Patent DE-102011014557-B4 (DE)
Title: Verfahren zum Diagnostizieren von Ursachen von Fehlern in Fahrzeugsystemen
Inventor: SINGH SATNAM
IPC: G01M17/00
Filed: 2011-03-21
Granted: 2019-03-14
Abstract: Verfahren zum Diagnostizieren von Ursachen von Fehlern in Fahrzeugsystemen, wobei das Verfahren umfasst:
 Definieren von mehreren Diagnosefehlercodes, die auf verschiedene Fehlerbedingungen in Systemen eines Fahrzeugs (12) anwendbar sind, von Kriterien zum Auslösen jedes Diagnosefehlercodes und einer Liste von Parameteridentifikationsdaten, die für jeden Diagnosefehlercode erfasst werden sollten;
 Vorsehen eines Controllers (16) an Bord eines Fahrzeugs (12), der mit den Diagnosefehlercodes und den Kriterien zum Auslösen jedes Diagnosefehlercodes programmiert ist und der auch mit der Liste von Parameteridentifikationsdaten programmiert ist, die für jeden Diagnosefehlercode erfasst werden sollten;
 Vorsehen von Sensoren (18) an Bord des Fahrzeugs (12), wie erforderlich, um die Parameteridentifikationsdaten zu erfassen;
 Erfassen des Diagnosefehlercodes und der Parameteridentifikationsdaten durch den Controller (16), wenn eine Fehlerbedingung in einem Fahrzeugsystem auftritt, wobei jedes Auftreten einer Fehlerbedingung als Fehlerereignis bekannt ist;
 Herunterladen des Diagnosefehlercodes und der Parameteridentifikationsdaten vom Controller (16) im Fahrzeug (12) auf einen zentralen Computer;
 Speichern des Diagnosefehlercodes und der Parameteridentifikationsdaten für Fehlerereignisse von mehreren Fahrzeugen auf dem zentralen Computer, wobei jedes Fehlerereignis einen tatsächlichen Ausfallmodus aufweist, der ihm zugeschrieben ist; 
 Analysieren des Diagnosefehlercodes und der Parameteridentifikationsdaten von den auf dem zentralen Computer gespeicherten Fehlerereignissen unter Verwendung von mathematischen Modellen, die lernen können, Merkmale in den Daten mit dem tatsächlichen Ausfallmodus für jedes Fehlerereignis zu korrelieren; und
 Verwenden der mathematischen Modelle, um einen Ausfallmodus für zusätzliche Fehlerereignisse zu diagnostizieren,
 wobei das Analysieren des Diagnosefehlercodes und der Parameteridentifikationsdaten eine Trainingsphase und eine Testphase umfasst,
 wobei die Trainingsphase umfasst:
 Vorsehen von Eingangsdaten mit einer Matrix von Daten für jeden von mehreren Ausfallmodi, wobei jede Matrix von Daten den Ausfallmodus identifiziert, den sie betrifft, und einen Diagnosefehlercode und Parameteridentifikationsdaten für Fehlerereignisse von mehreren Fahrzeugen umfasst;
 Verwenden eines Vorverarbeitungsmoduls (64), um die Abweichung in den Eingangsdaten zu normieren und zu verringern;
 Verwenden eines Merkmalsgewinnungsmoduls (66), um charakteristische Merkmale der Eingangsdaten zu gewinnen;
 Verwenden eines Klassifikatormoduls (68), um Muster in den Merkmalen der Eingangsdaten zu identifizieren und die Muster dem tatsächlichen Ausfallmodus zuzuordnen; und
 Speichern von Techniken und Einstellungen, die in dem Merkmalsgewinnungsmodul (66) und dem Klassifikatormodul (68) verwendet werden und die Eingangsdaten am effektivsten mit den tatsächlichen Ausfallmodi korrelieren; und
 wobei die Testphase umfasst:
 Vorsehen einer Testdatenmatrix (82), die einen Diagnosefehlercode und Parameteridentifikationsdaten für Fehlerereignisse von mehreren Fahrzeugen umfasst, wobei jedes Fehlerereignis den tatsächlichen Ausfallmodus aufweist, der ihm zugeschrieben ist;
 Verwenden des Vorverarbeitungsmoduls (64), des Merkmalsgewinnungsmoduls (66), des Klassifikatormoduls (68) und der gespeicherten Techniken und Einstellungen von der Trainingsphase, um einen diagnostizierten Ausfallmodus für jedes Fehlerereignis zu erzeugen; und
 Verifizieren, dass die gespeicherten Techniken und Einstellungen von der Trainingsphase effektiv sind, mit der Testdatenmatrix (82), durch Vergleichen des diagnostizierten Ausfallmodus mit dem tatsächlichen Ausfallmodus für jedes Fehlerereignis,
 wobei von einer Gesamtmenge von Daten, die in den Matrizes von Daten für jeden von mehreren Ausfallmodi zur Verfügung stehen, zwei Drittel für die Trainingsphase verwendet werden und das restliche eine Drittel für die Testphase verwendet wird.