(57)【要約】  本発明は、自動車内におけるエネルギ供給を監視する方法であって、部分搭載電源網（３０，４０）において、少なくとも１つのエネルギ蓄積器（３２）により、好適には安全性に関連する複数の消費装置（３６，４６）にエネルギが供給され、少なくとも、１つのエネルギ蓄積器（３２）及び／又は少なくとも１つの消費装置（３６，４６）の少なくとも１つの測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）が検出され、部分搭載電源網（３０，４０）をマッピングした少なくとも１つのワイヤハーネスモデル（９１）が設けられており、測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）を用いてワイヤハーネスモデル（９１）の少なくとも１つの特性量（Ｒｂ１２）を推定するパラメータ推定器（１０４）が設けられている、方法に関する。
2021532014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車内におけるエネルギ供給を監視する方法であって、
部分搭載電源網（３０，４０）において、少なくとも１つのエネルギ蓄積器（３２）により、好適には安全性に関連する複数の消費装置（３６，４６）にエネルギが供給され、少なくとも、１つのエネルギ蓄積器（３２）及び／又は少なくとも１つの消費装置（３６，４６）の少なくとも１つの測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）が検出される、方法において、
前記部分搭載電源網（３０，４０）をマッピングした少なくとも１つのワイヤハーネスモデル（９１）が設けられており、前記測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）を用いて前記ワイヤハーネスモデル（９１）の少なくとも１つの特性量（Ｒｂ１２）を推定するパラメータ推定器（１０４）が設けられている
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ワイヤハーネスモデル（９１）の前記特性量（Ｒｂ１２）は、例えば、前記特性量（Ｒｂ１２）が限界値から偏差する場合に、及び／又は、前記ワイヤハーネスモデル（９１）の特性量に依存して求められる他の特性量が限界値から偏差する場合に、誤差情報の形成のために使用される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特性量（Ｒｂ１２）又は前記誤差情報に依存して、前記車両が安全な動作状態へ移行され、又は、自動運転モードが中止される、
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記パラメータ推定器（１０４）は、少なくとも１つの予測部（１０６）及び／又は少なくとも１つの補正部（１０８）を含む、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記パラメータ推定器（１０４）は、前記測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ）及び／又は従前の特性量（Ｒｂ１２）を用いて、前記特性量（Ｒｂ１２）を更新する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記部分搭載電源網（３０，４０）内に少なくとも１つの負荷分配部（５２）が設けられており、前記エネルギ蓄積器（３２）により前記負荷分配部（５２）にエネルギが供給され、前記負荷分配部（５２）により、特に自動運転モードに必要な複数の消費装置（３６，４６）にエネルギが供給され、前記特性量（Ｒｂ１２）を求めるために、前記負荷分配部（５２）における測定量（Ｕｖ，Ｉｖ）が検出されて前記パラメータ推定器（１０４）に供給される、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記部分搭載電源網（３０，４０）内に、少なくとも１つの分離要素（２６）、特に直流電圧変換器が設けられており、前記特性量（Ｒｂ１２）を求めるために、前記分離要素（２６）における測定量（Ｕｄｃｄｃ，Ｉｄｃｄｃ）が検出されて前記パラメータ推定器（１０４）に供給される、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記パラメータ推定器（１０４）は、前記部分搭載電源網（３０）を励起する電流が充分な大きさを有する場合に、少なくとも、新たな特性量（Ｒｂ１２）を求める、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
特性量（Ｒｂ１２）として、特にエネルギ蓄積器（３２）と負荷分配部（５２）との間における遷移抵抗が使用され、及び／又は、特性量として、前記部分搭載電源網（３０）の種々の分岐における複数の接触抵抗及び／又は配線抵抗（Ｒｂ１２，Ｒｄｃ１，ｄｃ２；Ｒ１１，１２）を含む状態ベクトルが使用される、
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記パラメータ推定器（１０４）は、系統測定誤差、特に、誤差共分散（Ｐｋ）、利得（ａ）又はバイアス（ｂ）を求め、誤差情報が前記系統測定誤差に依存して形成され、及び／又は、前記特性量（Ｒｂ１２）が前記系統測定誤差に依存して補正される、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ワイヤハーネスモデル（９１）の特性量（Ｒｂ１２）として、正側の接触抵抗（Ｒｂ１）とアース側の接触抵抗（Ｒｂ２）とが和（Ｒｂ１２）として推定される、
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記特性量（Ｒｂ１２）を求めるために使用される測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）が、特にフィルタ（１１４）により、好適には、非整数遅延フィルタ、ラグランフィルタ又はＦａｒｒｏｗフィルタにより、同期される、
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）の時間同期のために、フィルタ（１１４）により、遅延する総ての測定量（Ｕｂａｔｔ，Ｉｂａｔｔ；Ｕｖ，Ｉｖ）に対して遅延係数（Ｄ）が求められる、
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記フィルタの前記遅延係数（Ｄ）は、パラメータ推定器（１１６）により求められる、
請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記パラメータ推定器（１０４，１１６）として、状態推定器、特にカルマンフィルタ、特に好ましくは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）又はアンセンテッドカルマンフィルタ、特に再帰最小二乗法又は粒子フィルタが使用される、
請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
未来の特性量（Ｒｂ１２）を用いて、予測診断及び／又はメンテナンス推奨及び／又は動作ストラテジの最適化が行われる、
請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、独立請求項の上位概念に記載の、特に自動運転モードを有する自動車内のエネルギ供給を監視する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術
車両搭載電源網は、電気消費装置にエネルギを供給するタスクを有する。今日の車両において搭載電源網又は搭載電源網要素におけるエラー又は経時劣化に基づきエネルギ供給が故障すると、重要な機能、例えばパワーステアリングが脱落する。車両の操舵能力が損なわれるのではなく、鈍重となるだけなので、運転者はフォールバックレベルと考え得ることから、今日生産されている車両における搭載電源網の故障は、一般に許容されている。利用可能性を高めるために、２線式の搭載電源網構造が、例えば国際公開第２０１５／１３５７２９号において提案されている。ここでは、高度に自動化された運転モード又は完全に自動化された運転モードのためにエラー許容範囲を有するようにシステムへの給電を行うことが必要とされている。
【０００３】
独国特許出願公開第１０２０１５２２１７２５号明細書から既に、電気搭載電源網を監視する方法が公知である。当該方法は、少なくとも１つの要素及び１つのエネルギ供給部を備えた少なくとも１つのチャネルを含み、ここでは、要素におけるクランプ電圧が測定され、当該クランプ電圧と、エネルギ供給部が形成した電圧とが比較される。さらに、他の電流消費がある場合には、他の状態における他の測定が行われ、第１の測定と比較されて、この比較から当該他の状態にある要素内を流れる電流を考慮して、当該要素までの遷移抵抗が求められる。
【０００４】
配線抵抗を求めるためには、計算に必要な測定量（例えば、バッテリ電圧、線路内の他の電圧、及び、バッテリ電流）を１回検出するのみで足りる。この場合、当該抵抗は、第２のステップにおいて、オームの法則を用いた計算により求められる。
【０００５】
例えば、さらなるエネルギ源及び消費装置のための他の電流ストランドを追加することによりネットワークの拡張が生じた場合、未知量（個々のストランドの線路抵抗）及び境界条件（キルヒホッフの法則）の数が増加する。当該状況においては、システムは、実際よりも低く算定される、即ち、未知量（例えば線路抵抗）の数がキルヒホッフの法則の数よりも１だけ大きくなる。従って、個々の線路抵抗を求める上述した直接のアプローチは適用不能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１５／１３５７２９号
【特許文献２】独国特許出願公開第１０２０１５２２１７２５号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の基礎とする課題は、監視の信頼性をより高めることにある。当該課題は、独立請求項の特徴によって解決される。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
発明の開示
搭載電源網、特に遷移抵抗の関連する特性量を求めるために、本発明に従ってパラメータ推定法が利用されることにより、監視の信頼性をより高めることができる。ここでは、種々の時点における複数回の測定（時間特性）を補助的に用いて、下方算定されるシステムの特性量の算定も達成することができる。その理由は、時間相関により（搭載電源網の特性量、例えば線路抵抗は、近似的に一定に留まるため）、特性量又は抵抗を求めるための他の式が得られるからである。本発明によれば、パラメータ推定法による種々の時点における複数回の測定の組合せが、搭載電源網の固有の特性量の算定に使用される。分岐した搭載電源網においては、まさに、時間相関の活用により、測定位置が欠落していても、搭載電源網の複数の測定量（遷移抵抗）の同時の推定のための充分な情報を送出することができる。
【０００９】
さらに、こうした推定法の利用により、推定値自体の送出のみならず、推定品質（例えば、推定の分散）も送出され、よって、ここで求められた特性量の信頼性が推定可能となるという利点が提供される。こうした信頼性は、さらなる基準として、例えば、自動運転モードにおける安全性に関連する機能の解放にまさに使用可能である。
【００１０】
また、推定される特性量、特に遷移抵抗又は抵抗は、同時にかつ相互に独立に求めることができる。その前提となることは、単に、各ストランドにおける相応の励起が存在することのみである。
【００１１】
特に、他の付加的な測定量を追加することにより（例えば、中央電流／電力分配器を使用することにより）、こうした付加情報を利用して、例えば、最も正確な測定センサの選択又は測定データのフュージョンにより、結果の統計的確実性を高めることができる。さらに、付加的な冗長性により、システムの故障確率を低減することもできる。
【００１２】
特に好都合には、パラメータ推定は、各ストランドを励起する電流が充分な強度を有することが保証可能である場合にのみ意図的に行われる。このために、例えば、ここで測定された電流強度を評価して閾値と比較するプレフィルタ装置、例えば論理回路を組み込むことができる。搭載電源網ストランドの測定電流が閾値を上回った場合、パラメータ推定は対応する特性量から開始可能となる。これにより、診断結果の品質がさらに改善可能である。相応の閾値が超過されない場合には、当該時間ステップにおける推定値の更新が中止される。これにより、装置の確実性がさらに改善される。
【００１３】
特に好都合には、推定品質の改善のために、固有に最適化された励起を行うことができる。このことは、特に、励起が搭載電源網の動作を損なわない場合には、有利となり得る。特に好ましくは、この場合、そのための冗長チャネル又は冗長搭載電源網分岐が設けられる。
【００１４】
好都合な一発展形態においては、特性量の特定に使用される測定量が、特にフィルタにより、好適には、非整数遅延フィルタ、ラグランフィルタ、Ｆａｒｒｏｗフィルタ又はこれらに類するプロセスにより同期される。これによって、場合により生じる測定量の非同期性に基づく診断結果の誤りを、例えば、同期されていないクロック発生器によって低減することができる。
【００１５】
特に好都合には、フィルタにより、遅延する総ての測定量についての測定量の時間同期のための遅延係数が求められる。特に好都合には、フィルタの遅延係数も、パラメータ推定により求められる。これにより、遅延係数の推定のための計算コストが小さい場合、遅延した信号の高い信号品質を達成することができる。
【００１６】
好都合な他の発展形態は、他の従属請求項及び以下の説明から得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】自動運転のための車両用の可能な搭載電源網を示す図である。
【図２】搭載電源網の診断のための、安全性に関連する２つのチャネル用の給電構造及びデータ構造を示す図である。
【図３】エネルギ蓄積器の等価回路又はモデルを示す図である。
【図４】パラメータ推定器の構造的レイアウトを示す図である。
【図５】時間同期のためのフィルタ構造の構造的レイアウトを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
発明の実施の形態
本発明を、図面に略示した実施形態に即して、図面を参照しながら以下に詳細に説明する。
【００１９】
例えば、実施例においては、可能なエネルギ蓄積器としてバッテリ又はアキュムレータを説明する。ただし、代替的に、提起した課題に適する他のエネルギ蓄積器、例えば、誘導式又は容量式の燃料電池セル、コンデンサ又はこれらに類するものを同様に使用することもできる。
【００２０】
図１には、例として図示した少なくとも１つのベース消費装置２４への給電を行うベース搭載電源網２２から成るエネルギ供給システムの可能な接続形態が示されている。代替的に、ベース搭載電源網２２内に、対応する（バッテリ）センサ及び／又はスタータ及び／又は電気負荷分配部によって保証可能又は駆動可能な、安全性に関連しない複数の快適性消費装置を含む、エネルギ蓄積器又はバッテリを設けることもできる。ベース搭載電源網２２は、高電圧搭載電源網１０に比較して低い電圧レベルを有しており、例えば、１４Ｖ搭載電源網であるものとしてよい。ベース搭載電源網２２と高電圧搭載電源網１０との間に、直流電圧変換器２０が配置されている。高電圧搭載電源網１０は、例えば高電圧エネルギ蓄積器１６、例えば、場合により組み込み型バッテリ管理システムを備えた高電圧バッテリと、例として図示されている、安全性に関連しない負荷１８又は快適性消費装置、例えば、高い電圧レベルが供給されるエアコンディショナシステムなどと、電気機械１２とを含む。エネルギ蓄積器１６は、高電圧搭載電源網１０への給電のために切替手段１４を介して、オンにすることができる。これに関連して、高電圧とは、ベース搭載電源網２２の電圧レベルよりも高い電圧レベルであると理解されたい。従って、これは、例えば４８Ｖ搭載電源網であるものとしてよい。代替的に、電気駆動部を備えた車両においては、これは、さらに高い電圧レベルであるものとしてもよい。代替的に、高電圧搭載電源網１０を完全に省略することもでき、この場合、スタータ、ジェネレータ及びエネルギ蓄積器などの要素は、ベース搭載電源網に配属される。
【００２１】
ベース搭載電源網２２には、例えば、２つの安全性に関連する部分搭載電源網３０，４０が接続されている。安全性に関連する第１の部分搭載電源網３０は、分離要素２８を介してベース搭載電源網２２に接続されている。安全性に関連する他の部分搭載電源網４０は、他の分離要素２６を介してベース搭載電源網２２に接続されている。安全性に関連する第１の部分搭載電源網３０には、エネルギ蓄積器３２からエネルギを供給することができる。エネルギ蓄積器３２の特徴的な特性量は、センサ３４によって検出される。センサ３４は、好適にはエネルギ蓄積器３２に隣接して配置されている。安全性に関連する第１の部分搭載電源網３０は、安全性に関連する消費装置３６への給電を行う。当該安全性に関連する消費装置３６は、単に例として示されているに過ぎない。必要に応じて、安全性に関連する他の消費装置３６にも、部分搭載電源網３０から、以下に詳細に説明するように給電が行われる。
【００２２】
また、安全性に関連する他の部分搭載電源網４０にも、他のエネルギ蓄積器４２により給電を行うことができる。他のセンサ４４が、他のエネルギ蓄積器４２の特性量を検出する。他のセンサ４４は、他のエネルギ蓄積器４２に隣接して配置されている。安全性に関連する他の部分搭載電源網４０は、安全性に関連する少なくとも１つの他の消費装置４６への給電を行う。必要に応じて、他の部分搭載電源網４０内において、安全性に関連する他の消費装置４６に給電を行うこともできる。安全性に関連する他の部分搭載電源網４０内に、エラー状況５０が示されている。当該エラー状況は、高いワイヤハーネス抵抗４８を生じさせ得る。
【００２３】
以下に詳細に説明するように、パラメータ推定器１０４を使用して、こうしたエラー状況５０を高い信頼性で識別するワイヤハーネス診断が行われる。
【００２４】
安全性に関連する２つの部分搭載電源網３０，４０を介した給電が可能な、冗長的な、特に機能の点において冗長的な、安全性に関連する消費装置３６，４６は、車両を、（運転者の介入を必要としない）自動運転モードから、例えば重大なエラー状況において、安全状態へ移行させるために必要なものである。以下に詳細に説明するように、これは、直ちにであるか、路肩又は最寄りの停止スペースなどにおいて初めてであるかに拘わらず、車両の停止であるものとしてよい。
【００２５】
例として、以下の安全性に関連する消費装置３６，４６が設けられている。ここでは、これらは少なくともブレーキシステム６０である。ブレーキ機能は、部分搭載電源網３０を介して給電を受ける第１の要素又は消費装置６２（例えば、車両を静止状態へ移行させることができる、いわゆる電子安定性プログラム）によって達成可能である。代替的に、冗長ブレーキ機能が、他の要素又は他の消費装置６４（例えば、ブレーキ圧力を電磁的に形成するいわゆるｉブースタ）を介して達成される。他の消費装置６４には、安全性に関連する他のチャネル４０を介して給電が行われる。冗長エネルギ供給は、安全性に関連する２つの部分搭載電源網３０，４０を介して可能であり、これにより、部分搭載電源網３０，４０の一方が故障した場合にも、車両の確実な制動が依然として可能である。
【００２６】
安全性に関連する他の要素として、例えば、ステアリングシステム６６が設けられている。ステアリングシステム６６は、部分搭載電源網３０から給電を受ける、例えばパワーステアリング部の形態の第１の要素又は第１の消費装置６８から成る。さらに、ステアリングシステム６６は、第１の要素６８から独立に車両を所望の方式により同様に操舵可能な他の要素又は他の消費装置７０（同様に、例えばパワーステアリング部）を含む。他の要素又は他の消費装置７０には、安全性に関連する他の部分搭載電源網４０からエネルギが供給される。
【００２７】
安全性に関連しかつ冗長的に構成された他の要素として、自動運転機能部７８が設けられている。ここでは、対応する第１の計算ユニット８０及び第１のセンサユニット７４に、第１のチャネル３０からエネルギが供給される。自動運転機能部７８は、他の計算ユニット８２及び１つ又は複数のセンサユニット７６によって冗長的に実現可能であり、当該他の計算ユニット８２及び１つ又は複数のセンサユニット７６には、安全性に関連する他のチャネル４０によって給電が行われる。計算ユニット８０，８２においては、例えば、必要なアクチュエータのための対応する駆動値により、軌道プランニングが行われる。センサユニット７４，７６は、それぞれ、軌道プランニングのための車両の実際の環境情報を供給する。
【００２８】
さらに、図２の実施例においては、データ接続線路５４，５６も示されている。データ接続線路５４，５６は、検出されたデータ、特に、例えば、センサ３４，４４により測定された、分離要素２６，２８及び／又はエネルギ蓄積器３２，４２における電流値及び／又は電圧値を、安全性に関連する消費装置６２，６４，６８，７０，７４，７６，８０，８２及び／又は搭載電源網診断部５８へ転送する。例えば、第１のデータ接続線路５４は、部分搭載電源網３０による給電を受ける要素のデータを搭載電源網診断部５８へ転送する。他のデータ接続線路５６は、例えば、他の部分搭載電源網４０からエネルギの供給を受ける要素のデータを、搭載電源網診断部５８へ転送する。データ接続線路５４，５６は、適当なバスシステム、例えばＬＩＮバス又はＣＡＮバスであるものとしてよい。
【００２９】
詳細にいえば、データ接続線路５４は、関連する、分離又は結合手段２８の電流値及び電圧値（Ｕｄｃｄｃ，Ｉｄｃｄｃ）を転送する。センサ３４、特にバッテリセンサは、エネルギ蓄積器３２における電圧Ｕｂａｔｔ及び／又はエネルギ蓄積器３２における電流Ｉｂａｔｔ及び／又は他の状態、即ち、エネルギ蓄積器３２のモデルのパラメータを検出する。さらに、個々の消費装置６２，６４，６８，７０，７４，７６，８０，８２における実際の電流Ｉｖ、又は、当該消費装置６２，６４，６８，７０，７４，７６，８０，８２の各クランプにおける個々の消費装置６２，６４，６８，７０，７４，７６，８０，８２の実際の電圧Ｕｖ（クランプ電圧）が、搭載電源網診断部５８への転送のために供給される。
【００３０】
図３には、例えば典型的な部分搭載電源網３０，４０に基づくワイヤハーネスモデル９１がマッピングされている。ここでは、図１又は図２による部分搭載電源網３０，４０は、関連する搭載電源網要素を有するように設けられており、これは、直流電圧変換器（分離要素２６，２８）と、センサ３４，４４を備えたエネルギ蓄積器３２，４２と、線路抵抗５１（インデクス１の正側の抵抗、Ｒｘ１：Ｒ１１，Ｒ２１，Ｒ３１）を含む対応する正側の配線抵抗、及び、接触抵抗５５（インデクス２のアース側の抵抗、Ｒｘ２：Ｒ１２，Ｒ２２，Ｒ３２）を含むアース側の配線抵抗、並びに、例えば３つの消費装置３６，４６のための対応する負荷電流Ｉｖ１，Ｉｖ２，Ｉｖ３及びクランプ電圧Ｕｖ１，Ｕｖ２，Ｕｖ３によって特徴づけられる、安全性に関連する種々の消費装置３６，４６を有するワイヤハーネス分岐と、から成る。消費装置３６，４６は、電流分配器５２によって駆動される。こうした構造は、ワイヤハーネスモデル９１の基礎を形成している。ワイヤハーネス抵抗（接触抵抗５１を含む正側の線路抵抗、接触抵抗５５を含むアース側の配線抵抗）は、後述するように、パラメータ推定法によって推定される。ワイヤハーネス抵抗（接触抵抗５１を含む正側の線路抵抗、接触抵抗５５を含むアース側の配線抵抗）の計算に必要な電流Ｉｖ及び電圧Ｕｖは、測定装置を含む要素により、上述した通信網（データ接続線路５４，５６）を介して形成される。
【００３１】
抵抗Ｒｂ１，Ｒｂ２などは、対応する要素への接触抵抗５５を含む配線抵抗５１を表している。正側（インデクス１）及びアース側（インデクス２）の抵抗Ｒｘｙ，５１，５５は、本発明によれば、和として推定され、即ち、例えば、正側Ｒｂ１又はアース側Ｒｂ２におけるエネルギ蓄積器３２の遷移抵抗につき、次に示すように、
ＲＢ１，Ｂ２＝ＲＢ１＋ＲＢ２
となる。従って、ストランドに発生するエラーは、２つの線路において識別されるが、これらを区別することができない。相応のことが、分離要素２６の配線抵抗にも当てはまる（Ｒｄｃ１＋Ｒｄｃ２＝Ｒｄｃ１，ｄｃ２；Ｒ１１＋Ｒ１２＝Ｒ１１，１２；Ｒ２１＋Ｒ２２＝Ｒ２１，２２；Ｒ３１＋Ｒ３２＝Ｒ３１，３２）。上述した抵抗は、ワイヤハーネスモデル９１の対応する特性量であり、以下においては、状態ベクトルＸｋとしてまとめられる。
【００３２】
行われる電圧測定及び電流測定は、等価回路図において、ＵＢＡＴＴ，ＩＢＡＴＴなどとして示されている。
【００３３】
搭載電源網モデル又は各部分搭載電源網３０，４０のワイヤハーネスモデル９１を記述する次の等式系、即ち、
ＵＢａｔｔ＝ＵＤＣＤＣ−ＩＤＣＤＣ・ＲＤＣ１，ＤＣ２＋ＩＢａｔｔ・ＲＢ１，Ｂ２
ＵＤＣＤＣ＝ＵＢａｔｔ−ＩＢａｔｔ・ＲＢ１，Ｂ２＋ＩＤＣＤＣ・ＲＤＣ１，ＤＣ２
ＵＶ１＝ＵＢａｔｔ＋ＩＢａｔｔ・ＲＢ１，Ｂ２−ＩＶ１・Ｒ１１，１２
ＵＶ２＝ＵＢａｔｔ＋ＩＢａｔｔ・ＲＢ１，Ｂ２−ＩＶ２・Ｒ２１，２２
ＵＶ３＝ＵＢａｔｔ＋ＩＢａｔｔ・ＲＢ１，Ｂ２−ＩＶ３・Ｒ３１，３２
が、それぞれ例示的に示されており、かつ、電流分配器５２から給電を受ける、図３の３つの消費装置３６，４６、エネルギ蓄積器３４，４４及び分離要素２６，２８に対して生じる。
【００３４】
部分搭載電源網３０，４０を記述する上の等式系は、関連する部分搭載電源網３０，４０の特性量の形態において、即ち、各分岐における接触抵抗５１を含む、対応する正側の配線抵抗と接触抵抗５５を含むアース側の配線抵抗との和の形態において、パラメータベクトルｘｋとして記述可能である。パラメータベクトルｘｋは、パラメータ推定器１０４を使用して、ベクトルｚｋにまとめられた対応する測定値を用いて、新たな時間ステップのたびに更新することができる。
【００３５】
以下においては、対応する量が、上述したように、対応するベクトル又は行列にまとめられる。即ち、
【数１】
2021532014.tif 000003
である。
【００３６】
当該等式系を再帰的に解くために、当該実施例においては、パラメータ推定器１０４として、図４に示されているようないわゆる拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）が使用される。代替的に、他のパラメータ推定器１０４、例えば（再帰的）最小二乗法、又は、他の状態推定器、例えば、標準／アンセンテッドカルマンフィルタ、粒子フィルタ又はこれらに類する推定法／最適化法を使用することもできる。
【００３７】
図４の実施例によるパラメータ推定器１０４は、少なくとも１つの予測部１０６を含む。当該予測部１０６には、入力量として、状態量ｘｋの初期推定
【数２】
2021532014.tif 000004
と、誤差共分散Ｐｋの初期推定Ｐｋ−１とが到達する。また、過渡状態において、補正部１０８からの実際に求められた出力値、即ち、実際のパラメータベクトルｘｋと、実際の誤差共分散Ｐｋとが、入力量として予測部１０６に到達する。
【００３８】
予測部１０６においては、更新又は時間アップデートが行われる。この場合、状態変数ｘｋの状態予測は、式
【数３】
2021532014.tif 000005
の形態において行われる。
【００３９】
さらに、予測部１０６において、誤差共分散行列Ｐｋの予測が、式
【数４】
2021532014.tif 000006
の形態において行われ、ここで、Ａｋは、
【数５】
2021532014.tif 000007
のヤコビ行列、Ｗｋは、システムノイズのシステム行列、Ｑｋ−１は、システムノイズの分散である。
【００４０】
出力量
【数６】
2021532014.tif 000008
及び
【数７】
2021532014.tif 000009
は、入力量として補正ブロック１０８に到達する。補正部１０８においては、測定に基づいて推定値の更新が行われる。最初に、いわゆるカルマンゲインΚｋの計算が、式
【数８】
2021532014.tif 000010
によって行われ、ここで、Ｈｋは、
【数９】
2021532014.tif 000011
のヤコビ行列、Ｖｋは、測定ノイズのシステム行列である。
【００４１】
続いて、補正部１０８においては、式
【数１０】
2021532014.tif 000012
による測定に基づいて、推定値の更新が行われる。
【００４２】
最後に、補正部１０８において、式
【数１１】
2021532014.tif 000013
により、誤差共分散Ｐｋの更新が行われ、ここで、Ｉは、単位行列に相当する。
【００４３】
従って、期待値及び特性量の共分散
【数１２】
2021532014.tif 000014
の推定が行われる。フィルタ過程の第１のステップにおいては、時間的に先行する推定が状態ダイナミクスを被り、これにより、実際の時点における予測が得られる。当該予測は、補正ブロック１０８において、実際の測定値の新たな情報によって補正され、探索された実際の推定が得られる。
【００４４】
測定データフュージョン／選択
例えば、（他の）中央の電流／電力分配器５２を使用して他の付加的な測定量を追加することにより、当該付加情報を利用して、例えば、最も正確な測定センサの選択によって又は測定データのフュージョンによって、結果の統計的確実性を高めることができる。さらに、付加的な冗長性により、システムの故障確率を低減することができる。パラメータ推定の適合化は、他の測定量を、
【数１３】
2021532014.tif 000015
と
【数１４】
2021532014.tif 000016
とに組み入れることによって行うことができる。
【００４５】
選択的推定法
良好な診断結果の前提となることは、励起電流が充分な振幅を有することである。従って、有利には、各ストランドを励起する電流Ｉｖが充分な強度を有することが保証可能である場合にのみ、パラメータ推定１０４が所期の通りに実行される。このことは、例えばプレフィルタ装置、例えば、測定された電流強度Ｉｖを評価して閾値（例えば１５Ａ）と比較する論理回路を組み込むことにより、実行可能である。搭載電源網ストランドの測定電流Ｉｖが例えば２０Ａであって閾値を上回る場合、対応する線路抵抗５１のパラメータ推定１０４を開始することができる。そうでない場合、実際の測定プローブについての抵抗５１の推定は、中止される。このとき、当該時間ステップにおける対応する測定等式のための拡張カルマンフィルタの行列は、更新されない。
【００４６】
また、搭載電源網の動作が損なわれない限り、推定品質を改善するために最適化された固有の励起を伴う能動的診断も可能である。このための前提となるものは、冗長チャネル又は部分搭載電源網３０，４０である。
【００４７】
オンライン推定及び系統測定誤差の補償
基本的には、測定誤差、即ち、固有の測定過程における誤差は、系統（認識論的）誤差とランダム（射幸性）誤差とから成る。後者は、ランダムな物理的プロセスから発生し、物理的測定方式の変更なしには制御することができない。しかし、系統誤差は、決定論的関係に基づいている。当該関係をオンラインで、即ち、動作中に推定することが可能である場合には、このエラー源を消去することができる。
【００４８】
このために、従前の推定モデルにおいては、いわゆる障害量モデルが拡張可能である。障害量モデルは、未知の状態が測定結果、ここでは、系統測定誤差に与える影響を記述している。系統測定誤差を補償するために、当該未知のパラメータを、線路抵抗５１に加えて推定しなければならない。このことは、充分な測定位置があれば、可能となる（監視可能性）。
【００４９】
系統測定誤差のための実際の現行のモデルは、線形の関係
【数１５】
2021532014.tif 000017
である。ここで、ｍは、搭載電源網３０，４０において測定すべき物理量、例えば、電流Ｉｖ又は電圧Ｕｖを表す。相応に、
【数１６】
2021532014.tif 000018
は、全体として偏差を有する測定である。パラメータａ，ｂは、利得及びバイアス（伝送された一定の量）である。完全なセンサは、ａ＝１，ｂ＝０のときに存在することになる。ａ，ｂが推定（キャリブレーションとも称される）可能である場合には、系統測定誤差を補償することができる。
【００５０】
搭載電源網においては、大抵の場合、複数のセンサ３４，４４と、対応する系統測定誤差とが存在する。ただし、配線抵抗及び接触抵抗５１，５５を推定するためには、当該誤差が抵抗５１，５５の推定に与える累積影響のみが重要である。従って、付加的に推定すべきパラメータを大幅に低減することができ、これにより、キャリブレーションが、大抵の場合には初めて可能となる。例えば、３つの抵抗５１，５５及び対応する測定位置の推定においては、第１のストランドの電圧Ｕ１が、
Ｕ１＝Ｕ２，ｍ−Ｉ２，ｍＲ２＋Ｉ１，ｍＲ１
において得られる。
【００５１】
系統測定誤差のための上のモデルが仮定される場合、
【数１７】
2021532014.tif 000019
が得られる。ここで、バイアス誤差を補償するには、バイアスｂ１，ｂ２，ｂ３に代えて、累積バイアス
【数１８】
2021532014.tif 000020
を推定しなければならない。同様のことが、測定位置の利用可能性に応じて、利得誤差についても可能となる。ここでは、同様のアプローチが当てはまる。さらに、適当な励起が行われていることを前提として、２つのキャリブレーションアプローチの組合せも可能である。
【００５２】
さらに、系統測定誤差の推定を測定位置の診断に利用可能であり、誤差が大きい場合には、当該測定位置を、エラーを有するものとして識別することができる。当該付加情報は、測定位置の診断可能性をも含めた充分なＡＳＩＬクォリフィケーションにとって基本的なものとなり得る。
【００５３】
ランダムな測定誤差も考慮する推定法が使用される場合、測定等式に対し、ランダム量εが、例えば、
【数１９】
2021532014.tif 000021
で拡張可能となる。パラメータ推定の適合化は、他のパラメータを、
【数２０】
2021532014.tif 000022
と
【数２１】
2021532014.tif 000023
とに組み入れることによって行うことができる。
【００５４】
この場合、推定法、例えばカルマンフィルタは、配線抵抗及び接触抵抗５１，５５の推定と、場合により、最小分散、即ち、最大の推定品質を有する測定等式の累積パラメータとを送出する。
【００５５】
時間同期
時間同期のフィルタ構造のレイアウトが図５に示されている。入力量ｕ（ｋ）が、遅延量Ｄのためのパラメータ推定器１１６と、物理システム１１２と、フィルタ１１４、特にいわゆる非整数遅延フィルタとに到達する。検出された測定量ｚ（ｋ）は、パラメータ推定器１０４と、遅延量Ｄのためのパラメータ推定器１１６とに供給される。パラメータ推定器１１６によって求められた遅延量Ｄも、同様にフィルタ１１４に到達する。フィルタ１１４により、時間同期出力量ｕ（ｋ＋Ｄ＊ｔｓ）が求められ、これがパラメータ推定器１０４に供給される。パラメータ推定器１０４は、供給された時間同期入力量ｕ（ｋ＋Ｄ＊ｔｓ）と測定量ｚ（ｋ）とから、ワイヤハーネスモデル９１の推定パラメータＲｂ１２を求める。パラメータ推定器１０４によって推定された当該パラメータＲｂ１２も同様に、入力量として、遅延量Ｄのためのパラメータ推定器１１６に到達する。
【００５６】
上述したセンサフュージョン及び測定誤差キャリブレーションのための方法は、同期した測定データを前提としている。これに関連して、同期とは、測定の開始時点が総ての測定量（Ｕｖ（ｋ），Ｉｖ（ｋ），ＵＢＡＴＴ（ｋ），ＩＢＡＴＴ（ｋ）など）に対して等しいことを意味する。
【００５７】
ただし、搭載エネルギ源網などの分散型システムにおいては、このことは生じない。測定は、それぞれ独立した内部のクロック発生器を使用する複数の部分要素に分割される。このため、診断結果は、測定量の非同期性による影響を強く受ける。
【００５８】
ただし、非同期性を特定して消去することができる場合、このことは、診断結果への正の効果を有する。以下の同期コンセプトは、同一のサンプリングレートにおいて生じるものの、Ｄ・ｔｓ（ｔｓは、サンプリングのサンプリング時間であり、Ｄは、サンプリング時間を基準とした線形係数としての信号間の遅延係数を表す）である相互の時間シフトを有する時間離散的な測定量を基礎としている。
【００５９】
従って、上の測定量から、サンプリング時点ｋにおいて、（特定の要素の各測定量に対する時間シフトが同一であると仮定して）次の測定値、即ち、
Ｕｖ（ｋ），Ｉｖ（ｋ），ＵＢＡＴＴ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ），ＩＢＡＴＴ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）
が供給される。
【００６０】
遅延係数Ｄを求めるために、遅延する総ての測定量ｕ（ｋ）に対し、初期係数Ｄだけ時間シフトを行ったフィルタリングが行われる。これは、いわゆる非整数遅延フィルタ１１４により行うことができる。続いて、１次ラグランフィルタによる実現形態が記述され、
ｕ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）＝（ｕ（ｋ）・（１−Ｄ）＋ｕ（ｋ−１）・Ｄ）
である。ここで、上述したアプローチに従って、推定出力量ｈ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）が計算される。
【００６１】
この場合、新たな遅延係数の推定は、
Ｄ（ｋ）−Ｄ（ｋ−１）＋［ｚ（ｋ）−ｈ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）］・［ｈ（ｋ−１＋Ｄ・ｔｓ）−ｈ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）］−１
により計算することができ、ここで、ｋは、サンプリング時点、ｚは、測定出力量、ｈは、ｕからのモデル等式によって推定される出力量である。
【００６２】
当該測定等式がパラメータ推定器１１６内において実現されていれば、ノイズを有する測定量ｕ（ｋ）及びｚ（ｋ）を用いて、遅延量Ｄを推定することができる。
【００６３】
次いで、ワイヤハーネスの配線抵抗及び接触抵抗のパラメータ推定のために、既に計算されたｕ（ｋ＋Ｄ・ｔｓ）の値を使用することができる。代替的に、計算された係数Ｄを補助的に用いて、高品質の付加的なフィルタリング（例えば、高次のラグランフィルタ）を実現し、その出力量をその後でパラメータ推定部に供給することもできる。このことは、係数Ｄの推定のための計算コストが小さい場合、遅延信号の高い信号品質が達成可能となるという利点を有する。
【００６４】
パラメータ推定器１０４は、例えば、図２に示した搭載電源網診断ブロック５８内に収容可能であるものとしてよく、又は、搭載電源網診断部５８の一部であるものとしてよい。対応する測定値は、図２によれば、当該搭載電源網診断部５８に到達する。
【００６５】
上述した自動車内の部分搭載電源網３０，４０の関連する特性量を求める方法は、例えば自動運転モードのように、予測に高い精度が必要なシステムに特に適する。ここでは、エラーが生じ得る総ての状況において、迅速にかつ高い信頼性で相応の対抗措置を導入しなければならない。提案しているパラメータ推定器１０４は、迅速かつ信頼性の高い診断が可能であり、よって、こうした状況に特に適する。従って、求められた特性量Ｒｂ１２又はｘｋが上位の搭載電源網診断機能部へ供給され、これにより、選択されたシステム（例えば、ブレーキシステム、ステアリング部、環境識別部、制御コンピュータ）への確実な搭載電源網による給電が保証される。ワイヤハーネスモデル９１の特性量に重大な偏差がある場合、誤差情報が生成される。当該誤差情報は、上位の搭載電源網診断部に供給される。場合により、当該誤差情報が発生した場合、例えば、自動車の確実な停止の実行又はこれに類するものなどの対抗措置が導入される。代替的に、車両が自動運転モードにない場合には、当該自動運転モードを中止することもできる。また、メンテナンス又は診断に関する他の情報を導入するものとしてもよい。場合により、求められる特性量は、特定の系統測定誤差、特に、誤差共分散Ｐｋ、利得ａ若しくはバイアスｂに基づいて補正又は算定することができ、及び／又は、誤差情報を系統測定誤差に依存して生成することもできる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2021532014.tif 000030
2021532014.tif 000031
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