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Die
Erfindung betrifft ein modellbasiertes Diagnoseverfahren, bei dem
die Systemzustände
mittels Sensoren überwacht
und auf einen diskreten Zustandsraum eines Computermodells des technischen Systems
abgebildet werden.
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Einen
guten Überblick über die
modellgestützte Überwachung
und Fehlerdiagnose technischer Systeme gibt Rolf Isermann in seinen
beiden Überblicksaufsätzen „Modellgestützte Überwachung und
Fehlerdiagnose technischer Systeme (Teil 1 und 2)" in der Zeitschrift
Automatisierungstechnische Praxis, ATP 5/96 und ATP 6/96. Nach Messung üblicher Ein-
und Ausgangssignale werden bei der modellgestützten Diagnose die kausalen
Verknüpfungen
und interne Modellgrößen als
Merkmale zur Fehlererkennung berechnet. Dies erfolgt über besondere
Methoden der Parameterschätzung,
Zustandsgrößenbeobachtung
und Paritätsgleichungen.
Die Änderungen der
berechneten Merkmale sind die Symptome von evtl. aufgetretenen Fehler
in den Aktoren, im Prozess oder in den Sensoren. Diese analytischen
Symptome werden durch von Bedienern beobachtete, heuristische Symptome
ergänzt
und Methoden der Fehlerdiagnose zugeführt. Methoden zur Fehlerdiagnose sind
hauptsächlich
Klassifikationsverfahren oder Inferenzmechanismen. Bei Anwendung
von Inferenzmechanismen nutzt man Fehler-Symptom-Kausalitäten und
kann durch Methoden des computerimplementierten Schließens mögliche Fehler
angeben.
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Neben
den allgemeinen Methoden der computerimplementierten Fehlerdiagnose
geht die Erfindung aus von einem Stand der Technik, wie er z. B. auf
der European Control Conference 99, Karlsruhe, August 31. bis September
03., 1999 von O. Stursberg, S. Kowalewski in ihrem Tagungsbeitrag: „Approximating
switched continuous systems by rectangular automata" vorgestellt wurde.
In diesem Tagungsbeitrag wird vorgeschlagen, eine kontinuierliche
Zustandstrajektorie eines technischen Systems auf einen partitionierten
Zustandsraum abzubilden. Als Resultat erhält man einen diskretisierten
Zustandsraum, auf den der Systemzustand in Form eines diskretisierten
Automaten abgebildet ist. Der Tagungsbeitrag spricht hier vom rechteckförmigen Automaten.
Immer dann, wenn die Zustandstrajektorie des kontinuierlichen Systems
einen spezifizierten Schwellwert des diskretisierten Zustandsraums überschreitet,
wechselt der Systemzustand von einer Zelle des diskretisierten Zustandsraums
zu einer anderen Zelle des diskretisierten Zustandsraums. Die Zuordnung
des aktuellen kontinuierlichen Systemzustands zu einer Zelle des
Zustandsraumes übernimmt
hierbei ein sogenannter Event-Driven-Controller.
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Ausgehend
von dem vorgenannten Stand der Technik stellt sich die Aufgabe,
das Konzept des diskretisierten Zustandsraumes weiterzuentwickeln, damit
es zum Zwecke der modellbasierten Fehlerdiagnose eingesetzt werden
kann.
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Die
Lösung
gelingt mit einem Diagnoseverfahren nach Anspruch 1. Vorteilhafte
Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen und in
den Figurenbeschreibungen enthalten.
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Die
Lösung
gelingt hauptsächlich
mit einer Dynamisierung des an sich statischen Zustandsraumes. Hierzu
wird der Systemzu stand des kontinuierlichen Systems zu verschiedenen
Zeiten jeweils durch eine Abbildung des aktuellen Systemzustands auf
den Zustandsraum abgebildet und festgehalten. Man erhält zwei
Momentaufnahmen eines technischen Systems im Zustandsraum, die miteinander verglichen
werden können.
Der Vergleich beider Momentaufnahmen des Zustandsraumes gelingt
mit einer Übergangsmatrix,
aus der die Zellenübergänge einzelner
Teilprozesse eines technischen Systems ablesbar sind. Durch die
Auswertung der erlaubten und unerlaubten Zellenübergänge in der Übergangsmatrix gelingt die
Fehlerdiagnose des jeweils zugrundeliegenden technischen Systems.
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Mit
der Erfindung werden hauptsächlich
die folgenden Vorteile erzielt:
Die Modellierung eines technischen
Systems in einem diskreten Zustandsraum erfordert einen relativ geringen
Speicheraufwand. Die Einführung
einer Übergangsmatrix
reduziert den Berechnungsaufwand zum Zwecke der Diagnose des technischen Systems
drastisch. Die Erzeugung der Übergangsmatrix
ist weitgehend automatisierbar und auf jedes beliebige System anzupassen.
Der geringe Speicherbedarf für
ein diskretisiertes Zustandsmodell und der sehr geringe Berechnungsaufwand
einer Übergangsmatrix
für die
Zwecke der Diagnose erlauben damit die Implementierung von modellbasierten Diagnoseverfahren
in technische Systeme mit relativ geringen Speicherkapazitäten und
relativ geringen Rechenleistungen. Damit ist die Erfindung besonders vorteilhaft
einsetzbar zur Diagnose von mechatronischen Komponenten in Kraftfahrzeugen.
Allerdings muss man sich die zuvor genannten Vorteile mit einer relativ
schwierigen Bestimmung der Partitionsgrenzen für den diskretisierten Zustandsraum
erkaufen. Da jedoch sowohl die Modellbildung als auch die Partitionierung
des Zustandsraums im Vorfeld der Entwicklung eines modellbasierten
Diagnoseverfah rens anfallen, schmälert der hier zusätzlich erforderliche Aufwand
die vorgenannten Vorteile beim Einsatz, d. h. bei der Implementierung
des modellbasierten Diagnoseverfahrens, in keinster Weise.
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Die
im Vorfeld der Entwicklung des Diagnoseverfahrens mit dem zu diagnostizierenden
technischen Systems gemachten Erfahrungen werden in einer Wissensbasis
festgehalten. Die Wissensbasis umfasst damit das Erfahrungswissen über erlaubte und
unerlaubte Zellenübergänge einzelner
Teilprozesse eines technischen Systems sowie die diesen unerlaubten
Zellenübergängen zugrundeliegenden möglichen
technischen Fehler und die zur Fehlerbehebung möglichen Abhilfemaßnahmen.
In einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung enthält die Übergangsmatrix
unmittelbar die Fehlercodes für diejenigen
Fehler, die für
unerlaubte Systemübergänge bzw.
unerlaubte Zellenübergänge verantwortlich sein
können.
Kommen als Fehlerursache mehrere Fehlerquellen in Frage, so können die
möglichen Fehlerursachen
eingeschränkt
werden, indem man weitere Messdaten anfordert oder indem man die
Zustände
weiterer Teilprozesse des technischen Systems, die auch in der Übergangsmatrix
abgebildet sein können,
in die Fehlersuche einschließt.
Die Fehlersuche ist hierbei mit Hilfe der Wissensbasis und mit den
Methoden des rechnergestützten
logischen Schließens
automatisierbar und selbsttätig
ablaufbar. Gelingt die Einschränkung
auf eine mögliche
Fehlerursache, so kann zu dieser Fehlerursache in der Wissensbasis
auf einfache Weise auch schnell die zugeordnete Abhilfemaßnahme aufgefunden
werden.
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Zur
Ermittlung und Aufstellung der Wissensbasis gibt es grundsätzlich zwei
verschiedene Möglichkeiten.
Das erforderliche Erfahrungswissen über erlaubte Systemzustände und über Fehlverhalten des
technischen Systems kann aus experimentellen Versuchen gewonnen
werden oder, was die bessere Alterna tive ist, das Erfahrungswissen
wird mittels Rechnersimulationen des technischen Systems gewonnen.
Da eine Modellbildung des technischen Systems ohnehin notwendig
ist, kann dieses Modell auch gleich zur Simulation des technischen
Systems und insbesondere zur Fehlersimulation des technischen Systems
eingesetzt werden. Das Durchrechnen von Fehlern erlaubt dann die
Gewinnung des für die
Fehlerdiagnose relevanten Erfahrungswissens.
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In
einer weiteren, vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung werden
auch die Übergangsmatrizen für verschiedene
typische Fehlerkonstellationen des technischen Systems aus einer
Rechnersimulation gewonnen. Dies ermöglicht für typische, zu erwartende Fehlerkonstellationen
eines komplexen technischen Systems, aus der Rechnersimulation die
dann jeweils zu erwartende Übergangsmatrix,
die sehr komplex sein kann, zu ermitteln. Es können dann in der Wissensbasis
verschiedene Übergangsmatrizen vorgehalten
werden. Tritt bei der Onlineüberwachung des
technischen Systems dann ein unerlaubter Zellenübergang ein, so kann die aktuelle Übergangsmatrix
mit dem Vorrat an typischerweise vorgehaltenen Übergangsmatrizen verglichen
werden. Dieser Vergleich, der mit einfachen rechnerischen Mitteln durchgeführt wird,
hat den großen
Vorteil, dass in die Fehlerbestimmung nicht nur eine einzelne Zelle
der Übergangsmatrix
einfließen
kann, sondern dass für die
Fehlerbestimmungen auch alle übrigen
Matrixelemente, die bei komplexen Systemen ebenfalls Auskunft über den
tatsächlichen
Systemzustand und über
den aufgetretenen Fehler geben können,
miteinbezogen werden können.
Die Bestimmung der Fehlerursache wird hiermit mit einfachsten technischen
Mitteln erheblich spezifischer und genauer.
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Die
Berechnung typischer Übergangsmatrizen
aus Rechnersimulationen, wobei die dann berechneten Übergangsmatrizen
typische Zellenübergänge, die
möglichst
eindeutig auf eine Fehlerursache hinweisen, haben können, ermöglicht die
Fehlersuche mit den Methoden der Mustererkennung zu betreiben. Kombinationen
von Zellenübergängen oder
Kombinationen mit Zellenübergängen mit
bestimmten Zuständen
können,
sofern sie eindeutig auf einen Fehler hinweisen, als eindeutiges
Muster für diesen
Fehler genommen werden. Das Muster kann dann als Ereignisfilter
für die
Fehlersuche eingesetzt werden. Dieses Ereignisfilter hat dann den
Vorteil, dass für
die Fehlersuche nur die dem Muster bzw. dem Ereignisfilter entsprechenden
Matrizenelemente der Übergangsmatrix
betrachtet und berechnet werden müssen. Dies reduziert den Berechnungsaufwand
nochmals erheblich.
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Im
Folgenden wird die Erfindung anhand von Figuren näher erläutert. Es
zeigen:
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1 eine Trajektorie durch
einen Zustandsraum,
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2 eine Tabelle zu der Trajektorie
aus 1 mit erlaubten
und unerlaubten Zellenübergängen,
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3 eine Übergangsmatrix zu der Trajektorie
aus 1 mit möglichen
Fehlerursachen für
unerlaubte Zellenübergänge,
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4 eine verallgemeinerte Übergangsmatrix
mit erlaubten, unerlaubten und unbekannten Zellenübergängen,
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5 eine beispielhafte Diskretisierung
eines Zustandsraums anhand eines Messprotokolls,
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6 eine Übergangsmatrix zu dem Messprotokoll
aus 5,
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7 ein Ablaufschema zur Erstellung
einer Wissensbasis für
das erfindungsgemäße Diagnoseverfahren,
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8 ein Ablaufschema zur Fehlerbestimmung
mit dem erfindungsgemäßen Diagnoseverfahren,
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9 das Zusammenwirken verschiedener Komponenten
zur Erzielung eines Diagnoseergebnisses.
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Anhand
von 1 sollen zunächst die Grundlagen,
die zum Verständnis
der Erfindung notwendig sind, kurz erläutert werden. Die Diskretisierung
eines Zustandsraumes hat man in der Vergangenheit für sogenannte
rechteckige Automaten bereits vorgeschlagen. Zum besseren Verständnis wird im
Folgenden ohne Beschränkung
der Allgemeinheit das Ausführungsbeispiel
einer Motorsteuerung gewählt.
Die beiden bestimmenden Zustandsgrößen, die den Zustandsraum aufspannen,
seien hierbei der Drosselklappenwinkel sowie die Motordrehzahl.
Die Motordrehzahl eines Verbrennungsmotors hängt neben anderen Zustandsgrößen von
dem Drosselklappenwinkel ab. Andere beeinflussende Faktoren sind z.
B. das anliegende Drehmoment, die Aufladung des Motors, die Kraftstoffzufuhr,
die Zündzeitpunktverstellung
usw. Der Einfachheit halber wird jedoch im Folgenden lediglich ein
zweidimensionaler Zustandsraum betrachtet. Selbstverständlich sind
bei realen Systemen mehrdimensionale Zustandsräume heranzuziehen. Die Diskretisierung
eines Zustandsraumes gelingt mit dem Einfügen von sogenannten Partitionsgrenzen 1.
Die Unterteilung der Zustandsgröße 1 in
mehrere Abschnitte sowie die Unterteilung der Zustandsgröße 2 in
mehrere Abschnitte teilt den von beiden Zustandsgrößen aufgespannten
Zustandsraum in diskrete Zellen S1, S2, S3,... S7, S8, S9. Die zeitliche
Veränderung
eines kontinuierlichen physikalischen Systems bildet sich in einem
Zustandsraum als sogenannte Trajektorie 2 ab. Eine Steuerung
oder eine Regelung des zugrundeliegenden technischen Systems ist
hierbei über
die Vorgabe einer Norm- bzw. einer Solltrajektorie möglich. Die
Trajektorie durchschneidet hierbei je nach Wert der beiden Zustandsgrößen verschiedene
Zellen des diskretisierten Zustandsraumes. Existiert eine Solltrajektorie,
so existieren auch erlaubte Zellenübergänge, die bei einem ordnungsgemäßen Betrieb
des technischen Systems vorkommen müssen. Ein Zellenübergang kommt
hierbei immer dann vor, wenn die Zustandstrajektorie eine Partitionsgrenze überschreitet.
Ein fehlerhaft arbeitendes technisches System wird von einer Solltrajektorie
abweichen. Die fehlerhafte Trajektorie des technischen Systems wird
dann bei geeigneter Partitionierung des Zustandsraums andere Zellenübergänge haben,
als diejenige der Solltrajektorie. Die Unterscheidung in erlaubte
Zellenübergänge und
unerlaubte Zellenübergänge ermöglicht also eine
Unterscheidung, ob das zugrundeliegende technische System einwandfrei
arbeitet oder ob ein Fehler aufgetreten ist. Überwacht man den Zustand eines
technischen Systems mittels Sensoren, die die aktuellen Steuer-
und Regelgrößen, die
als Zustandsgrößen den
Zustand des technischen Systems bestimmen, aufnehmen, so ergibt
sich die erfindungsgemäße Möglichkeit
der Diagnose eines technischen Systems mittels Zustandstrajektorien.
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Die
Diagnose eines technischen Systems wird möglich, wenn man eine Wissensbasis
erstellt und aufbaut, die eine Unterscheidung zwischen erlaubten
Systemübergängen und
unerlaubten Systemübergängen trifft
und erlaubt und die insbesondere zu charakteristischen unerlaubten
Systemübergängen die
Identifizierungen möglicher
zugehöriger Fehlerursachen
enthält
und möglich
macht. De Auswertung einer Zustandstrajektorie wird im Folgenden anhand
von 2 näher erläutert. In
dem vorgenannten Ausführungsbeispiel
eines diskretisierten Zustandsraumes einer Motorsteuerung existieren
für die
Solltrajektorie 2 die in der Tabelle von 2 aufgeführten, erlaubten Übergänge für einen
Prozess P, den man mit dem Verbrennungsmotor fahren will. Erlaubte Übergänge sind
demnach die Zellenübergänge von
S3 nach S2, von S2 nach S4, von S4 nach S7, usw. von S9 nach S6
und von S6 nach S5. Zellenübergänge, die
bei einem ordnungsgemäßen und
fehlerfreien Betrieb des Verbrennungsmotors nicht vorkommen, sofern
der Prozess P fehlerfrei läuft,
sind z. B. die Zellenübergänge von
S2 nach S1, von S1 nach S4, von S4 nach S5, von S3 nach S7, von
S7 nach S3, usw. Nicht jeder theoretisch mögliche Zellenübergang
hat hierbei eine technische Bedeutung. Manche der Zellenübergänge sind
mit großer
Sicherheit technisch völlig
unmöglich.
Ein kontinuierliches technisches System wird in der Regel nur Zellenübergänge von
benachbarten Zellen erlauben. Den zuvor genannten Zellenübergängen von
S3 nach S7 sowie von S7 nach S3 entspricht somit keine technische Bedeutung.
Bei einer sensorgestützten
oder modellbasierten Überwachung
der Zustandstrajektorie eines Verbrennungsmotors sollten jedoch
folgende Systemübergänge bzw.
Zellenübergänge in dem
hier diskutierten Ausführungsbeispiel
nicht auftreten. Es sind dies die Zellenübergänge von S2 nach S1, von S1
nach S4 und von S4 nach S5. Weist eine beobachtete Zustandstrajektorie
diese Zellenübergänge auf,
so liegt ein fehlerhaftes Verhalten für den laufenden Prozess vor.
Der Zellenübergang
von S2 nach S1 kann hierbei charakteristisch dafür sein, dass die Drosselklappe
hängt.
Der Zellenübergang
von S1 nach S4 kann hierbei charakteristisch dafür sein, dass die Kraftstoffzufuhr
ungenügend
arbeitet und der Zellenübergang
von S4 nach S5 kann hierbei charakteristisch dafür sein, dass z. B. die Kupplung des
Antriebstranges rutscht. Die möglichen
Fehlerursachen zu unerlaubten Systemübergängen für einen Prozess P werden hierbei
aus experimenteller Beobachtung oder aus Simulationen des technischen
Systems gewonnen. Zur Abspeicherung dieses Erfahrungswissens in
einer Wissensbasis werden die möglichen
Fehlerursachen zweckmäßigerweise
mit einem Fehlercode oder auch mit einem sogenannten Label versehen.
In der Tabelle der 2 wurden
deshalb für
die möglichen
Fehlerursachen die Label 101, 102 und 103 vergeben.
Für die
technisch unmöglichen
Systemübergänge wird
einheitlich der Wert –1 vergeben.
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Mit
diesen ganzen Vorüberlegungen
lässt sich
das dynamische Verhalten eines technischen Systems mit einer Übergangsmatrix
beschreiben, wie sie z. B. in 3 gezeigt
ist. Diese Übergangsmatrix
enthält
dann neben den Informationen zu den erlaubten und erwarteten Systemübergängen auch die
Information zu möglichen
Fehlerursachen, wenn Zellenübergänge bzw.
Systemübergänge auftreten, die
nicht auftreten sollen. Die Übergangsmatrix
aus 3 enthält zwar
keine neuen Informationen, die nicht auch aus der Überwachung
einer Zustandstrajektorie, wie z. B. aus 1 sowie dem zugehörigen Erfahrungswissen zur
Tabelle nach 2 enthalten sind,
jedoch vereinfacht die Zusammenfassung des Vorwissens in eine Übergangsmatrix
die rechnerische Behandlung zum Zwecke der Auswertung und Diagnose
ganz erheblich. Überwacht
man den zeitlichen Ablauf eines Prozesses P mittels Sensoren, evtl.
ergänzt
durch Modellberechnungen für
Zustandsgrößen, die
nicht direkt messbar sind, so kann bei vorliegender Diskretisierung
des Zustandsraumes der Systemzustand immer dadurch festgelegt werden,
dass berechnet wird, in welcher Zelle des diskretisierten Zustandsraumes
sich die Phasentrajektorie des Prozesses P befindet. Durch laufende Überwachung
der Phasentrajektorie sowie der Partitionsgrenzen kann auch immer
ein Systemübergang in
Form eines Zellenüberganges
festgestellt werden. Ein Systemübergang
tritt immer dann ein, wenn die Zustandstrajektorie eine Partitionsgrenze
schneidet und von einer Zelle des Zustandsraumes in die nächste Zelle
des Zustandsraumes wechselt. Der aufgetretene Zellenübergang
wird von dem erfindungsgemäßen Diagnosesystem
zwischengespeichert. Ein Abgleich des zwischengespeicherten Zellenübergangs
mit der Übergangsmatrix,
wie sie z. B. in 3 oder
in 4 gezeigt ist, ermöglicht eine
unmittelbare Aussage darüber,
ob der beobachtete Zellenübergang
erlaubt war bzw. zu erwarten war, oder ob der ablaufende Prozess
fehlerhaft arbeitet.
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Hierzu
wird eine Übergangsmatrix
aufgespannt, bei der die Spalten und Zeilen mit den partitionierten
Zellen des diskreten Zustandsraums durchnummeriert sind. Entspricht
hierbei der Zeilenindex jeweils dem alten Zustand und der Spaltenindex
jeweils dem neuen Zustand, in den das System übergegangen ist, so ist es
möglich,
mit der Übergangsmatrix
die zeitliche Entwicklung der Zellenübergänge bzw. der Systemübergänge abzubilden.
Selbstverständlich
ist dies auch möglich,
wenn Zeilenindices und Spaltenindices hinsichtlich ihrer zeitlichen
Bedeutung vertauscht werden. Zweckmäßigerweise wird man, wie im
Ausführungsbeispiel
der 3, in die Übergangsmatrix – die einzelnen
Matrixelemente mit Zahlencodes entsprechen bewerten. Man braucht
hierzu einen Zahlencode für
erlaubte Zellenübergänge, spezifische
charakteristische Fehlercodes für
mögliche
Fehlerursachen bei unerlaubten Zellenübergängen, sowie alternativ einen
Code für unbekannte Übergänge oder
für technisch
unmögliche Übergänge. Trägt man diese
Codes in das entsprechende Matrixelement der Übergangsmatrix für die betreffenden
Zellenübergänge jeweils
ein und speichert man diese Übergangsmatrix
z. B. in einer Wissensbasis ab, so kann man bei einem beobachteten
oder festgestellten Zellenübergang
des zu steuernden technischen Systems durch Vergleich mit der Übergangsmatrix
sofort und unmittelbar feststellen, ob der ablaufende Prozess fehlerfrei
arbeitet oder nicht. Werden für
unerlaubte Zellenübergänge die Fehlercodes
für mögliche Fehlerursachen
in der Übergangsmatrix
abgespeichert und festgehalten, so erhält man bei Auftreten eines
unerlaubten Zellenübergangs
auch sofort und unmittelbar einen Hinweis über die mögliche Fehlerursache des fehlerhaft
arbeitenden Prozesses. Das heißt,
man hat mit den Mitteln des diskretisierten Zustandsraumes und dem Erfahrungswissen
einer Übergangsmatrix
mit zugehörigen
Fehlercodes ein schlagkräftiges
Werkzeug für
ein Diagnosesystem. Im Ausführungsbeispiel
der 3 sind hierbei in
dem Matrixelement des Zellenübergangs
von S2 nach S1 der Fehlercode 101 für eine hängende Drosselklappe, in dem
Matrixelement des Übergangs
von S1 nach S4 der Fehlercode 102 für eine ungenügende Kraftstoffzufuhr
und in dem Matrixelement des Zellenübergangs von S4 nach S5 der
Fehlercode 1O3 für
eine rutschende Kupplung hinterlegt. Erlaubte Zellenübergänge sind
mit der Kennziffer 0 gekennzeichnet, während technisch unmögliche Zellenübergänge mit
der Kennziffer –1
gekennzeichnet sind.
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In
komplexen technischen System müssen Abweichungen
des Systems von einem prognostizierten Normverhalten nicht monokausal
sein. In 4 ist deshalb
als Beispiel die Übergangsmatrix für die Leerlaufregelung
eines Verbrennungsmotors dargestellt. Die Abweichung der Leerlaufregelung von
einem Sollverhalten kann hierbei verschiedene Ursachen haben. Als
Ursachen kommen hauptsächlich
in Frage, ein blockierter Luftfilter, das Ansaugen von Falschluft,
das Hängen
bleiben eines Einlassventils EV1 oder gar, falls das Einlassventil
EV1 eine elektromechanische Komponente ist, ein fehlerhafter Anschluss
des Einlassventils. In einem diskretisierten Zustandsraum für die Leerlaufregelung
mit den Zuständen 0, 1, 2, 10, 11, 12, 20, 21, 22 wurde
aus Versuchen die Übergangsmatrix
aus 4 mit den unerlaubten
Zellenübergängen sowie
mit den für
die unerlaubten Zellenübergänge möglichen
Fehlerursachen ermittelt. Es zeigt sich, dass z. B. ein unerlaubter
Zellenübergang
von Zelle 21 auf Zelle 12 eine monokausale Fehlerursache,
bezeichnet mit Label 11 für ein nicht angeschlossenes
Einlassventil, hat. Andere, nicht erlaubte Zellenübergänge, z.
B. von Zelle 21 auf Zelle 22, haben dagegen mehrere
mögliche Fehlerursachen,
jeweils bezeichnet mit Label 8, 9, 11 und 15 für die Fehler
blockierter Luftfilter, Falschluft, nicht angeschlossenes Einlassventil,
Einlassventil hängt.
In diesem Fall ist es notwendig durch Abfrage weiterer Systemgrößen den
Fehler näher
einzugrenzen. Dies kann z. B. erfolgen, indem bei dem vorliegenden
Beispiel der 4 mit geeigneten
Mitteln, d. h. mit Sensoren oder mit Modellberechnungen geprüft wird,
ob das. System in dem Systemzustand 1 verharrt oder nicht.
Eine Verharrung im Systemzustand 1 entspricht dem Matrixelement
1-1 und hat als mögliche
Fehlerursachen die Labels 9, 11, 15.
Ist kein Teilprozess aufgetreten, der in dem Systemzustand 1-1 verharrt
ist, sondern lediglich ein Teilprozess aufgetreten, der einen unerlaubten
Zellenübergang
von Zelle 21 auf Zelle 22 bewirkt hat, so können die
mit den Labels 9, 11, 15 aufgetretenen
Fehlerzustände
ausgeschlossen werden und die Fehlerursache kann durch Heranziehen
weiterer Informationen über
den Zustand von Teilprozessen sowie über die Matrizenbelegung der Übergangsmatrix
auf die mit Label 8 bezeichnete Fehlerursache „Falschluft" eingeschränkt werden.
Diese Einschränkungen
der möglichen
Fehlerursachen, auch als Entprellung bezeichnet, erfolgt bei dem
erfindungsgemäßen Diagnoseverfahren
mit gängigen
Methoden des computerimplementierten logischen Schließens. Geeignete kommerziell
verfügbare
Programmpakete hierfür sind
z. B. Magnum Opus.
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Die
beiden Ausführungsbeispiele
in 5 und 6 zeigen beispielhaft ein Messprotokoll
sowie die aus dem Messprotokoll gewonnene Partitionierung und Auswertung
des Fehlerverhaltens mittels einer Übergangsmatrix. Die Effektivität des erfindungsgemäßen Diagnosesystems
hängt entscheidend
von der Wahl geeigneter Partitionsgrenzen zur Diskretisierung des
Zustandsraumes ab. Wie schon eingangs gesagt, ist hierzu bei der
Entwicklung des Diagnosesystems ein erhöhter Aufwand erforderlich.
Die Partitionsgrenzen für
den oder die Zustandsräume einzelner
Teilprozesse müssen
geeignet festgelegt werden, damit Fehlerursachen möglichst
eindeutig identifiziert werden können.
Hierzu werden im Vorfeld der Entwicklung mit dem technischen System
entweder experimentelle oder simulierte Messprotokolle von fehlerhaft
arbeitenden Systemen aufge nommen. Diese Messprotokolle werden hinsichtlich
geeigneter Partitionsgrenzen ausgewertet. Messprotokolle enthalten
für den
Fachmann oft charakteristische Abschnitte, die dem Fachmann eindeutig
das Vorliegen eines bestimmten Fehlers anzeigen. Zur Festlegung der
Partitionsgrenzen gilt es nun, diese Abschnitte von Messprotokollen
durch die Lage von Partitionsgrenzen eindeutig abzugrenzen. Damit
erhält
man im Zustandsraum Zellen, denen eindeutig eine Fehlerursache zugewiesen
werden kann. Geht ein Teilprozess des technischen Systems in eine
dieser Zellen über,
so besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit dafür, dass der dieser Zelle zugeordnete
technische Fehler eingetreten ist.
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In 5 ist z. B. ein Messprotokoll
gezeigt, bei dem die Motordrehzahlen über dem Drosselklappenwinkel
aufgenommen wurde. Man erkennt ein Verharren der Drosselklappe bei
einem Winkel von über
4,5° für eine Steigerung
der Motordrehzahl von 500 auf 600 Umdrehungen. Würde die Steuerung fehlerfrei
arbeiten, sollte der Drosselklappenwinkel bei einer Motordrehzahl
von 600 Umdrehungen zwischen 3 und 3,5° liegen. Durch Legen der Partitionsgrenzen
für den
Drosselklappenwinkel bei 4,5° und für die Motordrehzahl
bei 500 und 600 Umdrehungen ergibt sich somit eine geeignete Partitionierung
des Zustandsraumes, bei der die in 5 mit
der Ziffer 12 bezeichnete Zelle einen unerlaubten Zellenübergang darstellt,
der einen Hinweis darauf gibt, dass die Drosselklappe in offenem
Zustand hängen
geblieben ist. Befindet sich deshalb ein Teilprozess in einem Zustand
der im Zustandsraum auf die diskrete Zelle 12 abgebildet
wird, so kommt dies einer hängenden Drosselklappe
gleich. Dieses Beispiel wurde gewählt, weil es einen weiteren
Aspekt der Erfindung verdeutlicht. Befindet sich das System mit
seiner Zustandstrajektorie in der Zelle 12, so liegt – egal ob
das System sich dynamisch in Zelle 12 bewegt hat oder ob
das System statisch in Zelle 12 verharrt – jedes Mal
derselbe Fehler vor, nämlich
die hängende
Drosselklappe.
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Die
Umsetzung dieser Erkenntnis in eine Übergangsmatrix ist in 6 dargestellt. Der Übergangsmatrix
der 6 taucht der Fehlercode 101 für die hängende Drosselklappe
zweimal auf. Nämlich sowohl
für das
statische Verharren des Systems bei dem Matrixelement 12-12 als
auch bei einem dynamischen Übergang
des Systems von dem Zustand 2 auf den Zustand 12.
Mit dem erfindungsgemäßen Diagnoseverfahren
können
somit sowohl dynamische Fehlverhalten als auch statische Fehlverhalten
eines technischen Systems detektiert werden und für beide Arten
von Fehlverhalten kann durch geeignete Partitionierung des Zustandsraums
und geeignetem Aufbau einer Übergangsmatrix
die Fehlerlokalisierung entscheidend vereinfacht und verbessert
werden.
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7 zeigt ein allgemeines
Ablaufschema für
den im Zusammenhang mit den beiden 5 und 6 diskutierten Vorgang der
Diskretisierung des Zustandsraums und der Ermittlung der Übergangsmatrix.
In einem ersten Schritt werden hierbei Fehlerfälle gezielt manipuliert und
mit dem fehlerhaften technischen System entweder auf experimenteller
Basis die zu dem speziell eingestellten Fehlerfall zugehörigen Zustandstrajektorien
ermittelt, oder es wird mittels eines Systemmodells per Simulation
die für
diesen eingestellten Fehler zu erwartende Zustandstrajektorie berechnet.
Im nächsten
Schritt wird das experimentell ermittelte Messprotokoll oder die
berechnete Simulation der Zustandstrajektorie in einen Zustandsraum
aufgetragen und hinsichtlich Partitionierungsmöglichkeiten bewertet. Liegt
die Partitionierung fest, so wird im nächsten Schritt die Übergangsmatrix
für die
beteiligten Prozesse, die auf dem technischen Gesamtsystem laufen,
aufgestellt und schließlich
in einer Wissensbasis OWB abgespeichert.
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8 zeigt eine schematische
Darstellung einer Softwarearchitektur, mit der das erfindungsgemäße Diagnoseverfahren
durchgeführt
wird. Zunächst
wird mittels einer Zustandsüberwachung
des technischen Systems die aktuelle Zustandstrajektorie des zu
beobachtenden Prozesses ermittelt und einer Zustandserkennung zugeführt. Die
Zustandserkennung besteht im Wesentlichen darin, dass die Zustandstrajektorie
einer Zelle im Zustandsraum zugeordnet wird. Dieser Systemzstand
wird durch Bezifferung der Zelle im Zustandsraum (Z-alt) festgehalten. Im
nächsten
Schritt wird überprüft, ob in
der Wissensbasis, genauer gesagt in der in der Wissensbasis abgespeicherten Übergangsmatrix
mit diesem identifizierten Zustand bereits ein Fehlercode vorliegt
oder nicht. Liegt kein Fehler vor, kann eine Fehlersuche bzw. eine
Entprellung eines Fehlers FZ entfallen und der eben beschriebene
Vorgang beginnt rekursiv von vorne. Inzwischen ist eine gewisse
Zeit verstrichen, so dass der nun folgende Durchlauf zu einer späteren Zeit
erfolgt. Inzwischen kann sich das technische System verändert haben.
Wieder wird zuerst eine Zustandserkennung durchgeführt, indem
die nun vorliegende aktuelle Zustandstrajektorie auf den partitionierten
Zustandsraum abgebildet wird. Hat sich das technische System über eine
Partitionsgrenze hinweg verändert,
befindet sich das System nun in einem Zustand Z-neu, der einer anderen
Zelle im Zustandsraum entspricht. Auch dieser neue Zustand wird
festgehalten. Im nächsten
Schritt wird durch Vergleich mit Hilfe der Wissensbasis OWB überprüft, ob für den Zustand
Z-neu oder für
den Systemübergang bzw.
Zellübergang
von dem alten Zustand Z-alt in den neuen Zustand Z-neu in der Übergangsmatrix ein
Fehlercode FZ vorliegt. Liegt nur ein Fehlercode vor, ist das Diagnoseergebnis
bereits fest. Liegen in der Übergangsmatrix
für den
beobachteten Zellenübergang
mehrere mögliche
Fehlerursachen vor, so muss die tatsächliche Fehlerursache näher einge grenzt
werden. Dies kann entweder dadurch erfolgen, dass für die genaue
Fehlerbestimmung weitere Messwerte herangeholt werden, die die Ausschließung einiger
der möglichen
Fehlerursachen erlauben, oder indem abgewartet wird, wie sich das
System verhalten wird. Im zweiten Fall wird eine weitere Zustandserkennung
zu einem späteren
Zeitpunkt herangezogen und die zuvor besprochenen Überprüfungen und
Auswertungen werden wiederholt. Alternativ zum rekursiven Durchlaufen
der in 8 beschriebenen
Schleife können
zur weiteren Entprellung des Fehlers FZ, wie weiter oben schon beschrieben,
auch die Auswertung zusätzlicher
weiterer Matrixelemente der Übergangsmatrix
herangezogen werden.
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9 verdeutlicht noch einmal
die bisher im Zusammenhang mit den 1 bis 8 beschriebenen Elemente
und deren Zusammenwirkung zur Erzielung eines Diagnoseergebnisses.
Man braucht hierzu eine Messdatenerfassung 3, ein computerimplemetiertes
Systemmodell 4, einen oder mehrere diskretisierte Zustandsräume 5 für die zu
steuernden und zu diagnostizierenden Prozesse eines technischen
Systems, in einer Wissensbasis OWB abgespeichertes Erfahrungswissen,
was insbesondere aus möglichen Fehlerursachen
und deren Fehlercodes sowie aus der bereits behandelten Übergangsmatrix
besteht, eine Auswertung 6, mit deren Hilfe die Einträge in der Übergangsmatrix
sowie die Fehlercodes durch computerimplementiertes, logisches Schließen ausgewertet
werden und schließlich
das Diagnoseergebnis 7 bestimmt wird. Gelingt eine direkte
Bestimmung des Diagnoseergebnisses nicht, so können weitere Maßnahmen
zur Fehlerentprellung 8 notwendig werden. Für die Fehlerentprellung
stehen dabei die bereits diskutierten Maßnahmen zur Verfügung. Dies waren
insbesondere das Heranziehen zusätzlicher Messwerte
und Auswertung dieser zusätzlichen Messwerte
mittels eines Entscheidungsbaumes. Die Anwendung der Methoden der
Mustererkennung, hier besonders die Anwendung von Ereig nisfiltern, auf
die Übergangsmatrix,
das wiederholte rekursive Durchlaufen des Diagnosevorgangs, wie
er im Zusammenhang mit dem Ausführungsbeispiel
der 8 beschrieben ist.
Nach erfolgter Fehlerentprellung liegt dann ebenfalls das Diagnoseergebnis
vor.
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Alternative
Ausführungsformen
für das
erfindungsgemäße Diagnoseverfahren
ergeben sich, wenn bereits das zu untersuchende System selbst diskret
ist, oder wenn bereits für
das System ein diskretes Systemmodell vorliegt. In diesem Fall kann
die Bestimmung eines diskreten Zustandsraumes entfallen und das
Diagnoseverfahren wird direkt mit dem diskreten Systemmodell anstelle
des diskreten Zustandsraumes durchgeführt.
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Eine
weitere Alternative ergibt sich dann, wenn Messdaten direkt gewonnen
werden, die die unmittelbare Entscheidung über das Vorliegen eines Fehlers
möglich
machen. In diesem Fall kann das Diagnoseverfahren verkürzt werden,
da nun die Fehlerursache nicht mehr mit Hilfe der Übergangsmatrix
ermittelt werden muss, sondern die Fehlerursache direkt aus den
Messdaten eindeutig ermittelt werden kann.