Datenbankbasierte Fehlerdiagnose bei elektrischen und automatisierten Fahrzeugen

  • Tagung:

    WKM-Symposium 2021

  • Tagungsort:

    Stuttgart / Online

  • Datum:

    15.07 - 16.07.2021

  • Autoren:

    Li, S.

    Huang, X.

    Frey, M.

    Gauterin, F.

  • Kurzfassung:

    In den letzten Jahrzehnten hat die Automobilindustrie ihren Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkt auf Fahrzeuge mit alternativer Antriebstechnologienverlagert. Solche Fahrzeuge können nicht nur die Energienutzung effizient steigern, sondern auch die durch Abgase verursachte Umweltverschmutzung wirksam reduzieren. Die schnellste Entwicklung solcher Fahrzeuge zeigen elektrischen Fahrzeuge. Gleichzeitig hat die Entwicklung von Elektrofahrzeugen das autonome Fahren praktikabler gemacht. Autonomes Fahren kann nicht nur die Fahrsicherheit verbessern, sondern auch die Effizienz des Verkehrssystems erhöhen. Daher ist es sinnvoll, automatisierte Fahrzeuge mit Elektroantrieb zu entwickeln. Mit zunehmendem Automatisierungsgrad und der damit verbundenen Reduktion der Fahreraufmerksamkeit gewinnt dabei die Zuverlässigkeit des Fahrzeugs große Bedeutung.


    Das vom Institut für Fahrzeugsystemtechnik des Karlsruher Instituts für Technologie gemeinsam mit der Schaeffler Technologies AG & Co. KG und weiteren Projektpartnern bearbeitete Verbundforschungsprojekt „SmartLoad“ beschäftigt sich mit Fragestellungen der Zuverlässigkeitssteigerung von elektrischen und automatisierten Fahrzeugen. Und diese Arbeit wird auch aufgrund des Demonstratorfahrzeugs von Projekt durchführen.


    Eine Sicherheitsanalyse ist Voraussetzung, um eine hohe Zuverlässigkeit vom elektrischen und automatisierten Fahrzeug zu garantieren. Die Entwicklung von Sicherheitsanalysemethoden begann in den 1960er Jahren. Inzwischen gibt es unterschiedliche Methoden, z.B. FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse) und die FTA (Fehlerbaumanalyse), sowie STPA (System Theoretic Process Analysis) und auch viele neue bzw. weiterentwickelte Methoden. Sie werden zum Aufdecken von potentiellen Fehlerfällen bei mechanischen, mechatronischen und elektrischen Systemen genutzt. Im Vortrag soll eine Methode durch Kombination von FMEA und FTA zur Fehleridentifikation eines elektrischen und automatisierten Fahrzeugs sowie eine Datenbank für mögliche (Beispiel-)Fehlerfälle vorgestellt werden. Man kann dann durch den kausalen Zusammenhang zwischen Ursachen, Symptome und Fehlern in der Datenbank analysieren, um die weitere Inferenz Fehlerdiagnose zu durchführen.


    Der Beitrag dient dazu, dass die zukünftigen Anwender bei der Analyse den potentialen Fehlern von einem anderen ähnlichen Fahrzeug ein vorhanden theoretischen Fehlerdatenbank verwenden können