Dieser Beitrag stellt Ergebnisse zur modellgestützten Überwachung und Diagnose des fahrenden Pkw vor. Dabei werden für die verschiedenen Einsatzbereiche der Fehlererkennung im Fahrzeug die klassischen signalbasierten Methoden um modellbasierte Verfahren erweitert. Mit Hilfe von physikalischen oder semi-physikalischen Modellen der Teilprozesse werden physikalische Parameter mittels Parameterschätzung online identifiziert und mit dessen Modellen eine Online-Schätzung von Sensorgrößen durchgeführt. Dies führt zur analytischen Redundanz der direkt gemessenen Werte. Über Paritätsgleichen können weitere Symptome in Form von Residuen zur Fehlerkennung erzeugt werden. Die verschiedenen Symptome ändern je nach Fehler ihre Vorzeichen und Größe. Für die Auswertung dieser Symptommuster werden Wenn-Dann-Regeln aufgestellt, mit denen mittels eines Fuzzy-Diagnosesystems eine Fehlerdiagnose möglich ist. Bei Überschreiten eines zulässigen Wertes erfolgt eine Fehlermeldung. Dieses Vorgehen ermöglicht die Fehlerdiagnose von Sensor-, Aktor- und Prozessfehlern, wenn die Symptome unterschiedliche Ausschlagsmuster aufweisen. Das Vorgehen wird im Beitrag zunächst auf die Querdynamik des Fahrzeuges angewandt, um Fehler der ESP Sensorik zu erkennen. Das Beispielsystem des aktiven Fahrwerks wird dargestellt, ebenso Fehlerkerkennung und -diagnose, Parameterschätzung und die Paritätsgleichungen mit semi-physikalischen Modellen. Fehlerdiagnose, Erkennung und Diagnose von Sensorfehler sowie die Prozessfehlererkennung, werden erläutert.
Modellgestützte Überwachung und Diagnose des fahrenden PKW
Model-based fault detection and diagnosis of a riding vehicle
2004
14 Seiten, 6 Bilder, 5 Tabellen, 23 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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