In den letzten Jahren konnte sich die modellbasierte Diagnose im Automobilbereich trotz diverser und ausgereifter Werkzeuge nicht so durchsetzen, wie allgemein erwartet wurde. In diesem Beitrag werden Ursachen aufgezeigt, die einer breiten Einführung der modellbasierten Diagnose entgegenwirken. Diese Grenzen stellen gleichzeitig Anforderungen an Lösungsansätze dar, die eine systemübergreifende Fehlerdiagnose zukünftig ermöglichen könnten.
Dr.-Ing. Ulrich Siebel
Die modellbasierte Diagnose wurde Ende der 80er-Jahre aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, woraus verschiedene, teilweise kommerzielle Produkte entstanden. Prinzipiell wird bei der modellbasierten Diagnose das zu überwachende System modelliert und simuliert (Bild 1). Im i.O.-Fall entspricht dieses Modell einem abstrakten Funktionsmodell des Systems, im Fehlerfall jedoch werden so lange verschiedene Fehlermodelle eingesetzt, bis das simulierte Modellverhalten wieder dem beobachteten Systemverhalten entspricht. Damit erklärt der modellierte Fehler (Fehlermodell) das beobachtete Verhalten des Systems. Mit dieser Methode kann also auch bei sehr komplexen Fehlerbildern die Fehlerursache identifiziert und lokalisiert werden.
Es wurden sechs Hauptproblemfelder identifiziert, die in komplexen automobilen Gesamtsystemen einer kommerziellen Nutzung der modellbasierten Diagnose entgegenstehen und nachfolgend erläutert werden: