DE10133375A1

DE10133375A1 - Verfahren und Vorrichtung zum automatischen Erstellen eines Bayes-Netzwerks

Info

Publication number: DE10133375A1
Application number: DE10133375A
Authority: DE
Inventors: Michael Borth; Hermann Von Hasseln
Original assignee: DaimlerChrysler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2001-07-10
Filing date: 2001-07-10
Publication date: 2003-01-30
Also published as: US20030014229A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen eines Bayes-Netzwerks zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anhand einer Systembeschreibung, insbesondere für ein Kraftfahrzeug, mit folgenden Schritten: DOLLAR A - Erstellen eines Systemeingangsknotens für jeden Systemeingang des Systems, DOLLAR A - Erstellen eines Systemausgangsknotens für jeden Systemausgang des Systems, DOLLAR A - Abbilden aller Komponenten des Systems mittels Komponentenzustandsknoten, Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten, DOLLAR A - Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenzustandsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand unmittelbarer logischer und/oder kausaler Zusammenhänge zwischen Funktionszuständen von Komponenten, DOLLAR A - Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Komponenteneingangsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System, DOLLAR A - Erstellen von Verknüpfungen zwischen Systemeingangsknoten und Komponenteneingangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System und DOLLAR A - Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Systemausgangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System. DOLLAR A Verwendung z. B. für die Diagnose von Kraftfahrzeugsystemen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen eines Bayes- Netzwerks zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anhand einer Systembeschreibung, insbesondere für ein Kraftfahrzeug.
In modernen Kraftfahrzeugen werden hochkomplexe technische Systeme eingesetzt. Diagnose-Aufgaben weisen daher eine hohe Komplexität auf und erfordern die Verarbeitung unvollständigen und unsicheren Wissens. Für solche Zwecke sind Bayes-Netze besonders geeignet, da sie relevante Beziehungen explizit darstellen, indem sie beispielsweise kausale Einflüsse durch gerichtete Kanten graphisch modellieren. Dabei wird vorhandenes Wissen über die Unsicherheit der dargestellten Zusammenhänge durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen codiert, die dem Netz zugeordnet sind. Dies erlaubt eine effiziente Verarbeitung des vorhandenen Wissens und der vorhandenen Unsicherheit innerhalb der gleichen Struktur. Die Verarbeitung erfolgt dabei auf Grundlage der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie. Bayes-Netzwerke werden auch als kausale Netzwerke, "Belief Networks" oder "Influence Diagrams" bezeichnet.
Bekannt ist die manuelle Erstellung von Bayes-Netzen. Hierbei wird das zur Lösung einer Anwendungsaufgabenstellung notwendige Wissen erfasst und in geeignete Formen abgebildet. Anwendungsexperten steht dieses Wissen aufgrund ihrer Ausbildung und Erfahrung sowie aufgrund zugänglicher Wissensquellen zur Verfügung.
Zur Erstellung eines Bayes-Netzes werden alle unterscheidbaren relevanten Größen des Anwendungsgebiets erfasst. Eine relevante Größe kann verschiedene Zustände annehmen, wobei deutlich voneinander abgegrenzte und/oder diskrete Zustände ebenso möglich sind wie kontinuierliche Wertebereiche. Die Relevanz einer Größe zeigt sich darin, dass unterschiedliche Zustände der Größe verschiedene kausale Wirkungen im System zur Folge haben oder dass sie durch unterschiedliche kausale Wirkungen entstehen und gegebenenfalls beobachtet werden können. Die relevanten Größen werden in Variable für das Bayes-Netz umgesetzt und ihre möglichen verschiedenen Zustände werden in mögliche Zustände der Variablen umgesetzt. Diese Variablen werden als Knoten im Bayes- Netz dargestellt.
Weiterhin werden Abhängigkeiten zwischen den Größen bzw. Variablen erfasst. Ist eine Variable von einer anderen abhängig, so wird eine gerichtete Verbindung zwischen den entsprechenden Knoten eingefügt. Die Richtung der Verbindung verläuft dabei von der bedingenden zur abhängigen Variablen.
Darüber hinaus werden die benötigten Wahrscheinlichkeiten bestimmt. Dazu müssen für alle Variablen, die nicht von einer anderen Variablen abhängig sind, die Auftrittswahrscheinlichkeiten ihrer Zustände festgelegt werden. Bei abhängigen Variablen müssen die Auftrittswahrscheinlichkeiten ihrer Zustände in Abhängigkeit der Zustände der bedingenden Variablen festgelegt werden. Somit ist für jede mögliche Kombination von Zuständen eine getrennte Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten erforderlich.
Die manuelle Erstellung von Bayes-Netzen ist für einzelne, nicht zu komplexe Systeme durchführbar. Der Aufwand kann jedoch nicht mehr bewältigt werden, wenn viele Systeme oder Teilsysteme modelliert werden müssen. Dies gilt auch deshalb, da die Produktzyklen, beispielsweise von Kraftfahrzeugen, immer kürzer werden, so dass die einmal erzeugten Bayes-Netze häufig angepasst werden müssten.
In Bezug auf ein Kraftfahrzeug ist festzustellen, dass bereits die Darstellung des Elektriksystems eines Kraftfahrzeugs die Grenzen der manuellen Erstellung eines Bayes-Netzes weit überschreiten würde.
Ein weiterer Nachteil der manuellen Erstellung von Bayes-Netzen liegt darin, dass der Ersteller sein Wissen über die Zusammenhänge des fraglichen Systems in seiner Sichtweise abbildet. Dieser Vorgang ist naturgemäß hochgradig subjektiv. Selbst für einen einzelnen Ersteller wird es unmöglich sein, mehrere Netze völlig konsistent zu gestalten. Dieser Effekt tritt verstärkt auf, wenn verschiedene Experten mit der Erstellung von Bayes- Netzen betraut sind. Bei der Darstellung von Teilsystemen ergeben sich Kompatibilitätsprobleme dahingehend, dass Netzwerkfragmente nicht ohne weiteres zu einem Gesamtnetz zusammengesetzt werden können. Auch in getrennten Systemen können Probleme dahingehend auftreten, dass Ergebnisse nicht vergleichbar sind.
Bekannt sind allgemein Methoden des maschinellen Lernens, mit denen auf Grundlage statistischer Prinzipien aus einer großen Anzahl ähnlicher Datensätze Informationen über ein System abgeleitet werden (sogenanntes Data Miming oder Knowledge Discovery in Databases). Diese Methoden erfordern zum einen sehr große Datenmengen, die speziell für in der Entwicklung befindliche technische Systeme nicht vorliegen. Zum anderen müssen verschiedene Maßnahmen, beispielsweise die Einstellung der Lernparameter, die entscheidenden Einfluss auf das Ergebnis haben, durch Experten vorgenommen werden. Somit kann für verschiedene Systeme keine einheitliche Güte der abgeleiteten Informationen erwartet werden. Für die automatische Erstellung kompatibler Bayes-Netze für die Diagnose technischer Systeme sind diese Methoden des maschinellen Lernens daher mit zahlreichen Nachteilen behaftet.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erstellen von Bayes-Netzwerken zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anzugeben, mit denen kompatible Netzwerke oder Netzwerkfragmente automatisch erstellt werden können.
Erfindungsgemäß ist hierzu ein Verfahren zum Erstellen eines Bayes-Netzwerks zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anhand einer Systembeschreibung, insbesondere für ein Kraftfahrzeug, vorgesehen, bei dem folgende Schritte ausgeführt werden:
Erstellen eines Systemeingangsknotens für jeden Systemeingang des Systems,
Erstellen eines Systemausgangsknotens für jeden Systemausgang des Systems,
Abbilden aller Komponenten des Systems mittels Komponentenzustandsknoten, Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten,
Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenzustandsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand unmittelbarer logischer und/oder kausaler Zusammenhänge zwischen Zuständen von Komponenten,
Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Komponenteneingangsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System,
Erstellen von Verknüpfungen zwischen Systemeingangsknoten und Komponenteneingangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System, und
Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Systemausgangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System.
Indem das Bayes-Netzwerk mittels festgelegter Verfahrensschritte nach einer vorgegebenen Systematik erstellt wird, ist die automatische Erstellung möglich und die erstellten Netzwerke oder Netzwerkfragmente sind miteinander kompatibel. Da das Bayes-Netzwerk ausgehend von einer Systembeschreibung des technischen Systems erstellt wird, können maschinenlesbare Unterlagen, wie CAD/CAM-Dateien, Datensätze für Simulationsprogramme, Schaltpläne und dergleichen als Systembeschreibung genutzt werden. Eine solche Systembeschreibung liegt beispielsweise bei der Konstruktion eines Kraftfahrzeugs in sehr detaillierter Form vor. Sämtliche zur Durchführung der erfindungsgemäßen Verfahrensschritte erforderlichen Daten können aus einer maschinell lesbaren Systembeschreibung extrahiert werden.
Die systematische Abbildung einer maschinenlesbaren Systembeschreibung in ein Bayes-Netzwerk erlaubt eine effiziente Erzeugung von Bayes-Netzen, wobei die Erstellung automatisch mittels einer DV-Anlage erfolgen kann und kein Expertenwissen eines Bedieners erforderlich ist. Wird innerhalb eines technischen Anwendungsgebietes, beispielsweise für ein Kraftfahrzeug, eine Bibliothek aus Netzwerkfragmenten aufgebaut, die einzelne Systemkomponenten darstellen, ist durch Zusammensetzen solcher Netzwerkfragmente eine vergleichsweise rasche Erstellung eine Bayes-Netzes möglich, die nur geringe Anforderungen an die Systembeschreibung stellt, da ein erheblicher Anteil des Wissens über das technische System bereits in dem Netzwerk codiert ist. Die Erstellung einer solchen Bibliothek kompatibler Netzwerkfragmente wird durch das erfindungsgemäße Verfahren erheblich erleichtert.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen beschrieben.
Das der Erfindung zugrundeliegende Problem wird auch durch eine Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens gelöst, mit einer Quelleneinheit für die Speicherung und/oder Aufbereitung der Systembeschreibung, einer Komponentenanalyseeinheit für die Analyse des Systems und dessen Zerlegung in Komponenten, eine Konstruktionseinheit für das Erstellen von den Komponenten zugeordneten Netzwerkfragmenten und eine Komplettierungseinheit für das Zusammensetzen der Netzwerkfragmente zu einem Gesamtnetz.
Mit einer solchen Vorrichtung können Bayes-Netze ausgehend von einer Systembeschreibung automatisch erstellt werden. Die erfindungsgemäße Aufteilung in einzelne Einheiten erlaubt die zweckmäßige Implementierung auf einer Datenverarbeitungsanlage. Sämtliche Einheiten der erfindungsgemäßen Vorrichtung können auf einem Personal Computer (PC) implementiert werden. Ein erstelltes Bayes-Netzwerk kann zu Diagnosezwecken dann in einen Bordrechner eines Kraftfahrzeugs eingespeichert werden.
Vorteilhafterweise ist bei der erfindungsgemäßen Vorrichtung eine Komponentenbibliothek für das Abspeichern von Netzwerkfragmenten vorgesehen, wobei die Konstruktionseinheit Netzwerkfragmente in die Komponentenbibliothek abspeichern und aus dieser entnehmen kann.
Dadurch sind die Voraussetzungen geschaffen, Bayes-Netze schnell und effektiv zu erstellen und bereits vorhandenes Wissen effektiv zu nutzen. Beispielsweise werden bei einem Modellwechsel eines Kraftfahrzeugs lediglich einzelne technische Komponenten verändert. Die automatische Erstellung des Bayes- Netzes für die Diagnose erfordert dadurch einen vergleichsweise geringen Aufwand.
In Weiterbildung der erfindungsgemäßen Vorrichtung ist eine Aufbauregeleinheit vorgesehen, in der Aufbauregeln für Netzwerkkomponenten und Netzwerkverknüpfungen abgelegt sind, wobei die Konstruktionseinheit und die Komplettierungseinheit Aufbauregeln aus der Aufbauregeleinheit entnehmen können.
Für unterschiedliche technische Systeme, beispielsweise elektrische, optische und mechanische Systeme, sind unterschiedliche Aufbauregeln erforderlich. Durch eine Aufbauregeleinheit kann die erfindungsgemäße Vorrichtung für die automatische Erstellung von Bayes-Netzen für unterschiedliche technische Anwendungsgebiete eingesetzt werden.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen und der folgenden Beschreibung im Zusammenhang mit den Zeichnungen. In den Zeichnungen zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung der erfindungsgemäßen Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens,
Fig. 2 eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 3 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 12 der Fig. 2,
Fig. 4 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 14 der Fig. 2,
Fig. 5 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 16 der Fig. 2,
Fig. 6 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 18 der Fig. 2,
Fig. 7 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 20 der Fig. 2,
Fig. 8 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 34 der Fig. 4,
Fig. 9 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 38 der Fig. 4,
Fig. 10 eine detaillierte Darstellung des Verfahrensschritts 40 der Fig. 4,
Fig. 11 eine weitere schematische Darstellung von einzelnen Verfahrensschritten des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 12 einen Schaltplan zur Verdeutlichung des erfindungsgemäßen Verfahrens an einem Beispiel,
Fig. 13 eine detaillierte Darstellung von Netzwerkkomponenten eines Bayes-Netzes und
Fig. 14 ein dem Beispiel der Fig. 12 entsprechendes Bayes- Netz.
In der Fig. 1 ist schematisch eine erfindungsgemäße Vorrichtung zum automatischen Erstellen eines Bayes-Netzwerks zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anhand einer Systembeschreibung dargestellt. Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist eine Quelleneinheit 120 auf, in der eine Systembeschreibung gespeichert ist und die die Systembeschreibung in geeigneter Form aufbereitet. Aus der Quelleneinheit 120 entnimmt eine Komponentenanalyseeinheit 122 die notwendigen Informationen, um das technische System, beispielsweise das elektrische System eines Kraftfahrzeugs, zu analysieren und in Komponenten zu zerlegen. Die Komponentenanalyseeinheit 122 prüft die aufgefundenen Komponenten auch daraufhin ab, ob für gleichartige Komponenten in einer Komponentenbibliothek 126 bereits Netzwerkfragmente für Bayes-Netze abgelegt sind.
Die Konstruktionseinheit 124 erstellt Netzwerkfragmente für neue Komponenten des Systems, für die noch keine Netzwerkfragmente in der Komponentenbibliothek 126 existieren. Bei der Erstellung von Netzwerkfragmenten für neue Komponenten greift die Konstruktionseinheit 124 auf eine Aufbauregeleinheit 128 zu, in der Aufbauregeln für verschiedene technische Anwendungsgebiete abgelegt sind. Beispielsweise müssen Netzwerkfragmente, die Komponenten eines elektrischen Systems repräsentieren, nach anderen Regeln aufgebaut werden als Komponenten eines mechanischen Systems.
Die Konstruktionseinheit 124 erzeugt Netzwerkfragmente 130 für neue Komponenten des Systems, wohingegen Netzwerkfragmente 132 für bereits bekannte Komponenten aus der Komponentenbibliothek 126 entnommen werden. Die Netzwerkfragmente 130, 132 werden in einer Komplettierungseinheit 134 dann zu einem Gesamtnetz 136 zusammengesetzt.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist weiter eine Optimierungseinheit 138 auf, in der das Gesamtnetz 136 getestet und gegebenenfalls verbessert wird.
Sämtliche beschriebene Einheiten der erfindungsgemäßen Vorrichtung sind auf einem Personal Computer (PC) implementiert. Das fertiggestellte Bayes-Netzwerk wird dann zu Diagnosezwecken in einen Bordrechner eines Kraftfahrzeugs oder einen Werkstattrechner abgespeichert.
Anhand der Darstellung der Fig. 2 wird die Abbildung eines Systems in ein Bayes-Netz beschrieben. Das erfindungsgemäße Verfahren geht von einer Systembeschreibung 10 aus. Technische Systeme, speziell Kraftfahrzeuge, sind im allgemeinen detailliert dokumentiert, beispielsweise durch Konstruktionsunterlagen, Simulationsmodelle, Anleitungen, Reparatur- und Diagnoseinformationen, die in maschinenlesbarer Form vorliegen. Systembeschreibungen dieser Art liefern Informationen über Komponenten und Struktur des Systems, über Funktionalität der Komponenten und des Systems, über kausale Zusammenhänge zwischen Systemgrößen, über das Systemverhalten in unterschiedlichen Zuständen usw. Sofern die Systembeschreibung alle kausal wirkenden Komponenten des Systems mit ihren Zuständen, Funktionen und Schnittstellen zur anderen Komponenten und der Umwelt korrekt und vollständig spezifiziert und die Auftrittswahrscheinlichkeiten der Zustände bekannt sind, ist sichergestellt, dass das erzeugte Bayes-Netz das System und dessen Verhalten korrekt repräsentiert. Damit wird die Möglichkeit eines Rückschlusses von Beobachtungen auf Komponentenzustände, die für die Beobachtungen ursächlich sind, sichergestellt. Damit ist das Bayes- Netz für die Diagnose des technischen Systems geeignet. Zweckmäßigerweise wird das System in Komponenten unterteilt, die - wo immer möglich - die kleinsten tauschbaren Einheiten des Systems darstellen.
Wenn die Systembeschreibung nicht wie zuvor beschrieben vollständig ist, kann sie dennoch in ein Bayes-Netz umgesetzt werden. Falls erforderlich, kann das erzeugte Bayes-Netz dann weiter verfeinert und optimiert werden. Eine solche Optimierung kann manuell oder ebenfalls automatisiert erfolgen.
Das dem erfindungsgemäßen Verfahren zugrundeliegende Prinzip ist es, alle kausal wirkenden Bestandteile des Systems als Knoten des Bayes-Netzes darzustellen und alle möglicherweise zwischen ihnen auftretenden Wechselwirkungen, beispielsweise weitergegebene Informationen oder physikalische Größen, als Informationsflüsse im Netz zu modellieren. Ein Systembestandteil wirkt kausal, wenn er abhängig von seinem inneren Zustand und empfangenen Eingangsgrößen in Wechselwirkung mit anderen Systembestandteilen tritt, d. h. eine Ausgangsgröße liefert, die seine Funktion darstellt. Ein solcher Systembestandteil lässt sich als Netzwerkfragment abbilden. Alle Eingangsgrößen, alle Ausgangsgrößen und der innere Zustand werden in Netzwerkknoten abgebildet, die die jeweils möglichen Zustände repräsentieren. Durch Verbindungen von den Eingangsknoten und den Zustandsknoten zu allen Ausgangsknoten einer Komponenten werden die zugehörigen Funktionen modelliert, indem die zugehörigen Auftrittswahrscheinlichkeiten entsprechend eingestellt werden.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird eine Fragmentierung eines Systems durchgeführt, so dass sichergestellt ist, dass Modellierungsschritte immer auf lokal begrenzte Teile des Systems beschränkt sind, deren Funktionen und Wechselwirkungen bekannt und darstellbar sind. Dadurch treten keine Einschränkungen bezüglich der Komplexität des technischen Systems auf, und es können alle Arten von Systemen, beispielsweise elektrische, optische und mechanische Systeme, modelliert werden. Die erfindungsgemäße Fragmentierung des Systems ermöglicht darüber hinaus eine einfache Verifizierung der erzeugten Bayes-Netze und Erstellung einer Komponentenbibliothek aus Netzwerkfragmenten.
Ausgehend von der Systembeschreibung 10 werden in einem ersten Schritt 12 zunächst die Ein- und Ausgänge des Systems abgebildet. Dieser Verfahrensschritt wird detaillierter in Fig. 3 erläutert.
Im nächsten Verfahrensschritt 14 werden die Komponenten des Systems abgebildet. Dieser Verfahrensschritt wird detaillierter anhand der Fig. 4 erläutert.
Nachdem im Schritt 14 die Komponenten des Systems abgebildet wurden, werden im Schritt 16 direkte Zustandszusammenhänge von Komponenten abgebildet. Dies betrifft Zustände von Komponenten, die unmittelbar einen Zustand einer anderen Komponente beeinflussen. Der Verfahrensschritt 16 ist detaillierter im Zusammenhang mit der Fig. 5 erläutert.
Im nächsten Verfahrensschritt 18 werden die Zusammenhänge zwischen Komponenten des Systems abgebildet. Dieser Verfahrensschritt 18 ist detaillierter im Zusammenhang mit der Fig. 6 erläutert.
Im letzten Verfahrensschritt 20, der detaillierter im Zusammenhang mit der Fig. 7 erläutert ist, werden die Systemein- und -ausgänge mit dem Netzwerkknoten verbunden, deren Zustände sie bestimmen bzw. die ihre Zustände bestimmen.
Die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens garantiert, dass Bayes-Netze für verschiedene Systeme vergleichbar aufgebaut sind und vergleichbare Ergebnisse liefern. Dies ermöglicht den Aufbau einer Komponentenbibliothek mit wiederverwendbaren Netzwerkfragmenten für Komponenten. Eine solche Komponentenbibliothek verringert den Aufwand bei der Erstellung eines Bayes- Netzwerks erheblich. Da alle erstellten Bayes-Netze oder Netzwerkfragmente vergleichbar aufgebaut sind, lassen sie sich problemlos zu größeren Netzen zusammenbauen.
Anhand der Fig. 3 wird im folgenden der Verfahrensschritt 12 detaillierter erläutert. Die Systembeschreibung 10 enthält Angaben über Ein- und Ausgänge des Systems. Die Eingänge des Systems oder Teilsystems sind beispielsweise Schnittstellen, an denen die Steuersignale übertragen werden. Systemausgänge können beispielsweise Signalausgänge sein, an denen ein Messwert abgegriffen werden kann. Für jeden Systemeingang und jeden Systemausgang wird im Schritt 22 ein neuer Netzwerkknoten erstellt. Dieser Netzwerkknoten repräsentiert eine Variable im Bayes-Netz.
Im nachfolgenden Schritt 24 werden alle möglichen Zustände der erstellten Knoten festgelegt. Die Zustände der Systemeingangs- und Systemausgangsknoten repräsentieren die möglichen Werte der Eingangs- bzw. Ausgangsvariablen. Ein Systemeingangsknoten kann im Falle eines Steuersignaleingangs beispielsweise die Zustände EIN und AUS annehmen. Ein Systemausgangsknoten kann beispielsweise die Zustände OK, NICHT OK einnehmen.
Im Schritt 24 erfolgt eine Verzweigung dahingehend, dass im Fall von Systemeingängen im Schritt 26 die Wahrscheinlichkeiten der Zustände festgelegt werden. Diese Wahrscheinlichkeiten können ebenfalls der Systembeschreibung entnommen werden. Falls keine Auftrittswahrscheinlichkeiten für die Zustände der Systemeingangsknoten bekannt sind, wird eine Gleichverteilung angenommen.
Im Unterschied zu Systemeingangsknoten werden Systemausgangsknoten nicht mit Auftrittswahrscheinlichkeiten versehen. Im Schritt 28 werden die im Schritt 24 festgelegten möglichen Zustände daher lediglich weitergegeben. Prinzipiell könnten im Schritt 28 auch die Zustände der Systemausgangsknoten mit Auftrittswahrscheinlichkeiten versehen werden.
Aus den Schritten 26 und 28 werden die Ergebnisse an den Verfahrensschritt 30 übergeben, bei dem dann die fertiggestellten Knoten für Systemein- und Systemausgänge vorliegen.
Im Zusammenhang mit Fig. 4 wird nun der Verfahrensschritt 14, die Abbildung von Komponenten des Systems in ein Netzwerkfragment des Bayes-Netzes, beschrieben. Mit der Bezugsziffer 10 ist in Fig. 4 die Systembeschreibung bezeichnet, die sämtliche Komponenten beschreibt. Die Systembeschreibung 10 wird im Verfahrensschritt 32 daraufhin abgeprüft, ob eine bestimmte Komponente des Systems aus Teilkomponenten aufgebaut ist.
Ist dies nicht der Fall, wird im Schritt 34 zunächst ein Knoten für einen Zustand der Komponente erzeugt. Der Verfahrensschritt 34 wird detailliert im Zusammenhang mit der Fig. 8 erläutert.
Im nachfolgenden Schritt 36 werden Knoten für alle Eingänge der Komponenten erzeugt. Dies gilt für alle Eingänge einer Komponente, so dass dann, wenn ein Informationsfluss im Bayes-Netz durch die Komponenten zwei Richtungen erfolgen kann, für jede Richtung des Informationsflusses jeweils ein Komponenteneingang vorgesehen wird. Der Verfahrensschritt 36 wird detailliert im Zusammenhang mit Fig. 9 erläutert.
In analoger Weise werden im Verfahrensschritt 38 die Knoten für die Komponentenausgänge erzeugt. Auch der Verfahrensschritt 38 wird detaillierter im Zusammenhang mit Fig. 8 erläutert.
Im Verfahrensschritt 40, der detailliert im Zusammenhang mit der Fig. 10 erläutert wird, werden die Funktionen der Komponente modelliert. Hierzu werden Verbindungen zwischen den Knoten eingefügt und Auftrittswahrscheinlichkeiten festgelegt.
Wenn die Komponente nicht aus Teilkomponenten aufgebaut ist, wird das Ergebnis des Verfahrensschritts 40 an den Verfahrensschritt 42 übergeben, bei dem dann ein die entsprechende Komponente abbildendes Netzwerkfragment vorliegt.
Wurde im Verfahrensschritt 32 festgestellt, dass eine Komponente des Systems aus Teilkomponenten aufgebaut ist, wird diese Komponente im Schritt 44 in Teilkomponenten zerlegt und die Schritte 34 bis 40 werden für jede der Teilkomponenten durchgeführt. Die Zerlegung von aus Teilkomponenten aufgebauten Komponenten wird auch anhand der Fig. 11 erläutert.
Falls für diese aus Teilkomponenten aufgebaute Komponente ein Zustandsknoten für den Zustand der Gesamtkomponente benötigt wird, wird ein solcher Zustandsknoten im Schritt 46 erzeugt. Die Verknüpfung solcher Zustandsknoten für Gesamtkomponenten erfolgt im Verfahrensschritt 16, der detailliert im Zusammenhang mit Fig. 5 erläutert ist.
Die Ergebnisse des Verfahrensschritts 46 werden an den Schritt 42 übergeben, so dass nach vollständiger Durchführung des Verfahrensschritts 14 für alle Komponenten Netzwerkfragmente vorliegen.
Die Modellierung der Komponenten mit Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten, jeweils getrennt für jede Richtung des Informationsflusses in Bayes-Netz, ist entscheidend dafür, dass die erstellten Netzwerkfragmente zu einem Gesamtnetz zusammengebaut werden können. Dadurch ist eine Schnittstelle geschaffen und die Möglichkeit eröffnet, einmal erstellte Netzwerkfragmente wieder zu verwenden. Darüber hinaus ermöglicht dieser Aufbau der Netzwerkfragmente die standardisierte und automatisierte Erstellung eines Bayes-Netzes.
Fig. 5 beschreibt detailliert den Verfahrensschritt 16, in dem unmittelbare Zustandszusammenhänge abgebildet werden. Im ersten Verfahrensschritt 50 werden alle bereits erstellten Knoten, die eine Zustandsvariable darstellen, erfasst. Dies sind beispielsweise Komponentenzustandsknoten von Teilkomponenten und Komponentenzustandsknoten der übergeordneten Gesamtkomponenten. Bei allen diesen Knoten wird im Schritt 54 abgeprüft, ob der Zustand der Variablen, die der Knoten repräsentiert, direkt vom Zustand einer anderen Variablen, und somit vom Zustand eines anderen Knotens, abhängt. Beispielsweise verursacht der Zustand eines übergeordneten Knotens "Stecker ab", dass sämtliche Komponentenzustandsknoten von untergeordneten Teilkomponenten, beispielsweise die Steckerkontakte, in den Zustand "unterbrochen" übergehen. Falls im Schritt 54 festgestellt wird, dass der Zustand einer Variablen direkt vom Zustand einer anderen abhängt, werden im Schritt 56 Verbindungen von allen einflussnehmenden Knoten zu dem beeinflussten Knoten eingefügt. Diese Verbindungen werden als Pfeile dargestellt, die gemäß der Informationsflussrichtung vom einflussnehmenden Knoten zu dem beeinflussten Knoten verlaufen. Wird die Prüfung im Schritt 54 verneint, werden keine Verbindungen eingefügt.
Im nachfolgenden Schritt 58 werden die bedingten Auftrittswahrscheinlichkeiten für die Zustände des beeinflussten Knotens festgelegt. Dies erfolgt anhand von Informationen aus der Systembeschreibung. Im Fall eines abgezogenen Steckers beträgt die Auftrittswahrscheinlichkeit für eine Unterbrechung der Steckerkontakte 100 Prozent.
Im Verfahrensschritt 60 sind damit die direkten Zustandszusammenhänge modelliert und sämtliche Knoten des Bayes-Netzes, die sich direkt beeinflussen, miteinander verknüpft.
In der Darstellung der Fig. 6 wird der Verfahrensschritt 18 detailliert dargestellt, in dem Komponentenzusammenhänge abgebildet werden. In diesem Schritt werden strukturelle bzw. funktionelle Verbindungen zwischen Komponenten modelliert.
Hierzu werden im Verfahrensschritt 62 alle Komponentenausgangsknoten mit jeweils dem Komponenteneingangsknoten verbunden, die die von den Komponentenausgangsknoten ausgehende Information nutzen. Im Falle eines elektrischen Systems gibt der Komponentenausgangsknoten einer Lampe beispielsweise die Information an den Komponenteneingangsknoten eines nachfolgenden Widerstands weiter, dass die Lampe mit einer Stromquelle verbunden ist.
Im nachfolgenden Verfahrensschritt 64 werden die bedingten Auftrittswahrscheinlichkeiten der Zustände der Komponenteneingangsknoten gemäß der Informationszusammenfassung an diesen Komponenteneingangsknoten festgelegt. Damit sind im Verfahrensschritt 66 die Komponentenzusammenhänge modelliert.
Im Zusammenhang mit Fig. 7 wird der Verfahrensschritt 20 detailliert erläutert, indem die Systemeingänge und Systemausgänge verknüpft werden. Hierzu werden im Schritt 68 alle bereits erstellten Netzwerkknoten erfasst, die einen Systemeingang oder Systemausgang darstellen. Im Falle eines Systemeingangs wird im Schritt 70 eine Verbindung des Systemeingangsknoten zu allen Komponenteneingangsknoten von Komponenten erstellt, die Informationen von dem Systemeingangsknoten nutzen.
Im nachfolgenden Schritt 72 werden die Auftrittswahrscheinlichkeiten, die durch die in der Systembeschreibung 10 abgelegten Zusammenhänge bedingt sind, festgelegt.
Im Falle eines Systemausgangs werden im Schritt 74 Verbindungen von allen einflussnehmenden Knoten zu diesem Systemausgangsknoten eingefügt, und im Schritt 76 werden die Auftrittswahrscheinlichkeiten, die durch die in der Systembeschreibung 10 abgelegten Zusammenhänge bedingt sind, festgelegt. Im Schritt 78 liegen damit die modellierten und verknüpften Systemeingänge und Systemausgänge vor.
Damit ist die Erstellung des Bayes-Netzes abgeschlossen, indem nun alle Komponenten, Systemein- und -ausgänge sowie Verknüpfungen erstellt sind.
Im Zusammenhang mit Fig. 8 wird der Verfahrensschritt 34 der Fig. 4 detailliert erläutert, in dem die Komponentenzustandsknoten erzeugt werden. Hierzu werden im Schritt 80 aus der Systembeschreibung 10 Zustandsvariablen entnommen, zu denen im nachfolgenden Schritt 82 ein neuer Komponentenzustandsknoten, entsprechend einer Variable, erzeugt wird.
Im Schritt 84 werden alle möglichen Zustände dieses Knotens festgelegt, die möglichen Werten der zugehörigen Variable entsprechen.
Im nachfolgenden Schritt 86 werden die Auftrittswahrscheinlichkeiten aller Zustände festgelegt, die sogenannte Apriori- Wahrscheinlichkeiten darstellen. Damit werden Auftrittswahrscheinlichkeiten bezeichnet, die nicht durch äußere Einflüsse bedingt sind. Bei Schritt 88 sind dann die Komponentenzustandsknoten mit möglichen Zuständen und Auftrittswahrscheinlichkeiten modelliert.
Fig. 9 erläutert detailliert den Verfahrensschritt 38 der Fig. 4, in dem Komponenteneingänge und Komponentenausgänge abgebildet werden. Hierzu werden im Schritt 90 aus der Systembeschreibung 10 Komponenteneingänge und Komponentenausgänge entnommen. Im Schritt 92 wird für jeden Komponenteneingang und jeden Komponentenausgang ein neuer Knoten, entsprechend einer Variable, erzeugt. Im Verfahrensschritt 94 werden daraufhin alle möglichen Zustände dieser Variable festgelegt, so dass bei 96 der Komponenteneingang bzw. Komponentenausgang modelliert ist.
Fig. 10 erläutert detailliert den Verfahrensschritt 40 der Fig. 4, indem die Komponentenfunktionen bzw. Teilkomponentenfunktionen modelliert werden. Als Ausgangsbasis hierfür dienen im Schritt 100 die bereits erstellten Komponentenzustandsknoten, Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten. Im Schritt 102 werden Verbindungen von allen Komponenteneingangsknoten einer Komponente und von dem zugehörigen Komponentenzustandsknoten zu jedem Komponentenausgangsknoten der Komponente eingefügt. Diese Verbindungen werden durch Pfeile von einem Komponenteneingangsknoten zum Komponentenausgangsknoten und von dem Komponentenzustandsknoten zu den Komponentenausgangsknoten dargestellt.
Im Schritt 104 werden entsprechend der Systembeschreibung 10 die bedingten Auftrittswahrscheinlichkeiten entsprechend der durch die Systembeschreibung 10 vorgegebenen Funktion der Komponenten festgelegt. Bei Schritt 106 sind damit die Komponentenfunktionen modelliert.
Anhand der Fig. 11 wird erneut auf die Modellierung von Komponenten, speziell aus Teilkomponenten bestehende Komponenten, eingegangen. Dabei wird zwischen hierarchisch aufgebauten und nicht hierarchisch aufgebauten Komponenten unterschieden. Die Komponenten eines Systems werden der Systembeschreibung 10 entnommen, und im Schritt 110 wird abgeprüft, ob eine komplexe Komponente vorliegt. Als komplexe Komponente wird eine aus mehreren Teilkomponenten bestehende Komponente bezeichnet. Liegt im Schritt 110 keine komplexe Komponente vor, wird die Komponente, die eine Teilkomponente sein kann, wie vorstehend beschrieben, modelliert.
Liegt im Schritt 110 eine komplexe Komponente vor, wird im Schritt 114 ein Komponentenzustandsknoten erzeugt, der den Gesamtzustand der komplexen Komponente repräsentiert. Der Gesamtzustand der komplexen Komponente ist durch die Zustände der Teilkomponenten bestimmt.
Im Schritt 116 wird daraufhin abgeprüft, ob die komplexe Komponente eine hierarchische Komponente darstellt. Als hierarchische Komponente wird eine komplexe Komponente dann bezeichnet, wenn sie eine zusätzliche Zustandsvariable hat, die den Zustand aller Teilkomponenten bestimmt. Im Falle eines Steckers läge eine hierarchische komplexe Komponente vor, da ein Zustand "Stecker abgezogen" die Zustände aller Teilkomponenten, der einzelnen Steckerkontakte, beeinflusst. Im Schritt 118 wird dann, wenn eine hierarchische komplexe Komponente vorliegt, ein Knoten für eine solche Zustandsvariable erzeugt.
Im Schritt 120 wird das beschriebene Vorgehen rekursiv weitergeführt, bis alle komplexen Komponenten in einfache Teilkomponenten aufgeteilt sind. Somit liegen im Schritt 112 lediglich einfache Komponenten vor, die nicht mehr aus Teilkomponenten bestehen.
Für diese Komponenten werden im Schritt 114 die Komponentenfunktionen und Zustandsabhängigkeiten modelliert. Damit liegen im Schritt 114 Netzwerkfragmente vor, die im nachfolgenden Schritt 116 zusammengebaut werden.
Mit der Bezugsziffer 118 ist in der Fig. 11 das fertiggestellte Bayes-Netz bezeichnet.
In der Fig. 12 ist ein technisches System anhand eines Schaltplans dargestellt, mittels dem die Erstellung eines Bayes- Netzes mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beispielhaft dargestellt werden soll. Das in der Fig. 12 dargestellte technische System stellt einen elektrischen Schaltkreis mit drei Stromkreisen und einer gemeinsamen Masseleitung M dar. Jeder Stromkreis weist eine Endstufe Es1, Es2 bzw. Es3, einen Steckerpin St1, St2 bzw. St3 und eine Lampe L1, L2 bzw. L3 auf. Die Masse Ma besteht aus einem Steckerpin StM sowie der Masseleitung M. Die Steckerpins St1, St2, St3 und StM sind in einem gemeinsamen Stecker angeordnet.
Der in der Fig. 12 dargestellte Schaltplan stellt einen Teil der Systembeschreibung dar, die zur Erstellung des Bayes-Netzes verwendet wird. Weiter erforderlich sind Kenntnisse über die einstellbaren und beobachtbaren Größen des Systems, nämlich die Schaltzustände "Ein oder Aus" der Endstufen Es1, Es2, Es3, die vom Benutzer geschaltet werden, sowie Meldungen der Fehlerüberwachung der Endstufen, nämlich "kein Fehler, Fehlercode Stromunterbrechung oder Fehlercode Spannung". Die Lampen L1, L2, L3 selbst sind in diesem Beispiel nicht beobachtbar.
Kausal wirkende Größen des Systems sind die Endstufen Es1, Es2, Es3, der Stecker mit dem Steckerpins St1, St2, St3, StM, die Lampen L1, L2, L3 und die Masseleitung M.
Der Stecker stellt eine hierarchische Komponente dar, die aus dem Steckerpins St1, St2, St3 und StM besteht. Die Masse Ma ist eine virtuelle Komponente, die keine austauschbare Einheit darstellt.
Alle Endstufen, Steckerpins und Lampen können drei Zustände annehmen:
OK = ordnungsgemäße Funktion,
UB = Unterbrechung (Defekt, Komponente unterbricht Strom),
NS = Nebenschluss (Defekt, Komponente hat Kurzschluss zur Batteriespannung).
Die Masseleitung M kann die Zustände OK oder UB annehmen. Die Masse Ma insgesamt kann die Zustände Masse, UB oder UB + NS annehmen. Der Stecker kann die Zustände OK oder "Stecker ab" annehmen. Weiterhin kann der Gesamtzustand des Steckers, d. h. aller seiner Steckerpins St1, St2 und St3, durch OK oder "Fehler" beschrieben werden.
Für sämtliche Zustände werden Auftrittswahrscheinlichkeiten angegeben, die durch entsprechende Daten, beispielsweise Statistiken, in der nötigen Genauigkeit bekannt sind.
Die Zustände der einzelnen Komponenten sowie die Auftrittswahrscheinlichkeiten liegen innerhalb der Systembeschreibung in maschinenlesbarer Form vor. Beispielsweise können Testdaten oder Ergebnisse und Datensätze eines Simulationsprogramms verwendet werden.
Alle Komponenten haben zwei Eingänge und zwei Ausgänge. Ein Eingang und ein zugeordneter Ausgang sind dabei für einen Informationsfluss in Richtung der Stromquelle und der andere Eingang und der andere Ausgang sind für den Informationsfluss in Richtung der Masse vorgesehen. Physikalisch gesehen stellt somit jeder der zwei Kontakte jeder Komponente, einer in Richtung der Stromquelle und einer in Richtung der Masse, sowohl einen Eingang wie auch einen Ausgang dar. Demgemäß kann ein Eingang die Zustände "Quelle" oder "keine Quelle" haben, wobei diese Zustände für eine Verbindung zu einer aktiven Stromquelle oder keine Verbindung stehen. Ein Ausgang kann die Zustände "Masse, UB, UB + NS oder NS" annehmen, was der Funktion seiner Verbindung zur Masse entspricht. Dadurch werden die physikalischen Zusammenhänge in Informationsflüsse abgebildet. Lediglich die Masse Ma und die Endstufen Es1, Es2, Es3 haben hiervon abweichend nur eine Kontaktrichtung, da sie sich an den jeweiligen Enden des Stromkreises befinden. Die Endstufen Es1, Es2, Es3 weisen aber jeweils einen Eingang auf, der die Eingabe eines Benutzers annimmt, sowie einen zusätzlichen Ausgang, der die Fehlermeldung darstellt.
Die Funktionen der einzelnen Komponenten ergeben sich aus den Grundregeln der Elektrotechnik und sind beispielsweise durch Datensätze eines Simulationsprogramms repräsentiert. Die Funktion einer Lampe L1 im Zustand UB ist beispielsweise derart, dass sie den Stromkreis unterbricht. Jede Komponentenfunktion kann eindeutig angegeben werden, wobei dies auch die Funktionen der Endstufen zur Umsetzung der Benutzereingabe und zur Erzeugung der Fehlermeldungen umfasst.
Die strukturellen Zusammenhänge zwischen Komponenten sind durch den Schaltplan der Fig. 12 gegeben, der zeigt, welche Komponenten wie miteinander verbunden sind. Direkte Zusammenhänge von Zuständen existieren zwischen dem Stecker und dem Steckerpins in der Weise, dass ein Zustand "Stecker ab" sämtliche Steckerpins in dem Zustand UB versetzt. Solche direkten Zusammenhänge von Zuständen liegen auch im Fall der Masse Ma, der Masseleitung M und dem Steckerpin StM vor.
Die Systembeschreibung wird nun entsprechend dem in den Fig. 2 bis 11 beschriebenen Verfahren in ein Bayes-Netz abgebildet.
Anhand der Fig. 13 soll zunächst die Erstellung eines Netzwerkfragments für den Stecker erläutert werden. Anhand der Systembeschreibung wird zunächst geprüft, ob eine aus mehreren Teilkomponenten bestehende komplexe Komponente vorliegt. Dies ist bei dem Stecker der Fall, so dass zunächst ein Komponentenzustandsknoten 146 für den Gesamtzustand der Komponente "Stecker" erzeugt wird. Weiter wird abgeprüft, ob die Komponente "Stecker" eine hierarchische Komponente ist. Dies ist der Fall, da das Abziehen des Steckers die Zustände aller Steckerpins beeinflusst. Infolgedessen wird ein Zustandsknoten 148 "Stecker ab" erzeugt.
Daraufhin wird die komplexe Komponente in einfachere Teilkomponenten zerlegt, nämlich die einzelnen Steckerpins St1, St2, St3 und StM. Im Sinne einer übersichtlicheren Darstellung sind in der Fig. 13 lediglich die Netzwerkknoten für den Steckerpin St1 dargestellt. Für den Steckerpin St1 werden ein Komponentenzustandsknoten 150, ein Komponenteneingangsknoten 152 und ein Komponentenausgangsknoten 154 für den Informationsfluss von der Quelle zur Masse sowie ein Komponenteneingangsknoten 156 und ein Komponentenausgangsknoten 158 für den Informationsfluss von der Masse zur Quelle erstellt.
Im nächsten Schritt werden die Komponentenfunktionen modelliert, indem für jede Informationsflussrichtung getrennt eine Verbindung von dem Komponenteneingangsknoten 152 zu dem Komponentenausgangsknoten 154 sowie eine Verbindung von dem Komponenteneingangsknoten 156 zu dem Komponentenausgangsknoten 158 eingefügt wird. Die Informationsflussrichtung von der Quelle zur Masse ist durch strichpunktierte Pfeile und die Informationsflussrichtung von der Masse zur Quelle durch gepunktete Pfeile angedeutet. Darüber hinaus werden Verbindungen von dem Komponentenzustandsknoten 150 zu dem Komponentenausgangsknoten 158 sowie zu dem Komponentenausgangsknoten 154 eingefügt. Weiterhin werden die bedingten Auftrittswahrscheinlichkeiten in Form von Wahrheitstabellen in den entsprechenden Knoten abgelegt. Mittels der Verbindungen zwischen den Knoten und den Wahrheitstabellen, die gemäß der Systembeschreibung erstellt werden, ist die Funktion der Teilkomponente Steckerpin St1 modelliert.
Im nächsten Schritt werden direkte Zustandszusammenhänge zwischen Komponentenzustandsknoten abgebildet. Direkte Zustandszusammenhänge sind in der Fig. 13 mittels durchgezogener Pfeile dargestellt. Eingefügt wird eine Verbindung vom Komponentenzustandsknoten 148 zum Komponentenzustandsknoten 150, da der Komponentenzustand "Stecker ab" direkt den Zustand "UB" im Steckerpin St1 hervorruft. Darüber hinaus wird eine Verbindung vom Komponentenzustandsknoten 150 zum Komponentenzustandsknoten 146 eingefügt, da ein Fehlerzustand der Teilkomponente St1 direkt einen Fehlerzustand der Komponente Stecker verursacht.
Im Zusammenhang mit der Fig. 14 wird nun auf die Erstellung des Bayes-Netzes für die in der Fig. 12 dargestellte Schaltung eingegangen. Zunächst werden die Systemeingänge und Systemausgänge abgebildet, indem die Knoten E1, E2 und E3 für die Systemeingänge erzeugt werden. Diese Knoten weisen jeweils die Zustände "An" und "Aus" auf, wobei alle Zustände die gleiche Wahrscheinlichkeit erhalten.
Darüber hinaus werden drei Knoten FC1, FC2, FC3 für die Systemausgänge erzeugt, die die Zustände OK, FC Unterbrechung und FC Spannung erhalten.
Daraufhin werden für die einzelnen Komponenten des Systems Komponentenzustandsknoten erzeugt, nämlich Komponentenzustandsknoten ES1, ES2 und ES3 für die Endstufen, L1, L2 und L3 für die Lampen, St1, St2, St3 und StM für die Steckerpins und M für die Masseleitung. Ihre möglichen Zustände werden jeweils mit OK, UB und NS festgelegt und die zugehörigen Apriori-Wahrscheinlichkeiten spezifiziert. Die Masseleitung M erhält nicht den Zustand NS. Für die virtuelle Komponente Masse wird ein Zustandsknoten Ma mit den Zuständen OK, UB, NS und UB + NS erzeugt. Diese Zustände haben keine Apriori-Wahrscheinlichkeiten.
Für jeden Komponentenzustandsknoten werden zwei Knoten für Eingangsvariablen erzeugt, einer für den Kontakt in Richtung Quelle, beispielsweise L1_Q und einer für den Kontakt in Richtung Masse, beispielsweise L1_M. Zur Vereinfachung der Darstellung ist jeweils nur ein Komponenteneingangsknoten und ein Komponentenausgangsknoten gezeigt. Die Komponentenzustandsknoten ES1, ES2 und ES3 erhalten keinen Komponenteneingangsknoten für den Kontakt in Richtung Quelle und der Komponentenzustandsknoten M für die Masseleitung erhält keinen Komponenteneingangsknoten für den Kontakt in Richtung Masse. Die Endstufen ES1, ES2, ES3 erhalten je einen Komponenteneingangsknoten Q1, Q2, Q3 mit den Zuständen "Ein" und "Aus". Der Komponentenzustandsknoten Ma für die virtuelle Komponente Masse erhält einen Komponenteneingangsknoten Q mit den Zuständen "Quelle", "keine Quelle" sowie einen Komponenteneingangsknoten M_UB mit den Zuständen OK und UB. Diese Knoten dienen lediglich der Erleichterung der Modellierung, sind jedoch aus der Systembeschreibung ableitbar.
Weiterhin erhalten alle Komponentenzustandsknoten Komponentenausgangsknoten, die genau wie die Komponenteneingangsknoten gebildet werden. Für den Komponentenzustandsknoten Ma für die Komponente Masse ist dieser Knoten identisch mit dem Komponentenzustandsknoten selbst, weshalb er in diesem Beispiel entfallen kann.
Die Komponentenfunktionen werden nun dadurch modelliert, dass Verbindungen von Komponenteneingangsknoten und Komponentenzustandsknoten zu den jeweiligen Komponentenausgangsknoten eingefügt werden. Ebenfalls werden die zugehörigen Wahrscheinlichkeitstabellen spezifiziert.
Für den Gesamtzustand des Steckers werden zwei Zustandsknoten erzeugt, nämlich der Knoten 148 "Stecker ab" mit den Zuständen OK und AB sowie der Knoten 146 mit dem Zuständen OK und "Fehler".
Im nächsten Schritt werden die direkten Zustandszusammenhänge abgebildet, wie bereits im Zusammenhang mit der Fig. 13 erläutert wurde. Der mögliche Zustand "Stecker ab" wirkt direkt auf den Zustand aller Steckerpins, so dass Verbindungen vom Komponentenzustandsknoten "Stecker ab" zu allen Komponentenzustandsknoten St1, St2, St3 und StM eingefügt werden. Die Wahrscheinlichkeitstabellen dieser Komponentenzustandsknoten werden so spezifiziert, dass für den Zustand "Stecker ab" alle Steckerpins unterbrochen sind. Ist der Stecker nicht ab, gelten die Apriori-Auftrittswahrscheinlichkeiten der Steckerpins.
Weiterhin bestimmen die Zustände der Steckerpins den Zustand des Komponentenzustandsknoten 146 "Stecker", so dass von ihnen Verbindungen zu dem Knoten 146 eingefügt werden. Die zugehörige Wahrscheinlichkeitstabelle wird so aufgestellt, dass der Zustand des Knotens 146 dann und nur dann OK ist, wenn alle Steckerpins OK sind.
Daraufhin werden die Komponentenzusammenhänge in der Weise abgebildet, dass die Komponentenausgangsknoten jeder Komponente mit den Komponenteneingangsknoten verbunden werden, mit denen sie gemäß der Information des Schaltplans in der Fig. 12 in der Richtung des jeweiligen Informationsflusses verbunden sind. Wie bereits ausgeführt, ist zu jeder Komponente jeweils nur ein Komponenteneingangsknoten und ein Komponentenausgangsknoten dargestellt.
Abschließend werden die Systemeingänge und Systemausgänge verknüpft. Hierzu wird zwischen den Systemeingangsknoten E1, E2, E3 und den Eingängen der Endstufen ES1, ES2 bzw. ES3 jeweils eine Verbindung erzeugt. Zur Vereinfachung der Modellierung können die Eingangsknoten der Endstufen gelöscht und durch die Systemeingangsknoten ersetzt werden.
Weiterhin werden Verbindungen von den Knoten E1, E2, E3, Q1, Q2, Q3 und ES1_M, ES2_M, ES3_M zu den entsprechenden Knoten FC1, FC2 bzw. FC3 eingefügt. Die zugehörigen Wahrscheinlichkeitstabellen sind durch die deterministischen Funktionen der Endstufen festgelegt, beispielsweise erfolgt eine Ausgabe des Fehlercodes Unterbrechung genau dann, wenn eine Endstufe eingeschaltet ist, aber entweder ihre Quelle- oder ihre Masseverbindung unterbrochen ist.
Damit ist das Bayes-Netz vollständig spezifiziert. Durch den beschriebenen Aufbau kann das erstellte Netz sofort unverändert in andere Netze übernommen werden. Auch Netzwerkfragmente für einzelne Komponenten können übernommen werden. Veränderungen des technischen Systems können dadurch schnell in eine Änderung des Bayes-Netzes für die Diagnose umgesetzt werden.

Claims

1. Verfahren zum Erstellen eines Bayes-Netzwerks zur Abbildung und Diagnose eines technischen Systems anhand einer Systembeschreibung, insbesondere für ein Kraftfahrzeug, mit folgenden Schritten:

- Erstellen eines Systemeingangsknotens für jeden Systemeingang des Systems,

- Erstellen eines Systemausgangsknotens für jeden Systemausgang des Systems,

- Abbilden aller Komponenten des Systems mittels Komponentenzustandsknoten, Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten,

- Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenzustandsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand unmittelbarer logischer und/oder kausaler Zusammenhänge zwischen Zuständen von Komponenten,

- Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Komponenteneingangsknoten unterschiedlicher Komponenten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System,

- Erstellen von Verknüpfungen zwischen Systemeingangsknoten und Komponenteneingangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System, und

- Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenausgangsknoten und Systemausgangsknoten anhand der Material-, Energie- und/oder Informationsflüsse in dem System.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen des Systemeingangsknotens der Schritt des Einrichtens aller möglichen Zustände des Systemeingangs in dem Systemeingangsknoten durchgeführt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass jedem möglichen Zustand des Systemeingangs eine Auftrittswahrscheinlichkeit zugeordnet wird.

4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen der Systemausgangsknoten der Schritt des Einrichtens aller möglichen Zustände des Systemausgangs in dem Systemausgangsknoten durchgeführt wird.

5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abbilden der Komponenten des Systems eine Prüfung durchgeführt wird, ob eine Komponente aus Teilkomponenten aufgebaut ist und dann, wenn Teilkomponenten detektiert werden, alle Teilkomponenten mittels Komponentenzustandsknoten, Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten abgebildet werden.

6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Abbildung einer aus Teilkomponenten bestehenden Komponente ein weiterer Komponentenzustandsknoten für einen Gesamtfunktionszustand hinzugefügt wird.

7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abbilden der Komponenten des Systems folgende Schritte ausgeführt werden:

- Erstellen eines Komponentenzustandsknotens für jede Komponente des Systems,

- Erstellen eines Komponenteneingangsknotens für jede Eingangsvariable einer Komponente und

- Erstellen eines Komponentenausgangsknotens für jede Ausgangsvariable einer Komponente.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen eines Komponentenzustandsknotens der Schritt des Einrichtens aller möglichen Funktionszustände der Komponente in dem Komponentenzustandsknoten und des Zuordnens einer Auftrittswahrscheinlichkeit zu jedem Funktionszustand durchgeführt wird.

9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen eines Komponenteneingangsknotens der Schritt des Einrichtens aller möglichen Zustände der Eingangsvariablen in dem Komponenteneingangsknoten durchgeführt wird.

10. Verfahren nach Anspruch 7, 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen eines Komponentenausgangsknoten der Schritt des Einrichtens aller möglichen Zustände der Ausgangsvariablen in dem Komponentenausgangsknoten durchgeführt wird.

11. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abbilden der Komponenten des Systems folgender Schritt ausgeführt wird:
Erstellen von Verknüpfungen innerhalb einer Komponente zwischen Komponenteneingangsknoten und Komponentenausgangsknoten sowie zwischen Komponentenzustandsknoten und Komponentenausgangsknoten.

12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen von Verknüpfungen innerhalb einer Komponente jedem möglichen Zustand des Komponentenausgangsknotens eine Auftrittswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Zustände der verknüpften Komponenteneingangsknoten und Komponentenzustandsknoten zugeordnet wird.

13. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abbilden von Komponenten des Systems Netzwerkfragmente aus einer Komponentenbibliothek eingefügt werden.

14. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen von Verknüpfungen zwischen Komponentenzustandsknoten unterschiedlicher Komponenten folgende Schritte durchgeführt werden:

- Prüfen, ob der Funktionszustand einer oder mehrerer Komponenten direkt den Zustand einer anderen Komponente beeinflusst,

- Einfügen jeweils einer Verbindung von jeder einflussnehmenden Komponente zur beeinflussten Komponente,

- Zuordnen von Auftrittswahrscheinlichkeiten zu jedem Zustand der beeinflussten Komponente in Abhängigkeit des Zustands jeder einflussnehmenden Komponente.

15. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen von Verknüpfungen zwischen einem oder mehreren Komponentenausgangsknoten und einem Komponenteneingangsknoten unterschiedlicher Komponenten jedem Zustand des Komponenteneingangsknoten eine Auftrittswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit des Zustands jedes verknüpften Komponentenausgangsknotens zugeordnet wird.

16. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen von Verknüpfungen zwischen einem oder mehreren Systemeingangsknoten und einem Komponenteneingangsknoten jedem Zustand des Komponenteneingangsknotens eine Auftrittswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit des Zustands jedes verknüpften Systemeingangsknoten zugeordnet wird.

17. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Erstellen von Verknüpfungen zwischen einem oder mehreren Komponentenausgangsknoten und einem Systemausgangsknoten jedem Zustand des Systemausgangsknotens eine Auftrittswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit des Zustands jedes Komponentenausgangsknoten zugeordnet wird.

18. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorstehenden Ansprüche, mit einer Quelleneinheit für die Speicherung und/oder Aufbereitung der Systembeschreibung, einer Komponentenanalyseeinheit für die Analyse des Systems und dessen Zerlegung in Komponenten, eine Konstruktionseinheit für das Erstellen von den Komponenten zugeordneten Netzwerkfragmenten und einer Komplettierungseinheit für das Zusammensetzen der Netzwerkfragmente zu einem Gesamtnetz.

19. Vorrichtung nach Anspruch 18, gekennzeichnet durch eine Komponentenbibliothek für das Abspeichern von Netzwerkfragmenten, wobei die Konstruktionseinheit Netzwerkfragmente in die Komponentenbibliothek abspeichern und aus dieser entnehmen kann.

20. Vorrichtung nach Anspruch 18 oder 19, gekennzeichnet durch eine Aufbauregeleinheit, in der Aufbauregeln für Netzwerkkomponenten und Netzwerkverknüpfungen abgelegt sind, wobei die Konstruktionseinheit und die Komplettierungseinheit Aufbauregeln aus der Aufbauregeleinheit entnehmen können.