DE102015118008B4

DE102015118008B4 - Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems

Info

Publication number: DE102015118008B4
Application number: DE102015118008.1A
Authority: DE
Inventors: Timo Combè; Panagiotis Giagounidis
Original assignee: Dr Ing HCF Porsche AG
Current assignee: Dr Ing HCF Porsche AG
Priority date: 2015-10-22
Filing date: 2015-10-22
Publication date: 2026-01-08
Anticipated expiration: 2035-10-23
Also published as: DE102015118008A1

Abstract

Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, welches als Motorprüfstand ausgebildet ist, in dem Verbrennungsmotoren untersucht werden, wobei ein Prüfling während eines Prüflaufs mittels einer Mehrzahl von Sensormitteln überwacht wird und jedes der Sensormittel Messwerte zumindest einer Messgröße einer Auswerteeinrichtung zur Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte der Messgrößen ein Logikbaum erzeugt wird, mittels dessen nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt wird.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, welches als Motorprüfstand ausgebildet ist, in dem Verbrennungsmotoren untersucht werden, wobei ein Prüfling während eines Prüflaufs mittels einer Mehrzahl von Sensormitteln überwacht wird und jedes der Sensormittel Messwerte zumindest einer Messgröße einer Auswerteeinrichtung zur Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt.
Aus dem Stand der Technik sind Mess- und Prüfvorrichtungen, die zum Beispiel in der Kraftfahrzeugtechnik zu Forschungs- und Entwicklungszwecken eingesetzt werden können, in unterschiedlichen Ausführungsformen bekannt. Bei der Verwendung derartiger Mess- und Prüfvorrichtungen - beispielsweise für die Untersuchung eines Verbrennungsmotors und eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs - kommt es bereits bei relativ kurzen Prüfläufen zu einem sehr großen Datenvolumen, welches in Speichermitteln gespeichert, weiterverarbeitet und ausgewertet werden muss. Wichtige Ziele einer softwarebasierten Messdatenauswertung sind insbesondere die Bewertung der Prüfläufe sowie des untersuchten Prüflings selbst. Die Prüfläufe und die Auswertung der dabei erhaltenen Messwerte können vorzugsweise automatisiert durchgeführt werden, um den Entwicklungsprozess zu optimieren. Die Qualität der Messergebnisse hängt ganz entscheidend davon ab, ob die für die Durchführung der Prüfläufe eingesetzte Mess- und Prüfvorrichtung auch bei längeren Prüfzeiträumen einwandfrei funktioniert. In diesem Zusammenhang ist es von besonderer Bedeutung, dass die von den Sensormitteln erfassten Messwerte plausibel sind. Von vornherein nicht plausible Messwerte, die zum Beispiel von einem fehlerhaft arbeitenden Sensormittel herrühren können, führen dazu, dass die Ergebnisse der entsprechenden Prüfläufe eingeschränkt brauchbar sind. Die erneute Durchführung der Prüfläufe ist mit einem zusätzlichen Zeit-, Personal- und Kostenaufwand verbunden. Daher ist es wünschenswert, durch geeignete Plausibilisierungsverfahren die Plausibilität der Messwerte sicherzustellen und nicht plausible Abweichungen frühzeitig - vorzugsweise bereits während des Prüflaufs - zu erfassen.
Aus der EP 1 246 034 A2 ist ein Verfahren der eingangs genannten Art zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, welches als Motorprüfstand ausgebildet ist, in dem Verbrennungsmotoren untersucht werden, bekannt. Für eine Plausibilisierung wird dabei mindestens ein Plausibilitätsknoten mit zumindest einem Messkanal der Mess- und Prüfvorrichtung gekoppelt. Die bei diesem Verfahren verwendeten Plausibilitätsknoten stellen in Kombination mit der Art und der Anzahl der vorhandenen Messkanäle einen Wert für die Konfidenz der Plausibilität zumindest eines der Messwerte der verwendeten Mess- und Prüfvorrichtung zur Verfügung. Die Plausibilitätsknoten sind in ihrer allgemeinsten Form Regeln, die eine Aussage über die Plausibilität der von einem Messkanal, der mit dem Plausibilitätsknoten verknüpft ist, zur Verfügung gestellten Messwerte ermöglichen. Die dabei verwendeten Plausibilitätsprüfregeln basieren auf technisch-physikalischen Modellen.
Die DE 10 2011 081 240 A1 offenbart ein Verfahren zur Überprüfung einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs, die in einer so genannten „Brake-by-wire“-Betriebsart sowohl von einem Fahrzeugführer als auch unabhängig vom Fahrzeugführer ansteuerbar ist. Bei diesem Verfahren, welches im laufenden Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs durchgeführt wird, werden die Messgrößen Pedaldruck eines Hauptbremszylinders, Betätigungsweg eines Bremspedals, Druck einer Druckbereitstellungseinrichtung der Bremsanlage sowie Lage eines Kolbens der Druckbereitstellungseinrichtung mithilfe geeigneter Sensormittel redundant erfasst. Die erfassten Messsignale dieser Messgrößen werden in einem Sensor-Plausibilisierungsblock verglichen. Liegen beide Signale innerhalb eines definierten Toleranzbandes, so wird ein plausibilisierter Messwert für die entsprechende Messgröße ausgegeben.
Die DE 10 2013 111 218 A1 offenbart ein Verfahren zur Steuerung, Regelung, Diagnose und/oder Überwachung einer Komponente der Drucklufterzeugung, Druckluftaufbereitung, Druckluftspeicherung und/oder Druckluftverteilung. Dabei ist es möglich, zur Erkennung von Fehlfunktionen oder Defekten aus strukturellen Modellen Plausibilitätskriterien für reale Mess-/Sensorwerte herzuleiten und die Einhaltung dieser Plausibilitätskriterien für reale, aktuelle oder historische Mess-/Sensorwerte zu überprüfen. Weichen die tatsächlichen Werte beispielsweise um mehr als einen vorgegebenen Schwellenwert von dem aufgrund der Modelle als plausibel geltenden Werten ab, kann dies als Fehlfunktion beurteilt beziehungsweise eine entsprechende Fehlermeldung ausgegeben werden. Derartige Plausibilitätskriterien können insbesondere den Vergleich von Temperaturen und/oder Drücken an Messstellen einschließen, die in Strömungswegen von Medien (insbesondere Druckluft, Kühlluft, Kühlwasser) stromauf oder stromab voneinander angeordnet sind, wobei im störungsfreien Betrieb der Komponenten zwischen den Messstellen systematisch Erhöhungen oder Verringerungen von Temperaturen und/oder Drücken eintreten beziehungsweise zu erwarten sind.
Die vorliegende Erfindung macht es sich zur Aufgabe, ein Verfahren der eingangs genannten Art zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems zur Verfügung zu stellen, welches eine Plausibilisierung der Messwerte auf einem alternativen Weg ermöglicht und dabei insbesondere eine Erhöhung der Aussagekraft, eine Minimierung des Parametrisierungsaufwands, eine Erweiterung des gültigen Betriebsbereichs sowie eine Minimierung der Komplexität ermöglicht.
Die Lösung dieser Aufgabe liefert ein gattungsgemäßes Verfahren mit den Merkmalen des kennzeichnenden Teils des Anspruchs 1. Die Unteransprüche betreffen vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung.
Ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, welches als Motorprüfstand ausgebildet ist, in dem Verbrennungsmotoren untersucht werden, zeichnet sich dadurch aus, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte der Messgrößen ein Logikbaum erzeugt wird, mittels dessen nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt wird. Das erfindungsgemäße Verfahren stellt einen neuartigen Ansatz zur Verfügung, um die während eines Prüflaufs mit Hilfe der Sensormittel erfassten Messwerte unterschiedlicher Messgrößen auf ihre Plausibilität zu überprüfen. Das Verfahren zeichnet sich insbesondere durch eine Erhöhung der Aussagekraft, eine Minimierung des Parametrisierungsaufwands, eine Erweiterung des gültigen Betriebsbereichs sowie eine Minimierung der Komplexität aus. Das Verfahren kann in vorteilhafter Weise bereits während des Prüflaufs („Online“) durchgeführt werden, so dass mögliche Fehler der Mess- und Prüfeinrichtung und/oder des Prüflings bereits unmittelbar während des Prüflaufs erkannt werden können. Das erfindungsgemäße Verfahren schafft somit die Möglichkeit, bereits während der Durchführung eines Prüflaufs Aussagen über die Plausibilität der Messwerte treffen zu können. Das Verfahren ist für eine Verwendung in Motorprüfständen vorgesehen, in denen Verbrennungsmotoren untersucht werden. Die Prüfläufe werden durchgeführt, wenn alle im Prozess verankerten Kalibrierungen und Funktionsprüfungen erfolgt sind und alle Einfachprüfungen melden, dass die Mess- und Prüfeinrichtung fehlerfrei zu arbeiten scheint.
Um die Aussagekraft der Signale füreinander zu bewerten, werden insbesondere zwei Aspekte berücksichtigt:

1. Bewertung des Zusammenhanges und der Korrelation
2. Bewertung der Belastbarkeit eines Signals

Zur Bewertung der Belastbarkeit werden die Genauigkeit des Sensormittels, die Wiederholbarkeit im Zusammenwirken mit dem Prüfling sowie die Ausfallwahrscheinlichkeit („Robustheit“) des betreffenden Signals bewertet. Beim Aufbau des Logikbaumes werden diese Aspekte so berücksichtigt, dass genaue und belastbare Signale eher zur Plausibilisierung verwendet werden als weniger genaue und belastbare. Die so plausibilisierten Signale werden verwendet, weitere Signale zu plausibilisieren. So entsteht eine aufbauende Logik maximaler Belastbarkeit.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems redundante Messungen mittels einer Anzahl redundanter Sensormittel durchgeführt werden. Das redundante Erfassen von Messwerten einer bestimmten Messgröße mit Hilfe von mindestens zwei redundanten Sensormitteln ermöglicht eine einfache Plausibilisierung und Bestimmung des wahrscheinlich wahren Wertes dieser Messgröße. Es eignet sich insbesondere für solche Messgrößen, bei denen die diesen zugeordneten Sensormittel dauerhaft reproduzierbare und belastbare Messsignale liefern. Beispiele für solche Messgrößen sind zum Beispiel die Drehzahl und der Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) des Verbrennungsmotors. Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem mindestens einen redundanten (zusätzlichen) Sensormittel gemessenen Vergleichswertes liegt.
In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung für diese Messgröße verglichen werden. In diesem Zusammenhang ist es bevorzugt, dass als Informationsverknüpfungsgleichungen Gemischgleichungen anstelle von Bilanzgleichungen verwendet werden. Bilanzgleichungen haben häufig den Nachteil, dass sie unerwünschte Zirkelbezüge enthalten.
In einer bevorzugten Weiterbildung besteht die Möglichkeit, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden. Vorzugsweise bilden bereits durch Vergleichsmessungen oder Informationsverknüpfungsgleichungen plausibilisierte, wahrscheinlich wahre Werte einiger Messgrößen die Eingangsgrößen des mindestens einen mathematischen Rechenmodells.
Insgesamt sind je Messgröße mindestens ein Vergleichswert und ein Plausibilisierungsintervall zu bilden. Dieses Plausibilisierungsintervall wird auf Basis der Kenntnis der oben genannten Sensorgenauigkeiten und Wiederholbarkeitsangaben aus Messungen mit einem Referenzprüfling (z.B. Korrelationsmotor) gewonnen. Da das jeweilige Plausibilisierungsintervall nicht immer konstant ist, sondern von den Betriebsbedingungen abhängt, ist mindestens eine geeignete Größe auszuwählen, die diese Betriebsbedingungen repräsentiert. Diese Stützgröße ist vorzugsweise ebenfalls eine robuste Messgröße, die sich annähernd proportional zur Leistungsabgabe des Motors verhält (z.B. Kraftstoffmassenstrom).
Vorzugsweise wird bei der Verwendung von Informationsverknüpfungsgleichungen und/oder mathematischen Rechenmodellen der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes und/oder außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodell erhaltenen Vergleichswertes liegt.
Es ist von besonderem Vorteil, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung und mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden. Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße nur dann als unplausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße sowohl außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes, als auch außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodells erhaltenen Vergleichswertes liegt. Ansonsten wird der wahrscheinlich wahre Wert der betreffenden Messgröße als plausibel angesehen.
In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mehrerer Informationsverknüpfungsgleichungen und/oder mehrerer mathematischer Rechenmodelle für diese Messgröße verglichen werden.
Vorzugsweise wird der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als plausibel gesetzt, wenn der mutmaßlich wahre Wert innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichungen erhaltenen Vergleichswerte oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen mathematischen Rechenmodellen erhaltenen Vergleichswerte liegt. Es ist somit nicht zwingend erforderlich (aber dennoch möglich), dass der mutmaßlich wahre Wert innerhalb aller Genauigkeitsintervalle der mit den zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichungen erhaltenen Vergleichswerte und/oder innerhalb aller Genauigkeitsintervalle der mit den zugehörigen mathematischen Rechenmodellen erhaltenen Vergleichswerte liegt.
Wichtige Voraussetzungen für Plausibilitätsprüfungen mittels eines Logikbaums, wie er im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendet wird, sind zum Beispiel:

• Basisprüfungen melden, dass die Mess- und Prüfvorrichtung keine offensichtlichen Fehler aufweist,
• Stillstandsplausibilisierungen (zum Beispiel Druck=1 bar, Drehzahl und Drehmoment=0),
• Sollwert-/Istwertvergleiche (Funktion-Konditionierung),
• Prüfung, ob von den Sensormitteln regelmäßig Messwerte geliefert werden,
• Probeberechnungen der Informationsverknüpfungsgleichungen und mathematischen Rechenmodelle (Testdatensatz mit Abgleichergebnissen),
• Referenzpunkte/Wiederholungen
• Grenzwertüberwachungen für eine hohe Betriebssicherheit,
• Gradientenüberwachungen (Grenzwerte für Trends),
• Ausreißererkennung mit Überschreitung statistischer Kennwerte,
• Erfassung von Messbereichsüberschreitungen.

Der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße - so wie er gemessen wurde - ist derjenige, den das „beste“ Sensormittel liefert. Für sich alleine stehend, ist der mutmaßlich wahre Wert nicht überprüfbar. Daher ist dieser Wert

a) entweder mit einem Referenz-/Vergleichssignal zu vergleichen und/oder
b) zur Plausibilisierung von Messwerten anderer Messgrößen zu verwenden.

Die Reihenfolge der Verwendung von Zusammenhängen zwischen einzelnen Messgrößen, die in die Plausibilitätsprüfungen einfließen, folgt der Eingrenzbarkeit (d.h. welche „Zusammenhangskategorie“ zum Einsatz kommen kann).
Beim Aufbau der gewählten Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Messgrößen zählt die Belastbarkeit der eingesetzten Methode (Eingrenzbarkeit und Aussagekraft der Signalbeziehungen) und die Belastbarkeit der Qualität der Messsignale.
Bei der mathematischen Abbildung von Zusammenhängen im Rahmen mathematischer Rechenmodelle werden solche Modelle bevorzugt, die die Wirkrichtung abbilden (d.h. die Ursache als Eingangssignale und die Wirkung als Ausgangssignale). In der Vergleichssignalbildung sowie in der Plausibilisierungslogik sind Zirkelbezüge zu vermeiden.
Ferner ist es wichtig, dass mehrere Fehler sich nicht gegenseitig kompensieren dürfen. Die Aussage, dass ein Messwert nicht und umgekehrt plausibel ist, darf nicht unberechtigt erzeugt werden.
Weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden deutlich anhand der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels unter Bezugnahme auf 1.
1 zeigt einen Logikbaum, der bei einem Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zur Plausibilisierung der Messwerte verwendet wird.
Das Prüfsystem ist ein Motorprüfstand mit einer Mehrzahl von Sensormitteln, mit Hilfe derer Messwerte einer Mehrzahl von Messgrößen erfasst werden können. Mittels des Logikbaums, der in einer Auswerteeinrichtung implementiert ist, die zum Beispiel über eine Datenübertragungsschnittstelle in eine bestehende Mess- und Prüfeinrichtung integriert sein kann, kann nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt werden.
Während eines Prüflaufs werden mit Hilfe der Sensormittel fortlaufend Messwerte der Messgrößen erfasst und mittels der Auswerteeinrichtung automatisiert ausgewertet. Um den mutmaßlich wahren Wert der Messgrößen zu plausibilisieren, werden die Messwerte mit Vergleichswerten verglichen, die auf unterschiedliche Art und Weise bereitgestellt werden.
Ein naheliegender Ansatz besteht darin, für jede der Messgrößen mindestens zwei redundante Sensormittel vorzusehen und die Messwerte miteinander zu vergleichen, um dadurch den mutmaßlich wahren Wert der jeweiligen Messgröße zu erhalten. Dieser Ansatz ist in der konkreten Anwendung wenig praktikabel, da für sämtliche Messgrößen mindestens zwei Sensormittel vorgesehen werden müssten.
Bei dem hier beschriebenen Ansatz werden nur die Messwerte solcher Messgrößen mittels zweier oder mehrerer redundanter Sensormittel miteinander verglichen, die belastbare, genaue und reproduzierbare Messwerte erwarten lassen. Eine wesentliche Idee besteht somit darin, bestimmte Messgrößen im Hinblick auf ihre Belastbarkeit unter Berücksichtigung von Messungenauigkeiten und Einflüssen des Prüflings zur Festlegung einer Trennschärfe und der Tragweite einer logischen Aussage auszuwählen. Zu diesem Zweck eignen sich als Messgrößen zum Beispiel eine Drehzahl n des Verbrennungsmotors sowie dessen Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) Bh.
Die Drehzahl n des Verbrennungsmotors wird mit Hilfe eines ersten Drehzahlsensormittels kontinuierlich erfasst. Mittels eines redundanten zweiten Drehzahlsensormittels S1 wird darüber hinaus ein Vergleichsmesswert der Drehzahl n erfasst. Zur Bestimmung des mutmaßlich wahren Wertes der Drehzahl n werden die Messwerte des ersten Drehzahlsensormittels mit den Vergleichsmesswerten des zweiten Drehzahlsensormittels S1 verglichen. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n, der auf den mittels des ersten Drehzahlsensormittels erfassten Messwertes gesetzt wird, innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des mittels des zweiten Drehzahlsensormittels S1 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n plausibel und sehr wahrscheinlich wahr. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n außerhalb des Genauigkeitsintervalls des mit Hilfe des zweiten Drehzahlsensormittels S1 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert der Drehzahl n nicht plausibel.
Der Kraftstoffverbrauch (Massenstrom) Bh des Verbrennungsmotors wird mit Hilfe eines ersten Verbrauchssensormittels kontinuierlich erfasst. Mittels eines redundanten zweiten Verbrauchssensormittels S2 wird darüber hinaus ein Vergleichswert des Kraftstoffverbrauchs Bh erfasst. Zur Bestimmung des mutmaßlich wahren Wertes des Kraftstoffverbrauchs Bh werden die Messwerte des ersten Verbrauchssensormittels mit den Vergleichsmesswerten des zweiten Verbrauchssensormittels S2 verglichen. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh, der auf den mittels des ersten Verbrauchssensormittels erfassten Messwertes gesetzt wird, innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des mittels des zweiten Verbrauchssensormittels S2 gemessenen Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh plausibel und sehr wahrscheinlich wahr. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs Bh außerhalb dieses Genauigkeitsintervalls liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert des Kraftstoffverbrauchs nicht plausibel.
Mittels eines weiteren Sensormittels werden Messwerte für die Luftzahl λ des Verbrennungsmotors erfasst. Für eine Plausibilisierung der gemessenen Werte der Luftzahl λ kommen vorliegend die Brettschneider-Gleichung B (siehe: BOSCH Technische Berichte, Band 6 (1979), Laufnr. 50277) sowie ein mathematisches Rechenmodell M1 zum Einsatz, welches als Eingangsgrößen die plausibilisierten, mutmaßlich wahren Werte der Drehzahl n und des Kraftstoffverbrauchs Bh des Verbrennungsmotors sowie Ladungswechselstellgrößen, wie zum Beispiel eine Drosselklappenstellgröße DK und eine Nockenwelleneinlassstellgröße NWE erhält. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Luftzahl λ innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch die Brettschneidergleichung B bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M1 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der Luftzahl λ außerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch die Brettschneidergleichung B bestimmten Vergleichswertes und außerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M1 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist er demgegenüber nicht plausibel.
Die O₂-, CO₂- und CO-Abgaskonzentrationen werden ebenfalls mit Hilfe geeigneter Sensormittel erfasst. Eine Plausibilisierung der O₂-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G1, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G2, die als Eingangsgröße die CO₂-Abgaskonzentration erhält.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der O₂-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G1 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G2 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb der beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel.
Eine Plausibilisierung der CO₂-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G3, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G4, die als Eingangsgröße die O₂-Abgaskonzentration erhält.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der CO₂-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G3 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G4 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb der beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel.
Eine Plausibilisierung der CO-Abgaskonzentration erfolgt

1) durch eine Gemischgleichung G5, die als Eingangsgröße den plausibilisierten, mutmaßlich wahren Wert der Luftzahl λ erhält, und
2) durch eine Gemischgleichung G6, die als Eingangsgröße die CO₂-Abgaskonzentration erhält.

Wenn der mutmaßlich wahre Wert der CO-Abgaskonzentration innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G5 bestimmten Vergleichswertes oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch die Gemischgleichung G6 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist der mutmaßlich wahre Wert plausibel. Liegt er außerhalb dieser beiden Genauigkeitsintervalle, ist er nicht plausibel.
Für die Gleichungsbestimmungen der Gemischzusammenhänge wird vorzugsweise eine direkte, eindimensionale Abhängigkeit von den Abgaskonzentrationen gebildet:

•O2= f(Lambda)
•CO2= f(Lambda)
•CO2= f(O2)
•CO = f(Lambda)

Alle Gleichungen werden ebenso invers benutzt. Diese Abhängigkeit wird auf Basis von selektiven Variationsmessungen erfahren. Ihre Darstellung wird bevorzugt nicht als Absolutwertgleichung, sondern relativ zu einer Basisgleichung angegeben. Die Basisgleichung stellt den oben genannten Funktionszusammenhang dar, der sich bereits ohne Einfluss auf die motorische Verbrennung, aber durch die Verdünnungseffekte des Gemisches ergibt. Berechnet wird sie auf Basis eines Lambda-1 Abgasgemisches, das in Richtung „mager“ durch reine Luft verdünnt wird und in Richtung „fett“ durch reines Kraftstoffgas. Beispiele für ihre Zahlenwerte in einer Polynomgleichung sind in folgender Darstellung zu finden:
Ferner sind Drucksensormittel vorgesehen, mittels derer Drücke im Brennraum des Verbrennungsmotors (zum Beispiel Spitzendrücke oder indizierte Mitteldrücke) sowie indizierte Drücke im Abgas und indizierte Drücke in einem Ansaugsystem des Verbrennungsmotors erfasst werden können. Die Messwerte für jeden dieser Drücke können jeweils mittels eines eigenen mathematischen Modells M2 plausibilisiert werden. Aus Vereinfachungsgründen wurde in 1 nur ein einziges mathematisches Rechenmodell M2 zur Plausibilisierung der Messwerte eines Drucks dargestellt. Dieses mathematische Rechenmodell M2 arbeitet als Mittelwertmodell über mehrere Arbeitsspiele des Verbrennungsmotors und erhält als Eingangsgrößen eingeprägte Größen, Zustandsgrößen und Stellgrößen und liefert eine Indiziergröße am Ausgang. Das Modell M2 erhält vorliegend plausibilisierte Werte der Drehzahl n sowie des Kraftstoffverbrauchs Bh und somit Größen, die einen Betriebspunkt des Verbrennungsmotors definieren. Ferner erhält das Modell M2 plausibilisierte Werte der Luftzahl λ sowie Werte des Zündzeitpunkts ZZP, Steuerzeitenstellgrößen sowie optional auch Temperaturwerte. Ausgangsgröße des Modells M2 ist eine Indiziergröße, wie zum Beispiel der indizierte Mitteldruck pmi. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des indizierten Mitteldrucks pmi innerhalb eines Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M2 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel.
Mit Hilfe eines weiteren Sensormittels wird ein Drehmoment des Verbrennungsmotors gemessen. Eine Plausibilisierung erfolgt mittels eines mathematischen Rechenmodells M3, welches als Eingangsgrößen die plausibilisierten Werte der Drehzahl n sowie des indizierten Mitteldrucks pmi erhält. Wenn der mutmaßlich wahre Wert des Drehmoments innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M3 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel.
Weitere Sensormittel sind vorgesehen, um zum Beispiel Temperaturen in Mittelwertbehandlung (Medien, Luft, Abgas), Drücke in Mittelwertbehandlung (Ladungswechselsystem), HC-Abgaskonzentrationen, NOx-Abgaskonzentrationen, Partikelanzahlkonzentrationen, Partikelmassenkonzentrationen sowie Blow-By-Volumenströme zu messen. Um diese Messwerte zu plausibilisieren, ist für jede dieser Messgrößen ein weiteres mathematisches Rechenmodell M4 vorgesehen, welches ebenfalls ein Mittelwertmodell über mehrere Arbeitsspiele des Verbrennungsmotors ist. Aus Vereinfachungsgründen wurde in 1 wiederum nur ein einziges mathematisches Rechenmodell M4 zeichnerisch dargestellt. Das Modell M4 erhält als Eingangsgrößen eingeprägte Größen, Zustandsgrößen sowie indizierte Größen. Vorliegend erhält das Modell M4 plausibilisierte Werte der Drehzahl sowie des Kraftstoffverbrauchs Bh. Diese Größen definieren den Betriebspunkt des Verbrennungsmotors. Ferner erhält das Modell M4 plausibilisierte Werte der Luftzahl λ sowie Werte eines inneren Wirkungsgrades η_i und plausibilisierte Werte eines Verdichtungsenddrucks sowie optional auch Temperaturwerte. Wenn der mutmaßlich wahre Wert der zu plausibilisierenden Messgröße innerhalb des Genauigkeitsintervalls des durch das mathematische Rechenmodell M4 bestimmten Vergleichswertes liegt, ist dieser mutmaßlich wahre Wert plausibel. Anderenfalls ist er nicht plausibel. Mittels der verschiedenen Modellvarianten des Modells M4 können Blow-By-Volumenströme, Temperaturen im Ansaugsystem, Abgastemperaturen, Drücke im Abgassystem, Drücke im Ansaugsystem, HC-, CO- und NO-Konzentrationen sowie Partikelkonzentrationen plausibilisiert werden. Optional ist es auch möglich, bereits überwachte und anderweitig plausibilisierte Größen, wie zum Beispiel das Drehmoment sowie die O₂- und CO₂-Abgaskonzentrationen, erneut zu plausibilisieren.
Es wird deutlich, dass jedes der mathematischen Rechenmodelle M1-M4 eine Anzahl von Eingangsgrößen erhält. Einige dieser Eingangsgrößen wurden bei der Abarbeitung des Logikbaums plausibilisiert, indem der wahrscheinlich wahre Wert für diese Messgrößen bestimmt wurde. Einige der Eingangsgrößen sind Stellgrößen, wie zum Beispiel eine Drosselklappenstellgröße DK, eine Nockenwelleneinlassstellgröße NWE oder der Zündzeitpunkt ZZP.
Bei den mathematischen Rechenmodellen M1-M4 ist zu beachten, dass sich das Genauigkeitsintervall aus der abgebildeten Genauigkeit der Eingangssignale (Messwerte) auf die Ausgangssignale (Inputvarianz) sowie darüber hinaus auch aus Ungenauigkeiten der Modellbildung bestimmt (so genannte Residuen). Die Unsicherheit der Wiederholbarkeit eines Ergebnisses wird als überlagert gewertet, so dass hier eine Fallunterscheidung notwendig ist (je nachdem, welche der Unsicherheiten das größere Ausmaß hat), welches der Intervalle verwendet wird. Dabei wird jeweils das größere dieser Intervalle als maßgebend herangezogen.
Bei einer Plausibilisierung durch Vergleichsmessungen mit Hilfe redundanter Sensormittel ist es nicht möglich, einen Prüflingsfehler zu erkennen, da nicht auf fehlerhafter Messtechnik zurückführbare Messsignale gemessen und plausibilisiert werden. Durch eine Plausibilisierung von Messwerten bestimmter Messgrößen mit Hilfe von Informationsverknüpfungsgleichungen oder mathematischen Rechenmodellen können Fehler erkannt werden. Jedoch ist zunächst nicht zuordenbar, ob ein Fehler des Prüflings oder der Mess- und Prüfeinrichtung vorliegt. Allerdings liefert die Anzahl der Fehler geeignete Hinweise über die Fehlerursache. Wenn zum Beispiel nur ein einziger Fehler auftritt, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass nur das entsprechende Sensormittel nicht einwandfrei funktioniert. Wenn zahlreiche Fehler diagnostiziert werden, lässt dieses darauf schließen, dass der Prüfling selbst die Ursache für diese Fehler ist. Denn es ist eher unwahrscheinlich, dass zeitgleich mehrere Sensormittel einen Defekt aufweisen.
Mittels des hier vorgestellten Verfahrens wird erreicht, dass bereits während eines Prüflaufs Plausibilitätsaussagen für die Messwerte der einzelnen Messgrößen gemacht werden können. Somit kann bereits während des Prüflaufs („Online“) eine Aussage darüber getroffen werden, ob die Messwerte für alle betrachteten Messgrößen plausibel sind. Auch nach dem Ende des Prüflaufs stehen die Ergebnisse weiterhin („Offline“) zur Verfügung, so dass auch eine nachträgliche Plausibilitätsprüfung auf Basis gespeicherter Daten möglich ist.
Dem hier beschriebenen Verfahren liegen folgende Fragestellungen und Betrachtungen zugrunde.

1) „Blickwinkel“ aus Richtung der betreffenden Signale:
- Aus welchem anderen Messsignal kann für das betreffende Messsignal eine Aussage getroffen werden bzw. welche Signalbeziehungen gibt es? Mit welchen methodischen Mitteln kann eine Aussage getroffen werden („Eingrenzung“)? Essentiell ist auch die Verwendung der Signale nach „Belastbarkeit“ unter Berücksichtigung von Messungenauigkeit und Prüflingseinflüssen zur Festlegung der Trennschärfe und Tragweite einer Aussage.
2) Einführung eines Logikbaumes unter Verwendung möglichst unmittelbarer Zusammenhänge:
- Signalverrechnungen werden vorzugsweise so wenig wie möglich verwendet. Gemischgleichungen werden gegenüber Bilanzgleichungen bevorzugt. Zur Vereinfachung werden passive Beobachter-Systeme eingesetzt. Prozessmodelle werden nur dort vorgesehen, wo sie unbedingt notwendig sind.
3) Bildung und Verwendung der Hypothese des mutmaßlich wahren Wertes einer Messgröße.
4) Qualitätsaussage wird selbst zur Beharrungsaussage (Zeitintervall als Abfragegrenze) verwendet. Die Diagnosen sind immer aktiv. Ein Freigabeteil ist nicht vorgesehen.

Claims

Verfahren zur Analyse und Bewertung von Messwerten eines Prüfsystems, welches als Motorprüfstand ausgebildet ist, in dem Verbrennungsmotoren untersucht werden, wobei ein Prüfling während eines Prüflaufs mittels einer Mehrzahl von Sensormitteln überwacht wird und jedes der Sensormittel Messwerte zumindest einer Messgröße einer Auswerteeinrichtung zur Weiterverarbeitung zur Verfügung stellt, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte der Messgrößen ein Logikbaum erzeugt wird, mittels dessen nach vorgegebenen Regeln unter Bildung und Verwendung eines mutmaßlich wahren Wertes für jede der Messgrößen eine Plausibilität ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems redundante Messungen mittels einer Anzahl redundanter Sensormittel durchgeführt werden.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt wird, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem mindestens einen redundanten Sensormittels gemessenen Vergleichswertes liegt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung für diese Messgröße verglichen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als unplausibel gesetzt wird, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes und/oder außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodell erhaltenen Vergleichswertes liegt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mindestens einer Informationsverknüpfungsgleichung und mindestens eines mathematischen Rechenmodells für diese Messgröße verglichen werden.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße nur dann als unplausibel gesetzt wird, wenn der mutmaßlich wahre Wert dieser Messgröße sowohl außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit der zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichung erhaltenen Vergleichswertes, als auch außerhalb eines Genauigkeitsintervalls eines mit dem zugehörigen mathematischen Rechenmodells erhaltenen Vergleichswertes liegt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass für eine Plausibilisierung der Messwerte zumindest einiger Messgrößen des Prüfsystems die erfassten Messwerte mit Ergebnissen mehrerer Informationsverknüpfungsgleichungen und/oder mehrerer mathematischer Rechenmodelle für diese Messgröße verglichen werden.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der mutmaßlich wahre Wert einer Messgröße als plausibel gesetzt wird, wenn der mutmaßlich wahre Wert innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen Informationsverknüpfungsgleichungen erhaltenen Vergleichswerte oder innerhalb eines Genauigkeitsintervalls zumindest eines der mit den zugehörigen mathematischen Rechenmodellen erhaltenen Vergleichswerte liegt.