DE102019220073A1 - Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, Steuergerät - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors eines Kraftfahrzeugs (1) mit Kraftstoff dient, umfassend die Schritte:a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen,b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines datenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet werden,c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells.Die Erfindung betrifft ferner ein Steuergerät zur Ausführung zumindest eines Schritts des erfindungsgemäßen Verfahrens.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors mit Kraftstoff dient, gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Darüber hinaus betrifft die Erfindung ein Steuergerät zur Ausführung zumindest eines Schritts des erfindungsgemäßen Verfahrens.
  • Stand der Technik
  • Verbrennungsmotoren können mit unterschiedlichen Kraftstoffen betrieben werden, beispielsweise mit Benzin oder Dieselkraftstoff. Welcher Kraftstoff einsetzbar ist, hängt von der Art des Verbrennungsmotors ab. Eine Falschbetankung gilt es zum Schutz des Verbrennungsmotors zu vermeiden. Darüber hinaus kann es innerhalb einer Kraftstoffsorte unterschiedliche Kraftstoffqualitäten geben. Da die Qualität des Kraftstoffs ebenfalls Einfluss auf den Betrieb des Verbrennungsmotors sowie des zugehörigen Kraftstoffsystems hat, kann es von Vorteil sein, zusätzlich die Qualität des Kraftstoffs zu kennen.
  • In einem Benzin- oder Dieselmotor bedarf es eines in Menge und Zeitpunkt optimal konditionierten Kraftstoffs, um ein Optimum aus Verbrennung, Verbrauch, Emissionen und Komponentenschutz zu erzielen. Dieses Optimum ist dabei abhängig von den Eigenschaften des jeweils getankten Kraftstoffs. Da Informationen über die Eigenschaften des jeweils aktuell getankten Kraftstoffs in der Regel nicht vorliegen, kann auf eine etwaige Änderung der Kraftstoffqualität bzw. -eigenschaften nicht entsprechend reagiert werden.
  • Vorteile, die sich aus der Kenntnis der jeweiligen Kraftstoffqualität ergeben, werden unter anderem in der WO 2016/091523 A1 beschrieben. Zudem wird ein Verfahren zur Erkennung der Qualität eines von einer Tankstelle zur Verfügung gestellten Kraftstoffs mit Hilfe eines Motorsteuergeräts vorgeschlagen. Bei dem Verfahren werden Kraftstoffgrößen mit Hilfe von Sensoren ermittelt und anschließend mit Positionsdaten verknüpft, welche die Position des Fahrzeugs beim letzten Tanken betreffen.
  • Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem anzugeben, das besonders zuverlässig ist und mit möglichst geringem Aufwand umsetzbar ist.
  • Zur Lösung der Aufgabe wird das Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 vorgeschlagen. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen. Ferner wird ein Steuergerät zur Ausführung des Verfahrens angegeben.
  • Figurenliste
  • Das vorgeschlagene Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors eines Kraftfahrzeugs mit Kraftstoff dient, umfasst die Schritte:
    1. a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen,
    2. b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines datenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet werden,
    3. c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells.
  • In modernen Kraftfahrzeugen gelangen unterschiedlichste Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zum Einsatz. Sie besitzen in der Regel eine Überwachungsfunktion. Im Fall einer Abweichung kann korrigierend eingegriffen werden. In diesem Zusammenhang wird eine Vielzahl von Daten gesammelt und ausgewertet, um eine etwaige Abweichung zu erkennen. Diese Daten macht sich das erfindungsgemäße Verfahren zunutze, so dass ein dezidierter physikalischer Kraftstoffsensor entbehrlich ist. Das heißt, dass kein zusätzlicher Sensor vorgesehen werden muss. Mit Hilfe der verschiedenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen wird somit eine Art „virtueller Sensor“ geschaffen, der die zur Auswertung benötigten Daten zur Verfügung stellt. Entscheidend ist dabei, dass nicht nur eine Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion eingesetzt wird, sondern mehrere, so dass über die mehreren Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Vielzahl an Daten zur Verfügung gestellt werden. Denn mit der Anzahl der relevanten und voneinander unabhängigen Daten steigt die Anzahl der hieraus ableitbaren Informationen betreffend der mindestens einen Kraftstoffeigenschaft. Je mehr Informationen in die kombinierte Bewertung einfließen, desto genauer und damit zuverlässiger ist das Ergebnis der Bewertung.
  • Bevorzugt wird die kombinierte Bewertung der aus der Vielzahl an Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells durchgeführt. Das heißt, dass der Algorithmus selbst eine Gewichtung der abgeleiteten Informationen vornimmt. Die Gewichtung kann sich insbesondere auf den Aussagegehalt einer Information in Bezug auf eine vorab ausgewählte Kraftstoffeigenschaft beziehen.
  • Des Weiteren wird vorgeschlagen, dass mindestens einer der Schritte a) bis c) mit Hilfe einer Recheneinheit des Kraftfahrzeugs, beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts, insbesondere mit Hilfe eines Motorsteuergeräts, durchgeführt wird. In einem Kraftfahrzeug vorhandene Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen sind häufig in eine Recheneinheit, insbesondere in ein Steuergerät, integriert. Schritt a) wird demnach vorzugsweise mit Hilfe einer solchen Recheneinheit bzw. mit Hilfe eines solchen Steuergeräts ausgeführt. Das heißt, dass der Recheneinheit bzw. dem Steuergerät die zur Ausführung von Schritt b) benötigten Daten bereits vorliegen, so dass vorteilhafterweise nicht nur Schritt a), sondern auch Schritt b) mit Hilfe derselben Recheneinheit bzw. mit Hilfe desselben Steuergeräts ausgeführt wird.
  • Alternativ oder ergänzend wird Schritt c) mit derselben Recheneinheit bzw. demselben Steuergerät ausgeführt. In diesem Fall bedarf es zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens keiner zusätzlichen Recheneinheit. Das heißt, dass eine im Kraftfahrzeug bereits vorhandene Recheneinheit genutzt werden kann, auf die lediglich eine neue Software aufgespielt werden muss.
  • Da die Rechenkapazität einer Recheneinheit an Bord eines Kraftfahrzeugs in der Regel begrenzt ist, kann durch eine vorab vorgenommene Gewichtung der aus den Daten abgeleiteten Informationen Rechenleistung eingespart werden. Alternativ oder ergänzend wird vorgeschlagen, dass mindestens einer der Schritte b) und/oder c) mit Hilfe einer externen Recheneinheit, beispielsweise mit Hilfe einer cloudbasierten Recheneinheit, durchgeführt wird. Dies setzt voraus, dass das Kraftfahrzeug über eine Sendeeinheit zur Verbindung mit der Cloud verfügt.
  • In Weiterbildung der Erfindung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt a) gesammelten Daten vor dem Auswerten in Schritt b) aufbereitet werden. Das heißt, dass der Auswertung nicht die über die Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zur Verfügung gestellten Rohdaten zugrunde gelegt werden, sondern entsprechend aufbereitete bzw. vorverarbeitete Daten. Eine gezielte Vorverarbeitung der Daten ermöglicht den Einsatz vergleichsweise einfacher Algorithmen in den nachfolgenden Verfahrensschritten. Auch auf diese Weise kann somit Rechenleistung eingespart werden. Eine gezielte Vorverarbeitung erhöht zudem die Genauigkeit bzw. Zuverlässigkeit der Auswertung/Bewertung. Auf Schritt a) folgt somit nicht unmittelbar Schritt b), sondern erst ein Zwischenschritt, in dem die Daten aufbereitet bzw. vorverarbeitet werden.
  • Bevorzugt wird bzw. werden mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen das Kraftstoffsystem und/oder eine Komponente des Kraftstoffsystems überwacht. Da sich die Kraftstoffeigenschaften auf den Betrieb des Kraftstoffsystems sowie der hierin benötigten Komponenten auswirken, können im Wege der Überwachung Abweichungen festgestellt werden. Durch Plausibilisierungsprüfungen kann entschieden werden, ob diese Abweichungen auf sich verändernde Komponenten des Kraftstoffsystems oder auf eine veränderte Kraftstoffqualität zurückzuführen sind. Hierbei ist es wiederum hilfreich, mehrere voneinander unabhängige Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen einzusetzen, da die genannten Funktionen komponentenspezifisch reagieren. Aus den Daten, die eigentlich der Überwachung des Kraftstoffsystems und/oder einer Komponente des Kraftstoffsystems dienen, lassen sich somit auch Informationen über Eigenschaften des Kraftstoffs ableiten.
  • Des Weiteren bevorzugt wird bzw. werden mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Vorförderpumpe, ein elektrisches Saugventil, eine Hochdruckpumpe, ein Hochdruckspeicher und/oder ein Einspritzventil des Kraftstoffsystems überwacht. Beispielsweise können mit Hilfe einer Regelfunktion, die anmelderseitig „Needle Closing Control“ (NCC) genannt wird, anhand der Bewegungen einer Düsennadel eines Einspritzventils nicht nur Veränderungen im Hinblick auf Einspritzmenge und/oder Einspritzbeginn detektiert werden, sondern auch eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs, da diese in der Regel ursächlich dafür ist. Basis für die Regelung des Einspritztimings kann die Integration eines piezoelektrischen Sensorelements in das Einspritzventil sein, das in Kombination mit einer entsprechenden Software-Funktion die charakteristischen zu regelnden Zeitpunkte der Einspritzung im realen Fahrbetrieb erfasst.
  • Da die Umsetzung von Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zur Überwachung des Kraftstoffsystems und/oder einer Komponente des Kraftstoffsystems in der Regel den Einsatz geeigneter Sensoren erfordert, wird in Weiterbildung der Erfindung vorgeschlagen, dass im Rahmen der Überwachung des Kraftstoffsystems und/oder der Komponente des Kraftstoffsystems mit Hilfe mindestens eines Sensors Daten erzeugt werden, aus denen Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft ableitbar sind. Das heißt, dass zumindest ein Teil der Daten, die nach dem erfindungsgemäßen Verfahren gesammelt, ausgewertet und einer kombinierten Bewertung unterzogen werden, Sensordaten mindestens eines bereits vorhandenen Sensors sind. Es kann somit eine bereits vorhandene Sensorik genutzt werden, was die Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens vereinfacht und kostengünstiger gestaltet.
  • Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen Daten gesammelt, aus denen Informationen über die Viskosität des Kraftstoffs ableitbar sind. Die zu bewertende Kraftstoffeigenschaft ist in diesem Fall die Viskosität des Kraftstoffs. Da diese Kraftstoffeigenschaft Einfluss auf den Verbrauch, die Emissionen und den Komponentenschutz hat, stellt sie eine wichtige Größe bei der Beurteilung der Qualität des Kraftstoffs dar. In Kenntnis der Viskosität des Kraftstoffs kann somit eine besonders zuverlässige Aussage über die Qualität des Kraftstoffs getroffen werden.
  • Alternativ oder ergänzend zur Viskosität können bei Bedarf weitere Kraftstoffeigenschaften im Wege des vorgeschlagenen Verfahrens bewertet bzw. klassifiziert werden.
  • Nachfolgend werden am Beispiel der Viskosität als zu klassifizierende Kraftstoffeigenschaft konkrete Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen genannt, welche - neben der bereits genannten Funktion der „Needle Closing Control“ (NCC) - die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ermöglichen.
  • Beispiel 1:
  • Bekannt sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die der Druckregelung in einem Hochdruckspeicher bzw. Rail eines Kraftstoffsystems dienen. Bei der Anmelderin wird eine derartige Funktion unter der Bezeichnung „Adaptive MeUn Control“ (AMC) geführt. Die AMC soll eine verbesserte Raildruckregelung durch „Lernen“ stationärer Regelabweichungen ermöglichen und auf diese Weise ein optimales Regelverhalten über Lebensdauer gewährleisten. Da eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs die Spaltleckage innerhalb des Hochdrucksystems beeinflusst und damit eine Regelabweichung verursacht, kann auf diese Weise eine veränderte Viskosität detektiert werden.
  • Beispiel 2:
  • Bekannt sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die über die Differenz eines gemessenen und eines modellierten Lambdawertes einen Systemfehler, bestehend aus Luftmassen- und Einspritzmengenfehler, erkennen und korrigieren. Bei der Anmelderin wird eine derartige Funktion unter der Bezeichnung „Fuel Mass Observer“ (FMO) geführt. Bei einer veränderten Viskosität des Kraftstoffs ändert sich zugleich der hydraulische Widerstand im Einspritzventil, so dass eine veränderte Kraftstoffmenge eingespritzt wird. Die veränderte Kraftstoff- bzw. Einspritzmenge wird führt zu einer Differenz zwischen dem berechneten und dem gemessenen Lambdawert, die von der FMO erkannt wird.
  • Beispiel 3:
  • Ferner sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zur dynamischen Regelung der Öffnungsdauer von Einspritzventilen bekannt, die als Magnetventile ausgeführt sind. Die Funktion wird von der Anmelderin „Valve Closing Control“ (VCC) genannt. Durch Korrektur von Haupt- und Nacheinspritzungen ermöglicht die VCC eine Verbesserung der Mengenzumessgenauigkeit. Da eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs die Dynamik der Ventilnadel und damit die Schließdauer des Magnetventils beeinflusst, kann hierüber auf eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs geschlossen werden.
  • Beispiel 4:
  • Bekannt sind zudem Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die der Kompensation einer Mengendrift von Voreinspritzmengen über die Lebenszeit eines Einspritzventils dienen. Eine derartige Funktion ist anmelderseitig unter der Bezeichnung „Zero Fuel Quantity Calibration“ (ZFC) bekannt. Durch Variation der Bestromungsdauer im Voreinspritz-Betriebspunkt während des Schubbetriebs und anschließende Bewertung des Motordrehzahlsignals ermöglicht diese Funktion ein zylinderindividuelles Lernen der Mengendrift von Voreinspritzungen. Da, wie bereits erwähnt, eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs den hydraulischen Widerstand im Einspritzventil und damit die Einspritzmenge verändert, wirkt sich die veränderte Viskosität des Kraftstoffs auch auf das Drehmoment des Motors aus, so dass die Motordrehzahl auch als Diagnosemerkmal für die Viskosität des Kraftstoffs herangezogen werden kann.
  • Beispiel 5:
  • Des Weiteren sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen bekannt, die der Bestimmung eines Korrekturfaktors dienen, durch den eine in einem Steuergerät hinterlegte Druck-Strom-Kennlinie für ein nominales Druckregelventil an das tatsächliche Verhalten des Druckregelventils angepasst werden kann. Hierzu wird im Regelbetrieb des Druckregelventils Abweichungen des Druck-Sollwerts vom Stellwert bzw. von der Kennlinie des Druckregelventils gemessen. Diese Funktion wird auch „Adaptive Pressure Control Valve“ (APCV) genannt. Da eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs den Durchfluss durch das Druckregelventil beeinflusst und damit zu Abweichungen des Raildrucks gegenüber dem Sollwert führt, kann hierüber auf die Viskosität des Kraftstoffs geschlossen werden.
  • Beispiel 6:
  • Eine weitere bekannte Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion wird anmelderseitig unter der Bezeichnung „Fuel Detection by Valve Closing“ (FDV) geführt. Sie dient der Kompensation von Viskositätsunterschieden, die auf eine Verwendung unterschiedlicher Kraftstoffe bzw. Kraftstoffqualitäten zurückzuführen ist. Die Kompensation wird durch eine Mengenkorrektur erreicht, allerdings nur im Kaltstart und bei Einsatz von Einspritzventilen, die als Magnetventil ausgeführt sind. Mit Hilfe dieser Funktion kann unmittelbar eine veränderte Kraftstoffviskosität erkannt werden.
  • Beispiel 7:
  • Eine weitere Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion kann über ein elektrisches Saugventil mit einem Schaltventil zur Regelung der Fördermenge einer Hochdruckpumpe des Kraftstoffsystems realisiert werden. Zur Erkennung einer veränderten Viskosität des Kraftstoffs kann in diesem Fall das Schaltverhalten genutzt werden.
  • Neben den konkret genannten Beispielen sind weitere Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen denkbar, welche zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens eingesetzt werden können. Moderne Kraftstoffsysteme bieten diesbezüglich eine Vielzahl von Funktionen und damit Möglichkeiten an.
  • Bevorzugt wird das Verfahren im Betrieb des Kraftfahrzeugs automatisch und kontinuierlich durchgeführt. Auf diese Weise liegen stets aktuelle Informationen über die Qualität des jeweiligen Kraftstoffs vor, so dass im Falle einer detektierten kritischen Kraftstoffqualität unmittelbar reagiert werden kann. Die gewünschte Automatisierung kann durch Einsatz eines Steuergeräts erreicht werden, in das mindestens eine Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion integriert ist.
  • Zur Lösung der eingangs genannten Aufgabe wird daher ferner ein Steuergerät, insbesondere ein Motorsteuergerät, vorgeschlagen, das dazu eingerichtet ist, zumindest einen Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen. Vorzugsweise ist in das Steuergerät mindestens eine Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion integriert, welche die Durchführung des zuvor beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahrens ermöglicht. Weiterhin vorzugsweise sind alle benötigten Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen in das Steuergerät integriert.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren wird nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnung näher erläutert. Diese zeigt einen bevorzugten Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens in einer schematischen Darstellung.
  • Ausführliche Beschreibung der Zeichnung
  • Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf einer Vielzahl von Daten, die mit Hilfe verschiedener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen gesammelt und bereitgestellt werden. Hierbei handelt es sich um Funktionen, die in dem Kraftfahrzeug bereits vorhanden sind, so dass keine zusätzliche Hardware, insbesondere keine zusätzliche Sensorik, zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens erforderlich ist. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der bereits vorhandenen Hardware bzw. Sensorik der jeweiligen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion.
  • In der Figur sind beispielhaft sechs unterschiedliche Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen (fct.1 bis fct.6) dargestellt. Diese sammeln eine Vielzahl von Daten (Verfahrensschritt 100). Die Daten werden anschließend mit Hilfe einer Recheneinheit 2, beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts des Kraftfahrzeugs 1, ausgewertet (Verfahrensschritt 200). Im Rahmen der Auswertung werden aus der Vielzahl an Daten Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet (Verfahrensschritt 300, der auch als „data mining“ bezeichnet werden kann). Die aus den Daten abgeleiteten Informationen werden anschließend einer kombinierten Bewertung unterzogen (Verfahrensschritt 400), wobei vorzugsweise der zum Einsatz gelangende Algorithmus selber eine Gewichtung vornimmt. Auf diese Weise kann eine zuverlässige Bewertung der Kraftstoffqualität als kritisch (= n.i.O.) oder unkritisch (= i.O.) vorgenommen werden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 2016/091523 A1 [0004]

Claims (10)

  1. Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors eines Kraftfahrzeugs (1) mit Kraftstoff dient, umfassend die Schritte: a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines datenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet werden, c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens einer der Schritte a) bis c) mit Hilfe einer Recheneinheit (2) des Kraftfahrzeugs (1), beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts, insbesondere mit Hilfe eines Motorsteuergeräts, durchgeführt wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens einer der Schritte b) und/oder c) mit Hilfe einer externen Recheneinheit, beispielsweise einer cloudbasierten Recheneinheit, durchgeführt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt a) gesammelten Daten vor dem Auswerten in Schritt b) aufbereitet werden.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen das Kraftstoffsystem und/oder eine Komponente des Kraftstoffsystems überwacht wird bzw. werden.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Vorförderpumpe, ein elektrisches Saugventil, eine Hochdruckpumpe, ein Hochdruckspeicher und/oder ein Einspritzventil des Kraftstoffsystems überwacht wird bzw. werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen der Überwachung des Kraftstoffsystems und/oder der Komponente des Kraftstoffsystems mit Hilfe mindestens eines Sensors Daten erzeugt werden, aus denen Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft ableitbar sind.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen Daten gesammelt werden, aus denen Informationen über die Viskosität des Kraftstoffs ableitbar sind.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren im Betrieb des Kraftfahrzeugs automatisch und kontinuierlich durchgeführt wird.
  10. Steuergerät, insbesondere Motorsteuergerät, das dazu eingerichtet ist, zumindest einen Schritt eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
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