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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur modellbasierten Überwachung eines technischen Systems.
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Ein technisches System wird mit dem Ziel überwacht, das Auftreten von Fehlern und unerwünschten Zuständen am System zu erkennen und das System als fehlerfrei oder fehlerhaft zu klassifizieren.
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Stand der Technik
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Ein Verfahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 ist aus Rolf Isermann: „Modellgestützte Überwachung und Fehlerdiagnose technischer Systeme (Teil 1)”, Automatisierungstechnische Praxis (atp) 38 (1996), Heft 5, S. 9–20 bekannt. Das fehlerfreie technische System wird durch ein lineares Mehrgrößen-Modell modelliert, also durch ein Gleichungssystem x'(t) = A x(t) + B u(t) und y(t) = C x(t).
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Hierbei ist u(t) der Vektor der Eingangsgrößen, x(t) der Vektor der Zustandsgrößen, x'(t) die erste Ableitung von x(t) nach der Zeit und y(t) der Vektor der Ausgangsgrößen. A, B und C sind Matrizen. In diesem Beispiel fungieren die Ausgangsgrößen und die Zustandsgrößen als beeinflußte Größen. Der Eingangsgrößen-Vektor u(t) wird einerseits dem zu überwachenden realen System, andererseits dem linearen Modell zugeführt. Verschiedene Verfahren werden offenbart, um eine vom System beeinflußte und direkt oder indirekt meßbare Größe zu definieren. Diese Größe hängt von Ausgangs-, Zustands- und/oder Eingangsgrößen ab. Der zeitliche Verlauf dieser Größe wird einerseits gemessen. Andererseits wird mit Hilfe des Modells ein Referenzverlauf berechnet. Der gemessene zeitliche Verlauf wird mit dem Referenzverlauf verglichen, und entschieden wird, ob das technische System fehlerfrei oder fehlerhaft ist.
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Ein vom Referenzverlauf abweichender gemessener Verlauf kann einerseits durch einen Fehler am technischen System hervorgerufen werden, andererseits aber lediglich durch Parameter-Toleranzen und durch Ungenauigkeiten bei der Messung. In R. Isermann, a. a. O., wird nicht offenbart, wie Fehler von den Toleranzen und Ungenauigkeiten unterschieden werden können. Außerdem sind die Verfahren nur für lineare Modelle anwendbar. Viele technische Systeme lassen sich aber nicht adäquat durch lineare Modelle beschreiben.
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In der
US 5 408 405 A wird ein Verfahren beschrieben, das die Beeinflussung einer Vielzahl von Prozessregelparametern bei der Fertigung von Halbleitern mit Hilfe von statistischer Prozesskontrolle gestattet. Die Methode umfasst ein Modell, das eine Anzahl von Steuergrößen mit einer Anzahl von Prozessvariablen verknüpft. Mit Hilfe eines statistischen Qualitätskontrolltests wird überprüft, ob der Prozess fortgeführt, und damit weiterproduziert wird, oder nicht. Ist der statistische Qualitätskontrolltest nicht erfolgreich, wird das Modell angepasst.
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Eine fehlererkennende Einrichtung für Regelsysteme wird in der
US 4 213 175 A beschrieben. Sie ist durch zwei Modelle und Komparatoren sowie eine Bewertungskomponente gekennzeichnet. Beide Modelle werden über eine Adaptionseinrichtung nachgeführt, sodass die Ausgangsgrößen der Modelle mit den zugehörigen Prozessgrößen verglichen werden. Die dabei entstehenden Abweichungsgrößen werden der Bewertungskomponente zugeführt, die dann ein Fehlersignal erzeugt.
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Aus
DE 197 17 716 C2 ist ein wissensbasiertes Verfahren zur automatischen Diagnose technischer Systeme mit Hilfe von Entscheidungsbäumen bekannt. Die Entscheidungsbäume werden aus modellbasierten Wissen erzeugt, wobei ein Verfahren einen systematischen Testvorschlag erzeugt, der sowohl die Kosten als auch den anliegenden stationären Zustand berücksichtigt. Die kontinuierliche Überwachung von Übergangsvorgängen zwischen stationären Zustanden ist mit diesem Verfahren nicht gewährleistet.
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Ein Verfahren und eine Einrichtung zur Schwingungsüberwachung eines technischen Prozesses mit Hilfe der zeitlichen Entwicklung der Regressionskoeffizienten eines Modells und eines frequenzselektiven Verfahrens werden in
DE 42 43 882 C1 beschrieben.
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In Hoffmann, Ulrich; Emig, Gerhard: Planung und Auswertung von Versuchen für Modelle ersten und zweiten Grades, Teil 1 in Chemiker-Zeitung, 100, Jahrgang 1976, Nr. 7/8, S. 324–335 werden Regressionsmodelle in Form von Polynomen ersten und zweiten Grades zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen eines Prozesses aufgestellt. Diese Regressionsmodelle gestatten die Abbildung des stationären Übertragungsverhaltens eines technischen Systems. Neben dem Eingangs- und Ausgangsverhalten lässt sich aufgrund der Struktur der Modellgleichungen auch die Auswirkung auf eine abhängige Variable, die durch Wechselwirkung zwischen unabhängigen Variablen erzeugt wird, modellieren. Hingegen wird das dynamische Verhalten der messbaren abhängigen Variablen, das durch die Wirkung von Trägheit, Vorhalt und Totzeit als Antwort auf einen Eingangsgrößenverlauf oder einen Eigenvorgang zustande kommt, nicht im Regressionsmodell des technischen Systems abgebildet.
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Ein Verfahren zur Überwachung und Darstellung mehrdimensionaler technischer Prozesse werden in
EP 0775 335 B1 beschrieben. Die beobachtbaren Variablen werden in einem mehrdimensionalen Raum abgebildet, der in Hauptrichtungen zerlegt wird, sodass zwei Hauptrichtungen des Raums eine Ebene aufspannen, in die die beobachtbaren Variablen projiziert werden. Die zeitliche Änderung der beobachtbaren Variablen wird durch die Bewegung der Projektion in der Ebene dargestellt.
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In
DE 34 08 173 A1 wird eine Überwachung von Antriebsregelkreisen bei rechnergesteuerten Werkzeugmaschinen und Industrierobotern beschrieben, die auf einem diskreten Streckenmodell basiert. Die Abweichung des aktuellen Istwerts vom Schätzwert des diskreten Streckenmodells, die ein vorgegebenes Toleranzband überschreitet, dient als Indiz für einen Fehler. Nicht offengelegt wird, wie die Breite des Toleranzbandes, mit dem die Abweichung verglichen wird, vor Inbetriebnahme der Überwachungseinrichtung bestimmt wird.
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Aufgabenstellung
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 zu schaffen, das bei der Überwachung in systematischer Weise den Einfluß berücksichtigt, den die Variationen von Parametern des technischen Systems innerhalb von Toleranzen und die Meßungenauigkeit auf das Messen der beeinflußten Größe ausüben.
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Die Aufgabe wird durch das Verfahren nach Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Vorgegeben ist ein Modell des fehlerfreien Systems. Dieses Modell beschreibt den Zusammenhang im fehlerfreien System zwischen einer beeinflußten Größe und einer Eingangsgröße des Systems und läßt sich von einem Rechner automatisch auswerten. Für mindestens einen Parameter des Modells ist eine Toleranz vorgegeben. Der Parameter darf einen Wert innerhalb dieser Toleranz annehmen, ohne daß das technische System deshalb fehlerhaft ist. Ein Wert außerhalb der Toleranz hingegen ist ein Fehler.
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Eine Toleranz-Simulation wird durchgeführt. Hierbei wird der Parameter innerhalb der Toleranz variiert. An das Modell wird hierbei mindestens ein vorgegebener zeitlicher Verlauf der Eingangsgröße angelegt. Dadurch wird das Modell angeregt. Mit Hilfe des Modells werden mehrere aus der Parameter-Variation resultierende zeitliche Verläufe der beeinflußten Größe berechnet.
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Die Variierung des Parameters innerhalb der vorgegebenen Toleranz bewirkt eine zulässige Variation der beeinflußten Größe. Mit Hilfe der Toleranz-Simulation wird berechnet, wie groß diese zulässige bewirkte Variation ist. Während der Überwachung des technischen Systems bewirkt diese zulässige Variation, daß der Verlauf der beeinflußten Größe um den Referenzverlauf herum variiert, ohne daß ein Fehler aufgetreten ist.
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Weiterhin wird eine Meßungenauigkeit für das Messen der beeinflußten Größe ermittelt. Ein gemessener Wert der beeinflußten Größe stimmt also mit dem tatsächlichen Wert exakt überein oder ist mit einem Meßfehler behaftet, der höchstens so groß wie die Meßungenauigkeit ist. Diese Meßungenauigkeit kann dazu führen, daß ein gemessener Wert weiter entfernt vom berechneten Referenzwert liegt als der tatsächlich vorhandene Wert oder aber dichter am Referenzwert liegt.
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Während der Überwachung wird der zeitliche Verlauf der Eingangsgröße sowohl dem System als auch dem Modell zugeführt. Mit Hilfe des Modells wird ein zeitlicher Referenzverlauf der beeinflußten Größe berechnet. Um den berechneten Referenzverlauf werden ein enges und ein weites Toleranzband gelegt. Die Breite des engen Toleranzbandes ist gleich der resultierenden Variation vermindert um die doppelte Meßungenauigkeit, und die Breite des weiten Toleranzbandes ist gleich der resultierenden Variation vergrößert um die doppelte Meßungenauigkeit.
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Der gemessene zeitliche Verlauf wird mit den Toleranzbändern um den Referenzverlauf verglichen. Falls der gemessene zeitliche Verlauf außerhalb des weiten Toleranzbandes liegt, so weicht er vom Referenzverlauf und somit vom Sollverlauf in unzulässiger Weise ab, auch dann, wenn die Meßtoleranz die Abweichung vergrößert. Das System wird als fehlerhaft klassifiziert. Falls der gemessene zeitliche Verlauf stets innerhalb des engen Toleranzbandes liegt, so weicht er vom Referenzverlauf und somit vom Sollverlauf gar nicht oder nur in zulässiger Weise ab, auch dann, wenn die Meßtoleranz die Abweichung verkleinert. Das System wird als fehlerfrei klassifiziert.
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Das erfindungsgemäße Verfahren läßt sich für jedes technische System anwenden, welches sich durch ein rechnerverfügbares Modell hinreichend genau beschreiben läßt. Dieses Modell braucht nicht das technische System komplett zu beschreiben, sondern lediglich den Zusammenhang zwischen der mindestens einen beeinflußten Größe und der mindestens einen Eingangsgröße. Das Verfahren läßt sich für statische und für dynamische technische Systeme verwenden, z. B. für solche mit zeitlich veränderlichen Zustandsgrößen.
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Durch das Verfahren werden das weite und das enge Toleranzband in systematischer, nachvollziehbarer, objektiver und reproduzierbarer Weise ermittelt. Das Verfahren bewirkt, daß das technische System unter Berücksichtigung von Toleranz und Meßungenauigkeit auf nachvollziehbare, objektive und reproduzierbare Weise als fehlerfrei oder fehlerhaft klassifiziert wird. Diese Objektivität und Reproduzierbarkeit ist insbesondere dann wichtig, wenn ein Unternehmen das Verfahren zur Überwachung eines technischen Systems anwendet und das technische System von einem Lieferanten zugeliefert wird. Abnehmer und Lieferant werden durch das Verfahren in die Lage versetzt, den Weg und das Ergebnis der Klassifikation nachzuvollziehen.
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Das Verfahren läßt einerseits für eine zeitlich begrenzte Funktionsprüfung eines Systems anwenden, z. B. bei einer Wareneingangskontrolle des von einem Lieferanten bezogenen Systems oder eine Qualitätskontrolle nach der Herstellung. Andererseits läßt es sich dazu einsetzen, ein technisches System im laufenden Betrieb zu überwachen.
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Beispielsweise werden mehrere innerhalb der Toleranz liegende Parameterwerte ausgewählt. Nacheinander wird der Parameter auf jeden dieser Werte eingestellt, und mit Hilfe des angeregten Modells wird ein aus diesem Wert resultierender zeitlicher Verlauf der beeinflußten Größe berechnet. Möglich ist auch, daß der Parameter während eines Simulationslaufs innerhalb der Toleranz verändert wird, also das angeregte Modell durch Variierung des Parameters innerhalb der Toleranz während eines Simulationslaufs verändert wird.
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Das Verfahren läßt sich durch eine Fortbildung von Anspruch 1 auch für ein technisches System mit mehreren Eingangsgrößen und/oder mehreren beeinflußten Größen anwenden. Gemäß Anspruch 3 werden pro beeinflußter Größe zwei Toleranzbänder um den jeweiligen Referenzverlauf gelegt, bei n beeinflußten Größen also insgesamt 2·n Toleranzbänder.
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Ausführungsbeispiel
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Im Folgenden wird ein Ausführungsbeispiel der Erfindung anhand der beiliegenden Zeichnungen näher beschrieben. Dabei zeigen:
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1 ein Blockdiagramm einer Prüfeinrichtung zur Durchführung einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens;
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2 das enge und das weite Toleranzband;
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3 Verläufe einer beeinflußten Größe p_a und einer gesteuerten Größe p_h in Abhängigkeit vom Parameter k;
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4 die Ermittlung einer Parameter-Drift durch Vergleich zwischen Ist- und Referenzverlauf und
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5 eine Adaption bei einem Überschwingverhalten.
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Das Ausführungsbeispiel bezieht sich auf die Wareneingangskontrolle eines Kraftfahrzeug-Herstellers. Dieser überprüft mit dem erfindungsgemäßen Verfahren Kraftfahrzeug-Bestandteile. Das Verfahren wird mindestens einmal pro Bestandteil ausgeführt, wobei der Bestandteil als das technische System fungiert. Die Bestandteile werden von Lieferanten hergestellt und zu einer Fertigungsstraße des Herstellers geliefert. Der Hersteller überprüft weiterhin Bestandteile, die in einer Fertigungslinie des Herstellers gefertigt werden und einer Qualitätskontrolle mit Hilfe eines Prüfsystems unterzogen werden. Ein Beispiel für einen solchen Bestandteil ist eine elektrohydraulische Schaltplatte eines Automatik-Getriebes. Das Verfahren läßt sich auch vom Lieferanten für seine Warenausgangskontrolle verwenden. Vorzugsweise werden nur die Bestandteile an den Kraftfahrzeug-Hersteller ausgeliefert, die als fehlerfrei klassifiziert werden, und die übrigen eingehender untersucht.
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Das Verfahren läßt sich beispielsweise auch für die Überwachung von Kraftfahrzeug-Bestandteilen im laufenden Betrieb des Kraftfahrzeugs anwenden, z. B. als Teil der Steuerung eines Automatik-Getriebes.
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Die weiter unten detaillierter beschriebene 1 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung, welche die im Folgenden beschriebene vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahren ausführt. In diesem Ausführungsbeispiel liegen m Eingangsgrößen am zu überwachenden Bestandteil 10 und am Modell 20 an, und die zeitlichen Verläufe von n beeinflußten Größen werden gemessen. Der Bestandteil 10 wird durch s1 Parameter gekennzeichnet. Die Toleranzen der s1 Parameter resultieren insbesondere aus unvermeidlichen Schwankungen von Fertigungs-Kenngrößen und Umgebungsbedingungen bei der Serienproduktion des Bestandteils 10. Sie sind vorgegeben.
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Typische Beispiele für Parameter des Bestandteils 10 sind Kenngrößen von Werkstoffen, z. B. die Wichte, die Dichte, die Viskosität, eine Federkonstante, ein Reibwert, die Wärmeleitfähigkeit, die elektrische Leitfähigkeit oder eine Charakteristik eines elektrischen Bauelements, z. B. Widerstand, Kapazität oder Induktivität.
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Solange der Bestandteil 10 fehlerfrei ist, bleiben die Werte der s1 Parameter des Bestandteils 10 unverändert. Ein Fehler kann hingegen zu einem abrupten Wechsel des Wertes eines Parameters führen, beispielsweise wenn ein Kurzschluß in einer elektrischen Leitung auftritt, oder zu einem allmählichen Driften eines Parameterwertes, z. B. einer allmählichen Verringerung einer Federkonstante.
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Im Gegensatz zu Parametern ändern sich die m Eingangsgrößen und die n beeinflußten Größen auch dann über der Zeit abrupt und/oder allmählich, wenn das technische System fehlerfrei ist, z. B. in Form von Einschwingvorgängen.
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Im bereits erwähnten Beispiel des Automatikgetriebes mit einer elektronischen Steuerung generiert die Steuerung Steuersignale in Form von Strömen. Eine elektrohydraulische Schaltplatte als Bestandteil des Getriebes erhält diese Steuersignale als Eingangsgröße. Sie generiert in Abhängigkeit dieser Signale Drücke als Ausgangsgrößen. Diese Drücke steuern die Schaltglieder, d. h. die Bremsen und Kupplungen des mechanischen Getriebes zur Gangwahl an. Im Signalpfad der Schaltplatte liegen elektrotechnische und hydraulische Funktionseinheiten. Zu den Parametern, die diese Funktionseinheiten kennzeichnen, zählen der statische Übertragungsfaktor, der Anstieg der nichtlinearen Kennlinie im Arbeitspunkt und/oder die Zeitkonstante der Funktionseinheit.
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Ein mit dem Verfahren untersuchter Bestandteil 10 ist – auch unter Berücksichtigung der Toleranz und der Meßungenauigkeit – fehlerhaft, wenn der gemessene Verlauf mindestens einer beeinflußten Größe außerhalb des weiten Toleranzbandes liegt. Der Bestandteil 10 wird dann z. B. nicht in ein Kraftfahrzeug eingebaut, sondern an den Lieferanten zurückgeschickt. Ein untersuchter Bestandteil ist fehlerfrei, wenn jeder zeitliche Verlauf einer beeinflußten Größe stets innerhalb des Referenzbandes für diese Größe liegt. Liegt mindestens ein Verlauf mindestens zeitweise außerhalb des jeweiligen engen Toleranzbandes und liegen nicht alle Verläufe außerhalb der weiten Toleranzbänder, so wird der Bestandteil eingehender untersucht.
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Dem Kraftfahrzeug-Hersteller liefert das Verfahren ein zweiwertiges Klassifikationsergebnis, nämlich fehlerhaft oder fehlerfrei. Dem Lieferanten für den Bestandteil wird vorzugsweise ein mehrwertiges Ergebnis geliefert, das für eine Fehlersuche verwendet wird. Neben den beiden gerade beschriebenen Ergebnissen fehlerfrei und fehlerhaft sind weitere möglich Ergebnisse für den Fall vorgesehen, daß mindestens ein Verlauf außerhalb des jeweiligen engen Toleranzbandes liegt, aber nicht alle Verläufe außerhalb der weiten Toleranzbänder liegen. Welches der mehreren möglichen Ergebnisse der Vergleich tatsächlich liefert, hängt vom Vergleich zwischen den gemessenen Verläufen und den Referenzverläufen ab. Aus den tatsächlichen Ergebnissen von Vergleichen für mehrere Bestandteile bewertet der Lieferant vorzugsweise seinen Fertigungsprozeß und entdeckt Schwachstellen und Mängel im Fertigungsprozeß, die zur Fertigung fehlerhafter Bestandteile führen.
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Beispielsweise verwenden der Lieferant für den Kraftfahrzeug-Bestandteil und der Kraftfahrzeug-Hersteller die Verfahrensergebnisse wie folgt: Der Kraftfahrzeug-Hersteller bewertet ein Bestandteil dann als fehlerhaft, wenn ein zeitlicher Verlauf mindestens einer beeinflußten Größe mindestens zeitweise das weite Toleranzband verläßt, und ansonsten akzeptiert er es als fehlerfrei. In seiner internen Qualitätskontrolle bewertet der Lieferant den Bestandteil nur dann als fehlerfrei, wenn jeder zeitliche Ist-Verlauf stets innerhalb des jeweiligen engen Toleranzbandes liegt.
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Die Verfahrensschritte werden auf zwei unterschiedliche Phasen aufgeteilt, nämlich auf die Generierungsphase und die Klassifizierungsphase. Die Schritte der Generierungsphase werden einmal pro Bestandteil-Typ durchlaufen. Am Ende der Generierungsphase liegen das Modell 20 und pro beeinflußter Größe eine resultierende Variation vor. Die Schritte der Klassifikationsphase werden für jeden zu überwachenden Bestandteil einmal durchlaufen und liefern das Klassifikationsergebnis sowie vorzugsweise dann, wenn der Bestandteil fehlerhaft ist, eine Aussage über den oder die tatsächlich vorliegenden Fehler am Bestandteil.
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Falls also zwei Typen von Bestandteilen zu überwachen sind und von jedem Typ tausend Exemplare gefertigt werden und alle diese zweitausend Exemplare zu überwachen sind, so werden die Schritte der Generierungsphase zweimal und die Schritte der Klassifizierungsphase zweitausendmal durchgeführt.
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Für das Verfahren läßt sich jede Modellierungsmethode anwenden, die zu einem Modell 20 führt, das den Zusammenhang zwischen den n beeinflußten Größen und den m Eingangsgrößen zureichend genau beschreibt. Die Genauigkeit reicht aus, daß die statische und dynamische Übereinstimmung zwischen Modell 20 und Bestandteil 10 gewährleistet sind.
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Regelungstechnische und wissensbasierte Modellierungsmethoden sind aus R. Isermann, a. a. O., aus R. Isermann: „Identifikation dynamischer Systeme”, Band 1 und Band 2, 2. Aufl., Springer-Verlag, 1992, aus R. Isermann: „Überwachung und Fehlerdiagnose – Moderne Methoden und ihre Anwendungen bei technischen Systemen”, VDI-Verlag, 1994 sowie aus
DE 19717716 C2 und
EP 894304 B1 bekannt. In den ersten beiden Druckschriften werden Methoden sowohl für die theoretische Analyse als auch für die experimentelle Identifikation eines technischen Systems offenbart. Eine formale Sprache namens „modelica” zur Modellierung technischer Systeme wird in Modelica Association: „Modelica – A Unified Object-Orientied Language for Physical System Modeling, Language Specification”, Version 2.0, verfügbar unter http://www.modelica.org/docu-ments/ModelicaSpec20.pdf, abgefragt am 31.10.2003, und in M. M. Tiller: „Modelica – Introduction to Physical Modeling with Modelica”, Kluwer Academic Publ., 2001, beschrieben. Aus einem Modell in modelica wird durch Übersetzung mit Hilfe eines Compilers ein ablauffähiges Programm erzeugt.
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Eine bevorzugte Modellierungsmethode besteht darin, für jeden Typ einer im Bestandteil 10 mindestens einmal vorhandenen Komponente ein Komponententyp-Modell aufzustellen, das die Ausgangsgrößen der Komponente in Abhängigkeit von Eingangsgrößen und u. U. Zustandsgrößen oder allgemeiner die Abhängigkeiten („constraints”) zwischen den Größen des Komponententyps beschreibt. Das Komponententyp-Modell ist für jede Komponente des Typs unabhängig von ihrer jeweiligen Verwendung gültig. Weiterhin wird das Zusammenwirken der typisierten Komponenten im Bestandteil 10 beschrieben, indem die jeweiligen Komponententyp-Modelle so oft kopiert werden, wie Exemplare des jeweiligen Typs vorhanden sind, und die Kopien miteinander verbunden werden. Ein Komponententyp wird entweder durch ein zeitgetriebenes und wertkontinuierliches oder durch ein ereignisgetriebenes und wertdiskretes Modell beschrieben. Für die Erzeugung eines Modells 10 können beide Arten von Komponententyp-Modellen verwendet werden.
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Eine spezielle Art eines Komponententyp-Modells ist die Beschreibung des statischen Verhaltens mit Kennlinien (für eine Eingangsgröße) bzw. Kennflächen (für mehrere Eingangsgrößen). Die Kennlinien bzw. Kennflächen werden durch Stützstellen, zwischen denen interpoliert wird, approximiert. Ein Schaltelement des Bestandteils 10, das für das Auslösen von internen Ereignissen im System verwendet wird, wird als durch Software realisierter Schalter in Verbindung mit einem analogen Vergleichsglied modelliert.
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Das dynamische Verhalten des Bestandteils 10 wird vorzugsweise durch Differentialgleichungen beschrieben. Diese Differentialgleichungen werden bevorzugt ebenfalls auf die Komponententyp-Modelle aufgeteilt. Beispielsweise verbindet eine Differentialgleichung verschiedene Größen eines Komponententyps miteinander. Vorzugsweise werden die Kennlinien bzw. Kennfläche für das statische Verhalten eines Komponententyps mit einer Differentialgleichung für das dynamische Verhalten dieses Typs im Modell in Reihe geschaltet. Ein Beispiel für eine solche Differentialgleichung ist y + Ty' = u, wobei T die Zeitkonstante des Komponententyps, u eine Eingangs- und y eine Ausgangsgröße sind.
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Beispielsweise umfaßt der Bestandteil 10 drei in Reihe geschaltete Funktionseinheiten. Das statische Verhalten jeder Funktionseinheit wird durch Kennlinien oder eine Kennfläche beschrieben. Falls sich die Zeitkonstanten der drei Funktionseinheiten nicht einzeln ermitteln lassen, so wird vorzugsweise eine Summen-Zeitkonstante T_sum für alle drei Funktionseinheiten ermittelt. Das dynamische Verhalten der drei Funktionseinheiten wird durch die Differentialgleichung y + T_sum·y' = u beschrieben. Vorzugsweise wird diese Differentialgleichung im Modell einer der drei Komponenten zugeschlagen.
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Möglich ist auch, die Dynamik eines Teilsystems in einem virtuellen Komponententyp zusammenzufassen und die Differentialgleichungen, die diese Dynamik beschreiben, diesem virtuellen Typ zuzuordnen. Das statische Verhalten des Teilsystems wird durch Kennlinien oder Kennflächen beschrieben, die anderen Komponententypen, die im Teilsystem vertreten sind, zugeordnet werden.
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Falls eine theoretische Analyse des Bestandteils 10 als dem technischen System überhaupt nicht oder nicht in vertretbarer Zeit möglich ist, bleibt noch der Weg, ein neuronales Netz mit einem fehlerfreien realen Bestandteil 10 zu trainieren. Das trainierte neuronale Netz verhält sich dann annähernd so wie der reale Bestandteil 10 und wird als Modell 20 verwendet.
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Die s1 Parameter des Bestandteils 10 als dem technischen System werden durch s2 Parameter des Modells 20 beschrieben. Möglich ist, daß s1 = s2 ist. Vorzugsweise sind alle oder wenigstens einige der s2 Modell-Parameter identisch mit Parametern des Bestandteils 10 und haben daher physikalische Bedeutungen. Die übrigen Modell-Parameter sind Funktionen von Parametern des Bestandteils 10. Aus den vorgegebenen s1 Toleranzen für die s1 Parameter des Bestandteils 10 resultieren s2 Toleranzen für die s2 Parameter des Modells 20.
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Die Sollwerte, welche die s1 Parameter des fehlerfreien Bestandteils 10 haben, werden entweder aus Entwurfs-, Konstruktions- und/oder Fertigungsunterlagen des Bestandteils 10 gewonnen oder durch eine Methode der Systemidentifikation, z. B. durch Messungen an realen fehlerfreien Bestandteil 10 und einer Regressionsanalyse, gewonnen. Verfahren zur Systemidentifikation und Parameterschätzung sind z. B. aus R. Isermann: „Identifikation dynamischer Systeme”, a. a. O., bekannt.
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Bei einer Parameterschätzung wird der reale und fehlerfreie Bestandteil 10 als das technische System mit einem Steuervektor als dem Vektor u der anliegenden Eingangsgrößen angesteuert, und die beeinflußten Größen werden direkt oder indirekt gemessen. Um einen geeigneten Steuervektor zu bestimmen, wird eine Strukturanalyse des Bestandteils durchgeführt. Mit einer Strukturanalyse werden folgende Informationen über den Bestandteil ermittelt:
- – die Pfade und Kopplungen und Wirkzusammenhänge im Bestandteil,
- – das Zusammenspiel zwischen analogen und diskreten Komponenten
- – Strukturumschaltungen, die durch Ereignisse ausgelöst werden.
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Das Modell 20 ist vorzugsweise so beschaffen, daß ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den s1 Parametern des Bestandteils 10 und den s2 Parameter des Modells 20 besteht und daß sich Veränderungen von Systemparametern auf beeinflußte Größen des Bestandteils 10 und des Modells 20 auswirken. Eine Parameter-Drift spiegelt sich beispielsweise im Verlauf der Amplitude einer beeinflußten Größe oder in einem zeitlichen Vorlauf oder Nachlauf dieser Größe wider.
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Mit dem gerade beschriebenen Verfahren zur Systemidentifikation läßt sich auch eine statische nichtlineare Kennlinie oder Kennfläche ermitteln und/oder auf Plausibilität überprüfen. Mit einer solchen Kennlinie oder Kennfläche werden vorzugsweise manche Komponententypen modelliert. Eine reale fehlerfreie Komponente des Typs wird mit einem treppenförmigen Eingangssignal angeregt, und die Signalantwort der Komponente wird gemessen. Anschließend wird die Kennlinie durch einen Streckenzug (Polygonzug) angenähert. Seien u_1, ..., u_r die r Stützstellen dieser Kennlinie. Die Stützstellen liefern die Werte des treppenförmigen Eingangssignals. Sei y_1 der Wert, den die Komponente liefert, nachdem die Eingangsgröße auf den Wert u_1 eingestellt wurde und der Einschwingvorgang abgeklungen ist. Sei für i = 2, ..., r y_i der Wert, den die Komponente liefert, nachdem die Eingangsgröße vom Wert u_(i – 1) auf den Wert u_i umgeschaltet wurde und der Übergangsvorgang abgeklungen ist. Der Streckenzug wird durch die r Punkte (u_1, y_1), ..., (u_r, y_r) festgelegt.
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Unter „Toleranz” wird die Größe der erlaubten Abweichung von einer Sollvorgabe verstanden. Damit begrenzt die Toleranz den Wertebereich, innerhalb dessen der Parameter zulässigerweise, also ohne daß ein Fehler vorliegt, variieren darf.
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Die Vorgabe einer Toleranz führt zu einem zulässigen Wertebereich des Parameters, der die Form eines Intervalls hat, dessen zwei Grenzen z. B. die Form Sollwert –Δ und Sollwert +Δ, wobei Δ > 0 vorgegeben ist, oder r1 Sollwert und r2 Sollwert, wobei 0 < r1 < 1 und r2 > 1 vorgegeben sind, haben. Möglich ist auch, daß der zulässige Wertebereich eines Parameters das Intervall [a, +∞) oder (–∞, b] ist.
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Die folgende Tabelle zeigt ein Beispiel für eine Parameter-Variation. In diesem Beispiel werden drei Parameter P1, P2 und P3 variiert. Im Versuchsplan ist der Sollwert des Parameters mit 0, der kleinste zulässige Wert mit – und der größte zulässige Wert mit + gekennzeichnet.
| Kombination Nr. | Parameter P1 | Parameter P2 | Parameter P3 |
| 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | – |
| 3 | 0 | 0 | + |
| 4 | 0 | – | 0 |
| 5 | 0 | + | 0 |
| 6 | – | 0 | 0 |
| 7 | + | 0 | 0 |
| 8 | 0 | – | – |
| 9 | 0 | + | + |
| 10 | – | 0 | – |
| 11 | + | 0 | + |
| 12 | – | – | 0 |
| 13 | + | + | 0 |
| 14 | – | – | – |
| 15 | + | + | + |
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Vorzugsweise sind weiterhin ein Zeitraum, in dem der Bestandteil 10 zu prüfen und/oder zu überwachen ist, und N Abtastzeitpunkte t_1, ..., t_N in diesem Überwachungs-Zeitraum vorgegeben. In der Klassifizierungsphase werden die zeitlichen Verläufe der n beeinflußten Größen innerhalb dieses Überwachungs-Zeitraums gemessen, indem an jedem Abtastzeitpunkt die n Werte der n beeinflußten Größen gemessen werden. Der Überwachungs-Zeitraum ist einerseits so lang, daß aussagekräftige zeitliche Verläufe gemessen werden, andererseits so kurz, daß die Parameter des Bestandteils 10 während des Überwachungs-Zeitraums konstant bleiben oder höchstens vernachlässigbar gering variieren.
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Für die Generierungsphase wird mindestens ein zeitlicher Verlauf jeder Eingangsgröße vorgegeben. Das Modell
20 wird mit diesen m Verläufen der m Eingangsgrößen angeregt. Vorzugsweise sind die Verläufe so ausgelegt, daß alle im laufenden Betrieb zu erwartenden Betriebspunkte und alle Teilsysteme des Bestandteils
10 angesteuert werden. Für diese r Verläufe und für jede der M Parameterkombinationen wird eine Simulation mit Hilfe des Modells
20 durchgeführt. Im obigen Beispiel eines Versuchsplans sind dies M = 15 Parameterkombinationen und somit M = 15 Simulationen für jeden der vorgegebenen Verläufe. Durch jede Simulation wird je ein zeitlicher Verlauf jeder beeinflußten Größe berechnet. Ein derartiger zeitlicher Verlauf besteht aus den N Werten der beeinflußten Größe an den N Abtastzeitpunkten. Für jede der n beeinflußten Größen, jeden der r vorgegebenen Verläufe der Eingangsgröße und für jeden der N Abtastzeitpunkte werden somit M Werte berechnet. Pro Abtastzeitpunkt und pro beeinflußte Größe wird eine resultierende Variation mit Hilfe eines statistischen Verfahrens bestimmt. Seien für einen Abtastzeitpunkt t_k (k = 1, ..., N) y_1(t_k), ..., y_M(t_k) die M Werte zum Abtastzeitpunkt t_k für die M Parameterkombinationen. Der Mittelwert y(t_k) und die empirische Streuung S
x dieser M Werte wird berechnet, wobei die empirische Streuung gemäß der Rechenvorschrift
berechnet wird.
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Eine hierzu alternative Ausführungsform sieht vor, den Sollwert y(t_k) der beeinflußten Größe zu berechnen, indem jeder Parameter des Modells
20 seinen jeweiligen Sollwert erhält und dann die Simulation durchgeführt wird. Die Streuung wird mit dem Sollwert y(t_k) anstelle der empirischen Streuung
y(t_k) berechnet, und zwar gemäß der Rechenvorschrift
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Sei Φ die Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung, und sei q(1 – α) das einseitige (1 – α)-Quantil der Verteilungsfunktion Φ. Das Quantil q(1 – α) wird also so festgelegt, daß gilt: Φ[q(1 – α)] = 1 – α. Falls beispielsweise α = 2% ist, so ist 1 – α = 0,98 und q(1 – α) = 2,0537, denn es gilt Φ(0,98) = 2,0537.
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Als resultierende Variation für den Abtastzeitpunkt t k wird vorzugsweise die Breite eines (1 – α)-Konfidenzintervalls um den Mittelwert y(t_k) verwendet. Dieses Konfidenzintervall hat die untere Grenze y(t_k) – q(1 – α)·Sx und die obere Grenze y(t_k) + q(1 – α)·Sx. Demnach beträgt die resultierende Variation 2q(1 – α)·Sx. Diese Variation hängt u. a. vom Abtastzeitpunkt ab.
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Eine weitere alternative Ausführungsform sieht vor, als bewirkten Variationen die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert der beeinflußten Größe zum Abtastzeitpunkt t_k (k = 1, ..., N) zu verwenden.
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Für jede beeinflußte Größe y wird in der Generierungsphase weiterhin eine Meßungenauigkeit U(y) für das Messen der Größe y ermittelt. Im einfachsten Fall wird diejenige Meßungenauigkeit verwendet, die der Hersteller des Meßinstruments garantiert. Möglich ist aber auch, daß die Größe y durch ein System mit mehreren Instrumenten gemessen wird, z. B. eine Aufspannvorrichtung und eine Positionsmeßmaschine. In einer anderen Ausführungsform wird eine kombinierte Standard-Ungenauigkeit u(y) berechnet, indem die Ungenauigkeiten aller Komponenten des Meßgeräts und des Meßverfahrens quadriert werden, die Summe der Quadrate gebildet wird und anschließend die Wurzel aus der Quadratsumme gebildet wird. Zu den Ungenauigkeiten des Meßgeräts und des Meßverfahrens gehören z. B. der Prüfprozeß, die Prüfmittel, die Aufnahmevorrichtung für den Bestandteil und die Umgebung. U(y) ist vorzugsweise das Produkt aus u(y) und einem vorgegebenen Erweiterungsfaktor k > 1. Typischerweise liegt die Meßungenauigkeit bei 10% bis 20% der resultierenden Variation der beeinflußten Größe y.
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2 veranschaulicht die Begriffe enges und weites Toleranzband für eine beeinflußte Größe y. Dargestellt ist zum einen eine Gleichverteilung für die Streuung der Werte von y, die durch die Variation der Parameter in den vorgegebenen Toleranzen resultiert, und zum anderen eine Normalverteilung für diese Schwankung. Die Gleichverteilung ist durch eine waagrechte Linie 90 dargestellt, die Normalverteilung durch eine Glockenkurve 95. Mit Hilfe einer Toleranzsimulation wird eine resultierende Variation für y ermittelt. Diese ist nach unten durch T_u und nach oben durch T_o begrenzt. T_m ist der Wert von y, der angenommen wird, wenn alle Parameter ihren Sollwert haben. Eine Meßungenauigkeit U(y) wurde ermittelt.
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Die gestrichelten Linien veranschaulichen das enge Toleranzband 111.1 und das weite Toleranzband 111.2 im Falle der Gleichverteilung. Die gepunkteten Linien veranschaulichen das enge Toleranzband 110.1 und das weite Toleranzband 110.2 im Falle der Normalverteilung.
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Die bislang beschriebenen Schritte gehören alle zur Generierungsphase. Im Folgenden wird die Klassifizierungsphase beschrieben.
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1 zeigt den Aufbau einer Prüfungseinrichtung, die das erfindungsgemäße Verfahren ausführt. Der Vektor u der m Eingangsgrößen wird sowohl dem Bestandteil 10 als dem Prüfobjekt als auch dem Modell 20 des fehlerfreien Bestandteils 10 zugeführt. Der Vektor u bewirkt einen zeitlichen Verlauf jeder der n beeinflußten Größen. Dieser Vektor y_Ist der zeitlichen Verläufe wird direkt oder indirekt gemessen, und zwar an den N Abtastzeitpunkten t_1, ..., t_N. Eine Vorrichtung zur direkten und/oder indirekten Messung ist in 1 nicht dargestellt.
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Mit Hilfe des Modells 20 werden n zeitliche Referenzverläufe der n beeinflußten Größen berechnet. Hierbei werden den Modell-Parametern die vorgegebenen Sollwerte zugeordnet, und der Vektor u der m Eingangsgrößen wird an das Modell 20 angelegt. Das Modell liefert die Referenzverläufe für die n beeinflußten Größen.
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Vorzugsweise werden die Ist- und die Referenzverläufe einer Filtereinheit 30 zugeführt, die geglättete zeitliche Ist-Verläufe y_Ist_G und geglättete zeitliche Referenzverläufe y_Ref-G berechnet. Die geglätteten Verläufe werden dem Klassifikator 40 zugeführt. Dieser hat Lesezugriff auf einen Datenspeicher 50 mit den resultierenden Variationen der n beeinflußten Größen für die N Abtastzeitpunkte.
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Falls das Verfahren zur laufenden Überwachung des Kraftfahrzeug-Bestandteils im Betrieb benutzt wird, so wird der Vektor u der Eingangsgrößen ebenfalls im laufenden Betrieb gemessen. Falls es wie oben beschrieben zur Qualitätskontrolle einmalig pro Bestandteil-Exemplar angewendet wird, so wird gezielt ein Ansteuervektor u erzeugt und wie in 1 gezeigt sowohl an den zu prüfenden Bestandteil 10 als auch an das Modell 20 angelegt.
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Der Ansteuervektor u wird auf der Grundlage der oben beschriebenen Strukturanalyse generiert. Das in ihm hinterlegte Testmuster ist so ausgestaltet, daß alle im laufenden Betrieb zu erwartenden Betriebspunkte und alle Teilsysteme des Bestandteils 10 angesteuert werden. Beispielsweise werden alle während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs auftretenden Drehzahlen und Fahr-Vorgaben durchgespielt. Um Zeit einzusparen, ist das Testmuster so aufgebaut, daß voneinander unabhängige, also nicht miteinander interagierende Teilsysteme zeitgleich geprüft werden. Der Fehlerüberdeckungsgrad, also der Quotient aus der Anzahl der Fehler, die durch Veränderung einer beeinflußten Größe am Bestandteil erkennbar sind, und der Anzahl aller möglichen Fehler am Bestandteil liegt nahe bei 1.
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Vorzugsweise wird derselbe Ansteuervektor u sowohl in der Generierungsphase verwendet, um die resultierenden Variationen der beeinflußten Größen zu bestimmen, als auch in der Klassifizierungsphase, um die zeitlichen Ist-Verläufe und Referenzverläufe zu erzeugen. In der Generierungsphase fungiert der Ansteuervektor u als Vektor der zeitlichen Verläufe der m Eingangsgrößen. Die Wiederverwendung ist insbesondere dann möglich, wenn das erfindungsgemäße Verfahren zur Qualitäts- oder Wareneingangskontrolle verwendet wird und daher der Ansteuervektor u frei wählbar ist. In diesem Fall werden vorzugsweise bereits in der Generierungsphase die Referenzverläufe abhängig vom Verlauf des Ansteuervektors u und die Toleranzbänder erzeugt.
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Möglich ist, daß zu den beeinflußten Größen auch Zustandsgrößen gehören, die indirekt gemessen werden. Insbesondere im Fall eines linearen Modells läßt sich hierzu eine Bank von Beobachtern einsetzen. Eine indirekt gemessene Größe kann auch ein sogenanntes Residuum sein, das ist eine Größe, die als Differenz von Ist- und Sollverläufen berechnet wird und die dann, wenn der Bestandteil 10 fehlerfrei ist, Idealerweise stets den Wert Null annimmt. Verfahren zur Konstruktion von Beobachter-Bänken und von Residuen werden z. B. in Th. Höfling: „Zustandsgrößenschätzung zur Fehlererkennung”, in: R. Isermann: „Überwachung und Fehlerdiagnose – Moderne Methoden und ihre Anwendungen bei technischen Systemen”, VDI-Verlag, 1994, S. 89–109, beschrieben.
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Das in 3 gezeigte Beispiel bezieht sich auf einen Schaltschieber, das ist eine Komponente mit einer Feder in einer Schaltplatte im Automatikgetriebe. In 3 sind verschiedene Verläufe einer beeinflußten Größe p_a dargestellt. Der Verlauf und der Zustand von p_a hängen u. a. von einem internen Ereignis ab, das wiederum durch direktes Ansteuern der Größe p_h (ein Druck) beeinflußt wird. Ein Parameter k beeinflußt die Schaltschwelle für das Auslösen des internen Ereignisses und hängt von der Feder ab. Indirekt wird gemessen, ob und wenn ja wann das interne Ereignis ausgelöst wurde. Zusätzlich wird der Signalpfad von p_a und p_h angesteuert. Durch die indirekte Messung in Verbindung mit der Auswertung der Ansteuerung wird der aktuelle Wert des Parameters k gemessen.
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Der Schaltschieber kann fehlerfrei sein oder einen der folgenden drei Fehler aufweisen: Die Feder ist nicht vorhanden, ihre Federkonstante ist zu groß, ihre Federkonstante ist zu klein. In Abhängigkeit vom Zustand der Feder nimmt k einen der vier Werte an, die im unteren Diagramm durch vier waagrechte Linien dargestellt sind. Der Referenzwert k nimmt den Wert 130.1 an, wenn die Federkonstante zu groß ist. Er nimmt den Wert 130.2 an, wenn die Komponente fehlerfrei ist, den Wert 130.3, wenn die Federkonstante zu klein ist, und den Wert 130.4 an, wenn die Feder fehlt.
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Die beeinflußte Größe p_h wird mit dem Referenzwert k verglichen. Ist p_h größer oder gleich k, so wird in der Schaltplatte ein internes Ereignis ausgelöst. Dieses verkleinert den Wert von p_a. Ist p_h wieder kleiner als k und ist daher die Umschaltbedingung nicht mehr erfüllt, so wird p_a wieder auf den alten Wert vergrößert.
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Falls die Komponente fehlerfrei ist, so zeigt die Größe p_a den Referenzverlauf 200.3. Wird eine Feder mit zu großer Federkonstante in den Schaltschieber eingebaut, so spiegelt sich dies im abweichenden zeitlichen Verlauf von p_a wider. Der Wert von p_a wird zu spät reduziert, weil das interne Ereignis zu spät ausgelöst wird (Verlauf 200.1). Falls die eingebaute Feder eine zu kleine Federkonstante aufweist, so wird der Wert von p_a zu früh reduziert und zu spät erhöht (Verlauf 200.2). Falls der Einbau einer Feder versäumt wurde, so resultiert aus diesem Fehler der Verlauf 200.4. Der Meßwert von p_a wird überhaupt nicht wider vergrößert, weil die Gegenkraft fehlt, um beim Abbau von p_h den Kolben in die Gegenrichtung zu schieben.
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Die Filtereinheit 30 glättet kurzfristige Spitzen in den Rohmeßwertverläufen y_Ist und den Referenzverläufen y_Ref. Sie reduziert weiterhin das Rauschen, welche durch das Prüfmittel, den Prüfprozeß und/oder die Umgebung eingekoppelt wird. Die Filtereinheit 30 speichert hierzu die gemessenen und die berechneten Werte für mehrere Abtastzeitpunkte. Vorzugsweise werden die Werte der letzten drei bis zwanzig Abtastzeitpunkte abgespeichert. Ältere Werte werden laufend durch neue überschrieben.
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Der Klassifikator 40 berechnet aus den resultierenden Variationen, die von Abtastzeitpunkt zu Abtastzeitpunkt variieren können, und der Meßungenauigkeit für jede beeinflußte Größe ein weites und ein enges Toleranzband. Das weite und das enge Toleranzband werden symmetrisch um die jeweiligen geglätteten Referenzverläufe gelegt. Die Breite des weiten Toleranzbandes zum Abtastzeitpunkt t_k für die beeinflußte Größe y beträgt Var(y, t_k) + 2U(y), die des engen Toleranzbandes Var(y, t_k) – 2U(y). Hierbei bezeichnen Var(y, t_k) die wie oben beschrieben berechnete resultierende Variation von y zum Abtastzeitpunkt t_k und U(y) die Meßungenauigkeit für das Messen von y, die ebenfalls wie oben beschrieben bestimmt wird.
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Nachdem der Klassifikator 40 für jede beeinflußte Größe das enge und das weite Toleranzband erzeugt hat, vergleicht er den geglätteten zeitlichen Ist-Verlauf y Ist G mit den Toleranzbändern. Vorzugsweise wird ein zeitlicher Verlauf von Klassifikationswerten, die im Intervall zwischen 0 und 1 (einschließlich) liegen, erzeugt, indem mindestens für jeden Abtastzeitpunkt ein Klassifikationswert berechnet wird. Falls nach der Glättung der Istwert zum Abtastzeitpunkt t_k im engen Toleranzband liegt, ist der Klassifikationswert 0. Falls er außerhalb des weiten Toleranzbandes liegt, so liegt ein nicht tolerierbarer Fehler vor, und der Klassifikationswert ist 1. Ansonsten wird ein Wert zwischen 0 und 1 berechnet.
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Dieser Klassifikationswert ist ein Maß für die Abweichung vom engen Toleranzband und wird als Gütemaß für die geglättete beeinflußte Größe y verwendet. Die zeitlichen Verläufe der Klassifikationswerte werden vorzugsweise in einem Fehlervektor e zusammengefaßt. Der Fehlervektor e wird einer Funktionseinheit 60 zu Fehlerermittlung, dem Fehlerermittler, zugeführt. Der Fehlerermittler 60 wertet den Fehlervektor e aus und ermittelt die Fehler, die am Bestandteil 10 aufgetreten sind.
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Dieser Fehlerermittler 60 arbeitet bevorzugt wie folgt: In der Generierungsphase wird für jeden am Bestandteil 10 möglicher Fehler ein Fehlermodell generiert. Dies geschieht dadurch, daß das Modell 20 für den Bestandteil 10 so verändert wird, daß das abgewandelte Modell das Verhalten des Bestandteils 10 bei Vorliegen des möglichen Fehlers beschreibt. Beispielsweise werden Modell-Parameter entsprechend abgewandelt, z. B. indem der Wert einer Federkonstante verändert wird. Oder im Modell wird eine Strukturumschaltung oder -Veränderung vorgenommen. Zusammenhänge zwischen Fehlern und zeitlichen Verläufen werden automatisch durch Simulationen mit den Fehlermodellen für die möglichen Fehler ermittelt.
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In der Klassifizierungsphase werden die gemessenen Verläufe mit den Toleranzbändern für die n beeinflußten Größen verglichen. Der Vergleich wird ausgewertet, um automatisch auf die tatsächlich aufgetretenen Fehler rückzuschließen.
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Wird ein Fehler erkannt, so nimmt mindestens eine Komponente des Fehlervektors e den Wert Eins an. Der Zeitpunkt des Auftretens des Fehlers und das Vorliegen einer Ansteuerung u an den n Eingängen des technischen Systems werden ermittelt und ausgewertet, um eine Aussage über den Signalpfad, in dem der Fehler aufgetreten ist, zu generieren. Dadurch, daß der fehlerbehaftete Signalpfad erkannt wird, wird die Anzahl der möglichen fehlerhaften Komponenten des technischen Systems eingeschränkt. Ist es möglich, mindestens eine ausgewählte Zwischengröße des fehlerbehafteten Signalpfades zu messen und für diese Größe einen Fehlervektor zu bilden, so wird der Fehlervektor der Zwischengröße ausgewertet. Ist dieser Fehlervektor mit Null belegt, so die Menge der in Frage kommenden Komponenten weiter eingegrenzt, da die fehlerhafte Komponente im Teil-Signalpfad zwischen Zwischengröße und Ausgangsgröße des Systems liegt. Falls er mit Eins belegt ist, so liegt die Komponente im Teilsignalpfad zwischen Eingang und gemessener Zwischengröße des Signalpfades. Um die Komponente eindeutig mit ihrem Fehler zu identifizieren, werden nacheinander die Fehlermodelle der in Frage kommenden Komponenten aktiviert und das Systemverhalten simuliert. Der Komponentenfehler ist dann gefunden, wenn der Fehlervektor e bei Vergleich der gemessenen Verläufe mit den Verläufen, die ein aktiviertes Fehlermodell liefert, in keiner Komponente eine Eins aufweist.
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4 zeigt ein Beispiel für die Auswirkung einer Parameter-Drift auf eine beeinflußte Größe. In 4 wird der Vergleich zwischen Ist- und Referenzverlauf veranschaulicht. Im oberen Diagramm ist der Referenzverlauf y_Ref der beeinflußten Größe y durch eine durchgezogene gerade Linie gezeigt. Das weite Toleranzband ist durch zwei gestrichelte Linien 100.1 und 100.2 dargestellt, das enge Toleranzband durch zwei gepunktete Linien 102.1 und 102.2. Als zeitlicher Ist-Verlauf y_Ist wird eine geschlängelte Linie gemessen. Im unteren Diagramm wird das Ergebnis der Fehlererkennung gezeigt, nämlich die Komponente des Fehlervektors e, die sich auf die beeinflußte Größe y bezieht. Gezeigt wird, zu welchen Zeitpunkten welche Klassifikationswerte berechnet werden.
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In 5 wird gezeigt, wie durch Adaption eines weiten Toleranzbandes der Klassifikator 40 an ein Überschwingverhalten adaptiert wird. Im oberen Diagramm wird ein geglätteter zeitlicher Verlauf einer beeinflußten Größe y_Ist_G sowie ein weites Toleranzband um einen nicht dargestellten geglätteten Referenzverlauf y_Ref-G gezeigt. Die beiden Grenzen 103.1 und 103.2 des weiten Toleranzbandes sind gestrichelt gezeigt.
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Wie im oberen Diagramm in 5 gezeigt, liegt der Ist-Verlauf im Bereich 0,3 sec < t < 0,6 sec außerhalb des weiten Toleranzbandes. In diesem Beispiel wird dieses Verlassen des weiten Toleranzbandes nicht als Fehler gewertet, sondern als ein zulässiges Überschwingen während des Übergangs von einem stationären Wert auf einen anderen. Wenn dieses Überschwingen nicht bereits in der Bestimmung der resultierenden Variation während der Generierungsphase berücksichtigt wurde, so wird es in der Klassifikationsphase berücksichtigt, indem die Grenzen 103.1 und 103.2 des weiten Toleranzbandes adaptiert werden. Das untere Diagramm von 5 zeigt das im Bereich 0 < t < 0,9 sec adaptierte weitere Toleranzband mit den Grenzen 104.1 und 104.2. Der Ist-Verlauf y_Ist_G liegt innerhalb dieser adaptierten Grenzen.
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Vorzugsweise wird das weite Toleranzband wie folgt adaptiert: Seine Breite wird durch Multiplikation mit einem Faktor b(t) verändert. Während eines Adaptions-Zeitraums ist b(t) > 1, ansonsten ist b(t) = 1. Eine Ausführungsform sieht vor, daß b(t) im Adaptions-Zeitraum durch folgende Rechenvorschrift festgelegt wird:
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Hierbei ist T ein vorgegebener Zeitpunkt, an dem b(t) sein Maximum hat. A ist eine Konstante, die dafür sorgt, dass der Betrag von b größer 1 wird und T der Zeitpunkt an dem die Funktion ihr Maximum hat. Dadurch wird das Toleranzband in T am weitesten gespreizt.
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Im Folgenden wird wieder auf das Beispiel der 3 eingegangen. Die Schaltplatte umfaßt eine kontinuierliche Komponente mit der beeinflußten Größe p_a und eine wertdiskrete Komponente mit der direkt gemessenen Größe p_h. In der Klassifikationsphase werden die Eingänge der wertkontinuierlichen Komponente mit einer treppenförmigen Erregung und die der wertdiskreten Komponente mit einem dreieck- oder trapezförmigen Signal angeregt. Dabei ist die Anstiegsgeschwindigkeit der vorderen und hinteren Flanke des Erregersignals auf die Systemdynamik abzustimmen. Bedingt durch die Wechselwirkung zwischen beiden Komponenten wirkt sich der Umschaltvorgang auf den Zustand der kontinuierlichen Komponente aus.
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Zur Prüfung und Fehlererkennung an der Schaltplatte werden zwei Zähler benutzt. Der erste Zähler wird mit Beginn des Prüfvorganges gestartet und wird aufgrund der abfallenden Flanke des Signals p_a gemäß 3 gestoppt. Der zweite Zähler wird mit der abfallenden Flanke des Signals p_a gestartet und mit der ansteigenden Flanke des Signals p_a gestoppt. Der Zählerwert N_Start des ersten Zählers wird mit dem Zählerreferenzwert N_Start_Ref verglichen. Der Zählerwert N_Ist des zweiten Zählers wird mit dem Zählerreferenzwert N_Ref vergleichen. Je nach Ergebnis des Vergleichs werden die Fehler gemäß der nachfolgenden Tabelle erkannt. Für die eindeutige Unterscheidung des Fehlerfalls „Keine Feder” vom Fehlerfall „Federkonstante zu klein” wird ein dritter Wert N_Grenz eingeführt. Er geht in die Auswertung mit ein und wird zum Stoppen der Zähler verwendet.
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Zwei Fälle, in denen die Feder fehlt, werden unterschieden. Im ersten Fall befindet sich der Kolben des Schaltschiebers (wertdiskrete Komponente) in einer solchen Position, daß durch eine Druckerhöhung von p_h der Kolben in die entgegengesetzte Endlage geschoben und das interne Ereignis ausgelöst wird. Das ausgelöste interne Ereignis hat eine Druckreduzierung von p_a zur Folge. Die sprungförmige Druckreduzierung von p_a kann nicht durch Absenken von p_h rückgängig gemacht werden, da die Gegenkraft der Feder fehlt, um den Kolben des Schaltschiebers in die entgegengesetzte Endlage zu bringen, vgl. Linie 200.4 in 3.
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Im zweiten Fall befindet sich der Kolben des Schaltschiebers in einer solchen Position, daß das interne Ereignis ohne steuernde Wirkung von p_h bereits ausgelöst ist. Der Druck p_a ist reduziert. Eine Druckerhöhung von p_a durch eine steuernde Wirkung von p_h ist nicht möglich.
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Im ersten Fall wird der zweite Zähler beim Erreichen von N_Grenz automatisch gestoppt. Im zweiten Fall wird der erste Zähler automatisch gestoppt, wenn N Start = N_Grenz ist.
| Fehler | Wertevergleich Zähler 1 | Wertevergleich Zähler 2 |
| Federkonstante normal | N_Start = N_Start_Ref | N_Ist = N_Ref |
| Federkonstante zu groß | N_Start > N_Start_Ref | N_Ist < N_Ref |
| Federkonstante zu klein | N_Start < N_Start_Ref | N_Ist > N_Ref |
| Keine Feder: 1. Fall | N_Start < N_Start_Ref | N_Ist = N_Grenz > N Ref |
| Keine Feder: 2. Fall | N_Start = N_Grenz > N_Start Ref | N_Ist = 0 < N_Ref |
Bezugszeichenliste
| Zeichen | Bedeutung |
| 10 | zu überwachender Bestandteil |
| 20 | Modell des fehlerfreien Bestandteils |
| 30 | Filtereinheit |
| 40 | Klassifikator |
| 50 | Datenspeicher mit resultierenden Variationen |
| 60 | Fehlerermittler |
| 90 | Gleichverteilung der Schwankung |
| 95 | Normalverteilung der Schwankung |
| 100.1, 100.2 | Grenzen eines weiten Toleranzbandes |
| 102.1, 102.2 | Grenzen eines engen Toleranzbandes |
| 103.1, 103.2 | Obere und untere Grenze eines weiten Toleranzbandes |
| | |
| 104.1, 104.2 | adaptierte obere und untere Grenze eines weiten Toleranzbandes |
| 110.1, 110.2 | enges und weites Toleranzband bei Gleichverteilung |
| 111.1, 111.2 | enges und weites Toleranzband bei Normalverteilung |
| 130.1, 130.2, 130.3, 130.4 | Vier mögliche Werte eines Referenzwerts k |
