DE10038094B4

DE10038094B4 - Vorrichtung und Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensystems

Info

Publication number: DE10038094B4
Application number: DE10038094A
Authority: DE
Inventors: Andreas Dr. Westendorf; Wolfgang Baierl
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2000-08-04
Filing date: 2000-08-04
Publication date: 2009-04-09
Anticipated expiration: 2020-08-05
Also published as: DE10038094A1

Abstract

Vorrichtung zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis (4) eines Expertensystems (1), das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei das Expertensystem (1) eine Wissenserwerbkomponente (6) zur Erweiterung der Wissensbasis (4) durch Experten umfasst und eine Problemlösungskomponente (2) zum Auswerten von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems unter Verwendung der Wissensbasis (4) gekennzeichnet durch eine Sensorik (7) zum automatischen Erfassen von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems in Form von physikalischen Betriebsparametern, Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten, Meldungen die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden und durch einen Wissenserwerbprozessor (8) zum automatischen Auswerten der erfassten Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge, wobei der Wissenserwerbprozessor (8) so ausgelegt ist, dass er Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkennt und der Wissensbasis hinzufügt, wobei aus dem zeitlichen Ablauf der...

Description

Stand der Technik
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensystems, das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei das Expertensystem eine Wissenserwerb-Komponente zur Erweiterung der Wissensbasis durch Experten umfaßt und eine Problemlösungskomponente zum Auswerten von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems unter Verwendung der Wissensbasis.
Aus der Praxis sind Diagnosesysteme bekannt, die Fehlfunktionen beim Betrieb eines Kraftfahrzeugs durch Auswertung bestimmter Meßgrößen erkennen und in Form von entsprechenden Fehlermeldungen zur Anzeige bringen. Diese Diagnosesysteme basieren auf der Überwachung bestimmter physikalischer Größen, wie z. B. der Motordrehzahl, der Betriebstemperatur, etc., die vom Betriebszustand einzelner Fahrzeugkomponenten abhängen und mit Hilfe einer entsprechenden Sensorik erfaßt werden. Weichen die aktuell erfaßten Zustandsdaten von den bei Normalbetrieb zu erwartenden Zustandsdaten ab, so erkennt ein derartiges Diagnosesystem, daß ein Fehler aufgetreten ist. Das Diagnosesystem versucht dann, die erfaßten Zustandsdaten auszuwerten, um den Fehler zu identifizieren. Es ist bekannt, im Rahmen dieser Auswertung ein Expertensystem einzusetzen. Ein derartiges Expertensystem umfaßt in der Regel eine Problemlösungskomponente, auch Interferenzmaschine genannt, und eine Wissensbasis. Die erfaßten Zustandsdaten werden der Problemlösungskomponente in chronologischer Abfolge zur Auswertung zugeleitet. Die Fehlererkennung erfolgt dann unter Zuhilfenahme der Wissensbasis, auf die die Problemlösungskomponente während der Auswertung der Zustandsdaten zugreift. Die Güte der Fehlererkennung hängt hier also maßgeblich von der Wissensbasis, d. h. vom Umfang und Zustand der Wissensbasis ab.
In der Praxis wird die Wissensbasis derartiger Expertensysteme von Experten, d. h. den technischen Entwicklern und gegebenenfalls auch Anwendern des zu überwachenden Systems, in einer Anlernphase erstellt. In der Regel ist es außerdem möglich, die Wissensbasis auch noch während des Einsatzes des Expertensystems, also während des Betriebs des zu überwachenden Systems, zu erweitern. In diesen Fällen umfaßt das Expertensystem eine Wissenserwerb-Komponente als Schnittstelle zwischen Experte und Wissensbasis. Bei der bekannten Konzeption kann das Expertensystem allerdings lediglich Wirkzusammenhänge erkennen, die der Experte vorab als solche identifiziert hat und in geeigneter Form in die Wissensbasis abgespeichert hat. Das Expertensystem ist also immer höchstens so „schlau" wie der Experte, der die Wissensbasis erstellt hat. Andere Zusammenhänge, wie z. B. statistische Zusammenhänge oder Korrelationen, die der Experte nicht als Wirkzusammenhänge erkannt hat, können von den bekannten Expertensystemen bei der Fehleridentifikation nicht genutzt werden.
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung und ein Verfahren zum automatischen Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensystems anzugeben, mit denen auch Wirkzusammenhänge in die Wissensbasis aufgenommen werden können, die erst bei der Erprobung des zu überwachenden Systems auftreten und nicht unbedingt zum Expertenwissen des technischen Entwicklers des zu überwachenden Systems zählen.
Die US 5,905,989 zeigt eine Datenbank, bei welcher in einer ersten Phase Botschaften ausgesandt werden, welche eine Fehlerbeschreibung hinsichtlich der Kategorie, seiner Schwere sowie ein Katalog von Problemmeldungen an ein Nachrichtenverteilsystem übermittelt werden. Dieses empfängt zusätzlich zu der obigen Information Information aus einer Fehlerschwere/Fehlertyp Konfigurationsdatenbank und einer Konfigurationsdatenbank für die Problemmeldung. Aufgabe des Verteilsystems ist zu bestimmen, wohin eine Nachricht verteilt werden soll. Als Beispiele für Empfänger sind verschiedene Personengruppen genannte, die unterschiedliche Aufgaben in der Fehlererkennung und -Behebung haben.
In dem Artikel von A. Agogino, Intelligent Sensor Validation and Sensor Fusion for Reliability and Safety Enhancement in Vehicle Control, Univ. of Calif. at Berkeley, June 30, 1995, Final Report/Path Project/MOU-132, S. 1–56 und in der US 4866635 A wird auf die Möglichkeit der Verwendung von Expertensystemen zur Diagnose hingewiesen.
Vorteile der Erfindung
Erfindungsgemäß wird die voranstehende Aufgabe gelöst durch eine spezielle Sensorik, mit der Zustandsdaten verschiedener Komponenten des zu überwachenden Systems automatisch erfaßt werden, wobei es sich bei den Zustandsdaten um physikalische Betriebsparameter handelt, um Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten des zu überwachenden Systems, um Meldungen, die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und um Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden. Die so erfaßten Zustandsdaten werden erfindungsgemäß in ihrer zeitlichen Abfolge mit Hilfe eines Wissenserwerb-Prozessors automatisch ausgewertet, wobei der Wissenserwerb-Prozessor so ausgelegt ist, daß er Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkennt und der Wissensbasis – nach entsprechender Formatierung – hinzufügt.
Erfindungsgemäß ist erkannt worden, daß die zu überwachenden Systeme, wie sie beispielsweise in einem Kraftfahrzeug realisiert sind, immer mehr zusammenwirkende Hardware- und Softwarekomponenten umfassen und dadurch immer komplexer werden. Mit der zunehmenden Komplexität derartiger Systeme nimmt aber auch die Zahl der Fehlerursachen bzw. die Anzahl der Ereignisse zu, welche schlußendlich zu Fehlern im System führen. Erfindungsgemäß ist erkannt worden, daß das Auftreten solcher Ereignisse mit Hilfe einer entsprechenden Sensorik erkannt werden kann, wenn sich diese Sensorik nicht nur auf die Erfassung von physikalischen Betriebsparametern beschränkt, sondern auch die Erfassung von Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten des Systems ermöglicht sowie die Erfassung von Meldungen, die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden. Aus dem zeitlichen Ablauf der so erfaßten Ereignisse, den Ereignisketten, kann die Ursache eines Fehlers, der hier als Ende einer Ereigniskette zu betrachten ist, rekonstruiert werden.
Im Gegensatz zu den heute verbreiteten Diagnosesystemen in der Kfz-Industrie basiert dieser erfindungsgemäße Ansatz nicht ausschließlich auf prozeduralen Mechanismen, d. h. auf eine Verarbeitung von Regeln und Objekten in fester Reihenfolge ähnlich der Bearbeitung einer Batch-Datei, sondern einer Mischung aus deklarativen und prozeduralen Mechanismen und Formalismen. Bei diesem hybriden Ansatz werden also auch Sachverhalte beschrieben. Außerdem erfolgt hier eine Trennung zwischen Wissens- und Schlußfolgerungsmechanismen, was eine zentrale Rolle spielt. Die prozeduralen und deklarativen Mechanismen und Formalismen sind in den Algorithmen der Interferenzmaschine implementiert, bei der es sich um eine anwendungsneutrale Komponente handelt.
Mit Hilfe der erfindungsgemäßen Vorrichtung und des erfindungsgemäßen Verfahrens kann die Wissensbasis eines Expertensystems bereits in der Erprobungsphase des zu überwachenden Systems automatisch generiert werden. Diese Wissensbasis kann Grundlage für unterschiedliche Expertensysteme sein. Außerdem kann die Wissensbasis auch bei künftigen Entwicklungen von Systemen mit Hardware- und Softewarekomponenten eingesetzt werden, wie z. B. bei der Entwicklung von Fahrerinformationssystemen und Steuergeräten. Die erfindungsgemäß generierte Wissensbasis trägt damit zur Vereinfachung der Wartung und Fehlerdiagnose in komplexen Systemen bei.
Wesentlich für das erfindungsgemäße Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensytems ist neben der Erfassung und Auswertung bestimmter, voranstehend näher spezifizierter Zustandsdaten auch die Analyse der zeitlichen Abfolge der erfaßten Zustandsdaten. In einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Zustandsdaten daher zusammen mit einer Zeitmarke erfaßt. Auf diese Weise können die erfaßten Zustandsdaten sowohl in Echtzeit, d. h. parallel zur Erfassung, ausgewertet werden als auch „offline". In diesem Falle werden die Zustandsdaten zunächst zusammen mit den entsprechenden Zeitmarken abgespeichert. Es wird also zunächst eine Datenbasis generiert, welche erst nachträglich „offline" vom Wissenserwerb-Prozessor ausgewertet wird.
Zeichnung
Vorteilhafte Varianten der erfindungsgemäßen Vorrichtung und auch des erfindungsgemäßen Verfahrens werden nachfolgend in Verbindung mit der einzigen Figur näher erläutert, die das Blockschema eines Expertensystems mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis zeigt.
Beschreibung eines Ausführungsbeispiels
Das in der einzigen Figur dargestellte Expertensystem 1 ist Teil eines hier nicht näher dargestellten und bezeichneten Fahrerinformationssystems, das eine Diagnose von beim Betrieb eines Kraftfahrzeugs auftretenden Fehlern liefern soll. Das Expertensystems 1 umfaßt eine Problemlösungskomponente 2, auch Intereferenzmaschine genannt, der Zustandsdaten von unterschiedlichen Hardware- oder auch Softwarekomponenten des Fahrzeugs übermittelt werden. Durch Auswertung dieser Zustandsdaten sollen Fehler beim Betrieb des Kraftfahrzeugs erkannt und identifiziert werden, um dann entsprechende Fehlermeldungen auszugeben, wozu im hier dargestellten Ausführungsbeispiel eine Dialogkomponente 3 vorgesehen ist. Die Auswertung der Zustandsdaten erfolgt hier durch die Problemlösungskomponente 2, die im Rahmen der Auswertung auf eine Wissensbasis 4 des Expertensystems 1 zugreift. Im Rahmen der Auswertung der kontinuierlich während dem Betrieb des Kraftfahrzeugs erfaßten Zustandsdaten soll nicht nur erkannt werden, daß ein Fehler aufgetreten ist. Dieser Fehler soll außerdem auch identifiziert werden, damit der Fahrer mit weiterreichenden Informationen über den aufgetretenen Fehler und gegebenenfalls auch Informationen zum Beheben des Fehlers versorgt werden kann. Dazu ist im hier dargestellten Ausführungsbeispiel eine Erklärungskomponente 5 vorgesehen, die auf entsprechende, ebenfalls in der Wissensbasis 4 abgespeicherte Zusatzinformationen zugreifen kann.
Zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis 4 ist hier zum einen eine sogenannte Wissenserwerb-Komponete 6 vorgesehen, die praktisch die Schnittstelle des Expertensystems 1 zu einem technischen Entwickler des zu überwachenden Systems darstellt. Über diese Wissenserwerb-Komponente 6 kann der technische Entwickler sein Expertenwissen in der Wissensbasis 4 abspeichern. Erfindungsgemäß ist zusätzlich zu dieser Wissenserwerb-Komponente 6 eine Sensorik 7 zur Erfassung von Zustandsdaten von den verschiedenen Komponenten des zu überwachenden Systems und ein Wissenserwerb-Prozessor 8 vorgesehen, der diese Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge automatisch auswertet und die dabei erkannten Wirkzusammenhänge in der Wissensbasis 4 ablegt.
Wesentlich ist, daß die Sensorik 7 Informationen über Zustände und Zustandsänderungen verschiedener Komponenten des Systems liefert. Bei diesen Informationen kann es sich um von Sensoren erfaßte physikalische Parameterwerte, Messages auf einem Bussystem, Meldungen, welche zwischen Modulen einer Applikation oder zwischen Applikationen ausgetauscht werden, Statusmeldungen von Geräten, Statusmeldungen von Softwareapplikationen oder Betriebssystemen, etc. handeln. An dieser Stelle sei nochmals ausdrücklich darauf hingewiesen, daß mit der Sensorik 7 erfindungsgemäß nicht nur physikalische Größen erfaßt werden sollen, sondern auch Zustände, z. B. des Betriebssystems oder einer Applikation. Die von der Sensorik 7 erfaßten Zustandsdaten werden dem Wissenserwerb-Prozessor 8 zugeführt, der einen wesentlichen Beitrag zum erfindungsgemäßen Generieren und Erweitern der Wissensbasis 4 liefert. Die dem Wissenserwerb-Prozessor 8 innewohnende Intelligenz generiert aus der Abfolge der erfaßten Zustandsdaten und Ereignisse Wirkzusammenhänge und schließlich „Wirkketten" und ermöglicht dadurch eine automatische Verknüpfung zwischen Ursache und Wirkung.
In der Regel werden die Ereignisse oder Zustände repräsentierenden Zustandsdaten zusammen mit einer Zeitmarke, die das Auftreten dieser Ereignisse oder Zustände wiedergibt, erfaßt, abgelegt und dem Wissenserwerb-Prozessor 8 zur Verfügung gestellt. Bevor ein mögliches Verarbeitungs- bzw. Auswertungsverfahren für die erfaßten Zustandsdaten näher erläutert wird, sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, daß diese Verarbeitung bzw. Auswertung der Zustandsdaten in Echtzeit, d. h. parallel zur Erfassung der Zustandsdaten, erfolgen kann, so daß die Wissensbasis quasi in Echtzeit generiert bzw. erweitert wird. Es besteht aber auch die Möglichkeit, die erfaßten Zustandsdaten zusammen mit den entsprechenden Zeitmarken zunächst aufzuzeichnen, also eine Datenbasis zu generieren, die dann erst später ausgewertet wird, so daß die Wissensbasis quasi offline generiert bzw. erweitert wird.
Im Rahmen der Verarbeitung bzw. Auswertung der erfaßten Zustandsdaten müssen zunächst diejenigen Zustandsdaten identifiziert werden, die Ereignisse, z. B. Fehlertypen, repräsentieren, welche analysiert werden sollen. Erst das Auftreten eines solchen Ereignisses löst im Wissenserwerb-Prozessor 8 eine Analyse aus. Im Rahmen der Analyse kann ein Vergleich von Fehlermustern, d. h. den erfaßten Zustandsdaten, mit Fehlermustern durchgeführt werden, die in dem bereits existierenden Teil der Wissensbasis 4 abgelegt sind. Dabei können Korrelationen festgestellt werden, die auf den gleichen Fehlertyp hinweisen. Alternativ oder zusätzlich zu einem solchen Vergleich kann geprüft werden, ob ein Ereignis mehrfach aufgetreten ist und die entsprechenden Zustandsdaten dementsprechend auch mehrfach aufgezeichnet worden sind. In diesem Fall können Korrelationen zwischen den Zustandsdaten der einzelnen Ereignisse ermittelt werden, aus denen dann auf die Relevanz der einzelnen in Verbindung mit diesem Ereignis erfaßten Zustandsdaten für das entsprechende Ereignis geschlossen werden kann. In einer weiteren Analysestufe können die zeitlichen Abhängigkeiten zwischen den relevanten Parametern untersucht werden sowie gegebenenfalls Wertebereiche für diese Parameter definiert werden, die das entsprechende Ereignis wiedergeben.
Neben dem voranstehend beschriebenen analytischen Vorgehen bei der Auswertung der erfaßten Zustandsdaten kann die Identifikation der für ein Ereignis relevanten Parameter und die Analyse der zeitlichen Abhängigkeiten dieser relevanten Parameter auch mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks erfolgen. In jedem Falle wird das Ergebnis der Auswertungsphase entsprechend dem Datenformat der Wissensbasis 4 formatiert, so daß es in die Wissensbasis 4 integriert werden kann.

Claims

Vorrichtung zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis (4) eines Expertensystems (1), das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei das Expertensystem (1) eine Wissenserwerbkomponente (6) zur Erweiterung der Wissensbasis (4) durch Experten umfasst und eine Problemlösungskomponente (2) zum Auswerten von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems unter Verwendung der Wissensbasis (4) gekennzeichnet durch eine Sensorik (7) zum automatischen Erfassen von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems in Form von physikalischen Betriebsparametern, Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten, Meldungen die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden und durch einen Wissenserwerbprozessor (8) zum automatischen Auswerten der erfassten Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge, wobei der Wissenserwerbprozessor (8) so ausgelegt ist, dass er Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkennt und der Wissensbasis hinzufügt, wobei aus dem zeitlichen Ablauf der so erfassten Ereignisse, den Ereignisketten, die Ursache eines Fehlers, der hier als Ende einer Ereigniskette zu betrachten ist, rekonstruiert wird (vergleiche Seite 4, Zeilen 13 bis 17).
Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis (4) eines Expertensystems (1), das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei mit Hilfe einer Sensorik (7) Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems in Form von physikalischen Betriebsparametern, Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten, Meldungen die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden, automatisch beim Betrieb des Systems erfasst werden und wobei die erfassten Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge automatisch ausgewertet werden, indem Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkannt werden und der Wissensbasis (4) hinzugefügt werden, wobei aus dem zeitlichen Ablauf der so erfassten Ereignisse, den Ereignisketten, die Ursache eines Fehlers, der als Ende einer Ereigniskette zu betrachten ist, rekonstruiert wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Zustandsdaten jeweils zusammen mit einer Zeitmarke erfaßt und ausgewertet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Erfassung und die Auswertung der Zustandsdaten parallel erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß die erfaßten Zustandsdaten zunächst abgespeichert werden und erst später ausgewertet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß im Rahmen der Auswertung der erfaßten Zustandsdaten zunächst geprüft wird, ob die erfaßten Zustandsdaten ein genauer zu spezifizierendes Ereignis beim Betrieb des Systems repräsentieren und zur Erweiterung der Wissensbasis (4) herangezogen werden sollen.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß im Rahmen der Auswertung die für ein Ereignis relevanten Zustandsdaten identifiziert werden.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß bei mehrfachem Auftreten eines Ereignisses die in Verbindung mit dem Ereignis jeweils erfaßten Zustandsdaten als Parametersätze abgespeichert werden und daß die einzelnen Parametersätze miteinander verglichen und auf diese Weise die für ein Ereignis relevanten Zustandsdaten identifiziert werden.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die für ein Ereignis relevanten Zustandsdaten mit Hilfe eines neuronalen Netzes ermittelt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß im Rahmen der Auswertung Wertebereiche für die für ein Ereignis relevanten Zustandsdaten definiert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß im Rahmen der Auswertung zeitliche Abhängigkeiten zwischen den für ein Ereignis relevanten Zustandsdaten ermittelt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß die automatische Auswertung der erfaßten Zustandsdaten mit Hilfe des bereits existierenden Teils der Wissensbasis (4) und einer Problemlösungskomponente (2) des Expertensystems (1) erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, daß die zu analysierenden Zustandsdaten mit den Zustandsdaten von Ereignismustern verglichen werden, die in dem bereits existierenden Teil der Wissensbasis (4) abgespeichert sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 13, dadurch gekennzeichnet, daß es im Rahmen der Erprobungsphase des Systems durchgeführt wird.