DE102007042507A1

DE102007042507A1 - Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen von Flüssigkeiten, insbesondere von Motoröl

Info

Publication number: DE102007042507A1
Application number: DE102007042507A
Authority: DE
Inventors: Mathias Dr. Lindemann; Heiko Dr. Dobrinski
Original assignee: Hella KGaA Huek and Co
Current assignee: Hella GmbH and Co KGaA
Priority date: 2007-09-07
Filing date: 2007-09-07
Publication date: 2009-03-12
Anticipated expiration: 2027-09-08
Also published as: KR20090026098A; DE102007042507B4

Abstract

Bei einem Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen oder anderen Kenngrößen in oder von Flüssigkeiten zur Verwendung in Kraftfahrzeugen, insbesondere von Motoröl, bei dem mit einem oder mehreren Sensoren eine oder mehrere sensorisch erfaßbare Größen bestimmt werden, werden die sensorisch erfaßten Größen der Flüssigkeit mit einem automatischen Klassifikationsverfahren hinsichtlich bestimmter Kenngrößen ausgewertet. Dadurch können auch Flüssigkeiten mit Mehrfachverschmutzungen ausgewertet werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen oder anderer Kenngrößen in oder von Flüssigkeiten zur Verwendung in Kraftfahrzeugen, insbesondere von Motoröl, mit einem oder mehreren Sensoren mit denen ein oder mehrere sensorisch erfaßbare Größen bestimmt werden.
Derartige Verfahren sind beispielsweise aus der US 6,911,830 B2 oder der DE 10 2005 047 139 A1 bekannt. Bei den hier beschriebenen Verfahren wird anhand verschiedener Sensormeßwerte mit Hilfe einer mathematischen Formel eine Qualitätskenngröße des Öls, insbesondere der Rußgehalt, ausgewertet.
Ein Problem tritt jedoch in der Regel dann auf, wenn verschiedene Inhaltsstoffe in der Flüssigkeit vorhanden sind, da sich die jeweils gemessenen Größen in vielen Fällen gegensätzlich verhalten und dadurch Fehlinterpretationen entstehen. Umfangreiche Untersuchungen an Motorölen aus Prüfstandsversuchen und Fahrzeugtests haben gezeigt, daß insbesondere bei Ölproben der Zusammenhang zu den Ölparametern hochgradig spezifisch und nicht durch allgemeingültige Formeln beschreibbar ist.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen oder anderen Kenngrößen in oder von Flüssigkeiten zur Verwendung in Kraftfahrzeugen zu schaffen, mit denen es möglich ist, Inhaltsstoffe oder Kenngrößen auch dann zu bestimmen, wenn die Flüssigkeit mehrere Inhaltsstoffe aufweist.
Die Lösung dieser Aufgabe erfolgt mit einem Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
Bei dem Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen oder anderen Kenngrößen in oder von Flüssigkeiten zur Verwendung in Kraftfahrzeugen, insbesondere von Motoröl, bei dem mit einem oder mehreren Sensoren eine oder mehrere sensorisch erfaßbare Größen bestimmt werden, ist erfindungswesentlich vorgesehen, daß die sensorisch erfaßten Größen der Flüssigkeit mit einem automatischen Klassifikationsverfahren hinsichtlich bestimmter Kenngrößen ausgewertet werden. Die Kenngrößen können auch die Inhaltsstoffe sein. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein mathematisches Klassifikationsverfahren verwendet. Jeder Satz von Meßwerten wird dabei nichtlinear transformiert und anschließend einem vorher festgelegten Satz von Kenngrößen zugeordnet. Im Gegensatz zum Stand der Technik handelt es sich dabei nicht um ein deterministisches Verfahren, sondern um ein Klassifikationsverfahren, das flexibel anpaßbar ist.
Insbesondere bei der Untersuchung von Öl kann dessen Zusammensetzung genau analysiert werden. Extreme Ölzustände können frühzeitig erkannt werden und Motorschäden kann vorgebeugt werden. Auch die vorgeschlagenen Wartungsintervalle werden auf diese Weise abgesichert oder weitaus genauer angegeben. Dadurch kann auch die Lebensdauer des Öls optimal genutzt werden. Bevorzugt wird ein statistisches Klassifikationsverfahren zur Auswertung der sensorisch erfaßten Größen verwendet. Das Klassifikationsverfahren ist dabei bevorzugt mit Trainingsdatensätzen auf die Bestimmung vorgegebener Kenngrößen trainiert worden. Bevorzugt wird das Klassifikationsverfahren mittels einer Kreuzvalidierung anhand von Untermengen der Trainingsdatensätze trainiert. Dadurch kann die Vorhersagegenauigkeit des Klassifikationsverfahrens noch gesteigert werden. Aus vorherigen Ölmessungen wird zunächst eine Trainingsdatenmenge erstellt, in der jedem Satz von Ölparametern ein klar definierter Ölzustand zugeordnet ist. Dann wird das Klassifikationsverfahren, das der Zuordnung von Ölparametern zum Ölzustand (oder allgemeiner sensorisch erfaßbarer Größen zu Kenngrößen) zugrundelegt wird, auf Basis dieser Trainingsdatenmenge trainiert. Anhand weiterer Messungen kann anschließend die Vorhersagekraft des trainierten Klassifikationsverfahrens verifiziert werden. Bevorzugt ist das Klassifikationsverfahren ein Entscheidungsbaumverfahren oder Regressionsbaumverfahren. Grundsätzlich sind aber auch eine Vielzahl anderer Klassifikationsverfahren einsetzbar, insbesondere neuronale Netze, support vector machines, Diskriminanzanalyse und K-Nearest-Neighbour-Clustering.
Als Sensor wird bevorzugt ein mechanischer Resonator verwendet. Dabei wird als sensorisch erfaßbare Größe bevorzugt die elektrische Admittanz des mechanischen Resonators in der Flüssigkeit gemessen. Besonders bevorzugt wird als mechanischer Resonator eine Tuning Fork verwendet. Bevorzugt werden hiermit als sensorisch erfaßbare Größen die Permittivität bzw. Dielektrizitätszahl der Flüssigkeit und/oder die Viskosität der Flüssigkeit und/oder die Dichte der Flüssigkeit und/oder der elektrische Leitwert der Flüssigkeit gemessen. Mit diesen sensorisch erfaßbaren Größen lassen sich eine Vielzahl von Eigenschaften bestimmen und mit dem erfindungsgemäßen Klassifikationsverfahren bestimmten Kenngrößen zuordnen.
Bevorzugt wird als weiterer Sensor ein Füllstandssensor verwendet. Als weitere sensorisch erfaßbare Größe wird damit der Füllstand oder die Höhe der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß erfaßt. Der Füllstandssensor ist dabei bevorzugt ein Ultraschallsensor. Als weiterer Sensor kann auch noch ein Drucksensor verwendet werden. Mit diesem kann als sensorisch erfaßbare Größe der Druck der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß erfaßt werden. Weiterhin ist es möglich, zusätzlich einen Temperatursensor zu verwenden, mit dem als sensorisch erfaßbare Größe die Temperatur der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß erfaßt wird. Mit diesen und weiteren Sensoren und sensorisch erfaßbaren Größen können zusätzliche Informationen über die zu untersuchende Flüssigkeit gewonnen werden und als Eingangsgrößen in dem Klassifikationsverfahren verwendet werden.
Bevorzugt werden für das Klassifikationsverfahren neben den sensorisch erfaßten Größen der Flüssigkeit weitere, die Meßumgebung beschreibende Daten, insbesondere die Einsatzdauer, die Einsatzart oder die Art der Flüssigkeit verwendet. Bei der Art der Flüssigkeit wird zunächst zwischen beispielsweise Öl, Wasser, Benzin und ähnlichem aber auch zwischen verschiedenen Ölsorten oder Benzinsorten unterschieden. Weitere Daten können die Motorspezifikation, insbesondere den Motortyp oder auch den Fahrstil, insbesondere die Geschwindigkeit, Drehzahl, Kilometerstand, Kaltstarts und/oder Verbrauch beinhalten. Bevorzugt wird als Flüssigkeit das Motoröl eines Kraftfahrzeugs untersucht.
Als Kenngrößen werden bevorzugt der Rußgehalt der Flüssigkeit und/oder der Kraftstoffgehalt der Flüssigkeit und/oder der Wassergehalt und/oder die TBN („Total Base Number”) und/oder die TAN („Total Acid Number”) der Flüssigkeit, insbesondere bei einem Motoröl ausgewertet.
Nachfolgend wird die Erfindung anhand eines in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiels weiter erläutert. Im einzelnen zeigen die schematischen Darstellungen in:
1: Eine Prinzipdarstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
2: Eine schematische Darstellung des Einflusses von Alterung und Verschmutzungen mit Ruß, Kraftstoff und Wasser auf ein Öl im Hinblick auf die sensorischen Daten Viskosität und Dielektrizitätszahl;
3: Ein Beispiel für ein Entscheidungsbaumverfahren im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens;
4: Eine schematische Darstellung des Trainings des erfindungsgemäßen Verfahrens; und
5: Eine Übersicht über die verschiedenen Ausgestaltungsmöglichkeiten des erfindungsgemäßen Verfahrens.
1 zeigt eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Im Block 1 werden zunächst mit Sensoren, insbesondere mit einem Tuning-Fork-Sensor 2, ein oder mehrere sensorisch erfaßbare Werte 3 erfaßt. Dies können die Viskosität, die Dichte, die Permittivität oder der elektrische Leitwert sein. In Block 7 kann mittels eines Temperatursensors die Temperatur, insbesondere die Öltemperatur bei der Untersuchung eines Öls erfaßt werden. Beispielhaft ist hier noch der Öllevelsensor 4 aufgeführt, der als sensorisch erfaßbare Größe den Level 5 feststellt. In einem Block 6 sind weitere für die Auswertung relevante Größen angegeben, die in das erfindungsgemäße Verfahren einfließen können. Diese gehen insbesondere auch auf das Fahrverhalten zurück. Hier sind beispielhaft die Geschwindigkeit, die Drehzahl, die Laufleistung, die Motor-Laufzeit, die Anzahl der Kaltstarts und der Verbrauch aufgeführt. Die so ermittelten Werte werden über Bussysteme, z. B. LIN-Bus, CAN-Bus oder PWM-Bus der Maschinenkontrolleinheit oder Engine Control Unit 10 (ECU) geführt. In dieser Einheit 10 erfolgt die Auswertung der sensorisch erfaßten Werte mit einem Flüssigkeitszustandsalgorithmus oder im vorliegenden Fall einem Ölzustandsalgorithmus oder Oil Condition Algorithm OCA, der erfindungsgemäß ein Klassifikationsverfahren, insbesondere ein statistisches Klassifikationsverfahren in Form eines Entscheidungsbaumverfahrens ist. Die dabei ermittelten Kenngrößen werden ausgegeben in einem Block 11, einem Engine Management System (EMS), ausgegeben und es werden Aussagen zu vorher bestimmten Kenngrößen, wie beispielsweise dem Dieselgehalt, dem Benzingehalt, dem Rußgehalt und/oder dem Wassergehalt getroffen. Dies sind für viele Anwendungen wesentliche Kenngrößen für den Zustand eines Motoröls. Hinsichtlich bestimmter Fragestellungen können jedoch auch andere Kenngrößen von Interesse sein. Für andere Flüssigkeiten sind selbstverständlich andere Kenngrößen von besonderem Interesse. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt es, das Klassifikationsverfahren auf die Erkennung nahezu beliebiger Kenngrößen zu trainieren. Insofern ist diese Aufzählung nur beispielhaft. Durch die Einbindung des Ölzustandsalgorithmus in ein Gesamtsystem aus Hardware und Software in das Öl-Management von Fahrzeugen werden Wartungsintervalle und Ölwechsel spezifischer und genauer auf das jeweilige Fahrzeug und das Fahrverhalten angepaßt, als dies mit dem bisherigen Stand der Technik möglich ist.
In 2 ist in einem xy-Diagramm die kinematische Viskosität gegen die Dielektrizitätszahl für eine schematische Darstellung des Einflusses von Alterung und Oxidation sowie von Verschmutzungen mit Ruß, Kraftstoff und Wasser aufgetragen. Diese Darstellung illustriert, daß der Zusammenhang zwischen Ölparametern und dem Ölzustand, z. B. dem Rußgehalt in mehrfach verschmutzten Ölproben nicht durch eine einfache mathematische Darstellung darstellbar ist. Ölproben mit multiplen Verschmutzungen sind zwar hinsichtlich der Basiseffekte im begrenzten Umfang separierbar aber nicht allgemein gültig beschreibbar. Das bedeutet, daß sich Ölproben oder allgemein Flüssigkeitsproben mit Mehrfachverschmutzungen zwar nach ihrem Gehalt an Ruß, Kraftstoff, Wasser und anderen Zusätzen durch chemische und physikalische Analyseverfahren unterscheiden lassen, daß dies jedoch nicht durch eine einfache Formel aus den Ölparametern oder Flüssigkeitsparametern wie Viskosität, Dichte oder Permittivität abgeleitet werden kann. Vielmehr kann es vorkommen, daß einzelne Zusatzstoffe durch das gleichzeitige Vorhandensein von anderen Zusatzstoffen maskiert werden. Eine eindeutige Zuordnung des entsprechenden Zusatzstoffen zu einem der gemessenen Flüssigkeitsparameter ist dadurch verhindert. Im einzelnen ist dabei auf der X-Achse 20 die Dielektrizitätszahl aufgetragen. Auf der Y-Achse 21 ist die kinematische Viskosität aufgetragen. In dem Diagramm ist beispielsweise ein Meßpunkt für Frischöl mit 22 und ein Meßpunkt für Gebrauchtöl mit 23 bezeichnet. Der Pfeil 24 stellt den alleinigen Einfluß eines Rußeintrags, der Pfeil 25 den Einfluß von Alterung und Oxidation, der Pfeil 26 den Kraftstoffeintrag und der Pfeil 27 den Wassereintrag dar. Die gestrichelten Pfeile deuten an, daß sich die Werte für das Gebrauchtöl 23 sowohl durch eine Kombination aus Ruß- und Dieseleintrag als auch durch eine Kombination von Wassereintrag und Oxidation ergeben können. Weitere Kombinationen sind möglich.
In 3 ist schematisch ein Entscheidungsbaumverfahren dargestellt, wie es im Rahmen der Erfindung eingesetzt wird. Zur Bestimmung des Rußanteils im Öl können beispielsweise die Ölparameter Permittivität (eps), die dynamische Viskosität (eta), die spezifische Dichte (rho) und der Leitwert (G_p) ausgewertet werden. In einem ersten Schritt wird dabei geprüft, ob die Permittivität (eps) kleiner ist als ein vorher festgelegter bzw. trainierter Wert X1. Danach werden in den nachfolgenden Bäumen des Entscheidungsbaums weitere Unterspezifikationen hinsichtlich weiterer Grenzwerte der Permittivität (eps) X2 und X3 getroffen. In den Unterbäumen werden dann weitere Abfragen hinsichtlich der Parameter Leitwert (G_p), spezifische Dichte (rho) im Vergleich zu bestimmten festgelegten trainierten Grenzwerten getroffen. Auf diese Weise kann innerhalb des Entscheidungsbaumes dann ein Ergebnis gefunden werden. Den sensorisch erfaßten Größen wird auf diese Weise mit dem Klassifikationsverfahren ein Kennwert, nämlich der Rußanteil in Öl zugeordnet, der im vorliegenden Beispiel beispielsweise 0%, 2% oder 5% betragen kann.
4 erläutert die Erstellung des Entscheidungsbaums gemäß 3 und die Bestimmung der Grenzwerte X1 bis X9 (in 3). Die Trainingsdaten 12 werden aus vorherigen Messungen, insbesondere Ölmessungen gewonnen. Dabei werden solche Trainingsdaten oder Testdaten ermittelt, in denen jedem Satz von Ölparametern bzw. sensorisch erfaßten Größen ein klar definierter Ölzustand bzw. klar definierte Kenngrößen zugeordnet sind. Danach wird das Klassifikationsverfahren im Entscheidungsbaum, das der Zuordnung von Parametern oder sensorisch erfaßten Größen zu Kenngrößen zugrundeliegt, auf Basis dieser Trainingsdaten trainiert. Anhand weiterer Messungen bzw. einer anderen Teilmenge von Test- oder Trainingsdaten kann anschließend eine Verifikation 15 des Klassifikationsverfahrens 13 erfolgen. Das Entscheidungsbaum-Klassifikationsverfahren kann beispielsweise mit einer fünffachen Kreuzvalidierung in 100 Durchläufen trainiert werden. Das so trainierte Klassifikationsverfahren wird dann der eigentlichen Verwendung zugeführt und in der Figur als 10a bezeichnet. Dies entspricht dann dem in 1 eingesetzten Klassifikationsverfahren 13 in der Maschinenkontrolleinheit 10.
In 5 ist schematisch aufgezeigt, in welcher Form die Trainingsdatenmenge erweitert werden kann. In einer ersten Stufe 16 kann ein Training des Klassifikationsverfahrens auf sensorisch erfaßbare Werte wie Ruß, Wasser und Diesel erfolgen. Auch eine Anpassung auf entsprechende Ölsorten kann durchgeführt werden. In einer zweiten Stufe 17 können weitere Daten zum Beispiel hinsichtlich der Motorölspezifikation in die Trainingsdatenmenge einfließen und das Klassifikationsverfahren oder Entscheidungsbaumverfahren entsprechend trainiert werden, so daß der Motortyp, der Öllevel oder die Temperatur ebenfalls berücksichtigt werden. In einer dritten Stufe 18 kann die Trainingsdatenmenge um Fahrstile, die zum Beispiel bei Flottentests ermittelt werden, erweitert werden. Hierzu kann konkret die Geschwindigkeit, die Drehzahl, der Kilometerstand des Motors, die Zahl der Kaltstarts und der Verbrauch des Motors in die Trainingsdatenmenge aufgenommen werden und bei der Ermittlung der Kenngrößen berücksichtigt werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

- US 6911830 B2 [0002]
- DE 102005047139 A1 [0002]

Claims

Verfahren zur Bestimmung von Inhaltsstoffen oder anderen Kenngrößen in oder von Flüssigkeiten zur Verwendung in Kraftfahrzeugen, insbesondere von Motoröl, bei dem mit einem oder mehreren Sensoren eine oder mehrere sensorisch erfaßbare Größen bestimmt werden, dadurch gekennzeichnet, daß die sensorisch erfaßten Größen der Flüssigkeit mit einem automatischen Klassifikationsverfahren hinsichtlich bestimmter Kenngrößen ausgewertet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die sensorisch erfaßten Größen mit einem statistischen Klassifikationsverfahren ausgewertet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das Klassifikationsverfahren mit Trainingsdatensätzen auf die Bestimmung vorgegebener Kenngrößen trainiert worden ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß das Klassifikationsverfahrens mittels einer Kreuzvalidierung anhand von Untermengen der Trainingsdatensätze trainiert wird.
Verfahren nach einem der vohergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Klassifikationsverfahren ein Entscheidungsbaumverfahren verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Sensor ein mechanischer Resonator verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß als sensorisch erfaßbare Größe die elektrische Admittanz des mechanischen Resonators in der Flüssigkeit gemessen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, daß als mechanische Resonator eine Tuning Fork verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als sensorisch erfaßbare Größe die Permittivität bzw. Dielektrizitätszahl der Flüssigkeit gemessen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als sensorisch erfaßbare Größe die Viskosität der Flüssigkeit gemessen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als sensorisch erfaßbare Größe die Dichte der Flüssigkeit gemessen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als sensorisch erfaßbare Größe der elektrische Leitwert der Flüssigkeit gemessen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als weiterer Sensor ein Füllstandssensor verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß die sensorisch erfaßbare Größe des Füllstandssensors der Füllstand oder die Höhe der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, daß der Füllstandssensor ein Ultraschallsensor ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als weiterer Sensor ein Drucksensor verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß die sensorisch erfaßbare Größe des Drucksensors der Druck der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als weiterer Sensor ein Temperatursensor verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, daß die sensorisch erfaßbare Größe des Temperatursensors die Temperatur der Flüssigkeit in einem Meßbehälter oder Vorratsgefäß ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß für das Klassifikationsverfahren neben den sensorisch erfaßten Größen der Flüssigkeit weitere, die Meßumgebung beschreibende Daten, insbesondere die Einsatzdauer, die Einsatzart oder die Art der Flüssigkeit, verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Flüssigkeit Motoröl ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Kenngröße der Rußgehalt der Flüssigkeit ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Kenngröße der Kraftstoffgehalt der Flüssigkeit ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Kenngröße der Wassergehalt der Flüssigkeit ausgewertet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Kenngröße die TBN („Total Base Number”) und/oder TAN („Total Acid Number”) der Flüssigkeit ausgewertet wird.