DE102004058619A1

DE102004058619A1 - Diagnoseverfahren in Systemen

Info

Publication number: DE102004058619A1
Application number: DE200410058619
Authority: DE
Inventors: Jan Simonis; Joachim Stefan; Ralph Meyer; Erik Labadie
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2004-12-04
Filing date: 2004-12-04
Publication date: 2006-06-08

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Diagnoseverfahren für Systeme, in denen das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet wird, wobei das mathematische Modell zu erkennende Fehler berücksichtigt. DOLLAR A Ein Diagnoseverfahren für Systeme sieht vor, dass das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet wird. Dabei wird das mathematische Modell so gestaltet, dass es zu erkennende Fehler berücksichtigt. Gemäß der Erfindung wird hierzu aufgrund des Modells ein Gleichungssystem von Größen des Systems gebildet. Das Gleichungssystem ist so gestaltet, dass im fehlerfreien Betrieb der Wert der Gleichungen Null beträgt und im Fehlerfall aus der Verteilung der Gleichungen, deren Wert nicht mehr Null beträgt, auf den Fehler geschlossen wird.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Diagnoseverfahren für Systeme, in denen das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet wird, wobei das mathematische Modell zu erkennende Fehler berücksichtigt.

Es ist bekannt, Systeme mit mathematischen Modellen zu beschreiben. Dies dient zur Ermittlung von Stellgrößen des Systems, zur Bildung von Regelkreisen und zur Berechnung des Verhaltens des Systems, teilweise schon zu Zeitpunkten, in denen ein reales System noch gar nicht vorliegt.

Als System kommen hierbei beispielsweise Maschinen und Einrichtungen für die Produktion und Herstellung von Produkten aber auch Fahrzeuge oder Teilsysteme wie Aggregate in Frage. Allen diesen Systemen ist gemeinsam, dass im Betrieb des Systems Fehler auftreten können, die in aller Regel in einem Defekt eines Bauteils des Systems liegen. Fehler können dabei insbesondere in Stellern, Sensoren, Informationsübermittlungseinrichtungen aber auch in mechanischen oder elektronischen Komponenten auftreten. Aufgrund zunehmender Komplexität der Systeme und einhergehender Vervielfältigung der Fehlerquellen wird das Auffinden von Fehlerursachen schwieriger.

Durch Diagnoseverfahren soll mittels einer Systembeschreibung und einer Analyse des tatsächlichen Systemverhaltens gegenüber dem erwarteten Systemverhalten ein Aufzeigen eines bestimmten Fehlers und möglichst auch die Angabe der Fehlerursache ermöglicht werden, wodurch beispielsweise Reparaturarbeiten gezielt durchgeführt werden können. Daneben kann bei Vorliegen eines definierten Fehlers auch ein möglichst guter Weiterbetrieb des Systems – eventuell in einem Notfallbetriebsmodus – erfolgen.

Ein derartiges Diagnoseverfahren ist beispielsweise aus der EP 0 883 046 B1 bekannt. Auch hierbei wird das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet, welches zu erkennende Fehler berücksichtigt.

Aufgabe der Erfindung ist es ein entsprechendes Modell so zu gestalten, dass bei Auftreten von Fehlerquellen möglichst einfach auf die Fehlerursache geschlossen werden kann.

Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe wird durch ein Diagnoseverfahren gemäß Anspruch 1 gelöst.

Ein Diagnoseverfahren für Systeme sieht vor, dass das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet wird. Dabei wird das mathematische Modell so gestaltet, dass es zu erkennende Fehler berücksichtigt. Gemäß der Erfindung wird hierzu aufgrund des Modells ein Gleichungssystem von Größen des Systems gebildet. Das Gleichungssystem ist so gestaltet, dass im fehlerfreien Betrieb der Wert der Gleichungen Null beträgt und im Fehlerfall aus der Verteilung der Gleichungen, deren Wert nicht mehr Null beträgt, auf den Fehler geschlossen wird.

Dadurch, dass das Gleichungssystem so gestaltet wird, dass im fehlerfreien Betrieb der Wert der Gleichungen Null beträgt und im Fehlerfall von Null abweicht, kann mittels einer Mustererkennung über die Residuen beim Vorliegen eines Fehlers auf den einzelnen vorliegenden Fehler geschlossen werden. Die Berechnung des Gleichungssystems kann dabei in einfacher, schematischer Weise aus dem mathematischen Modell gewonnen werden, das dem System zugrunde liegt.

Eine vorteilhafte Ausgestaltung des mathematischen Modells sieht vor, dass dieses als stückweise lineares Modell gebildet wird. Durch die Gestaltung des Modells als stückweise lineares Modell ist eine einfache matrizielle und vektorielle mathematische Verarbeitung der Daten möglich. Die Systemgleichungen erlauben in einfacher Weise von einander unabhängige Komponenten zu trennen, Residuen zu bilden und automatisierbare mathematische Methoden auf das Modell anzuwenden. Darüber hinaus ist eine Beschreibung der meisten funktionalen Zusammenhänge eines Systems aufgrund eines zumindest lokal linearen Zusammenhangs möglich, so dass sehr viele Modelle wenigstens als Kombination einer Anzahl von stückweise lokalen Modellen darstellbar sind. Einzelne lineare Zusammenhänge des zugrunde liegenden mathematischen Modells des Systems müssen natürlich nicht in stückweise Modelle aufgeteilt werden. Dabei ist es möglich sowohl statische als auch dynamische stückweise lineare Modelle zu verwenden. Die Auswahl des verwendeten stückweise linearen Modells ist dabei im Wesentlichen von der erforderlichen Genauigkeit in der Beschreibung des Systems und den Zusammenhängen innerhalb des Systems abhängig.

Eine vorteilhafte Ausgestaltung sieht dabei vor, dass dem Modell lineare Gleichungen hinzugefügt werden, die beschreiben, dass Sensorwerte und Aktorwerte für eine gleiche Variable zueinander gleich sind. Durch diese zusätzliche Beziehung zwischen Aktorwerten und Sensorwerten gleicher Variablen wird die entsprechende Verknüpfung der Werte miteinander in das Modell integriert. Im Übrigen führen diese Gleichungen dann, wenn sie nicht zutreffen, dazu, dass das Modell das System nicht mehr richtig beschreibt. Das Modell ist also beim Vorliegen von Fehlern im System, die diese Entsprechung verletzen inkonsistent zum realen Verhalten. Hierdurch werden entsprechende Fehler auffindbar und identifizierbar.

Es entspricht einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung, wenn zu berücksichtigende Fehler dem Gleichungssystem additiv hinzugefügt werden. Durch diese Maßnahmen werden Gleichungen über Fehler erstellt, die dann im System berücksichtigt werden. Auch durch diese Maßnahme werden die Fehlerquellen entsprechend über das so modifizierte Modell identifizierbar und ggf. auch quantifizierbar.

Einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung zufolge werden unbekannte Werte durch stückweise lineare Modelle ersetzt. Für unbekannte Werte werden also Modelle, insbesondere stückweise lineare Modelle erstellt, die einen Ausdruck für diese Werte in Abhängigkeit bekannter Größen und Variablen bilden. Unbekannte Werte werden also aus bekannten abgeleitet, wobei hierfür ein gesondertes Modell gebildet wird. Wird das Modell stückweise linear ausgebildet, so lässt es sich in besonders einfacher Weise in das vorhandene Modell des Systems integrieren. Unbekannte Werte können auch als unbekannt definiert werden. Durch die lineare Eigenschaft des Modells ist es möglich, ein Diagnosesystem zu entwickeln, selbst wenn die Eingänge des Modells teilweise unbekannt sind.

Es entspricht einer vorteilhaften Ausgestaltung eines Diagnosesystems, wenn dieses in Form einer Diagnosematrix definiert wird, wobei die Diagnosematrix die Zahl der zu bildenden Residuen bestimmt und insbesondere auch festlegt, welche von Fehlern gestört werden darf. Durch diese Vorgehensweise wird die einfache, automatisierbare Umformung und Berechnung von Residuen ermöglicht. Das Diagnosesystem ist handhabbar und durch Matrizenrechnung können Umformungen der Gleichungen automatisch vorgenommen werden. Auch das erforderliche Bilden von Residuen wird dadurch leicht ermöglicht. Dabei erfolgt das Isolieren eines Fehlers, also das Erkennen des Vorliegens eines bestimmten Fehlers, durch Mustererkennung in der Diagnosematrix bzw. den aus der Diagnosematrix abgeleiteten Residuen. Die Berechnung kann somit automatisiert und sehr schnell durchgeführt werden, auch wenn sich die Variablen in rascher Folge ändern. Eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit wird durch diese Maßnahme ermöglicht.

Bei der Fehlererkennung über eine Diagnosematrix kann insbesondere vorgesehen sein, dass über einen gewissen Zeitraum hinweg ein kumulativer Wert für die Größen gebildet wird. Hierbei können, insbesondere auch über eine gewisse Zeit hinweg oder eine bestimmte Anzahl von Arbeitszyklen, die Werte der Diagnosematrix addiert werden. Die Mittelwertbildung durch Division über Zyklenzahl oder Zeitdauer muss dann nicht unbedingt tatsächlich berechnet werden. Die Mittelwertbildung sorgt dafür, dass Störungen durch Rauschen im Signal und statistische Schwankungen zulässiger Schwankungsbreiten nicht zum Erkennen eines Fehlers im System führen. Es werden also unerwünschte Falschmeldungen ausgefiltert.

Nachfolgend wird dies auch an einem Beispiel näher erläutert. Ein System mit einem gegebenen Systemverhalten wird anhand stückweise linearer Gleichungen beschrieben. Dabei werden auch alle Fehler modelliert, die zu berücksichtigen sind. Es ergibt sich ein Gleichungssystem der Form0 = G_x·x + G_f·f. Dabei enthält der Vektor x die Variablen des Systems und der Vektor f die zu berücksichtigenden Fehler des Systems. Gx und Gf sind zweidimensionale Matrizen.

Die stückweise Linearität wird dadurch hergestellt, dass der Bereich der Variable xi welche Bestandteil bzw. Komponente des Vektors x ist, in ni Bereiche unterteilt wird, wobei innerhalb von jedem dieser ni Bereiche ein wenigstens näherungsweise lineares Systemverhalten bezüglich der Variable x gegeben ist. Hierzu wird die Variable xi durch die ni Variablen xij ersetzt. Zu jedem Zeitpunkt sind alle diese Variablen bis auf die Variable xip gleich Null, soweit sich xi gerade in dem linearen Bereich p befindet.

Der erhaltene Vektor x kann in drei unterschiedliche Gruppen aufgeteilt werden, die sich nach dem Typ der darin enthaltenen Variablen unterscheiden. Die erste Gruppe ist den Sensorwerten, die zweite den Aktuatorwerten und die dritte unbekannten Werten zugeordnet. Soweit eine Variable sowohl als Sensorwert als auch als Aktuatorwert im System vorhanden ist, wird eine Gleichung hinzugefügt, die beschreibt, dass Aktuator- und Sensorwert einander entsprechen sollen. Anschließend wird bestimmt, welche Sensor- und Aktuatorfehler zu berücksichtigen sind. Diese werden automatisch als additive Fehler dem Gleichungssystem hinzugefügt. Schließlich können unbekannte Werte soweit gewünscht oder erforderlich durch weitere stückweise lineare Modelle ersetzt werden.

Das so erhaltene Gleichungssystem für die Diagnose bildet eine Diagnosematrix. Diese bestimmt die Anzahl der zu bildenden Residuen. Auch wird hieraus bestimmt, welche der Residuen von welchen Fehlern gestört werden.

Sind beispielsweise die fünf Fehler Fehler1 ... Fehler5 zu berücksichtigen und können die Residuen Res1 bis Res5 aus der Diagnosematrix abgeleitet werden, so kann durch Matrix-Nullraum-Berechnung und entsprechende Transformationen über der Diagnosematrix sichergestellt werden, dass das Residuum i vom Fehler j nicht gestört wird. In der nachfolgenden Tabelle ist X ein beliebiger Wert für das Tabellenelement. Die Beziehung zwischen Fehler i und Wert des Residuums Resj (hier jeweils i, j=1, ...,5) ergibt dann den Zusammenhang:

Dabei wird dann, wenn es mehrere Lösungen für die Matrixnullraumberechnungen gibt, die Auswahl so getroffen, dass möglichst immer ein Residuum so gebildet ist, dass es von allen anderen Fehlern möglichst stark gestört wird.

Die Residuen können nun laufend aus den erhaltenen Werten berechnet werden. Das Isolieren eines Fehlers erfolgt dann durch eine Mustererkennung über die Matrix der Residuen und der zugeordneten Fehler. Bei der dargestellten Vorgehensweise der Nullraumberechnung ist beispielsweise der Fehler 2 im System vorhanden, wenn alle Residuen bis auf das Residuum Rest ungleich Null sind.

Um Systemrauschen und Modellungenauigkeiten, wie sie beispielsweise durch die Linearisierung nicht linearer Zusammenhänge eingeführt werden, ist es von Vorteil, die Residuen einem Filter zu unterwerfen. Es kann insbesondere ein zeitlicher Mittelwert oder ein über eine gewisse Zeit hinweg additiv kumulierter Wert ermittelt werden. Dabei stellt die Wahl der Zeitdauer ein Kompromiss zwischen rechtzeitiger Fehlererkennung und das Vermeiden des Erzeugens von nicht zutreffenden Fehlermeldungen dar, der im Einzelnen der Abstimmung bedarf. Die Begrenzung der Zeitdauer stellt darüber hinaus auch sicher, dass beim Verschwinden aller Fehler alle Residuen wieder gleich 0 werden.

Darüber hinaus können Fehlergrößen mit dem zugrunde liegenden Modell auch geschätzt werden. Durch Nullraum-Berechnung kann der Einfluss von unbekannten Variablen aus dem Gleichungssystem beseitigt werden. Danach kann aufgrund der bekannten Werte der Aktuator- und der Variablenwerte eine Ermittlung der Fehlergröße durchgeführt werden.

Claims

Diagnoseverfahren in Systemen, wobei – das Systemverhalten in einem mathematischen Modell abgebildet wird, – welches zu erkennende Fehler berücksichtigt, dadurch gekennzeichnet, dass – aufgrund des Modells ein Gleichungssystem von Größen des Systems gebildet wird, – wobei das Gleichungssystem so gestaltet ist, dass im fehlerfreien Betrieb der Wert der Gleichungen Null beträgt, – im Fehlerfall aus der Verteilung der Gleichungen, deren Wert nicht mehr Null beträgt, auf den Fehler geschlossen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das mathematische Modell aus stückweise linearen Modellen gebildet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei den stückweise linearen Modellen wahlweise um statische oder dynamische stückweise lineare Modelle handelt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass lineare Gleichungen hinzugefügt werden, die beschreiben, dass Sensorwerte und Aktorwerte für eine gleiche Variable zueinander gleich sein sollen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zu berücksichtigende Fehler dem Gleichungssystem additiv hinzugefügt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass unbekannte Werte durch stückweise lineare Modelle ersetzt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Diagnosesystem in Form einer Diagnosematrix definiert wird, wobei die Diagnosematrix die Zahl der zu bildenden Residuen bestimmt und insbesondere auch festlegt, welche von Fehlern nicht gestört werden dürfen.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Isolieren eines Fehlers durch Mustererkennung in der Diagnosematrix erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass über einen gewissen Zeitraum hinweg ein kumulativer Mittelwert gebildet wird.