EP0905500B1

EP0905500B1 - Device for diagnosing defects

Info

Publication number: EP0905500B1
Application number: EP98116600A
Authority: EP
Inventors: Rainer Burkhardt; Herbert Dr. Strobel
Original assignee: DaimlerChrysler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 1997-09-26
Filing date: 1998-09-02
Publication date: 2002-12-18
Anticipated expiration: 2018-09-02
Also published as: JPH11194075A; US6226760B1; DE19742446B4; DE19742446A1; ES2187866T3; DE59806700D1; JP3116322B2; EP0905500A3; EP0905500A2

Description

Die Erfindung bezieht sich auf eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zur Erkennung fehlerhafter Komponenten eines technischen Systems mit fehlerrelevanten Prozeßgrößen, deren Zustand sich bei Auftreten eines entsprechenden Komponentenfehlers von einem Fehlerfrei-Zustand in einen Fehler-Zustand ändert, indem ihr Zustandswert einen vorgegebenen Toleranzbereich verläßt.The invention relates to a fault diagnosis device for the detection of defective components of a technical system with error-relevant process variables whose status changes when they occur a corresponding component failure from an error-free state changes to an error state by its state value leaves a predetermined tolerance range.

Fehlerdiagnoseeinrichtungen zur Erkennung einschließlich Identifikation und Anzeige fehlerhafter Komponenten eines technischen Systems, wie einer Produktionsanlage, eines Computersystems, eines Kraftfahrzeuges etc., sind verschiedentlich bekannt. Meist werden dabei die momentanen Zustandswerte der Prozeßgrößen des Systems, die sich aus Eingangsgrößen, Ausgangsgrößen und internen Zustandsgrößen zusammensetzen, erfaßt und mit vorgegebenen Sollwerten verglichen. Weicht der Momentanwert um mehr als ein vorgegebenes Maß vom Sollwert ab, wird dies als Fehler gewertet und angezeigt. Bei elektrischen oder elektronischen Systemen kann die Bewertung meist unmittelbar durch entsprechende elektronische Mittel, wie Komparatoren, Fensterdiskriminatoren etc., erfolgen, bei Systemen mit mechanischem Anteil werden die zugehörigen Prozeßgrößen gegebenenfalls durch einen Meßwandler in ein elektrisches Signal umgewandelt, das dann vergleichend ausgewertet werden kann.Fault diagnosis devices for detection including identification and display of defective components of a technical Systems, such as a production plant, a computer system, one Motor vehicle etc. are known in various ways. Most of time the current status values of the process variables of the Systems, which consist of input variables, output variables and internal Compose state variables, recorded and with predetermined Setpoints compared. Soaks the instantaneous value by more than one from the setpoint, this is considered an error and displayed. With electrical or electronic systems the assessment can usually be made directly by means of appropriate electronic Means such as comparators, window discriminators etc., in systems with a mechanical component, the associated Process variables if necessary by a transducer in converted an electrical signal, which is then evaluated for comparison can be.

Eine Schwierigkeit solcher bekannter Einrichtungen besteht darin, daß die Aussage über den Fehlerort bzw. die Fehlerart häufig nicht eindeutig ist, weil die Einrichtung beispielsweise mangels Sensorik einem einzelnen Fehlersignal noch mehrere mögliche Komponentenfehler zuordnet. Es obliegt dann dem Bedienpersonal, eine Bewertung der Fehleranzeige vorzunehmen, um aus mehreren möglichen Fehlern den tatsächlich aufgetretenen Fehler bzw. unter einer Vielzahl von Fehlermeldungen die richtige und eindeutige herauszufinden. Es ist des weiteren bekannt, zur Diagnose die Art und den Ort eines Fehlers durch entsprechenden Aufwand an Sensorik selbsttätig zu ermitteln und die betreffenden Fehlerinformationen codiert oder uncodiert anzuzeigen und erforderlichenfalls für Korrekturen durch Bedien- bzw. Servicepersonal verwendbar zu machen.One difficulty with such known devices is that the statement about the fault location or the type of fault is frequent is not clear because the facility, for example due to the lack of sensors, a single error signal still several possible Allocates component errors. It is then up to the operating personnel to make an assessment of the error display in order to choose from several possible errors the actually occurred error or the correct and among a variety of error messages find out clear. It is also known for diagnosis the type and location of an error by appropriate To determine the effort of sensors automatically and the relevant Display error information coded or uncoded and if necessary for corrections by operating or service personnel to make usable.

In der Patentschrift DE 41 24 542 C2 ist eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zur Bestimmung einer Fehlerursache bei einem geprüften Gerät mit einer Detektiereinrichtung, die Parameter des geprüften Gerätes detektiert, und mit einer Speichereinrichtung beschrieben. In der Speichereinrichtung sind ein Suchbaum mit Knoten, die jeweiligen Untereinheiten des geprüften Gerätes entsprechen, sowie den Knoten jeweils zugeordnete Testtabellen, in denen jeweils wenigstens ein von der Detektiereinrichtung zu detektierender Parameter sowie eine diesbezügliche Testbedingung angegeben sind, eine Fehlerwahrscheinlichkeitstabelle entsprechend den Resultaten von Tests gemäß der wenigstens einen Testbedingung und Namen von Tochterknoten vorab abgespeichert, wobei in einer Testtabelle, die einem Knoten mit wenigstens drei Tochterknoten zugeordnet ist, zusätzlich wenigstens zwei zu detektierende Parameter und Testbedingungen angegeben sind. Außerdem ist in der Speichereinrichtung vorab eine Such/Inferenzeinrichtung abgespeichert, die entlang des Suchbaums Knoten auswählt und die zugehörigen Testtabellen auswertet, wobei sie die Knotenauswahl nach dem Ergebnis der Auswertung der Testtabellen vornimmt. Dadurch soll eine zielgerichtete Verknüpfung einzelner Testtabellen durch die Such/Inferenzeinrichtung nach Art eines nicht-binären Suchbaumes realisiert werden. Der Suchbaum hat dabei eine der Hardwareorganisation des geprüften Gerätes entsprechende Suchbaumstruktur. Diese Einrichtung erfordert eine relativ hohe Rechenleistung während der Systemlaufzeit, da viele Entscheidungen zu treffen und gegebenenfalls Tabellen nachzuladen sind. In the patent specification DE 41 24 542 C2 there is a fault diagnosis device to determine the cause of an error in a tested Device with a detection device, the parameters of the tested Device detected, and written with a storage device. In the storage device are a search tree with nodes, the respective subunits correspond to the tested device, and the test tables assigned to the nodes, in each of which at least one to be detected by the detection device Parameters and a related test condition are specified, corresponding to an error probability table the results of tests according to the at least one test condition and names of daughter nodes are stored in advance, where in a test table that has a node with at least three child nodes is assigned, in addition at least two to be detected Parameters and test conditions are given. Moreover is a search / inference device in advance in the storage device saved, which selects nodes along the search tree and evaluates the associated test tables, taking the Node selection based on the result of the evaluation of the test tables performs. This is intended to provide a targeted link between individuals Test tables by the search / inference device in the manner of a non-binary search tree can be realized. The search tree has it one corresponding to the hardware organization of the tested device Search tree. This setup requires a relative one high computing power during the system runtime, since many Make decisions and reload tables if necessary are.

In der Patentschrift US 5.099.436 sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Durchführung einer Systemfehlerdiagnose beschrieben, das auf einer hybriden Wissensdarstellung des zu diagnostizierenden Systems basiert. Während der Systemlaufzeit erfaßte Daten werden mit einer ereignisbasierten Systemdarstellung verglichen, die eine Vielzahl von vordefinierten Ereignissen umfaßt. Ein Ereignis wird erkannt, wenn die erfaßten Daten mit den kritischen Parametern des Ereignisses übereinstimmen. Das erkannte Ereignis und ein zugehöriger Satz von Mehrdeutigkeits-Gruppeneffekten, welche Komponenten kennzeichnen, die entsprechend einem zugeordneten Sortiereffekt in einer Mehrdeutigkeitsgruppe neu sortiert werden sollen, werden analysiert. Außerdem können ein Symptomfehlermodell und ein Nichtfunktionsmodell analysiert werden, um die Symptomfehlerbeziehungen und die Art der Nichtfunktionen festzustellen, die auf den Systemlauf anwendbar sind. Jede anwendbare Symptomfehlerbeziehung und jede Art der Nichtfunktion wird auch einem Satz von Mehrdeutigkeitsgruppeneffekten zugeordnet, der die Mehrdeutigkeitsgruppe neu sortiert. Beginnend mit denjenigen Komponenten in der Mehrdeutigkeitsgruppe, deren Nichtfunktion am wahrscheinlichsten ist, wird ein Strukturmodell analysiert, und als Ergebnis der Analyse werden Reparaturvorschläge mit am System auszuführenden Tests ausgegeben.In US Pat. No. 5,099,436 there are one method and one Device for carrying out a system fault diagnosis described that on a hybrid representation of the knowledge of the diagnosed Systems based. Captured during system runtime Data is presented with an event-based system representation compared, which includes a variety of predefined events. An event is recognized when the recorded data with the critical parameters of the event match. Realized that Event and an associated set of ambiguity group effects, which components identify that accordingly an associated sort effect in an ambiguity group to be re-sorted are analyzed. Moreover can analyze a symptom defect model and a nonfunctional model to the symptom error relationships and the nature of the Determine non-functions that are applicable to the system run are. Any applicable symptom error relationship and any type of Non-function also becomes a set of ambiguity group effects assigned to reorder the ambiguity group. Starting with those components in the ambiguity group, the most likely to fail is a Structural model analyzed, and as a result of the analysis Repair suggestions with tests to be carried out on the system issued.

Diese bekannte Vorgehensweise beinhaltet eine laufende umfangreiche Datenakquisition und ständige Vergleichsoperationen während des Systembetriebs und daher einen erheblichen Rechenaufwand im diagnostizierenden Systemteil. Das Systemmodell beschreibt die Systemkomponenten ereignisstrukturiert mit zusätzlichen Informationen über ihre Ausfallwahrscheinlichkeit, Reparaturfreundlichkeit, Zugänglichkeit usw. Die Implementierung dieses Diagnosewissens, für die spezielles Wissen und/oder Erfahrungen notwendig sind, ist für einen Einsatz dort nicht geeignet, wo die zu diagnostizierenden Systeme nach Struktur und Ausprägung zeitlich kurzfristigen Änderungen unterliegen, wie dies z.B. bei Kraftfahrzeugen der Fall ist. This known procedure involves an ongoing extensive Data acquisition and constant comparison operations during of system operation and therefore a considerable computing effort in the diagnosing part of the system. The system model describes the system components are event-structured with additional ones Information about their probability of failure, ease of repair, Accessibility etc. The implementation this diagnostic knowledge, for the specific knowledge and / or experience are not suitable for use there, where the systems to be diagnosed according to structure and Expression subject to short-term changes, such as this e.g. is the case with motor vehicles.

Strukturelle Grundzüge einer rechnergestützten Fehlerdiagnoseeinrichtung für ein Kraftfahrzeug sind in den Veröffentlichungen N. Waleschkowski et al., Ein wissensbasiertes Fahrzeug-Diagnosesystem für den Einsatz in der Kfz-Werkstatt, Grundlagen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz, Springer-Verlag, 1993, Seite 277 sowie N. Waleschkowski et al., Wissenmodellierung und Wissenserwerb am Beispiel der Fahrzeugdiagnose, Zeitschrift künstliche Intelligenz KI 1/95, Seite 55 beschrieben. Diese Einrichtung enthält eine Diagnoseablaufbereitstellungsstufe mit einer Wissensbasis, die ein Strukturmodell über den hierarchischen Aufbau des technischen Systems aus einzelnen Teilsystemen, ein Wirkungsmodell über die Wirkungsbeziehungen zwischen den einzelnen Teilsysstemen und ein den Diagnoseablauf bestimmendes Fehlermodell beinhaltet, das die Zusammenhänge zwischen Fehlerursachen und deren Auswirkungen sowie geeigneten Prüfabläufen und Reparaturen darstellt. Eine Diagnosedurchführungsstufe führt interaktiv Fehlerdiagnosen unter Verwendung des von der Diagnoseablaufbereitstellungsstufe bereitgestellten Diagnoseablaufprogramms durch.Structural principles of a computer-aided fault diagnosis facility for a motor vehicle are in the publications N. Waleschkowski et al., A knowledge-based vehicle diagnostic system for use in the automotive workshop, basics and applications Artificial Intelligence, Springer-Verlag, 1993, Page 277 and N. Waleschkowski et al., Knowledge Modeling and Knowledge acquisition using the example of vehicle diagnostics, magazine artificial intelligence KI 1/95, page 55. This facility includes a diagnostic workflow stage with a Knowledge base which is a structural model above the hierarchical Structure of the technical system from individual subsystems Impact model about the impact relationships between the individual Subsystems and an error model that determines the diagnostic process includes the relationships between causes of errors and their effects as well as suitable test procedures and Repairs. A diagnostic execution level leads interactively Troubleshoot using the diagnostic workflow stage provided diagnostic sequence program by.

Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung einer Fehlerdiagnoseeinrichtung der eingangs genannten Art zugrunde, mit der im Systembetrieb mit vergleichsweise geringem Rechenaufwand relativ rasch fehlerverdächtige Systemkomponenten erkannt werden können.The invention is a technical problem of providing based on a fault diagnosis device of the type mentioned at the beginning, with that in system operation with comparatively little Computing effort relatively quickly suspect system components can be recognized.

Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung einer Fehlerdiagnoseeinrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Diese Einrichtung stützt sich auf die Tatsache, daß im Fall der Nichtfunktion einer Systemkomponente, d.h. bei Auftreten eines Komponentenfehlers, bestimmte, als fehlerrelevant bezeichnete Prozeßgrößen des Systems ihren Zustand von einem Fehlerfrei-Zustand in einen Fehler-Zustand ändern, so daß von deren Zustand auf die eine oder mehreren fehlerverdächtigen Komponenten geschlossen werden kann. Diese binäre Zustandsentscheidung für die jeweilige Prozeßgröße erfolgt in Abhängigkeit davon, ob der zugehörige Zustandswert der Prozeßgröße innerhalb oder außerhalb eines für ihn als Toleranzbereich vorgegebenen Wertebereiches liegt. Des weiteren ist die Tatsache nutzbar, daß eine Kenntnis über die Funktion von Ressourcen, die außer von einem fehlerhaften auch noch von einem oder mehreren anderen Signalpfaden genutzt werden, die Zahl der im fehlerhaften Pfad verdächtigen Komponenten wesentlich verringern kann.The invention solves this problem by providing a Fault diagnosis device with the features of claim 1. This facility is based on the fact that, in the case of Non-function of a system component, i.e. when a Component failure, certain, referred to as failure-relevant Process variables of the system change their state from an error-free state change to an error state so that from their state concluded on the one or more suspect components can be. This binary state decision for the The respective process variable takes place depending on whether the associated status value of the process variable inside or outside a value range specified for him as a tolerance range lies. Furthermore, the fact that knowledge is usable about the function of resources other than from a faulty one also used by one or more other signal paths will suspect the number of those in the faulty path Components can significantly reduce.

Die Prozeßgrößen werden für jeden Komponentenfehler in primäre, den Toleranzbereich verlassende, und davon beeinflußte, den Komponentenfehler präzisierende sekundäre Prozeßgrößen unterschieden, die ihren Toleranzbereich nicht überschreiten, jedoch in ihrer Gesamtheit für den betreffenden Fehler indikativ sind. Im laufenden Systembetrieb können nur die primären Prozeßgrößen, indem sie von ihrem Fehlerfrei-Zustand in ihren Fehler-Zustand wechseln, einen Diagnosevorgang auslösen, wobei die übrigen, sekundären Prozeßgrößen abgefragt werden. Die primären und die jeweils zugehörigen sekundären Prozeßgrößen und ihre komponentenfehlerindikativen Zustandskombinationen lassen sich automatisiert aus vorhandenen Konstruktionsunterlagen vorab modellbasiert durch Simmulation ermitteln und in einer Checkliste sowie einer Zustandstabelle abspeichern. Über das Modell läßt sich somit automatisiert und ohne Notwendigkeit der Einbeziehung von Fach- oder Spezialwissen eine detallierte Zuordnung von Fehlerursachen und Fehlerauswirkungen dokumentieren. Soweit das zu diagnostizierende System unabhängige Funktionsgruppen enthält, läßt es sich für die Modellierung entsprechend aufteilen, was die Zahl der notwendigen Simulationen verringert.The process variables are divided into primary, out of tolerance, and affected by it, component failure differentiate precise secondary process variables, that do not exceed their tolerance range, but in all of them are indicative of the error in question. in the ongoing system operation, only the primary process variables, by moving from their error-free state to their error state switch, trigger a diagnostic process, the remaining, secondary Process variables are queried. The primary and each associated secondary process variables and their component error indications State combinations can be automated based on existing design documents, model-based in advance determine by simulation and in a checklist as well save a status table. So you can use the model automated and without the need to include Technical or special knowledge a detailed assignment of causes of errors and document the effects of errors. So far that too diagnostic system contains independent functional groups, it can be divided according to what for modeling the number of simulations required is reduced.

Bei einer nach Anspruch 2 weitergebildeten Fehlerdiagnoseeinrichtung ist das Diagnosemodul so ausgelegt, daß es die während eines Diagnosevorgangs als fehlerverdächtig festgestellten Systemkomponenten geordnet nach ihrer empirisch festgelegten Ausfallwahrscheinlichkeit anzeigt. Damit wird das Bedien- bzw. Servicepersonal in die Lage versetzt, dem aufgetretenen Fehler gezielt zuerst mit der jeweils am wahrscheinlichsten zur Behebung desselben führenden Maßnahme zu begegnen.In a fault diagnosis device further developed according to claim 2 is the diagnostic module designed so that it during a diagnostic process as suspected system components ordered according to their empirically determined probability of failure displays. With this, the operating or service personnel enabled to target the error that occurred first with the most likely to fix counter the same leading measure.

Bei einer nach Anspruch 3 weitergebildeten Fehlerdiagnoseeinrichtung speichert das Diagnosemodul für den jeweiligen Diagnosevorgang die Informationen über die auslösende primäre Prozeßgröße, die ermittelte Zustandskombination der fehlerrelevanten Prozeßgrößen und die zugehörigen fehlerverdächtigen Systemkomponenten in einem Diagnoseergebnisspeicher ab, wodurch der aufgetretene Fehler und seine Ursache dokomentiert werden. In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung nach Anspruch 4 wird dies dazu genutzt, während eines laufenden Diagnosevorgangs bei der Abfrage und anschließenden Auswertung der Zustände der fehlerhaften Prozeßgrößen Informationen hierüber aus vorangegangenen Diagnosevorgängen heranzuziehen, die im Diagnoseergebnisspeicher abgelegt sind. Im Rahmen einer solchen Auswertung können sich dann eventuell mehrere Vorschläge von Sätzen fehlerverdächtiger Systemkomponenten ergeben, von denen der mittels eines entsprechenden, herkömmlichen Algorithmus ermittelte, beste Vorschlag als Ergebnis verwendet wird. Mit dieser Maßnahme lassen sich beispielsweise Fehler, die in der Vergangenheit aufgetreten sind und momentan nicht mehr anliegen, weil der zugehörige Signalpfad gerade nicht aktiv ist, in die Auswertung einbeziehen, wodurch das Diagnoseergebnis gegebenenfalls verbessert werden kann.In a fault diagnosis device further developed according to claim 3 saves the diagnostic module for the respective diagnostic process the information about the triggering primary process variable, the determined state combination of the error-relevant Process variables and the associated suspect system components in a diagnostic result memory, whereby the occurred Errors and their causes are documented. In a Another embodiment of the invention according to claim 4, this is used during an ongoing diagnostic process at Query and then evaluate the status of the faulty Process variables Information about this from previous Diagnostic processes to be used in the diagnostic result memory are filed. Such an evaluation can then possibly several suggestions of sentences suspect Result in system components, of which by means of a corresponding, best algorithm is used as a result. With this measure you can for example, errors that have occurred in the past and are no longer present because of the associated signal path is not currently active, include in the evaluation, whereby if necessary, the diagnostic result can be improved.

Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den Zeichnungen veranschaulicht und werden nachfolgend beschrieben. Hierbei zeigen:

Fig. 1: ein Blockdiagramm eines auf Fehler seiner Komponenten zu diagnostizierenden Systems und eines Diagnosemoduls einer zugehörigen Fehlerdiagnoseeinrichtung,
Fig. 2: ein detaillierteres Blockdiagramm des Diagnosemoduls von Fig. 1,
Fig. 3: eine schematische Blockdiagrammdarstellung zur Veranschaulichung der Erstellung eines Funktionsmodells des zu diagnostizierenden Systems zur Gewinnung einer Checkliste und einer Zustandstabelle für das Diagnosemodul von Fig. 2,
Fig. 4: ein Flußdiagramm des von der Fehlerdiagnoseeinrichtung mit dem Diagnosemodul von Fig. 2 durchführbaren Fehlerdiagnoseverfahrens,
Fig. 5: ein Blockschaltbild einer konkreten Realisierung einer Funktionsgruppe gemäß Fig. 1 für den Fall eines Kraftfahrzeuges als zu diagnostizierendem System,
Fig. 6: eine im Diagnosemodul für die Funktionsgruppe von Fig. 5 abgelegte Teil-Checkliste der Checkliste von Fig. 3 und
Fig. 7: ein zur Funktionsgruppe von Fig. 5 gehöriger Ausschnitt aus der im Diagnosemodul abgelegten Zustandstabelle.

Advantageous embodiments of the invention are illustrated in the drawings and are described below. Here show:

Fig. 1: 1 shows a block diagram of a system to be diagnosed for faults in its components and a diagnostic module of an associated fault diagnosis device,
Fig. 2: 1 is a more detailed block diagram of the diagnostic module of FIG. 1;
Fig. 3: 2 shows a schematic block diagram representation to illustrate the creation of a functional model of the system to be diagnosed in order to obtain a checklist and a status table for the diagnostic module from FIG. 2,
Fig. 4: 2 shows a flowchart of the fault diagnosis method that can be carried out by the fault diagnosis device with the diagnosis module from FIG. 2,
Fig. 5: 1 for the case of a motor vehicle as a system to be diagnosed,
Fig. 6: a partial checklist of the checklist of FIG. 3 and stored in the diagnostic module for the functional group of FIG. 5
Fig. 7: a section belonging to the functional group of FIG. 5 from the status table stored in the diagnostic module.

Fig. 1 zeigt allgemein den Aufbau eines zu diagnostizierenden technischen Systems S, das eine beliebige Anzahl n von Rechnereinheiten R1, ..., Rn umfaßt, von denen lediglich eine erste Rechnereinheit R1 etwas detaillierter wiedergegeben ist. Das System S erzeugt mittels Verarbeitungslogiken V, die in den Rechnereinheiten R1, ..., Rn implementiert sind, Zustandsgrößen Z1, Z2 sowie Ausgangsgrößen A1, A2, ..., Am in Abhängigkeit vom jeweiligen Zustand zugeführter Eingangsgrößen E1, ..., Ek. An das System S ist ein Diagnosemodul D als zentraler Bestandteil einer Fehlerdiagnoseeinrichtung angekoppelt, das die Vielzahl von im System S vorhandenen, verschiedenen Komponenten K1 bis K4 auf auftretende Fehler überwacht, wobei die Systemkomponenten innerhalb oder außerhalb der Rechnereinheiten R1, ..., Rn angeordnet sein können. Die Gesamtheit der Eingangsgrößen E1, ..., Ek, der Zustandsgrößen Z1, Z2, ... und der Ausgangsgrößen A1, ..., Am bildet den Satz der Prozeßgrößen des Systems S. Fig. 1 generally shows the structure of a diagnosis technical system S that any number n of computing units R1, ..., Rn, of which only a first Computer unit R1 is shown in somewhat more detail. The system S generates by means of processing logic V, which in the computer units R1, ..., Rn are implemented, state variables Z1, Z2 and output variables A1, A2, ..., Am depending on the respective State of input variables E1, ..., Ek. To the System S is a diagnostic module D as a central component of one Fault diagnosis device coupled, which the multitude of in System S existing, various components K1 to K4 occurring errors are monitored, with the system components within or arranged outside the computer units R1, ..., Rn could be. The total of the input variables E1, ..., Ek, der State variables Z1, Z2, ... and the output variables A1, ..., Am forms the set of process variables of system S.

Fig. 2 zeigt den Aufbau des Diagnosemoduls D. Das Diagnosemodul D umfaßt eine Checkliste CL, die aus einzelnen Teil-Checklisten CL_1, ..., CL_n besteht, welche jeweilige fehlerrelevante Prozeßgrößen für die einzelnen Funktionsgruppen FG enthalten, eine Prozeßgrößen-Zustandtabelle ZT, welche die Zuordnung aufgetretener Zustandsänderungen von Prozeßgrößen zu den jeweils fehlerverdächtigen Systemkomponenten dokumentiert, und eine Ablaufsteuerung AS. Die Checkliste CL und die Zustandstabelle ZT werden vor dem tatsächlichen Systembetrieb vorab in einer Generierphase gewonnen und im Diagnosemodul D abgelegt. Die Ablaufsteuerung AS enthält, wie blockdiagrammatisch veranschaulicht, die zur Fehlerdiagnose benötigten Kommunikations- und Datenbankfunktionen sowie eine Recorderfunktion, mit welcher alle von dem Diagnosemodul D erkannten Nichtfunktionen bzw. Fehler von Systemkomponenten in chronologisch richtiger Reihenfolge in einem als Diagnoseergebnisspeicher fungierenden Fehlerspeicher E abgelegt werden. Zusätzlich enthält das Diagnosemodul D einen Zwischenspeicher ZS.2 shows the structure of the diagnostic module D. The diagnostic module D includes a checklist CL, which consists of individual partial checklists CL_1, ..., CL_n, which error-relevant process variables exist included for the individual function groups FG Process size status table ZT, which the assignment occurred Status changes from process variables to the suspect System components documented, and a process control AS. The checklist CL and the status table ZT are before the actual system operation in advance in a generation phase obtained and stored in the diagnostic module D. The sequence control AS, as illustrated in a block diagram, contains the Communication and database functions required for error diagnosis as well as a recorder function with which all of the Diagnostic module D detected non-functions or errors of system components in chronologically correct order in one Error memory E that functions as a diagnostic result memory is stored become. In addition, the diagnostic module D contains a buffer ZS.

Insbesondere zum Zwecke einer unten erläuterten Modellierung der Systemfunktionen im Rahmen der Generierphase werden im System S die voneinander unabhängig arbeitenden Funktionspfade als jeweilige Funktionsgruppen FG ermittelt, wie dies in Fig. 1 für den Fall einer Funktionsgruppe FG näher gezeigt ist, die eine die Eingangsgröße E3 empfangende Komponente K3 und eine nachgeschaltete Verarbeitungslogik V, welche eine Zustandsgröße Z1 erzeugt, sowie eine dieser Verarbeitungslogik V außerhalb der zugehörigen Rechnereinheit R1 nachgeschaltete Komponente K4 umfaßt, der die Zustandsgröße Z1 zugeführt ist und die daraus die Ausgangsgröße A1 erzeugt.In particular for the purpose of modeling the System functions as part of the generation phase are in the system S the function paths working independently of each other as respective Function groups FG determined, as shown in Fig. 1 for the Case of a function group FG is shown in more detail, the one that Input variable E3 receiving component K3 and a downstream one Processing logic V, which generates a state variable Z1, and one of these processing logic V outside of the associated Computing unit R1 includes downstream component K4, which State variable Z1 is supplied and the output variable therefrom A1 generates.

In dieser Generierphase wird von jeder der Funktionsgruppen FG des Systems S, unterstützt durch entsprechende Softwarewerkzeuge, ein Funktionsmodell erstellt, das die Hard- und Softwarestruktur der Funktionsgruppe FG nachbildet. Dazu werden insbesondere zugehörige Schaltplan-Eingaben und Daten über Aktuatoren, Sensoren und dergleichen aus einer Modellbibliothek benutzt. Automatische Generierungsverfahren dieser Art sind an sich bekannt und bedürfen daher hier keiner näheren Erläuterung. An dem so erhaltenen Modell M werden dann Permutationen der relevanten Eingangsgrößen E1, ... simuliert und dabei der Reihe nach alle beteiligten Systemkomponenten als fehlerhaft eingesetzt. Zu einem jeden solchen Komponentenfehler werden dann die zugehörigen Prozeßgrößen des Systems S ermittelt, deren Zustandswerte durch den simulierten Komponentenfehler einen vorgegebenen Toleranzbereich verlassen. Dies wird als binäre Zustandsänderung in Form eines Übergangs vom Fehlerfrei-Zustand zum Fehler-Zustand der betreffenden Prozeßgröße interpretiert. Diese Prozeßgrößen werden für den jeweiligen Komponentenfehler als fehlerrelevant bezeichnet. Des weiteren werden in diesem Simulationsschritt SS die fehlerrelevanten Prozeßgrößen jedes Komponentenfehlers in primäre und sekundäre Prozeßgrößen unterschieden, wobei als primäre Prozeßgrößen diejenigen bezeichnet werden, die durch Toleranzüberschreitung konkrete Hinweise auf fehlerhafte Systemkomponenten liefern, während die übrigen, von den primären Prozeßgrößen beeinflußten Prozeßgrößen als sekundär bezeichnet werden und nur in ihrer Gesamtheit zu einer Fehleraussage führen. Sekundäre Prozeßgrößen können zunächst fehlerverdächtige Komponenten durch Präzisierung des Fehlerbildes aufgrund der Verbindungsstrukturen entlasten.In this generation phase, each of the function groups FG of the System S, supported by appropriate software tools, created a functional model that the hardware and software structure reproduces the function group FG. To do this in particular associated circuit diagram inputs and data via actuators, Sensors and the like used from a model library. Automatic generation processes of this type are on are known and therefore need no further explanation here. Permutations of the relevant ones are then made on the model M thus obtained Input variables E1, ... are simulated and the series after all system components involved are used as faulty. For each such component fault, the associated process variables of the system S, their state values a predefined one due to the simulated component error Leave tolerance range. This is called a binary state change in the form of a transition from the error-free state interpreted to the error state of the relevant process variable. These process variables are used for the respective component error referred to as error relevant. Furthermore, in this simulation step SS the error-relevant process variables of each component error divided into primary and secondary process variables, where the primary process variables are referred to that are given specific indications by exceeding the tolerance faulty system components deliver while the rest of the process variables influenced by the primary process variables as secondary are referred to and only in their entirety for an error statement to lead. Secondary process variables can initially be suspect Components by specifying the error pattern based on relieve the connection structures.

Im anschließenden Checklisten-Generierungsabschnitt CG werden dann für den jeweiligen simulierten Komponentenfehler die zu einer primären Prozeßgröße gehörigen sekundären Prozeßgrößen in einer entsprechenden Teil-Checkliste aufgelistet. Alle auf diese Weise erhaltenen Teil-Checklisten CL_1 bis CL_n werden dann unter Bildung der Checkliste CL zusammengefaßt und im Diagnosemodul D abgespeichert. Dann wird als abschließender Schritt der Generierphase die Prozeßgrößen-Zustandstabelle ZT erstellt. In dieser Zustandstabelle ZT sind jeder Kombination der binärwertigen Zustände der fehlerrelevanten Prozeßgrößen die eine oder mehreren entsprechenden fehlerverdächtigen Systemkomponenten zugeordnet. Die auf diese Weise gewonnene Zustandstabelle ZT wird dann im Diagnosemodul D abgelegt.In the subsequent checklist generation section CG then for the respective simulated component failure primary process variable secondary process variables in a corresponding partial checklist. All on this Sub-checklists CL_1 to CL_n obtained in this way are then under Formation of the checklist CL summarized and in the diagnostic module D saved. Then the final step is the Generation phase, the process variable status table ZT created. In this state table ZT are any combination of binary values States of the error-relevant process variables one or the other assigned to several corresponding suspect system components. The state table ZT obtained in this way becomes then stored in the diagnostic module D.

Mit dem solchermaßen vorbereiteten Diagnosemodul D überwacht dann die Fehlerdiagnoseeinrichtung das System S auf das Vorliegen fehlerhafter Komponenten entsprechend dem in Fig. 4 gezeigten Verfahren. Mit dem jeweiligen Systemstart 1 erfaßt das Diagnosemodul D laufend die primären Prozeßgrößen, d.h. diejenigen Prozeßgrößen des Systems S, die für wenigstens einen Komponentenfehler eine primäre Prozeßgröße darstellen. Die erfaßten momentanen Zustandswerte der primären Prozeßgrößen werden vom Diagnosemodul D daraufhin ausgewertet, ob sie ihren vorgegebenen Toleranzbereich, der dem Fehlerfrei-Zustand der Prozeßgröße entspricht, verlassen haben und sich folglich der Zustand der Prozeßgröße in den Fehler-Zustand geändert hat. Erst wenn im betreffenden Abfrageschritt 2 vom Diagnosemodul D erkannt wird, daß sich der Zustand einer fehlerrelevanten primären Prozeßgröße in den Fehler-Zustand geändert hat, löst dies einen weitergehenden Diagnosevorgang aus, bei dem in einem nächsten Schritt 3 vom Diagnosemodul D anhand der Checkliste CL diejenige Teil-Checkliste ermittelt wird, die derjenigen primären Prozeßgröße zugeordnet ist, die sich in den Fehler-Zustand verändert hat. Der ermittelten Teil-Checkliste entnimmt das Diagnosemodul D die zugehörigen anderen fehlerrelevanten, sekundären Prozeßgrößen der betreffenden Funktionsgruppe FG. Daraufhin fragt das Diagnosemodul D vom System S die aktuellen Zustandswerte dieser sekundären Prozeßgrößen ab und ermittelt dadurch, ob sich die jeweilige sekundäre Prozeßgröße im Fehlerfrei-Zustand oder im Fehler-Zustand befindet (Schritt 4).Monitored with the diagnostic module D prepared in this way then the fault diagnosis device the system S to the presence defective components corresponding to that shown in FIG. 4 Method. With the respective system start 1, the diagnostic module detects D continuously the primary process variables, i.e. those Process variables of the system S, for at least one component error represent a primary process variable. The captured instantaneous State values of the primary process variables are from the diagnostic module D then evaluated whether it was your given Tolerance range that corresponds to the error-free state of the process variable have left and consequently the state of the process variable changed to the error state. Only if in the concerned Query step 2 is recognized by the diagnostic module D, that the state of an error-relevant primary process variable changed to the error state, this triggers a further Diagnostic process, in which in a next step 3 from Diagnostic module D based on the checklist CL the partial checklist is determined, which is assigned to that primary process variable that has changed to the error state. The The determined partial checklist, the diagnostic module D takes the associated other error-relevant, secondary process variables of the relevant function group FG. The diagnostic module then asks D from the system S the current state values of these secondary Process variables from and thereby determines whether the respective secondary Process variable in the error-free state or in the error state (step 4).

Im nächsten Schritt 5 vergleicht das Diagnosemodul D die durch die Systemabfrage ermittelte aktuelle Zustandskombination der primären Prozeßgröße, welche den Diagnosevorgang ausgelöst hat, und der zu dieser gehörigen, in ihrer Teil-Checkliste aufgeführten sekundären Prozeßgrößen mit den in der Zustandstabelle ZT gespeicherten Zustandskombinationen. Bei Übereinstimmung der aktuellen, im Systembetrieb abgefragten Zustandskombination mit der in einer bestimmten Zeile der Zustandstabelle ZT gespeicherten Zustandskombination werden die in dieser Zeile der Zustandstabelle ZT als fehlerverdächtig angegebenen Systemkomponenten vom Diagnosemodul D ausgelesen und dem Nutzer als fehlerverdächtig zur Anzeige gebracht (Schritt 6). Zusätzlich speichert das Diagnosemodul D anschließend die wesentlichen Informationen über den Diagnosevorgang und das Diagnoseergebnis, d.h. Daten über die primäre Prozeßgröße, welche den Diagnosevorgang ausgelöst hat, sowie die vom System abgefragte, aktuelle Zustandskombination dieser Prozeßgröße und der über die betreffende Teil-Checkliste zugehörigen sekundären Prozeßgrößen im Fehlerspeicher E. Durch die Anzeige der fehlerverdächtigten Komponenten kann das Service- bzw. Diagnosepersonal das oder die fehlerverdächtigen Systemkomponenten reparieren oder austauschen oder zuvor noch detailliertere Tests an der oder den fehlerverdächtigen Komponenten vornehmen. Die Anzeige der fehlerverdächtigen Systemkomponenten erfolgt vorzugsweise in einer Reihenfolge mit absteigender Fehlerwahrscheinlichkeit, wozu für jede Systemkomponente eine empirisch festgelegte Fehlerwahrscheinlichkeit vorgegeben wird.In the next step 5, the diagnostic module D compares the the system query determined the current state combination of primary process variable that triggered the diagnostic process, and those belonging to this, listed in their partial checklist secondary process variables with those in the status table ZT saved combinations of states. If the current state combination queried in system operation with the one stored in a certain line of the status table ZT State combinations become those in this line of the state table Sometimes specified as suspect system components read out by the diagnostic module D and suspected of error by the user displayed (step 6). In addition, that saves Diagnostic module D then the essential information on the diagnostic process and the diagnostic result, i.e. Data about the primary process variable that triggers the diagnostic process has, as well as the current status combination queried by the system this process variable and that of the relevant partial checklist associated secondary process variables in error memory E. This can be done by displaying the suspected components Service or diagnostic personnel the suspect (s) Repair or replace system components or before more detailed tests on the suspect component or components make. The display of the suspect system components is preferably done in an order in descending order Probability of error, for which purpose for each system component an empirically determined probability of error is given becomes.

In einer bevorzugten Ausführungsform werden die im Ergebnisspeicher E gespeicherten Daten über die Ergebnisse vorhergehender Diagnosevorgänge für die Auswertung eines laufenden Diagnosevorgangs genutzt. Insbesondere erlauben die dort gespeicherten Zustandskombinationen von früher aufgetretenen Komponentenfehlern zu einem späteren Zeitpunkt eine Reproduktion des Systemszustands. Wenn nämlich jene primären Prozeßgrößen, die zu einem früheren Zeitpunkt bereits einmal im Fehler-Zustand waren und einen Diagnosevorgang ausgelöst hatten, selbst als eine der sekundären Prozeßgrößen, die zu derjenigen primären Prozeßgröße gehören, welche durch einen aktuellen Komponentenfehler in den Fehler-Zustand gelangt ist und den laufenden Diagnosevorgang ausgelöst hat, bezüglich ihres aktuellen Zustands abgefragt werden, kann jener Zustand zur Auswertung herangezogen werden, den diese Prozeßgrößen zum Zeitpunkt der durch sie initiierten Diagnoseabfrage eingenommen hatten, einschließlich der damit verbunden Zustände der zugehörigen sekundären Prozeßgrößen. Es können dann durch diese Auswertung gegebenenfalls mehrere Vorschläge über Kombinationen fehlerverdächtiger Systemkomponenten vorliegen, wovon ein von einem entsprechenden Algorithmus als bester bewerteter Vorschlag als Ergebnis verwendet wird. Derartige Bewertungsalgorithmen sind dem Fachmann geläufig und bedürfen hier keiner näheren Erläuterung. Mit dieser Vorgehensweise lassen sich Fehler, die in der Vergangenheit aufgetreten sind und momentan beispielsweise deshalb nicht mehr vorliegen, weil der zugehörige Pfad gerade nicht aktiv ist, in die Auswertung einbeziehen, wodurch das Diagnoseergebnis in vielen Fällen verbessert werden kann.In a preferred embodiment, they are stored in the results E stored data on the results of previous Diagnostic processes for the evaluation of an ongoing diagnostic process used. In particular, the state combinations stored there allow from previously occurring component failures a reproduction of the system state at a later time. If namely those primary process variables that lead to a have previously been in the error state and had initiated a diagnostic process, even as one of the secondary ones Process variables that correspond to that primary process variable which are caused by a current component error in the Error state has occurred and the ongoing diagnostic process has been queried regarding its current status, can that state be used for evaluation, which these process variables at the time they initiated Diagnostic query had taken, including that connected states of the associated secondary process variables. It can then make several suggestions through this evaluation about combinations of suspect system components are present, one of which is defined by a corresponding algorithm as best rated proposal is used as the result. such Evaluation algorithms are familiar to the person skilled in the art and require them no further explanation here. With this approach errors that have occurred in the past and is currently no longer available, for example, because the associated path is currently not active in the evaluation involved, which in many cases improves the diagnostic result can be.

Anhand der Fig. 5 bis 7 werden nachfolgend anhand eines Beispiels für eine Funktionsgruppe FG eines Kraftfahrzeugs als zu diagnostizierendem System einige der wesentlichen, oben allgemein beschriebenen Aspekte der erfindungsgemäßen Fehlerdiagnoseeinrichtung entsprechend den Fig. 1 bis 4 konkretisiert erläutert. Das gesamte, zu diagnostizierende Fahrzeug beinhaltet eine Reihe von elektronischen Baugruppen sowie mit ihnen verbundene elektrische und mechanische Bauteile bzw. periphere Baugruppen, wobei die elektrischen Komponenten, wie z.B. Glühlampen, gegebenenfalls über geeignete Treiberstufen von der Elektronik direkt und die mechanischen Komponenten über elektromechanische Betätigungsglieder, wie Elektromotoren, Magnetventile, Relais und ähnliche Aktuatoren, betätigt werden können. Die Zustandswerte der Prozeßgrößen dieses Systems, insbesondere der elektrischen und mechanischen Komponenten, und die Ausführungen von Betätigungen werden mindestens teilweise mit Hilfe von Sensoren an die elektronischen Komponenten rückgemeldet. Des weiteren werden die elektronischen Baugruppen ebenfalls in die Diagnose einbezogen.5 to 7 are based on an example for a functional group FG of a motor vehicle as too diagnostic system some of the essential, general above described aspects of the fault diagnosis device according to the invention 1 to 4 explained in concrete terms. The entire vehicle to be diagnosed includes one Series of electronic assemblies and associated with them electrical and mechanical components or peripheral assemblies, the electrical components, e.g. Incandescent, if necessary via suitable driver stages from the electronics directly and the mechanical components via electromechanical actuators, such as electric motors, solenoid valves, relays and the like Actuators that can be operated. The state values of the Process variables of this system, especially the electrical and mechanical components, and the execution of operations are at least partially connected to the electronic with the help of sensors Components reported. Furthermore, the electronic assemblies also included in the diagnosis.

In Fig. 5 ist eine Funktionsgruppe dieses Systems gezeigt, die zwei Strompfade umfaßt. Ein erster Strompfad beinhaltet eine Eingangsgröße A, die weiteren Prozeßgrößen-Spannung Ua und Stromstärke Ia, eine beiden Pfaden gemeinsame Systemkomponente in Form einer ersten Steckverbindung S1, eine Leitungsverbindung ca, eine zweite gemeinsame Systemkomponente in Form einer zweiten Steckverbindung S2, eine Komponente in Form einer ersten Lampe La und eine Masseverbindung M, die ebenfalls beiden Pfaden gemeinsam ist. Der andere Strompfad beinhaltet eine Eingangsgröße B, die weiteren Prozeßgrößen-Spannung Ub und Stromstärke Ib, eine Leitungsverbindung cb als weitere Systemkomponente, die Steckverbindungen S1 und S2, eine zweite Lampe Lb und die gemeinsame Masseverbindung M.In Fig. 5 a functional group of this system is shown, the includes two current paths. A first current path includes one Input variable A, the further process variable voltage Ua and Current Ia, a system component common to both paths in the form of a first plug connection S1, a line connection ca, a second common system component in the form of a second Connector S2, a component in the form of a first Lamp La and a ground connection M, which are also two paths is common. The other current path contains an input variable B, the further process variable voltage Ub and current intensity Ib, a line connection cb as a further system component, the Plug connections S1 and S2, a second lamp Lb and the common one Earth connection M.

Fig. 6 zeigt eine zu dieser Funktionsgruppe gehörige Teil-Checkliste, die zu dem angenommenen Fall gehört, daß die Stromstärke Ia als eine primäre Prozeßgröße vom Fehlerfrei-Zustand in den Fehler-Zustand gewechselt hat. Dies zeigt sich in einer Unterbrechung des ersten Strompfades, so daß dort kein Stromfluß mehr meßbar ist und die zugehörige Lampe La nicht brennt. Die Teil-Checkliste gemäß Fig. 6 umfaßt neben der für diesen Komponentenfehler als primäre Prozeßgröße agierenden Stromstärke Ia des ersten Strompfades die beiden Eingangsgrößen A, B, die beiden Spannungen Ua, Ub und die Stromstärke Ib im anderen Strompfad.6 shows a partial checklist belonging to this function group, which belongs to the assumed case that the amperage Ia as a primary process variable from the error-free state in the Error state has changed. This is shown by an interruption of the first current path, so that there is no current flow there is measurable and the associated lamp La does not burn. The partial checklist 6 includes in addition to the component error for this current Ia of the first acting as the primary process variable Current paths the two input variables A, B, the two Voltages Ua, Ub and the current Ib in the other current path.

Fig. 7 veranschaulicht einen den vorliegend angenommenen Fehlerfall enthaltenden Ausschnitt aus der zugehörigen Zustandstabelle ZT, der die Auswertung für diesen Fehlerfall veranschaulicht. Dabei sind, wie Fig. 5 zu entnehmen ist, die beiden Strompfade über die gemeinsamen Steckverbindungen S1, S2 und die gemeinsame Masseverbindung M fehlerrelevant miteinander verknüpft.7 illustrates an error case assumed here containing section from the associated status table ZT, which illustrates the evaluation for this error case. 5, the two current paths are via the common plug connections S1, S2 and the common Earth connection M linked to each other in a fault-relevant manner.

Die in Fig. 7 gezeigte erste Zeile der Zustandstabelle ZT gibt an, daß die Eingangsgröße A aktiv, die Eingangsgröße B inaktiv, die Spannung Ua aktiv, d.h. meßbar, und die Stromstärke Ia inaktiv, d.h. nicht meßbar, sind, wobei die Lampe La nicht brennt. Des weiteren sind die zugehörige Spannung Ub und die zugehörige Stromstärke Ib inaktiv. Die Betrachtung dieser Prozeßgrößen-Zustandskombination ergibt, wie in der rechten Hälfte der ersten Zeile der Zustandstabelle ZT von Fig. 7 angegeben, daß als fehlerverdächtig alle Komponenten des ersten Strompfades, d.h. die beiden Steckverbindungen S1, S2, die Leitungsverbindung ca, die Lampe La und die Masseverbindung M, in Betracht kommen. Über den Zustand der Leitungsverbindung cb und der Lampe Lb im anderen Strompfad wird keine Aussage gemacht, da sie für den aufgetretenen Fehler nicht relevant sind. Die Fehleraussage ist daher relativ vage.The first line of the state table ZT shown in FIG. 7 gives indicates that input variable A is active, input variable B is inactive, the voltage Ua active, i.e. measurable, and the current Ia inactive, i.e. are not measurable, the lamp La not burning. Furthermore, the associated voltage Ub and the associated Current Ib inactive. Consideration of this combination of process variables and states results, as in the right half of the first Line of the state table ZT of Fig. 7 indicated that as suspect all components of the first current path, i.e. the two plug connections S1, S2, the line connection approx Lamp La and the ground connection M, come into consideration. On the State of the line connection cb and the lamp Lb in the other The current path does not make a statement because it is for the occurred Errors are not relevant. The error statement is therefore relative vague.

Die zweite Zeile der Zustandstabelle ZT von Fig. 7 gibt an, daß die Eingangsgröße A aktiv, die Eingangsgröße B inaktiv, die Spannung Ua aktiv und die Stromstärke Ia inaktiv, d.h. nicht meßbar, sind, wobei wiederum die Lampe La nicht brennt. In diesem Fall ist nun jedoch die Spannung Ub im anderen Strompfad aktiv, d.h. vorhanden, während die zugehörige Stromstärke Ib als inaktiv gemessen wird. Die Betrachtung dieser Prozeßgrößen-Zustandskombination ergibt, daß dieser Fehler nur auftreten kann, wenn die gemeinsame Masseverbindung M unterbrochen ist, da die Spannung Ub als aktiv gemessen wird, während die Eingangsgröße B inaktiv ist. Dies ist somit eine eindeutige Fehleraussage, und es erscheint in der rechten Hälfte dieser zweiten Zeile nur die Masseverbindung M als fehlerverdächtige Systemkomponente.The second line of the state table ZT of FIG. 7 indicates that input variable A active, input variable B inactive, Voltage Ua active and current Ia inactive, i.e. Not are measurable, again the lamp La not burning. In this Case, however, the voltage Ub is now active in the other current path, i.e. available, while the associated current Ib as is measured inactive. Consideration of this combination of process variables and states shows that this error can only occur if the common ground connection M is interrupted because the Voltage Ub is measured as active, while the input variable B is inactive. This is a clear error statement, and only the one appears in the right half of this second line Ground connection M as a suspect system component.

Im Beispielfall von Zeile 3 der Zustandstabelle ZT von Fig. 7 sind beide Eingangsgrößen A, B und beide Spannungen Ua, Ub aktiv, während die Stromstärke Ia im einen Strompfad inaktiv und die Stromstärke Ib im anderen Strompfad aktiv ist, d.h. die Lampe Lb brennt, die Lampe La jedoch nicht. Die Betrachtung dieser Prozeßgrößen-Zustandskombination ergibt, daß wegen der aktiven Stromstärke Ib und dem Brennen der Lampe Lb eine Unterbrechung an der gemeinsamen Masseverbindung M und mit großer Wahrscheinlichkeit auch an den beiden Steckverbindungen S1, S2 nicht vorliegt. Nicht in die 3eurteilung einbezogen wird der Fall, daß an den Steckverbindungen S1, S2 nur ein Teil der Kontakte Verbindung hat, weil beispielsweise der Stecker nicht richtig in der zugehörigen Kupplung sitzt. Als mögliche Fehlerursachen bleiben dann nur eine Unterbrechung der Verbindungsleitung ca oder eine defekte Lampe La, wie dies in der rechten Hälfe der dritten Zeile der Zustandstabelle ZT von Fig. 7 angegeben ist. Mit entsprechend höherem Aufwand kann auch der Fall nur teilweiser Kontaktierungen der jeweiligen Steckverbindung S1, S2 berücksichtigt werden.In the example of line 3 of the state table ZT of FIG. 7 both input variables A, B and both voltages Ua, Ub are active, while the current Ia inactive in a current path and the current intensity Ib is active in the other current path, i.e. the lamp Lb burns, but the lamp La does not. Considering this Combination of process values and states shows that because of the active Current Ib and the lamp Lb an interruption at the common ground connection M and with great probability also not present at the two plug connections S1, S2. The case that is not included in the assessment the plug connections S1, S2 only part of the contacts connection has because, for example, the plug is not correctly in the associated clutch sits. Remain as possible causes of errors then only an interruption of the connecting line ca or one defective lamp La, like this in the right half of the third line the state table ZT of Fig. 7 is given. With accordingly The case of only partial contacts can also be more expensive of the respective plug connection S1, S2 is taken into account become.

Durch analoge Betrachtungen, wie sie oben für eine ausgewählte Funktionsgruppe anhand der Fig. 5 bis 7 beschrieben sind, lassen sich alle übrigen unabhängigen Funktionsgruppen eines zu diagnostizierenden technischen Systems auf das Auftreten von Fehlern in einer oder mehreren Systemskomponenten überwachen. Das Beispiel der Fig. 5 bis 7 zeigt auch, wie durch die Heranziehung einer zusätzlichen Prozeßgröße für die Beurteilung weitere, z.B. drei, mögliche Fehlerquellen ausgeschlossen werden können. Die erfindungsgemäße Diagnoseeinrichtung ist mit ihrem Diagnosemodul in der Lage, verhältnismäßig rasch einen auftretenden Systemfehler und die diesen verursachende, fehlerhafte Systemkomponente mit relativ geringem Aufwand zu erkennen. Von Vorteil ist dabei unter anderem die Strukturierung der fehlerrelevanten Prozeßgrößen für einen jeweiligen Komponentenfehler in die unmittelbar mit diesem verknüpfte, meßbare primäre Prozeßgröße und die davon abhängigen sekundären Prozeßgrößen, auf die sich der Komponentenfehler indirekt auswirkt. Diese Strukturierung der Prozeßgrößen erlaubt es, nur die primären Prozeßgrößen am System laufend zu überwachen. Erst nach Auftreten eines Fehler-Zustands einer primären Prozeßgröße werden die Zustände der zugehörigen sekundären Prozeßgrößen am System abgefragt und ausgewertet. Durch die Vorabermittlung und Speicherung der Checkliste und der Zustandstabelle können dann im laufenden Systembetrieb anhand der ermittelten Zustandskombination für die primäre und die zugehörigen sekundären Prozeßgrößen die fehlerverdächtigen Systemkomponenten vom Diagnosemodul mit relativ geringer Rechenleistung schnell bestimmt und angezeigt werden.By analogous considerations as selected above for a Functional group are described with reference to FIGS. 5 to 7 all other independent functional groups of one to be diagnosed technical system on the occurrence of errors monitor in one or more system components. The example 5 to 7 also shows how by the attraction an additional process variable for the assessment of further, e.g. three possible sources of error can be excluded. The Diagnostic device according to the invention is with its diagnostic module able to detect a system error relatively quickly and the faulty system component causing this to recognize with relatively little effort. It is an advantage among other things, the structuring of the error-relevant process variables for a respective component failure in the immediate associated with this, measurable primary process variable and that dependent secondary process variables to which the component failure relates affects indirectly. This structuring of the process variables allows only the primary process variables to run on the system to monitor. Only after an error condition occurs primary process variable are the states of the associated secondary Process variables queried and evaluated on the system. By the preliminary determination and storage of the checklist and the status table can then use the determined combination of states for the primary and the associated secondary process variables the suspect system components from the diagnostic module with relatively low computing power can be quickly determined and displayed.

Claims

Fault diagnosis device for the recognition of faulty components of a technical system (S), with fault-relevant process parameters whose condition, in the event that any component develops a fault, changes from a no-fault condition to a fault condition, in that its condition value moves outside a specified tolerance range,
characterised in that
it comprises a diagnosis module (D) having the following features:

it contains a stored check-list (CL) and a condition table (ZT), which are determined in advance by a component fault simulation using a generated functional model of the system, such that the fault-relevant process parameters for the respective faulty system components are determined separately in accordance with direct component-fault-indicating primary process parameters that have moved outside a specified tolerance range due to the occurrence of the fault in the system component concerned, and secondary process parameters influenced by them, the check-list giving, in a respective partial check-list (CL_1, ..., CL_n) for each primary process parameter, those secondary process parameters that are influenced by it, and the condition table giving, for each condition combination of fault-relevant process parameters, the associated system components suspected of being faulty, and

during operation the system continually determines the condition values of those process parameters that can occur as primary process parameters, calculates their condition therefrom, and as soon as it detects the fault condition for one of these process parameters, actuates a diagnosis procedure in which it takes from the check-list the secondary process parameters associated with those primary process parameters which are in the fault condition, interrogates the system (S) for their condition values, from this determines their condition, compares the condition combination of fault-relevant process parameters with the condition combinations stored in the condition table (ZT), and if there is agreement with one of the stored condition combinations, identifies the associated system components suspected of being faulty stored in the condition table.
Fault diagnosis device according to Claim 1, further
characterised in that
in any diagnosis process the diagnosis module (D) indicates the system components suspected of being faulty, in ordered sequence in accordance with a failure probability determined empirically for each system components.
Fault diagnosis device according to Claims 1 or 2, further
characterised in that
in a diagnosis result memory (E) the diagnosis module (D) stores the information resulting from respective diagnosis procedures concerning the primary process parameters involved, the condition combination of fault-relevant process parameters determined for this and the associated system components suspected of being faulty.
Fault diagnosis device according to Claim 3, further
characterised in that
during a diagnosis process, when the diagnosis module (D) interrogates and then evaluates the conditions of the fault-relevant process parameters involved, it refers to the information from previous diagnosis procedures stored in the diagnosis result memory (E).