WO2018065223A1 - Verfahren und vorrichtung zum ermitteln eines schädigungszustands einer komponente eines fahrzeugs - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zum ermitteln eines schädigungszustands einer komponente eines fahrzeugs Download PDF

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WO2018065223A1
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Liv Proenneke
Stephan Rittler
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Robert Bosch Gmbh
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Definitions

  • the invention relates to a method for determining a damage state of a component of a vehicle, and to a computer program and a control and / or regulating device for carrying out the method and to a machine-readable storage medium on which the computer program is stored.
  • the method with the features of independent claim 1 has the advantage that a forecast of an error can be made very reliable.
  • the invention in a first aspect, relates to a method for determining a damage state of a component, in particular of a vehicle, in which at least one behavioral quantity of the component, ie a parameter characterizing the behavior of the component, is determined and in which at least one influencing variable of the behavioral variable, ie a the behavior of
  • Component influencing size is determined, and is determined depending on a change in the at least one behavioral variable compared to a reference value of the at least one behavioral variable as a function of the influencing variable of the damage state.
  • the term "as a function of the influencing variable” here means that all other influencing variables are kept constant within specifiable limits, or that only those measured values are selected in which all other influencing variables lie within predefinable limits This is a particularly simple implementation
  • the damage state is determined as a function of whether the change in at least one of the modifications is determined by a change value Behavioral size for preferably all, in particular all determined, values of the influencing variable above an influence variable threshold value exceeds the predefinable change threshold value.
  • This method becomes particularly accurate if the damage state is determined as a function of whether the change in the at least one behavior variable for preferably all, in particular all, determined values of each of the relevant influencing variables above the influencing variable threshold value exceeds the predefinable change threshold value.
  • the respectively remaining relevant influencing variables are kept constant for each of the relevant influencing variables in order to further improve the reliability of the method.
  • Constant means in particular that each of these other relevant influencing variables is kept constant within specifiable limits, or that only those measured values are selected in which each of these other influencing factors lies within specifiable limits.
  • the damage state is determined to be "defective at risk” if the absolute value of the change exceeds the predefinable change threshold, in particular then it can be provided that a warning message is issued. If a defect is diagnosed, a graded warning can be issued that enables adequate countermeasures to be taken.
  • the reference value is a determined new value of the at least one behavior variable, wherein the new value of the at least one behavior variable is determined before a mileage of the vehicle has exceeded a predefinable mileage threshold. Since the determination of the damage state is therefore based not on a theoretical nominal value but on an actual initial value of the relevant specimen of the component, the process becomes particularly accurate.
  • the component is decided that the component is defective if the at least one behavioral variable of the component is outside predefinable limits, in particular by a nominal value of the behavioral variable. In this way, gross errors of the component can be detected particularly easily reliable.
  • a pin-pointing over a temporal reference is possible
  • the damage state of the component is also determined as a function of a number of activations, that is to say in particular activations, of the component.
  • the damage state of the component is determined as a function of whether the number of actuations is greater than a predefinable actuation number threshold value.
  • the method can be implemented in software or hardware or in a hybrid of software and hardware. It can be implemented in a control device, for example in the vehicle, or else on an external device, for example as an app on a smartphone that communicates with a control device of the vehicle, or on a server that communicates with the control device.
  • FIG. 1 shows schematically a vehicle in which the method can be used
  • FIG. 2 shows a flow chart of a possible sequence of the method
  • FIG. 3 shows an illustration of the dependencies of behavioral parameters, influencing variable and reference values
  • FIG. 4 shows an illustration of measurements of a behavior variable as a function of influencing variables
  • FIG. 5 shows an illustration of measurements of a behavior variable as a function of an influencing variable.
  • FIG. 1 shows a motor vehicle 1 with a component, in the concrete example an electric intake valve 30 on a high pressure chamber of a common rail injection system.
  • An array of sensors 20 determines measurements of behavioral quantities, such as an on-time of the suction valve 30.
  • a controller 70 receives this measurement.
  • the method according to the invention can be implemented on the control unit 70, for example as a computer program that is stored on a machine-readable storage medium 71.
  • FIG. 2 shows a flow chart of this method, wherein steps 100, 200 and 300 can take place before a first-time execution of the method and are therefore only optional part of the method.
  • the injection valve is measured or simulatively examined (100).
  • a nominal characteristic Nl and a lower limit Bl and an upper limit B2 are determined (200) and stored in the software (300).
  • the nominal characteristic is determined as a function of factors I, II, III, IV, i. Measuring points are determined, and for each measuring point both the influencing variable and the behavioral variable are determined.
  • the determination of the influencing variables can likewise be effected via the sensor array 20.
  • the behavior of the nominal characteristic N1, an upper limit B2 and a lower limit B1 is illustrated as a function of an influencing variable I1 in FIG.
  • the behavior variables are designated below by the reference symbols A, B, C.
  • an elasticity of a spring can also be determined. It is also possible that the influencing variable is determined by calculation, for example a delivery start angle of the common rail system.
  • the influencing variable is determined by calculation, for example a delivery start angle of the common rail system.
  • an amount of relevant influencing variables I, II, III, IV is defined, as a function of which the behavioral variable A, B, C is determined. This is illustrated in FIG.
  • the relevant influencing variables for the behavioral variable A are the influencing variables I, II, III (FIGS. 3a)
  • the relevant influencing factors for the behavioral variable B are the influencing variables I, II (FIG. 3b)
  • the relevant influencing variables for the behavioral variable C are the influencing variables II, IV ( Figure 3c).
  • the storage of the relationships between behavioral variable A, B, C and relevant parameters I, I I, I I I, IV can be done, for example, in multi-dimensional arrays. It is possible for the characteristic curves N1, B1, B2 to be interpolated by interpolation or by a mathematical fitting method.
  • a behavioral variable A, B, C can be determined, or several.
  • this variable determines how much fuel is delivered to the rail of the common rail system at each stroke of the high-pressure pump.
  • the delivery start angle is u.a. depending on the location of an upper camshaft dead center and is nominally determined for a mid-mounted camshaft.
  • New values N2 of the behavioral variables A, B, C are determined (400) as a function of the respectively relevant influencing variables I, II, II, IV, either directly at the first start of the motor vehicle 1 or after an operating hours limit (eg 50 h), see also FIGS deposited on the storage medium 71 (500).
  • the determination can take place during a regular operation of the motor vehicle 1. It is also possible for the motor vehicle 1 to be operated in a diagnostic mode in order to ensure that the relevant influencing variables I, I I, I I, IV are explored as completely as possible, i. that over the entire possible range of these influencing variables I, I I, II I, IV data points are detected.
  • the characteristic curve N2 is interpolated by interpolation or by a mathematical fitting method.
  • the delivery start angle can be determined for example by means of a high-pressure regulator, namely as the delivery start angle, which fits for this common rail system to a required amount of fuel.
  • Limit B2 lies, and all other measurement points Ml, ... M6, M8, MIO below the upper limit B2.
  • step 1500 follows.
  • step 1000 further measuring points M11, M12, M19 of the behavioral variables A, B, C and the respective relevant influencing variables I, II, III, IV are determined, and the respective deviations Aist of the measuring points from the curve N2 of the new values are determined, specifically separately of each of the relevant influencing variables, see FIG. 5.
  • step 700 it is optionally possible, in addition to the further processing, to branch back to step 700 and to carry out the monitoring there using the further measuring points M11,..., M19 determined in step 1000 instead of the measuring points M1, MIO.
  • step 1200 follows.
  • Step 1200 may also follow, for example, if a behavior as illustrated in FIG. 5 exists for one or each cutting plane SE, for which values of the influencing variable I II above (or alternatively below) an influencing variable threshold value S the deviations Alst leave the specifiable limits ,
  • step 1200 can either take place if the described criteria for one of the relevant influencing variables (in the example of the behavior variable B: I, I II) are fulfilled, but it can also take place only if it is suitable for all of the relevant influencing variables I, III are met.
  • step 1200 it is checked whether the currently determined behavioral variables A, B, C are within the determined limits Bl, B2. If so, step 1300 follows, identifying that component 30 may fail and issuing a corresponding warning to the driver.
  • step 1400 the determined measured values of a data preparation, for example a trend analysis, eg. B. with exponential smoothing. Subsequently, branch back to step 1000.
  • step 1500 it is decided that the respective component 30 is defective and deposits a corresponding entry in a fault memory and / or activates a corresponding drive strategy in order not to load the defective component 30 in a "limp-home" mode.
  • each component 30 associated with the conspicuous behavioral quantity can be identified. Goes from step 1200 to step 1500 branches, but it is also possible to identify the component on the basis of the influencing variables in whose dependence the conspicuous behavior has been shown.
  • the behavioral variable A of the ascertained delivery start angle of the common rail system is associated with the component "electric intake valve”, and the behavior variable C is also the determined delivery start angle, but with the component "chain of the common rail system”. Systems "is associated.
  • step 700 Upon leaving the predetermined limits Bl, B2 will monitor for both components, the monitoring in step 700.
  • the behavioral quantity A is associated with the relevant parameters of fuel temperature (I), rail pressure (II) and the volume flow (III) to be delivered to the rail
  • the monitoring will branch to step 1200 in step 1100 only if the behavioral quantity A is related is conspicuous to these relevant influencing factors.
  • the behavioral quantity C depends on the relevant influencing variables of rail pressure (II) and the position of the upper camshaft dead center (IV), so that the monitoring in step 1100 will branch to step 1200 only if the behavioral quantity C is conspicuous with respect to these relevant influencing variables.
  • branching through steps 1100, 1200 to step 1500 differential determination of the defective component is possible.
  • defect messages of different components are determined in step 1500 and, in addition, the respective number of actuations of the components whose damage state was determined to be “defective.” Depending on the number of these actuations and optionally on a respectively definable actuation threshold value the components whose damage state has been determined to be "defective”, the component whose actual defect is assumed to be the most probable, are selected.
  • This may be, for example, that component whose number of actuations is the lowest, or that component whose quotient of the number of actuations and actuation threshold value is the lowest. This ends the procedure.
  • the presented functionality can be used differently. In systems where the components always have to work safely and are to be replaced after a predefined number of operating hours, this function can help prevent this from occurring and detect a premature failure. In other cases, it can be used to delay component replacement, thereby saving costs. If a component damage is detected, it is possible to switch automatically to an emergency driving function.
  • the presented method is ideally suited for the calculation in a cloud, since in principle only the data per measuring point must be observed and transmitted.
  • the calculation does not have to be time-synchronized and only requires a low sampling rate ("ls to 10 s).
  • the method can continuously observe the behavior of the system or of individual components on the basis of behavior variables and influencing variables and does not require any separately triggered test cycles. Furthermore, trend data can be stored at predetermined time intervals, from which a lifetime characteristic curve can be generated. Therefore, a permanent assessment of damage occurring is possible.
  • the lifetime characteristic curve generated in a cloud of several vehicles with the same component can also be used to be stored in future systems as a nominal characteristic N 1. Therefore, the presented method is suitable for long-term observation.

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Abstract

Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungszustands einer Komponente (30), bei dem wenigstens eine Verhaltensgröße (A, B, C) der Komponente (30) ermittelt wird, und bei dem ferner wenigstens eine Einflussgröße (I, II, III, IV) der Verhaltensgröße (A, B, C) ermittelt wird, und abhängig von einer Änderung (ΔIst) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) gegenüber einem Referenzwert (N1, N2) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) in Abhängigkeit der Einflussgröße (I, II, III, IV) der Schädigungszustand ermittelt wird.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungszustands einer Komponente eines Fahrzeugs
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungszustands einer Komponente eines Fahrzeugs, und ein Computerprogramm und eine Steuer und-/oder Regeleinrichtung zur Durchführung des Verfahren sowie ein maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist.
Stand der Technik
In der DE 10 2014 211 896 AI ist ein Verfahren zur Überwachung einer Fahrzeugsteuerung beschrieben. Mittels einer Korrekturfunktion werden Korrekturwerte ermittelt. Der Verlauf der Korrekturwerte wird aufgezeichnet und extrapoliert. Ausgehend von den extrapolierten Korrekturwerten wird ein Fehler prognostiziert.
Vorteile der Erfindung
Das Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs 1 hat demgegenüber den Vorteil, dass eine Prognose eines Fehlers besonders zuverlässig erfolgen kann.
Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Offenbarung der Erfindung In einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungszustands einer Komponente, insbesondere eines Fahrzeugs, bei dem wenigstens eine Verhaltensgröße der Komponente, d.h. eine das Verhalten der Komponente charakterisierende Größe, ermittelt wird, und bei dem ferner wenigstens eine Einflussgröße der Verhaltensgröße d.h. eine das Verhalten der
Komponente beeinflussende Größe, ermittelt wird, und abhängig von einer Änderung der wenigstens einen Verhaltensgröße gegenüber einem Referenzwert der wenigstens einen Verhaltensgröße in Abhängigkeit der Einflussgröße der Schädigungszustand ermittelt wird. Der Term„in Abhängigkeit der Einflussgröße" be- deutet hierbei, dass alle anderen Einflussgrößen innerhalb vorgebbarer Grenzen konstant gehalten werden, bzw. dass nur solchen Messwerte ausgewählt werden, bei denen alle anderen Einflussgrößen innerhalb vorgebbarer Grenzen liegen. In einem weiteren Aspekt kann hierbei vorgesehen sein, dass der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob ein Absolutwert der Änderung einen vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet. Dies ist eine besonders einfache Implementierung. In einer Weiterbildung dieses Aspekts kann vorgesehen sein, dass der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob die Änderung der wenigstens einen Verhaltensgröße für vorzugsweise alle, insbesondere alle ermittelten, Werte der Einflussgröße oberhalb eines Einflussgrößenschwellwerts den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
Dies kann insbesondere dadurch erfolgen, dass bei dem dem Paar aus Verhaltensgröße und Komponente eine Menge relevanter Einflussgrößen zugeordnet ist, und bei dem der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob die Änderung der wenigstens einen Verhaltensgröße für vorzugsweise alle, also ins- besondere alle ermittelten, Werte einer der relevanten Einflussgrößen oberhalb eines für diese Einflussgröße, diese Verhaltensgröße und diese Komponente individuellen Einflussgrößenschwellwerts den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet. Dies erlaubt ein prädiktives„Pin-Pointing" bei der Fehlersuche. Dies überwindet das Problem, dass die Zuordnung eines Signalverlaufs einer Verhaltensgröße zu einer Komponente oft nur indirekt möglich ist, da direkte Informationen nicht vorliegen. Mit diesem Verfahren ist es möglich, diese Zuordnung über diese ge- schickte Kombination von Einflussgrößen und Verhaltensgrößen zu ermöglichen.
Besonders genau wird dieses Verfahren, wenn der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob die Änderung der wenigstens einen Verhaltensgröße für vorzugsweise alle, insbesondere alle ermittelten, Werte jeder der relevanten Einflussgrößen oberhalb des Einflussgrößenschwellwerts den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
Alternativ oder zusätzlich werden für jede der relevanten Einflussgrößen die jeweils übrigen relevanten Einflussgrößen konstant gehalten, um die Zuverlässig- keit des Verfahrens weiter zu verbessern.„Konstant" bedeutet hierbei insbesondre, dass jede dieser übrigen relevanten Einflussgrößen innerhalb vorgebbarer Grenzen konstant gehalten wird, bzw. dass nur solche Messwerte ausgewählt werden, bei denen jede dieser übrigen Einflussgrößen innerhalb vorgebbarer Grenzen liegt.
In einem weiteren Aspekt kann vorgesehen sein, dass der Schädigungszustand als„defektgefährdet" ermittelt wird, wenn der Absolutwert der Änderung den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet. Insbesondere kann dann vorgesehen sein, dass eine Warnmeldung abgegeben wird. Werden Defekte in den Stufen„defektgefährdet" und„Defekt liegt vor" diagnostiziert, kann somit eine gestufte Warnung erfolgen, die es ermöglicht, jeweils adäquate Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Um Exemplarstreuungen der Komponente besonders wirksam zu berücksichti- gen, kann vorgesehen sein, dass der Referenzwert ein ermittelter Neuwert der wenigstens einen Verhaltensgröße ist, wobei der Neuwert der wenigstens einen Verhaltensgröße ermittelt wird, bevor eine Laufleistung des Fahrzeugs einen vorgebbaren Laufleistungsschwellwert überschritten hat. Da somit der Ermittlung des Schädigungszustands kein theoretischer Nominalwert sondern ein tatsächli- eher Initialwert des betreffenden Exemplars der Komponente zu Grunde liegt, wird das Verfahren besonders genau.
In einem weiteren Aspekt kann vorgesehen sein, dass darauf entschieden wird, dass die Komponente defekt ist, wenn die wenigstens eine Verhaltensgröße der Komponente außerhalb vorgebbar Grenzen, insbesondere um einen Nominalwert der Verhaltensgröße liegt. Auf diese Weise lassen sich grobe Fehler der Komponente besonders einfach zuverlässig erkennen.
In einem weiteren Aspekt ist ein„Pin-Pointing" über einen zeitlichen Bezug möglich. Hierzu kann vorgesehen sein, dass der Schädigungszustand der Komponente auch abhängig von einer Anzahl Ansteuerungen, also insbesondere Aktivierungen, der Komponente ermittelt wird.
Hierbei kann insbesondere vorgesehen sein, dass der Schädigungszustand der Komponente abhängig davon ermittelt wird, ob die Anzahl der Ansteuerungen größer ist als ein vorgebbarer Ansteuerungsanzahlschwellwert.
Das Verfahren kann in Software oder Hardware oder in eine Mischform aus Software und Hardware implementiert werden. Es kann in einem Steuergerät, beispielsweise im Fahrzeug, implementiert sein, oder auch auf einem externen Gerät, beispielsweise als App auf einem Smartphone, das mit einem Steuergerät des Fahrzeugs kommuniziert, oder auf einem Server, der mit dem Steuergerät kommuniziert.
Nachfolgend werden Ausführungsformen der Erfindung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. In den Zeichnungen zeigen:
Figur 1 schematisch ein Fahrzeug, in dem das Verfahren zum Einsatz kommen kann;
Figur 2 ein Flussdiagramm einer möglichen Ablaufs des Verfahrens;
Figur 3 eine Illustration der Abhängigkeiten von Verhaltensgrößen, Einflussgröße und Referenzwerten; Figur 4 eine Illustration von Messungen einer Verhaltensgröße in Abhängigkeit von Einflussgrößen;
Figur 5 eine Illustration von Messungen einer Verhaltensgröße in Abhängigkeit einer Einflussgröße.
Figur 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 mit einer Komponente, im konkreten Beispiel einem elektrischen Saugventil 30 an einer Hochdruckkammer eines Common-Rail- Einspritzsystems. Ein Array von Sensoren 20 ermittelt Messwerte von Verhaltensgrößen, beispielsweise eine Einschaltzeit des Saugventils 30. Ein Steuergerät 70 empfängt diesen Messwert. Das erfindungsgemäße Verfahren kann auf dem Steuergerät 70 implementiert sein, beispielsweise als Computerprogramm, das auf einem maschinenlesbaren Speichermedium 71 gespeichert ist.
Figur 2 zeigt einen Ablaufplan diese Verfahrens, wobei die Schritte 100, 200 und 300 vor einem erstmaligen Ablauf des Verfahrens ablaufen können und daher nur optional Teil des Verfahrens sind.
Zunächst wird das Einspritzventil vermessen oder simulativ untersuch (100). Hierzu wird eine Nominalkennlinie Nl und eine untere Grenze Bl und eine obere Grenze B2 ermittelt (200) und in der Software hinterlegt (300). Die Nominalkennlinie wird in Abhängigkeit von Einflussgrößen I, II, III, IV ermittelt, d.h. es werden Messpunkte ermittelt, und zu jedem Messpunkt sowohl die Einflussgröße als auch die Verhaltensgröße ermittelt. Die Ermittlung der Einflussgrößen kann hierbei ebenfalls über das Sensor-Array 20 erfolgen.
Das Verhalten der Nominalkennlinie Nl, einer oberen Grenze B2 und einer unteren Grenze Bl ist in Abhängigkeit einer Einflussgröße I ist in Figur 5 illustriert. Die Verhaltensgrößen werden im Folgenden mit den Bezugszeichen A, B, C bezeichnet.
Als Einflussgröße kann auch eine Elastizität einer Feder ermittelt werden. Es ist auch möglich, dass die Einflussgröße rechnerisch ermittelt wird, beispielsweise ein Förderbeginnwinkel des Common- Rail-Systems. Vorzugsweise werden nicht alle möglichen Einflussgrößen ermittelt, sondern es wird für jede Verhaltensgröße A, B, C eine Menge an relevanten Einflussgrößen I, I I, I I I, IV definiert, abhängig von denen die Verhaltensgröße A, B, C ermittelt wird. Dies ist in Figur 3 illustriert. Die relevanten Einflussgrößen für die Verhaltensgröße A sind die Einflussgrößen I, I I, I I I (Figuren 3a), die relevanten Einfluss großen für die Verhaltensgröße B sind die Einflussgrößen I, I II (Figuren 3b), die relevanten Einflussgrößen für die Verhaltensgröße C sind die Einflussgrößen I I, IV (Figur 3c).
Die Speicherung der Zusammenhänge zwischen Verhaltensgröße A, B, C und relevanten Einflussgrößen I, I I, I I I, IV kann beispielsweise in mehrdimensionalen Arrays geschehen. Es ist möglich, dass die Kennlinien Nl, Bl, B2 durch Interpolation oder durch ein mathematisches Fitting-Verfahren interpoliert werden.
Für eine Komponente 30 kann eine Verhaltensgröße A, B, C ermittelt werden, o- der auch mehrere.
Am Beispiel des Förderbeginnwinkels als Verhaltensgröße kann dies folgendes bedeuten: Diese Größe bestimmt, wieviel Kraftstoff bei jedem Hub der Hochdruckpumpe in das Rail des Common- Rail-Systems gefördert wird. Der Förderbeginnwinkel ist u.a. abhängig von der Lage eines oberen Nockenwellentotpunkts und wird nominell für eine mittelwertig angebaute Nockenwelle ermittelt.
Entweder unmittelbar beim Erststart des Kraftfahrzeugs 1 oder nach einem Betriebsstundenlimit (z.B. 50h) werden Neuwerte N2 der Verhaltensgrößen A, B, C in Abhängigkeit der jeweils relevanten Einflussgrößen I, I I, II I, IV ermittelt (400), siehe auch Figur 3, und auf dem Speichermedium 71 hinterlegt (500). Die Ermitt lung kann hierbei während eines regulären Betriebs des Kraftfahrzeugs 1 erfolgen. Es ist auch möglich, dass das Kraftfahrzeug 1 in einem Diagnosemodus be trieben wird, um sicherzustellen, dass die relevanten Einflussgrößen I, I I, I I I, IV möglichst vollständig exploriert werden, d.h. dass über den gesamten möglichen Bereich dieser Einflussgrößen I, I I, II I, IV Datenpunkte erfasst werden.
Es ist möglich, dass die Kennlinien N2 durch Interpolation oder durch ein mathe- matisches Fitting-Verfahren interpoliert wird. Der Förderbeginnwinkel kann beispielsweise mittels eines Hochdruckreglers ermittelt werden, und zwar als der Förderbeginnwinkel, der für dieses Common- Rail-System zu einer geforderten Kraftstoffmenge passt.
Es wird dann überprüft (700), ob die Neuwerte N2 innerhalb der Grenzen Bl, B2 liegen. Dies ist in Figur 4 anhand der Verhaltensgröße B mit den relevanten Einflussgrößen I, III illustriert. Dargestellt sind Messpunkte Ml, M2, MIO. In Figur 4 illustriert ist das Verhältnis der Messpunkte Ml, M2, MIO zur oberen Grenze B2. Illustriert ist der Fall, dass Messpunkt M7 oberhalb der oberen
Grenze B2 liegt, und alle anderen Messpunkte Ml, ... M6, M8, MIO unterhalb der oberen Grenze B2.
Liegen alle Messpunkte innerhalb der Grenzen Bl, B2, folgt Schritt 1000, an- dernfalls folgt Schritt 1500.
In Schritt 1000 werden weitere Messpunkte Mll, M12, M19 der Verhaltensgrößen A, B, C und der jeweiligen relevanten Einflussgrößen I, II, III, IV ermittelt, und die jeweiligen Abweichungen Aist der Messpunkte von der Kurve N2 der Neuwerte ermittelt, und zwar separat von jeder der jeweils relevanten Einflussgrößen, siehe Figur 5.
Es ist optional möglich, dass zusätzlich zur weiteren Bearbeitung zu Schritt 700 zurückverzweigt wird und die dortige Überwachung mit den in Schritt 1000 ermit- telten weiteren Messpunkten Mll, ...,M19 an Stelle der Messpunkte Ml, MIO durchgeführt wird.
Diese Ermittlung der Verhaltensgröße B in Abhängigkeit der Einflussgröße III wie in Figur 5 illustriert erfolgt anhand von Schnittebenen SE, wie sie in Figur 4 illus- triert ist. Werte der übrigen relevanten Einflussgrößen, im konkreten Beispiel Einflussgröße III, werden daraufhin überprüft, ob sie in einem vorgebbaren Bereich (nicht dargestellt) um die Schnittebene SE liegen. Ist dies der Fall, werden die Datenpunkte in die in Figur 5 dargestellte Abhängigkeit von der Einflussgröße III übernommen. Diese Ermittlung kann für jede der relevanten Einflussgrößen erfol- gen. Anschließend (1100) wird überprüft, ob die Absolutwerte der Abweichungen Aist in Abhängigkeit der jeweiligen relevanten Einflussgröße II I innerhalb vorgebbarer Grenzen liegen. Dies kann beispielsweise bedeuten, dass es für eine oder jede der Schnittebenen S E für alle Messwerte der Absolutwert der Abweichung innerhalb dieser Grenzen liegt.
Ist dies der Fall, werden weitere Daten aufgenommen (1000), andernfalls folgt Schritt 1200.
Schritt 1200 kann beispielsweise auch folgen, wenn für eine oder jeder Schnittebenen SE ein Verhalten wie in Figur 5 illustriert vorliegt, bei dem für Werte der Einflussgröße I II oberhalb (oder alternativ: unterhalb) eines Einflussgrößen- schwellwerts S die Abweichungen Alst die vorgebbaren Grenzen verlassen.
Die Verzweigung zu Schritt 1200 kann entweder erfolgen, wenn die beschriebenen Kriterien für eine der relevanten Einflussgrößen (im Beispiel der Verhaltensgröße B: I, I II) erfüllt sind, er kann aber auch erst dann erfolgen, wenn sie für alle der relevanten Einflussgrößen I, I I I erfüllt sind.
In Schritt 1200 wird überprüft, ob die aktuell ermittelten Verhaltensgrößen A, B, C innerhalb der ermittelten Grenzen Bl, B2 liegen. Ist dies der Fall, folgt Schritt 1300, in dem erkannt wird, dass die Komponente 30 möglichweise ausfallen wird, und eine entsprechende Warnung an den Fahrer ausgegeben wird. Im optionalen Schritt 1400 werden die ermittelten Messwerte einer Datenaufbereitung, beispielsweise einer Trendanalyse, z. B. mit exponentieller Glättung, unterzogen werden. Anschließend wird zurückverzweigt zu Schritt 1000.
In Schritt 1500 wird entschieden, dass die betreffende Komponente 30 defekt ist, und ein entsprechender Eintrag in einem Fehlerspeicher hinterlegt und/oder eine entsprechende Ansteuerstrategie aktiviert, um in einem„limp-home"-Modus die defekte Komponente 30 nicht zu belasten.
Als defekte Komponente 30 kann jede Komponente 30 identifiziert werden, die mit der auffälligen Verhaltensgröße assoziiert ist. Wird von Schritt 1200 zu Schritt 1500 verzweigt, ist es aber auch möglich, die Komponente anhand der Einflussgrößen identifiziert wird, in deren Abhängigkeit sich das auffällige Verhalten gezeigt hat.
So ist es beispielsweise möglich, dass die Verhaltensgröße A der ermittelte Förderbeginnwinkel des Common- Rail-Systems mit der Komponente„elektrisches Saugventil" assoziiert ist, und die Verhaltensgröße C ebenfalls der ermittelte Förderbeginnwinkel ist, allerdings mit der Komponente„Kette des Common-Rail- Systems" assoziiert ist.
Bei einem Verlassen der vorgegebenen Grenzen Bl, B2 wird für beide Komponenten wird die Überwachung in Schritt 700 anschlagen. Da die Verhaltensgröße A allerdings mit den relevanten Einflussgrößen Kraftstofftemperatur (I), Raildruck (II) und dem ins das Rail zu fördernden Volumenstrom (III) assoziiert ist, wird die Überwachung In Schritt 1100 nur zu Schritt 1200 verzweigen, wenn die Verhaltensgröße A in Bezug auf diese relevanten Einflussgrößen auffällig ist. Hingegen hängt die Verhaltensgröße C von den relevanten Einflussgrößen Raildruck (II) und der Lage des oberen Nockenwellentotpunkts (IV) ab, sodass die Überwachung in Schritt 1100 nur zu Schritt 1200 verzweigen wird, wenn die Verhaltensgröße C in Bezug auf diese relevanten Einflussgrößen auffällig ist. Somit ist bei Verzweigung über die Schritte 1100, 1200 zu Schritt 1500 eine differenzielle Ermittlung der schadhaften Komponente möglich.
Zusätzlich ist es möglich, dass in Schritt 1500 Defektmeldungen unterschiedlicher Komponenten ermittelt werden, und zusätzlich die jeweilige Anzahl der An- steuerungen der Komponenten, deren Schädigungszustand als„defekt" ermittelt wurde. Abhängig von der Anzahl dieser Ansteuerungen und optional einem jeweils vorgebbaren Ansteuerungsschwellenwert kann aus den Komponenten, deren Schädigungszustand als„defekt" ermittelt wurde, diejenige Komponente ausgewählt werden, deren tatsächlicher Defekt als am Wahrscheinlichsten angenommen wird.
Dies kann beispielsweise diejenige Komponente sein, deren Anzahl an Ansteuerungen am geringsten ist, oder diejenige Komponente, deren Quotient aus Anzahl der Ansteuerungen und Ansteuerungsschwellenwert am geringsten ist. Damit endet das Verfahren.
Die vorgestellte Funktionalität lässt sich unterschiedlich einsetzen. In Systemen, in denen die Komponenten immer sicher funktionieren müssen und nach einer vorgebbaren Anzahl Betriebsstunden ausgewechselt werden sollen, kann diese Funktion vor Erreichen dieser Anzahl unterstützen und einen vorzeitigen Ausfall erkennen. In anderen Fällen lässt sie sich dazu verwenden, den Komponentenaustausch hinauszuzögern, und so Kosten zu sparen. Wird ein Komponentenschaden erkannt, kann automatisch in eine Notfahrfunktion gewechselt werden.
Als Erweiterung ist die Verbindung mit einer Handy-App vorstellbar, die den Fahrer über den möglichen Komponentenausfall informiert.
Das vorgestellte Verfahren eignet sich hervorragend für die Berechnung in einer Cloud, da prinzipiell nur die Daten pro Messpunkt beobachtet und übermittelt werden müssen. Die Berechnung muss nicht zeitsynchron erfolgen und benötigt lediglich eine geringe Abtastrate (« ls bis 10s).
Das Verfahren kann kontinuierlich das Verhalten des Systems bzw. einzelner Komponenten anhand von Verhaltensgrößen und Einflussgrößen beobachten und benötigt keine separat anzusteuernden Testzyklen. Weiterhin können in vorgegebenen Zeitintervallen Trenddaten abgespeichert, woraus eine Lebenszeitkennlinie generiert werden kann. Daher ist eine ständige Bewertung von auftretenden Schäden möglich. Die in einer Cloud von mehreren Fahrzeugen mit gleichen Komponente generierte Lebenszeitkennlinie lässt sich auch dazu verwenden, in zukünftig gebauten Systemen als nominale Kennlinie Nl hinterlegt zu werden. Deshalb eignet sich das vorgestellte Verfahren für Langzeitbeobachtung.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungszustands einer Komponente (30), bei dem wenigstens eine Verhaltensgröße (A, B, C) der Komponente (30) ermittelt wird,
und bei dem ferner wenigstens eine Einflussgröße (I, II, III, IV) der Verhaltensgröße (A, B, C) ermittelt wird,
und abhängig von einer Änderung (Alst) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) gegenüber einem Referenzwert (Nl, N2) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) in Abhängigkeit der Einflussgröße (I, II, III, IV) der Schädigungszustand ermittelt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob ein Absolutwert (Alst) der Änderung einen vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob die Änderung (Alst) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) für Werte der Einflussgröße (I, II, III, IV) oberhalb eines Einflussgrößenschwellwerts (S) den vorgebbaren Änderungsschwellwert über- schreitet.
4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem dem Paar aus Verhaltensgröße (A, B, C) und Komponente (30) eine Menge relevanter Einflussgrößen (I, II, III, IV) zugeordnet ist, und bei dem der Schädigungszustand abhängig davon er- mittelt wird, ob die Änderung (Alst) der wenigstens einen Verhaltensgröße
(A, B, C) für Werte einer der relevanten Einflussgrößen (I, II, III, IV) oberhalb eines für diese Einflussgröße, diese Verhaltensgröße und diese Komponente (30) individuellen Einflussgrößenschwellwerts (S) den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Schädigungszustand abhängig davon ermittelt wird, ob die Änderung (Aist) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) für vorzugsweise alle, insbesondere alle ermittelten, Werte jeder der relevanten Einflussgrößen (I, II, III, IV) oberhalb des Einflussgrö- ßenschwellwerts (Sl) den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, wobei für jede der relevanten Einflussgrößen (II) die jeweils übrigen relevanten Einflussgrößen (I, II, III, IV) konstant gehalten werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei der Schädigungszustand als„defektgefährdet" ermittelt wird, wenn der Absolutwert (Alst) der Änderung den vorgebbaren Änderungsschwellwert überschreitet.
8. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, bei dem der Referenzwert
(Nl, N2) ein ermittelter Neuwert (N2) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C), wobei der Neuwert (N2) der wenigstens einen Verhaltensgröße (A, B, C) ermittelt wird, bevor eine Laufleistung des Fahrzeugs einen vorgebbaren Laufleistungsschwellwert überschritten hat.
9. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei darauf entschieden wird, dass die Komponente (30) defekt ist, wenn die wenigstens eine Verhaltensgröße (A, B, C) der Komponente (30) außerhalb vorgebbarer Grenzen (Bl, B2), insbesondere um einen Nominalwert (Nl) der Verhaltens- große (A, B, C) liegt.
10. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Schädigungszustand der Komponente (30) auch abhängig von einer Anzahl Ansteuerun- gen der Komponente (30) ermittelt wird.
11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Schädigungszustand der Komponente (30) abhängig davon ermittelt wird, ob die Anzahl der Ansteuerungen größer ist als ein vorgebbarer Ansteuerungsanzahlschwellwert.
12. Computerprogramm, welches eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.
13. Maschinenlesbares Speichermedium (71), auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 12 gespeichert ist.
14. Steuer- und/oder Regeleinrichtung (70), die eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen.
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