DE10022614A1

DE10022614A1 - Method for monitoring and controlling the adjusting mechanism of moving parts, especially vehicle automatic windows and sun-roofs, end so that a fault condition is detected in real time and appropriate corrective action taken

Info

Publication number: DE10022614A1
Application number: DE2000122614
Authority: DE
Inventors: Markus G Kliffken; Joerg Wolf; Holger Thoelke; Hartmut Krueger
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2000-05-09
Filing date: 2000-05-09
Publication date: 2001-12-06
Also published as: WO2001086363A1; AU2001260072A1

Abstract

Characteristic measurement data vectors are detected for the adjusting mechanism and are monitored for a possible abnormal state. Measurement data is sent to an identification device that comprises a complete system model (M) with an actuating system model (M1) and a fault model (M2). The model is used to estimate at least one state vector (x) for determining an abnormal state in real time.

Description

State of the art

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Überwachen und Steuern eines Verstellantriebs beweglicher Teile, insbesondere von Fenstern und Schiebedä chern von Kraftfahrzeugen, bei dem für einen Verstellvorgang charakteristische Messdatenvektoren erfasst und hinsichtlich eines abnormalen Zustandes über wacht werden und bei Auftreten eines abnormalen Zustandes ein Korrekturwert zum Ansteuern des Verstellantriebs gebildet wird.The invention relates to a method for monitoring and controlling a Actuator for moving parts, especially windows and sliding panels chern of motor vehicles in the characteristic of an adjustment process Measurement data vectors recorded and regarding an abnormal state be monitored and a correction value if an abnormal condition occurs is formed to control the adjustment drive.

Ein derartiges Verfahren wird beispielsweise bei einem Einklemmschutz für auto matisch verstellbare Fenster, Schiebedächer oder Türen von Fahrzeugen verwen det und (ohne vorhandenen druckschriftlichen Beleg) als bekannt angenommen. Dabei werden direkte Verfahren, bei denen die Einklemmkraft mit im Fenster bereich geeignet angeordneten Sensoren unmittelbar erfasst und zur Steuerung des Verstellantriebs benutzt wird, um z. B. den Antrieb zu stoppen oder umzukehren, und indirekte Verfahren unterschieden, bei denen mit der Antriebskraft bzw. Einklemmkraft in Zusammenhang stehende Messgrößen, z. B. ein Antriebs strom oder die Antriebsgeschwindigkeit herangezogen werden, um z. B. eine Ein klemmsituation festzustellen. Beide Verfahren sind zum einen wegen der anzu bringenden Sensoren und zum anderen wegen der Maßnahmen beim Auswerten relativ aufwendig, wenn ein abnormaler Zustand zuverlässig erkannt werden soll.Such a method is used, for example, for anti-trap protection for auto Use matically adjustable windows, sunroofs or vehicle doors det and (without existing printed document) accepted as known. This involves direct procedures in which the pinching force is in the window suitable sensors are immediately detected and used for control the actuator is used to z. B. stop or reverse the drive, and indirect procedures, where those with the driving force or clamping force related measurement variables, e.g. B. a drive current or the drive speed can be used to z. B. an on pinch situation. On the one hand, both procedures have to be initiated sensors and the other because of the measures during evaluation relatively complex if an abnormal condition is to be reliably recognized.

In der nicht vorveröffentlichten Anmeldung der Anmelderin (R.35690) ist vorge schlagen, einen Verstellprozess mittels eines Modells zu beschreiben und er fasste Prozessgrößen durch Vergleich mit in einer Erkennungseinrichtung abge legten Prozessgrößen zu bewerten, in Abhängigkeit des Vergleichs Korrektur größen für den Verstellprozess zu ermitteln und diesen mit der Korrekturgröße zu beeinflussen. Dem Modell liegt eine Differentialgleichung zugrunde, mit der die während des Verstellprozesses wirkenden Kräfte berücksichtigt werden und mit einem Parameter-Identifikationsmodell beispielsweise aus einer Federsteifigkeit und einem Dämpfungsterm auf eine Einklemmsituation geschlossen wird. Alter nativ ist dem Verfahren ein Beobachtungsmodell zugrunde gefegt, um eine be stimmte Ausgangsgröße aufzufinden und zu optimieren, indem sie in Abhängig keit einer gemessenen Eingangsgröße berechnet wird. Mit dieser Vorgehens weise lässt sich mit relativ wenig Aufwand ein abnormaler Zustand, wie etwa ein Einklemmzustand, zuverlässig feststellen und auch leicht von anderen Zu ständen unterscheiden, da der Prozessverlauf in die Auswertung einbezogen ist.In the not previously published application of the applicant (R.35690) is featured propose to describe an adjustment process using a model and he summarized process variables by comparison with in a recognition device put process variables to evaluate, depending on the comparison correction To determine sizes for the adjustment process and this with the correction size influence. The model is based on a differential equation with which the forces acting during the adjustment process are taken into account and with a parameter identification model, for example from a spring stiffness and a damping term is inferred about a pinching situation. Dude The method is based on an observation model agreed to locate and optimize output size by depending on it speed of a measured input variable is calculated. With this approach an abnormal condition can be wise with relatively little effort, such as a pinched state, reliably detect and easily by others too differ because the process flow is included in the evaluation.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art bereit zu stellen, mit dem mit möglichst wenig Aufwand der Verstellvorgang hinsichtlich abnormaler Zustände sicher bewertbar und der Verstellantrieb ent sprechend steuerbar ist.The invention has for its object a method of the aforementioned Art to provide with the adjustment process with as little effort as possible can be safely assessed with regard to abnormal conditions and the adjustment drive ent is controllably controllable.

Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen des Anspruches 1 gelöst. Hiernach ist vorgesehen, dass die Messdaten einer Erkennungseinrichtung zugeführt werden, in der ein Modell eines Gesamtsystems aus einem Modell des Stellantriebs und einem Modell der Störung hinterlegt ist, und dass unter Zugrundelegung des Modells mindestens ein Zustandsvektor zum Feststellen eines abnormalen Zu standes in Echtzeit dynamisch geschätzt wird.This object is achieved with the features of claim 1. After that is provided that the measurement data are fed to a recognition device, in which a model of an overall system from a model of the actuator and a model of the fault is stored, and that on the basis of the Model at least one state vector for determining an abnormal condition status is dynamically estimated in real time.

Durch Einbeziehung des Modells der Störung zusätzlich zu dem Modell des Stell antriebs (Strecke) in das Modell des Gesamtsystems und der Schätzung des min destens einen Zustandes, beispielsweise der Verstellkraft auf der Basis dieses Modells des Gesamtsystems wird eine zuverlässige Aussage über den interessie renden Zustand erhalten, wobei verschiedene Zustände unterschieden werden können und der Verstellantrieb jeweils geeignet gesteuert werden kann. Bei spielsweise lässt sich eine Einklemmkraft in einem Einklemmfall von einer Schwergängigkeit des Antriebs, wie er z. B. aufgrund längerer Nichtbenutzung oder in einem Gefrierzustand auftritt, durch den Verlauf des Zustandes unter scheiden. Auch momentane Kraftänderungen durch Erschütterungen während des Fahrens, durch die ein Grenzwert zum Abschalten des Verstellantriebs mo mentan unterschritten werden kann, führen nicht unmittelbar zum Abschalten des Verstellantriebs. By including the model of the disturbance in addition to the model of the position drive (route) in the model of the overall system and the estimate of the min at least a state, for example the adjusting force based on this Model of the overall system will be a reliable statement of interest preserving state, whereby different states are distinguished can and the adjustment drive can be appropriately controlled. At for example, a pinching force can be reduced by one in a pinching case Stiffness of the drive, as z. B. due to prolonged non-use or occurs in a freeze state, through the course of the state below divorce. Even momentary changes in force due to vibrations during of driving, through which a limit value for switching off the adjustment drive mo mentally fall short, do not lead to immediate shutdown of the adjustment drive.

Eine zuverlässige Bewertung wird beispielsweise auf der Grundlage der Maß nahmen erreicht, dass das Modell des Antriebs die Form
A reliable assessment is achieved, for example, on the basis of the measures that the model of the drive takes shape

_M = A_M x_M + B_Mu_M + E_M C_S x_S, mit x_M(t = 0) = x_M0
_M = A _M x _M + B _M u _M + E _M C _S x _S , with x _M (t = 0) = x _M0

y_M = C_M x_M.
y _M = C _M x _M.

und das Modell der Störung die Form
and the model of the disorder the shape

_S= A_S x_S, mit x_S(t = 0) = x_S0
_S = A _S x _S , with x _S (t = 0) = x _S0

besitzen, wobei
x_M Antriebszustandsvektor
_M erste Ableitung des Antriebszustandes nach der Zeit
x_S Störungszustandsvektor
_S erste Ableitung des Störungszustandsvektors nach der Zeit
A_M Antriebsparameter
u_M Eingangsgrößenvektor des Antriebs
B_M Eingangsparameter
E_M weiterer Antriebsparameter
A_S Störungsparameter
C_S weitere Störungsparameter
x_MO Anfangswertvektor des Antriebs
y_M Messgrößenvektor des Antriebs
C_M noch weiterer Antriebsparameter
x_SO Anfangswertvektor der Störung
t Zeit
bedeuten. own, whereby
x _M drive state vector
_M first derivation of the drive state according to time
x _S fault state vector
_S first derivative of the fault state vector over time
A _M drive parameters
u _M input variable vector of the drive
B _M input parameters
E _M further drive parameters
A _S fault parameters
C _S further fault parameters
x _MO initial value vector of the drive
y _M measured variable vector of the drive
C _M still further drive parameters
x _SO initial value vector of the fault
t time
mean.

Der mindestens eine Zustand kann dadurch zuverlässig geschätzt werden, dass das Modell des Gesamtsystems in der Form
The at least one state can be reliably estimated by the model of the overall system in the form

zugrunde gelegt wird, wobei
x einen Zustandsvektor
die erste Ableitung des Zustandsvektors nach der Zeit
A eine Systemmatrix
B eine Eingangsmatrix bzw. einen Eingangsvektor
C eine Messmatrix
bedeuten.is taken as a basis, whereby
x a state vector
the first derivative of the state vector after time
A a system matrix
B an input matrix or an input vector
C is a measurement matrix
mean.

Geeignete Maßnahmen bestehen dabei weiterhin darin, dass der mindestens eine Zustand mittels eines Beobachtersystems oder Kalman-Filter-Systems nach der Beziehung
Suitable measures also consist in the fact that the at least one state by means of an observer system or Kalman filter system according to the relationship

= (A - L C) + B u + L y
= (A - LC) + B u + L y

geschätzt werden, wobei
L eine Rückführmatrix
Schätzwert des Zustandsvektors
Schätzwert der ersten Ableitung des Zustandsvektors
bedeuten. be appreciated, being
L a feedback matrix
Estimated value of the state vector
Estimation of the first derivative of the state vector
mean.

Für die Überwachung und Steuerung ist weiterhin vorteilhaft, dass als Zustand eine Kraft und/oder eine zeitliche Änderung derselben geschätzt wird/werden und eine Einklemmkraft erfasst wird.For monitoring and control it is also advantageous that as a state a force and / or a change over time is estimated and a pinching force is detected.

Weitere günstige Maßnahmen zur Bewertung des Verstellvorganges bestehen darin, dass als Zustandsvektor eine Verstellgeschwindigkeit und/oder ein Stromverlauf des Verstellantriebs geschätzt wird/werden.There are other favorable measures for evaluating the adjustment process in that an adjustment speed and / or a Current course of the adjustment drive is / are estimated.

Für die Erfassung eines abnormalen Zustandes kann es weiterhin günstig sein, dass zum Kompensieren impulsförmiger Störungen ein Tiefpassfilter mit einer zum Erkennen des abnormalen Zustandes geeigneten Zeitkonstanten benutzt wird.For the detection of an abnormal condition, it can also be beneficial that a low-pass filter with a use suitable time constants to detect the abnormal condition becomes.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Be zugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:The invention is described below using an exemplary embodiment under Be access to the drawings explained in more detail. Show it:

Fig. 1 eine schematische Darstellung für ein Modell eines Gesamtsystems eines Verstellvorganges, Fig. 1 is a schematic representation of a model of an entire system of an adjustment process,

Fig. 2 eine Blockdarstellung mit einer Struktur eines Beobachters, Fig. 2 is a block diagram of a structure of an observer,

Fig. 3A, 3B und 3C zeitliche Verläufe einer Geschwindigkeit, einer Kraft und eines Stroms während eines Verstellvorganges, jeweils in einem tat sächlichen und einem geschätzten Verlauf. Fig. 3A, 3B and 3C temporal profiles of a speed, a force and a current during an adjusting process, each in a tat extraneous and an estimated course.

Ein in Fig. 1 dargestelltes Modell M eines Gesamtsystems für einen Verstell vorgang bzw. Verstellprozess eines beweglichen Teils, wie z. B. eines Fensters, Schiebedaches oder einer automatisch betätigten Tür eines Kraftfahrzeuges, setzt sich zusammen aus einem Modell M1 eines Antriebs (Strecke) und einem Modell M2 einer Störung. Das Modell der Störung beinhaltet dabei den mathe matischen Zusammenhang zwischen der ersten zeitlichen Ableitung eines Stö rungszustandsvektor _S und dem Störungszustandsvektor x_S mit einem Stö rungsparameter A_S. Zu einem Zeitpunkt t = 0 hat der Störungszustandsvektor einen Anfangswertvektor x_SO. Im Verlauf des Verstellvorganges kann der Stö rungszustandsvektor x_S einer Beeinflussung durch einen weiteren Störungspara meter C_S, wie z. B. einer Federkraft oder einer Dämpfung beeinflusst sein. Am Ausgang des Modells M2 der Störung ergibt sich eine Kopplungsgröße z_M, die dem Modell M1 des Antriebs zugeordnet wird.A shown in Fig. 1 model M of an overall system for an adjustment process or adjustment process of a moving part, such as. B. a window, sunroof or an automatically operated door of a motor vehicle, is composed of a model M1 of a drive (line) and a model M2 of a fault. The model of the fault includes the mathematical relationship between the first time derivative of a fault state vector _S and the fault state vector x _S with a fault parameter A _S. At a point in time t = 0, the fault state vector has an initial value vector x _SO . In the course of the adjustment process, the fault state vector x _S can be influenced by a further fault parameter C _S , such as. B. a spring force or damping. At the output of model M2 of the fault, a coupling variable z _M results, which is assigned to model M1 of the drive.

In dem Modell M1 des Antriebs ist ein mathematischer Zusammenhang der ers ten zeitlichen Ableitung eines Antriebszustandsvektors _M und einer Summe aus dem mit einem Antriebsparameter A_M gewichteten Antriebszustandsvektor x_M, einem mit einem Eingangsparameter B_M gewichteten Eingangsgrößenvektor u_M des Antriebs und der mit einem weiteren Antriebsparameter E_M gewichteten Kopplungsgröße z_M zugrunde gelegt, wobei zu dem Zeitpunkt t = 0 der Antriebs zustand den Anfangswertvektor x_MO besitzt. Dem Modell M1 des Antriebs wird eine Eingangsgröße zugeführt, und es liefert eine Ausgangsgröße, wie die entsprechenden Pfeile angeben.In the model M1 of the drive a mathematical relationship of the temporal ers th derivative is a drive state vector _M and a sum of the weighted with a drive parameters A _M drive state vector x _M, a weighted with an input parameter B _M input vector u _M of the drive and further with a Drive parameter E _M weighted coupling size z _M is taken as a basis, with the drive state having the initial value vector x _MO at time t = 0. An input variable is fed to the model M1 of the drive and it supplies an output variable, as indicated by the corresponding arrows.

Zum Schätzen eines interessierenden Zustandes, beispielsweise einer Verstell kraft zum Erkennen eines abnormalen Zustandes, wie einer auftretenden Einklemmkraft beim Einklemmen eines Körperteils, wird eine dynamische Schätzung in Echtzeit durchgeführt, wobei beispielsweise ein Luenberger-Beobachter oder ein Kalman-Filter verwendet wird. Die Struktur eines Beobachters BO ist in Fig. 2 dargestellt. Dem Beobachter BO wird ein Eingangsgrößenvektor u über eine Eingangsmatrix B oder einen Eingangsvektor zugeführt. Der Eingangsgrößenvek tor u wird außerdem einer realen Strecke SR zugeführt, an deren Ausgang ein Messgrößenvektor y erhalten wird. Der Messgrößenvektor y wird über einen Summationspunkt und eine Rückführung L auf einen weiteren Summationspunkt am Ausgang der Eingangsmatrix B zurückgeführt. Das in dem weiteren Summa tionspunkt gebildete Signal wird über ein Integrierglied auf eine Summa tionsstelle gegeben, dem ein anfänglicher Schätzwert des Zustandsvektors ₀ aufgeschaltet wird, so dass sich im Anschluss an diese Summationsstelle ein Schätzwert des Zustandsvektors ergibt, der einerseits einer Messmatrix C zugeführt wird und andererseits über eine Systemmatrix A auf die weitere Summationsstelle rückgekoppelt wird. Am Ausgang der Messmatrix C ergibt sich ein geschätzter Messgrößenvektor , der mit negativem Vorzeichen auf den Summationspunkt gegeben wird.In order to estimate a state of interest, for example an adjusting force for recognizing an abnormal state, such as a pinching force that occurs when a body part is pinched, a dynamic estimation is carried out in real time, for example using a Luenberger observer or a Kalman filter. The structure of an observer BO is shown in FIG. 2. An input variable vector u is fed to the observer BO via an input matrix B or an input vector. The input variable vector u is also fed to a real section SR, at the output of which a measured variable vector y is obtained. The measured variable vector y is fed back via a summation point and a feedback L to a further summation point at the output of the input matrix B. The signal formed in the further summation point is passed via an integrating element to a summation point, to which an initial estimate of the state vector ₀ is applied, so that following this summation point there is an estimate of the state vector, which is supplied to a measurement matrix C and on the other hand, is fed back to the further summation point via a system matrix A. At the output of the measurement matrix C there is an estimated measurement vector which is given to the summation point with a negative sign.

In dem Modell M des Gesamtsystems aus dem Modell M1 des Antriebs (Strecke) und dem Modell M2 der Störung sind die mathematischen Zusammenhänge nach folgenden Gleichungen hinterlegt:
In model M of the overall system from model M1 of the drive (line) and model M2 of the fault, the mathematical relationships are stored according to the following equations:

_M = A_M x_M + B_M u_M + E_M C_S x_S, mit x_M(t = 0) = x_M0
_M = A _M x _M + B _M u _M + E _M C _S x _S , with x _M (t = 0) = x _M0

y_M = C_M x_M.
y _M = C _M x _M.

_S = A_S x_S, mit x_S(t = 0) = x_S0
_S = A _S x _S , with x _S (t = 0) = x _S0

wobei die Formelzeichen den vorstehenden Angaben entsprechen und außerdem y_M einen Messgrößenvektor des Antriebs (Ausgangsgröße) und C_M einen noch weiteren Antriebsparameter darstellen. Mit dem Ausdruck E_M C_S x_S ist eine Kopplung zwischen dem Modell M1 des Antriebs und dem Modell M2 der Stö rung beschrieben. Als Modell M des Gesamtsystems ergibt sich der mathema tische Zusammenhang:
the formula symbols correspond to the above information and y _{M also represent} a measured variable vector of the drive (output variable) and C _{M represents} yet another drive parameter. The expression E _M C _S x _{S describes} a coupling between the model M1 of the drive and the model M2 of the fault. The mathematical relationship arises as model M of the overall system:

Die Formelzeichen entsprechen dabei den vorstehend angegebenen Formelzei chen.The formula symbols correspond to the formula times given above chen.

Zur dynamischen Echtzeit-Schätzung der Zustände, also z. B. auch der Einklemm kraft, kann der Beobachter bzw. ein Kalman-Filter gemäß dem mathematischen Zusammenhang
For dynamic real-time estimation of the states, e.g. B. also the pinching force, the observer or a Kalman filter according to the mathematical context

= (A - L c) + B u + L y
= (A - L c) + B u + L y

eingesetzt werden.be used.

Wie gut eine solche Schätzung funktioniert, ist in den Fig. 3A bis 3C dargestellt, in denen der tatsächliche Verlauf (durchgezogene Kurve) einer Antriebsgeschwindigkeit, einer Kraft und eines Stroms des Antriebs der Schätzung (punk tierter Kurvenverlauf) gegenübergestellt sind. Für die Geschwindigkeit ist der Gesamtverlauf vom Einschalten bis zum Stillstand aufgrund eines als Feder mo dellierten eingeklemmten Gegenstandes dargestellt, dessen Wirkung bei t = 1 s einsetzt. Die Schwankungen entstehen durch Störungen, wie sie bei einer Fahrt über eine Schlechtwegstrecke vorkommen. Die Störungen wirken als Kräfte auch auf die Scheibe. Nach einem Einklemmereignis zurzeit t = 1 s ergibt sich die Kraft zusätzlich aufgrund einer Federwirkung des eingeklemmten Gegenstandes. Es ist zu erkennen, wie die Schätzung sich dabei leicht verzögert an den tat sächlichen Wert (Originalwert) angleicht und somit eine schnelle Detektion eines Einklemmens erlaubt. Mit einem einfachen Vergleich mit einem gewünschten Grenzwert (z. B. 100 N) lässt sich nun anhand der Kraft unmittelbar ein Ein klemmen erkennen. Dabei kann ein Einschwingverhalten vorteilhafterweise auch als Tiefpass-Filter berücksichtigt werden, um impulsförmige Störungen zu un terdrücken. Auch der Stromverlauf während des Einklemmens sowie die Ge schwindigkeit werden sehr gut geschätzt, wie ersichtlich.How well such an estimate works is shown in FIGS. 3A to 3C, in which the actual course (solid curve) of a drive speed, a force and a current of the drive are compared to the estimate (dotted curve course). For the speed, the total progression from switching on to standstill is shown due to a jammed object modeled as a spring, the effect of which starts at t = 1 s. The fluctuations arise from disturbances such as occur when driving over a rough road. The disturbances also act as forces on the disc. After a pinching event, currently t = 1 s, the force also results from the spring action of the pinched object. It can be seen how the estimate, with a slight delay, adjusts to the actual value (original value) and thus allows a quick detection of a jamming. With a simple comparison with a desired limit value (e.g. 100 N), a jamming can now be immediately recognized on the basis of the force. A transient response can advantageously also be taken into account as a low-pass filter in order to suppress impulsive interference. The current profile during pinching and the speed are also very well estimated, as can be seen.

Mit dem Modell M kann aus dem Verlauf des Zustandsvektors x also auch auf die Art und Ursache der Einflüsse geschlossen werden, beispielsweise auf eine allgemeine Schwergängigkeit infolge von Witterungseinflüssen oder Alterung. In diesem Falle wird sich beispielsweise der Kraftverlauf über den Verstellweg im Wesentlichen parallel zu einem grundsätzlichen Verlauf verlagern. Interessiert dabei ein absoluter Wert des Zustandsverlaufs nicht, so können charakteristi sche Ereignisse aufgrund von Änderungen des Zustandsverlaufs durch Differenz bildung zu unterschiedlichen Zeiten oder an unterschiedlichen Stellen des Ver stellweges z. B. durch Differenzieren gebildet werden. With the model M, the course of the state vector x can also be used the nature and cause of the influences can be inferred, for example, on a general stiffness due to weather conditions or aging. In In this case, for example, the force curve over the adjustment path in the Shift essentially parallel to a basic course. Interested If an absolute value of the state profile is not given, characteristics can events due to changes in the state course through difference education at different times or in different places of the ver travel z. B. formed by differentiation.

Die Parameter des Systems (also der Matrizen A, B, C) müssen nicht konstant sein, sondern können von den Zustandsvektoren oder den Eingangsgrößen abhängen oder sich aufgrund äußerer Einflüsse ändern. Diese Änderungen lassen sich bei der Schätzung berücksichtigen, wodurch verbesserte Ergebnisse erhalben werden. Die Auswertung ist dabei vergleichbar einem nichtlinearen Beobachter oder einem sogenannten erweiterten Kalman-Filter. Z. B. können auf diese Weise eine Änderung der Reibeinflüsse oder Schwergängigkeiten sowie Temperatureinflüsse berücksichtigt werden.The parameters of the system (i.e. the matrices A, B, C) do not have to be constant but can be from the state vectors or the input variables depend or change due to external influences. Let these changes take into account in the estimation, which results in better results be raised. The evaluation is comparable to a non-linear one Observer or a so-called extended Kalman filter. For example, on this way a change in friction or stiffness as well Temperature influences are taken into account.

Claims

1. A method for monitoring and controlling an adjustment drive movable parts, in particular windows and sunroofs of motor vehicles, in which characteristic measurement data vectors (u, y) are recorded for an adjustment operation and monitored for an abnormal condition and when an abnormal condition occurs Correction value for controlling the adjustment drive is formed, characterized in that the measurement data (u, y) are fed to a detection device in which a model (M) of an overall system comprising a model of the actuator (M1) and a model of the fault (M2) is stored, and that, based on the model (M), at least one state vector (x) for determining an abnormal state is dynamically estimated in real time.

2. The method according to claim 1, characterized in that the model (M1) of the drive the shape
_M = A _M x _M + B _M u _M + E _M C _S x _S , with x _M (t = 0) = x _M0
y _M = C _M x _M.
and the model (M2) of the disorder the shape
_S = A _S x _S , with x _S (t = 0) = x _S0
own, whereby
x _M drive state vector
_M first derivation of the drive state according to time
x _S fault state vector
_S first derivative of the fault state vector over time
A _M drive parameters
u _M input variable vector of the drive
B _M input parameters
E _M further drive parameters
A _S fault parameters
C _S further fault parameters
x _MO initial value vector of the drive
y _M measured variable vector of the drive
C still further drive parameters
x _SO initial value vector of the fault
mean.

3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the model (M) of the overall system in the form
is taken as a basis, whereby
x a state vector
the first derivative of the state vector after time
A a system matrix
B an input matrix or an input vector
C is a measurement matrix
mean.

4. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the at least one state vector (x) by means of an observer system or Kalman filter system according to the relationship
= (A - L c) + B n + L y
be appreciated, being
L a feedback matrix
Estimated value of the state vector
Estimation of the first derivative of the state vector
mean.

5. The method according to any one of the preceding claims, characterized, that as state vector (x) a force and / or a change over time the same is / are estimated and a pinching force is recorded.

6. The method according to any one of the preceding claims, characterized, that as the state vector (x) an adjustment speed and / or a Current course of the adjustment drive is / are estimated.

7. The method according to any one of the preceding claims, characterized, that a low-pass filter is used to compensate for pulse-shaped interference a time constant suitable for recognizing the abnormal condition is used.

8. The method according to any one of the preceding claims, characterized, that changes in the parameters of the system are taken into account in the estimation be viewed.