Mit zunehmender Anzahl von Fahrerassistenzsystemen und Regelungen im Fahrzeug kommt der Fehlerdiagnose der Sensoren immer größere Bedeutung zu. Um bereits kleine Fehler sicher erkennen zu können, werden modellbasierte Methoden der Fehlererkennung eingesetzt, bei denen je nach Verfahren verschiedene Modelle der Fahrdynamik zum Einsatz kommen. Nach Auswahl eines Satzes geeigneter Residuen aus Paritätsgleichungen, wird eine Fehlerdiagnose durch Kenntnis des Fehler-Symptom-Zusammenhangs durchgeführt. Als Grundlage für die modellbasierte Fehlererkennung dienen Modelle der Fahrzeugquerdynamik. Diese können sowohl analytischen Ursprungs sein, als auch auf besonderen Neuronalen Netzen basieren. Im Beitrag wird neben verschieden komplexen analytischen Modellen, ein heuristisches Modell, das mit dem Neuro-Fuzzy Ansatz Local Linear Model Tree (LOLIMOT) erzeugt wurde, vorgestellt. LOLIMOT sind lokal lineare Modelle mit rekursiven Parameterschätzmethoden, die schnell konvergieren und physikalisch interpretierbar sind. Bei der modellbasierten Fehlererkennung sind überwiegend Verfahren bekannt, die sich in die Gruppen Parameterschätzung, Paritätsgleichungen und Beobachterverfahren einteilen lassen. Da für die Parameterschätzung zu jeder Zeit eine genügend große Anregung des Systems gewährleistet sein muss, was bei einem Fahrzeug oftmals nicht gegeben ist, wird im Beitrag auf die beiden letzten Gruppen der Fehlererkennung näher eingegangen. Mit dem vorgestellten Fehlererkennungssystem ist es möglich, schon additive Fehler unter 5% des Messbereichs in der Fahrzeugsensorik zu erkennen und zu diagnostizieren und so die Sicherheit der Fahrerassistenzsysteme zu erhöhen. Selbst nach Ausfall eines Sensors können die verbliebenen Sensoren weiterhin überwacht werden. So kann das fehlerhafte Signal durch Ausnutzung von analytischer Redundanz rechnerisch ersetzt werden, um ein fehlertolerantes System zu erschaffen.


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    Titel :

    Modellbasierte Sensorfehlererkennung für das querdynamische Verhalten von Kraftfahrzeugen


    Weitere Titelangaben:

    Model-based sensor fault-detection for lateral vehicle dynamics


    Beteiligte:
    Unger, I. (Autor:in) / Isermann, R. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2006


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 5 Bilder, 3 Tabellen, 8 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




    Modellbasierte Sensorfehlerkennung fur das querdynamische Verhalten von Kraftfahrzeugen

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