DE102015118008A1

DE102015118008A1 - Method for analyzing and evaluating measured values of a test system

Info

Publication number: DE102015118008A1
Application number: DE102015118008.1A
Authority: DE
Inventors: Timo Combè; Panagiotis Giagounidis
Original assignee: Dr Ing HCF Porsche AG
Current assignee: Dr Ing HCF Porsche AG
Priority date: 2015-10-22
Filing date: 2015-10-22
Publication date: 2017-04-27

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, wobei ein Prüfling während eines Prüflaufs mittels einer Mehrzahl von Sensormitteln überwacht wird und jedes der Sensormittel Messwerte zumindest einer Messgröße einer Auswerteeinrichtung zur Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt, wobei für eine Plausibilisierung der Messwerte der Messgrößen ein Logikbaum erzeugt wird, mittels dessen nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt wird.The invention relates to a method for analyzing and evaluating measured values of a test system, wherein a test object is monitored during a test run by means of a plurality of sensor means and each of the sensor means provides measured values of at least one measured variable to an evaluation device for further processing, wherein for a plausibility of the measured values A logic tree is generated by means of which a plausibility is determined according to predetermined rules by forming and using a presumed true value for each of the measured variables.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, wobei ein Prüfling während eines Prüflaufs mittels einer Mehrzahl von Sensormitteln überwacht wird und jedes der Sensormittel Messwerte zumindest einer Messgröße einer Auswerteeinrichtung zur Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt.The present invention relates to a method for analyzing and evaluating measured values of a test system, wherein a test object is monitored during a test run by means of a plurality of sensor means and each of the sensor means provides readings of at least one measured variable to an evaluation device for further processing.

Aus dem Stand der Technik sind Mess- und Prüfvorrichtungen, die zum Beispiel in der Kraftfahrzeugtechnik zu Forschungs- und Entwicklungszwecken eingesetzt werden können, in unterschiedlichen Ausführungsformen bekannt. Bei der Verwendung derartiger Mess- und Prüfvorrichtungen – beispielsweise für die Untersuchung eines Verbrennungsmotors und eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs – kommt es bereits bei relativ kurzen Prüfläufen zu einem sehr großen Datenvolumen, welches in Speichermitteln gespeichert, weiterverarbeitet und ausgewertet werden muss. Wichtige Ziele einer softwarebasierten Messdatenauswertung sind insbesondere die Bewertung der Prüfläufe sowie des untersuchten Prüflings selbst. Die Prüfläufe und die Auswertung der dabei erhaltenen Messwerte können vorzugsweise automatisiert durchgeführt werden, um den Entwicklungsprozess zu optimieren. Die Qualität der Messergebnisse hängt ganz entscheidend davon ab, ob die für die Durchführung der Prüfläufe eingesetzte Mess- und Prüfvorrichtung auch bei längeren Prüfzeiträumen einwandfrei funktioniert. In diesem Zusammenhang ist es von besonderer Bedeutung, dass die von den Sensormitteln erfassten Messwerte plausibel sind. Von vornherein nicht plausible Messwerte, die zum Beispiel von einem fehlerhaft arbeitenden Sensormittel herrühren können, führen dazu, dass die Ergebnisse der entsprechenden Prüfläufe eingeschränkt brauchbar sind. Die erneute Durchführung der Prüfläufe ist mit einem zusätzlichen Zeit-, Personal- und Kostenaufwand verbunden. Daher ist es wünschenswert, durch geeignete Plausibilisierungsverfahren die Plausibilität der Messwerte sicherzustellen und nicht plausible Abweichungen frühzeitig – vorzugsweise bereits während des Prüflaufs – zu erfassen.From the state of the art measuring and testing devices, which can be used for example in automotive engineering for research and development purposes, are known in different embodiments. When using such measuring and testing devices - for example, for the investigation of an internal combustion engine and a drive train of a motor vehicle - it comes even at relatively short test runs to a very large volume of data, which must be stored in memory, further processed and evaluated. Important goals of a software-based measurement data evaluation are, in particular, the evaluation of the test runs as well as of the tested test object itself. The test runs and the evaluation of the measured values thereby obtained can preferably be carried out automatically in order to optimize the development process. The quality of the measurement results depends crucially on whether the measuring and testing device used for carrying out the test runs perfectly even with longer test periods. In this context, it is of particular importance that the measured values recorded by the sensor means are plausible. Measurements which are not plausible from the outset, and which may, for example, originate from a faulty sensor means, result in limited use of the results of the corresponding test runs. The re-implementation of the test runs is associated with additional time, personnel and costs. It is therefore desirable to ensure the plausibility of the measured values by means of suitable plausibility check methods and to detect plausible deviations early on, preferably already during the test run.

Aus der EP 1 246 034 A2 ist ein Verfahren der eingangs genannten Art zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems bekannt. Für eine Plausibilisierung wird dabei mindestens ein Plausibilitätsknoten mit zumindest einem Messkanal der Mess- und Prüfvorrichtung gekoppelt. Die bei diesem Verfahren verwendeten Plausibilitätsknoten stellen in Kombination mit der Art und der Anzahl der vorhandenen Messkanäle einen Wert für die Konfidenz der Plausibilität zumindest eines der Messwerte der verwendeten Mess- und Prüfvorrichtung zur Verfügung. Die Plausibilitätsknoten sind in ihrer allgemeinsten Form Regeln, die eine Aussage über die Plausibilität der von einem Messkanal, der mit dem Plausibilitätsknoten verknüpft ist, zur Verfügung gestellten Messwerte ermöglichen. Die dabei verwendeten Plausibilitätsprüfregeln basieren auf technisch-physikalischen Modellen.From the EP 1 246 034 A2 a method of the type mentioned for the analysis and evaluation of measured values of a test system is known. For a plausibility check, at least one plausibility node is coupled to at least one measuring channel of the measuring and testing device. The plausibility nodes used in this method, in combination with the type and the number of available measurement channels, provide a value for the confidence of the plausibility of at least one of the measured values of the measuring and testing device used. In their most general form, the plausibility nodes are rules which make it possible to determine the plausibility of the measured values made available by a measurement channel which is linked to the plausibility node. The plausibility check rules used are based on technical-physical models.

Die vorliegende Erfindung macht es sich zur Aufgabe, ein Verfahren der eingangs genannten Art zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems zur Verfügung zu stellen, welches eine Plausibilisierung der Messwerte auf einem alternativen Weg ermöglicht und dabei insbesondere eine Erhöhung der Aussagekraft, eine Minimierung des Parametrisierungsaufwands, eine Erweiterung des gültigen Betriebsbereichs sowie eine Minimierung der Komplexität ermöglicht.The object of the present invention is to provide a method of the type mentioned at the outset for the analysis and evaluation of measured values of a test system, which makes it possible to plausibilize the measured values in an alternative way and, in particular, to increase the informative value, to minimize the parameterization effort , an extension of the valid operating range and a minimization of the complexity allows.

Die Lösung dieser Aufgabe liefert ein gattungsgemäßes Verfahren mit den Merkmalen des kennzeichnenden Teils des Anspruchs 1. Die Unteransprüche betreffen vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung.The solution to this problem provides a generic method with the features of the characterizing part of claim 1. The subclaims relate to advantageous developments of the invention.

Ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems zeichnet sich dadurch aus, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte der Messgrößen ein Logikbaum erzeugt wird, mittels dessen nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt wird. Das erfindungsgemäße Verfahren stellt einen neuartigen Ansatz zur Verfügung, um die während eines Prüflaufs mit Hilfe der Sensormittel erfassten Messwerte unterschiedlicher Messgrößen auf ihre Plausibilität zu überprüfen. Das Verfahren zeichnet sich insbesondere durch eine Erhöhung der Aussagekraft, eine Minimierung des Parametrisierungsaufwands, eine Erweiterung des gültigen Betriebsbereichs sowie eine Minimierung der Komplexität aus. Das Verfahren kann in vorteilhafter Weise bereits während des Prüflaufs („Online”) durchgeführt werden, so dass mögliche Fehler der Mess- und Prüfeinrichtung und/oder des Prüflings bereits unmittelbar während des Prüflaufs erkannt werden können. Das erfindungsgemäße Verfahren schafft somit die Möglichkeit, bereits während der Durchführung eines Prüflaufs Aussagen über die Plausibilität der Messwerte treffen zu können. Das Verfahren eignet sich insbesondere für eine Verwendung in Motorprüfständen, in denen Verbrennungsmotoren untersucht werden. Die Prüfläufe werden durchgeführt, wenn alle im Prozess verankerten Kalibrierungen und Funktionsprüfungen erfolgt sind und alle Einfachprüfungen melden, dass die Mess- und Prüfeinrichtung fehlerfrei zu arbeiten scheint.A method according to the invention for analyzing and evaluating measured values of a test system is characterized in that, for a plausibility of the measured values of the measured variables, a logic tree is generated by means of which a plausibility is determined according to predetermined rules by forming and using a presumably true value for each of the measured variables , The method according to the invention provides a novel approach for checking the plausibility of the measured values of different measured variables recorded during a test run with the aid of the sensor means. The method is characterized in particular by an increase in informative value, a minimization of the parameterization effort, an extension of the valid operating range as well as a minimization of the complexity. The method can advantageously already be carried out during the test run ("online"), so that possible errors of the measuring and testing device and / or the test object can already be detected directly during the test run. The method according to the invention thus makes it possible to make statements about the plausibility of the measured values while a test run is being carried out. The method is particularly suitable for use in engine test benches in which internal combustion engines are investigated. The test runs are performed when all process-based calibrations and functional tests have been performed and all single tests report that the measuring and testing equipment appears to be working properly.

Um die Aussagekraft der Signale füreinander zu bewerten, werden insbesondere zwei Aspekte berücksichtigt:

1. Bewertung des Zusammenhanges und der Korrelation
2. Bewertung der Belastbarkeit eines Signals

In order to assess the informative value of the signals for each other, two aspects in particular are considered:

1. Evaluation of the relationship and the correlation
2. Evaluation of the load capacity of a signal

Zur Bewertung der Belastbarkeit werden die Genauigkeit des Sensormittels, die Wiederholbarkeit im Zusammenwirken mit dem Prüfling sowie die Ausfallwahrscheinlichkeit („Robustheit”) des betreffenden Signals bewertet. Beim Aufbau des Logikbaumes werden diese Aspekte so berücksichtigt, dass genaue und belastbare Signale eher zur Plausibilisierung verwendet werden als weniger genaue und belastbare. Die so plausibilisierten Signale werden verwendet, weitere Signale zu plausibilisieren. So entsteht eine aufbauende Logik maximaler Belastbarkeit.To evaluate the load capacity, the accuracy of the sensor means, the repeatability in interaction with the test specimen and the probability of failure ("robustness") of the signal in question are evaluated. When constructing the logic tree, these aspects are taken into account so that accurate and reliable signals are used more for plausibility than less accurate and resilient ones. The thus plausibilized signals are used to make other signals plausible. This creates a constructive logic of maximum resilience.

In einer bevorzugten Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems redundante Messungen mittels einer Anzahl redundanter Sensormittel durchgeführt werden. Das redundante Erfassen von Messwerten einer bestimmten Messgröße mit Hilfe von mindestens zwei redundanten Sensormitteln ermöglicht eine einfache Plausibilisierung und Bestimmung des wahrscheinlich wahren Wertes dieser Messgröße. Es eignet sich insbesondere für solche Messgrößen, bei denen die diesen zugeordneten Sensormittel dauerhaft reproduzierbare und belastbare Messsignale liefern. Beispiele für solche Messgrößen sind zum Beispiel die Drehzahl und der Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) des Verbrennungsmotors. Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem mindestens einen redundanten (zusätzlichen) Sensormittel gemessenen Vergleichswertes liegt.In a preferred embodiment, it is proposed that for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, redundant measurements are carried out by means of a number of redundant sensor means. The redundant acquisition of measured values of a specific measurand with the help of at least two redundant sensor means enables a simple plausibility check and determination of the probable true value of this measurand. It is suitable, in particular, for those measured variables in which the sensor means assigned to them deliver permanently reproducible and loadable measuring signals. Examples of such measured variables are, for example, the rotational speed and the fuel consumption (mass flow) of the internal combustion engine. The presumably true value of a measured variable is preferably set as implausible if the presumed true value of this measured variable lies outside of a precision interval of a comparison value measured with the at least one redundant (additional) sensor means.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung für diese Messgröße verglichen werden. In diesem Zusammenhang ist es bevorzugt, dass als Informationsverknüpfungsgleichungen Gemischgleichungen anstelle von Bilanzgleichungen verwendet werden. Bilanzgleichungen haben häufig den Nachteil, dass sie unerwünschte Zirkelbezüge enthalten.In a further advantageous embodiment, it is proposed that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values be compared with results of at least one information linking equation for this measured variable. In this context, it is preferable that mixture equations are used instead of balance equations as information link equations. Balance equations often have the disadvantage of containing unwanted circular references.

In einer bevorzugten Weiterbildung besteht die Möglichkeit, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden. Vorzugsweise bilden bereits durch Vergleichsmessungen oder Informationsverknüpfungsgleichungen plausibilisierte, wahrscheinlich wahre Werte einiger Messgrößen die Eingangsgrößen des mindestens einen mathematischen Rechenmodells.In a preferred development, it is possible for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system to compare the recorded measured values with results of at least one mathematical mathematical model for this measured variable. Preferably, plausibilized, probably true values of some measured variables already form the input variables of the at least one mathematical calculation model by comparative measurements or information linking equations.

Insgesamt sind je Messgröße mindestens ein Vergleichswert und ein Plausibilisierungsintervall zu bilden. Dieses Plausibilisierungsintervall wird auf Basis der Kenntnis der oben genannten Sensorgenauigkeiten und Wiederholbarkeitsangaben aus Messungen mit einem Referenzprüfling (z. B. Korrelationsmotor) gewonnen. Da das jeweilige Plausibilisierungsintervall nicht immer konstant ist, sondern von den Betriebsbedingungen abhängt, ist mindestens eine geeignete Größe auszuwählen, die diese Betriebsbedingungen repräsentiert. Diese Stützgröße ist vorzugsweise ebenfalls eine robuste Messgröße, die sich annähernd proportional zur Leistungsabgabe des Motors verhält (z. B. Kraftstoffmassenstrom).In total, at least one comparison value and one plausibility interval are to be formed for each measured variable. This plausibility interval is obtained based on the knowledge of the above-mentioned sensor inaccuracies and repeatability data from measurements with a reference specimen (eg correlation motor). Since the respective plausibility interval is not always constant, but depends on the operating conditions, at least one suitable variable representing these operating conditions must be selected. This support variable is preferably also a robust measured variable which is approximately proportional to the power output of the engine (eg fuel mass flow).

Vorzugsweise wird bei der Verwendung von Informationsverknüpfungsgleichungen und/oder mathematischen Rechenmodellen der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes und/oder außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodell erhaltenen Vergleichswertes liegt.Preferably, when using information link equations and / or mathematical computational models, the presumed true value of a measurand is set implausible if the presumed true value of that measurand is outside an accuracy interval of a comparison value obtained with the associated information link equation and / or outside an accuracy interval of one with the associated mathematical Calculation model of the comparative value obtained.

Es ist von besonderem Vorteil, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung und mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden. Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße nur dann als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße sowohl außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes, als auch außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodells erhaltenen Vergleichswertes liegt. Ansonsten wird der wahrscheinlich wahre Wert der betreffenden Messgröße als plausibel angesehen.It is of particular advantage that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values are compared with results of at least one information linking equation and at least one mathematical calculation model for this measured variable. Preferably, the presumed true value of a measured variable is only set as implausible if the presumed true value of this measured variable lies outside an accuracy interval of a comparison value obtained with the associated information link equation, as well as outside an accuracy interval of a comparison value obtained with the associated mathematical calculation model. Otherwise, the likely true value of the measure is considered plausible.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mehrerer Informationsverknüpfungsgleichungen und/oder mehrerer mathematischer Rechenmodelle für diese Messgröße verglichen werden. In a further advantageous embodiment, it can be provided that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the acquired measured values are compared with results of a plurality of information link equations and / or several mathematical mathematical models for this measured variable.

Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als plausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichungen erhaltenen Vergleichswerte oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen mathematischen Rechenmodellen erhaltenen Vergleichswerte liegt. Es ist somit nicht zwingend erforderlich (aber dennoch möglich), dass der mutmaßlich wahre Wert innerhalb aller Genauigkeitsintervalle der mit den zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichungen erhaltenen Vergleichswerte und/oder innerhalb aller Genauigkeitsintervalle der mit den zugehörigen mathematischen Rechenmodellen erhaltenen Vergleichswerte liegt.Preferably, the presumed true value of a measured variable is set as plausible if the presumed true value lies within an accuracy interval of at least one of the comparison values obtained with the associated information link equations or within an accuracy interval of at least one of the comparison values obtained with the associated mathematical calculation models. It is thus not absolutely necessary (but nevertheless possible) for the presumed true value to lie within all accuracy intervals of the comparison values obtained with the associated information link equations and / or within all accuracy intervals of the comparison values obtained with the associated mathematical calculation models.

Wichtige Voraussetzungen für Plausibilitätsprüfungen mittels eines Logikbaums, wie er im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendet wird, sind zum Beispiel:

• Basisprüfungen melden, dass die Mess- und Prüfvorrichtung keine offensichtlichen Fehler aufweist,
• Stillstandsplausibilisierungen (zum Beispiel Druck = 1 bar, Drehzahl und Drehmoment = 0),
• Sollwert/Istwertvergleiche (Funktion-Konditionierung),
• Prüfung, ob von den Sensormitteln regelmäßig Messwerte geliefert werden,
• Probeberechnungen der Informationsverknüpfungsgleichungen und mathematischen Rechenmodelle (Testdatensatz mit Abgleichergebnissen),
• Referenzpunkte/Wiederholungen
• Grenzwertüberwachungen für eine hohe Betriebssicherheit,
• Gradientenüberwachungen (Grenzwerte für Trends),
• Ausreißererkennung mit Überschreitung statistischer Kennwerte,
• Erfassung von Messbereichsüberschreitungen.

Important requirements for plausibility checks by means of a logic tree, as used in the context of the present invention, are, for example:

• Basic tests report that the measuring and testing device has no obvious defects,
• standstill plausibility checks (eg pressure = 1 bar, speed and torque = 0),
• setpoint / actual value comparisons (function conditioning),
• Checking whether measured values are regularly supplied by the sensor equipment
• Sample calculations of the information link equations and mathematical calculation models (test data record with comparison results),
• Reference points / repetitions
• limit monitoring for a high level of operational safety,
• gradient monitoring (limit values for trends),
Outlier detection with exceeding of statistical characteristics,
• Acquisition of overrange.

Der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße – so wie er gemessen wurde – ist derjenige, den das „beste” Sensormittel liefert. Für sich alleine stehend, ist der mutmaßlich wahre Wert nicht überprüfbar. Daher ist dieser Wert

a) entweder mit einem Referenz-/Vergleichssignal zu vergleichen und/oder
b) zur Plausibilisierung von Messwerten anderer Messgrößen zu verwenden.

The presumed true value of a measurand - as measured - is that provided by the "best" sensor means. Standing alone, the supposedly true value is not verifiable. Therefore, this value

a) compare either with a reference / comparison signal and / or
b) to check the plausibility of measured values of other measurands.

Die Reihenfolge der Verwendung von Zusammenhängen zwischen einzelnen Messgrößen, die in die Plausibilitätsprüfungen einfließen, folgt der Eingrenzbarkeit (d. h. welche „Zusammenhangskategorie” zum Einsatz kommen kann). Beim Aufbau der gewählten Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Messgrößen zählt die Belastbarkeit der eingesetzten Methode (Eingrenzbarkeit und Aussagekraft der Signalbeziehungen) und die Belastbarkeit der Qualität der Messsignale.The order of use of relationships between individual metrics that are included in the plausibility checks follows the limitability (that is, which "context category" can be used). When constructing the selected dependencies between the individual measured variables, the resilience of the method used (limitability and meaningfulness of the signal relationships) and the load capacity of the quality of the measured signals count.

Bei der mathematischen Abbildung von Zusammenhängen im Rahmen mathematischer Rechenmodelle werden solche Modelle bevorzugt, die die Wirkrichtung abbilden (d. h. die Ursache als Eingangssignale und die Wirkung als Ausgangssignale). In der Vergleichssignalbildung sowie in der Plausibilisierungslogik sind Zirkelbezüge zu vermeiden.In the mathematical mapping of relationships in the context of mathematical calculation models, preference is given to those models which map the direction of action (that is, the cause as input signals and the effect as output signals). Circular references are to be avoided in the comparison signal formation as well as in the plausibility logic.

Ferner ist es wichtig, dass mehrere Fehler sich nicht gegenseitig kompensieren dürfen. Die Aussage, dass ein Messwert nicht und umgekehrt plausibel ist, darf nicht unberechtigt erzeugt werden.Furthermore, it is important that several errors can not compensate each other. The statement that a measured value is not plausible and conversely plausible must not be generated without justification.

Weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden deutlich anhand der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels unter 1.Further features and advantages of the present invention will become apparent from the following description of a preferred embodiment 1 ,

1 zeigt einen Logikbaum, der bei einem Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zur Plausibilisierung der Messwerte verwendet wird. 1 shows a logic tree used in a method for analyzing and evaluating measured values of a test system according to a preferred embodiment of the present invention for plausibility of the measured values.

Das Prüfsystem ist vorliegend ein Motorprüfstand mit einer Mehrzahl von Sensormitteln, mit Hilfe derer Messwerte einer Mehrzahl von Messgrößen erfasst werden können. Mittels des Logikbaums, der in einer Auswerteeinrichtung implementiert ist, die zum Beispiel über eine Datenübertragungsschnittstelle in eine bestehende Mess- und Prüfeinrichtung integriert sein kann, kann nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt werden.In the present case, the test system is an engine test bench with a plurality of sensor means, with the aid of which measured values of a plurality of measured variables can be detected. By means of the logic tree, which is implemented in an evaluation device which can be integrated, for example, via a data transmission interface into an existing measuring and testing device, a plausibility can be determined according to predetermined rules by forming and using a presumed true value for each of the measured variables.

Während eines Prüflaufs werden mit Hilfe der Sensormittel fortlaufend Messwerte der Messgrößen erfasst und mittels der Auswerteeinrichtung automatisiert ausgewertet. Um den mutmaßlich wahren Wert der Messgrößen zu plausibilisieren, werden die Messwerte mit Vergleichswerten verglichen, die auf unterschiedliche Art und Weise bereitgestellt werden. During a test run, measured values of the measured variables are continuously recorded with the aid of the sensor means and evaluated automatically by means of the evaluation device. In order to make the presumed true value of the measured variables plausible, the measured values are compared with comparison values that are provided in different ways.

Ein naheliegender Ansatz besteht darin, für jede der Messgrößen mindestens zwei redundante Sensormittel vorzusehen und die Messwerte miteinander zu vergleichen, um dadurch den mutmaßlich wahren Wert der jeweiligen Messgröße zu erhalten. Dieser Ansatz ist in der konkreten Anwendung wenig praktikabel, da für sämtliche Messgrößen mindestens zwei Sensormittel vorgesehen werden müssten.An obvious approach is to provide at least two redundant sensor means for each of the measured quantities and to compare the measured values with one another in order to obtain the presumed true value of the respective measured variable. This approach is impractical in the concrete application, since at least two sensor means would have to be provided for all measured variables.

Bei dem hier beschriebenen Ansatz werden nur die Messwerte solcher Messgrößen mittels zweier oder mehrerer redundanter Sensormittel miteinander verglichen, die belastbare, genaue und reproduzierbare Messwerte erwarten lassen. Eine wesentliche Idee besteht somit darin, bestimmte Messgrößen im Hinblick auf ihre Belastbarkeit unter Berücksichtigung von Messungenauigkeiten und Einflüssen des Prüflings zur Festlegung einer Trennschärfe und der Tragweite einer logischen Aussage auszuwählen. Zu diesem Zweck eignen sich als Messgrößen zum Beispiel eine Drehzahl n des Verbrennungsmotors sowie dessen Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) Bh.In the approach described here, only the measured values of such measured variables are compared with one another by means of two or more redundant sensor means which can be expected to provide reliable, accurate and reproducible measured values. An essential idea is thus to select certain measured variables with regard to their load capacity, taking into account measurement inaccuracies and influences of the test object for determining a selectivity and the significance of a logical statement. For this purpose, suitable as measured variables, for example, a speed n of the internal combustion engine and its fuel consumption (mass flow) Bh.

Die Drehzahl n des Verbrennungsmotors wird mit Hilfe eines ersten Drehzahlsensormittels kontinuierlich erfasst. Mittels eines redundanten zweiten Drehzahlsensormittels S1 wird darüber hinaus ein Vergleichsmesswert der Drehzahl n erfasst. Zur Bestimmung des mutmaßlich wahren Wertes der Drehzahl n werden die Messwerte des ersten Drehzahlsensormittels mit den Vergleichsmesswerten des zweiten Drehzahlsensormittels S1 verglichen. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n, der auf den mittels des ersten Drehzahlsensormittels erfassten Messwertes gesetzt wird, innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des mittels des zweiten Drehzahlsensormittels S1 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n plausibel und sehr wahrscheinlich wahr. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n außerhalb des Genauigkeitsintervalls des mit Hilfe des zweiten Drehzahlsensormittels S1 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n nicht plausibel.The rotational speed n of the internal combustion engine is continuously detected by means of a first rotational speed sensor means. By means of a redundant second speed sensor S1, a comparison measured value of the speed n is additionally detected. In order to determine the presumed true value of the rotational speed n, the measured values of the first rotational speed sensor means are compared with the comparative measured values of the second rotational speed sensing means S1. When the presumed true value of the rotational speed n set to the measured value detected by the first rotational speed sensor means is within an accuracy interval of the comparative value measured by the second rotational speed sensing means S1, this presumed true value of the rotational speed n is plausible and very likely true. If the presumed true value of the speed n is outside the accuracy interval of the comparison value measured by means of the second speed sensor means S1, this presumed true value of the speed n is not plausible.

Der Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) Bh des Verbrennungsmotors wird mit Hilfe eines ersten Verbrauchssensormittels kontinuierlich erfasst. Mittels eines redundanten zweiten Verbrauchssensormittels S2 wird darüber hinaus ein Vergleichswert des Kraftstoffverbrauchs Bh erfasst. Zur Bestimmung des mutmaßlich wahren Wertes des Kraftstoffverbrauchs Bh werden die Messwerte des ersten Verbrauchssensormittels mit den Vergleichsmesswerten des zweiten Verbrauchssensormittels S2 verglichen. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh, der auf den mittels des ersten Verbrauchssensormittels erfassten Messwertes gesetzt wird, innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des mittels des zweiten Verbrauchssensormittels S2 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh plausibel und sehr wahrscheinlich wahr. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh außerhalb dieses Genauigkeitsintervalls liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs nicht plausibel.The fuel consumption (mass flow) Bh of the internal combustion engine is continuously detected by means of a first consumption sensor means. In addition, a comparison value of the fuel consumption Bh is detected by means of a redundant second consumption sensor means S2. In order to determine the presumed true value of the fuel consumption Bh, the measured values of the first consumption sensor means are compared with the comparative measured values of the second consumption sensor means S2. If the presumed true value of the fuel consumption Bh set to the measured value detected by the first consumption sensor means is within an accuracy interval of the comparison value measured by the second consumption sensor S2, this presumed true value of the fuel consumption Bh is plausible and very likely true. If the presumed true value of fuel consumption Bh is outside of this accuracy interval, then this presumed true value of fuel consumption is not plausible.

Mittels eines weiteren Sensormittels werden Messwerte für die Luftzahl λ des Verbrennungsmotors erfasst. Für eine Plausibilisierung der gemessenen Werte der Luftzahl λ kommen vorliegend die Brettschneider-Gleichung B (siehe: BOSCH Technische Berichte, Band 6 (1979), Laufnr. 50277 ) sowie ein mathematisches Rechenmodell M1 zum Einsatz, welches als Eingangsgrößen die plausibilisierten, mutmaßlich wahren Werte der Drehzahl n und des Kraftstoffverbrauchs Bh des Verbrennungsmotors sowie Ladungswechselstellgrößen, wie zum Beispiel eine Drosselklappenstellgröße DK und eine Nockenwelleneinlassstellgröße NWE erhält. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Luftzahl λ innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch die Brettschneidergleichung B bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M1 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Luftzahl λ außerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch die Brettschneidergleichung B bestimmten Vergleichswertes und außerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M1 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist er demgegenüber nicht plausibel.Measured values for the air ratio λ of the internal combustion engine are recorded by means of a further sensor means. For a plausibility check of the measured values of the air ratio λ, the Brettschneider equation B (see: BOSCH Technical Reports, Volume 6 (1979), run no. 50277 ) and a mathematical calculation model M1, which receives as input variables the plausibilized, presumably true values of the rotational speed n and of the fuel consumption Bh of the internal combustion engine and charge change manipulated variables, such as a throttle valve manipulated variable DK and a camshaft inlet manipulated variable NWE. If the presumed true value of the air ratio λ is within the accuracy interval of the comparison value determined by the board cutting equation B or within the accuracy interval of the comparison value determined by the mathematical calculation model M1, the presumed true value is plausible. If the presumed true value of the air ratio λ is outside the accuracy interval of the comparison value determined by the board cutting equation B and outside the accuracy interval of the comparison value determined by the mathematical calculation model M1, then it is not plausible.

Die O₂-, CO₂- und CO-Abgaskonzentrationen werden ebenfalls mit Hilfe geeigneter Sensormittel erfasst. Eine Plausibilisierung der O₂-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G1, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G2, die als Eingangsgröße die CO₂-Abgaskonzentration erhält.

The O ₂ , CO ₂ and CO exhaust gas concentrations are also detected by means of suitable sensor means. A plausibility check of the O ₂ exhaust gas concentration takes place

1) by a mixture equation G1, which receives as an input the plausibilized, supposedly true value of the air ratio λ, and
2) by a mixture equation G2, which receives as input the CO ₂ exhaust gas concentration.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der O₂-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G1 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G2 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb der beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel. If the presumed true value of the O ₂ exhaust gas concentration lies within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G 1 or within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G 2, the presumed true value is plausible. If it is outside the two accuracy intervals, it is not plausible.

Eine Plausibilisierung der CO₂-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G3, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G4, die als Eingangsgröße die O₂-Abgaskonzentration erhält.

A plausibility check of the CO ₂ exhaust gas concentration takes place

1) by a mixture equation G3, which receives as an input the plausibilized, supposedly true value of the air ratio λ, and
2) by a mixture equation G4, which receives as input the O ₂ exhaust gas concentration.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der CO₂-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G3 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G4 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb der beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel.If the presumed true value of the CO ₂ exhaust gas concentration lies within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G 3 or within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G 4, the presumed true value is plausible. If it is outside the two accuracy intervals, it is not plausible.

Eine Plausibilisierung der CO-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G5, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G6, die als Eingangsgröße die CO₂-Abgaskonzentration erhält.

A plausibility check of the CO exhaust gas concentration takes place

1) by a mixture equation G5, which receives as an input the plausibilized, supposedly true value of the air ratio λ, and
2) by a mixture equation G6, which receives as input the CO ₂ exhaust gas concentration.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der CO-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G5 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G6 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb dieser beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel.If the presumed true value of the CO exhaust concentration is within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G5 or within an accuracy interval of the comparison value determined by the mixture equation G6, the presumed true value is plausible. If it is outside of these two accuracy intervals, it is not plausible.

Für die Gleichungsbestimmungen der Gemischzusammenhänge wird vorzugsweise eine direkte, eindimensionale Abhängigkeit von den Abgaskonzentrationen gebildet:

• O2 = f(Lambda)
• CO2 = f(Lambda)
• CO2 = f(O2)
• CO = f(Lambda)

For the equation determinations of the mixture relations, a direct, one-dimensional dependence on the exhaust gas concentrations is preferably formed:

• O2 = f (lambda)
• CO2 = f (lambda)
• CO2 = f (O2)
• CO = f (lambda)

Alle Gleichungen werden ebenso invers benutzt. Diese Abhängigkeit wird auf Basis von selektiven Variationsmessungen erfahren. Ihre Darstellung wird bevorzugt nicht als Absolutwertgleichung, sondern relativ zu einer Basisgleichung angegeben. Die Basisgleichung stellt den oben genannten Funktionszusammenhang dar, der sich bereits ohne Einfluss auf die motorische Verbrennung, aber durch die Verdünnungseffekte des Gemisches ergibt. Berechnet wird sie auf Basis eines Lambda-1 Abgasgemisches, das in Richtung „mager” durch reine Luft verdünnt wird und in Richtung „fett” durch reines Kraftstoffgas. Beispiele für ihre Zahlenwerte in einer Polynomgleichung sind in folgender Darstellung zu finden:

All equations are also used inversely. This dependence is experienced on the basis of selective variation measurements. Their representation is preferably not given as an absolute value equation, but relative to a basic equation. The basic equation represents the above-mentioned functional relationship, which already results without influence on the engine combustion, but through the dilution effects of the mixture. It is calculated on the basis of a Lambda-1 exhaust gas mixture, which is diluted in the direction of "lean" by pure air and in the direction of "rich" by pure fuel gas. Examples of their numerical values in a polynomial equation can be found in the following representation:

Ferner sind Drucksensormittel vorgesehen, mittels derer Drücke im Brennraum des Verbrennungsmotors (zum Beispiel Spitzendrücke oder indizierte Mitteldrücke) sowie indizierte Drücke im Abgas und indizierte Drücke in einem Ansaugsystem des Verbrennungsmotors erfasst werden können. Die Messwerte für jeden dieser Drücke können jeweils mittels eines eigenen mathematischen Modells M2 plausibilisiert werden.Furthermore, pressure sensor means are provided, by means of which pressures in the combustion chamber of the internal combustion engine (for example, peak pressures or indicated mean pressures) as well as indicated pressures in the exhaust gas and indicated pressures in an intake system of the internal combustion engine can be detected. The measured values for each of these pressures can be made plausible by means of a separate mathematical model M2.

Aus Vereinfachungsgründen wurde in 1 nur ein einziges mathematisches Rechenmodell M2 zur Plausibilisierung der Messwerte eines Drucks dargestellt. Dieses mathematische Rechenmodell M2 arbeitet als Mittelwertmodell über mehrere Arbeitsspiele des Verbrennungsmotors und erhält als Eingangsgrößen eingeprägte Größen, Zustandsgrößen und Stellgrößen und liefert eine Indiziergröße am Ausgang. Das Modell M2 erhält vorliegend plausibilisierte Werte der Drehzahl n sowie des Kraftstoffverbrauchs Bh und somit Größen, die einen Betriebspunkt des Verbrennungsmotors definieren. Ferner erhält das Modell M2 plausibilisierte Werte der Luftzahl λ sowie Werte des Zündzeitpunkts ZZP, Steuerzeitenstellgrößen sowie optional auch Temperaturwerte. Ausgangsgröße des Modells M2 ist eine Indiziergröße, wie zum Beispiel der indizierte Mitteldruck pmi. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des indizierten Mitteldrucks pmi innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M2 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel.For reasons of simplification was in 1 only a single mathematical model M2 for the plausibility of the measured values of a pressure shown. This mathematical calculation model M2 works as an average model over several cycles of the internal combustion engine and receives as input variables impressed variables, state variables and manipulated variables and provides an indexing variable at the output. The model M2 receives in the present case plausibilized values of the rotational speed n and of the fuel consumption Bh, and thus variables which define an operating point of the internal combustion engine. Furthermore, the model M2 receives plausibilized values of the air ratio λ as well as values of the ignition time ZZP, control timing manipulated variables and optionally also temperature values. The output of the model M2 is an indicator quantity, such as the indicated mean pressure pmi. If the presumed true value of the indicated mean pressure pmi is within an accuracy interval of the comparison value determined by the mathematical calculation model M2, this presumed true value is plausible. Otherwise it is not plausible.

Mit Hilfe eines weiteren Sensormittels wird ein Drehmoment des Verbrennungsmotors gemessen. Eine Plausibilisierung erfolgt mittels eines mathematischen Rechenmodells M3, welches als Eingangsgrößen die plausibilisierten Werte der Drehzahl n sowie des indizierten Mitteldrucks pmi erhält. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Drehmoments innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M3 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel.With the help of a further sensor means a torque of the internal combustion engine is measured. A plausibility check is carried out by means of a mathematical calculation model M3, which receives as input variables the plausibilized values of the rotational speed n and of the indicated mean pressure pmi. If the presumed true value of the torque is within the accuracy interval of the comparison value determined by the mathematical calculation model M3, this presumed true value is plausible. Otherwise it is not plausible.

Weitere Sensormittel sind vorgesehen, um zum Beispiel Temperaturen in Mittelwertbehandlung (Medien, Luft, Abgas), Drücke in Mittelwertbehandlung (Ladungswechselsystem), HC-Abgaskonzentrationen, NOx-Abgaskonzentrationen, Partikelanzahlkonzentrationen, Partikelmassenkonzentrationen sowie Blow-By-Volumenströme zu messen. Um diese Messwerte zu plausibilisieren, ist für jede dieser Messgrößen ein weiteres mathematisches Rechenmodell M4 vorgesehen, welches ebenfalls ein Mittelwertmodell über mehrere Arbeitsspiele des Verbrennungsmotors ist.Further sensor means are provided to measure, for example, mean treatment temperatures (media, air, exhaust), mean treatment (charge cycle) pressures, HC exhaust concentrations, NOx exhaust concentrations, particle number concentrations, particulate mass concentrations, and blow-by volumetric flows. In order to make these measured values plausible, a further mathematical calculation model M4 is provided for each of these measured variables, which is also an average value model over several operating cycles of the internal combustion engine.

Aus Vereinfachungsgründen wurde in 1 wiederum nur ein einziges mathematisches Rechenmodell M4 zeichnerisch dargestellt. Das Modell M4 erhält als Eingangsgrößen eingeprägte Größen, Zustandsgrößen sowie indizierte Größen. Vorliegend erhält das Modell M4 plausibilisierte Werte der Drehzahl sowie des Kraftstoffverbrauchs Bh. Diese Größen definieren den Betriebspunkt des Verbrennungsmotors. Ferner erhält das Modell M4 plausibilisierte Werte der Luftzahl λ sowie Werte eines inneren Wirkungsgrades η_i und plausibilisierte Werte eines Verdichtungsenddrucks sowie optional auch Temperaturwerte. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der zu plausibilisierenden Messgröße innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M4 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel. Mittels der verschiedenen Modellvarianten des Modells M4 können Blow-By-Volumenströme, Temperaturen im Ansaugsystem, Abgastemperaturen, Drücke im Abgassystem, Drücke im Ansaugsystem, HC-, CO- und NO-Konzentrationen sowie Partikelkonzentrationen plausibilisiert werden. Optional ist es auch möglich, bereits überwachte und anderweitig plausibilisierte Größen, wie zum Beispiel das Drehmoment sowie die O₂- und CO₂-Abgaskonzentrationen, erneut zu plausibilisieren.For reasons of simplification was in 1 Again, only a single mathematical model M4 graphically represented. The model M4 receives impressed variables, state variables and indexed variables as input variables. In the present case, the model M4 receives plausible values of the rotational speed and of the fuel consumption Bh. These variables define the operating point of the internal combustion engine. Furthermore, the model M4 receives plausibilized values of the air ratio λ as well as values of an internal efficiency η _i and plausibilized values of a compression end pressure and optionally also temperature values. If the presumed true value of the measure to be plausible is within the accuracy interval of the comparison value determined by the mathematical calculation model M4, this presumed true value is plausible. Otherwise it is not plausible. By means of the different model variants of the model M4, blow-by volume flows, temperatures in the intake system, exhaust gas temperatures, pressures in the exhaust system, pressures in the intake system, HC, CO and NO concentrations as well as particle concentrations can be made plausible. Optionally, it is also possible to reconstitute already monitored and otherwise plausibility variables, such as the torque as well as the O ₂ and CO ₂ exhaust gas concentrations.

Es wird deutlich, dass jedes der mathematischen Rechenmodelle M1–M4 eine Anzahl von Eingangsgrößen erhält. Einige dieser Eingangsgrößen wurden bei der Abarbeitung des Logikbaums plausibilisiert, indem der wahrscheinlich wahre Wert für diese Messgrößen bestimmt wurde. Einige der Eingangsgrößen sind Stellgrößen, wie zum Beispiel eine Drosselklappenstellgröße DK, eine Nockenwelleneinlassstellgröße NWE oder der Zündzeitpunkt ZZP.It becomes clear that each of the mathematical calculation models M1-M4 receives a number of input variables. Some of these input variables were made plausible during the processing of the logic tree by determining the probable true value for these measured quantities. Some of the input variables are manipulated variables, such as a throttle actuator variable DK, a camshaft input manipulated variable NWE or the ignition timing ZZP.

Bei den mathematischen Rechenmodellen M1–M4 ist zu beachten, dass sich das Genauigkeitsintervall aus der abgebildeten Genauigkeit der Eingangssignale (Messwerte) auf die Ausgangssignale (Inputvarianz) sowie darüber hinaus auch aus Ungenauigkeiten der Modellbildung bestimmt (so genannte Residuen). Die Unsicherheit der Wiederholbarkeit eines Ergebnisses wird als überlagert gewertet, so dass hier eine Fallunterscheidung notwendig ist (je nachdem, welche der Unsicherheiten das größere Ausmaß hat), welches der Intervalle verwendet wird. Dabei wird jeweils das größere dieser Intervalle als maßgebend herangezogen.In the case of the mathematical calculation models M1-M4, it should be noted that the accuracy interval is determined from the imaged accuracy of the input signals (measured values) to the output signals (input variance) as well as from inaccuracies of the model formation (so-called residuals). The uncertainty of the repeatability of a result is considered to be superimposed, so that a case distinction is necessary here (depending on which of the uncertainties has the greater extent) which of the intervals is used. In each case the larger of these intervals is used as authoritative.

Bei einer Plausibilisierung durch Vergleichsmessungen mit Hilfe redundanter Sensormittel ist es nicht möglich, einen Prüflingsfehler zu erkennen, da nicht auf fehlerhafter Messtechnik zurückführbare Messsignale gemessen und plausibilisiert werden. Durch eine Plausibilisierung von Messwerten bestimmter Messgrößen mit Hilfe von Informationsverknüpfungsgleichungen oder mathematischen Rechenmodellen können Fehler erkannt werden. Jedoch ist zunächst nicht zuordenbar, ob ein Fehler des Prüflings oder der Mess- und Prüfeinrichtung vorliegt. Allerdings liefert die Anzahl der Fehler geeignete Hinweise über die Fehlerursache. Wenn zum Beispiel nur ein einziger Fehler auftritt, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass nur das entsprechende Sensormittel nicht einwandfrei funktioniert. Wenn zahlreiche Fehler diagnostiziert werden, lässt dieses darauf schließen, dass der Prüfling selbst die Ursache für diese Fehler ist. Denn es ist eher unwahrscheinlich, dass zeitgleich mehrere Sensormittel einen Defekt aufweisen.In a plausibility check by comparison measurements with the help of redundant sensor means, it is not possible to detect a DUT error, since not on erroneous measurement traceable measurement signals are measured and plausibility. By plausibilizing measured values of specific measured variables with the aid of information-linking equations or mathematical calculation models, errors can be detected. However, it is initially not possible to determine whether an error of the test object or of the measuring and testing device is present. However, the number of errors provides appropriate information about the cause of the error. For example, if only a single error occurs, the likelihood is high that only the corresponding sensor means will not work properly. If many mistakes are diagnosed, leave them on conclude that the examinee himself is the cause of these errors. Because it is rather unlikely that at the same time several sensor means have a defect.

Mittels des hier vorgestellten Verfahrens wird erreicht, dass bereits während eines Prüflaufs Plausibilitätsaussagen für die Messwerte der einzelnen Messgrößen gemacht werden können. Somit kann bereits während des Prüflaufs („Online”) eine Aussage darüber getroffen werden, ob die Messwerte für alle betrachteten Messgrößen plausibel sind. Auch nach dem Ende des Prüflaufs stehen die Ergebnisse weiterhin („Offline”) zur Verfügung, so dass auch eine nachträgliche Plausibilitätsprüfung auf Basis gespeicherter Daten möglich ist.By means of the method presented here, it is achieved that plausibility statements for the measured values of the individual measured variables can already be made during a test run. Thus, during the test run ("online"), a statement can be made as to whether the measured values are plausible for all the measured variables considered. Even after the end of the test run, the results are still available ("Offline"), so that a subsequent plausibility check based on stored data is also possible.

Dem hier beschriebenen Verfahren liegen folgende Fragestellungen und Betrachtungen zugrunde.

1) „Blickwinkel” aus Richtung der betreffenden Signale: Aus welchem anderen Messsignal kann für das betreffende Messsignal eine Aussage getroffen werden bzw. welche Signalbeziehungen gibt es? Mit welchen methodischen Mitteln kann eine Aussage getroffen werden („Eingrenzung”)? Essentiell ist auch die Verwendung der Signale nach „Belastbarkeit” unter Berücksichtigung von Messungenauigkeit und Prüflingseinflüssen zur Festlegung der Trennschärfe und Tragweite einer Aussage.
2) Einführung eines Logikbaumes unter Verwendung möglichst unmittelbarer Zusammenhänge: Signalverrechnungen werden vorzugsweise so wenig wie möglich verwendet. Gemischgleichungen werden gegenüber Bilanzgleichungen bevorzugt. Zur Vereinfachung werden passive Beobachter-Systeme eingesetzt. Prozessmodelle werden nur dort vorgesehen, wo sie unbedingt notwendig sind.
3) Bildung und Verwendung der Hypothese des mutmaßlich wahren Wertes einer Messgröße.
4) Qualitätsaussage wird selbst zur Beharrungsaussage (Zeitintervall als Abfragegrenze) verwendet. Die Diagnosen sind immer aktiv. Ein Freigabeteil ist nicht vorgesehen.

The method described here is based on the following questions and considerations.

1) "Viewing angle" from the direction of the respective signals: From which other measuring signal can a statement be made for the relevant measuring signal or which signal relationships are there? With which methodical means can a statement be made ("delimitation")? It is also essential to use the signals according to "load capacity" taking into account measurement inaccuracy and Prüfling influences to determine the selectivity and scope of a statement.
2) Introduction of a Logic Tree Using Immediate Relationships as Possible: Signal clearances are preferably used as little as possible. Mixture equations are preferred over balance equations. For simplicity, passive observer systems are used. Process models are only provided where absolutely necessary.
3) Formation and use of the hypothesis of the supposed true value of a measurand.
4) Quality statement is used even for the statement of persistence (time interval as query limit). The diagnoses are always active. A release part is not provided.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

EP 1246034 A2 [0003]

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

BOSCH Technical Reports, Volume 6 (1979), run no. 50277 [0030]

Claims

Method for analyzing and evaluating measured values of a test system, wherein a test object is monitored during a test run by means of a plurality of sensor means and each of the sensor means provides readings of at least one measured variable to an evaluation device for further processing, characterized in that for a plausibility check of the measured values of the measured variables a logic tree is generated by means of which a plausibility is determined according to predetermined rules by forming and using a presumed true value for each of the measured variables.

Method according to Claim 1, characterized in that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, redundant measurements are carried out by means of a number of redundant sensor means.

Method according to Claim 2, characterized in that the presumed true value of a measured variable is set as implausible if the presumed true value of this measured variable is outside of a precision interval of a comparison value measured with the at least one redundant sensor means.

Method according to one of Claims 1 to 3, characterized in that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values are compared with results of at least one information linking equation for this measured variable.

Method according to one of Claims 1 to 4, characterized in that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values are compared with results of at least one mathematical mathematical model for this measured variable.

Method according to one of claims 4 or 5, characterized in that the presumed true value of a measured variable is set as implausible, if the presumed true value of this measurable outside a accuracy interval of a comparison value obtained with the associated information link equation and / or outside of an accuracy interval with the mathematical calculation model obtained.

Method according to one of Claims 4 or 5, characterized in that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values are compared with results of at least one information linking equation and at least one mathematical calculation model for this measured variable.

Method according to Claim 7, characterized in that the presumed true value of a measured variable is only set as implausible if the presumed true value of this measured variable is outside a precision interval of a comparison value obtained with the associated information link equation, and outside an accuracy interval of one with the associated one mathematical calculation model obtained comparison value is.

Method according to one of Claims 4 or 5, characterized in that, for a plausibility check of the measured values of at least some measured variables of the test system, the detected measured values are compared with results of a plurality of information equation equations and / or several mathematical mathematical models for this measured variable.

Method according to Claim 9, characterized in that the presumed true value of a measured variable is set as plausible if the presumed true value within an accuracy interval of at least one of the comparison values obtained with the associated information link equations or within an accuracy interval of at least one of the mathematical models obtained Comparative values is.