Fault detection and localisation in automotive power supply systems by continuously comparing measured data and simulated data with fault model consideration

Author: Michael Kiffmeier
Co-author: Prof. Dr.-Ing. Stephan Frei
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Das Kfz-Energiebordnetz ist heute aufgrund zunehmend voranschreitender Elektrifizierung und durch das Einbringen neuer Funktionen in bestehende Kfz-Architekturen deutlich komplexer als noch vor einigen Jahren. Diese Zunahme an Komplexität birgt das Risiko einer erhöhten Fehler- und somit Ausfallwahrscheinlichkeit. Kurzschlüsse, Leitungsbrüche, das unbeabsichtigte Öffnen von Steckkontakten und auch Wackelkontakte könnten häufiger auftreten. Speziell die Sensorik und Aktorik rund um das autonome Fahren führt zudem zu deutlich erhöhten Anforderungen an die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems. Damit werden also auch kritische Veränderungen, wie z.B. Alterungserscheinungen, relevanter und müssen ebenfalls erkennbar werden. Der hier vorgestellte Beitrag beschäftigt sich damit, die Erfüllung der steigenden Sicherheitsanforderungen mit Hilfe neuer Monitoring- und Diagnosetechniken zu unterstützen. Zu Eigendiagnosezwecken ist bereits eine große Anzahl an Steuergeräten mit Sensorik zur Überwachung ihrer elektrischen Eigenschaften ausgestattet. Zusätzlich ist nahezu jedes Steuergerät an einen Kommunikationsbus angeschlossen, welcher es ermöglicht, solche Messwerte im Rahmen einer Messwertfusion in einem zentralen Steuergerät, z.B. dem Gateway, Batterie- oder Energiemanager, zu sammeln. Durch einen weitestgehend modellbasierten Entwicklungsprozess von Energiebordnetzen sind die Initialparameter und Modelle der relevanten Komponenten entweder bereits vorhanden oder können durch eine entsprechende Modellierung und Parameterbestimmung gewonnen werden. Fehler bedeuten eine Modellveränderung. Die Komponentenmodelle für die einwandfreie Funktion müssen durch Fehlermodelle ausgetauscht werden. Die möglichen Fehler führen zu einer Permutationsmatrix, welche zu jedem möglichen Gesamtbordnetzzustand einen Vektor mit Komponentenströmen und -spannungen erzeugen kann. Durch die Fusion der vorhandenen Sensordaten in einem zentralen Punkt können nun Fehlernormen zwischen dem Messvektor und den erzeugten Lösungsvektoren aus der Simulation erstellt werden. Die kleinste Abweichung kann als wahrscheinlichster Zustand aufgefasst werden. Bei einer Berücksichtigung von Fehlermodellen der Leitungen können auf diese Weise auch kritische Zustände erkannt werden. Somit ist eine Bewertung des Leitungsnetzes zur Energieverteilung auf Basis bereits heute vorhandener Messungen möglich. In diesem Beitrag wird die theoretische Ausarbeitung der Methode vorgestellt und Schlüsselstellen werden identifiziert und diskutiert. Anschließend wird anhand eines Laborbordnetzaufbaus die Wirksamkeit der Methode validiert.