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Die Erfindung betrifft ein Zustandsbestimmungsverfahren für eine Fahrzeugkomponente, eine Schaltung, und ein Kraftfahrzeug.
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Generell ist es bekannt, einen Zustand bzw. ein Alter einer Fahrzeugkomponente (bspw. Kolben, Kühler, und dergleichen) zu bestimmen. Typischerweise passiert dies durch Messungen in einer Werkstatt oder auf einem Prüfstand, wofür vorbestimmte Indikatoren gemessen werden, die eine Auskunft über das Alter bzw. über einer Alterung geben können. Dies führt jedoch in manchen Fällen dazu, dass die Fahrzeugkomponente eingehend analysiert werden muss, beispielsweise indem sie ausgebaut wird, indem eine vorbestimmte Sensorik vorhanden sein muss, und dergleichen. Dies kann zu einer kosten- und zeitintensiven Bestimmung des Alters der Fahrzeugkomponente führen.
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Ferner ist aus der Offenlegungsschrift
DE 10 2017 103 617 A1 , ein Verfahren zur Abschätzung des Alterungszustands eines Batteriesystems bekannt, bei dem ein Alterungsmodell anhand von Trainingsdaten erstellt und daraus der Alterungszustand bestimmt wird.
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Hier wird jedoch kein Fahrzeugfußabdruck bestimmt, der indikativ ist für einen Satz von Fahrzeugkenngrößen bezüglich eines vorbestimmten Bezugsbereichs. Außerdem wir hier der Fahrzeugfußabdruck nicht mit einem Vergleichsfußabdruck verglichen, da der Alterungszustand nur anhand des Alterungsmodells festgestellt wird.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Zustandsbestimmungsverfahren für eine Fahrzeugkomponente, eine Schaltung, und ein Kraftfahrzeug bereitzustellen, das die oben genannten Nachteile wenigstens teilweise überwinden.
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Diese Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Zustandsbestimmungsverfahren nach Anspruch 1, die erfindungsgemäße Schaltung nach Anspruch 9, und das Kraftfahrzeug nach Anspruch 10 gelöst.
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Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen und der folgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung.
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Bei bekannten Verfahren, um einen Zustand einer Fahrzeugkomponente zu bestimmen, kann es problematisch sein, dass erzeugte Datenmengen groß sind. Dies kann daran liegen, dass eine Zeitauflösung eines Datenauslesesystem groß ist.
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Des Weiteren wurde erkannt, dass es unbekannte Einflussgrößen auf eine Alterung der Fahrzeugkomponente geben kann, die bei bekannten Verfahren nicht in Betracht gezogen werden (da sie nicht bekannt sind).
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Wenn die Fahrzeugkomponente aus unbekanntem Grund altert, muss die Alterung dieser Komponente überwacht (bspw. regelmäßig in einer Werkstatt gemessen) werden. Außerdem müssen geeignete Signale zur weiteren Analyse identifiziert werden, was, wie beschrieben, zeit- und kostenaufwendig sein kann. Des Weiteren könnte es problematisch und aufwendig sein, diese Signale zu identifizieren, insbesondere, wenn sie nicht bekannt sind.
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Es wurde erkannt, dass die Alterungsbestimmung (bzw. Zustandsbestimmung) über einen Fahrzeugfußabdruck erfolgen kann.
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Deshalb betreffen manche Ausführungsbeispiele ein Zustandsbestimmungsverfahren zum Bestimmen eines Zustands einer Fahrzeugkomponente, umfassend: Bestimmen eines Fahrzeugfußabdrucks, der indikativ ist für einen Satz von Fahrzeugkenngrößen bezüglich eines vorbestimmten Bezugsbereichs; Vergleichen des Fahrzeugfußabdrucks mit einem Vergleichsfußabdruck, der auf einer statistischen Analyse von einer Vielzahl von historischen Fahrzeugfußabdrücken basiert; und Zuordnen des Zustands zu dem Fahrzeugfußabdruck basierend auf dem Vergleichen des Fahrzeugfußabdrucks mit dem Vergleichsfußabdruck.
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Die Fahrzeugkomponente kann ein beliebiges Bauteil eines Fahrzeugs (bspw. Kraftfahrzeug, Wasserfahrzeug, Luftfahrzeug) umfassen, wie zum Beispiel ein Getriebe, eine Kupplung, eine Kühlung, ein hydraulisches Element, ein elektrisches Element, ein mechanisches Element, und dergleichen.
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Generell ist die vorliegende Offenbarung auch nicht auf Fahrzeuge beschränkt, da ein Zustand von alternden Komponenten von allen möglichen Vorrichtungen mit einem Zustandsbestimmungsverfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung bestimmt werden kann, wie zum Beispiel auch Produktionsmaschinen.
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Das Zustandsbestimmungsverfahren kann innerhalb des Fahrzeugs, bspw. in einem Steuergerät, einem zentralen Bordcomputer, und dergleichen, ausgeführt werden, oder auch auf einem entfernten Server. Teile des Verfahrens (bspw. das Bestimmen des Fahrzeugfußabdrucks) können innerhalb des Fahrzeugs ausgeführt werden, während andere Teile (bspw. Vergleichen des Fahrzeugfußabdrucks mit dem Vergleichsfußabdrucks) extern (bspw. auf einem Server) ausgeführt werden können, ohne die vorliegende Offenbarung darauf zu beschränken.
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Sind die Vergleichsfußabdrücke auf einem (entfernten) Server gespeichert, können sowohl Daten von Testfahrzeugen (bspw. von einem Fahrzeughersteller) als auch von Feldfahrzeugen verwendet werden. Solch eine Datenbank ist darüber hinaus auch um zukünftige Fahrzeuge (bspw. Erprobung, Dauerlauf, und dergleichen) und/oder um Daten von Prüfständen erweiterbar.
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In manchen Ausführungsbeispielen wird ein Fahrzeugfußabdruck bestimmt.
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Der Fahrzeugfußabdruck kann indikativ für einen Satz von (wenigstens einer) Fahrzeugkenngröße(n) sein, d.h. die Fahrzeugkenngrößen können aus dem Fahrzeugfußabdruck geschlossen werden.
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Beispielsweise kann der Fahrzeugfußabdruck eine Liste mit verschiedenen Fahrzeugkenngrößen umfassen, bspw. als Vektor, als Array, und dergleichen.
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Die Fahrzeugkenngrößen können beispielsweise eine Betriebstemperatur, eine gefahrene Strecke, eine Geschwindigkeit, eine Drehzahl, und dergleichen umfassen.
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So gehen Informationen bzw. Erkenntnisse aus einem Fahrzeugentwicklungsprozess oder einer Erprobung nicht verloren, sondern können in einer Datenbank gespeichert werden. Insbesondere kann eine Datenmenge dadurch vergleichsweise klein gehalten werden, sodass ein geringer Speicheraufwand der Fahrzeugdaten besteht.
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In manchen Ausführungsbeispielen ist der Satz von Fahrzeugkenngrößen bezüglich eines vorbestimmten Bezugsbereichs bestimmt.
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Beispielsweise kann der vorbestimmte Bezugsbereich eine Zeitspanne umfassen, d.h. beispielsweise von einem vergangenen Startzeitpunkt bis zu einem Endzeitpunkt (bspw. auch in der Vergangenheit oder ein aktueller Zeitpunkt). Der Startzeitpunkt kann beispielsweise ab einer Erstnutzung des Fahrzeug, ab einer vergangenen Wartung, und dergleichen umfassen.
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Der vorbestimmte Bezugsbereich kann einen Ausschnitt eines Signals umfassen, oder auch Signale von längeren Fahrten, mehreren Fahrten, oder dergleichen. Der Fahrzeugfußabdruck kann auch beispielsweise die Durchschnitte sämtlicher Fahrzeugsignale nach einem Tag Benutzung des Fahrzeugs umfassen.
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In manchen Ausführungsbeispielen wird der Fahrzeugfußabdruck mit einem Vergleichsfußabdruck verglichen. Dem Vergleichsfußabdruck kann ein Zustand bereits zugewiesen sein.
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Das heißt, es können mehrere Vergleichsfußabdrücke vorhanden sein, für die ein jeweiliger Zustand der Fahrzeugkomponente bereits bekannt ist (bspw. durch vorherige Messungen mit Testfahrzeugen, und dergleichen).
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Testfahrzeuge können mit einem Datenlogger vorgesehen sein, welcher bei Feldfahrzeugen oft nicht vorgesehen ist, sodass Testfahrzeuge eine Vielzahl von Vergleichsfußabdrücken aufzeichnen können. Feldfahrzeuge (bzw. Flottenfahrzeuge) können gezielt Fahrzeugfußabdrücke bereitstellen, sodass basierend auf einer Anforderung Daten aufgezeichnet werden. So kann das Alterungsmodell auch anhand von Feldfahrzeugen (weiter) trainiert werden, wenn der Zustand der Fahrzeugkomponente beispielsweise in einer Werkstatt festgestellt wird, und dieser mit den Fahrzeugfußabdrücken korreliert wird.
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Ein Fahrzeugfußabdruck hat im Vergleich zu einer kontinuierlichen Datenaufzeichnung eine geringe Datenmenge (Kilobyte bis Megabyte-Bereich), sodass eine Speicherkapazität einer Datenbank für Vergleichsfußabdrücke oder Fahrzeugfußabdrücke gering gehalten wird.
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Zum Beispiel: Bei einer Auflösung eines CAN-Bussystems von einhundert Millisekunden liefern fünfzig Signale (Fahrzeugkenngrößen) bei einer Aufzeichnung von zehn Stunden achtzehn Millionen Werte, während ein Fahrzeugfußabdruck bei fünfzig Zeitdiskretisierungsstufen für zehn Stunden fünfhundert Werte liefert.
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Durch die Zeitdiskretisierung können zahlreiche Daten und/oder Rechenoperationen zur Datenverarbeitung eingespart werden und eine Bestimmung eines Zustands (oder eines Alters) schneller als mit bekannten Verfahren und datenreduziert durchgeführt werden. Außerdem ist eine Alterungsprädiktion vereinfacht möglich.
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In manchen Ausführungsbeispielen beträgt die Zeitdiskretisierung fünf Prozent der Messzeit (also in jedem fünf-prozentigen Zeitabschnitt der Messzeit wird ein Messpunkt erstellt). Es wurde erkannt, dass bei einer solchen Zeitdiskretisierung ein hinreichend komplexes Modell bei einer hinreichend geringen Datenmenge erzielt wird. Bei einer gröberen Diskretisierung kann es problematisch sein, dass zu wenige Abtastpunkte vorhanden sind und sich damit eine Vorhersage des Zustands verschlechtert. Bei einer feineren Diskretisierung kann eine Komplexität eines erlernten Alterungsmodells steigen, und somit ein Zeitaufwand zur Erstellung des Alterungsmodells.
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Zunächst wird in manchen Ausführungsbeispielen derjenige Vergleichsfußabdruck bestimmt, der dem Fahrzeugfußabdruck am ähnlichsten ist oder diesem entspricht. Beispielsweise kann, zum Feststellen der Ähnlichkeit gefordert sein, dass die Fahrzeugkenngrößen des Fahrzeugfußabdrucks unterhalb eines vorgegebenen Grenzwertes von Fahrzeugkenngrößen des Vergleichsfußabdrucks abweichen.
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Beispielsweise können zwei Vergleichsfußabdrücke gespeichert sein. Als Fahrzeugkenngröße dient in diesem Ausführungsbeispiel eine durchschnittliche Geschwindigkeit in einem vorgegebenen Zeitfenster. Der Fahrzeugfußabdruck ist indikativ für die durchschnittliche Geschwindigkeit des Fahrzeugs. Diese beträgt fünfzig Kilometer pro Stunde.
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Bei einem ersten Vergleichsfußabdruck der beiden gespeicherten Vergleichsfußabdrücke beträgt die durchschnittliche Geschwindigkeit sechsundfünfzig Kilometer pro Stunde, und bei einem zweiten Vergleichsfußabdruck beträgt die durchschnittliche Geschwindigkeit neunundvierzig Kilometer pro Stunde, sodass der Zustand der Fahrzeugkomponente anhand des zweiten Vergleichsfußabdrucks beurteilt wird.
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Generell ist die vorliegende Offenbarung jedoch nicht darauf beschränkt, dass eine Abweichung als Maß dafür dient, welcher Vergleichsfußabdruck zur Beurteilung des Zustands herangezogen wird. Beispielsweise kann auch eine Signifikanzuntersuchung zwischen dem Fahrzeugfußabdruck und dem Vergleichsfußabdruck (den Vergleichsfußabdrücken) dazu dienen. Des Weiteren kann auch eine künstliche Intelligenz dafür herangezogen werden, um zu beurteilen, welcher Vergleichsfußabdruck maßgeblich ist, um den Zustand der Fahrzeugkomponente zu bestimmen.
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In manchen Ausführungsbeispielen basiert der Vergleichsfußabdruck auf einer statistischen Analyse von einer Vielzahl von historischen Fahrzeugfußabdrücken. Dazu kann das Fahrzeug, für dessen Komponente das Zustandsbestimmungsverfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung ausgeführt werden soll, historische Fahrzeugfußabdruckdaten bereitstellen, beispielsweise wenn bereits ein Alter einer bereits ausgetauschten Fahrzeugkomponente bekannt ist, und die neue Fahrzeugkomponente beurteilt werden soll. Es können des Weiteren zusätzlich oder alternativ Testfahrzeuge von einem Fahrzeughersteller den Satz von Fahrzeugkenngrößen bereitstellen. Des Weiteren ist vorstellbar, dass Fahrzeuge von Verbrauchern Sätze von Fahrzeugkenngrößen an einen Cloud-Dienst bereitstellen.
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Die statistische Analyse kann jedes beliebige statistische Verfahren umfassen, beispielsweise die Bildung eines Mittelwerts, eines Maximums, eines Minimums, eines Medians, und dergleichen über den vorbestimmten Bezugsbereich. Dabei kann für jede Fahrzeugkenngröße des Satzes von Fahrzeugkenngrößen ein anderes statistisches Verfahren angewendet werden. Beispielsweise kann für eine Geschwindigkeit ein Durchschnitt gebildet werden, während für einen Öldruck ein Maximum ausgewählt wird.
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Der Zustand der Fahrzeugkomponente lässt sich dann, in manchen Ausführungsbeispielen, daraus ableiten, dass jedem Vergleichsfußabdruck bereits ein Zustand der Fahrzeugkomponente zugewiesen ist. Dieser Zustand kann in einer Messung (bspw. in einer Werkstatt, einem Prüfstand, oder dergleichen) bestimmt werden.
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Beispielsweise kann ein Testfahrzeug eines Fahrzeugherstellers kontinuierlich Vergleichsfußabdrücke erstellen, wobei eine zusätzliche Messsensorik an dem Testfahrzeug vorgesehen ist, die dazu eingerichtet ist, den Zustand kontinuierlich (bzw. in vorgegebenen zeitlichen Abständen, die hinreichend klein sind) zu bestimmen.
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Ist der Vergleichsfußabdruck also ausgewählt, kann der Zustand direkt zugeordnet werden, da er mit dem Vergleichsfußabdruck verknüpft ist.
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Gemäß der vorliegenden Offenbarung kann eine (relativ) homogene Datenbank erstellt werden, die zu ausreichend vielen Fahrzeugfußabdrücken einen Zustand der Fahrzeugkomponente bereitstellen kann. So kann ein Zustand bestimmt werden, ohne dass es notwendig ist, dass der Zustand in einer Werkstatt (oder dergleichen) bestimmt wird, da es ausreichend sein kann, eine Anfrage an die Datenbank zu schicken und basierend auf dem Vergleich des Fahrzeugfußabdrucks mit dem Vergleichsfußabdruck, der Zustand bestimmt wird.
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In manchen Ausführungsbeispielen ist der Fahrzeugfußabdruck ferner indikativ für: wenigstens einen merkmalsbildenden Operator für eine Fahrzeugkenngröße aus dem Satz von Fahrzeugkenngrößen; und eine Zeitdiskretisierung für jede Fahrzeugkenngröße aus dem Satz von Fahrzeugkenngrößen.
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Der merkmalsbildende Operator kann das statistische Verfahren umfassen, mit dem die Fahrzeugkenngröße ermittelt wird. Beispielsweise kann der merkmalsbildende Operator für eine erste Fahrzeugkenngröße des Satzes von Fahrzeugkenngrößen ein Mittelwert sein, während er für eine zweite Fahrzeugkenngröße des Satzes von Fahrzeugkenngrößen ein Median ist. Dies kann davon abhängig ausgewählt werden, welche statistische Verteilung der Fahrzeugkenngröße zugrunde liegt und/oder von (anderen) technischen Aspekten. Beispielsweise kann es maßgeblich für den Zustand der Fahrzeugkomponente sein, wenn ein minimaler Wert der Fahrzeugkenngröße erreicht wird (wie zum Beispiel eine Unterschreitung des Öldrucks, was möglicherweise eine große Auswirkung auf ein Altern einer Nasskupplung hat).
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Deshalb umfasst der wenigstens eine merkmalsbildende Operator wenigstens eines von Mittelwert, Maximum, Minimum und Median.
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Des Weiteren kann der Fahrzeugfußabdruck indikativ für eine Zeitdiskretisierung für jede Fahrzeugkenngröße aus dem Satz von Fahrzeugkenngrößen sein.
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Die Zeitdiskretisierung kann bspw. ein Binning der jeweiligen Fahrzeugkenngröße umfassen. In anderen Ausführungsbeispielen wird nur zu vorbestimmten Zeitpunkten ein Wert einer Fahrzeugkenngröße bestimmt (bspw. jede Stunde, nur beim Einschalten eines Motors, oder dergleichen). Die Zeitdiskretisierung kann, wie das statistische Verfahren auch, für jede Fahrzeugkenngröße eine andere sein.
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Es hat sich jedoch gezeigt, dass eine Zeitdiskretisierung mit einer begrenzten Anzahl an Werten (bspw. sechzig Werte), um den Fahrzeugfußabdruck zu bestimmen, bessere Ergebnisse liefern kann als mehr Werte. Ein besseres Ergebnis meint hier, eine genauere Beurteilung des Zustands der Fahrzeugkomponente.
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Die Begrenzung kann von unten oder von oben erfolgen. Beispielsweise kann vorgegeben sein, dass mehr als fünfzig, aber weniger als achtzig zeitdiskrete Werte für Fahrzeugkenngrößen ermittelt werden, um den Fahrzeugfußabdruck zu bestimmen.
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Das heißt, in manchen Ausführungsbeispielen umfasst das Zustandsbestimmungsverfahren ferner: Begrenzen einer Anzahl der Zeitdiskretisierung für jede Fahrzeugkenngröße aus dem Satz von Fahrzeugkenngrößen zum Bestimmen des Fahrzeugfußabdrucks.
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In manchen Ausführungsbeispielen umfasst das Zustandsbestimmungsverfahren ferner: Bestimmen des Fahrzeugfußabdrucks basierend auf Bus-Daten des Fahrzeugs.
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Die notwendigen Daten, um die Fahrzeugkenngrößen zu bestimmen, können beispielsweise in einem CAN-Bus (Controller Area Network Bus) abgelegt sein. Insbesondere müssen die Fahrzeugkenngrößen und damit die CAN-Bus-Daten nicht in direktem Zusammenhang mit der Fahrzeugkomponente stehen, für die der Zustand bestimmt werden soll. Dies hat, in manchen Ausführungsbeispielen, den Grund, dass nicht alle Alterungsgründe für die Fahrzeugkomponente zwingend bekannt sind.
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So kann beispielsweise ein Zustand eines Abgasrückführungskühlers (AGR-Kühler) aus der durchschnittlichen Geschwindigkeit des vergangenen Jahres bestimmt werden und es ist dadurch beispielsweise nicht nötigt, die rückgeführte Abgasmenge zu kennen.
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In manchen Ausführungsbeispielen umfasst das Zustandsbestimmungsverfahren ferner: Zuordnen des Zustands zu dem Fahrzeugfußabdruck basierend auf einem Alterungsmodell, das basierend auf der Vielzahl von historischen Fahrzeugfußabdrücken erlernt ist.
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Der zugehörige Zustand der Fahrzeugkomponente bei einem Fußabdruck kann bspw. durch eine (externe) Messvorrichtung (bspw. in einer Werkstatt), durch ein mathematisches Modell, oder dergleichen, bestimmt werden.
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Das Alterungsmodell kann beispielsweise ein erlerntes Modell sein (bspw. maschinelles Lernen, eine künstliche Intelligenz oder ein ähnliches algorithmisches System), welches beispielsweise auf einem digitalen Zwilling oder auf einer digitalen Abbildung des Fahrzeugs basiert.
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Das Alterungsmodell kann beispielsweise als Ausgangspunkt den Fahrzeugfußabdruck umfassen und die Alterung der Fahrzeugkomponente kann basierend auf dem erlernten Alterungsmodell geschehen, sodass es nicht notwendig ist, den Fahrzeugfußabdruck ständig zu aktualisieren, sofern das Zustandsbestimmungsverfahren auf einem entfernten Server stattfindet.
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Das Alterungsmodell kann anhand von der Vielzahl von historischen Fahrzeugfußabdrücken zusammen mit einem jedem historischen Fußabdruck zugeordneten Zustand erlernt sein. So können die historischen Fahrzeugfußabdrücke zusammen mit dem jeweiligen Zustand beispielsweise als Ground Truth für ein überwachtes (supervised) oder teilüberwachtes (semisupervised) Lernen dienen, worauf basierend das Alterungsmodell bestimmt wird.
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In manchen Ausführungsbeispielen umfasst das Zustandsbestimmungsverfahren ferner: Zuordnen des Zustands zu dem Fahrzeugfußabdruck basierend auf einer Regressionsanalyse basierend auf dem Alterungsmodell.
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Beispielsweise kann basierend auf dem Alterungsmodell nicht immer entschieden werden, welcher Zustand am wahrscheinlichsten vorliegt, da beispielsweise der Fahrzeugfußabdruck bzw. die Fahrzeugkenngrößen zwischen historischen Fahrzeugfußabdrücken oder Fahrzeugkenngrößen liegen.
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Beispielsweise kann der Fahrzeugfußabdruck bzw. seine Fahrzeugkenngrößen (genau) zwischen einem ersten Vergleichsfußabdruck und einem zweiten Vergleichsfußabdruck liegen.
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Deshalb kann, in manchen Ausführungsbeispielen, ein Regressionsmodell erlernt oder vorgegeben sein, damit solch ein Zustand dennoch zugeordnet werden kann (bspw. kann ein durchschnittlicher Zustand zwischen dem ersten und dem zweiten Vergleichsfußabdruck zugeordnet werden, ohne die vorliegende Offenbarung darauf zu beschränken).
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Manche Ausführungsbeispiele betreffen eine Schaltung, die dazu eingerichtet ist, ein Zustandsbestimmungsverfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung auszuführen.
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Die Schaltung kann intern in dem Fahrzeug vorliegen, beispielsweise als Prozessor, Steuergerät(e), zentraler Bordcomputer, oder eine Kombination daraus. Ferner kann die Schaltung einen Computer, Smartphone, Tablet, oder dergleichen umfassen, das an das Fahrzeug anschließbar ist, einen (entfernten) Server, mit dem das Fahrzeug kommunizieren kann, oder dergleichen. Teile der Schaltung können in dem Fahrzeug vorgesehen sein, während andere Teile an das Fahrzeug anschließbar sind oder in einem entfernten Server eingerichtet sind, sodass das Fahrzeug mit der Schaltung kommunizieren kann.
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Manche Ausführungsbeispiele betreffen ein Kraftfahrzeug, das eine Schaltung gemäß der vorliegenden Offenbarung aufweist und/oder das dazu eingerichtet ist, mit einer Schaltung nach Anspruch zu kommunizieren, wie hierin beschrieben.
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Manche Ausführungsbeispiele betreffen eine Datenbank, die Fahrzeugfußabdrücke als Vergleichsfußabdrücke sammelt und speichert.
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Die Datenbank kann in dem Fahrzeug vorgesehen sein und/oder auf einem (entfernten) Server und/oder auf einer an das Fahrzeug anschließbaren Zustandsbestimmungsvorrichtung (bspw. Computer, Tablet, und dergleichen)
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Die Diskretisierungsstufe kann generell frei gewählt werden, jedoch wurde erkannt, dass sich ca. sechzig Diskretisierungsstufen für eine Alterungsabbildung hinreichend gut eignen. Die Anzahl der Diskretisierungsstufen kann jedoch auch von den verwendeten Merkmalsoperatoren abhängen.
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Wenn ein Fahrzeug pro Tag ca. eineinhalb bis zwei Stunden betrieben wird, entspricht das ca. sechshundert Stunden aufgezeichnete Daten in einem Jahr.
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Angenommen, die Alterung (von „neu“ bis „alt“ dauert ein Jahr), dann ergeben sich bei sechzig Diskretisierungsstufen zehn Stunden.
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Für die Erstellung des Fahrzeugfußabdrucks können dann, in manchen Ausführungsbeispielen, die Fahrzeugkenngrößen über einen vorbestimmten Bezugsbereich von zehn Stunden aufgenommen und statistisch analysiert werden, um eine hinreichend genaue Alterungsprädiktion zu erzielen.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun beispielhaft und unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung beschrieben, in der:
- 1 schematisch ein Ausführungsbeispiel eines Zustandsbestimmungsverfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung in einem Blockdiagramm zeigt;
- 2 ein weiteres Ausführungsbeispiel eines Zustandsbestimmungsverfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung in einem Blockdiagramm zeigt;
- 3 ein Kraftfahrzeug gemäß der vorliegenden Offenbarung mit einer Schaltung gemäß der vorliegenden Offenbarung in einem Blockdiagramm zeigt;
- 4 ein Ausführungsbeispiel eines Vergleichsfußabdrucks gemäß der vorliegenden Offenbarung zeigt; und
- 5 ein Ergebnis eines Zustandsbestimmungsverfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung als Graph zeigt.
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Ein Ausführungsbeispiel eines Zustandsbestimmungsverfahren 1 gemäß der vorliegenden Offenbarung ist in 1 in einem Blockdiagramm dargestellt.
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In 2 wird ein Fahrzeugfußabdruck bestimmt. Der Fahrzeugfußabdruck ist indikativ für eine durchschnittliche Geschwindigkeit nach zehn Stunden Betriebszeit (vorbestimmter Bezugsbereich), eine durchschnittliche Motortemperatur nach zehn Stunden Betriebszeit und einem durchschnittlichen Öldruck nach zehn Stunden Betriebszeit. Die Größen Geschwindigkeit, Motortemperatur, und Öldruck stellen hier die Fahrzeugkenngrößen dar. Für jede Fahrzeugkenngröße liegen sechzig zeitdiskrete Messwerte vor.
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In 3 wird der Fahrzeugfußabdruck mit einem Vergleichsfußabdruck verglichen. Genauer gesagt werden alle Vergleichsfußabdrücke aus einer Datenbank herangezogen und es wird bestimmt, welcher Vergleichsfußabdruck den Fahrzeugfußabdruck am besten repräsentiert.
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In 4 wird der Zustand des in 3 bestimmten Vergleichsfußabdrucks dem Fahrzeugfußabdruck zugeordnet. Der Zustand ist in diesem Ausführungsbeispiel 0,89. Zustände können zwischen Null und Eins liegen, ohne die vorliegen Offenbarung darauf zu beschränken. Null bedeutet, dass die Fahrzeugkomponente (wie) neu ist, während Eins bedeutet, dass die Fahrzeugkomponente ausgetauscht werden sollte. Gemäß der vorliegenden Offenbarung kann auch eine binäre Aussage über den Zustand getroffen werden (bspw. defekt oder nicht-defekt).
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2 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel eines Zustandsbestimmungsverfahren 10 gemäß der vorliegenden Offenbarung in einem Blockdiagramm.
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In 11 wird eine Anzahl von Zeitdiskretisierungen für jede Fahrzeugkenngröße beschränkt. In diesem Ausführungsbeispiel werden für jede Fahrzeugkenngröße sechzig zeitdiskrete Werte ermittelt.
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In 12 wird ein Fahrzeugfußabdruck anhand von CAN-Bus-Daten bestimmt, wie hierin beschrieben.
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In 13 wird der Fahrzeugfußabdruck mit einem Vergleichsfußabdruck verglichen, wie hierin beschrieben.
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In 14 wird ein Zustand aus dem Vergleichsfußabdruck basierend auf einem erlernten Alterungsmodell und einer erlernten Regressionsanalyse dem Fahrzeugfußabdruck zugeordnet, wie hierin beschrieben.
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3 zeigt ein Kraftfahrzeug 20 gemäß der vorliegenden Offenbarung.
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Das Kraftfahrzeug 20 weist (nebst anderen, nicht dargestellten Komponenten), ein Steuergerät 21 auf, das dazu eingerichtet ist, einen Fahrzeugfußabdruck gemäß der vorliegenden Offenbarung aus CAN-Daten zu bestimmen. Ferner weist das Kraftfahrzeug eine Luftschnittstelle 22 auf, die dazu eingerichtet ist, mit einem entfernten Server 23 zu kommunizieren. Der entfernte Server 23 ist dazu eingerichtet, den Fahrzeugfußabdruck mit einem Vergleichsfußabdruck zu vergleichen und einen Zustand einer Fahrzeugkomponente (in diesem Ausführungsbeispiel ein AGR-Kühler (nicht dargestellt)) zu dem Fahrzeugfußabdruck zuzuordnen, wie hierin beschrieben.
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4 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Vergleichsfußabdrucks 30 gemäß der vorliegenden Offenbarung.
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Zu sehen sind Signalverläufe 31 bis 33, die jeweils auf einer Abszisse eine Zeit abbilden. Der Signalverlauf 31 stellt eine Geschwindigkeit über die Zeit dar, der Signalverlauf 32 stellt eine Motortemperatur über die Zeit dar, und der Signalverlauf 33 stellt einen Öldruck über die Zeit dar. Ferner ist ein vorbestimmter Bezugsbereich (hier eine Zeitspanne) 34 dargestellt, bezüglich dessen eine statistische Analyse der Signalverläufe (Fahrzeugkenngrößen) 31 bis 33 stattfindet. In diesem Ausführungsbeispiel umfasst die statistische Analyse eine Bildung eines Durchschnitts der jeweiligen Signalverläufe 31 bis 33.
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So ergibt sich als durchschnittliche Geschwindigkeit innerhalb der zehnstündigen Zeitspanne 50,5 Kilometer pro Stunde, als durchschnittliche Motortemperatur 100 Grad Celsius und als durchschnittlichen Druck 400 psi. Für diesen Fußabdruck ist ein zugehöriger Zustand (bzw. Label oder Alter) als 0,95 bestimmt.
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Der Vergleichsfußabdruck mit dem zugehörigen Zustand werden dann in einem Speicher abgelegt. Auf diese Art und Weise kann eine Vielzahl von Vergleichsfußabdrücken mit einem zugehörigen Alter erstellt werden, wobei auch für gleiche oder ähnliche Fahrzeugkenngrößen verschiedene Zustände vorliegen können.
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Beispielsweise kann ein gleicher Fußabdruck eines anderen Testfahrzeugs das Label 0,89 als Zustand haben, während wieder ein anderes Testfahrzeug mit dem gleichen Fußabdruck das Label 0,99 haben kann.
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Deshalb wird gemäß der vorliegenden Offenbarung ein Alterungsmodell erlernt, welches dem Fahrzeugfußabdruck einen wahrscheinlichsten Zustand zuweisen kann.
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5 zeigt ein Ergebnis 40 eines Zustandsbestimmungsverfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung als Graph.
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Die Kurve 41 zeigt ein gemessenes Alter (also einen Zustand) eines AGR-Kühlers basierend auf Messungen in einer Werkstatt. Die Kurve 42 zeigt ein vorhergesagtes Alter basierend auf einem erlernten Alterungsmodell gemäß der vorliegenden Offenbarung.
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Die Abweichung der vorhergesagten Kurve 42 von der gemessenen Kurve 41 ist hier mit zwei statistischen Kennwerten klassifiziert, nämlich mit einem Bestimmtheitsmaß R2 von 0,9917 und einer Wurzel der mittleren Fehlerquadrate (RMSE, Root Mean Square Error) von 0,0144.
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Das Alterungsmodell basiert auf einem Training mit gelabelten Alterungsinformationen von fünf Testfahrzeugen. Die jeweiligen Signale (also Fahrzeugkenngrößen) sind dabei automatisch bestimmt worden.
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Beispielsweise kann ein Kunde eine Alterungsbestimmung für seinen AGR-Kühler wünschen. Sein Fahrzeug (dessen Fahrzeugdaten nicht zum Training des Alterungsmodells genutzt wurden) sendet dann einen Fahrzeugfußabdruck (ohne Label) an einen entfernten Server, worauf der entfernte Server beispielsweise als Antwort sendet: „Fahrzeugalter entspricht fünfundneunzig Prozent von hundert Prozent bzw. einem Alter von ca. sechsmonatiger Fahrt, keine weiteren Maßnahmen erforderlich.“
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Ein Fahrzeugfußabdruck kann basierend auf einer Anforderung eines Kunden, des Fahrzeugs (bzw. einer Fahrzeugsoftware), einer Cloud, einer Zustandsbestimmungsvorrichtung, und/oder dergleichen erstellt werden. Der erstellte Fahrzeugfußabdruck wird dann mit Fahrzeugfußabdrücken in der Datenbank verglichen eine entsprechende Alterung oder eine Annäherung daran wird daraufhin ausgegeben.
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Bezugszeichenliste
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- 1; 10
- Zustandsbestimmungsverfahren
- 2; 12
- Bestimmen Fahrzeugfußabdruck
- 3; 13
- Vergleichen Fahrzeugfußabdruck mit Vergleichsabdruck
- 4; 14
- Zuordnen des Zustands
- 11
- Begrenzen einer Anzahl von Zeitdiskretisierungen
- 20
- Kraftfahrzeug
- 21
- Steuergerät
- 22
- Luftschnittstelle
- 23
- Entfernter Server
- 30
- Vergleichsfußabdruck
- 31
- Signalverlauf einer Geschwindigkeit über Zeit
- 32
- Signalverlauf einer Motortemperatur über Zeit
- 33
- Signalverlauf eines Öldrucks über Zeit
- 34
- Vorbestimmter Bezugsbereich
- 40
- Ergebnis des Zustandsbestimmungsverfahren
- 41
- Gemessenes Alter
- 42
- Vorhergesagtes Alter
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102017103617 A1 [0003]