(57)【要約】  データを読み出す工程と、同じパラメータに属するデータの最小軸値と最大軸値を算出する統計的な分析を行なう工程とを有する、異なる起源の車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品のパラメータに関するデータを処理する方法である。次に、データを統一的な形式に変換、圧縮することと、同じパラメータに属するデータに統一的な軸及び同じ数の制御点を付与し、この軸の開始値と終了値を最小軸値と最大軸値から得ることとを行なう。そして、前記の通り処理したデータに対して別の処理を実施することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる起源の車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品のパラメータに関するデータを処理する方法であって、
車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の以前の校正から得られたデータをデータベースから読み出す工程と、
車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の同じパラメータに属するデータの最小軸値と最大軸値を算出する統計的な分析を行なう工程と、
車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の以前の校正から得られたデータを統一的な形式に変換、圧縮する工程と、
車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の同じパラメータに属するデータに統一的な軸及び同じ数の制御点を付与し、この軸の開始値と終了値を最小軸値と最大軸値から得る工程と、
前記の通り変換したデータを以後の処理のためのベースとして使用する工程と、
を有する方法。
【請求項２】
当該のデータをその軸に関して正規化することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
当該の軸に関する制御点の数を定めて、その数の制御点を軸の範囲に渡って等しく分布させることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各データの最小値をゼロ基準線にスライドさせることを特徴とする請求項１から３までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項５】
所定の範囲、有利には、０〜２３２−２の範囲内にデータを拡大縮小することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
データを記数法に関してベース６４に変換することを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
正規化したデータをチェックサムと共に保存することを特徴とする請求項２から６までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
一つのパラメータに関して、一つの成熟度を決定することを特徴とする請求項１から７までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項９】
成熟度が所定の限界以内のパラメータを排除することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
変換したデータを車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の校正に使用することを特徴とする請求項１から８までのいずれか一つに記載の方法。
【請求項１１】
変換したデータを以前の校正から得られたデータの評価のために使用することを特徴とする請求項１から８までのいずれか一つに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の以前の校正から得られたデータをデータベースから読み出すことを含む、異なる起源の車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品のパラメータに関するデータを処理する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両又はその部分システムの試験及び検査フローから膨大な量の校正データが生じるが、それらの校正データは、今のところ全く互いに独立して記憶されて、互いに関連付けられていない。従って、それらのデータ状態の履歴として記憶された知識を副次的に活用できていない。
【０００３】
履歴データを分析する所謂「データマイニング」の例は、例えば、サーチエンジンによる検索時の抽出／順位付け、スパムフィルタでの分類、オンラインショップでのショッピングカート分析、さもなければ自動車メーカでの損傷事例の欠陥除去である。
【０００４】
例えば、燃焼エンジンのエンジン制御機器、車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の開発又は校正に関する、特に、校正データの領域での「データマイニング」の問題は、次の例から明らかである。
【０００５】
一つのデータ状態は、１５，０００〜３０，０００個の異なるラベル（パラメータ）を有する。開発プロジェクトの度に、車両／エンジン／変速機の変化形態（バージョン）毎に約１００個のデータ状態が発生する。更に、時間的な依存関係も考慮した場合、二年に渡って進められる単一のプロジェクトでは、約３０，０００万の数のラベルが発生する（３０，０００万ラベル＊１００変化形態＊５０週＊２年）。
【０００６】
車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の校正とは、一般的に車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品が欠陥無く動作するように、互いに影響し合う可能性も有る全てのエンジンパラメータ、制御パラメータ、車体パラメータ、パワートレインパラメータ、制御機器パラメータ等を設定することを意味する。また、校正とは、燃焼が最適に行なわれて、排ガス値が法律基準に適合するように、特に、エンジン制御機器の制御パラメータによって、燃焼エンジンを調整することを意味する。例えば、ベルトコンベヤから供給される新しいエンジンは、制御ユニットを用いて調節しなければならない、即ち、点火時点、燃料噴射量、点火角等を互いに最適に同調させ、それにより、そのエンジンに関して、欠陥が無く、それでも最小の排ガス値で最大限に可能なエネルギーを引き出すようにしなければならない。また、校正とは、車両にとって望ましい走行感覚を生み出すことを意味する。また、校正とは、車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品の応答挙動、即ち、例えば、運転者がアクセスペダル又はブレーキペダルを踏み込んだ場合の応答挙動を調和させることを意味する。そのことも、そのような校正時に生じるパラメータの量とそれに関連するデータに関して影響を与える。
【０００７】
従来の比較又は分析は、大きなデータ量、非可視化、大きな処理能力による比較の点で失敗している。「データマイニング」に関して現在入手可能な（２００以上の）アルゴリズムは、特に、校正データの主要な構成要素を表す特性曲線（２Ｄ）又は特性マップ（３Ｄ）の点で失敗している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、本発明の課題は、任意の起源及び任意の形式の車両、パワートレイン又はパワートレイン構成部品のパラメータに関するデータから技術的に関連する知識を抽出して、別の用途のために提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本課題を解決するために、先ずは同じパラメータに属するデータの最小軸値と最大軸値を算出する統計的な分析を行ない、その後、これらのデータを統一的な形式に変換、圧縮し、同じパラメータに属するデータに統一的な軸及び同じ数の制御点を付与し、算出した最小軸値と最大軸値から、これらの軸の開始値と終了値を取得し、そのようにして変換したデータをその後の処理に関するベースとして使用するように、冒頭で述べた方法を改善した。それにより、有利には、データのパラメータ間の場合によっては生じる相関を明らかにすることができ、新しいプロジェクトの事前のデータ入力を履歴情報に基づき行なうことができ、パラメータのクラスタ化又はグループ分け（ラベルＡは変化形態Ａ，Ｂ，Ｃにおいて常に同じ値を有する）を行なうことができ、時系列分析（データ状態の期日、負担及び品質に関する情報）、（パラメータの値が履歴データ状態と関連して妥当であるかの）妥当性検査及び／又は欠陥検知に関する手法が得られ、プロセスの弱点解明による校正プロセスの最適化も行なうことができる。パラメータのデータを比較できるようにするために、同じパラメータに属するデータに統一的な軸及び同じ数の制御点を付与する。それにより、並びに以下で説明する更に改善された実施構成では、データのパラメータのタイプ／単位／軸に依存しない比較をより小さい負担でより速く行なうことができる。
【００１０】
そのために、有利には、データを軸に関して正規化する、有利には、軸に関する制御点の数を定めて、この数の制御点を軸の領域に渡って等しく分布させることによって正規化する。
【００１１】
別の有利な変化形態は、有利には、正規化した各データの最小値をゼロ基準線にスライドさせると規定する。
【００１２】
この場合、更なる簡略化及びそれによる速い処理は、データを所定の範囲、有利には、０〜２３２−２の範囲内に拡大縮小することによって実現される。
【００１３】
データを記数法に関してベース６４に変換するとの別の任意選択の特徴によって、必要なメモリスペースの節約が得られる。
【００１４】
本発明の別の有利な実施構成は、正規化したデータをチェックサムと共に保存し、それにより、より速い比較を可能とすることを特徴とする。
【００１５】
別の任意選択の手法は、一つのパラメータに対して、一つの成熟度を算出すると規定する。それにより、成熟度に基づき異なる分析を行なうことができる。例えば、成熟度が小さ過ぎるパラメータを排除することができる。さもなければ、成熟度の時間的な展開を分析することができる。同様に、一つのグループのパラメータに関して、一つの全体的な成熟度を決定することができる。それにより、データの削減とデータの品質向上を実現することができる。
【００１６】
以下の記述において、添付図面と校正データの例に基づき本発明を更に詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１ａ】一次元の校正データ例のグラフ図
【図１ｂ】二次元の校正データ例のグラフ図
【図１ｃ】三次元の校正データ例のグラフ図
【図２ａ】時間に応じた変化により校正データの品質に関する情報を図解したグラフ図
【図２ｂ】時間に応じた変化により校正データの品質に関する情報を図解したグラフ図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１ａ〜１ｃに例示されている通り、異なる次元で表すことができる大量の校正データから、出来る限り簡単な手法で情報を取得して、実際のデータ状態のために利用すべきである。従来の比較は、非常に時間がかかり、更に、校正データが次元、軸値、制御点の数及び単位に関して異なる場合が有ったので、多くの場合不可能であった。従って、記述ファイルとデータ部分から成る校正データは、第一の工程において、単にデータベースから読み出されて、本発明によるシステムに読み込まれ、基本となる統計的な分析が行なわれる。通常エンジン制御機器のデータは、データファイル（ヘキサファイル）と記述ファイル（Ａ２Ｉファイル）の形式で保存されている。これらのファイル内には、特性マップ又は特性曲線の形式で存在するパラメータに関する全ての関連する情報が有る。この記述ファイルは、データファイルに関する説明書としての役割を果たし、両方のファイルは、常に対を成す。従って、校正データの分析時には、記述ファイルとデータファイルがデータベースから読み出される。それ以外のデータでは、データファイルの読み込みで十分である。
【００１９】
この統計的な分析は、少なくとも最大値／最小値分析と所定のマーカに基づく「成熟度」の算出とから成る。この場合、一つのパラメータ（ラベル）に関する成熟度は、例えば、経験又はプロジェクト状態から、ユーザによって定められる。この成熟度は、例えば、０〜１の間の値として表すか、或いはパーセント表示として表すこともできる。例えば、０、２５、５０又は１００％の段階の成熟度が一般的である。一つのグループのラベルに関する全体的な成熟度は、例えば、そのグループに属するラベルの個々の成熟度の加算によって、それらの成熟度から決定することができる。
【００２０】
それに続いて、次の工程で、統一的な形式への校正データのデータファイルの変換及び圧縮が行なわれる。そのために、同じパラメータに統一的な軸及び同じ数の制御点を付与する。同じパラメータは、異なるデータ状態において異なる軸と異なる数の制御点を持つことができる。例えば、ラベルＡは、データ状態１．０で０〜１，０００の軸と８個の制御点を有し、同じラベルＡは、データ状態１．１で５０〜９０９の軸と１７個の制御点を有する。例えば、補間によって、追加の制御点を得ることができる。この場合、これらの軸に関する開始値と終了値は、統計的な分析から得られた、全ての同じラベルの最小軸値又は最大軸値から得られる。制御点の数は、有利には、所定の値、例えば、２５に固定的に定めることができる。そして、その後パラメータ値を新しい軸に合わせて正規化する。そのために、所定の数の制御点を軸の範囲（最小軸値と最大軸値）に渡って等しく分布させることができる。ここで、この処理によって、当初の軸、タイプ及び／又は単位に依存しない高性能な比較が初めて可能となる。
【００２１】
従来から大量のデータを取り扱っているので、本発明の有利な改善構成では、メモリスペースを節約するために、それらのデータをデータベースに投入する前に更に処理する。先ずは、最小値が正確にゼロ点となり、正の値だけを処理すれば良いように、これらの値をスライドさせる。最終的に、パラメータ値の拡大縮小も行なって、０〜２２３−２の複数の整数だけが生じるようにする。そのために、例えば、それらの整数を生じさせるために、パラメータ値に乗算する係数を定める。
【００２２】
有利には、各パラメータの正規化され、拡大縮小された値に関して、チェックサム（例えば、ＣＲＣ３２）も作成する。この一義的なチェックサムによって、単一のコマンドだけを用いて、二つの特性マップ（３Ｄ）又は特性曲線（２Ｄ）の同一性を検査することが可能となり、値のクラスタ化も可能となる。
【００２３】
この場合、更なる工程として、これらの整数を特有の記数法に変換すると規定することもでき、以下において、更に詳しく説明する。パラメータデータでは、常に同じ値を有する幾つかの特性曲線（２Ｄ）又は特性マップ（３Ｄ）が存在することも事前に言及しておきたい。それは、一つの直線又は一つの平坦な面である。この場合、単一のｚ値が常に繰り返し生じるので、そのｚ値だけが記憶され、それにより不必要なメモリ消費を防止することができる。
【００２４】
十進法と比べて記号の数が多い、有利には、６４個の記号から成る記数法へのデータの変換も少ないメモリスペース消費に寄与する。そのような記数法は、少ない記号で多くの数を表すことができるので、十進法と比べて少ないメモリを消費する。有利には、十進法と底２ｎの記数法の間の換算が速いビットシフト演算により行なうことができるので、ベース６４が選定される（以下の表１を参照）。
【００２５】
【表１】
2015525401.tif 000003
これらの変換、圧縮されたデータは、有利には、中央の「データセンタ」に保存されて、複雑な分析を速く実行することを可能とする。その例が、図２ａと２ｂに図解されている。図２ａでは、校正データの出現率及び／又は変化程度が時間に渡って記入されている。その時々のプロジェクトの開始段階後、早い段階で大きな変化が起こり、最終的にプロジェクトの最後まで複数の小さい調整（ファインチューニング）だけが行なわれていることが分かる。また、それと全く逆に推移する変化を図示した図２ｂのグラフが校正データの分析時に得られた場合、プロジェクトの悪い進行及び／又は誤ったデータであると推定することができる。
【００２６】
データ量の削減とデータ品質の改善のために、各ラベルの成熟度を用いる。この成熟度は、ラベル毎に規定され、０％（初期）と１００％（完成）の間に有る。既に上述した「データセンタ」を作成する場合、ｎ％を上回る成熟度を有するラベルだけを取り出す一種のフィルタリングを行なうことができる。この成熟度を用いた重み付けを行なうこともできる。この場合、例えば、レポートの作成又は分析時に、高い方の成熟度を有するラベルが有利に扱われる。
【００２７】
スコア＝０％のラベルは、異常値の検知及び分布関数の表示（標準分布曲線の図を参照）のためには考慮されない。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図１ｃ】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【国際調査報告】
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