。

本发明的第三方面描述了一种用于针对与传感器可操作地连接的待清洁表面的资源消耗来优化清洁过程的程序。

本发明的第三方面是为一个或多个待清洁表面提供一种或多种资源最优清洁过程。

然而，根据本发明的第三方面的程序没有考虑连接到传感器的特定表面是否必须被完全清洁，或者换言之，对于车辆的当前或计划使用，是否应当通过执行清洁过程，优选地通过在本发明的第一方面之后执行清洁过程来增加传感器的可用性。

本发明的第四方面是基于对于当前或计划的车辆操作并不是在所有时间都需要每个传感器的思想。

如果要清洁具有当前不需要的传感器的表面，则为此目的还需要清洁资源。

本发明的第四方面使用该上下文来节省清洁资源并且使得可能通过清洁过程，特别是通过根据本发明的第一方面的清洁方法来仅清洁机动车辆的表面，根据选定的清洁模式，该清洁过程还与至少一个传感器进行主动连接，该至少一个传感器的功能性是当前或计划的车辆操作所希望的。

这有利地允许节省清洁资源，尤其是因为允许当前不需要其功能性的传感器的可用性也可能下降到低于可用性阈值。

为此目的，用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略是借助于在此提出的程序来确定的，该程序对于整个机动车辆取决于清洁模式来确定表面是否要清洁，以及如果表面要清洁，则还优选地借助于确定对应的控制量，优选地使用根据本发明第三方面的方法来确定如何清洁该表面(即，使用哪个清洁过程来清洁该表面)。

取决于清洁模式，与车辆当前使用所需的传感器进行主动连接的表面被选择用于该目的，并且也被保留用于清洁。在该上下文中，对应传感器也可以被称为“选定传感器”。

此外，通过应用用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，优选地通过应用根据本发明的第三方面的方法，为每个选定传感器确定控制量设定点，优选地为用于资源高效，优选地为资源节省清洁的控制量设定点。

优选地，因此为每个选定传感器确定的每个控制量设定点被存储在清洁策略中。

不言而喻，一旦清洁模式改变，清洁策略就变得无效。一旦清洁模式改变，就必须在清洁方法的范围内，优选地在根据本发明的第一方面的清洁方法的范围内应用不同的清洁策略，或者必须根据所提出的程序确定新的清洁策略。

应当明确指出，清洁模式可以与驾驶模式一致，但是情况不必如此，这就是为什么在此单独使用这些术语的原因。

优选地，选定传感器的分配可以从相关列表中获得，该列表优选地可以从数据库和/或电子评估和数据处理单元和/或电子控制单元中获得。

优选地，建议清洁策略可以重写机动车辆和/或驾驶员的命令作为最后一分钟补救措施，以清洁其可用性已经达到和/或下降到低于可用性阈值的选定传感器的表面。

此外，优选的是，清洁策略可以规定其也决定清洁并非选定传感器的传感器，特别是如果选定传感器一个有故障。

优选地，在确定该控制量设定点之前，首先特别是通过以下步骤根据选定传感器的实际可用性来确定机动车辆仍可以覆盖的距离和/或操作时间，直到预期可用性达到可用性阈值，此时有可操作地连接到相关联传感器的表面要清洁：

应用用于确定当达到可用性的阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或预期操作时间的方法，优选地应用根据本发明的第十一方面的方法。

迄今为止，在确定清洁策略时尚未考虑可用清洁资源可实现的车辆行驶里程。

这正是此处所提出的内容。

当操作机动车辆时，可以在机动车辆的操作模式之间进行区分，例如在主动机动车辆操作与被动机动车辆操作之间进行区分，该主动机动车辆操作的特征在于机动车辆完成行驶距离的事实，在该被动机动车辆操作中，车辆停放等待下一主动机动车辆操作。

机动车辆在主动机动车辆操作和被动机动车辆操作中都受到污染。出于机动车辆的表面的资源最优清洁的原因，具体地提出不过度清洁表面，其特征在于以下事实：在达到主动机动车辆使用的目标之前不久彻底清洁机动车辆的表面。

相反，在此提出，清洁过程可以追求清洁表面的目标，仅达到由清洁过程获得的可用性足以实现主动车辆操作的目标的程度。为此目的，可以特别借助于根据本发明的第三方面的方法来确定相关联的控制量设定点。

另一效果是由于不同的清洁模式需要不同量的清洁资源的事实而引起的。具体地，被设计成维持自主车辆操作的清洁模式比被设计成维持至少一个驾驶员辅助系统的清洁模式需要更多的清洁资源，该至少一个驾驶员辅助系统仅意图帮助驾驶员驾驶车辆但不允许自主车辆操作。

由此，在此提出，

·根据在确定控制量设定点之前的步骤，优选地通过应用根据第十一方面的方法，首先根据选定传感器的实际可用性来确定机动车辆仍然可以覆盖的预期距离和/或预期操作时间，直到预期可用性然后达到相应的可用性阈值；

·在确定该控制量设定点之前，根据另一步骤，特别是使用对应传感器，特别优选地使用液位传感器等来检查可用清洁资源的量；

·取决于当前选定的清洁模式来确定具有对应的控制量设定点的清洁策略，以及还结合此来确定对清洁的资源要求；

·比较是否有充足的资源可用以满足到达目的地的这种清洁策略的资源要求；以及

·如果情况并非如此，则优选地向驾驶员提供清洁模式，利用该清洁模式，驾驶员可以用可用资源到达其目的地，和/或请求驾驶员重新填充对应资源，所提供的清洁策略是通过根据对确定清洁策略的资源要求以降序使用可选清洁模式来确定的，直到找到机动车辆仍可以利用来到达其目的地而选定传感器中的一个没有达到低于相关联的可用性阈值的可用性的清洁策略。

这样，可以有利地实现，在根据选定的清洁模式的必要资源不足以到达目的地的情况下，机动车辆的驾驶员可以决定他是否希望执行服务停止以重新填充所需资源，由此可以维持当前选定的清洁模式，或者他是否希望免除驾驶员辅助系统的可用性并且因此如果必要，可能更快地到达目的地。

任选地，可用性阈值取决于选定的清洁模式。

对于选定传感器，不同的清洁模式可以具有不同的误差容限。

具体地，可以具体考虑，在为完全自主机动车辆操作而设置的清洁模式中的选定传感器的容错性低于在为不允许完全自主机动车辆操作的机动车辆操作而设置的清洁模式中的选定传感器的容错性。

在此提出，对于不同的清洁模式，每个传感器的可用性阈值可以具有不同的值。

这样，可以有利地实现：通过不同清洁模式的不同可用性阈值来节省清洁资源。

有利地，从电子控制单元读取清洁模式。

在此建议可以从电子控制单元读取清洁模式。这使得有利的是，可以在电子控制单元中定义清洁模式，并且在清洁方法的范围内、尤其是在根据本发明第一方面的清洁方法的范围内以及在用于确定清洁策略的方法的范围内、尤其是在根据本发明第四方面的方法的范围内使用该清洁模式。

此外，可以有利地实现：可以在电子控制单元中特别是由机动车辆的制造商定义清洁模式，使得机动车辆的制造商也可能影响传感器表面的清洁，特别是由于这些是安全相关方面，这些方面在发生故障的情况下也可以触及制造商责任的范围。

任选地，清洁模式是从选择装置采集的。

更详细地解释以下术语：

“选择装置”应当被理解为可以用于选择清洁模式的装置。优选地，在此可以考虑旋转开关或选择器滑块或电子输入单元等。

在此具体提出，该清洁模式可以从选择装置，特别是位于车辆的驾驶员的直接影响范围内的选择装置获得，使得驾驶员可以根据他的需要通过调整该选择装置来影响该清洁模式并且因此间接地影响该清洁策略。

根据该实施例的优选变型，该清洁模式被设置成使得能够进行完全自主机动车辆操作，其中可操作地连接到与完全自主机动车辆操作相关的传感器的每个表面要清洁。

在此提出，为完全自主机动车辆操作设置该清洁模式。

如果机动车辆被设置和登记用于完全自主机动车辆操作，则这可以优选地表示安装在机动车辆上的所有传感器都被选择，并且因此必须保证所有传感器的可用性。

换言之，这可能导致如下情况：如果此类机动车辆下降到可用性阈值以下，则该机动车辆必须停止完全自主机动车辆操作，至少直到对应的可用性再次高于可用性阈值。

对于清洁系统，这表示必须防止传感器的可用性下降到低于相关联的可用性阈值。这同样适用于清洁方法，特别是根据本发明第一方面的清洁方法的目标，并且因此也适用于在此提出的用于确定清洁策略的方法的目标。

根据该实施例的另一个优选变型，该清洁模式被设定成使得机动车辆的指定驾驶员能够舒适地操作机动车辆，其中可操作地连接到与舒适的自主机动车辆操作相关的传感器的每个表面要清洁。

在此提出的清洁模式涉及机动车辆的舒适操作。

优选地，这表示操作对于机动车辆的驾驶员是舒适的。舒适在此并不表示完全自主机动车辆操作，而是特征在于机动车辆的驾驶员主要自己控制机动车辆的事实的机动车辆操作。

然而，舒适的车辆操作被理解为表示可以使驾驶员的驾驶更舒适的若干驾驶员辅助系统(特别是车道偏离警告系统或距离警告系统等)的功能性。

换言之，在此提出，清洁系统确保与清洁模式相关的所有选定传感器的可用性，该清洁模式被设置成使得能够以适当的清洁方法，特别是以根据本发明的第一方面的清洁方法来舒适地操作机动车辆。

根据该实施例的另一个优选变型，该清洁模式被设置成使得机动车辆的指定驾驶员能够进行尽可能安全的机动车辆操作，其中可操作地连接到与尽可能安全的自主机动车辆操作相关的传感器的每个表面要清洁。

在此提出，对安全相关的驾驶员辅助系统所需的所有传感器的可用性进行监测，其中在此提出的方法被设置成确保相应的可用性不会下降到低于可用性的相关阈值的相关值。

根据该实施例的另一个优选变型，该清洁模式被设置成使得机动车辆能够具有最佳可能行驶里程，其中可操作地连接到与具有最佳可能行驶里程的自主机动车辆操作相关的传感器的每个表面要清洁。

在此提出的清洁模式使得机动车辆能够用其剩余的清洁资源实现最大行驶里程。

这优选地通过停用未由法律规定的用于主动车辆操作的所有驾驶员辅助系统而成为可能，使得相关联的传感器也可以在任何相关可用性阈值以下可用。

在有利实施例中，对多个待清洁表面，特别是对于两个、三个、四个、五个或更多个待清洁表面执行该方法。

在此建议该方法为多个待清洁表面建立清洁策略。这可以串行或并行地进行。

这优先适用于机动车辆的与(选定的)传感器进行主动连接的所有表面。

任选地，确定控制量设定点的步骤考虑测定量，优选地为过程量，特别优选地为沿着计划行程的当前湿度和/或预测湿度和/或机动车辆附近的当前温度和/或沿着计划行程的预测温度和/或沿着计划行程的当前降雨量和/或预测降雨量和/或沿着计划行程的当前降雪量和/或预测降雪量。

在此提供，在确定清洁策略时考虑测定量。

这使得能够优选地基于预先计划的路线上的当前或预期的天气条件找到控制量设定点，该控制量设定点与不考虑测定量的控制量设定点相比提供了在个别选定的传感器的可用性的增加与所使用的清洁资源之间的更好的关系。

详细地，通过必要调整，在此适用于已经在本发明的第三方面下完成的内容。

优选地，确定控制量设定点的步骤考虑车辆类型。

具体地，在该上下文中，机动车辆的类型提供了关于内置清洁系统和用于意图要清洁的表面的位置和取向的信息。详细地，通过必要调整，这适用于已经在本发明的第二方面下进行的内容。

应当理解，对控制策略的确定可以考虑用于清洁一个或多个表面的任何资源。具体地，重要的是考虑到清洁系统还可能引起资源约束，这在确定清洁策略时也可以被考虑。优选地，流体泵的流速可以被认为是可能边界条件，其可要求仅一定数量的清洁过程可以并行执行。

优选地，如果相应的可用性下降到低于对应的可用性阈值，则建议借助于预定储备清洁过程来清洁选定的传感器作为最后一分钟的补救措施。

应当注意，第四方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第五方面，该任务是通过用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法来解决的，其中该清洁系统被适配成用于借助于清洁过程来清洁机动车辆的至少一个表面，该清洁过程优选地被适配成用于资源高效清洁，特别优选地被适配成用于资源节省清洁，其中输出量借助于该系统的系统行为而取决于输入量，该方法包括以下步骤：

-借助于至少一个传感器将输入量确定为该方法的第一参数；

-将输出量确定为该方法的第二参数，优选地借助于至少一个传感器来确定；

-在必要时进行数字化，并由数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数，其中该数据处理系统包括电子数据处理和评估系统和数据库；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表的数据集存储在数据库中；

-借助于电子数据处理和评估系统从存储在数据库中的依赖关系表的至少两个数据集，优选地从依赖关系表的至少50个数据集，特别优选地从依赖关系表的至少200个数据集导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系，其中电子数据处理和评估单元访问依赖关系表的数据集并借助于算法从依赖关系表的数据集确定系统依赖关系；以及

-优选地将导出的系统依赖关系存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

同样由于取决于由传感器提供的信息的驾驶员辅助系统的重要性日益增加，机动车辆越来越多地被配备有越来越多数量的传感器。

这些传感器中的大多数传感器依赖于与个别传感器进行主动连接的表面的功能性以避免过度污染。

除了传感器的数量之外，传感器在车辆上的安装位置的数量也在增长，要由清洁系统清洁的可操作地连接到这些传感器中的至少一个传感器的表面的数量也在增长。

因此，用于机动车辆的清洁系统的复杂性不断增加。具体地，喷嘴和流体连接的数量正在增加。这伴随着阀装置、清洁流体泵和清洁流体贮存器的数量和复杂性的稳定增加。

在通过传感器增加整个车辆的自动化的相同措施中，用于机动车辆的清洁系统的自动化程度也已经上升，因为机动车辆的自动化增加也需要增加个别清洁过程的自动化。毕竟，不能期望部分自主或自主操作的机动车辆的驾驶员注意到与用于监测和/或调节驾驶操作的传感器相互关联的相关表面的污染状况。因此，通过驾驶员辅助系统进行的自动化还需要用于机动车辆的清洁系统的自动化。

除了上述这些复杂的驾驶员之外，系统彼此之间的联网扮演着越来越重要的角色。

总之，所涉及的传感器和系统的数量以及它们的复杂性和联网程度都稳步上升。

结果，增加了清洁系统中所涉及的系统组件的易出错性和相关联的维护要求。个别系统组件的日益增加的复杂性以及整个清洁系统的日益增加的复杂性使得难以识别可能的错误，使得对清洁系统的维护工作随着时间变得越来越耗时。

因为用于定义的机动车辆的定义的清洁系统的不同的系统组件也可以来自不同的供应商，因此对可能错误的搜索变得更加困难。

尽管对于此类清洁系统的维护存在增加的期望值，但是最近已经表明，这些不能承受不断增加的系统复杂性和对机动车辆的清洁系统的区域中的系统变化的不断加速的需要。

在此提出了用于导出对机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的描述的系统依赖关系的方法。

系统组件的系统行为是系统组件对系统组件的规范的反应，其中系统组件的规范可以由输入量来描述，而系统组件的反应可以由输出量来描述。

换言之，系统组件的输出量借助于系统行为而取决于输入量。

应当指出，清洁系统的系统组件可以被理解为清洁系统的单个组件，以及单个总成和整个清洁系统。尤其由于上述变型中的每一个具有个别系统行为，其可以被分析并且关于系统行为的知识可以随后被有利地使用。

尤其可以设想，系统组件的已知系统行为、尤其是此处导出的系统依赖关系的形式的已知系统行为可以用于与该系统组件的观察到的系统行为进行比较。如果在已知的且因此最初预期的系统行为与观察到的系统行为之间存在偏差，则这可以指示系统组件和/或清洁系统具有显著的特征和/或故障和/或缺陷。

这样，在此提出的基于实验数值导出的系统依赖关系以有利方式提供了将系统组件的观察行为与由该系统依赖关系描述的系统组件的系统行为的期望值进行比较并且因此验证该系统组件和/或该清洁系统是否根据期望而表现的可能性。

优选地，每个系统组件包括个别系统依赖关系。

对于将基于被转译为系统依赖关系的实验数值而诊断的每个系统组件，根据本发明的这个方面，可以优选地导出个别系统依赖关系。

此处提出的方法可以用于串行和/或并行地导出不同系统组件的系统依赖关系。

在此提出的用于从实验数值导出系统依赖关系的方法可以被分成两个部分。在第一部分中，收集关于系统组件的系统行为的实验数值并将其存储在依赖关系表中。导致系统组件的活动的输入量和描述系统组件对由相关联的输入量引起的活动的反应的输出量以有序的方式存储在依赖关系表中。

在该方法的第二部分中，借助于算法将收集在依赖关系表中的实验数值进一步处理成系统依赖关系。

应当明确指出，在系统组件安装于其中的机动车辆的操作期间，在系统组件的常规操作中，可以在该程序的框架内收集实验数值。此外，还可以设想，可以在实验室中的系统组件的操作过程期间或利用使用合适的数值模型的数值模拟来收集对应实验数值，并将其存储在依赖关系表中。

不言而喻，在此提出的系统依赖关系仅可以考虑可以被记录并因此被评估的输入量的那些量和输出量的那些量。具体地，应当考虑借助于基于物理和/或化学作用原理的传感器来采集量。此外，还考虑借助于数值传感器来确定量，该数值传感器可以记录数值模型中的值，或者基于测定量，可以提供另外的量，该另外的量不是被测定的而是可以取决于至少一个测定量而以数值形式确定。

虽然实验数值是单个输入量的离散经验，但是系统依赖关系的优点在于，系统依赖关系可以再现系统组件在输入量的范围内的系统行为，特别是可以连续地和离散地再现它。

此处提出的系统依赖关系是借助于算法基于收集的离散实验数值的采样点而生成的，其中可能的是，由对应输入量定义的采样点处的系统依赖关系与所记录的经验相比可以具有不同的输出量。这可以优选地由经验的平均化而引起。

优选地，输入量被理解为至少间接地适合于影响系统组件的量。不必直接调整输入量。输入量也可能由环境条件产生。尤其可以设想，低温导致在清洁系统中形成冰，这也可能改变系统组件的系统行为。

应当明确指出，根据此处提出的方面的输入量和输出量都不必被限于直接影响所考虑的系统组件的量，或者可以在所考虑的系统组件处直接确定。相反，应当考虑到，每个输入量和每个输出量可以在该方面内被考虑，这可能对所考虑的系统组件的系统行为具有间接影响，或者可能被系统组件间接影响。

在此提出的程序的第一部分示出了以下步骤：

-借助于至少一个传感器确定输入量作为该方法的第一参数，其中在每种情况下，可以有利地提供可以具有多个维度并且指示至少一个系统组件的行为的输入量以借助于传感器进一步处理；

-将输出量确定为该方法的第二参数，优选地借助于至少一个传感器来确定，其中在每种情况下，可以有利地借助于传感器来提供可以具有多个维度并且将系统组件的系统行为描述为借助于上述过程步骤确定的输入量的函数的输出量以供进一步处理；

-在必要时进行数字化，并由数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数，其中该数据处理系统包括电子数据处理和评估系统和数据库，其中输入量和输出量被有利地准备和存储用于数字处理；以及

-将确定的第一参数和第二参数作为依赖关系表的数据集以相对于彼此的有序方式存储在数据库中，其中该方法的先前确定的量可以有利地以如下方式以相对于彼此有序方式存储在依赖关系表中：将输出量分配给输入量，该输入量的系统组件的由输出量导致的系统行描述该输出量。

总之，该程序的第一部分有利地使得能够生成由所考虑的系统组件的系统行为的实验数值组成的依赖关系表。

在此提出的程序的第二部分示出了以下步骤：

-借助于电子数据处理和评估系统从存储在数据库中的依赖关系表的至少两个数据集，优选地从依赖关系表的至少50个数据集，特别优选地从依赖关系表的至少200个数据集导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系，其中电子数据处理和评估单元访问依赖关系表的数据集并借助于算法从依赖关系表的数据集确定系统依赖关系，其中在该步骤中，借助于合适的算法以数学方式有利地导出系统依赖关系。

然后，可以有利地存储导出的系统依赖关系，使得可以调用该系统依赖关系以进行进一步处理，特别是将系统依赖关系存储在非易失性数据存储器中。优选地，可以设想，将系统依赖关系存储在数据库中和/或电子数据处理和评估单元中和/或电子控制单元中。

优选地，输入量包括至少一个测定量，优选地为过程量和/或控制量。

此处建议输入量包括测定量，特别是过程量和/或控制量。

虽然控制量直接适用于影响清洁系统，并且因此至少间接地影响清洁系统的系统组件，但是过程量是至少间接地取决于控制量或者不能被常见装置影响并且仅包括对系统组件的系统行为的影响的量。

过程量优选地是存在于清洁系统中或清洁系统周围并且可以至少间接地受到输入量影响的量。

可以有利地实现，依赖关系表和/或系统依赖关系可以依赖于直接测定的输入量，尤其是过程量和/或控制量，其中可以考虑系统组件的系统行为的重要影响量。

在优选实施例中，输出量和/或输入量包括对机动车辆的表面的清洁过程，优选地为功耗的资源要求，优选地该资源要求是取决于用于该表面的清洁过程的控制量设定点来确定的。

结合清洁系统的系统组件，功耗是相对容易确定的量。

由于系统组件的能量需求在正常条件下波动相对较小，因此系统组件的功耗可以相对快速且容易地用于确定能量使用系统组件是否已发生改变。

因此，可以有利地实现，还可以考虑功耗来描述系统组件的系统行为，其中同样在系统组件的诊断，特别是根据本发明第六方面的诊断的上下文中，系统组件所需的功耗可以有利地用于预期系统行为与实际系统行为之间的比较。

任选地，输出量和/或输入量包括过程量，优选地为流动压力和/或电流和/或操作时间和/或温度和/或填充液位信号和/或反应时间和/或感测时间和/或泄漏传感器的信号和/或流量计的信号和/或致动次数和/或喷射图案和/或热监测信号，优选地为参考某个参考区域的热监测信号，和/或碎屑传感器的信号和/或止回阀的信号和/或滴流传感器的信号和/或距离传感器的信号和/或力传感器的信号。

在输出量和/或输入量的上下文中，过程量也是用于评估机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的有价值的指标。

具体地，在该上下文中应当考虑优选地易于确定或特别有意义的任何过程量。

具体地，可以考虑清洁流体贮存器的液位信号。如果清洁系统此时未处于主动使用中，其中特别是没有清洁流体泵处于主动操作中，并且仍然可以观察到清洁流体贮存器的液位信号的降低，则这相对简单地说明清洁系统中有非期望泄漏，清洁流体通过该泄漏逸出。

替代地，还可以特别是通过确定用于清洁流体的流动通道的壁上的静压力考虑用于清洁流体的流动通道中的流速传感器的信号。例如，如果清洁流体泵处于主动操作中并且清洁系统中的所有可能的阀都被设置成使得清洁流体应当流过用于清洁流体的流动通道，并且如果流速传感器的信号没有指示这一点，则在预期系统行为与实际系统行为之间存在偏差。这可能具有若干原因，诸如清洁流体系统中的泄漏或空的清洁流体贮存器。

应当明确提及，对于其它过程量，也会发生对系统行为的因果关系。

因此可以有利地实现，呈输出量的形式的过程量可以被包括在依赖关系表中和/或系统依赖关系中用于评估系统行为，其中可以有利地在下游步骤中改进清洁系统的诊断。

在任选实施例中，输入量包括机动车辆附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量。

已经表明，特别是环境条件(诸如优选地为湿度和/或温度和/或雨和/或雪)可以对清洁系统的系统行为具有影响，特别是紧邻机动车辆的环境条件。

具体地，低温可能导致清洁系统内的局部冻结，引起局部流动堵塞。

另外，还可以考虑量彼此之间的依赖关系和影响。

通过在输入量中包括上述量，可以有利地增加系统依赖关系的准确度。

在有利实施例中，输入量包括车辆类型。

机动车辆的类型确定清洁系统的个别系统组件的具体设计和布置。

因此，在系统组件的不同星座图和/或布置中，第一系统组件的系统行为的不同影响也可能由第二系统组件的系统行为引起。车辆类型提供关于清洁系统的系统组件的星座和/或布置的信息，并且因此表示明确记录对应交互的简单可能性。

在这方面，第一系统组件与第二系统组件之间的相互作用也由车辆类型确定。

因此，包含车辆类型允许有利地增加在此提出的系统依赖关系的映射准确度，并因此也增加依赖关系表的映射准确度。

优选地，输入量包括传感器的可用性。

如果此处建议输入量包括可用性，则这优选地表示在使用清洁系统启动清洁过程之前的可用性。

借助于清洁系统实施的清洁过程的有效性不仅取决于其它影响变量，而且取决于与其主动连接的其表面将被清洁的传感器的可用性。

传感器的可用性是对连接到传感器的表面的污染程度的度量。

已经表明，在清洁过程开始时传感器的不同可用性包括对清洁结果的影响。换言之，对于以相同方式执行的清洁过程，可用性的可能增益可以不同。

尤其建议输入量包括清洁过程的参数和/或输出量包括可用性的增益。

这使得清洁系统和/或清洁系统的系统组件的系统行为可以基于清洁结果来评估、尤其是取决于清洁过程的参数来评估。

这有利地允许已经使用已经安装的传感器、尤其是使用用于支持驾驶员辅助系统的传感器来评估清洁系统的系统行为。

这样，可以有利地实现，对于清洁系统的系统组件的系统行为的评估，不必添加仅对于清洁系统的评估而言必要的额外传感器。

应当明确指出，该方面特别涉及本发明的第二方面、第三方面、第九方面和第十方面。不言而喻，这个方面也涉及本发明的其它方面，并且存在相互关系。

任选地，输入量包括机动车辆的当前坐标。

还已经表明，机动车辆的坐标包括对清洁系统的系统组件的系统行为的影响。

优选地，可以考虑天气条件，其取决于机动车辆的坐标。具体地，已经表明清洁系统的系统组件的系统行为取决于温度和/或湿度和/或太阳辐射和/或降水和/或降雪。

根据相对简单的程序，机动车辆的坐标处的天气条件与行星上的当前纬度相关，该纬度可以由机动车辆的坐标确定。

因此，可以有利地实现，基于机动车辆的坐标并且基于与天气条件的相关性，可以考虑关于清洁系统的系统组件的系统行为的相关影响变量，其中可以针对系统行为有利地改进依赖关系表和/或系统依赖关系的准确度。

根据更精确的方法，还建议机动车辆使用关于在其坐标处的当前和/或预测天气的本地信息。因此，当确定依赖关系表和/或系统依赖关系时，与清洁系统的系统组件的系统行为具有有效关系并且可以由机动车辆的坐标直接或间接确定的影响变量可以用于提高预测系统行为的映射准确度。

不言而喻，这个方面涉及本发明的其它方面，并且存在相互关系。

在优选实施例中，输出量包括传感器的可用性和/或由于清洁过程而获得的可用性。

在此建议输出量包括传感器的可用性和/或由于使用清洁系统而引起的可用性的增益。

如果此处建议输出量包括可用性，则这优选地表示在使用清洁系统完成清洁过程之后的可用性。

这样，可以有利地确定清洁系统的系统组件的系统行为如何取决于由清洁系统执行的清洁过程的清洁成功。可用性的增益是由于清洁过程之后的可用性与清洁过程之前的可用性之间的差异引起的。

在有利实施例中，借助于回归分析来确定系统依赖关系。

此处建议使用回归算法作为间接导出系统依赖关系的算法。

因此，可以有利地应用已经在大量应用中测试并且可以根据此处考虑的系统行为最佳地选择和/或适配的算法，使得可以确定高质量的系统依赖关系。

优选地，系统依赖关系以曲线的形式，优选地为曲线和曲线的确定系数来确定。

这样做的优点是，系统依赖关系由作为系统组件的系统行为的至少一个输入量的函数的曲线指示；具体地，该曲线没有间隙，使得可以实现输入量与输出量之间的明确分配，特别是由于系统组件的系统行为而导致的输入量与输出量之间的连续且可微分的依赖关系，使得系统依赖关系理想地被适配成用于使用该系统依赖关系的任何数学方法。

假定有足够数量的数据集可用，则根据确定的数据和借助于回归模型确定的曲线来评估确定系数提供了系统依赖关系的精确度的指示。可以有利地评估输入量与输出量之间的相关性有多有意义，以及再现现有或记录的数据有多好。另外，在大的确定系数的情况下，该曲线还允许关于现有数据的边界作出声明。例如，可以设想，可以在现有数据的边界处以数字形式补充和/或外推数据。

有利地，借助于优化过程来确定系统依赖关系。

在此建议：借助于优化程序、尤其是借助于最小化程序来确定系统依赖关系的参数，该最小化过程将由来自系统依赖关系的数据集考虑的实验数值的累积偏差最小化。这样，有利地可以确定可以以最佳方式(特别是与初始经验值的累积偏差最小)导出的系统依赖关系。

优选地，通过将所得的确定系数最大化来确定系统依赖关系的参数。

优选地，借助于自学习优化方法来确定系统依赖关系。

尤其提出了使用包括来自机器学习类的算法的特性的算法。因此，该算法能够导出输入量与由于污染引起的可用性差异之间的系统依赖关系。

这样做的优点是，通过使用自学习优化方法来间接导出系统依赖关系的复杂任务不必人为地费力适应新条件。因此，在系统依赖关系的间接导出中可以节省时间和金钱。

由于即使在多标准环境中和在各种边界条件下，优化程序也努力确定最佳的系统依赖关系，因此可以通过此处提出的方面来提高导出的系统依赖关系的质量。

这样，还可以设想，可以在多个相等的目标和/或边界条件下执行优化(多准则优化)。具体地，考虑可以确定帕累托最佳和/或帕累托前沿的一类算法。具体地，此处建议单纯形法和/或进化策略和/或进化优化算法等领域中的一类算法用于导出系统依赖关系。

任选地，使用来自已经存在的数据库的依赖关系表的数据集来导出系统依赖关系，优选地先前访问已经存在的数据库的数据集。

这样做的优点是，来自现有数据库的数据也可以用于导出系统依赖关系。因此，可以实现：不必首先在特定机动车辆处收集实验数值并且将其传递到数据库的数据中并且随后将其传递到系统依赖关系中。这样，现有数据和实验数值可以用于导出对污染过程的系统依赖关系，而不必首先收集表示污染过程的系统依赖关系的实验数值。

在任选实施例中，连续地扩展已经存在的数据库。

有利地，可以实现：可导出的系统依赖关系的数量随时间增加。

此外，可以有利地实现：由于借助于数据集已知的实验数值的数量较大，因此可以提高系统依赖关系的准确性。

有利地，新的数据集更换依赖关系表中最偏离导出的系统依赖关系的数据集。

具体地，应当考虑经验值与距系统依赖关系的最大欧几里得距离交换的事实。

有利地，可以实现：系统依赖关系随着时间变得越来越精确，这可以通过确定系数的增加来表达。

此外，这可以具有优点：即使弱相关的系统依赖关系也可以随着时间被更好地识别。

还提出，输出量和/或输入量包括清洁流体泵的频率和/或速度。

这可以有利地提高依赖关系表和/或系统依赖关系准确度，因为已经发现清洁流体泵的频率和/或速度可以影响系统组件的系统行为。

还建议输出量和/或输入量包括喷嘴的尺寸和/或洗涤流体类型和/或洗涤流体质量。

由于已经发现喷嘴的尺寸和/或洗涤流体类型和/或洗涤流体质量可以影响系统组件的系统行为，因此这可以有利地提高依赖关系表和/或系统依赖关系准确度。

建议输出量和/或输入量包括泵隔膜材料和/或软管材料。

这可以有利地提高依赖关系表和/或系统依赖关系准确度，因为已经发现泵隔膜材料和/或软管材料可以影响系统组件的系统行为。

应当注意，第五方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第六方面的第一替代方案，该任务通过用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的方法来解决，

其中输出量借助于清洁系统的系统组件的系统行为而取决于输入量，

其中实际输出量超过上限阈值量和/或实际输出量下降到低于下限阈值量指示实际系统行为偏离预期系统行为，

该方法包括以下步骤：

-优选地确定输入量；

-确定实际输出量；

-优选地取决于输入量检索上限阈值量和/或下限阈值量；

-将实际输出量与上限阈值量和/或下限阈值量进行比较；

-优选地，如果实际输出量超过上限阈值量，则计算实际输出量与上限阈值量之间的偏差，和/或如果实际输出量下降到低于下限阈值量，则计算实际输出量与下限阈值量之间的偏差；以及

-优选地，如果实际输出量超过上限阈值量和/或如果实际输出量降到低于下限阈值量，则存储诊断信号。

在此提出用于监测和诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的程序。

清洁系统的系统组件的数量以及清洁系统的功能的数量由于机动车辆中的驾驶员辅助系统的数量的增加而增加。

同时，市场上用于形成清洁系统的不同系统组件的不同组合的数量也增加，其中不同的系统组件通常由不同的供应商提供。

结果，清洁系统的复杂性也增加了，因为需要维护来维持无故障系统操作。

这增加了对用于早期检测清洁系统的系统组件中的可能错误的至少部分自动化或可自动化的方法的需要。

意外地发现，清洁系统的系统组件的系统行为中的电气和机械异常通常是相关的。这种发现可以用于基于机电概念来评估系统组件。

如果对清洁系统的评估当前主要取决于视觉观察，则基于机电概念对系统组件的评估可以有利地导致以下事实：清洁系统的系统组件的已经存在的或不费力的附加电信号也可以用于评估可能的机械故障。在以前，这只能由经过训练的人员进行目测。

具体地，系统组件的系统行为中的机械异常通常可以有利地通过至少部分地自动观察系统组件的电气行为来识别。因此，可以通过监测电量来检测与清洁系统相关的多种不同的可能问题。

具体地，意外地确定，在存在用于清洁流体的流动通道的机械堵塞的情况下，清洁流体泵的涌流的时间进程可以表明与在存在清洁流体泵的无错误定期接通的情况下、尤其是在直到喷嘴中的清洁流体的指定出口之前的流动通道的机械堵塞的情况下的涌入电流的时间进程的特征差异。尤其有利的是，可以区分用于清洁流体的流动通道的部分堵塞和完全堵塞。

虽然在常规情况下当清洁流体泵被接通时涌流的时间进程仅导致短的过冲阶跃响应，但是在存在机械互锁的情况下的阶跃响应尤其可以表明时间上更显著的进程，其中电流仅利用可测定的阻尼达到清洁流体泵的连续操作的期望值。

在此提出的程序可以优选地自主地执行，并且因此可以优选地在清洁系统的自诊断的框架内自主地执行，并且报告是否诊断出清洁系统的系统组件的异常系统行为。

具体地，还应当考虑，在此提出的诊断程序可以优选地借助于机动车辆的电子控制单元和/或清洁系统在没有机动车辆的驾驶员的干预的情况下被激活。此外，还应当考虑，在此提出的诊断程序可以优选地由机动车辆的驾驶员手动地激活。

在此提出的诊断将清洁系统的系统组件的预期行为与在借助于实际输出量监测该系统组件期间确定的系统行为进行比较。使用输出量的至少一个值来执行该比较。

期望的系统行为特别是基于评估的系统组件的实验数值。这些实验数值可以基于机动车辆的常规操作中或实验室中的观察结果，或者是数值模型的结果。

如果该比较导致受监测系统组件的系统行为对应于预期的系统行为的结果，则推断该系统组件没有缺陷和/或没有故障和/或该系统组件没有受到作用于该系统组件的外部影响的损害。

根据此处提出的方法，基于上限阈值量和/或下限阈值量来确定期望的系统行为。如果实际输出量的信号位于或运行在由上限阈值量和下限阈值量定义的范围内，则所考虑的系统组件的系统行为不是意外的，其中该范围也可以是单边开放的，前提是仅指定上限阈值量或下限阈值量。

因此，此处提出的方法需要具有用于输出量的至少一个上限阈值或至少一个下限阈值的列表。每个阈值是用于每个输出量的个别值，并且还可以优选地取决于输入量和所考虑的系统组件。

优选地，上限阈值量和/或下限阈值量取决于过程量。

如果受监测输出量超过个别关联的上限阈值，或者如果受监测输出量下降到低于个别关联的下限阈值，则如果必要，存在可以由另一输出量表征的偏差。

此外，可以设想，根据经验获知一种解决策略，尤其是在本发明的第七方面和/或第八方面之后，利用该策略可以校正特定偏差。

如果受监测输出量与预期输出量的偏差和/或偏差系统行为的表征导致已知的行为模式，则这可以与行动推荐相关联。这种对动作的推荐也是基于实验数值，其中这些实验数值也可以在很大程度上被系统化。

关于系统化的实验数值，应当具体考虑到，取决于受监测输出量与预期输出量的偏差的类型和严重性，可以推断出某个误差。优选地，该推断对于多个不同的系统组件和多个不同的清洁系统是有效的或至少是可传递的。

例如，在此应当考虑，清洁流体泵的功耗增加以及因此系统行为的偏差导致结论是在清洁系统中存在误差。在此尤其可以设想，清洁流体泵将老化，其中特别具体可以设想，对于清洁流体泵的受控泵压力将必须使用更高的能量需求。

替代地，在这种情况下可以设想，在清洁流体泵下游的流动通道中存在堵塞，这导致增大背压，从而影响该清洁流体泵的系统行为。取决于情况，可以通过比较不同的输出量来区分定位诊断偏差的原因。为此，经验值是必要的，该经验值特别是可以在列表中获得。

这也表明系统组件的系统行为的期望输出量与实际输出量之间的偏差不必由受监测系统组件本身引起。

在泵前方出现堵塞的情况下，一种利用车载装置校正偏差的可能的解决策略可以是以目标方式增加泵压力，其中可以将堵塞释放并从清洁系统中冲掉。具体地，可以考虑根据本发明第七方面的解决策略的选择。

当实施解决策略时，应当特别考虑实施根据本发明第八方面的解决策略。

如果选定的和实施的解决策略是成功的，则将导致系统组件产生与预期系统行为相对应的系统行为。

应当明确指出，在此描述的诊断方法可以应用于任何系统组件。如果有足够数量的传感器或测定装置、关于一个或多个系统组件的预期系统行为的足够数量的经验值以及可能成功的解决策略的列表可用，则大量出现的偏差可以用车载装置进行校正。还可以在早期阶段检测不能用车载资源修复的系统行为的偏差，并且在定期或早期维护的范围内修复该偏差，其中可以有利地防止在其它情况下可能损坏的可能扩展。

不言而喻，输入量、输出量、下限阈值量和/或上限阈值量和/或偏差可以是标量或向量。

此外，任选地建议将诊断信号存储或传递到机动车辆的电子控制单元。

优选地，建议如果实际输出量超过上限阈值量，则计算实际输出量与上限阈值量之间的偏差，和/或如果实际输出量下降到低于下限阈值量，则计算实际输出量与下限阈值量之间的偏差。

如果仅评估单个参数而没有该参数的时间进程，则上述量是标量。在所有其它情况下，特别是当考虑该清洁系统的多个参数时和/或当考虑一个参数的至少一个时间进程时，上述量应当被理解为向量。

因此，实际输出量与上限阈值量和/或下限阈值量之间的偏差的优选建议计算还取决于输出量是标量还是向量。建议将上限阈值量和/或下限阈值量调整为实际输出量的维度特性，除非已经是这种情况，其中必须确保上限阈值量和/或下限阈值量和实际输出量各自具有对应的值。

在向量实际输出量的情况下，对于每个分量，即，对于维度的维度，单独地进行偏差的计算。

对于实际输出量的一些或全部分量可能出现偏差，其中同时可以设想分量有偏差，因为下限阈值量的对应分量是下冲的，并且可以设想分量有偏差，因为上限阈值量的对应分量是上冲的。

如果针对上限阈值量和/或下限阈值量与实际输出量之间的至少一个分量确定偏差，则提出对该偏差的进一步研究。

该诊断信号可以包括没有检测到实际系统行为与预期系统行为的偏差。

此外，诊断信号可以包括已经检测到实际系统行为与预期系统行为的偏差，其中偏差的类型和表达式也可以存储在诊断信号中。

优选地，建议诊断信号包括偏差。

优选地，诊断信号包括输出量和/或输出量随时间变化的进程，其中输出量随时间变化的进程包括至少两个时间点，优选地为至少10个时间点，特别优选地为至少20个时间点。

应当指出，随时间变化的值的量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的时间范围上的值的量的大小的指示。

具体地，还应当记住，诊断信号包括输出量随时间变化的多个时间曲线，特别是输出量与输入量和/或过程量一起随时间变化的多个时间曲线。

这使得能够有利地尤其是关于系统组件的可能老化效应和/或剩余预期使用寿命的变化观察和评估系统组件的系统行为的变化，优选地取决于输入量和/或过程量。

因此，可以有利方式使得关于机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的至少部分自动化的错误检测成为可能，其中可以在早期阶段自主地检测可能的错误。

这还使得可以在早期阶段识别可能的后续错误源，从而可以有利地限制错误的传播。

这样，也可以有利地延长由经过训练的专家应执行光学检查的间隔，因此降低清洁系统的总体维护成本和清洁系统的预期可用性。

根据本发明的第六方面的第二替代方案，该任务是通过用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法来解决的，

其中输出量借助于清洁系统的系统组件的系统行为而取决于输入量，

其中取决于输入量的实际系统行为由实际输出量表示，并且取决于输入量的预期系统行为由预期输出量表示，

其中预期系统行为由依赖关系表或系统依赖关系，优选地通过根据本发明的第五方面的方法导出的系统依赖关系表的至少一个数据集表示，

该方法包括以下步骤：

-优选地确定输入量；

-确定实际输出量；

-通过以下步骤确定预期输出量：

ο从依赖关系表中选择与输入量最佳匹配的数据集，读取选定数据集中存储的输出量并将其作为预期输出量；或者

ο从依赖关系表中选择与输入量最佳匹配的两个数据集，并基于这两个选定的数据集使用线性插值来确定预期输出量；或者

ο通过将输入量插入系统依赖关系来计算预期输出量；

-计算实际输出量与预期输出量之间的偏差；以及

-优选地，如果偏差大于预期输出量的10％，优选地大于预期输出量的5％，特别优选地大于预期输出量的2％，则存储诊断信号。

本发明的第六方面的该第二替代方案与本发明的第六方面的第一替代方案并行地还提出了一种用于监测和诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的程序。

应当明确指出，对上述本发明的第六方面的第一替代方案的非限制性描述对于第六方面的第二替代方案也是有效的，反之亦然，其中实际输出量不是与下限阈值量和/或上限阈值量不同地进行比较，而是与预期输出量进行比较。

与第一替代方案相比，根据本发明第六方面的第二替代方案，提出将实际输出量与期望输出量进行比较，由此确定实际输出量与期望输出量之间的偏差。

在此提出的诊断将清洁系统的系统组件的预期系统行为与预期系统行为进行比较。该比较是基于实际输出量的至少一个值与期望输出量的对应值的比较来执行的。

预期系统行为特别是基于用所提出的方法诊断的系统组件的实验数值。这些实验数值可以基于机动车辆的常规操作中或实验室中的观察结果，或者是适用于映射清洁系统的常规系统行为的数值模型的结果。

优选地，预期系统行为以及因此预期输出量取决于用于操作清洁系统的输入量。

优选地，期望系统行为以及因此期望输出量取决于过程量。

根据本发明的第六方面的该第二替代方案，在每种情况下提出了另外三个偏离变型，借助于这些变型可以基于实验数值来确定预期输出量。

根据第一变型和第二变型，可以设想，系统组件的预期系统行为由依赖关系表、尤其是已经根据本发明第五方面的方法的第一步骤创建的依赖关系表来描述。

应当明确提及，依赖关系表可以取决于待诊断系统组件、输入量和/或过程量。

此类依赖关系表描述每次一个系统组件的预期系统行为的离散实验数值，使得在与实际输出量比较之前必须首先从依赖关系表中选择实验数值。

关于依赖关系表的评估，用于确定预期输出量的第一变型和第二变型彼此不同。

根据用于选择预期输出量的第一变型，提出了通过将实际输入量和/或实际过程量与相应数据集的输入量和/或过程量进行比较来从依赖关系表中选择最适合，特别是最适合由存储在依赖关系表中的数据集与实际输入量和/或实际过程量之间的关于输入量和/或过程量的最短欧几里得距离来定义的数据集形式的经验值。

根据用于选择预期输出量的第二变型，提出了根据对第一变型的描述以来自依赖关系表的两个数据集的形式选择两个最佳拟合和相邻实验数值，并根据实际输入量和/或实际过程量在这两个实验数值之间进行插值。

根据用于选择预期输出量的第三变型，提出了借助于系统依赖关系，特别是借助于根据本发明的第五方面导出的系统依赖关系来映射系统组件的预期系统行为。

系统依赖关系可以连续地描述作为实际输入量和/或实际过程量的函数的预期系统行为，使得不再需要如上针对第二变型所述的实验数值之间的选择或插值。

就像根据第一变型和第二变型的依赖关系表一样，系统依赖关系可以仅对一个系统组件有效，使得考虑到偏离系统组件，可以或应当选择偏离系统依赖关系或偏离依赖关系表。

应当理解，输入量、实际输出量、预期输出量和/或偏差可以是标量或向量。如果仅评估描述系统组件的系统行为的单个参数而没有该参数的时间进程，则上述量是标量。在所有其它情况下，特别是当考虑该清洁系统的多个参数时和/或当考虑一个参数的至少一个时间进程时，上述变量应当被理解为向量。

因此，实际输出量与预期输出量之间的偏差的计算也取决于输出量是标量还是向量。如果还不是这种情况，则优选地建议将预期输出量调整为实际输出量的维度特性，其中在每种情况下必须确保预期输出量和实际输出量各自具有彼此相对应的量。

在向量实际输出量的情况下，对于每个分量，即，对于维度的维度，单独地进行偏差的计算。

如果针对预期输出量与实际输出量之间的至少一个分量确定偏差，则提出对该偏差的进一步研究。

根据上面已经提到的讨论，当确定测定值时，在常规操作中也会出现相应信号的测定误差和预期波动。

因此，不是预期输出量与实际输出量之间的每个标称偏差都导致系统组件的实际系统行为偏离其预期系统行为。

为了量化系统组件的实际系统行为何时偏离预期系统行为，在此建议使用实际输出量与预期输出量之间的相对偏差。

这种相对比较也是逐组件地执行的。还应当考虑，可以根据可用的实验数值为不同大小的每个组件指定极限值，在该极限值以上，系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差偏离。

尤其提出偏差的极限值为10％，优选地为5％，特别是2％。

应当指出，偏差的极限值的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的偏差的极限值的大小的指示。

优选地，偏差的极限值是15％。此外，优选地，偏差的极限值是20％。此外，优选地，偏差的极限值是25％。此外，优选地，偏差的极限值是30％。

如果在至少一个组件中实际输出量与预期输出量之间的比率超过极限值，则实际系统行为不同于所考虑的系统组件的预期系统行为。

否则，实际系统行为对应于预期系统行为，并且可以推断所考虑的清洁系统的系统组件没有缺陷和/或没有故障和/或系统组件没有受到作用在系统组件上的外部影响的损害。

具体地，系统组件的系统行为的期望输出量与实际输出量之间的偏差不必由受监测系统组件本身引起。

相反，取决于所确定的偏差，清洁系统的哪个系统组件显示或可能显示可能的误差可以是进一步诊断的一部分。

请注意在此描述的诊断方法可以用于任何系统组件。如果有足够数量的传感器或测定装置、关于一个或多个系统组件的预期系统行为的足够数量的经验值以及可能成功的解决策略的列表可用，则大量出现的偏差可以用车载装置进行校正。还可以在早期阶段检测不能用车载资源修复的系统行为的偏差，并且在定期或早期维护的范围内修复该偏差，其中可以有利地防止在其它情况下可能损坏的可能扩展。

此外，任选地建议将诊断信号存储或传递到机动车辆的电子控制单元。

该诊断信号可以包括没有检测到实际系统行为与预期系统行为的偏差。

此外，诊断信号可以包括已经检测到实际系统行为与预期系统行为的偏差，其中偏差的类型和表达式也可以存储在诊断信号中。

优选地，诊断信号包括输出量和/或输出量随时间变化的进程，其中输出量随时间变化的进程包括至少两个时间点，优选地为至少10个时间点，特别优选地为至少20个时间点。

应当指出，随时间变化的值的量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的时间范围上的值的量的大小的指示。

具体地，还应当记住，诊断信号包括输出量随时间变化的多个时间曲线，特别是输出量与输入量和/或过程量一起随时间变化的多个时间曲线。

这使得能够有利地尤其是关于系统组件的可能老化效应和/或剩余预期使用寿命的变化观察和评估系统组件的系统行为的变化，优选地取决于输入量和/或过程量。

如果完成了实际输出量和预期输出量之间的比较，则可以停止诊断方法，或者替代地用相同的系统组件或不同的系统组件继续诊断方法。

因此，可以有利方式使得关于机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的至少部分自动化的错误检测成为可能，其中可以在早期阶段自主地检测可能的错误。

这还使得可以在早期阶段检测可能的后续错误源，从而可以有利地限制错误的传播。

这样，也可以有利地延长由经过训练的专家应执行光学检查的间隔，因此降低清洁系统的总体维护成本。

在优选实施例中，偏差包括时间进程，优选地为时间进程在过程中包括至少两个时间点，优选地为至少10个时间点，特别优选地为至少20个时间点。

在此具体地提出将先前讨论的偏差现在也视为偏差随时间变化的进程。

优选地，也可以优选地在数据库中存储偏差随时间变化的进程。

优选地，时间进程与诊断信号一起存储。

具体地，建议偏差的时间进程在输入量的计划改变之前不久开始。优选地，偏差的时间进程在下一计划的时间变化之后结束。

具体地，应当记住，在至少稍微超过两侧的输入量的两个计划变化的周期上诊断输出量。具体地，对输出量的时间进程的诊断在清洁流体泵接通之前开始，并且在清洁流体泵断开之后结束。

基于输出量的时间进程，可以评估系统组件的系统误差，特别是包括对系统组件的系统行为的阻尼的依赖关系的系统误差。

此外，有利的是考虑到时间进程不连续运行，而是在系统组件的每次激活之后记录一定的输出量。

具体地，应当记住，在每次接通过程之后，在接通过程之后的定义时间单位内记录清洁流体泵下游的流体压力和/或清洁流体泵下游的电流和/或流体速度，并且在每种情况下记录的个别值被记录并诊断为时间序列。

这样，可以有利地评估清洁流体泵在使用寿命期间的性能劣化，使得如果期望更换清洁流体泵，则可以提供警告。

应当指出，数据点的量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的时间范围中的数据点的量的大小的指示。

系统组件的系统行为可以有利地基于输出量的时间进程来评估，其中提供多种进一步的分析可能性，特别是与系统组件的传输行为相关的分析可能性。

具体地，偏差的时间进程可以被评估为输入量和/或输出量的函数，其中具有相同或非常相似的输入量和/或过程量的数据彼此进行比较。

优选地，时间进程包括至少30个时间点。优选地，时间进程包括至少40个时间点。优选地，时间进程包括至少50个时间点。

优选地，偏差的时间进程的分析结果与诊断信号一起存储和/或存储在诊断信号中。

优选地，针对阶跃响应检查偏差的时间进程。

在此提出了关于阶跃响应，特别是关于作为对输入量变化的反应的阶跃响应来评估输出量的时间进程。

具体地，可以针对输入量的变化检查输出量的值或输出量的改变的变化。

此外，提出优选地关于作为系统组件的系统行为的一部分的传输行为来检查输出量的时间进程，其中可以确定影响输出量的阻尼。

优选地，可以诊断喷嘴是否‘部分或完全被清洁流体堵塞’。例如，清洁流体泵后面的压力峰值指示喷嘴被堵塞。脉冲尖峰的形状可以提供对泵后面的流动通道是完全堵塞还是部分堵塞的有利指示。

特征特性的比较可能需要将脉冲尖峰的进程与压力的一个或多个基准进程进行比较。

如果检测到喷嘴的堵塞，则可以使用根据本发明的第七方面和/或第八方面的解决策略。

替代地，可以生成警告，请求手动清洁喷嘴。

通过监测清洁流体泵随时间的涌流，还可以尤其是在冻结条件下诊断其是否堵塞。

具体地，堵塞的清洁流体泵相对于涌流具有更高的阻尼。

如果检测到堵塞的清洁流体泵，则可以特别将其关闭，这具有防止清洁流体泵烧坏的优点。

系统组件的系统行为可以有利地基于输出量的时间进程来评估，其中提供多种进一步的分析可能性，特别是与系统组件的传输行为相关的分析可能性。

具体地，阶跃响应可以被评估为输入量和/或输出量的函数，其中具有相同或非常相似的输入量和/或过程量的数据彼此进行比较。

优选地，偏差的时间进程的分析结果与诊断信号一起存储和/或存储在诊断信号中。

有利地，检查偏差的至少两个时间进程以确定偏差随时间的漂移的存在，优选地为偏差的至少五条进程，优选地为偏差的至少10条进程。

在此建议关于输出量随时间的漂移来评估输出量的时间进程。

漂移是在系统组件的寿命期间作为对输入量的反应的输出量的系统变化。

可以将输出量的时间进程与先前观察到的输出量随时间变化的时间进程进行比较，尤其是与输出量随时间变化的多条时间进程进行比较。

如果随时间变化的偏差从系统组件的预期系统行为开始在一个方向上连续移动，则存在漂移。根据该特性，可以有利地确定特别是系统组件的系统行为的寿命相关变化是如何发展的。

此外，有利的是考虑到时间进程不连续运行，而是在系统组件的每次激活之后记录一定的输出量。

具体地，应当记住，在每次接通过程之后，在接通过程之后的定义时间单位内记录清洁流体泵下游的流体压力和/或清洁流体泵下游的电流和/或流体速度，并且在每种情况下记录的个别值被记录并诊断为时间序列。

这样，可以有利地评估清洁流体泵在使用寿命期间的性能劣化，使得如果期望更换清洁流体泵，则可以提供警告。

具体地，可以根据输入量和/或输出量评估偏差的时间进程以确定是否存在漂移，其中具有相同或非常相似的输入量和/或过程量的数据彼此进行比较。

优选地，检查偏差的至少20条时间进程以确定是否存在偏差随时间变化的漂移。优选地，检查偏差的至少30条时间进程以确定是否存在偏差随时间变化的漂移。优选地，检查偏差的至少40条时间进程以确定是否存在偏差随时间变化的漂移。

应当指出，偏差的时间进程的量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供对在此提出的偏差范围的时间进程的量的大小的指示。

优选地，偏差的时间进程的分析结果与诊断信号一起存储和/或存储在诊断信号中。

实际系统行为偏离预期系统行为的原因可以基于当前诊断的系统组件，或者可以具有基于偏离系统组件但根据组件之间的系统相关传递函数被传递到实际诊断的系统组件的原因。

如果不知道对应的传递函数，则建议进一步诊断系统组件以限制原因。

诊断信号优先地包括关于输入量的信息，其在系统组件的诊断期间对清洁系统和/或系统组件具有影响。

诊断信号优先地包括关于过程量的信息，其在系统组件的诊断期间影响清洁系统和/或系统组件。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明的第五方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是在此提出的根据本发明的第六方面的系统依赖关系的使用。

应当注意，第六方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第七方面，该任务通过用于取决于当前诊断信号，优选地取决于根据本发明的第六方面接收到的当前诊断信号从包含在数据库中的解决策略列表中选择解决策略的方法来解决，其中该解决策略列表包含与诊断信号相关联的至少一个解决策略，其中从解决策略列表中选择其相关联的诊断信号与当前诊断信号最佳匹配的解决策略。

如果机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为不对应于预期系统行为，则实际系统行为与预期系统行为之间的偏差可以具有若干原因。

具体地，实际系统行为偏离预期系统行为的原因可能是由于当前诊断的系统组件，或者可能是由于偏离系统组件但根据系统组件之间的系统相关传递函数被传递到实际诊断的系统组件的原因。

优选地，实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因类别可以由诊断信号、尤其由根据本发明第六方面的当前诊断信号确定。

当前诊断信号表示在该方法的范围内受到解决策略影响的诊断信号。具体地，可以使用根据本发明第六方面的方法来创建当前诊断信号。具体地，当前诊断信号指示在实际系统行为与预期系统行为之间存在偏差。

当借助于诊断信号确定实际系统行为与预期系统行为之间偏差的原因时，在确定诊断信号时对系统组件和/或清洁系统有影响的输入量和/或过程量是特别优选的。

应当特别考虑，当前诊断信号可以与基于现有实验数值的系统组件的系统行为的偏差的原因相关联，并且优选地可以明确地相关联。

此外，可以具体考虑，这些实验数值被系统化到使得它们对于多个不同的系统组件和/或多个不同的清洁系统是有效的或至少是传递的这种程度。

这样，可以有利地实现，基于不同清洁系统的不同系统组件，特别是不同制造商或供应商的不同清洁系统的现有经验，可以在当前诊断信号与系统行为偏差的原因之间进行明确分配，特别是针对清洁系统和/或特定系统组件的明确的与制造商无关和与类型无关的分配。

具体地，提出了实际系统行为与预期系统行为之间偏差的四种不同类型的原因，其优选地可以借助于诊断信号、尤其优选地借助于根据本发明第六方面的当前诊断信号来区分。

具体地，在此提出在存在当前诊断信号的情况下确定原因的类别。

根据实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因的第一类别，存在系统组件的缺陷。在这方面，可以设想许多不同的缺陷。

具体地，可以设想，如果存在缺陷，则清洁流体管线自身已经与清洁系统的系统组件分离。此类缺陷也可以由未经训练的人修复。

此外，可以设想，在清洁流体管线中存在泄漏。在这种情况下，至少在中期需要备件，并且至少在中期不能由未经训练的人员单独修复缺陷。

根据实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因的第二类别，存在系统组件的老化现象。

即使机动车辆的清洁系统的大部分系统组件以它们在机动车辆的预期使用寿命中存活的方式进行设计，系统组件仍然老化。具体地，还可以设想，系统组件老化得比预期的更快，使得该系统组件的预期使用寿命比机动车辆的计划使用寿命更短。在这种情况下，此类组件的更换对于清洁系统的进一步常规操作是不可避免的。

优选地，根据本发明的第六方面，可以基于偏差随时间变化的漂移，特别是基于偏差的漂移来检测和/或评估老化现象。

偏差随时间漂移的进程是确定系统组件的可用性的剩余期望有多大的特别优选方式。

根据实际系统行为与预期系统行为之间的偏差原因的第三类别，存在系统组件的干扰。

应当明确提及，在已经进行诊断程序，特别是根据本发明第六方面的诊断程序的系统组件中可能存在故障。替代地，该故障还可能由偏离的系统组件引起，其中该故障特别是借助于传递函数被传递到该系统组件的不如该诊断程序的系统行为。

根据实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因的第四类别，存在系统组件的系统行为的偏差的未知原因。

如果基于诊断信号不能确定系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因，则存在未知原因。

尤其应当记住，迄今为止，没有足够的实验数值用于偏差的可能原因，或者原因的分配将导致模糊的结果。

一种解决策略是在应用于机动车辆的清洁系统时被设计成追溯在机动车辆的清洁系统的系统组件中发现的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的方法。

换言之，解决策略可以有利地实现：关于系统组件的偏差变得更小或者实际系统行为再次对应于预期系统行为。

特别优选地，解决策略包括输入量，当应用解决策略时，该输入量影响清洁系统和/或和/或清洁系统上的系统组件和/或系统组件。

优选地，解决策略向机动车辆的驾驶员和/或机动车辆的制造商显示通知。

优选地，解决策略包括计划机动车辆的维护和/或修理的措施。

解决策略优选地是基于清洁系统的操作经验。这种经验可以在机动车辆的操作期间和/或在实验室中和/或基于数值模型获得，和/或可以是现有维护建议的结果和/或可以基于启发式发现。

合适的解决策略取决于系统行为和/或当前诊断信号的偏差、尤其取决于根据本发明第六方面确定的当前诊断信号。

优选地，合适的解决策略取决于过程量。

优选地，解决策略取决于当确定系统行为和/或诊断信号的偏差时影响清洁系统和/或系统组件的输入量。

通过解决策略可以有利地实现清洁系统的系统组件再次如预期的那样表现。这允许清洁系统的功能性返回到正常操作，而不管先前存在的系统行为的偏差。

总体上，解决策略可以是如此有利的，使得尽管该清洁系统的系统组件的系统行为被诊断出偏差，但是驾驶员辅助系统的功能性可以被维持更长的时间。

在此特别提出了从已知解决策略列表中选择适合于当前诊断信号的解决策略。

具体地，建议从可以从机动车辆访问的数据库中获得已知解决策略的列表。机动车辆还可以无线连接到包括解决策略的适当数据库。

除了解决策略之外，数据库还包括相关联的诊断信号，该解决策略已经被设置用于补救该诊断信号。

除了解决策略之外，当确定当前诊断信号时，数据库优选地包括对系统组件和/或清洁系统有影响的输入量。

除了解决策略之外，数据库还可以优选地包括在确定当前诊断信号时影响系统组件和/或清洁系统的过程量。

优选地，可以借助于当前诊断信号、尤其是借助于根据本发明的第六方面获得的当前诊断信号来确定解决策略。

从数据库中选择在数据库中被分配给它的诊断信号与当前诊断信号最佳匹配的解决策略。

优选地，使用数据库中被分配给它的诊断信号与当前诊断信号之间的最小欧几里德距离从数据库中选择最合适的解决策略。

当借助于当前诊断信号确定解决策略时，在确定当前诊断信号时，特别优选地关注对系统组件和/或清洁系统有影响的输入量和/或过程量。

此外优选地建议，具有解决策略的数据库首先关于最佳拟合输入量和/或最佳拟合过程量，特别是基于存储在诊断信号中的输入量和/或过程量与数据库中的输入量和/或过程量之间的对应欧几里距离进行预滤波。

提出随后根据上述程序根据到剩余解决策略的最小可能欧几里德距离基于当前诊断信号选择解决策略。

因此可以有利地选择被有利地设置成减小清洁系统的系统组件的系统行为的偏差和/或将故障通知给驾驶员和/或制造商和/或带来即将到来的维护和/或修理措施的解决策略。

此外，应当具体考虑每个解决策略所基于的实验数值被系统化到使得它们对于多个不同的系统组件和/或多个不同的清洁系统是有效的或至少可传递的这种程度。

这样，可以有利地实现，基于不同清洁系统的不同系统组件，特别是不同制造商或供应商的不同清洁系统的现有经验，可以在当前诊断信号与解决策略之间进行明确分配，特别是针对清洁系统和/或特定系统组件的明确的跨制造商和跨类型分配。

一种可设想的解决策略是，如果在清洁流体泵中存在实际系统行为与预期系统行为的偏差，这特别是通过清洁流体泵的能量需求增加和/或通过在喷嘴的出口开口处的清洁流体出口量相对较低和/或通过清洁流体泵下游的清洁流体的静压力增加和/或通过清洁流体泵下游的清洁流体的流速较低而指示清洁流体贮存器与喷嘴处的出口开口之间的流动通道的堵塞，则清洁流体泵的供应电压和/或目标速度的增加被提出作为解决策略。这在清除任何堵塞并将其冲洗出清洁系统方面是有利的。

如果清洁流体泵显示高电流，但是没有来自现有霍尔传感器的脉冲，则这指示清洁流体泵的马达失速。

如果没有实现清洁结果，特别是可用性的增加，和/或如果不能观察到清洁流体泵的激活，则建议检查清洁系统的控制器，特别是清洁系统的电子控制单元以确定是否存在相开路故障和/或相接地故障和/或短路故障。如果检测到故障，则建议计划服务和维护措施。

提出了在不同压力和/或发动机速度下在实际系统行为与预期系统行为之间存在偏差的情况下操作清洁流体泵。由于不同压力和/或发动机速度的循环不会再次导致与预期系统行为相对应的实际系统行为，因此提出向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知应当更换清洁流体泵和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到清洁流体泵已经被更换。

如果外部温度高于定义温度、尤其是高于45℃、尤其优选地高于55℃，和/或如果外部温度低于定义温度、尤其是低于0℃、尤其优选地低于15℃，则提出不再操作清洁流体泵，由此可以有利地延长清洁流体泵的剩余预期使用寿命。

关于清洁流体泵，提出了特别是借助于监测与清洁流体泵相结合的流速和/或与清洁流体泵相结合的静压力和/或通过清洁流体泵的流速和/或借助于监测清洁流体泵的已经存在的操作循环的数量和/或借助于监测清洁流体泵的使用时间监测清洁流体泵的预期使用寿命，并且如果可以预见清洁流体泵的预期使用寿命即将结束，则提出向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并发信号通知清洁流体泵将在预期剩余使用寿命内被更换，和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到清洁流体泵已被更换。

如果清洁流体泵具有特别是可以由电流传感器检测到的过多的能量需求，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并发信号通知清洁流体泵将被更换和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到清洁流体泵已被更换。

如果清洁流体泵具有特别是可以用温度传感器检测到的过高温度，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并发信号通知清洁流体泵将被更换和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到清洁流体泵已被更换。

关于清洁流体泵，提出了特别是借助于实际系统行为与预期系统行为的偏差，特别优选地借助于与清洁流体泵可操作地连接的流量传感器和/或借助于与清洁流体泵可操作地连接的压力传感器流量传感器和/或与清洁流体泵可操作地连接的流量计流量传感器监测泵的性能。如果发生偏差，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并发信号通知清洁流体泵将被更换和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到清洁流体泵已被更换。

具体地，提出了借助于与清洁流体泵主动连接的流量传感器和/或借助于与清洁流体泵主动连接的压力传感器流量传感器和/或与清洁流体泵主动连接的流量计流量传感器来监测清洁流体泵的系统行为。如果该偏差指示尤其是在冻结条件下清洁流体泵失速，和/或清洁流体泵被碎屑堵塞，则建议关闭该清洁流体泵并且警告机动车辆的驾驶员和/或制造商并发信号通知应当更换清洁流体泵。

一种可设想的解决策略在于以下事实：在清洁流体贮存器中存在实际系统行为与预期系统行为的偏差(这特别是通过与清洁流体贮存器的底部的可操作连接的静压不规则减小和/或通过借助于液位传感器确定的清洁流体贮存器的填充液位不规则减小来指示清洁流体贮存器特别是由于霜冻和/或清洁流体贮存器泄漏而分裂)的情况下，提出维护和/或修理措施的计划作为解决策略。这样，清洁系统可以以有利的方式再次操作。

关于液位传感器，特别是与清洁流体贮存器可操作地连接的液位传感器，提出了监测功能性，并且如果特别是通过不再发射信号指示不再存在功能性，和/或如果发射的信号与预期系统行为不匹配，则提出使液位传感器经历维护措施并且在必要时更换它。

如果液位传感器具有特别是可以用电流传感器检测到的过多的能量需求，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换液位传感器和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到液位传感器已经被更换。

如果液位传感器具有特别是可以由温度传感器检测到的过高温度，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换液位传感器和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到液位传感器已经被更换。

用于液位传感器的可设想的解决策略是在增加反应时间或感测时间的情况下提出液位传感器的更换。

一种用于液位传感器的可设想解决策略是特别是在到清洁流体贮存器的接口处，特别优选地在清洁流体贮存器与液位传感器之间的接口处使用泄漏传感器，以监测特别是在清洁流体贮存器与液位传感器之间是否存在任何泄漏，其中如果存在泄漏，则计划维护和/或修理措施。

一种可设想解决策略在于以下事实：在清洁流体管线中存在实际系统行为与预期系统行为的偏差(这特别是通过与清洁流体管线的可操作连接中的静压力不规则减小和/或通过借助于流量计确定的清洁流体管线中的堵塞而指示特别是由于霜冻和/或清洁流体管线泄漏而引起清洁流体管线的堵塞)的情况下，清洁流体管线的维护和/或修理措施和/或加热的计划被提出作为解决策略。这是使清洁系统再次操作的有利方式。

关于伸缩式洗涤喷嘴，提出了特别是通过监测伸缩式洗涤喷嘴的已经存在的操作循环的数量监测伸缩式洗涤喷嘴的预期使用寿命，并且如果可以预见伸缩式洗涤喷嘴的预期使用寿命接近其终点，则提出向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知在预期剩余预期使用寿命内应当更换伸缩式洗涤喷嘴。

此外，关于伸缩式洗涤喷嘴，提出监测伸缩式洗涤喷嘴的已经存在的操作循环的数量，并且如果达到预定义数量的操作循环，则向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送警告，并且发信号通知应当在下一个1000个操作循环内检查伸缩式洗涤喷嘴。

用于加热的洗涤喷嘴的可能的解决策略是建议如果存在增加的能量需求则关闭用于洗涤喷嘴的加热器。

用于加热的洗涤喷嘴的可设想的解决策略是当存在低温时、尤其是高于冰点和低于冰点的温度时，接通用于洗涤喷嘴的加热器。

提出特别是关于清洁性能，特别优选地借助于可用性的增益检查洗涤喷嘴的系统行为，并且如果洗涤喷嘴的实际系统行为不同于预期系统行为，则更换洗涤喷嘴。

此外，提出了借助于光学传感器来监测喷射图案的分布，特别是喷射图案是否覆盖待清洁表面，以及如果发生偏差，则计划用于洗涤喷嘴的维护和/或修理措施。

提出了尤其是在参考区域中借助于光学传感器来监测洗涤喷嘴的加热，并且如果出现偏差，则计划洗涤喷嘴的维护和/或修理措施。

提出了检查与洗涤喷嘴的主动连接中的流速和/或与洗涤喷嘴的主动连接中的流的压力，并且如果检测到偏差，则更换洗涤喷嘴。

关于洗涤喷嘴，提出借助于与洗涤喷嘴有效连接的清洁流体的流速和/或与洗涤喷嘴有效连接的清洁流体的压力来检查洗涤喷嘴是否冻结和/或堵塞。如果洗涤喷嘴被冻结，则建议接通洗涤喷嘴的加热器。如果洗涤喷嘴存在不同的问题，则建议向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并发信号通知应当更换洗涤喷嘴。

对于洗涤喷嘴，提出了特别是利用滴流传感器，优选地借助于光学传感器检查洗涤喷嘴是否有任何泄漏，该光学传感器检查洗涤喷嘴是否有滴落，特别是清洁流体泵是否关闭。如果在洗涤喷嘴上检测到滴落，则建议更换洗涤喷嘴。

关于洗涤阀，提出了特别是通过监测洗涤阀的现有操作循环的次数监测洗涤阀的预期使用寿命，并且如果可以预见洗涤阀的预期使用寿命接近其终点，则提出向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知应当在预期的剩余使用寿命内更换洗涤阀。

此外，关于洗涤阀，提出监测洗涤阀的已经存在的操作循环的数量，并且如果达到预定义数量的操作循环，则向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知应当在下一个1000个操作循环内检查洗涤阀。

如果致动洗涤阀的螺线管具有特别是可以用电流传感器测定的过多的能量需求，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换洗涤阀和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到洗涤阀已经被更换。

如果致动洗涤阀的螺线管具有特别是可以用温度传感器监测的过高温度，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换洗涤阀和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到洗涤阀已经被更换。

关于洗涤阀，提出监测与洗涤阀相互作用的流动条件，特别是洗涤阀下游的静压力和/或流速，并且如果实际系统行为不同于预期系统行为，则计划维护和/或修理措施。

此外，对于洗涤阀，提出借助于力传感器和/或测距仪检查螺线管是否充分运行，并且如果实际系统行为偏离预期系统行为，则计划维护和/或修理措施。

关于螺线管操作的空气阀，提出了特别是通过监测螺线管操作的空气阀的已经存在的操作循环的数量监测螺线管操作的空气阀的预期使用寿命，并且如果可以预见螺线管操作的空气阀的预期使用寿命正在接近其终点，则提出向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知螺线管操作的空气阀将在预期剩余使用寿命内被更换。

此外，关于螺线管操作的空气阀，提出监测螺线管操作的空气阀的已经存在的操作循环的数量，并且如果达到预定义数量的操作循环，则向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并且发信号通知应当在下一个1000个操作循环内检查螺线管操作的空气阀。

如果致动空气阀的螺线管具有特别是可以用电流传感器监测的过高能量需求，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换空气阀和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到空气阀已经被更换。

如果致动空气阀的螺线管具有特别是可以用温度传感器监测的过高温度，则提出相应地警告机动车辆的驾驶员和/或制造商，并且发信号通知应当更换空气阀和/或导致清洁系统停止使用清洁流体泵和/或整个清洁系统直到空气阀已经被更换。

用于加热的空气喷嘴的可设想的解决策略是建议如果存在增加的能量要求则关闭用于空气喷嘴的加热器。

用于加热的空气喷嘴的可能的解决策略是当存在低温时、尤其是高于冰点和低于冰点的温度时，接通用于空气喷嘴的加热器。

提出特别是关于清洁性能，特别优选地借助于可用性的增益检查空气喷嘴的系统行为，并且如果空气喷嘴的实际系统行为偏离预期系统行为，则更换洗涤喷嘴。

提出了尤其是在参考区域中借助于光学传感器来监测空气喷嘴的加热，并且如果出现偏差，则计划空气喷嘴的维护和/或修理措施。

提出了检查与空气喷嘴的主动连接中的流速和/或与空气喷嘴的主动连接中的清洁流体流的压力，并且如果检测到偏差，则更换空气喷嘴。

关于空气喷嘴，提出借助于与空气喷嘴有效连接的清洁流体的流速和/或与空气喷嘴有效连接的清洁流体的压力来检查空气喷嘴是否冻结和/或堵塞。如果空气喷嘴被冻结，则建议接通空气喷嘴的加热。如果空气喷嘴存在偏离问题，则建议向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送对应警告，并发信号通知应当更换空气喷嘴。

当实施在此选择的解决策略时，应当特别考虑实施根据本发明第八方面的解决策略。

如果选定的和实施的解决策略成功，则机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为(其对应于该系统组件的预期系统行为)是有利的。

如果在此选择的解决策略的实施方式，特别是根据本发明第八方面的解决策略的实施方式没有导致实际系统行为再次对应于预期系统行为的成功，并且可以假定偏差的原因不是缺陷或老化现象，则提出选择偏离的解决策略，特别是在每种情况下最适合的解决策略，并特别是根据本发明的第八方面实施该新选择的解决策略。

应当注意，第七方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第八方面，该任务是通过使用选定的解决策略，优选地通过根据本发明的第七方面选定的解决策略通过以下步骤来解决的：

-向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送信号，和/或

-通过对清洁系统应用选定的解决策略来改进系统行为，和/或

-清洁系统的计划维护或维修。

关于解决策略的实施方式，特别是根据本发明的第七方面选择的解决策略，提出取决于识别的或至少可疑的原因而继续进行。

如果实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因对于系统组件是未知的，并且因此如果不知道解决策略，则提出向机动车辆的驾驶员和/或机动车辆的制造商发送信号。

这样，可以有利地向驾驶员警告该清洁系统可能发生故障并且因此还可能警告驾驶员辅助系统即将发生故障。

还提出到机动车辆制造商的信号应当优选地包括诊断信号，特别是根据本发明的第六方面的诊断信号。另外，提出到机动车辆制造商的信号优选地具有偏差和/或实际输出量和/或预期输出量，这优选地取决于相关联的输入量和/或相关联的过程量，特别是取决于根据本发明的第六方面的上述量。

这样，机动车辆的制造商可以进一步扩展他对清洁系统的系统组件的经验并提供针对这种情况的解决策略，使得相同或至少相似类型的故障可以很快有利地借助于合适的解决策略来补救。

如果系统组件的实际系统行为与期望系统行为之间的偏差的原因是故障，特别是已知其解决策略(特别是已知根据本发明第七方面的解决策略)的故障，则提出应用该解决策略，特别是应用具有解决策略已知的输入量的解决策略。

这样，可以以有利的方式补救干扰。

如果解决策略的应用不成功并且在系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间仍然存在偏差，则建议尤其是根据本发明的第七方面选择下一最佳解决策略来补救该混乱，并且建议应用该解决策略。替代地，建议重复应用选定的一个或多个解决策略。

如果在多次使用选定的解决策略后无法解决故障，则提出将实际系统行为与预期系统行为之间的偏差原因重新分类为未知，并根据上述所提出的针对未知原因的动作而继续进行。

如果系统组件的实际系统行为与预期系统行为之间的偏差的原因是老化现象，则提出确定受影响系统组件的剩余使用寿命，并计划维护操作以在剩余使用寿命内更换或修理受影响系统组件。

优选地在没有清洁系统故障的风险的情况下修理或更换老化的系统组件是有利的。

如果系统组件的实际系统行为与期望系统行为之间的偏差的原因是缺陷，则建议通过机动车辆的驾驶员使可由未经训练的人员修复的缺陷被机动车辆的驾驶员接收的消息来修复。如果驾驶员不想执行该动作或者如果不成功，则提出对应维护动作的计划。

如果无法纠正未经训练人员的原因，则提出计划维护任务。

因此，将清洁系统返回到全功能状态是有利的。

提出了当应用解决策略时使用自适应学习方法，其中如果在多次尝试之后未充分清洁待清洁表面，则系统向机动车辆的驾驶员和/或制造商发送错误消息。

应当理解，如上所述的解决策略，优选地根据本发明第七方面的解决策略的优点直接扩展到解决策略的使用，优选地根据本发明第八方面的解决策略的使用。

应当注意，第八方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第九方面，该任务是通过用于间接导出机动车辆表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法来解决的。

其中传感器可操作地连接到该表面，

其中该表面的污染状况可以借助于该传感器的可用性来评估，

其中在该传感器的第一可用性与该传感器的第二可用性之间评估该污染过程，

其中该机动车辆已经行驶了该机动车辆在该第一可用性与该第二可用性之间行驶的距离，

其中该机动车辆通过覆盖该机动车辆在该第一可用性与该第二可用性之间行驶的距离而显示操作时间的增加，

其中在第一可用性与第二可用性之间不执行清洁过程，

其中该第二可用性优选地通过该传感器的可用性由于该表面的污染而改变而小于该第一可用性，

由此，可用性的变化借助于污染过程而取决于系统行为的输入量，

该方法包括以下步骤：

-借助于至少一个传感器将输入量确定为该方法的第一参数；

-借助于传感器将可用性变化确定为该方法的第二参数，其中可用性变化通过第二可用性与第一可用性之间的差异来计算；

-在必要时进行数字化，并由数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数，其中该数据处理系统包括电子数据处理和评估系统和数据库；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表的数据集存储在数据库中；

-借助于电子数据处理和评估系统从存储在数据库中的依赖关系表的至少两个数据集，优选地从依赖关系表的至少50个数据集，特别优选地从依赖关系表的至少200个数据集导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系，其中电子数据处理和评估单元访问依赖关系表的数据集并借助于算法从依赖关系表的数据集确定系统依赖关系；以及

-优选地将导出的系统依赖关系存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

安装在机动车辆上的传感器，特别是光学传感器主要由外表面保护，该外表面可以将相应的传感器与外部环境条件屏蔽开，并因此保护其免受来自外部环境条件的任何破坏性影响。

具体地，可以设想，机动车辆的挡风玻璃或后窗抵抗外部环境条件的影响可以保护传感器。

屏蔽传感器的表面通常也是整个机动车辆的外表面的一部分，并且因此也由于外部环境条件而暴露于污染过程。沉积的污垢可能损害传感器的功能性。这种损害可能达到使得传感器不再能够提供信息或者所提供的信息不再可靠的程度，使得它不再能够在原始意义上使用。

在这种情况下，借助于对应传感器的可用性来评估屏蔽传感器的表面的污染状况。高可用性值将以在覆盖传感器的表面上没有或仅有少量的污染的方式来解释。另一方面，低可用性值被解释为污染增加的指标。

在传感器可操作地连接到挡风玻璃或后窗的情况下，传感器的位置通常被确定为使得挡风玻璃或后窗的可操作地连接到传感器的部分可在必要时用挡风玻璃擦拭器使用清洁流体清洁。然而，传感器的所有其它位置也是可以设想的，如果需要，可以使用单独的清洁装置来清洁传感器的所有其它位置。

如果清洁连接到传感器并且已经脏污的表面，则可以有利地增加传感器的可用性。

沉积在机动车辆表面上的污垢受到污染过程的影响。污染过程受到固有系统行为的影响。

污染过程的系统行为取决于至少一个输入参数，其中可以设想显著影响污染过程的多个输入参数。

显著影响污染过程的输入参数的数量和选择可以特别取决于机动车辆的操作位置处的气候条件。气候条件可以被理解为季节和/或机动车辆在行星上操作的区域。

如果污染过程的系统行为是已知的，则可以特别地取决于预先计划的和/或已知的未来输入参数来做出关于传感器的预期未来可用性的声明。具体地，在对应的系统行为和预先计划的和/或已知的未来输入参数的帮助下，可以确定在要覆盖哪个距离之后和/或在仍然要完成哪个操作时间之后，期望达到与可用性阈值相对应的可用性。

当计划清洁过程时，优选地当计划资源高效清洁过程时，特别是当在本发明的第三方面和/或第四方面之后计划资源高效清洁过程时，特别是在维持本发明的第四方面的意义上的清洁模式的同时，这正是可以有助于节省清洁资源的原因。

在此提出了一种用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的具体方法，其中首先评估传感器的第一可用性与传感器的第二可用性之间的污染过程，并且将收集的实验数值转化为系统依赖关系，该系统依赖关系描述了表面的污染过程的系统行为。

第一可用性标记评估过程的起始点，在该起始点处收集关于系统行为的实验数值。

尤其可以设想，该起始点落在机动车辆的起始时间上，即，机动车辆的相应主动使用开始的时间上。此外，可以设想，起始点将落在机动车辆开始滚动的时间点处。还可以设想，起始时间(即，第一可用性的确定)在机动车辆的环境条件(特别是天气条件)改变时下降。

第二可用性通过确定起始时间与结束时间之间的污染过程的实验数值来标记时间窗口的结束时间。

具体地，该结束时间可以与机动车辆的主动使用时间结束的时间一致，特别是与机动车辆停放的时间一致。此外，可以设想，结束时间可以落在机动车辆达到静止的时间点处。并且还可以设想，结束时间落在环境条件，特别是天气条件改变的时间点处。

应当明确提及，还可以将起始时间分配给多个结束时间。因此，尤其连续的观察周期是可以设想的，其特征在于单个离散的起始时间，通过分配若干结束时间将若干观察周期分配给该起始时间，使得可以为每个结束时间收集单独的经验值。

此外，应当明确指出，观察周期也可以由给定的时间单位来表征，使得可以连续地收集具有不同起始时间和不同结束时间的经验值。替代地，可以设想这些观察周期也重叠。

还应当明确指出，关于表面的污染行为的实验数值也可以由观察周期产生，每个观察周期具有不同的起始时间和共同的结束时间。

用于观察实验数值的所有以上变型的共同之处在于，它们包括机动车辆的主动操作，即，机动车辆至少被指定为覆盖第一可用性的确定与第二可用性的确定之间的距离的周期，其中可以说它也是有条件的：机动车辆的主动操作时间在确定该第一可用性的时间与确定该第二可用性的时间之间已经增加。

不言而喻，如果在第一可用性的确定与第二可用性的确定之间执行相关表面的清洁过程，则关于表面的污染行为的实验数值是无效的，因为这样，第二可用性将不仅受污染影响，而且受清洁过程影响。换言之，建议仅使用实验数值来导出系统依赖关系，其中在第一可用性的确定与第二可用性的确定之间不对相应表面执行清洁过程。

因此，应当考虑到，至少在清洁过程尚未对第二可用性施加任何影响的时间，最迟在清洁过程开始时或在清洁过程开始之前不久确定第二可用性。

此外，具体指出，通过环境条件的影响、尤其是通过表面上的雨和/或降雪的影响，可以改进表面的污染状况并因此改进可用性。对污染过程的此类系统影响也应当单独考虑，但是也可以考虑关于污染过程的系统行为的系统依赖关系的导出，前提是在系统依赖关系的框架内考虑表征可用性改进的对应输入量，特别是降水量和/或降雪量。在考虑到对应的特征输入量的这种特殊情况下，第一可用性小于第二可用性。

因此，取决于所考虑的情况，第一可用性与第二可用性之间的差异也可以被称为可用性的变化，其可以被理解为可用性的增加或可用性的损失。

如果在第一可用性的确定时间与第二可用性的确定时间之间，对于与定义的传感器主动连接的表面的可用性确定了相同的值，则通常可以丢弃数据集。这可以通过以下事实来证明是合理的：在作为对输入量的反应而不发生可用性的改变的情况下，可以不将记录的数据明确地分配给污染过程的系统行为。

存在输入量的特定范围伴随着可用性的特定增益的例外。这允许将等效的可用性损失分配给输入量的偏离范围，使得整个数据集可以被考虑用于污染过程的系统行为。

这尤其使得能够在清洁过程的初步计划期间关于预期可用性考虑预期降水量和/或预期降雪量。这可以特别是在本发明的第三方面和/或第四方面的框架内的初步计划的框架内实现与传感器主动连接的表面的清洁的进一步资源优化。

此外，应当指出，关于机动车辆的表面的污染行为的所讨论的实验数值不仅可以从机动车辆的主动使用中得出，而且可以从实验室和/或从数值模型中得出。

以下步骤首先用于收集关于污染过程的系统行为的实验数值，其中这些实验数值首先被存储在依赖关系表中：

-借助于至少一个传感器将输入量确定为该方法的第一参数；

-借助于传感器将可用性变化确定为该方法的第二参数，其中可用性变化通过第二可用性与第一可用性之间的差异来计算；

-在必要时进行数字化，并由数据处理系统记录确定的第一参数和第二参数，其中该数据处理系统包括电子数据处理和评估系统和数据库；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表的数据集存储在数据库中。

只要有足够数量的实验数值或数据集可用，至少50个数据集是优选的、尤其至少200个数据集是优选的，就可以借助于算法在以下过程步骤中导出系统依赖关系：

-借助于电子数据处理和评估系统从存储在数据库中的依赖关系表的至少两个数据集，优选地从依赖关系表的至少50个数据集，特别优选地从依赖关系表的至少200个数据集导出第一参数与第二参数之间的系统依赖关系，其中电子数据处理和评估单元访问依赖关系表的数据集并借助于算法从依赖关系表的数据集确定系统依赖关系。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

明确指出，导出系统依赖关系所需的数据集也可以在导出系统依赖关系之前从包含对应数据集的数据库加载。

优选地，还应当考虑将导出的系统依赖关系特别是存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

从本发明的该第九方面导出的系统依赖关系以有利的方式描述了表面的污染过程，尤其是与传感器主动连接的表面的污染过程。所得到的系统依赖关系可以有利地用于清洁过程的资源最优计划，尤其是根据本发明的第三方面和/或第四方面的清洁过程的预计划。

优选地，输入量包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离。

在此建议，输入量包括机动车辆在第一可用性的确定与第二可用性的确定之间覆盖的距离。

具体地，应当考虑污染过程，其中当距离被覆盖时，水和/或污垢的喷射撞击并沉积在与传感器主动接触的表面上。如果这种类型的污染受到车辆的主动使用的刺激，则相关污染过程可能取决于行驶的距离。现在，在此提出将距离考虑为输入量，当确定系统依赖关系时，可以有利地考虑这种影响量。

任选地，输入量通过覆盖该机动车辆在该第一可用性与该第二可用性之间行驶的距离而显示操作时间的增加。

机动车辆表面的污染可以取决于操作时间。具体地，应当考虑污染的形式，其中由空气输送的污垢颗粒沉积在相应表面上。

作为在此建议将操作时间考虑为输入量的结果，可以有利地实现操作时间也可以被考虑为污染过程的影响因素。

有利地，输入量包括机动车辆的行驶速度，优选地包括沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程。

机动车辆的行驶速度也可以影响机动车辆表面的污染。具体地，可以考虑在机动车辆行驶时与机动车辆表面碰撞的昆虫残余物的沉积。具体地，昆虫更可能以较低速度逃离车辆或被车辆周围的空气流引导绕过车辆。可以设想，昆虫或其它微生物在增加的车辆速度下比在低速下更可能与车辆碰撞。

在此提出使用行驶速度作为输入量对于利用该方法导出的系统依赖关系也是有利的，因为它可以考虑行驶速度。

在优选实施例中，输入量包括过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的路线的降雪量进程。

大量不同的过程量可以影响污染过程，因此建议将至少一个过程量考虑作为输入量。具体地，建议将湿度、温度、降雨量、雪等作为输入量。

此外，可以设想，借助于沿着机动车辆的路线的部分的不同值来考虑该过程量，使得该过程量有利地有可能在该路线期间改变。这还可以伴随着沿着系统依赖关系框架内的路线的过程量的变化，尤其是湿度、温度、降雨量和/或降雪量。

在任选实施例中，输入量包括车辆类型。

车辆类型详细地提供关于机动车辆的特性的信息，特别是所安装的传感器的类型和数量、传感器的放置、可操作地连接到个别传感器的表面的几何形状和位置，以及车辆的总体几何形状，其影响机动车辆周围的流动并且因此也间接地影响污染过程。

与车辆类型相关的至少一个影响变量将被考虑作为输入量，其中从实验数值导出的系统依赖关系也可以有利地显示对与车辆类型相关的至少一个影响变量的依赖关系。

优选地，该输入量包括机动车辆的当前坐标，优选地是在第一可用性与第二可用性之间机动车辆沿着路线的坐标。

车辆在主动使用期间将在其上移动的当前坐标尤其也可对污染过程具有影响。

具体地，污染过程可以通过改变取决于车辆当前坐标的路面来影响。

此外，考虑了随坐标变化的不同植被形式，其中一些植被形式特别是伴随有较高的昆虫等的出现。

因此，当前坐标还可以提供关于污染类型和方式的信息。在覆盖有冰和雪的道路上移动的机动车辆特别地不同于在沙质和/或灰尘道路上移动的机动车辆，并且不同于在雨湿道路上移动的机动车辆。

因此可以有利地以如下方式实现：与机动车辆在其上移动的当前坐标有效连接的影响变量也可以针对系统依赖关系进行考虑，并且因此间接地也针对系统依赖关系的指定使用进行考虑。

有利地，输入量包括传感器的第一可用性。

具体地，在此应当考虑，污染过程中的污染状态可能不会表现为与其影响变量成线性关系。在这方面，初始状态对于污染状态的发展也是决定性的，其中可以利用第一可用性来评估初始状态。

具体地，这样，一方面，可以考虑表面污染的初始状态，并且另一方面，可以考虑第一可用性与第二可用性之间的可用性的绝对变化。

在这方面，在此具体提出将表面污染的初始状态考虑作为输入量。因此，可以有利地实现：尤其是关于在污染过程中非线性地发展污染状态，可以提高系统依赖关系的映射准确度。

任选地，借助于回归分析来确定系统依赖关系。

此处建议使用回归算法作为间接导出系统依赖关系的算法。

因此，可以有利地应用已经在大量应用中测试并且可以根据此处考虑的系统行为最佳地选择和/或适配的算法，使得可以确定高质量的系统依赖关系。

优选地，系统依赖关系以曲线的形式，优选地为曲线和曲线的确定系数来确定。

这样做的优点是，系统依赖关系由作为污染过程的至少一个输入量的函数的曲线表示；具体地，该曲线没有间隙，使得可以实现输入量与由于污染而导致的可用性差异之间的明确分配，特别是输入量与由于污染而导致的可用性差异之间的连续且可微分的依赖关系，使得系统依赖关系理想地被适配成用于使用该系统依赖关系的任何数学方法。

假定有足够数量的数据集可用，则根据确定的数据和借助于回归模型确定的曲线来评估确定系数提供了系统依赖关系的精确度的指示。可以有利地评估污染过程的输入量与由于污染引起的可用性差异之间的相关性有多有意义，以及可以再现现有或记录的数据有多好。另外，在大的确定系数的情况下，该曲线还允许关于现有数据的边界作出声明。例如，可以设想，可以在现有数据的边界处以数字形式补充和/或外推数据。

在有利实施例中，借助于优化过程来确定系统依赖关系。

在此建议：借助于优化程序、尤其是借助于最小化程序来确定系统依赖关系的参数，该最小化过程将由来自系统依赖关系的数据集考虑的实验数值的累积偏差最小化。这样，有利地可以确定可以以最佳方式(特别是与初始经验值的累积偏差最小)导出的系统依赖关系。

优选地，通过将所得的确定系数最大化来确定系统依赖关系的参数。

优选地，借助于自学习优化方法来确定系统依赖关系。

尤其提出了使用包括来自机器学习类的算法的特性的算法。因此，该算法能够导出输入量与由于污染引起的可用性差异之间的系统依赖关系。

这样做的优点是，通过使用自学习优化方法来间接导出系统依赖关系的复杂任务不必人为地费力适应新条件。因此，在系统依赖关系的间接导出中可以节省时间和金钱。

由于即使在多标准环境中和在各种边界条件下，优化程序也努力确定最佳的系统依赖关系，因此可以通过此处提出的方面来提高导出的系统依赖关系的质量。

这样，还可以设想，可以在多个相等的目标和/或边界条件下执行优化(多准则优化)。具体地，考虑可以确定帕累托最佳和/或帕累托前沿的一类算法。具体地，此处建议单纯形法和/或进化策略和/或进化优化算法等领域中的一类算法用于导出系统依赖关系。

在任选实施例中，使用来自已经存在的数据库的依赖关系表的数据集来导出系统依赖关系，优选地先前访问已经存在的数据库的数据集。

这样做的优点是，来自现有数据库的数据也可以用于导出系统依赖关系。因此，可以实现：不必首先在特定机动车辆处收集实验数值并且将其传递到数据库的数据中并且随后将其传递到系统依赖关系中。这样，现有数据和实验数值可以用于导出对污染过程的系统依赖关系，而不必首先收集表示污染过程的系统依赖关系的实验数值。

在有利实施例中，连续地扩展已经存在的数据库。

有利地，可以实现：可导出的系统依赖关系的数量随时间增加。

此外，可以有利地实现：由于借助于数据集已知的实验数值的数量较大，因此可以提高系统依赖关系的准确性。

优选地，新的数据集更换依赖关系表中最偏离导出的系统依赖关系的数据集。

具体地，应当考虑经验值与距系统依赖关系的最大欧几里得距离交换的事实。

有利地，可以实现：系统依赖关系随着时间变得越来越精确，这可以通过确定系数的增加来表达。

此外，这可以具有优点：即使弱相关的系统依赖关系也可以随着时间被更好地识别。

应当注意，第九方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十方面，通过使用以下各项来解决该任务：

-依赖关系表，该依赖关系表包括至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，

其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据权利要求1至14中的一项的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

通过以下步骤确定机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性：

-将输入量，特别是机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间插入系统依赖关系中，并且根据从实际可用性开始的预期可用性来解除，

或者

-从该依赖关系表中选择与输入量，特别是机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间最佳匹配的数据集，并且从实际可用性开始确定预期可用性，

或者

-依赖关系表的相邻数据集之间的线性插值装置，该相邻数据集与输入量，特别是机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间最佳匹配，并且从实际可用性开始确定预期可用性。

根据本发明的该第十方面，现在提出使用依赖关系表，特别是利用根据本发明的第九方面的程序的第一步骤创建的依赖关系表，和/或系统依赖关系，特别是根据本发明的第九方面导出的系统依赖关系，以取决于机动车辆仍将覆盖的距离或仍将行驶的操作时间来确定预期可用性。

其中依赖关系表包括污染过程的至少一个输入量，特别是根据本发明第九方面的至少一个输入量。具体地，尤其可以设想，依赖关系表可以至少包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化。应当优选地考虑，依赖关系表以相对于彼此的有序方式显示输入量和评估的可用性变化。

当使用此处提出的系统依赖关系用于确定传感器的预期可用性时，可以特别考虑以下系统依赖关系：包括根据用本发明第九方面导出的系统依赖关系的至少一个输入量。

在此提出的方法导致所考虑的每个个别传感器的预期可用性，并且必须重复该方法以评估另一传感器的预期可用性。应当注意，系统依赖关系和/或依赖关系表在例外情况下仅对多于一个传感器有效，使得通常必须使用不同的依赖关系表和/或不同的系统依赖关系来确定每个传感器的实际可用性。

在实际条件下，这经常导致所考虑的每个传感器的预期可用性不同，这可以部分地通过不同的污染状态和相应污染过程的偏离系统行为来解释。

在此提出的程序可以特别通过表征程序步骤的以下变型来描述：

根据第一变型，在此建议在系统依赖关系中使用输入量。具体地，提出了将机动车辆的仍待覆盖的选定距离或操作时间插入系统依赖关系中，导致可用性的预期变化作为系统依赖关系的函数值。

此外，提出另外确定实际可用性。可用性的预期变化和实际可用性之总和给出了程序的目标值，即，相应传感器针对机动车辆的有待覆盖的选定距离或操作时间的预期可用性。

根据该程序的第二变型，提出了从依赖关系表中选择具有实验数值的与机动车辆的有待覆盖的选定距离或操作时间的输入量最适合的数据集。具体地，应当考虑在所考虑的数据集与输入量之间的依赖关系表的所有数据集的最小欧几里德距离上选择最佳匹配数据集。

从依赖关系表中选择的数据集包含与输入量相对应的可用性的预期变化。机动车辆的有待覆盖的选定距离或操作时间的预期可用性是待确定的实际可用性与根据与传感器相关联的依赖关系表的选定数据集的预期可用性变化之和。

根据第三变型，从依赖关系表中选择其到选定输入量的欧几里德距离最小的两个数据集。在这种情况下，可用性的预期变化由线性插值确定，其中均衡线由数据集的两个数据点支持。在此可以设想，选定的输入量位于两个选定的数据点之间或者位于两个选定的数据点的一侧。

同样根据该第三变型，预期可用性由可用性的预期变化与要确定的实际可用性之和产生。

不言而喻，在此，作为机动车辆的有待覆盖的选定距离或操作时间的函数的可用性变化的确定还借助于对来自依赖关系表的多个选定的数据集的回归曲线、尤其借助于系统依赖关系、尤其借助于根据本发明的第九方面的系统依赖关系来明确地建议。

应当明确指出，实际可用性是由传感器提供的，或者可以从由对应传感器提供的数据中导出。

这使得可以有利地具体取决于机动车辆有待覆盖的距离或仍将驾驶的操作时间来确定未来可用性发展的期望值。

在已经在本发明的第三方面和第四方面中描述了关于清洁资源消耗的资源优化清洁过程通常不在关于清洁过程的决定时立即开始、而是应当仅在未来执行(优选地取决于所定义的污染状态的出现)之后，对于资源最优清洁过程的计划而言，对表征污染状态的可用性的计划是有利的可能性。

此外，通过确定可用性的期望值，可以有利地作出关于具有可用清洁资源的机动车辆的剩余行驶里程的期望值的声明。

这还使得能够根据本发明的第四方面来计划必要的清洁模式，利用该清洁模式，仍可以利用现有的清洁资源来管理预先计划的路线，而不需要维护停止来补充清洁资源。

取决于车辆关于清洁资源的预期行驶里程，尤其是根据在此提出的本发明的第十方面所评估的预期行驶里程，导航系统可以在考虑对应的维护停止的情况下计划最优维护停止以补充预先计划路线上的清洁资源，特别是针对目标的计划时间与针对没有维护停止的目标的时间尽可能小地偏离的维护停止。

专业驾驶员尤其对在此可以确定的操作时间感兴趣。具体地，应当考虑出租车的操作，该出租车在一天的某个时间之前处于主动使用中，并且在该时间期间应当进行尽可能多的行程和尽可能少的维护停止。在这方面，对用于这种类型的机动车辆操作的可能的剩余操作时间的声明可能比链接到仍可覆盖的距离的声明更相关。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是此处根据本发明第十方面提出的系统依赖关系的使用。

应当注意，第十方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十一方面，通过使用以下各项来解决该任务：

-依赖关系表，该依赖关系表包括至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，

其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据权利要求1至14中的一项的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

通过以下步骤来确定在达到可用性阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或预期操作时间：

-计算可用性阈值与系统依赖关系之间的交点作为输入量的函数，并导出当从实际可用性开始达到可用性阈值时机动车辆的仍有待覆盖的预期距离或操作时间，

或者

-从实际可用性开始从依赖关系表中选择与可用性阈值最佳匹配的数据集，并且在达到可用性阈值时确定机动车辆的有待覆盖的预期距离或操作时间，

或者

-在依赖关系表的相邻数据集之间线性插值装置，该相邻数据集与可用性阈值最佳匹配，并且在达到可用性阈值时确定机动车辆的有待覆盖的预期距离或操作时间。

虽然本发明的第十方面由确定机动车辆的有待覆盖的选定距离或操作时间的预期可用性，但是在此将确定预期距离或操作时间直到预期可用性达到可用性阈值。

在该上下文中，可用性阈值可以被理解为预期可用性的目标值，特别是间接地确定清洁过程将在其发生时开始的事件，其中可以直接确定机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间直到达到该事件。

此外，可用性阈值也可以从字面上理解为可用性的极限值，可用性不应当低于该极限值。在这种情况下，可以计划安全边界以防止超过可用性阈值。

根据本发明的该第十一方面，在此提出使用依赖关系表，特别是利用根据本发明第九方面的程序的第一步骤创建的依赖关系表，和/或系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面导出的系统依赖关系，以确定预期距离和/或预期操作时间，其中作为预期距离和/或预期操作时间的依赖关系的期望可用性应当对应于可用性阈值。

关于依赖关系表和/或系统距离，已经在第十方面下对依赖关系表和/或系统距离所做的内容适用于必要的调整。

其中依赖关系表包括污染过程的至少一个输入量，特别是根据本发明第九方面的至少一个输入量。具体地，尤其可以设想，依赖关系表可以至少包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化。应当优选地考虑，依赖关系表以相对于彼此的有序方式显示输入量和评估的可用性变化。

当使用此处提出的系统依赖关系用于确定传感器的预期可用性时，可以特别考虑以下系统依赖关系：包括根据用本发明第九方面导出的系统依赖关系的至少一个输入量。

在此提出的方法提供预期距离和/或预期操作时间，直到个别考虑每个传感器的可用性阈值的期望实现，并且必须重复该方法以实现另一传感器的预期距离和/或预期操作时间。

应当注意，系统依赖关系和/或依赖关系表在例外情况下仅对多于一个传感器有效，使得通常必须使用不同的依赖关系表和/或不同的系统依赖关系来确定每个传感器的实际可用性。

在实际条件下，这经常导致每个所考虑的传感器的偏离的预期距离和/或偏离的预期操作时间，这可以部分地通过偏离的污染状态和相应污染过程的偏离系统行为来解释。

在此提出的程序可以特别通过表征程序步骤的以下变型来描述：

根据第一变型，在此提出了基于有待首先确定的实际可用性以及选定的可用性阈值、借助于在实际可用性与选定的可用性阈值之间形成差异来计算允许的可用性变化。

此外，提出将输入量的已知范围插入与传感器相关联的系统依赖关系中，并以系统依赖关系的函数值指示允许的可用性变化的方式来改变输入量关于距离和/或操作时间的范围。由此获得的距离和/或操作时间的对应值然后对应于预期距离和/或预期操作时间，直到期望达到选定的可用性阈值。

具体地，可以将定点迭代程序应用于距离和/或操作时间的变化，以实现允许的可用性变化。相比之下，预期距离和/或预期操作时间也可以通过根据距离和/或操作时间解析与其函数值的系统依赖关系，特别是可用性的允许变化来直接计算。由此获得的等式的结果然后对应于预期距离和/或预期操作时间，直到期望达到选定的可用性阈值。

根据该方法的第二变型，还提出了基于依赖关系表的数据集来计算允许的可用性变化，其中首先确定实际可用性，并且借助于实际可用性与选定的可用性阈值之间形成差异来确定允许的可用性变化。

此外，提出优选地通过考虑与输入量的已知范围最佳匹配的那些数据集，从依赖关系表中选择具有实验数值的数据集，该数据集的预期可用性变化与允许的可用性变化最佳匹配。

具体地，可以在与数据集相对应的预期可用性变化与允许的可用性变化之间的依赖关系表的所有数据集的最小欧几里德距离上选择最佳匹配数据集。

然后，从依赖关系表中选择的数据集包含预期距离和/或预期操作时间，尤其是直到达到预期可用性阈值之前的预期距离和/或预期操作时间。

根据第三变型，优选地通过考虑与输入量的已知范围最佳匹配的那些数据集，从依赖关系表中选择两个数据集，这两个数据集的预期可用性变化与允许的可用性变化之间的欧几里德距离最小。

在这种情况下，直到达到预期可用性阈值之前的预期距离和/或预期操作时间由线性插值确定，其中均衡线由数据集的两个数据点支持。在此尤其可以设想，要选择的输入量位于两个选定数据点之间或位于两个选定数据点的一侧。

同样根据该第三变型，允许的可用性变化是由实际可用性与选定可用性阈值之间的差异引起的。

不言而喻，在此，借助于对来自依赖关系表的多个选定数据集的回归曲线，特别是通过系统依赖关系，特别是通过根据本发明第九方面的系统依赖关系，明确地建议确定直到达到预期可用性阈值之前的预期距离和/或预期操作时间。

应当明确注意，实际可用性是由传感器提供的，或者从由对应传感器提供的数据中导出。

这使得可以有利地确定直到达到传感器的可用性阈值之前车辆仍可以覆盖的预期距离。

在已经在本发明的第三方面和第四方面中描述了关于清洁资源消耗的资源优化清洁过程通常不在关于清洁过程的决定时立即开始、而是应当仅在未来执行(优选地取决于所定义的状态的出现)之后，对于资源最优清洁过程的计划而言，对表征污染状态的可用性的计划是有利的可能性。

在这种情况下，特别重要的是记住连接到传感器的表面直到达到传感器的可用性阈值才被清洁。因此，使用本发明的该第十一方面，有利的是确定直到需要清洁表面或直到预先计划要清洁表面之前车辆可以如所期望地覆盖的车辆的距离或主动操作时间。

这使得能够更精确地计划表面的清洁过程以及尤其是在本发明的第三方面之后最优地计划清洁过程。

此外，利用本发明的该第十一方面，可以有利地计划具有最优清洁资源的清洁策略，特别是确定根据本发明的第四方面的清洁策略。

此外，应当具体考虑，可以用在此提出的方法确定的信息还可以以有利的方式被机动车辆的其它系统使用，特别是被导航系统使用，该导航系统还取决于最优清洁策略和用于补充可能与其连接的清洁资源的必要维护停止来计划路线，其中剩余行驶里程是决定性的，这仍然可以利用可用资源并且考虑到没有具有个别可用性的传感器应当下降到低于个别可用性阈值的事实来实现。

专业驾驶员尤其对在此可以确定的操作时间感兴趣。具体地，应当考虑出租车的操作，该出租车在一天的某个时间之前处于主动使用中，并且在该时间期间应当进行尽可能多的行程和尽可能少的维护停止。在这方面，对用于这种类型的机动车辆操作的可能的剩余操作时间的声明可能比链接到仍可覆盖的距离的声明更相关。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是此处根据本发明第十一方面提出的系统依赖关系的使用。

应当注意，第十一方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十二方面，通过使用以下各项通过以下步骤来解决该任务：

-依赖关系表，该依赖关系表包括至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，

其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据权利要求1至14中的一项的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的系统依赖关系，

特别是应用用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法，优选地应用根据本发明的第三方面的方法。

在此，提出了使用依赖关系表，优选地是利用根据本发明的第九方面的程序的第一步骤创建的并且描述了机动车辆的表面的污染过程的系统行为的依赖关系表，以用于特别是通过应用根据本发明的第三方面的方法来优化对用于清洁表面的清洁过程的资源要求。

此外，在此提出了使用描述机动车辆表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系，优选地为根据本发明的第九方面的系统依赖关系来特别是通过应用根据本发明的第三方面的方法优化对用于清洁表面的清洁过程的资源要求。

关于依赖关系表和/或系统距离，已经在依赖关系表和/或系统距离的第十方面至第十一方面下执行的内容适用于必要的调整。

其中依赖关系表包括污染过程的至少一个输入量，特别是根据本发明第九方面的至少一个输入量。具体地，尤其可以设想，依赖关系表可以至少包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化。应当优选地考虑，依赖关系表以相对于彼此的有序方式显示输入量和评估的可用性变化。

当使用此处提出的系统依赖关系用于确定传感器的预期可用性时，可以特别考虑以下系统依赖关系：包括根据用本发明第九方面导出的系统依赖关系的至少一个输入量。

应当理解，如上所述的依赖关系表和/或如上所述的系统依赖关系的优点，特别是如上所述的利用本发明的第九方面之后的方法的第一步骤创建的依赖关系表和/或根据本发明的第九方面的系统依赖关系的优点直接扩展到依赖关系表的使用，优选地利用本发明第九方面之后的方法的第一步骤创建的依赖关系表的使用和/或系统依赖关系，优选地为根据本发明第九方面的系统依赖关系的使用，以优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是此处根据本发明第十二方面提出的系统依赖关系的使用。

应当注意，第十二方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十三方面，通过使用以下各项通过以下步骤来解决该任务：

-依赖关系表，该依赖关系表包括至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，

其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据权利要求1至14中的一项的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略，

特别是应用用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，优选地应用根据本发明的第四方面的用于确定清洁策略的方法。

在此，提出了使用依赖关系表，优选地是利用根据本发明的第九方面的程序的第一步骤创建的并且描述了机动车辆的表面的污染过程的系统行为的依赖关系表，以特别是通过应用根据本发明的第四方面的方法确定用于清洁机动车辆的表面的清洁策略。

此外，在此提出了使用描述机动车辆表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系，优选地为根据本发明的第九方面的系统依赖关系来特别是通过应用根据本发明的第四方面的方法确定用于清洁表面的清洁策略。

关于依赖关系表和/或系统距离，已经在依赖关系表和/或系统距离的第十方面至第十二方面下执行的内容适用于必要的调整。

其中依赖关系表包括污染过程的至少一个输入量，特别是根据本发明第九方面的至少一个输入量。具体地，尤其可以设想，依赖关系表可以至少包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化。应当优选地考虑，依赖关系表以相对于彼此的有序方式显示输入量和评估的可用性变化。

当使用此处提出的系统依赖关系用于确定传感器的预期可用性时，可以特别考虑以下系统依赖关系：包括根据用本发明第九方面导出的系统依赖关系的至少一个输入量。

应当理解，如上所述的依赖关系表和/或如上所述的系统依赖关系的优点，特别是如上所述的利用本发明的第九方面之后的方法的第一步骤创建的依赖关系表和/或根据本发明的第九方面的系统依赖关系的优点直接扩展到依赖关系表的使用，优选地利用本发明第九方面之后的方法的第一步骤创建的依赖关系表的使用和/或系统依赖关系，优选地为根据本发明第九方面的系统依赖关系的使用，以确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是此处根据本发明第十三方面提出的系统依赖关系的使用。

应当注意，第十三方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十四方面，通过使用以下各项来解决该任务：

-依赖关系表，该依赖关系表包括至少两个数据集，优选地包括至少50个数据集，特别优选地包括至少200个数据集，

其中每个数据集包括该污染过程的至少一个输入量，特别是机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化，

和/或

-优选地通过根据权利要求1至14中的一项的用于间接导出系统依赖关系的方法导出的机动车辆的表面的污染过程的系统行为、机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系，

通过以下步骤确定必要的预期可用性增益，其中实际可用性与必要的预期可用性增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间：

-在该距离或该操作时间的维度方向上的系统依赖关系的平行移位，直到可用性阈值与移位的系统依赖关系之间的交点达到机动车辆有待覆盖的距离或操作时间，并且从实际可用性开始确定必要的预期可用性增益，

或者

-在距离或操作时间的维度方向上来自依赖关系表的数据集的平行位移，直到来自依赖关系表的与可用性阈值和机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间之间的交点最佳匹配的数据集已经超过距离或操作时间的方向上的交点，并且确定来自依赖关系表的与实际时间点最佳匹配的数据集与实际可用性之间的从实际可用性开始的必要的预期可用性增益，

或者

-在距离或操作时间的维度方向上来自依赖关系表的数据集的平行位移，直到依赖关系表的与可用性阈值和机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间之间的交点最佳匹配的相邻数据集之间的线性插值已经超过距离或操作时间的方向上的交点，并且确定依赖关系表的与实际时间点最佳匹配的相邻数据集与实际可用性之间的从实际可用性开始的必要的预期可用性增益线性插值。

根据本发明的第十四方面，在此提出了一种用于确定必要的预期可用性增益的方法，其中实际可用性与必要的预期可用性增益之和足以实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间。

换言之，在此提出的方法的目标是特别是借助于适当的清洁过程来清洁与传感器主动接触的表面使得车辆的预先计划的路线或操作时间仍可以被覆盖而不会达到与传感器相关联的可用性阈值来确定预期改进传感器的可用性的量。

如果传感器下降低于其相关联的可用性阈值，则显然传感器不再能够提供数据或者由传感器提供的数据不再具有足够的质量用于在某些驾驶员辅助系统中进一步处理，使得相关驾驶员辅助系统不再能够被使用，直到与传感器相关联的可用性再次高于对应的可用性阈值。

在该上下文中，可用性阈值可以被理解为预期可用性的目标值，特别是间接地确定在预先计划的操作时间或路线结束之前不应当发生(即，下降到低于可用性阈值)的事件。

根据本发明的该第十四方面，在此具体提出使用依赖关系表，特别是利用根据本发明第九方面的程序的第一步骤产生的依赖关系表，和/或系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面导出的系统依赖关系，以确定必要可用性增益，该必要可用性增益足以如预期的那样确保直到预先计划的路线结束和/或直到预先计划的操作时间结束之前传感器的可用性不采用小于与传感器相关联的可用性阈值的值。具体地，可以考虑基于实际可用性的必要可用性增益足以使得在预先计划的路线和/或预先计划的操作时间结束时的预期可用性大于或等于可用性阈值。

关于依赖关系表和/或系统距离，已经在依赖关系表和/或系统距离的第十方面至第十三方面下执行的内容适用于必要的调整。

其中依赖关系表包括污染过程的至少一个输入量，特别是根据本发明第九方面的至少一个输入量。具体地，尤其可以设想，依赖关系表可以至少包括机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离和/或覆盖机动车辆在第一可用性与第二可用性之间行驶的距离之前的操作时间，和/或机动车辆的行驶速度，优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的行驶速度的进程，和/或过程量，优选地为湿度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的湿度的进程，和/或机动车辆附近的温度，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的温度的进程，和/或降雨量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雨量的进程，和/或降雪量，特别优选地为沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的降雪量的进程，和/或机动车辆的车辆类型和/或坐标，优选地为机动车辆沿着第一可用性与第二可用性之间的路线的坐标，和/或传感器的第一可用性，以及评估的可用性变化。应当优选地考虑，依赖关系表以相对于彼此的有序方式显示输入量和评估的可用性变化。

当使用此处提出的系统依赖关系用于确定传感器的预期可用性时，可以特别考虑以下系统依赖关系：包括根据用本发明第九方面导出的系统依赖关系的至少一个输入量。

在此提出的方法为每个个别考虑的传感器提供了必要的预期可用性增益，根据所得经验值，该可用性预期增益足以确保直到预先计划的路线结束之前和/或直到预先计划的操作时间结束之前相应传感器的可用性不采用小于与传感器相关联的可用性阈值的值，并且必须再次执行该方法以便获得另一传感器的必要的预期可用性增益。

在实际条件下，对于所考虑的每个传感器，经常导致必要的预期可用性增益不同，这可以部分地通过不同的污染状态和相应污染过程的不同系统行为来解释。

在此提出的程序可以特别通过表征程序步骤的以下变型来描述：

根据第一变型，在此提出了基于机动车辆有待覆盖的已知的预先计划的距离和/或基于根据系统依赖关系的已知的预先计划的操作时间来确定预期可用性增益，其中该系统依赖关系描述了污染过程的系统行为。

为此，在系统依赖关系中使用输入量，该输入量还包括要覆盖的预先计划的距离和/或要覆盖的预先计划的操作时间。系统依赖关系的函数值是可用性的变化。

由此获得的可用性变化与可用性阈值相加。可用性阈值与可用性变化之和是必要的预期可用性。

如果必要的预期可用性大于实际可用性，则必要的预期可用性增益为零。

如果必要的预期可用性小于实际可用性，则必要的预期可用性增益是必要的预期可用性与实际可用性之间的差异。

应当明确指出，上述程序的变型对应于在该距离或该操作时间的维度方向上的系统依赖关系的平行移位，直到可用性阈值与移位的系统依赖关系之间的交点达到机动车辆有待覆盖的距离或操作时间，并且并且如果以图形方式确定了必要的预期可用性增益，则从实际可用性开始确定可用性的必要预期增益。

根据该过程的第二变型，还提出了基于呈依赖关系表的数据集形式的经验值、基于机动车辆要覆盖的已知的预先计划的距离和/或基于已知的预先计划的操作时间来计划预期可用性增益，这仍是必需的，其中来自依赖关系表的数据集描述污染过程的系统行为。

建议从依赖关系表中选择具有实验数值的数据集。为此，选择其输入量与在此考虑的情况最佳匹配的数据集，特别是其输入量与要覆盖的预先计划的距离和/或操作时间以及记录在输入量中的其它变量最佳匹配的数据集。然后可以从该数据集中获得对应的可用性变化。

具体地，建议在依赖关系表的所有数据集的最小欧几里得距离上选择最合适的数据集。

所得的可用性变化与可用性阈值相加。可用性阈值与可用性变化之和是必要的预期可用性。

如果必要的预期可用性大于实际可用性，则必要的预期可用性增益为零。

如果必要的预期可用性小于实际可用性，则必要的预期可用性增益是必要的预期可用性与实际可用性之间的差异。

应当明确指出，上述程序的变型对应于在距离或操作时间的维度方向上来自依赖关系表的数据集的平行位移，直到来自依赖关系表的与可用性阈值和机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间之间的交点最佳匹配的数据集已经超过距离或操作时间的方向上的交点，并且如果以图形方式确定必要的预期可用性增益，则确定来自依赖关系表的与实际时间点最佳匹配的数据集与实际可用性之间的从实际可用性开始的必要的预期可用性增益。

根据第三变型，提出了根据第二变型修改变型以从依赖关系表中选择两个最合适的数据集而不是一个数据集，其中通过在两个选定数据集之间的线性插值来确定可用性变化。该程序的其它组成部分可以取自第二变型。

应当明确指出，上述程序的变型对应于在距离或操作时间的维度方向上来自依赖关系表的数据集的平行位移，直到依赖关系表的与可用性阈值和机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间之间的交点最佳匹配的相邻数据集之间的线性插值已经超过距离或操作时间的方向上的交点，并且如果以图形方式确定必要的预期可用性增益，则确定依赖关系表的与实际时间点最佳匹配的相邻数据集与实际可用性之间的从实际可用性开始的必要的预期可用性增益线性插值。

应当明确指出，用于根据以上变型确定必要的预期可用性增益的评估点还可以位于未来，该评估点特别是可以与针对与传感器有效连接的表面的清洁资源最优清洁过程的预先计划有关，特别是与针对根据本发明的第三方面的清洁资源最优清洁过程的计划有关。如果评估日期是在未来，则该方法的上述变型必须仅以实际可用性对应于计划时间处的预期可用性的方式来修改。特别是可以利用根据本发明第十方面的方法来确定计划时间处的对应预期可用性。

应当明确指出，所有三个变型中的实际可用性是由传感器提供的，或者可以从由对应传感器提供的数据中导出。

这有利地使得可确定与传感器处于主动连接的表面是否仍然需要被清洁以便维持当前选定的驾驶员辅助系统以便覆盖计划的距离和/或计划的操作时间，或者确定在没有降低相关联的可用性阈值的情况下是否即使没有相关联的清洁过程也仍然可以实现计划的目标。

此外，在清洁过程必需的情况下，可以直接确定必要的可用性增益，这是确保传感器的可用性不下降到低于根据预先计划的目标的对应可用性阈值所需的。

这使得能够更精确地计划表面的清洁过程以及尤其是在本发明的第三方面之后最优地计划清洁过程。

此外，利用本发明的第十四方面，有利地使得清洁资源最优清洁策略的计划成为可能，特别是确定本发明的第四方面之后的清洁策略。

还可以有利地实现，借助于可以确定的必要清洁过程，可以确定对清洁资源的资源要求，该资源要求在覆盖预先计划的行驶距离和/或预先计划的行驶操作时间时仍然是需要的。如果该资源要求不再被机动车辆中携带的清洁资源储备覆盖，则可以尤其有利地借助于相应地设置的导航系统计划对应的维护停止以补充清洁资源。

具体地，在此呈现的方面可以有利地用于确保对可操作地连接到传感器的表面的清洁可以总是以机动车辆实现主动机动车辆使用的目标且清洁工作量正好是必要的而不损失驾驶员辅助系统的功能性的方式执行。

通常，具有主动车辆操作的阶段之后是被动车辆操作的阶段，其中车辆被停放并等待其下一个主动车辆操作。

在被动车辆操作的这个阶段中，尤其是由于天气对车辆的相关影响，传感器的可用性通常也改变。尤其是如果停放的车辆暴露于雨和/或雪时，这种可用性变化可以导致可用性的降低和增加。

在被动机动车辆操作期间机动车辆可用性的这种变化最初与被动机动车辆操作无关，因为传感器的使用通常仅取决于主动机动车辆操作。在这方面，传感器的可用性问题仅在重新开始主动车辆操作时再次出现。

意外地证明，其中每个传感器的可用性刚好高于相应的可用性阈值的清洁策略可以节省总体上最多的清洁资源。这可以有利地通过在此提出的方面，特别是与本发明的第三方面和第四方面相结合来实现。

专业驾驶员尤其对在此可以确定的操作时间感兴趣。具体地，应当考虑出租车的操作，该出租车在一天的某个时间之前处于主动使用中，并且在该时间期间应当进行尽可能多的行程和尽可能少的维护停止。在这方面，对用于这种类型的机动车辆操作的可能的剩余操作时间的声明可能比链接到仍可覆盖的距离的声明更相关。

应当指出，数据集数量的上述值不应当被理解为严格限制，而是应当能够在不脱离本发明的所述方面的情况下在工程规模上被超过它或下降低于它。简单地说，这些值意图提供在此提出的数据集数量大小的指示。

不言而喻，系统依赖关系，特别是根据本发明第九方面的系统依赖关系的优点也适用于系统依赖关系的使用，特别是此处根据本发明第十四方面提出的系统依赖关系的使用。

应当注意，第十四方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十五方面，该任务是通过以下各项来解决的：对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系方法导出的系统依赖关系，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第三方面的用于对优化机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第四方面的方法导出的清洁策略。

应当理解，如上所述，通过根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法(用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁)导出的系统依赖关系的优点，和/或通过根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法(用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁)导出的控制量设定点的优点，和/或通过根据本发明的第四方面的方法(用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁)导出的清洁策略的优点直接扩展到对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法导出的系统依赖关系，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点，和/或对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第四方面的方法导出的清洁策略。

应当注意，本发明的第十五方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十六方面，该任务是通过一种清洁系统来解决的，该清洁系统包括电子控制单元、清洁流体分配系统(其中该清洁流体分配系统包括至少一个流体贮存器)、至少一个喷嘴以及至少一个清洁流体管线，其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第一方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第二方面的用于间接导出对机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是对机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，其中传感器操作性地连接到该表面，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略列表中选择解决策略的方法，和/或被适配成用于使用根据本发明的第八方面的选定的解决策略，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或其中机动车辆被适配成用于使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系。

应当理解，如上所述，根据本发明的第一方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法的优点，和/或根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法的优点，和/或根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面(其中传感器可操作地连接到该表面)的清洁过程的资源要求的方法的优点，和/或根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法的优点，和/或根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法的优点，和/或根据本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法的优点，和/或根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略列表中选择解决策略的方法的优点，和/或根据本发明的第八方面的选定的解决策略的优点，和/或根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法的优点，和/或使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系的优点直接扩展到一种清洁系统，该清洁系统包括电子控制单元、清洁流体分配系统(其中该清洁流体分配系统包含至少一个流体贮存器)、至少一个喷嘴和至少一个清洁流体管线，其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第一方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，其中传感器可操作地连接到该表面，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略列表中选择解决策略的方法，和/或被适配成用于使用根据本发明的第八方面的选定的解决策略，和/或其中该清洁系统被适配成用于执行根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或其中该机动车辆被适配成用于使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系。

应当注意，本发明的第十六方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

根据本发明的第十七方面，该任务是通过一种机动车辆来解决的，其中该机动车辆包括根据本发明的第十六方面的清洁系统，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第一方面的用于该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于对该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用根据本发明的第二方面的系统依赖关系，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，和/或被适配成用于对机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，和/或被适配成用于对该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法导出的清洁策略，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略列表中选择解决策略的方法，和/或被适配成用于使用根据本发明的第八方面的选定的解决策略，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或其中机动车辆被适配成用于使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系。

应当理解，如上所述，根据本发明的第十六方面的清洁系统的优点和/或根据本发明的第一方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法的优点和/或根据本发明的第二方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的系统依赖关系的优点和/或对该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用根据本发明的第二方面导出的系统依赖关系的优点和/或根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法的优点和/或为该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点的优点和/或根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法的优点和/或对该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法导出的清洁策略的优点和/或根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法的优点和/或根据本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法的优点和/或根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略的列表中选择解决策略的方法的优点和/或根据本发明的第八方面的使用选定的解决策略的优点和/或根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法的优点和/或使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系的优点直接扩展到机动车辆，其中该机动车辆包括根据本发明的第十六方面的清洁系统，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第一方面的用于机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第二方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于为机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用根据本发明的第二方面导出的系统依赖关系，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆的表面的清洁过程的资源要求的方法，和/或被适配成用于为该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第三方面的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法导出的控制量设定点，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法，和/或被适配成用于对该机动车辆的至少一个表面的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据本发明的第四方面的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法导出的清洁策略，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第五方面的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或被适配成用于根据执行本发明的第六方面的用于诊断机动车辆的清洁系统的系统组件的实际系统行为之间的偏差的方法，和/或被适配成用于执行根据本发明的第七方面的用于从包含在数据库中的解决策略的列表中选择解决策略的方法，和/或被适配成用于根据本发明的第八方面的使用选定的解决策略，和/或其中该机动车辆被适配成用于执行根据本发明的第九方面的用于间接导出机动车辆的表面的污染过程的系统行为的系统依赖关系的方法，和/或其中该机动车辆被适配成用于使用根据本发明的第十方面和/或第十一方面和/或第十二方面和/或第十三方面和/或第十四方面的依赖关系表和/或系统依赖关系。

应当注意，本发明的第十七方面的主题可以有利地与本发明的前述方面的主题以任何组合个别地或累积地组合。

本发明的进一步的优点、细节和特征在以下实施例的描述中解释，其中：

图1：示出了包括清洁系统的机动车辆的示意图；

图2：示出了一种清洁方法的示意图，该清洁方法包括针对多个待清洁表面的作为时间进程的函数的多个清洁过程的序列；

图3：示出了用于确定与测定量的测定值的差值的减法程序的示意图；

图4：示出了量值之间的系统依赖关系的示意图；

图5：示出了清洁装置的示意图；

图6：示出了数据处理系统的示意图；

图7：示出了系统，优选地为清洁系统的示意图；

图8：示出了具有空气喷射清洁系统的机动车辆的示意图；

图9：示出了机动车辆的示意图，该机动车辆包括具有多个清洁流体泵和清洁流体多路阀的清洁系统；

图10：示出了用于间接导出对机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的表面的清洁过程的系统行为的系统依赖关系的方法的流程图的示意图；

图11：示出了用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法的流程图的示意图；

图12：示出了用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法的流程图的示意图；

图13：示出了可用性历史的示意图；

图14：示出了可用性历史的示意图；

图15：在示意图中示出了用于确定在机动车辆的有待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的程序；

图16：在示意图中示出了用于确定当达到可用性阈值时机动车辆的有待覆盖的预期距离或操作时间的程序；

图17：以示意图示出了用于确定预期可用性增益的程序，其中当前可用性与预期可用性增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间；

图18：示出了用于清洁系统的诊断方法的流程图的示意图；以及

图19：示出了清洁方法的流程图的示意图。

在以下描述中，相同的附图标记分别描述相同的元件和相同的特征，使得参考一个附图对一个元件进行的描述对于其它附图也是有效的，使得省略了相应特征的重复。

图1中的机动车辆14被配备有清洁系统16，该清洁系统提供了用于清洁机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28的物理清洁过程(未描绘)所需的结构元件18、60、62、70、72、74、76a、76b、78a、78b、80、82、84、86、88、90、92、94。

清洁系统16的这些结构元件18、60、62、70、72、74、76a、76b、78a、78b、80、82、84、86、88、90、92、94优选地是清洁流体分配系统60和其它电气(未描绘)和/或电子组件，优选地是电子控制单元18。

清洁流体分配系统60优选地被理解为被设计成从清洁流体贮存器62提供指定清洁流体64的系统，该清洁流体贮存器被设计成优选地借助于清洁流体管线80、82、84、86、88和喷嘴70、72、74、76a、76b、78a、78b存放指定清洁流体64，该清洁流体管线被设计成引导指定清洁流体64，该喷嘴位于机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28上。

优选地，清洁流体分配系统60被配备有电动泵(未描绘)，该电动泵被设计成泵送指定清洁流体64并且优选地集成到清洁流体贮存器62中。

喷嘴70、72、74、76a、76b、78a、78b是指定清洁流体64可以通过其离开清洁系统16并且被设计成使指定清洁流体64与待清洁表面20、22、24、26、28相互作用，优选地可操作连接的装置。

优选地，喷嘴70、72、74、76a、76b、78a、78b是被设计成当指定清洁流体64离开清洁流体分配系统60时控制指定清洁流体的方向(未标记)或特性(未描绘)的装置。

优选地，喷嘴70、72、74、76a、76b、78a、78b包括致动装置(未描绘)，该致动装置被设计成影响指定清洁流体64离开清洁流体分配系统60的方向(未标记)。

优选地，喷嘴70、72、74、76a、76b、78a、78b包括另外的致动装置(未描绘)，该致动装置被设计成影响指定清洁流体64离开清洁流体分配系统60的特性(未描绘)，优选地影响指定清洁流体的速度(未描绘)。

清洁系统16的电子组件优选地包括电子控制单元18和/或数据处理系统(未描绘)，其中优先地包括的数据处理系统(未描绘)优选地集成到电子控制单元18中。

优选地，电子控制单元18被配备有完成此处提出的清洁方法(未描绘)所需的所有结构电子元件(未描绘)。

优选地，电子控制单元18借助于电连接(未描绘)电连接到清洁流体分配系统60。

电子控制单元18优选地被设置成使用用于待清洁表面20、22、24、26、28的清洁系统16来控制和/或调节清洁过程(未描绘)。

机动车辆14优选地在机动车辆14的前挡板中包括一个或多个传感器50、52，这些传感器的一个或多个相关联的待清洁表面20、22优选地表示机动车辆14的表面区段(未标记)。为了清洁对应表面20、22，清洁系统16优选地被布置成使得指定清洁流体64在清洁过程(未描绘)期间通过相关联的喷嘴70、72传送到传感器50、52的待清洁表面20、22上，其中指定清洁流体64可以与待清洁表面20、22可操作地连接。清洁流体64优选地通过对应的清洁流体管线80从清洁流体贮存器62泵送到喷嘴70、72，其中多个喷嘴70、72可以优选地通过单个清洁流体管线80被供应指定清洁流体64。

多个喷嘴74、76a、76b也是优选的，这些喷嘴也可以由多个对应的清洁流体管线86、84、82供应。

另外，机动车辆14优选地在机动车辆14的后挡板中包括一个或多个传感器54。为了清洁对应表面24，清洁系统16被设计成使得指定清洁流体64在清洁过程(未描绘)期间通过相关联的喷嘴74传送到传感器54的待清洁表面24，其中指定清洁流体64可以与待清洁表面24有效连接。

其它待清洁表面26、28优选地是机动车辆14的挡风玻璃(未标记)和后窗(未标记)。

优选地，传感器56被布置在挡风玻璃(未标记)后面和/或传感器58被布置在机动车辆14的后窗(未标记)后面，使得相应的挡风玻璃(未标记)也可以表示与相应的传感器56，58相关联的待清洁表面26、28。

传感器50、52、54、56、58，优选地为传感器56可以优选地具有几个不同的局部传感器(未描绘)，其共同的待清洁表面26是挡风玻璃(未标记)。

除了借助于对应的清洁流体管线84、82连接到清洁流体贮存器62的喷嘴76a、76b之外，清洁系统16还被配备有用于清洁表面26的擦拭元件90、92。

擦拭元件90、92优选地被装备成借助于擦拭运动(未描绘)从挡风玻璃(未标记)去除指定清洁流体64和任何污垢(未描绘)。

利用清洁系统16的清洁装置76a、76b、64、62、82、84、90、92，挡风玻璃的表面26(未标记)可以被清洁，该表面部分地也表示传感器56的待清洁表面。

优选地，后窗(未标记)还包括邻近喷嘴78a、78b的擦拭元件94，该喷嘴优选地借助于清洁流体管线88一起连接到清洁流体贮存器62。

传感器50、52、54、56、58电连接到电子控制单元18，以将测定量100、102、104、106、108的相应值(未描绘)从传感器50、52、54、56、58传输到电子控制单元18。

尤其可以设想，电子控制单元18是清洁系统16的电子控制单元。

传感器50、52、54、56、58与电子控制单元18之间的电子连接也可以优选地是无线的。

电子控制单元18优选地被设置成执行清洁方法(未描绘)，特别优选地为根据本发明第一方面的清洁方法(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于间接导出系统依赖关系(未描绘)，优选地为机动车辆14的清洁系统16的系统行为(未描绘)，特别优选地为机动车辆14的表面20、22、24、26、28的清洁过程(未描绘)的系统行为(未描绘)的系统依赖关系(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第二方面的用于间接导出系统依赖关系(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于间接导出机动车辆14的清洁系统16的系统组件(未描绘)的系统行为(未描绘)的系统依赖关系(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第五方面的用于间接导出系统依赖关系(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于间接导出机动车辆14的表面20、22、24、26、28的污染过程(未描绘)的系统行为(未描绘)的系统依赖关系(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第九方面的用于间接导出系统依赖关系(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于优化对机动车辆14的表面20、22、24、26、28的清洁过程(未描绘)的资源要求(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第三方面的第一替代方案和/或第二替代方案的用于优化资源要求(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于确定清洁机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28的清洁策略(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第四方面的用于确定清洁策略(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于诊断机动车辆14的清洁系统16的系统组件(未描绘)的实际系统行为(未描绘)与预期系统行为(未描绘)之间的偏差(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明的第六方面的用于诊断实际系统行为(未描绘)与预期系统行为(未描绘)之间的偏差(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成执行用于选择解决策略(未描绘)的方法，特别优选地为根据本发明第七方面的用于选择解决策略(未描绘)的方法。

电子控制单元18优选地被设置成使用选定的解决策略(未描绘)，特别优选地使用根据本发明第八方面的选定的解决策略(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)来确定在机动车辆14的有待覆盖的距离(未描绘)或操作时间(未描绘)处的预期可用性(未描绘)，特别优选地使用根据本发明的第十方面的依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)来确定当达到可用性阈值(未描绘)时机动车辆14的有待覆盖的预期距离(未描绘)或操作时间(未描绘)，特别优选地使用根据本发明第十一方面的依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)来优化对机动车辆14的表面20、22、24、26、28的清洁过程(未描绘)的资源要求(未描绘)，特别优选地使用根据本发明第十二方面的依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)来确定用于清洁机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28的清洁策略(未描绘)，特别优选地使用根据本发明第十三方面的依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)来确定必要的预期可用性增益(未描绘)，特别优选地使用根据本发明第十四方面的依赖关系表(未描绘)和/或系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成使用通过用于间接导出机动车辆14的至少一个表面20、22、24、26、28的资源高效清洁的系统依赖关系(未描绘)的方法导出的系统依赖关系(未描绘)，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的系统依赖关系(未描绘)。

电子控制单元18优选地被设置成对机动车辆14的至少一个表面20、22、24、26、28的资源高效清洁(未描绘)使用通过用于优化对机动车辆14的表面20、22、24、26、28的清洁过程(未描绘)的资源要求(未描绘)的方法导出的控制量设定点(未描绘)，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的控制量设定点(未描绘)，如在此所述。

电子控制单元18优选地被设置成对机动车辆14的至少一个表面20、22、24、26、28的资源高效清洁使用通过用于确定清洁机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28的清洁策略(未描绘)的方法导出的清洁策略(未描绘)，特别优选地使用根据本发明的第十五方面的清洁策略(未描绘)，如在此所述。

电子控制单元18优选地被设置成根据本发明的第十六方面的清洁系统16的一部分，和/或根据本发明的第十七方面的机动车辆14的一部分，如在此所述。

应当明确指出，图1中与液态清洁流体64一起工作的清洁系统16可以不受限制地并且有利地与图8中使用空气喷射清洁的清洁系统16组合。

图2中的清洁方法10包括多个待清洁表面20、22、24的多个清洁过程30、32、34、36、38、40的序列作为时间进程12的函数。

每个清洁操作30、32、34、36、38、40需要资源要求30d、32d、34d、36d、38d、40d。

资源要求30d、32d、34d、36d、38d、40d可以优选地包括所需量的清洁流体(未描绘)和/或所需量的能量(未描绘)和/或所需量的清洁剂(未描绘)等。

每个清洁过程30、32、34、36、38、40包括清洁周期38a、40a，其中至少一个清洁装置(未描绘)与对应表面20、22、24可操作地连接，其中每个清洁周期38a、40a包括起始时间38b、40b和结束时间38c、40c。

在清洁方法10的时间进程12中，表面20、22、24、26、28可以通过多个清洁过程30、32、34、36、38、40来清洁。

优选地，表面20、22、24、26、28，优选地为表面22在清洁过程30、32、34、36、38、40，优选地为清洁过程36的进程中的时间进程12期间被清洁一次。

还可以设想，表面20、22、24、26、28，优选地为表面24可以在清洁过程30、32、34、36、38、40，优选地为清洁过程38、40的框架内的时间进程12期间被清洁两次。

此外，还可以设想，表面20、22、24、26、28，优选地为表面20可以在清洁过程30、32、34、36、38、40，优选地为清洁过程30、32、34的范围内的时间进程12期间被清洁三次。

具体地，尤其可以设想，清洁过程30应当在清洁方法10的范围内实现某个目标值(未描绘)，受表面20影响的传感器(未描绘)的可用性(未描绘)应当达到某个目标值(未描绘)，并且在清洁过程30完成之后，确定没有实现期望可用性(未描绘)，于是另一清洁过程30、32、34、36、38、40，优选地为清洁过程32在清洁过程30结束(未标记)之后不久开始。

此外，在车辆(未描绘)的使用的某个周期(未描绘)之后，表面20的进一步清洁可能是必要的。该清洁要求(未描绘)优选地借助于清洁过程34来满足。

图3中的减法程序(未标记)从在清洁周期(未描绘)的结束时间100c、102c、104c、106c、108c和起始时间100b、102b、104b、106b、108b处的测定量(未标记)的测定值100b、100c、102b、102c、104b、104c、106b、106c、108b、108c确定差值100D、102D、104D、106D、108D。

传感器(未描绘)的测定量(未标记)可用性(未描绘)是优选地，其中从清洁过程结束时的可用性值100c、102c、104c、106c、108c中减去该清洁过程开始时的可用性值100b、102b、104b、106b、108b(未描绘)，以便获得可用性差值100D、102D、104D、106D、108D，优选地从在清洁过程(未描绘)结束时传感器(未描绘)的可用性值100c中减去在一个传感器(未描绘)的清洁过程(未描绘)开始时该传感器(未描绘)的可用性值100b，以便达到该传感器(未描绘)的可用性差值100D。

图4中的量100D、102D、104D、106D、108D、110、111、112、112、114、115、116、117、118、119、30d、32d、34d、36d、38d、40d的值(未标记)之间的系统依赖关系120、120D、120R是系统(未描绘)的输入量110、111、112、112、114、115、116、117、118、119的值(未标记)与系统(未描绘)的输出量100D、102D、104D、106D、108D、30d、32d、34d、36d、38d、40d的值(未标记)之间的系统依赖关系120、120D、120R。

系统(未描绘)的输入量110、111、112、112、114、115、116、117、118、119优选地是测定量，优选地是系统的控制量110、111、112、112、114、115、116、117、118、119，特别优选的是系统的单个控制量110。

系统(未描绘)的输出量100D、102D、104D、106D、108D、30d、32d、34d、36d、38d、40d优选地是测定量，优选地是传感器的可用性，尤其优选地是传感器的可用性差值100D、102D、104D、106D、108D，该可用性差值通过从清洁过程(未描绘)结束时传感器(未描绘)的可用性值中减去清洁过程(未描绘)开始时传感器(未描绘)的可用性值来确定。

此外，优选地，系统(未描绘)的输出量100D、102D、104D、106D、108D、30d、32d、34d、36d、38d、40d是实现清洁过程(未描绘)的资源要求30d、32d、34d、36d、38d、40d。

优选的系统依赖关系120D是系统(未描绘)的控制量110、111、112、112、114、115、116、117、118、119，优选地为系统(未描绘)的一个控制量110的测定值(未标记)与清洁过程的结束时间和开始时间的测定量100D、102D、104D、106D、108D的测定值之间的差值，优选地为在清洁过程100D的结束时间和起始时间的一个测定量的测定值之间的差值之间的系统依赖关系。

优选的系统依赖关系120R是系统(未描绘)的控制量110、111、112、112、114、115、116、117、118、119的测定值(未标记)，优选地为系统(未描绘)的一个控制量110与资源要求30d、32d、34d、36d、38d、40d，优选地为用于完成一个清洁过程(未描绘)的资源要求30d之间的系统依赖关系。

图5中用于机动车辆(未描绘)的至少一个表面(未描绘)的清洁，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁的清洁装置11由多个传感器50、56a、56b、清洁系统16、电子数据处理和评估系统152、数据库154、控制量采集和设置系统156、过程量采集系统158和测定量采集系统160以及其它组件(未描绘)组成。

电子数据处理和评估系统152经由数据链路194连接到数据库154以用于数据交换。

此外，电子数据处理和评估系统152为了数据交换而经由数据链路195连接到过程量采集系统158，经由数据链路193连接到控制量采集和设置系统156，并且经由数据链路192连接到测定量采集系统160。

优选地，电子数据处理和评估系统152、数据库154、控制量采集和设置系统156、过程量采集系统158和测定量采集系统160一起形成数据处理系统150。

电子数据处理和评估系统152被设置用于执行根据本发明的第一方面、第二方面、第三方面、第四方面、第五方面、第六方面、第七方面和/或第八方面的程序。

清洁系统16包括控制量110、112、114和过程量140、141、142，它们是系统相关过程量143。利用控制量114，可以控制和/或调节擦拭元件90、92。

应注意，清洁系统16也可以具有多于或少于指定的控制量110、112、114以及多于或少于指定的过程量140、141、142。此处选择的控制量110、112、114和过程量140、141、142的数量应当被理解为示意性实例。

对于利用清洁装置11进行的清洁过程(未描绘)，还存在相关的另外的过程量145、146、147，其中这些过程量将被理解为环境过程量144，并且其中它们的数量也将在示意性实例的意义上被理解。

例如，环境过程量144可以是空气温度145、湿度146和气压147。不言而喻，此处在清洁系统16的上下文中选择的环境过程量144的数量应当被理解为示意性实例。

车辆(未描绘)具有传感器50、56a、56b，其中明确指出，传感器50、56a、56b的数量应当在示意性实例的意义上理解。

优选的是用与表面26相对应的传感器56a、56b清洁表面。

还优选的是与传感器50、表面20相对应的待清洁表面。

测定量106，优选地为传感器56a的可用性由传感器56a确定，该传感器经由数据链路188连接到测定量采集系统160以用于数据交换。

测定量107，优选地为传感器56b的可用性由传感器56b确定，该传感器经由数据链路187连接到测定量采集系统160以用于数据交换。

测定量100，优选地为传感器50的可用性由传感器50确定，该传感器经由数据链路186连接到测定量采集系统160以用于数据交换。

如果需要，测定量采集系统160控制传感器50、56a、56b，如果需要，向它们提供能量，如果需要，将经由数据链路186、187、188到达的数据进行数字化，如果需要，在固定的时间点确定对应传感器50、56a、56b的可用性，这优选地是电子数据处理和评估系统152所优选的，并且如果优选，则经由数据链路192将该数据转发到电子数据处理和评估系统152。

控制量110的实际值由优选的组合控制量传感器和控制量发射器130确定，该控制量传感器和控制量发射器经由数据链路189连接到控制量采集和设置系统156以用于数据交换。

控制量112的实际值由优选的组合控制量传感器和控制量发射器132确定，该控制量传感器和控制量发射器经由数据链路190连接到控制量采集和设置系统156以用于数据交换。

控制量114的实际值由优选的组合控制量传感器和控制量发射器134确定，该控制量传感器和控制量发射器经由数据链路191连接到控制量采集和设置系统156以用于数据交换。

如果需要，控制量采集和设置系统156控制任选的组合控制量传感器和控制量发射器130、132、134，如果需要，向它们提供能量，如果需要，将经由数据连接189、190、191输入的数据进行数字化，如果需要，确定在固定时间点的控制量110、112、114的实际值，这优选地为电子数据处理和评估系统152所优选的，并且如果优选，则经由数据链路192将该数据转发到电子数据处理和评估系统152。

过程量140的实际值由过程量传感器170确定，该过程量传感器经由数据链路196连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

过程量141的实际值由过程量传感器171确定，该过程量传感器经由数据链路197连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

过程量142的实际值由过程量传感器172确定，该过程量传感器经由数据链路198连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

过程量145的实际值由过程量传感器175确定，该过程量传感器经由数据链路183连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

过程量146的实际值由过程量传感器176确定，该过程量传感器经由数据链路184连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

过程量147的实际值由过程量传感器177确定，该过程量传感器经由数据链路185连接到过程量采集系统158以用于数据交换。

如果需要，过程量采集系统158控制过程量传感器170、171、172、175、176、177，如果需要，向它们提供能量，如果需要，将经由数据链路183、184、185、196、197、198到达的数据进行数字化，如果需要，确定在固定时间点的过程量140、141、142、145、146、147的实际值，这优选地为电子数据处理和评估系统152所优选的，并且如果优选，则经由数据链路195将该数据转发到电子数据处理和评估系统152。

在其它任务中，电子数据处理和评估系统152接管清洁系统16的控制量110、112、114的控制和/或调节，并且因此优选地接管清洁方法(未描绘)的控制和/或调节。机动车辆(未描绘)的至少一个表面20、26的清洁优选地应当考虑过程量140、141、142、145、146、147来控制和/或调节，优选地为资源高效，特别优选地为资源节省。

清洁系统16的此类控制和/或调节通过经由优选地组合的控制量传感器和控制量发射器130、132、134调整控制量110、112、114的设定点来实现，为此目的，优选地组合的控制量传感器和控制量发射器130、132、134经由数据链路180、181、182连接到电子数据处理和评估系统152。

应当注意，所有数据链路180、181、182、183、184、185、186、187、188、189、190、191、192、193、194、195、196、197、198可以优选地为无线的，其中可以将对应数据从相关联传感器无线传输到数据处理系统150。

图6中用于清洁机动车辆(未描绘)的至少一个表面(未描绘)的清洁系统(未描绘)的数据处理系统150包含：数据库154；测定量采集系统160，该测定量采集系统用于确定测定量的值，优选地为在清洁周期100D、102D、104D、106D的结束时间和起始时间的测定量的测定值之间的差值，特别优选地为在清洁周期100D、102D、104D、106D的结束时间和起始时间传感器(未描绘)的可用性之间的差值；控制量采集和设置系统156，该控制量采集和设置系统用于监测、记录和调整控制量110、112、114；以及电子数据处理和评估系统152。

控制量采集和设置系统156连接到清洁系统(未描绘)并控制和/或调节待清洁表面(未描绘)的清洁过程(未描绘)或清洁方法(未描绘)。在控制量采集和设置系统156的数据元素中示出的点表明，除了控制量110、112、114之外，还可以存在大量的控制量(未描绘)。

控制量采集和设置系统156的记录数据被转发到数据库154。

测定量采集系统160从在清洁周期100b、102b、104b、106b的起始时间处的测定量的测定值和在清洁周期100c、102c、104c、106c的结束时间处的测定量的测定值确定在清洁周期100D、102D、104D、106D的结束时间和起始时间处的测定量的测定值之间的差值，特别优选地为清洁周期100D、102D、104D、106D的结束时间和起始时间处传感器(未描绘)的可用性之间的差值。在测定量采集和设置系统156的数据单元中示出的点表明，除了具有值100D、102D、104D、106D的测定量之外，还可以存在大量的测定量(未描绘)。

测定量采集系统160的记录数据被转发到数据库154。

数据库154分配数据并将其分配给数据集DP1、DP2、DP3、DP4。这些数据集DP1、DP2、DP3、DP4由数据库154存储在依赖关系表DT中，优选地按时间顺序存储在依赖关系表DT中。

电子数据处理和评估系统152可以评估数据库154的依赖关系表(DT)内的数据集DP1、DP2、DP3、DP4。

电子数据处理和评估系统152优选地使用数据库154的依赖关系表(DT)中的数据集DP1、DP2、DP3、DP4来导出清洁系统(未描绘)的输入量与输出量之间的系统依赖关系，优选地为控制量110、112、114与清洁周期100D、102D、104D、106D的结束时间与起始时间处传感器(未描绘)的可用性之间的差值之间的系统依赖关系。

所得到的系统依赖关系也存储在数据库154(未描绘)中。

优选地，电子数据处理和评估系统152是数据处理系统150的一部分，该数据处理系统优选地是电子控制单元18的一部分。

图7中的系统200，优选地为清洁系统(未标记)包括至少一个输入量202和至少一个输出量204，其中输出量204借助于系统200的系统行为(未描绘)而取决于输入量202。

优选地，系统200，优选地为清洁系统(未标记)包括至少一个控制量110、111、112和/或表示测定量210、212、214的至少一个数据作为输入量202。

优选地，系统200，优选地为清洁系统(未标记)包括待清洁表面(未描绘)的清洁过程(未描绘)的至少一个系统相关测定量140、141、142和/或至少一个资源要求30d、32d、34d和/或传感器(未描绘)的至少一个可用性220、222、224作为输出量204。

图8中的机动车辆14被配备有基于空气喷射清洁的清洁系统16。清洁系统16主要由清洁流体泵66、气压贮存器68、清洁流体分配系统(未标记)和至少一个喷嘴70、72、74、76a、78组成。

清洁流体分配系统(未标记)基本上由至少一个流体管线80、82、84、86、88、至少一个清洁流体阀230、232、234、236、238和至少一个喷嘴(70、72、74、76、78)组成。

清洁流体泵66被设计成从环境中抽吸空气作为指定清洁流体(未描绘)，将其压缩并将其泵送到气压贮存器68中。

如果没有清洁流体阀230、232、234、236、238打开，则清洁流体泵66被设计成增加气压贮存器68中的压力(未描绘)，直到达到系统压力。

喷嘴70、72、74、76、78是加压空气(未描绘)可以通过其离开清洁系统16并且被设计成使加压空气(未描绘)与待清洁表面20、22、24、26、28相互作用，优选地可操作连接的装置。

优选地，喷嘴70、72、74、76、78是被设计成当指定的加压空气(未描绘)离开清洁流体分配系统60时控制指定的加压空气(未描绘)的方向(未标记)或特性(未描绘)的装置。

优选地，喷嘴70、72、74、76、78包括致动装置(未描绘)，该致动装置被设计成影响指定的加压空气(未描绘)离开清洁流体分配系统60的方向(未标记)。

优选地，喷嘴70、72、74、76、78包括另外的致动装置(未描绘)，该致动装置被设计成影响指定的压缩空气(未描绘)离开清洁流体分配系统60的特性(未描绘)，优选地影响指定的压缩空气(未描绘)的速度。

清洁系统16的电子组件(未描绘)优选地包括电子控制单元和/或数据处理系统(未描绘)，其中优先地包括的数据处理系统(未描绘)优选地集成到电子控制单元(未描绘)中。

优选地，电子控制单元(未描绘)被配备有执行此处提出的清洁方法(未描绘)所需的所有结构电子元件(未描绘)。

优选地，电子控制单元(未描绘)借助于电连接(未描绘)电连接到清洁流体分配系统60，优选地电连接到至少一个清洁流体阀230、232、234、236、238。

电子控制单元(未描绘)优选地被设置成使用用于待清洁表面20、22、24、26、28的清洁系统16来控制和/或调节清洁过程(未描绘)。

机动车辆14优选地在机动车辆14的前挡板中包括一个或多个传感器50，该一个或多个传感器的相关联的待清洁表面20优选地表示机动车辆14的一个表面区段(未标记)。为了清洁对应表面20，清洁系统16优选地被布置成使得指定的加压空气在清洁过程(未描绘)期间通过相关联的喷嘴70传送到传感器50的待清洁表面20上，其中指定的加压空气可以与待清洁表面20可操作地连接。加压空气(未描绘)优选地从气压贮存器68通过对应的清洁流体管线80泵送到喷嘴70。

另外，机动车辆14优选地在机动车辆14的后挡板中包括一个或多个传感器52。为了清洁对应表面22，清洁系统16被设计成使得指定的加压空气(未描绘)在清洁过程(未描绘)期间通过相关联的喷嘴72被传送到传感器52的待清洁表面22，其中指定的加压空气(未描绘)可以与待清洁表面22有效地连接。

其它待清洁表面24、26、28优选地是机动车辆14的左外部后视镜和右外部后视镜(未标记)和后窗(未标记)的一部分。

后视镜(未标记)中的待清洁表面26、28优选地被分成第一局部表面(未描绘)和第二局部表面(未描绘)，该第一局部表面被分配给用于记录未描绘的侧镜图像的相机，第二局部表面被分配给用于记录未描绘的车辆侧线的相机。

基于空气喷射清洁的清洁系统16优选地被设计成用液体(未描绘)从待清洁表面(20、22，24、26、28)去除杂质。

应当明确指出，图8中使用空气喷射清洁系统的清洁系统16可以不受约束地并且有利地与图1中与液体聚集态的清洁流体64一起工作的清洁系统16组合。

具体地，考虑常规清洁系统16与基于空气喷射清洁的清洁系统16的组合，其中常规清洁系统16将液体聚集态的清洁液(未描绘)应用于待清洁表面20、22、24、26、28并且基于空气喷射清洁的清洁系统16随后借助于处于气态聚集态的清洁液(未描绘)，特别是借助于加压空气(未描绘)来应用处于液体聚集态的清洁液(未描绘)，使得杂质首先被处于液体聚集态的清洁液(未描绘)软化，然后被处于气态聚集态的清洁液(未描绘)与处于液体聚集态的清洁液(未描绘)一起从待清洁表面20、22、24、26、28去除。

图9中的机动车辆14被配备有清洁系统16，该清洁系统包括用于几个待清洁表面20、22、24、26、28(另外的待清洁表面是未标记的)的多个喷嘴(未标记的)。

清洁流体分配系统(未标记)优选地被理解为被设计成从清洁流体贮存器62提供指定清洁流体64的系统，该清洁流体贮存器被设计成优选地借助于被设计成引导指定清洁流体64的至少一个清洁流体管线(未标记)和在机动车辆14的待清洁表面20、22、24、26、28(另外的待清洁表面未标记)上的至少一个喷嘴(未标记)来存储指定清洁流体64。

优选地，清洁流体分配系统(未标记)被配备有至少一个清洁流体泵66，该清洁流体泵被设计成泵送指定清洁流体64并且优选地集成到清洁流体贮存器62中。

图9中的机动车辆14的清洁流体系统16包括五个清洁流体泵66，其中两件被设计为清洁流体双泵66，并且其中三件被设计为清洁流体单泵66。

清洁流体双泵66被设计成同时向两个清洁流体管线(未标记)供应清洁流体64。

清洁流体单泵66被设计成一次向一个清洁流体管线(未标记)供应清洁流体64。

五个清洁流体泵66被集成到清洁流体贮存器62中。

清洁流体贮存器具有清洁流体贮存器液位传感器63，其被设计成测定清洁流体贮存器62的液位，并且如果必要，将其传递到电子控制单元(未描绘)。

机动车辆14在车辆的前挡板中具有传感器50，其被设计为光检测和测距传感器(激光雷达)。传感器50在功能上与表面20相关。如果表面20是脏的，则传感器50的功能性可能受到限制。如果表面20特别脏，则甚至可能传感器50不再起作用。

与传感器50有效连接的表面20仍然与至少一个喷嘴(未标记)有效连接，该喷嘴被设计成使清洁流体64与表面20有效连接。换言之，该至少一个喷嘴(未标记)被设计成将清洁流体64应用于待清洁表面20上，使得可以减少表面20的污染并且可以改进相关联的传感器50的功能性。

此外，机动车辆14在前照灯(未标记)中的每一个处包括至少一个喷嘴(未标记)，该喷嘴被适配成用于将清洁流体64应用于前照灯(未标记)中的每一个。

分配给前照灯(未标记)和激光雷达50的喷嘴(未标记)各自经由清洁流体管线(未标记)连接到清洁流体多路阀242。

清洁流体多路阀242可以由电子控制单元(未描绘)控制，并且根据规范，借助于控制量设定点(未描绘)释放或防止清洁流体64传递到被分配给前照灯(未标记)和激光雷达50的喷嘴(未标记)。

应当理解，对于清洁流体多通阀240、242，此类多通阀被设计成单独地和/或顺序地和/或并行地和/或同时地向至少两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个或更多个喷嘴供应清洁流体64。

在这种情况下，清洁流体多路阀242也连接到喷嘴(未标记)，这些喷嘴可操作地连接到机动车辆14的挡风玻璃，使得清洁流体多路阀242可以启用或禁用清洁流体64到挡风玻璃的供应。

清洁流体多路阀242经由清洁流体管线(未标记)连接到清洁流体单泵66中的一个，该清洁流体单泵被配备以将清洁流体64传送到清洁流体多路阀242。

应当理解，在不同实施例中的清洁流体多路阀242可以替代地被供应有清洁流体双泵66。

机动车辆14的后窗(未标记)经由连接到清洁流体贮存器62的清洁流体单泵66、对应的清洁流体管线(未标记)和两个喷嘴(未标记)被供应清洁流体64。

由此，当相关联的清洁流体泵66被供应有电能并因此从清洁流体贮存器62开始清洁流体64的输送操作时，清洁流体64与机动车辆14的后窗(未标记)主动连接。

在每种情况下，一个清洁流体双泵66可操作地连接到传感器56，58和相关联的待清洁表面26、28。此外，这些清洁流体双泵66中的每一个在每种情况下还可操作地连接到至少一个喷嘴(未标记)，该喷嘴又可操作地连接到机动车辆14的相应侧镜(未标记)。清洁流体双泵66中的每一个供应机动车辆14的一侧。

传感器56、58优选地也被设计为激光雷达传感器56、58。

另外，机动车辆14在机动车辆14的后挡板中具有传感器54。相关联的表面24与喷嘴(未标记)主动连接，该喷嘴经由清洁流体管线(未标记)和清洁流体多路阀240与清洁流体单泵66主动连接。

清洁流体多路阀240还被设计成向一个喷嘴(未标记)供应清洁流体64，每个喷嘴与机动车辆14的尾灯(未标记)主动连接。

应当理解，根据替代实施例的偏离机动车辆14可以具有偏离数量的清洁流体泵66以及清洁流体管线(未标记)、喷嘴(未标记)和清洁流体多路阀240、242的不同星座。

应当明确指出，图1中与液态清洁流体64一起工作的清洁系统16可以不受限制地并且有利地与图8中使用空气喷射清洁的清洁系统16组合。

图10中的用于间接导出机动车辆的清洁系统的系统行为，特别是机动车辆的待清洁表面的清洁过程的系统行为系统依赖关系MDSD1的方法包括以下步骤：

-构建依赖关系表BDT，以及

-导出系统依赖关系DSD

优选地，用于间接导出清洁系统的系统行为的系统依赖关系MDSD1的方法涉及对机动车辆的至少一个表面的清洁，优选地是资源高效清洁，特别优选地是资源节省清洁。

导出的系统依赖关系描述了系统的输入量与系统的输出量之间的系统行为。

该步骤构建依赖关系表BDT包括以下子步骤：

-借助于至少一个传感器确定作为第一参数的输入量BDTS1；

-借助于至少一个传感器确定作为第二参数的输出量BDTS2；

-在必要时对确定的第一参数和第二参数进行数字化BDTS3；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表的数据集存储在数据库中BDTS4；以及

-重复上述步骤，直到已经收集到足够的数据集。

用于间接导出系统依赖关系的方法MDSD1是借助于包括电子数据处理和评估系统以及数据库的数据处理系统来执行的。

重复步骤构建依赖关系表BDT，直到存在至少两个数据集，优选地为至少50个数据集，特别优选地为至少200个数据集。

由步骤构建依赖关系表BDT创建的依赖关系表现在用于借助于步骤导出系统依赖关系DSD来导出系统依赖关系。

步骤导出系统依赖关系DSD由电子数据处理和评估单元执行并且包括以下子步骤：

-从存储在数据库中的依赖关系表中访问相应数据集DSDS1；以及

-借助于算法从依赖关系表的数据集确定系统依赖关系DSDS2。

优选地，导出的系统依赖关系然后由步骤导出系统依赖关系DSD的另一子集存储在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中DSDS3。

图11中的用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法MORR包括以下步骤：

-从数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元访问AD依赖关系表或系统依赖关系的数据；

-针对依赖关系表的每个数据集或针对系统依赖关系的进程导出传感器在清洁过程的结束时间的可用性与传感器在清洁过程的起始时间的可用性之间的差异；

-导出DCQSS1该差异与对依赖关系表的每个数据集或对系统依赖关系的进程的相应资源要求之比；

-选择DCQSS2包括该比率的最高值或属于该比率的进程中包括该比率的最高值的点的数据集的控制量；以及

-将该控制量作为控制量设定点存储SCQS在数据库和/或电子数据处理和评估单元和/或电子控制单元中。

可以理解，上述步骤可以通过对由依赖关系表的每个数据集给出的离散点和由系统依赖关系给出的进程进行适当的调整来执行。在系统依赖关系的情况下，个别变量的级数也被确定和/或作为考虑的基础。

图12中的用于确定用于清洁机动车辆的待清洁表面的清洁策略的方法包括以下步骤：

-检查MCSS1当前选定的清洁模式250；

-选择MCSSS2当前选定的清洁模式250所需的传感器；

-检查MCSS3每个选定传感器的实际可用性；

-确定MCSS4作为在直到预期可用性达到阈值之前选定传感器的当前可用性的函数的机动车辆仍可以覆盖的距离，在该阈值处可操作地连接到相关联的传感器的表面将被清洁；以及

-确定MCSS5可操作地连接到每个选定传感器的每个待清洁表面的资源高效，优选地为资源节省清洁的控制量设定点。

该清洁策略是由为该一个或多个传感器确定的一个控制量设定点或多个控制量设定点产生的。控制策略根据选定的清洁模式250提供关于每个待清洁表面的清洁类型、对应清洁的顺序，特别还有待清洁表面的若干顺序的顺序以及如果必要每个个别清洁过程的起始时间(其具体取决于可操作地连接到对应表面的传感器的实际可用性)的信息。

应当清楚地注意，上述的一些步骤也可以以不同的顺序执行以实现相同的结果。

具体地，步骤MCSS4不是必需的，并且仅在清洁策略考虑到清洁过程的开始不应立即开始而是等待实现传感器的预定实际可用性时才在特定执行实例中带来优点。

MCSS4步骤可以特别地通过应用用于确定在机动车辆的仍待覆盖的预期距离或操作时间处的可用性的方法(UEAT)来执行。

MCSS4步骤可以特别通过应用用于优化对机动车辆表面的清洁过程的资源要求的方法MORR来执行。

图13中的可用性220、222、224的示意性表示进程包括实际可用性221、预期可用性223和预期可用性增益229。

此外，可用性220、222、224的进程包括间隔极限225、226，其可以取决于传感器的个别设计、其最广泛意义上的安装情况和其它条件。

间隔极限225指示当达到间隔极限225时相关联的传感器不再满足其要求。如果可用性进一步下降，则相关联的传感器也可能不再满足其要求。在传感器能够至少部分地再次满足其要求之前，必须使用清洁过程来清洁可操作地连接到传感器的表面。

在间隔极限226之上的可用性指示相关联的传感器可以完全满足其要求。

在间隔极限225、226之间，相关联的传感器可以至少部分地满足其要求。

此外，可用性220、222、224的进程包括可用性阈值227、228。如果该值下降到低于此类阈值，则相关联的传感器不再执行与相应的可用性阈值227、228相关的任务。

优选地，可用性阈值227是指根据清洁模式清洁机动车辆(未描绘)的传感器的情况，该清洁模式被设置成使得机动车辆能够具有最佳可能行驶里程，其中当达到可用性阈值227时，与具有最佳可能行驶里程的机动车辆操作相关的传感器可操作地连接的每个表面将被清洁。

另一个优选的可用性阈值228是指根据清洁模式清洁机动车辆(未描绘)的传感器的情况，该清洁模式被设置成能够完全自主地操作机动车辆。

预期可用性223可以基于实际可用性221并且取决于机动车辆的操作状况和沿着机动车辆将覆盖的路线的天气条件使用适当的程序，特别是通过应用用于确定当达到可用性阈值时机动车辆的仍将覆盖的预期距离或操作时间的方法(UEAT)来估计。

预期可用性增益229是当执行由其控制量设定点定义的清洁过程时可用性的预期增加。

图14中示意性地表示的可用性220、222、224在表面的污染过程的系统行为的评估期间的进程包括第一可用性(260)、第二可用性(262)和可用性损失(264)，其中第二可用性(262)比第一可用性小可用性损失(264)。

图15中示意性地示出的用于确定机动车辆(未描绘)的有待覆盖的距离(270)或操作时间(280)处的预期可用性(223)的程序(UEA)实质上是借助于图来示出的，该图示出了污染过程(未描绘)的系统行为(未描绘)在可用性(220，222，224)方面相对于距离(270)或操作时间(280)的系统依赖关系(122)的进程，其中可用性(220，222，224)的进程从实际可用性(221)开始。

根据该方法的第一步骤(UEAa)，跟踪在有待覆盖的距离(272)或有待覆盖的操作时间(282)之前相应的待清洁表面(未描绘)的污染过程(未描绘)的系统行为(未描绘)的系统依赖关系(122)的进程。

系统依赖关系(122)的函数值，特别是在待覆盖的距离(272)或待覆盖的操作时间(282)的位置处的预期可用性(223)借助于该方法的第二步骤(UEAb)，特别是通过插入系统依赖关系(122)中或通过选择最近的实验数值(未标记)或通过这两个最近的实验数值(未标记)之间的线性插值来确定。

图16中示意性地示出的用于确定在达到可用性的阈值(227，228)时机动车辆(未描绘)的有待覆盖的预期距离(274)或预期操作时间(284)的程序(UEAT)实质上是借助于图来示出的，该图示出了污染过程(未描绘)的系统行为(未描绘)在可用性(220，222，224)方面相对于距离(270)或操作时间(280)的系统依赖关系(122)的进程，其中可用性(220，222，224)的进程从实际可用性(221)开始。

根据该方法的第一步骤(UEATa)和该方法的第二步骤(UEATb)，使用系统依赖关系(122)的函数值，特别是可用性阈值(227，228)来特别是通过使系统依赖关系(122)与可用性阈值(227，228)相等或通过选择最近实验数值(未标记)或通过这两个最近的实验数值之间的线性插值(未标记)确定当达到可用性阈值(227，228)时仍要覆盖的预期距离(274)或预期操作时间(284)。

图17中示意性地示出的用于确定期望可用性增益(229)的程序(UEGAT)(其中实际可用性(221)与预期可用性增益(229)之和足以以不超过可用性阈值(227，228)的方式实现由机动车辆(未描绘)覆盖的距离(272)或操作时间(282))实质上是借助于图来示出的，该图示出了污染过程(未描绘)的系统行为(未描绘)在可用性(220，222，224)方面相对于距离(270)或操作时间(280)的系统依赖关系(122)的进程，其中可用性(220，222，224)的进程从实际可用性(221)开始。

根据该方法的第一步骤(UEGATa)，系统依赖关系(122)在距离(270)或操作时间(280)的方向上移位，直到移位的系统依赖关系(122)在要覆盖的距离(272)或操作时间(282)处与可用性阈值(227，228)相交。

然后可以通过新的y轴区段(未标记)与实际可用性(221)之间的差值来从新的y轴区段(未标记)确定预期可用性增益(229)。

图18中的诊断方法实质上由步骤执行诊断分析(未标记)组成。

该方法用于诊断清洁系统(未描绘)的系统组件(未描绘)，特别是可以由清洁系统(未描绘)经由电子控制单元(未描绘)和/或由机动车辆(未描绘)的驾驶员启动的可自主执行的自诊断。

系统组件的系统行为被考虑和评估为系统诊断的目标。

因此，将清洁系统(未描绘)的系统组件(未描绘)的预期系统行为与在监测该系统组件(未描绘)期间测定的系统行为进行比较。该比较是基于输出量(未描绘)的至少一个值来执行的。

如果比较导致受监测系统组件(未描绘)的系统行为对应于预期系统行为的结果，则推断系统组件没有缺陷和/或没有故障和/或系统组件没有受到作用于系统组件(未描绘)的外部影响的损害。

换言之，如果系统组件(未描绘)关于所比较的至少一个输出量表现为所期望的，则该系统组件的实际系统行为没有偏差。

在另一种情况下，即，如果受监测系统组件的系统行为不对应于预期系统行为，则可以在优选下游步骤(未描绘)中特别是利用根据本发明第六方面的程序进一步表征偏差结果。

如果受监测输出量与预期输出量的偏差和/或偏差系统行为的表征导致已知的行为模式(未描绘)，则这可以与解决策略(未描绘)相关联。这种解决策略也是基于实验数值，其中这些实验数值也可以在很大程度上被系统化。

关于系统化的实验数值，应当具体考虑到，取决于受监测输出量与预期输出量的偏差的类型和严重性，可以推断出某个误差。优选地，该推断对于多个不同的系统组件(未描绘)和多个不同的清洁系统(未描绘)是有效的或至少是可传递的。

例如，清洁流体泵(未描绘)的增加的功耗(未描绘)以及因此系统行为的偏差可能导致推断在清洁系统(未描绘)中存在误差。在此尤其可以设想，清洁流体泵(未描绘)将老化，其中具体地特别可以设想，对于清洁流体泵(未描绘)的受控泵压力将必须使用更高的能量需求。替代地，尤其可以设想，在清洁流体泵(未描绘)的下游的流动通道(未描绘)中存在堵塞(未描绘)，这导致增大背压，该背压影响清洁流体泵(未描绘)的系统行为。取决于情况，可以通过比较输出量的另一个值来区分诊断偏差的原因。为此，经验值是必要的，该经验值特别是可以在列表中获得。

这也表明系统组件(未描绘)的系统行为的期望输出量与受监测输出量之间的偏差不必由受监测系统组件本身引起。

如果在清洁流体泵(未描绘)前方存在堵塞，则在用于消除与车载装置的偏差的可设想的解决策略的范围内，应当具体考虑具体地增大清洁流体泵(未描绘)的压力，其结果是，如果必要可以释放堵塞并且将其从清洁系统(未描绘)中冲洗出去。具体地，考虑根据本发明第七方面的解决策略的选择。

当实施解决策略时，应当特别考虑实施根据本发明第八方面的解决策略。

如果选定的和实施的解决策略是成功的，则将导致系统组件产生与预期系统行为相对应的系统行为。

应当明确指出，在此描述的诊断方法可以应用于任何系统组件(未描绘)。如果有足够数量的传感器(未描绘)或测定装置(未描绘)、关于一个或多个系统组件(未描绘)的预期系统行为的足够数量的经验值以及潜在成功的解决策略的列表(未描绘)可用，则大量发生的偏差可以用车载装置(未描绘)来校正。不能用车载装置(未描绘)修复的系统行为的偏差也可以在早期阶段被检测到并且在定期或早期维护的范围内被修复，其中可以有利地防止在其它情况下可能的损坏的可能扩展。

“执行诊断方法”过程步骤的各种变型是可能的。

根据第一变型，执行诊断方法步骤需要具有针对输出量的至少一个阈值(未描绘)的列表(未描绘)。该阈值是每个输出量的个别值，并且还可以取决于输入量和所考虑的系统组件。

如果受监测输出量超过和/或下降到低于个别相关联的阈值，则存在可以被表征的偏差，特别是在必要时通过另外的输出量来表征的偏差。根据该第一变型，是否超过或下降到低于相应阈值导致偏差取决于个别评估的输出量。这可以与阈值一起定义并存储在列表中。

此外，可以设想，根据实验数值获知一种解决策略，利用该策略可以再次消除特定偏差、尤其是在本发明的第七方面和/或第八方面之后消除特定偏差。

根据第二变型，可以设想，系统组件的预期系统行为由依赖关系表(未描绘)、尤其是由根据根据本发明的第五方面的方法的第一步骤创建的依赖关系表(未描绘)来描述。

依赖关系表(未描绘)描述一次一个系统组件(未描绘)的系统行为的离散实验数值，使得在与受监测输出量进行比较之前必须首先从依赖关系表(未描绘)中选择实验数值。在这点上，应当具体考虑以数据集(未描绘)的形式从依赖关系表(未描绘)中选择经验值，该数据集通过比较输入量，特别是通过存储在依赖关系表(未描绘)中的数据集(未描绘)与在诊断方法的上下文中的输出量的观察期间输入量的观察值之间的相对于输入量的最短欧几里得距离来最佳地定义而最适合。

替代地，应当考虑从依赖关系表(未描绘)中选择呈两个数据集(未描绘)形式的两个最佳拟合和相邻经验值(未描绘)，并根据观察到的输入量在这两个经验值之间进行插值。

如果在预期输出量与观察到的输出量之间发现差异，则可以借助于适当程序，特别是根据本发明第六方面的程序，以及借助于解决策略，特别是根据本发明第七方面和/或第八方面的程序进行偏差的可能解决来执行进一步表征。

根据第三变型，提出了系统组件(未描绘)的预期系统行为由系统依赖关系(未描绘)表示，特别是由根据本发明的第五方面的系统依赖关系(未描绘)表示。

系统依赖关系(未描绘)可以作为输入量的函数连续地描述系统行为，使得有利地不需要如上所述的用于第二变型的实验数值之间的选择或插值。

如果检测到受监测输出量与期望输出量之间的偏差，则建议根据第二变型进行。

就像依赖关系表(未描绘)和阈值(未描绘)一样，系统依赖关系(未描绘)对于一个系统组件(未描绘)特别有效，使得偏离的系统依赖关系(未描绘)或偏离的依赖关系表(未描绘)或偏离的阈值(未描绘)可能必须被选择以考虑偏离的系统组件(未描绘)。

在图18所示的诊断程序中，描述了根据第一变型的程序，其中使用个别阈值(未描绘)来决定所诊断的系统组件(未描绘)的系统行为是否存在偏差。

如果没有偏差，则可以停止诊断方法，或者替代地用相同或不同的系统组件(未描绘)继续进行该诊断方法。

如果检测到偏差，则可以特别是根据本发明的第六方面进行偏差的进一步表征，以及进行解决策略的选择，特别是根据本发明的第七方面的选择。

随后，也可以停止诊断方法，或者替代地用相同或不同的系统组件(未描绘)继续进行该诊断方法。

此外，之后可以设想解决策略(未描绘)的实施方式，特别是根据本发明第八方面的实施方式。

任选地，在图18中提出了一种诊断方法，其中在该诊断方法开始之后执行清洁系统(未描绘)的电子控制单元(未描绘)的自诊断。具体地，可以考虑以下措施：读取过电流(未描绘)和/或存储器检查(未描绘)和/或与机动车辆(未描绘)的电子控制单元(未描绘)的通信检查(未描绘)和/或温度检查(未描绘)和/或运动感测(未描绘)和/或压力感测(未描绘)和/或过电压保护检查(未描绘)和/或短路检查(未描绘)。

此外，任选地提出检查连接到清洁系统(未描绘)的电子控制单元(未描绘)的所有系统组件(未描绘)。具体地，应当考虑以下措施：读取短路(未描绘)和/或开路(未描绘)和/或阻抗匹配(未描绘)和/或电流检查(未描绘)和/或总线通信检查(未描绘)。

图19中的清洁方法(未标记)由以下程序步骤组成：

·检查传感器的污染状态/可用性；

·确定清洁策略；

·优化资源要求；以及

·执行定义的清洁过程。

此处提供的清洁方法(未标记)可以自动运行和/或手动启动。

作为第一步骤，提出了实际可用性检查(未标记)，特别是针对安装在机动车辆(未描绘)上的所有传感器的实际可用性检查。实际可用性参考相关联的传感器(未描绘)的污染状态，使得实际可用性可以用于量化每个相关传感器(未描绘)的污染状态。

对于所有传感器(未描绘)，传感器的污染状态/可用性可以优选地被串行或并行检查。

第二步骤是指确定清洁策略(未标记)、尤其是取决于清洁模式(未描绘)的清洁策略(未描绘)、尤其是通过根据本发明的第四方面的方法确定的清洁策略(未描绘)。

清洁策略(未描绘)优选地指定何时、何处以及如何清洁何物，优选地目标是使用尽可能少的清洁资源(未描绘)来实现定义的目标。清洁策略(未描绘)是指机动车辆(未描绘)的连接到至少一个传感器的所有表面(未描绘)。

在定义清洁策略之后，提出针对每个清洁过程(未描绘)优化资源要求(未描绘)。将清洁过程(未描绘)分配给至少一个传感器(未描绘)，并进行设置以改进对应传感器(未描绘)的污染状态或可用性。

资源要求(未描绘)的优化应当有助于清洁过程(未描绘)的定义，这预期通过使用尽可能少的资源来尽可能地改进相关联的传感器(未描绘)的可用性。清洁过程(未描绘)的优化是指与至少一个传感器(未描绘)主动连接的表面(未描绘)。

具体地，可以执行根据根据本发明第三方面的方法的资源要求(未描绘)的优化。

此外，对于与至少一个传感器(未描绘)主动连接的所有表面(未描绘)，资源要求(未描绘)的优化可以优选地串行或并行地执行。

应当明确指出，尤其是在根据本发明的第四方面确定清洁策略(未描绘)的情况下，确定清洁策略(未标记)的先前程序步骤可能已经隐含地包括优化资源要求(未标记)的程序步骤。然而，这不一定是这种情况，使得这些步骤也可以分开地并且一个接一个地执行。

一旦至少一个清洁过程(未描绘)已经由上述程序定义，就根据下一步骤(未标记)执行该清洁过程，但是执行不一定要求同时执行该清洁过程。还可以设想，定义的清洁过程(未描绘)仅在满足用于清洁过程(未描绘)的定义的开始条件(未描绘)时才被执行。

具体地，当实施清洁过程(未描绘)时，优选地考虑在根据本发明的第一方面的清洁方法(未描绘)的框架内的实施方式。

附图标记列表

10 清洁方法

11 清洁装置

12 时间进程

14 机动车辆

16 清洁系统

18 电子控制单元

20 表面

22 表面

24 表面

26 表面

28 表面

30 清洁过程

30d 资源要求

32 清洁过程

32d 资源要求

34 清洁过程

34d 资源要求

36 清洁过程

36d 资源要求

38 清洁过程

38a 清洁过程的清洁周期

38b 清洁过程的起始时间

38c 清洁过程的结束时间

38d 资源要求

40 清洁过程

40a 清洁过程的清洁周期

40b 清洁过程的起始时间

40c 清洁过程的结束时间

40d 资源要求

50 传感器

52 传感器

54 传感器

56 传感器

56a 传感器

56b 传感器

58 传感器

60 清洁流体分配系统

62 清洁流体贮存器

63 清洁流体贮存器液位传感器

64 清洁流体

66 清洁流体泵

68 气压贮存器

70 喷嘴

72 喷嘴

74 喷嘴

76a 喷嘴

76b 喷嘴

78a 喷嘴

78b 喷嘴

80 清洁流体管线

82 清洁流体管线

84 清洁流体管线

86 清洁流体管线

88 清洁流体管线

90 擦拭元件

92 擦拭元件

94 擦拭元件

100 测定量

100b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

100c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

100D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量的测定值之间的差值

102 测定量

102b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

102c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

102D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量之间的差值

104 测定量

104b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

104c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

104D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量之间的差值

106 测定量

106b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

106c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

106D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量之间的差值

107 测定量

107b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

107c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

107D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量之间的差值

108 测定量

108b 清洁周期的起始时间的测定量的测定值

108c 清洁周期的结束时间的测定量的测定值

108D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量之间的差值

110 控制量

110V 控制量的值

111 控制量

111V 控制量的值

112 控制量

112V 控制量的值

113 控制量

113V 控制量的值

114 控制量

114V 控制量的值

115 控制量

115V 控制量的值

116 控制量

116V 控制量的值

117 控制量

117V 控制量的值

118 控制量

118V 控制量的值

119 控制量

119V 控制量的值

120 系统依赖关系，优选地为清洁系统的系统行为的系统依赖关系

120D 清洁周期的结束时间和起始时间的测定量的测定值之间的差值与控制量的测定值之间的系统依赖关系

120R 资源要求与控制量的测定值之间的系统依赖关系

122 系统依赖关系，优选地为污染过程的系统行为的系统依赖关系

124 系统依赖关系，优选地为清洁系统的系统组件的系统行为的系统依赖关系

130 控制量传感器

132 控制量传感器

134 控制量传感器

140 过程量

141 过程量

142 过程量

143 系统相关过程量

144 环境过程量

145 过程量

146 过程量

147 过程量

150 数据处理系统

152 电子数据处理和评估系统

154 数据库

156 控制量采集和设置系统

158 过程量采集系统

160 测定量采集系统

170 过程量传感器

171 过程量传感器

172 过程量传感器

175 过程量传感器

176 过程量传感器

177 过程量传感器

180 数据链路

181 数据链路

182 数据链路

183 数据链路

184 数据链路

185 数据链路

186 数据链路

187 数据链路

188 数据链路

189 数据链路

190 数据链路

191 数据链路

192 数据链路

193 数据链路

194 数据链路

195 数据链路

196 数据链路

197 数据链路

198 数据链路

200 系统

202 输入量

204 输出量

210 表示测定量的数据

212 表示测定量的数据

214 表示测定量的数据

220 可用性

221 实际可用性

222 可用性

223 预期可用性

224 可用性

225 系统/传感器不再满足其要求时的可用性

226 系统/传感器能够完全满足其要求时的可用性

227 可用性阈值

228 可用性阈值

229 预期可用性增益

230 清洁流体阀

232 清洁流体阀

234 清洁流体阀

236 清洁流体阀

238 清洁流体阀

240 清洁流体多路阀

242 清洁流体多路阀

250 清洁模式

260 第一可用性

262 第二可用性

264 可用性变化/可用性损失

270 距离

272 待覆盖距离

274 预期距离

280 操作时间

282 仍待涵盖的操作时间

284 预期操作时间

AD 访问依赖关系表和/或系统依赖关系

BDT 构建依赖关系表

BDTS1 构建依赖关系表步骤一

BDTS2 构建依赖关系表步骤二

BDTS3 构建依赖关系表步骤三

BDTS4 构建依赖关系表步骤四

DCQS 导出控制量设定点

DCQSS1 导出控制量设定点步骤一

DCQSS2 导出控制量设定点步骤二

DP1 数据集

DP2 数据集

DP3 数据集

DP4 数据集

DSD 导出系统依赖关系

DSDS1 导出系统依赖关系步骤一

DSDS2 导出系统依赖关系步骤二

DSDS3 导出系统依赖关系步骤三

DT 依赖关系表

MCS 用于选择待清洁表面的方法

MCSS1 用于选择待清洁表面的方法步骤一

MCSS2 用于选择待清洁表面的方法步骤二

MCSS3 用于选择待清洁表面的方法步骤三

MCSS4 用于选择待清洁表面的方法步骤四

MCSS5 用于选择待清洁表面的方法步骤五

MDSD1 用于间接导出系统依赖关系的方法

MDSD2 用于间接导出系统依赖关系的方法

MDSD3 用于间接导出系统依赖关系的方法

MORR 用于优化资源要求的方法

SCQS 存储控制量设定点

UEA 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的方法

UEAa 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的方法的步骤a

UEAb 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的距离或操作时间处的预期可用性的方法的步骤b

UEAT 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的预期距离或操作时间处的可用性的方法

UEATa 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的预期距离或操作时间处的可用性的方法的步骤a

UEATb 用于确定在机动车辆的仍待覆盖的预期距离或操作时间处的可用性的方法的步骤b

UEGAT 用于确定预期可用性增益的方法，其中当前可用性与预期可用性增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间

UEGATa 用于确定预期可用性增益的方法，其中当前可用性与预期可用性增益之和足以通过不超过可用性阈值的方式实现机动车辆有待覆盖的距离或操作时间。

Claims (20)

1.一种用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，所述系统行为特别是所述机动车辆(14)的表面(20，22，24，26，28)的清洁过程(30，32，34，36，38，40)的系统行为，

用于清洁所述机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)，优选地为资源高效清洁，特别优选地为资源节省清洁，

其中输出量(204)借助于所述系统(16，200)的所述系统行为而取决于输入量(202)，

所述方法包括以下步骤：

-借助于至少一个传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)将所述输入量(202)确定(BDTS1)为所述方法(MDSD1)的第一参数；

-优选地借助于至少一个传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)将所述输出量(204)确定(BDTS2)为所述方法(MDSD1)的第二参数；

-在必要时进行数字化(BDTS3)，并由数据处理系统(150)记录确定的第一参数和第二参数，其中所述数据处理系统(150)包括电子数据处理和评估系统(152)和数据库(154)；

-将确定的第一参数和第二参数以相对于彼此的有序方式作为依赖关系表(DT)的数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)存储(BDTS4)在所述数据库(154)中；

-借助于所述电子数据处理和评估系统(152)从存储在所述数据库(154)中的所述依赖关系表(DT)的至少两个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)，优选地从所述依赖关系表(DT)的至少50个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)，特别优选地从所述依赖关系表(DT)的至少200个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)导出(DSDS2)所述第一参数与所述第二参数之间的所述系统依赖关系(120，120D，120R)，其中所述电子数据处理和评估单元(152)访问所述依赖关系表(DT)的所述数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)

并借助于算法从所述依赖关系表(DT)的所述数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)确定所述系统依赖关系(120，120D，120R)；以及

-优选地将导出的系统依赖关系(120，120D，120R)存储(DSDS3)在所述数据库(154)和/或所述电子数据处理和评估单元(152)和/或电子控制单元(18)中。

2.根据权利要求1所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输入量(202)包括至少一个测定量(100，102，104，106，107，108)，优选地为过程量(140，141，142，143，144，145，146，147)和/或控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)。

3.根据权利要求1或2所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输入量(202)包括所述机动车辆(14)的行驶速度。

4.根据权利要求1至3所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输入量(202)包括所述机动车辆(14)附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或所述机动车辆(14)的坐标。

5.根据权利要求1至4中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输入量(202)包括车辆类型。

6.根据权利要求1至5中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输入量(204)包括所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的可用性(220，222，224)。

7.根据权利要求1至6中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输出量(204)包括所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的所述可用性(220，222，224)和/或由于所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)导致的可用性增益(229)。

8.根据权利要求1至7中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述输出量(204)包括所述机动车辆(14)的所述表面(20，22，24，26，28)的所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)，优选地所述资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)取决于所述表面(20，22，24，26，28)的所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)设定点来确定。

9.根据权利要求1至8中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述系统依赖关系(120，120D，120R)借助于回归分析来确定。

10.根据权利要求1至9中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述系统依赖关系(120，120D，120R)以曲线形式确定，优选地以曲线和所述曲线的确定系数来确定。

11.根据权利要求1至10中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，所述系统依赖关系(120，120D，120R)借助于优化过程来确定。

12.根据权利要求1至11中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，使用来自已经存在的数据库(154)的所述依赖关系表(DT)的数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)来导出所述系统依赖关系(120，120D，120R)，优选地先前访问(DSDS1)已经存在的数据库(154)的数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)。

13.根据权利要求12所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，连续扩展所述已经存在的数据库(154)。

14.根据权利要求12所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，其特征在于，新数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)更换所述依赖关系表(DT)中最大程度偏离导出的系统依赖关系(120，120D，120R)的所述数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)。

15.一种用于机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法(10)，

其中所述机动车辆(14)包括清洁系统(16)和至少一个传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)，

其中所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)可操作地连接到一个表面(20，22，24，26，28)，

其中所述清洁方法包括至少一个清洁过程(30，32，34，36，38，40)，

其中所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)被适配成用于清洁一个表面(20，22，24，26，28)并且包括包含起始时间(38b，40b)和结束时间(38c，40c)的清洁周期(38a，40a)，

其中所述清洁系统(16)包括电子控制单元(18)、清洁流体分配系统(60)、至少一个喷嘴(70，72，74，76，76a，76b，78，78a，78b)以及至少一个清洁流体管线(80，82，84，86，88)，所述清洁流体分配系统优选地包含至少一个流体贮存器(62)，

其中所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)被适配成用于检测至少一个测定量(100，102，104，106，107，108)，优选地为所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的可用性(220，222，224)、过程量(140，141，142，143，144，145，146，147)，优选地为所述机动车辆(14)附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或所述机动车辆(14)的坐标，和/或控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)，并将所述测定量(100，102，104，106，107，108)传输到所述电子控制单元(18)，

其中所述喷嘴(70，72，74，76，76a，76b，78，78a，78b)被适配成用于使清洁流体(64)与所述表面(20，22，24，26，28)进行操作性连接，

其中所述电子控制单元(18)被适配成用于借助于所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的至少一个控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)来控制和/或调节所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)，

其中所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)取决于控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)设定点，

其特征在于，

所述电子控制单元(18)取决于以下项来控制和/或调节所述资源高效清洁，优选地为资源节省清洁：

包括至少两个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)，优选地包括至少50个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)，特别优选地包括至少200个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)的依赖关系表(DT)，

其中每个数据集(DP1，DP2，DP3，DP4)包括以相对于彼此的有序方式存储的所述清洁系统(16)的至少一个输入量(202)，优选地为过程量(140，141，142，143，144，145，146，147)，优选地为所述机动车辆(14)附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或所述机动车辆(14)的坐标，和/或控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)和/或车辆类型和/或所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的可用性(220，222，224)，以及所述清洁系统(16)的至少一个输出量(204)，优选地为所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的所述资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)和/或所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的所述可用性(220，222，224)。

16.一种用于机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法(10)，

其中所述机动车辆(14)包括清洁系统(16)和至少一个传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)，

其中所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)可操作地连接到一个表面(20，22，24，26，28)，

其中所述清洁方法包括至少一个清洁过程(30，32，34，36，38，40)，

其中所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)被适配成用于清洁一个表面(20，22，24，26，28)并且包括包含起始时间(38b，40b)和结束时间(38c，40c)的清洁周期(38a，40a)，

其中所述清洁系统(16)包括电子控制单元(18)、清洁流体分配系统(60)、至少一个喷嘴(70，72，74，76，76a，76b，78，78a，78b)以及至少一个清洁流体管线(80，

82，84，86，88)，所述清洁流体分配系统优选地包含至少一个流体贮存器(62)，

其中所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)被适配成用于检测至少一个测定量(100，102，104，106，107，108)，优选地为所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的可用性(220，222，224)、过程量(140，141，142，143，144，145，146，147)，优选地为所述机动车辆(14)附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或所述机动车辆(14)的坐标，和/或控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)，并将所述测定量(100，102，104，106，107，108)传输到所述电子控制单元(18)，

其中所述喷嘴(70，72，74，76，76a，76b，78，78a，78b)被适配成用于使清洁流体(64)与所述表面(20，22，24，26，28)进行操作性连接，

其中所述电子控制单元(18)被适配成用于借助于所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的至少一个控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)来控制和/或调节所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)，

其中所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)取决于控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)设定点，

其特征在于，

所述电子控制单元(18)取决于以下项来控制和/或调节所述资源高效清洁，优选地为资源节省清洁：

所述清洁系统(16)的系统行为，特别是所述机动车辆(14)的所述表面(20，22，24，26，28)的所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的所述系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)，所述系统依赖关系是以下两项之间的关系：

所述清洁系统(16)的输入量(202)，优选地为所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的所述至少一个控制量(110，111，112，113，114，115，116，117，118，119)和/或所述至少一个过程量(140，141，142，143，144，145，146，147)，优选地为所述机动车辆(14)附近的湿度和/或温度和/或降雨量和/或降雪量和/或所述机动车辆(14)的坐标，和/或车辆类型和/或所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的可用性(220，222，224)，

和所述清洁系统(16)的输出量(204)，优选地为所述清洁过程(30，32，34，36，38，40)的所述资源要求(30d，32d，34d，36d，38d，40d)和/或所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的所述可用性(220，222，224)，

具体地取决于通过根据权利要求1至14中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)导出的系统依赖关系(120，120D，120R)。

17.根据权利要求15或16中的一项所述的清洁方法(10)，其特征在于，所述电子控制单元(18)取决于所述传感器(50，52，54，56，56a，56b，58)的实际测定量值，优选地为实际可用性(221)来控制和/或调节所述资源高效清洁，优选地为资源节省清洁，所述传感器可操作地连接到所述待清洁表面(20，22，24，26，28)。

18.一种通过根据权利要求1至14中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)导出的系统依赖关系(120，120D，120R)的用途，其用于机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁。

19.一种清洁系统(16)，其包括电子控制单元(18)、清洁流体分配系统(60)、至少一个喷嘴(70，72，74，76，76a，76b，78，78a，78b)以及至少一个清洁流体管线(80，82，84，86，88)，其中所述清洁流体分配系统(60)包含至少一个流体贮存器(62)，

其中所述清洁系统(16)被适配成用于执行根据权利要求1至14中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，所述系统行为特别是所述机动车辆(14)的表面(20，22，24，26，28)的清洁过程(30，32，34，36，38，40)的系统行为，

和/或

其中所述清洁系统(16)被适配成用于执行根据权利要求15至17中的一项所述的用于机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法(10)。

20.一种机动车辆(14)，

其中所述机动车辆(14)包括根据权利要求19所述的清洁系统(16)，

和/或

其中所述机动车辆(14)被适配成用于执行根据权利要求15至17中的一项所述的用于机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁的清洁方法(10)，

和/或

其中所述机动车辆(14)被适配成用于执行根据权利要求1至14中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)，

和/或

被适配成用于对所述机动车辆(14)的至少一个表面(20，22，24，26，28)的资源高效清洁，优选地为资源节省清洁使用通过根据权利要求1至14中的一项所述的用于间接导出机动车辆(14)的清洁系统(16，200)的系统行为的系统依赖关系(120，120D，120R)的方法(MDSD1)导出的系统依赖关系(120，120D，120R)。

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