In diesem Beitrag wird die Entwicklung eines intelligenten Systems zur Diagnose elektrischer Fahrzeugsysteme beschrieben. Das System kann mit Hilfe von Informationen über die im Fahrzeug verbauten Systeme selbstständig von vorhandenen Fehlersymptomen auf mögliche Fehlerursachen schließen. Zur Ermittlung der Fehlerkandidaten kommt ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Verfahren auf Basis von Bayes-Netzen zum Einsatz. Um Gewissheit über die Fehlerursache zu bekommen, werden Prüfanweisungen generiert und ausgegeben. Das System ist so ausgelegt, dass die Fehlerursache mit minimalem Prüfaufwand gefunden wird. Im Beitrag wird gezeigt, wie das Diagnosesystem fahrzeugindividuelle Besonderheiten berücksichtigen kann und dadurch in der Lage ist, exaktere Diagnosen und präzisere Prüfanweisungen ausgeben zu können, als dies heute möglich ist.

    This article describes the development of an intelligent system for the diagnosis of electrical systems. With information about the specific installed components this diagnostic system is able to infer from existing fault symptoms to possible fault causes. For identifying failure candidates a probability based method utilizing Bayesian Networks is applied. Inspection instructions are then generated and displayed to localize the fault cause. The system is designed in that way, that the fault cause can be found with minimal testing efforts. This article also shows that the diagnostic system is able to determine more exact diagnoses and more precise inspection instructions than nowadays systems, taking vehicle individual characteristics into account.


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    Titel :

    Wahrscheinlichkeitsbasierte Fahrzeugdiagnose mit automatischer Generierung von Prüfanweisungen


    Weitere Titelangaben:

    Probability based vehicle diagnosis using automatically generated test sequences


    Beteiligte:
    Krieger, Olaf (Autor:in) / Lange, Klaus (Autor:in) / Form, T. (Autor:in) / Müller, Tobias C. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    12 Seiten, 10 Bilder, 7 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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