Moderne Fahrzeuge verfügen über eine Vielzahl an Steuergeräten und elektronischen Komponenten, die ein unkompliziertes, bequemes und sicheres Fahren gewährleisten. Moderne Diagnosesysteme müssen in der Lage sein, trotz dieser gestiegenen Komplexität die Fehlersuchzeiten zu verkürzen. Der Vortrag stellt ein neues heuristisches Diagnoseverfahren vor, welches mittels Mengen neuronaler Netze aus vergangenen Reparaturfällen lernt und das erlernte Wissen für künftige Reparaturfälle zur Unterstützung der Fehlersuche zur Verfügung stellt. Zum Entstehungszeitpunkt dieses Beitrags wurde bereits eine modulare Trainings- und Evaluierungssoftware erstellt, so dass bereits einige Versuche mit realen Daten durchgeführt werden konnten. Eine besonders schwierige Aufgabe war die Beschaffung der Daten. Weiterhin zeitaufwendig war die Erfassung und Verknüpfung der Daten. Hinzu kommt, dass die Erzeugung der Daten in den Werkstätten an sich nicht in der für ein Lernsystem nötigen Qualität stattfindet. Nur mit einigem Aufwand konnten die Daten verknüpft und ein Algorithmus entwickelt werden, der aus den Daten möglichst qualitativ hochwertige' Datensätze herausfiltert. Ausgangsbasis für die Versuche war eine große Zahl realer Reparaturfälle. Als Symptome wurden DTCs und als Maßnahmen Ersatzteile, Arbeitspositionen und Komponentenbezeichnungen verwendet. Mit Hilfe der Trainingssoftware wurden neuronale Netze erzeugt, trainiert und anschließend mit den vorhandenen Daten validiert. Auf verschiedne Validierungsmethoden wurde bereits früher eingegangen. Des Weiteren wurde eine experimentelle Anwendungssoftware entwickelt, die es ermöglicht, die Diagnoseleistung der trainierten neuronalen Netze direkt am Fahrzeug zu erproben.


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    Titel :

    Neuronale Netzmengen für die Fehlerdiagnose in komplexen Fahrzeugsystemen


    Weitere Titelangaben:

    Neuronal networks applied to failure diagnosis within complex automotive systems


    Beteiligte:
    Müller, Tobias (Autor:in) / Krieger, Olaf (Autor:in) / Lang, Klaus (Autor:in) / Breuer, Andreas (Autor:in) / From, Thomas (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2008


    Format / Umfang :

    12 Seiten, 6 Bilder, 14 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch





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