DE102009003200B4

DE102009003200B4 - Verfahren zur Bestimmung eines Ölverschleißes bei einer Brennkraftmaschine, elektrische Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine, Brennkraftmaschine

Info

Publication number: DE102009003200B4
Application number: DE102009003200A
Authority: DE
Inventors: Christian Frey; Gerald Fast; Michael Willmann
Original assignee: MTU Friedrichshafen GmbH
Current assignee: Rolls Royce Solutions GmbH
Priority date: 2009-05-18
Filing date: 2009-05-18
Publication date: 2011-11-10
Anticipated expiration: 2029-05-19
Also published as: CN101892885A; CN101892885B; US20100299080A1; DE102009003200A1

Abstract

Verfahren (10, 20) zur Bestimmung eines Ölverschleißes bei einer Brennkraftmaschine, insbesondere bei einem Diesel- oder Ottomotor, aufweisend die Schritte: – Aufnehmen (I) wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße; – Ableiten (II) eines Kriteriums (9) für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße; – Ausgeben (III) einer Information (16) betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium (9), dadurch gekennzeichnet, dass – zum Ableiten des Kriteriums (9) (a) eine Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Ölbetriebszeit (ÖL(h)), Motorleistung (Pmot), Abgas-Rückführungsrate (AGRR) als Eingangsgrößen (E1 ... E6) eures neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netzes (1) vom Rechen-Netz (1) in eine Anzahl von das Öl charakterisierende Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen (A) des Rechen-Netzes (1) umgerechnet werden, und (b) wenigstens ein Teil der Anzahl der Ausgangsgrößen (A) einer Kontrolle unterzogen wird, wobei das Kriterium (9) aus der Kontrolle abgeleitet...

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung eines Ölverschleißes bei einer Brennkraftmaschine, aufweisend die Schritte: Aufnehmen wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße; Ableiten eines Kriteriums für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße; Ausgeben einer Information betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium. Weiter betrifft die Erfindung eine elektrische Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine, aufweisend: Sensor- und/oder Aufzeichnungs-Mittel zum Aufnehmen wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße; Rechenmittel zum Ableiten eines Kriteriums für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße; Kommunikationsmittel zum Ausgeben einer Information betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium. Die Erfindung betrifft auch ein Computer-Programm-Produkt und eine Brennkraftmaschine.
Vom Hersteller einer Brennkraftmaschine werden Ölwechselintervalle üblicherweise starr vorgegeben, z. B. in Abhängigkeit einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße wie etwa die Anzahl der Motorbetriebsstunden. Der Ablauf der vorgegebenen Motorbetriebsstunden wird dann als Kriterium für einen Ölwechsel genutzt und an den Betreiber der Brennkraftmaschine wird eine Information ausgegeben, welche einen Ölwechsel empfiehlt. Grundlage der für ein solches eingangs genanntes Verfahren bestimmten Ölwechselintervalle sind empirische Betrachtungen und/oder Prüfstandversuche, anhand derer ein vermutlich auftretender Ölverschleiß prognostiziert wird. Der tatsächliche Ölverschleiß hingegen wird maßgeblich von der akuten Betriebsweise der Brennkraftmaschine bestimmt. Bei derartigen eingangs genannten Verfahren ist insofern kritisch, dass ein festes Ölwechselintervall nicht dem tatsächlichen Zustand der Brennkraftmaschine und damit nicht dem tatsächlichen Zustand des Öls gerecht werden kann.
Eine erste weitergehende Maßnahme zur verbesserten Bestimmung eines Ölverschleißes ist aus DE 10 316 315 B4 der Anmelderin bekannt. Darin ist eine Brennkraftmaschine mit einem Kurbelgehäuse angegeben, welches durch ein Schaulochdeckel verschließbare Öffnungen aufweist und mit einer Ölwanne zur Aufnahme eines Ölsumpfs. Mit einem Ölzustandssensor soll der Zustand und das Niveau des Öls in der Ölwanne erfasst werden, wobei am Schaulochdeckel der Brennkraftmaschine ein Halter zur Aufnahme des Ölzustandssensors angeordnet ist. Der Sensor dient zur Überwachung der Ölqualität wie beispielsweise der Viskosität, der Verschmutzung oder des Wassergehalts des Öls. Ein solcher grundsätzlich guter Ansatz ist jedoch noch verbesserungswürdig. In der Praxis hat sich gezeigt, dass Ölzustandssensoren oftmals nicht die Beständigkeit und/oder Lebensdauer einer Brennkraftmaschine erreichen. Insbesondere für Großmaschinen wie einen Großdieselmotor oder dergleichen hat sich diese Lösung als verbesserungswürdig erwiesen.
Aus DE 100 08 547 A1 ist ebenfalls ein auf eine Sensorik vertrauendes Verfahren zur Beurteilung des Verschleißes von Motoröl beschrieben. Dabei wird durch einen Sensor die Ölviskosität des Motoröls gemessen und ein Temperaturmessfühler zur gleichzeitigen Bestimmung der Öltemperatur dem Sensor zugeordnet. Dadurch werden Ölviskosität und Öltemperatur in der Abkühlphase des Motors messbar zur Aufnahme einer Viskositätstemperaturkennlinie. Ein Viskositätsindex dient als Kriterium für einen Ölwechsel. Bei einer solchen Sensoriklösung treten ebenfalls die mit Sensoren verbundenen oben erläuterten Probleme auf.
In dem Artikel „Belastungsgerechte Ölwartung mit ASSYST in MTZ 59 (998) 7/8 von Warnecke et al. wird ein flexibles System zur Festlegung der Ölwartung beschrieben, wie es in den letzten Jahren vermehrt eingeführt wurde. Auch dieses basiert auf einem Sensor, der kontinuierlich Daten zum Ölstand und zur Öltemperatur liefert. Andere Sensoren, die den Zustand des Schmierstoffs überwachen sind derzeit in Entwicklung, stehen aber noch nicht für eine Serienverwendung zur Verfügung. Das in dem Artikel beschriebene System nutzt Motorbetriebsdaten, die im Motormanagement zur Verfügung stehen gemeinsam mit der Bestimmung von elektrischen Kenngrößen des Schmierstoffs im Motor. Die Kenngrößen sind aus einer Vielzahl von Untersuchungen und Erfahrungen aus der Kooperation mehrerer Unternehmen über einige Jahre hinweg entstanden. Das System zeigt dem Fahrer den optimalen Zeitpunkt des Ölwechsels an. Um eine darüber hinaus gehende Beurteilung der Ölqualität zu erreichen, sollen auch Restalkalität, Restanteil an aktiven ep-Additiven und Restanteil an aktiven Antioxidantien etc. durch Sensoren bestimmbar sein.
In DE 198 03 157 C2 wird ein gleichzeitig als Klopfsensor eingesetzter Körperschallsensor unter Verwendung eines neuronales Netzwerkes ausgewertet, wobei das neuronale Netzwerk unter Verwendung der gemessenen Körperschallsignale mit zugehörigen Parametern, welche die Ölmenge und/oder den Ölzustand repräsentieren trainiert wird. Als Eingangsgrößen werden neben den Körperschallsignalen wenigstens eine die Öltemperatur und/oder Motordrehzahl beschreibende Größe als Eingangsgröße des neuronalen Netzes verwendet.
Wünschenswert wäre eine verbesserte Lösung zur Bestimmung eines Ölverschleißes, die sich insbesondere vergleichsweise einfach realisieren lässt und dennoch eine ausreichende, insbesondere verbesserte, Zuverlässigkeit und/oder Beständigkeit aufweist.
An dieser Stelle setzt die Erfindung an, deren Aufgabe es ist ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, mit welcher eine verbesserte Bestimmung eines Ölverschleißes möglich ist. Insbesondere soll das Verfahren und die Vorrichtung vergleichsweise einfach realisierbar sein und dennoch ein ausreichendes Maß an Zuverlässigkeit und/oder Beständigkeit aufweisen.
Betreffend das Verfahren wird die Aufgabe durch die Erfindung mittels einem Verfahren der eingangs genannten Art gelöst, bei dem erfindungsgemäß vorgesehen ist, dass zum Ableiten des Kriteriums eine Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen mit einem neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netz als Eingangsgrößen vom Rechen-Netz in eine Anzahl von das Öl charakterisierender Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen des Rechen-Netzes umgerechnet wird, und danach wenigstens ein Teil der Anzahl der Ausgangsgrößen einer Kontrolle unterzogen wird, wobei das Kriterium aus der Kontrolle abgeleitet wird.
Die Erfindung geht von der Überlegung aus, dass sich empirische Betrachtungen und Prüfstandsversuche nur bedingt eignen, um den tatsächlichen Ölverschleiß zu bestimmen. Weiter hat die Erfindung erkannt, dass unterschiedlichste Einflussgrößen existieren, die den Ölverschleiß beeinflussen. Die Erfindung hat erkannt, dass sich physikalischchemische Querkopplungen der Einflussgrößen selbst mit einer ausgefellten Sensorik nicht erfassen lassen und damit auch ein empirischer, durch Sensorik ergänzter Ansatz unvollständig bleiben muss. Die Erfindung hat darüber hinaus jedoch erkannt, dass es möglich ist, eine für den Ölverschleiß wesentliche Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen anzugeben, insbesondere Betriebsgrößen einer Brennkraftmaschine und/oder deren Peripherie und/oder Umgebung, aus denen sich ein verlässliches Kriterium zur Bestimmung des Ölverschleißes und damit für einen Ölwechsel ableiten lässt. Die Erfindung hat erkannt, dass sich ein solches Kriterium mit einem neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netz ableiten lässt. Das Rechen-Netz wird verwendet, um aus der Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen als Eingangsgrößen des Rechen-Netzes eine Anzahl von das Öl charakterisierender Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen des Rechen-Netzes zu berechnen. Die Erfindung nutzt dabei in überraschender Weise die Stärke von neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netzen zur Berücksichtigung von zumeist undefinierten physikalisch-chemischen Querkopplungen zwischen den maßgeblichen Betriebsgrößen. Das Konzept der Erfindung sieht darüber hinaus eine Kontrolle wenigstens eines Teils der Anzahl der Ausgangsgrößen vor, wobei das Kriterium aus der Kontrolle abgeleitet wird. In einer besonders bevorzugten Weiterbildung der Erfindung kann die Kontrolle eine Plausibilitätsprüfung und/oder eine Grenzwert-Kontrolle der das Öl charakterisierender Zustandsgrößen umfassen.
Insgesamt hat die Erfindung mit Vorteil erkannt, dass sich selbst intrinsische Parameter wie Viskositäten oder Viskositätstemperaturkennlinien nur bedingt und unter bestimmten Voraussetzungen eignen, um einen Ölverschleiß umfassend zu erkennen. So gibt es beispielsweise weitere physikalisch-chemische Querkopplungen auf das Öl, welche gegensätzliche Auswirkungen auf die Viskosität haben können, beispielsweise die Viskosität erhöhende und auch die Viskosität senkende physikalisch-chemische Querkopplungen. Selbst eine ausgefeilte Sensorik des Standes der Technik könnte also bei konstanter Viskosität einen vernachlässigbaren Ölverschleiß dokumentieren, wobei jedoch tatsächlich ein massiver Qualitätseinbruch beim Öl vorliegt. Die Erfindung hat erkannt, dass sich solche Fehlschlüsse durch Ableiten eines Kriteriums aus einer Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen vermeiden lassen. Wie erläutert sind maßgebliche Betriebsgrößen bevorzugt Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine und/oder der Peripherie der Brennkraftmaschine und/oder der Umgebung der Brennkraftmaschine. Darüber hinaus ist es gemäß dem Konzept der Erfindung jedoch auch möglich, ergänzend gemessene oder prognostizierte oder in sonstiger Weise bestimmte Zustandsgrößen des Öls zusätzlich zur Bestimmung des Ölverschleißes heranzuziehen.
Ein künstliches neuronales und/oder probabilistisches Rechen-Netz ist in der Lage, gemäß dem Konzept der Erfindung die Zusammenhänge zwischen wenigstens den maßgeblichen Betriebsgrößen und der Anzahl von das Öl charakterisierender Zustandsgrößen herzustellen und daraus über die Kontrolle wenigstens eines Teils der Anzahl der Ausgangsgrößen ein Kriterium für einen Ölwechsel abzuleiten. Beispielsweise können die maßgeblichen Betriebsgrößen als Eingangsgrößen des Rechen-Netzes gemessen oder in sonstiger Weise von einer Motorsensorik aufgenommen werden. Ergebnis des Rechen-Netzes sind als Ausgangsgrößen eine Anzahl von für den Ölverschleiß relevante, das Öl charakterisierende Zustandsgrößen.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen und geben im Einzelnen vorteilhafte Möglichkeiten an, das oben erläuterte Konzept im Rahmen der Aufgabenstellung, sowie hinsichtlich weiterer Vorteile zu realisieren.
Das Verfahren sieht gemäß dem Konzept der Erfindung das Ausgeben einer Information betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium vor. Vorteilhaft kann die Information auch als Information betreffend das Bestimmungsverfahren als solches ausgebildet werden oder eine zusätzliche Information betreffend das Bestimmungsverfahren ausgegeben werden. Dadurch kann beispielsweise ein Hardwarefehler oder Softwarefehler oder ein sonstiger undefinierter Zustand des Bestimmungsverfahrens angezeigt werden. Zusätzlich kann eine Ursache für einen undefinierten Zustand des Bestimmungsverfahrens ausgegeben werden. Die Information betreffend einen Ölwechsel kann insbesondere auch eine Information sein, welche hinsichtlich eines Ölwechsels neutral ist.
Mit Vorteil versehen kann auch die Anzahl von Eingangsgrößen bis zu acht Eingangsgrößen umfassen und/oder die Anzahl der Ausgangsgrößen bis zu acht Ausgangsgrößen umfassen. Die Ausgestaltung der Anzahl lässt sich – unter Berücksichtigung mathematischer Bestimmtheitskriterien – vergleichsweise flexibel und bedarfsgerecht ausgestalten. So können beispielsweise im Hinblick auf bestimmte Typen von Brennkraftmaschinen spezifische maßgebliche Betriebsgrößen genutzt werden. Darüber hinaus können auch die zu bestimmenden verschleißrelevanten und das Öl charakterisierenden Zustandsgrößen je nach Art eines Öls gewählt werden. Sollten Betriebsgrößen eines Typs einer Brennkraftmaschine aller Zustandsgrößen eines Öltyps konstant sein, können diese auch als Konstanten vorgegeben werden um so den Rechenaufwand zu optimieren. Eine Begrenzung der Anzahl ist praktisch nicht gegeben, da sich ein neuronales und/oder probabilistisches Rechen-Netz inzwischen mit akzeptabler Rechenleistung und vergleichsweise einfach zu implementierender IT-Technologie und Hardware auch im Rahmen einer Steuerung und/oder Regelung für eine Brennkraftmaschine realisieren lässt.
In einer ersten bevorzugten Variante einer Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Anzahl von Eingangsgrößen nur maßgebliche Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine aufweist und/oder die Anzahl von Ausgangsgrößen nur das Öl charakterisierende Zustandsgrößen sind. Dadurch lässt sich mit Vorteil eine Sensorik zur Messung eines Ölzustandes praktisch völlig ersetzen. Eine Anzahl von Eingangsgrößen in Form von ausschließlich maßgeblichen Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine wird bereits im laufenden Betrieb der Brennkraftmaschine geliefert. Diese Lösung erweist sich als ausgesprochen kostengünstig, da der zusätzliche IT-Aufwand vergleichsweise einfach im Rahmen einer Motorsteuerung realisierbar ist. Wie eingangs erläutert können die Eingangsgrößen auch maßgebliche Betriebsgrößen der Peripherie der Brennkraftmaschine und/oder der Umgebung der Brennkraftmaschine sein.
Die Erfindung umfasst als Anzahl maßgeblicher Betriebsgrößen solche, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Ölbetriebszeit, Ölverbrauch, Motorleistung, Abgas-Rückführungsrate. Es hat sich gezeigt, dass die Laufzeit des Motoröls, also eine Ölbetriebszeit, in der Brennkraftmaschine wesentlichen Einfluss auf die Ölqualität hat. Ein üblicherweise für die Brennkraftmaschine spezifischer Ölverbrauch gibt vorteilhaft eine Aussage auch über die Frischölnachfüllmenge zwischen etwalgen Ölwechselintervallen. Ein Ölverbrauch ist also maßgeblich für das Alter der gesamten in der Brennkraftmaschine befindlichen Ölmenge im Durchschnitt. Aufgrund unterschiedlicher Belastungen des Motoröls in den Betriebspunkten einer Brennkraftmaschine wird ebenfalls ein Indikator für die abgegebene Leistung des Öls gewonnen. Eine Motorleistung erweist sich somit ebenfalls als eine für den Ölverschleiß maßgebliche Betriebsgröße. Eine Abgas-Rückführugsrate hat ebenfalls einen eindeutigen, regelmäßig negativen, Einfluss auf die Ölqualität. Es wurde erkannt, dass mit erhöhter Abgas-Rückführungsrate ein Öl bereits zu einem früheren Zeitpunkt getauscht werden sollte im Vergleich zu einem Öl, das einer geringeren Abgas-Rückführungsrate unterliegt. Grund dafür sind erhöhte Rußeinträge oder dergleichen in das Öl.
Im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens ist vorgesehen, wenigstens vier Größen – nämlich die Größen Ölbetriebszeit, Ölverbrauch, Motorleistung, Abgas-Rückführungsrate – als Eingangsgrößen für das Rechen-Netz zu verwenden. Im Rahmen dieser Weiterbildung wurde erkannt, dass jedenfalls diese vier maßgeblichen Betriebsgrößen zur verlässlichen Vorhersage eines Ölverschleißes besonders geeignet sind.
Allenfalls kann – optional – die Eingangsgröße eines Ölverbrauchs bei einem Rechen-Netz entfallen, wenn dieser im Hinblick auf einen speziellen Typ einer Brennkraftmaschine als Konstante der Brennkraftmaschine bekannt ist. In diesem Fall wäre die so gestaltete Weiterbildung eines Verfahrens spezifisch für einen bestimmten Typ einer Brennkraftmaschine. Vorteilhaft enthält ein Bestimmungsverfahren des Ölverschleißes jedoch den Ölverbrauch als Eingangsgröße zum Rechen-Netz, um für unterschiedliche Typen von Brennkraftmaschinen einsetzbar zu sein.
Insgesamt lässt sich vorteilhaft – insbesondere mithilfe der vorgenannten Anzahl maßgeblicher Betriebsgrößen – eine ausreichende Anzahl von charakterisierenden Zustandsgrößen des Öls als Ausgangsgrößen ermitteln. Je nach Bedarf lässt sich eine relevante Anzahl von das Öl charakterisierender Zustandsgrößen festlegen.
In einer zweiten, besonders bevorzugten Variante einer Weiterbildung der Erfindung umfasst die Anzahl von Eingangsgrößen auch eine Anzahl von charakterisierenden Zustandsgrößen des Öls. Dies könnte sich als vorteilhaft erweisen, wenn sich eine charakterisierende Zustandsgröße des Öls vergleichsweise einfach und/oder kostengünstig messen ließe. Dies betrifft insbesondere die Zustandsgröße einer Viskosität des Öls oder eines Viskositätsindex aus dem Viskositättemperaturdiagramm des Öls. Möglich ist auch die Vorgabe einer bestimmten Ölqualität. Viskositätssensoren oder andere Sensoren lassen sich ggf. vereinfacht in des vorliegende Verfahren integrieren, ohne vom Konzept der Erfindung abzuweichen.
Im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung der Erfindung umfasst die Anzahl charakterisierender Zustandsgrößen des Öls solche, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Viskosität, Temperatur, Oxidation, Nitration, Rußgehalt. Im Rahmen der zuvor genannten ersten Variante der Erfindung lassen sich insbesondere alle vier Zustandsgrößen – nämlich Viskosität, Oxidation, Nitration und Rußgehalt des Öls – im Rahmen des neuronalen und/oder probabilistischen künstlichen Rechen-Netzes bestimmen. Im Rahmen der zuvor erläuterten zweiten Variante einer Weiterbildung der Erfindung kann die Viskosität als Ausgangsgröße entfallen, da sie als Eingangsgröße zur Verfügung steht.
Zur besonders bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens ist insbesondere vorgesehen, die Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen mit einer Plausibilitätsprüfung für das Öl charakterisierende Zustandsgrößen zu versehen. Eine Plausibilitäts-Kontrolle hat insbesondere den Vorteil, dass unmögliche oder auf sonstige Weise inkonsistante Ergebnisse bei den Ausgangsgrößen des künstlichen Rechen-Netzes vermieden werden. Insbesondere kann eine Plausibilitäts-Kontrolle beispielsweise die Prüfung umfassen, ob eine Laufzeit des Motoröls unterhalb der Betriebszeit der Brennkraftmaschine liegt. Eine Plausibilitäts-Kontrolle kann auch die Prüfung umfassen, ob ein spezifischer Ölverbrauch unterhalb der Gesamtmenge von Öl liegt. Eine Plausibilitäts-Kontrolle kann auch die Prüfung umfassen, ob eine Motorleistung unterhalb der Maximalleistung der Brennkraftmaschine liegt. Ebenso kann eine Plausibilitäts-Kontrolle die Prüfung umfassen, ob eine Abgas-Rückführungsrate unterhalb der maximal möglichen Abgasrate liegt. Solche und andere Plausibilitäts-Kontrollen lassen sich vergleichsweise einfach durch Vergleichsmittel, wie Kompensatoren oder dergleichen Login-Bausteine in einer Steuerung integrieren.
Weiter mit Vorteil versehen umfasst die Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen eine Grenzwert-Kontrolle der das Öl charakterisierender Zustandsgrößen. Die Erfindung hat mit Vorteil erkannt, dass sich für jede charakterisierende Zustandsgröße des Öls ein Schwellwert angeben lässt, welcher eine Schwelle zwischen einem ersten Bereich der Zustandsgröße darstellt, der noch auf eine ausreichende Qualität des Öls hindeutet und einem anderen zweiten Bereich, der auf eine nicht mehr ausreichende Qualität des Öls betreffend diese Zustandsgröße hindeutet. Ein Schwellwert für jede das Öl charakterisierende Zustandsgröße kann im Rahmen einer Grenzwert-Kontrolle als Grenzwert genutzt werden. Insbesondere kann – ebenso wie die Plausibilität-Kontrolle – die Grenzwert-Kontrolle wenigstens einem Teil der Anzahl der Ausgangsgrößen, insbesondere aber die Ausgangsgrößen, umfassen. In besonders bevorzugter Weise kann die Kontrolle eine separate und/oder summarische Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen sein.
Die Kontrolle kann bedarfsgerecht ausgelegt werden. Beispielsweise kann im Rahmen einer separaten Kontrolle bereits bei Überschreiten eines einzigen Grenzwerts einer Ausgangsgröße ein Kriterium für einen Ölwechsel abgeleitet werden, das einen Ölwechsel empfiehlt. Es kann, zusätzlich oder alternativ, auch eine summarische Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen durchgeführt werden, wobei beispielsweise ein Kriterium für einen Ölwechsel mit Empfehlung eines Ölwechsels nur dann ausgegeben wird, wenn die Mehrzahl der Schwellwerte der Ausgangsgrößen überschritten ist. Eine summarische Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen kann auch abwägende Verfahrensschritte umfassen, die ausgelegt sind, das Maß einer Überschreitung und/oder Unterschreitung der Schwellwerte für die Anzahl der Ausgangsgrößen gegeneinander abzuwägen. Insgesamt lässt sich im Rahmen von anwendungsspezifischen Ausgestaltungen dieser Weiterbildung eine Sensivität des Bestimmungsverfahrens durch die Einstellung der Sensitivität des Kontrollschrittes einstellen.
Insbesondere kann das Kriterium in Form eines Parameters mit einem Limit gebildet sein, wobei im Falle eines Überschreitens des Limits durch den Parameter eine Information betreffend den Ölwechsel eine Empfehlung zum Ölwechsel enthält. Die Empfehlung kann zusätzlich auch einen Zeitrahmen enthalten, innerhalb dem ein Ölwechsel empfohlen ist. Hinsichtlich der Berechnung durch das künstliche Netz lässt sich – im Rahmen einer vergleichsweise einfachen Ausführung des Rechen-Natzes – für jede der Ausgangsgrößen eine gegenseitig unbedingte Berechnung durch das neuronale und/oder probabilistische Rechen-Netz durchführen. Bei einer solchen Berechnung würde das Ergebnis betreffend einer ersten Zustandsgröße keinen Einfluss haben auf des Ergebnis betreffend eine zweite Zustandsgröße des Öls. Im Rahmen einer aufwändigeren, gleichwohl mit höherer Verlässichkeit versehenen Weiterbildung lässt sich für jede der Ausgangsgrößen eine gegenseitig bedingte Berechnung durch das neuronale und/oder probabilistische Rechen-Netz durchführen. Dabei hätte das Ergebnis betreffend eine erste Zustandsgröße auch Einfluss auf das Ergebnis betreffend eine zweite Zustandsgröße. Solche Weiterbildungen lassen sich beispielsweise im Rahmen einer rekursiven Einbindung des Rechen-Netzes in eine Schleife oder im Rahmen von deterministischen, gekoppelten Rechenvorschriften realisieren.
Grundsätzlich kann das künstliche Rechen-Netz je nach Bedarf vorteilhaft als neuronales und/oder probabilistisches Rechen-Netz ausgeführt werden. Als besonders geeignet hat sich ein ein- oder mehrlagiges Perzeptron-Netz erwiesen. Ein einlagiges Perzeptron-Netz hat vergleichsweise geringen Rechen- und IT-Aufwand. Verlässlicher ist ein mehrlagiges Perzeptron-Netz mit wenigstens einer verdeckten Ebene von Neuronen. Vorteilhaft ist auch ein radiales Basisfunktionen-Netz. Ein radiales Basisfunktionen-Netz lässt sich besonders anwendungsspezifisch auslegen. Als besonders leicht und flexibel anpassbar auf unterschiedliche Betriebszustände hat sich ein Netz gemäß adaptiver Resonanztheorie (ART) oder prädiktiver, adaptiver Resonanztheorie (ARTMAP) erwiesen. Diese haben den Vorteil, dass sie bei angemessenem Training dennoch in der Lage sind, sich flexibel auf unterschiedliche Eingangsgrößen in Folge von unterschiedlichen maßgeblichen Betriebsgrößen einzustellen. Als besonders bevorzugt für ein probabilistisches Rechen-Netz hat sich ein Bayes-Netz erwiesen.
Betreffend die Vorrichtung wird die Aufgabe durch die Erfindung mittels einer elektrischen Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennmaschine der eingangs genannten Art gelöst, bei der erfindungsgemäß vorgesehen ist, dass Rechenmittel zum Ableiten des Kriteriums vorgesehen sind, die ein neuronales und/oder probabilistisches Rechen-Netz aufweisen, mit Eingängen für Eingangsgrößen in Form einer Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen und das ausgebildet ist die Eingangsgrößen in eine Anzahl von das Öl charakterisierende Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen umzurechnen und das Vergleichs- und Logineinheiten enthält, die ausgebildet sind, die Anzahl der Ausgangsgrößen einer Kontrolle zu unterziehen und das Kriterium aus der Kontrolle aller Ausgangsgrößen abzuleiten. Die Rechenmittel umfassen insbesondere einen Prozessor, der ausgelegt ist zur Ausführung von Berechnungen mit einem neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netz. Der Prozessor bzw. ggf. ein weiterer Prozessor ist ausgelegt zur Durchführung einer Kontrolle der Ausgangsgrößen. Dazu kann auch ein Rechenmittel in Form eines Komparators oder dergleichen dienen.
Das Konzept der Erfindung führt auf ein Computer-Programm-Produkt gemäß den weiteren unabhängigen Anspruch. Das Konzept der Erfindung führt auf eine Brennkraftmaschine mit einer elektrischen Einrichtung der vorgenannten Art zur Steuerung und/oder Regelung der Brennkraftmaschine. Vorzugsweise weist eine Brennkraftmaschine zur Durchführung des Verfahrens zusätzlich ein oder mehrere Sensor/en oder Aufzeichnungsmittel zum Aufnahmen wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße und/oder wenigstens einer charakterisierenden Zutandsgröße des Öls auf.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun nachfolgend anhand der Zeichnung beschrieben. Diese soll die Ausführungsbeispiele nicht notwendigerweise maßstäblich darstellen, vielmehr ist die Zeichnung, wo zur Erläuterung dienlich, in schematisierter und/oder leicht verzerrter Form ausgeführt. Im Hinblick auf Ergänzungen der aus der Zeichnung unmittelbar erkennbaren Lehren wird auf den einschlägigen Stand der Technik verwiesen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass vielfältige Modifikationen und Änderungen betreffend die Form und das Detail einer Ausführungsform vorgenommen werden können, ohne von der allgemeinen Idee der Erfindung abzuweichen. Die in der Beschreibung, in der Zeichnung sowie in den Ansprüchen offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Weiterbildung der Erfindung wesentlich sein. Zudem fallen in den Rahmen der Erfindung alle Kombinationen aus zumindest zwei der in der Beschreibung, der Zeichnung und/oder den Ansprüchen offenbarten Merkmale. Die allgemeine Idee der Erfindung ist nicht beschränkt auf die exakte Form oder das Detail der im folgenden gezeigten und beschriebenen bevorzugten Ausführungsform oder beschränkt auf einen Gegenstand, der eingeschränkt wäre im Vergleich zu dem in den Ansprüchen beanspruchten Gegenstand. Bei angegebenen Bemessungsbereichen sollen auch innerhalb der genannten Grenzen liegende Werte als Grenzwerte offenbart und beliebig einsetzbar und beanspruchbar sein.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele sowie anhand der Zeichnung: im Einzelnen zeigt die Zeichnung in:
1: eine schematische Darstellung einer bevorzugten Ausführungsform gemäß einer ersten Variante zur Erläuterung des Verfahrens zur Bestimmung eines Ölverschleißes und der elektrischen Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine;
1B: eine schematische Darstellung einer bevorzugten Ausführungsform gemäß einer zweiten Variante, ebenfalls zur Erläuterung eines Verfahrens zur Bestimmung eines Ölverschleißes und der elektrischen Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine;
2: einen exemplarischen Teil eines neuronalen künstlichen Netzwerks, wie es in 1A und 1B angegeben ist – vorliegend ein mehrlagiges Perzeptron-Netz mit einer verdeckten Neuronenlage – zur Bestimmung der Oxidation als eine das Öl charakterisierende Zustandsgröße;
3: ein Blockschaltbild der verdeckten Neruonenlage beim Netz der 2;
4: einen Ablaufplan für eine besonders beworzugte Ausführungsform des Verfahrens und/oder der Funktionsweise einer elektrischen Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens und/oder eines Computer-Programm-Produktes.
Eine erste Ausführungsform eines Verfahrens 10 zur Bestimmung eines Ölverschleißes bei einer nicht näher dargestellten Brennkraftmaschine ist im Rahmen eines Blockschaltbilds zur Darstellung einer ersten Variante in 1A gezeigt. Eine zweite Ausführungsform des Verfahrens 20 zur Darstellung einer zweiten Variante ist in 1B gezeigt für identische oder ähnliche Elemente bzw. Elemente mit identischer oder ähnlicher Funktion werden vorliegend der Einfachheit halber gleiche Bezugszeichen verwendet.
Das Verfahren 10, 20 sieht zunächst das Aufnehmen I wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße und anschließend das Ableiten II eines Kriteriums für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße vor und schließlich das Ausgeben III einer Information betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium. Gemäß dem Konzept der Erfindung werden zum Ableiten II des Kriteriums zwei Verfahrensschritte durchgeführt. In einem ersten Schritt (a) wird eine Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen als Eingangsgrößen eines neuronalen künstlichen Rechen-Netzes 1 vom Rechen-Netz 1 in eine Anzahl von das Öl charakterisierende Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen des Rechen-Netzes 1 umgerechnet. In einem zweiten Schritt (b) wird wenigstens ein Teil der Anzahl der Ausgangsgrößen einer Kontrolle unterzogen, vorliegend einer Pausibilitäts-Kontrolle 3 und einer Grenzwert-Kontrolle 4, wobei das Kriterium 9, vorliegend in Form eines Parameters mit Limit, aus der Kontrolle abgeleitet wird. Eine Information wird vorliegend in Form einer Empfehlung 16 ausgegeben in Abhängigkeit vom Kriterium 9.
In der ersten Ausführungsform des Verfahrens 10 werden fünf Eingangsgrößen benutzt, um diese mittels des neuronalen Netzes 1 in vier Ausgangsgrößen umzurechnen. Das neuronale Netz ist vorliegend in Form eines zweilagigen Perzeptron-Netzes gebildet, das in Bezug auf 2 und 3 mit Eingangsgrößen E1 bis E6 und Ausgangsgrößen A näher erläutert ist. Die Eingangsgrößer werden im Verfahren 10 ausschließlich durch fünf maßgebliche Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine gebildet. Die Ausgangsgrößen sind vorliegend ausschließlich das Öl charakterisierende Zustandsgrößen. Konkret dienen als Eingangsgrößen die für das Öl maßgebliche Betriebsgrößenn Ölbetriebszeit ÖL(h), der Ölverbrauch ÖL(Vb), die Ölqualität ÖL(Q), die Motorleistung Pmot sowie die Abgas-Rückführungsrate AGRR. Als Ausgangsgrößen werden die Viskosität 5 sowie die Oxidation 6 und Nitration 7 des Öls als auch der Rußgehalt 8 des Öls mittel einer Berechnung 2 bestimmt. Die Ölqualität ÖL(Q) ist vorliegend insofern optional, als dass sie entfallen kann und dennoch die Ausgangsgrößen wie abgebildet vollständig berechnet werden können. Ebenso kann in einer hier nicht dargestellten Ausführungsform der Ölverbrauch ÖL(Vb) als Eingangsgröße entfallen, für den Fall, dass diese für den Einsatzbereich des Verfahrens konstant ist. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn das Verfahren nur für Brennkraftmaschinen eines bestimmten Typs eingesetzt wird.
Alle vorgenannten Betriebsgrößen sind Größen, die üblicherweise im Rahmen einer elektrischen Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine, beispielsweise einer Motorsteuerung, festgehalten werden – die vorgenannten Betriebsgrößen stehen somit als Teil einer üblichen Motorsteuerung bereits zur Verfügung. Es ist darüber hinaus zu verstehen, dass die vorgenannten Betriebsgrößen sowie andere hier nicht genannte Eingangsgrößen bei anderen Ausführungsbeispielen in Form einer signifikanten Kennzahl vorliegen. Eine solche Kennzahl hat den Vorteil, dass diese beispielsweise eine gemittelte Gewichtung der maßgeblichen Betriebsgröße über einen angemessenen Beobachtungszeitraum der Betriebsgröße im Rahmen der Motorsteuerung umfassen kann. Beispielsweise kann für die Motorleistung eine die mittlere Motorleistung kennzeichnende Kennzahl verwendet werden, dies ggf. mit einer Kennzahl für die maximale Motorleistung. Es ist grundsätzlich auch denkbar, dass die maßgebliche Betriebsgröße in Form einer Datensammlung, eines Kennfeldes oder einer Datenmatrix zur Verfügung gestellt wird. Die Kennzahl kann auch den zeitlichen Verlauf der maßgeblichen Betriebsgröße über den Beobachtungszeitraum enthalten. Es versteht sich, dass in diesem Fall die Umrechnung der Kennzahl oder der Kennlinie oder dergleichen Datensammlung für die maßgebliche Betriebsgröße in eine für das neuronale Netz 1 angemessene Form einer Eingangsgröße erfolgt. Dabei innen zusätzliche Informationen eines zeitlichen Verlaufs der Kennzahl oder dergleichen bei der Formulierung der Eingangsgröße berücksichtigt werden.
Vorliegend wird beim Verfahren 10 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel das neuronale Netz 1 aus vier einzelnen neuronalen Teilnetzen zur Bestimmung der vier Öl charakterisierenden Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen gebildet. Die Art der Teilnetze ist in Bezug auf 2 und 3 erläutert.
In 1B ist eine zweite Ausführugsform eines Verfahrens 20 mit generell gleichem Aufbau wie das Verfahren 10 dargestellt, das sich jedoch in der Wahl der Eingangsgrößen und Ausgangsgrößen unterscheidet im Verfahren 20 wird zusätzlich zu den im Verfahren 10 angegebenen maßgeblichen Betriebsgrößen als Eingangsgrößen auch eine das Öl charakterisierende Zustandsgröße als Eingangsgröße verwendet Vorliegend wird die viskosität als Öl charakterisierende Zustandsgröße Visk verwendet, um zusätzlich zu den maßgeblichen Betriebsgrößen als weitere Eingangsgröße beim neuronalen Netz 1 zu dienen. Die Viskosität Visk wird dazu mithilfe einer inzwischen vergleichsweise preiswert darstellbaren Sensorik bestimmt bzw. eine die Viskosität repräsentierende Kennzahl. Das Verfahren 20 nutzt zum Ableiten des Kriteriums 9 somit insgesamt sechs Eingangsgrößen, von denen fünf Eingangsgrößen maßgebliche Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine bzw. deren Peripherie sind und eine Eingangsgröße eine Öl charakterisierende Zustandsgröße ist. Hinsichtlich der Ausbildung des Verfahrens 20 hat dies den Vorteil, dass vorliegend lediglich drei Ausgangsgrößen als Öl charakterisierende Zustandsgrößen zu bestimmen sind, nämlich Oxidation 6, Nitration 7 und Rußgehalt 8. Die weitere charakterisierende Zustandsgröße Viskosität Visk steht bereits zur Bestimmung eines Ölverschleißes in Folge einer Messung zur Verfügung. Dies hat den Vorteil, dass das neuronale Netz 1 lediglich aus drei einzelnen neuronalen Teilnetzen zusammengesetzt ist, die jedoch jeweils eine Anzahl von sechs Eingangsgrößen aufweisen. Die Teilnetze des neuronalen Netzes 1 des Verfahrens 10 weisen jeweils lediglich fünf Eingangsgrößen auf. Das neuronale Netz des Verfahrens 20 ist insofern in höherem Maße überbestimmt als das neuronale Netz 1 des Verfahrens 10. Das neuronale Netz 1 des Verfahrens 20 hat somit den Vorteil, dass dieses zu verlässlicheren Ergebnissen kommen dürfte und ggf. auch mit geringerem Rechenaufwand bzw. Zeitaufwand auskommen dürfte.
Dies kann auch zur Folge haben, dass eine Kontrolle (b) im Rahmen des Schrittes zum Ableiten (II) eines Kriteriums 9 einfacher und weniger fehleranfällig ist als bei einem Verfahren 10 gemäß der ersten Ausführungsform Allerdings liegt beim Verfahren 20 ein höherer Messaufwand auf der Eingangsseite vor. Beide Verfahren 10, 20 lassen sich je nach Bedarf und Zweckmäßigkeit auswählen für eine angemessene Verwendung.
Die Ausbildung des Schrittes der Kontrolle (b) beim Verfahren 10, 20 ist darüber hinaus im Wesentlichen gleich. In einem ersten Schritt einer Plausibilität-Kontrolle 3 werden die Ausgangsgrößen des neuronalen Netzes 1 – d. h. die Oxidation 6, Nitration 7 und der Rußgehalt 8 beim Verfahren 20 bzw. zusätzlich die Viskosität 5 beim Verfahren 10 – darauf geprüft, ob sie in einem vernünftigen Bereich liegen. Dazu werden logisch vernünftige Annahmen betreffend die gegebenen Grenzen der Ausgangsgrößen herangezogen. Konkret wird vorliegend für lade der Ausgangsgrößen ein plausibler Bereich vorgegeben. Sollte die vom neuronalen Netz 1 ermittelte Ausgangsgröße nicht in den plausiblen Bereich fallen, kann das Verfahren 10, 20 entweder abgebrochen und wiederholt werden oder aber abgebrochen werden und anstatt der Empfehlung 16 eine Information betreffend das Bestimmungsverfahren 10, 20 ausgegeben werden. Dies kann beispielsweise eine Information über einen Hardwarefehler oder eine sonstige Information betreffend das nicht plausible Ergebnis der Ausgangsgröße sein.
Anschließend wird für jede der Ausgangsgrößen – nämlich für die Oxidation 6, die Nitration 7, den Rußgehalt 8 beim Verfahren 20 und zusätzlich der Viskosität 5 beim Verfahren 10 – eine separate Grenzwert-Kontrolle 4 durchgeführt. Das heißt, es wird für jede der genannten Ausgangsgrößen geprüft, ob diese hinsichtlich eines für die Ölqualität maximal zulässigen Schwellwerts der charakterisierenden Zustandsgröße noch zulässig sind oder nicht. In der Grenzwert-Kontrolle 4 ist ein Schwellwert SW symbolisch angegeben. Soweit eine vom neuronalen Netz 1 ermittelte Öl charakterisierende Zustandsgröße einen akzeptablen Wert AW annimmt, kann die Grenzwert-Kontrolle 4 für diese Zustandsgröße eine Wertzahl liefern, die geeignet ist, im weiteren Schritt das Kriterium 9 zu bilden. Vorliegend wird einer Zustandsgröße als Ausgangsgröße des neuronalen Netzes 1 die Wertzahl „Nur” zugeordnet, wenn sie einen akzeptablen Wert AW einnimmt und die Wertzahl „Eins” zugeordnet, wenn sie einen Schwellwert SW überschreitet. Vorliegend führt dies beim Verfahren 10, 20 dazu, dass bei Summation aller Wertzahlen für die Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen des neuronalen Netzes 1 nur dann eine Summe unterhalb von 1 gebildet wird, wenn alle Zustandsgrößen einen akzeptablen Wert AW einnehmen. Mit anderen Worten führt diese Art der Grenzwort-Kontrolle 4 dazu, dass in dem Falle, dass nur eine einzige Zustandsgröße einen Schwellwert SW überschreitet, das Kriterium 9 den Wert „Eins” überschreitet. Das Kriterium 9 ist vorliegend in Form eines Parameters mit Limit „Eins” gebildet, wobei der Parameter die Summe der Wertzahlen für die Zustandsgrößen 5, 6, 7, 8 ist und das Limit 1 beträgt. Im Ergebnis führt ein Verfahren 10, 20 der vorliegenden Art dazu, dass im Rahmen einer Information ein Ölwechsel empfohlen wird, falls nur eine einzige der Zustandsgrößen Viskosität 5, Oxidation 6, Nitration 7 der Rußgehalt 8 einen Schwellwert SSW überschreitet.
Ohne vom Konzept der vorliegenden Erfindung abzuweichen, können selbstverständlich auch andere Parameter mit Limit zur Bildung eines Kriteriums verwendet werden. Beispielsweise könnte eine weichere Gewichtung der Ausgangsgrößen vorgenommen werden, derart, dass eine Information mit Empfehlung 16 zum Ölwechsel nur dann vor genommen wird, wenn alle vom neuronalen Netz 1 ermittelten Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen einen Schwellwert überschreiten. In dem Fall würde die Wertzahl einer Ausgangsgröße mit 0.25 festgelegt, wenn ein Schwellwert überschritten wird, und die Wertzahl mit 0 festgelegt, wenn die Zustandsgröße einen akzeptablen Wert AW hat. Die Summenbildung führt dann nur in dem Fall, dass alle Ausgangsgrößen einen Schwellwert SW überschritten, zum Parameterwert 1, der in diesem Fall dem Limit entspricht und zur Ausgabe einer Empfehlung auf Ölwechsel führte.
2 zeigt beispielhaft ein zweilagiges Perzeptron-Netz zur Bildung eines Teilnetzes – vorliegend zur Bildung des Teilnetzes zur Ermittlung der Oxidation 6 – für das neuronale Netz 1 in einem Verfahren 10, 20. Das in 2 dargestellte Teilnetz weist eine Eingangsschicht 11 zur Erfassung und Normierung der Eingangssignale E1 bis E6 auf. Vorliegend wird auch die Viskosität Visk als möglicher Eingangswert E6 als Teil des Verfahrens 20 mitgezeigt. Im Falle des Verfahrens 10 würde die Viskosität Visk als Eingangswert E6 entfallen. Die Eingangsschicht 11 des Teilnetzes der 2 für das Verfahren 10 hätte damit lediglich Eigangswerte E1 bis E5, wie oben erläutert. Die zweite Schicht das Teilnetzes der 2 ist eine verdeckte Schicht 12 mit künstlichen Neuronen V1 bis V3 zur Bestimmung von Ausgangswerten A1, A2 und A3. Aus den Ausgangswerten A1 bis A3 wird in der Ausgangsschicht 13 als Ausgangsgröße A – vorliegend die Oxidation 6 – bestimmt. Im Falle des Verfahrens 10 werden weitere drei Teilnetze dieser Art zur Bestimmung der Viskosität 5, der Nitration 7 und des Rußgehalts 8 im neuronalen Netz 1 implementiert. Im Falle des Verfahrens 20 werden weitere zwei Teilnetze zur Bestimmung der Nitration 7 und des Rußgehalts 8 im neuronalen Netz 1 Implementiert.
Zur weiteren beispielhaften Erläuterung kann die Oxidation 6 anhand folgender Gleichung für den Ausgangswert A bestimmt werden:
A = c₀ + c₁(E₁) + c₂(E₂) + c₃E₃) + c₄(E₄) + c₅(E₅) + F, wobei
F = c₆(E₆), wenn ein Viskositätssensor vorhanden ist, wie im Verfahren 20 oder
F = 0, wenn kein Viskositätsensor vorhanden ist, wie im Varfahren 10.
Das vorliegende Beispiel zeigt, dass ein Verfahren 10 und ein Verfahren 20 auch als wählbare Alternativen im Rahmen eines Verfahrens zur Bestimmung eines Ölverschleißes angeboten werden können. Mit anderen Worten kann ein Verfahren zur Bestimmung eines Ölverschleißes einen Entscheidungsschritt enthalten, welcher die Option der Verfügbarkeit einer Viskositätsbestimmung prüft. Sollte eine Viskositätsbestimmung zur Verfügung stehen (F = C₆(E₆)), stellt der Entscheidungsschritt ein Verfahren 20 gemäß der zweiten Variante zur Verfügung. Sollte eine Viskositätsbestimmung nicht zur Verfügung stehen (F = 0), stellt der Entscheidungsschritt ein Verfahren 10 gemäß der ersten Variante zur Verfügung.
3 zeigt als Blockschaltbild zur Erläuterung weitere. Details der verdeckten Schicht 12 eines neuronalen Teilnetzes, vorliegend mit dem ersten, zweiten und dritten künstlichen Neuron V1, V2, V3 des Teilnetzes in 2. Jedes künstliche Neuron umfasst eine Summenbildung 14 der Eingangsgrößen E1, E2, E3, E4, E5, E8 und eine Aktivierungsfunktion 15, die auch als Schwellwertfunktion bezeichnet werden kann. Die Summenbildung liefert als Wert den Summenwert S. Es ist zu verstehen, dass die Summenbildung 14 auch eine gewichtete Summation über den Index j sein kann mit Gewichten W_i, wobei der Index i das entsprechende Gewicht für das i-te Neuron V_i ist.
Die Abszisse der Schwellwertfunktion oder Aktivierungsfunktion 15 wird durch den Summenwert S dargestellt. Die Ordinate der Aktivierungsfunktion 15 ist ein Wert A1 für das Neuron V1 bzw. ein Wert A2 für das Neuron V2 bzw. ein Wert A3 für das Neuron V3, welcher abhängig von der Wahl der Aktivierungsfunktion ist. Vorliegend ist als Aktivierungsfunktion eine sigmoide Tangensfunktion gewählt. Das Neuron V_i (i = 1, 2, 3) feuert nur, wenn der Wert der Summe S größer als ein Schwellwert SSW der Aktivierungsfunktion ist Summenwerte unterhalb des Schwellwertes SSW der Aktivierungsfunktion werden unterdrückt.
4 zeigt beispielhaft einen Programmablaufplan für ein dem Verfahren 10, 20 zugrunde liegendes Computerprogramm. Dieses weist beispielsweise folgende Schritte auf.
Nach Verfahrensbeginn START wird zunächst in einem ersten Schritt S1 geprüft, ob der Motor läuft. Ist ein dafür vorgesehener Kennwert AN auf 1, erfolgt in einem weiteren Schritt S2 das Einlesen der Eingangsgrößen E1 bis E5 im Falle des Verfahrens 10 bzw. der Eingangsgrößer E1 bis E6 im Falle des Verfahrens 20.
Die weiteren Schritte – S3, S4, S5, S6 für das Verfahren 10 bzw. für das Verfahren 20 die Schritte S4, S5, S6 – stellen die Bestimmung der zuvor beschriebenen Öl charakterisierenden Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen des neuronalen Netzes 1 dar. So wird beispielsweise im Schritt S4 als Ausgangsgröße des neuronalen Netzes 1 eine Öl charakterisierende Zustandsgröße in Form der Oxidation bestimmt, und zwar mit einem Teilnetz wie es in 2 und 3 dargestellt ist. Ähnlich wird im Schritt S6 der Rußgehalt bestimmt.
Wurde der Motor beispielsweise über eine längere Betriebsdauer hinweg mit hoher Abgas-Rückführungsrate (AGRR – Eingangsgröße E5) betrieben, so steigt der Eingangsfaktor für die Eingangsgröße AGRR bzw. E5 an.
Für die Zustandsgrößen Viskosität, Oxidation und Nitration existieren andere Gesetzmäßigkeiten, die hier nicht Einzelnen erläutert werden. Letztlich sind dies chemischphysikalische Querkopplungen, die nach Schulung des neuronalen Netzes 1 von diesem erfasst sind Lediglich beispielhaft sei erwähnt, dass eine von der Motorbeanspruchung durch die Eingangsgröße E4 (Pmot) bemessene Motorbeanspruchung als auch die Frischölqualität (Eingangsgröße) E3, ÖL(Q)) die Viskosität des Motoröls herabsetzen können. Die anderen Eingangsgrößen E1, E2 und E5 dürften üblicherweise die Viskosität des Motoröls eher erhöhen. Insbesondere ist davon auszugehen, dass bei erhöhter Nitration, Oxidation und Rußgehalt die Viskosität des Öls erhöht wird.
Letzteres könnte zur einem Fall führen, bei dem bei konstanter Viskosität – Verringerung derselben durch mechanische Scherung und Frischölqualität einerseits und Erhöhung derselben durch Nitration, Oxidation und Rußgehalt andererseits – dennoch ein massiver Qualitätseinbruch des Motoröls stattgefunden hat. Im vorliegenden Fall des Verfahrensablaufes wird jede der Ausgangsgrößen, die in den Verfahrensschritten S3, S4, S5, S6 ermittelt sind, einer für den Rußgehalt exemplarisch dargestellten Plausibilitäte-Kontrolle im Verfahrensschritt S7 unterwerfen. Bei positiver Plausibilitäts-Kontrolle wird jede der Ausgangsgrößen einer Grenzwest-Kontrolle im Verfahrensschritt S8 unterworfen. Des Ergebnis der Kontrolle S7, S8 sowohl für den Rußgehalt als auch für die Nitration, die Oxidation und die Viskosität wird vorliegend zur Bildung eines Kriteriums in Form eines Parameters mit Limit im Verfahrensschrit S9 genutzt. Der Parameter ist vorliegend als ”Wert” bezeichnet, das Limit ist vorliegend als ”GW” bezeichnet. Für den Fall, dass der Parameter über dem Limit liegt, wird im weiteren Verfahrensschritt S10 eine Ölwechselempfehlung an den Betreiber der Brennkraftmaschine ausgegeben. Liegt beispielsweise die errechnete Russkonzentration des Motoröls außerhalb des vorgegebenen Grenzwertes kann dies zur Abgabe einer positiven Ölwechselempfehlung beitragen. Letzteres ist abhängig von der Bildung des Kriteriums im Schritt 9 der 1A und 1B. Davon ist auch abhängig, ob ein errechneter Rußgehalt des Motoröls innerhalb des vorgeschriebenen Grenzwerts dennoch zu einer Ölwechselempfehlung führt. Seilten die weiteren Ausgangsgrößen Viskosität, Oxidation und Nitration über dem Grenzwert liegen, könnte – trotz akzeptablem Rußgehalt – eine Ölwechselempfehlung ausgegeben werden.
Wird keine Ölwechselempfehlung ausgegeben, sieht das Verfahren im Schritt S10 vor, dass keine Handlungsempfehlung ausgegeben wird und der Prozess sich nach einem bestimmten Zeitintervall wiederholt.
Insgesamt ergeben sich für den Betreiber einer Brennkraftmaschine aufgrund der hier vorgeschlagenen Verfahren 10, 20 erheblich reduzierte Betriebskosten. Dies Liegt u. a. daran, dass die Ölwechselintervalle optimiert sind, d. h. bedarfsgerecht anfallen und nicht willkürlich. Als Software basierte Lösung ist das Konzept der vorliegenden Erfindung nahem kostenneutral in einer Motorsteuerung umsetzbar. Ausserdem gestattet das Verfahren gemäß dem Konzept der Erfindung eine Vorhersage, wann ein Ölwechsel bei einer bestimmten Betriebsart erforderlich sein wird. Die Zeitvorgabe für den Betreiber einer Brennkraftmaschine ist damit verlässlich.
Außerdem lässt sich ein Verfahren gemäß dem vorliegenden Konzept der Erindung aufgrund der Implementierung eines neuronalen und/oder probabilistischen künstlichen Rechen-Netzes trainieren und weiter entwickeln. So können beispielsweise Referenzmessungen im Öllabor oder sonstige Erfahrungswerte zum fortbildenden Training des neuronalen Neues und/oder des probabilistischen Netzes genutzt werden, um damit die Aussagekraft des vorliegend vorgeschlagenen Verfahrens zu verbessern.
Bezugszeichenliste

1: Neuronales Netz
2: Berechnung
3: Plausibilitäts-Kontrolle
4: Grenzwert-Kontrolle
5: Viskosität
6: Oxidation
7: Nitration
8: Rußgehalt
9: Kriterium
10, 20: Verfahren
11: Eingangsschicht
12: verdeckte Schicht
13: Ausgangsschicht
14: Summenbildung
15: Aktivierungsfunktion
16: Empfehlung
ÖL(h): Ölbetriebszeit
ÖL(Vb): Ölverbrauch
ÖL(Q): Ölqualität
Pmot: Motorleistung
AGRR: Abgas-Rückführungsrate
Visk: Viskosität
SW, SSW: Schwellwert
AW: akzeptabler Wert
S: Summenwert
A: Ausgangsgröße
E1 ... E6: Eingangsgrößen
V1 ... V3: künstliche Neuronen
A1, A2, A3: Ausgangswerte
S1 ... S10: Verfahrensschritte

Claims

Verfahren (10, 20) zur Bestimmung eines Ölverschleißes bei einer Brennkraftmaschine, insbesondere bei einem Diesel- oder Ottomotor, aufweisend die Schritte: – Aufnehmen (I) wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße; – Ableiten (II) eines Kriteriums (9) für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße; – Ausgeben (III) einer Information (16) betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium (9), dadurch gekennzeichnet, dass – zum Ableiten des Kriteriums (9) (a) eine Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Ölbetriebszeit (ÖL(h)), Motorleistung (Pmot), Abgas-Rückführungsrate (AGRR) als Eingangsgrößen (E1 ... E6) eures neuronalen und/oder probabilistischen Rechen-Netzes (1) vom Rechen-Netz (1) in eine Anzahl von das Öl charakterisierende Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen (A) des Rechen-Netzes (1) umgerechnet werden, und (b) wenigstens ein Teil der Anzahl der Ausgangsgrößen (A) einer Kontrolle unterzogen wird, wobei das Kriterium (9) aus der Kontrolle abgeleitet wird.
Verfahren (10, 20) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit vom Kriterium (9) eine Information (16) betreffend das Bestimmungsverfahren ausgegeben wird.
Verfahre (10, 20) nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Eingangsgrößen (E1 ... E6) bis zu acht Eingangsgrößen umfasst und/oder die Anzahl der Ausgangsgrößen (A) bis zu acht Ausgangsgrößen umfasst.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Eingangsgrößen (E1 ... E6) nur maßgebliche Betriebsgrößen der Bennkraftmaschine sind.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Eingangsgrößen (E1 ... E6) auch maßgebliche Betriebsgrößen der Peripherie der Brennkraftmaschine und/oder der Umgebung der Brennkraftmaschine sind.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl maßgeblicher Betriebsgrößen wenigstens umfasst Ölbetriebszeit (ÖL(h)), Motorleistung (Pmot), Abgas-Rückführungsrate (AGRR) und optional Ölverbrauch (ÖL(Vb)) und/der Ölgualität (ÖL(Q)).
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Eingangsgrößen (E1 ... E6) eine Anzahl von charakterisierender Zustandsgrößen des Öls umfasst.
Verfahren (10, 20) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Eingangsgrößen eine Viskosität (5) und/oder Ölqualität (ÖL(q)) des Öls umfasst
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl vorn Ausgangsgrößen (A) nur das Öl charakterisierende Zustandsgrößen sind.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl charakterisierender Zustandsgrößen des Öls, Größen umfasst, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Viskosität (5), Temperatur, Oxidation (6), Nitration (7), Rußgehalt (8), Ölqualität (ÖL(Q)).
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen (A) eine Plausibilitäts-Kontrolle (3) der das Öl charakterisierenden Zustandsgrößen umfasst.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen (A) eine Grenzwert-Kontrolle (4) der das Öl charakterisierenden Zustandsgrößen umfasst.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontrolle eine separate und/oder summarische Kontrolle der Anzahl der Ausgangsgrößen (A) umfasst.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass für jede der Ausgangsgrößen (A) eine gegenseitig unbedingte Berechnung durch das neuronale und/oder probabilistische Rechen-Netz (1) erfolgt.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass für jede der Ausgangsgrößen eine gegenseitig bedingte Berechnung durch das neuronale und/oder probabilistische Rechen-Netz (1) erfolgt.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass das Kriterium (9) in Form eines Parameters mit Limit gebildet ist, wobei im Falle eines Überschreitens des Limits durch den Parameter eine Information (16) betreffend den Ölwechsel eine Empfehlung zum Ölwechsel enthält.
Verfahren (10, 20) nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Information (16) betreffend den Ölwechsel einen Zeitrahmen innerhalb dem ein Ölwechsel empfohlen ist enthält.
Verfahren (10, 20) nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale und/oder probabilistische Rechen-Netz (1) ausgewählt ist aus der Grippe von Rechen-Netzen bestehend aus: ein- oder mehrlagiges Perzeptron-Netz, radiales Basisfunktionen-Netz, Netz gemäß adaptiver Resonanztheorie (ART) oder prädiktiver, adaptiver Resonanztheorie (ARTMAP), Bayes-Netz.
Elektrische Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine, aufweisend: – Sensor- und/oder Aufzeichnungs-Mittel zum Aufnehmen wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße; – Rechenmittel zum Ableiten eines Kriteriums für einen Ölwechsel aus der wenigstens einen maßgeblichen Betriebsgröße; – Kommunikationsmittel zum Ausgeben einer Information (16) betreffend einen Ölwechsel in Abhängigkeit vom Kriterium (9), dadurch gekennzeichnet, dass – das Rechenmittel zum Ableiten des Kriteriums (9) (a) ein neuronales und/oder probabilistisches Rechen-Netz (1) mit Eingängen für Eingangsgrößen (E1 ... E6) in Form einer Anzahl von maßgeblichen Betriebsgrößen enthält und das ausgebildet ist, die Eingangsgrößen (E1 ... E6) in eine Anzahl von das Öl charakterisierende Zustandsgrößen als Ausgangsgrößen (A) umzurechnen, und des (b) Vergleichs- und Logineinheiten enthält, die ausgebildet sind, die Anzahl der Ausgangsgrößen einer Kontrolle zu unterziehen und das Kriterium (9) aus der Kontrolle aller Ausgangsgrößen abzuleiten.
Computer-Programm-Produkt zur Speicherung in einem Medium durch eine Recheneinheit und lesbar durch die Recheneinheit, aufweisend einen Saftware-Code-Abschnitt, welcher die Recheneinheit veranlasst, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18 auszuführen, wenn das Produkt auf der Recheneinheit ausgeführt wird.
Brennkraftmaschine aufweisend eine elektrische Einrichtung zur Steuerung und/oder Regelung der Brennkraftmaschine nach Anspruch 19 und/oder ein Computer-Programm-Produkt nach Anspruch 20.
Brennkraftmaschine nach Anspruch 21 gekennzeichnet durch ein oder mehrere Sensor- und/oder Aufzeichnungs-Mittel zum Aufnehmen wenigstens einer für den Ölverschleiß maßgeblichen Betriebsgröße und/oder wenigstens einer charakterisierenden Zustandsgröße des Öls.