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Die
Erfindung betrifft einen Verschleißursachendetektor mit dem in
Felddaten statistische Zusammenhänge
zwischen Verschleißmessreihen
und Messreihen von potentiellen Einflussgrößen ermittelt werden. Zur Verbesserung
der Verschleißanalyse werden
mittels Verschleißmessungen
einerseits Verschleißdifferenzen
zwischen Beginn und Ende eines Messreihenabschnitts gemessen und
ermittelt und andererseits aus den Messreihen der potentiellen Einflussgrößen die
Integrale dieser Größen über den Abschnitt
errechnet. Anschließend
werden über
den oder die Messreihenabschnitte die Korrelationen zwischen Verschleißdifferenz
und den verschiednen potentiellen Einflussintegralen berechnet.
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Technische
Komponenten, wie z. B. ein Brennstoffzellen Stack oder eine Batterie
unterliegen im Rahmen der Lebenszeit, der eingesetzten Betriebsstunden
oder Laufleistung eines Fahrzeugs der Alterung und eventuell auch
dem Verschleiß.
Man hat verschiedene Methoden entwickelt, die Alterung und den Verschleiß von Komponenten
zu erfassen und berechenbar zu machen.
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In
der
WO 00/65705 A2 wird
ein Verfahren zur Bestimmung der Restlebensdauer einer Batterie vorgeschlagen,
bei dem eine Kombination von aktuellen Messwertaufnahmen und in Prüfstandsversuchen
ermittelten Lastkennlinien benutzt wird, um die Restlebensdauer
einer Batterie zu berechnen. Hierzu wird in einem Mikroprozessor
aus den aufgenommenen Messwerten der aktuelle Batterieinnenwiderstand
berechnet. In Laborversuchen wurden zuvor Entladungskurven der Batterie
abhängig
vom Alterungszustand, sprich Innenwiderstand, und bei verschiedenen
Lastzuständen
ermittelt und als Kurvenschar abgespeichert. Nach Bestimmung des
Lastzustandes und des Innenwiderstand wird eine zu diesen Parametern
passende Entladungskurve ausgewählt
und mit der Kurve rechnerisch auf die verbleibende Restlebensdauer
geschlossen. Derartige Verfahren benötigen für jeden Batterietyp umfangreiche Vorversuche,
in denen aussagekräftige
Lebensdauerkurven ermittelt werden müssen. Diese Kurven sind in
der Regel von vielen Parametern wie Temperatur, Ladezustand, Belastungszustand,
Innenwiderstand abhängig.
Außerdem
geben derartige Verfahren nur bei quasistationären Systemzuständen oder bei
nur langsam veränderlichen
Systemzuständen hinreichend
genaue Vorhersagemöglichkeiten. Hochdynamisches
Systemverhalten kann mit in Laborversuchen aufgenommenen Alterungskurven
Lebensdauerkurven oder Entladungskurven nicht abgebildet werden.
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Für dynamische
Systeme wie z. B. Verbrennungsmotoren hat man für die Zustandsbestimmung und
die Diagnose solcher Systeme in der
DE 10336597 A1 und
DE 10336598 A1 die Verwendung von
Belastungskollektiven vorgeschlagen. Der Zustandsraum des zu beobachtenden
Systems wird hier in Parameterfenster unterteilt und mit elektronischen
Rechenmitteln wird gezählt,
wie oft das System mit seinen dynamisch wechselnden Zuständen in
welchem Fenster war. Aus dem aufgenommenen Belastungskollektiv wird
dann eine Schädigungssumme
ermittelt, diese mit einem Bewertungskennfeld verglichen und daraus
auf den Systemzustand geschlossen. Für die Ermittlung der Schädigungssumme
werden empirisch abgeleitete Modelle herangezogen.
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Aus
dem Stand der Technik sind somit Verfahren zur Verschleißbestimmung
bekannt, die ein Modell zum Referenzzustand lernen und zur Bestimmung
des Verschleißes
aktuelle Sensorgrößen oder Integrale
von Sensorgrößen mit
einem Referenzzustand vergleichen. Hilfe bei der Ursachenanalyse
geben solche Systeme nicht.
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Verfahren
oder Systeme, die a priori unbekannte Verschleißursachen identifizieren, sind
auch nicht bekannt.
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Erfindungsgemäße Aufgabe
ist es daher, ein Verfahren anzugeben, mit dem aus Felddaten Hinweise
zu Verschleißursachen
gegeben werden können.
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Die
Lösung
gelingt mit einem Verfahren nach Anspruch 1. Weitere Ausführungsformen
der Erfindung sind in den Unteransprüchen und in der folgenden Beschreibung
offenbart.
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Die
Lösung
gelingt hauptsächlich
mit einem Verfahren, bei dem mit einem Datenlogger zu verschiedenen
Systemgrößen Felddaten
in Form von Messreihen mitprotokolliert werden. In geeigneten Intervallen
wird der Komponentenzustand zu einer oder zu mehreren Komponenten
des zu beobachtenden Systems erfasst. Durch Differenzbildung der
Zustände
wird der Verschleiß der
Komponente im betrachteten Intervall ermittelt. Ist ein signifikanter
Verschleiß eingetreten,
wird eine Korrelation zwischen Verschleiß und potentiellen Einflussintegralen
durchgeführt.
Die potentiellen Einflussintegrale werden hierbei aus den Felddaten
berechnet. Die Berechnung der Einflussintegrale kann hierbei entweder nachträglich aus
den mitprotokollierten Messreihen erfolgen oder, wenn die Vorauswahl
der Einflussintegrale schon bekannt ist, können die Einflussintegrale bereits
bei der Aufnahme der Felddaten aus diesen gebildet werden und als
Messreihen von Einflussintegralen abgespeichert werden.
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Die
vorgenannte Methode wird besonders vorteilhaft, wenn man die Felddaten
von ganzen Fahrzeugflotten zur Verfügung hat. Bei Fahrzeugflotten
werden an die einzelnen Fahrzeuge sehr unterschiedliche Anforderungen
gestellt. Diese unterschiedlichen Anforderungen ergeben sich beispielsweise
aus unterschiedlichen Klimaeinflüssen,
wenn die Fahrzeuge in unterschiedlichen Klimazonen eingesetzt werden,
aus unterschiedlichen Belastungen bei unterschiedlichen Fahranforderungen
oder Fahrstilen, aus unterschiedlichen Einsatzszenarien der Fahrzeuge,
z. B. als Privatfahrzeug oder als Taxi, u. s. w..
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Dann
kann man den unterschiedlich starken Verschleiß einer Komponente den aus
den Messreihen möglichen
Einflussintegralen gegenüberstellen und
miteinander korrelieren. Ergibt sich ein signifikanter statistischer
Zusammenhang, ist dies ein statistischer Hinweis auf eine mögliche Verschleißursache.
Bei Rollenprüfstands-
oder Laborexperimenten ist eine einseitige, unrealistische Betonung
gewisser Zustände
möglich.
Die Felddaten erfassen die gesamte Variabilität der Fahrtzustände und
Umgebungsparameter. Dies können
insbesondere Einflussintegrale aus dynamischen Veränderungen
oder aus klimatischen Gegebenheiten sein. Weiterhin können Fahrzeuge
in der Realität
außerhalb
der vorgegebenen Spezifikation eingesetzt werden, was ggf. durch
Labortests nicht abgedeckt ist. Somit können gewisse Einflußintegrale „vergessen" werden. Die Prüfstandsexperimente
sind im Allgemeinen durch eine gezielte Vermeidung von unerwünschten
Einflüssen gekennzeichnet.
Dies führt
zu Ergebnissen, die für
gewählte
Umgebungsparameter ggf. in ihrer Abdeckung deutlich eingeschränkter sein
können
als diejenigen der Analyse von Realdaten.
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In
einer Weiterbildung der Erfindung kann das vorgeschlagene Verfahren
bei der Anwendung auf Felddaten aus Fahrzeugflotten einen vorgeschalteten
Selektionsschritt aufweisen. Mit dem Selektionsschritt werden die
Datensätze
der Felddaten auf Vollständigkeit
untersucht und ausgewählt.
Damit wird verhindert, dass in die statistische Auswertung Messreihen
mit Datenlücken
mit einfließen.
In einem verfeinerten Selektionsschritt kann die Selektion auch
auf das ausgewählte
Beobachtungsintervall des Messreihensegments beschränkt werden,
in dem der zu analysierende Verschleiß beobachtet wurde.
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Bei
der Anwendung des Verfahrens kann weiterhin ein Prozessschritt zur
Mittelwertbildung bzw. zur Normierung der Verschleißermittlung über die
erfassten und ausgewählten
Messreihen hinweg vorgenommen werden, um die Vergleichbarkeit der Verschleißermittlung über verschiedene
Umwelt- und Fahrbedingungen hinweg zu gewährleisten. Die Einflussintegrale
werden dann über
alle ausgewählten Messreihen
der Fahrzeuge der Flotte hinweg gebildet. Per Regressionsanalyse
kann dann die voraussichtliche Lebensdauer der analysierten Komponente
oder der analysierten Komponenten bestimmt werden.
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Bei
der Anwendung der Erfindung auf Flottendaten werden die Messreihen
aus den einzelnen Fahrzeugen in einer Datensammelstelle zusammengetragen.
Hierzu übertragen
die Fahrzeuge ihre onboard Messreihen über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle
an eben diese Datensammelstelle.
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Das
Verfahren wird dann offboard in einer Recheneinheit durchgeführt, die
Zugriff auf die Daten der Datensammelstelle hat.
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Für Diagnosezwecke
kann das Verfahren onboard im Fahrzeug selbst durchgeführt werden. Dann
werden lediglich die im Fahrzeug in einem Datenlogger mitprotokollierten
Messreihen ausgewertet. In dieser Variante der Erfindung werden
in geeigneten Abständen
an einer ausgewählten
Komponente Verschleißmessungen
onboard durchgeführt
und mit einem zu erwartenden Verschleiß verglichen. Ergibt sich für ein Beobachtungsintervall
ein übermäßiger Verschleiß wird die
erfindungsgemäße Ursachenanalyse
durchgeführt
und die für
den Verschleiß höchstwahrscheinlich
verantwortlichen Einflussintegrale per Korrelation statistisch bestimmt.
Die Berechnungen erfolgen dann vorzugsweise mit onboard Recheneinheiten
im Fahrzeug selbst. Offboard Analysen über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle sind
ebenfalls möglich.
Stehen die relevanten Einflussintegrale fest, können dem Fahrzeugführer die den
Einflussintegralen zugrunde liegenden Ursachen mitgeteilt werden,
so dass er seine Betriebsstrategie des Fahrzeugs anpassen kann,
und er so fahrprofilabhängige
Aspekte des Verschleißes
hin zu verschleißarmen
Betrieb ändern
kann.
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Ohne
Beschränkung
der Allgemeinheit wird im Folgenden die Erfindung anhand von graphischen Darstellungen
näher erläutert. Ein
Ausführungsbeispiel
für die
Anwendung auf Brennstoffzellenstacks wird näher ausgeführt.
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Dabei
zeigen:
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1 eine
Prinzipskizze eines an sich bekannten Fahrzeugbordnetzes, wie es
beispielsweise in einem Brennstoffzellenfahrzeug eingesetzt wird,
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2 ein
Funktionsblockdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens für onboard
Anwendungen,
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3 ein
Funktionsblockdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens für Flottenanwendungen.
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Eine
bevorzugte Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt in Fahrzeugen
mit Brennstoffzellenantrieb. 1 zeigt
einen Signallaufplan in einem Kraftfahrzeugbordnetz, wie es für den Einsatz
der hier offenbarten Erfindung geeignet ist. Typischer Weise sind
die verschiedenen Komponenten des Bordnetzes über einen oder mehrere Kommunikationsbusse 1 vernetzt.
Bei einem Brennstoffzellenfahrzeug sind hierbei zur Energieverssorgung einer
elektrischen Maschine M mehrere Brennstoffzellenstacks 2 vorhanden.
Die Leistungsregelung der Maschine erfolgt mit einer Leistungssteuerung 3.
Die Leistungssteuerung ist für
den Datenaustausch mit anderen Fahrzeugkomponenten an das Kommunikationsbordnetz
des Fahrzeugs angeschlossen. Ebenso sind die Brennstoffzellenstacks
beispielsweise über
Sensoren für
Strom 4 und Sensoren für
Spannung 5 an das Kommunikationsbordnetz angeschlossen.
Das ermöglicht
den für
die Regelung der Antriebsleistung erforderlichen Datenaustausch.
Weitere Fahrzeugkomponenten, die an das Kommunikationsbordnetz des
Fahrzeugs angeschlossen sind, sind z. B. die Drehzahlsensoren 6,
mit denen Informationen über
die aktuelle Raddrehzahl auf den Bus gegeben werden, und ein ESP
oder ABS Steuergerät,
mit dem die Informationen aus den Raddrehzahlen in Form von elektronischen
Fahrstabilisierungsprogrammen oder Antiblockiersystemen weiterverarbeitet
werden. Auch die Motorsteuerung kann die Informationen aus den Raddrehzahlen
für die
Drehmomentregulierung und besonders für die Bestimmung der gefahrenen
Strecke weiterverarbeiten. Abgesehen von den genannten technischen
Daten sind in heutigen Fahrzeugen auf dem Kommunikationsbordnetz
praktisch Betriebsdaten zu allen angeschlossenen Komponenten vorhanden.
Diese Betriebsdaten enthalten in der Regel Leistungsdaten, Daten
für die Diagnose
und Zustandsdaten der Komponente. Es ist daher auch bekannt mit
einer Recheneinheit ECU die Busnachrichten mitzulesen und mit einem
in der Recheneinheit implementierten Programm Verschleißberechnungen
von verschiednen angeschlossenen Komponenten durchzuführen.
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Auf
diesen Strukturen setzt die hier offenbarte Erfindung auf.
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In
einer ebenfalls an das Kommunikationsbordnetz angeschlossenen Recheneinheit
ECU wird ein Datenlogger zur Aufzeichnung von Messreihen und ein
Programm zur Durchführung
der Verschleißursachenanalyse
implementiert. Die Verschleißursachenanalyse
im Einzelfahrzeug erfolgt vorzugsweise onboard im Fahrzeug selbst.
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2 zeigt
ein mögliches
Funktionsblockdiagramm für
das erfindungsgemäße Verfahren
in onboard Anwendung. Analysiert werden können dann die am Bordnetz angeschlossenen
Komponenten im Fahrzeug. Beispielsweise können die Verschleißursachen
erforscht werden, die Brennstoffzellenstacks in Fahrzeugen besonders
belasten. Solche Brennstoffzellenstacks unterliegen im Gebrauch
starken und hochdynamischen Lastwechseln, deren extreme Vielfalt
sich in Prüfstandsversuchen
nur schlecht abbilden lassen. Eine Verschleißursachenermittlung aus Felddaten
ist hier deshalb von besonderem Vorteil.
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Mit
einem ersten Programmmodul 20 werden mit einem Datenlogger
die im Kommunikationsbordnetz verfügbaren Daten der verschiednen
Komponenten mitprotokolliert und als Messreihen über der Zeit oder als Messreihen über dem
Kilometerstand eines Kraftfahrzeugs abgespeichert.
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Mit
einem folgenden Programmmodul 21 werden diejenigen Messreihen
die, z. B. für
einen Brennstoffzellenstack, verschleißindikativ sind, ausgewertet
und auf Messreihensegmente untersucht, die einen auffälligen Verschleiß anzeigen,
etwa besonders großer
Verschleiß oder
besonders geringer Verschleiß.
Für die
auffälligen
Segmente wird in einem weiteren Modul 22 die Differenz
des Verschleißzustandes
zwischen Ende und Anfang des Segmentes bestimmt. Ausgewählt werden
vorzugsweise Messreihen ohne Datenlücken oder mit geringen Datenlücken.
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Mit
dem Funktionsmodul 22 wird an den relevanten Stellen der
Messreihen, das sind Aufzeichnungsintervalle mit auffälligen Veränderungen
der Systemobservablen, Verschleißberechnungen durchgeführt und
der verschleiß der
observierten Komponente berechnet.
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In
einem nächsten
Verfahrensschritt bzw. Funktionsmodul 23 werden aus den übrigen abgespeicherten
Messreihen die potentiellen Einflussintergrale, die einen Einfluss
auf den Zustand der zu analysierenden verschleißbehafteten Komponente, z.
B. den Brennstoffzellenstack, haben, berechnet.
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In
einem weiteren Verfahrensschritt 24 werden dann die Korrelationen
zwischen potentiellen Einflussintegralen und dem ausgewählten verschleißindikativen
Messreihensegment berechnet. Laufvariable für die Korrelationen, sind hierbei
die Laufreihenvariable der im Datenlogger abgelegten Messreihen,
also entweder ein Zeitparameter oder der Kilometerstand des Fahrzeugs.
Vorzugsweise werden sowohl Messreihen über der Zeit also auch über dem
Kilometerstand abgespeichert und ausgewertet. Ein Vergleich der
beiden Korrelationsarten über
der Zeit und über
dem Kilometerstand gibt dann einen statistischen Hinweis, ob der
beobachtete Verschleiß eher
alterungsbedingt oder eher gebrauchsbedingt ist. Ob der Verschleiß eher mit
dem Alter des Bauteils zusammenhängt
oder eher mit seinem Gebrauch. Ist die Korrelation in der Zeitreihe
größer deutet
dies auf einen Alterungseffekt hin. Ist die Korrelation in der Kilometerreihe
größer deutet
dies auf einen Verschleiß durch
Benutzung hin.
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In
einem weiteren Verfahrensschritt 25, werden die berechneten
Korrelationen schließlich
noch statistisch weiter ausgewertet. Es können z. B. die Korrelationskoeffizienten
berechnet werden und die Signifikanz des statistischen Zusammenhangs
berechnet werden. Mit dieser statistischen Nachbereitung werden
die für
den beobachteten Verschleiß statistisch
signifikanten Einflussintegrale identifiziert und ausgewählt. Zu
den derart ausgewählten
Einflussintegralen können
nun die möglichen
Verschleißursachen
angegeben werden. Ergibt sich bei einer Brennstoffzelle z. B. ein
starker Verschleiß in
Folge von starker Stromentnahme, so kann als mögliche Verschleißursache
die Ursache der starken Stromentnahme angegeben werden.
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Die
Analyse von ganzen Fahrzeugflotten erfolgt offboard z. B. in einem
Service Center. Zu diesem Zweck wird im Kommunikationsbordnetz des Fahrzeugs
eine Luftschnittstelle 7 vorgehalten, die als Sende- und
Empfangseinheit ausgebildet ist. Die Luftschnittstelle enthält hierzu
vorzugsweise ein Gateway, mit dem das Kommunikationsprotokoll der drahtlosen
Datenübertragung
auf das Kommunikationsprotokoll des Kommunikationsbordnetzes umgesetzt
wird und umgekehrt. Über
diese Kommunikationsschnittstelle werden die in den onboard Datenloggern
abgelegten Messreihen der Einzelfahrzeuge aus der beobachteten Fahrzeugflotte
in eine Datensammelstelle außerhalb
des Fahrzeugs übertragen und
abgespeichert. Die Implementierung der erfindungsgemäßen Verschleißursachenanalyse
erfolgt in diesem Fall in einer offboard Recheneinheit.
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3 zeigt
exemplarisch ein Funktionsblockdiagramm für eine Verschleißursachenanalyse in
Felddaten einer Fahrzeugflotte. Der Kern des Verfahrens für die onboard
Anwendung in einem Einzelfahrzeug kann hierbei unmittelbar auf die
Felddaten der ganzen Fahrzeugsflotte übertragen werden. Als Modifikationen
werden dann die Berechnungen und Auswertungen nicht nur mit dem
Datensatz eines Einzelfahrzeugs durchgeführt, sondern mit einer Auswahl
von Datensätzen
aus mehreren Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte. Die Verfahrensschritte
Aufnahme der Messreihen 20, Auswahl von Messreihensegmenten 21,
Verschleißberechnung über die
ausgewählten
Segmente 22, Ermittlung der Einflussintegrale 23,
Berechnung der Korrelationen 24 und Ermittlung der statistisch
signifikanten Korrelationen 25 finden sich im offboard
Verfahren und damit im Funktionsblockdiagramm der 3 wieder.
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Das
offboard Verfahren wird demgegenüber um
Flotten spezifische Verfahrensschritte erweitert. Mit einem Zwischenschritt 31 werden
die in den einzelnen Fahrzeugen abgelegten Messreihen ausgelesen
und in einer Fahrzeug externen Datenbank gesammelt.
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Die
gesammelten Flottendaten erlauben ferner eine verbesserte Analyse
einer möglichen
Verschleißursache,
indem man z. B. nur solche Datensätze mit in die Analyse mit
einbezieht, deren Messreihen möglichst
keine oder nur wenige Datenlücken haben.
Mit einem Verfahrenschritt 21 können solche Datensätze aus
der Datenbank der von der Fahrzeugflotte gesammelten Datensätze ausgewählt werden,
bevor man die Verschleißursachenanalyse
startet. Außerdem
ist es zweckmäßig vor
Auswahl der Datensätze
diese über
die Fahrzeugflotte hinweg zu vereinheitlichen. Datensätze aus
verschiedenen Modelljahrgängen
einer Fahrzeugserie könnten
nämlich heterogen
sein. Dieser Vereinheitlichung durch Datenkonversion dient ein weiterer
Verfahrenschritt 32.
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Die
hier offenbarten Verfahren liefern statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen
beobachteten Zuständen
einer beobachteten Komponente und mit protokollierten Umgebungsvariablen
dieser Komponente. Nach Ermittlung der statistisch signifikanten
Zusammenhänge
sollten diese Ergebnisse von einem technischen Fachmann bewertet
werden. Dies gilt für
alle statistischen Verfahren. Z. B. korreliert in Industrieländer der
Rückgang
der Storchenpopulation mit dem Rückgang
der Geburtenrate. Trotzdem bringt der Storch nicht die Kinder. Gemeinsame Ursache
für beide
Rückgänge ist
vielmehr die Industrialisierung, die den Lebensraum der Störche verschlechtert
und die zu kleineren Familieneinheiten geführt hat.