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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung
zum Bestimmen fehlerhafter Komponenten in einem System, wie es zum
Beispiel bei einer Fehlerdiagnose für ein Kraftfahrzeug durch eine
Werkstatt notwendig ist. Die Erfindung betrifft auch ein Computerprogrammprodukt,
welches ein entsprechendes Verfahren implementiert.
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Stand der Technik
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In
komplexen Systemen, die viele Komponenten oder Einrichtungen aufweisen,
wie es beispielsweise bei modernen Kraftfahrzeugen der Fall ist,
wird die Fehlersuche bei Betriebsstörungen, beispielsweise im Pannenfall
oder bei regelmäßig vorzunehmenden
Wartungen, in der Werkstatt in der Regel durch Diagnosesysteme durchgeführt. Dazu
werden Sensordaten oder historische Informationen des Fahrbetriebs
ausgelesen und ausgewertet. Liegt beispielsweise ein Defekt vor,
wird dann auf Grundlage der ausgelesenen Daten die wahrscheinlichste
Fehlerursache, zum Beispiel der Ausfall einer bestimmten Komponente
oder Einrichtung im Fahrzeug ermittelt. Dabei werden zum Beispiel
Score-Tabellen eingesetzt oder die ausgelesenen Fahrzeugdaten werden
mit Defekt- oder Fehlerszenarien verglichen, die auf Grundlage von
funktionalen Modellen des Fahrzeugs bzw. des Zusammenspiels seiner
Komponenten beruhen. Weitere Diagnosemöglichkeiten, um die die jeweilige
Betriebsstörung
verursachenden Komponenten festzustellen, sind bekannt. Die verschiedenen
eingesetzten Diagnoseverfahren liefern jedoch nicht immer die korrekte
Bestimmung der defekten Einheit im Fahrzeug bzw. System. Es ist
daher wünschenswert,
ein möglichst
zuverlässiges
Bestimmungsverfahren zu schaffen, um die Ursachen von Betriebsstörungen in
Systemen mit mehreren Teilen oder Komponenten zu bestimmen.
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Offenbarung der Erfindung
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Daher
ist ein Verfahren zum Bestimmen fehlerhafter Komponenten in einem
mehrere zusammenwirkende Komponenten aufweisenden System vorgeschlagen.
In Abhängigkeit
von verschiedenen unabhängig
voneinander durchgeführten
Diagnosealgorithmen werden Listen von potenziell fehlerhaften Komponenten
erstellt. Jeder potenziell fehlerhaften Komponente wird dabei ein
Fehlerwert zugeord net. Es werden für zumindest eine Auswahl von
Komponenten des Systems für
eine jeweilige potenziell fehlerhafte Komponente die Fehlerwerte
zu einem Fehlerscorewert verknüpft.
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Eine
Vorrichtung zur Bestimmung von fehlerhaften Komponenten in einem
System, welches mehrere zusammenwirkende Komponenten aufweist, hat
mehrere Diagnoseeinrichtungen, die derart eingerichtet sind, dass
unter Durchführung
eines jeweiligen Diagnosealgorithmus eine Liste von potenziell fehlerhaften
Komponenten erstellt wird. Dabei umfasst die Liste zu jeder potenziell
fehlerhaften Komponente einen zugeordneten Fehlerwert. Die Vorrichtung
weist ferner eine Auswerteeinrichtung auf, welche in Abhängigkeit
von den Listen für
zumindest eine Auswahl von Komponenten des Systems für eine jeweilige
potenziell fehlerhafte Komponente die Fehlerwerte zu einem Fehlerscorewert
verknüpft.
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Zusammenwirkende
Komponenten oder Einrichtungen bilden dabei ein System, wie beispielsweise
Einrichtungen eines Kraftfahrzeugs, die zumindest teilweise das
Fahrzeug ausbilden. Unter zusammenwirkenden Komponenten wird dabei
verstanden, dass bei der Funktion oder dem Betrieb des Systems die
Komponenten jedenfalls teilweise aufeinander abgestimmt sind und
die jeweiligen Funktionen voneinander abhängig sein können. Beim Beispiel eines Kraftfahrzeugs
hängt beispielsweise
die Fahrzeugbeleuchtung als Komponente von dem Zustand der Fahrzeugbatterie
als weitere Komponente ab. Unter Komponenten können auch Sensoren verstanden werden,
die Messwerte für
verschiedene Systemdaten bereitstellen, welche als Indikatoren für bestimmte
Betriebszustände
des Systems verwendet werden können.
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Als
Symptom für
eine fehlerhafte Komponente in dem System oder eine fehlerhafte
Funktion des Systems kann zum Beispiel eine Abweichung von vorgegebenen
Systemdaten oder Sensordaten von Solldaten verwendet werden. Es
ist zum Beispiel denkbar, dass die Abweichung des Kraftstofffüllstandes
im Tank von einem Sollbereich als ein Symptom für ein Nichtfunktionieren des
gesamten Fahrzeugs ermittelt werden kann. Um bei einer komplexen
Fehlerdiagnose die ursächlichen
Komponenten festzustellen, genügt
die Betrachtung eines einzelnen entsprechenden Symptoms jedoch in
der Regel nicht aus.
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Daher
sieht das Verfahren und die Vorrichtung zur Bestimmung fehlerhafter
Komponenten die Durchführung
unterschiedlicher Diagnosealgorithmen vor, welche prinzipiell als
Teilergebnis jeder Komponente des Systems einen Fehlerwert zuweisen.
Dieser Fehlerwert kann als Wahrscheinlichkeit für eine defekte Funktion der
jeweiligen Komponente verstanden werden. Durch die durchgeführten Diagnosealgorithmen
wird in einer Variante des Verfahrens jeweils eine geordnete Liste
der potenziell defekten Komponenten in der Ordnung ihrer Wahrscheinlichkeit
ursächlich
für einen
Defekt der Funktion und/oder einer Teilfunktion des Systems zu sein. Anschließend erfolgt
vorzugsweise für
jede Kompo nente des Systems eine Verknüpfung ihrer zugewiesenen Fehlerwerte
aus den erstellten Listen. Zum Beispiel können die Fehlerwerte einer
jeweiligen Komponente aufaddiert werden. Je nach Verwendung des
Maß für die Wahrscheinlichkeit
in Abhängigkeit
von den jeweiligen Fehlerwerten ergibt sich dann eine Score-Tabelle,
die beispielsweise diejenigen Komponenten an der höchsten Stelle
listet, welche am wahrscheinlichsten für einen Defekt des Systems
verantwortlich sind.
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Bei
noch einer Variante des Verfahrens, insbesondere für den Fall,
dass ein Fahrzeug als System betrachtet wird, wird ein Auslesen
von System- bzw. Fahrzeugdaten vorgenommen, die Sensordaten der
Komponenten umfassen. Es können
auch extern eingegebene Symptomdaten wie beispielsweise durch den
Fahrer beschriebene Defekte oder Fehler des Fahrzeugs im Betrieb
bei der Erstellung zumindest einer der Listen berücksichtigt
werden. Ferner können
von einem Steuergerät
des Systems, beispielsweise einer Motorsteuerung, an einem entsprechenden
Datenbus ausgegebene Fahrzeugdaten berücksichtigt werden.
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Die
Erfindung betrifft ferner ein Computerprogrammprodukt, welches die
Durchführung
eines entsprechenden Verfahrens auf einer programmgesteuerten Rechner-
oder Steuereinrichtung veranlasst. Als programmgesteuerte Rechner-
oder Steuereinrichtung kommt zum Beispiel ein PC oder ein Rechner
zur Steuerung eines Fahrzeugdiagnosesystems in Werkstätten in
Frage, auf dem entsprechende Software bzw. eine Computerprogrammprodukt installiert
ist. Das Computerprogrammprodukt kann beispielsweise in der Art
eines Datenträgers
wie zum Beispiel USB-Stick, Floppy-Disk, CD-ROM, DVD implementiert
werden oder auch auf einer Servereinrichtung als herunterladbare
Programmdatei implementiert sein.
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Weitere
Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche sowie
der im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispiele der Erfindung.
Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme
auf die beigelegten Figuren näher
erläutert.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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Es
zeigt dabei:
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1:
eine schematische Darstellung eines Systems mit mehreren Komponenten;
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2:
ein Ablaufdiagramm für
ein Ausführungsbeispiel
eines Verfahrens zum Bestimmen fehlerhafter Komponenten;
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3:
ein Beispiel für
eine Score-Tabelle; und
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4:
eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Diagnosesystems
zur Bestimmung fehlerhafter Komponenten.
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Ausführungsformen der Erfindung
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In
der 1 ist ein System mit mehreren Komponenten schematisch
dargestellt. Das System, beispielsweise ein Kraftfahrzeug 1,
ist dabei aus mehreren Einrichtungen 2, 3, 4, 5, 6, 7 aufgebaut,
die miteinander zumindest teilweise in Wechselwirkung stehen können. Dies
ist durch die Pfeile 14 angedeutet. Das System 1 kann
ganz allgemeine Komponenten oder Einrichtungen 2–7 aufweisen,
die lediglich als Beispiel in Zusammenhang mit Fahrzeugen als Komponenten
wie ein Kühlmitteltemperaturfühler 2, eine
Zündsteuerung 3,
eine Benzin- oder Kraftstoffeinspritzsteuerung 4, eine
Wegfahrsperre 5, eine Benzinpumpe 6 und ein Tankfüllsensor 7 betrachtet
werden können.
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Bei
modernen Fahrzeugen bzw. Systemen sind die verschiedenen Komponenten 2–7 an
einen internen Fahrzeugbus 8 gekoppelt, was durch die Pfeile 13 in
der 1 angedeutet ist. Eine Zusammenwirkung bzw. eine
wechselseitige Abhängigkeit der
Komponenten 2–7 untereinander
besteht beispielsweise darin, dass bei nur ungenügender Tankfüllung, die
durch den Sensor 7 festgestellt werden kann, eine Benzinpumpe 6 durch
die Einspritzsteuerung 4 koordiniert, keinen Kraftstoff
liefern kann. Insofern wird von der übergeordneten Motorsteuerung auch
keine Zündung
durch die Zündsteuerung 3 hervorgerufen,
wenn das Fahrzeug 1 keinen Kraftstoff hat. Eine Wegfahrsperre 5 kann
auch die Einspritzsteuerung 4 beeinflussen, wenn beispielsweise
keine Authentifizierung durch den Halter des Fahrzeugs vorliegt.
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Wenn
nun das Fahrzeug eine Panne oder einen Fehler aufweist, ist es notwendig,
die Komponente 2–7 festzustellen,
welche den Fehler verursacht. Eine Diagnoseeinheit 9, welche
an den internen Fahrzeugbus 8 gekoppelt ist, ermittelt
beispielsweise bei geeigneter Programmierung und der Verwendung
von mehreren Diagnosealgorithmen Listen von potenziell fehlerhaften
Komponenten 10, 11, 12, welche in einer
sich anschließenden
Diagnose- oder Auswertestufe berücksichtigt
werden. Die Listen 10, 11, 12 werden
dann ausgewertet und anschließend alle
die potenziell fehlerhaften Komponenten in der Reihenfolge ihrer
Fehlerwahrscheinlichkeit als Score-Tabelle aufgelistet.
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Ein
Ablaufdiagramm eines entsprechenden Verfahrens zum Bestimmen der
fehlerhaften Komponenten ist in der 2 angegeben.
In einem ersten Schritt 101 werden Systemdaten erfasst,
beispielsweise die von den Komponenten 2–7 gelieferten Sensordaten
oder Zustandsdaten der einzelnen Komponenten 2–7.
Beispielsweise kann der Tankfüllsensor 7 den
Tankfüllstand
als Prozentzahl übermitteln.
In einer weiteren Diagnosestufe 102 werden zum Beispiel
parallel verschiedene Diagnosealgorithmen 105, 106, 107 durchgeführt. Auf
mögliche
Diagnosealgorithmen wird im Weiteren näher eingegangen.
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Ein
jeweiliger Diagnosealgorithmus liefert eine Liste von potenziell
fehlerhaften Komponenten, die gemäß dem Diagnosealgorithmus voraussichtlich verantwortlich
für das
fehlerhafte Funktionieren des Systems bzw. Fahrzeugs sind. Dabei
können
zum Beispiel sogenannte Symptome verwendet werden, um festzustellen,
ob eine Komponente voraussichtlich eine zuverlässige Funktion garantiert oder
möglicherweise
fehlerbehaftet ist. Eine Abweichung der Messgröße von einem Sollwert, beispielsweise
eine Kühlmitteltemperatur,
eine Abgastemperatur, eine Kühl-Schmier-
oder weitere Betriebsmitteltemperatur, Drehzahlen, Drücke oder
andere einen Betriebszustand des Systems oder Fahrzeugs charakterisierende
Größen können als
Symptome verwendet werden.
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Auf
der Grundlage mehrerer Diagnosealgorithmen liegen dann, zum Beispiel
geordnete Listen von speziellen defekten oder fehlerhaften Komponenten
vor, das heißt
Listen, in denen die im System vorliegenden Komponenten in der Wahrscheinlichkeit
ihres nichtoptimalen Funktionierens aufgeführt sind. Im Schritt 103 werden
die einzelnen Listen ausgewertet und für jede vorliegende Komponente
ein Scorewert bzw. ein Fehlerscorewert berechnet. Dies kann zum
Beispiel derart erfolgen, dass die in den einzelnen Teillisten zugewiesenen
Fehlerwerte auf die Komponenten für jede Komponente aufaddiert werden.
Dabei kann auch eine Gewichtung der Fehlerwerte hinsichtlich der
Zuverlässigkeit
des eingesetzten Diagnosealgorithmus 105, 106, 107 vorgenommen
werden.
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Es
ergibt sich im Schritt 104 als Ergebnis der Analyse der
einzelnen Listen im Schritt 103 eine Score-Tabelle, die jeder
Komponente des Systems einen Fehlerscorewert zugewiesen hat. Es
wird dann beispielsweise diejenige Komponente als Fehlerursache
oder Fehlerquelle betrachtet, die den höchsten Fehlerscorewert aufweist.
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Zur
Veranschaulichung ist eine Score-Tabelle in 3 als solche
beispielhaft dargestellt. Die erste Spalte listet die im System
vorliegenden Komponenten 1–n auf. Bei einem heuristischen
Diagnosealgorithmus werden verschiedene Symptome für jede Komponente
betrachtet, beispielsweise eine prozentuale Abweichung eines Sensor-
oder Messwertes von einem Sollwert, und es wird entschieden, ob
für jedes
Symptom die ermittelten Komponentendaten für oder gegen das Vorliegen
eines Fehlers sprechen. In der ersten Zeile der in der 3 dargestellten
Tabelle wurde das Vorliegen des Symptoms 1 markiert, Symptome 2
und 5 liegen bei der Komponente 1 jedoch nicht vor. In
der fünften
Spalte ergeben sich für
die Komponente 1 somit ein Treffer für das Vorliegen eines Fehlers
und zwei Treffer für
das Nichtvorliegen eines Fehlers bzw. des Symptoms. Als Scorewert
ergibt sich beispielsweise die Zahl –1. Eine ähnliche Symptomanalyse erfolgt
für die
Komponenten 2, 3, 4 bis n. Die sich ergebenden
Scorewerte sind in der letzten Spalte der 3 angegeben.
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Anhand
der Scorewerte kann nun eine Priorisierung der möglichen Lösungen des Diagnoseproblems
vorgenommen werden. Bei den in der 3 angegebenen
Scorewerten steht die Komponente 2 an erster Stelle, die
Komponenten 1 und 4 an zweiter Stelle und die
Komponenten 2 und n an dritter Stelle. Bei Verwendung der
Score-Tabelle in der 3 ist es somit am Wahrscheinlichsten,
dass die Komponente 2 einen Funktionsfehler aufweist.
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Bei
dem vorgeschlagenen Verfahren zum Bestimmen der jeweiligen fehlerhaften
Komponente im System wird nicht eine einzelne Score-Tabelle verwendet.
Vielmehr werden weitere Diagnosealgorithmen eingesetzt, die jeweils
eine priorisierte Liste mit den potenziell fehlerhaften Komponenten
liefern. Ein auf Score-Tabellen basierter Diagnosealgorithmus ist dabei
lediglich eine Möglichkeit,
die berücksichtigt werden
kann. Als weitere Diagnosealgorithmen, die jeweils priorisierte
Listen mit beispielsweise in der Wahrscheinlichkeit für das Auftreten
eines Fehlers geordneten Komponenten sind eine Fehlerbaumanalyse,
eine Auswahleffektanalyse, modellbasierte Diagnoseformen, Diagnosemöglichkeitsanalysen
unter Verwendung von Symptom-Ursachen-Matrixen, heuristisches Wissen,
das beispielsweise bei bestimmten Symptom- oder Komponentendatenkombinationen
auf bestimmte Fehlerzustände
des Systems schließen
lassen.
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In
der 4 ist ein Ausführungsbeispiel
für ein
Diagnosesystem zur Bestimmung fehlerhafter Komponenten schematisch
dargestellt. Das Diagnosesystem 100 ist mehrstufig aufgebaut.
Dabei ist in einer ersten Stufe 32 Diagnosewissen für verschiedene
Diagnosealgorithmen bereitgestellt. Dies können beispielsweise Fehlerbaumdaten
eines Algorithmus, der heuristisches Wissen des Systems verwendet,
sein. In der zweiten Stufe 33 ist die Durchführung verschiedener
Diagnosealgorithmen vorgesehen. Die dritte Stufe 34 entspricht
den durch die Diagnosealgorithmen gelieferten priorisierten Listen
von potenziell fehlerhaften Komponenten, wie sie von den verschiedenen
potenziell parallel ablaufenden Diagnosealgorithmen geliefert werden.
Die vierte Stufe 35 sieht vor, die jeweiligen Listen aus
der Vorstufe 34 in eine Score-Tabelle einzutragen. In der
letzten Stufe 36 ergibt sich aus der Bewertung der Fehlerscorewerte
in der Score-Tabelle aus der Vorstufe 35 die priorisierte
Liste als Diagnosegesamtergebnis, welche die Komponenten mit der
höchsten
Fehlerwahrscheinlichkeit an erster Stelle listet. Anschließend können Reparaturmaßnahmen
an den aufgeführten Komponenten
vorgenommen werden.
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Das
Diagnosesystem 100 kann auch computerimplementiert durchgeführt werden,
wobei die verschiedenen Stufen zum Beispiel Programmroutinen entsprechen
können.
Die 4 zeigt beispielhaft fünf verschiedene Diagnosealgorithmen,
welche zur Erstellung jeweils einer priorisierten Liste von potenziell
fehlerbehafteten Komponenten verwendet werden können. Die Gesamtliste ist mit 31 bezeichnet. Bei
einer modellbasierten Diagnose 20 wird ein Modell 15 des
Systems, zum Beispiel des Kraftfahrzeugs mit seinen einzelnen Komponenten,
bereitgestellt. Das meist computerimplementierte Modell 15 kann
so mit den erfassten Sensor- oder Betriebszustandsdaten der einzelnen
Komponenten den wahrscheinlichen Betriebszustand berechnen. Dies
erfolgt in einer entsprechenden Berechnungseinheit 20,
die den modellbasierten Diagnosealgorithmus implementiert. Das entsprechend
verwendete funktionelle Modell des Systems kann zum Beispiel hierarchisch
aufgebaut werden, wobei mehrere Teilsysteme im Wesentlichen getrennt
voneinander modelliert werden. Beispielsweise kann das Bremssystem
und das Motorsystem hierarchisch voneinander abhängig konstruiert werden. Alle
Einzelteilmodelle bilden dann das funktionelle Modell des Fahrzeugs.
Das modellbasierte Diagnoseverfahren 20 liefert dann eine
priorisierte Liste 25 als Teilergebnis, wobei zum Beispiel
als Fehlerwerte der Komponenten ihre Stellungen in der priorisierten
Liste angegeben werden. Die notwendigen Daten für die Verwendung des Modells
für das
Fahrzeug können
zum Beispiel einem Steuergerät
entnommen werden. Es können
auch physikalische Messgrößen durch
Sensoren ermittelt werden, wie zum Beispiel Spannung, Druck, Abgastemperatur
oder weiteres. Ferner können
auch subjektive Beobachtungen zum Beispiel eines Werkstattpersonals
dem Modell übergeben
werden. Insbesondere kommen dabei Geräusche oder Ergebnisse einer
Sichtkontrolle in Frage. Durch einen Vergleich des tatsächlichen
Verhaltens des Fahrzeugs bzw. der gemessenen Sensorwerte oder erfassten
Betriebszustandsdaten des Fahrzeuges mit dem durch das Modell ermittelten
Verhalten können
besonders verdächtigen
Komponenten hoher Fehlerwerte zugeordnet werden. Es ist auch eine
Kombination mit einer Fehlerbaumanalyse möglich.
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Als
weiterer möglicher
Diagnosealgorithmus kommt die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA
= failure mode and effects analysis) in Frage. Die FMEA wird meist
bei der Design- und Entwicklungsphase der Produkte, also des Fahrzeugs
angewandt und ist insbesondere bei Zulieferern für Automobilhersteller verbreitet.
In der Entwurfsphase werden daher frühzeitige Identifikationen potenzieller Fehlerursachen
abgespeichert. Die FMEA gilt als analytische Methode der Zuverlässigkeitstechnik,
um potenzielle Schwachstellen in Systemen zu finden. Bei der entsprechenden
Diagnose wird das System, also das Fahrzeug, in seine Elemente bzw.
Komponenten zerlegt. Jedem Element oder jeder Komponente wird ein
Eintrittsrisiko für
einen Defekt zugeordnet. In Abhängigkeit
von diesen Eintrittsrisiken für Fehler
oder Defekte kann die Ausfallwahrscheinlichkeit der jeweiligen Komponente
bestimmt werden. Dies erfolgt durch einen entsprechenden Algorithmus,
der mit 21 bezeichnet ist. Als Ergebnis erhält man wiederum
eine priorisierte Liste 26 als Teilergebnis mit Komponenten,
die fehlerhaft sein können.
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Der
Kasten 17 und 22 entspricht einer Diagnosemöglichkeitsanalyse
(DMA) als Diagnosealgorithmus. Dabei werden Symptom-Ursachen-Matrizen und
Methoden-Ursachen-Matrizen verwendet. Man geht von einem Wissen über Symptome
und deren Ursache aus, was insbesondere während der Entwicklungsphase
der einzelnen Komponenten und Teilsystemen möglich ist. Bestimmte Rückmeldungen
in Form von Komponentendaten werden dabei in Fehlersituationen berücksichtigt.
Auch die DMA liefert eine priorisierte Liste 27 von Komponenten,
die potenziell Fehler aufweisen.
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Schließlich kann
eine Falldatenbank 18 verwendet werden, in der bestimmte
Fehlerkonfigurationen erkannt werden, also Kombinationen von Betriebszustandsdatenwerten
der Komponenten, die jeweils einem vorgegebenen Fehlerzustand entsprechen.
Eine entsprechende Falldatenbank 18 ist insofern eine gespeicherte
Sammlung von Fällen
mit Problem- bzw. Fehlerbehebungslösungen und einer detaillierten
Protokollierung der Symptome. Ein entsprechender Diagnosealgorithmus 23 sucht
den bei der vorliegenden System- oder Komponentendatenkombination
am ähnlichsten
Fall aus der Datenbank 18 und ermittelt daraus eine Liste
mit den vermutlich fehlerhaften Komponenten 28.
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Schließlich wird
ein, wie beispielsweise in der 3 dargestellter,
Diagnosealgorithmus 24 mit Score-Tabellen 19 verwendet,
um eine priorisierte Liste 29 zu erstellen. Diese Liste
kann beispielsweise die Zuordnung des Scorewertes aus der letzten
Spalte der Tabelle in 3 auf die Komponenten in der ersten
Spalte sein.
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Es
liegen somit in der dritten Stufe 34 des Diagnosesystems 100 mehrere
priorisierte Listen 25–29 mit
potenziell fehlerhaften Komponenten des Systems vor. Die priorisierte
Liste 25 kann beispielsweise eine Abfolge der in der 1 dargestellten Komponenten
entsprechend ihrer Fehlerwahrscheinlichkeit basierend auf die Auswertealgorithmen 20–24 aufweisen.
Daraus wird eine Gesamt-Score-Tabelle 30 ermittelt,
wobei die jeweiligen den Komponenten zugeordneten Fehlerwerte für jede Komponente
beispielsweise addiert werden. Es ist dabei auch möglich, dass
in Abhängigkeit
von der Zuverlässigkeit
der verwendeten Analysealgorithmen 20–24 eine Gewichtung
der Fehlerwerte vorgenommen wird.
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Jeder
Komponente des Systems ist somit ein Fehlerscorewert zugeordnet,
wobei der Fehlerscorewert in Abhängigkeit
von den verschiedenen priorisierten Listen 25–29 erzeugt
wurde. Ist beispielsweise in jeder der priorisierten Listen 25–29 die
Wegfahrsperre 5 an erster Stelle wird auch in der Gesamt-Score-Tabelle 30 diese
Komponente 5 den höchsten
Scorewert erhalten. Das heißt,
sie wird als wahrscheinlichste Fehlerursache angesehen. Aus den
berechneten Fehlerscorewerten für
die einzelnen Komponenten wird in der letzten Algorithmusstufe 36 eine
priorisierte Liste 31 als Gesamtergebnis erzeugt. Bei dem
zuvor betrachteten Fall steht die Wegfahrsperre 5 dann
an erster Stelle, so dass das Werkstattpersonal zunächst diese
Komponente detailliert prüfen
kann.
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Die
Durchführung
des Verfahrens bzw. der angesprochenen Verfahrensschritte lasst
sich durch die in der 4 dargestellten funktionellen
Blöcke 15–31 auch
als als Einrichtungen implementieren. Dabei ist dem Fachmann klar,
welche Verfahrenssteile der oben beschriebenen Auswertevorgänge jeweils
implementiert sind. Zum Beispiel kann der Block 16 eine
Speichereinrichtung mit FMEA-Daten sein.
Demgemäß sind die
Einrichtungen derart ausgestaltet das jeweilige Verfahrensschritte
umgesetzt und durchgeführt
werden. Insofern können
die funktionalen Blöcke 15–31 der 4 auch als
Programmmodule oder Routinen aufgefasst werden, welche zur Implementierung
der jeweiligen Funktion dienen.
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Die
Erfindung ist nicht auf die Fehlerdiagnose in Fahrzeugen beschränkt. Auch
andere komplexe System, die zusammenwirkende Komponenten aufweisen,
können
gemäß den vorbeschriebenen Aspekten
der Auswerte- und Diagnoseverfahren untersucht werden.