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Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft Verfahren zum Reduzieren einer Datenmenge beim Bereitstellen von Betriebsdaten einer Vielzahl von Geräten für die Verwendung bei einer Modellerstellung, einer Zustandsbestimmung oder einer Zustandsprädiktion.
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Technischer Hintergrund
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Zur Unterstützung des Betriebs von technischen Geräten, wie z. B. Energiespeichersysteme für elektrisch betriebene Kraftfahrzeuge, werden häufig Betriebsgrößendaten einer Vielzahl von Geräten an eine Zentraleinheit, eine sogenannte Cloud, übermittelt. Die in der Zentraleinheit gesammelten Daten ermöglichen eine genaue Modellerstellung über das Verhalten des betreffenden Geräts und eine Zustandsbestimmung und Zustandsprädiktion für die Geräte.
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Im Falle von Fahrzeugbatterien als Geräte in Kraftfahrzeugen können derartige Modelle Batteriemanagementsysteme unterstützen, die Anforderungen an die funktionale Sicherheit zu realisieren und beispielsweise batteriespezifische Parameter, wie den Ladungszustand (SOC: State of Charge) oder den Alterungszustand (SoH: State of Health), anzugeben. Obwohl Batteriemanagementsysteme eine Vielzahl von Funktionen ausführen und den Ladungszustand und den Alterungszustand autark berechnen, ermöglichen es die in der Zentraleinheit gesammelten Betriebsgrößendaten, die verwendeten Modelle zu präzisieren und/oder den Rechenaufwand in dem jeweiligen Batteriemanagementsystem zu reduzieren.
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Das Sammeln der Betriebsgrößendaten von einer Vielzahl von Geräten, d. h. der Betriebsgrößenverläufe für die Fahrzeugbatterien einer Vielzahl von Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte, ermöglichen eine ausführliche Analyse des Verhaltens der Fahrzeugbatterien und ermöglichen zusätzliche Aussagen zur Lebensdauer der Fahrzeugbatterie oder zu Möglichkeiten von batterieschonenden Ladephasen abhängig von der individuellen Nutzung der Fahrzeugbatterien in der betrachteten Fahrzeugflotte. Dadurch kann ein erheblicher Informationsgewinn genutzt werden, der beispielsweise eine generelle Verlängerung der Lebensdauern der Fahrzeugbatterien aller Fahrzeuge ermöglicht.
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Die in der Zentraleinheit gesammelten Betriebsgrößendaten (Flottendaten) werden in der Regel in einem sehr kleinen Zeitraster von weniger als 1 Sekunde erfasst, sodass die anfallende Datenmenge im Laufe der Zeit sehr hoch werden. Mit zunehmender Datenmenge besteht zudem eine Herausforderung darin, die entsprechenden Algorithmen, insbesondere Algorithmen zur Zustandsbestimmung und -prädiktion und/oder zur Modellerstellung, in vertretbarer Zeit auszuführen, da sich der Rechen- und Speicheraufwand häufig exponentiell zur Datenmenge verhalten kann. Je nach Komplexität der Algorithmen kann bei starkem Wachstum der Datenmenge der Betriebsgrößendaten der Speicherplatz zur Speicherung und/oder die benötigte Rechenzeit zur Auswertung die verfügbaren Grenzen sprengen.
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Offenbarung der Erfindung
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Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Reduzieren einer Datenmenge von Betriebsgrößendaten einer Vielzahl von Geräten gemäß Anspruch 1 sowie einer Zentraleinheit und ein Gesamtsystem mit einer Zentraleinheit und mit einer Vielzahl von mit dieser in Kommunikationsverbindung stehenden Geräten gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
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Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
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Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Reduzieren einer Datenmenge von Betriebsgrößenverläufen einer Vielzahl von Geräten vorgesehen, umfassend:
- - Bereitstellen einer Menge von Datensätzen aus Betriebsgrößenverläufen;
- - Zusammenfassen von ähnlichen bereitgestellten Datensätzen aus der Menge von Datensätzen zu einem resultierenden Datensatz und Zuordnung eines Häufigkeitswerts zu dem resultierenden Datensatz;
- - Auswählen einer vorgegebenen Anzahl der entsprechend den Häufigkeitswerten häufigsten Datensätze, um eine reduzierte Menge an Datensätzen zu erhalten; und
- - Verwenden der reduzierten Menge an Datensätzen für eine Weiterverarbeitung.
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In einem Gesamtsystem, bei dem eine Vielzahl von Geräten mit einer Zentraleinheit in Kommunikationsverbindung steht, können in der Zentraleinheit Verläufe von einer oder mehreren Betriebsgrößen der Geräte erfasst werden. Die Betriebsgrößenverläufe können dann dazu dienen, das Verhalten der Geräte, wie beispielsweise von elektrischen Energiespeichern, insbesondere von Fahrzeugbatterien, zu charakterisieren, Beschreibungsmodelle zu modellieren und/oder Zustandsbestimmungen und/oder -prädiktionen vorzunehmen.
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So können beispielsweise für Batterien von Fahrzeugen (als technische Geräte) die Verläufe des Ladezustands während Fahrzyklen analysiert werden, um beispielsweise die Alterung der Fahrzeugbatterien nachzuverfolgen. Dabei können die unterschiedlichen Alterungsverhalten der Fahrzeugbatterien abhängig von der Nutzung durch den jeweiligen Fahrer in geeigneter Weise erkannt und für eine Vorhersage einer Alterung oder für die Ausgabe von Fahrempfehlungen berücksichtigt werden.
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Bei einer Vielzahl von erfassten Datensätzen aus Verläufen von Betriebsgrößen umfasst die kumulierte Datenmenge häufig redundante Betriebsgrößenverläufe, die identisch oder sehr ähnlich zueinander sind, sodass viele Datensätze in der kumulierten Datenmenge vorhanden sind, die keinen weiteren Beitrag für die Modellerstellung, die Zustandsbestimmung oder die Zustandsprädiktion einzelner Geräte liefern können.
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Um die Verarbeitung der Datensätze aus der Vielzahl von Geräten zu vereinfachen, wird vorgeschlagen, die Datenmenge so zu reduzieren, dass der Informationsverlust möglichst gering bleibt, wenn reduzierte Daten zur Modellbildung oder Zustandsbestimmung oder Zustandsprädiktion einzelner Geräte verwendet werden. Diesbezüglich ist erfindungsgemäß vorgesehen, Datensätze mit zueinander ähnlichen Betriebsgrößenverläufen zu resultierenden Datensätzen zusammenzufassen und nur eine Anzahl der resultierenden Datensätze mit den größten Häufigkeiten zur weiteren Auswertung zu verwenden. Dies ermöglicht eine erhebliche Reduktion der Datenmenge der Betriebsgrößenverläufe aus der Vielzahl von Geräten und eine Minimierung des Informationsverlusts in der reduzierten Datenmenge. Dadurch können die Modellerstellung oder die Zustandsbestimmung, insbesondere hinsichtlich benötigter Rechenzeit und benötigtem Speicherplatz, ressourcenschonender durchgeführt werden.
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Es kann vorgesehen sein, dass ähnliche Datensätze abhängig von einem vorgegebenen Toleranzbetrag bestimmt werden, wobei Datensätze zueinander ähnlich sind, wenn deren einander korrespondierenden Betriebsgrößen um nicht mehr als den vorgegebenen Toleranzbetrag voneinander abweichen.
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Weiterhin kann das Zusammenfassen der ähnlichen Datensätze durch Mittelwertbildung oder Medianbildung der jeweils einander korrespondierenden Werte der Betriebsgrößenverläufe der zusammenzufassenden Datensätze durchgeführt werden. Die einander korrespondierenden Werte entsprechen den Werten, die einander bezüglich des Verlaufsfortschritts entsprechen.
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Gemäß einer Ausführungsform können die Datensätze von einer Vielzahl von Geräten in einer Zentraleinheit (Cloud) empfangen werden, wobei das Verwenden der reduzierten Menge an Datensätzen in der Zentraleinheit oder nach Rückübermitteln der reduzierten Menge an Datensätzen an eines oder mehrere der Vielzahl der Geräte in dem jeweiligen Gerät erfolgt.
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Das Maß der Datenreduktion kann durch den Toleranzbetrag und die Anzahl der ausgewählten Datensätze mit den größten Häufigkeitswerten flexibel angepasst werden, sodass die reduzierte Datenmenge an die zur Verfügung stehende Rechenkapazität für die Modellerstellung oder Zustandsbestimmung oder Zustandsprädiktion abgestimmt werden kann.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Zentraleinheit vorgesehen, die mit einer Vielzahl von Geräten in Kommunikationsverbindung steht, wobei die Zentraleinheit ausgebildet ist zum:
- - Bereitstellen einer Menge von Datensätzen aus Betriebsgrößenverläufen;
- - Zusammenfassen von ähnlichen Datensätzen aus der Menge von Datensätzen zu einem resultierenden Datensatz und Zuordnung eines Häufigkeitswerts zu dem resultierenden Datensatz;
- - Auswählen einer vorgegebenen Anzahl der entsprechend den Häufigkeitswerten häufigsten Datensätze, um eine reduzierte Menge an Datensätzen zu erhalten;
- - Übermitteln einer Information an eines oder mehrere der Geräte, die von der reduzierten Menge an Datensätzen abhängt.
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Figurenliste
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Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung eines Systems mit einer Zentraleinheit und einer Vielzahl von Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte;
- 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zur Datenreduktion zur Reduzierung einer Datenmenge aus Datensätzen mit jeweils einem Betriebsgrößenverlauf für einen Fahrzyklus eines Fahrzeugs aus der Vielzahl von Fahrzeugen; und
- 3a bis 3e Tabellen mit mehreren Datensätzen, die jeweils einen realen oder gemittelten Betriebsgrößenverlauf darstellen, zur Veranschaulichung einer Datenmengenreduktion anhand eines Verlaufs eines fahrstreckenabhängigen Ladungszustands einer Fahrzeugbatterie.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand von Fahrzeugbatterien als Beispiel für technische Geräte beschrieben. Die Fahrzeugbatterien werden in Kraftfahrzeugen als Traktionsbatterien verwendet. Der Betrieb der Fahrzeugbatterien oder eines damit verbundenen Fahrzeugs soll durch ein Sammeln von Betriebsgrößen der Fahrzeugbatterien in einer Zentraleinheit und durch eine Auswertung basierend auf von einer Vielzahl von Fahrzeugen verbessert und/oder optimiert werden. Beispielsweise kann basierend auf den gesammelten Betriebsgrößen der Fahrzeugbatterien aus der Fahrzeugflotte ein Alterungszustandsmodell in der Zentraleinheit kontinuierlich aktualisiert bzw. nachtrainiert werden. Das Alterungszustandsmodell kann dann zur Ermittlung und Prädiktion von Alterungszuständen der einzelnen Fahrzeugbatterien verwendet werden.
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Das obige Beispiel steht stellvertretend für eine Vielzahl von stationären oder mobilen insbesondere batteriebetriebenen Geräten mit netzunabhängiger Energieversorgung, wie beispielsweise Fahrzeuge (Elektrofahrzeuge, Pedelecs usw.), Anlagen, Werkzeugmaschinen, Haushaltsgeräte, IOT-Geräte, Gebäudeenergieversorgungen, Fluggeräte, insbesondere Drohnen, autonome Roboter und Geräte der Unterhaltungselektronik, insbesondere Mobiltelefone, und dergleichen, die über eine entsprechende Kommunikationsverbindung (z. B. LAN, Internet) mit einer Zentraleinheit (Cloud) in Verbindung stehen.
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1 zeigt beispielhaft ein System 1 zum Sammeln von Flottendaten in einer Zentraleinheit 2 zur Erstellung eines Alterungszustandsmodells. Das Alterungszustandsmodell dient zur Bestimmung eines Alterungszustands eines elektrischen Energiespeichers in einem Kraftfahrzeug. 1 zeigt eine Fahrzeugflotte 3 mit mehreren Kraftfahrzeugen 4.
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Eines der Kraftfahrzeuge 4 ist in 1 detaillierter dargestellt. Die Kraftfahrzeuge 4 weisen jeweils eine Fahrzeugbatterie 41 als wiederaufladbaren elektrischen Energiespeicher, einen elektrischen Antriebsmotor 42 und eine Steuereinheit 43 auf. Die Steuereinheit 43 ist mit einem Kommunikationsmodul 44 verbunden, das geeignet ist, Daten zwischen dem jeweiligen Kraftfahrzeug 4 und einer Zentraleinheit (einer sogenannten Cloud) zu übertragen.
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In der Zentraleinheit 2 ist ein Datenspeicher 21 vorgesehen. Die in dem Datenspeicher 21 gespeicherten Datensätze werden in einer Prozessoreinheit 22 verarbeitet.
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Die Kraftfahrzeuge 4 senden an die Zentraleinheit 2 die Betriebsgrößen F, die zumindest Größen angeben, von denen der Alterungszustand der Fahrzeugbatterie 41 abhängt. Selbstverständlich kann auch jede andere Art von Verlaufsdaten für Betriebsgrößen übermittelt werden, abhängig davon, welche Funktion basierend auf den Betriebsgrößenverläufen in der Zentraleinheit 2 ausgeführt werden soll.
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Die Betriebsgrößen F können im Falle einer Fahrzeugbatterie einen momentanen Batteriestrom, eine momentane Batteriespannung, eine momentane Batterietemperatur und einen momentanen Ladezustand (SOC: State of Charge) angeben, sowohl auch Pack-, Modul- und / oder Zellebene. Die Betriebsgrößen F werden in einem schnellen Zeitraster von 0.1 Hz bis 100 Hz erfasst und können in unkomprimierter und/oder komprimierter Form regelmäßig an die Zentraleinheit 2 übertragen werden. Beispielsweise können die Zeitreihen der Betriebsgrößenverläufe im Abstand von 10 min bis mehreren Stunden blockweise an die Zentraleinheit 2 übertragen werden. Die Betriebsgrößenverläufe können Betriebszyklen der einzelnen Fahrzeuge als Datensätze zugeordnet werden.
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In der Zentraleinheit 2 kann eine Modellierungsfunktion implementiert sein, die aus den Datensätzen aus Betriebsgrößenverläufen ein Alterungszustandsmodell ermittelt bzw. bildet oder trainiert. Das Alterungszustandsmodell kann z. B. ausgebildet sein, einen Alterungszustand aus einer empirischen Auswertung der Betriebsgrößen F anzugeben. Dieses Alterungszustandsmodell kann einen Alterungszustandswert z. B. aus Ladungszustandsverläufen über eine gefahrene Wegstrecke eines aktuellen Fahrzyklus ableiten.
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Durch die herkömmliche Funktionalität von Batteriemanagementsystemen können Betriebsgrößenverläufe von Fahrzeugbatterien in einfacher Weise in hoher zeitlicher Auflösung erfasst werden. Die Betriebsgrößenverläufe, insbesondere Batteriestrom, Batterietemperatur, Batteriespannung, Ladungszustand und dergleichen, können nun über die Kommunikationsverbindung oder beispielsweise über Ladesäulen oder in Werkstätten an eine Zentraleinheit weitergeleitet werden. Die Betriebsgrößendaten enthalten beispielsweise den Verlauf des Ladungszustands über eine zurückgelegte Fahrstrecke in Verbindung mit einer Angabe über einen Alterungszustand und/oder einem Fahrverhalten des Fahrers.
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Aufgrund der hohen zeitlichen Auflösung steigt bei einer hohen Anzahl von Fahrzeugen der Fahrzeugflotte die Datenmenge über die Zeit (bei zunehmender Anzahl von Fahrzyklen) stark an, sodass sich der Aufwand für die Speicherung und die Auswertung der Datensätze entsprechend erhöht. Da sich der Aufwand für die Auswertung der Daten, beispielsweise für die Modellerstellung oder Zustandsbestimmung bzw. -prädiktion, häufig quadratisch, exponentiell oder in sonstiger Weise progressiv erhöht, werden die Grenzen der in überschaubarer Zeit verarbeitbarer Datenmenge schnell erreicht.
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Anhand des Flussdiagramms der 2 wird ein Verfahren beschrieben, mit dem Datensätze aus Betriebsgrößenverläufen gesammelt und reduziert werden. Die Datensätze umfassen jeweils Verläufe eines Ladungszustands einer Fahrzeugbatterie eines Fahrzeugs aus Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte abhängig von einer gefahrenen Fahrstrecke. Diese Betriebsgrößenverläufe können beispielsweise zur Bestimmung eines Alterungszustands der einzelnen Fahrzeugbatterien insbesondere zum Erstellen eines Alterungszustandsmodells für die Fahrzeugbatterien der Fahrzeuge oder eine Prädiktion des Alterungszustands der einzelnen Fahrzeuge verwendet werden.
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In Schritt S1 werden dazu Ladungszustandsverläufe als Betriebsgrößenverläufe in den Fahrzeugen erfasst und zu regelmäßigen oder vorbestimmten Zeitpunkten an die Zentraleinheit 2 übermittelt. Die Betriebsgrößenverläufe umfassen in diesem Beispiel Ladungszustände, denen jeweils eine Angabe über während des aktuellen Fahrzyklus zurückgelegte Fahrstrecke zugeordnet ist. Diese Verlaufsdaten für einen Fahrzyklus sind in einem Datensatz zusammengefasst. In der Zentraleinheit 2 werden die Datensätze mit den Betriebsgrößendaten bzw. die den Fahrstrecken zugeordneten Ladungszustandsverläufe gesammelt und zuvor übertragenen Datensätzen hinzugefügt.
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In Schritt S2 werden die erfassten Datensätze normiert, d. h. jeder der Betriebsgrößenverläufe wird in eine Wertereihe gebracht, bei denen zeitlich nacheinander erreichte Werte bestimmte Ladungszustände in einem bestimmten Raster von gefahrenen Fahrstrecken angeben.
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Wie beispielsweise in 3a dargestellt, geben die Datensätze der Betriebsgrößenverläufe den Ladungszustand jeweils nach einer vorbestimmten Fahrstrecke an. In dem Beispiel der 3a werden die Ladungszustände zu Fahrstreckenpunkten nach jeweils gefahrenen 10 km angegeben als Datensätze angegeben, von denen das hierin beschriebene Verfahren ausgeht. Die Auflösung der Betriebsgrößenverläufe ist wählbar, und es können auch feinere Schrittweiten zwischen den Fahrstreckenpunkten, wie beispielsweise zwischen 1 km und 9 km, oder auch größere Schrittweiten, wie beispielsweise zwischen 11 und 30 km, verwendet werden.
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Der Ladungszustand wird in Prozent angegeben und gibt einen Anteil an der noch verfügbaren Batteriekapazität an, im Vergleich zu einer vollständig aufgeladenen Fahrzeugbatterie 41. Die Betriebsgrößenverläufe der 3a sind für beispielhaft drei Fahrzeuge angegeben, wobei das erste Fahrzeug Fz1 Betriebsgrößenverläufe Fz1.1, Fz1.2, Fz1.3, Fz1.4 für vier Fahrten, das zweite Fahrzeug Fz2 Betriebsgrößenverläufe Fz2.1, Fz2.2, Fz2.3 für drei Fahrten und das dritte Fahrzeug Fz3 Betriebsgrößenverläufe Fz3.1, Fz3.2, Fz3.3 für drei Fahrten bereitstellt.
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In einem nachfolgenden Schritt S3 werden die erfassten Betriebsgrößenverläufe nach Länge der Fahrstrecke des jeweiligen Fahrzyklus und nach Ladezustand zu Beginn der Fahrt des Fahrzyklus sortiert. Dies ist in 3b dargestellt.
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In Schritt S4 wird analysiert, welche Fahrzyklen gleicher Länge einen ähnlichen Verlauf zeigen. Die Ähnlichkeit von zwei Betriebsgrößenverläufen ist dann gegeben, wenn die Verläufe der Ladungszustände von mehreren der Datensätze an den einzelnen Stützstellen, d. h. zu jedem Fahrstreckenpunkt, betragsmäßig um weniger als einen vorbestimmten Toleranzabstand, wie z. B. zwischen 1 -5 %, vorzugsweise von 2%, voneinander abweichen. Solche Datensätze sind beispielsweise in 3c durch die entsprechende verstärkte Umrandung markiert.
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In Schritt S5 werden die ähnlichen Betriebsgrößenverläufe zu einem gemittelten Betriebsgrößenverlauf zusammengefasst und dem entsprechend resultierenden Datensatz ein Häufigkeitswert zugeordnet, der die Anzahl der in dem gemittelten Betriebsgrößenverlauf berücksichtigten Datensätze angibt. 3d zeigt die entsprechende Tabelle der Datensätze bzw., der Betriebsgrößenverläufe einschließlich der zugehörigen Häufigkeitswerte. Das angeführte Beispiel dient nur der Illustration. Bei hohen Datenmengen von erfassten Betriebsgrößenverläufen bilden sich Histogramme mit mehreren Tausenden ähnlichen Datensätzen.
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In einem nächsten Schritt S6 wird eine Anzahl N von Datensätzen ausgewählt, die die höchsten Häufigkeitswerte aufweisen. Im gezeigten Ausführungsbeispiel der 3e werden die ersten drei Datensätze (verstärkte Umrandung) ausgewählt, die die höchsten Häufigkeitswerte aufweisen. Im dargestellten Beispiel wurde anfänglich von 10 Betriebsgrößenverläufen bzw. Datensätzen ausgegangen, die mit dem vorgestellten Verfahren auf drei Datensätze reduziert wurden. Diese resultierenden Datensätze repräsentieren 5 der ursprünglichen Datensätze, wobei nur ein geringer Informationsverlust in Kauf genommen werden muss.
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Die Modellerstellung bzw. die Zustandsbestimmung oder -prädiktion kann nun in Schritt S7 basierend auf den reduzierten Datensätzen der ausgewählten Betriebsgrößenverläufe durchgeführt werden. Dazu kann die Modellerstellung oder die Zustandsbestimmung entweder in der Zentraleinheit 2 durchgeführt werden oder es können die resultierenden Datensätze an eines oder mehrere der Fahrzeuge 4 übermittelt werden, in denen die entsprechende Recheneinheit 43 die Verarbeitung der Datensätze übernehmen kann.
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Durch die Auswahl des Toleranzbetrags für die Bestimmung von ähnlichen Betriebsgrößenverläufen/Datensätze oder die auszuwählende Anzahl der häufigsten Datensätze kann das Maß der Datenreduktion bzw. die Menge an in Schritt S7 weiterzuverarbeitenden Datensätzen bestimmt werden.