DE102017201632A1 - System und verfahren zum vorhersagen von kalibrierungswerten aufgrund von vorhandenen kalibrierungen - Google Patents
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Abstract
Ein System zum Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug. Das System ist konfiguriert, um eine Vielzahl von Trainingsdatensätzen für eine Komponente des Fahrzeugs zu empfangen. Jede aus der Vielzahl von Trainingsdatensätzen umfasst eine oder mehrere Trainingseingaben und eine oder mehrere entsprechende Trainingsausgaben. Das System ist außerdem konfiguriert, um automatisch ein Vorhersagemodell aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen zu entwickeln. Das System ist außerdem konfiguriert, um einen Eingangsdatensatz zu empfangen und mithilfe des Vorhersagemodells einen vorhergesagten Kalibrierungswert aufgrund des Eingangsdatensatzes zu ermitteln. Das System ist außerdem konfiguriert, um den vorhergesagten Kalibrierungswert an eine elektronische Steuereinrichtung des Fahrzeugs zu senden.
Description
- GEBIET DER ERFINDUNG
- Die Ausführungsformen der Erfindungen beziehen sich auf das Gebiet von Steuersystemen für Kraftfahrzeuge.
- HINTERGRUND
- Fahrzeuge und Steuersysteme für Kraftfahrzeuge werden zunehmend komplexer. Das Steuersystem für Kraftfahrzeuge eines Fahrzeugs umfasst mehrere Fahrzeugteilsysteme, die zum Beispiel Antriebsstrang-, Brems-, Lenk-, Kraftstoff- und Abgassysteme steuern. Jedes Teilsystem wird durch eine oder mehrere Steuereinheiten (z.B. einen Mikroprozessor) gesteuert. Die Steuereinheiten empfangen Sensormesswerte und senden Befehle an verschiedene Komponenten, um das Fahrzeug zu steuern.
- KURZDARSTELLUNG
- Zum Bereitstellen eines ordnungsgemäßen Betriebs werden die Fahrzeugsteuereinheiten aufgrund zahlreicher Faktoren einschließlich der mechanischen Konfiguration und dem gewünschten Fahrzeugbetrieb kalibriert. In dem Fahrzeug ist jedem Sensor, jeder steuerbare Komponente und jedem Softwaremodul mindestens ein Kalibrierungswert zugeordnet. Dementsprechend können die gesamten Kalibrierungswerte für ein einziges Fahrzeug eine Gesamtanzahl von mehreren Zehntausend betragen. Zum Beispiel kann das Konfigurieren des Steuersystems für eine neue Fahrzeugplattform (z.B. ein neues Fahrzeugmodell) ein Ermitteln von dreißig- bis fünfunddreißigtausend Kalibrierungswerten erfordern. Wenn ein Design oder eine Konfiguration eines Fahrzeugs verändert wird, werden außerdem neue Kalibrierungswerte aufgrund des neuen Designs oder der neuen Konfiguration ermittelt, was ein schwieriger und zeitaufwendiger Prozess ist. Bei einigen Ausführungsformen kann ein neuer Kalibrierungswert aus vorhandenen Kalibrierungswerten erhalten werden. In vielen Fällen stehen jedoch keine vorhandenen Kalibrierungswerte bereit oder sie sind nicht kompatibel mit einem neuen Design oder einer neuen Konfiguration.
- Kalibrierungswerte können über eine Erprobung ermittelt werden. Bei einigen Ausführungsformen jedoch kann das Ermitteln eines Kalibrierungswerts über eine Erprobung ein zeitaufwendiger und teurer Prozess sein, ausgenommen wenn ein Startwert für einen Kalibrierungswert bekannt ist.
- Daher stellen Ausführungsformen der Erfindung Systeme und Verfahren zum automatischen Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug bereit. Bei einer Ausführungsform stellt die Erfindung ein System zum Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug bereit. Das System umfasst einen elektronischen Prozessor. Der elektronische Prozessor ist konfiguriert, um eine Vielzahl von Trainingsdatensätzen für eine Komponente des Fahrzeugs zu empfangen. Jede aus der Vielzahl von Trainingsdatensätzen umfasst eine oder mehrere Trainingseingaben und eine oder mehrere entsprechende Trainingsausgaben. Der elektronische Prozessor ist außerdem konfiguriert, um automatisch ein Vorhersagemodell aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen zu entwickeln. Der elektronische Prozessor ist außerdem konfiguriert, um einen Eingangsdatensatz zu empfangen und mithilfe des Vorhersagemodells einen vorhergesagten Kalibrierungswert zu ermitteln, der auf dem Eingangsdatensatz beruht. Der elektronische Prozessor ist außerdem konfiguriert, um den vorhergesagten Kalibrierungswert an eine elektronische Steuereinrichtung des Fahrzeugs zu senden. Bei einigen Ausführungsformen ist der elektronische Prozessor außerdem konfiguriert, um die Vielzahl von Trainingsdatensätzen zu normalisieren.
- Bei einigen Ausführungsformen umfasst das Senden des vorhergesagten Kalibrierungswerts an die elektronische Steuereinrichtung ein Senden einer Wertetabelle, die den Eingangsdatensatz und den vorhergesagten Kalibrierungswert enthält.
- Bei einigen Ausführungsformen wird der Kalibrierungswert über eine fahrzeugfremde Verbindung an die elektronische Steuereinrichtung gesendet.
- Bei einigen Ausführungsformen umfasst das automatische Entwickeln des Vorhersagemodells ein Auswählen einer Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen. Bei einigen Ausführungsformen ist der elektronische Prozessor konfiguriert, um die Lernanwendung aus der Vielzahl von Lernanwendungen aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen auszuwählen.
- Bei einer weiteren Ausführungsform stellt die Erfindung ein Verfahren zum Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug bereit. Das Verfahren umfasst ein Empfangen von Trainingsdatensätzen für eine Komponente des Fahrzeugs. Das Verfahren umfasst außerdem ein automatisches Entwickeln eines Vorhersagemodells aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen. Das Verfahren umfasst außerdem ein Empfangen eines Eingangsdatensatzes und ein Ermitteln mithilfe des Vorhersagemodells eines vorhergesagten Kalibrierungswerts, der auf dem Eingangsdatensatz beruht. Das Verfahren umfasst außerdem ein Senden des vorhergesagten Kalibrierungswerts an eine elektronische Steuereinrichtung des Fahrzeugs.
- Weitere Aspekte der Erfindung werden durch die Betrachtung der detaillierten Beschreibung und der beigefügten Zeichnungen offensichtlich.
- KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
-
1 ist ein Blockschaltbild, das ein System zum automatischen Vorhersagen von Kalibrierungswerten gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung darstellt. -
2 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum automatischen Vorhersagen von Kalibrierungswerten gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung darstellt. -
3 stellt eine Kalibrierungswertetabelle für eine Kraftstoffeinspritzmenge dar. -
4 ist eine Grafik, die Datensätze darstellt, die verwendet werden, um ein Vorhersagemodell für einen Kalibrierungswert einer Kraftstoffeinspritzmenge zu entwickeln. - DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
- Bevor einige der Ausführungsformen der Erfindung ausführlich erklärt werden, wird darauf hingewiesen, dass es selbstverständlich ist, dass die Erfindung in ihrer Anwendung nicht auf die Einzelheiten des Aufbaus und der Anordnung der Komponenten beschränkt ist, wie sie in der nachfolgenden Beschreibung erläutert und in den nachfolgenden Zeichnungen dargestellt werden. Die Erfindung ist für weitere Ausführungsformen geeignet, und sie ist in der Lage, in verschiedenen Formen in die Praxis umgesetzt und ausgeführt zu werden.
- Es wird auch darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von hardware- und softwaregestützen Vorrichtungen sowie eine Vielzahl von verschiedenen strukturellen Komponenten verwendet werden können, um die Erfindung umzusetzen. Außerdem ist es selbstverständlich, dass Ausführungsformen der Erfindung Hardware, Software und elektronische Komponenten oder Module umfassen können, die zu Erörterungszwecken so dargestellt und beschrieben werden können, als ob der Großteil der Komponenten nur als Hardware umgesetzt ist. Der Fachmann wird aufgrund des Lesens dieser detaillierten Beschreibung jedoch erkennen, dass bei mindestens einer Ausführungsform die elektronikgestützten Aspekte der Erfindung durch eine Software umgesetzt (z.B. auf einem nichtflüchtigen computerlesbaren Medium gespeichert) werden können, die durch einen oder mehrere Prozessoren ausführbar ist. Von daher, wird darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von hardware- und softwaregestützen Vorrichtungen sowie eine Vielzahl von verschiedenen strukturellen Komponenten verwendet werden kann, um die Erfindung umzusetzen. Die in der Offenbarung beschriebenen „Steuereinrichtungen“ und „Steuereinheiten“ können ein oder mehrerer Module umfassen, die ein oder mehrere nichtflüchtige computerlesbare Medien, eine oder mehrere Eingangs-/Ausgangsschnittstellen und zahlreiche Verbindungen (z.B. einen Systembus) umfassen, um die Komponenten zu verbinden.
- Einige Ausführungsformen der hier beschriebenen Systeme und Verfahren beziehen sich auf ein Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Kraftstoffeinspritzsystem, das in einem Fahrzeug enthalten ist. Die Systeme und Verfahren können jedoch verwendet werden, um andere Arten von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug zu ermitteln, und sind nicht auf die Nutzung des hier beschriebenen Beispiels beschränkt. Bei einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Vorhersagewerte bei Hybrid- oder Elektrofahrzeugen verwendet werden oder sie können bei anderen Fahrzeugsystemen wie zum Beispiel einem Bremssystem verwendet werden.
-
1 stellt ein System10 zum Vorhersagen von Kalibrierungswerten dar. Das System10 umfasst ein Fahrzeug12 und eine Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 . Das Fahrzeug12 umfasst eine elektronische Steuereinrichtung (Electronic Control Unit, ECU)16 und einen Verbrennungsmotor18 . Das Fahrzeug12 kann zum Beispiel ein Personenkraftwagen sein. - Bei einigen Ausführungsformen umfasst die ECU
16 eine Vielzahl von elektrischen und elektronischen Komponenten, welche die Komponenten und Module in der ECU16 mit Strom, einer Betriebssteuerung und einem Schutz versorgen. Die ECU16 umfasst unter anderen Dingen eine elektronische Verarbeitungseinheit (z.B. einen Mikroprozessor oder eine andere geeignete programmierbare Vorrichtung), einen nichtflüchtigen Speicher (z.B. ein computerlesbares Speichermedium) und eine Eingangs-/Ausgangsschnittstelle. Die Verarbeitungseinheit, der Speicher und die Eingangs-/Ausgangsschnittstelle kommunizieren über einen oder mehrere Steuer- oder Datenbusse miteinander. Es ist selbstverständlich, dass die ECU16 zusätzliche, weniger oder unterschiedliche Komponenten umfassen kann. - Bei einigen Ausführungsformen wird die ECU
16 teilweise oder ganz auf einem Halbleiterchip (z.B. einem anwenderprogrammierbaren Gate-Array-Halbleiter (Field-Programmable Gate Array semiconductor, FPGA-Halbleiter)) umgesetzt. Der Speicher der ECU16 kann einen Programmspeicherbereich und einen Datenspeicherbereich umfassen. Der Programmspeicherbereich und der Datenspeicherbereich können Kombinationen von unterschiedlichen Speicherarten wie zum Beispiel einem Nur-Lese-Speicher (Read-Only Memory, ROM), einem Direktzugriffsspeicher (Random Access Memory, RAM) (z.B. ein dynamischer RAM (DRAM), ein synchroner DRAM (SDRAM) usw.)), einem elektrisch löschbaren programmierbaren Nur-Lese-Speicher (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, EEPROM), einem Flashspeicher, einem Festplattenlaufwerk, einer SD-Karte oder anderen geeigneten Speichervorrichtungen sein. Die Verarbeitungseinheit führt computerlesbare Befehle („Software“) aus, die in dem Speicher gespeichert sind. Die Software kann Firmware, eine oder mehrere Anwendungen, Programmdaten, Filter, Regeln ein oder mehrere Programmmodule und weitere ausführbare Befehle umfassen. Die Software kann zum Beispiel Befehle und zugehörige Daten zum Steuern des Fahrzeugs12 wie zum Beispiel den Verbrennungsmotor18 umfassen. - Wie in
1 schematisch dargestellt wird, umfasst der Verbrennungsmotor18 einen Kraftstoffeinspritzer20 , eine Kraftstoffverteilerleitung21 und einen Drucksensor22 der Kraftstoffverteilerleitung. Der Kraftstoffeinspritzer20 spritzt den Kraftstoff in die Zylinder des Verbrennungsmotors18 und die Kraftstoffverteilerleitung21 stellt dem Kraftstoffeinspritzer20 eine Menge an unter Druck stehendem Kraftstoff bereit. Während des Betriebs des Fahrzeugs12 ermittelt die ECU16 die Kraftstoffmenge, die durch den Kraftstoffeinspritzer20 in die Zylinder des Verbrennungsmotors18 eingespritzt werden soll. Die ECU16 steuert auch die Kraftstoffzufuhr in die Kraftstoffverteilerleitung21 . Der Drucksensor22 der Kraftstoffverteilerleitung erfasst den Druck in der Kraftstoffverteilerleitung21 und kommuniziert den Druck an die ECU16 . Zu anschaulichen Zwecken umfasst der Verbrennungsmotor18 einen einzigen Kraftstoffeinspritzer20 , eine einzige Kraftstoffverteilerleitung21 und einen einzigen Drucksensor22 der Kraftstoffverteilerleitung. Es ist jedoch selbstverständlich, dass andere Konfigurationen des Verbrennungsmotors18 mehr oder weniger von jeder Komponente sowie andere Komponenten in Bezug auf die Funktionen des Verbrennungsmotors18 (z.B. eine Luftansaugleitung, eine Abgasleitung usw.) umfassen. - Wie in
1 dargestellt wird, sind bei einigen Ausführungsformen die ECU16 , der Verbrennungsmotor18 , der Kraftstoffeinspritzer20 und der Drucksensor22 der Kraftstoffverteilerleitung über einen Datenbus oder eine verkabelte, drahtlose oder optische Verbindung elektrisch verbunden, was den Komponenten ermöglicht, mithilfe von Netzwerkkommunikationsprotokollen wie zum Beispiel dem CAN-Protokoll miteinander zu kommunizieren. - Wie in
1 auch dargestellt wird, umfasst die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 einen elektronischen Prozessor24 (z.B. einen Mikroprozessor oder eine andere geeignete programmierbare Vorrichtung), einen nichtflüchtigen Speicher26 (z.B. eine computerlesbares Speichermedium) und eine Eingangs-/Ausgangsschnittstelle28 . Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 ist mit der ECU16 verbunden und kann über eine oder mehrere verkabelte oder drahtlose Verbindungen Daten von ihr empfangen oder an sie senden. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 wird hier als ein fahrzeugfremder12 Computer beschrieben, der mit der ECU16 über eine fahrzeugfremde12 Verbindung kommuniziert. Bei einigen alternativen Ausführungsformen ist die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung,14 jedoch in das Fahrzeug12 integriert. - Der elektronische Prozessor
24 , der Speicher26 und die Eingangs-/Ausgangsschnittstelle28 kommunizieren über einen oder mehrere Steuer- oder Datenbusse miteinander. Der Speicher26 kann einen Programmspeicherbereich (z.B. einen Nur-Lese-Speicher (Read Only Memory, ROM)) und einen Datenspeicherbereich (z.B. einen Direktzugriffsspeicher (Random Access Memory, RAM)) und ein weiteres nichtflüchtiges computerlesbares Medium umfassen. Der elektronische Prozessor24 führt Software aus, die in dem Speicher26 gespeichert ist. Die Software kann Befehle zum Ausführen von Verfahren umfassen, wie sie hier beschrieben werden. - Die Eingangs-/Ausgangsschnittstelle
28 empfängt Eingaben und stellt Ausgaben bereit. Die Eingaben können zum Beispiel über eine Tastatur, ein Zeigegerät (z.B. eine Maus), Schaltflächen auf einem berührungsempfindlichen Bildschirm, einen Scrollball, mechanische Schaltflächen und ähnliche Elemente eingegeben werden. Die Eingabe kann auch über ein Kommunikationsnetzwerk wie zum Beispiel das Internet empfangen werden. Die Ausgabe kann zum Beispiel über eine Anzeigevorrichtung wie zum Beispiel eine Bildröhre (Cathode-Ray Tube, CRT), eine Flüssigkristallanzeige (Liquid Crystal Display, LCD) einen berührungsempfindlichen Bildschirm und ähnliche Elemente bereitgestellt werden. Bei einigen Ausführungsformen kann die Ausgabe in einer grafischen Benutzeroberfläche (Graphical User Interface, GUI) bereitgestellt werden (z.B. durch den elektronischen Prozessor24 aus Befehlen und Daten erzeugt werden, die in dem Speicher26 gespeichert sind, und auf einem berührungsempfindlichen Bildschirm oder einer andern Anzeige dargestellt werden), was einem Benutzer ermöglicht, mit der Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 zu kommunizieren. - Bei einer Ausführungsform ist die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 konfiguriert, um Maschinenlernfunktionen auszuführen. Wie zum Beispiel in1 dargestellt wird, speichert der Speicher26 der Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 ein oder mehrere Lernanwendungen29 , die auf dem elektronischen Prozessor24 ausführbar sind, um Trainingsdaten zu verarbeiten und ein Vorhersagemodell30 (d.h., einen Algorithmus) zu entwickeln. Maschinenlernen bezieht sich allgemein auf die Fähigkeit einer Computeranwendung, zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Insbesondere ist eine Computeranwendung, die ein Maschinenlernen ausführt (auf die manchmal als eine Lernanwendung Bezug genommen wird), konfiguriert, um aufgrund der Trainingsdaten einen Algorithmus zu entwickeln. Um zum Beispiel ein überwachtes Lernen auszuführen, umfassen die Trainingsdaten Beispieleingaben und entsprechende gewünschte (z.B. aktuelle) Ausgaben und die Lernanwendung29 entwickelt progressiv ein Vorhersagemodell30 , das Eingaben, den Ausgaben zuordnet, die in den Trainingsdaten enthalten sind. Das Maschinenlernen kann mithilfe verschiedener Arten von Verfahren und Mechanismen ausgeführt werden, zu denen, ohne darauf beschränkt zu sein, gehören: Entscheidungsbaumlernen, Assoziationsregellernen, künstliche neuronale Netzwerke, induktive logische Programmierung, Stützvektormaschinen, Clusterbildung, Bayes'sche Netzwerke, verstärkendes Lernen, Repräsentationslernen, Ähnlichkeits- und Metriklernen, Lernen mit spärlichen Begriffen und genetische Algorithmen. - Bei einigen Ausführungsformen kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 über ein oder mehrere Kommunikationsnetzwerke wie zum Beispiel das Internet und andere öffentliche und private Netzwerke auf eine oder mehrere Quellen von Trainingsdaten (z.B. der ECU16 oder anderer externer Trainingsdatenquellen) zugreifen. Alternativ oder zusätzlich kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 Trainingsdaten in dem Speicher26 speichern, der für die Lernanwendung29 zugänglich ist. - Bei einer Ausführungsform verwendet die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 zum Beispiel vorhandene Fahrzeugkalibrierungsdaten, um das Vorhersagemodell30 zu entwickeln. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 kann dann das Vorhersagemodell30 und bekannte Kalibrierungswerte für ein Fahrzeug (z.B. eine neue Fahrzeugplattform) verwenden, um einen unbekannten Kalibrierungswert für das Fahrzeug vorherzusagen. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 kann insbesondere eine große Menge vorhandener Kalibrierungsdaten effizient verarbeiten, um neue Kalibrierungswerte vorherzusagen. -
2 stellt zum Beispiel ein Verfahren100 dar, das von der Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 ausgeführt wird, um Kalibrierungswerte für den Kraftstoffeinspritzer20 gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung automatisch vorherzusagen. Wie oben erwähnt wurde, kann das Verfahren100 jedoch verwendet werden, um Kalibrierungswerte für andere Fahrzeugsysteme und Teilsysteme vorherzusagen. - Wie oben erwähnt wurde, steuert die ECU
16 den Kraftstoffeinspritzer20 , um eine Kraftstoffmenge in die Zylinder des Verbrennungsmotors18 einzuspritzen. Bei einigen Ausführungsformen verwendet die ECU16 eine Wertetabelle, um die Kraftstoffmenge zu ermitteln, die durch den Kraftstoffeinspritzer20 eingespritzt wird. Die ECU16 kann zum Beispiel die Einspritzmenge mithilfe eines angeforderten Motorausgangsdrehmoments und einer aktuellen Motordrehzahl als Eingaben in eine Kalibrierungswertetabelle ermitteln.3 ist eine grafische Darstellung101 einer beispielhaften Kalibrierungswertetabelle. Wenn eine neue Fahrzeugplattform entwickelt wird, muss eine neue Kalibrierungswertetabelle mit Kalibrierungswerten gefüllt werden, die auf der neuen Fahrzeugplattform beruhen. - Wie in
2 dargestellt wird, empfängt die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 (im Block102 ) Trainingsdatensätze, um eine neue Kalibrierungswertetabelle aufzubauen. Jeder Trainingsdatensatz umfasst eine Ausgabe, die einen Kalibrierungswert und einen oder mehrere Eingaben darstellt, die der Ausgabe zugeordnet sind. Wenn zum Beispiel Kalibrierungswerte für den Kraftstoffeinspritzer20 vorhergesagt werden, ist die Ausgabe eine Kraftstoffeinspritzmenge und die Eingaben sind Parameter, die der Kraftstoffeinspritzmenge zugeordnet sind (z.B. ein angefordertes Motorausgangsdrehmoment, eine aktuelle Motordrehzahl, eine Kraftstoffdichte, ein Verteilerrohrdruck, eine Anzahl von Kraftstoffeinspritzern, ein Kurbelwinkel der Einspritzungen, eine Umgebungslufttemperatur, ein barometrischer Druck, andere Umgebungsbedingungen und ähnliche Parameter).4 ist eine Grafik103 , die Mustertrainingsdatensätze darstellt, die verwendet werden können, um ein Vorhersagemodell30 zum Vorhersagen eines Kalibrierungswerts einer Kraftstoffeinspritzmenge zu entwickeln. Jeder Mustertrainingsdatensatz umfasst drei Eingaben (Kraftstoffdichte, Verteilerrohrdruck und Anzahl von Einspritzungen) und eine Ausgabe (Einspritzmenge). Die Trainingsdatensätze können Langzeitkalibrierungswerte und entsprechende Langzeitfahrzeugdaten umfassen, die von einem oder mehreren Fahrzeugen (z.B. durch die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 oder eine oder mehrere separate Einrichtungen) erfasst wurden. - Bei einigen Ausführungsformen normalisiert die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 (im Block104 ) die Trainingsdatensätze. Das Normalisieren der Daten kann ein Anpassen der Einheitlichkeit der Einrichtungen, ein Berücksichtigen von Umgebungsfaktoren und ein Eliminieren von Ausreißern umfassen. - Wie in
2 dargestellt wird wählt die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 (im Block105 ) auch eine Lernanwendung29 zum Entwickeln eines Vorhersagemodells30 aufgrund der empfangenen Trainingsdatensätze. Wie zum Beispiel oben erwähnt wurde, kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 mehrere Lernanwendungen speichern. Daher verwendet die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 bei einigen Ausführungsformen die Trainingsdatensätze, um eine der verfügbaren Lernanwendungen auszuwählen. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 kann zum Beispiel konfiguriert sein, um ein Histogramm der in den Trainingsdatensätzen enthaltenen Ausgaben zu erzeugen. Das Histogramm kann verwendet werden, um zu ermitteln, welche Analyseart verwendet werden kann, um das Vorhersagemodell30 für die Trainingsdatensätze zu entwickeln. Wenn das Histogramm zum Beispiel eine breite Verteilung der Werte zeigt, ist eine Regressionsanalyse besser geeignet. Bei einem weiteren Beispiel kann es besser sein eine Klassifizierungsanalyse zu verwenden, da eine endliche Anzahl von möglichen Werten die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Vorhersage verbessert. Zum Beispiel besteht bei nur zwei möglichen Werten eine 50%-Wahrscheinlichkeit einer korrekten Vorhersage. Für eine solch kleine Auswahl führt eine Klassifizierungsanalyse somit zu einer verbesserten Wahrscheinlichkeit für eine genaue Vorhersage insbesondere, wenn sie mit einer größeren Auswahl an Werten (zum Beispiel von 1 bis 50) verglichen wird. In anderen Fällen kann ein Histogramm Ähnlichkeiten bei den Daten zeigen, die eine Clusterbildung von einigen der Daten als eine Vorstufe eine Klassifizierungsanalyse einfordern. Ein Histogramm kann auch verwendet werden, um Abweichungen und Ausreißer bei den Daten zu ermitteln, die verwendet werden können, um die Daten vor dem Weiterleiten als Trainingsdaten an eine Lernanwendung vorzuverarbeiten. - Nach dem Auswählen der Lernanwendung
29 wählt die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 (im Block107 ) einen oder mehrere Werte für die Konfigurationsparameter für die ausgewählte Lernanwendung29 aus. Wie dem Fachmann bekannt ist, variieren die Konfigurationsparameter in Abhängigkeit von der Wahl der Lernanwendungsart. Diese können zum Beispiel eine Anzahl von Iterationen oder eine gewünschte Genauigkeit umfassen. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 kann auch die Werte für die Konfigurationsparameter aufgrund der Art, Größe und Varianz der empfangenen Trainingsdatensätze auswählen. - Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 speist die Trainingsdatensätze dann in die Lernanwendung29 ein, um (im Block109 ) das Vorhersagemodell30 zu entwickeln. Die Lernanwendung29 verwendet die Trainingsdatensätze, um das Vorhersagemodell30 zu erzeugen, das modelliert, wie die in den Trainingsdatensätzen enthaltenen Ausgaben aufgrund der Langzeitfahrzeugdaten mithilfe einer oder mehrerer Lernanwendungstechniken und der ausgewählten Werte für die Konfigurationsparameter seinerzeit konfiguriert wurden. - Bei einigen Ausführungsformen prüft die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 das Vorhersagemodell30 , das von der Lernanwendung29 erzeugt wird. Wie zum Beispiel in2 dargestellt wird, kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 einen Prüfdatensatz (im Block111 ) in das Vorhersagemodell30 einspeisen. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 kann den Prüfdatensatz aus den Trainingsdatensätzen auswählen und kann insbesondere die ein oder mehreren Eingaben, die einem der Trainingsdatensätze zugeordnet sind, in das Vorhersagemodell30 einspeisen. - Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung
14 ermittelt danach (im Block112 ) einen Unterschied zwischen der einen oder den mehreren Ausgaben aus dem Vorhersagemodell30 und der einen oder den mehreren entsprechenden Ausgaben, die dem Prüfdatensatz aus den ausgewählten Trainingsdatensätzen zugeordnet sind. Der Unterschied zwischen den Ausgaben aus dem Vorhersagemodell30 und den aktuellen Ausgaben aus den ausgewählten Trainingsdatensätzen zeigt eine Genauigkeit des Vorhersagemodells30 an. Wenn der Unterschied den vorbestimmten Schwellenwert nicht erfüllt (z.B. den vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, was anzeigt, dass die erzeugte Ausgabe zu sehr von der aktuellen Ausgabe abweicht), verfeinert die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 (im Block115 ) das Vorhersagemodell30 . Bei einigen Ausführungsformen speist die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 zum Beispiel die Ergebnisse der Prüfung zurück in die Lernanwendung29 , um das Vorhersagemodell30 weiterzuentwickeln (z.B. weiter zu verfeinern). Wie in2 dargestellt wurde, kann das Prüfen und Verfeinern wiederholt werden, bis die Genauigkeit des Vorhersagemodells30 den vorbestimmten Schwellenwert erfüllt. Bei einigen Ausführungsformen kann jeder der Trainingsdatensätze in einer sequenziellen Weise als ein Prüfdatensatz verwendet werden. - Wenn die Genauigkeit des Vorhersagemodells
30 den vorbestimmten Schwellenwert erfüllt, verwendet die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 das Vorhersagemodell30 , um einen Kalibrierungswert vorherzusagen. Wie zum Beispiel in2 dargestellt wird, kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 einen Eingangsdatensatz (der z.B. einer neuen Fahrzeugkonfiguration oder einem neuen Fahrzeugmodell zugeordnet ist) (siehe4 ) (im Block117 ) in das Vorhersagemodell30 einspeisen und das Vorhersagemodell30 gibt (im Block118 ) einen vorhergesagten Kalibrierungswert aufgrund des Eingangsdatensatzes aus. Die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 sendet dann den vorhergesagten Kalibrierungswert (im Block119 ) an die ECU16 , die dann den vorhergesagten Kalibrierungswert zum Steuern des Kraftstoffeinspritzers20 anwenden kann. Bei einigen Ausführungsformen kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 mehrere verschiedene Eingangsdatensätze in das Vorhersagemodell30 einspeisen und die sich ergebenden vorhergesagten Kalibrierungswerte verwenden, um eine Wertetabelle (z.B. eine Wertetabelle für eine Einspritzmenge) für die ECU16 aufzubauen. Die Wertetabelle umfasst den vorhergesagten Kalibrierungswert und den entsprechenden Eingangsdatensatz und die vorhergesagten Kalibrierungswerte für weitere Eingangsdatensätze. Dementsprechend kann die Kalibrierungsvorhersageeinrichtung14 individuelle vorhergesagte Kalibrierungswerte oder eine vollständige Wertetabelle an die ECU16 senden. - Somit stellt die Erfindung unter anderen Dingen Systeme und Verfahren zum Vorhersagen von Kalibrierungswerten für ein Fahrzeug bereit. Verschiedene Merkmale und Vorteile der Erfindung werden in den folgenden Ansprüchen definiert.
Claims (20)
- System zum Vorhersagen eines Kalibrierungswerts für ein Fahrzeug, wobei das System umfasst: einen elektronischen Prozessor, der konfiguriert ist zum: Empfangen einer Vielzahl von Trainingsdatensätzen für eine Fahrzeugkomponente; automatischen Entwickeln eines Vorhersagemodells, das auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruht; Empfangen eines Eingangsdatensatzes; Ermitteln mithilfe des Vorhersagemodells eines vorhergesagten Kalibrierungswerts, der auf dem Eingangsdatensatz beruht; und Senden des vorhergesagten Kalibrierungswerts an eine elektronische Steuereinrichtung, die in dem Fahrzeug enthalten ist; wobei jeder der Vielzahl von Trainingsdatensätzen eine oder mehrere Eingaben und eine oder mehrere entsprechende Ausgaben umfasst.
- System nach Anspruch 1, wobei das Senden des vorhergesagten Kalibrierungswerts an die elektronische Steuereinrichtung ein Senden einer Wertetabelle an die elektronische Steuereinrichtung umfasst, wobei die Wertetabelle den Eingangsdatensatz und den vorhergesagten Kalibrierungswert enthält.
- System nach Anspruch 1, wobei der elektronische Prozessor konfiguriert ist, um den vorhergesagten Kalibrierungswert über mindestens eine fahrzeugfremde Verbindung an die elektronische Steuereinrichtung zu senden.
- System nach Anspruch 1, wobei das automatische Entwickeln des Vorhersagemodells ein Auswählen einer Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen umfasst.
- System nach Anspruch 4, wobei der elektronische Prozessor konfiguriert ist, um die Lernanwendung aus der Vielzahl von Lernanwendungen auszuwählen, die auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruhen.
- System nach Anspruch 5, wobei der elektronische Prozessor konfiguriert ist, um die Lernanwendung aus der Vielzahl von Lernanwendungen auszuwählen, die auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruhen, indem aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen ein Histogramm erzeugt wird.
- System nach Anspruch 4, wobei der elektronische Prozessor außerdem konfiguriert ist, um mindestens einen Wert für einen Konfigurationsparameter zu ermitteln, welcher aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen der Lernanwendung zugeordnet ist.
- System nach Anspruch 7, wobei der mindestens eine Wert für den Konfigurationsparameter einen Iterationswert umfasst.
- System nach Anspruch 1, wobei der elektronische Prozessor außerdem konfiguriert ist zum: Auswählen eines Prüfdatensatzes aus der Vielzahl von Trainingsdatensätzen, wobei der Prüfdatensatz eine oder mehrere Eingaben und eine oder mehrere entsprechende Ausgaben umfasst; Ermitteln mithilfe des Vorhersagemodells eines vorhergesagten Prüfkalibrierungswerts, der auf der einen oder den mehreren Eingaben beruht, die in dem Prüfdatensatz enthalten sind; Vergleichen des vorhergesagten Prüfkalibrierungswerts mit der einen oder den mehreren Ausgaben, die in dem Prüfdatensatz enthalten sind, um eine Genauigkeit für das Vorhersagemodell zu ermitteln; und Verfeinern des Vorhersagemodells aufgrund des Prüfdatensatzes, wenn die Genauigkeit einen vorbestimmten Schwellenwert nicht erfüllt.
- System nach Anspruch 1, wobei der Eingangsdatensatz eine Kraftstoffdichte, einen Kraftstoffverteilerrohrdruck und eine Anzahl von Kraftstoffeinspritzern umfasst und wobei der vorhergesagte Kalibrierungswert eine Kraftstoffeinspritzmenge umfasst.
- Verfahren zum Vorhersagen eines Kalibrierungswerts für ein Fahrzeug, wobei das Verfahren umfasst: Empfangen mit einem elektronischen Prozessor einer Vielzahl von Trainingsdatensätzen für eine Komponente des Fahrzeugs, wobei jeder aus der Vielzahl von Trainingsdatensätzen eine oder mehrere Trainingseingaben und eine oder mehrere entsprechende Trainingsausgaben umfasst; automatisches Entwickeln mit dem elektronischen Prozessor eines Vorhersagemodells, das auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruht; Empfangen eines Eingangsdatensatzes mit dem elektronischen Prozessor; Ermitteln mit dem elektronischen Prozessor mithilfe des Vorhersagemodells eines vorhergesagten Kalibrierungswerts, der auf dem Eingangsdatensatz beruht; und Senden mit dem elektronischen Prozessor des vorhergesagten Kalibrierungswerts an eine elektronische Steuereinrichtung, die in dem Fahrzeug enthalten ist.
- Verfahren nach Anspruch 11, wobei das Senden des vorhergesagten Kalibrierungswerts an die elektronische Steuereinrichtung ein Senden einer Wertetabelle an die elektronische Steuereinrichtung umfasst, wobei die Wertetabelle den Eingangsdatensatz und den vorhergesagten Kalibrierungswert enthält.
- Verfahren nach Anspruch 11, das außerdem umfasst: Senden mit dem elektronischen Prozessor des vorhergesagten Kalibrierungswerts über mindestens eine fahrzeugfremde Verbindung an die elektronische Steuereinrichtung.
- Verfahren nach Anspruch 11, wobei das automatische Entwickeln des Vorhersagemodells ein Auswählen einer Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Auswählen einer Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen ein Auswählen der Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen umfasst, die auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruhen.
- Verfahren nach Anspruch 15, wobei das Auswählen der Lernanwendung aus einer Vielzahl von Lernanwendungen, die auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruhen, ein Erzeugen eines Histogramms aufgrund der Vielzahl von Trainingsdatensätzen umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 14, das außerdem umfasst: Ermitteln mit dem elektronischen Prozessor mindestens eines Werts eines Konfigurationsparameters, welcher der Lernanwendung zugeordnet ist, die auf der Vielzahl von Trainingsdatensätzen beruht.
- Verfahren nach Anspruch 17, wobei das Ermitteln des mindestens einen Werts des Konfigurationsparameters ein Ermitteln eines Iterationswerts mit dem elektronischen Prozessor umfasst.
- Verfahren nach Anspruch 11, das außerdem umfasst: Auswählen mit dem elektronischen Prozessor eines Prüfdatensatzes aus der Vielzahl von Trainingsdatensätzen, wobei der Prüfdatensatz eine oder mehrere Eingaben und eine oder mehrere entsprechende Ausgaben umfasst; Ermitteln mit dem elektronischen Prozessor mithilfe des Vorhersagemodells eines vorhergesagten Prüfkalibrierungswerts, der auf der einen oder den mehreren Eingaben beruht, die in dem Prüfdatensatz enthalten sind; Vergleichen mit dem elektronischen Prozessor des vorhergesagten Prüfkalibrierungswerts mit der einen oder den mehreren Ausgaben, die in dem Prüfdatensatz enthalten sind, um eine Genauigkeit für das Vorhersagemodell zu ermitteln; und Verfeinern mit dem elektronischen Prozessor des Vorhersagemodells aufgrund des Prüfdatensatzes, wenn die Genauigkeit einen vorbestimmten Schwellenwert nicht erfüllt.
- Verfahren nach Anspruch 11, wobei der Eingangsdatensatz eine Kraftstoffdichte, einen Kraftstoffverteilerrohrdruck und eine Anzahl von Kraftstoffeinspritzern umfasst und wobei der vorhergesagte Kalibrierungswert eine Kraftstoffeinspritzmenge umfasst.
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---|---|
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---|---|---|---|
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102019126246A1 (de) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung für Gaswechselventile eines Verbrennungsmotors |
DE102019125961A1 (de) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung der Abgastemperatur bei einer Verbrennungsmaschine |
DE102019126069A1 (de) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung zur Einspritzdruckregelung bei einem Verbrennungsmotor |
DE102019125974A1 (de) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuervorrichtung zur Steuerung einer Leerlaufdrehzahl |
DE102020129873B3 (de) | 2020-11-12 | 2022-03-03 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein | Lernfähiges Steuergerät mit selbständiger Exploration eines Betriebsparameterraums |
DE102021125204A1 (de) | 2021-09-29 | 2023-03-30 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren und System für eine kooperative Maschinenkalibrierung mit KIAgent mittels Mensch-Maschine-Schnittstelle |
DE102022115239B3 (de) | 2022-06-20 | 2023-11-23 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Verfahren und System zur zielgrößenoptimierten Applikation der Steuereinheit einer Fahrzeugkomponente |
DE102022113690A1 (de) | 2022-05-31 | 2023-11-30 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren, System und Computerprogrammprodukt zum autonomen intuitiven Kalibrieren eines technischen Bauteils, insbesondere eines Fahrzeugantriebsstrangs für ein Kraftfahrzeug |
DE112019006835B4 (de) | 2019-02-07 | 2024-08-08 | Denso Corporation | Anomalieerfassungsvorrichtung |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10352266B2 (en) * | 2017-05-11 | 2019-07-16 | Ford Global Technologies, Llc | Method of fuel injection control in diesel engines |
US10387139B2 (en) | 2017-07-25 | 2019-08-20 | Aurora Labs Ltd. | Opportunistic software updates during select operational modes |
US20190362115A1 (en) * | 2018-05-22 | 2019-11-28 | Hamilton Sundstrand Corporation | Calibration system based on encoded images |
DE102018213114A1 (de) * | 2018-08-06 | 2020-02-06 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Verbrennungsmotors mit einem Common-Rail-Einspritzsystem |
US11526747B2 (en) * | 2018-12-28 | 2022-12-13 | Robert Bosch Gmbh | Training a deep learning system to detect engine knock with accuracy associated with high fidelity knock detection sensors despite using data from a low fidelity knock detection sensor |
US11226358B2 (en) | 2019-02-27 | 2022-01-18 | Caterpillar Inc. | Power system damage analysis and control system |
JP6705546B1 (ja) * | 2019-10-18 | 2020-06-03 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用制御装置、車両用制御システム、および車両用学習装置 |
US11403208B2 (en) * | 2019-11-21 | 2022-08-02 | Mastercard International Incorporated | Generating a virtualized stub service using deep learning for testing a software module |
JP7205503B2 (ja) | 2020-01-22 | 2023-01-17 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
JP7222366B2 (ja) * | 2020-01-27 | 2023-02-15 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
JP7359011B2 (ja) | 2020-02-05 | 2023-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の制御装置 |
JP7151743B2 (ja) * | 2020-06-18 | 2022-10-12 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用機械学習システム |
CN112282949B (zh) * | 2020-09-23 | 2021-07-16 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 电控汽油机起燃工况控制参数优化方法、装置以及车辆 |
DE102021212338A1 (de) * | 2020-11-11 | 2022-05-12 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Ermitteln einer eine Durchflussrate eines Kraftstoffinjektors charakterisierenden Größe |
CN113638808B (zh) * | 2021-08-17 | 2022-11-22 | 中国联合重型燃气轮机技术有限公司 | 燃料阀冗余伺服控制方法、装置及系统 |
WO2023072697A1 (en) * | 2021-10-27 | 2023-05-04 | Robert Bosch Gmbh | A system and method for automated calibration of an engine parameter in a vehicle |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5121337A (en) | 1990-10-15 | 1992-06-09 | Exxon Research And Engineering Company | Method for correcting spectral data for data due to the spectral measurement process itself and estimating unknown property and/or composition data of a sample using such method |
US6236908B1 (en) | 1997-05-07 | 2001-05-22 | Ford Global Technologies, Inc. | Virtual vehicle sensors based on neural networks trained using data generated by simulation models |
US6127955A (en) | 1998-11-20 | 2000-10-03 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and system for calibrating analog-to-digital conversion |
US20030135547A1 (en) | 2001-07-23 | 2003-07-17 | Kent J. Thomas | Extensible modular communication executive with active message queue and intelligent message pre-validation |
US7899699B1 (en) | 2004-11-04 | 2011-03-01 | American Airlines, Inc. | System and method for adaptive forecasting |
US9097195B2 (en) * | 2004-11-26 | 2015-08-04 | Lysanda Limited | Vehicular diagnostic system |
EP1894072B1 (de) * | 2005-05-31 | 2018-11-21 | BorgWarner, Inc. | Verfahren zur steuerung eines aktuators |
DE102006018974A1 (de) | 2006-04-25 | 2007-10-31 | Adc Automotive Distance Control Systems Gmbh | Verfahren zur Kalibrierung einer Gierratenmessung |
US7552717B2 (en) * | 2007-08-07 | 2009-06-30 | Delphi Technologies, Inc. | Fuel injector and method for controlling fuel injectors |
KR101008446B1 (ko) * | 2008-07-29 | 2011-01-14 | 콘티넨탈 오토모티브 시스템 주식회사 | Ecu 동작 제어 방법 |
DE102008049754A1 (de) * | 2008-09-30 | 2010-04-08 | Continental Automotive Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Verschleißdiagnose eines Kraftfahrzeugs |
FR2945322B1 (fr) * | 2009-05-07 | 2015-09-18 | Renault Sas | Procede et dispositif de diagnostic de l'etat de fonctionnement d'un systeme d'alimentation en carburant d'un moteur a combustion interne de vehicule automobile. |
US8676476B2 (en) | 2009-12-04 | 2014-03-18 | GM Global Technology Operations LLC | Method for real-time, self-learning identification of fuel injectors during engine operation |
US8903597B2 (en) * | 2010-04-30 | 2014-12-02 | Cability, Inc. | Multipurpose in-vehicle diagnostic II adapter |
WO2011140123A1 (en) | 2010-05-03 | 2011-11-10 | Battelle Energy Alliance, Llc | In-situ real-time energy storage device impedance identification |
US9163576B2 (en) | 2011-06-28 | 2015-10-20 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for calibrating engine crankshaft-camshaft correlation and for improved vehicle limp-home mode |
US8880277B2 (en) * | 2012-02-29 | 2014-11-04 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and systems for diagnosing a vehicle |
US20140310379A1 (en) * | 2013-04-15 | 2014-10-16 | Flextronics Ap, Llc | Vehicle initiated communications with third parties via virtual personality |
CN102620939B (zh) * | 2012-04-10 | 2014-07-16 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种发动机扭矩预测方法和装置 |
US8977426B2 (en) * | 2012-06-04 | 2015-03-10 | Geotab Inc. | VIN based accelerometer threshold |
GB2510384B (en) * | 2013-02-01 | 2017-11-29 | Jaguar Land Rover Ltd | Vehicle diagnostics apparatus and method |
US9436784B2 (en) | 2013-02-08 | 2016-09-06 | University Of Alaska Fairbanks | Validating and calibrating a forecast model |
US9946818B2 (en) | 2013-07-30 | 2018-04-17 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | System and method for automated model calibration, sensitivity analysis, and optimization |
US9443359B2 (en) * | 2013-08-29 | 2016-09-13 | GM Global Technology Operations LLC | Vehicle electronic control unit calibration |
US9346469B2 (en) | 2014-02-07 | 2016-05-24 | Ford Global Technologies, Llc | Method and system for engine and powertrain control |
US9285007B2 (en) * | 2014-03-21 | 2016-03-15 | Goodrich Corporation | Servicing monitoring system for mixed fluid-gas shock struts |
CN104598654A (zh) * | 2014-10-07 | 2015-05-06 | 芜湖扬宇机电技术开发有限公司 | 点火提前角预测系统及其方法 |
-
2016
- 2016-02-16 US US15/045,033 patent/US9803576B2/en active Active
-
2017
- 2017-02-01 DE DE102017201632.9A patent/DE102017201632B4/de active Active
- 2017-02-15 CN CN201710080917.0A patent/CN107082051B/zh active Active
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE112019006835B4 (de) | 2019-02-07 | 2024-08-08 | Denso Corporation | Anomalieerfassungsvorrichtung |
DE102019125961A1 (de) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung der Abgastemperatur bei einer Verbrennungsmaschine |
DE102019125974A1 (de) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuervorrichtung zur Steuerung einer Leerlaufdrehzahl |
DE102019126069A1 (de) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung zur Einspritzdruckregelung bei einem Verbrennungsmotor |
DE102019126069B4 (de) | 2019-09-27 | 2022-01-20 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung zur Einspritzdruckregelung bei einem Verbrennungsmotor |
DE102019126246A1 (de) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung für Gaswechselventile eines Verbrennungsmotors |
DE102020129873B3 (de) | 2020-11-12 | 2022-03-03 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein | Lernfähiges Steuergerät mit selbständiger Exploration eines Betriebsparameterraums |
DE102021125204A1 (de) | 2021-09-29 | 2023-03-30 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren und System für eine kooperative Maschinenkalibrierung mit KIAgent mittels Mensch-Maschine-Schnittstelle |
DE102022113690A1 (de) | 2022-05-31 | 2023-11-30 | Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft | Verfahren, System und Computerprogrammprodukt zum autonomen intuitiven Kalibrieren eines technischen Bauteils, insbesondere eines Fahrzeugantriebsstrangs für ein Kraftfahrzeug |
DE102022115239B3 (de) | 2022-06-20 | 2023-11-23 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Verfahren und System zur zielgrößenoptimierten Applikation der Steuereinheit einer Fahrzeugkomponente |
EP4296496A2 (de) | 2022-06-20 | 2023-12-27 | IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr | Verfahren und system zur zielgrössenoptimierten applikation der steuereinheit einer fahrzeugkomponente |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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US9803576B2 (en) | 2017-10-31 |
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