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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich im allgemeinen auf Lokomotiven
und insbesondere auf eine Einrichtung und Verfahren zum Eingrenzen
und Korrigieren von Fehlern in einer Lokomotive.
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Eine
Lokomotive ist ein komplexes elektro-mechanisches System, das aus
mehreren komplexen Subsystemen besteht. Jedes dieser Subsysteme
ist aus Komponenten aufgebaut, welche mit der Zeit ausfallen können. Wenn
eine Komponente ausfällt,
ist es schwierig, die ausgefallene Komponente zu identifizieren,
da die Auswirkungen oder Probleme, die der Fehler auf das Subsystem
hat, oft was ihre Quelle betrifft weder offensichtlich noch eindeutig
sind. Die Fähigkeit,
automatisch Probleme zu erkennen, die in den Subsystemen einer Lokomotive bereits
aufgetreten sind oder auftreten werden, hat einen positiven Einfluß auf die
Minimierung der Ausfallzeit einer Lokomotive.
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Frühere Versuche
in einer Lokomotive auftretende Probleme zu diagnostizieren, wurden
von erfahrenem Personal durchgeführt,
das eine tiefergehende Ausbildung und Erfahrung bei der Arbeit mit Lokomotiven
hatte. Üblicherweise
nutzen diese erfahrenen Einzelpersonen verfügbare Information, die in einem
Protokoll aufgezeichnet wurde. Unter Durchsehen des Protokolls nutzen
diesen erfahrenen Einzelpersonen ihre angesammelte Erfahrung und Ausbildung
bei der Zuordnung von in Lokomotiven-Subsystemen auftretenden Vorfällen zu
Problemen, die diese Vorfälle
verursachen können.
Wenn das Vorfall/Problem-Szenario einfach ist, funktioniert diese
Vorgehensweise ziemlich gut. Wenn jedoch das Vorfall/Problem-Szenario komplex
ist, ist es sehr schwierig, sämtliche
den Vorfällen
zugeordneten Fehler zu diagnostizieren und korrigieren.
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Zur
Zeit werden computergestützte
Systeme zur automatischen Diagnose von Problemen in einer Lokomotive
verwendet, um einige der damit in Verbindung auftretenden Probleme
zu überwinden, wenn
man sich vollständig
auf erfahrenes Personal verläßt. Üblicherweise
nutzt ein computergestütztes System
eine Zuordnung zwischen den beobachteten Symptomen der Fehler und
den Geräteproblemen unter
Anwendung von Verfahren wie z.B. Nachschlagen in einer Tabelle,
Verwenden einer Symptom/Problem-Matrix, und Erzeugen von Regeln.
Diese Verfahren funktionieren gut bei vereinfachten Systemen mit
einfachen Zuordnungen zwischen Symptomen und Problemen. Jedoch weisen
komplexe Geräte und
Prozeßdiagnosen
selten einfache Entsprechungen zwischen den Symptomen und den Problemen auf.
Zusätzlich
liegen nicht notwendigerweise alle Symptome vor, wenn ein Problem
auf getreten ist, was somit andere Vorgehensweisen mühsamer macht.
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DE 41 08 310 A1 und
US 5 493 729 offenbaren
ein Expertensystem mit einem Wissensbank-Verarbeitungssystem zur
Gewinnung von Wissen über Ursache/Wirkung-Beziehungen
in einem technischen System. Möglicherweise
vorhandene Kausalbeziehungen zwischen zwei Ereignissen werden mit Gewißheitsfaktoren
bewertet, die in Abhängigkeit von
beobachteten Ereignissen verändert
werden. Dabei werden die Gewißheitsfaktoren
derjenigen Kausalbeziehungen, die den beobachteten Ereignissen entsprechen,
im Vergleich zu anderen erhöht,
um die Wissenbank so anzupassen, dass das Expertensystem Schlussfolgerungen
mit höherer
Sicherheit liefert.
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US 5 448 722 offenbart ein
System zur Diagnose von Komponentenausfällen in einem hierarchisch
aufgebauten Datenverarbeitungssystem unter Verwendung von mehreren
Diagnosemodulen. Es werden Konfidenzfaktoren berechnet, um die von den
einzelnen Modulen gelieferten Ergebnisse in Abhängigkeit von der Verlässlichkeit
zu gewichten, die die einzelnen Diagnosemodule in der Vergangenheit beim
Erkennen von Fehlern gezeigt haben.
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US 5 099 436 offenbart ein
Diagnosesystem in Hybridstruktur aus regelbasierten Ursache/Wirkung-Beziehungen
und einer Erkennung von vordefinierten Ereignissen. Durch Auswertung
beobachteter Ereignisse werden Informationen über die Ursache/Wirkung-Beziehungen
gewonnen, die für
die Diagnose verwendet werden können.
Die genannten Systeme ermöglichen
den Aufbau einer Wissensbasis oder die Überprüfung vermuteter Ursache/Wirkung-Beziehungen
anhand von Rückmeldungen
des Systems in Form von beobachteten Ereignissen.
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US 5 445 347 beschreibt
allgemein den Aufbau eines für
die Fahrzeuge eines Verkehrssystems, wie etwa einer Magnetschwebebahn,
geeigneten Überwachungs-
und Diagnosesystems. Das System enthält mobile Einheiten mit Sensoren
zum Erfassen des Betriebszustands von Fahrzeugen, stationäre Einheiten
zum Empfangen von Signalen von den mobilen Einheiten, eine Basiseinheit
zum Verarbeiten der von den stationären Einheiten empfangenen Signalen,
eine Prognoseeinheit zur Bestimmung des Betriebszustands und eine
Diagnoseeinheit zur Planung von Wartungsmaßnahmen an den Fahrzeugen. Das
System ermöglicht
die Erkennung von Fehlern und die effiziente Durchführung der
erforderlichen Wartungsmaßnahmen,
um die Sicherheit zu erhöhen und
Verzögerungen
und Kosten durch fahrzeugbedingte Betriebsstörungen zu vermeiden.
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Da
die vorstehend erwähnten
Vorgehensweisen entweder einen erheblichen Zeitaufwand erfordern,
bevor Fehler diagnostiziert werden, oder weniger zuverlässige Ergebnisse
liefern, oder in komplexen Systemen nicht gut funktionieren können, gibt es
einen Bedarf, schnell und effizient die Ursache aller in den Lokomotiven-Subsystemen
auftretenden Fehler bei gleichzeitiger Minimierung der Notwendigkeit
eines menschlichen Eingriffs feststellen zu können.
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Demzufolge
ist es eine primäre
Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Einrichtung und ein Verfahren
zu schaffen, die schnell und effizient die Ursache von in den Lokomotiven-Subsystemen
auftretenden Fehlern bei gleichzeitiger Minimierung der Notwendigkeit
eines menschlichen Eingriffs feststellen können.
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Eine
weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Einrichtung
und ein Verfahren zu schaffen, die keinen Eingriff von einer Bedienungsperson
erfordern, aber die Möglichkeit
schaffen, von einer Bedienungsperson gelieferte Information zu integrieren,
um eine genauere Diagnose zu erzeugen.
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Noch
eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Einrichtung
und ein Verfahren zu schaffen, die eine Liste der wahrscheinlichsten
Ursachen für
jeden Lokomotivenfehler ermitteln können, sowie eine Liste zu unternehmender
Korrekturmaßnahmen
für die
Korrektur der Fehler liefern können.
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Noch
eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Einrichtung
und ein Verfahren zu schaffen, die schnell und effizient die Ursache
von Fehlern feststellen können,
die in komplexen Geräten
und Prozessen auftreten.
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Diese
Aufgaben werden durch eine Einrichtung mit den Merkmalen der Ansprüche 1 oder
17 sowie ein Verfahren mit den Merkmalen der Ansprüche 9 oder
25 gelöst.
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Gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der Erfindung werden eine Einrichtung und ein Verfahren für die Eingrenzung
von Fehlern in einer Lokomotive mit mehreren Subsystemen geschaffen.
In der vorliegenden Erfindung liefert eine Liefereinrichtung eine in
jeder von den mehreren Subsystemen während des Betriebs der Lokomotive
auftretende Vorfallinformation. Eine Zuordnungseinrichtung ordnet
einige dieser Vorfälle
Indikatoren zu. Jeder Indikator stellt ein in einem Subsystem detektiertes
beobachtbares Symptom dar. Eine mit der Zuordnungseinrichtung verbundene
Fehlereingrenzungseinrichtung ermittelt Ursachen für alle den
Vorfällen
zugeordneten Fehler. Die Fehlereingrenzungseinrichtung weist eine
Diagnosewissensbasis mit einer Diagnoseinformation über Fehler
auf, die in jedem von den mehreren Subsystemen und den Indikatoren
auftreten. Ferner weist die Fehlereingrenzungseinrichtung eine Diagnoseverarbeitungseinrichtung
zum Verarbeiten der zugeordneten Indikatoren mit der Diagnosewissensbasis
auf. Eine Erzeugungseinrichtung erzeugt einen für die Korrektur der Fehler
durchzuführenden
Maßnahmenplan.
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Gemäß einem
zweiten Ausführungsbeispiel der
vorliegenden Erfindung werden eine Einrichtung und ein Verfahren
zum automatischen Eingrenzen von Fehlern geschaffen, die in einem
Prozeß mit mehreren
Geräten
auftreten. In diesem Ausführungsbeispiel
weist die vorliegende Erfindung mehrere über den Prozeß verteilte
Sensoren für
die Messung von den mehreren Geräten
zugeordneten physikalischen Phänomenen
auf. Eine Zuordnungseinrichtung ordnet einige von den Sensormeßwerten
Indikatoren zu. Jeder Indikator stellt ein in einem Gerät detektiertes
beobachtbares Symptom dar. Eine mit der Zuordnungseinrichtung verbundene
Fehlereingrenzungseinrichtung ermittelt Ursachen für alle den
Geräten
zugeordneten Fehler. Die Fehlereingrenzungseinrichtung weist eine
Diagnosewissensbasis mit einer Diagnoseinformation über Fehler
auf, die in jedem von den mehreren Geräten und den Indikatoren auftreten.
Die Diagnoseinformation umfaßt
mehrere Kausalnetze mit jeweils mehreren Knoten für jedes von
der mehreren Geräten.
Jedes Kausalnetz besitzt eine Ursache/Auswirkungs-Beziehung zwischen
einigen der mehreren Knoten, wobei einige von den Knoten mit Fehlern
in jedem der mehreren Geräte
in Verbindung stehende Kern- bzw. Wurzelursachen darstellen und
einige von den Knoten beobachtbare Manifestationen der Fehler darstellen.
Die Fehlereingrenzungseinrichtung weist auch eine Diagnoseverarbeitungseinrichtung
zum Verarbeiten der zugeordneten Indikatoren mit der Diagnoseinformation
in der Diagnosewissensbasis auf. Eine Erzeugungseinrichtung erzeugt
dann einen für
die Korrektur der Fehler durchzuführenden Maßnahmenplan.
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Wenn
nun die vorliegende Erfindung nachstehend in Verbindung mit einem
veranschaulichenden Ausführungsbeispiel
und Verfahren zur Anwendung beschrieben wird, dürfte es selbstverständlich sein,
daß damit
nicht beabsichtigt ist, die Erfindung auf dieses Ausführungsbeispiel
einzuschränken. Statt
dessen ist es beabsichtigt, alle Alternativen, Modifikationen und Äquivalenten
mit abzudecken, sofern sie in dem Erfindungsgedanken und dem Schutzumfang
der vorliegenden Erfindung gemäß Definition
in den beigefügten
Ansprüchen
mit eingeschlossen sind.
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In
den beigefügten
Zeichnungen zeigen:
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1 eine
schematische Darstellung einer Lokomotive;
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2 ein
Blockdiagramm eines erfindungsgemäßen Borddiagnose-Subsystems;
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3 ein
Blockdiagramm einer in dem erfindungsgemäßen Borddiagnose-Subsystem
verwendeten Fehlereingrenzungseinrichtung;
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4 ein
schematische Darstellung eines Lokomotivenmaschinen-Kühlsubsystemmodells;
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5a bis 5d ein
Kausalnetz für
das Lokomotivenmaschinen-Kühlsubsystemmodell;
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6a bis 6b ein
Beispiel, wie Wahrscheinlichkeiten in einem Kausalnetz auf der Basis eines
Anfangsbeweises berechnet werden und wie die Wahrscheinlichkeiten
gemäß der Präsentation
eines zusätzlichen
Beweises für
das Lokomotivenmaschinen-Kühlsubsystem
neu berechnet werden; und
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7 ein
Blockdiagramm eines Systems für die
Eingrenzung von Fehlern gemäß einem
zweiten Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung.
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1 zeigt
eine schematische Darstellung einer Lokomotive 10. Die
Lokomotive kann entweder eine Wechselstrom- oder Gleichstrom-Lokomotive sein.
Die Lokomotive 10 besteht aus mehreren komplexen Subsystemen,
wovon jedes getrennte Funktionen ausführt. Einige der Subsysteme
und deren Funktionen sind nachstehend aufgelistet. Man beachte,
daß die
Lokomotive 10 auch noch aus vielen anderen Subsystemen
besteht und daß die
vorliegende Erfindung nicht auf die offenbarten Subsysteme beschränkt ist.
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Ein
Luft- und Luftbremsen-Subsystem 12 liefert Druckluft an
die Lokomotive, welche die Druckluft dazu verwendet, die Luftbremsen
der Lokomotive und der Wagen dahinter zu betätigen.
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Ein
Hilfsdrehstromgenerator-Subsystem 14 versorgt alle Hilfsgeräte mit Energie.
Insbesondere liefert es Energie direkt an einen Hilfsgebläsemotor und
an einen Absauggebläsemotor.
Weitere Geräte in
der Lokomotive werden über
einen Zyklusumschalter mit Energie versorgt.
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Ein
Batterie- und Anlasser-Subsystem 16 liefert Spannung, um
die Batterie in einem optimalen Ladezustand zu halten und liefert
Energie für
den Betrieb eines Gleichstrombusses und eines Hochspannungswechselstromssystems
(HVAC).
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Ein
verbundinternes Kommunikations-Subsystem sammelt, verteilt und zeigt
Verbunddaten aller Lokomotiven in dem Verbund an.
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Ein
Führerstandsignal-Subsystem 18 verknüpft die
Gleisanlage mit dem Zugsteuersystem. Insbesondere empfängt das
System 18 kodierte Signale von den Schienen über an der
Vorder- und Rückseite
der Lokomotive angeordnete Empfänger. Die
empfangene Information wird dazu genutzt, den Lokomotivführer über Geschwindigkeitsbeschränkungen
und Betriebsmodi zu informieren.
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Ein
verteiltes Leistungssteuerungs-Subsystem, das eine Fernsteuerungsmöglichkeit
für mehrere
Lokomotiven zur Verfügung
stellt, liegt im ganzen Zug vor. Es stellt auch eine Steuerung für die Zugleistung
im Antriebs- und Bremsbetrieb, sowie eine Steuerung der Luftbremse
zur Verfügung.
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Ein
Maschinenkühlungs-Subsystem 20 stellt die
Einrichtung zur Verfügung,
mittels welcher die Maschine und andere Komponenten Wärme an das Kühlwasser
abgeben. Zusätzlich
minimiert es die thermische Wechselbeanspruchung der Maschine durch
Aufrechterhaltung einer optimalen Maschinenbetriebstemperatur über den
gesamten Lastbereich und verhindert eine Überhitzung in Tunneln.
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Ein
Zugende-Subsystem stellt eine Kommunikation zwischen dem Führerstand
der Lokomotive und dem letzten Wagen über eine Funkverbindung für den Zweck
einer Notbremsung zur Verfügung.
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Ein
Geräteventilations-Subsystem 22 stellt eine
Einrichtung zum Kühlen
der Lokomotivengeräte zur
Verfügung.
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Ein
Ereignisaufzeichnungs-Subsystem zeichnet benötigte FRA-Daten und eingeschränkte definierte
Daten für
die Zugführerbewertung
und Unfallaufklärung
auf. Es kann bis zu 72 Stunden Daten aufzeichnen.
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Ein
Kraftstoffüberwachungs-Subsystem stellt
eine Einrichtung für
die Überwachung
des Kraftstoffpegels und zur Übertragung
dieser Information an die Besatzung bereit.
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Ein
globales Ortungs-Subsystem nutzt NAVSTAR-Satellitensignale, um genaue
Positions-, Geschwindigkeits- und Höhenmessungen für das Steuerungssystem
bereitzustellen.
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Ein
mobiles Kommunikationspaket-Subsystem stellt eine Hauptdatenverbindung
zwischen der Lokomotive und dem Gleis über eine 900 MHz Funkverbindung
her.
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Ein
Antriebs-Subsystem 24 stellte eine Einrichtung zum Bewegen
der Lokomotive zur Verfügung.
Es umfaßt
auch die Traktionsmotoren und das dynamische Bremsvermögen. Insbesondere
empfängt
das Antriebs-Subsystem 24 Energie von dem Traktions-Drehstromgenerator
und wandelt sie über die
Traktionsmotoren in Lokomotivenbewegung um.
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Ein
Subsystem mit verteilten Ressourcen umfaßt die E/A-Kommunikationsgeräte, welche von mehreren Subsystemen
mitbenutzt werden.
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Ein
Traktions-Drehstromgenerator-Subsystem 26 wandelt mechanische
Energie in elektrische Energie um, welche dann an das Antriebssystem
geliefert wird.
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Ein
Fahrzeugsteuerungssystem-Subsystem liest die Zugführereingaben
und legt die Lokomotivenbetriebsmodi fest.
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Die
vorstehend erwähnten
Subsysteme werden von einem Lokomotivensteuerungssystem 28 überwacht,
das in der Lokomotive angeordnet ist. Das Lokomotivensteuerungssystem 28 verfolgt
alle in den Subsystemen auftretenden Vorfälle mittels eines Vorfälleprotokolls.
Ein Borddiagnose-Subsystem 30 empfängt die von dem Steuersystem
gelieferte Vorfallinformation und ordnet einige von den aufgezeichneten
Vorfällen
Indikatoren zu. Die Indikatoren repräsentieren in den Subsystemen
detektierte, beobachtbare Symptome. Das Borddiagnose-Subsystem 30 ermittelt
dann eine Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für alle Lokomotivenfehler,
sowie auch zusätzlich
eine Liste von für
die Korrektur der Fehler zu unternehmenden Maßnahmen. Zusätzlich kann das
Borddiagnose-Subsystem
die Überprüfung bestimmter
manueller Indikatoren außerhalb
des Subsystems angeordneter Indikatoren fordern und verfeinert dann
auf der Basis des Status der manuellen Indikatoren die Diagnose,
um bessere Ergebnisse zu liefern.
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Ein
Blockdiagramm des Borddiagnose-Subsystems 30 ist in 2 dargestellt.
Das Borddiagnose-Subsystem 30 ist ein computergestütztes System, das
mehrere manuelle Indikatoren 32 aufweist, die über die
Lokomotive für
die Detektion von Fehlern in jedem der Subsysteme verteilt sind.
Eine Vorfallprotokollierungseinrichtung 34 zeichnet Vorfälle auf,
die in jedem der Subsysteme während
des Betriebs der Lokomotive auftreten. Einige der Vorfälle werden
in einer Fehlereingrenzungseinrichtung 36 Indikatoren zugeordnet.
Jeder Indikator repräsentiert
ein beobachtbares Symptom in einem Subsystem. Die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 ermittelt
Ursachen für alle
mit den Vorfällen
in Verbindung stehenden Fehler aus den zugeordneten Indikatoren
nach einer Aufforderung durch eine Präsentations- bzw. Darstellungseinrichtung 38 mittels
einer Bedienungsperson und einer Mensch/Maschine-Schnittstelle 40.
Aus den Ursachen erzeugt die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 eine
Diagnose für
die Korrektur der Fehler. Die Diagnose wird dann zu einer Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 gesendet,
auf welche von der Mensch/Maschine-Schnittstelle 40 über die
Darstellungseinrichtung 38 zugegriffen werden kann. Die
Diagnose in der Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 liefert
eine Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für alle Lokomotivenfehler sowie
eine Liste zu unternehmender Korrekturmaßnahmen, um die Fehler zu korrigieren.
Um eine genauere Diagnose zu erzeugen, kann die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 die Bedienungsperson
dazu auffordern, einige über
die Lokomotiven-Subsysteme verteilte manuelle Indikatoren 32 zu überprüfen. Die
Fehlereingrenzungseinrichtung verfeinert dann die vorausgegangene
Diagnose und sendet die neue Diagnose an die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42.
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Eine
detailliertere Ansicht der Fehlereingrenzungseinrichtung 36 ist
in dem Blockdiagramm von 3 bereitgestellt. Die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 weist
eine Diagnosewissensbasis 44 auf, welche Information über Fehler enthält, die
in jedem der Subsysteme auftreten, und über Symptome, die sich in jedem
der Subsysteme ereignen können.
Die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 weist ferner eine Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 auf,
welche die zugeordneten Indikatoren mit der Diagnoseinformation
in der Diagnosewissensbasis 44 verarbeitet. Die Diagnoseinformation
in der Diagnosewissensbasis umfaßt mehrere Kausalnetze mit
jeweils mehreren Knoten für
jedes von den Lokomotiven-Subsystemen. Jedes Kausalnetz besitzt
eine Ursachen/Auswirkungs-Beziehung zwischen einigen der mehreren Knoten,
wobei einige von den Knoten mit Fehlern in jedem der Subsysteme
in Verbindung stehende Kern- bzw. Wurzelursachen repräsentieren
und einige von den Knoten beobachtbare Manifestationen der Fehler
repräsentieren.
Jede von den Wurzelursachen in den Kausalnetzen weist eine Erstwahrscheinlichkeit
auf, welche die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers bei fehlender jeder
zusätzlichen
Kenntnis angibt, die entweder von den manuellen Indikatoren 32 oder
der Vorfallprotokollierungseinrichtung 34 geliefert wird.
Ferner weist jeder von den Knoten in den Kausalnetzen eine bedingte
Wahrscheinlichkeitsinformation auf, welche die Stärke der
Beziehungen des Knoten zu seinen Ursachen repräsentiert.
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Die
Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 weist eine Indikatorbewertungseinrichtung 48 für den Aufruf
der mehreren Kausalnetze anhand der zugeordneten Indikatoren und
für die
Bewertung der zugeordneten Indikatoren mit den Wahrscheinlichkeiten
in den aufgerufenen Kausalnetze auf. Die Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 weist
ferner eine Netzauflösungseinrichtung 50 für eine Neuberechnung
der Wahrscheinlichkeiten der aufgerufenen Kausalnetze gemäß dem Status
der zugeordneten Indikatoren auf. Die Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 weist ferner
eine Diagnosebewertungseinrichtung 52 für eine Bewertung der neu berechneten
Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen auf. Zusätzlich erzeugt
die Diagnosebewertungseinrichtung 52 eine Liste der wahrscheinlichsten
Ursachen für alle
Lokomotivenfehler sowie eine Liste von für die Korrektur der Fehler
zu unternehmenden Maßnahmen.
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Ferner
fordert die Diagnosebewertungseinrichtung 52 eine Bedienungsperson
zum Überprüfen von
manueller Indikatoren 32 auf, welche die Diagnose weiter
verfeinern können.
Die Indikatorbewertungseinrichtung ruft dann die mehreren Kausalnetze nach
dem Status der manuell überprüften Indikatoren auf.
Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet dann
die Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen gemäß dem Status
der manuell überprüften Indikatoren
neu. Die Diagnosebewertungseinrichtung bewertet dann die neu berechneten Wahrscheinlichkeiten
in den aufgerufenen Kausalnetzen und liefert an die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 eine
neue Liste der wahrscheinlichsten Ursachen, welche sich in der Verallgemeinerung der
Vorfälle
ergeben haben. Zusätzlich
liefert die Diagnosebewertungseinrichtung einen zur Korrektur der
Fehler durchzuführenden
Maßnahmenplan.
Insbesondere werden einige mit den Fehlern in Verbindung stehende
Ursachen einem Satz auszuführender
spezifischer maßnahmenorientierter
Anweisungen zugeordnet. Diese aus der Liste wahrscheinlicher Ursachen
erhaltenen Anweisungen stehen mit einigen der Knoten in dem Netz
in Verbindung und werden als Maßnahmenknoten
bezeichnet. Einige dieser Ursachen können dieselbe Reparaturmaßnahme erfordern.
Ferner werden Anweisungen nur für
Ursachen ausgegeben, welche einen eine vorab spezifizierten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreiten.
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Wie
vorstehend erwähnt,
weist jedes Kausalnetz in der Diagnosewissensbasis 44 eine
Repräsentation
der Ursache/Auswirkungs-Beziehungen zwischen Fehlern und beobachtbaren
Symptomen für jedes
von den Lokomotiven-Subsystemen auf. Daher muß für die Aufstellung der Diagnosewissensbasis 44 ein
Verständnis
dafür vorhanden
sein, wie jede Komponente in einem Subsystem ausfällt und
was die beobachtbaren Symptome jedes Fehlers sind. Ein Beispiel
eines Modells für
ein Lokomotiven-Subsystems ist in 4 dargestellt,
welche ein schematische Darstellung eines Maschinenkühlsystemmodells 20 zeigt.
Das Maschinenkühlsystemmodell 20 weist
einen Radiator 54 für
die Aufrechterhaltung einer optimalen Motortemperatur über den
vollen Lastbereich und zur Verhinderung von Überhitzung auf. Der Radiator
hält die
optimale Motortemperatur durch die Zuführung eines Kühlmittels
aufrecht, das aus einem Tank 56 von einer Pumpe 58 durch
ein Rohr 60 gepumpt wird. Die Temperatur des Kühlmittels
wird kontinuierlich von einem Temperaturfühler 62 überwacht,
welcher mit einer Steuerung 64 verbunden ist. Die Steuerung 64 nutzt
die Temperatur des Kühlmittels
zum Steuern des Radiators 54 mittels eines Gebläsemotors 66 und
einer Gebläseschaufel 68.
Die möglichen
Fehlermodi, welchen das Maschinenkühlsystem 20 unterliegen
kann, sind Temperaturfühlerausfall,
Rohrleckage, Pumpenausfall, Radiatorverstopfungen, Radiatorlecks,
Tanklecks, Gebläseschaufelbruch,
Gebläsemotorausfall
und Reglerausfall.
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Nach
der Identifikation aller möglichen
Fehlermodi für
das Maschinenkühlsystem 20 wird
das Kausalnetz für
das Maschinenkühlsystem
aufgestellt. 5a bis 5d stellen
ein Kausalnetz für
das Maschinenkühlsystem 20 dar. 5a stellt
jeden der identifizierten Fehlermodi für das Maschinenkühlsystem
dar. Jeder von den Fehlermodi (d.h., Temperaturfühlerausfall, Rohrleckage, Pumpenausfall,
Radiatorverstopfungen, Radiatorlecks, Tanklecks, Gebläseschaufelbruch,
Gebläsemotorausfall
und Reglerausfall) wird als Problemknoten oder eine Ursache bezeichnet
und als ein Kästchen
mit abgerundeten Ecken dargestellt. Jede Ursache hat einen etwas stärkere Auswirkung
auf das Maschinenkühlsystem und
es ist auch möglich,
daß einige
Ursache dieselbe Auswirkungen haben. An einem bestimmten Punkt manifestiert
sich eine Auswirkung selbst in der Weise, daß sie gemessen oder beobachtet
werden kann. Wenn der Status eines einzelnen beobachtbaren Symptoms
oder der Zustand verschiedener beobachtbarer Symptome eindeutig
auf eine Ursache hinweist, ist es möglich, das Problem unzweifelhaft
zu identifizieren.
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5b stellt
die Ursache/Wirkung-Beziehungen für alle von den in 5a identifizierten
Fehlermodi dar. Die Ursache/Wirkung-Beziehung zwischen allen Modi
ist durch einen in Richtung der Kausalität zeigenden Pfeil dargestellt.
In 5b ist dargestellt, wie die Fehlermodi eines Radiator lecks,
eines Tanklecks und eines Rohrlecks eine Auswirkung haben, die durch
wenig Kühlmittel
charakterisiert ist. Der Knoten für wenig Kühlmittel ist mit einem Indikatorknoten,
niedriger Kühlmittelstand,
verbunden, der anzeigt, ob der Kühlmittelstand
niedrig ist. Der Indikatorknoten ist ein Knoten, der immer eine
Auswirkung ist, die den Wert eines gemessenen oder berechneten Parameters
repräsentiert.
Er ist durch einen Kreis dargestellt. Diese Knoten werden zur Darstellung
eines Anzeichens verwendet, das dem Netz gegenüber präsentiert wird. Es ist dargestellt,
wie der Knoten für
wenig Kühlmittel
zusammen mit den Fehlermodi für
einen verstopften Radiator und Pumpenausfall eine Auswirkung haben,
die jeweils durch ein unzureichende Kühlkapazität charakterisiert ist. In einer weiteren
Ebene in 5b liegt ein nicht arbeitender Gebläsemotor,
eine gebrochene Gebläseschaufel und
ein Reglerausfall als Ursache vor. Jeder diese Fehlermodi besitzt
eine Auswirkung, die durch eine nicht zirkulierende Kühlluft charakterisiert
ist. Zusätzlich
ist der Reglerausfallmodus mit einem Indikatorknoten gekoppelt,
der prüft,
ob der Regler einen Fehlerstatus aufweist. Auf einer höheren Ebene
hat der Temperaturfühleraufallmodus
zusammen mit den Auswirkungen der nicht zirkulierenden Luft und
unzureichender Kühlkapazität eine Auswirkung
auf das Maschinenkühlsystem,
die durch eine höhere
als die normale Wassertemperatur gekennzeichnet ist. Dieses Auswirkung
ist mit einem Indikator gekoppelt, der prüft, ob die Wassertemperatur über einem
normalen Wert liegt.
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Für jede Ursache
ist in dem Kausalnetz einen Erstwahrscheinlichkeit zugeordnet, welche
die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers angibt. Die Erstwahrscheinlichkeiten
sind jeder Ursache zugeordnete Faktoren, welche die Wahrscheinlichkeit,
daß die Ursache
vorliegt bei fehlender jedweder zusätzlichen Kenntnis entweder
von den mehrere manuellen Indikatoren oder aus der Vorfallprotokollierungseinrichtung
angeben. 5c stellt ein Beispiel von Wahrscheinlichkeiten
dar, die jeder von den ursprünglichen
Ursachebedingungen für
das Maschinenkühlsystemmodell
zugeordnet sind. Man beachte, daß in Fällen, bei denen eine Komponente
mehrfache Fehlermodi aufweist, die auf dem jeweiligen Fehlermodus
beruhende Fehlerausfallwahrscheinlichkeit benötigt wird. Man beachte ferner,
daß die
Wahrscheinlichkeitsgrößen von
in Gruppen zusammengefaßten Knoten
die Wahrscheinlichkeit bestimmen, daß der spezielle Fehlermodus
das Problem ist. Wenn beispielsweise in 5c keine
Kühlluft
zirkuliert und kein anderes Problem in dem Maschinenkühlsystem vorliegt,
dann würde
vorausgesagt werden, daß ein Reglerausfall
vierfach wahrscheinlicher auftreten würde als daß der Gebläsemotor nicht arbeitet. Eine Wahrscheinlichkeit
eines Gebläseflügelbruches
läge in
einer weniger wahrscheinlichen Größenordnung. Ein weiteres Beispiel
wäre, daß dann,
wenn eine unzureichende Kühlkapazität vorliegt
und keine anderen Probleme im Maschinenkühlsystem vorliegen, vorausgesagt
würde,
daß ein
verstopfter Radiator mit sechsfach höherer Wahrscheinlichkeit als
eine Pumpenausfall auftreten würde.
Eine Wahrscheinlichkeit eines Fehlers wegen zu wenig Kühlmittel
läge in
einer weniger wahrscheinlichen Größenordnung.
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Nach
der Zuordnung einer Erstwahrscheinlichkeit zu jeder von den Kern-
bzw. Wurzelursachen wird dann eine Randwahrscheinlichkeit, welche
die Stärke
der Beziehung zwischen der Ursache oder Fehlermodus und einer Auswirkung
auf der nächsten Ebene
abschätzt,
für jede
Beziehung zugewiesen. Im wesentlichen stellt die Randwahrscheinlichkeit
die Wahrscheinlichkeit dar, daß die
Auswirkung wahr ist, vorausgesetzt, daß die Ursache bereits als wahr
bekannt ist. Wenn alle Ursachen unabhängig sind, und wenn alle Ursachen
falsch sind, ist auch die Auswirkung falsch. In diesem Ausführungsbeispiel
wird nur ein Parameter zwischen 0 und 1 verwendet, um die Stärke der
Beziehung darzustellen, wobei jedoch die Verwendung anderer Parameter
innerhalb des Schutzumfangs der vorliegenden Erfindung liegt. Dieses
ist als "Noisy-Or"-Annahme bekannt. 5d stellt
ein Beispiel von Randwahrscheinlichkeiten dar, die jeder von den
Beziehungen des für
das Maschinenkühlsystemmodell
aufgestellten Kausalnetzes zugewiesen sind. Gemäß 5d führt ein
Temperatur fühlerausfall
zu der Auswirkung einer höheren
als normalen Wassertemperatur in 50% der Zeit; unter der Annahme
einer niedrigeren Temperatur für
die restliche Zeit. Ähnlich
führt einen
Pumpenausfall nahezu immer (95%) zu einer unzureichenden Kühlkapazität. Ferner
führt ein
Radiatorleck in 90% der Zeit zu zuwenig Kühlmittel. Weitere Beispiele
von Randwahrscheinlichkeiten sind aus 5d ersichtlich. Man
beachte, daß die
vorstehend erwähnte
bedingte Wahrscheinlichkeitsinformation von der Randwahrscheinlichkeitsinformation
abgeleitet wird.
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Kausalnetze
für die
anderen Lokomotiven-Subsysteme werden in der gleichen Weise aufgestellt,
die zur Aufstellung des Kausalnetzes für das Maschinenkühlsystem
angewendet wurde. Insbesondere werden die Fehlermodi für jedes
Subsystem identifiziert, die Ursache/Wirkung-Beziehungen für jeden
von den Fehlermodi identifiziert, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern
angebende Erstwahrscheinlichkeiten zugewiesen und eine die Stärke der Beziehung
zwischen dem Fehlermodus und einem Auswirkungsknoten der nächsten Ebene
abschätzende
Randwahrscheinlichkeit für
jede Beziehung zugewiesen. Sobald alle Kausalnetze aufgestellt,
validiert und getestet sind, werden die Netze in die Diagnosewissensbasis 62 in
der Form eines Vertrauensnetzes integriert.
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Wenn
die Kausalnetze für
alle Subsysteme fertiggestellt und integriert sind, werden üblicherweise
Vorfälle
auf der Basis eines Anzeichens diagnostiziert, das der Fehlereingrenzungseinrichtung 36 durch
die Vorfallprotokollierungseinrichtung 34 vorgegeben wird.
Die Vorfallsinformation wird dann Indikatoren in der Fehlereingrenzungseinrichtung 36 zugeordnet.
Die Indikatorbewertungseinrichtung 48 ruft dann die mehreren
Kausalnetze gemäß den zugeordneten
Indikatoren auf und bewertet die zugeordneten Indikatoren mit den
Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen. Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
die Wahrscheinlichkeiten der aufgerufenen Kausalnetze gemäß dem Status
der zugeordneten Indikatoren neu. Insbesondere werden die Wahrscheinlichkeiten
unter Anwendung eines bekannten Vertrauensnetz-Auflösungsalgorithmus
neu berechnet. Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 bewertet
dann die neu berechneten Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen
Kausalnetzen. Zusätzlich
erzeugt die Diagnosebewertungseinrichtung für die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 eine
Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für irgendwelche Lokomotivenfehler
sowie auch zusätzlich
eine Liste von für
die Korrektur der Fehler zu unternehmenden Korrekturmaßnahmen.
Ferner fordert die Diagnosebewertungseinrichtung 52 eine
Bedienungsperson zum Überprüfen eines
speziellen manuellen Indikators 32 auf, der die Diagnose
weiter verfeinern kann. Die Indikatorbewertungseinrichtung 48 ruft
dann die mehreren Kausalnetze gemäß dem Status des manuell überprüften Indikators
auf. Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
dann die Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen gemäß dem Status
des manuell überprüften Indikators
neu. Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 bewertet dann
die neu berechneten Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen
und liefert an die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 eine
neue Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für irgendwelche Lokomotivenfehler,
sowie auch zusätzlich
eine Liste von für
die Korrektur der Fehler zu unternehmenden Korrekturmaßnahmen.
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6a bis 6b zeigen
ein Beispiel dafür, wie
Wahrscheinlichkeiten in einem Kausalnetz auf der Basis eines Anfangsanzeichens
berechnet werden und wie die Wahrscheinlichkeiten entsprechend der
Präsentation
eines zusätzlicher
Anzeichens für das
Modell des Lokomotivenmaschinen-Kühlsubsystems neu berechnet
werden. In 6a ist eine Anzeige, daß die Wassertemperatur über dem
normalen Wert liegt, in der Vorfallprotokollierungseinrichtung der
Lokomotive empfangen worden. Ferner ist eine Anzeige empfangen worden,
daß die
Steuerung des Radiatorgebläses
einwandfrei funktioniert, so daß die Fehlerstatusanzeige
falsch ist. Zu diesem Zeitpunkt ist der Kühlmittelstand unbekannt, so
daß die
Anzeige für
niedrigen Kühlmittelstand
unbekannt ist. Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
dann die Wahrscheinlichkeiten der Fehlermodi in dem Netz nach dem
Einfluß,
den Vorfälle
auf das Netz ausüben.
In diesem Beispiel zeigen die Wahrscheinlichkeiten für die Fehlermodi,
daß ein
verstopfter Radiator die wahrscheinlichste Ursache (73%) für den Fehler
auf der Basis der aktuellen Information ist. Ein Pumpenfehler (13%),
ein Gebläsemotorausfall
(10%) und ein Radiatorleck (10%) sind ebenfalls mögliche Ursachen.
Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 bewertet dann die
Wahrscheinlichkeiten und erzeugt eine Liste der möglichen
Fehler in der vorgenannten Reihenfolge. Diese Diagnose kann verfeinert
werden, wenn der Status eines manuellen Indikators 32 einen
signifikanten Einfluß auf
die Diagnose hätte.
Es wird nur zur Prüfung
solcher manuellen Indikatoren aufgefordert, die das Potential zu
einer signifikanten Beeinflussung der Diagnose aufweisen. In dem
Beispiel von 6b wird die Bedienungsperson
gebeten, den Status des Kühlmittelstandes
zu überprüfen. In
diesem Beispiel wird ein niedriger Kühlmittelstand beobachtet und
diese Information über
die Präsentationseinrichtung 38 und
die Mensch/Maschine-Schnittstelle 40 in die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 eingegeben.
Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
dann die Wahrscheinlichkeiten des aufgerufenen Kausalnetzes neu
und liefert eine neue Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für alle Lokomotivenfehler,
sowie auch zusätzlich
eine Liste von für
die Korrektur der Fehler zu unternehmenden Korrekturmaßnahmen.
In diesem Beispiel legt die zusätzliche
Information nahe, daß ein
Radiatorleck stark (99%) als Ursache für den Fehler zu vermuten ist.
Andere Wahrscheinlichkeiten, die an die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 ausgegeben
werden, sind die, daß der
Gebläsemotor
nicht arbeitet (11%) oder daß der
Radiator verstopft ist (7%). Zusätzlich
erzeugt die Diagnoseprotokollierungseinrichtung einen Maßnahmenplan
zur Korrektur der Liste dieser Fehler. Der Maßnahmenplan wird nur für Wahrscheinlichkeiten
erzeugt, die einen vorbestimmten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert
erreichen. Wenn beispielsweise ein Wahrscheinlichkeitsschwellenwert
von 10% verwendet wird, dann wären
die Anweisungen für
den Maßnahmenplan: "Radiator auf Lecks
inspizieren und falls erforderlich ersetzen" und "Kühlgebläsemotor
auf einwandfreien Betrieb überprüfen und
falls erforderlich ersetzen".
Auf den verstopften Radiator und andere Ursachen bezogene Anweisungen
würden
nicht ausgegeben werden, da die Fehlerwahrscheinlichkeit dieser
Ursachen nicht den vorbestimmten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet.
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Die
Anwendung der Fehlereingrenzungseinrichtung 36 ermöglicht einem
Anwender eine schnellere Problemlösung als die zur Zeit angewandten Vorgehensweisen,
da die Fehler auf die wahrscheinlichste Gruppe von Fehlern eingegrenzt
wird. Zusätzlich
kann die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 dazu verwendet
werden, sich entwickelnde Probleme zu finden, bevor sie sich zu
einem ernsten Problem entwickeln, indem Parameter überwacht
werden, welche einen drohenden Fehler anzeigen können, und die Parameterdaten
verarbeitet werden, um sich entwickelnde Probleme zu erkennen.
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Obwohl
das veranschaulichende Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung als Eingrenzung von Fehlern in Lokomotiven-Subsystemen beschrieben
wurde, ist der Schutzumfang der Erfindung nicht auf dieses Ausführungsbeispiel
beschränkt.
Insbesondere kann die vorliegende Erfindung in verschiedenen Anpassungen
zur Diagnose von Fehlerursachen komplexer Geräte und Prozesse genutzt werden.
In diesem Ausführungsbeispiel
werden mehrere Sensoren ohne die Vorfallprotokollierungseinrichtung
verwendet. Die mehreren Sensoren sind über den Prozeß verteilt
angeordnet und messen physikalische Phänomene in Verbindung mit den Geräten. Eine
Zuordnungseinrichtung ordnet einige von den Sensormeßwerten
Indikatoren zu. Jeder Indikator repräsentiert ein in dem Gerät detektiertes
beobachtbares Symptom. Eine mit der Zuordnungseinrichtung verbundene
Fehlereingrenzungseinrichtung ermittelt die Ursachen für irgendwelche
Fehler in Verbindung mit den Geräten.
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7 ist
ein Blockdiagramm einer Einrichtung 70 zum Eingrenzen von
Fehlern in einem Prozeß mit
mehreren Geräten.
Die Einrichtung 70 weist mehrere über den Prozeß verteilte
Sensoren 72 auf. Die Sensoren messen physikalische Phänomene in Verbindung
mit den Geräten.
Eine Zuordnungseinrichtung 74 ordnet einige von den Meßwerten
Indikatoren zu. Jeder Indikator repräsentiert ein in einem Gerät detektiertes,
beobachtbares Symptom. Die Zuordnungseinrichtung 74 ist
mit der Fehlereingrenzungseinrichtung 36 verbunden, welche
die Ursachen für
irgendwelche Fehler in Verbindung mit den Geräten ermittelt. Wie vorstehend
erwähnt,
nutzt die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 die Diagnosewissensbasis 44,
um Diagnoseinformation über
Fehler zu speichern, die in jedem der mehreren Geräte und Indikatoren
auftreten. Die Diagnoseinformation umfaßt mehrere Kausalnetze, wovon
jedes Knoten für jedes
der mehreren Geräte
enthält.
Jedes Kausalnetz besitzt eine Ursache/Wirkung-Beziehung zwischen
einigen dieser Knoten, wobei einige von den Knoten Wurzelursachen
in Verbindung mit Fehlern in jedem von den Geräten darstellen und einige von
den Knoten beobachtbare Manifestationen der Fehler repräsentieren.
Die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 nutzt auch eine Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 zum
Verarbeiten der zugeordneten Indikatoren mit der Diagnoseinformation
in der Diagnosewissensbasis 44. Nach der Ermittlung aller
Fehler liefert die Fehlereingrenzungseinrichtung einen durchzuführenden
Maßnahmenplan
zur Korrektur der Fehler an die Diagnoseeinrichtung 76.
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Wie
in dem ersten Ausführungsbeispiel
weist jede von den Wurzelursachen in den Kausalnetzen eine Erstwahrscheinlichkeit
auf, welche die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers bei fehlender jedweder zusätzlichen
von den Sensoren gelieferten Kenntnis angibt. Zusätzlich besitzt
jeder von den Knoten in den Kausalnetzen eine bedingte Wahrscheinlichkeitsinformation,
welche die Stärke
der Beziehungen der Knoten zu ihren Ursachen darstellt. Wiederum
nutzt die Diagnoseverarbeitungseinrichtung 46 die Indikatorbewertungseinrichtung 48 zum
Aufruf der mehreren Netze gemäß den zugeordneten
Indikatoren und zum Bewerten der zugeordneten Indikatoren mit den Wahrscheinlichkeiten
in den Kausalnetzen. Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
dann die Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen gemäß dem Status
der zugeordneten Indikatoren neu. Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 bewertet
die neu berechneten Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen
und erzeugt eine Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für alle Fehler
sowie eine Liste zu unternehmender Korrekturmaßnahmen zur Korrektur der Fehler.
Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 fordert dann eine
Bedienungsperson zum Überprüfen von über die
Geräte
verteilten manuellen Indikatoren 32 auf, die einen weiteren Einfluß auf die
Diagnose des Prozesses haben können.
Die Indikatorbewertungseinrichtung ruft dann die mehreren Kausalnetze
gemäß dem Status
der manuell überprüften Indikatoren
auf. Die Netzauflösungseinrichtung 50 berechnet
dann die Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen gemäß dem Status
der manuell überprüften Indikatoren
neu. Die Diagnosebewertungseinrichtung 52 bewertet dann
die neu berechneten Wahrscheinlichkeiten in den aufgerufenen Kausalnetzen
und liefert an die Diagnoseprotokollierungseinrichtung 42 eine neue
Liste der wahrscheinlichsten Ursachen für alle Fehler sowie eine Liste
durchzuführenden
Korrekturmaßnahmen
zur Korrektur der Fehler. Nachdem die Ursachen für alle Fehler ermittelt sind,
liefert die Fehlereingrenzungseinrichtung 36 einen für die Korrektur der
Fehler durchzuführenden
Maßnahmenplan
an die Diagnoseeinrichtung 76.
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Es
ist somit deutlich, daß gemäß der vorliegenden
Erfindung eine Einrichtung und ein Verfahren zum Eingrenzen von
Fehlern in einer Lokomotive mit mehreren Subsystemen und eine Einrichtung
und ein Verfahren zum automatischen Eingrenzen und Korrigieren von
Fehlern in einem Prozeß mit
mehreren Geräten
geschaffen werden, die vollständig
den Zielen und Vorteilen und den hierin vorstehend beschriebenen
Aufgaben genügen.
Die Erfindung wurde unter Bezugnahme auf verschiedene Ausführungsbeispiele
beschrieben, wobei jedoch klar erkennbar ist, daß Varianten und Modifikationen
von einem Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet ausgeführt werden
können,
ohne von dem Schutzumfang der Erfindung abzuweichen. Beispielsweise
kann die Fehlereingrenzungseinrichtung an einer entfernten Stelle angeordnet
sein und die Vorfall information und die manuelle Indikatorinformation
an die Fehlereingrenzungseinrichtung übertragen werden. Nach der
Ermittlung der Fehlerursachen kann dann die Fehlereingrenzungseinrichtung
die Ursachen und Maßnahmenpläne an die
Bedienungsperson zurücksenden.