DE102022119791A1

DE102022119791A1 - Method for identifying a faulty component of a motor vehicle, computer program product and error identification device

Info

Publication number: DE102022119791A1
Application number: DE102022119791.3A
Authority: DE
Inventors: Stefan Borgsdorf
Original assignee: Cariad SE
Current assignee: Cariad SE
Priority date: 2022-08-05
Filing date: 2022-08-05
Publication date: 2024-02-08

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren eines fehlerhaften Bauteils (3) eines Kraftfahrzeugs (1) mittels einer Fehleridentifizierungsvorrichtung (2), mit den Schritten: Erfassen eines Geräuschspektrums (6) einer Umgebung des Kraftfahrzeugs (1) mittels zumindest einer Mikrofoneinrichtung (4) der Fehleridentifizierungsvorrichtung (2); Vergleichen des erfassten Geräuschspektrums (6) mit einem abgespeicherten Geräuschspektrum (7) auf einer Datenbank (8) der Fehleridentifizierungsvorrichtung (2) mittels einer elektronischen Recheneinrichtung (5) der Fehleridentifizierungsvorrichtung (2), wobei das abgespeicherte Geräuschspektrum (7) das fehlerhafte Bauteil (3) charakterisiert; und Identifizieren des fehlerhaften Bauteils (3) in Abhängigkeit von dem Vergleich mittels der elektronischen Recheneinrichtung (5). Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie eine Fehleridentifizierungsvorrichtung (2).The invention relates to a method for identifying a faulty component (3) of a motor vehicle (1) by means of a fault identification device (2), with the steps: detecting a noise spectrum (6) of an environment of the motor vehicle (1) by means of at least one microphone device (4). Error identification device (2); Comparing the detected noise spectrum (6) with a stored noise spectrum (7) on a database (8) of the error identification device (2) by means of an electronic computing device (5) of the error identification device (2), the stored noise spectrum (7) identifying the defective component (3 ) characterized; and identifying the faulty component (3) depending on the comparison using the electronic computing device (5). The invention further relates to a computer program product and an error identification device (2).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren eines fehlerhaften Bauteils eines Kraftfahrzeugs mittels einer Fehleridentifizierungsvorrichtung gemäß dem geltenden Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie eine Fehleridentifizierungsvorrichtung.The invention relates to a method for identifying a faulty component of a motor vehicle by means of a fault identification device according to applicable patent claim 1. The invention further relates to a computer program product and a fault identification device.

Mechanische Defekte an Kraftfahrzeugen können sich beispielsweise über Schallsignale, sogenannte Resonanzen, akustische Spektren oder Schallspektren, ankündigen oder im schlimmsten Fall einen vollständigen Defekt bestätigen. Diese Geräusche sind aber als Fahrer und auch als Werkstattmitarbeiter nicht immer möglich zu reproduzieren oder sind noch unbekannt. Hierbei ist bereits bekannt, dass durch einen Fachmann während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs die akustischen Signale aufgenommen und analysiert werden. Außerdem können aufgrund von Erfahrungen und reinem Hören des Fachmanns die Probleme lokalisiert werden. Hierbei ist es jedoch zu diesem Zeitpunkt eventuell schon möglich, dass ein Schaden am Kraftfahrzeug auftritt. Ferner sind die Probleme oft nicht leicht zu reproduzieren oder treten akustisch erst gar nicht im Fahrerraum auf.Mechanical defects in motor vehicles can be announced, for example, via sound signals, so-called resonances, acoustic spectra or sound spectra, or in the worst case, they can confirm a complete defect. However, these noises are not always possible to reproduce as a driver or as a workshop employee or are still unknown. It is already known that the acoustic signals are recorded and analyzed by a specialist while the motor vehicle is driving. In addition, based on experience and just listening to the expert, the problems can be localized. However, at this point it may already be possible that damage to the motor vehicle will occur. Furthermore, the problems are often not easy to reproduce or do not even occur acoustically in the driver's compartment.

Die KR 101 93 6895 B1 betrifft ein auf tiefen Lernen basierendes Kraftfahrzeugfehlerdiagnosesystem und ein Verfahren, das Rauschen verwendet. Das auf tiefen Lernen basierende Kraftfahrzeugfehlerdiagnosesystem, das Rauschen verwendet, umfasst ein Geräuscherfassungsteil zum Erfassen und Übertragen von Geräuschdaten, die entsprechend einer Anomalie einer Komponente erzeugt werden, die eine Vielzahl von akustischen Sensoren zum Erfassen von Geräuschen eines Kraftfahrzeugs enthält. Ferner weist das Fehlerdiagnosesystem ein Benutzerterminal zum Übertragen von durch das Geräuscherfassungsteil erfassten Geräuschdaten nach außen und zum Anzeigen der Empfangsinformation und ein Diagnoseserver auf, der die Art und den Ort einer ausgefallenen Komponente durch Analysieren von Geräuschdaten spezifiziert, einen Risikograd gemäß der Art der ausgefallenen Bauteils bestimmt und ein Reparaturkostengrad durch Bestimmen eines Fehlergrades unter Verwendung einer Größe und Häufigkeit des Auftretens der Geräuschdaten bestimmt, um die Informationen über die Art, den Ort, das Risiko und den Reparaturkostengrad der ausgefallenen Komponente an das Benutzerendgerät zu übertragen.The KR 101 93 6895 B1 relates to a deep learning based automotive fault diagnosis system and a method using noise. The deep learning-based automobile fault diagnosis system using noise includes a noise detection part for acquiring and transmitting noise data generated in accordance with an abnormality of a component including a plurality of acoustic sensors for detecting noises of an automobile. Further, the failure diagnosis system includes a user terminal for transmitting noise data detected by the noise detection part to the outside and displaying the reception information, and a diagnosis server that specifies the type and location of a failed component by analyzing noise data, determines a risk level according to the type of the failed component and a repair cost level is determined by determining a failure level using a magnitude and frequency of occurrence of the noise data to transmit the information about the type, location, risk and repair cost level of the failed component to the user terminal.

Die KR 2018 0029 543 A betrifft ein Diagnoseverfahren für einen Zustand eines Fahrzeugs mit tiefen Lernen. Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf die Diagnoseverfahren, die Daten über das Fahrzeug durch einen Sensor von Lärm und Vibrationen sammelt. Darüber hinaus identifiziert die Diagnosemethode der vorliegenden Erfindung einen Merkmalswert der von Sensor gesammelten Daten durch Signalverarbeitung, um die Daten an einem Deep-Lerning-Computer zu übertragen. Daher kann der Zustand des Fahrzeugs aus dem Merkmalswert und die Daten über das Fahrzeug durch die vortrainierten tiefen Lernen Algorithmen des Computers diagnostiziert werden, wodurch die Genauigkeit der Diagnose verbessert wird.The KR 2018 0029 543 A relates to a diagnostic method for a condition of a vehicle using deep learning. The present invention relates to the diagnostic method that collects data about the vehicle through a sensor of noise and vibration. Furthermore, the diagnostic method of the present invention identifies a feature value of the data collected by sensor through signal processing to transmit the data to a deep learning computer. Therefore, the condition of the vehicle can be diagnosed from the feature value and the data about the vehicle by the computer's pre-trained deep learning algorithms, thereby improving the accuracy of the diagnosis.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie eine Fehleridentifizierungsvorrichtung zu schaffen, mittels welchen ein fehlerhaftes Bauteil im Kraftfahrzeug verbessert identifiziert werden kann.The object of the present invention is to create a method, a computer program product and a fault identification device by means of which a faulty component in the motor vehicle can be better identified.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie durch eine Fehleridentifizierungsvorrichtung gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.This task is solved by a method, a computer program product and an error identification device according to the independent patent claims. Advantageous embodiments are specified in the subclaims.

Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren eines fehlerhaften Bauteils eines Kraftfahrzeugs mittels einer Fehleridentifizierungsvorrichtung, wobei ein Geräuschspektrum einer Umgebung des Kraftfahrzeugs mittels zumindest einer Mikrofoneinrichtung der Fehleridentifizierungsvorrichtung erfasst wird. Es erfolgt das Vergleichen des erfassten Geräuschspektrums mit einem abgespeicherten Geräuschspektrum auf einer Datenbank der Fehleridentifizierungsvorrichtung mittels einer elektronischen Recheneinrichtung der Fehleridentifizierungsvorrichtung, wobei das abgespeicherte Geräuschspektrum das fehlerhafte Bauteil charakterisiert. Es wird das fehlerhafte Bauteil in Abhängigkeit von dem Vergleich mittels der elektronischen Recheneinrichtung identifiziert.One aspect of the invention relates to a method for identifying a faulty component of a motor vehicle by means of a fault identification device, wherein a noise spectrum of an environment of the motor vehicle is detected by means of at least one microphone device of the fault identification device. The recorded noise spectrum is compared with a stored noise spectrum in a database of the fault identification device by means of an electronic computing device of the fault identification device, the stored noise spectrum characterizing the faulty component. The faulty component is identified depending on the comparison using the electronic computing device.

Insbesondere ist somit die Fehleridentifizierungsvorrichtung vorgeschlagen, welche ständig die akustischen und/oder Schall-Sensoren im Kraftfahrzeug nutzt, um möglichst frühzeitig zu erkennen, ob ein Defekt entsteht oder vorhanden ist.In particular, the fault identification device is proposed, which constantly uses the acoustic and/or sound sensors in the motor vehicle in order to detect as early as possible whether a defect is occurring or is present.

Insbesondere können somit Auswertungsdaten, insbesondere bezogen auf akustische und/oder Schall-Signale zum Erkennen von mechanischem Defekt erzeugt werden und dies kann vollkommen automatisiert durchgeführt werden. Das System kann ferner eigenständig aktuell akustische Auffälligkeiten im Kraftfahrzeug beobachten, insbesondere zu bereits bei einem Hersteller des Kraftfahrzeugs bekannten Auffälligkeiten zuordnen beziehungsweise vergleichen. Die Fehleridentifizierungsvorrichtung ist dabei insbesondere lernfähig ausgebildet und kann stetig eine Datenbasis in Bezug auf die Korrelation von akustischen beziehungsweise Schallspektren zu einem mechanischen Defekt erweitern. Ferner kann die Fehleridentifizierungsvorrichtung nach einer automatisierten Analyse von akustischen beziehungsweise Schallauffälligkeiten einen Fahrer des Kraftfahrzeugs beziehungsweise Nutzer des Kraftfahrzeugs über einen kritischen Fehler direkt benachrichtigen.In particular, evaluation data, in particular relating to acoustic and/or sound signals, can be generated to detect mechanical defects and this can be carried out completely automatically. The system can also independently observe current acoustic abnormalities in the motor vehicle, in particular assign or compare them with abnormalities already known to a manufacturer of the motor vehicle. The error identification device is in particular designed to be capable of learning and can continuously create a database with regard to the correlation of acoustic or sound spectra to a mechanical defect expand. Furthermore, after an automated analysis of acoustic or sound abnormalities, the error identification device can directly notify a driver of the motor vehicle or user of the motor vehicle about a critical error.

Gegenüber dem Stand der Technik hat dies den Vorteil, dass bereits Defekte analysiert werden können, die der Fahrer nicht selbst wahrgenommen hat. Durch die Datenanalyse und die Verwendung von insbesondere einer Vielzahl von Mikrofonen ist es möglich, eine deutlich bessere Datenbasis zu erlangen. Compared to the state of the art, this has the advantage that defects that the driver himself did not notice can be analyzed. Through data analysis and the use of, in particular, a large number of microphones, it is possible to obtain a significantly better database.

Insbesondere ist somit keine aktive Wahrnehmung des Fehlers mehr notwendig. Es kann eine präventive Analyse stattfinden.In particular, active perception of the error is no longer necessary. A preventive analysis can take place.

Bei dem fehlerhaften Bauteil kann es sich um eine Vielzahl von insbesondere mechanisch fehlerhaften Bauteilen im Kraftfahrzeug handeln. Unter fehlerhaftes Bauteil kann dabei insbesondere eine Anomalie dieses Bauteils oder auch ein Fehler beziehungsweise ein Defekt des Bauteils angesehen werden.The faulty component can be a large number of, in particular mechanically faulty, components in the motor vehicle. A defective component can in particular be considered an anomaly of this component or also an error or a defect in the component.

Bei dem vorgegebenen Geräuschspektrum beziehungsweise bei dem abgespeicherten Geräuschspektrum handelt es sich insbesondere um ein Geräuschspektrum, welches bereits vor Fahrtantritt in der Datenbank abgespeichert wurde und insbesondere das fehlerhafte Bauteil charakterisiert. Hierbei kann insbesondere vorgesehen sein, dass für unterschiedliche Bauteile im Kraftfahrzeug unterschiedliche Geräuschspektren abgespeichert sind. Des Weiteren kann auch für ein Bauteil mehrere fehlerhafte Geräuschspektren für unterschiedliche Fehler abgespeichert werden, sodass zuverlässig sowohl auf das fehlerhafte Bauteil geschlossen werden kann sowie auf den Fehler selbst geschlossen werden kann. Somit ist es ermöglicht, dass eine Vielzahl von unterschiedlichen Bauteilen und eine Vielzahl von unterschiedlichen Fehlern innerhalb des Kraftfahrzeugs über die Fehleridentifizierungsvorrichtung identifiziert werden können.The specified noise spectrum or the stored noise spectrum is, in particular, a noise spectrum that was already stored in the database before the start of the journey and in particular characterizes the faulty component. In particular, it can be provided that different noise spectra are stored for different components in the motor vehicle. Furthermore, several faulty noise spectra for different faults can also be saved for a component, so that both the faulty component and the fault itself can be reliably concluded. This makes it possible for a variety of different components and a variety of different errors within the motor vehicle to be identified via the error identification device.

Es kann dabei vorgesehen sein, dass beispielsweise bei dem Erkennen eines Fehlers eine entsprechende Nachricht auf eine Anzeigeeinrichtung beziehungsweise Ausgabeeinrichtung des Kraftfahrzeugs ausgegeben werden kann. Ferner ist es möglich, dass dann wiederum der identifizierte Fehler an eine kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung übertragen werden kann, sodass auch auf der kraftfahrzeugexternen elektronischen Recheneinrichtung der Fehler entsprechend abgespeichert werden kann. Beispielsweise kann der Fehler dann an eine Werkstatt übertragen werden, sodass bereits frühzeitig entsprechende Gegenmaßnahmen durch den Nutzer eingeleitet werden kann.It can be provided that, for example, when an error is detected, a corresponding message can be output to a display device or output device of the motor vehicle. Furthermore, it is possible that the identified error can then be transmitted to an electronic computing device external to the vehicle, so that the error can also be stored accordingly on the electronic computing device external to the vehicle. For example, the error can then be transferred to a workshop so that the user can take appropriate countermeasures at an early stage.

Das abgespeicherte Geräuschspektrum kann neben dem Fehler auch einen reinen aktuellen Status des Bauteils beschreiben. Somit kann neben der Fehleridentifizierung auch ein aktueller Status des Bauteils bestimmt werden. Beispielsweise kann auf eine Einstellung der einer Klimaanlage oder auf eine aktuelle Drehzahl des Motors geschlossen werden. Falls es sich herausstellt, dass es ein realer Fehler ist, dann können diese Sample Daten auf die Fahrzeuge geladen werden. Die Liste der Default Fehler Samples kann dadurch stetig erweitert werden.In addition to the error, the stored noise spectrum can also describe the current status of the component. In addition to identifying errors, the current status of the component can also be determined. For example, a conclusion can be drawn about the setting of an air conditioning system or the current speed of the engine. If it turns out that it is a real error, then this sample data can be loaded onto the vehicles. The list of default error samples can therefore be continually expanded.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform wird mittels einer Vielzahl von Mikrofoneinrichtungrn ein jeweiliges Geräuschspektrum erfasst und das jeweilige Geräuschspektrum mit jeweiligen korrespondierenden abgespeicherten Geräuschspektren verglichen. Dadurch ist es ermöglich, dass zuverlässig der Fehler identifiziert werden kann. Beispielsweise können im Innenraum des Kraftfahrzeugs mehrere Mikrofoneinrichtungen ausgebildet sein, welche wiederum positionsabhängig dann das Geräuschspektrum erfassen. Es können dann wiederum positionsabhängige Geräuschspektren der einzelnen Mikrofoneinrichtungen in der Datenbank vorgegeben werden, sodass die jeweilige Mikrofoneinrichtung auch lediglich die für diese Position abgespeicherten Geräuschspektren nutzt. Beispielsweise ist für eine hintere Mikrofoneinrichtung im Kraftfahrzeug auch ein Geräuschspektrum hinterlegt, was lediglich von der hinteren Mikrofoneinrichtung genutzt wird. Die hat insbesondere den Hintergrund darin, dass sich die fehlerhaften Geräusche an den unterschiedlichen Positionen der Mikrofoneinrichtungen unterscheiden können. Somit ist es ermöglicht, dass zuverlässig für unterschiedliche Fehler unterschiedliche Geräuschspektren für unterschiedliche Mikrofoneinrichtungen bereitgestellt werden können, wodurch zuverlässig auf den Fehler geschlossen werden kann.According to an advantageous embodiment, a respective noise spectrum is recorded by means of a large number of microphone devices and the respective noise spectrum is compared with respective corresponding stored noise spectra. This makes it possible for the error to be reliably identified. For example, several microphone devices can be designed in the interior of the motor vehicle, which in turn record the noise spectrum depending on the position. Position-dependent noise spectra of the individual microphone devices can then be specified in the database, so that the respective microphone device only uses the noise spectra stored for this position. For example, a noise spectrum is also stored for a rear microphone device in the motor vehicle, which is only used by the rear microphone device. The main reason for this is that the incorrect noises can differ at the different positions of the microphone devices. This makes it possible for different noise spectra to be reliably provided for different microphone devices for different errors, whereby the error can be reliably concluded.

Es hat sich weiterhin als vorteilhaft erwiesen, wenn als Umgebung eine kraftfahrzeuginterne Umgebung und/oder kraftfahrzeugexterne Umgebung erfasst wird. Beispielsweise kann die Mikrofoneinrichtung für die kraftfahrzeuginterne Umgebung im Innenraum des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden. Es ist weiterhin möglich, dass auch Mikrofone kraftfahrzeugextern bereitgestellt werden können. Es werden dann sowohl kraftfahrzeuginterne als auch kraftfahrzeugexterne Geräuschspektren aufgenommen, und mit den entsprechenden abgespeicherten Geräuschspektren verglichen. Somit können unterschiedliche Fehlerquellen erfasst werden und vollumfänglich das Kraftfahrzeug auf Fehler analysiert werden.It has also proven to be advantageous if an environment inside the vehicle and/or an environment external to the vehicle is recorded as the environment. For example, the microphone device can be provided for the vehicle-internal environment in the interior of the motor vehicle. It is also possible for microphones to be provided outside the vehicle. Both internal and external noise spectra are then recorded and compared with the corresponding stored noise spectra. This means that different sources of error can be detected and the motor vehicle can be fully analyzed for errors.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird in Abhängigkeit für eine Übereinstimmung des erfassten Geräuschspektrums mit dem abgespeicherten Geräuschspektrum zusätzlich ein das Kraftfahrzeug aktuell charakterisierender Parameter mit dem erfassten Geräuschspektrum abgespeichert. Beispielsweise kann als charakterisierender Parameter eine Motordrehzahl, eine aktuelle Geschwindigkeit, aktuelle Wetterbedingungen, eine aktuelle Position des Kraftfahrzeugs oder dergleichen mit abgespeichert werden. Beispielsweise können diese dann mit bei der Auswertung berücksichtigt werden, sodass in Abhängigkeit dieses Parameters wiederum zuverlässig das entsprechend abgespeicherte Geräuschspektrum identifiziert werden kann, mit welchem das erfasste Geräuschspektrum zu vergleichen ist. Der Parameter kann auch als Metadaten bezeichnet werden. Somit ist es ermöglicht, dass präzise der Fehler identifiziert werden kann.In a further advantageous embodiment, depending on whether the detected noise spectrum matches the stored noise spectrum, a parameter that currently characterizes the motor vehicle is additionally stored with the detected noise spectrum. For example, an engine speed, a current speed, current weather conditions, a current position of the motor vehicle or the like can be stored as a characterizing parameter. For example, these can then be taken into account in the evaluation, so that depending on this parameter, the corresponding stored noise spectrum can be reliably identified, with which the recorded noise spectrum can be compared. The parameter can also be called metadata. This makes it possible for the error to be identified precisely.

Ferner ist in einer vorteilhaften Ausgestaltungsform vorgesehen, dass ein weiteres Geräuschspektrum mittels der Mikrofoneinrichtung erfasst wird und dass weitere Geräuschspektrum mit dem erfassten Geräuschspektrum verglichen wird und erst bei einer Übereinstimmung des weiteren Geräuschspektrums mit dem erfassten Geräuschspektrum der Fehler identifiziert wird. Somit ist es beispielsweise möglich, dass evaluiert werden kann, ob tatsächlich ein Fehler stattfindet beziehungsweise aufgetreten ist. Somit können Ausreißer im Geräuschspektrum identifiziert werden und nicht für die weiter Fehlerauswertung herangezogen werden. Bei dem weiteren Geräuschspektrum handelt es sich insbesondere um ein Geräuschspektrum, welches zeitlich nach dem erfassten Geräusch identifiziert wird. Beispielsweise kann das weitere Geräusch in einem kurzen Zeitabstand, beispielsweise 10 Sekunden, 30 Sekunden, 1 Minute oder dergleichen erfasst werden. Sollte kein weiteres Geräuschspektrum mit dem erfassten Geräuschspektrum übereinstimmen, so kann darauf geschlossen werden, dass kein Fehler vorliegt. Sollte jedoch auch ein weiteres Geräuschspektrum mit dem Geräuschspektrum übereinstimmen, so kann davon ausgegangen werden, dass der Fehler vorliegt. Somit kann eine präzise Auswertung und eine präzise Identifizierung des Fehler durchgeführt werden.Furthermore, in an advantageous embodiment it is provided that a further noise spectrum is detected by means of the microphone device and that a further noise spectrum is compared with the detected noise spectrum and the error is only identified when the further noise spectrum matches the detected noise spectrum. This makes it possible, for example, to evaluate whether an error is actually occurring or has occurred. This means that outliers in the noise spectrum can be identified and cannot be used for further error evaluation. The further noise spectrum is in particular a noise spectrum which is identified in time after the detected noise. For example, the further noise can be detected at a short time interval, for example 10 seconds, 30 seconds, 1 minute or the like. If no other noise spectrum matches the detected noise spectrum, it can be concluded that there is no error. However, if another noise spectrum also matches the noise spectrum, it can be assumed that the error exists. This means that a precise evaluation and precise identification of the error can be carried out.

Weiterhin vorteilhaft ist, wenn zumindest das erfasste Geräuschspektrum an eine kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung übertragen wird. Insbesondere wird beispielsweise auch das weitere Geräuschspektrum mit an die kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung übertragen. Des Weiteren kann auch der das Kraftfahrzeug charakterisierende Parameter, beispielsweise in Form von Metadaten, mit an die kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung übertragen werden. Es kann dann vorgesehen sein, dass beispielsweise zusätzlich eine Auswertung innerhalb der kraftfahrzeugexternen elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt werden kann. Ferner kann vorgesehen sein, dass die entsprechenden Geräuschspektren und auch die Metadaten durch die kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung mit ausgewertet werden, um so beispielsweise neue Default-Spektren erzeugen zu können, welche dann wiederum an das Kraftfahrzeug übertragen werden können und als abgespeicherte Geräuschspektren zukünftig zur Verfügung gestellt werden. Insbesondere gibt es beispielsweise im Kraftfahrzeug diverse Default-Samples, also abgespeicherte Geräuschspektren, die die ganz normalen akustischen Spektren für diverse Mikrofone darstellen. Werden nun Spektren aufgenommen/erfasst, welche von diesen Default-Spektren abweichen, dann werden diese im Falle einer Wiederholung ins Backend beziehungsweise die kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung geschickt. Dort wird kann dann geprüft werden, ob es sich um einen wirklichen Fehler handelt oder ob es nur eine unbedeutende Abweichung ist, welche verworfen werden kann. Falls es sich herausstellt, dass es ein realer Fehler ist, dann können diese Sample Daten auf die Fahrzeuge geladen werden. Die Liste der Default-Fehler-Samples kann dadurch stetig erweitert werden. Somit ist ermöglicht, dass auch zukünftig entsprechende Fehler und neue Fehler erkannt werden können und identifiziert werden können.It is also advantageous if at least the detected noise spectrum is transmitted to an electronic computing device external to the vehicle. In particular, for example, the further noise spectrum is also transmitted to the electronic computing device external to the vehicle. Furthermore, the parameter characterizing the motor vehicle can also be transmitted to the electronic computing device external to the motor vehicle, for example in the form of metadata. It can then be provided that, for example, an additional evaluation can be carried out within the electronic computing device external to the vehicle. Furthermore, it can be provided that the corresponding noise spectra and also the metadata are evaluated by the electronic computing device external to the vehicle in order, for example, to be able to generate new default spectra, which can then in turn be transmitted to the motor vehicle and made available in the future as stored noise spectra become. In particular, in motor vehicles, for example, there are various default samples, i.e. stored noise spectra, which represent the normal acoustic spectra for various microphones. If spectra are now recorded/captured which deviate from these default spectra, then in the event of a repetition these will be sent to the backend or the electronic computing device external to the vehicle. There you can then check whether it is a real error or whether it is just an insignificant deviation that can be rejected. If it turns out that it is a real error, then this sample data can be loaded onto the vehicles. The list of default error samples can therefore be continually expanded. This makes it possible for corresponding errors and new errors to be detected and identified in the future.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform mittels eines maschinellen Lernalgorithmus der elektronischen Recheneinrichtung der Fehler identifiziert und/oder das erfasste Geräuschspektrum zum Anlernen des maschinellen Lernalgorithmus genutzt. Insbesondere ist es somit ermöglicht, dass beispielsweise auch Abweichungen im erfassten Geräuschspektrum von dem abgespeicherten Geräuschspektrum dennoch als Fehler identifiziert werden können. Des Weiteren können neue identifizierte Fehler beispielsweise angelernt werden und zukünftig entsprechend ausgewertet werden, sodass eine zuverlässige Fehleranalyse realisiert werden kann.According to a further advantageous embodiment, the error is identified by means of a machine learning algorithm of the electronic computing device and/or the detected noise spectrum is used to train the machine learning algorithm. In particular, it is thus possible that, for example, deviations in the detected noise spectrum from the stored noise spectrum can still be identified as errors. Furthermore, new identified errors can, for example, be learned and evaluated accordingly in the future, so that a reliable error analysis can be implemented.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltungsform sieht vor, dass bei einer Identifikation eines Fehlers einem Nutzer des Kraftfahrzeugs eine Handlungsanweisung auf einer Ausgabeeinrichtung der Fehleridentifizierungsvorrichtung ausgegeben wird. Insbesondere kann die Ausgabeeinrichtung in Form eines Bildschirms oder einer Lautsprechereinrichtung ausgebildet sein. Bevorzugt ist diese als zentrale Anzeigeeinrichtung, insbesondere als HMI (Human Machine Interface), des Kraftfahrzeugs ausgebildet. Es kann dann beispielsweise vorgesehen sein, dass dem Fahrer vorgeschlagen wird, entsprechende Geschwindigkeiten oder Drehzahlregionen zu vermeiden, um den Fehler oder der Defekt des Bauteils zu reduzieren. Ferner kann dem Fahrer als Handlungsanweisung vorgeschlagen werden, dass dieser eine Werkstatt aufsucht. Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass auch in der Werkstatt wiederum entsprechend einem Handwerker vorgeschlagen wird, welche Arbeiten dieser zu vollziehen hat, um den entsprechenden Fehler zu beheben.A further advantageous embodiment provides that when an error is identified, a user of the motor vehicle is issued an instruction on an output device of the error identification device. In particular, the output device can be designed in the form of a screen or a loudspeaker device. This is preferably designed as a central display device, in particular as an HMI (Human Machine Interface), of the motor vehicle. It can then be provided, for example, that the driver is suggested appropriate speeds or speed regions to avoid in order to reduce the error or defect of the component. Furthermore, the driver can be given instructions to visit a workshop. Furthermore, it can be provided that a craftsman is suggested in the workshop as to what work he has to carry out in order to correct the corresponding error.

Bei dem vorgestellten Verfahren handelt es sich um ein computerimplementiertes Verfahren. Daher betrifft ein weiterer Aspekt der Erfindung ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche eine elektronische Recheneinrichtung dazu veranlassen, wenn die Programmcodemitteln von der elektronischen Recheneinrichtung abgearbeitet werden, ein Verfahren nach dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen. Das Computerprogrammprodukt kann auch als Computerprogrammprodukt bezeichnet werden.The method presented is a computer-implemented method. Therefore, a further aspect of the invention relates to a computer program product with program code means which cause an electronic computing device to carry out a method according to the previous aspect when the program code means are processed by the electronic computing device. The computer program product can also be referred to as a computer program product.

Ferner betrifft die Erfindung auch ein computerlesbares Speichermedium mit dem Computerprogrammprodukt.Furthermore, the invention also relates to a computer-readable storage medium with the computer program product.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine Fehleridentifizierungsvorrichtung zum Identifizieren eines fehlerhaften Bauteils einer Kraftfahrzeugs mit zumindest einer Mikrofoneinrichtung um mit einer elektronischen Recheneinrichtung, wobei die Fehleridentifizierungsvorrichtung zum Durchführen eines Verfahrens nach dem vorhergehenden Aspekt ausgebildet ist. Insbesondere wird das Verfahren mittels der Fehleridentifizierungsvorrichtung durchgeführt.A further aspect of the invention relates to a fault identification device for identifying a faulty component of a motor vehicle with at least one microphone device and with an electronic computing device, the fault identification device being designed to carry out a method according to the preceding aspect. In particular, the method is carried out using the error identification device.

Die Erfindung betrifft auch ein Kraftfahrzeug mit einer Fehleridentifizierungsvorrichtung nach dem vorhergehenden Aspekt.The invention also relates to a motor vehicle with a fault identification device according to the preceding aspect.

Für Anwendungsfälle oder Anwendungssituationen, die sich mit dem Verfahren ergeben können und die hier nicht explizit beschrieben sind, kann vorgesehen sein, dass gemäß dem Verfahren eine Fehlermeldung und/oder eine Aufforderung zur Eingabe einer Nutzerrückmeldung ausgegeben und/oder eine Standarteinstellung und/oder ein vorbestimmter Initialzustand eingestellt wird.For use cases or application situations that can arise with the method and that are not explicitly described here, it can be provided that an error message and/or a request to enter user feedback and/or a standard setting and/or a predetermined one can be issued according to the method Initial state is set.

Zu der Erfindung gehört auch die elektronische Recheneinrichtung für das Kraftfahrzeug. Die elektronische Recheneinrichtung kann eine Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine Prozessoreinrichtung aufweisen, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Prozessoreinrichtung kann hierzu zumindest ein Mikroprozessor und/oder zumindest ein Mikrokontroller und/oder zumindest ein FPGA (Field Programmable Gate Array) und/oder zumindest ein DSP (Digital Signal Processor) aufweisen. Des Weiteren kann die Prozessoreinrichtung ein Programmcode aufweisen, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann in einem Datenspeicher der Prozessoreinrichtung gespeichert sein. Die Prozessorschaltung der Prozessoreinrichtung kann zum Beispiel zumindest eine Schaltungsplatine und/oder zumindest ein SOC (System-on-Chip) aufweisen.The invention also includes the electronic computing device for the motor vehicle. The electronic computing device can have a data processing device or a processor device that is set up to carry out an embodiment of the method according to the invention. For this purpose, the processor device can have at least one microprocessor and/or at least one microcontroller and/or at least one FPGA (Field Programmable Gate Array) and/or at least one DSP (Digital Signal Processor). Furthermore, the processor device can have a program code that is designed to carry out the embodiment of the method according to the invention when executed by the processor device. The program code can be stored in a data memory of the processor device. The processor circuit of the processor device can, for example, have at least one circuit board and/or at least one SOC (system-on-chip).

Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Fehleridentifizierungsvorrichtung, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Fehleridentifizierungsvorrichtung hier nicht noch einmal beschrieben.The invention also includes further developments of the error identification device according to the invention, which have features as have already been described in connection with the further developments of the method according to the invention. For this reason, the corresponding developments of the error identification device according to the invention are not described again here.

Das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug ist bevorzugt als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, oder als Personenbus oder Motorrad ausgestaltet.The motor vehicle according to the invention is preferably designed as a motor vehicle, in particular as a passenger car or truck, or as a passenger bus or motorcycle.

Als eine weitere Lösung umfasst die Erfindung auch ein computerlesbares Speichermedium, umfassend Programmcode, der bei der Ausführung durch eine Prozessorschaltung eines Computers oder eines Computerverbunds diese veranlasst, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen. Das Speichermedium kann zum Beispiel zumindest teilweise als ein nicht-flüchtiger Datenspeicher (zum Beispiel als ein Flash-Speicher und/oder als SSD-Solid State Drive) und/oder zumindest teilweise als ein flüchtiger Datenspeicher (zum Beispiel als RAM - Random-Access Memory) bereitgestellt sein. Das Speichermedium kann in der Prozessorschaltung in der ein Datenspeicher angeordnet sein. Das Speichermedium kann aber auch beispielsweise als sogenannter Appstore-Server betrieben sein. Durch den Computer oder Computerverbund kann eine Prozessorschaltung mit zumindest einem Mikroprozessor bereitgestellt sein. Der Programmcode kann als Binärcode oder Assembler und/oder als Quellcode einer Programmiersprache (zum Beispiel C) und/oder als Programmskript (zum Beispiel Python) bereitgestellt sein.As a further solution, the invention also includes a computer-readable storage medium comprising program code which, when executed by a processor circuit of a computer or a computer network, causes it to carry out an embodiment of the method according to the invention. The storage medium can, for example, be used at least partially as a non-volatile data storage (for example as a flash memory and/or as an SSD solid state drive) and/or at least partially as a volatile data storage (for example as a RAM - random access memory ) must be provided. The storage medium can be arranged in the processor circuit in which a data memory is located. The storage medium can also be operated as a so-called app store server, for example. The computer or computer network can provide a processor circuit with at least one microprocessor. The program code may be provided as binary code or assembler and/or as source code of a programming language (e.g. C) and/or as a program script (e.g. Python).

Die Erfindung umfasst auch die Kombination der Merkmale der beschriebenen Ausführungsform. Die Erfindung umfasst also auch Realisierungen, die jeweils eine Kombination der Merkmale mehrerer der beschriebenen Ausführungsformen aufweisen, sofern die Ausführungsformen nicht als sich gegenseitig ausschließend beschrieben wurden.The invention also includes the combination of the features of the described embodiment. The invention therefore also includes implementations that each have a combination of the features of several of the described embodiments, provided that the embodiments have not been described as mutually exclusive.

Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt die einzige Fig. ein schematisches Blockschaltbild gemäß einer Ausführungsform eines Kraftfahrzeugs mit einer Ausführungsform einer Fehleridentifizierungsvorrichtung.An exemplary embodiment of the invention is described below. The only figure shows this. a schematic block diagram according to an embodiment of a motor vehicle with an embodiment of a fault identification device.

Bei dem im folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden. Daher soll die Offenbarung auch andere als die dargestellte Kombination der Merkmale der Ausführungsform umfassen. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere bereits beschriebene Merkmale ergänzbar.The exemplary embodiment explained below is a preferred exemplary embodiment of the invention. In the exemplary embodiment, the described components of the embodiment each represent individual features of the invention that can be viewed independently of one another and which also further develop the invention independently of one another. Therefore, the disclosure is intended to include combinations of features of the embodiment other than those shown. Furthermore, the described embodiment can also be supplemented by further features already described.

In der Fig. bezeichnen gleiche Bezugszeichen jeweils funktionsgleiche Elemente.In the figure, the same reference numerals designate functionally identical elements.

Die Fig. zeigt ein schematisches Blockschaltbild gemäß einer Ausführungsform eines Kraftfahrzeugs 1. Das Kraftfahrzeug 1 weist eine Fehleridentifizierungsvorrichtung 2 auf, zum Identifizieren eines fehlerhaften Bauteils 3 des Kraftfahrzeugs 1. Die Fehleridentifizierungsvorrichtung 2 weist hierzu zumindest eine Mikrofoneinrichtung 4 sowie eine elektronische Recheneinrichtung 5 auf.The figure shows a schematic block diagram according to an embodiment of a motor vehicle 1. The motor vehicle 1 has a fault identification device 2 for identifying a faulty component 3 of the motor vehicle 1. For this purpose, the fault identification device 2 has at least one microphone device 4 and an electronic computing device 5.

Beim Verfahren zum Identifizieren des fehlerhaften Bauteils 3 erfolgt das Erfassen eines Geräuschspektrums 6 einer Umgebung des Kraftahrzeugs 1 mittels der zumindest einen Mikrofoneinrichtung 4. Es erfolgt das Vergleichen des erfassten Geräuschspektrums 6 mit einem abgespeicherten Geräuschspektrums 7 auf einer Datenbank 8 der Fehleridentifizierungsvorrichtung 2 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 5, wobei das abgespeicherte Geräuschspektrum 7 das fehlerhafte Bauteil 3 charakterisiert. Es erfolgt das Identifizieren des fehlerhaften Bauteils 3 in Abhängigkeit von dem Vergleich mittels der elektronischen Recheneinrichtung 5.In the method for identifying the faulty component 3, a noise spectrum 6 of an environment of the motor vehicle 1 is detected by means of the at least one microphone device 4. The detected noise spectrum 6 is compared with a stored noise spectrum 7 on a database 8 of the fault identification device 2 by means of the electronic computing device 5, whereby the stored noise spectrum 7 characterizes the faulty component 3. The faulty component 3 is identified depending on the comparison using the electronic computing device 5.

Insbesondere kann vorgesehen sein, das mittels einer Vielzahl von Mikrofoneinrichtungen 4 ein jeweiliges Geräuschspektrum 6 erfasst wird und das jeweilige Geräuschspektrum 6 mit jeweiligen korrespondierenden abgespeicherten Geräuschspektren 7 verglichen wird.In particular, it can be provided that a respective noise spectrum 6 is detected by means of a large number of microphone devices 4 and the respective noise spectrum 6 is compared with respective corresponding stored noise spectra 7.

Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass als Umgebung eine kraftfahrzeuginterne Umgebung und/oder eine kraftfahrzeugexterne Umgebung erfasst wird.Furthermore, it can be provided that an environment inside the vehicle and/or an environment outside the vehicle is recorded as the environment.

Ebenfalls kann vorgesehen sein, dass in Abhängigkeit von der Übereinstimmung des erfassten Geräuschspektrums 6 mit dem abgespeicherten Geräuschspektrum 7 zusätzlich ein das Kraftfahrzeug 1 charakterisierender Parameter 9 mit dem erfassten Geräuschspektrum 6 abgespeichert wird. Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass ein weiteres Geräuschspektrum 10 mittels der Mikrofoneinrichtung 4 erfasst wird und das weitere Geräuschspektrum 10 mit dem erfassten Geräuschspektrum 6 verglichen wird und erst bei einer Übereinstimmung des weiteren Geräuschspektrum 10 mit dem erfassten Geräuschspektrum 6 ein Fehler 19 identifiziert wird.It can also be provided that, depending on the correspondence of the detected noise spectrum 6 with the stored noise spectrum 7, a parameter 9 characterizing the motor vehicle 1 is additionally stored with the detected noise spectrum 6. It can also be provided that a further noise spectrum 10 is detected by means of the microphone device 4 and the further noise spectrum 10 is compared with the detected noise spectrum 6 and an error 19 is only identified when the further noise spectrum 10 matches the detected noise spectrum 6.

Ebenfalls kann vorgesehen sein, dass zumindest das erfasste Geräuschspektrum 6 an eine kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung 11, insbesondere in Form einer Cloud beziehungsweise Backendservers, übertragen wird. Ferner kann vorgesehen sein, dass mittels eines maschinellen Lernalgorithmus der elektronischen Recheneinrichtung 5 der Fehler 19 identifiziert wird und/oder das erfasste Geräuschspektrum 6 zum Anlernen des maschinellen Lernalgorithmus genutzt wird.It can also be provided that at least the detected noise spectrum 6 is transmitted to an electronic computing device 11 external to the vehicle, in particular in the form of a cloud or backend server. Furthermore, it can be provided that the error 19 is identified by means of a machine learning algorithm of the electronic computing device 5 and/or the detected noise spectrum 6 is used to train the machine learning algorithm.

Weiterhin kann vorgesehen sein, dass bei einer Identifikation eines Fehlers 19 einem Nutzer des Kraftfahrzeugs 1 eine Handlungsanweisung 12 auf einer Ausgabeeinrichtung 13 der Fehleridentifizierungsvorrichtung 2 ausgegeben wird. Insbesondere ist somit vorgeschlagen, dass das Kraftfahrzeug 1 selbstständig eine Defektquelle in Kombination mit dem maschinellen Lernalgorithmus, beispielsweise in Form einer künstlichen Intelligenz, sowohl kraftfahrzeugintern als auch über die kraftfahrzeugexterne elektronische Recheneinrichtung 11 erkennen kann. Um die Datenmenge so minimal wie möglich zu halten, wird eine Vorauswertung der Daten im Kraftfahrzeug 1 durchgeführt. Dazu werden für diverse Mikrofon-Schallsensoren im Kraftfahrzeug 1 sogenannte Default-Samples, welche den abgespeicherten Geräuschspektren 7 entsprechen, in der elektronischen Recheneinrichtung 5, insbesondere der Datenbank 8 gespeichert. Furthermore, it can be provided that when an error 19 is identified, an action instruction 12 is issued to a user of the motor vehicle 1 on an output device 13 of the error identification device 2. In particular, it is therefore proposed that the motor vehicle 1 can independently detect a defect source in combination with the machine learning algorithm, for example in the form of artificial intelligence, both within the motor vehicle and via the electronic computing device 11 external to the motor vehicle. In order to keep the amount of data as minimal as possible, a preliminary evaluation of the data in the motor vehicle 1 is carried out. For this purpose, so-called default samples, which correspond to the stored noise spectra 7, are stored in the electronic computing device 5, in particular the database 8, for various microphone sound sensors in the motor vehicle 1.

Diese abgespeicherten Geräuschspektren 7 sollen dabei akustische Vergleichsspektren passend für jedes genutzte Mikrofon liefern. Dabei werden vor allem die Parameter variiert. Beispielsweise kann die Motordrehzahl, diverse Geschwindigkeiten sowie Straßenbeläge Witterungsverhältnisse variiert werden. Diese abgespeicherten Geräuschspektren 7 werden zuvor gezielt bei Testfahrten beispielsweise aufgenommen. Das Erfassen des Geräuschspektrums 6 wird beispielsweise mit dem Betätigen der Zündung aktiviert. Die elektronische Recheneinrichtung 5 liest dabei zeitgleich die Sensordaten von den diversen Mikrofonen aus. dies geschieht zyklisch und über ein fest definiertes Zeitintervall. Die erfassten Geräuschspektren 6 werden in einem flüchtigen Speicher, beispielsweise einem RAM, abgelegt. Nun startet ein mehrstufiges Filterverfahren.These stored noise spectra 7 are intended to provide acoustic comparison spectra suitable for each microphone used. Above all, the parameters are varied. For example, the engine speed, various speeds and road surfaces and weather conditions can be varied. These stored noise spectra 7 are previously specifically recorded during test drives, for example. The detection of the noise spectrum 6 is activated, for example, when the ignition is activated. The electronic computing device 5 simultaneously reads the sensor data from the various microphones. This happens cyclically and over a clearly defined time interval. The detected noise spectra 6 are in a volatile Memory, for example a RAM, stored. A multi-stage filter process now begins.

In einer ersten Filterstufe wird das erfasste Geräuschspektrum 6 mit dem abgespeicherten Geräuschspektrum 7 verglichen beziehungsweise werden passende Geräuschspektren 7 zu dem erfassten Geräuschspektrum 6 gesucht und entsprechend verglichen. Gibt es eine hinreichende Übereinstimmung zu dem erfassten Geräuschspektrum 6, so werden weitere Metadaten, vorliegend insbesondere als charakterisierende Parameter 9 bezeichnet, hinzugefügt. Beispielsweise kann hierbei die Geoposition, aktuelle Witterungsbedingungen oder weitere Informationen hinzugefügt werden. Das erfasste Geräuschspektrum 6 und die Metadaten werden dabei zu einem Datenpaket 14 inklusive einem Index zusammengestellt. Dieses Datenpaket 14 wird als weiteres Filterkriterium als Referenzwert in einer zweiten Filterstufe 15 hinzugefügt. Tauchen nun während der Fahrt wieder auffällige akustische Spektren auf, insbesondere in Form des weiteren Geräuschspektrums 10, so werden diese mit dem bereits erfassten Geräuschspektrum 6 verglichen. Passen diese nicht zusammen, so wird ein neuer Vergleich mit abgespeicherten Geräuschspektren 7 durchgeführt. Passen jedoch die Daten zusammen, so werden adäquat viele Daten des entsprechend erfassten Geräuschspektrums 6 während der Fahrt gesammelt und dann beispielsweise zu der kraftfahrzeugexternen elektronischen Recheneinrichtung 11 inklusive der Metadaten über eine entsprechende Kommunikationseinrichtung 16 hochgeladen. Die kraftfahrzeugexterne Recheneinrichtung 11 kann dabei wie gesagt in Form einer Cloud bereitgestellt werden und ebenfalls eine künstliche Intelligenz 16 aufweisen.In a first filter stage, the detected noise spectrum 6 is compared with the stored noise spectrum 7 or suitable noise spectra 7 for the detected noise spectrum 6 are searched for and compared accordingly. If there is sufficient agreement with the detected noise spectrum 6, further metadata, here referred to in particular as characterizing parameters 9, are added. For example, the geoposition, current weather conditions or other information can be added. The recorded noise spectrum 6 and the metadata are compiled into a data package 14 including an index. This data packet 14 is added as a further filter criterion as a reference value in a second filter stage 15. If conspicuous acoustic spectra appear again while driving, in particular in the form of the further noise spectrum 10, these are compared with the noise spectrum 6 that has already been recorded. If these do not match, a new comparison is carried out with stored noise spectra 7. However, if the data matches, an adequate amount of data from the correspondingly recorded noise spectrum 6 is collected while driving and then uploaded, for example, to the electronic computing device 11 external to the vehicle, including the metadata, via a corresponding communication device 16. As mentioned, the vehicle-external computing device 11 can be provided in the form of a cloud and can also have artificial intelligence 16.

Dabei kann die korrekte Adressierung über eine Datensammeleinrichtung 18 stattfinden. Dort werden die Daten beispielsweise dann mit den Informationen aus der kraftfahrzeugexternen Recheneinrichtung 11 verglichen. Wird auch hier eine Entscheidung getroffen, dass es sich beispielsweise um eine reale und kritische Abweichung handelt, so kann der Nutzer des Kraftfahrzeugs 1 über einen geeigneten Weg benachrichtig werden und zu einer Prüfung einer Werkstatt gebeten werden. Dies kann beispielsweise die Handlungsanweisung 12 sein. Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass der bereits erkannte Fehler 19 ebenfalls mit an der Ausgabeeinrichtung 13 ausgegeben wird. Ferner können auch die entsprechenden Daten kraftfahrzeugextern mit bereits bekannten Fehlern verglichen werden um die Kritikalität bereits vorab zu bestimmen. Die entsprechenden erkannten Fehler beziehungsweise neu ausgewertete Fehler können ferner von der kraftfahrzeugexterne elektronischen Recheneinrichtung 11 wieder zurück zum Kraftfahrzeug 1 gesendet werden, und so zukünftig mit berücksichtigt werden.The correct addressing can take place via a data collection device 18. There, the data is then compared, for example, with the information from the computing device 11 external to the vehicle. If a decision is made here too that, for example, this is a real and critical deviation, the user of the motor vehicle 1 can be notified via a suitable route and asked to come to a workshop for an inspection. This could be instruction 12, for example. Furthermore, it can be provided that the already recognized error 19 is also output to the output device 13. Furthermore, the corresponding data can also be compared external to the vehicle with already known errors in order to determine the criticality in advance. The corresponding detected errors or newly evaluated errors can also be sent back to the motor vehicle 1 by the electronic computing device 11 external to the vehicle and can thus be taken into account in the future.

Wie bereits erwähnt ist es ebenfalls möglich, dass bei einer Erkennung des Fehlers 19 eine Fahreranweisung als Handlungsanweisung 12 mit ausgegeben werden kann. Dies kann insbesondere kraftfahrzeugintern durchgeführt werden. Trifft der Abgleich zu, wird wieder eine adäquate Anzahl an Datenpaketen gesammelt inklusive der entsprechenden Metadaten und diese werden an die kraftfahrzeugexternen elektronische Recheneinrichtung 11 hochgeladen. Es kann dann vorgesehen sein, dass durch die mitgesendeten Fahreranweisungen, bei hoher Sicherheit für eine Übereinstimmung, direkt die Handlungsanweisung 12 an den Fahrer über die Ausgabeeinrichtung 13, insbesondere in Form einer HMI (Human Machine Interface) des Kraftfahrzeugs 1 gegeben werden. Durch diesen Ansatz ist es möglich, wichtige Zeit einzusparen und das Kraftfahrzeug 1 und vor allem den Nutzer beziehungsweise Fahrer des Kraftfahrzeugs vor größeren Schäden zu bewahren.As already mentioned, it is also possible that when error 19 is detected, a driver instruction can be issued as an action instruction 12. This can be carried out in particular within the vehicle. If the comparison is correct, an adequate number of data packets are collected again, including the corresponding metadata, and these are uploaded to the electronic computing device 11 external to the vehicle. It can then be provided that the driver instructions sent along with it, with a high degree of certainty for a match, the action instructions 12 are given directly to the driver via the output device 13, in particular in the form of an HMI (Human Machine Interface) of the motor vehicle 1. This approach makes it possible to save important time and to protect the motor vehicle 1 and, above all, the user or driver of the motor vehicle from major damage.

BezugszeichenlisteReference symbol list

11: Kraftfahrzeugmotor vehicle
22: FehleridentifizierungsvorrichtungFault identification device
33: BauteilComponent
44: MikrofoneinrichtungMicrophone setup
55: elektronische Recheneinrichtungelectronic computing device
66: GeräuschspektrumNoise spectrum
77: abgespeichertes Geräuschspektrumstored noise spectrum
88th: DatenbankDatabase
99: charakterisierender Parametercharacterizing parameter
1010: weiteres Geräuschspektrumfurther noise spectrum
1111: kraftfahrzeugexterne elektronische RecheneinrichtungElectronic computing device external to the vehicle
1212: HandlungsanweisungInstructions for action
1313: AusgabeeinrichtungOutput facility
1414: DatenpaketData package
1515: zweite Filterstufesecond filter stage
1616: KommunikationseinrichtungCommunication facility
1717: künstliche Intelligenzartificial intelligence
1818: DatensammeleinrichtungData collection facility
1919: FehlerMistake

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

KR 101936895 B1 [0003]
KR 20180029543 A [0004]

Claims

Method for identifying a faulty component (3) of a motor vehicle (1) by means of a fault identification device (2), with the steps: - Detecting a noise spectrum (6) of an environment of the motor vehicle (1) by means of at least one microphone device (4) of the error identification device (2); - Comparing the detected noise spectrum (6) with a stored noise spectrum (7) on a database (8) of the error identification device (2) by means of an electronic computing device (5) of the error identification device (2), the stored noise spectrum (7) identifying the defective component ( 3) characterized; and - Identifying the faulty component (3) depending on the comparison using the electronic computing device (5).

Procedure according to Claim 1 , characterized in that a respective noise spectrum (6) is detected by means of a large number of microphone devices (4) and the respective noise spectrum (6) is compared with respective corresponding stored noise spectra (7).

Method according to one of the preceding claims, characterized in that an environment internal to the vehicle and/or an environment external to the vehicle is recorded as the environment.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that , depending on whether the detected noise spectrum (6) matches the stored noise spectrum (7), a parameter (9) which currently characterizes the motor vehicle (1) is additionally stored with the detected noise spectrum (6). becomes.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that a further noise spectrum (10) is detected by means of the microphone device (4) and the further noise spectrum (10) is compared with the detected noise spectrum (6) and only if the further noise spectrum (6) matches. 10) the error (19) is identified with the detected noise spectrum (6).

Method according to one of the preceding claims, characterized in that at least the detected noise spectrum (6) is transmitted to an electronic computing device (11) external to the vehicle.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the error (19) is identified by means of a machine learning algorithm of the electronic computing device (5) and/or the detected noise spectrum (6) is used to train the machine learning algorithm.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that when an error (19) is identified, an action instruction (12) is issued to a user of the motor vehicle (1) on an output device (13) of the error identification device (2).

Computer program product with program code means which cause an electronic computing device (5) to use a method according to one of the following when the program code means are processed by the electronic computing device (5). Claims 1 until 8th to carry out.

Fault identification device (2) for identifying a faulty component (3) of a motor vehicle (1) with at least one microphone device (4) and with an electronic computing device (5), the fault identification device (2) being used to carry out a method according to one of Claims 1 until 8th is trained.