In diesem Beitrag wurde eine neuartige passive DWK-OBD für den Schubbetrieb, basierend auf einer 1K-SVM vorgestellt. Dafür wurde ein aus der Merkmalgenerierung, Fehlerdetektion und Zustandsbestimmung bestehendes Verfahren entwickelt. In der Merkmalgenerierung wird der Schubbetrieb in Phasen unterteilt und die für die Diagnose interessanten Phasen (Eintrag/Ausräumen) vereinfacht durch die Dauer und den Mittelwert der größten Einflussgrößen mit einem Merkmalsvektor dargestellt. Mit den Merkmalsvektoren der Trainingsdaten eines GK wird für die Fehlerdetektion mit der 1K-SVM eine Trennfläche gefunden, die den GK von den besseren und damit noch akzeptablen DWK trennt. Hierfür ist es nötig, den Ursprung für die Merkmalsvektoren zu verschieben, wofür eine auf den GK-Daten basierende Regel eingeführt worden ist. Als Indikator für den Zustand des DWKs wird die Distanz zur Trennfläche herangezogen. Die Distanz weist zwar eine gewisse Abhängigkeit von den Einflussgrößen auf, was aber unproblematisch ist, da die meisten Schübe unter ähnlichen Bedingungen stattfinden und die Alterung ein langsamer Prozess ist. Der größte Vorteil der gezeigten Diagnose ist der Verzicht auf aktive Anregungen. Dadurch entfallen die Koordination und die zusätzlichen Emission. Eine Zustandsbestimmung kann immer durchgeführt werden. Hinzu kommen ein Ressourcenbedarf, der eine Implementierung im MSG ermöglicht und ein problemloses Einfügen in die bestehende Applikationsreihenfolge. Die Tests an den Daten realer Fahrzeuge haben die Wirksamkeit der OBD bewiesen, für die Zukunft ist die Umsetzung im MSG geplant. Der grundsätzliche Aufbau der ODB ist so gestaltet, dass sich das Framework auch für andere Funktion der OBD eignet.
On-Board-Diagnose von Drei-Wege-Katalysatoren mit Hilfe von SVM im Schubbetrieb
2015
14 Seiten, Bilder, Tabellen, 12 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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