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EINLEITUNG
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Die vorliegende Meldung betrifft Fahrzeug-Sensorsysteme und insbesondere Verfahren zum Erfassen und Synthetisieren von Daten von in Automobilen angeordneten Sensoren.
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Automobile verwenden eine Vielzahl von verschiedenen Arten von Sensoren und Stellgliedern. Die Sensoren erfassen Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemische Zusammensetzung, Massenfluss, Spannung, Strom und so weiter. Stellglieder beinhalten Einspritzventile, Drosselklappen, Turbo-Wastegates, Nockenwellenversteller, Zündkerzen und Zündkerzenzünder, Kraftstoffpumpen, Abgasrückführventile, aktives Kraftstoffmanagement, Nockenwellen mit variablem Hub, Generatoren und elektrische Strommodulatoren, Turbos mit variabler Geometrie und dergleichen. Sensoren liefern im Allgemeinen Dateneingaben für Steuerungssysteme in Automobilen, während Stellglieder im Allgemeinen Dateneingaben von und Datenausgaben in Reaktion auf Befehle von Steuerungssystemen in Automobilen empfangen.
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Einzelne Sensorausgänge und Stellgliedausgänge können in verschiedene Steuermodule innerhalb eines Automobils eingespeist werden, um Motorbetriebsparameter zu ermitteln, welche die Emissionen und/oder die Fahrbarkeit verbessern. Ebenso können mehrere Sensorausgänge und Stellausgänge in eine Vielzahl von Steuermodulen innerhalb eines Automobils eingespeist werden, um die Betriebsparameter des Motors zu verfeinern, die Fahrbarkeitseigenschaften zu verändern und/oder auf bestimmte Umgebungsparameter im Zusammenhang mit dem Automobil zu reagieren.
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Da jedoch jeder der vorgenannten Sensoren und Stellglieder nur bestimmte Datentypen bereitstellt oder darauf reagiert, sind die Eingänge zu den verschiedenen Steuermodulen auf diese bestimmten Datentypen beschränkt. Während die heutigen Sensoren und Stellglieder der Automobilindustrie ihren Zweck erfüllen, bedarf es neuer und verbesserter Systeme und Verfahren zum Ermitteln zusätzlicher Informationen von Sensoren und Stellgliedern zur weiteren Verbesserung des Kraftstoffverbrauchs, der Fahrzeugemissionen, der Fahrbarkeit, des Geräuschverhaltens und der Härteeigenschaften und dergleichen.
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KURZDARSTELLUNG
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Gemäß mehreren Aspekten beinhaltet ein Verfahren zum Ermitteln eines Zustands eines Kraftfahrzeugs das Sammeln eines ersten Ausgangssignals von mindestens einer Vorrichtung, welche die Signaldaten mit einem ersten Datentyp ausgibt, der sich auf erste Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs bezieht. Das Verfahren beinhaltet ferner das Identifizieren von Mustern innerhalb der ersten Ausgabesignaldaten, das Analysieren der Muster innerhalb der ersten Ausgabesignaldaten und das Erzeugen eines zweiten Ausgabesignaldatentyps, der sich von dem ersten Datentyp unterscheidet. Die zweiten Ausgangssignaldaten beziehen sich auf zweite Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs, die sich von den ersten Betriebsparametern unterscheiden.
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In einem weiteren Aspekt beinhaltet das Sammeln eines ersten Ausgangssignals von mindestens einer Vorrichtung das Sammeln des ersten Ausgangssignals von einer Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern, die in einem Kraftfahrzeug angeordnet sind.
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Noch ein weiterer Aspekt beim Identifizieren von Mustern innerhalb der ersten Ausgabesignaldaten und beim Analysieren von Mustern innerhalb der ersten Ausgabesignaldaten besteht in der Anwendung eines Programms für künstliche Intelligenz auf die ersten Ausgabesignaldaten.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Anwendung des Programms der künstlichen Intelligenz die Anwendung mindestens eines von einem Verstärkungs-Lernalgorithmus, einem tiefen maschinellen Lernalgorithmus, einem hierarchischen Lernalgorithmus, einem überwachten Lernalgorithmus, einem halbüberwachten Lernalgorithmus, einem unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, einem Clustering-Algorithmus, einem Algorithmus zur Reduzierung der Dimensionalität, einem strukturierten Vorhersagealgorithmus, einem Anomalie-Erkennungsalgorithmus und einem neuronalen Netzalgorithmus.
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Ein weiterer Aspekt beim Erzeugen der zweiten Ausgabesignaldaten besteht darin, das Programm der künstlichen Intelligenz auf die ersten Ausgabesignaldaten anzuwenden und mindestens an eine zweite Vorrichtung anzunähern, welche die zweiten Ausgabesignaldaten mit dem zweiten Datentyp in Bezug auf die zweiten Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs ausgibt.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet das Erzeugen des zweiten Ausgangssignals die Anwendung des Programms der künstlichen Intelligenz zum indirekten Ermitteln der auf das Kraftfahrzeug anwendbaren Umgebungsbedingungen.
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In noch einem weiteren Aspekt, der sich mindestens einer zweiten Vorrichtung annähert, geht es darum, mindestens einen virtuellen Sensor oder ein virtuelles Stellglied zu simulieren. Der mindestens eine virtuelle Sensor oder das virtuelle Stellglied gibt die Daten des zweiten Ausgangssignals aus.
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In noch einem weiteren Aspekt, der sich zumindest einer zweiten Vorrichtung annähert, ist die Simulation eines Ausgangssignals eines Sensors oder eines Stellglieds zum Ermitteln oder Reagieren auf die für das Kraftfahrzeug geltenden Umgebungsbedingungen vorgesehen.
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In noch einem weiteren Aspekt, der sich zumindest einer zweiten Vorrichtung annähert, ist die Simulation eines Ausgangssignals eines Sensors oder eines Stellglieds zum Ermitteln oder Reagieren auf die für ein für das Kraftfahrzeug ausgelegtes System geltenden Betriebsbedingungen vorgesehen.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Simulation eines Ausgangs eines Sensors oder Stellglieds die Simulation eines Ausgangs eines Sensors zum Ermitteln von Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemischen Bestandteilen, Massenfluss, Spannung oder Strom; oder die Simulation der Leistung eines Stellglieds für eine Einspritzdüse, eine Drosselklappe, einen Turbo-Wastegate, einen Nockenwellenversteller, eine Zündkerze, eine Kraftstoffpumpe, eine Abgasrückführvorrichtung, eine aktive Kraftstoffmanagementvorrichtung, eine Nockenwelle mit variablem Hub, einen Wechselstrom, einen elektrischen Strom oder einen Turbo mit variabler Geometrie.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet ein Verfahren zum Ermitteln eines Zustands eines Kraftfahrzeugs das Sammeln eines ersten Ausgangssignals von einem Sensor oder einem Stellglied, das die auf Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs bezogenen Ausgangssignaldaten ausgibt. Das Verfahren beinhaltet ferner das Identifizieren von Mustern innerhalb der ersten Ausgangssignaldaten, das Analysieren der Muster innerhalb der ersten Ausgangssignaldaten, das Identifizieren, wenn die Muster innerhalb der ersten Ausgangssignaldaten eine Zustandsänderung anzeigen, und das Erzeugen eines zweiten Ausgangssignals in Bezug auf die Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet das Analysieren der Muster innerhalb der ersten Ausgabesignaldaten das Identifizieren mehrerer erster Ausgabesignaldatensätze von dem mindestens einen Sensor oder Stellglied und das Anwenden eines Algorithmus der künstlichen Intelligenz auf die mehreren ersten Ausgabesignaldatensätze.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Anwendung des Algorithmus der künstlichen Intelligenz die Anwendung mindestens eines von einem Verstärkungs-Lernalgorithmus, einem tiefen maschinellen Lernalgorithmus, einem hierarchischen Lernalgorithmus, einem überwachten Lernalgorithmus, einem halbüberwachten Lernalgorithmus, einem unbeaufsichtigten Lernalgorithmus, einem Clustering-Algorithmus, einem Algorithmus zur Reduzierung der Dimensionalität, einem strukturierten Vorhersagealgorithmus, einem Anomalie-Erkennungsalgorithmus und einem neuronalen Netzalgorithmus.
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In noch einem weiteren Aspekt des Identifizierens, wenn die Muster innerhalb des ersten Ausgabesignaldatensatzes eine Zustandsänderung anzeigen, beinhaltet die Anwendung des Algorithmus der künstlichen Intelligenz zum Ermitteln eines indirekt erfassbaren zweiten Ausgabesignaldatensatzes.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Anwendung des Algorithmus der künstlichen Intelligenz zum Ermitteln eines indirekt erfassbaren zweiten Ausgangsdatensatzes das Ermitteln indirekt erfassbarer Umgebungsinformationen und Kraftfahrzeug-Statusinformationen innerhalb des zweiten Ausgangsdatensatzes.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet das Erzeugen eines zweiten Ausgangssignals, das sich auf die Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs bezieht, die Simulation mindestens eines virtuellen Sensors oder virtuellen Stellglieds. Der mindestens eine virtuelle Sensor oder das virtuelle Stellglied ermittelt oder reagiert auf die für das Kraftfahrzeug geltenden Betriebsbedingungen. Der mindestens eine virtuelle Sensor oder das virtuelle Stellglied gibt die Daten des zweiten Ausgangssignals aus.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Simulation mindestens einen virtuellen Sensor oder virtuellen Stellglieds ferner die Simulation eines Ausgangs eines Sensors zum Ermitteln von Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemischen Bestandteilen, Massenfluss, Spannung oder Strom; oder die Simulation der Leistung eines Stellglieds für eine Einspritzdüse, eine Drosselklappe, einen Turbo-Wastegate, einen Nockenwellenversteller, eine Zündkerze, eine Kraftstoffpumpe, eine Abgasrückführvorrichtung, eine aktive Kraftstoffmanagementvorrichtung, eine Nockenwelle mit variablem Hub, einen Wechselstrom, einen elektrischen Strom oder einen Turbo mit variabler Geometrie.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet ein System zum Ermitteln eines Zustands eines Kraftfahrzeugs eine Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern, die mit dem Kraftfahrzeug ausgestattet sind, und einen Ausgangssignaldatensatz, der von mindestens einem der Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern, die mit dem Kraftfahrzeug ausgestattet sind, gesammelt wird. Der Ausgangsdatensatz beinhaltet die ersten Daten des Ausgangssignals, die sich auf die Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs beziehen. Das System beinhaltet ferner ein elektronisches Steuermodul in Kommunikation mit der Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern sowie einen Speicher. Das System beinhaltet ferner ein Programm zur Erkennung künstlicher Intelligenz, das im Speicher des elektronischen Steuermoduls gespeichert ist und die ersten Daten des Ausgangssignals analysiert und ein zweites Ausgangssignal erzeugt. Das System beinhaltet ferner eine Datenklassifizierung, die auf die Daten des zweiten Ausgangssignals angewendet wird, und ein Statussignal, das erzeugt wird, wenn die Daten des zweiten Ausgangssignals eine Zustandsänderung der Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs anzeigen.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet die Datenklassifizierung auch die zweiten Ausgabesignaldaten, die einer Vielzahl von virtuellen Sensoren und virtuellen Stellgliedern entsprechen.
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In noch einem weiteren Aspekt beinhaltet das Statussignal ferner Umgebungsdaten und Betriebsdaten bezogen auf das Kraftfahrzeug.
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Weitere Anwendungsbereiche werden aus der hier dargebotenen Beschreibung ersichtlich. Es ist zu beachten, dass die Beschreibung und die spezifischen Beispiele nur dem Zweck der Veranschaulichung dienen und nicht dazu beabsichtigt sind, den Umfang der vorliegenden Offenbarung zu begrenzen.
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Figurenliste
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Die hierin beschriebenen Zeichnungen dienen lediglich der Veranschaulichung und sollen den Umfang der vorliegenden Offenbarung in keiner Weise einschränken.
- 1 ist eine schematische Darstellung eines Verbrennungsmotors und eines Steuerungssystems, das ein System und Verfahren zur Klassifizierung der Systemleistung und zum Erfassen von Umweltinformationen gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung verwendet; und
- 2 ist ein Flussdiagramm des Systems und Verfahrens zur Klassifizierung der Systemleistung und zum Erfassen von Umgebungsinformationen gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Die folgende Beschreibung ist ihrer Art nach lediglich exemplarisch und beabsichtigt nicht, die vorliegende Offenbarung, Anwendung oder Verwendungen zu begrenzen.
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Unter Bezugnahme auf 1 ist ein System 10 und ein Verfahren zum Erfassen von Umgebungsinformationen und zur Klassifizierung der Gesamtsystemleistung für den Einsatz in einem exemplarischen Automobil abgebildet. Das System 10 und das Verfahren in 1 werden auf einen exemplarischen Verbrennungsmotor, Fremdzündungsmotor 12 angewendet. Das System 10 beinhaltet einen Umgebungslufteinlass 14, der die Umgebungsluft 16 durch einen Drosselklappenstellglied 18 an einem Einlassluftsensor 20 vorbei und in eine Brennkammer 22 einspeist. Der Einlassluftsensor 20 ermittelt eine Umgebungsluftmenge 16, die in die Brennkammer 22 eintritt. Ein Kraftstoffeinspritzventil 24 spritzt Kraftstoff als Sprühmuster 26 in die Brennkammer 22, wobei ein Gemisch aus Umgebungsluft 16 und Kraftstoff durch eine Zündkerze 28 gezündet wird. Verbranntes Abgas 30 wird aus der Brennkammer 22 abgeführt und durchläuft wie dargestellt mindestens einen Katalysator 32. Ein Abgas-Kraftstoff-Verhältnis (AFR) oder O2-Sensor 34 ist im Durchfluss des verbrannten Abgases 30 angeordnet.
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Während das System 10 und das Verfahren in Bezug auf einen Fremdzündungsmotor 12 dargestellt und beschrieben werden, ist zu verstehen, dass das System und das Verfahren auch für andere Fahrzeugsysteme anwendbar sind. So kann beispielsweise das System 10 und das Verfahren auf Selbstzündungsmotoren wie Dieselmotoren sowie auf elektrische und hybride Antriebssysteme angewandt, ohne vom Umfang oder der Absicht der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Während das System 10 mit einem einzigen O2-Sensor 12, einem Umgebungslufteinlass 14, einem Drosselklappenstellglied 18, einer Brennkammer 22, einem Kraftstoffeinspritzventil 24 mit Sprühmuster 26, einer Zündkerze 28 und einem Katalysator 32 dargestellt und beschrieben wird, ist zu verstehen, dass das System 10 jede Kombination der vorstehend genannten und in unterschiedlichen Mengen als die vorstehend angegebenen beinhalten kann, ohne vom Umfang oder der Absicht der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. In einem Beispiel kann ein Motor 12 mit acht Zylindern zwei Umgebungslufteinlässe 14, acht Drosselklappenstellglieder 18, zwei Einlassluftsensoren 20, acht Brennkammern 22, sechzehn Kraftstoffeinspritzdüsen 24 mit jeweils mindestens einem Sprühmuster 26 und zwei Zündkerzen 28 für jede Brennkammer 22 beinhalten. Darüber hinaus kann der Motor 12 mit acht Zylindern des Beispiels auch mehrere Katalysatoren 32 einschließlich Light-Off-Katalysatoren (nicht spezifisch dargestellt) und nachgeschalteten Katalysatoren (nicht spezifisch dargestellt) mit jeweils einem Abgas-AFR-Sensor 34 vor jedem Katalysator 32 sowie nach jedem Katalysator 32 aufweisen. In einem weiteren Beispiel kann der Motor 12 ein Kreiskolbenmotor mit mehreren Umgebungslufteinlässen 14, Drosselklappenstellgliedern 18, mehreren Einlassluftsensoren 20, mehreren Brennkammern 22 pro Rotor (nicht dargestellt) und mehreren Kraftstoffeinspritzdüsen 24 mit jeweils mindestens einem Sprühmuster 26 und mehreren Zündkerzen 28 pro Brennkammer 22 sein, ohne vom Umfang oder der Absicht der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
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Mit weitergehender Bezugnahme auf 1 beinhaltet das System 10 ein Motorsteuergerät (ECM) 36, das Daten von einer Vielzahl von Sensoren im System 10 sammelt und Befehle zum Ändern des Betriebsverhaltens des Motors 12 erzeugt. Das ECM 36 ist eine eingebettete Steuereinheit mit einer Vielzahl von Submodulen, wie beispielsweise einem Kraftstoffsteuermodul 38 in Verbindung mit dem Kraftstoffeinspritzventil 24, das den Kraftstoffdurchfluss durch das Kraftstoffeinspritzventil 24 steuert. Das ECM 36 beinhaltet außerdem ein Funkensteuermodul 40 in Verbindung mit der Zündkerze 28, ein Emissionssteuermodul 42 in Verbindung mit mindestens dem Einlassluftsensor 20 und dem Abgas-AFR-Sensor 34, ein Drosselklappensteuermodul 44 in Verbindung mit dem Drosselklappenstellglied 18 und einen Gaspedalpositionssensor 46.
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Neben dem ECM 36 beinhaltet das System 10 ein Getriebesteuermodul (TCM) 48 in Verbindung mit einem Getriebe 50 und ein Karosserie-Steuermodul (BCM) 52 in Verbindung mit einer Vielzahl von Karosserie-Steuersystemen 54, wie beispielsweise einer Wegfahrsperre, elektrischen Fensterhebern, elektrischen Spiegeln, HVAC-Systemen und dergleichen. Ähnlich wie das ECM 36 können auch das TCM 48 und das BCM 52 jeweils eine Vielzahl von Submodulen (nicht dargestellt) beinhalten, von denen jedes Daten von einer Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern empfängt und in Reaktion auf diese Daten Ausgänge berechnet und bereitstellt, ohne vom Umfang oder der Absicht der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
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Ein Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz (hierin als KI-Modul bezeichnet) 56 ist in ein ECM 36 eingebettet. Das KI-Modul 56 ist eine nicht verallgemeinerte, elektronische Vorrichtung mit einem vorprogrammierten digitalen Computer oder Prozessor 58, der das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz (hierin als KI-Programm bezeichnet) im Direktzugriffsspeicher (RAM) 60 oder einem nicht-flüchtigen, computerlesbaren Medium zum Speichern von Daten, Anweisungen, Nachschlagetabellen usw. und einer Vielzahl von Ein-/Ausgabe-Peripheriegeräten oder -Ports 62 speichert. Das KI-Modul 56 kann zusätzliche Prozessoren oder zusätzliche integrierte Schaltungen in Verbindung mit dem Prozessor 58 aufweisen, wie beispielsweise Logikschaltungen zum Analysieren von Daten oder dedizierte KI-Schaltungen.
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Das KI-Programm verwendet einen maschinellen Lernalgorithmus, der eine Mustererkennung durchführen kann. KI-Programme können eine Vielzahl von verschiedenen Algorithmen der künstlichen Intelligenz (im Folgenden KI-Algorithmen) verwenden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Folgenden: tiefes maschinelles Lernen, hierarchisches Lernen, überwachtes Lernen, semi-überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, Clustering, Dimensionsreduktion, strukturierte Vorhersage, Anomalieerkennung, neuronale Netze, Verstärkungslernen und dergleichen. In einem Aspekt ermittelt der KI-Algorithmus beim unbeaufsichtigten Lernen Muster aus einem Eingangsstrom oder Eingängen. In einem weiteren Aspekt führt ein KI-Algorithmus mit überwachtem Lernen Klassifizierungen zum Ermitteln der zugehörigen Kategorie eines bestimmten Eingangs durch. Darüber hinaus versucht der KI-Algorithmus beim überwachten Lernen eine Funktion zu erzeugen, welche die Beziehung zwischen Eingängen und Ausgängen beschreibt, um vorherzusagen, wie sich die Ausgänge ändern sollten, wenn sich die Eingänge ändern. In einem weiteren Aspekt verwendet ein KI-Algorithmus mit Verstärkungslernen Belohnungen „gutes“ Verhalten und Bestrafungen „schlechtes“ Verhalten, und der KI-Algorithmus verwendet die Reihenfolge der Belohnungen und Bestrafungen, um eine Strategie für den Betrieb zu bilden.
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Die Muster, die vom AI-Programm ausgewertet werden, beinhalten, sind aber nicht beschränkt auf die Frequenz des Ausgangssignals, die Ausgangssignalamplitude, die Geometrie des Ausgangssignals und dergleichen. Wenn zum Beispiel eine Ausgangssignalamplitude für einen Sensor oder ein Stellglied im Laufe der Zeit gegenüber der im Speicher 60 oder RAM gespeicherten nominalen Sensorausgangssignalamplitude abnimmt oder zunimmt, erkennt das AI-Programm zuerst, dass eine Änderung aufgetreten ist, die einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet, und zeigt eine Signaländerung an, die eine Reaktion erfordert, und identifiziert anschließend, wie sich die Änderung selbst im Laufe der Zeit verändert hat. In einem Beispiel sammelt ein KI-Programm unter Verwendung eines Verstärkungslernens Daten vom Einlassluftsensor 20 und dem Abgas-AFR-Sensor 34 und ermittelt anhand der Komponenten des Abgases 30 und der Eigenschaften der Umgebungsluft 16, die am Einlassluftsensor 20 vorbeigezogen werden, eine zusätzliche indirekt erfasste Umgebungsbedingung. In dem Beispiel ermittelt das KI-Programm eine Umgebungsfeuchte und einen Luftdruck.
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In einem weiteren Beispiel, in dem das KI-Programm Daten vom Einlassluftsensor 20 und vom Abgas-AFR-Sensor 34 sammelt, während das exemplarische Automobil einen Berg hinauffährt, sinken jeweils eine Luftdichte und eine Temperatur der Umgebungsluft 16. Das KI-Programm identifiziert, dass eine Veränderung der Strömung der Umgebungsluft 16 am Einlassluftsensor 20 sowie der Abgasbestandteile im verbrannten Abgas 30 vorbeiströmt ist und ermittelt, dass sich das Fahrzeug aufgrund der Änderung der Strömung der Umgebungsluft 16 und der Abgasbestandteile auf einer zunehmenden Höhe, bezogen auf den Meeresspiegel, befindet.
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Somit kann das KI-Programm aus vorhandenen Daten zusätzliche Informationen ermitteln und damit eine Vielzahl von künstlichen oder virtuellen Sensoren 64 emulieren. In einem Aspekt kann jeder der Vielzahl von virtuellen Sensoren 64, die durch das KI-Programm erzeugt werden, indirekt Umgebungsdaten, Systemdaten des Motors 12 und dergleichen ermitteln. Sämtliche Umgebungsdaten und die Systemdaten des Motors 12 werden durch das ECM 36 verwendet, um die direkt erfassten Daten, auf denen das ECM 36 die Befehle für den Motor 12, das Getriebe, das HVAC-System usw. aufbaut, weiter zu verfeinern. Während das KI-Programm zuvor als Bestimmung der Umgebungsfeuchte, des Luftdrucks und der Höhe beschrieben wurde, sollte verstanden werden, dass je nachdem, welche Arten von Sensoren im System 10 ausgestattet sind, die Typen von virtuellen Sensoren 64, die emuliert werden können, variieren. Exemplarische virtuelle Sensoren 64 für ein System 10, das mit der Vielzahl der in 1 dargestellten Sensoren und Stellglieder ausgestattet ist, können Sensoren für den Kraftstoffethanolgehalt (ETOH), Höhensensoren, Feuchtesensoren, Sensoren für Verdampfungslecks, Sensoren für die Schichtqualität, Sensoren für die Aggressivität des Fahrers und dergleichen beinhalten, ohne von dem Umfang oder der Absicht der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
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Unter Bezugnahme auf 2 und mit weiterem Bezug auf 1 wird eine vereinfachte Darstellung eines Verfahrens, in dem das System 10 arbeitet, dargestellt. Das Verfahren wird allgemein durch das Bezugszeichen 100 dargestellt. Das Verfahren 100 beginnt bei einem Block 110, in dem das System 10 Betriebsdaten von einer Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern sammelt, die an einem Kraftfahrzeug angeordnet sind. Bei einem Block 112 werden die Betriebsdaten aus der Vielzahl von Sensoren und Stellgliedern in eine eingebettete Steuereinheit oder eine eingebettete Steuerung, wie beispielsweise ein ECM 36, ein TCM 48 oder ein BCM 52, eingespeist. Bei einem Block 114 analysiert ein im Speicher 60 der eingebetteten Steuereinheit gespeichertes KI-Programm die Betriebsdaten durch Anwendung eines KI-Algorithmus auf die Betriebsdaten, um Muster innerhalb der Betriebsdaten zu identifizieren. Bei einem Block 116 identifiziert das KI-Programm wann die Muster innerhalb der Betriebsdaten anzeigen, dass sich der Zustand des Kraftfahrzeugs geändert hat oder ändert. Bei einem Block 118 erzeugt das Verfahren 100 Ausgangsdaten, die von einer Vielzahl von Systemen innerhalb des Kraftfahrzeugs verwendet werden können, um die Reaktionen des Automobilsystems zu verfeinern. In einem Aspekt simulieren die Ausgangsdaten die Vielzahl der virtuellen Sensoren 64, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Kraftstoff-ETOH-Sensoren, Höhensensoren, Feuchtigkeitssensoren, Verdunstungslecksensoren, Sensoren für die Schaltqualität, Sensoren für die Aggressivität des Fahrers und dergleichen.
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Das System 10 und das Verfahren 100 zur Klassifizierung der Systemleistung und zum Erfassen von Umgebungsinformationen der vorliegenden Offenbarung bieten mehrere Vorteile. Die Verwendung der Mustererkennung durch das KI-Programm kann auf die Ausgangsdatenmuster von Sensoren und Stellgliedern angewendet werden. Durch Überprüfen der Muster der Datenausgabe von verschiedenen Sensoren und Stellgliedern können Verbesserungen bei der Datenerkennung und dem Betrieb von Sensoren und Stellgliedern usw. vorgenommen werden. Die Verbesserungen beinhalten die Anwendung auf Sensoren zum Ermitteln indirekt erfassbarem Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemischen Bestandteilen, Massenfluss, Spannung, Strom und dergleichen. Das Verfahren 100 zur Klassifizierung der Systemleistung und Erfassung von Umgebungsinformationen der vorliegenden Offenbarung kann ebenfalls auf Stellglieder angewandt werden, die in Kraftfahrzeugen verwendet werden, einschließlich Stellglieder, für die Kraftstoffeinspritzung 26, Drosselklappenstellglied 18, Turbo-Wastegate, Nockenwellenversteller, Zündkerze 28, Kraftstoffpumpe, Abgasrückführung 30, aktives Kraftstoffmanagement, variable Hubnockenwelle, Lichtmaschine und elektrischer Strom, Turbo mit variabler Geometrie und dergleichen. Darüber hinaus kann das System 10 und das Verfahren 100 angewandt werden, um die Anzahl und Vielfalt der für ein Automobil ausgestatteten Sensoren virtuell zu erhöhen und gleichzeitig die Hardwarekosten der für das Automobil ausgestatteten physikalischen Sensoren zu reduzieren.
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Die Beschreibung der vorliegenden Offenbarung ist nur als Beispiel zu verstehen und Variationen, die sich nicht vom Kern der Erfindung entfernen, werden als im Rahmen der Erfindung befindlich vorausgesetzt. Solche Varianten sollen nicht als eine Abweichung vom Sinn und Umfang der Erfindung betrachtet werden.
