WO2012163634A1 - Verfahren und diagnosesystem zur unterstützung der geführten fehlersuche in technischen systemen - Google Patents

Verfahren und diagnosesystem zur unterstützung der geführten fehlersuche in technischen systemen Download PDF

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WO2012163634A1
WO2012163634A1 PCT/EP2012/058468 EP2012058468W WO2012163634A1 WO 2012163634 A1 WO2012163634 A1 WO 2012163634A1 EP 2012058468 W EP2012058468 W EP 2012058468W WO 2012163634 A1 WO2012163634 A1 WO 2012163634A1
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WO
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technical system
tests
component
elements
components
Prior art date
Application number
PCT/EP2012/058468
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English (en)
French (fr)
Inventor
Christian ERATH
Mirko Wagner
Andreas Buse
Martin Fritz
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
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Filing date
Publication date
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Priority to EP12718688.0A priority patent/EP2715624A1/de
Priority to CN201280026325.6A priority patent/CN103608815B/zh
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the invention relates to a method and a diagnostic system for supporting the guided troubleshooting in technical systems, especially in motor vehicles.
  • the document DE 103 07 365 B4 discloses, for example, a diagnostic device for a vehicle in which state data of the vehicle are correlated in a computing device with a fault diagnosis model so that suggestions for measurements to be made and / or measurement data to be entered for the fault limitation can be determined.
  • Troubleshooting trees are a step-by-step troubleshooting strategy that uses simple decisions and decisions to narrow the set of causes of errors to a subset of possible causes of error that is congruent with the observations.
  • the quality of the guided troubleshooting is therefore largely determined by the quality of the troubleshooting trees.
  • the creation of troubleshooting trees is usually done manually based on the expertise of experts and requires a lot of time.
  • One way to perform guided troubleshooting is through dynamic debugging, where the available tests and tests are evaluated and prioritized during debugging of the technical system. In this case, an evaluation in the dynamic troubleshooting, as well as the determination of possible faulty components, after each test carried out anew.
  • a test domain which, for example, maps the assignments of available tests and possible faulty components to be checked, enables relevant tests to be determined automatically and evaluated by means of a program module.
  • the invention is based on the idea of creating a diagnostic system and a diagnostic system for a technical system with which the creation of troubleshooting trees can be automated on the basis of the expert knowledge already required for the manual creation of troubleshooting trees and the execution of guided troubleshooting can be supported.
  • an acquisition module is provided for the systematic acquisition of all relevant status, monitoring and / or measurement data of the technical system and a prioritization module for the prioritization of all relevant tests, tests or measurements in order to determine the weightings of the tests, tests or measurements depending on the state, observation and / or measurement data automatically create a troubleshooting tree, which can serve as a basis for a guided troubleshooting.
  • the relevant status, observation and / or measurement data can be provided in the acquisition module in the form of a structured ontology for the prioritization module, in which the ontology can then be processed accordingly.
  • the ontology can then be processed accordingly.
  • known diagnostic systems and methods are in the
  • Acquisition module only information from the domain of expert knowledge necessary without having to use physical models, Bayesian networks or similar test domains.
  • the present invention therefore provides, according to one embodiment, a method of assisting guided troubleshooting in a technical system, comprising the steps of detecting a set of observations on the technical system, the
  • Feature combination combinations of each of the set of possible tests of the technical system to be performed yields calculating a second prioritization of the set of possible tests to be performed by determining an average expected absolute reduction in the number of elements of the set of possible component errors of the technical system based on the determined absolute reduction of each Testing, and establishing a prioritized list of possible tests to be performed based on the first and second prioritizations.
  • a diagnostic system for supporting guided troubleshooting in a technical system comprising a detector adapted to detect a set of observations on the technical system and a set of potential defective components of the technical system and a set of possible ones
  • a determination device which is designed to determine a set of possible component errors, which is consistent with the set of observations
  • a computing device which is adapted to each a first absolute reduction of the number of elements of the set of possible Defective components of the technical system which, by considering each of the possible feature combination of each of the set of possible tests of the technical system to be performed when determining the amount of possible component errors, to determine a first prioritization of the amount of possible tests to be performed by determining a mean expected absolute reduction of the number of elements of the set of possible defective ones
  • the method according to the invention further comprises the steps of determining relevant for the technical system
  • Bayesian networks For example, having to resort to physical models, Bayesian networks, or other test domains provides a database of all component error-symptom and component-error feature dependency dependencies that underlie guided debugging.
  • the method comprises the steps of
  • Calculating a third prioritization of the set of possible tests to be performed by determining an average expected absolute reduction of the number of elements of the set of possible component errors of the selected component of the technical system being tested and establishing a prioritized list of possible tests to be performed for the selected component to be tested based on the third prioritization.
  • 1 is a schematic representation of a dependency graph according to a
  • FIG. 2 shows a schematic illustration of a method for assisting guided troubleshooting in a technical system according to a further embodiment of the invention
  • FIG. 3 is a schematic representation of a method for supporting the guided troubleshooting in a technical system according to another embodiment of the invention.
  • FIG. 4 shows a schematic representation of a method for supporting guided troubleshooting in a technical system according to a further embodiment of the invention.
  • FIG. 5 is a schematic representation of a diagnostic system for supporting guided troubleshooting in a technical system according to another embodiment of the invention.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of a dependency graph 10.
  • Dependency graph 10 shows a schematic representation of the relations between tests, their characteristics and feature values, components and their
  • tests 1 1 a and 1 1 b which have features 12a and 12b and 12c.
  • Tests in the sense of the application are all tests, measurements or other observer interventions in a technical system, which as observed, tested and / or measured data provide information about features of the technical system.
  • a concrete example of a test is, for example, an exhaust gas test on a vehicle.
  • Characteristics in the sense of this application are all information entities whose observation, measurement or examination result in different feature characteristics which can occur as feature combination for each test.
  • a concrete feature in connection with the exemplary exhaust gas test on a vehicle is, for example, the amount of a gas constituent contained in the exhaust gas of a vehicle, such as carbon dioxide.
  • technical systems can include, for example, machines, production plants, robots, system installations, motor vehicles or other complex technical assemblies of functionally interdependent technical components.
  • the dependency graph further comprises components 15a, 15b and 15c of the technical system.
  • Components within the meaning of the application can be the smallest exchangeable units of a technical system, for example machine parts, vehicle parts or the like.
  • Each of the components 15a, 15b and 15c may include component errors 14a, 14b, 14c and 14d.
  • component 15a may have two different component errors 14a and 14b, while components 15b and 15c may only have one component error 14c and 14d, respectively.
  • Component errors in the sense of the application can represent all deviations from the standard state of the functionality of components, and in particular be perceptible by observations of the technical system.
  • component errors may be deviations in output or measured quantities of components.
  • Each of the component errors 14a, 14b, 14c and 14d are one or more
  • Feature outputs 13a, 13b, 13c, 13d assigned, that is, in the presence A set of feature values 13a, 13b, 13c, 13d may be deduced to be present or absent a component error 14a, 14b, 14c and 14d. For example, in the event of
  • Feature forms 13a and 13c of the two features 12a, 12b of the test 1 1 a be concluded that the component error 14a of the component 15a is present.
  • dependency graph 10 includes symptoms 16a and 16b, which are a set of observable malfunctions of components of a technical system and, in particular, may be associated with one or more component errors.
  • the symptom 16a manifests itself in component errors 14a and 14b
  • symptom 16b manifests itself in component errors 14c and 14d.
  • the symptoms may also include codes for the identification of malfunctions, so-called "Displayed Trouble Codes" (DTC), which can be recorded, stored and retrieved, for example, by control and diagnostic devices in vehicles.
  • DTC Display Trouble Codes
  • Fig. 2 shows a schematic representation of a method 20 for supporting the guided troubleshooting in a technical system.
  • the method 20 includes, in a first step 21, acquiring a set of observations on the technical system.
  • the amount of observations may include an amount of the characteristics and symptoms known at the beginning of the procedure.
  • Known features and symptoms can, for example, a
  • Dependency relationships are assigned to those component errors that are consistent with the known feature values and symptoms.
  • the consistent component errors can then be used to determine those components as possible defective components in which the consistent component errors can occur.
  • Possible defective components include all components of the technical
  • the aim may be to determine further observations or characteristic values by selecting or suggesting suitable further tests, which may restrict the amount of possible defective components to a subset in order ultimately to locate a defective component.
  • prioritization parameters rank (ti) and rank K KF (ti) can be determined, which permit a statement as to how helpful each test of the number of possible tests NT to be performed in reducing the number of tests
  • Elements of the set of possible defective components MDK can be.
  • a prioritization may, inter alia, also be made on the basis of the effort for the respective test and the probability of occurrence for a component error related to a symptom.
  • the prioritization parameter rank (ti) may, for example, specify an average expected reduction in the number of elements of the set of possible defective components MDK.
  • an exemplary method is given, with which this reduction, taking into account the probability of occurrence for a
  • Component error related to a symptom can be calculated.
  • the amount of KMK, of all consistent feature value combinations can be calculated.
  • the elements of KMK are feature-value combinations, that is, sets of feature values of the test t, which as a consequence of each element of a set of possible component errors, which are responsible for the set of observations may be able to occur.
  • the consistent feature value combination K ( k , i) of the quantity KMK, of all consistent feature values the
  • Unification amount BMA (k j) of all observed feature values with the consistent feature expression combination K (k j) can be determined. On the basis of the union BMA ( kj), the new set KKF ( kj) can be more consistent
  • Components MDK (k j) can be specified.
  • the determined first reduction r ( kj) can then be weighted with the occurrence probabilities for each consistent feature combination K ( kj).
  • the new set of consistent component errors KKF ( kj) can be used and for each combination of consistent component errors f ( kj) one
  • Occurrence probability p (k j) are given, which exceeds the amount of all
  • Total occurrence probability p can be summed.
  • the first absolute reduction r (k j) can then be multiplied by the total occurrence probability p i, to give a weighted absolute reduction r g (k j).
  • all weighted absolute reductions rg ( kj) for each of the consistent feature value combinations K ( kj) of the set KMK, of all consistent feature values can be summed and normalized to the number of elements of the set KMK, of all consistent feature values become.
  • Weighting parameters to weight which can reflect a time and / or cost-dependent diagnostic effort. In this case, it is possible to fall back on predetermined time values for special tests and measuring devices as well as possibly actual costs of a test.
  • the prioritization parameter rank (ti) thus gives for each test a measure which represents the benefit of the test with regard to a reduction in the number of elements of the set of possible defective components MDK.
  • the prioritization parameter rank K KF (ti) may also indicate an average expected reduction.
  • the prioritization parameter rank K KF (ti) depends on the absolute expected reduction r K K (k, i) of the number of elements of the set of consistent component errors KKF. This reduction or second reduction r K KF (kj) can be specified as an absolute difference of the number of elements of the existing amount of the components consistent error CCF and the new amount of the components consistent error KKF (k j).
  • the determined second reduction r K KF (k, i) may then be weighted by the probabilities of occurrence for each combination consistent feature quantity C (k j). For this, the new set of consistent component errors KKF ( kj) can be used and for each combination of consistent component errors f ( kj) one
  • Occurrence probability PKKF (kj) can be given, which over the set of all combinations of consistent component error f K KF (k, i) to a
  • Reduction r K KF (k, i) then with the total occurrence probability p K KFi to specify a weighted absolute reduction rg K KF (k, i) are multiplied.
  • the prioritization parameter K KF rank (ti) can all weighted absolute reductions rg K KF (k, i) for each of the consistent feature quantity combinations K (k j) of the amount KMK summed all consistent characteristic values and the number of elements of the set KMK , of all consistent characteristic values. Furthermore, it is optionally possible to weight the prioritization parameter rank K KF (ti) with the effort parameter specified above.
  • a third step 23 it is checked whether the number of elements of the amount of possible defective components is greater than one. Should only one possible defective component remain, in step 23a the remaining component can be output as the defective component.
  • step 23a it may be stated in step 23a that the observations in the model are not plausible. If the number of elements of the set of possible defective components is greater than one, it is checked in a fourth step 24 whether the number of elements of the set of possible tests to be performed is greater than zero, that is, if there are any tests still in progress can not and have not yet been carried out. If no further test is possible, this can be displayed to a user in step 24a. At the same time, in step 24a, the previous list of all possible defective components can be output as a list of suspect components.
  • a prioritized list of all possible tests NT to be performed which can be displayed to a user can then be determined in step 25.
  • the user can then select and perform one of the suggested tests and supplement the set of observations with the results of the test performed.
  • the test with the highest priority can also be specified as the test to be performed by the user, who then has to carry out this test.
  • a step 26 the amount of observations obtained with the results of the test performed according to step 25 can then be supplemented. Furthermore, the amount of possible executable or to be performed tests can be updated. In addition, the prioritization parameters rank (ti) and rank K KF (ti) are recalculated on the basis of the new set of observations, for example using the methods given above. In steps 27 and 28, a check similar to steps 23 and 24 then takes place, this time checking on the basis of the new set of possible defective components or the new set of possible tests to be carried out. Steps 27a and 28a correspond to steps 23a and 24a.
  • step 29 the display of the prioritized list of possible tests to be performed may then be updated, if the number of elements of the set of possible defective components is greater than one and the number of elements of the set of possible tests to be performed is greater than zero.
  • the method can then be iterated from step 25 until one of the check criteria checked in steps 27 and 28 has been reached, or the user himself terminates the diagnostic procedure.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a method 30 for assisting guided troubleshooting in a technical system, for example in a vehicle to be diagnosed.
  • the method 30 in this case comprises the steps 31, 32, 33, 33 a, 34 and 34 a, which may correspond to the steps 21, 22, 23, 23 a, 24 and 24 a of the method 20 in FIG. 2.
  • a user may then select a component K from the set of possible defective components MDK that he believes may be defective, for example, or at which he may further
  • step 36 the set of all consistent component errors KKF_K relative to the component K selected in step 35 can be determined.
  • the set of all possible tests NT_K to be performed can then be determined on the basis of the set of all consistent component errors KKF_K.
  • step 38 a determination of a further prioritization parameter rank K (ti) can be determined which, in contrast to the prioritization parameter rank K KF (ti), of the absolute expected reduction r K KF (k, i ) of the number of elements of the set of consistent component error KKF_K of the selected component K.
  • the method for determining the prioritization parameter rank K (ti) can be carried out similarly to the above-explained method for determining the prioritization parameter rank K KF (ti), whereby in each case only those consistent component errors KKF_K are taken into account, which relate to the selected component K. Likewise, the occurrence probabilities PKKF ( kj ) and PKKFI are adjusted with respect to the selected component K. In step 39, the remaining possible tests to be performed can be determined based on the selection of component K. Based on the prioritization parameter rank K (ti), the tests can be evaluated specifically for the selected component K.
  • the prioritization parameter rank K (ti) can be used, for example, for the new weighting of the prioritized list created in step 40 using the prioritization parameters rank K KF (ti) and rank (ti).
  • a user can then select one of the suggested tests from the re-weighted prioritized list. Alternatively, the user can be given the highest prioritized test for execution.
  • step 41 similar to step 26 in FIG. 2, the amount of observations obtained from the results of the test performed in step 40 may be supplemented. Furthermore, the amount of possible executable or to be performed tests can be updated.
  • the prioritization parameters rank (ti) and rank K KF (ti) are recalculated based on the new set of observations, for example, using the above
  • step 44 it is further possible to check whether the selected component K is still under the new test by continuing the test determined amount of possible defective components is located. If this is not the case, it can be output in step 44a that the selected component K is not defective. The user may then be forwarded to step 35 to select another component K '. Should the selected component continue to be in the updated set of possible defective components, it may be checked in a step 45 whether further tests are possible for the selected component K. If this is not the case, the user can be forwarded to step 35 to select another component K '.
  • a new test may be taken from the updated prioritized list of possible ones
  • step 41 shows a schematic representation of a method 50 for supporting the guided troubleshooting in a technical system.
  • the method 50 can
  • a symptom to be processed is detected from a start node in the troubleshooting tree to be created or optimized.
  • the amount of possible defective components MDK and the amount of possible tests NT to be performed are determined on the basis of the amount of possible defective components MDK and the amount of tests NT to be performed .
  • prioritization parameters rank (ti) and rank K KF (ti) can be calculated in a similar manner as explained above.
  • step 53 the author may select one of the tests from the prioritized list of proposed tests to be performed according to the prioritization parameters rank (ti) and rank K KF (ti) to populate it into the troubleshooting tree.
  • step 54 the author may create a new branch or edit an existing branch for each possible combination of feature values of the selected test. After a selection of one of the nodes in step 55, in steps 56, 56a, 57 and 57a a check of termination criteria similar to steps 23, 23a, 24 and 24a in FIG. 2 can be made. As long as the number of elements of the set of possible defects
  • step 58 all branches can be completed until the branches can be terminated by abort criteria.
  • the method may be iterated from step 53 until the entire troubleshooting tree has been created or optimized. With the method 50, the author can gain clarity about which components are currently still being determined as possible defective components and which tests he can still carry out given the symptoms. Furthermore, the author receives
  • FIG. 5 shows a schematic representation of a diagnostic system 60 for supporting guided troubleshooting in a technical system.
  • a diagnostic system 60 for supporting guided troubleshooting in a technical system.
  • Diagnostic system designed to perform one of the methods 20, 30 or 50 in FIGS. 2, 3 and 4.
  • the diagnostic system 60 includes a detector 61 that is configured to acquire a set of observations on the technical system and to determine a set of potential defective components of the technical system and a set of possible tests of the technical system to be performed based on the set of observations ,
  • the diagnostic system 60 further includes a
  • Detection device 62 which is designed to be a set of possible
  • a calculator 63 is configured to provide an absolute reduction in the number of elements of the set of potential defective components of the technical system for each possible feature combination of each of the set of possible
  • a first prioritization of the amount of possible tests to be performed by determining an average expected absolute reduction of the number of elements of the set of possible defective components of the technical system on the basis of the determined technical tests to be performed on the basis of the number of possible component errors absolute reduction of each test to calculate an absolute reduction in the number of elements of the set of possible component errors of the technical system for each possible
  • the diagnostic system 60 further includes an output device 64 that is configured to create and output a prioritized list of possible tests to be performed based on the first and second prioritizations.
  • the diagnostic system 60 may include an optional acquisition module (not shown) configured to include components relevant to the technical system,

Abstract

Die Erfindung betrifft Verfahren zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System, mit den Schritten des Erfassens einer Menge von Beobachtungen an dem technischen System, des Ermittelns einer Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems und einer Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge von Beobachtungen, des Ermittelns einer Menge an möglichen Komponentenfehlern, welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist, des Ermittelns einer absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems für jede mögliche Merkmalsausprägungskombination jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge an möglichen Komponentenfehlern, des Berechnens einer ersten Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems auf der Basis der ermittelten absoluten Reduktion jedes Tests, des Ermittelns einer absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems für jede mögliche Merkmalsausprägungskombination jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems, des Berechnens einer zweiten Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems auf der Basis der ermittelten absoluten Reduktion jedes Tests, und des Erstellens einer priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten Priorisierung.

Description

Beschreibung Titel
Verfahren und Diagnosesvstem zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in technischen Systemen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Diagnosesystem zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in technischen Systemen, insbesondere bei Kraftfahrzeugen.
Stand der Technik
In technischen Systemen mit einer Vielzahl von Komponenten ist es bei Störfällen oder mangelnder Funktionsfähigkeit des Systems häufig notwendig, eine schrittweise Abfolge von Tests, Prüfungen und/oder Messungen vorzunehmen, um anhand der ermittelten
Symptome und/oder Reaktionen des technischen Systems fehlerhafte Komponenten bzw. kleinste tauschbare Einheiten zu identifizieren. Aufgrund der Komplexität solcher Systeme wird häufig auf eine geführte Fehlersuche zurückgegriffen, das heißt, eine
problemspezifisch vorgegebene Reihenfolge von separaten Tests und Prüfungen, um mit geringem Testaufwand eine schnelle, sichere und eindeutige Identifikation von Fehlern zu ermöglichen.
Die Druckschrift DE 103 07 365 B4 offenbart beispielsweise eine Diagnosevorrichtung für ein Fahrzeug, bei der Zustandsdaten des Fahrzeugs in einer Recheneinrichtung mit einem Fehlerdiagnosemodell korreliert werden, so dass Vorschläge durchzuführender Messungen und/oder einzugebender Messdaten für die Fehlereingrenzung ermittelt werden können.
Eine mögliche Grundlage für die geführte Fehlersuche sind Fehlersuchbäume.
Fehlersuchbäume stellen schrittweise Fehlersuchstrategien dar, mithilfe derer anhand einfacher Entscheidungen und Beobachtungen die Menge aller Fehlerursachen auf eine mit den Beobachtungen kongruente Teilmenge an möglichen Fehlerursachen eingegrenzt werden kann. Die Qualität der geführten Fehlersuche wird also maßgeblich durch die Qualität der Fehlersuchbäume bestimmt. Die Erstellung der Fehlersuchbäume erfolgt üblicherweise manuell auf der Basis des Fachwissens von Experten und erfordert einen hohen Zeitaufwand. Eine Möglichkeit, eine geführte Fehlersuche durchzuführen, besteht in einer sogenannten dynamischen Fehlersuche, wobei die verfügbaren Tests und Prüfungen erst während der Fehlersuche an technischen System bewertet und priorisiert werden. Dabei erfolgt eine Bewertung bei der dynamischen Fehlersuche, ebenso wie die Ermittlung möglicher fehlerhafter Komponenten, nach jedem durchgeführtem Test neu. Über eine Prüfdomäne, welche beispielsweise die Zuordnungen von verfügbaren Tests und zu überprüfenden möglichen fehlerhaften Komponenten abbildet, können relevante Tests automatisiert ermittelt und mittels eines Programmmoduls einer Bewertung unterzogen werden.
Die Druckschrift DE 10 2005 027 378 B3 offenbart ein Diagnosesystem, welches durch Systemabfragen über Systemzustände mit einem Diagnoseprogramm eine
Fehlerkandidatenmenge erzeugt, welche priorisierte Fehlerkandidaten aufweist. Es werden darauf folgende Prüfschritte vorgeschlagen, deren Prüfergebnisse für eine erneute Bewertung der Fehlerkandidatenmenge dienen können.
Offenbarung der Erfindung
Die Erfindung beruht auf der Idee, ein Diagnosesystem und ein Diagnoseverfahren für ein technisches System zu schaffen, mit welchem auf der Basis des bereits für die manuelle Erstellung von Fehlersuchbäumen notwendigen Expertenwissens die Erstellung von Fehlersuchbäumen automatisiert und die Durchführung einer geführten Fehlersuche unterstützt werden kann. Hierzu sind ein Erfassungsmodul zur systematischen Erfassung aller relevanten Zustande-, Beobachtungs- und/oder Messdaten des technischen Systems und ein Priorisierungsmodul zur Priorisierung aller in Frage kommender Tests, Prüfungen oder Messungen vorgesehen, um gemäß den Gewichtungen der Tests, Prüfungen oder Messungen in Abhängigkeit von den Zustande-, Beobachtungs- und/oder Messdaten automatisch einen Fehlersuchbaum zu erstellen, welcher als Grundlage für eine geführte Fehlersuche dienen kann.
Die relevanten Zustande-, Beobachtungs- und/oder Messdaten können dabei in dem Erfassungsmodul in Form einer strukturierten Ontologie für das Priorisierungsmodul bereitgestellt werden, in dem die Ontologie dann entsprechend verarbeitet werden kann. Im Unterschied zu bekannten Diagnosesystemen und -verfahren sind in dem
Erfassungsmodul nur Informationen aus der Domäne des Expertenwissens notwendig, ohne dass physikalische Modelle, Bayes'sche Netze oder ähnliche Prüfdomänen eingesetzt werden müssen.
Mit dem Verfahren bzw. dem Diagnosesystem gemäß der Erfindung können außerdem vorteilhafterweise Wissenslücken sichtbar gemacht werden, wenn beispielsweise bei bestimmten Symptomen oder Merkmalsausprägungen eine eindeutige Zuordnung zu einer defekten Komponente mit den möglichen durchzuführenden Tests nicht in konsistenter Weise möglich ist. Dadurch kann die Vollständigkeit der geführten
Fehlersuche automatisch und empirisch überprüft werden. Insbesondere können vorteilhafterweise fehlende Tests automatisch ermittelt werden. Ein Erlernen
mathematischer oder physikalischer Modellierungsmethoden ist hierzu nicht notwendig.
Die vorliegende Erfindung schafft daher gemäß einer Ausführungsform ein Verfahren zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System, mit den Schritten des Erfassens einer Menge von Beobachtungen an dem technischen System, des
Ermitteins einer Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems und einer Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge von Beobachtungen, des Ermitteins einer Menge an möglichen
Komponentenfehlern, welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist, des Ermitteins jeweils einer ersten absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems, welche sich durch
Berücksichtigung jeder der möglichen Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems bei der Bestimmung der Menge an möglichen Komponentenfehlern ergibt, des Berechnens einer ersten Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems auf der Basis der ermittelten ersten absoluten Reduktionen jedes Tests, des Ermitteins jeweils einer zweiten absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen
Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems ergibt, des Berechnens einer zweiten Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems auf der Basis der ermittelten absoluten Reduktion jedes Tests, und des Erstellens einer priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten Priorisierung.
Die vorliegende Erfindung schafft gemäß einer weiteren Ausführungsform ein
Diagnosesystem zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System, mit einer Erfassungseinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, eine Menge von Beobachtungen an dem technischen System zu erfassen und eine Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems und eine Menge möglicher
durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge von
Beobachtungen zu ermitteln, einer Ermittlungseinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, eine Menge an möglichen Komponentenfehlern, welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist, zu ermitteln, einer Berechnungseinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, jeweils eine erste absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems bei der Bestimmung der Menge an möglichen Komponentenfehlern ergibt, zu ermitteln, eine erste Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter
Komponenten des technischen Systems auf der Basis der ermittelten ersten absoluten Reduktionen jedes Tests zu berechnen, jeweils eine zweite absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen
Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems ergibt, zu ermitteln, und eine zweite Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems auf der Basis der ermittelten zweiten absoluten Reduktionen jedes Tests zu berechnen, und einer Ausgabeeinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, eine priorisierte Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten Priorisierung zu erstellen und auszugeben.
In einer vorteilhaften Ausführungsform umfasst das erfindungsgemäße Verfahren weiterhin die Schritte des Ermitteins von für das technische System relevanten
Komponenten, Komponentenfehlern und Tests, und des Zuordnens der ermittelten relevanten Komponentenfehler zu Symptomen und ermittelten relevanten Komponenten. Damit kann ausschließlich auf der Basis von Expertenwissen, das heißt, ohne
beispielsweise auf physikalische Modelle, Bayes'sche Netze oder sonstige Prüfdomänen zurückgreifen zu müssen, eine Datenbasis aller Komponentenfehler-Symptom- und Komponentenfehler-Merkmalsausprägungs-Abhängigkeiten geschaffen werden, die einer geführten Fehlersuche zugrunde gelegt wird.
In einer vorteilhaften Ausführungsform umfasst das Verfahren die Schritte des
Auswählens einer zu testenden Komponente aus der Menge möglicher defekter
Komponenten durch einen Nutzer, des Ermitteins jeweils einer dritten absoluten
Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler der ausgewählten zu testenden Komponente des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems ergibt, des
Berechnens einer dritten Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler der ausgewählten zu testenden Komponente des technischen Systems, und des Erstellens einer priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests für die ausgewählte zu testende Komponente auf der Basis der dritten Priorisierung. Dadurch kann statt einer allgemeinen Auswahl eines durchzuführenden Tests durch einen Nutzer alternativ bei einem Verdacht einer defekten Komponente die Priorisierung der vorgeschlagenen Tests hinsichtlich des Nutzens zum Ausschluss oder zur Bestätigung der verdächtigten Komponente erfolgen, so dass ein Nutzer gezielt Tests für eine bestimmte Komponente auswählen kann. Bevorzugte Weiterbildungen sind Gegenstand der jeweiligen Unteransprüche.
Die obigen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich, sofern sinnvoll, beliebig miteinander kombinieren. Weitere mögliche Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschriebenen Merkmale der Erfindung.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen Weitere Merkmale und Vorteile von Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen. Es zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Abhängigkeitsgraphen gemäß einer
Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 3 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 4 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung; und
Fig. 5 eine schematische Darstellung eines Diagnosesystems zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung;
In den Figuren der Zeichnung sind gleiche und funktionsgleiche Elemente, Merkmale und Komponenten - sofern nichts Anderes ausgeführt ist - jeweils mit denselben
Bezugszeichen versehen. Es versteht sich, dass Komponenten und Elemente in den Zeichnungen aus Gründen der Übersichtlichkeit und Verständlichkeit nicht
notwendigerweise maßstabsgetreu zueinander wiedergegeben sind.
Ausführliche Beschreibung der Erfindung
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Abhängigkeitsgraphen 10. Der
Abhängigkeitsgraph 10 zeigt in schematischer Darstellung die Relationen zwischen Tests, deren Merkmalen und Merkmalsausprägungen, Komponenten und deren
Komponentenfehlern, und Symptomen. Die Anzahl der dargestellten Einheiten in Fig. 1 ist jeweils nur beispielhaft und es ist für jede Einheit jede andere Anzahl an Relationen und Auftretenshäufigkeit ebenso möglich. Dargestellt sind Tests 1 1 a und 1 1 b, welche über Merkmale 12a und 12b bzw. 12c verfügen. Tests im Sinne der Anmeldung sind alle Prüfungen, Messungen oder sonstige beobachterische Eingriffe in ein technisches System, die als beobachtete, geprüfte und/oder gemessene Daten Informationen über Merkmale des technischen Systems liefern. Ein konkretes Beispiel für einen Test ist beispielsweise ein Abgastest an einem Fahrzeug. Merkmale im Sinne dieser Anmeldung sind alle Informationsentitäten, deren Beobachtung, Messung oder Prüfung verschiedene Merkmalsausprägung zur Folge haben, die für jeden Test als Merkmalsausprägungskombinationen auftreten können. Ein konkretes Merkmal ist im Zusammenhang mit dem beispielhaft erwähnten Abgastest an einem Fahrzeug beispielsweise die Menge eines im Abgas eines Fahrzeugs enthaltenen Gasbestandteils, wie etwa Kohlendioxid. Technische Systeme im Sinne der Anmeldung können beispielsweise Maschinen, Fertigungsanlagen, Roboter, Systemanlagen, Kraftfahrzeuge oder sonstige komplexe technische Zusammenstellungen funktionell voneinander abhängiger technischer Komponenten umfassen.
In Fig. 1 haben die Merkmale 12a und 12b jeweils die Merkmalsausprägungen 13a und 13b sowie 13c und 13d, das Merkmal 12c hingegen hat nur die Merkmalsausprägung 13e. Die Anzahl der Merkmalsausprägungen pro Merkmal ist dabei aber prinzipiell unbegrenzt und durch die Art des Merkmals definiert. Der Abhängigkeitsgraph umfasst weiterhin Komponenten 15a, 15b und 15c des technischen Systems. Komponenten im Sinne der Anmeldung können kleinste tauschbare Einheiten eines technischen Systems sein, beispielsweise Maschinenteile, Fahrzeugteile oder dergleichen. Jede der Komponenten 15a, 15b und 15c kann Komponentenfehler 14a, 14b, 14c und 14d aufweisen. Im Beispiel der Fig. 1 kann die Komponente 15a zwei unterschiedliche Komponentenfehler 14a und 14b aufweisen, während die Komponenten 15b und 15c lediglich jeweils einen Komponentenfehler 14c bzw. 14d aufweisen können.
Komponentenfehler im Sinne der Anmeldung können dabei alle Abweichungen vom Normzustand der Funktionalität von Komponenten darstellen, und insbesondere durch Beobachtungen des technischen Systems wahrnehmbar sein. Beispielsweise können Komponentenfehler Abweichungen in Ausgangs- oder Messgrößen von Komponenten sein. Jedem der Komponentenfehler 14a, 14b, 14c und 14d sind dabei ein oder mehrere
Merkmalsausprägungen 13a, 13b, 13c, 13d zugeordnet, das heißt, bei einem Vorliegen einer Menge von Merkmalsausprägungen 13a, 13b, 13c, 13d kann auf das Vorhandensein oder das Nichtvorhandensein eines Komponentenfehlers 14a, 14b, 14c und 14d geschlossen werden. Beispielsweise kann bei einem Auftreten von
Merkmalsausprägungen 13a und 13c der beiden Merkmale 12a, 12b des Tests 1 1 a darauf geschlossen werden, dass der Komponentenfehler 14a der Komponente 15a vorliegt.
Weiterhin umfasst der Abhängigkeitsgraph 10 Symptome 16a und 16b, welche eine Menge an beobachtbaren Fehlfunktionen von Komponenten eines technischen Systems sind und insbesondere einem oder mehreren Komponentenfehlern zugeordnet werden können. Beispielsweise äußert sich das Symptom 16a in Komponentenfehlern 14a und 14b, während sich Symptom 16b in Komponentenfehlern 14c und 14d äußert. Dabei können die Symptome auch Kennziffern zur Identifikation von Fehlfunktionen umfassen, sogenannte "Displayed Trouble Codes" (DTC), welche beispielsweise durch Steuer- und Diagnosegeräte in Fahrzeugen erfasst, gespeichert und abgerufen werden können.
Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Verfahrens 20 zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System. Das Verfahren 20 umfasst in einem ersten Schritt 21 ein Erfassen einer Menge von Beobachtungen an dem technischen System. Dabei kann die Menge von Beobachtungen eine Menge der zu Beginn des Verfahrens bekannten Merkmalsausprägungen und Symptome umfassen. Bekannte Merkmalsausprägungen und Symptome können dabei beispielsweise einen
Ausgangszustand des technischen Systems charakterisieren. Beispielsweise können vor Beginn des Verfahrens bereits Tests an dem technischen System durchgeführt worden sein, welche zu einer Menge an anfänglich bekannten Merkmalsausprägungen geführt haben. Weiterhin können beobachtete Fehlfunktionen oder Abweichungen von
Normalzuständen an dem technischen System bekannt sein, deren Auftreten bekannten Symptomen zugeordnet werden können. In einem zweiten Schritt 22 erfolgt ein Ermitteln einer Menge möglicher defekter
Komponenten und möglicher ausführbarer bzw. durchzuführender Tests auf der Basis der Menge von Beobachtungen. Dabei kann auf Abhängigkeitsbeziehungen, wie
beispielsweise in dem Abhängigkeitsgraphen in Fig. 1 , zurückgegriffen werden, um die Menge möglicher defekter Komponenten und möglicher ausführbarer bzw.
durchzuführender Tests zu ermitteln. Beispielsweise können die
Abhängigkeitsbeziehungen durch systematische Analyse, experimentelle Bestimmung oder durch die Auswertung statistisch erhobener Daten erfolgen, die zum Beispiel durch Auswertung des Feedbacks von Reparaturdaten erhoben werden können. Im Folgenden können dann bekannte Merkmalsausprägungen und Symptome über die
Abhängigkeitsbeziehungen denjenigen Komponentenfehlern zugeordnet werden, welche mit den bekannten Merkmalsausprägungen und Symptome konsistent sind. Über die konsistenten Komponentenfehler können dann diejenigen Komponenten als mögliche defekte Komponenten ermittelt werden, bei denen die konsistenten Komponentenfehler auftreten können. Mögliche defekte Komponenten umfassen dabei alle Komponenten des technischen
Systems, welche für eine mit der Menge von Beobachtungen konsistente Fehlfunktion des technischen Systems verantwortlich sein können. Ziel kann es dabei im Folgenden sein, durch Auswahl oder Vorschlagen geeigneter weiterer Tests weitere Beobachtungen bzw. Merkmalsausprägungen zu ermitteln, welche die Menge möglicher defekter Komponenten auf eine Teilmenge einschränken können, um letztlich eine defekte Komponente ausfindig zu machen.
Im zweiten Schritt 22 können dazu weiterhin Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) ermittelt werden, die eine Aussage darüber erlauben, wie hilfreich jeder Test der Menge möglicher durchzuführender Tests NT bei der Reduktion der Anzahl der
Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten MDK sein kann. Dazu kann eine Priorisierung unter anderem auch auf der Basis des Aufwands für den jeweiligen Test und die Auftretenswahrscheinlichkeit für einen Komponentenfehler bezogen auf ein Symptom erfolgen.
Der Priorisierungsparameter rank(ti) kann beispielsweise eine im Mittel zu erwartende Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten MDK angeben. Im Folgenden wird ein beispielhaftes Verfahren angegeben, mit dem diese Reduktion unter Berücksichtigung der Auftretenswahrscheinlichkeit für einen
Komponentenfehler bezogen auf ein Symptom berechnet werden kann.
Für jeden Test t, der Menge möglicher durchzuführender Tests NT kann die Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungskombinationen berechnet werden. Die Elemente von KMK, sind dabei Merkmalsausprägungskombinationen, das heißt Mengen von Merkmalsausprägungen des Tests t,, welche als Folge jeweils aller Elemente einer Menge von möglichen Komponentenfehlern, die für die Menge von Beobachtungen verantwortlich sein können, auftreten können. Für jede konsistente Merkmalsausprägungskombination K(k,i) der Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungen kann die
Vereinigungsmenge BMA(kj) aller beobachteten Merkmalsausprägungen mit der konsistenten Merkmalsausprägungskombination K(kj) bestimmt werden. Auf der Basis der Vereinigungsmenge BMA(kj) kann dann die neue Menge KKF(kj) aller konsistenter
Komponentenfehler sowie die neue Menge der möglichen defekten Komponenten MDK(kj) ermittelt werden. Mit anderen Worten, umfasst die Vereinigungsmenge BMA(kj) im
Allgemeinen mehr Elemente als die Menge von Beobachtungen, die im Schritt 21 erfasst worden ist, und verringert somit die Anzahl der Elemente der Menge der möglichen defekten Komponenten MDK(kj). Diese Verringerung oder erste Reduktion r(kj) kann als absolute Differenz der Anzahl der Elemente der bisherigen Menge der möglichen defekten Komponenten MDK sowie der neuen Menge der möglichen defekten
Komponenten MDK(kj) angegeben werden. Die ermittelte erste Reduktion r(kj) kann dann mit den Auftretenswahrscheinlichkeiten für jede konsistente Merkmalsausprägungskombination K(kj) gewichtet werden. Dazu kann die neue Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF(kj) herangezogen werden und für jede Kombination konsistenter Komponentenfehler f(kj) eine
Auftretenswahrscheinlichkeit p(kj) angegeben werden, die über die Menge aller
Kombinationen konsistenter Komponentenfehler f(kj) zu einer
Gesamtauftretenswahrscheinlichkeit p, summiert werden können. Die erste absolute Reduktion r(kj) kann dann mit der Gesamtauftretenswahrscheinlichkeit p, zur Angabe einer gewichteten absoluten Reduktion rg(kj) werden multipliziert werden. Zur Ermittlung des Priorisierungsparameters rank(ti) können alle gewichteten absoluten Reduktionen rg(kj) für jede der konsistente Merkmalsausprägungskombinationen K(kj) der Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungen summiert und auf die Anzahl der Elemente der Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungen normiert werden. Weiterhin ist es optional möglich, den Priorisierungsparameter rank(ti) mit einem
Aufwandsparameter zu gewichten, welcher einen zeitlichen und/oder kostenabhängigen Diagnoseaufwand abbilden kann. Dabei kann auf vorbestimmte Zeitwerte für spezielle Tests und Messgeräte sowie gegebenenfalls auf tatsächlich anfallende Kosten eines Tests zurückgegriffen werden. Der Priorisierungsparameter rank(ti) gibt damit für jeden Test ein Maß an, welcher den Nutzen des Tests im Hinblick auf eine Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten MDK darstellt. Der Priorisierungsparameter rankKKF(ti) kann ebenfalls eine im Mittel zu erwartende Reduktion angeben. Im Unterschied zu dem Priorisierungsparameter rank(ti) hängt der Priorisierungsparameter rankKKF(ti) von der absoluten zu erwartenden Reduktion rKKF(k,i) der Anzahl der Elemente der Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF ab. Diese Verringerung oder zweite Reduktion rKKF(kj) kann als absolute Differenz der Anzahl der Elemente der bisherigen Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF sowie der neuen Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF(kj) angegeben werden.
Die ermittelte zweite Reduktion rKKF(k,i) kann dann mit den Auftretenswahrscheinlichkeiten für jede konsistente Merkmalsausprägungskombination K(kj) gewichtet werden. Dazu kann die neue Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF(kj) herangezogen werden und für jede Kombination konsistenter Komponentenfehler f(kj) eine
Auftretenswahrscheinlichkeit PKKF(kj) angegeben werden, die über die Menge aller Kombinationen konsistenter Komponentenfehler fKKF(k,i) zu einer
Gesamtauftretenswahrscheinlichkeit pKKFi summiert werden können. Die absolute
Reduktion rKKF(k,i) kann dann mit der Gesamtauftretenswahrscheinlichkeit pKKFi zur Angabe einer gewichteten absoluten Reduktion rgKKF(k,i) multipliziert werden.
Zur Ermittlung des Priorisierungsparameters rankKKF(ti) können alle gewichteten absoluten Reduktionen rgKKF(k,i) für jede der konsistente Merkmalsausprägungskombinationen K(kj) der Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungen summiert und auf die Anzahl der Elemente der Menge KMK, aller konsistenten Merkmalsausprägungen normiert werden. Weiterhin ist es optional möglich, den Priorisierungsparameter rankKKF(ti) mit dem oben angegebenen Aufwandsparameter zu gewichten. In einem dritten Schritt 23 wird überprüft, ob die Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten größer als eins ist. Sollte lediglich eine mögliche defekte Komponente übrig bleiben, kann in Schritt 23a die verbliebene Komponente als die defekte Komponente ausgegeben werden. Sollte die Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten Null betragen, kann in Schritt 23a alternativ ausgegeben werden, dass die Beobachtungen im Rahmen des Modells nicht plausibel sind. Sollte die Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten größer als eins sein, wird in einem vierten Schritt 24 überprüft, ob die Anzahl der Elemente der Menge möglicher durchzuführender Tests größer als Null ist, das heißt, ob überhaupt noch Tests vorhanden sind, die durchgeführt werden können und noch nicht durchgeführt worden sind. Sollte kein weiterer Test mehr möglich sein, kann das in Schritt 24a einem Nutzer angezeigt werden. Gleichzeitig kann in Schritt 24a die bisherige Liste aller möglicher defekter Komponenten als Liste verdächtiger Komponenten ausgegeben werden. Auf der Basis der Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) kann dann in Schritt 25 eine priorisierte Liste aller möglicher durchzuführender Tests NT ermittelt werden, die einem Nutzer angezeigt werden kann. Der Nutzer kann dann einen der vorgeschlagenen Tests auswählen, durchführen und die Menge von Beobachtungen mit den Ergebnissen des durchgeführten Tests ergänzen. Alternativ zur Auswahl durch den Nutzer kann auch der am höchsten priorisierte Test als durchzuführender Test dem Nutzer vorgegeben werden, der dann diesen Test durchführen muss.
In einem Schritt 26 kann dann die Menge von mit den Ergebnissen des gemäß Schritt 25 durchgeführten Tests erhaltenen Beobachtungen ergänzt werden. Weiterhin kann die Menge möglicher ausführbarer bzw. durchzuführender Tests aktualisiert werden. Zudem werden die Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) auf der Basis der neuen Menge von Beobachtungen neu berechnet, beispielsweise unter Zuhilfenahme der oben angegebenen Verfahren. In den Schritten 27 und 28 erfolgt dann wieder ein Überprüfen ähnlich den Schritten 23 und 24, wobei diesmal die Überprüfung auf der Basis der neuen Menge möglicher defekter Komponenten bzw. der neuen Menge möglicher durchzuführender Tests erfolgt. Die Schritte 27a und 28a entsprechen dabei den Schritten 23a und 24a. In einem Schritt 29 kann dann die Anzeige bzw. Ausgabe der priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests aktualisiert werden, sofern die Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten größer als eins und die Anzahl der Elemente der Menge möglicher durchzuführender Tests größer als Null ist. Das Verfahren kann dann von Schritt 25 an so lange iteriert werden, bis eines der in den Schritten 27 und 28 überprüften Abbruchkriterien erreicht ist, oder der Nutzer das Diagnoseverfahren selbstständig abbricht. Fig. 3 zeigt eine schematische Darstellung eines Verfahrens 30 zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System, beispielsweise in einem zu diagnostizierenden Fahrzeug. Das Verfahren 30 umfasst dabei die Schritte 31 , 32, 33, 33a, 34 und 34a, welche den Schritten 21 , 22, 23, 23a, 24 und 24a des Verfahrens 20 in Fig. 2 entsprechen können. In einem Schritt 35 kann ein Nutzer dann eine Komponente K aus der Menge der möglichen defekten Komponenten MDK auswählen, von der er beispielsweise glaubt, dass sie möglicherweise defekt ist, oder an der er weitere
Untersuchungen bzw. Tests vornehmen möchte. Dies kann beispielsweise vorteilhaft sein, wenn sich das zu diagnostizierende Fahrzeug bereits in einem Aufbau- oder Diagnosezustand befindet, welches ein Überprüfen bzw. Testen der Komponente K einfach oder naheliegend macht. Beispielsweise kann es vorteilhaft sein, eine
Komponente der Auspuffanlage zu überprüfen, wenn sich das Fahrzeug derzeit schon auf einer Hebebühne befindet. Es kann auch vorteilhaft sein, wenn der Nutzer aufgrund ähnlicher Symptome bei bestimmten Fahrzeugtypen, bei bestimmten
Witterungsbedingungen oder bestimmten Fahrsituationen Erfahrungen gesammelt hat, welche der Komponenten mit hoher Wahrscheinlichkeit betroffen sein könnte, diese Komponente K zur Überprüfung auszuwählen. In diesem Fall kann in Schritt 36 die Menge aller konsistenten Komponentenfehler KKF_K bezogen auf die in Schritt 35 ausgewählte Komponente K bestimmt werden. In Schritt 37 kann dann die Menge aller möglichen durchzuführenden Tests NT_K auf Basis der Menge aller konsistenten Komponentenfehler KKF_K ermittelt werden. In Schritt 38 kann eine Ermittlung eines weiteren Priorisierungsparameters rankK(ti) ermittelt werden, welcher im Unterschied zu dem Priorisierungsparameter rankKKF(ti) von der absoluten zu erwartenden Reduktion rKKF(k,i) der Anzahl der Elemente der Menge der konsistenten Komponentenfehler KKF_K der ausgewählten Komponente K abhängt.
Das Verfahren zur Bestimmung des Priorisierungsparameters rankK(ti) kann dabei ähnlich dem oben erläuterten Verfahren zur Bestimmung des Priorisierungsparameters rankKKF(ti) durchgeführt werden, wobei jeweils nur diejenigen konsistenten Komponentenfehler KKF_K berücksichtigt werden, welche sich auf die ausgewählte Komponente K beziehen. Ebenso werden die Auftretenswahrscheinlichkeiten PKKF(kj) und PKKFI im Hinblick auf die ausgewählte Komponente K angepasst. In Schritt 39 können die verbliebenen möglichen durchzuführenden Tests auf der Basis der Auswahl der Komponente K ermittelt werden. Anhand des Priorisierungsparameters rankK(ti) können die Tests speziell für die ausgewählte Komponente K bewertet werden. Dazu kann der Priorisierungsparameter rankK(ti) beispielsweise zur neuen Gewichtung der mithilfe der Priorisierungsparameter rankKKF(ti) und rank(ti) erstellten priorisierten Liste in Schritt 40 herangezogen werden. Ein Nutzer kann dann anhand der neu gewichteten priorisierten Liste einen der vorgeschlagenen Tests auswählen. Alternativ kann dem Nutzer der höchstpriorisierte Test zur Durchführung vorgegeben werden. Nach Durchführung eines weiteren Tests kann in Schritt 41 , ähnlich dem Schritt 26 in Fig. 2, die Menge von mit den Ergebnissen des gemäß Schritt 40 durchgeführten Tests erhaltenen Beobachtungen ergänzt werden. Weiterhin kann die Menge möglicher ausführbarer bzw. durchzuführender Tests aktualisiert werden. Zudem werden die Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) auf der Basis der neuen Menge von Beobachtungen neu berechnet, beispielsweise unter Zuhilfenahme der oben
angegebenen Verfahren. Die Schritte 42, 42a, 43 und 43a entsprechen den Schritten 27, 27a, 28 und 28a des Verfahrens 20 in Fig. 2. In Schritt 44 kann weiterhin überprüft werden, ob durch den weiterhin vorgenommenen Test die ausgewählte Komponente K sich noch unter der neu ermittelten Menge möglicher defekter Komponenten befindet. Sollte dies nicht der Fall sein, kann in Schritt 44a ausgegeben werden, dass die ausgewählte Komponente K nicht defekt ist. Der Nutzer kann dann zu Schritt 35 zur Auswahl einer anderen Komponente K' weitergeleitet werden. Sollte sich die ausgewählte Komponente weiterhin in der aktualisierten Menge möglicher defekter Komponenten befinden, kann in einem Schritt 45 überprüft werden, ob für die ausgewählte Komponente K weitere Tests möglich sind. Sollte dies nicht der Fall sein, kann der Nutzer zu Schritt 35 zur Auswahl einer anderen Komponente K' weitergeleitet werden.
Sollten weitere Tests für die ausgewählten Komponente K vorhanden sein, kann in Schritt 46 ein neuer Test aus der aktualisierten priorisierten Liste von möglichen
durchzuführenden Tests für die ausgewählte Komponente K ausgewählt und durchgeführt werden. Das Verfahren kehrt nach Durchführung des Tests wieder zu Schritt 41 zurück und kann so lange iteriert werden, bis eines der in den Schritten 42, 43, 44 und 45 überprüften Abbruchkriterien erfüllt ist, oder der Nutzer das Verfahren von sich aus abbricht. Fig. 4 zeigt eine schematische Darstellung eines Verfahrens 50 zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System. Das Verfahren 50 kann
beispielsweise zur Unterstützung eines Autors bei der Erstellung oder Optimierung eines Fehlersuchbaums für die geführte Fehlersuche in einem technischen System,
beispielsweise einem Fahrzeug dienen. Im Gegensatz zu den Verfahren 20 und 30 in Fig. 2 bzw. 3 ist es beispielsweise mit dem Verfahren 50 möglich zu beschreiben, dass nach einem bestimmten Test A, bei dem die Merkmalsausprägung A1 ermittelt worden ist, stets der Test B durchzuführen ist, ohne dass ein Nutzer die Auswahl des Tests verändern kann. Eine derartige Vorgabe kann beispielsweise aufgrund des Expertenwissens des Autors vorgenommen werden.
In einem ersten Schritt 51 erfolgt ein Erfassen eines zu bearbeitenden Symptoms aus einem Startknoten in dem zu erstellenden oder zu optimierenden Fehlersuchbaum. In einem zweiten Schritt 52 erfolgt ähnlich den Schritten 22 und 32 in Fig. 2 bzw. 3 ein Ermitteln der Menge möglicher defekter Komponenten MDK und der Menge möglicher durchzuführender Tests NT auf der Basis der Menge möglicher defekter Komponenten MDK und der Menge möglicher durchzuführender Tests NT. Weiterhin können in Schritt 52 Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) in ähnlicher Weise wie oben erläutert berechnet werden.
In Schritt 53 kann der Autor aus der gemäß der Priorisierungsparameter rank(ti) und rankKKF(ti) erstellten priorisierten Liste vorgeschlagener durchzuführender Tests einen der Tests auswählen, um ihn in den Fehlersuchbaum einzupflegen. In Schritt 54 kann der Autor für jede mögliche Kombination an Merkmalsausprägungen des ausgewählten Tests einen neuen Zweig anlegen bzw. einen vorhandenen Zweig bearbeiten. Nach einer Auswahl eines der Knoten in Schritt 55 kann in den Schritten 56, 56a, 57 und 57a eine Überprüfung von Abbruchkriterien ähnlich der Schritte 23, 23a, 24 und 24a in Fig. 2 erfolgen. Solange die Anzahl der Elemente der Menge der möglichen defekten
Komponenten größer als eins und die Anzahl der möglichen noch durchzuführenden Tests größer als Null ist, können in Schritt 58 alle Zweige vervollständigt werden, bis die Zweige durch Abbruchkriterien beendet werden können. Nach Vervollständigung des Fehlersuchbaums hinsichtlich des ausgewählten Tests kann das Verfahren ausgehend von Schritt 53 iteriert werden, bis der gesamte Fehlersuchbaum erstellt bzw. optimiert worden ist. Der Autor kann mit dem Verfahren 50 Klarheit darüber gewinnen, welche Komponenten momentan noch als mögliche defekte Komponenten ermittelt werden und welche Tests er bei gegebener Symptomatik noch ausführen kann. Weiterhin erhält der Autor
Informationen darüber, welche Tests im jeweiligen Knoten bzw. Zweig des
Fehlersuchbaums am höchsten priorisiert werden, das heißt den größten Nutzen aufweisen. Das Verfahren 50 eignet sich daher vorteilhafterweise auch bei der
Überprüfung bestehender Fehlersuchbäume auf Vollständigkeit und/oder Eindeutigkeit.
Fig. 5 zeigt eine schematische Darstellung eines Diagnosesystems 60 zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System. Insbesondere kann das
Diagnosesystem dazu ausgelegt sein, eines der Verfahren 20, 30 oder 50 in den Fig. 2, 3 und 4 durchzuführen.
Das Diagnosesystem 60 umfasst eine Erfassungseinrichtung 61 , welche dazu ausgelegt ist, eine Menge von Beobachtungen an dem technischen System zu erfassen und eine Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems und eine Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge von Beobachtungen zu ermitteln. Das Diagnosesystem 60 umfasst weiterhin eine
Ermittlungseinrichtung 62, welche dazu ausgelegt ist, eine Menge an möglichen
Komponentenfehlern, welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist, zu ermitteln.
Eine Berechnungseinrichtung 63 ist dazu ausgelegt, eine absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems für jede mögliche Merkmalsausprägungskombination jedes der Menge möglicher
durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge an möglichen Komponentenfehlern zu ermitteln, eine erste Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems auf der Basis der ermittelten absoluten Reduktion jedes Tests zu berechnen, eine absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems für jede mögliche
Merkmalsausprägungskombination jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems zu ermitteln, und eine zweite Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems zu berechnen.
Das Diagnosesystem 60 umfasst weiterhin eine Ausgabeeinrichtung 64, welche dazu ausgelegt ist, eine priorisierte Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten Priorisierung zu erstellen und auszugeben. Zusätzlich kann das Diagnosesystem 60 ein optionales (nicht gezeigtes) Erfassungsmodul aufweisen, welches dazu ausgelegt ist, für das technische System relevante Komponenten,
Komponentenfehler und Test zu erfassen, mögliche relevante Komponentenfehler zu Symptomen und relevanten Komponenten und mögliche Merkmalsausprägungen der relevanten Tests zu möglichen Symptomen und relevanten Komponenten zuzuordnen, und welches weiterhin dazu ausgelegt ist, die relevanten Komponenten,
Komponentenfehler, Tests und Zuordnungen für die Berechnungseinrichtung 63 bereitzustellen.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen
System, mit den Schritten:
Erfassen einer Menge von Beobachtungen an dem technischen System;
Ermitteln einer Menge möglicher defekter Komponenten (MDK) des technischen Systems und einer Menge möglicher durchzuführender Tests (NT) des technischen Systems auf der Basis der Menge von Beobachtungen;
Ermitteln einer Menge an möglichen Komponentenfehlern (KKF), welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist;
Ermitteln jeweils einer ersten absoluten Reduktion (r) der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten (MDK) des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen
Merkmalsausprägungskombinationen (KMK) jedes der Menge möglicher
durchzuführender Tests (NT) des technischen Systems bei der Bestimmung der Menge an möglichen Komponentenfehlern (KKF) ergibt;
Berechnen einer ersten Priorisierung (rank) der Menge möglicher durchzuführender Tests (NT) durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion (rg) der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten (MDK) des technischen Systems auf der Basis der ermittelten ersten absoluten Reduktionen (r) jedes Tests;
Ermitteln jeweils einer zweiten absoluten Reduktion (T KF) der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler (KKF) des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen
Merkmalsausprägungskombinationen (KMK) jedes der Menge möglicher
durchzuführender Tests (NT) des technischen Systems ergibt;
Berechnen einer zweiten Priorisierung (rankKKF) der Menge möglicher
durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion (rgKKF) der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler (KKF) des technischen Systems auf der Basis der ermittelten zweiten absoluten Reduktionen (rKKF) jedes Tests; und
Erstellen einer priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten Priorisierung (rank, rankKKF)-
2. Verfahren nach Anspruch 1 , weiterhin mit den Schritten: Ermitteln von für das technische System relevanten Komponenten,
Komponentenfehlern und Tests; und
Zuordnen der ermittelten relevanten Komponentenfehlern zu Symptomen und ermittelten relevanten Komponenten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 und 2, wobei das Berechnen der ersten und/oder zweiten Priorisierung (rank, rankKKF) weiterhin auf der Basis des Aufwands zur Durchführung jedes der möglichen durchzuführenden Tests erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, weiterhin mit den Schritten:
Auswählen einer zu testenden Komponente (K) aus der Menge möglicher defekter Komponenten (MDK) durch einen Nutzer;
Ermitteln jeweils einer dritten absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler der ausgewählten zu testenden Komponente (K) des technischen Systems für jede mögliche Merkmalsausprägungskombination (KMK_K) jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems;
Berechnen einer dritten Priorisierung (rankK) der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler (KKF_K) der ausgewählten zu testenden Komponente (K) des technischen Systems; und
Erstellen einer priorisierten Liste möglicher durchzuführender Tests für die ausgewählte zu testende Komponente (K) auf der Basis der dritten Priorisierung (rankK).
Diagnosesystem (60) zur Unterstützung der geführten Fehlersuche in einem technischen System, mit:
einer Erfassungseinrichtung (61 ), welche dazu ausgelegt ist, eine Menge von Beobachtungen an dem technischen System zu erfassen und eine Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems und eine Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems auf der Basis der Menge von Beobachtungen zu ermitteln;
einer Ermittlungseinrichtung (62), welche dazu ausgelegt ist, eine Menge an möglichen Komponentenfehlern, welche mit der Menge von Beobachtungen konsistent ist, zu ermitteln; einer Berechnungseinrichtung (63), welche dazu ausgelegt ist, jeweils eine erste absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter
Komponenten des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems bei der Bestimmung der Menge an möglichen Komponentenfehlern ergibt, zu ermitteln, eine erste Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher defekter Komponenten des technischen Systems auf der Basis der ermittelten ersten absoluten Reduktionen jedes Tests zu berechnen, jeweils eine zweite absolute Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems, welche sich durch Berücksichtigung jeder der möglichen Merkmalsausprägungskombinationen jedes der Menge möglicher durchzuführender Tests des technischen Systems ergibt, zu ermitteln, und eine zweite Priorisierung der Menge möglicher durchzuführender Tests durch Bestimmung einer im Mittel zu erwartenden absoluten Reduktion der Anzahl der Elemente der Menge möglicher Komponentenfehler des technischen Systems auf der Basis der ermittelten zweiten absoluten Reduktionen jedes Tests zu berechnen; und
einer Ausgabeeinrichtung (64), welche dazu ausgelegt ist, eine priorisierte Liste möglicher durchzuführender Tests auf der Basis der ersten und der zweiten
Priorisierung zu erstellen und auszugeben.
Diagnosesystem (60) nach Anspruch 5, weiterhin mit:
einem Erfassungsmodul, welches dazu ausgelegt ist, für das technische System relevante Komponenten, Komponentenfehler und Test zu erfassen, erfasste relevante Komponentenfehler zu Symptomen und erfassten relevanten Komponenten und mögliche Merkmalsausprägungen der relevanten Tests zu möglichen
Symptomen und relevanten Komponenten zuzuordnen, und welches weiterhin dazu ausgelegt ist, die relevanten Komponenten, Komponentenfehler, Tests und
Zuordnungen für die Berechnungseinrichtung (63) bereitzustellen.
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